Dati, processi e AI: un percorso strutturato per portare l’intelligenza artificiale in azienda

Dall’analisi alla definizione degli obiettivi, dalla sperimentazione su piccola scala fino all’adozione nei processi: un approccio operativo e sostenibile.


DESCRIZIONE DEL PROGETTO

AI e processi aziendali: da dove si inizia davvero?
L’intelligenza artificiale entra oggi nei processi industriali con applicazioni sempre più concrete: analisi predittive, automazione intelligente, sistemi di supporto decisionale, ottimizzazione dei processi. Ma un progetto di AI efficace non nasce dalla tecnologia. Nasce da una solida organizzazione dei dati e da un approccio gestionale strutturato. È proprio qui che CSMT, come centro di ricerca e trasferimento tecnologico indipendente, opera con un approccio super partes costruendo soluzioni basate sulle reali esigenze operative dell’azienda. Affianca le imprese con un metodo chiaro e progressivo, dalla preparazione organizzativa fino allo sviluppo e all’implementazione di applicazioni di intelligenza artificiale calate sui processi.

LA SOLUZIONE

Un percorso strutturato e graduale, che parte dalla consapevolezza del valore dei dati, e dalla loro gestione, e porta l’impresa a utilizzare tecnologie digitali e soluzioni avanzate per ottimizzare le performance, ridurre i costi e generare valore operativo e decisionale. Dalla raccolta dati alle prime analisi, dalla modellazione predittiva alla messa in produzione dei sistemi, il percorso è progettato per trasformare le informazioni aziendali in conoscenza accessibile, strumenti decisionali più rapidi, processi più efficienti e meno costosi, maggiore controllo operativo e competitività sul mercato.

Perché un progetto di intelligenza artificiale sia efficace, l’azienda deve innanzitutto sviluppare solide fondamenta:

1. DIGITALIZZAZIONE DEI PROCESSI
Raccogliere e strutturare i dati generati da macchine, sistemi gestionali, sensori e operatori, in modo continuo e affidabile.
2. INTEGRAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Mettere in relazione dati provenienti da produzione, logistica, qualità, acquisti e vendite, così da creare una base informativa unica e condivisa.
3. ANALISI INTELLIGENTE
Applicare strumenti di machine learning per ricavare insight utili a migliorare efficienza, qualità, capacità previsiva, manutenzione e controllo di processo.
4. AUTOMAZIONE E SUPPORTO DECISIONALE
Implementare tecnologie che automatizzano attività operative o facilitano scelte strategiche, generando risparmio di tempo e aumento della produttività.
5. CULTURA DATA-DRIVEN
Promuovere un approccio basato su dati ed evidenze oggettive, coinvolgendo tutti i livelli dell’organizzazione.


LE FASI DEL PROGETTO

1. Analisi


Mappatura dei processi aziendali, valutazione dello stato di digitalizzazione, KPI, metodi di lavoro e contesto tecnologico (hardware, software, dati e strumenti di collaborazione).

2. Soluzioni


Definizione degli obiettivi di innovazione e sviluppo di proposte progettuali strutturate nel tempo.

3. Adeguamento


Standardizzazione delle strutture e degli strumenti collaborativi, organizzazione dei dati, revisione dei permessi informatici e ottimizzazione dell’ambiente operativo.

4. Pilota


Selezione dell’area pilota, implementazione della soluzione AI su piccola scala e misurazione dei risultati.

5. Estensione


Applicazione delle innovazioni ad altri processi e completamento del trasferimento tecnologico.

I BENEFICI

Le imprese che adottano un modello strutturato registrano benefici misurabili:

Benefici tangibili
  • Riduzione dei costi operativi del 15–25%
  • Aumento dell’efficienza del 20–30%
  • Miglioramento della qualità e del controllo di processo
  • ROI raggiunto in 12–18 mesi e ritorno complessivo fino al 150–200%

Benefici intangibili
  • Maggiore rapidità decisionale
  • Diffusione immediata delle informazioni a tutti i livelli
  • Innovazione continua supportata da dati
  • Maggiore soddisfazione del personale grazie alla riduzione del carico ripetitivo

REFERENTE DEL PROGETTO

Viola Nicolardi

Trasferimento Tecnologico

CSMT

Technology Transfer Engineering and Project Manager

MOBILE

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TELEFONO

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