Intelligenza Artificiale per le PMI: la Produzione

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Ott 7, 2024/ 1 Comments / in Artificial Intelligence / Intelligenza Artificiale, Digital marketing, growth hacking, Innovazione, Marketing omnicanale, Senza categoria / by
Intelligenza Artificiale per le PMI: la Produzione

Quarta puntata sull’Intelligenza Artificiale e sul suo utilizzo nelle PMI. In quelle precedenti abbiamo parlato di come cambierà la ricerca online, di come le modifiche della SEO impatteranno sul Digital Marketing e di come utilizzare il Machine Learning nelle PMI.

La rivoluzione per Produzione, Supply Chain e Manutenzione

L’implementazione dell’AI e del Machine Learning nelle linee di produzione industriale ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui le aziende operano. La capacità di analizzare i dati provenienti da più macchine e condizioni ambientali offre un vantaggio unico che può essere utilizzato per sviluppare linee di produzione più efficienti e affidabili.

Abbiamo già anticipato in articoli precedenti come, grazie all’analisi in tempo reale dei dati, le aziende possano ottimizzare le prestazioni delle macchine, prevenirne i guasti e migliorare la qualità complessiva del prodotto finale in modo efficiente. Ma è nella gestione delle linee di produzione e della logistica che è possibile ottenere vantaggi competitivi sostanziali o notevoli riduzioni dei costi. In particolare, l’utilizzo di software basati sull’AI e il Machine learning  consente di individuare ed eliminare i colli di bottiglia del processo produttivo, recuperando efficienza.

In particolare, il manifatturiero e le piccole e medie imprese mostrano la prima grande incongruenza: benché ben il 72% delle aziende manifatturiere raccolga dati di processo, il 15% di queste aziende  non li analizza in alcun modo e quasi il 40% fa solamente analisi ex-post.

Benché la mancanza di competenze interne sia portata come spiegazione di questo ritardo, diventa evidente che a questa si aggiunge una scarsa conoscenza di come utilizzare l’AI e come applicarla alle attività quotidiane.

In questo articolo, esploreremo come l’AI può trasformare la produzione, la gestione della supply chain e la manutenzione, analizzando strumenti e tecnologie specifiche e scoprendo come alcune aziende italiane stiano già traendo vantaggio da questa innovazione.


L’Artificial Intelligence per una Produzione più Efficiente

Il miglioramento dell’efficienza e della produttività è uno dei principali obiettivi dell’introduzione dell’Intelligenza Artificiale. In passato, questo significava prendere i dati dal reparto, analizzarli negli uffici, comunicare i risultati e adottare azioni correttive. Oggi l’Intelligenza Artificiale industriale, con un’adeguata supervisione umana, è in grado di svolgere l’intero processo in tempo reale, non solo fornendo informazioni ai responsabili quando e dove ne hanno bisogno, ma anche intervenendo direttamente, se necessario, sul controllo degli impianti o dei processi. Un esempio tipico è il controllo delle giacenze di magazzino, che può essere collegato al riordino automatico nel rispetto dei minimi di giacenza e dei tempi di consegna.

1. Ottimizzare i Processi Produttivi

L‘ottimizzazione delle operations è l’ambito primario di applicazione dell’Intelligenza Artificiale, ed è un campo estremamente accessibile anche da parte di PMI.

L’implementazione di sensori IoT all’interno delle attrezzature e dei processi di produzione, consente la raccolta di un vasto insieme di dati in tempo reale. Dati che vengono poi analizzati dalla AI che utilizza algoritmi avanzati per estrarre informazioni significative e prendere decisioni intelligenti.

Se collegato al cloud computing, l’IoT permette alle aziende di generare flussi di informazioni sulle attività industriali, condividere simulazioni e inviare informazioni vitali o rilevanti in tempo reale, indipendentemente dalla posizione. I dati dei sensori aiutano le aziende a prendere decisioni di produzione rapide e velocizzare la comunicazione tra produttori e fornitori, oltre a comprendere meglio il comportamento dei clienti.

Attraverso l’analisi dei dati di produzione, per esempio, è possibile individuare colli di bottiglia e ottimizzare il flusso di lavoro, migliorando l’efficienza e la produttività.

