Cos'è la gestione degli asset basata sull'AI?

La gestione degli asset basata sull'AI sta rivoluzionando il modo in cui i gestori di asset, i manager delle operazioni e i team di manutenzione mantengono le operazioni in funzione.

La gestione degli asset basata sull'AI comprende una gamma di aree, tra cui la gestione del portfolio, la gestione patrimoniale, la gestione del rischio, la gestione degli investimenti e la conformità. Le soluzioni di gestione degli asset basate sull'AI sono applicabili a tutti i portfolio di asset, inclusi beni immobili e strutture, produzione, rinnovabili, asset IT e asset digitali. La gestione degli asset può riferirsi ai servizi finanziari o all'aspetto operativo di un'azienda. Questo articolo si propone di trattare la gestione degli asset basata sull'AI per attrezzatura e infrastrutture fisiche critiche.

Le soluzioni unificate di gestione degli asset e delle strutture utilizzano l'AI generativa per la gestione degli asset, combinata con l'AI tradizionale, per ottimizzare i workflow, automatizzare il tracciamento e mitigare i vincoli della forza lavoro. Questi foundation model sono costruiti su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e addestrati su una vasta quantità di dati.

La tecnologia sta allontanando le organizzazioni dalla manutenzione programmata o reattiva alla supervisione continua degli asset basata sui dati. Attraverso analytics predittiva e monitoraggio delle prestazioni in tempo reale, le organizzazioni possono massimizzare il valore dei loro asset.

I sistemi intelligenti di AI per asset fisici stanno trasformando l'intera equazione aziendale delle organizzazioni e aiutano i CEO ad aumentare l'efficienza operativa e l'affidabilità.

Le aziende moderne devono affrontare una maggiore complessità, costosi tempi di inattività non pianificati e big data. Condizioni di mercato turbolente e tendenze imprevedibili rendono difficile per le organizzazioni pianificare in anticipo. Le soluzioni basate sull'AI possono aiutare a mitigare e prevenire queste sfide prima che diventino problemi operativi, amplificando processi importanti, come la gestione dell'integrità degli asset (AIM) e il monitoraggio degli asset.

Negli ultimi anni, è diventato chiaro che sempre più organizzazioni riconoscono il valore delle piattaforme di AI. Secondo un rapporto IBM Institute for Business Value, il 71% dei dirigenti afferma che gen AI cambierà radicalmente il modo in cui gestiranno gli asset. Allo stesso modo, il 72% afferma che aumenta il valore strategico della gestione degli asset fisici per la propria azienda.

In tutti i settori, il guasto delle attrezzature è una delle sfide operative più problematiche e costose che un team possa trovarsi ad affrontare. I modelli di AI possono aiutare a mitigare i guasti delle attrezzature eseguendo una manutenzione predittiva e la previsione di potenziali interruzioni.

Le moderne attrezzature operative generano più dati dei sensori di quanti ne possano elaborare i team di manutenzione. Le soluzioni di gestione degli asset basata sull'AI possono semplificare il trattamento dei dati e utilizzarli per guidare un processo decisionale più strategico e decisioni di investimento più intelligenti.

Altre sfide includono l'invecchiamento delle infrastrutture e una lacuna nelle conoscenze istituzionali man mano che il personale esperto va in pensione. Gli strumenti AI offrono opzioni tecnologiche scalabili che possono indirizzare queste lacune e applicare quella conoscenza su larga scala.

La gestione degli asset basata sull'AI prevede diversi passaggi chiave e tecnologie AI fondamentali per guidare il processo.

Dispositivi, sensori e droni Internet of Things (IoT) producono continuamente grandi quantità di dati. Questi dati sono vitali per il processo di gestione delle prestazioni degli asset perché rappresentano la fonte da cui dipende tutto il resto.

Diversi tipi di sensori catturano dati differenti, come vibrazione, temperatura, pressione, acustica e livelli di fluidi. È importante riconoscere che i dati dei sensori fungono da livello di input per il processo di gestione degli asset. Gli output dell'AI sono direttamente collegati a dati puliti e continui.

