Servitization tramite data sharing in ambito industriale

Benefici di un modello di servizio con condivisione dei dati di macchinari industriali Oggi un’azienda manufatturiera tipicamente acquista un macchinario per produrre beni. Questo comporta un esborso iniziale di liquidità, propria o erogata da una linea di credito. L’azienda manufatturiera acquista il macchinario perché ritiene che gli oneri connessi –il cashflow negativo iniziale, i costi...
24 March 2021 by CleverAdvice

Benefici di un modello di servizio con condivisione dei dati di macchinari industriali

Oggi un’azienda manufatturiera tipicamente acquista un macchinario per produrre beni. Questo comporta un esborso iniziale di liquidità, propria o erogata da una linea di credito.

L’azienda manufatturiera acquista il macchinario perché ritiene che gli oneri connessi –il cashflow negativo iniziale, i costi preventivati, i rischi stimati legati alla produzione– saranno più che compensati dalla vendita dei beni prodotti e dall’eventuale prezzo di realizzo dovuto alla vendita del macchinario.

Pertanto il valore del macchinario per l’azienda è il suo utilizzo, non la proprietà. Se l’azienda manufatturiera potesse fruire dell’utilizzo del macchinario pagando un canone di noleggio adeguato avrebbe più capitale circolante. Questo consentirebbe anche alle aziende dimensioni modeste e/o con scarsa liquidità o difficoltà di accesso al credito di produrre beni e generare ricavi. Altri benefici sono l’assenza di oneri di manutenzione in quanto il fruitore del macchinario non è il proprietario.

L’alternativa

Il noleggio del macchinario –alternativa all’acquisto– è un’opzione interessante per l’azienda manufatturiera –il fruitore del macchinario– laddove i ricavi mensili generati dalla vendita dei prodotti siano significativamente maggiori del canone mensile per l’utilizzo del macchinario

Questo non è scontato, infatti la somma dei canoni dovuti per l’utilizzo del macchinario deve essere molto superiore al suo prezzo di acquisto in quanto il proprietario del macchinario deve tener conto non solo di un cashflow diluito nel tempo (canoni vs. vendita), ma anche di oneri aggiuntivi tra cui la manutenzione ordinaria e straordinaria del macchinario, i rischi di fermo macchina (durante i quali il fruitore non è disposto a versare i canoni), gli oneri finanziari dovuti al mancato cashflow iniziale ed il costo opportunità di poterlo impiegare in altri scopi.

Nel caso il proprietario del macchinario fosse in grado di gestire in modo efficiente i rischi relativi all’utilizzo del macchinario e gli oneri relativi alla manutenzione ordinaria e straordinaria, i rischi di fermo macchina sarebbero molto limitati. Questo consentirebbe di calmierare il canone di noleggio e/o di aumentare il margine del proprietario, gestire in modo efficiente la locazione del macchinario anche a più fruitori ed aumentarne la vita utile e di conseguenza i ritorni attesi.

Dotando le diverse parti e componenti del macchinario di sensori IoT (Internet of Things) che ne rilevano i parametri critici di funzionamento si può monitorare costantemente lo stato e l’usura del macchinario e intervenire in modo preventivo al fine di mantenerne la piena ed efficiente operatività nel tempo, riducendo drasticamente i rischi di fermo macchina e altre tipologie di rischi –quali i rischi ambientali e legati alla sicurezza sul lavoro.

Lo stato del macchinario è costantemente monitorato ed il proprietario è in grado di proporre contratti di locazione ad inizio differito in quanto può prevedere lo stato del macchinario in momenti futuri.

La nostra soluzione

Da tempo collaboriamo con alcuni professionisti che hanno elaborato un algoritmo che monitora una serie di dati rilevati da sensori IoT applicati a macchine industriali. Gli algoritmi analizzano l’insieme dei dati costantemente rilevati e forniscono in tempo reale indicazioni sullo stato di salute dei macchinari e di componenti chiave attraverso parametri quali il livello di usura, l’efficienza produttiva, il consumo energetico e l’affidabilità. Gli algoritmi formano un modello di gestione del rischio e delle performance degli asset industriali –i macchinari di produzione– in grado di sintetizzarne il livello di rischio in parametri di scoring.

