Negli ultimi anni si sta assistendo al passaggio da parte delle aziende da sistemi produttivi prodotto-centrici a sistemi maggiormente orientati al servizio, capaci di soddisfare sia i bisogni dei clienti che le dinamiche del mercato globale, caratterizzato da una forte concorrenza verso modelli di business dematerializzati e digitali. La richiesta da parte della clientela di relazioni profonde e di un maggior grado di personalizzazione, così come il focus crescente sulle prestazioni garantite dal prodotto e l’avvento della digitalizzazione e dell’industria 4.0, hanno infatti spostato l’attenzione verso un’offerta più ampia, che prevede una combinazione di prodotto-servizio. Sempre più aziende stanno quindi intraprendendo questo percorso, definito come “servitizzazione”, ridisegnando il proprio modello di business e cambiando di conseguenza la propria struttura, cultura e competenze necessarie al proprio interno. In ambito manifatturiero, il paradigma dell’Everything-as-a-service (XaaS), o le sue declinazioni Equipment-as-a-service (EaaS), rappresentano quindi oggi un esempio di questi modelli di business orientati al servizio. Si tratta di fatto di forme evolute di servitization dove l’azienda offre in modalità as-a-service il proprio prodotto (o servizio) e dove le tecnologie digitali giocano un ruolo fondamentale.
Dalla recente ricerca sul tema svolta dal Centro interuniversitario ASAP e che ha coinvolto una decina di aziende, emerge infatti come l’aspetto della tecnologia rappresenti un elemento chiave per implementare con successo tali modelli.
L’utilizzo della tecnologia, infatti, permette di erogare, controllare e misurare l’effettiva generazione del valore atteso sia per l’azienda (fee legata all’utilizzo del prodotto) che per il cliente (performance ed output). Non solo, la tecnologia è strategica anche nel supportare chi eroga il servizio all’ottimizzazione delle sue attività. Si pensi ai servizi di manutenzione predittiva, monitoraggio e supporto dove il vero valore non risiede tanto nella raccolta dei dati, ma soprattutto nel trasformare tali dati in azioni che porteranno concreti benefici ai vari utenti. L’aspetto tecnologico è quindi principalmente legato alla capacità di generare valore dai dati, così da sostenere al meglio le nuove offerte XaaS.
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Il valore dei servizi connessi
In teoria la servitizzazione potrebbe svolgersi senza IoT. Tuttavia, senza IoT, un’efficace strategia di data valorization non sarebbe possibile. La raccolta dei dati provenienti dalle macchine connesse, dovendo essere fatta “a mano”, sarebbe infatti significativamente più costosa sia in termini di tempo che di costi. Inoltre, i dati raccolti non sarebbero sufficienti per essere elaborati in modo tale da generare informazioni di valore per il cliente o per consentire al manufacturer di calcolare rischi e costi legati all’erogazione di servizi basati su tali informazioni.
Ed è qui che entrano in gioco i “servizi connessi”. Ma cosa si intende per servizio “connesso”?
Un servizio “connesso” è un servizio offerto agli utenti di una macchina, reso possibile dal fatto che la macchina è permanentemente connessa a un sistema informativo centrale, attraverso le tecnologie IoT, ed è quindi in grado di fornire dei dati che possono essere valorizzati per essere trasformati appunto in “servizi”.
Una proposta di servizio “connesso” può essere composta da diversi elementi sia digitali che fisici con crescenti livelli di complessità ed integrazione. L’accesso a dati, informazioni, consigli, strumenti di controllo e altre funzionalità, reso possibile attraverso un’interfaccia digitale, in genere un portale web o un’applicazione mobile, rappresenta la forma più semplice di servizio “connesso”. Questi dati tuttavia ampliano e approfondiscono la conoscenza della situazione reale del prodotto anche in caso di richiesta di assistenza o di segnalazione di un guasto da parte di un cliente, con impatti positivi anche sui servizi di manutenzione.
Una connessione permanente rende inoltre possibile il passaggio da un approccio reattivo ad uno proattivo, con conseguente creazione di più valore.
É il caso dell’utilizzo di dati per stimare con precisione le scorte disponibili e prevedere la data in cui il cliente avrà bisogno di una nuova fornitura, fino ad arrivare a forme di assistenza proattiva. Si tratta di servizi che suggeriscono al cliente come utilizzare la macchina al meglio delle sue capacità o attivano servizi di manutenzione fisica prima ancora che si verifichi l’eventuale anomalia che potrebbe causare il fermo della macchina, con il miglior controllo di tutte le risorse anche in chiave di massima attenzione a tutti i criteri di sostenibilità.
