AMAFOND

Il contesto economico è sempre più impredicibile, le aziende sono impegnate a innovare prodotti, servizi e processi di produzione e vendita per adattarli a quan¬to richiesto dai mercati. Questa situazione richiede sperimentazione, nuove competenze e sfruttamento delle tecnologie digitali.
Parte da questa premessa l’inchiesta di Cecilia Cantadore dal titolo “L’economia dei servizi in concreto. La servitizzazione oltre la teoria” che Sistemi&Impresa ha dedicato al tema della servitizzazione. Da tempo si discute del valore di associare servizi e prodotti. Il modello è ormai noto. Sebbene i servizi tradizionali siano ancora la fonte primaria dei ricavi delle organizzazioni, grazie ai servizi digitali aumentano le opportunità di stringere relazioni a lungo termine coi clienti.
Tra gli intervistati Tiziana Tronci, Board Member & New Products Development di Gefond, è stata chiamata a dare il suo contributo sul tema La manutenzione predittiva per contrastare guasti e caro energia:
Scrive la giornalista di Sistema&Impresa: Tra le tecnologie cui il mercato guarda con interesse ci sono quelle di intelligenza artificiale AI e Machine Learning, già adottate o in corso di implementazione da più della metà delle aziende intervistate. A queste si affaccia il tema della manutenzione predittiva, uno dei tipici servizi di erogazione digitale, soprattutto nel Manifatturiero. Sulla manutenzione predittiva ha scelto di puntare Gefond specializzata da quasi trent’anni nella realizzazione di impianti per il settore della pressofusione. Se da sempre affiancava alla vendita dell’impianto anche l’assistenza tecnica, la manutenzione e la ricambistica, dal 2016 con l’ingresso in azienda della seconda generazione si è scelto di puntare anche sul software: “I nostri clienti sono fonderie e produttori di leghe leggere, operativi soprattutto nell’Automotive. Ci siamo resi conto che le richieste di intervento erano solo a seguito di guasti già avvenuti e con impianto già fermo; con queste premesse è complesso fornire loro un’assistenza tecnica che possa migliorare le performance degli asset. Significa lavorare in urgenza e spesso senza conoscere l’origine dei guasti; dall’analisi di questa situazione abbiamo deciso di lavorare alla prevenzione dei problemi sfruttando i molti dati di funzionamento che le macchine ci danno uniti alla capacità di analisi degli algoritmi di Machine Learning e AI, racconta Tiziana Tronci, Board Member & New Products Development di Gefond.