Per prendere decisioni intelligenti sugli asset è necessario disporre di dati di alta qualità. I dati insufficienti portano a una manutenzione costosa, a rischi per la sicurezza e a uno spreco di risorse. Eppure, 75% dei dirigenti ammettono di non fidarsi dei propri dati.
Se volete evitare guasti alle apparecchiature e spese impreviste, concentratevi su questi principi chiave:
- Raccogliere solo ciò che conta: Legare la raccolta dei dati a obiettivi specifici come Pianificazione CAPEX basata sul rischio, prolungare la vita degli asset o soddisfare gli standard di conformità.
- Evitare sistemi sparsi: I dati scollegati creano punti ciechi e rallentano il processo decisionale. Centralizzate e standardizzate i vostri dati.
- Utilizzare l'automazione: Strumenti come sensori e droni possono accelerare la raccolta dei dati e migliorare la precisione.
- Mantenere i dati puliti: Seguire le "5 C" (Complete, Correct, Current, Consistent e Comprehensive) per garantire l'affidabilità.
- Tracciare le metriche di sostenibilità: Includere dati sull'uso dell'energia, sulle emissioni e sull'efficienza per allinearsi alle moderne esigenze di pianificazione degli asset.
Il risultato finale? Dati affidabili e focalizzati sugli obiettivi garantiscono investimenti più intelligenti, meno interruzioni e migliori risultati a lungo termine.
Raccolta dei dati sulle risorse
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Il costo di una scarsa raccolta dati nella gestione degli asset
Il costo della scarsa qualità dei dati nella gestione degli asset
Dati incompleti o imprecisi sugli asset possono portare a seri problemi finanziari e operativi. I data scientist, secondo quanto riferito, passano 80% del loro tempo a pulire e correggere dati di scarsa qualità. invece di analizzarli per ottenere informazioni utili. [7]. Questa inefficienza non riguarda solo il tempo perso, ma drena risorse che potrebbero essere utilizzate meglio per prendere decisioni informate, creando un effetto a catena di sfide operative.
Una delle conseguenze più immediate è ROI della manutenzione predittiva per evitare la manutenzione reattiva e i tempi di inattività non pianificati. Quando i dati sulle condizioni e sull'utilizzo degli asset sono inaffidabili, i team di manutenzione spesso non allocano i loro sforzi. Le apparecchiature critiche possono essere trascurate, mentre le risorse vengono sprecate per problemi meno urgenti. Questo squilibrio si traduce spesso in guasti imprevisti alle apparecchiature e in costose interruzioni. [2][7]. Ad esempio, nei grattacieli, i processi di inventario manuale non solo richiedono molto tempo, ma sono anche soggetti a errori. [2].
Il tributo finanziario va oltre le inefficienze operative. La scarsa qualità dei dati spesso porta a uno sforamento del budget, in quanto le organizzazioni devono affrontare spese in conto capitale non pianificate per sostituire gli asset guasti o per riparare i danni causati da tali guasti. [7][8]. La cattiva gestione dei dati costringe le aziende a costose riparazioni, sostituzioni premature e spese inefficienti. [1][4]. L'impatto è notevole: fino a 30% del costo totale di proprietà di un bene potrebbe essere evitato con un migliore processo decisionale durante le fasi di progettazione, approvvigionamento e rinnovo. [7]. Questi sforamenti distorcono la pianificazione degli asset basata sul rischio, oscurando le prestazioni e i costi reali degli asset.
Oltre ai problemi finanziari e operativi, aumentano i rischi per la sicurezza e la conformità. Registrazioni imprecise possono portare a un aumento dei rischi per la sicurezza sul lavoro e al mancato rispetto degli standard normativi. [7]. La raccolta manuale o cartacea dei dati aggiunge un ulteriore livello di complessità, richiedendo la trascrizione digitale che spesso introduce errori e incongruenze. [4].
