I disastri sono inevitabili, indipendentemente dal settore - sia che si tratti di guasti imprevisti delle apparecchiature, di eventi meteorologici importanti, di un attacco di sicurezza o di qualche altra crisi che incide sulla continuità aziendale, l'imprevisto accade ogni giorno. Anche se non possiamo prevedere ogni disastro prima che accada, possiamo essere proattivi nel mantenere la salute delle attrezzature. I miglioramenti tecnologici relativi all'Internet of Things (IoT) e all'analisi dei dati consentono alle società di assistenza di anticipare preventivamente i problemi, riducendo al minimo o addirittura evitando l'impatto dei clienti quando il disastro si manifesta.
Anche se può sembrare semplice, monitorare migliaia o addirittura milioni di pezzi di equipaggiamento e individuare gli errori prima che si verifichino è una scienza complessa che può rapidamente diventare travolgente. Per semplificare il processo, l'ho suddiviso in due fasi distinte: raccolta dei dati e analisi dei dati.
Raccolta dati: capire quali sono le informazioni
I sensori IoT consentono di raccogliere e archiviare grandi volumi di dati, fornendo alle aziende informazioni dettagliate sulla salute delle attrezzature, sulle prestazioni e sui guasti. Ogni unità può generare centinaia di migliaia di punti dati ogni minuto. La sfida in questa fase è capire come organizzare e stabilire la priorità di tutti questi dati. Eseguire analisi dei dati su tutte queste informazioni non è fattibile, né è un uso efficiente delle risorse poiché alcuni dei dati raccolti non hanno un grande valore nel determinare la salute delle risorse.
Le aziende devono considerare quali dati dare priorità in modo che possano identificare più rapidamente le esigenze di manutenzione. Ad esempio, un fornitore di servizi di telecomunicazione che monitora una torre di celle potrebbe tenere traccia del volume delle chiamate prelevate attraverso quella specifica torre, ma il volume delle chiamate non è indicativo di quanto bene sta funzionando quella torre. Tuttavia, se la telco viene avvisata di un aumento delle chiamate interrotte associate a quella torre prima che il problema si gonfiasse, potrebbero avere l'opportunità di individuare e correggere tempestivamente il problema. Consideriamo ora una tempesta massiccia che dovrebbe colpire dove si trova questa torre cellulare: essere in grado di riparare e affrontare i problemi delle torri prima della tempesta riduce al minimo gli sforzi di manutenzione di fronte a questo disastro meteorologico.
Analisi dei dati: definizione degli indicatori di manutenzione
Una volta raccolti i dati e definite le metriche di monitoraggio chiave, vengono applicate analisi per convertire i dati in informazioni utili e utili. L'analisi dei dati storici, in particolare in merito ai guasti delle apparecchiature e alle attività di servizio passate, consente alle società di servizi di identificare modelli che potrebbero indicare un errore futuro.
Ad esempio, per un'azienda di servizi di pubblica utilità, la temperatura è uno dei parametri più ampiamente misurati in una centrale elettrica perché il surriscaldamento può causare gravi danni alle apparecchiature e può rappresentare un pericolo per i professionisti del servizio che lavorano per riparare l'apparecchiatura. Osservando le attività di manutenzione passate e gli schemi dei cambiamenti di temperatura, le aziende hanno l'intuizione necessaria per pianificare la manutenzione preventiva quando le temperature salgono a livelli che hanno portato a guasti in passato.
Stiamo vedendo sempre più applicazioni della tecnologia IoT nel settore dei servizi con sensori che collegano dispositivi e apparecchiature. Anche i centri fitness hanno iniziato a collegare le proprie apparecchiature per evitare macchine rotte e membri delusi. Ma con una maggiore connettività derivano maggiori responsabilità; le organizzazioni devono sfruttare queste funzionalità avanzate per passare dai programmi di servizi reattivi a quelli proattivi per affrontare i guasti prima che si verifichino, mantenendo in ultima analisi la soddisfazione del cliente, la priorità aziendale numero uno al giorno d'oggi.
Steve Smith è il vicepresidente dei settori strategici di ClickSoftware. Ha più di 15 anni di esperienza nella definizione e fornitura di soluzioni mobili per la gestione della forza lavoro che coprono mercati verticali che includono telecomunicazioni, servizi di pubblica utilità, assicurazioni, servizi domestici, attrezzature mediche, attrezzature strumentali e operazioni di petrolio e gas. Aiuta le organizzazioni di servizi a ottimizzare l'uso delle proprie risorse sul campo, a migliorare la consapevolezza operativa, ottimizzare i processi e stabilire i controlli, garantendo al tempo stesso flessibilità e variabilità nelle loro operazioni. Prima del suo ruolo attuale, Steve ha gestito il team di consulenza globale di ClickSoftware, esponendo i vantaggi della gestione della forza lavoro mobile ai nuovi utenti e contribuendo ad aumentare i vantaggi degli utenti esistenti in tutto il mondo.