I modelli di machine learning (ML) imparano dai dati storici a riconoscere la "normalità" e monitorano i dati in arrivo per individuare eventuali deviazioni.

Le piattaforme di gestione degli asset aziendali (EAM) integrano AI e ML in modo nativo per segnalare problemi nascosti e rilevare anomalie prima che causino tempo di inattività. In sostanza, l'ML fornisce a ogni attrezzatura il proprio monitoraggio continuo dello stato di salute ed è in sintonia con il comportamento dell'asset.

Come il machine learning, l'analytics predittiva utilizza dati storici e in tempo reale per prevedere quando un asset o un componente è in declino o sull'orlo del guasto.

L'analytics predittiva utilizza algoritmi di AI per analizzare i dati e calcolare la vita utile residua dei componenti e programmare la manutenzione mirata in base alle necessità. Questo livello di insight permette ai team di manutenzione di smettere di affidarsi a calendari fissi e di programmare gli interventi in base alle effettive condizioni dell'asset.

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) legge e interpreta dati non strutturati, come registri di manutenzione, note tecniche, ordini di lavoro e registri di guasto. La tecnologia può far emergere modelli su migliaia di record di testo e trasformarli in insight che altrimenti rimarrebbero sepolti.

L'adozione di AI e NLP può permettere agli utenti di cercare facilmente le storie di riparazione e raccomandare soluzioni.

L'AI generativa aiuta i team di gestione degli asset con le attività quotidiane e i workflow. La gen AI riguarda meno la previsione e più la consegna di contenuti originali, come ordini di lavoro o rapporti di manutenzione.

La tecnologia aiuta i gestori di asset ad agire più rapidamente sugli insight generati dall'AI e riduce l'onere amministrativo. La gen AI non è pensata per sostituire il giudizio o le competenze umane, bensì per gestire la raccolta di informazioni e le noiose attività di comunicazione che sottraggono tempo al lavoro di manutenzione effettivo.

L'agentic AI è in arrivo, ma non è ancora una tecnologia diffusa nella gestione degli asset.

I gestori di asset utilizzano AI in tutto il processo di gestione degli asset per automatizzare le attività e prevedere i guasti. Tuttavia, l'agentic AI è un sistema completo di AI che può eseguire sequenze di azioni in modo autonomo dall'inizio alla fine. Questo tipo di applicazione di AI richiede ancora la supervisione e l'approvazione umana per le decisioni più importanti.

I team di operazioni e di manutenzione possono trarre vantaggio della gestione degli asset basata sull'AI durante tutto il loro workflow. Alcuni casi d'uso comuni nel mondo reale includono l'automazione delle attività, l'allocazione del budget e la pianificazione degli investimenti degli asset:

• Gestione del ciclo di vita degli asset: i gestori di asset possono utilizzare l'AI per analizzare il costo totale di proprietà (TCO) di un asset, dal prezzo delle riparazioni e allo smaltimento d'emergenza. Le soluzioni basate sull'AI aiutano a determinare il punto ottimale per riparare, ristrutturare o sostituire l'asset.

• Ottimizzazione energetica e sostenibile: le soluzioni di gestione degli asset basata sull'AI affrontano le sfide legate alla generazione di energia e sostenibilità e identificano lo spreco di energia all'interno di strutture e asset. Inoltre, le piattaforme unificate monitorano gli asset di generazione energetica indipendentemente dalle fonti di dati.

• Monitoraggio dello stato di salute delle attrezzature: le soluzioni di gestione degli asset basata sull'AI forniscono un monitoraggio continuo in tempo reale di hardware, macchinari e infrastrutture. Quando i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ricevono set di dati puliti, gli strumenti AI possono analizzare i dati per rilevare segnali di allarme precoci prima del guasto.

• Gestione delle strutture: la gestione degli asset basata sull'AI si applica ai sistemi edilizi come il sistema di riscaldamento, ventilazione e aria condizionata (HVAC), l'illuminazione, gli ascensori e il consumo energetico. Un team di struttura utilizza l'AI per ottimizzare le prestazioni e ridurre i costi analizzando le opzioni di asset e prendendo decisioni informate.

