Migliorare la gestione del processo erogativo del servizio di manutenzione tramite un approccio decisionale basato sui dati: il framework D3M

In recent decades, manufacturing companies witnessed the spreading of two critical transformations, one impacting on their business model, and another one impacting the production and service processes. The first one, related to the business model, consisted of the development of new offerings, based on the joint sale of product and services (e.g. the asset and the maintenance service), aimed at creating long-term and stable relationships with the customers. Instead, the second saw the introduction of new technologies, which pushed companies towards the digitalisation of all the working processes and supposed to allow improving the monitoring capabilities and increasing competitiveness. The thesis, encapsulated between these two research streams, focuses on the topic of maintenance delivery and proposes a framework that, exploiting the data from the field, allows improving the operative decision-making process and information flow. The proposed framework, having a double perspective on the asset and the service, uses historical and real-time data from these sources to improve the operational maintenance delivery decision-making process. The framework introduces a continuous improvement approach that, using aggregated maintenance activity information, allows introducing enhancements not only at the operative level but also at the tactical and strategical ones. At the operative level, improvements in terms of maintenance delivery process and operational decision-making could be introduced. At the tactical level, improvements may be related to the maintenance policy definition. Eventually, at the strategical level, the information could be used to improve the management of the capacity of the resources as well as the related dimensioning. In support of the decision-making process, the framework integrates several methods and tools, four of which developed and tested during the research. Each of these tools relates to a specific phase of the framework and aims at supporting specific activities (e.g. identification of critical components and maintenance policies, data analysis method, maintenance requests allocation, collection and analysis of maintenance data).

Negli ultimi decenni, le aziende manifatturiere hanno assistito al diffondersi di due trasformazioni, una orientata all’introduzione di nuovi modelli di business, e un'altra orientata al miglioramento dei processi di produzione e di servizio. La prima, relativa al modello di business, è consistita nello sviluppo di nuove offerte basate sulla vendita congiunta di prodotti e servizi (ad esempio un macchinario ed il servizio di manutenzione), volte a creare relazioni stabili e durature con i clienti. La seconda, invece, ha riguardato l'introduzione di nuove tecnologie che hanno spinto le aziende verso la digitalizzazione dei processi di lavoro e che dovrebbero consentire di migliorare il monitoraggio degli stessi garantendo, al contempo, un incremento della competitività. La tesi, collocata in questi due filoni di ricerca, si concentra sul tema dell'erogazione della manutenzione e propone un framework che, sfruttando i dati provenienti dal campo, permette di migliorare il processo decisionale a livello operativo e la gestione del flusso di informazioni interno all’azienda. Il framework, sfruttando dati storici e real-time relativi all'asset ed ai servizi, permette di prendere decisioni relative all'erogazione della manutenzione. Il framework introduce un approccio di miglioramento continuo che, utilizzando informazioni aggregate sull'attività di manutenzione, permette di introdurre miglioramenti non solo a livello operativo ma anche tattico e strategico. A livello operativo si potrebbero introdurre miglioramenti in termini di processo di erogazione della manutenzione. A livello tattico si potrebbero introdurre miglioramenti in termini di definizione delle politiche di manutenzione. Infine, a livello strategico, le informazioni potrebbero essere utilizzate per migliorare la gestione della capacità delle risorse. A sostegno del processo decisionale, il framework integra diversi metodi e strumenti, quattro dei quali sviluppati e testati durante lo svolgimento del dottorato. Ognuno di questi strumenti si riferisce ad una specifica fase del framework e mira a supportare attività specifiche (ad esempio l’identificazione delle componenti critiche e delle politiche di manutenzione, la selezione del metodo di analisi dei dati, l’assegnazione delle richieste di manutenzione, la raccolta e analisi dei dati di manutenzione).