Progetti 2019

Retail Analytics per A2A Energia

CHALLENGE

All’interno del perimetro di innovazione CUSTOMER ENGAGEMENT, A2A Energia ha l'obiettivo di studiare come le comunicazioni di marketing influiscano sui clienti che entrano negli store di A2A Energia e quindi l'efficacia e la soddisfazione prodotta dall'assistenza fornita e la capacità di conversione per chiudere nuovi contratti.

DESCRIZIONE PROGETTO

La startup Grottini Lab installerà in due store di A2A Energia la sua tecnologia, con l'obiettivo di raccogliere, nel rispetto del GDPR, dati e informazioni sul comportamento dei clienti all'interno del negozio, valutandone la soddisfazione in uscita. I dati, elaborati con il supporto degli algoritmi di Artificial Intelligence e Machine Learning di Grottini Lab e confrontati con una campagna di marketing appositamente costruita sui due negozi coinvolti e visualizzabili attraverso una dashboard fornita Grottini, permetteranno ad A2A Energia non solo di migliorare l'esperienza negli store, ma anche di conoscere meglio i propri clienti e di studiare offerte e soluzioni più adatte a loro, ottimizzando la propria strategia di marketing.

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ALVIS - AI for Lean Virtual Information Service

CHALLENGE

All’interno del perimetro di innovazione CUSTOMER ENGAGEMENT, ACEA vuole integrare una soluzione innovativa nell’attuale processo di ingaggio di nuovi clienti. L’obiettivo è quello di sviluppare uno strumento in grado di profilare l’utente e capace di interagire con quest’ultimo migliorando l’user experience.

DESCRIZIONE PROGETTO

Il progetto “ALVIS” prevede lo sviluppo di un assistente virtuale interattivo, installato all’interno di un totem, che favorisca un'alternativa di customer engagement, capace di profilare il cliente tramite l'analisi di diversi parametri e proporre un’offerta aziendale o un servizio loyalty dedicato.

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Support Assistant Matebot

CHALLENGE

All’interno del perimetro di innovazione INDUSTRY 4.0, Alstom cerca soluzioni innovative in ambito AI per efficientare la gestione di procedure manutentive di deposito e migliorare il sistema informativo aziendale.

DESCRIZIONE PROGETTO

Lo Use Case del progetto consiste nella realizzazione, di SAM (Support Assistant MateBot), un assistente virtuale in grado di supportare i tecnici di deposito e di Control Room Alstom nella gestione delle attività manutentive e della relativa componentistica, in più velocizza l’iter di raccolta e analisi delle informazioni provenienti dalla sensoristica di bordo. In collaborazione con la startup Keethings il software realizzato potrà essere utilizzato come prima interfaccia tra gli operatori e la Control Room. Il personale addetto alla manutenzione potrà accedere facilmente ed in autonomia a informazioni inerenti componentistica e sensoristica mentre la Control Room potrà sfruttare le analitiche per efficientare le attività di supporto.

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#ShareYourTalent social space 4 your learning

TAGS

#SOCIALROOM #APPRENDIMENTOCONTINUO #DIGITALHR

DESCRIZIONE PROGETTO

Costruire un’esperienza unica in termini di formazione, sviluppo e di miglioramento della performance individuale, dove le persone sono le vere protagoniste del proprio percorso di aggiornamento quotidiano e professionale attraverso un questionario personalizzato e uno spazio di Social room dove fruire collaborativamente di contenuti formativi.

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Missione energia

CHALLENGE

All’interno del perimetro CUSTOMER ENGAGEMENT, Eni gas e luce si era posta l’obiettivo di testare la reattività dei clienti sui canali digitali a fronte di azioni di gamification e aumentare così l’ingaggio e dunque la fidelizzazione del cliente.

DESCRIZIONE PROGETTO

A seguito del matchmaking tra Roialty e Eni gas e luce, le due realtà hanno lavorato al fine di giungere alla creazione di una piattaforma digitale customizzita in linea con quanto richiesto da Eni gas e luce con l’obiettivo di implementare una strategia di gamification basata sullo svolgimento di missioni e l’ottenimento di codici Instant Win che rendono possibile la vincita di premi personalizzati aumentando l’ingaggio e la fidelizzazione.

