MindIT – spin-out dell’Università di Bologna – è una pluripremiata azienda specializzata in algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale, le cui soluzioni sono incluse nell’offerta Trade Optimisation dedicata al Revenue Management di Kantar dal 2018. Il team entrerà a far parte del business dedicato al Software-as-a-Service (SaaS) Trade Optimisation di Kantar per continuare a sviluppare la propria piattaforma integrata e completa di Revenue Growth Management (RGM).

Le aziende CPG/FMCG utilizzano gli strumenti di Revenue Growth Management per prendere decisioni di pianificazione più veloci e brillanti al fine di ottimizzare la loro spesa commerciale e massimizzare il valore. La soluzione di Trade Optimisation dedicata al Revenue Management è una delle tre principali piattaforme di Revenue Growth Management a livello globale, e gestisce miliardi di dollari di investimenti commerciali dei clienti. Per i brand CPG/FMCG, la spesa commerciale rappresenta generalmente il 25% delle entrate annuali, il che la rende la seconda maggiore voce di spesa dopo il costo dei beni venduti. MindIT offre eccellenti capacità di analisi che, unitamente all’offerta esistente di Trade Optimisation, colma il divario tra insight ed esecuzione, offrendo ai clienti ciò che serve per giungere ad una gestione ottimale delle entrate. L’acquisizione del premiato motore d’intelligenza artificiale di MindIT così come della sua user experience posiziona Kantar come leader di mercato nell’offerta di soluzioni complete di Revenue Growth Management.

Cedric Guyot, Direttore Generale di Trade Optimisation di Kantar ha affermato: “Sappiamo che la Revenue Growth Management è una priorità assoluta per le aziende CPG/FMCG; tante delle quali stanno attraversando questo tortuoso percorso proprio adesso. La visione di Kantar per una piattaforma di Revenue Growth Management completa e leader nel mondo viene dalla collaborazione con i nostri clienti più importanti. L’integrazione delle capacità di MindIT è un fattore determinante nella realizzazione di questa visione e dà a Kantar il pieno controllo della roadmap di ricerca e sviluppo per il portafoglio di soluzioni di Trade Optimisation”.

I clienti Kantar che già utilizzano MindIT, unitamente a Trade Optimisation, riscontrano i seguenti vantaggi:

– Portfolio e strategie in-store e d’investimento vincenti

– Banche dati armonizzate, che offrono una sola fonte attendibile e garantiscono un metodo comune di lavoro per tutte le funzioni aziendali

– Insight completi e approfonditi su assortimenti, prezzi e promozioni per poter prendere decisioni informate

– Simulazione, previsione e ottimizzazione delle scelte strategiche per garantire il raggiungimento degli obiettivi aziendali.

Alessio Bonfietti, CEO di MindIT Solutions, ha aggiunto: “Fin dalla fondazione della nostra azienda nel 2017, ci siamo concentrati sull’applicazione dell’artificial intelligence ad alcune delle maggiori sfide del settore dei beni di consumo. Unendoci al team Trade Optimisation di Kantar, uno dei più grandi fornitori SaaS di Revenue Management al mondo, possiamo applicare la nostra visione su larga scala e aiutare i produttori di beni di consumo, ovunque si trovino, nel loro percorso di trasformazione.”

Le condizioni commerciali non sono state divulgate.

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Porre l’intelligenza artificiale al servizio della manutenzione di impianti e macchinari. Questo è l’obiettivo di MindIT, realtà nata dal laboratorio di intelligenza artificiale del Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Università di Bologna. La start-up, attiva dal 2017, sorge dall’esperienza di un team costituito nel 2008 che ha sviluppato competenze sugli algoritmi avanzati di Artificial Intelligence applicati all’industria. «Sempre più aziende chiedevano al team di intelligenza artificiale di cui facevo parte progetti e interventi per risolvere i loro problemi. L’evoluzione naturale è stata quindi la creazione di uno spin-off» – spiega Alessio Bonfietti, CEO e co-founder di MindIT.

I soci fondatori di MindIT sono ingegneri dell’Università di Bologna. Alessio Bonfietti, Federico Caselli e Raffaele Iannello sono i soci operativi di MindIT a cui si aggiungono Michele Lombardi, ricercatore, e Michela Milano, docente universitaria, soci tuttora attivi nell’ateneo bolognese. A questo gruppo, costituito oggi da 15 specialisti, si è poi unito Alessandro Bosi, presidente e socio investitore.

«Siamo una Srl indipendente, accreditata dall’Università di Bologna» – dichiara Bonfietti. «Siamo una start up innovativa che porta all’industria l’intelligenza artificiale, la ricerca e l’innovazione sviluppate in università. I mercati a cui ci rivolgiamo sono l’industria meccanica, l’area del packaging e gli impianti delle utility».

PREVENZIONE E MANUTENZIONE

Synapse, la soluzione sviluppata da MindIT, si articola in due moduli. Il primo, Synapse prediction engine, si occupa di manutenzione predittiva, aiutando le imprese a prevedere le probabilità di rottura di pezzi, a prevenire i guasti e a realizzare sistemi di supporto agli operatori. Il secondo, Synapse intelligent scheduler, è dedicato alla manutenzione prescrittiva per pianificare gli interventi.

«L’intelligenza artificiale – dice Bonfietti – consente di prevedere il comportamento di impianti e macchinari. Non è possibile creare un prodotto plug & play installabile ovunque, dal momento che il comportamento degli impianti e delle macchine è diverso e una stessa macchina, attiva in contesti diversi, è condizionata da fattori esogeni, che ne modificano il comportamento. Pertanto, abbiamo sviluppato Synapse come fosse un semi-lavorato, facile e veloce da customizzare».

«Gli algoritmi di intelligenza artificiale necessitano di dati per lavorare, ma spesso questi dati non sono di qualità o sono insufficienti» – prosegue Bonfietti. «Con Synapse si può capire con quali dati lavorare e se installare altri sensori. E’ possibile creare sistemi di detection delle anomalie, che studiano il comportamento dell’impianto e segnalano i problemi in atto. I modelli più complessi sono in grado di prevedere un evento specifico, il tempo di vita utile di un componente o un fermo macchina. Gli algoritmi di intelligenza artificiale supportano anche operatori, non sempre dotati di competenze adeguate per gestire macchine complesse».

Ai suoi clienti MindIT propone, in prima battuta, la possibilità di realizzare uno studio di fattibilità prima di passare al progetto vero e proprio: si definisce il perimetro di installazione e si verifica se i requisiti in termini di dati e qualità delle informazioni sono adeguati. Il secondo passo è costituito da un progetto pilota che ha come focus una parte circoscritta di impianto o di macchina. L’ultimo passo è, infine, l’installazione del sistema su tutto l’impianto o sull’area desiderata.

«Tra i punti di forza delle soluzioni Synapse rientrano i costi contenuti rispetto ai competitor e la qualità degli algoritmi di intelligenza artificiale per ottenere migliori performance» – conclude Bonfietti. «Abbiamo ridotto il tempo di ripartenza della macchina del 60%, migliorato l’efficienza produttiva del 9% e limitato il tempo di fermo di un impianto del 70%».

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