L’automazione industriale e l’introduzione di paradigmi Industria 4.0, che peraltro possono ancora fruire di crediti di imposta anche se in misura minore rispetto al passato, permette di aumentare l’efficienza, riducendo i costi. Alcuni esempi di applicazione dell’AI sono:

  1. Pianificazione della produzione: gli algoritmi di IA possono creare piani di produzione dinamici, tenendo conto di fattori come la disponibilità dei materiali, le capacità produttive, gli ordini dei clienti e gli eventi imprevisti.
  2. Analisi dei dati di processo: il monitoraggio in tempo reale dei parametri chiave permette di individuare anomalie e garantire la conformità ai requisiti di qualità.
  3. Automazione delle decisioni: attraverso il Machine Learning è possibile arrivare ad automatizzare molte decisioni operative, come la scelta dei parametri di processo o la gestione degli allarmi, liberando gli operatori per attività a più alto valore aggiunto.

2. Migliorare la resilienza della Supply Chain

Le catene di approvvigionamento odierne sono network sempre più articolati, che, per le imprese più grandi, possono coinvolgere centinaia di fornitori e decine di sedi. La gestione della Supply Chain è quindi diventata un esercizio sempre più complesso. I problemi e i ritardi che hanno afflitto questo settore hanno avuto profonde ripercussioni su tempi e costi di produzione.  L’Intelligenza Artificiale si sta rivelando uno strumento innovativo e funzionale per portare, in modo tempestivo, materiali e componentistica fino alla linea di produzione.

La gestione dell’inventario è una sfida fondamentale, sia dal punto di vista produttivo sia da quello finanziario. I sistemi di AI possono monitorare i livelli di scorte in tempo reale e generare suggerimenti automatici per il riordino, evitando rotture di stock, garantendo la disponibilità dei prodotti e riducendo l’immobilizzo di risorse economiche.

Integrando i dati provenienti dai sistemi di esecuzione della produzione (Manufacturing Execution System – MES)) e dalla pianificazione delle risorse aziendali (Enterprise Resource Planning – ERP), i modelli di apprendimento automatico possono prevedere la domanda di prodotti e la disponibilità delle materie prime o dei semilavorati. Mettendo a fattor comune queste informazioni con i dati sulle prestazioni dei fornitori, inclusi tempi di consegna e prezzi, i produttori possono utilizzare l’intelligenza artificiale per garantire continuità lungo l’intera catena di fornitura.

Con gli algoritmi di apprendimento automatico, che possono includere i dati storici e quelli in tempo reale, è possbile definire le azioni di supply chain ottimizzate per i  prodotti e il carico della domanda. Le aziende più innovatiove utilizzano queste soluzioni per predire, per esempio, il livello di ordini e la fonte di approvvigionamento migliore per i propri materiali, o per calcolare percorsi di spedizione ottimizzati, risparmiando tempo e denaro.

L’AI può anche monitorare gli eventi lungo la supply chain e identificare potenziali ritardi, permettendo di prendere misure preventive e minimizzare l’impatto sui clienti finali. Rispetto alle tradizionali tecniche di previsione della domanda utilizzate negli impianti di produzione, queste soluzioni producono risultati più accurati e aiutano le organizzazioni a controllare meglio i livelli di inventario.

Vediamo qualche esempio di applicazione:

  1. Previsione della domanda: attraverso l’analisi di grandi quantità di dati storici sulle vendite, sui trend di mercato e sui comportamenti dei consumatori, è possibile prevedere, con maggiore accuratezza, la domanda futura, dimensionando approvvigionamenti, produzione e logistica.
  2. Ottimizzazione degli inventari: grazie a queste previsioni, è possibile ottimizzare i livelli di inventario, evitando eccedenze o carenze di prodotti.
  3. Personalizzazione dei prodotti: La gestione automatizzata della supply chain consente di introdurre nuovi servizi in modo più razionale ed efficiente. Viani, produttore di calzature di lusso, ha implementato un sistema di AI per la personalizzazione dei prodotti, che ha permesso di aumentare le vendite online del 20%.
  4. Automazione dei processi: attraverso l’AI è possibile automatizzare molte attività di magazzino, come il picking, il packing e la movimentazione dei materiali, utilizzando robot e sistemi di visione artificiale.
  5. Ottimizzazione dello spazio: sulla base di dati come, per esempio, le dimensioni e i pesi o la velocità di rotazione, è possibile ottimizzare l’utilizzo dello spazio all’interno del magazzino, identificando la posizione ideale che rende più efficiente il picking e il carico di ogni prodotto.
  6. Pianificazione intelligente: l’IA può calcolare, in tempo reale, le rotte di consegna più efficienti, tenendo conto di fattori come il traffico, le condizioni meteo e le restrizioni stradali. Un’applicazione che si rivela molto utile anche per aziende di servizi come, per esempio, quelle che si occupano di interventi post vendita e contribuisce a ridurre i costi di trasporto e le emissioni inquinanti.. Leonardo ha adottato un sistema di AI per la pianificazione delle rotte di manutenzione degli elicotteri, ottimizzando i tempi di volo e riducendo i costi di gestione della flotta.