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Blockchain 4 UTM

CHALLENGE

I veicoli a pilotaggio remoto, comunemente noti come droni o Unmanned Aerial Vehicles, stanno popolando sempre di più i nostri cieli, intensificando il traffico aereo urbano. Leonardo, all'interno del programma Open Italy, ha manifestato la necessità di sviluppare un sistema alternativo a quello vigente, che gestisca in modo più certo, sicuro e tracciabile l'integrazione degli UAV nello spazio aereo civile a bassa quota.

DESCRIZIONE PROGETTO

Grazie all'applicazione della tecnologia Blockchain al contesto dell'Unmanned Traffic Management, Leonardo e UniquID hanno sviluppato sulla piattaforma creata dal consorzio D-Flight un prototipo che consente di identificare e gestire in modo sicuro e tracciabile le operazioni tra pilota, drone e piattaforma D-Flight. L’applicazione della Blockchain al contesto dell’Unmanned Traffic Managament, conferisce infatti al sistema le caratteristiche tipiche di questa tecnologia e cioè distribuzione, immutabilità e sicurezza.

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HelpMulte

TAGS

#CustomerService #LegalConsultancy #ArtificialIntelligence

DESCRIZIONE PROGETTO

Analisi di fattibilità dell’integrazione del servizio di Assistenza Multe & Consulenza Legale di TiAssisto24 nell’ecosistema dei servizi dell’app mobile Telepass Pay analizzando le possibilità future generate dalla partnership, per migliorare ogni giorno l’esperienza in mobilità dei clienti Telepass.

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SecurityC.A.M.

TAGS

#AssetManagement #SecurityCAM #DataCertification

DESCRIZIONE PROGETTO

Migliorare ancora di più l’efficacia delle operazioni nelle stazioni elettriche di tutta Italia sfruttando un servizio brevettato di certificazione in grado di validare con valore legale “il prima e dopo” delle attività di manutenzione, e documentare sia le condizioni dell’asset che l’esecuzione dei lavori.

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CAir

CHALLENGE

All’interno del perimetro CUSTOMER ENGAGEMENT, nell’ottica di realizzare una “Connected Home”, Cattolica Assicurazioni era alla ricerca di una soluzione che accrescesse i servizi offerti al cliente, affiancando alla normale attività di protezione assicurativa una proposta tecnologica ad alto valore aggiunto.

DESCRIZIONE PROGETTO

La collaborazione con la startup UpSens è finalizzata alla realizzazione di una nuova soluzione specifica che, attraverso sensori indoor e outdoor, sia in grado di analizzare la qualità dell’aria, riconoscere e segnalare le situazioni di inquinamento ambientale, contribuendo al miglioramento della salute e del benessere delle persone.

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MainTrain

CHALLENGE

All’interno del perimetro di innovazione ‘’Predictive in Operation’’, Trenord si è posta come obiettivo il miglioramento della programmazione delle attività manutentive, con lo scopo di diminuire i guasti ai motori dei treni e i tempi dei fermo treno.

DESCRIZIONE PROGETTO

Per soddisfare l’esigenza di Trenord di migliorare la programmazione delle attività manutentive, Veil Energy ha messo a disposizione un tool gestionale di predictive maintenance “E-BOOST” che è in grado di garantire un’attività in real time di monitoraggio dello stato di salute dei motori dei treni. Questo sistema opera attraverso un algoritmo di intelligenza artificiale che, grazie ai dati rilevati dai motori dei treni, permette di segnalare con anticipo eventuali anomalie o mal funzionamenti.

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L.E.A.P. (Load Estimation Application with Probabilistic inference)

CHALLENGE

All’interno del perimetro di innovazione PREDICTIVE IN OPERATION, Eni gas e luce si era posta l’obiettivo di ridurre l’onere di sbilanciamento derivante dagli scostamenti tra la quantità di energia prevista e quella effettivamente richiesta sul mercato il giorno seguente e dipendente da variabili più o meno controllabili come quella meteorologica, del tipo di giorno e del fattore umano.

DESCRIZIONE PROGETTO

Il progetto consiste nel testing della metodologia di Milano Multiphysics sulla totalità della base clienti residenziale e su un campione della base clienti non residenziale di Eni gas e luce con l’obiettivo di giungere a una previsione energetica di Milano Multiphysics su tutto il 2018, da porre a confronto con il consuntivo energetico del 2018 e poter così validare l’offerta sulla base di KPI fisici di scostamenti in Kilowatt/ora.

