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Design for Serviceability

Wed, 15 Apr 2026 12:38:42 GMT

Beyond the "masochist's coffeepot": Designing service-ready hardware in the AI Era

Sara Strizzolo

10th April 2026

In today's competitive landscape, whether dealing with industrial machinery, professional equipment, or high-end consumer devices, a product's success is no longer measured solely by its spec sheet or initial purchase price (CAPEX). The competitive challenge has shifted to service and the ability to guarantee maximum uptime at the lowest possible cost. This is exactly why even highly advanced machines can become financial liabilities if they are difficult to maintain. This is where Design for Serviceability (DFS) comes into play.

What is Design for Serviceability (DFS)?

The context: Design for Excellence (DFX)

1. Product Architecture: Modularity and Standardization

Design for Serviceability (DFS), also known as maintainability, is an engineering framework that ensures a product is built to be easy to repair, diagnose, and maintain throughout its operational life cycle, focusing on minimizing downtime and maintenance costs.

Serviceability is defined by expert B.S. Dhillon as the "degree of ease with which a product can be restored to its operational state." Similarly, the SAE (Society of Automotive Engineers) defines it as a measure of how easily routine, periodic, or unscheduled repairs can be performed. In short, maintainability is all about how easy it is for a technician to "get their hands" on the machine.

While technical literature focuses heavily on operational efficiency, Serviceability also has a deeply human element. In his famous critique of poor usability (often symbolized by the "masochist's coffeepot"), Donald Norman introduced the concept of user-centered design. For Norman, "masochism" in design manifests in everyday objects or machines that require absurd efforts—like hours of disassembly just to perform a simple calibration—due to short-sighted engineering.

DFS flips this logic by treating the technician as a "user." The product must be designed to make their life easier, not harder. If a technician can solve a problem in ten minutes thanks to intuitive design, we've eliminated the "masochism" and created a truly efficient system.

Design for Serviceability (DFS) originates within the broader Design for Excellence (DFX) framework. DFX is a holistic approach aimed at optimizing a product right from its early stages (concept and design) to directly impact cost, quality, reliability, and safety. This means that during the design phase, the R&D team should account for aspects such as:

Safety and full compliance with current regulations.
High reliability for the expected operational lifespan.
Manufacturability within standard production processes.
Cost-effective components.
Minimal environmental impact.
Low testing costs during production.
Intuitive diagnostics to support maintenance operations.

The underlying idea is that most problems can be solved before a product is even manufactured. Designing for excellence means anticipating that a device must survive in the real world, factoring in the maximum number of variables.

The impact of DFS on Total Cost of Ownership (TCO) reduction

While the initial CAPEX usually grabs attention during negotiations, it is the Total Cost of Ownership (TCO) that determines the true long-term profitability of an asset. In the realm of professional and industrial machinery, operating and maintenance costs typically dominate the TCO, accounting for 60-85% of the total.

Ignoring serviceability during the design phase means passively accepting invisible costs that will drag on for years, eroding customer trust. It is estimated that 80% of a product's future cost is defined in the first 20% of its design cycle. Architectural choices dictate long-term maintenance costs far more than the quality of individual materials.

The TCO Formula: TCO = Purchase Cost + Operating Costs + Maintenance & Repair Costs + Downtime Costs + End-of-Life Costs

DFS directly attacks the three most critical elements: maintenance, repair, and downtime. Integrating targeted TCO reduction strategies via DFS can lead to a cost reduction of up to 55%, all while maintaining system reliability.

The 8 core pillars of Design for Serviceability (DFS)

In Design for Serviceability, not all components or failures require the same design effort. The first operational step is to establish service objectives, defining a hierarchy of priorities across different service procedures by balancing system architecture with the technician's physical field experience. For the design to be effective, priority must be given to solutions that mitigate frequent failures or those that could have catastrophic effects on uptime.

The FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) method is highly recommended here. As experts Dewhurst and Abbatiello suggest, FMEA must precede service objective definition: it scientifically identifies product failure modes, evaluating their effects and the probability of their causes.

In this way, DFS becomes a targeted intervention: engineering excellence is focused where risk is highest, ensuring critical interventions are the simplest and fastest to perform. To achieve this, design must follow eight fundamental pillars:

Modularity (The "Where"): Groups components based on maintenance frequency and wear risk, not just function. Boundaries must be clear: a repairable unit must be removable without partially dismantling adjacent systems. Grouping filters, batteries, and sensors into "service areas" turns complex repairs into direct replacements.

Standardization (The "What"): Limits the variety of fasteners (e.g., using screws with the same head size) and utilizes common market interfaces. This reduces spare parts inventory and specific tool needs, offering economies of scale, supplier independence, and rapid intervention.

This approach ensures:

Economic efficiency and cost reduction: Through economies of scale and spare parts inventory optimization, long-term operational costs are significantly reduced.
Independence from OEM suppliers: Greater flexibility in component sourcing, improved scalability across machine fleets, and easier availability of replacement parts.
Fast and effective maintenance interventions: Skilled technicians can handle standard spare parts quickly, eliminating waiting times caused by proprietary parts or single-source supply dependencies.
Simplified technical training: More accessible onboarding processes and streamlined knowledge sharing among maintenance personnel.

Energy management: Shield high-voltage areas and use interlock mechanisms that disconnect power when panels are opened. If impractical, enforce strict Lock-out/Tag-out (LOTO) procedures.

Residual energy discharge: Design simple ways to bleed stored energy (electrical, pneumatic, or hydraulic) before intervention.

Physical integrity: Use heat shields to prevent burns and design out sharp edges.

Accessibility (The "Reach"): A component is accessible if it can be seen, reached, and removed without disturbing unrelated systems. This requires hinged panels, quick-release latches, and layouts that don't hide failure points behind monolithic structures.

Ergonomics (The "Well-being"): Focuses on technician health and safety. Ergonomic design prevents overhead work, unstable posture, and repetitive movements. It includes shielding sharp edges, hot surfaces, and high-voltage terminals.

2. Interface

3. Safety

4. Mistake-Proofing (Poka-yoke)

Unique assembly: Design parts so they can only be mounted in one correct way. Keyed connectors, common in automotive design, are an excellent example of preventing wiring errors through geometry.

Visual guidance: Use labels, markings, or color-coding to guide disassembly and reassembly.

Intuitive design: The shape of a component should suggest its function and position, reducing reliance on the technician's memory.

5. Tooling requirements

Fastener standardization: Reduce the variety of screw and bolt heads to limit the required toolkit.

"Zero-tool" maintenance: The best DFS examples allow routine maintenance and upgrades without any tools, relying instead on quick-release levers, manual clips, or snap closures.

Movement accessibility: Account for the space needed for a tool to move (rotation, leverage) inside the machine, not just the tool's size.

6. Service manuals and technical documentation

Detail and precision: Provide comprehensive, easy-to-read repair guides and troubleshooting instructions.

"On-machine" instructions: Place quick guides on the inner walls of panels right next to the intervention area.

Visual indicators: Use colors, icons, and QR codes linking to field video instructions to transform static manuals into dynamic tools.

7. Error reporting and diagnostics

Feedback mechanisms: Integrate concrete indicators like status LEDs, test points, and specific error codes. Built-in logs should point to the probable cause, not just a generic symptom.

Service mode: Implement software that allows technicians to quickly isolate and test individual subsystems without unnecessary teardowns.

8. Predictive maintenance and monitoring

Status sensors: Integrate sensors to monitor vibrations, temperatures, or power consumption to catch early signs of degradation.

Proactive planning: Use IoT telemetry (like the Things5 ecosystem ) to schedule interventions before failure occurs, minimizing unexpected downtime.

Comparative analysis: advantages and challenges

For a company aiming for servitization , the benefits almost always outweigh the challenges, but understanding them is crucial during R&D.

Key KPIs to monitor service efficiency

Here is how serviceability-oriented design shifts the balance of primary service KPIs.

1. MTTR (Mean Time To Repair): The heart of DFS

The ultimate metric of serviceability. It measures how fast a system is restored after a failure. DFS drastically impacts all four MTTR phases:

Diagnosis: IoT telemetry and error codes locate problems without exploratory teardowns.
Repair: Modular layouts slash physical intervention time.
Assembly: Mistake-proofing (Poka-yoke) ensures fast, error-free reassembly.
Testing: "Service modes" validate the restart in minutes.

2. Availability and OEE (Overall Equipment Effectiveness)

Availability is the probability that an asset is operational when needed. It results from balancing how often it breaks down ( Reliability ) and how quickly it is repaired ( Maintainability ).

OEE (Overall Equipment Effectiveness) is the macroscopic indicator of production efficiency, calculated as:

 Availability × Performance Efficiency × Quality Rate

DFS acts directly on Availability by reducing equipment downtime. Rapid diagnosis and streamlined repair processes keep OEE close to optimal levels, minimizing production losses and Failure Costs .

3. MTBF (Mean Time Between Failures) and reliability

While MTBF relies on component quality, DFS influences it indirectly: a service-friendly design encourages strict adherence to preventative maintenance. If cleaning a filter is easy, operators will do it regularly, preserving reliability.

4. First-Time Fix Rate and repeat visits

First-Time Fix Rate: Intuitive design and standard parts push this above 85%, as technicians arrive with the right tools and immediately understand the fix.

Repeat Visits: Poka-yoke design prevents reassembly errors, virtually eliminating call-backs for the same issue.

5. Punteggio di accessibilità alla riparazione

Questo è il KPI "proattivo" per eccellenza. Viene calcolato durante la fase di progettazione e prototipazione tramite checklist standardizzate. Misura quanto sia fisicamente agevole raggiungere i componenti critici. Un punteggio elevato è il precursore diretto di un MTTR basso.

6. Cost metrics: The impact on TCO

Average cost of repair: Slashes labor hours and inventory storage costs.

SLA compliance: In B2B, optimized design allows teams to close more work orders per day and avoid contractual penalties.

7. CSAT (Customer Satisfaction Score)

Service excellence directly impacts customer perception and CSAT (Customer Satisfaction Score) . Customers who experience minimal machine downtime and clean, efficient repairs are more likely to develop long-term brand loyalty.

Summary Table: The impact of DFS on Key Performance Indicators (KPIs)

How Agentic and Generative AI boost design for serviceability

While physical architecture allows a technician to act in minutes, digital service ensures they intervene only when necessary and with the correct tools. In the Industry 4.0 and IoT era, DFS is heavily software-driven.

Integrating machines with cloud platforms like Things5 transforms an "easy to repair" product into a "self-managing" machine using the latest AI paradigms:

Generative AI for interactive manuals: Bulky PDFs are replaced by AI virtual assistants. A technician can literally "chat" with the machine. By asking, "What's the correct procedure to remove the valve module on this model?", they receive step-by-step instructions and 3D exploded views in real-time.

Agentic AI for service automation: If telemetry detects a thermal anomaly, Agentic AI doesn’t just trigger an alert. It autonomously opens a customer care ticket, checks spare part inventory, notifies the Service Manager, and suggests the best intervention window to minimize client downtime.

Real-world case studies

1. Food & beverage: McDonald's modular efficiency

In the fast-food industry, every minute of machine downtime translates directly into lost revenue . McDonald's beverage dispensing machines have become a benchmark for Design for Serviceability:

Solution: Introduction of a modular architecture where each dispensing valve can be replaced in under 5 minutes, featuring tool-less quick-access panels , standard connectors, and immediate LED diagnostics to identify blocked heads.
Result: Maintenance and cleaning time dropped from 30 to just 8 minutes .
Strategic evolution: McDonald's went further, deciding to gradually phase out self-service stations by 2032, centralizing maintenance behind the counter to improve hygiene standards and reduce staff workload. A clear example of how serviceability directly influences business mode .

2. Industrial electronics: Modularity and remote diagnostics

In the industrial automation sector, field hardware repair presents a significant logistical challenge :

Split architecture: Physically separating power supply, control, and I/O PCBs. If a voltage spike damages the power module, only that unit is replaced, preserving the high-value control logic.
IoT connectivity: Firmware with detailed error logs and OTA (Over-The-Air) updates enable many software fixes without requiring any on-site technician visit.
Result: 60% reduction in repair time through design-phase layout decisions.

3. Aerospace Engines: The power of accessibility

Two engines can share the same MTBF (Mean Time Between Failures) yet produce vastly different economic outcomes:

Engine A (without DFS): Accessing bearings requires disassembling 20 components. MTTR: 15 hours.
Engine B (with DFS): Quick-release access panel. MTTR: 4 hours.

Impact: In a sector where downtime costs €500/hour, DFS delivers savings of €11,000 per year per engine , reducing Total Cost of Ownership (TCO) by 55% .

4. Industrial packaging: Functional isolation

In packaging machinery, component wear is a constant operational reality. A DFS-compliant design focuses on functional isolation , separating wear-prone critical components from the main system to protect core machinery and streamline recovery. This is achieved through three key pillars:

Tool-less direct access: Side panels with quick-release lever closures replace traditional screws, allowing operators to access technical compartments in seconds.
Modular, pre-configured components: Frequently replaced parts are engineered as standard plug-and-play packages , reducing intervention complexity and assembly error risk.
IoT-powered inspection automation: Integrated real-time wear monitoring sensors shift maintenance from reactive to predictive , flagging the need for intervention before machine downtime occurs.

The result: end users gain full autonomy in replacing wear parts , drastically reducing dependency on external technicians and keeping downtime to an absolute minimum.

5. Industry 4.0 and CNH industrial

Companies like CNH Industrial (agricultural and earthmoving machinery) demonstrate how advanced technologies validate DFS in the design phase itself. Before producing the first physical component, technician interventions are simulated in Virtual Reality (VR) to identify spatial conflicts or insufficient hand clearance.

Post-sale technical support is further enhanced through:

Augmented Reality (AR): Technicians visualize digital overlays directly on real hardware, precise graphical instructions indicating exactly which components to disassemble or adjust, drastically reducing execution time and human error rates.
IoT diagnostics: Continuous monitoring of machine vital parameters detects potential anomalies before they escalate into full failures, enabling the transition from reactive to intelligent scheduled maintenance .
Predictive analytics: AI algorithms processing historical data forecast future service needs with high accuracy, reducing "blind visits" and significantly increasing the First-Time Fix Rate .
Digital twin: A precise virtual replica of the physical asset allows the entire repair procedure to be simulated and tested in a digital environment before the actual intervention, minimizing risk, eliminating uncertainty, and ensuring technicians arrive on-site with the right strategy and spare parts.

The profitability game is not won at delivery, but across the entire life cycle. Designing with maintainability in mind means:

Protecting Margins: Slashing the largest chunk of TCO, which can account for up to 85% of total costs.
Valuing Human Capital: Transforming technicians into high-efficiency operators supported by intuitive design, AR, and Digital Twins.
Enabling Servitization: Creating products that use IoT and AI to drive new uptime-based business models.

Design for Serviceability is the ultimate answer for those looking to combine environmental responsibility with commercial success.

At Things5 , we believe integrating service-ready hardware with intelligent diagnostics is the only viable path to excellence. Today, the question isn't if a machine will stop, but how quickly and intelligently we can get it running again and that answer must be written into the very first 20% of the project's design.

Expert talk con Szilárd Halász: Customer Success nel B2B

Tue, 14 Apr 2026 15:35:01 GMT

In questo nuovo episodio di Expert Talks , il podcast di Things5 dedicato alla tecnologia e ai prodotti intelligenti, approfondiamo l'evoluzione dell' After Sales verso il modello del Customer Success . Ospite della puntata è Szilard Halász , manager con oltre 20 anni di esperienza internazionale in giganti del settore come Electrolux Professional, Alliance e Riello . Grazie a un percorso trasversale tra produzione, qualità e sviluppo commerciale, Szilard spiega come sfruttare la trasformazione digitale per cambiare marcia nel B2B.

In questa chiacchierata discuteremo l'impatto dell' IoT e della manutenzione predittiva nella riduzione dei costi e all'ottimizzazione dell’efficienza operativa. Vedremo insieme come queste tecnologie permettano di abbattere il TCO (Total Cost of Ownership) , segnando il passaggio definitivo dalla vendita del singolo prodotto alla fornitura di servizi a valore aggiunto. Spazio anche al ruolo centrale dei sistemi CRM e del fattore umano nella gestione del cambiamento culturale, oltre all'integrazione dell' Intelligenza Artificiale per l'ottimizzazione dei dati e la personalizzazione della comunicazione.

Se state cercando dei consigli per rendere l'after sales più efficiente e redditizio grazie al digitale, le riflessioni di Szilard in questa intervista vi offriranno spunti preziosi.

Grazie, buongiorno.

Penso che ogni step della mia carriera abbia avuto un impatto sulla mia esperienza professionale. Come dicevi, ho iniziato come responsabile qualità in una piccola azienda manifatturiera di componenti per l'industria automotive, per poi diventare responsabile after sales per Riello ed Electrolux. Sono stati passi molto importanti.

Ogni organizzazione, essendo diversa dalle altre, mi ha sempre dato qualcosa in più. Oltre a rappresentare una piccola sfida, mi dava l'impulso per apprendere e abituarmi velocemente ai nuovi ambienti. Ogni posto di lavoro mi ha dato tantissimo per sviluppare quella complessità di competenze che oggi utilizzo quotidianamente.

Customer Success e servitizzazione nel B2B: gestire il cambiamento tra IoT e CRM

Sara Strizzolo

24 Aprile 2026

Infatti. Se partiamo dall'inizio, subito dopo l'università, lavorando in quella piccola azienda di componenti automotive, ho capito che la realtà è completamente diversa dalla teoria accademica. Ritengo fondamentale che chi inizia a lavorare conosca le basi dell'attività, anche partendo dai livelli più operativi. Questo permette di sviluppare un modo di ragionare che, anche inconsciamente, porta ad avere una visione più complessiva dei flussi di lavoro e delle situazioni in cui si trova in un certo momento.

Buongiorno a tutti, io mi chiamo Daniele Delle Case e questo è Expert Talks , il podcast di Things5 che parla di tecnologia e prodotti intelligenti con gli esperti del settore. Oggi con noi c'è Szilard Halász, Customer Success e Sales Manager. Szilard ha oltre 20 anni di esperienza internazionale nel settore manifatturiero, con un percorso unico che lo ha portato dalla produzione e dalla qualità fino a guidare la trasformazione digitale dell'after sales in grandi multinazionali come Electrolux Professional, Alliance e Riello. Piacere di averti qui con noi, Szilard.

Partendo dalla tua storia, tu hai iniziato con il ruolo di Quality e Plant Manager, mentre ora fai il Customer Success Manager. Hai vissuto in Ungheria, in Italia e in Germania, e nel mezzo c'è stato anche un anno sabbatico. Guardando indietro, quale di queste esperienze ha cambiato più profondamente il tuo modo di fare business e cosa ti ha portato in Italia?

Sì, anche il modo di ragionare si porta dietro tutte queste esperienze che influenzano le scelte future.

Secondo te, chi non ha avuto questa esperienza così "allargata" ma è sempre rimasto in una dimensione verticale, cosa si sta perdendo? Quanto è limitato nella capacità di prendere decisioni che abbiano obiettivi e risultati su aspetti non direttamente sotto il suo controllo?

Credo si perda la capacità di capire più velocemente certe situazioni e di avere una visione trasversale della complessità di una situazione. È proprio questo che dà un valore aggiunto a livello professionale.

Forse aiuta anche a capire prima alcuni problemi, percependo il pericolo in anticipo rispetto ad altri.

Esatto, permette di capire, anche dal punto di vista della produzione, quali potrebbero essere i limiti, i rischi o le potenzialità di una soluzione o di un prodotto per qualsiasi richiesta futura. Fornisce un grado di comprensione superiore delle complessità dei casi.

Il fatto di aver "masticato la fabbrica" è un bagaglio esperienziale raro per un manager, specialmente in ambito commerciale o di Customer Success. Come ti aiuta concretamente nel lavoro quotidiano?

Probabilmente non me ne rendo nemmeno conto nel momento in cui prendo delle decisioni. Essendo stato "nelle scarpe" delle altre persone coinvolte, riesco a capire i loro punti di vista oppure sviluppare empatia per le diverse persone. In ogni business ci sono vari interlocutori: chi utilizza il prodotto, chi lo vende e chi lo produce. Ognuno ha le proprie aspettative da quel prodotto/servizio. Se io, nel preparare un prodotto, conosco perfettamente i punti di vista di chi lo utilizzerà, saprò come farlo al meglio. Se sono una persona della qualità e ne conosco i punti deboli, so dove e come reagire, fornendo le dritte giuste al team di sviluppo per escludere criticità future o semplicemente per migliorare il prodotto.

Riguardo alla tua esperienza commerciale, sei stato responsabile dell'area EMEA per il Customer Service. Cosa significa confrontarsi ogni giorno con culture, velocità e aspettative diverse? Qual è stata la sfida più complessa che ti ha insegnato davvero cosa significa fare business internazionale?

In quel contesto intervengono stakeholder di alto livello che richiedono determinati risultati. Allo stesso tempo, devi soddisfare le esigenze del cliente finale. Trovare l'equilibrio non è facile, perché non devi pensare solo ai risultati a breve termine, ma a quelli di medio-lungo termine.

Il modo in cui risolvi un problema oggi può darti dei vantaggi nel lungo termine. Sono la velocità, l'impatto sul budget del cliente, la gestione di un difetto qualitativo che costruiscono la relazione con il tuo cliente. E tutto il business si basa su una relazione onesta tra fornitore e cliente.

Ritieni che le differenze nazionali e culturali abbiano un'influenza in questo?

Ci sono, ma il "core" del business è sempre lo stesso: trasparenza e fiducia tra produttore e consumatore. Indipendentemente dal fatto che tu sia in Ungheria, Italia o Norvegia. Esistono dei pregiudizi culturali - c'è chi è più cauto e chi più aperto - ma una volta risolto un problema, ottieni un vantaggio per il business. Se non lo risolvi bene, sia il cliente norvegese che quello italiano resteranno con l'amaro in bocca.

Quindi è sempre un tema di conquista della fiducia. Cambiano i metodi, ma l'obiettivo resta quello. Probabilmente anche all’interno dell’azienda ci sono le stesse dinamiche.

Cambia il modo in cui reagiscono i clienti. Nel Sud Europa la reazione è più espressiva, a voce alta. Uno scandinavo, invece, potrebbe manifestare un problema serio solo con un leggero sollevamento di un sopracciglio. Devi saper capire le persone.

Quando sei arrivato in Italia, come veniva percepito il Customer Care dal management? Cosa ti ha fatto capire che poteva diventare un centro di profitto e valore, anziché un semplice centro di costo?

L'ho imparato proprio in Italia. Prima, lavorando come supporto tecnico e Technical Manager, guidavo il team che risolveva i problemi. Eravamo sempre visti come centro di costo necessario da mettere a budget.

In Italia ho incontrato manager e mentori molto bravi che mi hanno insegnato che, oltre a dare un buon servizio, si può fare un ottimo business. La vendita dei ricambi, che seguivo direttamente, era solo una piccola parte del business profitable dell'After Sales. Lì ho capito il vero potenziale economico per l'azienda.

Qual è, secondo te, il modello di business migliore per l'After Sales? Vendere ricambi on-demand o vendere servizi collegati ai ricambi o alla gestione del supporto?

Vendere servizi di qualità a un prezzo ragionevole. Possiamo dare un servizio straordinario: ad esempio immaginiamo una macchina in una cucina o in una lavanderia che lavora 12 ore al giorno, il fatto che funzioni dà soddisfazione. Se si rompe e il tecnico interviene subito, dà comunque soddisfazione. Ma se il tecnico deve tornare ogni settimana, diventa un peso. Il segreto è fornire un prodotto di qualità, ma anche un servizio che garantisca stabilità e tranquillità all’utilizzatore di quel business. Se togli al cliente il pensiero dell'apparecchiatura, permettendogli di concentrarsi solo sul suo business, gli togli un carico dalle spalle. Se arrivi a questo livello di comprensione, hai vinto l'80% delle commesse future.

Questo messaggio si trasmette commercialmente o attraverso i fatti?

Attraverso i fatti. Puoi spendere un patrimonio in marketing, ma la "delivery" è ciò che conta. Se l'utente è soddisfatto, il passaparola ha un valore incomparabile rispetto a qualsiasi pubblicità.

Questo è un tema ricorrente delle nostre interviste, la qualità del servizio che poi diventa la leva commerciale più forte, soprattutto per il passaparola. Le persone si fidano di te e di raccomandarti portandoti ulteriore business. Se vogliamo è un meccanismo lento, ma molto forte e solido.