3. La sostenibile Intelligenza della Qualità

Mantenere i più elevati standard di qualità in un panorama in continua evoluzione di settori come quello manifatturiero, dei dispositivi medici, dei prodotti farmaceutici e degli alimenti e delle bevande, così come in quello dei componenti elettronici o di quelli aeronautici o automobilistici, non è solo un obiettivo ma una necessità. L’intelligenza artificiale sta rimodellando il settore dei sistemi di gestione della qualità (Quality Management System – QMS) e sta rivoluzionando il modo in cui le aziende si avvicinano al controllo qualità (Quality Control – QC) e all’assicurazione qualità (Quality Assurance – QA).

Un aspetto che consente non tanto e non solo di avere prodotti e servizi che superino le aspettative dei clienti ma, spesso, di soddisfare standard regolatori o stringenti specifiche produttive. Uno dei contributi chiave dell’intelligenza artificiale nei software di gestione della qualità è l’automazione dei processi di controllo della qualità. Grazie a essa, le organizzazioni possono semplificare ispezioni, test e molte altre procedure cruciali indispensabili per la gestione della qualità.

L’intelligenza artificiale porta l’analisi predittiva in prima linea nel controllo della qualità. Le organizzazioni possono identificare potenziali difetti e deviazioni nel processo di qualità sfruttando dati storici e algoritmi di apprendimento automatico. Questo approccio proattivo consente di implementare misure preventive, prevenendo problemi di qualità prima che si verifichino. Utilizzando algoritmi adattivi, l’intelligenza artificiale può identificare modelli, tendenze e deviazioni che potrebbero essere difficili da rilevare per gli operatori umani, garantendo che i problemi di qualità vengano affrontati tempestivamente e consentendo una migliore coerenza del prodotto e soddisfazione del cliente.

Oggi esistono già modi per utilizzare l’intelligenza artificiale per il controllo qualità. Alcuni sono già in una fase matura, altri, come la Root Cause Analisys, sono ancora in fase sperimentale, più che altro per la complessità del processo di apprendimento e la grande variabilità delle cause. Ciò che è certo, è che l’intelligenza artificiale nel controllo qualità ha già dimostrato di essere produttiva, con molte altre applicazioni in cui crescere.

1. Visione artificiale: 

è una forma di automazione industriale utilizzata per l’ispezione, lo smistamento e la guida dei robot. L’idea è quella di utilizzare una combinazione di illuminazione, fotocamere e software per estrarre informazioni da un’immagine catturata. Queste informazioni possono essere semplici come un segnale “go / no-go”, per fermare pezzi difettosi, o complesse come la tipologia, l’orientamento e la posizione di ciascun oggetto nell’immagine.

Sebbene la visione artificiale non coinvolga l’intelligenza artificiale di per sé, le due tecnologie stanno diventando sempre più strettamente intrecciate man mano che gli sviluppatori si rivolgono alle reti neurali per potenziare gli algoritmi di visione artificiale e migliorarne la precisione.

La visione artificiale può trovare impieghi diversificati come:

  1. Riconoscimento di difetti: l’IA, attraverso algoritmi di deep learning, è in grado di identificare difetti superficiali, come graffi, macchie o deformazioni, con una precisione superiore a quella dell’occhio umano.
  2. Controllo dimensionale: allo stesso modo, l’Intelligenza Artificiale può essere addestrata per eseguire misurazioni precise di componenti e prodotti finiti, garantendo la conformità alle tolleranze specificate. 
  3. Ispezione di saldature: un’altra applicazione è rappresentata dall’analisi superficiale delle saldature, per individuare porosità, cricche o altri difetti che potrebbero compromettere la resistenza del prodotto. L’AI può essere applicaa anche all’analisi dell ispezioni radiografiche, aumentando l’accuratezza. Per esempio Audi è riuscita a ridurre del 30-50% il costo delle ispezioni della qualità delle saldature a punti introducendo l’intelligenza artificiale abbinata alla Computer Vision. Prima di implementare la visione artificiale, i dipendenti dovevano controllare manualmente la qualità delle saldature utilizzando gli ultrasuoni, con campioni prelevati in modo casuale

2. Root Cause Analisys

L’obiettivo di migliorare la qualità della produzione può essere raggiunto in due modi complementari: rilevando i difetti nei prodotti e identificando la fonte di tali difetti nel processo di produzione.

