State spendendo troppo per sostituire le apparecchiature troppo presto o state aspettando che si rompano? L'analisi degli asset può aiutarvi a risparmiare denaro e a evitare errori costosi. Analizzando dati come i punteggi delle condizioni, i registri di manutenzione e le cronologie dei guasti, è possibile prendere decisioni più intelligenti su quando riparare, sostituire o aggiornare gli asset.
Ecco cosa c'è da sapere:
- Analisi predittiva può ridurre i tempi di fermo non programmati fino a 80% e tagliare i costi di manutenzione di 5-10%.
- Modelli basati sul rischio dare priorità agli investimenti in base alle effettive probabilità di guasto e alle conseguenze, risparmiando fino a 60% di spese in conto capitale.
- Sistemi di dati standardizzati migliorare l'accuratezza e consentire una migliore pianificazione del ciclo di vita.
- Obiettivi di sostenibilità possono essere integrati nelle decisioni di CAPEX, garantendo un valore a lungo termine.
Aziende come UtilityCo e Trenitalia hanno già risparmiato milioni di euro utilizzando questi metodi. Che si gestiscano servizi pubblici, sistemi ferroviari o altre infrastrutture, l'approccio è chiaro: utilizzare i dati per ridurre gli sprechi, migliorare l'affidabilità e allineare la spesa alle priorità.
ROI dell'analisi delle risorse: Statistiche chiave per i risparmi CAPEX e la manutenzione predittiva
Caso di studio: Trasformazione della pianificazione del capitale presso SRP
Costruire una base di dati per l'analisi degli asset
Per prevedere i guasti e prendere decisioni di spesa più intelligenti, è fondamentale disporre di dati puliti e centralizzati. Molte organizzazioni, tuttavia, iniziano con dati sparsi in vari sistemi: mappe GIS in un angolo, ordini di lavoro in un altro e letture di sensori altrove. Questa frammentazione rende difficile stabilire le priorità degli investimenti in modo efficace.
La soluzione? Consolidare tutto. Raccogliete i dati interni, come le date di installazione, i registri di manutenzione e le cronologie dei guasti, e combinateli con i dati esterni, come i modelli meteorologici, l'attività sismica e le tendenze del mercato. In questo modo si crea un magazzino dati unificato [3][1]. Per le aziende di servizi pubblici, questo significa spesso integrare sistemi come i sistemi informativi geografici (GIS), i sistemi di gestione delle interruzioni di servizio (OMS) e i sistemi di gestione delle emergenze. SCADA piattaforme, che tradizionalmente operano in modo isolato [3][4]. Riunendo tutte queste informazioni, si costruisce una solida base per decisioni di spesa in conto capitale (CAPEX) più intelligenti.
La qualità dei dati è importante quanto la loro centralizzazione. Affrontate problemi come i record mancanti o duplicati e assicuratevi che i dati siano in linea con le vostre esigenze decisionali. [3][7]. Creare un ciclo di feedback in cui i vostri obiettivi decisionali informano il tipo di dati che raccogliete, e quindi perfezionare continuamente la loro qualità per soddisfare tali obiettivi. [8]. Non aspettate la perfezione: iniziate con gli asset che hanno dati "sufficientemente buoni" per mostrare il valore, e poi espandetevi da lì.
"I dati utilizzati devono essere conformi a standard di integrità determinati dalle esigenze decisionali del sistema di gestione degli asset della struttura". - Accademie Nazionali di Scienze, Ingegneria e Medicina [8]
Centralizzazione degli inventari dei beni
L'abbattimento dei silos di dati non è solo una sfida tecnica, ma anche organizzativa. Il successo spesso richiede la collaborazione tra i team IT, operativi e di manutenzione fin dall'inizio. [3][7]. Il sostegno della direzione generale può anche incoraggiare i dipartimenti a condividere più liberamente i dati. [3][4].
Molte organizzazioni istituiscono un Centro di Eccellenza Digitale per guidare questa trasformazione. Questo team centralizzato si occupa delle competenze tecniche, sviluppa processi standardizzati e garantisce una formazione coerente in tutta l'azienda. [3]. I team interfunzionali devono verificare regolarmente i progressi, co-creare soluzioni e adattarsi rapidamente in base al feedback.