Anche gli obiettivi di sostenibilità subiscono un colpo quando i dati sono inaffidabili. La mancanza di dati accurati rende difficile affrontare i rischi climatici, pianificare le transizioni o condurre analisi di scenario. [5]. Senza dati dettagliati e localizzati sulla pericolosità, i gestori di patrimoni faticano a implementare adattamenti climatici specifici per il sito o a negoziare efficacemente con gli assicuratori sulle misure di resilienza. [5]. La mancanza di dati affidabili fa sì che le organizzazioni non raggiungano gli obiettivi di riduzione delle emissioni di carbonio e non riescano a dimostrare i progressi compiuti nelle iniziative ambientali. Dati accurati sono essenziali per prendere decisioni basate sul rischio, in linea con gli obiettivi ambientali e di gestione degli asset a lungo termine.
Fare: Costruire una chiara strategia di raccolta dei dati legata ai propri obiettivi
La raccolta dei dati inizia con una domanda semplice ma cruciale: Perché raccogliamo questi dati? Prima di immergersi, le organizzazioni devono chiarire le decisioni che intendono prendere e i risultati che vogliono ottenere. Senza questo obiettivo, è facile cadere nella trappola della raccolta di dati eccessivi e inutilizzati o, peggio, perdere i pezzi chiave necessari per le decisioni cruciali. Uno scopo chiaro assicura che i dati siano direttamente collegati ai risultati degli investimenti.
"L'obiettivo primario dovrebbe essere quello di raccogliere solo i dati che misurano i progressi verso gli obiettivi definiti e aiutano le organizzazioni a prendere decisioni". - AIPCR (Associazione Mondiale della Strada) [3]
Per affinare il vostro approccio, utilizzate queste quattro domande guida:
- Quali decisioni devono essere prese?
- Quali dati sono necessari per queste decisioni?
- La vostra organizzazione può permettersi di raccogliere questi dati?
- La sua integrità può essere mantenuta nel tempo?
Se non potete rispondere con sicurezza a tutte e quattro le domande, è probabile che quel dato non faccia parte della vostra strategia. Questo approccio disciplinato garantisce che ogni dato supporti gli obiettivi aziendali.
Collegare la raccolta dei dati ai risultati dell'investimento
Una volta definito lo scopo, il passo successivo è quello di allineare la raccolta dei dati a risultati misurabili. Ogni dato deve essere collegato a risultati specifici dell'investimento, come la riduzione dei costi del ciclo di vita, la riduzione dei rischi o il raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità. Concentratevi sugli attributi che hanno un impatto diretto sui risultati finanziari e operativi. Per esempio:
- Età e vita utile del bene aiutano a prevedere le future esigenze di bilancio e a individuare i periodi di maggiore spesa in conto capitale.
- Dati di condizione e criticità consentire una prioritizzazione più intelligente dei progetti di manutenzione [4].
Collegando gli attributi dei dati a decisioni specifiche, è possibile giustificare il costo della raccolta e garantire che ogni sforzo aggiunga valore.
Le organizzazioni che adottano un approccio basato sul rischio spesso registrano rendimenti migliori. Le attività a basso rischio o che richiedono investimenti minimi non necessitano di aggiornamenti frequenti. [3]. Invece, date la priorità agli asset ad alto rischio e ad alto valore, quelli che hanno un impatto significativo sulle operazioni, sulla sicurezza o sulle finanze.
Raccogliere solo i dati che supportano le decisioni
Quando si tratta di dati, meno è spesso più. L'obiettivo non è costruire il database più grande possibile, ma concentrarsi sulla raccolta di informazioni accurate e utilizzabili. La raccolta di dati inutilizzati spreca risorse [4]. Per evitare ciò, è necessario concentrarsi sugli attributi fondamentali che guidano le decisioni di gestione degli asset. Per molte organizzazioni, sette attributi chiave costituiscono la base:
- Materiale/Tipo
- Posizione
- Condizione
- Età
- Criticità
- Vita utile
- Valore economico [4]
Per garantire l'utilità dei vostri dati, essi devono soddisfare lo standard delle "5 C":
- Completo: Copre tutti gli asset mirati.
- Completo: Include tutti gli attributi necessari.
- Coerente: Utilizza convenzioni di denominazione standardizzate.
- Corretto: Presenta ID e descrizioni accurate.
- Attuale: Contrassegna chiaramente lo stato attivo rispetto a quello inattivo [2].