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S.I.M.BA.S. (Smart Innovative Model Based System)

CHALLENGE

All’interno del perimetro di innovazione INDUSTRY 4.0, RFI ricerca soluzioni innovative in ambito IoT per ottimizzare l’efficienza della gestione di procedure manutentive di rotabili e rendere smart l’intero processo.

DESCRIZIONE PROGETTO

Lo Use Case del progetto consiste nella digitalizzazione delle procedure interne e dei servizi offerti ai manutentori ed ai responsabili delle Officine RFI. Grazie alla tecnologia SYENMAINT® si rende possibile monitorare lo stato del treno Real Time definendo le condizioni di scostamento ed inviando alert in tempo reale su eventuali anomalie del rotabile fra i vari attori dell’iter manutentivo in maniera integrata.  

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ENERGY EFFICIENCY 4.0 & SMART BUILDING

CHALLENGE

Nell’ambito dell’Energy Management System, ANAS era alla ricerca di modalità innovative di utilizzo della tecnologia esistente per nuove applicazioni.

DESCRIZIONE PROGETTO

La sperimentazione consiste nella realizzazione di un sistema completo hardware-software di gestione energia che, attraverso il monitoraggio dei consumi e il funzionamento degli impianti, consenta di elaborare dati, creare KPI avvalendosi di una piattaforma in grado di creare dei modelli di funzionamento ed identificare eventuali anomalie.    In tal modo è possibile misurare le performance e realizzare una manutenzione di tipo predittivo, che permetta di indirizzare efficacemente le risorse e di efficientare il consumo energetico degli impianti.   La soluzione è stata testata sia nelle gallerie che nei building ANAS.

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D.E.oS. - Digital Eyes On Site

CHALLENGE

Italferr all'interno del perimetro Industry 4.0, ha espresso la necessità di sviluppare un sistema volto a semplificare, automatizzare e organizzare i processi di acquisizione ed elaborazione dati a supporto delle attività di progettazione e direzione lavori.

DESCRIZIONE PROGETTO

D.E.oS. è un sistema innovativo ideato da Italferr e co-progettato in collaborazione con Sirti e le startup Difly, Studiomapp e Tolemaica, con il coordinamento di Ferrovie dello Stato Italiane, che attraverso l'uso integrato di tecnologie innovative quali Object Detection, Artificial Intelligence, Machine Learning e Process Orchestration, consente di efficientare i processi di raccolta, elaborazione e certificazione dati e immagini da diverse fonti riconoscendo target di interesse e supportando da remoto le attività on-site: - Riconoscimento di manufatti, rifiuti abbandonati, vegetazione per la definizione dello stato di fatto delle aree; - Riconoscimento mezzi di cantiere, aree di lavoro e parti d’opera.

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Urban Intelligence

CHALLENGE

All’interno del perimetro di innovazione PREDICTIVE IN-OPERATION, ACEA vuole sperimentare nuove tecnologie di ispezione aerea per acquisire informazioni fotografiche sugli impianti a vista (reti elettriche, pipelines ecc.). Tali informazioni, inviate a sistemi evoluti di elaborazione immagini, a loro volta andrebbero a popolare sistemi Big Data per fornire elementi necessari ai driver di rischio o più semplicemente a mappare gli elementi di impianto con tendenza alla criticità (ad esempio individuando indici di ricrescita vegetale al fine di limitare le interferenze dei vegetali sugli impianti).

DESCRIZIONE PROGETTO

Il progetto pilota “Urban Intelligence” è stato ideato per sperimentare l’utilizzo della tecnologia satellitare ed algoritmi di intelligenza artificiale, su immagini diurne e notturne, con l’obiettivo di raccogliere e visualizzare informazioni ad oggi non fruibili in azienda (qualità dell’illuminazione, vegetazione come possibile elemento di disturbo) riducendo gli interventi sul campo e migliorando l’efficienza dei processi operativi e i tempi di risoluzione dei guasti, nell’ottica di una smart city sempre più intelligente e vicina ai cittadini.

