L’integrazione tra ITSM e IA consente di rilevare in anticipo le anomalie, automatizzare gli interventi e mantenere la continuità produttiva.
Nel settore manifatturiero, i tempi di inattività rappresentano un enorme motivo di preoccupazione perché hanno un impatto diretto su produttività e ricavi. Ogni secondo in cui una linea di produzione si ferma può significare migliaia di euro persi e consegne in ritardo o mancate del tutto. Per mantenere operazioni attive 24 ore su 24, 7 giorni su 7, le imprese hanno bisogno di sistemi capaci di rilevare, rispondere e risolvere gli incidenti con precisione e tempestività.
Ecco perché le aziende manifatturiere stanno rapidamente passando alla manutenzione predittiva, che sempre più spesso si appoggia alle piattaforme IT Service Management (ITSM) che integrano l’intelligenza artificiale.
IT e OT devono lavorare in sinergia
In un recente passato, i team IT e OT non potevano far altro che operare in silos. L’IT gestiva i sistemi aziendali (laptop, strumenti ERP e reti), mentre l’OT si concentrava sui sistemi operativi fisici, le macchine e le strutture che rendono possibile la produzione nello stabilimento. Per effetto della digitalizzazione degli ambienti di produzione, questi due mondi stanno convergendo.
Il punto è che i team OT dipendono sempre più dalle competenze IT per risolvere criticità di loro competenza che sono però legate alla connettività, alla configurazione o al flusso di dati.
Il punto dolente: i tempi di inattività che bloccano la linea
Se in azienda si rompe un laptop, l’impatto è locale e gestibile. In uno stabilimento, invece, quando una macchina collegata a sistemi digitali si guasta, la posta in gioco è decisamente più alta. Un sensore configurato in modo errato o un errore del software possono bloccare una linea di produzione per ore, con danni economici spesso significativi.
Le industrie manifatturiere hanno bisogno di sistemi che siano in grado di prevedere i guasti, indirizzare immediatamente gli incidenti al team «giusto» e automatizzare le azioni correttive dove possibile.
Hanno bisogno di software ITSM basati sull’intelligenza artificiale che siano in grado di abilitare una serie di capacità fondamentali.
- Modelli di intelligenza artificiale che rilevano le anomalie prima che causino interruzioni.
- Flussi di lavoro configurabili che indirizzano automaticamente gli incidenti al dominio corretto (IT o OT).
- Un inventario delle risorse che fornisce una visibilità completa delle apparecchiature fisiche e digitali.
- Una funzionalità di correzione automatizzata che riduce al minimo il tempo che intercorre tra il rilevamento e la risoluzione.
Manutenzione predittiva + ITSM: un approccio unificato
Le piattaforme ITSM che integrano intelligenza artificiale possono supportare strategie di manutenzione predittiva, offrendo flussi di lavoro automatizzati, tracciamento dei ticket e visibilità integrata per aiutare i team IT e OT ad agire prima che i sistemi si guastino, talvolta irreparabilmente.
Dati unificati provenienti da sensori, ticket e sistemi
Gli impianti di un’azienda generano enormi volumi di dati, da quelli dei sensori IoT che monitorano la temperatura e il consumo energetico, ai ticket di assistenza che documentano i problemi ricorrenti. Gli strumenti ITSM che si basano sull’intelligenza artificiale raccolgono e correlano tutti questi messaggi in un unico pannello di controllo. A questo set di dati unificato fanno riferimento i team sia dell’IT sia dell’OT, che possono così individuare le dipendenze tra i domini (per esempio: possono stabilire facilmente se il rallentamento di una macchina è correlato alla latenza della rete o a un’applicazione configurata in modo errato).
Rilevamento delle anomalie basato sull’intelligenza artificiale
I modelli di apprendimento automatico all’interno degli ecosistemi ITSM registrano continuamente le condizioni operative normali sia per i sistemi IT che OT. Quando le metriche delle prestazioni si discostano dall’intervallo previsto, ad esempio quando un PLC industriale mostra tempi di risposta insoliti o un router di rete inizia a perdere pacchetti, il sistema rileva l’anomalia e avvisa automaticamente il team competente. Questa visione proattiva consente un intervento tempestivo: in particolare permette di programmare la manutenzione o gli aggiornamenti software prima che il problema abbia un impatto sulla produzione.
Instradamento intelligente e separazione dei domini
Nel settore manifatturiero, la chiara attribuzione delle responsabilità è fondamentale. Un avviso proveniente da un sensore di una macchina potrebbe riguardare l’OT, mentre un problema di connettività l’IT. Un motore di instradamento garantisce che ogni incidente o avviso raggiunga immediatamente il giusto team di supporto. La separazione dei domini, così come viene sviluppata all’interno della piattaforma ITSM consente all’IT e all’OT di condividere dati e collaborare, mantenendo distinti, allo stesso tempo, i flussi di lavoro, le autorizzazioni e le dashboard.
Ogni team lavora nel proprio ambiente, ma beneficia della visibilità e del contesto condivisi, senza confusione sulla proprietà o duplicazione degli sforzi.
