Cos'è l'Enterprise Asset Management (EAM)?

L'EAM può essere considerato un'estensione della strategia di gestione del ciclo di vita degli asset (ALM) di un'azienda. Implementa tecnologie, sistemi e procedure specifici al servizio del più ampio framework ALM dell'organizzazione, che incorpora elementi di gestione del lavoro, gestione dell'energia, manutenzione degli asset, pianificazione e programmazione, gestione della supply chain e iniziative a livello di ambiente, salute e sicurezza (EHS).

Senza un framework EAM completo, le organizzazioni devono affrontare un rischio maggiore di interruzioni del servizio e guasti alle attrezzature, visibilità limitata e ridotta efficienza nei processi aziendali. Queste interruzioni possono accumularsi rapidamente. Ad esempio, i tempi di inattività costano alle aziende Global 2000 (la classifica di Forbes delle più grandi aziende al mondo per vendite, profitti, asset e valore di mercato), una media di 200 milioni di dollari l'anno, pari al 9% dei profitti totali, secondo un rapporto di Splunk del 2024.

L'EAM svolge anche un ruolo importante a livello di governance e sicurezza. Le aziende che operano in settori altamente regolamentati, come l'assistenza sanitaria, l'aviazione e i servizi di pubblica utilità, sono spesso soggette a protocolli di conformità EAM più rigorosi. Ad esempio, i produttori degli Stati Uniti devono rispettare le leggi speciali sulla sicurezza del posto di lavoro e sulla due diligence della supply chain, che richiedono loro di sottoporsi a audit e ispezioni regolari, monitorare gli impatti ambientali e tenere traccia delle condizioni e delle prestazioni delle attrezzature.

Nell'era dell'Internet of Things (IoT), in cui tutto, dalle valvole ai veicoli, è connesso da sensori e sistemi, le piattaforme di analytics avanzata e intelligenza artificiale hanno aumentato il livello di precisione dell'EAM. Gli insight che ne derivano possono aiutare le aziende a migliorare il processo decisionale, aumentare l'efficienza e massimizzare gli investimenti.

Gli asset includono praticamente qualsiasi attrezzatura necessaria per rendere possibile la produzione, i servizi e le operazioni, come edifici e strutture, hardware e macchinari, veicoli per il trasporto, attrezzature di produzione e infrastrutture energetiche. Oggi, molte strategie EAM si estendono anche agli asset non materiali, tra cui app, software, brevetti e marchi depositati. Il valore globale degli asset non materiali ha raggiunto il massimo storico di 79,4 trilioni di dollari nel 2024, con un aumento del 28% rispetto all'anno precedente, secondo la società di consulenza Brand Finance.

Sebbene l'EAM si svolgesse tradizionalmente a livello locale, le aziende si affidano sempre più a software EAM cloud per mantenere gli asset e ottimizzare gli utilizzi. Le soluzioni cloud consentono alle organizzazioni di moderare il provisioning degli asset in tempo reale, regolare la portata con precisione, analizzare dati di utilizzo affidabili e integrare più architetture e geografie. Secondo Fortune Business Insights, si prevede che il mercato EAM raggiungerà i 13,7 miliardi di dollari entro il 2032, con un tasso di crescita annuo del 10,9%.

L'EAM è spesso associato a un sistema computerizzato di gestione della manutenzione (CMMS), tuttavia uno sguardo più attento rivela le differenze chiave tra i sistemi, soprattutto in termini di portata.

Sebbene l'EAM copra l'intero ciclo di vita di un asset, dal procurement allo smaltimento, un CMMS si occupa principalmente delle prestazioni degli asset durante la fase di manutenzione. In altre parole, il CMMS è spesso solo un componente all'interno di un sistema EAM più ampio, che generalmente copre una fascia più ristretta di funzioni. L'EAM è cresciuto, partendo dal CMMS a partire dagli anni '90, quando le aziende cercavano una strategia più completa e interfunzionale per la manutenzione dei propri asset.

Un CMMS spesso assume la forma di un database centralizzato in cui i team addetti alla manutenzione e alle operazioni possono accedere alle informazioni su ogni asset del sistema. Attraverso questo repository centrale, i team possono occuparsi della gestione degli ordini di lavoro, la manutenzione preventiva e predittiva, la gestione dell'inventario e l'audit. Le divisioni addette alla manutenzione automatizzano attualmente molti di questi processi, migliorandone la velocità e la precisione.