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Man Down Warning System

CHALLENGE

L’attenzione alla cultura e alla consapevolezza su tematiche quali la salute e la sicurezza di tutto il personale dipendente, sono da sempre al centro dell’attenzione di SNAM. Una delle challenge proposte per il 2019, puntava alla ricerca di soluzioni innovative per migliorare ulteriormente la percezione di sicurezza dei propri addetti “on field”.

DESCRIZIONE PROGETTO

La soluzione offerta da aGesic, mira alla customizzazione di un’applicazione, da installare sugli smartphone degli addetti SNAM e che permetta di segnalare in maniera tempestiva emergenze occorse a persone che lavorano isolate e/o in aree remote.

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CHATRAIL

CHALLENGE

All’interno del perimetro di innovazione “Customer engagement”, Trenord si è posta come obiettivo il miglioramento della user experience e del canale di comunicazione con il cliente finale attraverso il potenziamento del call center, offrendo un servizio disponibile h24 che possa soddisfare in real time le richieste dei clienti.

DESCRIZIONE PROGETTO

Per soddisfare l’esigenza di Trenord di migliorare la user experience e potenziare le attività di call center, PIGRO ha messo a disposizione un assistente virtuale che è in grado di rispondere con un linguaggio naturale alle domande poste dagli utenti, grazie ad un algoritmo di intelligenza artificiale che processa tutta la documentazione aziendale e riesce ad estrarre istantaneamente la risposta più corretta.

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ContAct

CHALLENGE

All’interno del perimetro di innovazione SERVICE MANAGEMENT Sky punta a migliorare la qualità del servizio clienti tramite la creazione di un assistente virtuale per facilitare la risoluzione di problemi (ticket) che ricevono gli operatori di secondo livello del Team di “Service Management Center” dal Customer Care.

DESCRIZIONE PROGETTO

Il progetto “ContAct” nasce con l’intento di mettere a disposizione degli operatori tecnici di Sky gli assistenti virtuali sviluppati da Pigro che, grazie all'intelligenza artificiale proprietaria di tipo statistico, sono in grado di gestire documentazione dinamica di grandi dimensioni e auto-apprendere. Durante la fase di testing l’assistente virtuale ha risposto correttamente alle domande degli operatori fornendo assistenza e supporto al team e rendendo possibile l’ottimizzazione del tempo di risoluzione e chiusura ticketing. Sky tenendo conto dei risultati positivi ritiene che la soluzione di Pigro, creata per i loro operatori tecnici, potrebbe risultare efficace sia ai fini della soddisfazione dei clienti che dei propri dipendenti.

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AI Satellite Pipe Vision

CHALLENGE

All’interno del perimetro di innovazione PREDICTIVE IN-OPERATION, Snam è alla ricerca di soluzioni innovative per la manutenzione predittiva di asset primari e secondari (in particolar per la propria rete di tubature), nonché per l’ottimizzazione delle operazioni in campo. L’obiettivo è trovare una sistema complementare o alternativo al classico patrolling aereo che sia in grado di ridurre i tempi di monitoraggio e migliorare la sicurezza degli operatori.

DESCRIZIONE PROGETTO

Al fine di efficientare i sistemi di manutenzione predittiva di SNAM, Studiomapp ha applicato algoritmi di machine learning e AI ad immagini satellitari con l’obiettivo di identificare e classificare interferenze lungo la rete di tubature della corporate. Il progetto pilota ha avuto l’obiettivo di testare tecnicamente la soluzione innovativa sui centri operativi di Terracina e Civitanova Marche del gruppo Snam.

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Smart Recruiting

CHALLENGE

All’interno del perimetro di innovazione HR Analytics, SNAM aveva la necessità di rendere più efficiente ed efficace il processo di recruiting, di migliorare la candidate experience e di automatizzare alcune attività ripetitive di screening.

DESCRIZIONE PROGETTO

La sperimentazione, grazie alla tecnologia sviluppata da Myco, è in grado di facilitare il processo di selezione attraverso un’analisi delle hard e delle soft skills dei candidati. La fase di tuning ha portato alla validazione e alla compatibilità della piattaforma Myco al modello di competenze della corporate raggiungendo livelli di accuratezza fino al 90 %. La soluzione sviluppata consente di ottenere una riduzione dei tempi di selezione e permettere ai recruiter di valutare un bacino più ampio di candidati.

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