Un modello per analizzare le soluzioni DPSS a supporto della digital servitization

I Digital Product-Service System Management Software

Oggi, l’applicazione dei paradigmi del Cloud Computing e dell’IoT in ambito industriale ha portato allo sviluppo di piattaforme di Industrial Internet. Queste rappresentano l’infrastruttura di base per connettere, raccogliere dati e controllare flotte di prodotti comunque vaste e disperse. I dati raccolti sono poi analizzati tramite sempre più evolute soluzioni di Machine Learning e Intelligenza Artificiale. Il risultato di queste dinamiche è il continuo sviluppo della componente di “servizi smart”: digitali, data-driven, accessibili on- demand, anytime ed everywhere, erogabili just-in-case. In poche parole, servizi intelligenti in quanto context- , time- and problem-specific alla base di ciò che è stato definito come Digital Servitization. In questo contesto abbiamo recentemente definito in un primo articolo il concetto di Digital Product-Service-Systems Management Software (DPSS) come soluzioni digitali, composte da prodotti, tecnologie abilitanti sia hardware che software e da servizi sia tradizionali che digitali. I DPSS, rappresentano quindi una nuova categoria di soluzioni, potenzialmente dirompenti nel loro utilizzo che sono stati recentemente sviluppati da diversi provider tecnologici. In questo articolo, proponiamo un modello per analizzare il livello di sviluppo di una offerta DPSS, da cui derivare utili indicazioni sulle funzionalità base del corrispondente software DPSS e ne proponiamo poi l’applicazione pratica in alcuni casi reali.

Un modello per l’analisi dei DPSS

Il modello proposto si basa su due dimensioni:

a) il livello di servitizzazione

b) il livello di digitalizzazione.  

Per la prima dimensione, operiamo il discrimine tra i cosidetti servizi intermedi (ticketing, spare parts, help desk, ..) e avanzati (fleet managment, controllo remoto, full service, …). La seconda dimensione è ulteriormente scomposta in base alle finalità per cui si digitalizza il prodotto, si connette la base istallata e si raccolgono da essa dati. Faremo riferimento a tre possibili attori che possono beneficiare di tale digitalizzazione:

1. Manufacturer o OEM
2. Value chain, ovvero rete di filiali e business partner a cui si demanda l’erogazione del servizio
3. Customer, ovvero il beneficiario finale del valore generato

In linea con il modello proposto da Porter e Heppelman (2015), per ciascuno dei tre attori discriminiamo quattro livelli di digitalizzazione su cui può essere sviluppato il DPSS: i.) il semplice monitoraggio delle condizioni di funzionamento (o degrado della prestazione) con notifiche e alert, ii.) il controllo remoto, con funzionalità di attivazione/disattivazione, configurazione e personalizzazione, iii.) l’ottimizzazione (model-driven e data-driven) di processi cognitivi come la valutazione delle cause di guasto o la valutazione del tempo residuo prima del guasto, o di processi fisici come la schedulazione di interventi manutentivi o del programma delle lavorazioni. Infine, iv.) l’automazione cooperativa grazie alla integrazione con altri sistemi hardware o software di back-end, come ad esempio software gestionali per la fatturazione, applicativi per il riordino di parti di ricambio e consumabili, il tutto grazie le architetture SOA, a micro-servizi ed API che consentono tali integrazioni. Utilizzando questa classificazione con la distinzione del livello di servitizzazione, possiamo generare la tassonomia genericamente rappresentata in Figura 2.

Figura 2 –  Tassonomia soluzioni DPSS

Applicazioni pratiche del DPSS

Con il supporto di un vendor di una soluzione DPSS, abbiamo quindi analizzato lo sviluppo dell’offerta digitale di prodotti e servizi in alcune PMI manifatturiere. Di seguito facciamo alcuni esempi utili a comprendere il posizionamento dell’offerta DSPP.

CASO 1. Si tratta di un produttore di impianti di confezionamento con sede in Italia, fatturato 80M€ e circa 200 dipendenti parte di un gruppo da 260M€ e 1500 dipendenti. L’azienda ha recentemente introdotto una soluzione DPSS senza particolari effort e in tempi molto rapidi. La piattaforma supporta il monitoraggio delle condizioni operative del prodotto, la generazione di notifiche e allarmi e consente alcuni interventi di configurazione del prodotto da remoto. La digitalizzazione ha quindi efficientato e velocizzato i processi esistenti di customer support, a vantaggio del Service Department del manufacturer. La piattaforma non è stata ancora aperta ai business partner della rete. Al contrario, il cliente ha accesso ad alcune funzioni di monitoraggio delle condizioni operative e delle sessioni di lavoro, può operare il salvataggio delle configurazioni di macchina (ricette) sul cloud, può monitorare il consumo dei film utilizzati in ogni sessione di lavoro. Il cliente ha ovviamente interesse a ricevere advice per migliorare qualità e prestazioni del processo di packaging, ovvero evitare che il film si rompa ed ottimizzarne l’uso, ma tali servizi non son ancora forniti