Infatti quando metti giù le basi, costruisci piano piano, ha una valenza incomparabile con altri metodi per farti valere sul mercato. Questo è il valore più forte, dimostrare che ne vale la pena lavorare nel mercato.

Nel vostro modello vendevate i ricambi direttamente o avevate dei partner?

Lavoravamo tramite partner. C’erano dei fornitori di servizi che facevano manutenzione, riparavano le apparecchiature. Per una struttura mondiale, mantenere tecnici dipendenti ovunque sarebbe stato molto difficile. È molto più agile lavorare con partner ben preparati e condizioni commerciali convenienti sia per il costruttore, che per i rivenditori e il cliente finale. Il nostro pilastro era dare supporto al partner affinché potesse garantire il suo servizio un suo valore aggiunto all’utente finale (utilizzatore delle apparecchiature) e sviluppare un modello di business, logistica che nella sua complessità è veloce e raggiungibile in 24h (dal punto di vista della documentazione, ricambi).

C’è un tema di valutazione del servizio offerto dai partner. è uno scambio di fiducia verso i partner e il mercato. Come misuravate la qualità del servizio offerto da questi partner?

Principalmente confrontando la quantità di ricambi acquistati rispetto al parco macchine installato e monitorando gli interventi in garanzia. Cercavamo di capire se un problema fosse dovuto al prodotto o a un tecnico che doveva tornare tre volte prima di trovare la soluzione. Con l'avvento delle tecnologie connesse (IoT), abbiamo iniziato a monitorare questi KPI in modo molto più profondo. Nel caso in cui vedevamo che alcuni centri di assistenza e tecnici non raggiungevano quei KPI, ci mettevamo in contatto intervenendo con formazione o documentazione dove vedevamo criticità.

A quel punto c’è un tema di IoT, avendo le macchine connesse posso sapere cosa sta succedendo sul campo e di conseguenza sapere se qualcuno ha bisogno di un supporto per fare meglio il proprio lavoro. Riguardo ai ricambi, c'era il problema della concorrenza dei ricambi generici rispetto agli originali?

Sempre. Le aziende dove lavoravo producevano macchinari e acquistavano i componenti standard di mercato, altri venivano prodotti specificatamente. Era sempre un problema quanto vendere, come vendere, a chi vendere. Ad esempio, i cuscinetti erano un ricambio standard. I nostri fornitori vendevano lo stesso componente anche sul libero mercato. Nel caso in cui riuscivamo a stare vicini al prezzo di mercato, magari con un sovrapprezzo del 10-15%, i partner compravano da noi perché sapevano che dietro il ricambio c'era una struttura che forniva documentazione, training e sviluppo, senza cui il tecnico non sarebbe stato capace di risolvere i problemi. Se invece il prezzo era il doppio rispetto al mercato, giustamente perdevamo competitività. Il feedback costante dei partner era essenziale per calibrare la nostra strategia commerciale, a livello di prezzi e sul comportamento dei rivenditori generalisti. Si torna sempre al legame di fiducia tra costruttore e partner.

È molto interessante vedere come ha incidenza sul controllo del mercato questa cosa, permette di non essere fuori scala. Invece dal punto di vista tecnologico, come ha inciso la tecnologia sulla pianificazione sugli acquisti, sulla produzione e rivendita dei ricambi, magari tramite la manutenzione predittiva? è qualcosa che avete approfondito, che tu credi abbia valore per questo tipo di attività?

Si, quando ho iniziato avevamo pochi tool digitali. Ci basavamo sullo storico dei consumi di quali componenti venivano utilizzati e quando, notando picchi stagionali (ad esempio prima dell'estate, dell'inverno oppure tra le stagioni). In pratica ogni anno avevamo due picchi di vendite in tutto il mondo, gli stessi trend sfasati tra Nord Europa e Sud Europa. Sia l'acquisto che la preparazione devono essere previsti per affrontare queste richieste, ma si basano principalmente sullo storico del consumo dei ricambi. Sviluppando l'IoT, i contratti di manutenzione e servizi connessi che vendevamo ai clienti, ha portato a creare dei kit di manutenzione in base al parco installato, alle ore di lavoro o ai cicli fatti, si sapeva quali componenti devono essere cambiati o mantenuti. Si è arrivati ad un modello di vendita predittiva, non sempre reattiva. Questa trasformazione l’ho vissuta nel 2007 quando sono arrivato in Italia. Ad esempio se devo cambiare un ventilatore, devo cambiare la guarnizione, ma spesso non si tratta solo di un problema di guarnizione, quindi mettevamo tutto insieme per evitare che il tecnico dovesse tornare dopo due mesi.

Già nel 2007 si lavorava su dei kit, ma mano a mano che si sviluppavano le funzionalità IoT, avendo i dati dal campo dal cliente, sapevamo quale componente si aspettava che fosse sostituita in base all’usura e al funzionamento delle macchine. Oggi lavoriamo con il monitoraggio online dell’apparecchiatura: sappiamo esattamente lo stato di usura in base al rumore emesso dalla macchina. Esistono persino algoritmi che tramite microfoni sentono il rumore di un componente diverso dal normale, segnalando la necessità di una sostituzione.

Passiamo alla tua seconda vita lavorativa, legata allo sviluppo commerciale del CRM e tecnologica. Hai gestito il rollout mondiale del CRM in Electrolux Professional. Qual è stata la sfida più grande nel creare un processo che funzionasse allo stesso modo sia a Tokyo che a Pordenone?

Infatti è stata una sfida già all’inizio per capire come partire con l’implementazione del CRM. Ci sono due modelli per implementare un CRM: si forma un team, si mappano tutti i processi e poi si parte, ma si rischia di essere inefficienti, oppure si definiscono i processi principali e gli obiettivi e si parte subito. Noi abbiamo scelto la seconda via: siamo partiti con il Sales e a mano a mano abbiamo esteso l’uso del CRM agli altri processi.

È stata una scelta corretta perché i processi di vendita sono simili in tutto il mondo. Abbiamo iniziato dai mercati più digitalizzati (Scandinavia e area DACH), per poi scendere verso il Sud Europa e il resto del mondo. È stato interessante vedere come ogni regione recepisse lo strumento. Erano coinvolte anche le persone operative: il team sales, marketing, post vendita. Ognuno aveva i suoi obiettivi e feedback. Abbiamo sempre imparato da tutti gli altri: siamo partiti dalla Scandinavia dove l’implementazione è stata lean, poi siamo passati alla Germania aggiungendo un grado di complessità, poi Italia e gli altri mercati. Alla fine ci siamo resi conto che il 90% dei processi era uguale, cambiava solo la lingua.

Quando sono nati i primi CRM, 15 anni fa circa, ricordo che la rete vendita si sentiva controllata, sentiva di aver perso la propria indipendenza. Come hai gestito questo aspetto umano? È più una questione di empatia, di gestione delle persone.

Nel Sud Europa questa resistenza era intensa. Cambiare il mindset non è stato facile. In alcuni casi abbiamo dovuto applicare delle regole stringenti, legate ad esempio ai bonus, per garantire l'utilizzo corretto del sistema. Era fondamentale avere dati corretti e coerenti: un campo doveva essere usato allo stesso modo in tutto il mondo, altrimenti l'analisi sballava. A livello umano abbiamo dovuto lavorare maggiormente in Sud Europa, Turchia, meno in Nord Europa e America, poi però dipende dalle persone. È stato un lavoro culturale e personale. Abbiamo ovviamente incontrato tanti modelli: negli USA, Giappone, in Cina. Abbiamo poi sentito la necessità di fare un fine tuning con tutti i paesi, ma l’avvento del Covid ci ha costretti a svolgere questa attività online, con minore efficienza. In questo caso abbiamo visto la differenza e l’importanza del rapporto umano diretto.

Rispetto al tema della continuità e vicinanza delle persone, come vedi l'introduzione dell'intelligenza artificiale in questi ambiti, considerando l'importanza del contatto umano?

L'AI è molto più veloce. Se la base è buona, può dare un enorme aiuto, ma non può sostituire la parte umana. Ci sono delle fasi del processo di business dove il fattore umano è fondamentale e non sostituibile dall’AI. Un grande aiuto dell'AI sarà nella pulizia dei dati storici (evitare duplicati o errori di inserimento), ma la decisione iniziale su come segmentare un cliente o impostare una strategia richiede ancora l'input umano.

C’è anche il tema di strutturare il dato qualitativo in un dato quantitativo. Anche questo è un processo che l’AI sa gestire molto bene.

Ricordo che usavamo anche noi dei tool per individuare i dati errati. Il 70% del database veniva pulito abbastanza, ma la creazione dei dati errati deve essere minimizzata.

Si tratta di un tema di processo. Le persone devono uniformarsi a seguire un processo strutturato per avere un dato abbastanza pulito. Secondo me, in tutte le attività aziendali, un buon processo permette di lavorare meglio. E quali sono stati i processi più difficili da integrare nel CRM?

Più che settori, parlerei di persone e regioni. Le difficoltà maggiori arrivavano dalle integrazioni tecniche tra il CRM e altri sistemi preesistenti che erano concepiti in modo diverso.

Che tipo di insight riuscivate a estrarre dai dati del CRM?

Capivamo il tipo di cliente, quando si attivava, cosa deve comprare oppure come si comporta una certa tipologia di cliente: cosa compra una piccola lavanderia rispetto ad una grande oppure una cucina rispetto ad una mensa. Soprattutto abbiamo capito le abitudini del mercato così da anticipare le necessità e creare delle attività per supportare le vendite utilizzando questi trend. Se so che tra due mesi ci sarà una certa richiesta, mi preparo in anticipo. Se vent’anni fa i venditori vendevano quello che avevano in magazzino; con il CRM abbiamo iniziato a produrre quello che il mercato chiedeva realmente. Questo è stato uno dei dati più di valore.

Tornando al discorso della customer satisfaction e del customer success, spesso nel manifatturiero si parla di customer satisfaction ma ti definisci un Customer Success Manager. Cosa cambia concretamente nel B2B rispetto a questa nomenclatura e ruolo?

L'azienda per cui lavoro attualmente produce dosatori per lavanderie, quindi è un modello B2B2B. Se un produttore di detergente vuole essere efficiente e avere successo sul mercato, lavora con i prodotti migliori. Ci sono dei prodotti detergenti molto performanti, ci sono invece altri prodotti per cui sono necessari i dosatori. Se noi diamo loro un prodotto che li rende più efficienti sul campo, loro hanno successo con i loro clienti. La customer satisfaction in questo caso è la soddisfazione del cliente del produttore di chimica.

È un tema di allineamento degli obiettivi tra voi e il vostro cliente?

Anche di più: dare efficienza a queste aziende che operano sul campo. Non vendono solo un prodotto, vendono un servizio attorno alla pulizia di una camicia o di un abito. Siamo riusciti a ridurre del 60% il lavoro sul campo grazie a prodotti di alta qualità controllabili da remoto con performance molto alte. Questo permette ai tecnici di avere più tempo per visitare nuovi clienti e fare altro business. Diventiamo partner del loro successo. Puntiamo sul fornire una leva in più per avere successo sul campo.

Quindi l'IoT non ti ha portato solo a conoscere le macchine, ma ti ha permesso di fornire un servizio più costante, redditizio e presente ai tuoi clienti.

Esatto. Ha ridotto il Total Cost of Ownership (TCO). Passando da quattro visite all'anno di manutenzione a una sola riduce drasticamente i costi commerciali per l'azienda che fornisce il servizio e risolve i problemi in tempi brevi grazie alla connessione remota.

Come mantenete allineati i partner su questo aspetto? Chi fa assistenza deve usare i dati, deve interagire con le macchine connesse da remoto oppure siete solo voi ad interagire con le macchine da remoto?

Trasferiamo loro tutto il nostro know-how. Vogliamo che il partner sia autonomo: diamo loro accesso ai dati, insegniamo come interpretarli e, se serve, li integriamo nei loro cloud. Fortunatamente i nostri prodotti sono di altissima qualità, quindi il business dei ricambi è molto ridotto. Di conseguenza i partner sono contenti perché, anche se il prodotto non è un entry-level, l'investimento si ripaga velocemente grazie alla bassa manutenzione e all'assenza di problemi tecnici.

Avete mai pensato alla "servitizzazione" del prodotto, vendendolo come servizio?

Ci stiamo pensando. Data la durabilità dei nostri apparecchi, potremmo implementare un modello di rigenerazione: riportare il prodotto in casa dopo un certo numero di ore di funzionamento, revisionarlo e riportarlo sul mercato perché sappiamo che con una rigenerazione minima si può continuare a lavorare per anni con le nostre apparecchiature.

Uno dei temi principali quando si parla di servitizzazione è avere un prodotto durevole altrimenti non sarebbe sostenibile, ma se è un prodotto di alta qualità questo diventa un vantaggio competitivo che permette sia a voi che ai vostri clienti di guadagnare di più e di scalare con più facilità.

Attualmente il nostro più grande cliente opera con più di 3000 apparecchiature nella regione DACH e adesso si stanno espandendo in tutto il mondo perchè portano vantaggi competitivi rispetto ad altri fornitori.

Il vantaggio più grande delle PMI è la flessibilità e la velocità di rispondere al mercato rispetto ai mesi necessari alle grandi multinazionali. Le PMI devono uscire dal modello tradizionale "produco e vendo". Serve integrare specialisti in ambiti come l'AI e il marketing digitale. Spesso nelle piccole aziende il CEO fa tutto, ma oggi servono competenze verticali e competenze di dominio per sfruttare le tecnologie disponibili.

L’importanza di una visione trasversale: dalla fabbrica al management

Customer Service internazionale: costruire relazioni basate sulla fiducia

Strategie di after sales: vendere servizi di qualità per togliere pensieri al cliente

Manutenzione predittiva e IoT: l’evoluzione da una vendita reattiva a quella predittiva

Digital transformation e CRM: gestire il fattore umano nel rollout globale

Servitizzazione e TCO: diventare partner del successo del cliente

Consigli per le PMI: flessibilità, AI e nuove competenze verticali

Visto che siamo verso la chiusura di questo webinar vorrei riportare il ragionamento su tematiche applicative per le persone che ci ascoltano. Volevo capire, dal tuo punto di vista, quale vantaggio competitivo hanno le piccole e medie imprese che abbracciano il Customer Success rispetto alle grandi multinazionali? Che cosa consiglieresti loro?

Quanto è importante anche per le piccole aziende avere un dipartimento di customer success?

Dipende dalla complessità di servizio dato, dipende dal numero di clienti da seguire. Anche senza un intero dipartimento, investire nella formazione sul Customer Success è ormai un "must" per tutti. Molte PMI sono ancora legate alla vendita di un prodotto, ma ad oggi si vende un servizio, un feeling, un’emozione.

Invece, cosa hai imparato dalle grandi aziende che non porteresti in una piccola realtà?

Non credo ci siano cose specifiche. È sempre una questione di personalità e di come si affrontano le sfide.

Come si può digitalizzare il processo di Customer Success? Quali sono gli strumenti giusti?

Oltre ai tool tradizionali di marketing, CRM e social media, la chiave è la comunicazione in tempo reale. Un'informazione di un'ora fa è già vecchia. Bisogna essere presenti sulle piattaforme digitali per dare supporto costante ai partner e informazioni ai clienti.

E l’AI come la vedi integrata all’interno di questo processo?

L'AI aiuterà a capire quale comunicazione dare e a chi rivolgersi, permettendo una segmentazione molto precisa a partire dai dati del CRM. La comunicazione generica non funziona più e non ha impatto; bisogna toccare i punti che interessano davvero al singolo cliente.

State già sperimentando qualcosa in questo ambito?

Si, sappiamo che i prodotti che abbiamo al momento stanno facendo un lavoro molto buono su un determinato segmento, ma il mercato è molto vasto. Stiamo cercando di trovare delle soluzioni sia per i clienti più piccoli che per i clienti più grandi. Per i clienti più piccoli stiamo sviluppando una soluzione dedicata a loro.

Per chiudere, se dovessi dare tre consigli al te stesso di inizio carriera, cosa diresti?

Con la testa di oggi farei tante cose in modo diverso. Guardando il mio percorso, sono abbastanza contento. Forse mi consiglierei di avere un po' più di coraggio nell'afferrare certe opportunità, pur mantenendo la stessa responsabilità. Ma tutto sommato, dico che va bene così.

Grazie Szilard, è stato un piacere. Un'intervista ricca di passione e informazioni preziose. Salutiamo i nostri ascoltatori e ci sentiamo alla prossima puntata di Expert Talks .

Grazie mille a voi.

Design for Serviceability

Fri, 10 Apr 2026 13:03:29 GMT

Oltre la "caffettiera del masochista": Progettare hardware service-ready nell’era dell’AI

Sara Strizzolo

10 Aprile 2026

Nel contesto competitivo odierno, che si tratti di macchinari industriali, attrezzature professionali o dispositivi consumer di fascia alta, il successo di un prodotto non si misura più sulla scheda tecnica o sul prezzo di listino. La sfida competitiva si è spostata sul servizio e sulla capacità di garantire la massima operatività al minor costo possibile. Ecco perché anche macchine tecnologicamente molto avanzate possono diventare passività finanziarie, difficili da mantenere. Qui entra in gioco il Design for Serviceability (DFS) .

La Serviceability, ovvero la “manutenibilità”, secondo l'esperto B.S. Dhillon , è definita come il "grado di facilità con cui un prodotto può essere ripristinato al suo stato operativo". La SAE (Society of Automotive Engineers) la definisce invece come la misura della facilità con cui è possibile eseguire interventi di routine, periodici o riparazioni non programmate.

In breve la manutenibilità riguarda quanto è facile per un tecnico "mettere le mani" sulla macchina.

Il contesto: Design for Excellence (DFX)

Cos'è il Design for Serviceability (DFS)?

1. Architettura del Prodotto

Il Design for Serviceability (DFS) nasce all’interno del framework Design for Excellence (DFX) , un approccio olistico che punta a ottimizzare il prodotto fin dalle prime fasi (concept e progettazione) impattando direttamente su costi, qualità, costi, affidabilità e sicurezza. Ciò significa che in fase di progettazione il team r&d dovrebbe tenere conto di aspetti quali:

Sicurezza e piena conformità alle normative vigenti.
Elevata affidabilità per l'intera durata operativa prevista.
Realizzabilità nell'ambito di un processo produttivo standard.
Componenti a basso costo.
Impatto ambientale minimo.
Costi di collaudo contenuti durante il processo produttivo.
Diagnostica intuitiva a supporto delle operazioni di manutenzione.

L'idea alla base è che la maggior parte dei problemi possono essere risolti prima ancora che il prodotto venga fabbricato. Progettare per l'eccellenza significa prevedere che quel dispositivo dovrà sopravvivere nel mondo reale, tenendo in considerazione il maggior numero di variabili impattanti.

All'interno di questo scenario, il DFS (Design for Serviceability) si impegna a garantire che il prodotto sia facile da riparare e manutenere per tutta la sua durata. I progettisti progettano quindi il prodotto con l’obiettivo di rendere l'accesso ai componenti, la sostituzione delle parti e la riparazione il più semplici e rapidi possibile.

Mentre la letteratura tecnica, guidata da autori come B.S. Dhillon , si focalizza sull'efficienza operativa, la Serviceability ha anche un'anima profondamente umana. Nel suo celebre saggio "La caffettiera del masochista" , Donald Norman introduce il concetto di design centrato sull'utente. Per Norman, il "masochismo" nel design si manifesta in quegli oggetti quotidiani (o macchine) che richiedono sforzi assurdi, come ore di smontaggio per una semplice calibrazione, a causa di una progettazione miope. Il DFS ribalta questa logica guardando al tecnico come "utente" . Il prodotto deve essere progettato per facilitargli la vita, non per ostacolarla. Se un tecnico può risolvere un problema in dieci minuti grazie a un design intuitivo, abbiamo eliminato il "masochismo" e creato un sistema realmente efficiente.

L'impatto del DFS sul Total Cost of Ownership (TCO)

Se il prezzo d'acquisto ( CAPEX ) è il dato che cattura l'attenzione in fase di trattativa, è il Total Cost of Ownership (TCO) a determinare la reale profittabilità di un asset nel lungo periodo. Nel mondo delle macchine professionali e industriali, l'esborso iniziale rappresenta spesso solo la punta dell'iceberg: si stima infatti che i costi operativi e di manutenzione dominino il TCO, pesando per il 60-85% del totale .

Ignorare la serviceability in fase di progettazione significa accettare passivamente dei costi invisibili che si trascineranno per anni, erodendo a lungo andare la fiducia del cliente. Anche perché si stima che l'80% del costo futuro del prodotto è definito nel primo 20% del suo ciclo di progettazione . Le scelte di architettura (accessibilità, modularità, standardizzazione) determinano il costo di manutenzione a lungo termine molto più della qualità dei singoli materiali o del prezzo di acquisto iniziale. Possiamo infatti riassumere l'impatto economico di una macchina con questa formula:

TCO = Costo di acquisto + Costi operativi (energia, risorse) + Costi di manutenzione e riparazione (grosso dosso del TCO) + Costi di downtime + Costi fine ciclo (smaltimento, disassemblaggio).

Il DFS attacca direttamente le tre voci più critiche: manutenzione, riparazione e downtime . L’integrazione di strategie DFS può portare a una riduzione del TCO fino al 55% , pur mantenendo invariata l'affidabilità del sistema.

I 8 pilastri di un prodotto service-ready

Nel Design for Serviceability, non tutti i componenti e non tutti i guasti meritano lo stesso sforzo progettuale. Il primo passo operativo consiste nello stabilire gli obiettivi di servizio , ovvero definire una gerarchia di priorità tra le diverse procedure di assistenza bilanciando l'architettura del sistema con l'esperienza fisica del tecnico sul campo. Perché il design sia efficace, è necessario assegnare la massima precedenza a quelle soluzioni che mitigano guasti frequenti o che potrebbero avere effetti catastrofici sull'operatività del cliente.

Il metodo FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) è uno dei metodi adottabili. Come raccomandato dagli esperti Dewhurst e Abbatiello, l’analisi FMEA deve precedere la definizione degli obiettivi di servizio: essa permette infatti di comprendere scientificamente le modalità di guasto del prodotto, valutandone gli effetti e la probabilità delle cause.

In questo modo, il DFS diventa un intervento mirato : si concentra l'eccellenza ingegneristica dove il rischio è maggiore, assicurando che gli interventi più critici siano anche i più semplici e rapidi da eseguire. Questo approccio basato sul rischio garantisce che il tempo e il budget del team R&D siano allocati dove possono generare il massimo impatto sulla riduzione dei costi di assistenza.

Per riuscirci, la progettazione deve seguire alcuni pilastri fondamentali, partendo dall’interazione tra gli operatori macchina, tecnici con la macchina stessa.

Modularità (Il "dove"): Riguarda l'architettura e il partizionamento. Una modularità intenzionale raggruppa i componenti in base alla frequenza di manutenzione e al rischio di usura, piuttosto che per sola funzione. I confini dei moduli devono essere netti: un'unità riparabile deve poter essere rimossa senza smontaggi parziali dei sistemi adiacenti. Raggruppare filtri, batterie e sensori in "aree di servizio" dedicate trasforma una riparazione complessa in una sostituzione diretta.

Standardizzazione (Il "cosa"): Riguarda l'universalità dei componenti. Significa limitare la varietà di elementi di fissaggio (viti con la stessa testa e dimensione) e utilizzare interfacce e connettori comuni sul mercato. La standardizzazione riduce drasticamente l'inventario dei ricambi e la necessità di kit di attrezzi specifici, rendendo le procedure di assistenza ripetibili ed efficienti tra diverse varianti di prodotto.

Questo approccio garantisce:

Efficienza economica: Economie di scala e riduzione dei costi di magazzino.
Indipendenza dai fornitori: Maggiore flessibilità, scalabilità e reperibilità.
Rapidità di intervento: I tecnici possono gestire ricambi comuni velocemente, senza attendere parti proprietarie.
Facilità di apprendimento: Processi di formazione e condivisione delle conoscenze semplificati.

Un tecnico che si sente al sicuro lavora meglio e più velocemente.

