Nonostante sia una delle attività più importanti per qualsiasi organizzazione, la gestione degli asset è stata a lungo considerata una funzione puramente operativa, un insieme di attività necessarie a mantenere i beni funzionanti al minor costo possibile.

Oggi questa visione non è più adeguata, perché gestire gli asset significa prendere decisioni che incidono su continuità operativa, resilienza, sostenibilità, capacità di innovare e competitività dell’intera organizzazione. L’asset management può e deve evolvere da funzione operativa a leva strategica, capace di generare reale valore di business.

Affinché ciò possa accadere, però, in molte aziende la gestione dei beni deve essere ottimizzata. Non solo perché l’aumento dei costi energetici, supply chain fragili e svariati requisiti normativi rendono indispensabile un approccio strutturato, ma soprattutto perché non basta mantenere gli asset operativi per generare valore: occorre conoscerli, monitorarli, comprenderne lo stato di salute, metterli in relazione e disporre delle informazioni necessarie per prendere decisioni tempestive e consapevoli lungo tutto il loro ciclo di vita.

Asset lifecycle management: la situazione reale delle imprese

Quando si parla di asset lifecycle management il pensiero corre subito a tecnologie come AI e manutenzione predittiva. L’impressione è che il mercato abbia ormai adottato modelli evoluti, capaci di ottenere reale valore dalla gestione dei beni aziendali.

La realtà, però, è diversa. Molte organizzazioni, comprese quelle di grandi dimensioni, gestiscono i propri asset attraverso processi e strumenti eterogenei: database sviluppati negli anni, applicazioni verticali che non dialogano tra loro, software legacy e, non di rado, fogli excel.

Il problema non è tanto l’utilizzo di questi strumenti, quanto la frammentazione sottostante, che è frutto di anni di evoluzione indipendente all’interno di funzioni e reparti. Ogni sistema contiene una parte delle informazioni e ogni ufficio ha i suoi processi, ma manca una visione unitaria del ciclo di vita degli asset su cui innestare componenti evolute come appunto quelle di AI.

In questo contesto parlare di manutenzione predittiva o di AI generativa rischia di essere prematuro.

Un percorso progressivo: dall’inventario all’AI predittiva

Un altro aspetto di cui tener conto è che ogni organizzazione si trova in un punto diverso del suo percorso evolutivo. Alcune gestiscono gli asset attraverso procedure manuali, altre hanno già digitalizzato parte delle attività e una ristretta cerchia dispone di una visione unificata dell’intero ciclo di vita degli asset, integra dati provenienti da sensori e prende decisioni data-driven.

L’obiettivo che ogni azienda dovrebbe porsi non è integrare un nuovo tool o una tecnologica innovativa, ma far evolvere il proprio modello di gestione degli asset in ottica integrata, seguendo un percorso lineare: prima si costruisce una conoscenza affidabile e granulare di tutti gli asset, poi si digitalizzano i processi, si centralizzano i dati, si introducono strumenti di monitoraggio sempre più evoluti e, solo a quel punto, diventa possibile sfruttare realmente il potenziale delle tecnologie innovative.

È questa la filosofia con cui IBM affianca le organizzazioni nel percorso di evoluzione dell’asset management, direttamente o attraverso il proprio ecosistema di partner. L’obiettivo non è sostituire indiscriminatamente gli strumenti presenti in azienda, ma creare una soluzione sartoriale che valorizzi l’esistente integrandolo in un percorso evolutivo del paradigma di asset management.

Chi parte da una situazione frammentata dovrebbe concentrarsi sulla costruzione di un inventario completo e affidabile dei propri asset, mentre chi dispone già di una base dati strutturata può far evolvere progressivamente il proprio modello di gestione verso un approccio sempre più data-driven. Nell’ambito delle attività manutentive, che rappresentano una delle aree centrali dell’asset management, questo significa passare da un modello prevalentemente reattivo a strategie preventive e condition-based, fino ad arrivare alla manutenzione predittiva supportata da IoT e machine learning.