A differenza dei CMMS, i sistemi EAM cercano una visione più olistica degli asset di un'azienda analizzando fattori come il valore a lungo termine e il costo del ciclo di vita. Ad esempio, mentre il CMMS si occupa principalmente delle condizioni fisiche e delle prestazioni di un asset, l'EAM potrebbe anche considerare in che modo l'approvvigionamento di nuovi asset o lo smantellamento di quelli obsoleti influirebbero sulla salute finanziaria dell'organizzazione. L'EAM implica la collaborazione tra più reparti e funzioni, non solo il team di manutenzione, ed è più adatto per il monitoraggio degli asset in ambienti e architetture diversi.

L'asset performance management (APM) può essere considerato come una moderna reinterpretazione o evoluzione del CMMS. Come il CMMS, ha un ambito relativamente ristretto, con particolare attenzione alla manutenzione e all'ottimizzazione degli asset. Tuttavia, utilizza analytics avanzata, gemelli digitali e machine learning non solo per valutare lo stato di salute degli asset, ma anche per prevedere le prestazioni future con maggiore accuratezza e precisione rispetto ai metodi tradizionali.

La gestione del ciclo di vita degli asset (ALM) è una strategia di alto livello che stabilisce una serie di obiettivi, come il miglioramento dell'efficienza e l'estensione della longevità delle risorse, per ottimizzare l'utilizzo delle risorse da parte di un'organizzazione. L'EAM, nel frattempo, esplora le misure pratiche adottate da un'azienda per implementare la sua strategia ALM, compresi i servizi, gli strumenti e i framework che utilizza per mantenere e ottimizzare le proprie risorse.

L'enterprise resource planning (ERP) ha una visione ancora più ampia rispetto all'ALM, poiché incorpora tutte le operazioni aziendali, non solo quelle relative ai cicli di vita degli asset. La gestione degli asset aziendali è spesso solo un elemento di una strategia ERP più ampia.

Uno dei principali benefici dell'ERP è che consolida i dati di tutta l'organizzazione rendendoli disponibili attraverso un'interfaccia centralizzata. Mentre un database ERP contiene dati e risorse relativi agli asset dell'organizzazione, i dipendenti possono anche accedere a moduli riguardanti le risorse umane (buste paga, benchmark delle prestazioni e risorse per la formazione), le finanze (budget, strumenti di previsione e monitoraggio delle spese), le vendite (dati dei clienti, tracciamento dei lead ed evasione degli ordini) e molto altro.

Le organizzazioni spesso costruiscono e perfezionano i sistemi EAM in più fasi, iniziando con il monitoraggio degli asset di base prima di passare a strategie di manutenzione più avanzate e complesse dal punto di vista computazionale. Le più comuni comprendono:

• Pianificazione: valutazione della portata delle esigenze di manutenzione di un'organizzazione, definizione degli obiettivi e degli indicatori chiave di prestazione (KPI), consultazione con gli stakeholder e scelta di una soluzione software EAM adeguata.
  
  
• Preparazione dei dati: raccolta, integrazione e standardizzazione dei dati di tutta l'organizzazione. Identificare i dati inaccessibili, incompatibili o corrotti e colmare i divari di informazioni.
  
  
• Allocazione dei compiti: definire quali team sono responsabili della manutenzione dei vari asset. Definire confini chiari tra i team e creare linee di comunicazione aperte in tutta l'organizzazione. Bilanciare i workload, gli orari e le risorse tra i reparti aziendali.
  
  
• Implementazione: implementazione del sistema, valutazione delle sfide tecniche e messa a punto dei processi per raggiungere l'efficienza operativa, la conformità e la sostenibilità.
  
  
• Perfezionamento: iterazione delle procedure EAM per semplificare le operazioni di manutenzione. Implementare gradualmente framework e tecnologie avanzati, come automazione, machine learning, integrazione IoT e simulazioni di asset virtuali.

Molte aziende sono ancora in procinto di adottare completamente un framework EAM. Secondo un rapporto IFS del 2023, circa il 15% delle aziende adotta attualmente un approccio "reattivo" alla gestione degli asset, il che significa che attendono che un'attrezzatura non funzioni correttamente prima di ripristinarla o sostituirla. Circa il 62% dispone di sistemi più complessi, con almeno una certa capacità di prevenire in anticipo il guasto degli asset.

Si stima che il 12% utilizzi strategie di manutenzione avanzate, come manutenzione basata sulle condizioni (CBM) e valutazioni dei rischi per eseguire la manutenzione proattiva di attrezzature e asset. Questi sistemi vanno oltre i programmi di manutenzione standard, per identificare gli asset vulnerabili sulla base di metriche in tempo reale e offrendo un maggiore livello di visibilità e controllo.

L'EAM è importante perché aiuta le organizzazioni a tracciare, valutare, gestire e ottimizzare la qualità e l'affidabilità degli asset. Le organizzazioni di ogni tipo gestiscono spesso centinaia, migliaia o addirittura milioni di asset.

