• i Paesi dell’UE saranno tenuti a promuovere il riutilizzo delle acque reflue trattate provenienti da tutti gli impianti di trattamento delle acque reflue urbane, con particolare alle zone soggette a stress idrico;
• si introduce la responsabilità estesa del produttore (EPR) per i medicinali per uso umano e i prodotti cosmetici, che dovranno coprire almeno l’80% dei costi del trattamento quaternario necessario per rimuovere i microinquinanti dalle acque reflue urbane, con finanziamenti nazionali a integrazione;
• dovrà essere rigorosamente eseguito il monitoraggio di vari parametri di salute pubblica, inclusi virus noti e patogeni emergenti, inquinanti chimici (come i PFAS), microplastiche e resistenza antimicrobica;

• entro il 2035, tutte le acque reflue urbane dovranno essere sottoposte a un trattamento secondario prima di essere scaricate nell’ambiente per tutti gli agglomerati con una popolazione di almeno 1.000 abitanti equivalenti;
• entro il 2039, il trattamento terziario (che prevede la rimozione di azoto e fosforo) dovrà essere applicato in tutti gli impianti di trattamento delle acque reflue che servono almeno 150.000 abitanti equivalenti, ed entro il 2045 in quelli che servono almeno 10.000 abitanti equivalenti;
• entro il 2045, un trattamento quaternario, in grado di rimuovere un’ampia gamma di microinquinanti, sarà obbligatorio per tutti gli impianti che servono almeno 150.000 abitanti equivalenti, mentre per quelli che servono almeno 10.000 abitanti equivalenti sarà basato su una valutazione del rischio.

• le nuove apparecchiature per l’erogazione di acqua di rete trattata devono essere dotate di sistemi di trattamento dell’acqua in accordo con quanto previsto dal Decreto del Ministero della Salute 7 febbraio 2012, n. 25;
• per il gruppo di frigo-gassatura si devono utilizzare gas refrigeranti naturali e con potenziale di GWP (Global Warming Potential) ovvero il potenziale di riscaldamento globale inferiore o uguale a 9 fino al 31 dicembre 2025, mentre dal 1° gennaio 2026 il potenziale GWP deve essere uguale o inferiore a 4 ed avere casse in acciaio inox e alluminio anodizzato;
• le stazioni appaltanti possono prevedere un punteggio tecnico premiante all’operatore economico che, per gli interventi di manutenzione, si impegna a utilizzare veicoli elettrici, e ibridi;
• occorre stabilire delle procedure di manutenzione in accordo con la stazione appaltante, che tengano conto delle indicazioni fornite dai manuali di uso e manutenzione degli erogatori.

Dott. Giorgio TEMPORELLI
www.giorgiotemporelli.it

Vediamo alcuni dati che possono rendere l’idea dell’importanza di lavorare sulla sensibilizzazione a questo tema:

L’obiettivo dell’iniziativa è  sensibilizzare sull’urgente necessità di garantire l’accesso a risorse idriche sicure per 2,2 miliardi di persone che ne sono prive. L’obiettivo è promuovere azioni concrete per affrontare la crisi idrica globale.

Uno degli aspetti centrali di questa giornata è il supporto al Sesto Obiettivo di Sviluppo Sostenibile (SDG 6): garantire acqua e servizi igienico-sanitari per tutti entro il 2030.

Il tema di quest’anno, “La conservazione dei ghiacciai”, sottolinea l’urgenza di proteggere i ghiacciai, riserve naturali essenziali che rilasciano acqua per il consumo umano, l’agricoltura e la produzione energetica.

I cambiamenti climatici stanno accelerando il loro scioglimento, con conseguenze dirette sull’approvvigionamento idrico globale.

Alcuni dati:

2,5%: Solo il 2,5% dell’acqua sulla Terra è dolce, il resto è acqua salata presente negli oceani.

68,7%: La maggior parte dell’acqua dolce è intrappolata nei ghiacciai e nelle calotte polari.

