Data modelling methodology to support maintenance decision-making in the context of asset management

Information and data management is currently a central subject in the Asset Management (AM) decision-making process. Manufacturing companies have to take different decisions along the whole asset lifecycle, from the design and engineering phases up to the disposal, and at different organisational levels; to this end, they require proper information and data management. Therefore, this work investigates the criticalities in the information and data management within the AM field, having a specific concern to the manufacturing sector. Firstly, a Systematic Literature Review (SLR) was conducted to highlight criticalities, among which it is worth to underline the management and integration of information and the transformation of data into useful information for decision-making process. Secondly, to fulfil those criticalities, a methodology for the development of a data model is proposed, whose main goal is to support the management of data and information in maintenance decision-making process from an AM perspective. The methodology, built considering its adoption in the manufacturing sector, consists of two parts, one that is independent from the actual industrial scenario and one that is strictly related to the company processes. The methodology aims to help a manufacturing company in different ways: it offers a standardised maintenance decision-making process to serve as a guideline; it is proposed as an aid for the selection and mapping of the data and information useful for the decision-making process; it supports an analysis of the IT system, in terms of used tools, to manage all those data. As a by-product, it also allows to integrate and standardize data and information with the purpose to facilitate their exchange between various organizational levels, thus supporting the alignment between various departments within the company. A real industrial application, precisely a company active in the automotive sector, was adopted in order to evaluate the usefulness and effectiveness of the proposed methodology.

La gestione delle informazioni e dei dati è attualmente un argomento centrale nel processo decisionale dell’Asset Management (AM). Le aziende manifatturiere devono prendere decisioni diverse lungo l'intero ciclo di vita degli asset, dalle fasi di progettazione e ingegneria fino allo smaltimento e a diversi livelli organizzativi. Per fare ciò, è necessaria una corretta gestione delle informazioni e dei dati. Perciò questo lavoro indaga le criticità nella gestione delle informazioni e dei dati nel campo dell’AM, con una particolare attenzione al settore manifatturiero. In primo luogo, è stata condotta una revisione sistematica della letteratura (SLR) per evidenziare le criticità, tra le quali appare significativa la gestione e l'integrazione delle informazioni e la trasformazione dei dati in informazioni utili per il processo decisionale. In secondo luogo, per soddisfare tali criticità, viene proposta una metodologia per lo sviluppo di un modello di dati, il cui obiettivo principale è supportare, da una prospettiva AM, la gestione di dati e informazioni nel processo decisionale di manutenzione. La metodologia proposta, sviluppata considerando una sua adozione nel settore manifatturiero, è composta da due parti, una indipendente dallo specifico scenario industriale e una strettamente correlata ai processi dell’azienda presa in esame. La metodologia mira ad aiutare l'azienda in diversi modi: offre un processo decisionale di manutenzione standardizzato che funge da linea guida; aiuta la selezione e la mappatura dei dati e delle informazioni utili al processo decisionale; supporta un'analisi del sistema IT, in termini di strumenti utilizzati per gestire i dati. La proposta metodologia consente, inoltre, di integrare e standardizzare dati e informazioni, per facilitare il loro scambio tra i vari livelli organizzativi, agevolando l'allineamento tra i vari dipartimenti all'interno dell'azienda. Per valutare l'utilità e l'efficacia della metodologia descritta, è stata sviluppata una reale applicazione industriale all’interno di un'azienda attiva nel settore automotive.