Le metodologie RCA tradizionali includono l’analisi di Pareto, i fishbone diagrams e i cinque perché, tra gli altri. Sebbene questi rimangano strumenti essenziali per i professionisti della qualità, richiedono notevoli conoscenze e competenze per essere utilizzati nel modo più efficace. Tuttavia, prendendo tutti i dati del processo di produzione e dei prodotti e inserendoli in un modello di apprendimento automatico (in genere più di uno), attraverso l’addestramento, i modelli riusciranno a riconoscere i correlati dei difetti del prodotto nei dati di processo (ad esempio, una variazione nella velocità o nell’avanzamento di un tornio CNC correlata a un ingranaggio che non si adatta correttamente a un assieme) e a rimuovere le cause prima che producano componenti difettosi.

Gli ambiti di utilizzo possono essere molto diversi:

  1. Industria automotive: controllo della qualità delle verniciature, delle plastiche e dei componenti elettronici. Per esempio, Audi
  2. Produttori di componenti: controllo di difetti superficiali o dimensionali, rispetto delle tolleranze
  3. Industria alimentare: ispezione di prodotti alimentari per individuare contaminanti o difetti estetici. Olio Roi, produttore pugliese di olio extravergine d’oliva, ha adottato un sistema di AI per la gestione della filiera produttiva, che ha permesso di migliorare la tracciabilità del prodotto e aumentare la trasparenza per i consumatori.
  4. Elettronica: Ispezione di circuiti stampati e componenti elettronici.

L’automazione del controllo qualità non porta solo maggiore precisione ed efficienza, ma garantisce la tracciabilità, mantenendo un registro digitale delle ispezioni e dei risultati dei test, facilitando la gestione della qualità. Inoltre, sebbene occorra tempo anche per il Machine Learning, aumenta la velocità di adattamento a nuovi prodotti e processi produttivi, garantendo flessibilità.

4. La Manutenzione Intelligente: Prevenire è meglio che Riparare

I fermi macchina a causa di guasto meccanico o elettrico sono uno degli inconvenienti più frequenti e dannosi in quanto portano a interruzioni della produzione. Certo, ci sono i programmi di manutenzione preventiva raccomandati dai costruttori, ma spesso vengono trascurati o non ottimizzati per evitare di interrompere la produzione schedulata.

Le agevolazioni Impresa 4.0 hanno aiutato le PMI ad acquisire e interconnettere macchinari e a disporre di una grande mole di dati funzionamento. Cosa farne?

Acquisire questi dati e impiegarli per addestrare algoritmi di machine learning rende possibile utilizzare le informazioni provenienti dai sensori degli impianti per identificare anomalie e prevedere guasti imminenti. Un utilizzo della AI che permette di ottimizzare la produzione mantenendo le macchine in condizioni di massima efficienza e riducendo notevolmente i costosi tempi di inattività e fermo produzione dovuti ai guasti.

Alcuni produttori stanno integrando sistemi di intelligenza artificiale industriale per aggregare le informazioni provenienti da più impianti e potenziare la capacità di analisi e predittiva. Ma iniziano anche a inserirli nella gestione degli inventari per automatizzare l’ordine di parti prima che si esauriscano. In periodi in cui le catene di approvvigionamento sono sotto forte stress a causa di molteplici inconvenienti, l’intelligenza artificiale può evitare ritardi dovuti al semplice errore di non ordinare i componenti in tempo.

L’evoluzione della manutenzione, grazie all’interconnessione degli impianti e alla facile accessibilità dei dati di funzionamento si può articolare su tre modalità:

  1. Manutenzione predittiva: l’analisi continua dei dati di funzionamento permette di individuare e valutare tempestivamente eventuali anomalie. Incrociata con i dati di manutenzione programmata, permette di anticipare potenziali guasti, riducendo i tempi di fermo macchina e di produzione.
  2. Manutenzione basata sulle condizioni: permette di monitorare lo stato di salute dei macchinari e intervenire solo quando necessario.
  3. Manutenzione remota: alcune attività di manutenzione possono essere gestite da remoto, per esempio dal costruttore o dal manutentore. Un monitoraggio costante, consente di monitorare e diagnosticare problemi da remoto, riducendo la necessità di interventi in loco.Per esempio, Leonardo, ha adottato un sistema di AI per la manutenzione predittiva dei motori degli elicotteri, riducendo i tempi di fermo macchina e aumentando la sicurezza dei voli. Tecnokar, azienda produttrice di semirimorchi, utilizza una soluzione che permette di monitorare in tempo reale lo status operativo del trailer, acquisendo informazioni dai sistemi ABS e EBS, dai sensori e dagli attuatori installati sui rimorchi.