30%: Circa il 30% dell’acqua dolce è sotterranea, mentre meno dell’1% è facilmente accessibile in laghi e fiumi.

1.400.000 km³: Il volume totale dell’acqua presente sulla Terra, includendo oceani, laghi, fiumi e acque sotterranee.

70%: Percentuale dell’acqua dolce utilizzata globalmente per l’agricoltura.

20%: Percentuale dell’acqua dolce destinata all’industria.

10%: Acqua usata per il consumo domestico.

20-30%: Perdite d’acqua nelle reti di distribuzione dovute a infrastrutture obsolete e dispersione.

2050: Entro questa data, si prevede che la domanda globale di acqua aumenterà del 55%, con una crescente pressione sui ghiacciai e le riserve idriche.

Fonte dati: 

• United Nations Water (UN-Water) 
• World Water Development Report (WWDR) dell’UNESCO 
• Food and Agriculture Organization (FAO) 
• World Resources Institute (WRI) 
• Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) 

Le tecnologie digitali svolgono un ruolo cruciale nella gestione sostenibile dell’acqua e nella protezione dei ghiacciai. EBW, con le sue soluzioni basate su GIS, intelligenza artificiale e analisi avanzata dei dati, supporta da oltre quarant’anni enti pubblici e aziende nel monitoraggio, nella gestione e nella conservazione delle risorse idriche.

Infatti, aziende del servizio pubblico idrico come SMAT per la città di Torino e ACDA per l’area cuneese, già da molto tempo utilizzano soluzioni e servizi EBW per digitalizzare la loro rete in particolare per attività sul campo come: 

• Allacci di nuove utenze alla rete idrica. 
• Gestione degli As-Built nella progettazione di nuove tratte della rete idrico-fognaria. 
• Ricerca valvole di primo e secondo giro per l’isolamento di alcune aree in caso di rilevamento di una perdita.
• Rilevamento, censimento e verifica dello stato di usura dei chiusini e della pavimentazione circostante. 

Ma quali sono le nuove applicazioni e soluzioni che EBW ha sviluppato anche grazie alla collaborazione con KODE, società del gruppo, specializzata nel creare soluzioni digitali altamente personalizzate, basate sui dati e su tecniche di Intelligenza Artificiale?

Vediamo alcuni esempi su cui abbiamo lavorato.

Le tecnologie GIS e dati satellitari consentono di tracciare i cambiamenti del territorio, fornendo informazioni essenziali per la loro conservazione.  In una delle nostre collaborazioni, abbiamo sviluppato una soluzione personalizzata di Geo4B Web integrata con fonti esterne di dati come immagini satellitari, 3D, dati antropici, catastali e geografici che permette la visualizzazione e il monitoraggio del territorio. 

Altro ambito su cui abbiamo lavorato sono i Piani di Sicurezza dell’Acqua (PSA) ovvero strumenti  fondamentali per garantire un approvvigionamento idrico sicuro e resiliente.  

I Piani di Sicurezza dell’Acqua o anche chiamati Water Safety Plan costituiscono un sistema integrato di prevenzione e controllo basato sull’analisi di rischio sito-specifica estesa all’intera filiera idro-potabile, che, formulato dall’OMS nel 2004 e obbligatori anche in Italia dal 2029, segna un passo fondamentale per rafforzare la qualità delle acque a tutela della salute umana.

In EBW abbiamo lavorato alla loro ingegnerizzazione e digitalizzazione passando da soluzioni cartaceo o con matrici excel ad un software georiferito in grado di supportare la gestione dei piani e la pubblicazione così come richiesto dall’istituto Superiore della Sanità.

Grazie all’integrazione di intelligenza artificiale e GIS, i PSA digitali consentono di identificare rischi, monitorare la qualità dell’acqua e ottimizzare la gestione delle infrastrutture idriche. Questo approccio aiuta le utility e le amministrazioni pubbliche a ridurre gli sprechi, prevenire contaminazioni e migliorare la sostenibilità delle risorse idriche derivanti dai ghiacciai, laghi, fiumi e falde acquifere. 