Gestione dell'energia: Schermare i terminali ad alta tensione o impedire l'accesso quando il sistema è alimentato. Prevedere meccanismi di interblocco che scollegano la potenza all'apertura dei pannelli. Se gli interblocchi non sono praticabili, adottare procedure rigorose di Lock-out/Tag-out (LOTO).
Scarico energie residue: Progettare modalità semplici per spurgare o dissipare l'energia accumulata (elettrica, pneumatica o idraulica) prima di iniziare qualsiasi intervento.
Integrità fisica: Proteggere il personale da ustioni (tramite scudi termici) ed evitare spigoli vivi o parti taglienti. Il design deve prevenire lesioni anche durante utilizzi ripetuti o sforzi di smontaggio intensi.

Accessibilità (Il "raggiungimento"): Si concentra sulla visibilità e sullo spazio fisico. Un componente è accessibile se può essere visto, raggiunto e rimosso senza disturbare sistemi non correlati. Questo implica pannelli con cerniere o chiusure rapide e un layout che eviti di nascondere i punti di guasto dietro strutture monolitiche.

Ergonomia (Il "benessere"): Si concentra sulla salute e sulla sicurezza del tecnico durante l'intervento. Un design ergonomico evita che l'operatore debba lavorare sopra la propria testa, inarcare la schiena in posizioni instabili o compiere movimenti ripetitivi (come svitare decine di bulloni) che portano a infortuni o errori. Include la protezione da spigoli vivi, terminali ad alta tensione o superfici calde tramite schermature dedicate.

2. Interfaccia

3. Sicurezza

4. Mistake-Proofing (Poka-yoke)

Il design deve essere intuitivo al punto da rendere impossibile l'errore umano durante il rimontaggio o la regolazione.

Assemblaggio univoco: Progettare componenti e moduli affinché possano essere montati in un unico modo: quello corretto . Un esempio eccellente è l'uso di connettori keyed (con chiavi meccaniche) tipici dell'automotive, che sfruttano differenze geometriche per impedire errori di cablaggio.
Guida visiva: Etichettare, marcare o codificare cromaticamente le parti per facilitare le sequenze di smontaggio e riassemblaggio.
Design intuitivo: La forma stessa dei componenti deve suggerire la loro funzione e il corretto posizionamento, riducendo la dipendenza dalla memoria del tecnico.

5. Requisiti strumentali

Un design serviceable riduce al minimo l'attrezzatura necessaria per l'intervento, semplificando la logistica del field service.

Standardizzazione dei fastener: Ridurre la varietà di teste di viti e bulloni per limitare il numero di chiavi necessarie. L'ideale è utilizzare interfacce compatibili con gli strumenti più comuni e prontamente disponibili sul mercato.
"Zero-tool": I migliori esempi di DFS prevedono che le operazioni di manutenzione ordinaria e gli upgrade possano essere eseguiti senza alcun attrezzo , utilizzando invece leve a sgancio rapido, clip manuali o chiusure a scatto.
Accessibilità dei movimenti: Considerare non solo la dimensione dell'utensile, ma anche lo spazio necessario per il suo movimento (rotazione, leva) all'interno della macchina.

6. Manuali di servizio e documentazione tecnica

La documentazione è il "ponte" tra il progetto e l'esecuzione. Se non è chiara, il design fisico perde gran parte del suo valore.

Dettaglio e precisione: Fornire guide alla riparazione, manuali di servizio e istruzioni per il troubleshooting che siano esaustivi e facili da consultare.
Istruzioni "on-machine": Un luogo ideale per istruzioni rapide è la parete interna dei pannelli o delle coperture. Posizionare guide brevi proprio accanto all'area di intervento accelera l'apprendimento e riduce gli errori.
Indicatori visivi: L'uso di colori, icone e codici QR che rimandano a video istruzioni sul campo può trasformare un manuale statico in uno strumento di supporto dinamico.

7. Error reporting e diagnostica

Senza una diagnostica efficace, l'assistenza diventa un processo "per tentativi" costoso e frustrante.

Meccanismi di feedback: Integrare indicatori concreti come LED di stato, punti di test fisici e codici di errore visualizzabili. I registri integrati (log) devono guidare il tecnico verso la causa probabile del guasto, non limitarsi a segnalare un sintomo generico.
Modalità di servizio: Implementare a livello software una "service mode" che permetta al tecnico di isolare e verificare rapidamente i singoli sottosistemi, velocizzando il troubleshooting senza smontaggi non necessari.

8. Manutenzione predittiva e monitoraggio

In un ecosistema IoT come quello di Things5 , la serviceability si evolve verso la prevenzione proattiva.

Sensori di stato: Esplorare l'integrazione di sensori che monitorino vibrazioni, temperature o assorbimenti elettrici anomali per intercettare segnali precoci di degrado.
Pianificazione proattiva: Utilizzare i dati della telemetria per programmare gli interventi prima che si verifichi un guasto improvviso. Questo permette di gestire la manutenzione secondo le necessità reali della macchina, riducendo i tempi di inattività imprevisti e ottimizzando la durata di vita dei componenti.

Analisi comparativa: vantaggi e sfide

Per un'azienda che punta alla servitizzazione , i benefici superano quasi sempre le criticità, ma è fondamentale conoscerle per evitare errori di valutazione in fase di R&D.

KPI per monitorare efficienza ed efficacia del service

Ecco i principali KPI utilizzati per valutare l'efficienza del service e come una progettazione orientata alla manutenibilità ne sposta gli equilibri.

1. MTTR (Mean Time To Repair): Il cuore del DFS

Il tempo medio di riparazione è la metrica "regina" della serviceability. Rappresenta la velocità con cui un sistema torna operativo dopo un guasto (MTTR = Tempo totale di riparazione/Numero totale di interventi).

Il DFS impatta drasticamente su ognuna delle quattro fasi che compongono il MTTR:

Diagnosi: Indicatori LED, codici errore e telemetria IoT permettono di individuare il problema senza smontaggi esplorativi.
Riparazione: Layout modulari e componenti accessibili riducono il tempo d'intervento fisico.
Assemblaggio: Il Mistake-Proofing (Poka-yoke) garantisce che il rimontaggio sia rapido e privo di errori.

Test: Una progettazione intelligente include "modalità di servizio" per validare il riavvio in pochi minuti.

2. Disponibilità e OEE (Overall Equipment Effectiveness)

La Disponibilità è la probabilità che un asset sia operativo quando necessario. È il risultato del bilanciamento tra quante volte si rompe ( Affidabilità ) e quanto velocemente viene riparato ( Manutenibilità ).

L' OEE è l'indicatore macroscopico dell'efficienza produttiva, calcolato come: Disponibilità x Efficienza delle prestazioni x Tasso di Qualità

Il DFS agisce sulla Disponibilità riducendo il tempo di downtime . Una diagnosi rapida e una riparazione semplificata permettono di mantenere l'OEE vicino ai livelli ottimali, minimizzando le perdite di produzione (Failure Cost).

3. MTBF (Mean Time Between Failures) e affidabilità

L'MTBF misura il tempo medio di corretto funzionamento tra due guasti. Sebbene l'affidabilità dipenda dalla qualità dei componenti, il DFS la influenza indirettamente: un design service-friendly favorisce l'adesione ai programmi di manutenzione preventiva . Se pulire un filtro o lubrificare un giunto è facile, l'operatore lo farà regolarmente, preservando l'affidabilità prevista ed evitando guasti catastrofici.

4. Risoluzione al primo intervento e visite ripetute

Questi due KPI misurano l'efficacia del tecnico e la qualità della progettazione diagnostica:

Tasso di risoluzione al primo intervento (First-Time Fix Rate): Indica la percentuale di problemi risolti al primo accesso. Un design intuitivo e l'uso di ricambi standard portano questo valore sopra l' 85% , poiché il tecnico ha già con sé gli strumenti giusti e comprende immediatamente dove intervenire.
Numero di visite ripetute: Misura quante volte un tecnico deve tornare per lo stesso problema. Il DFS riduce questo numero grazie al Mistake-Proofing (che evita errori di rimontaggio) e a manuali tecnici chiari che eliminano le incertezze.p

5. Punteggio di accessibilità alla riparazione

6. Metriche di costo: L'impatto sul TCO

Come abbiamo visto, il DFS attacca direttamente i costi operativi.

Costo medio di riparazione: Include manodopera (interna o esterna) e ricambi. Il DFS riduce le ore di lavoro e, grazie alla Standardizzazione , abbatte i costi dei componenti e della loro gestione a magazzino ( Storage Cost ).
Tasso di conformità SLA: In ambito B2B, i contratti di assistenza (Service Level Agreements) sono vincolanti. Un design ottimizzato permette di chiudere più ordini di lavoro al giorno e di rispettare i tempi di intervento promessi, evitando penali.

7. Indicatori di soddisfazione (CSAT)

Il successo del service si riflette anche sulla percezione del cliente, ovvero sul CSAT (Customer Satisfaction Score). Clie nti che subiscono fermi macchina brevi e riparazioni "pulite" tendono a sviluppare una maggiore fedeltà al brand.

Tabella di sintesi: Impatto del design for serviceability sui KPI

Come l'AI agentica e generativa potenziano il design for serviceability

Se l'architettura fisica e la modularità permettono al tecnico di intervenire in pochi minuti, è la digitalizzazione del servizio a garantire che il tecnico intervenga solo quando necessario e con gli strumenti giusti. Nell'era dell'Industry 4.0 e dell'IoT, il Design for Serviceability è profondamente software-driven.

L'integrazione nativa dei macchinari con piattaforme cloud, come Things5 , trasforma un prodotto "facile da riparare" in una macchina "capace di autogestirsi", sfruttando i più recenti paradigmi dell'Intelligenza Artificiale:

AI generativa per la manualistica interattiva: I voluminosi manuali cartacei o i complessi PDF vengono sostituiti da assistenti virtuali basati su AI Generativa. Il tecnico, trovandosi di fronte al macchinario, non deve più cercare l'informazione: può letteralmente "chattare" o dialogare con la documentazione tecnica. Basterà chiedere all'assistente AI «Qual è la procedura corretta per smontare il modulo valvola su questo specifico modello?» per ottenere istruzioni step-by-step, schemi visivi ed esplosi 3D pertinenti in tempo reale.
AI agentica per l'automazione del service: L'AI Agentica rappresenta il vero salto evolutivo. Mentre l'AI tradizionale analizza i dati (es. prevedendo un guasto tramite la telemetria IoT), gli "Agenti AI" possono compiere azioni autonome. Se il sistema rileva un'anomalia termica in un componente critico, l'AI Agentica non si limita a generare un alert: apre in autonomia un ticket nel sistema di Customer Care, verifica la disponibilità del ricambio a magazzino, pre-allerta il Service Manager e suggerisce la finestra di intervento ottimale per minimizzare il downtime del cliente finale.

Progettare macchine "service-ready" oggi significa creare il veicolo fisico perfetto affinché questi strati di Intelligenza Artificiale possano operare al massimo delle loro potenzialità, azzerando le inefficienze logistiche e portando il first-time Fix rate vicino al 100%.

Esempi e casi applicativi

Ecco alcuni casi studio emblematici che dimostrano l'impatto reale del DFS sulla produttività e sui costi operativi.

1. Food & beverage: il caso McDonald's e l'efficienza modulare

Nel settore del fast-food, ogni minuto di fermo macchina è una perdita secca di fatturato. Le macchine erogatrici di bevande di McDonald’s rappresentano un benchmark per il DFS:

La soluzione: Introduzione di una struttura modulare dove ogni valvola di erogazione è sostituibile in meno di 5 minuti. Pannelli ad apertura rapida (senza attrezzi speciali), connettori standard e diagnostica LED immediata per individuare testine bloccate.
Il risultato: I tempi di manutenzione e pulizia sono crollati da 30 a 8 minuti .
Evoluzione strategica: McDonald’s ha fatto un passo oltre, decidendo di eliminare gradualmente le postazioni self-service entro il 2032. Perché? Per centralizzare la manutenzione dietro il bancone, garantendo standard igienici superiori e riducendo il carico di lavoro del personale, spesso in difficoltà nel gestire la pulizia costante delle aree clienti. Un esempio di come la serviceability influenzi persino il modello di business.

2. Elettronica industriale: modularità e diagnostica remota

Nel mondo dell’automazione (come nel caso di Promwad ), riparare hardware sul campo è una sfida logistica.

Architettura "split": Separare fisicamente i PCB di alimentazione, controllo e I/O. Se un picco di tensione brucia l'alimentatore, si sostituisce solo quel modulo, preservando la costosa logica di controllo.
Connettività IoT: Grazie a firmware con log di errore dettagliati e aggiornamenti OTA (Over-The-Air) , molte correzioni software avvengono senza che un tecnico debba spostarsi.
Risultato: Riduzione del tempo di riparazione del 60% grazie a decisioni prese in fase di design del layout.

3. Motori aerospaziali: il potere dell'accessibilità

Due motori possono avere la stessa affidabilità (MTBF), ma impatti economici opposti.

Motore A (Senza DFS): Per accedere ai cuscinetti richiede lo smontaggio di 20 componenti. MTTR: 15 ore.
Motore B (Con DFS): Pannello rimovibile rapido. MTTR: 4 ore.

L'impatto: In un settore dove il downtime costa 500€/ora, il DFS permette un risparmio di 11.000€ l'anno per motore , abbattendo il TCO del 55% .

4. Packaging industriale: isolamento funzionale

Nelle macchine per il packaging, l'usura è una costante operativa. Una progettazione che rispetti i criteri di serviceability punta sull' isolamento funzionale : separare i componenti critici soggetti a usura dal sistema principale per proteggere il cuore della macchina e facilitare il ripristino. L'applicazione pratica si articola su tre aspetti:

Accesso Diretto "tool-less": L'adozione di portelloni laterali con chiusura rapida a leva, anziché le tradizionali viti, permette agli operatori di accedere ai vani tecnici in pochi secondi, senza attendere l'arrivo di kit di attrezzi specifici.
Configurazione modulare e pre-configurata: I componenti soggetti a sostituzione frequente sono ingegnerizzati in pacchetti standard pronti all'uso. Questo riduce la complessità dell'intervento e i rischi di errore durante il montaggio.
Automazione dell’Ispezione (IoT): L'integrazione di sensori per il monitoraggio dell'usura in tempo reale trasforma la manutenzione da reattiva a predittiva, segnalando la necessità di intervento prima che si verifichi il fermo macchina.

In questo modo gli utenti finali acquisiscono piena autonomia nella sostituzione delle parti usurabili riducendo i tempi di attesa per i tecnici esterni e la riduzione del downtime ai minimi termini.

5. Industria 4.0 e CNH Industrial

Aziende come CNH Industrial (macchine agricole e movimento terra) dimostrano come l'integrazione di tecnologie avanzate permetta di convalidare il design in fase di progettazione. Prima di produrre il primo pezzo fisico, si simula l'intervento di un tecnico in VR per identificare collisioni o spazi insufficienti per le mani.

L’ausilio della tecnologia diventa fondamentale anche l'assistenza tecnica post-vendita:

Realtà aumentata (AR): permette al tecnico di visualizzare sul campo overlay digitali, ovvero istruzioni grafiche sovrapposte direttamente all'hardware reale, che indicano con precisione chirurgica quali componenti smontare o regolare, riducendo drasticamente i tempi di esecuzione e la probabilità di errore umano.
Diagnostica IoT: grazie al monitoraggio costante dei parametri vitali della macchina, questa tecnologia individua potenziali anomalie prima che si trasformino in guasti conclamati, rendendo possibile la transizione da un modello reattivo a una manutenzione programmata e intelligente.
Analisi predittiva: attraverso l'elaborazione dei dati storici tramite algoritmi di Intelligenza Artificiale, è possibile prevedere con accuratezza le necessità di assistenza future. Questo approccio riduce le cosiddette "visite al buio" e aumenta in modo significativo il First-Time Fix Rate (il tasso di risoluzione al primo intervento).
Digital twin: la creazione di una replica virtuale esatta dell'asset fisico consente di simulare e testare l'intera procedura di riparazione in ambiente digitale prima ancora dell'intervento reale. Questo processo minimizza i rischi, elimina le incertezze e garantisce che il tecnico arrivi sul posto con la strategia e i ricambi corretti.

Come abbiamo visto, la partita della profittabilità non si vince alla consegna della macchina, ma durante l'intero ciclo di vita. Progettare pensando alla manutenibilità significa:

Proteggere i margini: Abbattendo quel "grosso dosso" del TCO che può arrivare a pesare fino all' 85% dei costi totali.
Valorizzare il capitale umano: Trasformando il tecnico in un operatore ad alta efficienza, supportato da un design intuitivo e da strumenti digitali come la Realtà Aumentata e i Digital Twin.
Abilitare la servitizzazione: Progettando prodotti che, attraverso l' IoT e l' AI , abilitano nuovi modelli di business basati sull'uptime.

Il DFS rappresenta la risposta più efficace per chi vuole coniugare responsabilità ambientale e successo commerciale.

In Things5 , crediamo che l'integrazione tra un hardware service-ready e una diagnostica intelligente sia l'unica strada percorribile per le aziende che puntano all'eccellenza. La domanda per ogni produttore oggi non è più "se" la macchina si fermerà, ma quanto velocemente e intelligentemente sapremo rimetterla in marcia e questa risposta va scritta nel primo 20% del progetto.

Expert talk con Edgardo Ferrero: Il Service al cuore del Design

Tue, 24 Feb 2026 17:26:54 GMT

Nel nuovo episodio di Expert Talks, il podcast di Things5 dedicato alla tecnologia e ai prodotti intelligenti, incontriamo Edgardo Ferrero , Service and Quality Director con oltre 25 anni di esperienza tra Automotive e HoReCa. Attraverso una carriera che spazia dalla produzione meccanica alla direzione service in Cimbali Group, Edgardo ci guida alla scoperta del Design for Serviceability : l’integrazione sistematica dei requisiti di manutenzione e diagnostica sin dalle prime fasi di concept del prodotto.

In questo confronto, approfondiamo perché la gestione dell’intero ciclo di vita debba essere il baricentro del design, trasformando definitivamente il Service da oneroso centro di costo a leva strategica per la redditività aziendale. Dall’analisi del Total Cost of Ownership (TCO) all’ ergonomia cognitiva , esploriamo come l’assistenza continua e la progettazione modulare permettano di superare i limiti della manifattura tradizionale. Tra scenari di AI agentica e l’uso della realtà aumentata a supporto dei tecnici sul campo, un’analisi densa di spunti per chi vuole progettare prodotti capaci di generare valore ben oltre il momento della vendita, garantendo una soddisfazione del cliente duratura e misurabile.

Ciao Daniele, tutto bene, grazie per avermi invitato.

Ho trascorso 18 anni nel Gruppo Fiat, in ambito Automotive, lavorando anche per un fornitore di componenti primari del motore, e poi una decina d’anni nel settore Food equipment in Cimbali Group. In questi 25-28 anni ho coperto principalmente tre ruoli.

Dopo un inizio in produzione a Mirafiori meccanica, sono stato per circa 10 anni Program e Project Manager di motori (sviluppo motori e mantenimento della gamma in esercizio, quindi riduzione costi, miglioramento qualità, de-proliferazione a vantaggio degli stabilimenti). Successivamente, per altri 10 anni, sono stato Direttore Qualità in varie realtà come Fiat Group sui motori industriali ed Eldor (componentistica high-tech). Infine, nell'ultimo decennio in Cimbali, ho assunto anche la responsabilità del Service. è stato un percorso che, in diversi settori aziendali, mi ha permesso di vedere l'azienda da diverse angolazioni.

Design for Serviceability: progettare il Service dall'inizio per massimizzare il valore dell'intero ciclo di vita del prodotto

Sara Strizzolo

24 Febbraio 2026

La parte di Program Management e Qualità ruota solitamente sui classici parametri di tempo, qualità e costi. Il Service, invece, introduce una profondità diversa perché ti porta a contatto diretto con i clienti. In questo ambito non vedi solo il delivery del prodotto con determinate caratteristiche e performance, ma osservi come si comporta lungo tutto il suo ciclo di vita. Questo aggiunge un diverso grado di complessità e nuovi punti di vista.

Buongiorno a tutti, io sono Daniele e questo è Expert Talks , il podcast di Things 5 che parla di tecnologia e prodotti intelligenti con gli esperti del settore. Oggi è con noi Edgardo Ferrero, Service and Quality Director con oltre 25 anni di esperienza tra i settori HoReCa e Automotive, incluse realtà come Stellantis e Cimbali Group. Ciao Edgardo, come stai?

È un piacere averti qui. La tua esperienza può offrire punti di vista differenti riguardo allo sviluppo del service all'interno dell'ottica del prodotto. Mi piacerebbe approfondire il tuo percorso: chi è Edgardo, che cosa ha fatto fino ad oggi e quali sono le esperienze che hanno segnato la tua carriera?

Hai introdotto il tema delle diverse viste rispetto all’azienda. Mi piacerebbe capire come sia cambiata la tua visione rispetto all’azienda e al concetto di performance all’interno dell’azienda e agli aspetti che principalmente caratterizzano il lavoro di figure in realtà molto molto diverse tra loro.

Riguardo a questo aspetto, quand’è che hai capito che il prodotto non è solo la fase iniziale di costruzione, ma ha una vita? Cosa è cambiato nel tuo modo di lavorare dopo questa consapevolezza?

Il vero passaggio è avvenuto proprio in Cimbali. Anche in Fiat o in Eldor sapevo che il prodotto arrivava al cliente finale, i dati di qualità arrivavano comunque dal campo, però c’erano molti "layer" tra noi e il cliente. Diventando sia quality che service Director in Cimbali, ho avuto il gancio diretto con il cliente finale, sia B2B (quello che vende le macchine del caffè) che l'utilizzatore ultimo. Questo mi ha fatto capire che non prevale più solo il tema del "deliverable" immediato, ma iniziano a pesare concetti come il Total Cost of Ownership (TCO) e la Customer Experience . Sono aspetti di cui devi tenere conto già in fase di progettazione e sviluppo: non conta solo la consegna, ma soprattutto tutto quello che viene dopo.

Puoi approfondire per i nostri ascoltatori il concetto di Total Cost of Ownership (TCO)?

Se pensiamo all'Automotive, il TCO include l'investimento iniziale più le manutenzioni programmate e le eventuali riparazioni di guasti. Nel mondo del Food Equipment, questo è ancora più sentito. La macchina del caffè è uno strumento professionale per fare business: se si guasta, il bar non può lavorare. Il cliente, non trovando il caffè, va in un altro bar e magari non torna più. Per il barista, il costo reale non è solo l'acquisto della macchina, ma la manutenzione necessaria a garantire la continuità del servizio.

Quanto pesa questo aspetto nella scelta d'acquisto di un cliente?

In teoria dovrebbe pesare molto, ma spesso ci si ferma ancora all'investimento iniziale. Quando però un cliente ha una visione evoluta, capisce che il prodotto è chiave per il suo business e cerca un pacchetto che includa assistenza e un piano di manutenzione programmata. I grandi player del Food & Beverage o i torrefattori conoscono bene questi concetti e valutano sempre il TCO.

Nella tua carriera hai ricoperto ruoli sia operativi che manageriali. Come si è arricchito il tuo modo di pensare e di vedere le cose nel tempo?

Ogni esperienza ha aggiunto un tassello. È stato fondamentale passare dallo stabilimento (come caposquadra a Mirafiori) alla progettazione. In fabbrica ci si chiede: "Perché i progettisti mettono tolleranze così strette?". Poi vai in progettazione e capisci che servono a ridurre i difetti che arrivano al cliente. Tuttavia, il progettista spesso ignora i problemi pratici della produzione, come la difficoltà di mantenere quelle tolleranze se un macchinario non è manutenuto bene.

Quindi passare in altri ambiti permette di vedere le cose da altri punti di vista, avere una visione un po' più olistica. Il mio passaggio al program management, al coordinamento interfunzionale di varie funzioni per portare avanti progetti motori mi ha dato un'ulteriore vista perché prima R&D come chief engineer, poi capo come project manager, ti permette proprio di vedere come tutte le funzioni aziendali contribuiscono a un risultato. Il passaggio a Direttore Qualità mi ha riportato verticale sull'obiettivo qualità, massimizzando quel risultato. Infine, l'ultimo passaggio al service è stato il completamento di un percorso, perché il service mi ha fatto vedere il punto di vista finale. In molti contesti il service è la voce del cliente perché parla con lui ogni giorno. È stato proprio un percorso dalla produzione fino al cliente finale.

Da quello che ci hai raccontato emerge un forte tema di comunicazione tra reparti e funzioni. Mi piacerebbe avere il tuo punto di vista su come si possano migliorare questi aspetti e rendere la comunicazione semplice e lineare, in modo che io sappia perché tu hai fatto delle scelte e tu sappia perché a me quelle scelte non vanno sempre bene.