IBM Maximo: la piattaforma che fa evolvere l’asset management

La piattaforma con cui IBM porta avanti e concretizza la sua visione è Maximo Application Suite, un software di enterprise asset management sviluppato in oltre quarant’anni di esperienza al fianco di organizzazioni di tutte le dimensioni e appartenenti a svariati settori. IBM Maximo gestisce in forma integrata l’intero ciclo di vita degli asset indipendentemente dalla loro natura: impianti industriali, infrastrutture, edifici, flotte, asset IT, OT e molto altro.

Una piattaforma per tutte le organizzazioni, anche medie e piccole

Pur rientrando nella categoria degli enterprise asset management, IBM Maximo non è una soluzione nata per supportare esclusivamente le grandi imprese. Ha infatti un’architettura modulare, un modello di erogazione SaaS e una notevole flessibilità di configurazione, doti che le consentono di adattarsi anche alle esigenze operative e ai budget di organizzazioni di medie e piccole dimensioni.

È soprattutto la flessibilità a permetterle di supportare la visione di IBM. Maximo Application Suite si adatta a qualsiasi livello di maturità aziendale e fornisce solo ciò che serve: un’organizzazione che ha come priorità la costruzione di un inventario completo può introdurre soltanto le funzionalità di base, ampliando successivamente la propria soluzione con nuovi moduli dedicati, ad esempio, alla gestione delle manutenzioni, delle facilities, del procurement o di altri processi collegati al ciclo di vita degli asset. In questo modo l’evoluzione tecnologica accompagna quella organizzativa, senza imporre rivoluzioni difficili da sostenere.

IBM Maximo e l’innovazione: machine learning e AI Generativa

Quando il livello di maturità lo consente, IBM Maximo permette di estendere il modello di gestione integrando dati in tempo reale provenienti da sensori IoT e sistemi OT. È così che nasce la manutenzione predittiva: le informazioni raccolte sul campo vengono analizzate dai modelli per individuare anomalie (anomaly detection), generare indicatori sintetici sullo stato di salute degli asset e stimarne l’affidabilità nel tempo. Gli indicatori suggeriscono quale sia il momento più opportuno per intervenire, migliorando l’affidabilità degli asset e ottimizzando l’impiego delle risorse.

Accanto al machine learning, la piattaforma integra anche strumenti di AI generativa che semplificano l’accesso alle informazioni e supportano le attività quotidiane. Attraverso un’interfaccia conversazionale è infatti possibile interrogare la piattaforma in linguaggio naturale, recuperando rapidamente dati sugli asset, sulla loro collocazione, sullo storico degli interventi o sulle attività di manutenzione senza dover ricorrere a query complesse o lunghe ricerche all’interno dei sistemi. Durante gli interventi sul campo, un assistente conversazionale assiste i tecnici nel reperimento della documentazione e delle informazioni rilevanti, contribuendo anche al trasferimento di conoscenze tra personale senior e junior.

I benefici della user experience mobile

Un aspetto altrettanto importante è l’ottimizzazione della piattaforma per l’utilizzo in mobilità. Si tratta di una caratteristica tutt’altro che scontata per le organizzazioni che, ancora oggi, gestiscono gli asset attraverso strumenti datati e utilizzabili quasi esclusivamente dalla postazione di lavoro. Oltre a rendere le attività sul campo molto più complesse, questo limita la possibilità di raccogliere, condividere e di agire immediatamente sulla base delle informazioni provenienti dagli asset stessi.

Con IBM Maximo, invece, tecnici e manutentori possono accedere in tempo reale alle informazioni, consultare documentazione tecnica, ricevere e gestire ordini di lavoro, aprire ticket, registrare attività, allegare fotografie e aggiornare lo stato degli interventi direttamente dal luogo in cui operano. L’applicazione funziona anche in assenza di connettività, sincronizzando automaticamente i dati non appena la connessione viene ripristinata.

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