La vostra configurazione tecnica deve consentire il monitoraggio in tempo reale. Equipaggiate gli asset critici con sensori e strumenti di monitoraggio remoto per alimentare i dati sulle prestazioni nel vostro sistema centralizzato. [4]. Anche se non è possibile installare dispositivi IoT su ogni asset, l'utilizzo di dati strutturati può comunque garantire risparmi da 10% a 20%. [3] abilitando l'analisi predittiva.
Standardizzazione della raccolta dei dati e del punteggio delle condizioni
Valutazioni incoerenti delle condizioni possono vanificare anche le migliori analisi. Ad esempio, se un ispettore valuta una pompa come "discreta", ma un altro la definisce "scarsa", i vostri modelli predittivi non avranno una base affidabile. La soluzione consiste nell'utilizzare sistemi di punteggio standardizzati a cui tutti si attengano.
Un buon approccio combina due metriche chiave: un punteggio di salute (probabilità di guasto) e un punteggio di criticità (impatto del guasto). I punteggi di salute si basano su dati interni come l'età dell'asset e la storia della manutenzione, oltre che su fattori esterni come l'esposizione alle condizioni atmosferiche. [3]. I punteggi di criticità tengono conto dei costi di riparazione, delle interruzioni del servizio, dei rischi per la sicurezza e degli effetti ambientali. [3]. Insieme, questi punteggi vi permettono di dare priorità agli investimenti in base al rischio effettivo, anziché alle sensazioni di pancia.
Il passaggio da fogli di calcolo sparsi e conoscenze informali a un sistema centralizzato e oggettivo può migliorare notevolmente il processo decisionale. [10][3]. Nel 2021, ad esempio, una società di servizi nordamericana ha sostituito la sua obsoleta regola di sostituzione dei cavi "a tre colpi" con un modello di apprendimento automatico basato su dati standardizzati. Il risultato? Hanno previsto 45% di guasti utilizzando solo 20% dei loro dati e hanno ridotto le spese di capitale da 40% a 60%. [3].
Mantenere la qualità e la governance dei dati
Una volta centralizzati e standardizzati gli inventari, il mantenimento della governance diventa fondamentale. Prima di scalare gli analytics in tutto il vostro portafoglio, definite l'architettura dei dati e il quadro di governance. [7]. Ciò include la definizione di regole chiare per la proprietà dei dati, la frequenza degli aggiornamenti e i processi di convalida.
La raccolta dei dati deve supportare direttamente il processo decisionale. Concentratevi sull'acquisizione dei dettagli che influenzano realmente la definizione delle priorità del progetto, piuttosto che raccogliere informazioni irrilevanti. [9]. Coinvolgere tempestivamente gli esperti in materia per garantire che i modelli di dati riflettano le condizioni reali. [3]. Questa struttura consente di prendere decisioni di investimento precise e basate sul rischio che portano a significativi risparmi di CAPEX.
Le piattaforme cloud stanno diventando la scelta preferita rispetto ai sistemi on-premise perché offrono la scalabilità e la flessibilità necessarie per gestire le informazioni provenienti da una rete in espansione di asset connessi. [7]. Con l'aumento della condivisione dei dati su reti cloud e di terze parti, sono essenziali solide misure di cybersecurity, soprattutto per le aziende di servizi pubblici che devono conformarsi ai requisiti di legge. NERC CIP standard [7]. Trattate i vostri dati come qualsiasi altra risorsa critica, applicando lo stesso livello di cura e rigore che usereste per le infrastrutture fisiche.
Convertire i dati in priorità di investimento
Una volta costruita una solida base di dati affidabili, il passo successivo è quello di trasformare queste intuizioni in decisioni di investimento intelligenti. I dati centralizzati e standardizzati sulle attività consentono di trasformare i numeri grezzi in piani attuabili. È qui che quadri decisionali multicriteriali svolgono un ruolo fondamentale. Questi quadri valutano rischio come combinazione di due fattori: il Probabilità di fallimento (influenzato da fattori quali la condizione, l'età e l'ambiente di funzionamento) e la Conseguenza del fallimento (impatto sulla sicurezza, sui livelli di servizio e sui costi) [2][3]. Utilizzando questo approccio, potete identificare dove il vostro capitale avrà il massimo impatto, trasformando i dati in investimenti prioritari.
L'obiettivo finale è quello di gestire i rischi mantenendo i costi totali del ciclo di vita il più bassi possibile. Philippe Jetté, Product Manager per la pianificazione degli investimenti patrimoniali di IBM, lo spiega in questo modo:
"Quando parliamo di minimizzare i costi del ciclo di vita, includiamo anche i rischi"." [2].