La forza dell’Intelligenza Artificiale in ogni campo applicativo risiede nella sua capacità intrinseca di basarsi sui dati per comprendere e prevedere le evoluzioni del sistema analizzato in relazione agli indicatori chiave di cui ogni sistemi necessita. 

Anche nel caso dell’acqua, per quel che riguarda l’utilizzo delle sue fonti e delle risorse esistenti, l’AI è strumento chiave per modellare sistemi predittivi in grado di prevedere, comprendere e indicare come evitare sprechi e problemi.

La Data Science viene già ampiamente sfruttata infatti per intervenire efficacemente a valle del sistema di approvigionamento idrico, arrivando a consentire di ottimizzare i sistemi di distribuzione in maniera puntuale, individuando in tempo reale, ad esempio, grazie a sensori IoT, logger e contatori, anomalie di qualsiasi genere. Questo sistemi consentono addirittura di ottimizzare la distribuzione dell’acqua (evitando sprechi, ad esempio), se non di predire la domanda futura in base a fattori come la temperatura, la densità di popolazione, gli schemi di consumo stagionali e le previsioni meteorologiche, con evidenti ricadute positive sull’intero sistema di approvvigionamento dell’acqua: dai ghiacciai, fino ad ogni più distribuita fonte d’acqua.

Al livello dei ghiacciai, infatti, come di tutte le risorse naturali, sono già in campo da anni analisi scientifiche puntuali che ci danno quadri dettagliati delle evoluzioni in base alle azioni che intraprenderemo.

Modelli predittivi dedicati possono essere sviluppati per analizzare i dati chimici e chimico fisici delle fonti d’acqua, per fare previsioni sulla disponibilità e qualità dell’acqua in determinate aree geografiche, consentendo così di prevedere crisi idriche, agendo preventivamente, allocando risorse in modo più efficiente e garantendo sicurezza e igiene.

Oggi affrontiamo una tecnologia di cui molto si parla e di cui spesso vengono fraintese le capacità e sottostimate le possibili applicazioni: la Computer Vision. Nel nostro mondo sembra ancora poco utilizzata, ma in realtà la computer vision per le infrastrutture ha non solo un grande potenziale, ma anche applicazioni concrete che già oggi portano un grande valore aggiunto. Ne parliamo con Gabriele Galatolo, CTO di Kode, società che offre soluzioni di Intelligenza Artificiale, e partecipata da EBWorld.

Come prima cosa partiamo da un punto di vista tecnico: la computer vision è una branca dell’informatica e della statistica, che sfrutta modelli e algoritmi che analizzano immagini (siano esse foto o frame di video) per analizzare e/o ottenere informazioni dal dato visivo. La Computer Vision può essere applicata per due obiettivi differenti: supportare e sviluppare compiti di l’Intelligenza Artificiale, dall’altra supportare l’elaborazione delle immagini.

La Computer Vision ha le sue radici nell’Image Processing dove processi matematici (kernel, filtri, convoluzioni) trasformano l’immagine di partenza in un’immagine elaborata secondo le esigenze del compito specifico. Si tratta di tutte quelle tecniche complesse, ma deterministiche, che già utilizziamo quotidianamente – si pensi ai filtri Instagram – che utilizzano appunto processi matematici o statistici per produrre l’output desiderato. Sempre per parlare del caso Instagram, applicare filtri che modificano la tonalità e la struttura dell’informazione presente nell’immagine originale per ottenere un’immagine differente.

Per essere più specifici, prendiamo ad esempio un’operazione che facciamo frequentemente: il ridimensionamento di un’immagine. Nel caso di un ingrandimento aumentando la grandezza dell’immagine si aumentano di conseguenza il numero dei pixel che compongono l’immagine: essendo l’immagine finale più grande, e con più pixel, il problema sta nel fatto che i pixel aggiuntivi non hanno di base un colore assegnato e bisogna capire come “colorarli” sfruttando l’informazione di colore dei pixel vicini, dell’immagine di partenza, per riempire questi “buchi”.