Ci sono vari livelli su cui si può ragionare. Il primo è il Program Management: è quella funzione che è super partes rispetto alle funzioni e ti obbliga a cercare di portare tutti verso uno stesso risultato.

Per fare questo è importante che ci sia una governance, ovvero delle regole su come si interfacciano le funzioni. Ci saranno situazioni in cui, se devo portare avanti un'attività di qualità o una di riduzione costi, le due cose confliggono. Ecco che allora ci devono essere delle regole su come superiamo questo conflitto: chi decide, come si decide, quali sono gli obiettivi primari aziendali. Il tema di governance si accompagna anche a una scelta di metriche corrette. E questi sono tutti aspetti da tenere in conto.

Ma tu hai accennato a un'altra cosa prima: il fatto che le persone devono sapere quello che fanno e perché lo fanno. Questo è un aspetto fondamentale. Non è solo governance, è comunicazione. Se un team sa dove deve arrivare, quello è l'obiettivo. Ci possono essere strade diverse e una governance ti aiuta a trovare le regole del gioco, ma almeno sappiamo che dobbiamo andare in quella direzione. Sicuramente uno dei problemi maggiori è quando non si ha una visione chiara di dove si vuole arrivare.

Il tema della visione è sempre centrale a livello del prodotto: deve partire dall'alto ed essere sposata da tutto il team. Volevo introdurre un nuovo aspetto: ultimamente ho letto alcuni tuoi post e articoli che hai scritto su LinkedIn e ho visto che sei stato coinvolto in eventi riguardanti la servitizzazione. Vorrei che introducessi ai nostri ascoltatori cos'è per te la servitizzazione e il ruolo del field service al suo interno.

La servitizzazione è un cambio di mindset, un cambio culturale. È passare da un service inteso come assistenza tecnica - quello che ti ripara il prodotto quando si guasta o fa la manutenzione preventiva - a un concetto che avevamo toccato all'inizio. Se io vendo un prodotto, non vendo solo l'oggetto qui ed ora, ma devo vendere il suo ciclo di vita e l'experience collegata. Allora il service cambia prospettiva: non è più una cosa che arriva dopo, ma è una parte che si integra alla vendita del prodotto e alle sue caratteristiche. Se procedi a ritroso, capisci che il service non è un "after sales", un “dopo le vendite”, ma è qualcosa che deve essere considerato fin dall'inizio, già in fase di concept del prodotto. Così come hai dei target di costi, di performance e di caratteristiche, devi portare a monte anche l'aspetto della capacità di fare service sulla macchina.

Questo è il concetto di servitizzazione: passare da una cosa reattiva in cui si ripara il prodotto a una leva strategica di business e motore di crescita. In un contesto competitivo dove tanti prodotti sono copiati e il prezzo iniziale è la cosa più importante, con la parte di service aggiunta al tuo pacchetto porti il cliente a valutare tutto il ciclo di vita, non solo il momento dell'acquisto.

C'è sempre stata questa incomprensione per cui il prodotto fosse una cosa e il service qualcosa che arriva dopo. Quello che ci racconti è un approccio diverso che integra le due cose per portare valore al cliente finale. Questo introduce il concetto di "Design for Service", di cui tu sei uno dei massimi esperti in Italia. Quali sono i limiti attuali più importanti del processo di progettazione che il Design for Service va a risolvere?

Premesso che differenti industries hanno differenti livelli di maturità - in alcune il service fa proprio parte del DNA e i ricavi sono più legati al service che alla vendita del prodotto - ma torniamo alla serviceability.

Le regole della serviceability sono quelle che il progettista fa sue quando disegna il prodotto. Non lo disegna solo per estetica o performance che deve dare, ma pensando che, se si dovesse malauguratamente rompere o nel caso di una manutenzione programmata, chi ci mette le mani lo possa fare semplicemente, senza rischiare di creare ulteriori problemi perché l'operazione è difficile o complessa.

Tutto ruota intorno all'idea di pensare a chi metterà le mani su quel prodotto. La domanda a monte è: "Sto progettando considerando anche questa esigenza?". Si torna al tema di prima: non si possono soddisfare tutte le esigenze contemporaneamente, ed è lì che il team deve trovare il compromesso migliore per l'obiettivo che ci si è dati. Da lì l'importanza della chiarezza dell'obiettivo.

Ma è più un tema tecnico o culturale all'interno di un'azienda?

Tutto parte da un tema culturale. Quando quello è divenuto parte dell'azienda, allora diventa un tema tecnico. Se non c'è la comprensione a monte, il tema tecnico diventa solo un "compitino" fatto alla bell'e meglio, spesso con risultati deludenti. Se siamo convinti che questo aspetto sia da considerare come una scelta aziendale e di visione strategica, allora si disegnerà una governance, dei KPI e degli indicatori. Dopo diventa sì un problema tecnico: "Come lo faccio? Come faccio l'execution?".

E quanto questo rientra tra le priorità di chi fa Ricerca e Sviluppo? Quanto è considerato farlo o è obbligato a farlo?

Come ti accennavo, diverse industries hanno differenti livelli di maturità e necessità. In questo momento, i settori industriali che sono sotto attacco da parte di paesi che producono a costi molto più bassi devono alzare una barriera d'ingresso.

Anni fa la qualità era una barriera, ma adesso molti paesi producono con una qualità eccellente. Allora, se vuoi distinguerti, deve diventare una scelta strategica capire come aiutare il ciclo di vita del tuo prodotto. Altri settori magari sono ancora indietro perché c'è meno competizione o non conviene copiare il prodotto, quindi rimangono in attesa.

Se dovessi partire con un progetto di "Design for Serviceability" in una nuova azienda, quali sono gli aspetti che un manager nel tuo ruolo dovrebbe analizzare per capire se le linee attuali sono già pronte o hanno i principi adatti?

La cosa più semplice è quella che i giapponesi chiamano Gemba : andare sul campo. Parlare con chi fa service sulle macchine e parlare con i clienti per vedere quali sono le esperienze meno piacevoli nell'utilizzo del prodotto. Parlando con i tecnici ti rendi conto di quali siano le difficoltà maggiori quando mettono le mani sul prodotto: "Che cos'è che vi dà fastidio? Che cos'è che non va?". Lì ti arrivano tantissime idee e capisci se il tuo prodotto va bene o va migliorato, e con quale priorità.

Esistono poi delle metriche classiche, ma dipendono dal tipo di prodotto. Ti faccio due esempi. In un macchinario come la macchina del caffè, che spesso è appoggiata contro una parete, l'accessibilità frontale è l'ideale. Se il tecnico deve sostituire una componente, deve accedere da dietro e spostarla, ma sono macchine pesanti; serve spazio, servono una o più persone e bisogna spostare tutto ciò che c'è sul bancone (bicchieri, sciroppi, ecc.). Quindi l'accessibilità frontale o da sopra è l'ideale. In altri macchinari enormi, invece, non hai problemi di accessibilità perché ci giri intorno, come i macchinari per l’imballaggio.

Un'altra cosa è la riduzione del numero di strumenti e chiavi necessari. Se hai bisogno di un attrezzo speciale che ha solo quella macchina, e il tecnico lo dimentica, crei una complessità. Infine, una delle cose più importanti è l'ergonomia cognitiva: la semplicità per un tecnico di intuire come fare un'operazione nel modo giusto. Come al semaforo: se è verde sai che puoi andare, fa parte della tua cultura, se c’è rosso invece sai che ti devi fermare. Arrivare al top significa che io non devo spiegarti le cose, ma tu, essendo un tecnico, riesci a "leggere" la macchina. Poi ci sono gli aiuti nella diagnosi, la telemetria e il controllo da remoto, ogni prodotto ha le sue caratteristiche dove molte si possono sovrapporre in diverse industries, ma poi ci sono alcune specificità che devi conoscere.

Se dovessi descrivere il processo di design, viene coinvolto anche il tecnico? Quali sono gli step da seguire?

Ipotizziamo il caso virtuoso in cui la "design for serviceability" sia uno dei contenuti del progetto, insieme al design to cost, design for quality, design for performance e design for manufacturing. Tutte queste istanze andrebbero portate nella fase di design.

In una situazione positiva, si inseriscono dei deliverable e dei parametri misurabili nei vari gate di controllo dello sviluppo prodotto. Al "giorno zero", quando si parte con il concept, oltre a dire "voglio che la macchina dia questo risultato, duri 10 anni e costi tot", devi dare anche un target sulla serviceability. Ad esempio, puoi stabilire che il Total Cost of Ownership della manutenzione programmata e preventiva nell'arco del ciclo di vita debba essere inferiore a una certa cifra.

Quindi è più un tema di definire gli obiettivi da raggiungere che di processo di progettazione.

Esatto, sono due temi. Uno: devi avere chiari gli obiettivi per costruire delle metriche di misura. Le metriche possono essere economiche o tecniche. Magari non dai un target economico perché il costo orario varia, ma dai un target di tempo per lo smontaggio, il rimontaggio o l'esecuzione di una certa manutenzione. Quello si tradurrà poi in un termine economico in funzione di dove sei e del costo della manodopera o di come evolve il costo dei componenti.

Se dovessi fare una lista degli elementi e degli standard che rendono un prodotto manutenibile, quali sarebbero i tuoi "top 5"?

Pensando ai prodotti che ho conosciuto, direi:

L'accessibilità.
La semplicità, ovvero l'ergonomia cognitiva di cui parlavo.
Il tema degli utensili: minor numero possibile e possibilmente non specifici o custom. La capacità diagnostica: come diagnostico un problema, quali allarmi ho e quanto sono intuibili e chiari i messaggi. Faccio un esempio con i parametri medici: vedi l'asterisco negli esami del sangue e vai in panico, ma il medico ti dice che non è nulla di grave. Il tecnico è un po' come il medico: deve mettere insieme i pezzi. Più questi pezzi sono semplici da unire o auto-evidenti, meno ho bisogno di uno specialista e un tecnico normale può essere efficace.
La capacità diagnostica.
Il tema del troubleshooting diventa sicuramente importante, e qui si innestano le nuove tecnologie (controllo da remoto, telediagnosi). L'obiettivo non è solo semplificare la vita al tecnico, ma dare un prodotto che soddisfi i desiderata del cliente risolvendo i problemi velocemente per massimizzare l'up-time.

Molto chiaro e interessante. Ti viene in mente qualche caso di successo della tua carriera in cui l'applicazione di queste regole ha avuto un grande impatto?

Ce ne sono tanti. Prendendo prodotti precedenti non disegnati con questi concetti e confrontandoli con i nuovi, l'impatto è evidente. Un esempio banale: nelle macchine del caffè tradizionali il barista usa un portafiltro che usura una guarnizione alla quale si appoggia quando lo chiudi. La sostituzione di questa guarnizione è un atto di manutenzione normale, come il cambio dell'olio nell’auto.

Sulle nuove macchine, i tempi di sostituzione della guarnizione sono stati ridotti drasticamente. Prima dovevi svitare più parti per accedere alla guarnizione; adesso l'operazione è molto rapida. Immagina un cliente come gli Autogrill che ha macchine con quattro gruppi caffè: se riduci il tempo di ogni intervento e lo moltiplichi per tutte le macchine, il risparmio è enorme. Sono costi risparmiati che possono essere usati per aumentare la marginalità o per migliorare l'experience dei clienti.

Quali sono i due o tre errori che hai visto più spesso commettere in questo approccio?

Se diamo per scontato che il mindset sia quello giusto e che tutti siano convinti dell'importanza del tema, l'errore maggiore è non coinvolgere i tecnici per capire i loro punti di vista. Si fanno spesso survey sui clienti, ma qui hai un cliente interno - il tecnico - che ti aiuta a rendere soddisfatto il cliente esterno. Il field service è il cuore del dipartimento perché è a contatto con il cliente ogni giorno. I tecnici capiscono non solo i problemi tecnici, ma anche le esigenze del cliente perché sentono tanti punti di vista diversi. Il field service è una fonte di insight enorme per l'azienda, ed è gratis perché sono le tue persone. Parlare con i tecnici è l'attività che dà più valore.

E quali strumenti sono i più adatti per rendere questa comunicazione tra il field service, il management e chi si occupa di progettazione?

Serve una metodologia e una governance che indichino chiaramente quali informazioni siano utili per la qualità, per la produzione o progettazione e per il marketing di prodotto. Bisogna definire un metodo coerente con il prodotto.

Come citavo prima lo smontaggio della macchina per la sostituzione della guarnizione, devi dividere le operazioni in due categorie: quelle operazioni che fai spesso, come cambiare una guarnizione, devono essere velocissime. Se invece si buca la caldaia nella macchina del caffè, che rappresenta il cuore pulsante, l'intervento può anche essere più lungo perché è un evento molto raro. Devi focalizzarti su ciò che serve veramente e accettare la complessità solo dove è inevitabile. In quei casi, troverai soluzioni diverse, come una macchina di cortesia che forniscono i carrozzieri quando devono effettuare una riparazione più lunga sulla macchina.

Mi sembra di risentire i principi di design di Steve Jobs, come il concetto di less is more . Ma come si fa a tenere ingaggiati dei tecnici di manutenzione, magari partner esterni, nel passaggio di queste informazioni?

È un mio punto di vista: un tema che per mia esperienza ingaggia sempre tanto è il comunicare, coinvolgere. Richiede tempo, anche se i tecnici non sono interni, vanno coinvolti nel capire cosa sia utile. Se vedono che i progetti semplificano la loro vita e che possono contribuire a questo miglioramento, allora si sentono parte del processo. Le nuove tecnologie facilitano la comunicazione. Tutti usano strumenti come ChatGPT, Claude, Perplexity o Gemini perché ingaggiano molto di più l’utente, data la possibilità di conversare. Utilizzare questi strumenti anche per la raccolta dati, rendendo il compito semplice, aiuta tantissimo. In passato, compilare checklist cartacee faceva passare la voglia ai tecnici, che finivano per inserire informazioni sbagliate pur di "fare la carta". Se la tecnologia facilita l'aspetto burocratico e aiuta il tecnico nella sua attività, lui è più invogliato a collaborare.

Mi aggancio a questo perché noi in passato con te abbiamo portato avanti anche dei dei progetti molto avanzati che utilizzano l'AI generativa e so quanto tu credi in queste nuove tecnologie. So che avete lavorato anche su progetti come la realtà virtuale e aumentata. Qual è la tua visione riguardo alla tecnologia e come è cambiata nel tuo percorso lavorativo?

Le tecnologie permettono di fare tante cose, ma vanno usate correttamente. Quando ho iniziato, ero uno dei pochi che sapeva usare Excel e questo mi permetteva di mettere i dati in fila e leggere dei pattern che altri non vedevano. Adesso la tecnologia rende tutto più semplice: la raccolta e l'analisi dei dati sono immediate se lo strumento è istruito bene.

Parto dall'idea che ogni novità vada conosciuta e capita. Magari all'inizio vedi un potenziale piccolo, ma le cose cambiano velocemente. Bisogna stare attenti a non fare il passo più lungo della gamba investendo in una novità solo perché è nuova, senza valutare il valore aggiunto. Però è fondamentale stare "a bordo" e non rimanere indietro, perché qualcun altro userà quelle tecnologie al posto tuo. Bisogna fare una cernita di ciò che offre il mondo e condividere l'approccio in azienda per capire dove indirizzarsi.

Con voi abbiamo sviluppato un'attività con l'intelligenza artificiale per supportare i tecnici. Siamo andati per fasi, allargando il perimetro e accogliendo i suggerimenti di chi saliva a bordo. Più persone sono coinvolte, più diventa un'intelligenza collettiva.

Gli studi recenti confermano che i progetti di AI funzionano solo se sono trasversali all'azienda; quelli limitati a un unico reparto difficilmente hanno futuro proprio perché non sono stati pensati per essere pervasivi all’interno dell’azienda.

Questa è la storia di tutte le tecnologie, come è accaduto con il CRM dieci anni fa. Si pensava che il CRM avrebbe risolto tutti i problemi di relazione coi clienti. Poi si è assistito a livelli di flop esagerati e di investimenti esagerati perché nella parte di adoption e di coinvolgimento, era arrivata solo l'idea dall'alto e non c'era stata una verifica, una condivisione.

Hai parlato di una tecnologia che per chi faceva vendita era vista come una imposizione. Nel tempo si è capito che ti permetteva di avere relazioni un po' più dettagliate, più approfondite con i clienti, di non sbagliare, di non prendere scelte non basate sui dati. Ma tornando sullo specifico dei tuoi progetti, so che avete lavorato molto anche sulla realtà aumentata e virtuale. Cosa avete fatto?

La realtà aumentata ha trovato applicazione in due casi diversi. La prima è un classico del service: le videochiamate dove un esperto dalla sede supporta un tecnico sul campo. Se il tecnico fuori è meno esperto, le indicazioni verbali non bastano.

Con la realtà aumentata, io dalla sede posso vedere ciò che vede lui, fare un fermo immagine, tornare indietro nella registrazione e mettere una freccia sullo schermo che lui vede in tempo reale. Un'immagine parla più di mille parole. Posso anche mandargli istantaneamente un video specifico per lo smontaggio. Questa è una modalità che esiste già in tante industries. Sugli occhiali per la realtà aumentata sono sempre stato prudente: in alcune industries servono, in altre sono ridondanti. Bisogna tarare la tecnologia a quello che serve.

La seconda applicazione riguarda l'ingaggio e la formazione. Oggi la realtà aumentata costa pochissimo rispetto a vent'anni fa. Io mi ricordo più di 20 anni fa quando la vedevo in Fiat che costava tantissimo, veniva usata solo per il marketing. Adesso assumi un ragazzo giovane neolaureato, hai già i 3D della progettazione, puoi fare di tutto e di più con la realtà aumentata e costa pochissimo.

In Cimbali abbiamo creato, ad esempio, un mazzo di carte per i tecnici: non c'erano re o regine, ma i componenti della macchina. Inquadrando le carte con un'app, apparivano contenuti tecnici o modelli 3D da sezionare. È un modo divertente e ingaggiante per fare formazione, soprattutto quando non si può essere fisicamente in sede con le macchine smontate.

È un approccio molto interessante, davvero è un approccio diverso alla formazione. Sappiamo che soprattutto con le generazioni più giovani è un team importante perché c'è meno capacità di attenzione a lungo termine.

Se dovessi invece definire un set minimo di informazioni e dati per partire con un progetto di realtà aumentata o di AI, quale sarebbe?

Il punto di partenza è sempre: dove vuoi arrivare? Se non hai chiarissimo l'obiettivo, tutto ciò che fai a monte potrebbe portarti altrove. Magari l'idea cambia durante il percorso perché impari cose nuove, ma devi partire con una direzione chiara. Solo allora inizi a progettare un percorso e capisci se ti servono più dati, certe metriche o determinate competenze, e se queste debbano essere interne o esterne.

Quanto può cambiare questa visione nel tempo? Deve essere chiara al 90% o può evolvere continuamente?

Secondo me, può cambiare continuamente. Se l'obiettivo di fondo (come fare più fatturato) rimane lo stesso, le modalità possono evolvere. Se cambia tutto radicalmente sempre, allora è un problema. Un tasso di cambiamento è fisiologico e normale; non cambiare mai idea sarebbe da sciocchi, ma serve un giusto equilibrio.

Quali sono le due cose principali che consiglieresti a un Amministratore Delegato che vuole partire con un progetto che includa i principi del "Design for Serviceability"? Quali sono secondo te i punti chiave?

Il primo punto è il coinvolgimento delle persone, della sua "prima linea". È un fattore abilitante del fatto che si possa andare in execution con successo: se lui trasmette la visione al suo team, accettando obiezioni e trovando compromessi, il team farà lo stesso con il resto dell'azienda.

Il secondo punto è la progettazione del percorso: valutare quali risorse servono, se sono interne o esterne, e fare una roadmap chiara con i vari passaggi. Quindi: condivisione e progettazione del percorso.

Quindi i temi sono due: condivisione e progettazione del percorso. Quali sono i trend che vedi emergere nei prossimi anni nel field service e nella servitizzazione?

Sicuramente l'AI agentica: intelligenze artificiali che in qualche modo decidono, concludono e agiscono per conto proprio. È un trend non troppo lontano, anche in ambiti industriali meno sviluppati.

Un altro aspetto critico è la difficoltà a trovare tecnici preparati. La competenza storica si sta perdendo ed è difficile trovare giovani disposti a fare un percorso di crescita nel service. Questo porterà a ripensare totalmente il prodotto. Se ho un prodotto diffuso, devo disporre di tanti tecnici sul territorio. Se ho un prodotto composto da moduli, posso mandare un tecnico con competenze base che sostituisca il modulo, per poi riparare il pezzo in centri iper specializzati. Questo comporterà sicuramente problemi logistici, ma necessiterò di un minor numero di tecnici preparati. Questo risolve anche il problema del turnover e la mancanza di tecnici, non solo competenti, ma neppure tecnici base. Quindi l'AI aiuterà nel troubleshooting, ma bisognerà lavorare anche sulla semplificazione del prodotto.

E come cambiano le competenze di un Direttore del Service con queste tecnologie?

Ti rispondo in modo provocatorio: non cambiano. Le competenze "hard" cambieranno perché c'è sempre qualcosa di nuovo da imparare, ma le competenze "soft" restano le stesse. Un direttore service deve avere curiosità, voglia di capire e voglia di imparare. Che ci sia l'AI generativa o l'AI agentica, la curiosità non cambiava vent'anni fa e non cambia adesso.

Un'ultima domanda: guardando indietro ai tuoi 25 anni di esperienza, quali sono i tre consigli che daresti al giovane Edgardo di allora e quale libro consiglieresti?

I tre consigli sono:

Mantenere la curiosità di imparare e vedere modi alternativi.
Parlare tanto con le persone: non solo alla macchinetta del caffè, ma per capire genuinamente cosa serve loro. È l'intelligenza collettiva che ti permette di ottenere risultati.
Avere disciplina e metodo. I campioni nello sport sono bravi atleticamente grazie alla disciplina che hanno applicato per arrivare a quei risultati.

Come libri ne avrei una sfilza, ma quello che mi ha aperto nuovi punti di vista sul service è un po' vecchiotto: La caffettiera del masochista di Donald Norman. In inglese è The Design of Everyday Things .

Norman è una pietra miliare della user experience e dell'usabilità degli oggetti. Spiega come un prodotto ben progettato debba avere una usabilità intuitiva. Ti faccio un esempio: se vai in un bagno bellissimo di un ristorante e non capisci come far uscire l'acqua, non sei tu stupido, è chi ha progettato che ha privilegiato l'estetica a scapito dell'usabilità. Alcune volte trovi il tasto da schiacciare con il piede, altre volte è un problema di fotocellula.

Quel libro è stato la scintilla che ha fatto nascere in me il progetto della "Design for Serviceability". È un volume di parecchi anni fa, ma i principi di quel libro sono ancora validissimi.

Edgardo, ti ringrazio davvero per questa chiacchierata piena di informazioni e spunti interessanti. Grazie mille e ti aspettiamo presto per una prossima puntata. Nel frattempo un saluto a tutti gli ascoltatori, ci vediamo alla prossima puntata di Expert Talks . Grazie.

Grazie a te.

[Webinar] Come evolvere il prodotto con dati di utilizzo reali

Tue, 10 Feb 2026 09:01:51 GMT

Hai mai avuto la sensazione che, una volta venduto un macchinario, questo finisca in un "oblio informativo" ? Sappiamo cosa fa la macchina (forse), ma sappiamo davvero cosa prova l'operatore che la usa o quali funzioni ignora sistematicamente?

In questo webinar, insieme a i²d , cerchiamo di andare oltre il modello industriale tradizionale basato sul ciclo "progetta-vendi-dimentica". Oggi la competitività si gioca sulla s oftware-driven innovation : la capacità di trasformare un hardware statico in una piattaforma dinamica, dove il software diventa il vero fulcro del valore e della competitività.

In particolare, il webinar approfondisce come superare la perdita di contatto con il prodotto e il mercato, integrando un Feedback Loop costante tra macchina, utente e ricerca e sviluppo.

Dal prodotto statico all'evoluzione continua: il feedback loop nel settore manifatturiero

Sara Strizzolo

10 Febbraio 2026

Il limite dell'IoT attuale: I dati di funzionamento delle macchine sono necessari, ma non sufficienti per evolvere il prodotto.

