• Marco Bonifaccino

Automotive e Internet of Things: i vantaggi portati dai Big Data per utenti e fornitori

Come l’internet delle cose è entrata nell’industria automobilistica: non solo le auto a guida autonoma, ma anche manutenzione preventiva e l'ottimizzazione della gestione dei dati a supporto del post-vendita.





L’industria automobilistica è un settore in forte sviluppo da sempre. Aprire e chiudere l’automobile dal cellulare, ricevere in tempo reale le informazioni sul meteo e sul traffico, ottimizzare il percorso, ascoltare musica diversa in base a dove si è seduti, telefonare: sono solo alcune delle azioni che oggi è possibile compiere con una “connected car”, un’automobile connessa a Internet e dotata di dispositivi IoT che le consentono di comunicare e interagire con l’ambiente circostante.


Nell’industria automobilistica infatti una delle ultime novità sono proprio le automobili connesse. Le “connected car” si basano sul “Vehicle-to-Everything” (V2X), la tecnologia WLAN (o, da cellulare, LTE) che supporta lo scambio dei dati, sia con un altro veicolo (V2V), una infrastruttura stradale (V2I), un pedone (V2P) o un’intera rete di trasporti (V2N). Dotate di sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS), di cruscotti virtuali (virtual cockpit), di assistenti vocali e di chiavi digitali (digital key), le “connected car” sono solo una parte della trasformazione che l’IoT sta imprimendo all’industria automobilistica. L’altra riguarda non il prodotto ma il processo: dalla manutenzione predittiva all’efficienza energetica, dall’utilizzo dei veicoli a guida automatica (Automated Guided Vehicles) nelle linee di fabbricazione alla possibilità di digitalizzare l’intero ciclo produttivo con soluzioni digital twin in cloud che ottimizzino la gestione dei dati e supportino il post-vendita.



Cos’è la manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva o “predictive maintenance” è un’attività che si basa sull’analisi dei dati raccolti dai sensori posti sui macchinari (o all'interno delle auto), al fine di convertire tali informazioni in un valore che possa contribuire non solo al miglioramento della produttività degli stessi, ma anche ridurre i rischi connessi a un potenziale (prevedibile) malfunzionamento e minimizzare l’impatto dei costi di manutenzione.

La manutenzione predittiva è un’attività che si basa sull’analisi dei dati raccolti dai sensori al fine di convertire tali informazioni in un valore che possa ridurre i rischi connessi a un potenziale malfunzionamento e minimizzare l’impatto dei costi di manutenzione.


Applicazioni della manutenzione predittiva

Attualmente, i sistemi di predictive maintenance, in quanto richiedenti il dispiego di ingenti risorse economiche per poter essere correttamente implementati, sono utilizzati soprattutto in settori fondamentali, a forte automazione e/o meccanizzazione, o che necessitano di un costante monitoraggio, quali:

  • il settore manifatturiero (in particolar modo metalmeccanico);

  • la fornitura di servizi come elettricità, gas e acqua;

  • l’automotive (sia a livello di produzione dell’auto che di successiva manutenzione: si pensi, banalmente, ai sensori che avvertono chi guida dell’approssimarsi di un’avaria legata ai livelli dell’olio o ai liquidi);

  • L’aviazione (per procedere a una manutenzione oculata e più efficace).

I valori che più frequentemente sono oggetto di analisi da parte dei CMMS (Computerized Maintenance Management System) sono:

  • la temperatura e le sue variazioni, per evitare che un determinato componente si surriscaldi eccessivamente, danneggiando anche altre parti del macchinario;

  • le vibrazioni, per prevenire improvvisi cedimenti o malfunzionamenti derivanti da sovraccarichi del macchinario;

  • i livelli dei liquidi lubrificanti, allo scopo di aumentare la vita utile del macchinario permettendo a tutti i componenti di funzionare al meglio delle proprie capacità, diminuendo l’attrito;