Una strategia EAM coesa può aiutare le aziende che operano in settori con elevate quantità di asset a prendersi cura in modo proattivo di attrezzature e risorse durante tutto il loro ciclo di vita, anziché affrettarsi a riparare malfunzionamenti e guasti quando si presentano. Le best practice EAM aiutano i team addetti alla manutenzione a ottenere un maggiore controllo degli ambienti complessi per:

Molti sistemi EAM utilizzano un CMMS per indicare ai responsabili della manutenzione dov'è un asset, di cosa necessita, chi dovrebbe lavorarci e quando. I database CMMS spesso includono informazioni storiche sugli asset critici, insieme a dati in tempo reale che ne mostrano lo stato attuale e proiezioni su come potrebbero funzionare in futuro. Questo approccio centralizzato migliora la tracciabilità e l'accessibilità delle informazioni sugli asset per tutti gli stakeholder.

L'enterprise asset management software offre spesso caratteristiche che includono funzionalità preventive che possono aiutare le organizzazioni a mantenere l'attrezzatura per un funzionamento stabile e continuo delle operazioni. Le piattaforme EAM tradizionali possono segnalare quando un particolare asset potrebbe necessitare di manutenzione o sostituzione in base alle tendenze storiche. I sistemi moderni, nel frattempo, utilizzano sensori, analisi dei dati e altri meccanismi per monitorare i singoli asset, alla ricerca di segni di usura in tempo reale.

Ad esempio, i team di manutenzione potrebbero ricevere un avviso ogni volta che un computer raggiunge il 25% della capacità della batteria, indicando che è necessario sostituire la batteria. Queste misure proattive aiutano a garantire la conformità contrattuale (allineamento con i termini e le condizioni legati a un particolare asset) e a prevenire problemi come i tempi di inattività del servizio, che potrebbero altrimenti interrompere le operazioni d'importanza chiave.

Gli strumenti di monitoraggio remoto, che spesso utilizzano l'AI per rilevare anomalie nei dati e monitorare i modelli di comportamento, possono fornire insight fruibili sugli stati attuali e previsti degli asset. Questi strumenti aggregano i dati tra reparti e silos di informazioni, rendendo gli avvisi più accurati e completi e rendendo più efficiente il processo decisionale.

Questo monitoraggio si estende alle configurazioni di sistema, contribuendo a garantire che le architetture obsolete vengano aggiornate e mantenute regolarmente. Gli asset possono essere monitorati con diversi metodi, tra cui tracciamento basato su Wi-Fi, codici QR, GPS e tag identificativi a radiofrequenza.

Alcuni sistemi EAM includono strumenti integrati di gestione del rischio, in grado di anticipare i malfunzionamenti dell'attrezzatura e suggerire azioni per proteggerli. Ad esempio, il software EAM potrebbe individuare vulnerabilità in un mainframe centrale, spingendo un'azienda a configurare un backup. Il mainframe ridondante può prendere il sopravvento se quello originale viene messo offline.

Le valutazioni del rischio possono anche identificare le minacce a livello di cybersecurity, conformità, sicurezza, sostenibilità e budget. IoT, machine learning e analytics avanzata possono migliorare le pratiche di monitoraggio, rendendole più accurate e solide. Ad esempio, il monitoraggio e la tracciabilità degli asset tramite l'AI, attraverso algoritmi avanzati per prevedere i modelli di emissione, lo stato delle attrezzature e altre metriche, aiutano le aziende a soddisfare i sempre più complessi requisiti a livello di ambiente, salute e sicurezza (EHS).

I dati storici e in tempo reale raccolti dai dispositivi IoT e dagli strumenti analitici e diagnostici aiutano a prolungare la disponibilità, l'affidabilità e la vita utilizzabile degli asset. I sistemi EAM aiutano le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati in merito ai costi di manutenzione e alle sostituzioni, al fine di massimizzare il ritorno sull'investimento.

Un'azienda potrebbe stabilire, ad esempio, che la manutenzione di un macchinario ogni tre mesi può prolungarne la vita di diversi anni. Potrebbe essere vero anche il contrario, ovvero che le aziende possono ridurre la frequenza di manutenzione o sostituzione se ciò ha solo un effetto marginale sul ciclo di vita end-to-end di un asset.

L'EAM stabilisce un unico sistema per gestire pressoché tutti i tipi di asset, promuovendo la continuità in tutta l'organizzazione. Questa strategia allinea i team a una serie condivisa di pipeline di dati e obiettivi di utilizzo delle risorse, il che aiuta a garantire che ogni reparto attinga alle stesse metriche durante la stesura delle strategie di asset.