Si consideri che un tipico edificio per uffici di un grattacielo contiene circa 1.000 beni soggetti a manutenzione, dagli impianti elettrici alle unità di trattamento dell'aria. [2]. Utilizzando metodi manuali, un ingegnere dell'affidabilità può ispezionare e registrare i dettagli di soli 60-75 asset al giorno. [2]. Questa limitazione rende ancora più importante concentrarsi sui dati che contano davvero: semplicemente non avete il tempo o le risorse per raccogliere informazioni che non userete mai.
Non: Utilizzare fonti di dati frammentate o scollegate tra loro
Quando i dati delle risorse sono sparsi in sistemi multipli scollegati - come i fogli di calcolo in un posto, uno strumento CMMS in un altro e i registri finanziari archiviati altrove, le organizzazioni si imbattono in problemi importanti. Questa frammentazione nasconde i rischi critici e crea punti ciechi nel vostro portafoglio di asset, rendendo quasi impossibile identificare i problemi di sicurezza o i rischi di conformità prima che si aggravino in problemi costosi. [6].
L'impatto sul processo decisionale è immediato e costoso. Le fonti di dati scollegate rallentano la reportistica, producono analisi incoerenti e portano a una scarsa definizione delle priorità. Questo spesso causa uno sforamento del budget e la perdita di opportunità. [6]. Come Deloitte Come giustamente affermato, le aziende oggi sono "affogati nei dati ma affamati di approfondimenti"." [7]. Questo riassume perfettamente il caos che si crea quando le informazioni vitali sono intrappolate in silos. Queste pratiche frammentate aprono la strada a decisioni inefficienti e costose.
"Quando i dati sulle condizioni sono incoerenti, in ritardo o sparpagliati tra gli strumenti, i team si affidano all'intuizione: ed è qui che iniziano le perdite di budget, i rischi per la sicurezza e le opportunità mancate". - Asseti [6]
Il tributo finanziario è difficile da ignorare. I dati frammentati spesso portano a spese in conto capitale impreviste, soprattutto quando i guasti agli asset colgono i team alla sprovvista. Inoltre, i costi di manutenzione aumentano perché i team sono bloccati in una modalità reattiva invece di pianificare in modo proattivo. [7]. I processi manuali non fanno altro che peggiorare la situazione: quando i dati vengono raccolti su carta, in genere sono raddoppia il carico di lavoro, poiché qualcuno deve inserirli manualmente nei sistemi digitali. Questo processo, che può durare mesi, è soggetto a errori che aggravano ulteriormente il problema. [4].
Oltre allo sforzo finanziario, la frammentazione dei dati comporta anche seri rischi per la sicurezza e la conformità. Crea rischi per la salute e la sicurezza sul lavoro e aumenta le possibilità di non soddisfare i requisiti di legge. [7]. Senza un facile accesso alle informazioni chiave, come le condizioni di un asset o lo storico della manutenzione, le squadre sul campo sono costrette a prendere decisioni senza una comprensione completa della situazione.
Fare: Standardizzare e centralizzare i dati
Per risolvere il problema della frammentazione dei dati non basta raccoglierne di più, ma bisogna creare un'unica fonte di verità con standard coerenti in tutta l'organizzazione. Quando i dati sugli asset sono strutturati in modo uniforme, i team possono confrontare le prestazioni, consolidare i costi e prendere decisioni informate sulle priorità di manutenzione e sulle sostituzioni. [10]. Questo approccio pone le basi per modelli di dati chiari e comparabili.
Creazione di modelli di dati e gerarchie di asset coerenti
Utilizzo tassonomie standard del settore è fondamentale per evitare confusione. Quadri come Uniclasse, RICS NRM 3, e SFG20 fornire codici di classificazione che assicurino che tutti, dalle squadre sul campo ai reparti finanziari, siano allineati nel descrivere gli asset [10]. L'importanza di questa unità è emersa chiaramente quando la Government Property Function del Regno Unito ha analizzato oltre 300.000 proprietà del settore pubblico. Hanno scoperto che le gerarchie standardizzate degli asset erano fondamentali per gestire la manutenzione e garantire la conformità ai contratti. [10].
