AI e manutenzione predittiva stanno cambiando aftermarket e flotte truck. Ecco come usarle per ridurre fermi, TCO e rischi nella logistica italiana.
Aftermarket dei veicoli pesanti: perché l’AI adesso fa davvero la differenza
Un dato sintetizza bene la situazione: il parco veicoli industriali italiano ha 13 anni di età media. Questo significa mezzi più soggetti a guasti, consumi più alti, più rischi di fermo imprevisto.
Nel frattempo, l’aftermarket truck continua a crescere, trainato da ricambi, servizi e tecnologie connesse. Ma la vera novità è un’altra: intelligenza artificiale e manutenzione predittiva stanno riscrivendo le regole di gioco per flotte, officine e operatori della logistica italiana.
Questo articolo, parte della serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence”, prende spunto dal webinar Truck24 con Alessio Sitran (Aumovio, ANFIA) e va oltre: vediamo come usare AI e dati di bordo per abbassare il TCO, aumentare la disponibilità della flotta e rendere davvero più robusta la supply chain.
1. Aftermarket truck: un mercato che cresce, ma non è più “come prima”
L’aftermarket dei veicoli pesanti, in Italia, continua a crescere da tre anni. Il “Barometro Aftermarket Truck” di ANFIA mostra incrementi soprattutto su:
- componenti di sopratelaio (allestimenti, ribaltabili, casse mobili, ecc.)
- aree tradizionali come motore, trasmissione, sottotelaio
La realtà però è meno rassicurante di quanto sembri.
Un settore esposto alla congiuntura globale
L’aftermarket non vive in una bolla. Segue con un po’ di ritardo i cicli del primo impianto (vendita di veicoli nuovi) e risente di:
- rallentamenti della produzione
- crisi delle materie prime
- tensioni geopolitiche e rotte logistiche instabili
Il rischio è evidente: chi basa i propri margini solo sulla vendita di ricambi o su una logica “riparo quando si rompe” si troverà schiacciato tra:
- costi in aumento
- clienti più esigenti
- concorrenza che usa meglio dati e tecnologia
Perché questo conta per la logistica italiana
La filiera automotive italiana vale 113 miliardi di euro, pari al 9% del manifatturiero, con oltre 270.000 addetti solo nella produzione. Se l’aftermarket non è efficiente, la logistica non gira:
- più fermi camion = meno puntualità nelle consegne
- più guasti = più costi per flotte e committenti
- più inefficienze = meno competitività della supply chain italiana rispetto ad altri Paesi UE
La chiave per evitare questo scenario è usare AI e manutenzione predittiva non come “accessori”, ma come nuovo standard operativo.
2. Carenza di autisti, mezzi vecchi: perché la manutenzione non è più negoziabile
Oggi in Italia mancano circa 25.000 autisti certificati. Le aziende di autotrasporto lo sanno: gestire turnazioni, ferie e picchi stagionali è diventato un puzzle quotidiano.
Con meno autisti disponibili, ogni mezzo deve rendere al massimo. Non ci si può permettere:
- un trattore fermo in officina per un guasto evitabile
- un semirimorchio indisponibile proprio nel picco di Natale o nella stagionalità della GDO
Qui entra in gioco un altro dato scomodo:
L’età media dei veicoli industriali italiani è di 13 anni, quasi il doppio di molti Paesi europei.
Un parco così anziano significa:
- più probabilità di guasto
- più consumo di carburante
- più rischio di non conformità ambientali
In questo contesto, un aftermarket debole è un lusso che nessuno può permettersi. Chi gestisce flotte, magazzini e trasporti ha bisogno di officine e partner capaci di:
- programmare gli interventi
- leggere i dati telematici
- supportare decisioni rapide sul ritiro del mezzo, la sostituzione di componenti, la messa a stock dei ricambi critici
3. L’AI nell’aftermarket: meno mito, più processi concreti
L’intelligenza artificiale nell’aftermarket truck non è fantascienza né robot che sostituiscono i meccanici. È software che aiuta persone reali a prendere decisioni migliori, prima degli altri.
Dove sta già lavorando l’AI sui veicoli pesanti
Oggi l’AI è utilizzata soprattutto per:
- progettazione e simulazione componenti: riduzione dei tempi di sviluppo e test virtuali di usura e sollecitazioni
- digitalizzazione dei processi: gestione automatizzata di ordini, magazzino ricambi, garanzie, ticket di assistenza
- connettività veicolo–officina: diagnosi remota, lettura codici errore in tempo reale, suggerimenti automatici di intervento
Il punto non è “togliere lavoro”, ma cambiare lavoro.
Le nuove competenze che servono davvero
Le aziende che stanno funzionando meglio hanno capito una cosa semplice: l’AI rende centrale il capitale umano, non lo elimina. In particolare:
- il service manager diventa un ruolo chiave
- non è più solo “capo officina”
- è un gestore di dati, relazioni con la flotta, pianificazione dei fermi
- i tecnici devono saper usare
- strumenti di diagnosi avanzata
- piattaforme di telematica e portali OEM/aftermarket
- la direzione logistica e trasporti deve legare i dati tecnici ai KPI di supply chain
- puntualità
- costo per km
- SLA verso i clienti
L’AI è uno strumento, non il fine: funziona solo se inserita in processi chiari e in una cultura aziendale orientata ai dati.
