Il TCO non ha un valore statico

Durante il periodo di utilizzo del veicolo, il TCO è soggetto a cambiamenti dovuti all'età e a numerosi fattori esterni. Per esempio, fattori esterni di mercato possono causare la fluttuazione dei prezzi del carburante, il costo delle materie prime può comportare un aumento dei prezzi di pneumatici e pezzi di ricambio, mentre i tassi di ammortamento tendono a riflettere le condizioni del mercato di rivendita e le preferenze di acquisto dei consumatori. Questi fattori possono influenzare la competitività del TCO di un determinato segmento di veicoli rispetto a un altro. Per esempio, da un lato, i prezzi ridotti dei carburanti stanno cambiando le considerazioni in merito al TCO attraverso la contrazione dei costi operativi dei camion e l'aumento dei valori alla rivendita, mentre dall'altro, stanno avendo un impatto negativo sui residui di berline compatte e ibride.

Il TCO influenza anche le politiche di sostituzione dei veicoli. Quasi tutti i costi relativi alla flotta, sia fissi sia operativi, dipendono in qualche misura dal momento in cui un veicolo viene messo fuori servizio. La tendenza sul lungo periodo, per quanto riguarda il ciclo di servizio dei veicoli di flotte commerciali, è un graduale aumento della durata. Negli anni, gli OEM del settore automobilistico hanno notevolmente migliorato la qualità dei veicoli e prolungato le garanzie sui gruppi propulsori, consentendo alle aziende di estendere con maggiore fiducia il periodo di servizio di asset meno rischiosi, come avviene nelle flotte che gestiscono autocarri leggeri.

I dati del settore rivelano che le flotte di autocarri leggeri e furgoni da carico hanno ampliato oltre lo standard i parametri relativi ai mesi di servizio e anche le flotte di berline stanno facendo un uso sempre più estensivo dei propri asset, ma a un tasso mediamente più lento. Molte flotte, specialmente di dimensioni medie, hanno iniziato ad adottare come parametro di riferimento per la sostituzione quello dei 130 000 chilometri, poiché i dirigenti spingono per tenere sotto controllo le spese in conto capitale. Spesso, il management vede il ciclo di sostituzione solamente sotto l'aspetto finanziario e le decisioni in merito vengono considerate questioni puramente monetarie. È molto frequente che le aziende taglino i costi delle flotte ampliando il ciclo di sostituzione dei veicoli, in modo tale che il flusso di cassa differito possa essere deviato verso altre spese aziendali.

Tradizionalmente, la politica di sostituzione della flotta si concretizza in una combinazione di fattori temporali e di chilometraggio, come ad esempio i mesi di servizio e le fasce di chilometri percorsi. La politica si basa su tendenze opposte tra costi fissi e variabili durante la vita del veicolo. I costi fissi tendono a ridursi nel tempo, mentre i costi variabili/operativi tendono ad aumentare. Quando queste due tipologie di costo vengono rappresentate su un grafico in rapporto alla vita del veicolo, il buon senso dice di sostituire il veicolo quando la linea discendente dei costi fissi si interseca con la linea ascendente dei costi variabili.

Tuttavia, un numero sempre maggiore di flotte si sta spostando verso cicli di sostituzione più flessibili. In realtà, alcune flotte hanno smesso di definire il ciclo di sostituzione secondo una vera e propria “politica”, preferendo adottare più generiche “linee guida”. La logica è di riservarsi il diritto di determinare quando ritirare dal servizio un veicolo seguendo le condizioni di mercato prevalenti, invece di affidarsi a parametri predefiniti di chilometraggio e/o mesi di servizio. A consentire questa transizione è la sempre maggiore sofisticazione dei modelli per l'ottimizzazione dei cicli di vita, in particolare lo sviluppo di analitiche che consentono di calcolare i possibili scenari per identificare i parametri di sostituzione ottimali di un veicolo.

Un insieme flessibile di linee guida di sostituzione può prendere direzioni diametralmente opposte. Una direzione potrebbe essere l'estensione del ciclo di sostituzione come soluzione a breve termine per compensare una riduzione del budget di spesa in conto capitale. Per esempio, per tenere sotto controllo la spesa in conto capitale, le flotte di servizio che richiedono costi maggiori per via delle attrezzature aggiuntive, manterranno i veicoli in attività più a lungo rispetto alle flotte leggere.

Nella direzione opposta, invece, si trovano periodi di servizio ridotti per veicoli a corto ciclo, in modo tale da sfruttare un mercato di rivendita particolarmente favorevole, come quello di alcuni anni fa. Alcune flotte hanno scelto di non rimanere incatenate a uno specifico ciclo di sostituzione dei veicoli, preferendo una più agile e flessibile strategia di sostituzione dettata dal mercato. Questa mentalità ritiene finanziariamente prudente avere una maggiore flessibilità nel ciclo di sostituzione, poiché l'attenuazione delle circostanze di mercato può rendere più vantaggioso mantenere i veicoli in servizio per più o meno tempo, a seconda delle condizioni del settore.

Connettività dei veicoli e analitiche dei dati di manutenzione predittiva più sofisticate richiederanno il passaggio a una metodologia più precisa incentrata sul “minor costo di proprietà” (LCO) invece che sul “costo totale di proprietà” (TCO). A conti fatti, la più accurata analisi del ciclo di vita a sostegno della decisione di acquisto iniziale e della migliore strategia di sostituzione è quella che si basa sull'abbinamento tra dati storici e dati in tempo reale.

La modellazione predittiva, basata sui dati dei veicoli trasmessi continuamente in via telematica, aumenterà l'efficienza delle flotte. Per esempio, uno studio condotto da IBM ha riscontrato che le analitiche predittive sono in grado di ridurre i tempi di diagnostica dei guasti del 70 % e i tempi di riparazione del 20 %.

La modellazione predittiva consentirà una migliore gestione dei tempi di inattività e la massimizzazione dell'utilizzo della flotta. In questo modo, il tradizionale modello di manutenzione preventiva basato sul tempo e sul chilometraggio verrà trasformato in un modello basato sui dati. A lungo termine, questo permetterà di passare da un programma di manutenzione reattiva tradizionale a un modello di manutenzione predittiva. In futuro, le riparazioni saranno completate prima di incorrere in guasti che impediscano l'utilizzo del veicolo, in modo tale da massimizzare l'impiego delle relative risorse.

La tecnologia di manutenzione predittiva non previene i danni, ma fornisce avvisi di possibili guasti futuri per consentire ai responsabili di decidere dove e quando eseguire la riparazione prima che il guasto si verifichi. Ciò contribuirà a ridurre al minimo i guasti imprevisti e ad accorciare i tempi di inattività del conducente/veicolo. Infine, questi dati verranno utilizzati per prevedere il momento ottimale per la sostituzione di un'unità.