Sebbene le soluzioni di gestione degli asset varino ampiamente a seconda degli obiettivi e delle priorità specifici di un'organizzazione, i pilastri centrali di una strategia efficace spesso includono:

Le piattaforme EAM gestiscono e tracciano centralmente le attività di manutenzione, compresi i lavori pianificati e non pianificati, dalla richiesta iniziale fino al completamento. I workflow EAM potrebbero anche includere la rendicontazione effettiva o la registrazione dei ricavi e delle spese durante tutto il ciclo di vita di un asset.

Le strategie EAM avanzate vanno dalla manutenzione correttiva, quando le riparazioni vengono effettuate dopo che si è verificato un problema, alla manutenzione preventiva, quando le riparazioni sono programmate in anticipo, e infine alla manutenzione predittiva, quando le riparazioni vengono effettuate perché i dati indicano un guasto imminente.

I sistemi EAM potrebbero visualizzare graficamente gli ordini di lavoro e i programmi di manutenzione preventiva con un diagramma di Gantt (un grafico a barre che visualizza le tempistiche del progetto). Possono anche automatizzare i programmi e gli incarichi di manutenzione, consentendo ai dispatcher di dare priorità alle attività più urgenti.

Le piattaforme EAM integrano gli asset e i relativi materiali di manutenzione nella supply chain, spesso con l'aiuto di tecnologie avanzate di IoT e analytics. Gestiscono anche un inventario dei pezzi di ricambio e dei componenti critici in modo che gli asset possano essere sostituiti rapidamente in risposta a un guasto. Per finire, mantengono la supervisione della supply chain per prevenire colli di bottiglia e carenze.

I sistemi EAM utilizzano l'analisi degli incidenti, la tracciabilità delle azioni correttive e la gestione del cambiamento per conformarsi alle normative in materia di salute e sicurezza. Spesso dispongono di una robusta strategia per documentare le vulnerabilità a livello di sicurezza, così come i problemi di governance e i conflitti EHS. Includono anche guardrail dettagliati in modo che i team possano allinearsi a una serie condivisa di regole e policy.

Le piattaforme EAM leggono contatori, codici a barre e frequenze radio per acquisire firme elettroniche, a supporto della supervisione e del monitoraggio remoto. Potrebbero anche utilizzare le funzionalità dei dispositivi mobili, tra cui fotocamere e sintesi vocale, per migliorare la raccolta di informazioni, promuovere la collaborazione e consentire l'accesso agli strumenti offline.

I sistemi EAM eseguono analytics descrittive e diagnostiche, spesso alimentate dall'AI, per ottenere insight operativi sulle cause alla base delle inefficienze. Utilizzano modelli di ottimizzazione per automatizzare i processi di pianificazione, programmazione e gestione del lavoro. Potrebbero anche prescrivere modifiche operative che possono estendere i cicli di vita degli asset e ridurre le inefficienze.

Le soluzioni EAM supportano sempre più il software as a service (SaaS), l'implementazione basata su cloud o l'implementazione del cloud ibrido per controllare i costi, migliorare la flessibilità del sistema e ridurre la dipendenza dall'IT.

Via via che le organizzazioni sostituiscono le loro tradizionali architetture on-premise con ambienti multi-cloud o ibridi, potrebbero avere più difficoltà a tracciare e gestire gli asset. Per risolvere questo problema, molte aziende si rivolgono a soluzioni EAM basate su cloud per ottimizzare l'utilizzo degli asset e ripristinare la supervisione operativa.

Molti fornitori di software EAM utilizzano un modello SaaS, addebitando alle aziende una tariffa mensile o annuale per l'accesso alle funzionalità EAM. Le opzioni più diffuse includono IBM Maximo, SAP EAM, Oracle EAM, IFS EAM, MaintainX e Facilio. Le aziende possono fare affidamento su un solo prodotto EAM o utilizzarne diversi, ognuno specializzato in un settore o una funzionalità specifici.

Le soluzioni EAM basate sul cloud offrono alle aziende la flessibilità di espandere e ridurre il provisioning delle risorse in base alle esigenze di dati. Gli utenti pagano solo le risorse di dati di cui necessitano. Quando i fornitori di servizi effettuano aggiornamenti nel cloud, i clienti possono accedere immediatamente al servizio nuovo e migliorato. La maggior parte delle piattaforme EAM moderne offre anche l'accesso a strumenti avanzati di analytics e AI, tra cui gemelli digitali, modellazione basata sulle previsioni, monitoraggio della sostenibilità e molto altro.

Infine, poiché la maggior parte delle soluzioni SaaS offre supporto tecnico integrato, le organizzazioni dipendono anche meno dai reparti IT interni. Di conseguenza, le spese dell'IT possono essere convertite in spese e risorse operative.