A modello di dati top-down è un punto di partenza pratico: Capogruppo > Sito > Edificio/Blocco > Piano > Spazio/Camera > Bene [10]. Ogni record di asset deve includere campi essenziali come l'ID dell'asset, il codice di classificazione, la valutazione della criticità e lo stato operativo. Senza di essi, la pianificazione diventa caotica. Le organizzazioni che hanno adottato i quadri di modellazione delle informazioni (IMF) hanno riportato una 50% calo degli errori umani durante gli aggiornamenti manuali [11]. In un progetto di ingegneria offshore, questa standardizzazione ha permesso di risparmiare circa $50 milioni [11].
Utilizzare un sistema centrale per la gestione dei dati master
La gestione dei dati master (MDM) è ciò che IBM si riferisce al "Abilitatore nascosto" di un processo decisionale intelligente [12]. Garantisce identificatori e tabelle di riferimento coerenti per beni, siti e fornitori in tutti i reparti. L'obiettivo non è quello di imporre un'unica soluzione software, ma di applicare una logica aziendale coerente tra i sistemi per produrre risultati affidabili e verificabili. [12]. Dati anagrafici accurati sono la spina dorsale di decisioni sostenibili e basate sul rischio.
Nelle operazioni quotidiane, i sistemi centralizzati con controlli di qualità automatizzati possono segnalare immediatamente i dati mancanti o insoliti. A "chiusura mensile" Il processo può essere d'aiuto: bloccare l'inserimento dei dati in una data stabilita ogni mese, convalidare tutto automaticamente e risolvere i problemi prima di procedere. [12]. In questo modo si evitano gli aggiornamenti di metà mese che disturbano la comparabilità e rendono impossibile l'analisi delle tendenze.
"Un modello di dati uniforme è necessario per ottenere una visione completa dei sistemi combinati con informazioni che fluiscono attraverso l'ecosistema". - Marc Hoppenbrouwers e Biren Gandhi, IBM [9]
Per mantenere il controllo, assicurate la proprietà dei dati degli asset per contratto, anche quando sono gestiti da fornitori terzi. [10]. Questo garantisce l'accesso in tempo reale per il processo decisionale ed evita il vendor lock-in. Utilizzando formati standard come COBie file, è possibile rendere i dati trasportabili da un sistema all'altro, riducendo il rischio di perdita durante i cambi di contratto e garantendo una pianificazione degli investimenti senza intoppi. [10].
Non ignorare la governance e la proprietà dei dati
Se la proprietà e la governance dei dati non sono chiaramente definite, le informazioni sugli asset possono perdere rapidamente la loro affidabilità, portando a decisioni di investimento sbagliate. Il 2024 ISO 55001 La revisione evidenzia che I dati sono alla base del processo decisionale [13]. Tuttavia, molte organizzazioni trattano ancora i dati come un sottoprodotto delle operazioni, invece di riconoscerli come un asset strategico con un proprio ciclo di vita e un proprio valore.
Per trarre veramente vantaggio dai vostri dati, implementate solide pratiche di governance e assegnate una chiara proprietà. Ogni set di dati chiave, come i registri degli asset, le valutazioni delle condizioni, cronologia della manutenzione, e i registri finanziari - dovrebbero avere un proprietario dei dati dedicato. Questo garantisce che i dati rimangano accurati, aggiornati e coerenti per tutto il loro ciclo di vita. [3]. Senza responsabilità, i dati possono andare alla deriva, con il risultato di campi mancanti o record contrastanti. Per esempio, un'azienda statunitense che ha implementato l'analisi avanzata con una chiara governance dei dati nel 2022 ha ottenuto 20-25% risparmio sulle spese operative e 40-60% risparmi sulla spesa in conto capitale concentrandosi sugli asset ad alto rischio e ottimizzando i programmi di manutenzione. [15].
"Una gestione efficace degli asset si basa sull'uso efficace dei dati a supporto del processo decisionale". - ISO 55013:2024 [14]
Questa citazione sottolinea l'importanza dei protocolli di governance per proteggere e massimizzare il valore dei dati.