• Manutenzione predittiva: la generazione degli ordini di lavoro basata sull'AI aiuta a garantire che i programmi di manutenzione siano basati sulle condizioni effettive degli asset. I modelli predittivi riducono le interruzioni, la manutenzione e le riparazioni di emergenza non necessarie.

• Sicurezza e conformità: i chatbot AI e gli assistenti virtuali monitorano in tempo reale le condizioni di sicurezza e forniscono indicazioni rapide. I fornitori sviluppano strumenti di AI per rispettare le normative locali, statali e federali.

• Risorse software: la gestione dei software e degli asset IT utilizza l'AI per creare licenze intelligenti, conformità normativa e monitoraggio continuo. I sistemi basati sull'AI utilizzano l'AI per monitorare i modelli di utilizzo e identificare applicazioni sottoutilizzate.

• Viaggi e trasporti: le soluzioni di asset basate sull'AI possono mantenere le flotte in funzione affidabili e sotto controllo. I dati connessi degli asset e i workflow di manutenzione aiutano a ridurre i tempi di inattività e a prolungare la vita degli asset.

La gestione degli asset basata sull'AI è applicabile a tutti i team e i settori. L'utilizzo dipenderà dagli obiettivi e dallo scopo dell'organizzazione:

• Energia e utility: ingegneri che monitorano l'infrastruttura di generazione e distribuzione di energia.

• Strutture e beni immobili: responsabili delle strutture che supervisionano edifici commerciali e campus.

• Governo e settore pubblico: agenzie che gestiscono strutture pubbliche come strutture di trattamento delle acque o reti di trasporto.    

• Assistenza sanitaria: team biomedici e addetti alla gestione delle strutture, che si occupano delle attrezzature mediche e delle infrastrutture ospedaliere.

• Produzione: responsabili di stabilimento e delle operazioni che si occupano della manutenzione delle attrezzature di produzione.

• Trasporti: gestori di flotte e squadre di manutenzione ferroviaria o aeronautica.

La gestione degli asset basata sull'AI può portare beneficio a molti stakeholder, sia all'interno che all'esterno di un'organizzazione. Le nuove tecnologie offrono nuove opportunità di crescita e risultati operativi:

• Migliorare la pianificazione del capitale: la valutazione dei dati sul ciclo di vita degli asset aiuta i leader a prendere decisioni più accurate sulle riparazioni rispetto alle sostituzioni.

• Prolungare la durata utile degli asset: un monitoraggio attento e un intervento tempestivo possono estendere la vita utile di attrezzature costose.

• Migliorare l'efficienza della forza lavoro: l'automatizzazione della manutenzione di routine restituisce ai tecnici umani il tempo di svolgere lavori di alta qualificazione.

• Ridurre i costi di manutenzione: la manutenzione degli asset basata sulle reali necessità, anziché su una pianificazione fissa, riduce i costi di manutenzione.

• Ridurre il tempo di inattività: l'individuazione preventiva dei guasti prima che si verifichino mantiene in funzione le linee di produzione e le strutture.

Le nuove tecnologie offrono un notevole entusiasmo, ma integrare un sistema di AI in un processo di gestione degli asset tradizionale può essere impegnativo:

• Qualità dei dati e etichettatura: i modelli AI sono validi solo se lo sono i dati su cui vengono addestrati. I team degli asset devono assicurarsi che i dati di manutenzione e dei sensori siano puliti e completi, altrimenti rischiano di ottenere risultati imprecisi.

• Integrazione con i sistemi CMMS e EAM esistenti: i sistemi computerizzati di gestione della manutenzione (CMMS) e le piattaforme di gestione degli asset aziendali (EAM) esistenti dovranno essere collegati agli strumenti di AI. Questo processo non è sempre plug-and-play e richiede più tempo e risorse per una corretta integrazione.

• Attrezzatura legacy e lacune nei dati: gli asset più datati potrebbero non disporre dei sensori o della connettività necessari per alimentare i sistemi di AI. L'asset dovrà essere adattato, un processo costoso e che richiede tempo. I team dovranno valutare attentamente i tempi e le Risorse prima di adottare una soluzione basato sull'AI.

