Progetti 2019

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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