Il settore oil & gas affronta pressioni ravvicinate: costi operativi in crescita, supply chain instabili, carenza di competenze e richieste più stringenti sul fronte della sostenibilità. In questo contesto sta guadagnando peso un’idea pragmatica: molte opportunità di miglioramento sono già nelle operazioni quotidiane, ma restano invisibili finché i dati non vengono letti “per processo”. È la prospettiva discussa anche da Diederick Badon Ghijben nell’articolo “Why process intelligence is the future of oil and gas”, pubblicato da Energy, Oil & Gas il 3 dicembre 2025.

A mio giudizio, il punto di forza è il realismo: non si tratta di inseguire l’ennesima piattaforma, ma di rendere leggibile ciò che già accade, ordine per ordine, intervento per intervento, per intervenire dove si disperdono tempo e capitale.

Che cos’è la process intelligence

La process intelligence osserva i processi come si svolgono davvero, non come sono descritti nelle procedure. Il punto di partenza sono gli event log, ossia registri digitali che tracciano attività, attori e tempi all’interno dei sistemi (ERP, manutenzione, procurement, logistica, fatturazione). Nel process mining, l’event data collega ogni evento a un “caso” e a un timestamp, ricostruendo la sequenza reale delle attività e rendendo verificabile dove si creano attese o rilavorazioni.

Integrando questi dati, si può costruire un digital twin di processo: una rappresentazione dinamica che evidenzia colli di bottiglia, deviazioni e punti di frizione tra funzioni. La documentazione Celonis descrive un “enriched digital twin” capace di unificare dati di processo provenienti da più sistemi in un modello coerente, utile per guidare miglioramenti e automazioni con contesto.

A mio avviso, questa è la differenza rispetto alla reportistica tradizionale: non ci si limita a dire “che cosa è successo”, ma si individua “dove intervenire” per ottenere un impatto misurabile.

Perché è cruciale nell’oil & gas: rompere i silos e misurare le dipendenze

Nell’oil & gas un problema nasce spesso in un punto e si manifesta altrove: un ritardo di fornitura può trasformarsi in rinvii manutentivi e, a cascata, ridurre disponibilità produttiva. Se ogni funzione osserva solo il proprio perimetro, la causa radice resta opaca. La process intelligence ricostruisce catene causa-effetto e quantifica l’impatto economico di colli di bottiglia tipici (approvazioni lente, consegne non sincronizzate, pianificazioni incoerenti). A mio giudizio, la vera utilità sta nel rendere comparabili processi e siti diversi, così da replicare rapidamente le best practice e standardizzare ciò che funziona.

Sostenibilità operativa: collegare decarbonizzazione e operazioni

La sostenibilità nel settore riguarda anche l’efficienza delle operazioni: consumi interni, logistica, materiali e filiera. Strumenti come le marginal abatement cost curves (MACC) aiutano a selezionare leve di riduzione emissioni in base a costo ed efficacia; McKinsey evidenzia l’utilità delle MACC per costruire strategie di decarbonizzazione costo-efficaci e descrive strumenti per automatizzare la generazione e la comparazione delle leve.

Nella pratica, però, i dati ESG e operativi sono spesso frammentati. La process intelligence può unificarli in una vista coerente, collegando obiettivi ambientali a interventi operativi (ad esempio ottimizzazioni di trasporto, sourcing o pianificazione materiali). A mio avviso, questo riduce il rischio che la sostenibilità resti confinata alla sola rendicontazione.

Manutenzione e ricambi: continuità operativa e capitale circolante

Con asset che invecchiano, la manutenzione è decisiva per uptime e sicurezza. La process intelligence mostra l’end-to-end: dalla segnalazione al work order, dalla pianificazione alla disponibilità del ricambio, fino alla chiusura tecnica e amministrativa. Spesso i ritardi non dipendono dall’intervento sul campo, ma da prerequisiti non soddisfatti (approvazioni, codifiche, procurement, magazzino). Rendere visibili queste dipendenze è, a mio giudizio, il prerequisito per migliorare l’affidabilità senza moltiplicare risorse o aumentare il rischio operativo.

Sul fronte ricambi e MRO, la gestione su più siti rende facile accumulare scorte inutili o, al contrario, trovarsi scoperti su componenti critici. Contributi sul tema dell’inventory management nel settore sottolineano l’importanza di standardizzazione dati e regole coerenti di pianificazione e safety stock. Qui la process intelligence aiuta a evitare acquisti duplicati e parametri di riordino obsoleti, liberando working capital senza compromettere l’operatività.

Il collegamento con Forain: impianti modulari pronti per una gestione data-driven

In un settore in cui i dati diventano un fattore competitivo, anche l’impiantistica può abilitare la trasformazione. Forain progetta e realizza soluzioni per il trattamento e la misurazione del gas—come sistemi di filtrazione, separazione, condizionamento, stazioni di riduzione e misura e sistemi modulari (packages). Progettare questi impianti con una logica “data-ready” (tag coerenti, documentazione strutturata, tracciabilità manutentiva e integrazione con i sistemi del cliente) facilita la costruzione di una vista end-to-end dei processi che ruotano attorno all’asset, dalla manutenzione al magazzino fino alla logistica.

A mio giudizio, l’opportunità più concreta è anticipare il tema in fase di progetto: più l’asset è “ordinato” dal punto di vista informativo, più diventa semplice accelerare manutenzione, approvvigionamenti e messa in servizio.

Applicazioni ad alto impatto e avvio del percorso

• Manutenzione end-to-end: ridurre attese tra segnalazione, approvazione, pianificazione e intervento; capire perché si generano fermi non programmati.
• Supply chain e ricambi: riallineare safety stock e ridurre acquisti duplicati, migliorando la disponibilità dei componenti critici.
• Commissioning e progetti: evidenziare dipendenze tra consegne, test e squadre, per contenere rischi e slittamenti.
• Procure-to-pay / order-to-cash: individuare inefficienze e anomalie amministrative che erodono margini.

Per partire senza sovraccaricare l’organizzazione:

• scegliere un processo prioritario (ad esempio manutenzione + ricambi) e costruire una prima vista basata su event log e KPI condivisi;)
• trasformare gli insight in azioni misurabili, introducendo automazioni e AI solo dopo aver validato le cause radice.

A mio giudizio, la process intelligence è destinata a diventare centrale nel futuro dell’oil & gas perché converte complessità in trasparenza e trasparenza in azione: rende visibili gli sprechi, collega interdipendenze e facilita decisioni rapide senza affidarsi a report tardivi. In un’industria che deve conciliare continuità operativa, sicurezza e sostenibilità, questa capacità di trasformare dati in miglioramento continuo è una delle leve più concrete.