Questa prospettiva considera i potenziali guasti a fine vita come costi reali, contribuendo a ridurre le spese del ciclo di vita fino a 20%-40% [11].
Utilizzo di quadri decisionali multicriteriali
I quadri decisionali multicriteriali aiutano a bilanciare obiettivi multipli in competizione come l'affidabilità, la sicurezza, la conformità alle normative e persino gli obiettivi ambientali. [2][4]. Ad esempio, le utility potrebbero dover decidere se la sostituzione di un trasformatore obsoleto possa ridurre le interruzioni dei clienti in modo più efficace rispetto all'aggiornamento di una sottostazione, il tutto rispettando il budget e gli obiettivi di riduzione delle emissioni di carbonio. Assegnando un punteggio a ciascun fattore, le piattaforme di analisi possono classificare gli asset e consigliare le azioni che consentono di ottenere i risultati migliori. la massima riduzione del rischio per ogni dollaro speso [2][3].
La modellazione di scenari diventa fondamentale in questo caso. I pianificatori possono eseguire analisi "what-if" per vedere come i cambiamenti, come un taglio del budget del 10%, potrebbero influenzare i costi e i rischi a lungo termine. [2]. Questo tipo di previsione aiuta a giustificare la spesa proattiva ai team finanziari e alle autorità di regolamentazione.
Ottimizzazione dell'allocazione del capitale tra le attività
La modellazione degli scenari pone le basi per ottimizzare l'allocazione del capitale nell'intero portafoglio di attività. Le analisi consentono di ottimizzare gli asset, aiutandovi a determinare dove il prossimo dollaro avrà il massimo impatto. Invece di valutare gli asset uno per uno, una metrica di rischio unificata consente di confrontare le diverse opzioni - che si tratti di sostituire un trasformatore, riparare un ponte o aggiornare un veicolo della flotta - per ottenere il massimo beneficio complessivo. [3].
I motori di ottimizzazione utilizzano algoritmi per consigliare le strategie migliori. riparare, ristrutturare o sostituire - per migliaia di attività contemporaneamente [2][3]. Questo approccio può identificare gli asset che vengono sostituiti troppo presto, liberando 5%-15% di capitale di portafoglio per altre priorità. [1]. Ad esempio, un'importante compagnia ferroviaria ha utilizzato questo metodo per stabilire le priorità delle attività di manutenzione annuali in base ai dati sulle condizioni piuttosto che agli standard generali. Ciò ha permesso di risparmiare oltre 30.000 ore di lavoro all'anno e di reindirizzare $20 milioni di euro di spese per la revisione dei motori verso investimenti di capitale a più alta priorità. [1]. Scoprendo questi risparmi, le analisi permettono di reinvestire in progetti che offrono un valore maggiore.
Manutenzione predittiva e pianificazione del ciclo di vita
Dopo aver deciso dove allocare le risorse, il prossimo grande ostacolo è capire la giusta tempistica per quegli investimenti. L'analisi predittiva fa passare la manutenzione da programmi rigidi e basati sul calendario a un approccio più flessibile e basato sulle condizioni. In questo modo, è possibile affrontare i problemi prima che si trasformino in problemi costosi. A titolo di esempio, i tempi di inattività non pianificati costano ai produttori industriali la cifra impressionante di $50 miliardi all'anno. [5]. Inoltre, l'utilizzo della manutenzione predittiva può estendere la durata di vita degli asset da 20% a 40%. [15]. Prevedendo il fabbisogno di componenti, le aziende possono evitare di sostituirli troppo presto o di incorrere in guasti catastrofici. Vediamo più da vicino come i modelli di simulazione svolgono un ruolo nella valutazione del deterioramento degli asset e dei rischi di guasto.
Simulazione del deterioramento e del guasto delle risorse
I modelli predittivi si basano su un mix di dati interni, come le letture dei sensori e i registri di manutenzione, e di fattori esterni, come le condizioni meteorologiche o l'attività sismica, per calcolare metriche come il "punteggio di salute" e la "criticità"." [12][3]. L'apprendimento automatico fa un ulteriore passo avanti analizzando i dati storici per affinare le previsioni. [5]. Questo processo continuo raggiunge un equilibrio tra precisione (evitare spegnimenti inutili causati da falsi allarmi) e richiamo (assicurarsi che i problemi reali non passino inosservati). [6].