5. Robotica collaborativa

In molte aree produttive, i robot collaborativi stanno affiancando gli operatori per migliorare l’efficienza della produzione. L’Intelligenza Artificiale applicata ai cobot, per esempio, consente:

  1. Riduzione dei tempi di addestramento: i cobot dotati di IA possono essere addestrati più rapidamente rispetto ai robot tradizionali, grazie a tecniche di apprendimento automatico che consentono di acquisire nuove competenze attraverso la dimostrazione o l’osservazione.
  2. Migliore flessibilità operativa: l’IA permette ai cobot di adattarsi a cambiamenti nell’ambiente di lavoro o nelle specifiche dei prodotti, migliorando continuamente le proprie prestazioni.
  3. Riconoscimento di oggetti: grazie alla visione artificiale, i cobot possono identificare e manipolare oggetti di forme e dimensioni diverse, anche in ambienti disordinati.
  4. Ottimizzazione delle traiettorie: gli algoritmi di pianificazione del movimento basati sull’IA permettono ai cobot di eseguire task complessi in modo più efficiente, evitando collisioni e ottimizzando le traiettorie.
  5. Sicurezza: l’IA rende i cobot più sicuri, consentendo loro di rilevare la presenza di operatori umani e di adattare il proprio comportamento in modo da evitare incidenti.

L’Intelligenza Artificiale nei servizi

L’AI trova numerose applicazioni anche nello svolgimento di attività di servizio, sia per aziende manifatturiere sia migliorando l’efficienza di società erogatrici di servizi.

Per queste ultime, alcuni casi possono essere ricondotti a quento visto nelle aziende manifatturiere. Per esempio, l’analisi e l’ottimizzazione dei processi di produzione valgono anche per l’erogazione dei servizi, così come l’analisi e l’allocazione delle risorse (per esempio manutentori, personale di vendita, ecc.), o il facility management.

Alcuni esempi di utilizzo dell’Artificial Intelligence per migliorare l’erogazione di servizi sono:

  1. Chatbot e assistenti virtuali: l’AI generativa, opportunamente allenata, consente di creare chatbot e assistenti virtuali in grado di interagire con i clienti con un linguaggio naturale e spontaneo, attraverso conversazioni che forniscono risposte rapide e accurate alle loro domande e richieste.
  2. Analisi del sentiment: è importante mantenere sotto controllo l’evoluzione delle interazioni dei clienti con i social e i siti di recensioni. L’IA può analizzarle in tempo reale per identificare le opinioni e i giudizi dei clienti, consentendo alle aziende di migliorare i loro prodotti e servizi. Questo può trovare applicazioni in settori come il turismo o i servizi alla persona come i centri medici e di analisi
  3. Personalizzazione dell’esperienza cliente: attraverso l’analisi dei dati sugli acquisti e le scelte dei clienti, l’Intelligenza Artificiale può offrire esperienze personalizzate, come raccomandazioni di prodotti o servizi su misura.
  4. Targeting personalizzato: L’Intelligenza Artificiale può identificare i segmenti di mercato più promettenti e creare campagne di marketing altamente personalizzate. L’AI è già integrata in piattaforme come Google (per esempio le campagne Performance Max), è possibile utilizzarla, per esempio, in abbinamento al CRM per identificare meglio i segmenti di pubblico.
  5. Ottimizzazione dei prezzi: attraverso l’analisi continua dei dati di mercato è possibile monitorare la concorrenza e determinare i prezzi ottimali per i prodotti e i servizi.

L’Intelligenza Artificiale e la centralità dell’uomo

Un mito dell’adozione dell’IA riguarda la sostituzione dei lavoratori umani.Lo abbiamo già visto nell’articolo sul Machine Learning, ma anche negli altri. Il fatto è che la crescente carenza di competenze nel settore manifatturiero promette di lasciare scoperti milioni di posti di lavoro critici nel prossimo decennio. L’implementazione dell’IA in ruoli che supportano i lavoratori umani offre alle persone le risorse necessarie per entrare in ruoli già disponibili.

