Studio Mckinsey Global Institute e la stima dei benefici

Lo studio del Mckinsey Global Institute del 2015 pone l’attenzione sull’IoT e su come questa tecnologia abilitante dell’industry 4.0 permetta l’interoperabilità degli oggetti creando valore per le aziende, i consumatori e per l’economia. Come già detto, la Predictive Maintenance non può essere efficiente senza l’IoT e dallo studio emer-gono nove aree in cui IoT può creare valore, tra cui “la fabbrica” per la quale attra-verso l’internet of things è possibile eseguire una corretta manutenzione preventiva.

Le nove aree sono: human, home, retail environments, offices, factories, worksites, vehicles, cities, outside (Fig. 13)

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Figura 13: Le 9 aree in cui l’IoT può creare valore Fonte: McKinsey Global Institute analysis

Secondo Mckinsey oggi solo l’1% dei dati raccolti tramite i sensori vengono sfruttati.

In fabbrica le applicazioni dell'internet of things hanno il potenziale per creare un valore da 1,2 trilioni di dollari a 3,7 trilioni di dollari all'anno nel 2025. Il maggiore potenziale di creazione di valore sarà l'ottimizzazione delle operazioni, rendendo più efficienti i vari processi all'interno della fabbrica. Ciò include l'uso di sensori, piuttosto che il giudizio umano per regolare le prestazioni dei macchinari; comprende anche l'uso di dati provenienti dai macchinari di produzione per regolare i flussi di lavoro.

Tutto ciò avviene mediante il monitoraggio e la regolazione a distanza dei macchinari, sulla base dei dati dei sensori provenienti da diverse parti dell'impianto (e anche da un impianto all'altro). Dopo l'ottimizzazione delle operazioni, le applicazioni più im-portanti dell'internet degli oggetti in fabbrica sono la manutenzione predittiva e l'ot-timizzazione dell'inventario. La manutenzione predittiva prevede l'utilizzo di sensori per monitorare continuamente i macchinari, per prevedere ed evitare i guasti e de-terminare quando sarà necessaria la manutenzione, piuttosto che affidarsi alla ma-nutenzione regolarmente programmata.

Nella figura seguente (Fig. 14) è espresso l’impatto economico che l’IoT può creare entro il 2025 e vediamo come al terzo posto si parla proprio di Predictive Mainte-nance:

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Figura 14: L'impatto economico dell'IoT Fonte: McKinsey Global Institute analysis

Grazie ai sensori e alla connettività, è possibile monitorare le apparecchiature di pro-duzione in tempo reale, il che consente nuovi approcci alla manutenzione che pos-sono essere molto più economici, migliorando sia l'utilizzo della capacità produttiva che la produttività della fabbrica, evitando guasti che possono interrompere la pro-duzione. Questo permette di prioritizzare e ottimizzare le risorse di manutenzione. In sostanza, come già detto, l'internet degli oggetti può trasformare il modello di manu-tenzione da un modello di riparazione e sostituzione ad uno per prevedere e preve-nire. È importante sottolineare che, con i dispositivi dell'internet degli oggetti inter-connessi, è possibile monitorare le prestazioni di tutte le macchine in modo sistema-tico non solo all’interno dello stesso plant ma anche tra macchine di plant differenti.

Infatti, dalla ricerca emerge come molti fornitori di attrezzature utilizzano l’IoT per fornire la manutenzione continuativa sotto contratto e garantire che le macchine ab-biano il tempo di attività concordato. Essi monitorano continuamente i macchinari presso la fabbrica in modo da poter effettuare la manutenzione a distanza in tempo reale, ad esempio spingendo una patch software. Possono anche raccogliere dati sulle prestazioni per contribuire a migliorare la progettazione e l'affidabilità delle loro attrezzature.

71 McKinsey stima che la manutenzione predittiva potrebbe ridurre i costi di manuten-zione delle apparecchiature di fabbrica dal 10 al 40%. Inoltre, una migliore manu-tenzione predittiva con l'internet degli oggetti può ridurre i tempi di inattività delle apparecchiature del 50 per cento e ridurre gli investimenti in attrezzature dal 3 al 5 per cento, prolungando la vita utile dei macchinari. Nel settore manifatturiero, questi risparmi hanno un potenziale impatto economico di quasi 630 miliardi di dollari all'anno nel 2025. La manutenzione predittiva può andare a vantaggio anche del set-tore sanitario, che in genere spende dal 5 al 10% del loro budget di capitale per la manutenzione delle attrezzature. Se la manutenzione predittiva potesse ridurre que-sti coque-sti del 40%, aumentare la durata di vita delle apparecchiature, si que-stima che il valore per gli ospedali di tutto il mondo potrebbe essere 70 miliardi di dollari all'anno nel 2025. Come la fabbrica anche il “worksites” e tutte le attrezzature da cantiere possono beneficiare della manutenzione preventiva.

Concludendo, applicando i metodi della predictive maintenance i benefici ricavati possono essere molteplici e a cascata coinvolgono anche l’area del controllo qualità, di cui si è parlato nei paragrafi precedenti, essendo i due processi strettamente col-legati.

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Capitolo Quarto

4. Business Case: gestione dei materiali MRO (Maintenance, Repair, Overhaul) 4.1 Introduzione al business case MRO

Nel mio periodo di stage ho avuto l’opportunità di lavorare ad un progetto, venduto ad un cliente nell’ambito automotive, basato sulla supply chain.

In questo capitolo descriverò proprio il tipo di progetto, l’attività da me svolta all’in-terno di esso e le possibili soluzioni trovate per il miglioramento della gestione della supply chain del cliente. I capitoli precedenti sono stati preparatori per la stesura di questo capitolo, in quanto sono stati trattati tutti argomenti utili nello studiare ed individuare una soluzione al progetto al quale ho lavorato.

In particolare nel capitolo uno, sono state esaminate le nuove tecnologie emergenti con l’avvento della Industry 4.0 (quarta rivoluzione industriale), ivi compreso l’IA che è stata successivamente sviluppata nel capitolo terzo.

Nel capitolo secondo, viceversa, sono state studiate macroscopicamente diverse tec-niche introdotte nell’ultimo periodo del secolo scorso, per apportare migliorie ed ef-ficienza nella supply chain.

Prima di introdurre il progetto, è bene però spiegare il contesto (automotive) nel quale è ambientato il business case in questione ed in particolare è opportuno chia-rire la supply chain nel mondo automotive.