Ad esempio, un importante produttore chimico ha utilizzato l'analisi predittiva sugli estrusori e ha ridotto i tempi di inattività non pianificati di 80%, con un risparmio di circa $300.000 per asset. [5].
Coordinare la manutenzione con i cicli di investimento del capitale
La vera potenza della manutenzione predittiva emerge quando viene integrata con la pianificazione del capitale a lungo termine. Invece di considerare la manutenzione e la sostituzione come decisioni separate, le piattaforme di analisi avanzate calcolano il costo totale di proprietà (TCO) per determinare quando la sostituzione di un bene è più conveniente della sua riparazione. [13]. Questo approccio allunga la vita degli asset, ritarda le sostituzioni e libera fondi per progetti più critici. [3].
L'adozione della manutenzione predittiva può dare risultati impressionanti: può ridurre i tempi di pianificazione della manutenzione da 20% a 50%, aumentare i tempi di attività delle apparecchiature da 10% a 20% e ridurre i costi complessivi di manutenzione da 5% a 10%. [5]. Un buon punto di partenza è quello di sperimentare questo approccio su asset critici con una copertura sufficiente di sensori e una storia documentata di guasti. Una volta dimostrati i vantaggi economici, il passaggio successivo è logico. [12][6]. Queste strategie predittive non solo mettono a punto i programmi di manutenzione, ma guidano anche decisioni più intelligenti sulle spese di capitale.
sbb-itb-5be7949
Allineare la pianificazione del CAPEX con la sostenibilità e la conformità
Quando oggi prendete decisioni di investimento, state essenzialmente definendo il vostro profilo di emissioni per decenni. Sia che si tratti di nuove apparecchiature o di retrofit di impianti esistenti, queste scelte hanno un impatto diretto sulle emissioni, sul consumo di energia e persino sugli effetti a valle dei vostri prodotti. [18]. Come per la prioritizzazione dei rischi e della manutenzione, l'integrazione della sostenibilità nella pianificazione del CAPEX è fondamentale per garantire il valore a lungo termine degli asset. Infatti, il Agenzia Internazionale dell'Energia ha riferito che nel 2024, circa trilione $2 è stato investito in sistemi energetici a basse emissioni di carbonio [18]. Tuttavia, nonostante questi progressi, solo 6% di aziende Fortune 500 avevano fissato obiettivi climatici per il 2030 o prima del 2023, mentre 33% aveva obiettivi a lungo termine [18].
"Il mix di beni strumentali di un'azienda è il fulcro della sua attuale performance climatica e il suo piano di capitale - e in particolare il suo CapEx - è la chiave per capire il futuro climatico di un'azienda". - Ilmi Granoff, Senior Fellow del Centro Sabin per la legge sul cambiamento climatico [18]
Le analisi avanzate consentono ora di allineare gli obiettivi ambientali con l'allocazione del capitale. Confrontando diversi scenari di portafoglio, sia con che senza vincoli di carbonio, questi strumenti aiutano a dare priorità ai progetti che offrono i maggiori benefici ambientali per ogni dollaro speso. [2][16]. Alcune piattaforme calcolano anche il "Carbon Yield", una metrica che misura quante tonnellate metriche di CO₂ equivalenti vengono evitate per ogni dollaro investito, assicurando che gli investimenti massimizzino l'impatto ambientale. [16].
Per affrontare queste sfide di sostenibilità sono necessari strumenti che non solo valutino le emissioni, ma anche che modellino le potenziali riduzioni di carbonio.
Modellazione di scenari di riduzione delle emissioni di carbonio
I gemelli digitali basati sulla fisica e le simulazioni dinamiche sono un'arma vincente quando si tratta di capire come gli interventi di retrofit o di sostituzione influiscono sulle prestazioni energetiche e sulle emissioni di carbonio. [19]. Ad esempio, le simulazioni dinamiche hanno dimostrato che i risparmi energetici di Da 30% a 40% può essere raggiunta con un investimento di capitale di appena 1% del valore totale di un'attività [19].