Behaviour Analytics per i dispositivi fisici: Come portare le logiche dei prodotti digitali all’interno dei prodotti fisici per mappare le interazioni degli utenti.

La rivoluzione dei dati qualitativi: Passare all'ascolto continuo della "voce del cliente” associando direttamente il feedback al modello/matricola della macchina.

Casi d'uso reali: Esempi concreti di aziende che hanno trasformato l'ascolto in valore.

Scenari futuri: Come passare da richieste push alla raccolta integrata di feedback dialogando naturalmente con la macchina.

Cosa troverai in questo webinar?

Evento realizzato in collaborazione con i²d , una startup deep tech che aiuta le aziende a migliorare prodotti e servizi in tempi rapidi, ridurre i costi di sviluppo e massimizzare il ROI sugli investimenti in R&D. Lo fa attraverso YouFeed, una piattaforma AI che collega prodotti fisici a un sistema di feedback continuo.

Expert talk con Irene Manera: Oltre il "punto cieco" della produzione

Tue, 13 Jan 2026 17:16:52 GMT

Nel nuovo episodio di Expert Talks, il podcast di Things 5 dedicato alla tecnologia e ai prodotti intelligenti, incontriamo Irene Manera , Responsabile Service di DIHR . Partendo da un’esperienza ventennale che attraversa l’intero flusso aziendale, dal commerciale alle spedizioni fino alla gestione del post-vendita, Irene ci porta dietro le quinte del passaggio dall’assistenza tecnica come semplice "pronto soccorso" a partner strategico per il cliente.

Dalla sfida di trasformare un fermo macchina in un’opportunità di fidelizzazione, fino al ruolo cruciale della connettività IoT che svela i "punti ciechi" dell’utilizzo quotidiano delle macchine, esploriamo come i dati rappresentano l’"oro colato" per passare da un approccio reattivo a uno predittivo. Tra servitizzazione, gestione intelligente della ricambistica e i futuri scenari dell’AI generativa a supporto dei tecnici sul campo, un confronto ricco di spunti pratici per chi vuole trasformare il service da centro di costo a leva strategica per l’innovazione di prodotto e la soddisfazione duratura del cliente.

Ciao, buongiorno. Tutto bene, grazie. Sono contenta di questo momento di confronto a cui mi avete invitato, quindi vi ringrazio.

Ho iniziato la mia avventura in DIHR nel 2003. Ho avuto la possibilità di lavorare in diversi reparti: commerciale, spedizioni e service. Quindi ho potuto vedere tutto il processo, dal primo contatto in azienda fino al post-vendita, dove mi trovo oggi.

Ho acquisito competenze trasversali: da un lato l’interesse nel funzionamento della macchina, dall’altro la volontà di mantenere il contatto e la relazione con il cliente, che mi piace molto. Questo mi ha portata a entrare nel service e poi a diventare responsabile.

Smettere di rincorrere le emergenze grazie alla manutenzione predittiva

Sara Strizzolo

14 Gennaio 2026

Sono molte. Le responsabilità sono tante, ma ho una squadra che mi affianca e riusciamo a rispondere bene al cliente. Tra i compiti principali c’è dare una risposta rapida ed efficace a chi si trova in una situazione in cui ha bisogno di assistenza tecnica: dobbiamo essere veloci, viste le necessità.

Un’altra sfida importante è riuscire a trasformare un problema tecnico in una situazione positiva: il cliente ha un problema, noi diamo una soluzione, e percepisce di avere un partner vicino che lo supporta. Questo rafforza la fiducia nella relazione con noi.

Buongiorno a tutti, io sono Daniele Delle Case e questo è Expert Talks , il podcast di Things 5 che parla di tecnologie e prodotti intelligenti con gli esperti del settore. Oggi con noi c’è Irene Manera, responsabile Service di DIHR che produce lavastoviglie industriali. Ciao Irene, piacere di averti qua. Come stai, innanzitutto?

È un piacere tutto nostro. Irene, vorrei partire capendo qual è la tua storia lavorativa e cosa ti ha portato oggi qui con noi.

Quali sono, più o meno, le responsabilità quotidiane di chi è responsabile del service?

Questo concetto di “situazione positiva”: avete fatto uno studio o definito un percorso standardizzato per trasformare i momenti critici in momenti positivi?

Quello che abbiamo attuato in azienda parte innanzitutto dalla formazione del personale: persone che sappiano svolgere appieno il lavoro con competenze tecniche, quindi sapere di cosa stiamo parlando.

Poi abbiamo lavorato molto anche sull’aspetto umano: essere più empatici verso il cliente, essere comprensivi nella situazione in cui si trova, ascoltarlo e raccogliere le informazioni. Una volta ottenuti i dati necessari, dobbiamo dare una soluzione efficace: quando diamo una soluzione dobbiamo essere sicuri che sia quella giusta, altrimenti si passa dalla serenità di una soluzione trovata alla frustrazione.

Se dovessi identificare gli aspetti più importanti e interessanti del tuo lavoro, quali porteresti come esempio?

Sicuramente il contatto quotidiano con il cliente. Quando ci interfacciamo con lui rappresentiamo la nostra azienda: siamo persone, ma in quel momento “siamo DIHR”.

È interessante anche parlare di prodotti innovativi, che danno risultati. E poi c’è la soddisfazione che arriva quando il problema viene risolto in modo efficace: il cliente apprezza il nostro operato e questo dà energia, motivazione e spinta per continuare a migliorare.

Hai usato due parole chiave che mi piacciono molto: empatia e soddisfazione. L’empatia è la base di qualsiasi rapporto umano e nel tuo lavoro è imprescindibile. La soddisfazione è ciò che ti muove nel fare bene il tuo lavoro e nel cercare di farlo sempre meglio. Se dovessi identificare come il tuo lavoro è cambiato nel tempo a livello tecnologico, quali sono i più grandi cambiamenti che hai visto negli ultimi anni?

Sicuramente la possibilità di avere strumenti digitali ci è stata molto utile. Con l’IoT abbiamo avuto la possibilità di tracciare cosa sta succedendo a una macchina in funzione: come sta lavorando, consumi, allarmi. Questo ci aiuta quando il cliente ci contatta: risparmiamo tempo perché abbiamo già la storia della macchina e i dati disponibili, e possiamo dare suggerimenti più rapidi su come intervenire.

Un altro strumento importante è il portale a disposizione dei clienti: possono accedere a documentazione legata alla macchina in qualsiasi momento, anche nel weekend. Questi due strumenti ci hanno reso sicuramente più efficienti verso i clienti.

Quindi: tracciabilità che porta il valore della velocità nella risposta, e portale che garantisce la reperibilità. Sempre partendo da questi aspetti, secondo te quali sono le più grandi paure di un vostro cliente quando chiama il service?

Una paura può essere non trovare una soluzione, soprattutto se c’è un fermo macchina. Per fortuna fino ad oggi abbiamo sempre trovato una soluzione e non ci sono state situazioni particolarmente critiche. Però a volte il disagio aumenta se non si arriva subito a capo. Può succedere anche che il cliente, nel contatto iniziale, ometta informazioni che per lui sembrano poco importanti ma che invece sono decisive per sbloccare il problema.

Un’altra criticità che può spaventare è la reperibilità dei ricambi. Noi garantiamo la reperibilità dei ricambi per 10 anni dal momento in cui la macchina è stata “versata in produzione” (messa in produzione). In realtà riceviamo spesso richieste per macchine che hanno anche più di 20 anni e la reperibilità esiste tuttora anche per queste.

In generale, per rassicurare il cliente investiamo molto nella formazione: sia interna sia verso i clienti. Organizziamo mensilmente incontri (online e dal vivo) con i tecnici dei nostri rivenditori: momenti di formazione in cui vediamo le macchine a 360°. Abbiamo anche una sala test dove facciamo prove con i tecnici. È apprezzato perché dal confronto emergono elementi che magari, leggendo solo il manuale, passano in secondo piano.

Come service cerchiamo sempre di rassicurare e di far capire che siamo presenti: per noi il cliente è al centro.

E quali sono invece le paure di Irene quando chiama un cliente?

La mia paura è che il cliente sia insoddisfatto, cioè di non riuscire a soddisfare la sua aspettativa. Io credo molto nella relazione: se quando il cliente ci contatta capisco bene aspettative e contesto attraverso la comunicazione, mi è chiaro il quadro e cercherò in tutto e per tutto gli strumenti per dare seguito a quanto serve.

Nella relazione commerciale col cliente, quanto è importante la sinergia tra service e chi vende le macchine?

È importante. Fortunatamente riusciamo a confrontarci con il commerciale, condividendo informazioni e dati che loro raccolgono e che noi rielaboriamo.

Succede spesso che ci dicano: “Stiamo seguendo un progetto importante, il cliente sta per acquistare questo macchinario”. A quel punto organizziamo incontri in azienda, dando la possibilità al cliente e ai suoi tecnici di assistere al collaudo della macchina. La sinergia tra commerciale e service è fondamentale: il cliente acquista un prodotto, ma è importante anche tutto il contorno, cioè il team che lo segue dalla vendita al post-vendita. Quindi ci confrontiamo e accogliamo i clienti organizzando questi momenti.

Quali sono i KPI o le metriche che il tuo dipartimento dovrebbe monitorare per garantire qualità del servizio?

Nel mio reparto seguiamo sia la ricambistica sia l’assistenza tecnica. Per la ricambistica monitoriamo i tempi di evasione degli ordini e la prontezza di elaborazione: tutto il ciclo dal momento in cui arriva l’ordine a quando viene evaso. Stiamo investendo sempre di più perché la concorrenza è forte e dobbiamo dare un servizio efficiente.

Per l’assistenza tecnica, un obiettivo chiave è il tempo di risposta: la tempistica è estremamente importante. Ma insisto anche su un altro aspetto: la risposta deve essere sì rapida, ma soprattutto efficace, giusta e precisa.

Come la misuri?

Non è facile, però quando arriva una richiesta e, dopo la risposta, non c’è un “ritorno” (non si riapre il caso), significa che la risposta è stata sufficientemente buona.

Vorrei passare alla connettività: come ha avuto impatto sul tuo lavoro e qual è il tuo punto di vista sulla connettività delle vostre lavastoviglie?

Con lo strumento che utilizziamo per vedere le performance della macchina, possiamo capire come è stata utilizzata: funzionamento degli elementi, consumo dei chimici, e altri parametri. Questi dati sono “oro colato” per i nostri rivenditori.

Se pensiamo ai tecnici dei rivenditori: quando c’è un fermo macchina devono lasciare tutto e intervenire in fretta. Con i dati, invece, possiamo lavorare per evitare il fermo macchina, cioè in modo predittivo.

Per esempio: se i tempi di riscaldamento sono sempre stati buoni e improvvisamente cambia qualcosa, potrebbe esserci un problema. Possiamo suggerire al tecnico: “Quando sei in zona, passa da quel cliente e controlla”, ad esempio una resistenza del boiler o della vasca che non scalda adeguatamente, o problemi dovuti al calcare (che vediamo spesso). Così si interviene prima che si manifesti il guasto.

Questi aspetti di predittività li avete già implementati tramite algoritmi o oggi è ancora una persona che monitora i dati?

Attualmente è demandato a una persona fisica, però penso che il futuro possa andare verso algoritmi che generano alert quando qualcosa non torna. Sarebbe d’aiuto per intervenire in modo rapido ed efficace.

Quali sono i dati di maggior valore che state raccogliendo?

Capire come il cliente utilizza la macchina. Noi abbiamo visibilità quando la forniamo, ma quando è installata e in funzione non siamo fisicamente presenti. Anche il rivenditore ha una visibilità limitata: installa e interviene su richiesta, ma ciò che accade quotidianamente lo vede solo l’utilizzatore finale.

Capire l’utilizzo ci aiuta a pensare a nuove soluzioni: solo chi usa la macchina ci dice davvero cosa funziona, cosa non funziona e dove possiamo migliorare.

Qual è la reazione dei vostri clienti al fatto di avere una macchina connessa? Sono contenti, indifferenti, o capiscono il valore?

Abbiamo una clientela variegata: c’è chi mostra resistenza verso la connettività e le nuove tecnologie, a volte per scarsa familiarità o conoscenza. Dall’altra parte ci sono clienti che ce lo chiedono proprio, perché hanno esperienza o formazione.

La differenza possiamo farla noi come fornitore, divulgando l’importanza della connettività e facendo capire i vantaggi. Un’altra paura può essere legata a privacy e sicurezza dei dati: se ci circondiamo di fornitori performanti e competenti, non dobbiamo preoccuparci.

Questo servizio lo vendete a pagamento o è incluso nel pacchetto?

Attualmente è un servizio a pagamento come optional. Però va visto come un investimento: lo diamo per 10 anni, che è il tempo medio di vita di una lavastoviglie. Quindi diciamo al cliente: oggi può sembrare una spesa, ma nel lungo periodo, con tutti i plus che porta, ne beneficerà.

Domanda sulla servitizzazione: quando il prodotto viene venduto come servizio nel tempo, il service diventa più centrale. Qual è la tua visione e come si adatta a un’azienda come la vostra?

Penso che il service debba essere sempre meno reattivo (il “risolutore del problema”) e sempre più proattivo: proporre al cliente suggerimenti e consigli, indirizzarlo verso l’utilizzo efficace dell’attrezzatura. È l’idea di portare il cliente non solo alla vendita del prodotto, ma a un pacchetto che si protrae nel tempo.

Parliamo di AI generativa: qual è la tua visione? Come pensi possa aiutare il tuo lavoro?

Potrebbe essere d’aiuto quando vengono raccolti e archiviati i dati di utilizzo della macchina. Mi aspetterei che questi dati venissero rielaborati dall’intelligenza artificiale e che da lì arrivassero consigli e suggerimenti al cliente per usare la macchina in modo sempre più adeguato.

Oggi possiamo produrre tutta la documentazione possibile e nei libretti cerchiamo di essere precisi e completi. Però se l’AI rileva comportamenti e condizioni specifiche, può intervenire con suggerimenti più rapidi e semplificati, interpretando i dati e generando risposte personalizzate. Il manuale dà una visione a 360°, ma non è centrato sull’esigenza specifica del singolo cliente: se l’AI rileva l’uso reale, può dare input mirati, migliorando le performance.

E per la risoluzione dei problemi? Usando lo storico delle interazioni con i clienti su problemi simili?

La vedrei come supporto interno al team di assistenza tecnica, non tanto verso l’esterno. Il team tecnico potrebbe vederla come un aiuto: quando arriva una richiesta, l’AI può dare una prima risposta precisa. Nel frattempo il team può focalizzarsi su aspetti più ampi dove l’intervento umano è indispensabile, migliorando la rapidità complessiva.

E per la formazione dei tecnici sul campo? Si può generare valore con questi strumenti?

Assolutamente sì. Quando intervengono in loco, potrebbero arrivare con tutti i ricambi necessari. Spesso il tecnico arriva con informazioni frammentarie e porta ricambi non corretti: questo crea difficoltà, perché il cliente pensa “adesso il problema si risolve” e invece diventa una situazione negativa.

Con l’AI, raccogliendo più informazioni, si possono individuare in anticipo le criticità e i ricambi necessari. Così, quando il tecnico è sul posto, risolve sostituendo ciò che serve: il momento di difficoltà diventa un’opportunità per l’azienda e per il tecnico, e il cliente aumenta la fiducia perché si sente rassicurato dalla soluzione.

E l’AI generativa come interfaccia d’uso del prodotto, in alternativa alle classiche interfacce utente? Come la vedi e che implicazioni avrebbe per il tuo lavoro?

Potrebbe essere utile sull’utilizzo del prodotto: se rileva che il cliente usa un certo ciclo con un certo tipo di sporco, potrebbe suggerire un ciclo più adatto: “Per questo tipo di sporco ti consiglio quest’altro ciclo”. È un supporto proattivo nell’utilizzo del prodotto, più che una “comodità” fine a sé stessa.

Andando verso la chiusura: quali trend futuri, dal tuo punto di vista, influenzeranno il tuo lavoro, il tuo dipartimento e il mercato?

Per il nostro ufficio penso che saremo sempre più accompagnati dall’intelligenza artificiale come strumento di aiuto per intervenire velocemente con il cliente. Lo vedo come qualcosa che ci accompagnerà e ci aiuterà a essere più competitivi.

A livello aziendale, l’AI può aiutare anche nella collaborazione interna, nello scambio di informazioni tra colleghi.

Come cambiano le competenze di chi deve fare assistenza al cliente con questi nuovi strumenti?

Bisogna prevedere sempre più sessioni formative per il team interno, perché la tecnologia avanza velocemente. Serve conoscerla e saperla utilizzare in modo efficace: quindi formazione specifica su questi strumenti.

Se dovessi dare un consiglio a un’azienda che inizia ora un percorso di digitalizzazione del service, cosa diresti?

Consiglierei di affidarsi a fornitori esperti e competenti, con esperienza su questi strumenti. Il mondo è ampio, non si può pretendere di sapere tutto subito. Affidandosi a partner validi e chiedendo consulenze, si può utilizzare la tecnologia in modo efficace.

Andando a chiudere: c’è qualcosa che vorresti aggiungere per i nostri ascoltatori?

Un consiglio, soprattutto per chi lavora nel service, è non smettere mai di imparare e ascoltare sempre. Nella relazione e nel confronto, ascoltando le persone e le esperienze (dei clienti e dei colleghi), c’è sempre qualcosa da cogliere che può diventare un vero valore aggiunto nella relazione e nel nostro lavoro.

Bene, Irene, grazie mille del tuo tempo. È stato davvero un piacere chiacchierare con te oggi. Spero di rivederti presto.

Grazie mille. Grazie a te. Alla prossima.

Expert talk con Alessandra Celegon: Il valore della presenza sul mercato

Mon, 15 Dec 2025 13:29:47 GMT

Nel nuovo episodio di Expert Talk, il podcast di Things 5 dedicato alla tecnologia e ai prodotti intelligenti, incontriamo Alessandra Celegon , Area Manager Italia di DIHR. Partendo dal suo percorso di crescita interna in azienda – dalla gavetta in ufficio commerciale fino al ruolo di riferimento per il mercato italiano – Alessandra ci porta dentro le dinamiche reali del mondo del lavaggio professionale: la competizione sul prezzo, l’importanza della qualità percepita e il valore della presenza sul territorio.

Dall’IoT applicato alle lavastoviglie alla continuità operativa guidata dai dati, fino ai modelli di noleggio e servitizzazione, esploriamo come l’innovazione stia cambiando il rapporto tra produttore, rivenditore e utilizzatore finale. Tra sostenibilità, ottimizzazione dei consumi, integrazione tra attrezzature di cucina e primi scenari di utilizzo concreto dell’AI nei processi di assistenza e vendita, un confronto ricco di spunti pratici per chi, nel settore HoReCa e nel foodservice, vuole andare oltre la logica del “solo prezzo” e costruire valore duraturo per i propri clienti.

Allora, mi sono laureata in Relazioni Pubbliche e ho iniziato in DIHR 15–16 anni fa, entrando nell’ufficio commerciale. Sono partita quindi con una visione interna dell’azienda: non sono entrata subito come figura “front”, come sales manager, ma partendo dalla conoscenza del prodotto e dell’ambiente aziendale. Noi facciamo tutto internamente, dalla piccola lavastoviglie alla grande, quindi per me è stato molto utile “farmi la gavetta”, chiamiamola così, all’interno dell’azienda.

Negli ultimi anni, vista la crescente necessità (soprattutto per il mercato italiano) di avere una presenza anche sul territorio, abbiamo continuato a lavorare con i nostri agenti, le nostre persone di fiducia che girano continuamente dai clienti, ma è emersa l’esigenza di avere una figura che fosse il loro punto di riferimento.
Una persona che potesse andare con loro dal cliente e riportare in azienda eventuali necessità ed esigenze che possono nascere. Questo è, in sintesi, il percorso che mi ha portato al ruolo che ricopro oggi.

Sicuramente non è facile, perché il mercato è sempre più competitivo. A volte diventa una guerra di prezzo che non permette al cliente di scegliere con consapevolezza. Sempre di più vediamo cataloghi bellissimi, ma dietro non sempre c’è la stessa qualità di un’azienda che produce in Italia, che fa tutto al proprio interno. La sfida è far percepire al cliente cosa c’è dietro al prodotto: la nostra presenza, il fatto che diamo affidabilità perché siamo sul mercato da più di 40 anni, che offriamo un service disponibile, un’assistenza strutturata, un’area ricambi dedicata. Quindi non c’è solo “il prodotto”, ma tutto un mondo dietro. E questo non può essere gestito solo sulla base del prezzo: bisogna far percepire anche questo valore aggiunto.

Crescere nel lavaggio professionale: quando la presenza sul territorio fa la differenza

Sara Strizzolo

16 Dicembre 2025

È fondamentale. La tecnologia permette di garantire servizi che altrimenti non sarebbe possibile offrire. Ad esempio la possibilità di avere sempre a disposizione i manuali, di ordinare i ricambi online, di avere un centro assistenza disponibile, schede tecniche e cataloghi aggiornati. La tecnologia ci sta aiutando tantissimo anche con tutte le macchine connesse, perché ci permette di essere ancora più vicini non solo al nostro distributore – noi vendiamo ai distributori, che poi vendono ai clienti finali – ma anche all’utenza.

In questo modo si abbattono le barriere: possiamo vedere come la macchina sta lavorando presso il cliente finale e, nel momento in cui l’installatore o chi fa assistenza ci chiama, siamo già “sul pezzo”, sappiamo già cosa sta succedendo, ci possiamo interfacciare e aiutare a vicenda. Questo è fondamentale perché, come dicevamo prima, non diventa più una questione di prezzo, ma soprattutto di affidabilità e durata del servizio.

Buongiorno a tutti, sono Daniele Delle Case e questo è Expert Talks, il podcast di Things5 che parla di tecnologia e prodotti intelligenti con gli esperti del settore. Oggi con noi c’è Alessandra Celegon, Area Manager Italia di DIHR. Ciao Alessandra, buongiorno, è un piacere averti qui con noi.
Ti va di raccontarci un po’ il percorso che ti ha portato fino a qui, oggi in DIHR, e in generale il tuo percorso professionale?

Nel tuo ruolo quotidiano, quali sono le principali sfide che vivi nel tuo lavoro?

Diciamo che l’aspetto della storia, quindi, secondo te ha molto valore nello storytelling aziendale. Dal punto di vista invece dell’evoluzione tecnologica, quanto può essere un punto differenziante nella vostra value proposition, in quello che proponete sul mercato e nel differenziarvi rispetto ad altre aziende che ragionano più su una logica di prezzo?

Il concetto di servizio che hai appena introdotto è molto legato alla qualità e alla disponibilità dei dati, che permettono di capire cosa sta succedendo sulle macchine.
Oggi il concetto di continuità operativa, guidato dai dati, quanto è importante nel vostro business e quali sono, secondo te, gli aspetti chiave da garantire per assicurare questa continuità?

La continuità operativa è fondamentale. Viviamo in un mondo frenetico, in cui c’è la necessità di essere presenti sempre. Le strutture devono garantire certi orari e determinati servizi. Con una serie di strumenti possiamo permetterci di essere reperibili e di dare risposte anche il sabato e la domenica: attraverso il manuale, attraverso il ricambio, potendo già interfacciarsi con l’area di assistenza oppure potendo organizzare l’intervento in modo rapido.

L’obiettivo è dare un servizio veloce, mirato e rapido, perché oggi la velocità è diventata una costante per tutti: se devi fare un’offerta ti chiedono la macchina per il giorno prima; se c’è un problema di assistenza devi essere veloce nel fornire risposta, ricambi e supporto tecnico nel più breve tempo possibile. Questo è un punto assolutamente fondamentale su cui ci stiamo concentrando molto: crea quel valore in più che oggi è essenziale, proprio per la velocità dei nostri giorni.

Si passa quindi dal concetto di qualità al concetto di affidabilità del prodotto, giusto?

La qualità deve esserci, è fondamentale. L’affidabilità del prodotto, per quanto ci riguarda, è consolidata: lavoriamo da tantissimi anni e ogni tanto mi chiamano per macchine che hanno 16, 17, 18 anni. Su questo siamo molto tranquilli.

Poi c’è il tema della presenza: al di là di tutto è importante dare quella sensazione di vicinanza, di presenza costante accanto al nostro rivenditore e soprattutto al cliente finale che utilizzerà la macchina.