Infine, nei mercati pronti ad accettarla e con il supporto finanziario adeguato, i servizi connessi rappresentano la base su cui il fornitore può costruire un’offerta EaaS (Equipment-as-a-Service) basata su modelli Pay per X.
La scelta del tipo di servizio “connesso” da implementare dipenderà dalle esigenze dei differenti stakeholder e dal tipo di rischio che il manufacturer è disposto ad assumersi, tenendo conto che maggiore sarà il rischio, maggiore sarà il valore percepito dal cliente, e quindi la sua propensione a pagare per la nuova offerta.
In conclusione, rispetto a un servizio “non connesso”, il servizio connesso è supportato dalla raccolta di dati dal campo, che rende la servitizzazione praticabile e redditizia. Per saperne di più sulle differenti tipologie di servizio connesso vai QUI
Gli ostacoli che le aziende più frequentemente incontrano nel loro percorso di servitizzazione
Tuttavia, come emerso dalla ricerca ASAP, le aziende faticano a comprendere come queste tecnologie possano essere utilizzate per abilitare e supportare lo sviluppo di tali modelli di business. In particolare, sebbene la disponibilità di dati sia riconosciuta come un fattore chiave, la comprensione complessiva del ruolo dei dati e delle informazioni nell’abilitare la servitizzazione è ancora limitata. Tra le criticità emerse si evidenzia anche la necessità di garantire una connessione protetta e la problematica relativa alla gestione di una grossa mole di dati di tipologia diversa, proveniente da un elevato numero di macchine connesse. Infatti, è necessario organizzare i dati coinvolgendo tutti gli attori, avendo le idee chiare e sulla tempistica necessaria alla raccolta e soprattutto di processare ed elaborare i dati ricevuti per garantire un’informazione sintetica di effettivo interesse per il cliente (valore economico). Le piattaforme offerte ai clienti, poi, devono potersi integrare con i sistemi gestionali già presenti in loco e richiedono quindi la collaborazione di tutto il management e dell’intera organizzazione.
L’adozione del modello Xaas rappresenta quindi non solo una sfida tecnologica che richiede competenze e capacità che spesso non sono presenti in azienda, ma prima di tutto una sfida culturale e organizzativa.
Gli aspetti tecnologici da affrontare nella creazione dei servizi connessi, il DPS, valutare uno sviluppo custom o l’uso di una soluzione configurabile
Dal punto di vista tecnologico il primo step da affrontare è sicuramente garantire la connettibilità dei propri prodotti attraverso l’adozione di piattaforme IoT. Le agevolazioni previste dagli incentivi Industria 4.0, hanno spinto i manufacturer ad intraprendere negli ultimi anni notevoli investimenti in tal senso.
Diverse sono invece le modalità con cui è stato sviluppato l’applicativo in grado di sfruttare queste tecnologie IoT per creare nuovo valore.
In questo contesto, la tendenza iniziale dei manufacturer è infatti di cercare di sviluppare in autonomia la parte applicativa a supporto della servitizzazione, costruendo nuove soluzioni custom, in casa o in outsourcing. Questo spesso è dettato dal desiderio di possedere tutta la tecnologia di cui si ha bisogno. Tuttavia i risultati che si ottengono in questo modo sono solitamente una soluzione parziale in grado di generare servizi “connessi” di valore con costi e tempi di sviluppo molto alti e complessi (che equivale a dire una perdita di valore). Sono soluzioni che non sono in pratica in grado di supportare efficacemente la strategia di data valorization dei manufacturer.
Si tratta di tentativi di sviluppare internamente quella che è di fatto una nuova categoria di software: i DPS, cioè i sistemi che fungono da compagno digitale dei servizi connessi affiancandosi ai sistemi ERP, FSM e CRM del produttore e allo stack tecnologico IoT del prodotto connesso.