"Ogni edificio è molto diverso dall'altro. Quindi, utilizzare valori di riferimento, medie e approssimazioni a livello di asset può rappresentare un rischio. Se si vogliono davvero dei dati accurati, è necessario effettuare una simulazione dinamica delle prestazioni dell'edificio". - Steffen Walvius, Responsabile Energia e Carbonio, Europa Continentale, CBRE [19]
Le analisi identificano anche gli "stranded asset", quelli che probabilmente non raggiungeranno gli obiettivi futuri in termini di energia o di emissioni, consentendo di effettuare aggiornamenti proattivi prima che le sanzioni normative vengano applicate. [17]. Nel valutare il ROI dei progetti orientati alla sostenibilità, alcune organizzazioni considerano il valore attuale netto dei futuri costi delle emissioni di carbonio, sulla base dei prezzi previsti dalle normative. [17]. Per gli obiettivi a breve termine, soprattutto quelli che riguardano gas serra potenti come il metano, l'utilizzo di fattori di potenziale di riscaldamento globale (GWP20) a 20 anni è più accurato. Il metano, ad esempio, è 86 volte più potente della CO₂ nell'arco di 20 anni, offrendo un quadro più chiaro del suo impatto climatico a breve termine rispetto alla metrica standard di 100 anni. [16].
Se da un lato l'ottimizzazione dei risultati in termini di emissioni di carbonio è fondamentale, dall'altro la creazione di una documentazione accurata garantisce la conformità e la trasparenza.
Creare una documentazione di conformità pronta per le verifiche
Con gli standard normativi in rapida evoluzione, le organizzazioni hanno bisogno di una documentazione chiara e difendibile per dimostrare la conformità. I sistemi di pianificazione degli investimenti in asset (AIP) aiutano a trasformare le politiche di sostenibilità in processi ripetibili e verificabili, collegando le spese di capitale ai risultati aziendali e alle aspettative degli stakeholder. [2][14].
"Un processo di AIP a lungo termine e basato sui dati... trasforma la politica in un processo decisionale ripetibile e verificabile, non in un esercizio di foglio elettronico una tantum". - Philippe Jetté, Product Manager, IBM [2]
Questi sistemi avanzati supportano anche la conformità a quadri come il "totex" (spesa totale) e il RIIO (Revenue = Incentives + Innovation + Outputs), che premiano gli sforzi per migliorare l'affidabilità e l'efficienza energetica. [14]. Generano rapporti nei formati raccomandati dalle autorità di regolamentazione, comprese le valutazioni dei rischi fisici come inondazioni o incendi. [17]. Questo tipo di documentazione pronta per la revisione è preziosa per giustificare le decisioni di investimento alle autorità di regolamentazione, ai consigli di amministrazione o ai revisori esterni. Sebbene non sia necessario disporre di dati perfetti per iniziare, le organizzazioni possono utilizzare dei proxy, come le date di installazione, e perfezionare i loro modelli man mano che si rendono disponibili dati più dettagliati sulle condizioni. [2].
Misurazione del ROI e ampliamento dei portafogli
Una volta implementata l'analisi degli asset, è fondamentale dimostrarne il valore ed espanderne sistematicamente l'uso in tutto il portafoglio. Partendo dalle precedenti intuizioni sugli investimenti in asset basati sul rischio, questo approccio aiuta a ottenere efficienze CAPEX misurabili. Iniziate a monitorare le metriche chiave fin dall'inizio e a convalidare i risultati attraverso progetti pilota.
Quantificare i risparmi sui costi e la riduzione dei rischi
Per capire veramente il ritorno sull'investimento (ROI) degli analytics, è importante considerare sia il valore creato sia i costi nascosti di dati scadenti. Una formula comunemente utilizzata è: (Valore del prodotto dei dati - Tempo di inattività dei dati) / Investimento nei dati [20][21]. Ecco come si articola il tutto:
- Dati Valore del prodotto: Include i risparmi sui costi derivanti da guasti evitati e riduzione degli scarti di magazzino.
- Tempi di inattività dei dati: Si riferisce a periodi in cui dati mancanti o imprecisi ritardano le decisioni e riducono la produttività. [20][21].
Le organizzazioni che adottano le moderne pratiche di trasformazione dei dati hanno registrato un ROI di 194%, spesso in pareggio in meno di sei mesi. [22]. Le analisi possono anche aumentare la produttività degli sviluppatori e ridurre il tempo dedicato alla rielaborazione dei dati di 60%. [22]. Quando gli analisti dedicano 20% meno tempo alla raccolta e alla preparazione dei dati, possono concentrarsi su decisioni di maggiore impatto. [22].
