Il dato è un asset competitivo. Come sottolinea la sezione “Digital Automotive” di Aniasa (l’Associazione Nazionale Industria dell’Autonoleggio, della Sharing Mobility e dell’Automotive Digital), le flotte generano un flusso continuo di informazioni che, se opportunamente raccolte, elaborate e interpretate, permettono di ottenere controllo su ogni aspetto operativo.
RIDURRE I COSTI OPERATIVI
Grazie alla telematica evoluta è possibile anticipare guasti e pianificare interventi di manutenzione prima che si verifichino criticità, riducendo drasticamente i tempi di fermo veicolo e i costi associati.
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Aniasa evidenzia come l’adozione della manutenzione predittiva può ridurre i tempi di inattività dei veicoli fino al 30%. Allo stesso modo, l’ottimizzazione dei percorsi basata su dati in tempo reale e storici consente di migliorare l’efficienza operativa, riducendo consumi, emissioni e tempi di consegna.
Secondo McKinsey & Company, l’analisi avanzata dei dati di flotta può ridurre i costi operativi fino al 15-20% grazie a una migliore pianificazione e manutenzione. Questo insieme di informazioni consente di passare da una gestione reattiva a una gestione predittiva e proattiva.
Uno degli impatti più significativi di questa trasformazione si osserva nel fleet management. Le attuali piattaforme di fleet management non sono più semplici dashboard operative ma sistemi decisionali, che integrano l’Intelligenza artificiale al loro interno.
MANUTENZIONE PREDITTIVA E AI
La manutenzione predittiva aiuta a trasformare i dati grezzi dei veicoli in azioni concrete. L’IA è il “cervello” del sistema. Sostituisce i vecchi modelli statistici con algoritmi dinamici capaci di imparare nel tempo.
I sensori IoT a bordo del veicolo inviano flussi continui di dati (su vibrazioni, temperature, pressioni). Gli algoritmi di Machine Learning analizzano questi dati in tempo reale. L’IA apprende il comportamento normale del veicolo e rileva micro-variazioni invisibili all’occhio umano.
L’IA non segnala solo un problema generico, ma calcola la RUL- Remaining Useful Life vale a dire che stima quanti chilometri o ore di lavoro restano a un componente (ad esempio i freni). Questo calcolo si basa sull’incrocio tra lo storico dei guasti globali e lo stile di guida del conducente.
Oltre a prevedere il guasto, l’IA suggerisce la soluzione ideale. Il sistema indica al gestore della flotta quale pezzo di ricambio ordinare e quale procedura tecnica eseguire. Evita tentativi ed errori in officina. L’IA si integra direttamente con i sistemi gestionali dell’azienda. Quando viene rilevato un rischio elevato, l’IA prenota automaticamente l’appuntamento in officina, verifica la disponibilità del ricambio a magazzino e riorganizza i turni di consegna del veicolo per non bloccare il business.
Nel contesto delle flotte e della mobilità, l’AI abilita una gestione sempre più predittiva e automatizzata, in cui i sistemi sono in grado di analizzare dati storici e in tempo reale per ottimizzare percorsi, prevedere la domanda e migliorare l’utilizzo dei veicoli. Questo è particolarmente rilevante per i servizi di mobilità condivisa e per le flotte aziendali, dove l’efficienza operativa è un fattore critico.
LA MANUTENZIONE PREDITTIVA AIUTA LA DECARBONIZZAZIONE
Inoltre, come sottolinea Aniasa, non va sottovalutato il ruolo della manutenzione predittiva nella decarbonizzazione. Veicoli mantenuti in condizioni ottimali consumano meno e inquinano meno.
La telematica permette di identificare anomalie e intervenire tempestivamente, evitando inefficienze legate a componenti usurati o malfunzionanti. Questo approccio contribuisce non solo a ridurre le emissioni, ma anche ad allungare la vita utile dei veicoli migliorando il Total Cost of Ownership.
IL SOTTOUTILIZZO DEI DATI
Un elemento centrale delle attività della Sezione “Digital automotive” di Aniasa è rappresentato dalla survey condotta tra gli stakeholder, la quale ha consentito di raccogliere evidenze empiriche e di orientare le priorità di intervento: emerge che il tema dei dati sia è riconosciuto come strategico, tuttavia c’è una certa immaturità nell’utilizzo degli stessi.
I dispositivi telematici aftermarket sono utilizzati dal 90% degli operatori come principale fonte di raccolta dati. La telematica integrata OEM, pur offrendo una maggiore profondità e qualità del dato, non è ancora pienamente sfruttata, probabilmente a causa delle limitazioni di accesso e mancanza di standardizzazione.
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La survey mette inoltre in luce alcune criticità strutturali nella gestione dei dati:
- necessità di omogeneizzare i dati provenienti da fonti diverse
- limitata libertà di accesso ai dati da parte delle case automobilistiche
- problematiche legate alla privacy
I dati che vengono effettivamente raccolti e utilizzati sono: chilometraggio, stato del carburante, segnalazioni di allarme della centralina, posizione GPS, crash report e dati relativi alla manutenzione. Nel caso dei veicoli elettrici, assumono crescente rilevanza anche i dati relativi allo stato della batteria e alla frequenza di ricarica.
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