Compito di un DPS è quello di sfruttare tutti i dati raccolti dai prodotti connessi attraverso le tecnologie IoT, per trasformarli in informazioni utili e azioni e distribuirle attraverso le interfacce utente (Web e/o Mobile) a tutti gli attori del sistema prodotto-servizio in base ai loro ruoli, mansioni, esigenze e obiettivi. Inoltre un DPS permette a chi eroga il servizio di ridurre al minimo i costi e i rischi, supportando, quando costruito in modo efficace, i manufacturer a superare molti degli aspetti critici evidenziati nel report di ASAP.
Servitly è un software modulare in cloud che si pone proprio l’obiettivo di soddisfare questa duplice esigenza: fornire ai manufacturer tutte le funzionalità necessarie per creare autonomamente il proprio sistema DPS ed erogare i servizi connessi che i loro clienti desiderano in modo semplice, veloce, sicuro e remunerativo. Grazie alla Servitly Console, i manufacturer possono infatti configurare tutti gli aspetti del proprio DPS, rendendolo unico e distintivo e nello stesso mantenere sotto controllo i costi.
La ricetta di Servitly per superare agli aspetti critici evidenziati nel report
Torniamo ora ai singoli aspetti critici individuati all’interno del report.
La capacità di un DPS efficace di distribuire in modo sicuro e trasparente informazioni di valore, rende il CLIENTE più predisposto ad accettare di condividere dati con il produttore.
La possibilità di accedere ad informazioni che il cliente non aveva e che non poteva ricavare autonomamente leggendo dati direttamente dalla macchina, rappresenta un prezioso stimolo alla condivisione. L’accesso a dashboard e report dettagliati sullo stato della macchina, sulle sue performance e sulla sua efficienza si traduce infatti per il cliente in un vantaggio.
La distribuzione del valore generato dall’elaborazione dei dati raccolti, può riguardare inoltre tutti gli altri stakeholder della catena del valore. Riferendosi in particolare al service team interno o esterno, accedere ad informazioni sullo stato del prodotto e suggerimenti sulle azioni da compiere in termini di manutenzione, sostituzione di parti di ricambio, ecc. anche in ottica predittiva, consente di migliorare i processi di assistenza in termini di efficientamento e di riduzione di costi e rischi.
Presupposto perché tutto questo sia possibile è la capacità del DPS non solo di raccogliere una grande mole di dati utile a costruire il Digital Twin dei prodotti, ma anche di elaborare e trasformare incessantemente tali dati in informazioni utili e soprattutto azioni.
Fondamentale quindi in un DPS è quello che in Servitly viene definito come Service Intelligence Engine. Questo è infatti il layer che aggiunge l’intelligenza necessaria per trasformare i dati in valore e distribuirli attraverso un servizio connesso. In particolare Servitly ha individuato 5 diversi layer che includono una crescente complessità di elaborazione:
Per il manufacturer la possibilità di accedere ad informazioni sulle performance e sulle attività correlate, diventa fondamentale per calcolare il rischio connesso ai prodotti e ai servizi offerti e per individuare la variabile X e l’algoritmo con il quale calcolare il proprio Modello Pay per X o definire la propria offerta As a Service.
Basandosi sulle migliori best practice nello sviluppo di sistemi digitali a supporto della servitizzazione e grazie ad un approccio no code modulare basato su funzionalità predefinite, Servitly è quindi in grado di accompagnare in modo agile il manufacturer nella creazione dei propri “servizi connessi” e di supportarlo nel superare gli ostacoli tipici della servitizzazione evidenziati nella ricerca.
Servitly infatti include tutte le funzionalità necessarie per realizzare concretamente e continuare a migliorare, attraverso continue iterazioni, la propria strategia di data valorization e definire, in piena autonomia e sicurezza, modelli di offerta di servizio dinamici e avanzati, personalizzati sulle esigenze dei clienti.
La ricerca presentata in questo articolo è ispirata e supportata dal “Centro interuniversitario di ricerca sull’innovazione e la gestione dei servizi nelle imprese industriali-ASAP SMF” costituito dall’Università di Bergamo, di Brescia, di Firenze, e del Piemonte Orientale. ASAP è la community italiana sul service management e sulla servitizzazione. Centri di ricerca universitari e aziende collaborano per l’innovazione nella progettazione e gestione dei servizi, per lo sviluppo strategico del “service business” e la gestione del cambiamento. ASAP è il punto di riferimento del panorama nazionale, e uno dei principali a livello Europeo, in materia di service management. Realizza attività di ricerca, formazione, workshop e convegni, favorendo il networking e la disseminazione. Per informazioni: info@asapsmf.org