Oltre a questi risparmi misurabili, ci sono vantaggi qualitativi da tenere in considerazione, come una maggiore fiducia nei dati, una migliore conformità alle normative e un time-to-value più rapido per le iniziative aziendali. [20][22]. Documentare ogni evento di downtime evitato, annotando le ore risparmiate e il relativo costo orario. [23]. Questo monitoraggio dettagliato rafforza la necessità di estendere l'analisi ad altre classi di asset.
Una volta stabilito chiaramente il ROI, il passo logico successivo è quello di scalare queste analisi su un portafoglio di asset più ampio.
Scalare le analisi in portafogli complessi
Per scalare in modo efficace, iniziate con un proof of concept incentrato su asset ad alto impatto. Scegliete asset con dati affidabili e significative implicazioni CAPEX, come trasformatori o interruttori, per dimostrare rapidamente il valore. [14][3]. Dopo aver dimostrato il ROI in un progetto pilota, dare priorità a ulteriori implementazioni in base all'impatto CAPEX/OpEx, al tempo necessario per ottenere risultati e alla qualità dei dati. [3].
"Un processo di AIP [Asset Investment Planning] a lungo termine e guidato dai dati... trasforma la politica in un processo decisionale ripetibile e verificabile, non in un esercizio di foglio elettronico una tantum". - Philippe Jetté, Product Manager, Pianificazione degli investimenti patrimoniali, IBM [2]
Per un processo di scalatura senza problemi, stabilire un Centro di eccellenza digitale (CoE). Questo hub centralizzato di data scientist e ingegneri garantisce la coerenza tra i vari dipartimenti o società operative. [3]. Il CoE può anche standardizzare i processi e gestire la pipeline di talenti per mantenere un'analisi di alta qualità durante l'espansione. [3]. Utilizzare i processi ETL per integrare i dati siloed dei sistemi ERP, SCADA e GIS in un'unica fonte unificata. [14].
In fase di scalatura, modellare gli asset principali (come i pali delle utenze) prima di quelli dipendenti (come i bracci trasversali) per mantenere la coerenza logica. [3]. Questa sequenza garantisce che le interdipendenze tra i vari tipi di asset si riflettano accuratamente nei piani di investimento. Una volta che le analisi sono state scalate, applicare un quadro unificato di misurazione del rischio per valutare il ROI su diverse classi di asset, ad esempio confrontando i trasformatori con i cavi interrati. [3][14]. Questa ottimizzazione trasversale può sbloccare risparmi da 10% a 20%, aumentando al contempo l'affidabilità e le prestazioni della rete. [3].
Conclusione
I risparmi sulle spese di capitale (CAPEX) derivano dalla disponibilità di dati puliti e unificati, dalla concentrazione sulle priorità basate sul rischio e dall'integrazione della sostenibilità nel processo decisionale. Passando da fogli di calcolo siloed a un sistema di dati unificato, le organizzazioni possono ridurre in modo significativo le spese CAPEX mantenendo, o addirittura migliorando, l'affidabilità della rete. [3]. Non aspettate i dati perfetti per iniziare. Utilizzate quelli che già avete, date priorità alle 20% critiche che determinano 80% di prestazioni e perfezionate il vostro approccio nel tempo. [2]. Questa strategia unificata apre la strada a investimenti più intelligenti e basati sul rischio.
La valutazione del rischio diventa più precisa se calcolata come il prodotto di Probabilità di fallimento e Conseguenza del fallimento. Questo metodo si concentra sugli asset ad alto rischio, evitando sostituzioni premature e guasti costosi. [2][3]. Il processo decisionale passa dall'istinto all'analisi basata sui dati, offrendo un processo trasparente e ripetibile che rende conto di ogni dollaro speso.
Incorporare la sostenibilità in queste strategie assicura che gli investimenti siano in linea con gli obiettivi ambientali a lungo termine. Con i portafogli infrastrutturali che oggi gestiscono un numero di asset dieci volte superiore a quello di due decenni fa, gli approcci basati sui dati sono essenziali per bilanciare costi, rischi e considerazioni ambientali. [7]. Ad esempio, l'analisi avanzata potrebbe far risparmiare $33 miliardi di euro, rinviando o evitando solo 3% dei $1,1 trilioni necessari per l'aggiornamento della rete entro il 2040. [7].