Per affrontare questo problema si utilizzano normalmente metodi di interpolazione matematica, con cui, a partire dai punti disponibili si genera il colore dei nuovi pixel in base a quelli esistenti (informazione nota) nell’intorno dell’informazione mancante. La specifica equazione elabora le informazioni note per determinare l’informazione mancante, in modo deterministico. Quando questa operazione è guidata da un essere umano, l’immagine finale risulterà più o meno sgranata in base al metodo di interpolazione prescelto, e molto sta alla sensibilità dell’operatore e dalla selezione del metodo e dei parametri che l’operatore sceglie. Lo stesso processo, svolto da un algoritmo di Computer Vision, elabora l’informazione dopo aver passato una prima fase di training di molte immagini, apprendendo i pattern più comuni per generare un pixel mancante in base all’intorno noto, applicando quindi un metodo più statistico e basato su una qualche ‘esperienza’ sviluppata in fase di apprendimento. L’operatore così, anziché occuparsi dell’operazione su ogni singola immagine, gestirà il modello affinché apprenda quali filtri applicare.

L’attuale potenza di calcolo dei computer permette – in tempi ragionevoli – l’applicazione di tecniche e modelli basati su reti neurali per l’automazione di task complessi, propri della visione umana (nella relazione occhio-cervello), permettendo il salto da Image Processing all Computer Vision. Parliamo ad esempio di riconoscimento di immagini (classificazione) o identificazione di elementi all’interno di un’immagine (image detection), ma anche del tracciamento di uno specifico elemento in un video o anche della generazione di nuove immagini così realistiche da sembrare fotografie.

Quando si parla di computer vision la guida autonoma è subito la prima idea che balza in mente, come se fosse un brillante futuro che concretizzerà l’utilità di questa tecnologia – fino a qui branca di ricerca scientifica di cui utilizziamo solo tecniche e tecnologie derivate.

È come la ricerca spaziale, che tutti pensano sia orientata esclusivamente ai viaggi verso altri pianeti. Al contrario la ricerca che sta alla base dei viaggi spaziali ha dato vita a nuove tecnologie e conoscenze con ricadute e applicazioni reali enormi. Allo stesso modo la guida autonoma è una cosa molto complicata, ma sognarla sostiene la ricerca, generando applicazioni che già utilizziamo nella quotidianità, come il controllo degli accessi in ZTL, i contapersone con le telecamere di sorveglianza, le casse ai self-service dove basta inquadrare il vassoio per avere il conto, o il controllo qualità in ambito industriale, che è uno degli ambiti su cui, in Kode, abbiamo lavorato molto.

Ci sono moltissimi campi di applicazione che quasi non ci accorgiamo della loro presenza già nelle nostre vite: ci siamo dentro, non è più un passaggio, e questa cosa succede perché il grande vantaggio dei modelli di Computer Vision, come di tutto il Machine Learning sta nell’automazione che riduce drasticamente quella parte di errore umano non legato alla competenza, ma al fatto di essere umani: come la distrazione in primis, ma anche semplicemente la necessità di raggiungere o lavorare in luoghi impervi e contesto critici, e.g ambienti contaminati o tubazioni sotterranee. In questo senso la computer vision per le infrastrutture, in cui parliamo di contesti di grandi dimensioni con caratteristiche molto varie, può svolgere un ruolo chiave per la loro gestione.

La Computer Vision per le infrastrutture ha grandi potenzialità: partendo dalla semplice rete stradale, (e autostradale, in particolare), per arrivare alle infrastrutture idriche o le reti elettriche o per la connettività (telefonica e non solo). Il controllo e la gestione di queste reti è un lavoro oneroso, in termini di tempo e di risorse, che potrebbe trarre grande vantaggio dall’impiego di tecnologie AI-based. 

A tal proposito citavo le autostrade come caso emblematico opposto per il livello di automazione estrema che si può raggiungere grazie ad una importante presenza di telecamere sull’intero reticolo autostradale. Con una struttura del genere non solo si può automatizzare il pedaggio (con il riconoscimento della targa al casello in ingresso e uscita), ma si può persino tracciare l’intero percorso di un’auto, e così controllare gli eventuali errori del sistema. 