Flussi di lavoro automatizzati e azioni di riparazione automatica
Dopo che l’IA ha rilevato un problema, il processo prosegue automaticamente. Il sistema definisce l’incidente, lo assegna al team corretto e attiva misure di risoluzione predefinite. Ad esempio, all’interno di un flusso di lavoro potrebbe verificarsi in automatico la riattivazione del controller di un macchinario, oppure il passaggio ai sistemi di backup o potrebbe venire inviata una comunicazione a un tecnico per la sostituzione di un componente. Grazie a un workflow designer, i produttori possono personalizzare a livello di layout queste automazioni in modo che corrispondano, anche visivamente, ai loro processi, garantendosi risposte rapide e coerenti in linea con le priorità della produzione.
Robusto inventario delle risorse IT e OT
Un inventario completo delle risorse integrato nell’ITSM consente ai team di monitorare ogni macchina, sensore e sistema, fisico o digitale. Collegando le informazioni sugli incidenti, le metriche delle prestazioni e la cronologia della manutenzione a ciascuna risorsa, IT e OT possono identificare rapidamente i problemi ricorrenti, comprendere le dipendenze e pianificare aggiornamenti o sostituzioni. Questa intelligence delle risorse costituisce la spina dorsale che supporta la fornitura proattiva dei servizi e favorisce la riduzione dei rischi.
Impatto nel mondo reale: riduzione dei tempi di inattività grazie all’ITSM predittivo
La manutenzione predittiva basata su un ITSM guidato dall’intelligenza artificiale sta già trasformando il modo in cui opera l’industria manifatturiera. Proviamo a fare qualche esempio.
Esempio 1: azienda automobilistica
Uno stabilimento automobilistico collega le macchine alla linee di assemblaggio e i controller a una piattaforma ITSM abilitata con intelligenza artificiale. Il sistema analizza i dati provenienti dai sensori IoT contestualmente ai ticket di assistenza e ai registri delle prestazioni di rete. Quando emergono anomalie di piccola entità nei tempi di risposta, il sistema crea automaticamente la notizia di incidente e la indirizza al team OT. Programma quindi la manutenzione durante la prima pausa prevista. Il risultato: una riduzione dei tempi di inattività non pianificati e un coordinamento significativamente più rapido tra i team IT e OT.
Esempio 2: azienda elettronica
Un’azienda leader nella produzione elettronica utilizza una piattaforma ITSM integrata che incorpora il principio di separazione dei domini per IT e OT. Quando i picchi di temperatura nella camera bianca causano un rallentamento delle prestazioni del software di produzione, il sistema inoltra un alert a entrambi i domini.
L’intelligenza artificiale identifica la causa principale, ovvero un guasto all’unità di trattamento dell’aria, e attiva un flusso di lavoro di manutenzione automatizzato. Grazie all’utilizzo di un routing configurabile e di un inventario condiviso delle risorse, l’azienda migliora il tempo medio di risoluzione (MTTR) ed evita una costosa interruzione della produzione.
Esempio 3: stabilimento per la produzione di bevande
Un produttore di bevande sfrutta l’analisi predittiva nel proprio ambiente ITSM per monitorare i compressori e le macchine confezionatrici. Quando i modelli di consumo energetico si discostano dalla norma, l’intelligenza artificiale segnala l’anomalia e avvia un flusso di lavoro di assistenza automatizzato. I tecnici OT sostituiscono una valvola difettosa durante un periodo di inattività programmato, evitando così l’arresto completo della produzione.
Questo modello proattivo riduce i costi della manutenzione di emergenza e migliora l’efficacia complessiva delle attrezzature.
Perché essere flessibili è indispensabile
Come abbiamo visto nei tre esempi precedenti, le operazioni di produzione sono diversificate e complesse. Non esistono due impianti con gli stessi processi o le stesse priorità. Ecco perché la flessibilità nella progettazione dell’ITSM è fondamentale.
Una funzione specifica per la progettazione dei flussi di lavoro che sia altamente configurabile consente alle organizzazioni di modellare i propri processi, che si tratti di instradare i problemi tra IT e OT, automatizzare le approvazioni delle modifiche o pianificare attività di manutenzione predittiva.
Allo stesso tempo, la separazione dei domini garantisce la conformità, l’integrità dei dati e la sicurezza. D’altra parte, la visibilità condivisa abilitata da una piattaforma unificata favorisce la collaborazione. I team IT e OT devono operare in sinergia, senza attriti o inutili sovrapposizioni per mantenere la continuità operativa.
Sfide da affrontare
L’adozione di piattaforme ITSM con capacità predittive richiede una solida qualità dei dati, investimenti in sensoristica affidabile e una stretta attenzione alla cybersecurity industriale. Inoltre, l’integrazione tra IT e OT può comportare sfide organizzative e culturali, specialmente in aziende con infrastrutture legacy.
Il futuro dell’ITSM manifatturiero: operazioni IT-OT più intelligenti per trasformare i tempi di inattività in tempi di attività
L’ITSM che integra layer di intelligenza artificiale, oltre a migliorarela collaborazione IT-OT abilita la manutenzione predittiva, riduce il downtime e mantiene in funzione le attività produttive.
Una manutenzione predittiva condotta grazie a un ITSM guidato dall’intelligenza artificiale, permette di ottenere diversi vantaggi strategici:
- Riduzione dei costosi tempi di inattività;
- rafforzamento della collaborazione tra IT e OT;
- ottimizzazione dei tempi di risposta;
- aumento della resilienza operativa.
Il risultato non è solo l’efficienza operativa, ma anche la continuità operativa.
In un contesto sempre più connesso, l’incontro tra ITSM e manutenzione predittiva permette di passare da una gestione reattiva alla piena resilienza operativa, a garanzia di un alto livello di efficienza, costante nel tempo.