La manutenzione delle flotte coinvolge oggi una rete sempre più articolata composta da officine, fornitori di ricambi, operatori logistici e soggetti che gestiscono i processi autorizzativi
Oggi, ogni intervento di manutenzione coinvolge una rete articolata di soggetti – officine, fornitori di ricambi, operatori logistici, reti autorizzative e piattaforme digitali – che generano una crescente quantità di dati e interazioni che devono essere coordinate in modo efficace. In questo contesto, la sfida per società di noleggio, fleet manager, mobility provider e aziende non è più soltanto eseguire correttamente l’intervento tecnico, ma governare in modo efficiente l’intero ecosistema che lo rende possibile. Targa Telematics, uno dei principali player globali nel campo dell’AIoT e delle piattaforme digitali per la mobilità connessa, supporta questi operatori applicando le potenzialità dell’Agentic AI alla gestione della manutenzione flotte. Per Targa Telematics, infatti, un approccio che privilegia l’orchestrazione dell’intero processo rispetto al singolo intervento manutentivo è la chiave per risolvere molte delle criticità evidenziate dagli operatori del settore.
Secondo quanto emerge dalla ricerca “Operai del NLT”, il 69% degli intervistati dichiara che una gestione integrata dei dati del veicolo migliorerebbe significativamente la precisione delle informazioni sui tempi di fermo tecnico, mentre addirittura, il 66% degli intervistati pensa che una gestione intelligente e coordinata possa contribuire concretamente alla riduzione delle inattività e il 64% individua nell’integrazione e nell’elaborazione dei dati attraverso sistemi di Intelligenza Artificiale la modalità più efficace per generare valore lungo l’intero processo manutentivo.
“La crescente complessità operativa nella gestione delle flotte richiede un nuovo approccio alla manutenzione, fondato sull’orchestrazione intelligente dei dati e sull’automazione dei processi”, ha dichiarato Pasquale Triventi, Key Account Manager di Targa Telematics. “Con l’Agentic AI vogliamo aiutare gli operatori a passare da una logica reattiva e dichiarativa, basata prevalentemente sulla compilazione manuale delle informazioni da parte delle officine o di terze parti, a una gestione oggettiva e data-driven, fondata sull’analisi automatica dei dati provenienti direttamente dai veicoli e dagli ecosistemi digitali collegati”. Che l’applicazione dell’AI alla manutenzione sia un approccio valido lo dimostrano anche altri dati: secondo l’Osservatorio interno di Targa Telematics, l’utilizzo dell’AI può ridurre fino al 30% i costi manutentivi e diminuire del 13% i tempi di fermo flotta.