4. Manutenzione predittiva: da costo obbligato a leva di margine
La manutenzione predittiva è il punto d’incontro più concreto tra IA e logistica. I veicoli pesanti moderni sono piattaforme connesse: raccolgono ogni giorno migliaia di dati su:
- motore e trasmissione
- consumi reali e stili di guida
- frenate brusche, utilizzo del retarder
- tempi di marcia e di sosta
- carico e condizioni di esercizio
L’AI analizza questi dati in continuo e genera segnali deboli prima che il guasto diventi emergenza.
Cosa cambia, in pratica, per una flotta
Passare dalla manutenzione “correttiva” (riparo quando si rompe) a quella predittiva significa:
- Prevedere i guasti
- esempio: algoritmo che segnala un probabile guasto all’iniettore 5.000 km prima che accada
- Richiamare il mezzo in officina in anticipo
- si programma il fermo quando incide meno su giro consegne e driver
- Ridurre il TCO (Total Cost of Ownership)
- meno traini, meno interventi urgenti, meno penali per ritardi
- Aumentare sicurezza ed efficienza
- meno rischio di fermo in corsia di emergenza
- mezzi sempre in condizioni ottimali
- Ridurre consumi ed emissioni
- componenti in buono stato = minori consumi di gasolio
La realtà? Chi usa bene la manutenzione predittiva sposta margine dalla gestione dell’emergenza alla gestione proattiva.
Un esempio tipico sulla logistica italiana
Prendiamo una flotta di 80 trattori che lavora tra interporti, GDO e grandi corridoi autostradali.
- prima: 3–4 fermi gravi al mese, con costi medi tra 800 e 2.000 € a evento (traino, straordinari, ritardi, penali)
- dopo 12 mesi di manutenzione predittiva:
- riduzione del 40–50% dei fermi imprevisti
- più chilometri programmati per ogni fermo in officina
- pianificazione condivisa con magazzino e clienti per i periodi di minore saturazione
Non servono progetti “astratti”: bastano telematica, una piattaforma di analisi e un partner officina che sappia stare al passo.
5. Aumovio, ANFIA e la nuova mappa dell’aftermarket europeo
Nel webinar, Alessio Sitran ha raccontato la nascita di Aumovio, nuova società indipendente quotata a Francoforte, erede di tecnologie e rete Continental.
Perché è interessante per chi lavora in logistica e autotrasporto?
- Aumovio opera sia sul primo impianto sia sull’aftermarket
- copre truck, autobus, off-road, mezzi speciali, due ruote
- lavora su connettività, sensori, sistemi di sicurezza e dati
In parallelo, il ruolo di ANFIA è diventato centrale per chi deve prendere decisioni di investimento:
- raccoglie e analizza dati di mercato
- aiuta a leggere cicli e trend, evitando interpretazioni “di pancia”
- riduce bias informativi e permette alle aziende di programmare
Per chi gestisce una flotta, un’officina o un nodo logistico, questo significa avere più strumenti per:
- decidere quando rinnovare i mezzi
- capire se puntare su diesel Euro 6 di ultima generazione, gas, elettrico o soluzioni miste
- valutare il ROI di sistemi di AI, telematica e manutenzione predittiva
6. Come iniziare: un percorso pratico in 5 passi per flotte e operatori logistici
La domanda vera non è “se” usare l’AI in manutenzione, ma come farlo senza perdersi in progetti infiniti. Un approccio che ho visto funzionare è questo.
1. Mappare i dati già disponibili
- quali mezzi sono già connessi?
- quali portali OEM o aftermarket state usando ma al minimo?
- quali KPI di flotta monitorate oggi (km, consumo, fermi, penali)?
Molte aziende hanno già dati preziosi, ma li lasciano “spenti”.
2. Scegliere un’area pilota
Non serve partire da tutta la flotta. Meglio:
- 15–20 mezzi omogenei (stesse tratte, stessi carichi)
- un cliente logistico con SLA chiari
- un’officina partner disponibile a lavorare sui dati
3. Definire 3 KPI semplici
Per esempio:
- numero di fermi non programmati al mese
- costo medio di manutenzione per 10.000 km
- puntualità delle consegne su un corridoio chiave
Senza numeri chiari, l’AI diventa solo marketing.
4. Integrare officina e controllo flotta
La manutenzione predittiva funziona solo se chi legge i dati parla con chi mette le mani sui mezzi. Serve un flusso chiaro:
- alert telematico → valutazione tecnica → decisione operativa → programmazione fermo
5. Formare le persone
Qui molte aziende sbagliano: comprano tecnologia ma non investono su competenze. Invece servono:
- corsi per service manager e responsabili flotta su lettura dati e TCO
- formazione di base per i tecnici su piattaforme, ticket digitali, diagnostica avanzata
- cultura condivisa: il fermo evitato vale più dell’intervento fatto all’ultimo minuto
7. Adattarsi più in fretta: il vero vantaggio competitivo nella supply chain
Dal webinar emerge un messaggio che vale molto più di qualsiasi singolo software: vince chi si adatta più velocemente.
Nell’aftermarket truck e nella logistica italiana, questo significa:
- saper leggere i segnali deboli del mercato (rallentamenti, incentivi, normative UE)
- trasformare dati di bordo e di officina in decisioni quotidiane
- integrare AI, manutenzione predittiva e pianificazione logistica in un unico disegno
Questa serie, “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence”, ha un filo rosso chiaro: usare l’intelligenza artificiale per rendere la supply chain più prevedibile, efficiente e resiliente.
Se gestisci una flotta, un’officina o un nodo logistico, la domanda per i prossimi mesi è semplice:
Stai ancora subendo i guasti, o stai iniziando a progettarli prima che accadano?
Il modo in cui risponderai farà la differenza tra restare nella media del mercato o trasformare la manutenzione in un vero vantaggio competitivo.