A differenza degli asset fisici, i dati possono degradarsi molto più rapidamente. Ad esempio, mentre una pompa può durare 15 anni, i dati sulle condizioni dell'anno precedente possono diventare obsoleti in pochi mesi a causa dei cambiamenti ambientali. [14]. Per ovviare a questo problema, è necessario implementare i timbri con la data, impostare programmi di aggiornamento e definire politiche chiare per lo smaltimento dei dati obsoleti. [3]. I moderni standard come la ISO 55013:2024 sottolineano che i dati hanno un valore sia operativo che di mercato e meritano lo stesso livello di protezione e sicurezza delle infrastrutture fisiche. [14].
I diritti di accesso e i protocolli di sicurezza sono essenziali. Queste misure assicurano che i responsabili delle decisioni abbiano accesso in tempo reale, impedendo al contempo modifiche non autorizzate. [3]. Stabilire un comitato di governance con rappresentanti della gestione delle strutture, dei team di dati e dei fornitori per monitorare la qualità dei dati e affrontare i problemi che si presentano. [10]. Utilizzare processi documentati di controllo delle modifiche per gestire efficacemente le aggiunte, le modifiche o le rimozioni dei record degli asset.
Fare: Utilizzare l'automazione per la raccolta dei dati e il controllo di qualità
Per garantire investimenti intelligenti, l'automazione svolge un ruolo fondamentale nella creazione di una base di dati affidabili. L'inserimento manuale dei dati, per quanto comune, spesso rallenta i processi e introduce errori che possono compromettere le decisioni di investimento. Ad esempio, gli errori nella registrazione di specifiche complesse delle apparecchiature sono un problema frequente con la trascrizione manuale. [2]. Automatizzando la raccolta dei dati, le organizzazioni possono migliorare sia la velocità che l'accuratezza dei loro processi, consentendo un migliore processo decisionale.
L'automazione non solo accelera l'acquisizione dei dati, ma li convalida anche in tempo reale. Nell'ultimo decennio, i costi dei sensori sono diminuiti del 75%, rendendo il monitoraggio automatico delle condizioni più accessibile alle aziende di tutte le dimensioni. [16]. Tuttavia, nonostante l'accessibilità economica, 75% dei dirigenti segnalano una mancanza di fiducia nei propri dati [1]. Questo scollamento deriva da problemi di qualità dei dati. L'automazione risolve questo problema non solo raccogliendo i dati, ma anche standardizzandoli e segnalando le incongruenze, garantendo ai decisori informazioni affidabili.
Automatizzare l'inserimento e la convalida dei dati
Tecnologie come Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e Recupero di immagini basato sul contenuto (CBIR) hanno rivoluzionato l'inserimento dei dati. Le applicazioni mobili utilizzano ora questi strumenti per scansionare le targhette degli asset e identificare i tipi di apparecchiature direttamente dalle immagini, eliminando gli errori associati all'inserimento manuale. Questo approccio garantisce "dati di qualità 5C": dati completi, esaurienti, coerenti, corretti e aggiornati. [2].
Per le ispezioni delle infrastrutture, strumenti avanzati come Reticolo rapido a ultrasuoni (RUG) sistemi robotizzati con encoder incorporati. Questi robot raccolgono dati di spessore ad alta densità a velocità 10 volte più veloce rispetto ai metodi tradizionali, fornendo al contempo 1.000 volte più dati [1]. In aree pericolose o difficili da raggiungere, i droni dotati di LIDAR o fotogrammetria forniscono dati ad alta densità senza mettere in pericolo il personale. [16].
Tuttavia, la raccolta di dati accurati è solo una parte dell'equazione. Per mantenerne l'integrità nel tempo sono necessari solidi meccanismi di controllo della qualità.
Costruire controlli di qualità nelle pipeline di dati
Le strategie di automazione efficaci includono il rilevamento precoce degli errori, spesso indicato come "Test "shift-left, che identifica i problemi prima che abbiano un impatto sui cruscotti di produzione o sui sistemi di intelligenza artificiale. [17]. Ad esempio, i gate di distribuzione automatizzati possono applicare le regole di convalida, assicurando che campi critici quali asset_id mantenere i tassi di non nullità al di sopra di 99,9% o che i conteggi delle righe rimangano all'interno di intervalli statistici accettabili [17].