Benefici e vantaggi della predictive maintenance

Sulla base di quanto sopre descritto, ben può comprendersi quali e quanti siano i vantaggi derivanti dall’utilizzo di sistemi di manutenzione predittiva efficaci, sia a livello tecnico che economico. Dal lato economico, i benefici che il sistema apporta sono principalmente connessi a:

  • l’incremento dei ricavi, in quanto si produce di più e meglio, senza discontinuità;

  • la riduzione dei costi di manodopera connessi alla messa in atto di interventi manutentivi d’urgenza;

  • la riduzione dei tempi di fermo produzione;


L'IoT per la manutenzione predittiva nell'Automotive

Si può affermare senza dubbio alcuno che il mondo automotive sia uno fra i più avanzati nell’adozione dell’IoT, e i motivi sono facilmente comprensibili. Questa tecnologia innovativa, infatti, consente di realizzare una vasta gamma di funzioni e servizi che sarebbero altrimenti impossibili.


Un esempio è quello delle applicazioni legate alla gestione dei veicoli e della loro manutenzione.

In queste situazioni l’utilizzo di sensoristica e sistemi di gestione IoT minimizza disagi e tempo perso: niente più affannose ricerche di carri attrezzi, magari in pieno inverno o sotto il caldissimo sole agostano. Facile immaginare un gran numero di potenziali clienti per un servizio di questo tipo, così come numerosi canali di vendita.


La manutenzione dei veicoli, peraltro, è da sempre un tasto dolente per ogni fleet manager di organizzazioni con centinaia o anche migliaia di automezzi.

In questo caso tecnologie IoT sono un vero supporto, dato che in modo proattivo comunicano quando è tempo di effettuare interventi di manutenzione programmata, sulla base di parametri preimpostati: ad esempio, i chilometri percorsi o gli anni di servizio.

Questi dispositivi, inoltre, possono contribuire in modo decisivo a una concreta applicazione del concetto di manutenzione predittiva: grazie alla capacità di calcolo erogata da sistemi di edge computing, analizzano i parametri del veicolo e avvisano gli operatori di eventuali criticità.


Questo permette di avvisare tempestivamente il conducente, o il gestore del veicolo, ed evitare l’insorgere di danni gravi, oltre a preservare l’incolumità stessa di chi si trova a bordo.


Ci troviamo, quindi, oltre che di fronte a un eclatante esempio dell’efficacia della tecnologia IoT, in una classica situazione cosiddetta win-win: benefici per tutti, utenti e fornitori del servizio.


Nuovo business model: IoT nel settore automotive

Anche le ormai famose scatole nere che sempre più compagnie assicurative propongono (o anche impongono) ai propri clienti altro non sono che dispositivi IoT.


Poter contare su dati oggettivi in caso di incidente (ad esempio, la velocità cui viaggiava un veicolo, oppure se era fermo) mitiga i rischi di frode assicurativa e al tempo stesso tutela i conducenti che agiscono correttamente, agevolando rimborsi puntuali e precisi, facilitando l’attribuzione delle responsabilità coerenti con le dinamiche.


A tutte queste applicazioni della tecnologia IoT al settore automotive se ne possono aggiungere altre, ipotizzando nuovi business model.


Sono tutti quelli basati sul modello a consumo, connotati da un utilizzo saltuario dell’autovettura.


Un esempio per tutti: l’IoT è applicabile per la gestione assicurativa delle auto presenti nelle seconde case di non pochi italiani, che sarebbero sicuramente felici di poter pagare solamente in funzione del reale utilizzo del veicolo.



Conclusioni

In tutti gli utilizzi che abbiamo descritto emerge un comune denominatore: il beneficio per tutte le componenti di questo mercato.


Infatti, in ambito automotive l’IoT è un vero abilitatore di vantaggi: per il conducente, che può avere maggiore sicurezza e assistenza, per il proprietario del veicolo, più garantito da ogni punto di vista, si tratti di sicurezza, assistenza o furto, per fleet manager, compagnie assicurative, case automobilistiche, che hanno di fronte un vasto mercato per cui creare servizi.











Ref: www.internet4things.it, www.elettronews.com



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