Perché, è importante ribadirlo: essendo le tecnologie AI legate a doppio filo alla statistica, gli errori succedono ed è importante essere consapevoli che possano accadere e come affrontarli. A volte si verificano casi particolari (in cui, ad esempio, la vista della telecamera è in qualche modo impedita- questo ci tengo a sottolinearlo: ciò che l’occhio umano non può vedere, neppure l’AI può farlo).

La gestione delle risorse idriche è una delle sfide più importanti del nostro tempo. I Piani di Sicurezza dell’Acqua (PSA) sono essenziali per garantire la qualità e la sicurezza dell’acqua potabile per i cittadini e le comunità. Ma cosa sono i PSA e perché sono fondamentali? E soprattutto come la digitalizzazione del processo tramite software avanzati può migliorare l’efficienza e la precisione della gestione dell’acqua?

La gestione delle risorse idriche è una delle sfide più importanti del nostro tempo. I Piani di Sicurezza dell’Acqua (PSA) o anche chiamati in inglese Water Safety Plan sono strumenti fondamentali per garantire la qualità e la sicurezza dell’acqua potabile.

Con l’entrata in vigore della Direttiva (UE) 2020/2184 del Parlamento Europeo e del Consiglio del 16 dicembre 2020, relativa alla qualità delle acque destinate al consumo umano, l’implementazione dei PSA è diventata obbligatoria per tutti i fornitori di acqua potabile nell’Unione Europea.

La Direttiva (UE) 2020/2184, che sostituisce la precedente Direttiva 98/83/CE, introduce un approccio basato sul rischio per garantire la sicurezza dell’acqua potabile. Gli Stati membri dell’UE devono recepire questa direttiva nel loro diritto nazionale entro il 12 gennaio 2023, assicurando che tutte le misure necessarie siano adottate per conformarsi ai nuovi requisiti.

La normativa europea li rende obbligatori a partire dal 2029

Entro il 12 gennaio 2025, tutti i fornitori di acqua che servono più di 50 persone o forniscono più di 10 metri cubi di acqua al giorno devono completare la valutazione del rischio dei loro sistemi di approvvigionamento e distribuzione dell’acqua. Questa valutazione include l’identificazione dei pericoli e la gestione dei rischi lungo tutta la filiera dell’acqua, dalla fonte al rubinetto.

Gli Stati membri devono garantire che entro il 12 gennaio 2029, tutti i fornitori di acqua abbiano attuato tutte le misure di controllo del rischio necessarie e abbiano aggiornato i loro PSA in base alle valutazioni del rischio completate. Questo processo mira a prevenire la contaminazione dell’acqua potabile e a proteggere la salute dei consumatori attraverso un monitoraggio continuo e un miglioramento costante delle pratiche di gestione.

In sintesi un Piano di Sicurezza dell’Acqua (PSA) è un approccio sistematico per valutare e gestire i rischi potenziali che possono influenzare la qualità dell’acqua potabile. Sviluppato dall’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), il PSA copre l’intera filiera dell’acqua, dalla fonte fino al consumatore finale. I PSA prevedono l’identificazione dei rischi, l’implementazione di misure di controllo, il monitoraggio continuo e la preparazione di piani di emergenza per garantire che l’acqua potabile sia sempre sicura.

Componenti Chiave di un PSA

1. Valutazione del Sistema Idropotabile: Analisi dettagliata della fonte dell’acqua, del processo di trattamento, della rete di distribuzione e dei punti di utilizzo.
2. Identificazione e Valutazione dei Rischi: Rilevazione dei potenziali pericoli chimici, fisici e microbiologici.
3. Gestione dei Rischi: Implementazione di misure di controllo per prevenire o mitigare i rischi identificati.
4. Monitoraggio Continuo: Controllo costante dei parametri di qualità dell’acqua.
5. Piani di Emergenza: Preparazione per rispondere rapidamente a qualsiasi incidente o contaminazione.