Ci sono stati momenti o esempi pratici che raccontano come la qualità del servizio e l’affidabilità del prodotto siano state determinanti in una trattativa commerciale, per acquisire nuovi clienti o mantenere quelli già acquisiti?

Sì, assolutamente. Come ti dicevo, a volte ci troviamo a competere con grandi offerte che arrivano da produttori stranieri, magari dall’Est Europa, con prezzi molto più bassi perché seguono una logica produttiva completamente diversa rispetto a quella europea o italiana.

In questi casi è fondamentale poter garantire la presenza sul territorio. Il fatto di essere presenti e poter uscire con gli agenti DIHR direttamente dal cliente per fare un sopralluogo, ad esempio, è un grande valore.
Capita spesso di andare a vedere una struttura per capire come impostare un’offerta, soprattutto quando ci sono progetti importanti, ad esempio vendiamo anche macchine a nastro per ospedali e mense molto grandi.

Questa vicinanza, questo non avere un produttore distante che “fa la macchina” e un piccolo rivenditore che deve solo fare la richiesta, ma un’azienda che è costantemente in contatto tramite WhatsApp, email, o andando fisicamente insieme dai rivenditori, secondo me è una delle chiavi che ci permette di essere più vicini e più competitivi.

Quindi stai facendo riferimento ai canali di comunicazione. Quanto questi nuovi canali, uniti all’IoT, possono diventare un nuovo metodo per ingaggiare i vostri clienti e generare valore da questa connessione più rapida? Vi permettono di andare sul mercato con ancora più forza. Qual è il principale vantaggio che state riscontrando?

Noi abbiamo sviluppato un’applicazione che si interfaccia con diverse fasce di clienti. C’è una parte più commerciale, dove in qualsiasi momento si possono scaricare schede tecniche, cataloghi e informazioni sul prodotto.
C’è una parte service, dove si accede all’area ricambi, ai manuali: indipendentemente che tu sia un ristoratore o un distributore, inserisci il numero di serie e scarichi il manuale a qualsiasi ora.

Abbiamo poi una parte più interna, dedicata agli agenti, per tenerli aggiornati sulla disponibilità delle macchine e per mettere a disposizione strumenti come file BIM o AutoCAD, scaricabili anche dai clienti.

Tutto questo ha permesso di essere molto più veloci e di far sì che il cliente non debba perdere tempo a chiamare, chiedere e cercare: tutto è reperibile e fruibile in un istante con un semplice click.
Ovviamente, se c’è bisogno ci siamo sempre noi a guidarlo, ma è vero che a volte capita di chiamare un’azienda e non riuscire a prendere la linea per ore. Noi cerchiamo di rendere tutti gli strumenti il più fruibili possibile proprio per garantire velocità e disponibilità nel minor tempo possibile.

Tornando ai dati generati dalle macchine: come possono, secondo te, essere di valore all’interno di una trattativa commerciale, se possono esserlo?

Assolutamente sì. Quando un cliente ha una macchina connessa, quella macchina registra eventuali anomalie ma anche il funzionamento. Se ha dei problemi, sa che in qualsiasi momento l’installatore può vedere cosa succede. Per l’installatore è un grande vantaggio: gli arriva un eventuale allarme, una segnalazione di mancanza detergente, tutte le informazioni utili. Può connettersi, vedere come ha funzionato la macchina, se la resistenza del boiler sta lavorando correttamente, se i cicli sono regolari; può fare piccole regolazioni da remoto o, se necessario, andare in loco avendo già fatto un’analisi predittiva.

Spesso gli installatori devono fare molti chilometri, magari in zone di montagna. Arrivare già con i ricambi giusti nel furgone è fondamentale: riduce i costi per il cliente e il tempo per chi fa l’installazione. Il tempo, oggi, è una delle cose più importanti. Quindi arrivare già preparati aumenta la soddisfazione di chi riceve il servizio e semplifica il lavoro di chi lo eroga.

Hai introdotto il termine “predittività”, che è uno dei cardini degli sviluppi futuri dell’IoT e dei prodotti connessi. Quando parli di predittività, intendi sia la risoluzione dei problemi sia l’azione commerciale? I vostri rivenditori hanno la possibilità di consultare questi dati e usarli anche in chiave commerciale (per esempio, la vendita dei detergenti).

Sì, esatto, entrambe le cose. La vendita di detergenti è uno dei canali: installando una macchina connessa con sensore di mancanza prodotto (una semplice sonda che rileva quando finisce il detergente), il rivenditore può essere avvisato, andare incontro al cliente, rifornirlo o verificare se il cliente sta ancora acquistando da lui.

Un altro modo molto interessante di usare l’IoT è il noleggio. Sempre più spesso i clienti prevedono formule simili a quelle che già vediamo per le macchine da caffè: forniscono la macchina e il caffè, oppure la macchina e il detergente, o fanno un noleggio operativo con un canone fisso mensile. Vedere come viene utilizzata la macchina è importante: sapere il numero di cicli, come lavora, monitorare che funzioni correttamente. Nel noleggio, questo consente di definire correttamente i canoni, oltre a garantire che la macchina sia sempre in efficienza. Da questo punto di vista la macchina IoT è perfetta ed è fondamentale.

Questo mi ricorda il concetto di servitizzazione, ovvero trasformare la macchina in un servizio. Richiama molti aspetti di cui hai parlato: noleggio operativo, vendita dei consumabili insieme alla macchina, ecc.
Qual è la tua visione sulla servitizzazione e quanto manca, secondo te, per arrivare a vendere prodotti pienamente servitizzati, non più come semplice vendita “one shot” ma come servizio?

Effettivamente è il trend più utilizzato. Un po’ ci siamo abituati grazie al telefono cellulare, alle auto: sempre più spesso si parla di noleggio. Siamo abituati all’idea di non acquistare direttamente, ma di avere un pacchetto che, pagato mese per mese, ti garantisce il bene e anche l’assistenza e i controlli. È sicuramente un vantaggio, perché chi compra le lavastoviglie, purtroppo, spesso le considera l’ultima parte della cucina: vengono un po’ dimenticate e non sempre curate. Noi insistiamo tanto sull’importanza di controllare l’acqua, di usare acqua addolcita, di pulire la macchina internamente. Tendenzialmente la comprano ma poi viene gestita e utilizzata male.

Un modello che garantisce una macchina seguita, con un tecnico che passa una volta al mese a controllarla, a regolare i parametri in base al funzionamento reale, permette al cliente di avere un utilizzo migliore e al rivenditore di affrontare in modo diverso eventuali problematiche. È come avere una macchina che fa continuamente il tagliando: controllandola e rimettendola “a nuovo” man mano, ti dura una vita. Una lavastoviglie, se ben tenuta, non ha problemi a durare più di 10 anni. Quindi è un’ottima chiave di vendita, uno strumento da valutare caso per caso anche dal punto di vista finanziario.

Con la velocità di apertura e chiusura dei locali, il franchising che prevede attrezzature non proprie, ma date in locazione dalla catena, portano i rivenditori a studiare nuove soluzioni.

Noi abbiamo fatto vari studi di fattibilità per analizzare i flussi di cassa delle aziende: abbiamo visto che, nel medio-lungo periodo, i flussi sono più alti rispetto alla vendita tradizionale, perché la vendita diventa ricorrente invece che “one shot”.
Spesso però questo genera turbolenza nella distribuzione: il distributore ha paura di essere tagliato fuori. Da quello che dici tu, invece, sembra che il distributore sia forse più pronto di quanto ci aspettiamo e che questo modello possa essere per lui una leva di vendita molto forte.

Sì, ho ricevuto parecchi feedback positivi, girando sul territorio. Questa modalità è spesso richiesta, soprattutto per macchine importanti, molto grandi, come tunnel o lavaoggetti di grande dimensione, dove magari il ristoratore non ha subito la possibilità dell’esborso iniziale.

In alcuni casi l’installatore si fa carico di una parte del costo. Quando poi si attiva un noleggio, ovviamente si fa pagare sia una quota macchina sia il servizio, quindi ogni mese c’è un ritorno economico continuativo. Lo vediamo con i telefoni: se uno somma tutte le rate pagate rispetto al costo del telefono, è chiaro che il modello è vincente dal punto di vista del fornitore. Nella vendita è una formula vincente perché, pur essendo un noleggio, garantisce un ritorno nel servizio che fornisci: ti permette di essere più presente dal cliente e di seguire meglio la vita dell’attrezzatura.

Secondo te il cliente finale ne ha un beneficio chiaro? Oltre al vantaggio economico e funzionale, quali altri benefici vedi in modelli di questo tipo?

Il beneficio più grande è che la durata dell’attrezzatura si estende. Come dicevo, se la macchina è seguita, se qualcosa viene cambiato prima che si rompa definitivamente, si allunga la vita del prodotto. Spesso ci chiamano quando il problema è già grave, magari la macchina è piena di calcare, e a quel punto è tutto più complicato.

Con un contratto di servizio, la macchina ti dura sicuramente di più nel tempo. Non è solo una questione economica – pago una cifra mensile invece che tutta insieme – ma anche di qualità del bene che utilizzi. In più, hai un ritorno in termini di qualità di servizio e di attrezzatura: il prodotto funziona meglio, più a lungo e con meno imprevisti.

Dal punto di vista della sostenibilità, quanto è percepito dal cliente finale il fatto di avere dati e nuovi modelli di utilizzo? E quanto può essere una chiave aggiuntiva nella vendita del prodotto per un’azienda come la vostra, che investe molto sulla sostenibilità?

È molto importante, perché avere i dati ti permette di monitorare, per esempio, i kWh consumati. Il nostro IoT è aperto e può essere integrato con altre attrezzature presenti in cucina, permettendo di creare una gestione ottimale in base ai picchi e ai momenti migliori per usare le varie macchine.

Il lavaggio, per esempio, se utilizzato di notte ha un costo energetico completamente diverso. Se hai la possibilità di automatizzare queste scelte o di gestirle nel modo migliore, a fine giornata hai dei risultati tangibili anche dal punto di vista economico. Può sembrare un grosso investimento all’inizio, ma alla fine l’investimento è davvero piccolo rispetto al ritorno che si ha a fine anno.

Ogni investimento deve avere delle metriche con cui viene monitorato e valutato, e deve avere dei ritorni. Dal tuo punto di vista, per un’azienda come DIHR, quali sono le metriche principali da monitorare in un progetto IoT sulle macchine, e come si valuta il ritorno sull’investimento?

Di sicuro il primo punto è la verifica dei consumi idrici ed energetici. Noi adesso abbiamo macchine con recuperatore di calore che utilizzano il vapore prodotto all’interno per preriscaldare l’acqua, riducendo l’uso delle resistenze. La macchina si autoriscalda grazie al vapore che produce e, tramite l’IoT, possiamo gestire e analizzare questi dati per permettere al cliente o all’installatore di ottimizzare davvero i consumi.

Stiamo puntando molto anche su attrezzature polifunzionali: macchine che non ti obbligano a comprare una lavapiatti, una lavaoggetti e una macchina per il lavaggio igienico separate, ma racchiudono tutto in un unico strumento. Così si risparmia spazio, costi di investimento, acqua, detergente ed energia.

L’ultima macchina presentata a Host, per esempio, può lavare i gastronorm con alta pressione – fa quasi un effetto “sabbiatura” grazie a una pompa dedicata – e, quando riconosce il cesto piatti, attiva il programma specifico per i piatti con bracci e pompa dedicati.

Non serve più comprare due macchine, con il doppio dei consumi e dell’investimento: risparmi spazio, denaro e risorse. Il ritorno lo vedi chiaramente a fine anno.

Prima hai introdotto il tema dell’integrazione tra sistemi e hai ricordato che la vostra piattaforma è aperta. Dal tuo punto di vista, quali potrebbero essere dei cicli virtuosi abilitati da queste integrazioni con strumenti esterni? E con quali strumenti ti immagini delle integrazioni?

Girando e lavorando anche all’interno del gruppo Ali, collaboriamo molto con chi produce forni, frigoriferi e altre attrezzature. Quando si fornisce una cucina per una struttura di grandi dimensioni, spesso c’è necessità di avere un programma a monte che gestisca tutte le attrezzature. Abbiamo già visto che, usando questo tipo di piattaforma IoT, è possibile gestire centralmente accensioni, spegnimenti, consumi e picchi, usando ad esempio strumenti come i “tagliapicchi”: in alcuni istanti si toglie potenza a una resistenza, ma a fine giornata si è risparmiato molto.

Questo deve essere gestito centralmente: un momento il forno, un momento la lavastoviglie, un momento il frigo. L’attrezzatura non se ne accorge, la prestazione non ne risente, ma su una cucina importante a fine giornata si vedono risultati concreti. È fondamentale per le grandi cucine di centri cottura che producono migliaia di pasti al giorno, ma anche per hotel e ristoranti che lavorano mattina, mezzogiorno e sera: forno, frigo e lavastoviglie sono sempre in funzione.

Secondo me diventerà sempre più importante che le attrezzature “si parlino” tra loro. Arriveremo a questo, anche grazie all’Intelligenza Artificiale, che permetterà una comunicazione automatica tra i vari macchinari.

Qual è, secondo te, l’impatto che può avere l’Intelligenza Artificiale – e in particolare l’AI generativa – nella gestione delle macchine e di ecosistemi di macchine?

Si vede già che l’AI sta diventando qualcosa di quotidiano. Anche chi prova a ignorarla, prima o poi la incontra: è innegabile che sia sempre più presente. Dal punto di vista interno ne abbiamo parlato spesso. Le possibilità, soprattutto sul sito, sono moltissime: per esempio, un utente che entra nell’area ricambi e fa una domanda potrebbe avere subito una risposta, invece di doversi leggere tutto il manuale. L’AI potrebbe proporre 2-3 soluzioni e diventare una sorta di assistente del nostro service.

Questo farebbe sentire meno solo l’installatore o l’utente davanti alla lavastoviglie: se c’è un errore, gli spiega cos’è, come usare la macchina, quali verifiche fare per risolvere il problema. Sul post-vendita l’impatto è enorme. All’interno dell’azienda stiamo iniziando a valutare l’utilizzo dell’AI anche nella gestione degli ordini e delle richieste. Le porte sono aperte: si sta integrando con la posta elettronica, con i sistemi interni. Alcune richieste, con determinate parole chiave o frasi, possono ricevere una pre-risposta, velocizzando il lavoro dell’operatore che poi prepara esplosi, schemi elettrici o offerte complesse.

Le possibilità di gestione interna sono incredibili e credo che sarà il futuro: sempre di più, nel bene e nel male, l’AI entrerà nei processi velocizzandoli. Non perché le persone non siano capaci, ma perché l’AI risolve richieste ripetitive in modo più rapido.

Poi l’operatore controlla, conferma e manda avanti: che si tratti della gestione degli ordini, delle offerte o delle richieste per progetti complessi, si può pensare a una sorta di “tutor” che guida passo passo l’operatore con domande chiave su coperti, tipo di lavaggio, alimentazione disponibile, delineando una pre qualificazione che permette di essere molto più precisi nella risposta.

Mi sembra di capire che vedi l’integrazione di questa tecnologia soprattutto nel customer support, nell’area commerciale e, in parte, nella gestione del prodotto e dei processi interni.

Sì, esatto, poi sicuramente ci sarà spazio anche nella parte industriale. Noi abbiamo taglio laser, piegatrici, robot che si occupano della produzione: immagino che anche lì si aprirà un mondo a contatto con l’Intelligenza Artificiale.

Tutto questo porta con sé anche delle sfide, la prima che viene in mente è quella della sicurezza informatica. Questi strumenti sono eccezionali, ma se non sono usati in modo sicuro possono diventare pericolosi, soprattutto se qualche attore esterno con intenzioni non positive cerca di sfruttarli. Anche la Comunità Europea sta lavorando su normative come il Cyber Resilience Act. Qual è la tua visione sulla sicurezza informatica e quanto può diventare una leva commerciale nella vendita del prodotto?

È fondamentale ed è una delle priorità numero uno che abbiamo. Proprio la settimana scorsa ho partecipato a una riunione su questo tema.

È importantissimo garantire la sicurezza e la privacy di chi ci fa gli ordini, di chi si interfaccia con noi, di chi ci dà fiducia nella partnership. Stiamo investendo molto e cercando di fare il massimo. Abbiamo la fortuna di far parte di un grande gruppo, con “spalle larghe”, che ci permette di investire seriamente anche su questo fronte. Credo sia fondamentale avere strumenti che garantiscano una sorta di “scudo”, come anni fa era l’antivirus per i computer. Non seguo io direttamente tutti i dettagli tecnici, ma so che ci stiamo lavorando tantissimo, perché privacy e sicurezza sono temi che vanno garantiti al 100%.

Andiamo verso la conclusione. Mi piacerebbe avere il tuo punto di vista sulle sfide emergenti nel settore e, in generale, su come un costruttore dovrebbe porsi di fronte a queste sfide.

La sfida fondamentale sarà quella del “green”. Il prodotto non deve essere solo affidabile, di qualità e supportato da un buon servizio – che sono aspetti su cui stiamo lavorando oggi – ma dovrà essere sempre più rispettoso dell’ambiente. Dovremo ridurre i consumi d’acqua, che è una risorsa fondamentale, e di energia elettrica. Studiare soluzioni per ottimizzare i consumi – e qui l’Intelligenza Artificiale potrà aiutarci – e lavastoviglie sempre più efficienti, recuperatori di calore, sistemi che permettano di auto riscaldare l’acqua e avere anche un beneficio ambientale.

Viviamo in un mondo frenetico, ma non dobbiamo dimenticare che la Terra è una sfera piccola: ogni passo verso qualcosa di più verde porterà benefici alle future generazioni. Quindi sì, è importante il servizio, importante il prodotto, ma anche uno sguardo costante verso l’ambiente.

Dal punto di vista del cliente finale, come esperta del settore e dei trend che si stanno sviluppando, quali consigli daresti, ad esempio, a un giovane ristoratore che deve aprire un locale e scegliere con chi collaborare e da chi acquistare il proprio equipaggiamento?

Ricollegandomi a quanto dicevamo, direi innanzitutto di non basarsi solo sul prezzo. Bisogna capire quanto le tecnologie, presenti non solo nella lavastoviglie ma anche in forni e frigoriferi, permettono un risparmio reale nel tempo. Anche se all’inizio sembrano un investimento maggiore, hanno un ritorno importante. Non bisogna guardare solo l’attrezzatura in sé, ma anche le sue caratteristiche in termini di risparmio energetico, risparmio idrico, cicli programmabili e flessibilità di utilizzo.

Il lavaggio è spesso considerato l’ultima parte del processo in cucina e viene sottovalutato. Io consiglierei, dall’inizio alla fine, di verificare di avere attrezzature all’avanguardia da questo punto di vista, perché la durevolezza nel tempo è garantita e, negli anni, si ha anche un ritorno economico. Quel vecchio detto “più spendi, meno spendi” è ancora vero: un’attrezzatura di valore, sul lungo periodo, ti fa spendere meno rispetto a una di livello inferiore che ti costringe a continui interventi e sostituzioni.

Alessandra, grazie mille per questa bella chiacchierata. Abbiamo toccato tanti temi: tecnologia, visione commerciale, sostenibilità, servizio. C’è qualche altra informazione che vorresti condividere con il nostro pubblico e che ritieni importante venga trasmessa?

Mi è piaciuto molto parlare di Intelligenza Artificiale, perché la vedo come un trend che ci sta portando avanti. Ci sta “assorbendo” tutti: fa un po’ paura perché non sappiamo ancora fino in fondo cosa sia, ma è anche una sfida entusiasmante perché ti apre una visione a 360°. Il mio augurio è che queste nuove tecnologie ci portino verso un futuro più automatizzato, ma anche più aderente alle esigenze reali delle persone. Quello che oggi sembra complicato, in realtà, può portare a una semplificazione dell’operatività.

Mi auguro - e lo auguro a tutti - che l’innovazione sia vissuta in modo positivo: se la affrontiamo così, sarà sicuramente un cambiamento positivo.

Bene, grazie Alessandra, grazie del tuo tempo. Ho davvero apprezzato questa chiacchierata spero di rivederti presto.

Grazie, grazie a voi. Buona giornata a tutti.

Servitization and Gen AI

Thu, 04 Dec 2025 17:05:50 GMT

The evolution of servitization in the era of generative Artificial Intelligence

Sara Strizzolo

05th December 2025

In today’s market, product quality is no longer the sole differentiator. Global competition and evolving customer expectations are driving companies toward a radical transformation: no longer merely selling "pieces of iron," but rather selling solutions that integrate software and services. This transition has a precise name: Servitization .

What is servitization?

The typologies: The three levels of servitization

Opportunities for manufacturers

Transforming AI into value: overcoming implementation errors

The term "servitization" was coined in 1988 by Sandra Vandermerwe and Juan Rada in their article "Servitization of Business: Adding Value by Adding Services." Even then, the authors identified a crucial trend: the need for companies to add value to their core offerings through services in order to distinguish themselves from the competition.

However, it was Baines’ definition (2009) that gave the concept its contemporary form: "The innovation of an organisation’s capabilities and processes to better create mutual value through a shift from selling product to selling Product-Service Systems."

This entails moving from a production-based model to a service-based one, integrating service logic into every stage of the value chain, from design to post-sales.

Despite being studied for nearly forty years, servitization has sparked renewed interest recently, driven by the acceleration of digital technologies. Some experts use the term "Digital Servitization" to describe the "transition toward intelligent systems that integrate product, service, and software," defined as Product-Service Systems .

The implementation of servitization varies significantly between companies. However, it is possible to identify three progressive levels of maturity, each characterized by an intensification of the relationship with the customer and an increasing assumption of risk by the supplier.

Base Services (Value-added Manufacturer): Attention remains focused on the physical product, but the manufacturer begins to view itself as a service provider as well. These services maintain a complementary role to the main offering and include activities such as installation, spare parts supply, and warranty management. The supporting technological infrastructure is still elementary.

Intermediate Services (Value-added Manufacturer): At this level, the company assumes responsibility for maintaining the product's operating conditions. This category includes repairs, direct technical assistance, and condition monitoring . Supporting technologies evolve significantly: interconnected devices, IoT sensors, and predictive algorithms emerge. Without adequate technological infrastructure, delivering these services would be impractical.

Advanced Services (Full-service provider/Leader): This represents a substantial paradigm shift. The company provides "outcomes" rather than products. Examples include Pay-Per-Use contracts, Availability Contracts (guaranteeing operational availability), and integrated solutions requiring a comprehensive redefinition of the company's value proposition. This marks the shift from selling a single product to offering an ecosystem of support services.

As one progresses along this maturity scale, the customer abandons the one-off purchase of machinery ( CapEx ) to adopt a model based on recurring fees tied to usage ( OpEx ) or performance guaranteed by the supplier. Consequently, the manufacturer's revenue depends directly on achieving measurable results rather than simply selling products.

Enabling factors for servitization

As highlighted by the different implementation levels, servitization requires a solid organizational and technological foundation to progress toward more advanced forms. It is crucial to consider that corporate evolution and business model transformation must proceed in parallel with daily operational management, which includes meeting existing contractual commitments and achieving revenue targets.

Since servitization affects the entire value chain, proceeding in progressive steps is fundamental to ensuring sustainability and allowing the company to learn through direct experience ( trial & error ), thereby identifying the most suitable path.

Beyond organizational and financial limits, technological support must also be considered; it must evolve alongside service implementation. While technologies in the early phase were solely oriented toward product manufacturing, software systems must now manage ongoing relationships with customers, keeping track of interaction history.

To ensure success, specific levers must be pulled:

Digital Readiness and Data: The ability to collect and analyze data is the fuel of servitization. Without adequate IT infrastructure and a data culture, offering advanced services like predictive maintenance is impossible.
The Role of KIBS (Knowledge-Intensive Business Services): Servitization, especially the "digital" kind, requires skills that manufacturers often do not possess internally (cybersecurity, data analytics, IoT, AI). The ability to create an ecosystem with specialized partners (KIBS) therefore becomes a strategic asset.
Internal Commitment: Strong sponsorship from top management is required. Without clear leadership, servitization risks remaining a tactical experiment rather than a corporate strategy.
Targeted Hiring Programs: It is necessary to bridge the skills gap by hiring hybrid profiles capable of translating technical data into business value.

How to advance on the servitization journey?

The step-by-step progression to transform a traditional product-based model into a value- and service-oriented model begins with the Ideation phase. Here, the company clearly defines business requirements, identifies the most relevant use cases, and establishes the KPIs that will guide the entire project roadmap.

