Le condizioni tecniche dei veicoli rappresentano un elemento chiave per l’efficienza delle flotte. Oggi i fleet manager devono affrontare una serie di sfide interconnesse che influenzano direttamente la disponibilità dei mezzi, la qualità del servizio e il controllo dei costi. I guasti imprevisti possono compromettere la continuità delle attività, rallentare le operazioni dei clienti, causare ritardi nelle consegne e incidere negativamente sui livelli di servizio. Inoltre, a seconda della tipologia di veicolo, delle modalità di utilizzo e del settore di riferimento, ogni fermo macchina può generare costi significativi, sia diretti, legati alle riparazioni e alle sostituzioni, sia indiretti, derivanti dalla perdita di produttività e dalle interruzioni operative.
Un ulteriore fattore di costo è rappresentato dall’aumento dell’età media dei veicoli. Secondo UNRAE, a fine 2025 i veicoli commerciali leggeri in circolazione in Italia avevano un’età media di 15,2 anni, mentre i veicoli industriali raggiungevano i 14,5 anni, valori che evidenziano un progressivo invecchiamento del parco circolante nazionale.
Considerando l’intensità di utilizzo tipica dei mezzi destinati al trasporto di merci e alle attività operative, è evidente l’impatto che anche un solo anno aggiuntivo di esercizio può avere sui costi di gestione. A un impiego prolungato corrisponde generalmente un maggiore fabbisogno di manutenzione e riparazioni, con un impatto diretto sul costo totale di esercizio (Total Cost of Ownership, TCO). A ciò si aggiungono gli aumenti dei prezzi dei ricambi, della manodopera specializzata, delle assicurazioni e dei costi operativi per chilometro, che accrescono ulteriormente la pressione economica sui gestori di flotte. Ridurre i tempi di fermo e migliorare l’efficienza della manutenzione diventa quindi un fattore sempre più determinante per preservare redditività e continuità operativa.
Anche lo stile di guida influisce sulle condizioni del veicolo: soste prolungate con motore acceso, velocità elevate e frenate brusche accelerano l’usura di motore, freni e pneumatici, aumentando la frequenza degli interventi di manutenzione e dei ricambi.
Un’altra criticità riguarda la gestione dei rapporti di ispezione e manutenzione. Documentazione incompleta o frammentata può compromettere la conformità normativa, ridurre la tracciabilità degli interventi e incidere negativamente sul valore residuo dei veicoli. Inoltre, i processi manuali e la documentazione cartacea rendono più complessa la raccolta e l’analisi delle informazioni, aumentando il rischio di errori e sanzioni.
Con queste premesse, la trasformazione digitale sta ridefinendo l’approccio alla manutenzione. Per mantenere competitività ed efficienza operativa, le aziende di logistica sono chiamate ad adottare modelli data-driven, in cui l’intelligenza artificiale consente di migliorare la pianificazione degli interventi, ridurre i tempi di fermo e ottimizzare i costi di gestione.
Le tre fasi dell’evoluzione della manutenzione dei veicoli
La manutenzione dei veicoli si è evoluta attraverso tre principali approcci. Il primo, di tipo reattivo, prevedeva la riparazione dei componenti solo dopo il guasto. Sebbene oggi sia poco diffuso in ambito professionale a causa degli elevati costi dei fermi operativi, per molti anni ha rappresentato l’unica opzione disponibile.
Successivamente si è affermata la manutenzione preventiva, basata su interventi programmati a intervalli regolari di tempo o chilometraggio. Questo modello ha consentito di ridurre il rischio di guasti, ma può comportare sia sostituzioni anticipate di componenti ancora efficienti sia il mancato rilevamento di anomalie che si manifestano prima del previsto.
Negli ultimi anni ha assunto crescente importanza la manutenzione predittiva, che sfrutta dati provenienti da sensori, sistemi telematici e analisi avanzate per individuare tempestivamente possibili anomalie e prevenire i guasti. Grazie all’intelligenza artificiale è possibile correlare dati operativi, prestazioni storiche e stili di guida, ottimizzando gli interventi e prolungando la vita utile dei componenti.
Per essere efficace, tuttavia, la manutenzione predittiva richiede due elementi fondamentali: una base dati completa e affidabile e modelli previsionali avanzati.
Raccolta, trasmissione e aggregazione dei dati
Le informazioni rilevanti per la pianificazione della manutenzione sono spesso distribuite tra moduli cartacei, sistemi software separati o fogli di calcolo. Di conseguenza, spesso manca una visione consolidata e aggiornata dello stato della flotta. Le moderne soluzioni di telematica consentono di superare questo limite raccogliendo e centralizzando dati provenienti dai veicoli, dai sistemi diagnostici e dalla cronologia degli interventi.
Grazie anche all’accesso ai dati OEM forniti direttamente dalle centraline elettroniche, i fleet manager possono disporre in un unico ambiente di informazioni sullo stato dei mezzi, sulle esigenze di manutenzione e sulle eventuali anomalie, senza dover consultare piattaforme diverse, specialmente in caso di flotta mista, o effettuare verifiche manuali.
Manca però ancora un passaggio fondamentale per la manutenzione predittiva: per trasformare i dati in decisioni operative è necessario sviluppare modelli previsionali in grado di individuare schemi e correlazioni difficilmente rilevabili con gli strumenti tradizionali.
Analizzare e prevedere con l’intelligenza artificiale
Uno dei maggiori punti di forza dell’AI è la capacità di individuare schemi e correlazioni all’interno di grandi quantità di dati non strutturati. Analizzando informazioni storiche e in tempo reale provenienti dai veicoli connessi, i sistemi possono identificare anomalie, stimare il rischio di guasto e segnalare in anticipo i mezzi che richiedono attenzione. Inoltre, la diagnostica intelligente interpreta automaticamente i codici di errore, individuando le probabili cause delle anomalie e suggerendo le azioni correttive più appropriate.
I moderni sistemi di fleet management basati sull’AI utilizzano l’analisi predittiva per monitorare continuamente lo stato dei veicoli e concentrare le attività di manutenzione sui mezzi più critici. Questo consente di individuare i problemi prima che si trasformino in fermi non programmati, aumentando la disponibilità della flotta e riducendo i costi di manutenzione. Allo stesso tempo, i dati provenienti da milioni di veicoli connessi permettono di addestrare modelli previsionali sempre più accurati e affidabili.
L’intelligenza artificiale contribuisce anche a semplificare i processi operativi. Le anomalie rilevate tramite ispezioni o dati diagnostici possono essere trasformate automaticamente in ordini di lavoro digitali, consentendo di gestire e monitorare ogni fase dell’intervento in modo centralizzato. Inoltre, la digitalizzazione dei rapporti di ispezione e delle attività di conformità normativa migliora la tracciabilità, aumenta l’affidabilità dei processi e riduce gli oneri amministrativi.
L’approccio da seguire
I gestori delle flotte che smettono di considerare la manutenzione come un semplice centro di costo e iniziano a gestirla come un processo guidato dai dati possono ridurre i tempi di fermo, ottimizzare l’impiego delle risorse e prolungare la vita utile dei veicoli. La combinazione tra costi operativi crescenti e invecchiamento del parco veicoli sta facendo della manutenzione predittiva una leva strategica per migliorare efficienza, affidabilità e competitività.
A cura di Franco Viganò, Associate Vice President EMEA presso Geotab