La normativa europea rappresenta un passo fondamentale per assicurare la protezione della salute pubblica attraverso l’implementazione di PSA efficaci. Tuttavia, la gestione di questi piani richiede una grande quantità di dati e un monitoraggio continuo, aspetti che possono essere notevolmente migliorati attraverso l’adozione di software di digitalizzazione del processo.

Le smart city sono fondamentali per affrontare le sfide sempre più complesse legate alla crescita demografica, all’urbanizzazione e alla sostenibilità ambientale. Infatti, le città intelligenti rappresentano un nuovo paradigma di sviluppo urbano che mira a utilizzare l’integrazione e l’utilizzo consapevole di tecnologie per migliorare la qualità della vita dei cittadini realizzando comunità più connesse, sicure e sostenibili.

Un approccio innovativo per raggiungere questi risultati è il Geo Digital Twin, che consente l’aggregazione di basi dati eterogenee (GIS, 3D, catastali, provenienti da ERP, da sensori IoT ecc..) per realizzare gemelli digitali delle città migliorando la progettazione delle infrastrutture e l’efficienza dei servizi. Infatti con il Geo Digital Twin, le città possono creare una replica digitale del loro ambiente fisico, consentendo di prendere decisioni informate per migliorare la gestione di asset e infrastrutture ottimizzando lo sviluppo di comunità sostenibili.

Il Geo Digital Twin è una rappresentazione digitale di un asset fisico che integra dati geospaziali e informazioni provenienti da varie fonti. Questo approccio consente una comprensione completa e dettagliata dell’ambiente e del territorio, facilitando la pianificazione e l’ottimizzazione delle risorse.

Nella realizzazione di Smart City sostenibili, questa metodologia trova applicazione nella gestione delle infrastrutture, nel monitoraggio ambientale e nella mobilità urbana. Ad esempio, un modello digitale georeferenziato può essere utilizzato per ottimizzare il flusso del traffico, riducendo i tempi di percorrenza e le emissioni di CO2.

Una caratteristica principale del sistema è la componente integrativa rivolta sia ai dati provenienti da fonti eterogenee sia a sistemi diversi (IT e OT) integrati tra loro. Sensori di smart metering, telecamere di sorveglianza, reti di sensori ambientali ma anche database catastali e aziendali, forniscono basi dati che vengono elaborate e interpretate utilizzando per creare una replica digitale e sostenibile della città.

Una delle sfide del Geo Digital Twin è l’integrazione di diverse fonti di dati eterogenei che, come si è visto, è fondamentale per il funzionamento di una Smart City. Infatti, una corretta gestione delle informazioni garantisce affidabilità nei processi di monitoraggio e ottimizzazione dell’efficienza di infrastrutture e servizi.

La vision di EBWorld è di contribuire ad una società più connessa, sicura e sostenibile attraverso un approccio data supported – abilitante per scenari innovativi quali smart city – che vede le mappe geografiche e il digitale come strumenti a supporto di analisi e presentazioni di dati complessi.

I mercati in cui opera EBWorld sono quelli delle Utility, operatori di Telecomunicazioni, Pubbliche Amministrazioni e Pubblica Sicurezza (118 e 112), ovvero settori che impattano fortemente sulla vita dei cittadini e di conseguenza maggiormente coinvolti nella progettazione e implementazione delle Città Intelligenti o Smart City.

Nel mondo moderno, la gestione e il monitoraggio efficiente delle infrastrutture critiche, come le reti di telecomunicazioni e le reti idriche, sono fondamentali per garantire un servizio affidabile e continuo. La digitalizzazione dei processi sul campo rappresenta una svolta significativa per le aziende che operano in questi settori, offrendo vantaggi in termini di efficienza, precisione e risparmio sui costi. In questo articolo, esploriamo come la digitalizzazione può trasformare le operazioni sul campo e migliorare il monitoraggio delle infrastrutture.