In the Discovery phase, a PoC (Proof of Concept) or MVP (Minimum Viable Product) is developed to validate the technical feasibility and potential value of the solution, monitoring early performance metrics.

Once the model is validated through Testing , the Scalability phase involves integrating the solution into corporate systems, extending it to other use cases, and engaging teams through training and change management.

Finally, in the Support phase, the company guarantees reliable performance over time through constant monitoring, updates, and continuous alignment of the solution with evolving business objectives.

This structured path allows organizations to implement servitization sustainably and effectively, maximizing value for both the company and its customers.

Adopting an "as-a-service" model radically transforms the manufacturer's role, opening the door to new competitive levers.

The first tangible benefit is financial stability : by replacing one-off sales with recurring fees (subscriptions, pay-per-use, or outcome-based models), companies can generate predictable cash flows and stabilize growth. This approach lowers entry barriers for customers, facilitating the transition from capital expenditures (CapEx) to operating expenses (OpEx) and offering unprecedented operational flexibility. The customer, relieved of maintenance and management burdens, pays for the effective use of the asset, not its possession.

Servitization evolves the customer relationship into a lasting partnership. Access to usage data allows for hyper-personalized solutions : for example, a manufacturer in the HoReCa (Hotel, Restaurant, Catering) sector can propose connected machines optimized for a restaurant's specific volumes, including maintenance and consumables in a single fee. In the wellness sector, this translates to spa beds or cabins paid for based on the number of treatments performed, with performance reports sent to sports centers to maximize efficiency.

Finally, this model offers a clear competitive advantage over those competing solely on price or technical specifications. By enabling circular economy practices such as recovery, refurbishment, and reuse ("certified refurbished"), servitization not only meets environmental sustainability goals but extends the product lifecycle, creating continuous value for the entire ecosystem.

Although manufacturing companies have correctly identified Artificial Intelligence as the ideal catalyst to accelerate servitization and the shift to outcome-based models, implementation often faces a high failure rate due to fundamental strategic errors.

The gap between theoretical potential and real value stems from the tendency to treat AI and services as disjointed silos, neglecting critical prerequisites such as solid data governance, cross-functional team alignment, and the preemptive definition of clear monetization logic. To transform current experiments into concrete and scalable profits, manufacturers must overcome "technological haste" and adopt a structured approach that integrates data infrastructure, business strategy, and operational processes from the start.

Here are the most common errors blocking AI implementation for servitization:

Misalignment between AI and Business: A critical error is managing AI and servitization in separate compartments, locking the potential of both into unproductive silos lacking a clear ROI. Real value emerges only by integrating the two strategies: AI data must directly feed business models.
Data Silos: Often, production, maintenance, and CRM data do not communicate with each other. AI needs unified and clean data to function. Without solid data governance, algorithms cannot establish cause-and-effect links. Thus, data preparation becomes a prerequisite for project scalability.
Lack of a Monetization Model: It is wrongly assumed that the customer will pay more simply because the service is "digital." Without a clear value proposition and a defined pricing model, digital functionalities remain costs, not revenue.
Internal Team Misalignment: To move from a product-centric to an outcome-centric approach, investing in people is necessary: workshops and training on AI and data culture are essential to align all teams with business goals and valorize individual contributions.

Servitization represents a profound transformation requiring a paradigm shift—from a simple product-price exchange to a continuous relationship based on value and results. In this context, Artificial Intelligence offers extraordinary potential, but it cannot be treated as an isolated intervention.

To generate real impact, AI must be embedded within a strategic journey that aligns data, processes, skills, and business models. Only a gradual, structured approach supported by a long-term vision allows manufacturers to leverage AI as a tool to renew their offerings, transform customer relationships, and consolidate a mature and scalable servitization model. Technology accelerates the journey, but it is strategy that makes it possible.

New pricing models

Servitization opens the door to recurring and predictable revenue streams, decoupling turnover from the pure sale of physical units. The most recurring pricing models are:

Subscription: The customer pays a fixed recurring fee for access to the product and included maintenance services. This eliminates the initial investment and guarantees stable revenue (ARR - Annual Recurring Revenue) for the supplier.
Pay-Per-Use (Equipment-as-a-Service): The cost is aligned with actual consumption, but the manufacturer must be able to accurately monitor billing metrics. Payment is based on operating hours, units produced, or kilometers driven. This model requires precise IoT telemetry for billing. Notable examples include "Pay-per-wash" in professional appliances (renting a dishwasher along with soap supply) or "heat-as-a-service" offers gaining ground in the energy sector, where the customer buys the heating service rather than the energy or the equipment itself.
Leasing and Rental: Leasing and rental contracts allow manufacturers to facilitate market penetration by eliminating the need for significant initial investments from customers; clients pay only operating installments.

In Leasing , a financial company buys the equipment on behalf of potential clients and transfers the right of use for a defined period, with the ultimate goal of transferring ownership. Generally, maintenance and insurance remain the lessee's responsibility, as if they were already the owner.
Rental , on the other hand, is a pure service contract. Customers pay a fee exclusively for the use of the equipment, without any intention of purchase. They bear no burdens related to ownership (obsolescence, breakdowns) precisely because the fee is often "all-inclusive": maintenance, assistance, and insurance remain the provider's responsibility.

Outcome-Based: This is the most advanced frontier. The provider is paid based on the achievement of specific KPIs (e.g., energy savings, increased productivity, zero downtime). Here, operational risk is entirely borne by the provider, who becomes a true strategic partner.

Servitizzazione e GenAI

Thu, 04 Dec 2025 09:43:50 GMT

L'evoluzione della servitizzazione nell'era dell'Intelligenza Artificiale Generativa

Sara Strizzolo

05 Dicembre 2025

Nel mercato odierno, la qualità del prodotto non è più l'unico fattore differenziante. La competizione globale e l'evoluzione delle aspettative dei clienti stanno spingendo le aziende verso una trasformazione radicale: non vendere più solo "pezzi di ferro", ma soluzioni che integrino software e servizi. Questa transizione ha un nome preciso: servitizzazione .

Che cos'è la servitizzazione?

Le tipologie: I tre livelli della servitizzazione

Opportunità per i costruttori

Trasformare l'AI in valore: Superare gli errori di implementazione

Il termine "servitizzazione" (o servitization ) viene coniato nel 1988 da Sandra Vandermerwe e Juan Rada nell'articolo "Servitization of Business: Adding Value by Adding Services" . Già allora, gli autori identificarono un trend cruciale: la necessità per le aziende di aggiungere valore alla loro offerta core attraverso i servizi, per distinguersi dalla concorrenza.

Tuttavia, è con la definizione di Baines (2009) che il concetto assume la sua forma contemporanea: "L’innovazione delle capacità di un’organizzazione e dei suoi processi per creare valore aggiunto attraverso lo spostamento dalla vendita di prodotti alla vendita di una combinazione integrata di prodotti e servizi".

Questo comporta il passaggio da un modello produttivo a uno basato sul servizio, integrando logiche di servizio in ogni fase della catena del valore, dalla progettazione al post-vendita.

Pur essendo un concetto studiato da quasi quarant'anni, la servitizzazione ha suscitato un rinnovato interesse recentemente, trainato dall'accelerazione delle tecnologie digitali. Alcuni esperti utilizzano il termine "servitizzazione digitale" per indicare la "transizione verso sistemi intelligenti che integrano prodotto, servizio e software" definiti Product-Service Systems.

L'implementazione della servitizzazione varia significativamente tra le aziende. È comunque possibile identificare tre livelli di maturità progressivi, ciascuno contraddistinto da un'intensificazione del rapporto con il cliente e da una crescente assunzione di rischio da parte del fornitore.

1. Servizi di base (Value-added Manufacturer): L'attenzione rimane concentrata sul prodotto fisico, ma il produttore comincia a percepirsi anche come erogatore di servizi. Questi ultimi mantengono un ruolo complementare rispetto all'offerta principale e comprendono attività quali installazione, fornitura di componenti di ricambio e gestione delle garanzie. L'infrastruttura tecnologica a supporto risulta ancora elementare.

2. Servizi intermedi (Value-added Manufacturer): A questo livello, l'azienda assume la responsabilità del mantenimento delle condizioni operative del prodotto. Rientrano in questa categoria interventi di riparazione, assistenza tecnica diretta e monitoraggio delle condizioni d'uso (condition monitoring). Le tecnologie a supporto evolvono significativamente: emergono dispositivi interconnessi, sensori IoT e algoritmi di tipo predittivo. Senza un'adeguata infrastruttura tecnologica, l'erogazione di tali servizi risulterebbe impraticabile.

3. Servizi avanzati (Full-service provider/Leader): Questo rappresenta un cambio di paradigma sostanziale. L'azienda fornisce "risultati" (outcome) invece di prodotti. Ne sono esempi i contratti Pay-Per-Use, gli Availability Contract (che garantiscono la disponibilità operativa) e soluzioni integrate che richiedono una ridefinizione complessiva della proposta di valore aziendale, segnando il passaggio dalla vendita del singolo prodotto all'offerta di un ecosistema di servizi di supporto.

Progredendo lungo questa scala di maturità, il cliente abbandona l'acquisto una tantum di un macchinario (CapEx) per adottare un modello basato su canoni ricorrenti legati all'utilizzo (OpEx) o a prestazioni garantite dal fornitore. In questo modo, i ricavi del produttore dipendono direttamente dal conseguimento di risultati misurabili anziché dalla semplice vendita di prodotti.

Fattori abilitanti per la servitizzazione

Come evidenziato dai diversi livelli di implementazione, la servitizzazione necessita di una solida base organizzativa e tecnologica per progredire verso forme più avanzate. È fondamentale quindi considerare che l'evoluzione aziendale e la trasformazione del modello di business devono procedere parallelamente alla gestione operativa quotidiana, che include il rispetto degli impegni contrattuali esistenti e il conseguimento degli obiettivi di fatturato.

Poiché la servitizzazione interessa l'intera catena del valore, procedere per step progressivi diventa fondamentale per garantire la sostenibilità e permettere all'azienda di apprendere attraverso l'esperienza diretta (trial & error), identificando così il percorso più adeguato.

Oltre ai limiti organizzativi e finanziari, va considerato inoltre il supporto tecnologico, che deve evolvere parallelamente all'implementazione dei servizi. Se in una prima fase le tecnologie erano orientate unicamente alla produzione dei prodotti, ora i sistemi software devono gestire relazioni continuative con i clienti, mantenendo traccia dello storico delle interazioni.

Per garantire il successo, occorre agire su leve specifiche:

Digital Readiness e Dati: La capacità di raccogliere e analizzare dati è il carburante della servitizzazione. Senza infrastrutture IT adeguate e una cultura del dato, non è possibile offrire servizi avanzati come la manutenzione predittiva.

Ruolo dei KIBS (Knowledge-Intensive Business Services): La servitizzazione, soprattutto quella “digitale”, richiede competenze che spesso i costruttori non possiedono internamente (cybersecurity, data analytics, IoT, AI). La capacità di creare un ecosistema con partner specializzati (KIBS) diventa quindi un asset strategico.

Commitment Interno: Serve una sponsorizzazione forte dal top management. Senza una leadership chiara, la servitizzazione rischia di rimanere un esperimento tattico e non una strategia aziendale.

Programmi di assunzione mirati: È necessario colmare il gap di competenze assumendo profili ibridi, capaci di tradurre i dati tecnici in valore di business.

Come avanzare nel percorso di servitizzazione?

La progressione per step per trasformare un modello tradizionale basato sul prodotto in un modello orientato al valore e ai servizi parte dalla fase di ideazione in cui l’azienda definisce chiaramente i requisiti di business, identifica i use case più rilevanti e stabilisce i KPI che guideranno l’intera roadmap di progetto.

Nella fase di discovery, si sviluppa un PoC o MVP per validare la fattibilità tecnica e il valore potenziale della soluzione, monitorando le prime metriche di performance.

Una volta validato il modello attraverso un’attività di testing, la fase di scalabilità prevede l’integrazione della soluzione nei sistemi aziendali, l’estensione ad altri use case e il coinvolgimento dei team attraverso formazione e change management.

Infine, nella fase di supporto, l’azienda garantisce prestazioni affidabili nel tempo attraverso monitoraggio costante, aggiornamenti e un allineamento continuo della soluzione agli obiettivi di business in evoluzione.

Questo percorso strutturato consente alle organizzazioni di implementare la servitizzazione in modo sostenibile ed efficace, massimizzando il valore sia per l’azienda sia per i clienti.

L'adozione di un modello "as-a-service" trasforma radicalmente il ruolo del costruttore, aprendo le porte a nuove leve competitive. Il primo beneficio tangibile è la stabilità finanziaria : sostituendo la vendita una tantum con canoni ricorrenti (abbonamenti, pay-per-use o modelli outcome-based), le aziende possono generare flussi di cassa prevedibili e stabilizzare la crescita. Questo approccio abbatte le barriere d'ingresso per i clienti, facilitando la transizione da costi in conto capitale (CapEx) a costi operativi (OpEx) e offrendo una flessibilità operativa senza precedenti. Il cliente, sollevato dagli oneri di manutenzione e gestione, paga per l'uso effettivo del bene, non per il suo possesso.

La servitizzazione evolve il rapporto con il cliente in una partnership duratura. L'accesso ai dati di utilizzo consente di offrire soluzioni iper-personalizzate: un costruttore HoReCa, ad esempio, può proporre macchine connesse ottimizzate per i volumi di un ristorante, includendo manutenzione e consumabili in un canone unico. Nel settore wellness, ciò si traduce in lettini o cabine spa pagati in base al numero di trattamenti eseguiti, con report di performance inviati ai centri sportivi per massimizzare l'efficienza.

Infine, questo modello offre un vantaggio competitivo netto rispetto a chi compete solo su prezzo o specifiche tecniche. Abilitando pratiche di economia circolare come il recupero, il ricondizionamento e il riutilizzo ("certified refurbished"), la servitizzazione non solo risponde agli obiettivi di sostenibilità ambientale, ma estende il ciclo di vita del prodotto, creando valore continuo per l'intero ecosistema.

Sebbene le aziende manifatturiere abbiano correttamente individuato nell'Intelligenza Artificiale il catalizzatore ideale per accelerare la servitizzazione e il passaggio a modelli basati sui risultati, l'implementazione si scontra spesso con un alto tasso di fallimento dovuto a errori strategici fondamentali. Il divario tra il potenziale teorico e il valore reale nasce dalla tendenza a trattare l'AI e i servizi come silos disgiunti, trascurando prerequisiti critici come una solida governance dei dati, l'allineamento interfunzionale dei team e la definizione preventiva di chiare logiche di monetizzazione. Per trasformare gli esperimenti attuali in profitti concreti e scalabili, i costruttori devono superare la fretta tecnologica e adottare un approccio strutturato che integri fin dal principio l'infrastruttura dati, la strategia di business e i processi operativi.

Ecco infatti gli errori più comuni che bloccano l’implementazione dell’AI per la servitizzazione:

Disallineamento tra AI e business: Un errore critico è gestire AI e servitizzazione a compartimenti stagni, bloccando il potenziale di entrambe in silos improduttivi privi di un ROI chiaro. Il vero valore emerge solo integrando le due strategie: i dati dell'AI devono alimentare direttamente i modelli di business.

Silos di Dati: Spesso i dati di produzione, manutenzione e CRM non comunicano tra loro. L'AI ha bisogno di dati unificati e puliti per funzionare. Senza una data governance solida, gli algoritmi non sono in grado di stabilire il nesso causa-effetto. Ecco quindi che la preparazione dei dati diventa un prerequisito per la scalabilità dei progetti.

Mancanza di un modello di monetizzazione: Si presume erroneamente che il cliente pagherà di più solo perché il servizio è "digitale". Senza una chiara proposta di valore e un modello di pricing definito. Le funzionalità digitali restano costi, non ricavi.

Disallineamento tra i team interni : Per passare da un approccio product-centric a uno outcome-centric, è necessario investire nelle persone: workshop e training su AI e cultura del dato sono essenziali per allineare tutti i team agli obiettivi di business e valorizzare il contributo del singolo.

La servitizzazione rappresenta una trasformazione profonda che richiede un cambio di paradigma, dal semplice scambio prodotto–prezzo a una relazione continuativa basata su valore e sui risultati. In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale offre un potenziale straordinario, ma non può essere trattata come un intervento isolato. Per generare impatto reale, l’AI deve inserirsi in un percorso strategico che allinei dati, processi, competenze e modelli di business. Solo un approccio graduale, strutturato e sostenuto da una visione di lungo periodo permette ai costruttori di sfruttare l’AI come leva per rinnovare le proprie offerte, trasformare le relazioni con i clienti e consolidare un modello di servitizzazione maturo e scalabile. La tecnologia accelera il percorso, ma è la strategia che lo rende possibile.

Nuovi modelli di pricing

Come anticipato, la servitizzazione apre le porte a flussi di entrate ricorrenti e prevedibili, slegando il fatturato dalla pura vendita di unità fisiche. I modelli di pricing più ricorrenti risultano:

1. Subscription (Abbonamento)

Il cliente paga una tariffa fissa ricorrente per l'accesso al prodotto e ai servizi di manutenzione inclusi. Elimina l'investimento iniziale e garantisce al fornitore entrate stabili (ARR - Annual Recurring Revenue).

2. Pay-Per-Use (Equipment-as-a-Service)

Il costo è allineato al consumo effettivo, ma è necessario che il costruttore sia in grado di monitorare in modo accurato le metriche di fatturazione. Si paga per ore di funzionamento, unità prodotte o chilometri percorsi. Questo modello richiede una telemetria IoT precisa per la fatturazione. Esempi noti includono il "Pay-per-wash" negli elettrodomestici professionali, ovvero il noleggio di una lavastoviglie o di una lavatrice insieme alla fornitura di saponi e detersivi oppure offerte "heat-as-a-service" stanno prendendo piede nel settore del riscaldamento, dell'energia e del gas, dove al cliente viene venduto il servizio di riscaldamento anziché l’energia stessa o l’apparecchiatura.

3. Leasing e noleggio

I contratti di leasing e noleggio permettono al costruttore di facilitare la penetrazione del mercato eliminando la necessità di investimenti iniziali significativi per i clienti: i clienti infatti pagano solo rate operative. Nel leasing, una società finanziaria acquista l'attrezzatura per conto dei potenziali clienti e ne trasferisce il diritto d'uso per un periodo definito, con l'obiettivo finale di trasferire la proprietà. Generalmente, la manutenzione e l'assicurazione restano a carico del locatario, come se fosse già proprietario.

Il noleggio, invece, è un contratto di servizio puro. I clienti pagano un canone esclusivamente per l'utilizzo dell'attrezzatura, senza alcuna intenzione di acquisto. Non sopportano oneri legati alla proprietà (obsolescenza, guasti), proprio perché il canone è spesso "tutto incluso": manutenzione, assistenza e assicurazione rimangono a carico del fornitore.

4. Outcome-Based (basato sui risultati)

È la frontiera più avanzata. Il fornitore viene pagato in base al raggiungimento di KPI specifici (es. risparmio energetico, aumento della produttività, zero fermi macchina). Qui il rischio operativo è totalmente a carico del fornitore, che diventa un vero partner strategico.

Expert talk con Paolo Mauri: Servitizzazione ed AI - il futuro del customer care

Wed, 03 Dec 2025 09:07:40 GMT

Nel nuovo episodio di Expert Talk, il podcast di Things 5 dedicato alla tecnologia e ai prodotti intelligenti, incontriamo Paolo Mauri , Global Customer Care Manager di Angelo Po . Partendo dal suo percorso da sociologo dell’organizzazione fino ai ruoli manageriali nel settore industriale, Paolo ci accompagna dentro le sfide concrete del mondo HoReCa: la carenza di tecnici, la necessità di trasferire il know-how, il ruolo dell’IoT e dei dati nell’evoluzione dei servizi a supporto del cliente.

Dalla servitizzazione ai nuovi modelli di business “as-a-service”, fino alla trasformazione del supporto sul campo grazie all’AI generativa, un confronto ricco di spunti pratici per produttori e operatori del settore che vogliono capire come passare dalla semplice vendita di prodotto alla creazione di valore continuo per i propri clienti.

Buongiorno a tutti. È un piacere essere qui.

Allora, metto le mani avanti: sono un sociologo. La tecnica e la tecnologia le vivo e le capisco, ma ho sempre un occhio ben fermo sulla parte più umana e sulle relazioni che ci sono in azienda. Tra l’altro sono un sociologo dell’organizzazione. Questa cosa dà un po’ l’impronta a quello che ho fatto e che sto facendo anche in Angelo Po.

La mia carriera lavorativa è ormai piuttosto lunga, non sono esattamente di primo pelo. Sono partito dalla linea di produzione in un’azienda che assemblava e vendeva caldaie e impianti di riscaldamento. Poi sono passato all’assistenza; ho avuto un periodo di transizione nel laboratorio di ricerca, sviluppo e innovazione, dove ho dovuto “masticare” un po’ di tecnica, e poi sono tornato sull’assistenza, che è diventata la parte principale della mia carriera.

Ho fatto anche il product manager per un certo periodo e ho contribuito a strutturare uno degli uffici qualità dell’azienda in cui lavoravo prima di approdare in Angelo Po.

Nel frattempo cerco di restare legato al mondo accademico per quanto riguarda la servitizzazione e, un po’ meno recentemente, la sociologia. Ho provato anche a insegnare servitizzazione in passato e adesso sto di nuovo imparando servitizzazione perché sto partecipando a un master organizzato dall’Università del Piemonte Orientale e dall’Università di Bergamo.

Servitizzazione, IoT e AI: la nuova ricetta del customer care nel settore HoReCa

Sara Strizzolo

03 Dicembre 2025

Allora, l’approccio alla tecnologia in senso lato è molto cambiato nel mio percorso. Quando lavori in un laboratorio e, magari sei un po’ isolato da quello che è il mondo reale, l’approccio è molto top-down: noi facciamo cose che le persone dovranno accettare a prescindere, perché “noi sappiamo meglio di loro” che cosa serve. C’è anche, bonariamente, un po’ di arroganza: pensiamo di saperla più lunga degli altri.

Quando invece cominci a entrare in contatto con il mercato, con i clienti e con gli intermediari, devi cambiare approccio e capire come iniziare a co-creare le soluzioni con loro. Devi parlarci con le persone.

La tecnologia non è più un fine, ma un mezzo per attivare questo tipo di conversazione e per capire dove sta il valore per tutti: come creo valore, come lo distribuisco e, siccome lavoro per un’azienda, come lo raccolgo, come lo estraggo da ciò che facciamo.

Buongiorno a tutti, mi chiamo Daniele Delle Case e questo è Expert Talks , il podcast di Things 5 che parla di tecnologia e prodotti intelligenti con gli esperti del settore.

Oggi con noi c’è Paolo Mauri, Global Customer Care Manager in Angelo Po.

Paolo oggi condividerà con noi la sua visione sull’evoluzione tecnologica nel settore HoReCa. Paolo, ho visto che hai accumulato moltissime esperienze nel tuo passato e mi piacerebbe partire proprio da qui. Ci racconti un po’ chi sei, cosa hai fatto e qual è stato il tuo percorso?

Ok, ho percepito molte cose interessanti nella tua storia. In primo luogo mi piacerebbe capire come è cambiata la tua visione della tecnologia in relazione ai ruoli che hai ricoperto in passato. E poi mi piacerebbe capire la stessa cosa rispetto all’evoluzione del tuo approccio alla tecnologia lungo il tuo percorso in aziende diverse: da multinazionali a PMI più italiane.

Diciamo che questo è anche più vicino al tuo percorso di studi: viene naturale pensare che la sociologia sia molto allineata con questa visione.

Direi di sì. Devi imparare a portare dentro l’uomo, il cliente e, nel nostro caso, anche tutti gli attori intermedi. Nelle ultime due esperienze che ho avuto, c’è una rete vendita intermediata da agenti e concessionari, e una rete di assistenza anch’essa intermediata.

Oggi in Angelo Po io non ho tecnici diretti: ho un team di supporto di secondo livello, ma i tecnici sul campo, quelli che parlano con i clienti tutti i giorni e incontrano dai quattro agli otto clienti al giorno, non sono tecnici aziendali. Quindi, in qualsiasi percorso evolutivo che metto in pista, devo considerare anche le loro esigenze, perché alla fine sono loro i promotori e i primi adopter di ciò che proponiamo e realizziamo.

