AES_1 2023

Primo piano 21 SCENARI Automazione e Strumentazione n Gennaio - Febbraio 2023 Gli analisti confermano anche un crescente impiego di tecnologie emergenti come, in particolare, RFID , blockchain e Augmented Reality utili per miglio- rare l’efficienza e il livello di dettaglio dei dati raccolti e gestiti. Grandi aspettative sono poi rivolte alle reti di comuni- cazione, soprattutto al 5G , per poter sfruttare meglio e più estesamente le nuove tecnologie al fine di garantire la massima trasparenza e rilevanza delle informazioni e il mantenimento di relazioni dirette tra l’epicentro operativo dell’organizzazione e i suoi clienti finali. Tutte queste tecnologie abilitanti consentono di assi- curare una pluralità di servizi di prossimità legati ad attività strategiche come monitoraggio, controllo, assistenza, manutenzione e vendita in tutti i settori chiave. Consentono inoltre di rendere i prodotti, ma anche tutti gli asset, connessi e comunicanti. “Que- sto patrimonio di dati, sistematizzati e analizzati, garantiscono la tracciabilità e la rintracciabilità delle informazioni, abilitando i clienti a modalità self-ser- vice: dai configuratori di prodotto ai portali B2B per il controllo diretto delle disponibilità a magazzino ai portali B2B per l’acquisto ricorsivo di componenti e accessori, includendo i servizi di geolocalizzazione delle spedizioni”. C’è da aggiungere che nuove funzionalità di servizio vengono abilitate grazie all’Intelligenza Artificiale: l’assistenza tramite chatbot e sistemi evoluti RPA (Robot Process Automation) sta gradualmente supe- rando la realtà dei call center, allineandosi ai clienti che sempre più adottano un’ampia gamma di canali digitali per interagire con le aziende. Diverse forme di servitizzazione Il Libro Bianco IoT industriale oltre l’Industria 4.0: la servitizzazione , realizzato da IoTItaly , la prima associazione di categoria per l’Internet of Things in Italia, descrive chiaramente le diverse forme di servi- tizzazione possibili e le diverse modalità di attuarla in pratica. Una prima interpretazione, a un primo livello di complessità, la vede come “l’affiancamento di ser- vizi ai prodotti commercializzati in modo tradizionale; per esempio i classici contratti di manutenzione al di fuori della garanzia o la disponibilità di applicazioni digitali che affiancano e completano le funzionalità del prodotto stesso come per esempio applicazioni per il monitoraggio delle performance basate sull’IoT o sistemi per semplificare i processi di manutenzione basati sulla realtà virtuale affiancati da sistemi di Machine Learning in grado di offrire un servizio di manutenzione predittiva self service”. Un secondo livello considera la possibilità di pro- porre un full service all’utilizzatore che pagherà solo per il servizio ottenuto dal prodotto senza diventarne il proprietario; in questo caso si passa di fatto da una logica CAPEX (CAPital EXpenditure è il costo per sviluppare o fornire asset durevoli per il prodotto o il sistema) a un modello Equipment as a Service (EaaS) tipicamente OPEX (da OPerating EXpense, riferito ai costi operativi di un’azienda). Un ulteriore passaggio consiste nello sfruttare appieno le tecnologie digitali oggi a disposizione per estendere il concetto di EaaS in Pay per Use o Pay per Perfor- mance dove l’utilizzatore non paga un canone flat come in un noleggio tradizionale ma paga solo per Le opportunità offerte dalla connessione dei macchinari consentono ancora un grande margine di crescita, che spesso le aziende non hanno ancora esplorato