Il modello è stato utilizzato in una serie di casistiche documentate che dimostrano –con valutazioni quantitative– i benefici tangibili nel modello di servizio –basato sul noleggio, non sulla vendita– sia per i produttori/proprietari dei macchinari sia per le aziende fruitrici. Il modello è coperto da brevetto.

Benefici per le parti coinvolte

Sia i produttori dei macchinari sia i fruitori beneficiano dall’applicare la servitization al proprio business.

Benefici per i produttori/proprietari dei macchinari:

  1. Ritorni economici derivanti dal noleggio dei macchinari più elevati rispetto alla vendita;
  2. Riduzione drastica dei rischi associati ai macchinari dovuto al monitoraggio constante ed alla continua analisi dei rischi in real-time basata su dati aggiornati.

Benefici per i fruitori dei macchinari:

  1. Pagamento di un canone di noleggio invece dell’onere necessario all’acquisto del macchinario;
  2. Aumento del capitale circolante e conseguente opportunità di dedicare risorse finanziarie a progetti diversi –es. investire in innovazione– e allo stesso tempo utilizzare i macchinari per produrre beni la cui vendita genera fatturato;
  3. Stabilizzazione del cashflow.

Alcune grandi imprese in parte operano secondo un modello di servizio, ma le piccole e medie imprese non hanno i capitali, l’organizzazione ed il mindset necessari per implementarlo. La soluzione descritta si presta ad aiutare le PMI ad operare la transizione da un modello tradizionale – make&sell – ad un modello di servizio – make&servitize.

La servitization non è quindi di un semplice noleggio, ma una fornitura di servizi che permettono al fruitore di produrre beni in modo efficiente, e di mantenere i macchinari produttivi in perfetto stato costantemente.

Un nostro team dedicato è in grado di accompagnare nella transizione alla servitization le aziende che intendono applicare il modello di servizio agli asset industriali di loro produzione.  La transizione può avvenire in modo graduale ed entrambi i modelli – make&sell e make&servitize – possono comunque coesistere all’interno della stessa azienda.

Rendere liquidi gli asset industriali

Operare secondo un modello di servizio consente di rendere liquidi gli asset industriali, oggi quasi sempre illiquidi. Infatti i canoni di noleggio versati dal fruitore del macchinario di produzione generano flussi finanziari equiparabili alle cedole di un’obbligazione. La presenza di più obbligazioni di consente di negoziarle in quanto sono noti i parametri fondamentali perché questo avvenga: il rendimento atteso di ogni obbligazione ed il loro livello di rischio in ogni momento futuro, il risk scoring generato dall’algoritmo di analisi delle caratteristiche dei macchinari e relativi componenti che ne determina lo “stato di salute”. Le obbligazioni sono asset-backed securities, prodotti finanziari con il macchinario come sottostante.

Le asset-backed securities costituiscono una nuova fonte di auto-finanziamento per il proprietario del macchinario, dove i dati di input analizzati per determinare il livello di rischio dell’asset sottostante assumono particolare rilevanza al fine del valore del prodotto finanziario.

Corporate social responsibility

L’utilizzo di data sharing in ambito industriale oltre a creare un ecosistema win-win, è volto ad una logica di Corporate Social Responsibility (CSR) grazie ad una gestione più efficiente dei macchinari –in termini di consumi energetici, manutenzione ridotta e vita più estesa– in ottica di Circular Economy.

Next Steps

Riteniamo il modello di servizio molto utile al panorama imprenditoriale ed industriale italiano, e di particolare aiuto a superare l’attuale momento di grande difficoltà.

Ma è necessario che gli imprenditori siano coraggiosi nel realizzare un cambiamento e la volontà di migliorare.

Se desideri approfondire il tema della Servitization contatta un nostro esperto o prenota una call.

Il Team di CleverAdvice

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