In molte situazioni, come quelle che coinvolgono i cobot, l’IA cambia le mansioni che gli esseri umani svolgono: invece di svolgere un compito fisico pericoloso o faticoso, ora devono supervisionare una macchina che svolge quel compito. L’IA nel settore manifatturiero non elimina gli esseri umani dal lavoro, anche se potrebbe metterli al riparo.

Ciò che, ormai. è assodato, è che l’Intelligenza Artificiale, lungi dal sostituirlo, vive in simbiosi con l’uomo. Non solo per una questione di controllo, ma anche perché la relazione si fonda su un apprendimento reciproco. La potenza di analisi e calcolo permette all’uomo di prendere decisioni, di eseguire simulazioni o di sviluppare nuovi prodotti o processi con una velocità e accuratezza che prima erano impensabili. E questo, a sua volta, alimenta i modelli di apprendimento.

Il futuro dell’intelligenza artificiale industriale non è solo il futuro della tecnologia, ma anche quello delle persone che la utilizzano e ne beneficiano. Le aziende che utilizzano l’intelligenza artificiale vedranno ridursi i costi di produzione e ambientali grazie al risparmio di materiali, viaggi, tempi morti e rilavorazioni. I lavoratori che lavorano con l’IA vedranno aumentare la soddisfazione sul lavoro, poiché l’IA automatizza sia gli elementi più banali che quelli più pericolosi del loro lavoro. Infine, i clienti beneficeranno di prodotti più convenienti e affidabili, nonché di una maggiore capacità di manutenzione e riparazione di tali prodotti quando necessario.

Il dibattito, tuttavia, è estremamente aperto e riguarda tutti i livelli, dal legislatore (l’Unione Europea è la prima istituzione ad essersi dotata di una legislazione sullì’Intelligenza Artificiale) al tecnico all’utilizzatore. Una regolamentazione attenta deve mantenere gli esseri umani e le aziende al sicuro durante l’utilizzo dell’IA e aiutarci a prepararci per i modi in cui l’IA cambierà la forza lavoro. Ad esempio, la normativa potrebbe richiedere che le decisioni critiche siano prese da esseri umani piuttosto che da macchine, o che il denaro speso per le infrastrutture di IA sia accompagnato da un budget per la formazione del personale a lavorare con i dispositivi e i sistemi alimentati dall’IA (upskilling) o per la transizione verso lavori che non possono essere occupati dalla tecnologia emergente (reskilling).


Il supporto di Liquid per introdurre l’IA nelle PMI

L’Intelligenza Artificiale è una potente tecnologia di transizione. Sfruttarla al meglio significa cogliere l’opportunità di innovare l’azienda rendendola più efficiente. Non bisogna però mai dimenticare che, al centro, non c’è la tecnologia, ma i processi. Per trarre profitto dall’introduzione dell’AI occorre prima governare e razionalizzare i processi per poterli digitalizzare in modo corretto.

Liquid lavora, prima di tutto, sull’analisi e la razionalizzazione dei processi aziendali, in particolare di marketing, vendita e post vendita, per porre le basi per una corretta digitalizzazione. Il nostro approccio allo sviluppo delle PMI poggia su 5 pilastri e unisce competenze ingegneristiche a quelle di marketing, in un mix unico che garantisce l’approccio analitico e pragmatico all’innovazione.










Una volta sviluppata l’analisi, Liquid si occupa, poi, di individuare i partner tecnologici più adatti a implementare la digitalizzazione e  l’introduzione e lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale all’interno dei sistemi aziendali, coordinando l’attività. Non solo. Attraverso la collaborazione con società di Finanza Agevolata, ci occupiamo anche di costruire il progetto in modo da cogliere tutte le opportunità di accesso ai finanziamenti o ai crediti di imposta.

Il metodo ROIvolution 4.0®, sviluppato da Liquid, rappresenta un approccio flessibile ed efficiente alla gestione dell’Innovazione e permette di governare sia l’attività di marketing e comunicazione verso l’esterno (Lead Generation), sia la revisione dei processi interni dell’azienda (Service Design), sia l’innovazione di prodotto, processo e servizio (Growth Hacking) per generare impatti visibili e misurabili sul fatturato e sulla riduzione dei costi. Il tutto all’interno del quadro di agevolazioni Impresa 4.0.


STAY TUNED!!! per le prossime puntate

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