Anticipare i guasti invece di «inseguirli». È questo l’obiettivo del nuovo servizio di manutenzione predittiva basata sull’intelligenza artificiale introdotta da Webfleet, la piattaforma di gestione flotte di Bridgestone, che punta a migliorare sicurezza ed efficienza operativa partendo dall’analisi dei dati dei veicoli.
La novità nasce dall’integrazione della tecnologia sviluppata da Questar all’interno di Webfleet Vehicle Diagnostics, la funzione che monitora lo stato dei mezzi. In concreto, le informazioni raccolte in tempo reale non servono più soltanto a fotografare la situazione attuale, ma vengono elaborate per prevedere quando sarà necessario intervenire su ogni singolo veicolo, indicando anche le priorità.
Il passaggio è rilevante: dalla manutenzione programmata su base statistica si passa a una gestione costruita sul comportamento reale dei mezzi. Questo consente di intervenire prima che si verifichi un guasto, riducendo i tempi di fermo e migliorando la sicurezza su strada.
Il tema non è secondario. Secondo i dati citati dall’azienda, il 42% delle flotte commerciali europee è coinvolto ogni anno in almeno un incidente. A questo si aggiungono i costi legati ai fermi imprevisti: circa 750 euro al giorno per un veicolo commerciale leggero e intorno ai 900 euro per l’assistenza su un camion in panne, senza considerare le perdite indirette, come ritardi nelle consegne o danni all’immagine.
Oltre alla previsione dei guasti, il sistema introduce anche una logica proattiva: non si limita a segnalare quando intervenire, ma suggerisce azioni operative e organizzative per evitare criticità. Secondo le stime, questo approccio può ridurre fino al 30% i costi di manutenzione e i tempi di inattività dei mezzi, con un taglio del 20% delle spese legate alle emergenze.
Il servizio è inizialmente rivolto alle flotte di camion e di trasporto passeggeri, con l’obiettivo di estendere un modello che punta a trasformare la manutenzione da voce di costo imprevedibile a leva di gestione più controllabile.