"I dati sono di alta qualità quando sono adatti all'uso che se ne vuole fare e rimangono tali in modo affidabile con l'evoluzione delle pipeline". - Coalesce [17]
Gli strumenti di profilazione automatizzati monitorano la deriva dello schema, i picchi di nullità e le anomalie nel volume dei dati direttamente all'interno delle pipeline. In questo modo si riducono i "tempi di inattività dei dati", un termine usato dagli esperti per descrivere i periodi in cui i dati difettosi interrompono le operazioni. [17]. Integrando questi controlli di qualità nei flussi di lavoro, anziché trattarli come attività di pulizia separate, è possibile garantire che i registri degli asset, le valutazioni delle condizioni e gli storici di manutenzione rimangano affidabili nel tempo. Questo approccio rafforza lo standard di qualità dei dati delle 5C, supportando decisioni informate e basate sul rischio durante l'intero ciclo di vita degli investimenti.
Fare: Includere le metriche di sostenibilità nella raccolta dati
Nella gestione degli asset, è fondamentale tenere conto delle metriche relative alle prestazioni energetiche e all'impatto sulle emissioni di carbonio. Queste metriche non riguardano solo il rispetto dei requisiti normativi, ma anche le aspettative degli investitori, l'aumento dei costi energetici e la necessità di allinearsi agli obiettivi di decarbonizzazione. Senza di esse, diventa più difficile dimostrare i progressi verso gli impegni di sostenibilità o integrare questi obiettivi nei piani di gestione degli asset a lungo termine.
Aggiungere metriche di sostenibilità alla raccolta dati migliora il processo decisionale. Iniziate a monitorare l'uso e la domanda di energia, come l'elettricità (misurata in kWh per l'uso e in kW per la domanda), il gas naturale (terms), il gasolio da riscaldamento (galloni) e il vapore di distretto (libbre). [18][20]. Per gli impianti idrici e delle acque reflue - che spesso consumano da 30% a 40% dei bilanci energetici comunali annuali - monitorare il consumo di elettricità per milione di galloni (kWh/MG). Ciò consente di confrontare le prestazioni di diversi impianti [20]. Inoltre, documentare le emissioni di gas serra in tutti gli ambiti: Ambito 1 (emissioni dirette), Ambito 2 (emissioni indirette da energia acquistata) e Ambito 3 (emissioni della catena del valore). [18].
È inoltre importante tenere traccia di fattori operativi come i gradi giorno, l'occupazione, le ore di funzionamento e i livelli di produzione. Queste variabili aiutano a identificare se i cambiamenti nell'uso dell'energia derivano da miglioramenti dell'efficienza o semplicemente riflettono cambiamenti nell'attività operativa. [18][19]. Ad esempio, un aumento del consumo energetico potrebbe indicare un'espansione delle attività piuttosto che una riduzione dell'efficienza degli asset. Non dimenticate di monitorare la produzione di energia rinnovabile in loco e i volumi dei contratti di acquisto di energia, poiché queste metriche rivelano i progressi verso fonti energetiche più pulite. [18][20].
"I sistemi e i dati non sono un progetto secondario dell'IT. Sono l'infrastruttura che rende le emissioni misurabili, le iniziative verificabili e le rivendicazioni difendibili". - Umbrex [12]
Per la pianificazione degli investimenti, raccogliere i dati relativi ai risparmi di carbonio previsti, agli investimenti necessari e alla riduzione dei costi per ogni progetto di efficienza. In questo modo è possibile dare priorità ai progetti in base al loro ritorno sull'investimento in termini di emissioni di carbonio (ROI). [18][19]. Strumenti come i sistemi di informazione sull'energia, che acquisiscono dati a intervalli di un'ora o di 15 minuti, possono garantire un risparmio medio di 4% sul consumo energetico dell'intero edificio. Allo stesso modo, gli strumenti di rilevamento e diagnosi dei guasti possono ottenere un risparmio energetico medio di 9% identificando precocemente i guasti del sistema. [19].