CASO 2. Si tratta di un produttore di caldaie domestiche e industriali con sede e mercato di riferimento in Italia, fatturato 300M€ e circa 700 dipendenti, parte di un gruppo da 1.7B e 6500 dipendenti. I dati raccolti dalla piattaforma sono impiegati per supportare le attività di innovazione del prodotto. Particolare attenzione è riposta nella analisi delle modalità di utilizzo del prodotto da parte dei diversi clienti, per creare profili funzionali e prestazionali. Il Service Department ha accesso a funzioni di monitoraggio dei parametri funzionali, con lo scopo di fornire a sua volta supporto alla rete di Centri di Assistenza Tecnica (CAT). Inoltre, può verificare l’efficacia delle attività svolte dalla rete tramite dati analitici, al fine di migliorare la sostenibilità economica dei contratti di manutenzione standard e premium che tramite la propria rete offre ai clienti. Al contrario del CASO 1, grande attenzione è stata posta nello sviluppo di un DPSS che facilitasse alla rete di partner di indentificare malfunzionamenti delle caldaie oggetto di contratto di service, attraverso l’individuazione di pattern (anomalie) tali da anticipare l’insorgere di problemi ben più gravi (guasti, blocchi). Quindi, anche per abilitare la configurazione da remoto, per evitare uscite inutili. Come detto, questo consente alla rete di partner di proporre un servizio di assistenza annuale di tipo premium, con un premio di prezzo rispetto al normale contratto di assistenza annuale, a fronte di alcune garanzie (e.g. tempestività di risposta e risoluzione, prevenzione dei guasti e riduzione dei rischi di rimanere al freddo. Per il cliente, il livello di digitalizzazione è praticamente completo: sono offerti servizi di monitoraggio e controllo remoto della caldaia, e di integrazione con i moderni sistemi di smart home (es. Google Home) per ottimizzarne e automatizzarne l’uso.

CASO 3. Si tratta di un produttore di etichettatrici industriali con sede in UK, fatturato di circa 500M€ e 2600 dipentendi con clienti in tutto il mondo. Anche in questo caso il DPSS è usato per supportare analisi funzionali su prestazioni ed efficienza dei prodotti da parte del reparto R&D. Il service department riceve dati utili a migliorare la qualità del servizio al cliente e a ridurre il costo delle attività di supporto e assistenza. Queste sono regolate da contratti di manutenzione di tipo full-service, ed il DPPS è diventato la chiave di volta dell’offerta di tali servizi: manufacturer, cliente e rete possono controllare e misurare le prestazioni raggiunte dal processo di service, e verificare il raggiungimento degli SLA contrattuali. I clienti possono monitorare anche il consumo degli inchiostri, e ricevere suggerimenti per il miglioramento della qualità della stampa agendo su settaggio della macchina.

CASO 4. Si tratta di un produttore di dispositivi per la refrigerazione medicale con sede in Italia, mercato di riferimento globale con un fatturato 20M€ e 50 dipendenti. In questo caso il Manufacturer utilizza il DPSS per valutare il tasso di utilizzo reale dei prodotti, e supportare il Service Department nelle sue attività di gestione (customer support, relazioni con ai distributori e clienti finali). La rete di service partner utilizza la piattaforma per attività di diagnostica e configurazione da remoto, mentre il cliente finale (farmacia od azienda sanitaria) può monitorare il corretto stato di funzionamento del dispositivo, dando evidenza sul corretto processo di conservazione del contenuto.

Usando la tassonomia precedente, la Figura 3 mostra il posizionamento dei casi descritti. Si può notare che tranne situazione particolari (es. caso 1), un DSPP mira sempre ad abilitare servizi smart per tutti gli attori base (Manufacturer, Service Partner ed End User). Livelli congiunti di elevata servitizzazione e digitalizzazione sono ancora infrequenti, almeno nei casi analizzati (PMI). Diversamente da come si potesse immaginare, l’attore primario che riceve servizi avanzati dalla introduzione del DSPP è il cliente/end user, quindi le funzoni interne del manufacturer. Le reti di business partner sono coinvolte, ma gli investimenti che il manufacturer effettua per rendere più efficaci ed efficienti i processi del partner tramite la digitalizzazione sembrano meno significativi rispetto a quelli destinati allo sviluppo di servizi per altri attori. Questa potrebbe anche essere una direzione suggerita per lo sviluppo delle funzionalità delle piattaforme DSPP.

In conclusione quindi, oggi le soluzioni DPSS possono facilitare lo sviluppo di una offerta integrata di prodotti e servizi digitali, e quindi rendere tali trasformazioni meno impattanti sul business e sulla organizzazione, specie nel caso di PMI.

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