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AIData Analytics

Le personalizzazioni diventano dati

Un sistema che trasforma migliaia di richieste speciali in insight utilizzabili per standardizzare, ottimizzare e decidere con dati concreti.

20253 mesi
ClienteStorti Spa
IndustryAlimentazione Animale
Anno2025
Durata3 mesi
Cosa abbiamo fatto
  • Analisi processi aziendali
  • Estrazione dati con AI
  • Strutturazione e normalizzazione dati
  • Analisi trend e pattern
  • Report statistici per decision making
Il progetto

Per Storti, leader nella produzione di macchine per l'alimentazione animale, abbiamo costruito una piattaforma che digitalizza e analizza le ADF (personalizzazioni prodotto). Da documenti cartacei e file sparsi a un database centralizzato con report statistici pronti per la business intelligence.

La sfida

Customizzazioni invisibili al business

Le ADF documentavano richieste speciali dei clienti, ma restavano disperse tra carta ed Excel. Nessuna visione d'insieme, nessun dato per decidere cosa standardizzare nel gestionale Baan.

  1. ADF in formato cartaceo o digitale non strutturato, difficili da analizzare
  2. Impossibile quantificare quali personalizzazioni sono più frequenti
  3. Decisioni su standardizzazione e aggiornamento Baan basate su percezioni, non su dati
  4. Disallineamento tra configuratore commerciale e sistema gestionale non misurabile
Il nostro approccio
  1. 1

    Discovery

    Analisi dei processi e delle ADF esistenti per definire il modello dati e le regole di estrazione.

  2. 2

    Digitalizzazione

    Caricamento centralizzato e estrazione automatica delle informazioni chiave tramite modelli di linguaggio avanzati.

  3. 3

    Strutturazione

    Decomposizione in caratteristiche atomiche, normalizzazione e validazione con controlli di qualità.

  4. 4

    Analisi

    Identificazione di pattern, calcolo delle frequenze e generazione di report CSV pronti per BI.

La soluzione

Un database centralizzato che parla al business

Tutte le ADF in un unico archivio strutturato. Report che mostrano quali personalizzazioni sono più richieste, quali combinazioni ricorrono e dove intervenire per ridurre le eccezioni.

Estrazione automatica

Le informazioni vengono estratte dai documenti senza intervento manuale, con validazione per garantire coerenza.

Database centralizzato

Un unico archivio strutturato di tutte le ADF, accessibile in CSV per integrazioni future.

Analisi delle tendenze

Identificazione delle configurazioni non standard più frequenti e delle correlazioni tra caratteristiche.

Report per il decision making

File CSV con incidenze, combinazioni più richieste e dati pronti per strumenti di business intelligence.

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