Le organizzazioni che desiderano adottare una gestione degli asset basata sull'AI possono adottare un approccio graduale. Il processo di implementazione varierà leggermente a seconda dell'organizzazione, ma puoi seguire questi passaggi generali per sfruttarne appieno i vantaggi:

1. Verificare i dati relativi agli asset: valuta la qualità dei dati di manutenzione esistenti, dei dati dei sensori e della documentazione dell'attrezzatura. Esaminali per verificarne la qualità e la completezza e individua eventuali lacune in termini di accuratezza e visibilità per indirizzare le soluzioni AI.
2. Iniziare dai punti critici che comportano i costi maggiori: dai la priorità alle aree più dispendiose e che causano maggiori disagi. Cercare di monitorare tutto contemporaneamente può essere eccessivo. Identifica gli asset con maggiori margini di miglioramento e inizia da lì.
3. Collegare gli asset: determina quale infrastruttura di sensori è presente e dove deve essere aggiunta all'asset più vecchio. Esplora le opzioni di retrofit dell'Internet of Things (IoT) e scopri cosa si può fare per le attrezzature legacy.
4. Scegliere la piattaforma giusta: cerca una piattaforma di gestione degli asset basata sull'AI da fornitori affidabili, che sia in linea con le esigenze, gli obiettivi dell'organizzazione e i sistemi attuali. Trova un sistema che si integri con i sistemi CMMS e EAM esistenti e che supporti tipologie di asset specifici per un determinato ambiente.
5. Integrare la supervisione umana: definisci dove l'AI ha il suo ruolo e dove è necessaria la supervisione umana. Gli agenti AI non dovrebbero compiere azioni o prendere decisioni di grande impatto, ma possono aiutare a indirizzare e guidare gli esseri umani in una determinata direzione.
6. Misurare e iterare: stabilisci metriche di base prima di distribuire la soluzione di AI. Se non ci sono dati di confronto, come il costo di manutenzione per asset e le ore di tempo di inattività non pianificato, le organizzazioni non sapranno quanto bene funzionano i loro strumenti.

Gli asset potrebbero non cambiare, ma il modo in cui un'organizzazione li gestisce sicuramente sì, grazie alle nuove opzioni di tecnologia che entrano nello spazio della gestione degli asset:

• Agentic AI: l'agente autonomo sta guadagnando popolarità tra le organizzazioni grazie alla sua capacità onnicomprensiva di monitorare, effettuare il triage, programmare e riportare su interi portafogli di asset con un intervento umano minimo. Secondo l'IBM Institute for Business Value, il 55% delle organizzazioni sta attivamente sviluppando o implementando un modello operativo di agentic AI.

• Gemelli digitali: le repliche virtuali di asset fisici basate sull'AI possono rappresentare il prossimo cambiamento significativo nella gestione degli asset. I gemelli digitali simulano le prestazioni, testano gli scenari di manutenzione e modellano i risultati del ciclo di vita prima che si verifichino azioni nel mondo reale.

• Edge AI: questa nuova tecnologia porta l'inferenza dell'AI direttamente all'asset senza bisogno di dipendenza dal cloud. Asset come smartphone e sensori con edge AI integrata possono evitare i tempi di transito di internet e l'hardware locale elabora i dati in millisecondi.

• Manutenzione prescrittiva: il passo successivo alla manutenzione predittiva è la capacità di prescrivere interventi. Le soluzioni basate sull'AI vengono ora utilizzate per prescrivere con certezza azioni esatte, tempistiche e requisiti di competenze dei tecnici.

• Integrazione della sostenibilità: la sostenibilità è sempre stata parte della discussione, ma ora sembra che l'AI sia uno strumento fondamentale per soddisfare gli impegni di net zero e impegni ambientali, sociali e di governance (ESG). Gli strumenti basati sull'AI possono ottimizzare l'uso di energia e ridurre gli sprechi di materiale nei portfolio di asset.