Conclusione: Costruire una base di dati che duri nel tempo
La raccolta dei dati giusti è la chiave di volta per un'efficace pianificazione degli investimenti patrimoniali. Le pratiche chiave qui descritte - legare la raccolta dei dati a obiettivi specifici, standardizzare i metodi, sfruttare l'automazione e incorporare metriche di sostenibilità - gettano le basi per un processo decisionale più intelligente e a lungo termine.
Quando vengono utilizzati correttamente, i dati di alta qualità trasformano le operazioni. Consentono la manutenzione predittiva, spostano i processi da reattivi a proattivi, prolungano la durata di vita degli asset e riducono i rischi. [1]. Eliminando le congetture, si evitano costosi guasti e tempi di inattività. Inoltre, supporta gli sforzi di sostenibilità ottimizzando l'uso delle risorse e riducendo gli sprechi dovuti a sostituzioni premature. [1].
"Gli algoritmi non possono distinguere tra dati buoni e cattivi. Lavorano invece sulla logica, imparando dagli schemi presenti nei dati forniti". - Gecko Robotics [1]
Nonostante questi vantaggi, molte organizzazioni devono affrontare delle sfide. Sebbene 89% dei dirigenti riconoscano l'importanza di dati di alta qualità, 75% ammettono di non avere fiducia nei propri dati. [1]. Non avere obiettivi chiari, affidarsi a fonti frammentate o privilegiare la velocità rispetto all'accuratezza può far deragliare anche le migliori intenzioni. Rispettando le 5 C della qualità dei dati Completo, esauriente, coerente, corretto e aggiornato. - potete assicurarvi che ogni dato contribuisca a migliorare i risultati. [2].
Le scelte che fate oggi determinano il successo della vostra strategia di gestione degli asset domani. Documentare gli standard, seguire migliori pratiche di implementazione per ridurre al minimo gli errori, centralizzare i dati per abbattere i silos e allineare sempre i dati alle decisioni che supportano. Con una solida base di dati, ogni investimento - che si tratti di manutenzione ordinaria o di grandi progetti - diventa più informato, giustificabile e d'impatto.
Domande frequenti
Qual è l'insieme più piccolo di dati sulle risorse che dovrei raccogliere per primo?
Iniziate raccogliendo i dati più critici, che aiutano a prendere decisioni ben informate senza affaticare le risorse. Concentratevi su tre aree chiave: dettagli di identificazione del bene, valutazioni delle condizioni, e indicatori di performance. Questa serie di dati semplificati fornisce gli elementi essenziali per valutare lo stato di salute degli asset, stabilire le priorità e prendere decisioni sulla manutenzione e sulla pianificazione del ciclo di vita. Concentrandosi su queste informazioni fondamentali, si crea una base affidabile per la gestione degli asset basata sul rischio, mantenendo gli sforzi efficienti ed economici.
Come posso unire fogli di calcolo, CMMS e dati finanziari in un'unica fonte di verità?
Per costruire una fonte di verità unica e affidabile, è essenziale adottare un approccio graduale:
- Identificare tutte le fonti di dati: Raccogliere informazioni da tutti i sistemi pertinenti, come fogli di calcolo, CMMS e piattaforme finanziarie.
- Pianificare l'integrazione: Garantire la coerenza standardizzando formati, attributi e altri elementi chiave.
- Convalidare e pulire i dati: Eliminare i duplicati e correggere le imprecisioni per garantire l'affidabilità dei dati.
- Sfruttare gli strumenti di automazione: Ove possibile, utilizzare l'automazione per semplificare e velocizzare il processo.
- Rivedere e aggiornare regolarmente: Mantenere i dati integrati accurati e affidabili effettuando aggiornamenti di routine, per garantire che continuino a supportare decisioni ben informate.
Quali sono le metriche di sostenibilità più importanti per le decisioni di investimento degli asset?
Le metriche chiave da considerare quando si prendono decisioni di investimento sugli asset con un occhio di riguardo alla sostenibilità includono riduzione del carbonio, impatto ambientale, e fattori di rischio legati al clima. Questi fattori contribuiscono a creare un quadro affidabile per il monitoraggio delle emissioni di carbonio e a guidare le strategie di investimento finalizzate alla sostenibilità a lungo termine.
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