Nonostante i notevoli progressi tecnologici, la manutenzione predittiva fatica a diventare uno standard industriale.
Il suo successo dipende meno dagli algoritmi che dalla coerenza organizzativa e dal supporto umano.
Sebbene sia molto apprezzata per le sue promesse in termini di prestazioni, la manutenzione predittiva fatica ancora ad affermarsi come standard industriale. Infatti, sebbene l’intelligenza artificiale (IA) e l’IoT aprano prospettive inedite, la loro efficacia rimane subordinata a un delicato equilibrio tra qualità dei dati, coerenza dei sistemi e competenza umana. Per le aziende, la sfida non è più quella di testare i mattoni tecnologici, ma di costruire una strategia operativa sostenibile.
Manutenzione predittiva: promessa industriale o illusione tecnologica?
Da un decennio, la manutenzione predittiva viene presentata come il risultato logico della fabbrica connessa. Una manutenzione 4.0 associata alla fabbrica 4.0… Tuttavia, nel 2025, la manutenzione predittiva è ancora lungi dall’essere generalizzata. Certo, le tecnologie ci sono (sensori intelligenti, IA integrata…), ma la loro implementazione rimane complessa.
La confusione spesso nasce proprio dal termine stesso. Il termine “predittivo” copre realtà molto diverse, dalla semplice soglia di allerta all’analisi incrociata di dati complessi. In alcuni settori altamente industrializzati, come l’aeronautica o la difesa, i casi d’uso sono sempre più numerosi. Tuttavia, nella maggior parte delle aziende, i progetti rimangono limitati ad alcuni ambiti pilota, a causa della mancanza di dati utilizzabili, di un’integrazione fluida o di un ritorno sull’investimento misurabile.
La promessa rimane intatta, ma la sua realizzazione dipende da un delicato equilibrio tra tecnologia, metodo e organizzazione. È proprio questo il nocciolo della questione: la manutenzione predittiva non è una soluzione chiavi in mano che si può acquistare. Si costruisce passo dopo passo, tenendo conto delle realtà sul campo.
Condizioni di successo che vanno oltre la sola tecnologia
Se la manutenzione predittiva fatica ad affermarsi, non è per mancanza di tecnologie. Sensori, intelligenza artificiale, strumenti di analisi: tutto esiste. Ma è necessario che questi elementi funzionino insieme. Un dato isolato, mal posizionato o non contestualizzato ha poco valore. È la coerenza dell’insieme che fa la differenza.
L’integrazione gioca qui un ruolo centrale. Quando il CMMS, l’IoT, la BI o il BIM sono concepiti come un tutt’uno, l’azienda guadagna in chiarezza. Può finalmente passare da un semplice monitoraggio delle attività a una logica di anticipazione.
Tuttavia, nulla di tutto ciò funziona senza i team. Sono loro che convalidano, interpretano e arbitrano. In questo senso, la tecnologia non sostituisce l’esperienza sul campo, poiché per sfruttare appieno gli strumenti è necessario anche accompagnarne l’utilizzo, formare e far evolvere le pratiche al ritmo delle professioni.
Più che un progetto tecnico, una strategia industriale
Se ben concepita, la manutenzione predittiva ottimizza gli interventi, riduce i fermi macchina imprevisti e contribuisce a distribuire meglio le risorse. A condizione che si inserisca in una vera e propria strategia aziendale. Infatti, affinché un progetto sia utile, è necessario individuare le attrezzature giuste, i sensori giusti, le soglie giuste. L’obiettivo non è quello di anticipare tutti i guasti, ma di intervenire dove l’impatto è reale.
A ciò si aggiungono due aspetti fondamentali: la riservatezza dei dati e la sicurezza informatica. In un sistema aperto agli oggetti connessi, ogni sensore diventa una potenziale superficie di attacco. Tuttavia, i dati provenienti dalle apparecchiature industriali sono spesso sensibili, se non addirittura critici. Devono quindi rimanere in loco, per essere meglio protetti. Ciò implica scelte architetturali, accessi rigorosamente controllati e IA in grado di funzionare a livello locale. Infatti, un’intelligenza artificiale efficace ma poco sicura rimane una vulnerabilità. E in un ambiente di questo tipo, la sicurezza non può essere un’opzione.
Infine, ciò che la manutenzione predittiva rivela non è solo un nuovo rapporto con le macchine. È un altro modo di concepire le prestazioni industriali. Più agile e più mirato. E forse la vera svolta non verrà dalla tecnologia stessa, ma dalla capacità di mettere in dialogo dati, strumenti e competenze umane. È qui che si gioca il futuro dell’industria.
Carlo Fichera, CEO e fondatore di Siveco Group