Le operazioni in campo si riferiscono alle attività svolte fuori dagli uffici aziendali, tipicamente presso i siti dei clienti o nelle località dove sono presenti le infrastrutture dell’azienda. Queste operazioni comprendono l’installazione, la manutenzione, la riparazione e il monitoraggio di attrezzature e sistemi, come reti di telecomunicazioni, reti idriche, linee elettriche e altri impianti. I tecnici e gli operatori sul campo sono responsabili di eseguire interventi diretti sulle infrastrutture, raccogliendo dati e assicurando che i sistemi funzionino correttamente. La gestione efficace delle operazioni in campo è cruciale per garantire la continuità del servizio, ridurre i tempi di inattività e migliorare l’efficienza operativa complessiva.

Le operazioni in campo svolgono un ruolo cruciale per le aziende, specialmente quelle che gestiscono infrastrutture critiche come telecomunicazioni, servizi idrici ed energetici. Ecco alcuni punti chiave sul loro ruolo:

1. Manutenzione e Riparazione: Garantire che le infrastrutture funzionino correttamente è essenziale per prevenire interruzioni del servizio. Le operazioni in campo permettono interventi rapidi e mirati per risolvere problemi tecnici e guasti.
2. Installazione di Nuove Infrastrutture: La crescita e l’espansione delle reti dipendono dalle operazioni sul campo. I tecnici installano nuovi impianti e attrezzature, supportando l’espansione dei servizi aziendali.
3. Raccolta Dati: Le operazioni in campo includono la raccolta di dati essenziali sulle condizioni delle infrastrutture, che possono essere utilizzati per analisi predittive, manutenzione preventiva e miglioramento continuo dei servizi.
4. Interazione con i Clienti: I tecnici sul campo spesso rappresentano il volto dell’azienda per i clienti. Le loro interazioni possono influenzare la percezione del servizio, contribuendo alla soddisfazione e alla fidelizzazione dei clienti.
5. Efficienza Operativa: Le operazioni in campo ben gestite migliorano l’efficienza operativa, riducendo i tempi di inattività e ottimizzando l’uso delle risorse. Questo contribuisce a ridurre i costi e aumentare la produttività aziendale.
6. Sicurezza: La supervisione delle operazioni in campo è fondamentale per garantire la sicurezza delle infrastrutture e dei lavoratori. Gli interventi regolari e le ispezioni aiutano a prevenire incidenti e garantire un ambiente di lavoro sicuro.

In sintesi, le operazioni in campo sono vitali per mantenere l’integrità delle infrastrutture, garantire la continuità del servizio e sostenere la crescita e l’efficienza delle aziende.

Ecco quindi che le sfide più significative sono rappresentate da:

Mancanza e Coordinamento del Personale

Una delle sfide più significative che le imprese in questo momento stanno affrontando è la necessità di avere il coordinamento efficiente del personale sul campo. Pianificare gli interventi, assegnare i compiti e garantire che i tecnici dispongano delle giuste competenze e attrezzature può essere complesso e richiede una gestione precisa.

Tracciamento delle Risorse

Monitorare l’ubicazione e lo stato delle attrezzature e delle risorse sul campo è cruciale per garantire interventi tempestivi e ridurre i tempi di inattività. Tuttavia, senza strumenti adeguati, questo tracciamento può risultare inefficace e costoso.

Raccolta e Analisi dei Dati

La raccolta di dati accurati durante gli interventi sul campo è essenziale per la manutenzione preventiva e la risoluzione dei problemi. La gestione manuale dei dati può portare a errori e mancanza di informazioni critiche, compromettendo la capacità decisionale.

Risposta Tempestiva ai Problemi

Le infrastrutture critiche richiedono una risposta rapida ai problemi per minimizzare l’impatto sui servizi. La mancanza di una visione in tempo reale delle condizioni sul campo può rallentare gli interventi e prolungare i tempi di riparazione. Pensiamo ad esempio, all’intervento sul campo a seguito di una rottura di una tubatura per un’infrastruttura dell’acqua e la necessità di chiudere le valvole di primo o secondo livello.