Iniziate concentrandovi sugli asset ad alto impatto e sfruttando i dati EAM/CMMS e GIS esistenti. [2][14]. La creazione di un Centro di Eccellenza Digitale può aiutare a mantenere la coerenza del vostro portafoglio. [3]. Insieme, queste fasi trasformano i dati grezzi degli asset in informazioni utili, consentendo investimenti più intelligenti che fanno risparmiare CAPEX e mantengono la promessa di un processo decisionale guidato dai dati.
Domande frequenti
In che modo l'analisi predittiva aiuta a ridurre i tempi di inattività imprevisti?
L'analisi predittiva riduce al minimo i tempi di inattività imprevisti utilizzando i dati in tempo reale dei sensori e delle apparecchiature per individuare i primi segnali di potenziali guasti. Individuando per tempo questi problemi, i team possono programmare la manutenzione in anticipo, evitando guasti improvvisi e mantenendo le operazioni senza intoppi.
Questo metodo aumenta l'affidabilità delle apparecchiature, prolunga la durata di vita degli asset e garantisce un utilizzo più efficiente delle risorse, con un risparmio di tempo e denaro.
Come si possono centralizzare e standardizzare i dati sugli asset per migliorare il processo decisionale?
Per riunire i dati degli asset sotto un unico tetto e renderli coerenti, iniziate con l'impostare un solido quadro di gestione dei dati. Delineate chiaramente i tipi di informazioni di cui avete bisogno, come ad esempio storia della manutenzione, valutazioni delle condizioni, consumo di energia, e programmi per il ciclo di vita. Assicuratevi che ogni team e sede raccolga questi dati nello stesso modo. Utilizzate una tassonomia unificata e archiviate tutto in un'unica piattaforma ricercabile, come un sistema basato su cloud, per semplificare l'accesso e ridurre il lavoro manuale.
Prestare molta attenzione alla qualità dei dati. Convalidate le informazioni durante la raccolta, attenetevi a unità di misura coerenti (ad esempio, pollici per le dimensioni o kilowatt per il consumo energetico) ed eseguite controlli regolari per individuare e correggere eventuali lacune o errori. Assegnate ruoli chiari per la proprietà dei dati, stabilite programmi per gli aggiornamenti e implementate controlli di accesso per mantenere le informazioni accurate e sicure.
Una volta che i dati sono centralizzati e standardizzati, è possibile utilizzare gli strumenti di analisi per scoprire le tendenze, prevedere i rischi e guidare una pianificazione degli investimenti più intelligente. Ciò consente anche di monitorare efficacemente le metriche di sostenibilità. Grazie a questo sistema, potrete prendere decisioni migliori, prolungare la vita delle vostre risorse e ottenere risparmi misurabili.
In che modo l'analisi degli asset aiuta ad allineare la pianificazione del CAPEX con gli obiettivi di sostenibilità?
L'analisi degli asset trasforma i dati relativi alla manutenzione e alle prestazioni in informazioni pratiche, aiutando i pianificatori di capitale a fare decisioni consapevoli del rischio che si allineano agli obiettivi di sostenibilità. Esaminando elementi come le condizioni degli asset, il consumo energetico, le emissioni e l'impatto del ciclo di vita, questi strumenti scoprono come tagliare gli sprechi, estendere la durata di vita degli asset e ridurre il carbonio incorporato. Questa metodologia supporta obiettivi quali il raggiungimento della neutralità del carbonio, l'integrazione delle energie rinnovabili e il rispetto delle normative ambientali.
I moderni strumenti di analisi consentono anche la modellazione di scenari, permettendo ai pianificatori di confrontare le opzioni di investimento in base a fattori quali il costo totale di proprietà, l'affidabilità e l'impatto ambientale. Ciò garantisce che gli investimenti di capitale non solo generino rendimenti finanziari ma anche di miglioramenti ambientali misurabili, come un minor consumo di energia e una riduzione delle emissioni. L'adozione di strategie basate sui dati consente ai proprietari di asset di soddisfare gli standard ESG, migliorare la trasparenza e trovare un equilibrio tra performance ottimale e sostenibilità.
Post del blog correlati
- Gestione degli asset infrastrutturali: Un approccio basato sul rischio per la pianificazione pluriennale dei costi di investimento (CAPEX)
- Invecchiamento dell'infrastruttura e gestione del ciclo di vita
- Soluzioni per la sostenibilità e la riduzione delle emissioni di carbonio
- CAPEX vs. OPEX: come la pianificazione degli investimenti patrimoniali vi aiuta a ottimizzare entrambe le cose