Quindi il tuo approccio è sia soddisfare il cliente finale sia soddisfare i partner che devono collaborare con te.

E poi c’era il tema della PMI rispetto alla grande azienda. La mia esperienza nella PMI è ormai un po’ datata, quindi magari le cose oggi sono cambiate – e mi auguro che sia così. All’epoca c’era una visione molto “waterfall”. Nella multinazionale, anche per esigenze di team cross-funzionali e di organizzazione a matrice, ti devi abituare a essere più agile negli approcci e meno sequenziale. Questo si sposa bene con il rimettere il cliente al centro, perché alla fine il processo di servitizzazione serve proprio anche a quello.

E oggi, nel tuo lavoro quotidiano, quali sono le principali sfide che stai affrontando, oltre a quelle che ci hai già descritto?

A parte gestire una rete che non è di tua proprietà – quindi parli con partite IVA che non sono le tue, e hai un grado di controllo che non è totale – una parte importante è la persuasione: “vendere” quello che stai facendo ai tuoi partner diventa fondamentale.

C’è poi una sfida molto forte, nel settore HoReCa ma non solo: la mancanza di tecnici. Molti tecnici esperti stanno uscendo dal mondo del lavoro: persone che da 30-40 anni fanno questo mestiere. Diventa quindi cruciale trovare soluzioni affinché la conoscenza che hanno in testa – e che spesso non è formalizzata – venga trasferita, o almeno messa a disposizione in modo facilmente fruibile per le nuove generazioni di tecnici, che sono più difficili da trovare e hanno anche esigenze di vita diverse rispetto alla nostra generazione.

Sì, effettivamente. Senti, che strategia state mettendo in campo per ovviare a questa mancanza di tecnici e per gestire il passaggio di know-how tra i tecnici “storici” e i tecnici emergenti?

Qui la tecnologia può svolgere un ruolo davvero fondamentale. Il primo punto è riuscire a tracciare tutte le conversazioni che avvengono su tutti i canali: WhatsApp, telefono, e-mail e così via. Il tema è riuscire a estrarre il valore che c’è in queste conversazioni assolutamente disorganizzate e che spesso non hanno un “punto finale” esplicito: lo devi dedurre. Lì la tecnologia diventa essenziale.

Una volta organizzata questa montagna di sapere, devi capire come renderla fruibile in modo facile, smart e nel momento in cui serve. Probabilmente non esiste più il “training in sede” super approfondito una volta all’anno tutti assieme. È più probabile che la situazione reale sia: “Oddio, questa macchina non l’ho mai vista, come la riparo?”.

Ovviamente vanno comunque assicurate le competenze di base: lavorare in sicurezza su elettricità, acqua, nel nostro caso anche gas – spesso tutte e tre insieme – è fondamentale. Ma poi c’è lo specifico di ogni macchina. E ormai è sempre meno probabile che ci sia un centro di assistenza monobrand. Qui entra il tema della “coopetition”: noi e gli altri brand del settore, prima o poi, dovremo collaborare. Immagino un mondo in cui, almeno su alcuni temi, ci si metterà assieme per affrontare queste sfide, perché non sono solo mie: so che per i miei colleghi è esattamente lo stesso.

Diciamo che, da quello che hai raccontato, emergono due temi principali. Il primo è la fruizione di contenuti on demand: nel momento del bisogno devo trovare ciò che mi serve, e questo contenuto deve risolvere un problema con una user experience pensata proprio per quel problema.

Il secondo tema è iniziare a valutare strategie più “di settore” che non di singola azienda, creando sinergie anche con aziende che oggi sono competitor, ma che su alcuni aspetti della vita aziendale possono diventare alleati.

Quello che manca, secondo me, è proprio qualcuno che faccia il primo passo e prenda l’iniziativa. A livello di istituti di formazione professionale potrebbe esserci un ruolo importante. Se penso al mio settore specifico, quello dell’HoReCa, vedo scuole che formano molto bene il personale di sala e di cucina. Ma non vedo percorsi dedicati al “tecnico dell’HoReCa”. Non c’è un percorso strutturato per chi dovrà lavorare sulle apparecchiature. Ci sono corsi per la meccatronica, percorsi legati alla refrigerazione, che è una parte del settore HoReCa, ma non qualcosa che dia una visione a 360°:

lavorare in sicurezza su elettricità ed elettronica, acqua, gas
qualche lavorazione meccanica
gestione del cliente
gestione del magazzino (perché il furgone con i ricambi è, di fatto, un magazzino da gestire).

Anche qui la tecnologia potrà aiutarci, guardando ad esempio i rapportini di intervento, che non è detto siano sempre elettronici: ci sono ancora paesi europei – anche insospettabili, come la Germania – dove la carta è ancora un “alleato”. Qualcosa che estragga informazioni anche da lì e dia una mano sarebbe sicuramente benvenuto.

Sì, il tema della carta è molto dibattuto, ma secondo me è sempre una questione di user experience: finché la carta richiede meno sforzo rispetto agli strumenti digitali, è chiaro che vincerà la carta. Quando gli strumenti digitali diventeranno talmente semplici che la carta risulterà più faticosa, allora potremo davvero pensare di digitalizzare qualsiasi informazione che entra in azienda e che può portare valore.

Anche perché carta e form online si portano dietro una cosa che a molti tecnici non piace: scrivere. Capita di vedere rapportini con scritto solo: “Problema risolto. Punto.”

Da lì devi riuscire a ricostruire che cosa abbia fatto quella persona, che magari è il migliore tecnico del mondo, ma è un po’ troppo sintetico nel restituire le informazioni.

Possiamo dire che oggi la capacità di trasmettere informazioni in azienda è diventata una competenza chiave anche per un tecnico, perché condividere informazioni significa anche migliorare i prodotti?

Esatto. I tecnici però devono capire che questo è un valore. E non sempre noi siamo bravi a trasmetterglielo, e non sempre loro hanno la sensibilità per apprezzarlo.

Un mondo in cui loro possano dettare a voce quello che hanno fatto, invece di doverlo scrivere, potrebbe già rappresentare un grande passo avanti.

Sì, noi crediamo molto nella dettatura: l’abbiamo già introdotta in alcune delle nostre soluzioni e pensiamo che sia uno strumento che colma un po’ questo gap. Una dettatura che magari viene supportata da una revisione fatta con l’AI, ma comunque più veloce e naturale.

È molto più immediata: la puoi fare mentre stai guidando, oppure in un ambiente complesso – come le cucine– dove non è sempre facile fermarsi, tirare fuori un tablet e mettersi a scrivere.

Hai parlato del ruolo degli istituti di formazione in questa transizione verso la “coopetition”. Secondo te, deve essere per forza un istituto di formazione a fare il primo passo o potrebbe essere anche un’azienda?

Potrebbe sicuramente essere un’azienda, non è necessario che sia un istituto di formazione. Il tema è che, se parliamo di produttori, c’è sempre un po’ la paura di investire nella formazione e poi vedere il tecnico “portato via” da qualcun altro.

Un’azienda esterna che si proponga come system integrator di questa esigenza ci starebbe bene: un aggregatore neutrale. Potrebbe essere una buona via.

Nel tuo ruolo di responsabile globale del customer care, che ruolo ricopre l’IoT? Noi crediamo che l’IoT debba diventare sempre più fondamentale nella risoluzione dei problemi sul campo. Come si inserisce l’IoT nel tuo lavoro e quali sono le sfide che avete affrontato nell’integrazione dell’IoT sulle vostre macchine?

Parto dalle sfide. Ci stiamo accorgendo che, per motivi tecnologici e di costo, spesso le macchine non vengono connesse.

La prima sfida è rendere il più facile e il meno costoso possibile connettere le macchine e portare i dati sul cloud. Approcci del tipo: “Lo facciamo indipendentemente dalla tua rete, ti metto una SIM dati, però mi devi pagare il traffico”, probabilmente non sono vincenti.

La seconda sfida è avere una base connessa il più ampia possibile: solo allora l’IoT può davvero generare valore. Oggi abbiamo una piattaforma IoT - che tu conosci – molto semplice da usare e intuitiva, e questo è un valore che ci viene riconosciuto.

La sfida successiva è quella di cui parlavamo all’inizio: non deve essere un esercizio tecnico o tecnologico fine a sé stesso, ma un esercizio di valore per il cliente. Solo così verrà adottato. Finché facciamo cose perché “pensiamo di saperne di più”, probabilmente arriviamo solo fino a un certo punto.

Nel nostro caso stiamo lavorando per evolvere la piattaforma IoT e portare valore sia al cliente finale sia agli intermediari: saranno loro a dover connettere le macchine, convincere il cliente a condividere i dati (o meglio, a renderli disponibili) e presentare per primi i vantaggi di questi servizi.

Anche noi siamo molto allineati con questa visione. Siamo convinti che l’investimento nell’IoT – nella pura connettività – debba essere visto quasi come una commodity, un abilitatore per generare dati che poi devono essere valorizzati e fruiti da applicazioni che risolvono problemi concreti all’utente finale. L’IoT di per sé non risolve problemi se non hai funzionalità che usano i dati per risolverli davvero.

Vedere l’investimento nella sola connettività come un investimento con ritorno diretto è difficile. Se invece lo si inserisce in una strategia più ampia, in cui la connettività è legata a servizi che posso vendere, allora l’investimento assume un senso completamente diverso. Spesso vediamo che molte aziende fanno ancora fatica a comprendere quello che si può generare dai dati, ed è per questo che spesso chiedono a noi di aiutarle a trovare soluzioni per valorizzare il dato.

Esatto. Questo è un punto fondamentale per quelle aziende che si propongono come integratori: portano l’esperienza che evita di reinventare la ruota per la milionesima volta.

Sono processi lunghi e costosi, anche banalmente in termini economici: devi intervistare i clienti, capire qual è la media, se sono rappresentativi del tuo parco, organizzare focus group, sviluppare, rifare, iterare all’infinito. Il “loop & relaunch” ci sarà e deve esserci, ma come evoluzione di una base solida che hai già proposto e sai che funziona. Questo ti permette anche di essere più veloce.

E poi c’è il tema della contaminazione tra settori: magari scopri che uno use case fatto per macchine di lavorazione del legno è perfetto anche per una lavastoviglie a traino in cucina. Il ruolo di queste aziende diventerà sempre più importante.

Sì, il concetto di cross-contaminazione dovrebbe far parte del bagaglio di qualsiasi azienda che porta tecnologia in altre aziende. La storia è piena di casi di successo nati così.

Se dovessi valutare in termini di ritorno dell’investimento un progetto di pura connettività, quali sono, secondo te, i KPI che le aziende dovrebbero monitorare per valutarne il ritorno? Se ci sono.

È una domanda assolutamente interessante, e sulla quale stiamo ancora lavorando.

I KPI “banali” sono quelli a cui arriviamo tutti: numero di macchine connesse, numero di clienti che hanno sottoscritto un contratto, numero di accessi, utilizzo di una certa funzione che tu ritieni geniale (e magari poi non lo è). Poi bisogna andare più in profondità su cosa dicono di te i clienti: è lì che capisci davvero il valore. Da sociologo sono molto contento che siamo arrivati qui, ma è anche la parte più difficile: devi entrare nella psicologia del cliente. Quando ti dà un feedback, devi interpretare che cosa ti sta dicendo davvero:

si lamenta di una funzione perché non fa quello che vuole?
o perché in realtà vorrebbe un’altra funzione?

Questo è difficile da catturare con KPI sintetici.

Probabilmente, con sistemi che analizzano la semantica del linguaggio, si potrà arrivare a quantificare anche questi aspetti.

Si, e poi, ovviamente, ci sono gli aspetti monetari: quanto riesci a portare a casa? Nel mio settore credo che, guardando la sola connettività in termini puramente monetari, saremo sempre “in perdita”. Non penso che riusciremo mai a coprire completamente l’investimento solo con la connettività.

Volevo chiederti qualcosa proprio sulla connettività come base per generare valore. Io sono un forte sostenitore dello user behavior sui prodotti fisici: nel mondo web è prassi comune, sui prodotti fisici/digitali lo è molto meno. Quindi: tracciare il comportamento dell’utente con i prodotti. Secondo me, l’IoT dovrebbe essere ciò che colma questo gap con il mondo digitale tradizionale. Qual è il tuo punto di vista su questo aspetto e come questi dati possono incidere sul miglioramento del prodotto?

Tantissimo. Sondare come l’utilizzatore finale usa la macchina diventa importantissimo anche per evitare di dare cose troppo complesse o poco utilizzate. Nel mio settore, chi compra l’apparecchiatura non è quasi mai chi la usa. E chi guarda i dati da un PC non è necessariamente la persona che sta davanti alla macchina e tenta di far partire un programma o di utilizzarla. Quindi devi capire l’interazione con la macchina in base a chi hai davanti. Già solo sapere se è lo chef, il sous-chef o l’operatore che fa la preparazione cambia molto. In base a questo devi dare a ciascuno quello che gli serve, nel modo più semplice possibile: questo è un vantaggio competitivo enorme.

Serve anche per capire quali funzionalità hanno senso per il cliente. Nei laboratori di ricerca e sviluppo si fanno molte ipotesi, ma poi ciò che serve davvero è, magari, il 20-30% delle funzioni.

Dalla nostra esperienza è circa il 20%, ma non è mai lo stesso 20% per tutti. Quindi devi aprire il ventaglio di possibilità, permettere di scegliere e testare, e poi idealmente ogni cliente si tiene il suo 20% che gli serve.

È molto simile a quello che succede sul web.

E anche sulle auto di ultima generazione: hai un pannello che fa di tutto, ma alla fine usi sempre quattro funzioni. Vuoi che funzionino bene, che siano a portata di mano e che quasi si propongano da sole, senza che tu debba attivarle manualmente.

Qui entra il tema della proattività: su cui un po’ tutti stanno lavorando.

E poi c’è l’interazione con un bagaglio di conoscenza acquisita da altri clienti e messa a disposizione dall’azienda. Magari cambio menù e il mio operatore non sa esattamente come fare una certa cosa: sarebbe bello che potesse chiedere direttamente alla macchina – o tramite un’interfaccia semplice – come fare.

Questo è un tema a noi molto caro: ci stiamo lavorando, avviando progetti in questa direzione per aiutare l’utente a trovare più facilmente ciò di cui ha bisogno, usando anche AI generativa e sistemi proattivi. È molto in linea con la nostra visione aziendale.

Prima hai introdotto il tema della servitizzazione. Sappiamo che è qualcosa che valorizzerà moltissimo anche l’IoT: i dati sono la base per la vendita di qualsiasi servizio.

Che cos’è, innanzitutto, la servitizzazione secondo la tua visione? E quali sono le motivazioni per cui un’azienda dovrebbe servitizzare e i l percorso che un’azienda dovrebbe seguire per farlo?

Tre domande molto ampie! Partiamo da cos’è la servitizzazione.

Io la interpreto come un processo di trasformazione delle aziende manifatturiere : si parte da un’azienda che, su un continuum, offre solo il prodotto – “ti vendo il prodotto, ciao, non ci vediamo più” – fino ad arrivare a un’azienda in cui il prodotto è il “sottostante”: continua a esserci, ma in realtà ti sto offrendo un pacchetto completo di soluzioni ai tuoi problemi e ai tuoi bisogni. In mezzo ci sono vari step intermedi che, a mio parere, vanno affrontati in ordine.

Se pensiamo al modello di Tim Baines, con i vari scalini della servitizzazione, ritengo che vadano percorsi – magari anche velocemente – ma in quell’ordine. Se salti passaggi, rischi di costruire una piramide appoggiata sulla punta. Costruire una base solida, e poi passare allo step successivo, è fondamentale anche per imparare. Una delle sfide della servitizzazione è che alcune strade potrebbero rivelarsi chiuse e devi tornare indietro. Lì serve un forte sostegno dal management: deve darti la libertà di sperimentare su strade che magari all’inizio sembrano rischiose, ma anche la serenità di poter tornare indietro senza che alla prima o seconda esperienza negativa si decida di “deservitizzare”.

Il rischio grosso è proprio quello: qualche esperienza non va come previsto e si conclude che “non funziona”, quindi si abbandona il percorso. In realtà la servitizzazione, in vari settori, è molto avanzata – soprattutto nei settori di processo. Nel nostro settore non abbiamo ancora fatto fino in fondo il passaggio che riconosce alcune macchine come “di processo”, anche se lo sono: quindi dovrebbe essere più facile. Bisogna però sensibilizzare chi deve acquistare quei servizi, che spesso non è ancora abituato a vedere il valore nel tempo di un processo di questo tipo.

Mi immagino, per esempio, nel settore HoReCa, un restaurant manager che, invece di comprare un forno “one shot”, lo acquista in modalità “as-a-service”, pagando un fee mensile. Questo, secondo me, semplificherebbe molto la gestione finanziaria di un punto vendita: si passa dal concetto di investimento al concetto di utilizzo. Permette maggiore scalabilità e consente alle aziende produttrici di avere margini più alti nel lungo termine. È un percorso virtuoso per tutti gli attori dell’ecosistema. Penso che tutte le aziende, nel medio-lungo periodo, dovrebbero approcciare questo modello.

Assolutamente sì. C’è però un piccolo “però”: per l’azienda che non ti ha più venduto il forno “one shot” – con un ricavo subito misurabile – serve un cambio di mentalità. Bisogna abituarsi a pensare a un ricavo più piccolo ma ricorrente nel tempo, e alla gestione dell’asset che rimane di tua proprietà o di un partner finanziario. Questo è sicuramente un tema cruciale quando si parla di trasformazione verso la servitizzazione.

Sto vedendo che iniziano a comparire modelli finanziari più creativi, basati proprio sull’asset fisico. Sono sviluppi interessanti: ad esempio, potremmo vedere mini-bond basati sugli asset servitizzati. È un tema molto interessante, che meriterebbe un approfondimento a parte.

Prima parlavi di “passi giusti” e di una base su cui costruire. Non si può fare un percorso improvvisato verso la servitizzazione. Quali sono, secondo te, i passi giusti per servitizzare un prodotto?

In teoria è tutto semplicissimo. Nella pratica, un po’ meno. Parti dal prodotto:

diventi bravo a fornire ricambi
metti in piedi una rete di assistenza
diventi sempre un po’ più proattivo
cominci a vendere contratti di manutenzione programmata
offri estensioni di garanzia

Fin qui, stai ancora parlando di un asset con “attaccati” dei servizi. Tim Baines li chiama “servizi intermedi”. Il salto quantico arriva quando non vendi più l’asset in sé, ma vendi l’outcome: il risultato. Parli di un processo andato a buon fine, e vieni retribuito in base a quanto sei stato bravo a portare a termine quel processo. Non ti pagano più per il forno, ma per il risultato ottenuto con il forno. Però non puoi arrivare lì senza aver fatto alcune esperienze intermedie. È importante anche per capire come reagisce l’organizzazione e come devi cambiare internamente per parlare di queste cose in modo corretto.

Si dice spesso – semplificando – che un venditore di prodotto non è un venditore di servizio. Non è sempre vero, ma sicuramente i KPI con cui misuriamo i venditori dovranno cambiare: non sarà più semplicemente “quanto hai fatturato”, ma “quanto sei stato di successo nel tempo”.

E poi c’è il tema della struttura commerciale e dei partner: distributori, rivenditori, centri assistenza. Vanno coinvolti in modo diverso.

Se dovessi dare tre consigli chiave a un’azienda che non ha ancora fatto nulla in ambito servitizzazione ma vuole iniziare, quali sarebbero?

Adesso vorrei introdurre un altro tema che mi è molto caro e che negli ultimi 2-3 anni sta cambiando parecchio il mondo: l’AI generativa. Sappiamo che l’AI generativa sta introducendo cambiamenti in tutti i settori. In alcuni ambiti è già diventata la base per creare valore e aumentare la produttività delle persone. Secondo te, qual è o quale sarà, l’impatto dell’AI generativa nel vostro ambito?

Molto interessante questo caso d’uso. Te ne vengono in mente altri, sia nel settore HoReCa sia nella gestione per i vostri clienti – quindi ristoratori, chef, ecc.?

Qui torniamo un po’ al concetto iniziale: condivisione delle esperienze e dei contenuti. Serve creare una knowledge base aziendale che raccolga: interazioni precedenti, manuali e dialoghi di assistenza con utenti e operatori.
Questa knowledge base deve diventare un patrimonio su cui costruire strumenti che forniscano supporto on demand, come dicevamo.

Trovare la soluzione per coinvolgere la filiera è complesso. E una volta che hai coinvolto la filiera verso il mercato, devi coinvolgere anche quella verso i fornitori: alcuni sono già preparati per affrontare questi temi, altri non ancora – e non su tutti i componenti critici della macchina.

Direi questi tre:

Iniziare . Buttare il cuore oltre l’ostacolo e cominciare, magari in piccolo. È un’occasione di apprendimento per capire se, come azienda, sei pronto o cosa devi fare per esserlo.
Assicurarsi che il management sia a bordo . Senza sponsorship dall’alto, il percorso non regge.
Continuare a crederci . Qualcosa andrà storto, prima o poi. Ci sarà quel contratto che porterà una perdita invece che un guadagno, ma non importa: si lavora sul totale e sul lungo periodo.
Decidere e cominciare è il primo passo. Il più importante.

In senso ampio, l’impatto sarà molto alto. Se pensiamo al settore HoReCa globale, la possibilità di supportare chi fruisce di un servizio – ad esempio un cliente di un ristorante – tramite l’AI è già un passo avanti importante. Poi c’è tutta la parte di gestione delle apparecchiature e dei processi delle aziende:

l’azienda che ha installato le apparecchiature
i centri di assistenza che tengono in piedi le macchine
chi fornisce i prodotti e i servizi collegati.

In ognuno di questi punti ci sono molteplici interazioni che possono essere gestite in modo intelligente dall’AI. Ciascuno di questi attori può beneficiarne: per semplificare, per dare più immediatezza, per lavorare sull’uptime delle macchine (per la parte tecnica).
Un caso d’uso interessante: ho un guasto su una certa apparecchiatura, una parte della macchina non funziona più. Come posso comunque ottenere un risultato simile, pur non identico, sfruttando ciò che è rimasto funzionante? È una sorta di “emergency mode” che ti consente di continuare a erogare il servizio, anche se non a pieno regime, invece di fermarti completamente.

Assolutamente sì. Uno è quello che citavamo prima: n macchine che lavorano tutte su qualcosa e che possono dare suggerimenti all’operatore su “fallo così” o “prova quest’altra modalità”. Magari la persona non sa esattamente come fare una preparazione e vuole trovare il modo migliore per farla: lì l’AI può intervenire con suggerimenti contestuali.

C’è poi la parte di self-help: il problema che si risolve il più velocemente possibile dalla prima persona che lo ha visto, senza dover sempre scalare. Anche questo è un aiuto enorme.

Il problema più grosso, quando penso a un ristoratore sulla costa in piena stagione che non riesce a fare servizio, è proprio l’interruzione delle operazioni: diamogli una mano a continuare a servire i clienti e a generare redditività. Poi il tecnico andrà a sistemare la macchina al 100%, ma intanto abbiamo evitato un disastro. Ripenso agli anni ’90, quando i tecnici giravano con mezzo metro cubo di carta nel furgone. Oggi devono saper lavorare su macchine di chiunque, con cataloghi molto ampi in orizzontale (tanti modelli) e anche all’indietro (tanti anni di storico).

Il giovane tecnico appena uscito da scuola, per quanto volenteroso, come fa a conoscere tutto? Non ce la farà mai. Ce ne rendiamo conto anche noi. Allora la domanda è: come posso aiutarlo? Come può chiedermi qualcosa – magari a voce – e ottenere subito indicazioni per rimettere in piedi la macchina? Magari non sarà perfetta, ma sarà funzionante. Poi si torna con i pezzi e si fa il lavoro definitivo.

Un altro caso d’uso che vediamo spesso riguarda le chiamate di assistenza su macchine non connesse. Il tecnico chiede: “Come stavi usando la macchina?” e il cliente risponde: “Era accesa”. Risultato: zero informazioni.

Dal mio punto di vista, ma macchina già genera log e dati. Nei casi in cui non c’è IoT permanente, ha molto senso quello che dicevi tu: una connettività on demand, un’applicazione che si connette alla macchina via Bluetooth o simili e permette di recuperare gli ultimi dati – non tutta la storia, ma abbastanza per fare diagnostica. È una via intermedia tra IoT tradizionale, con la macchina sempre connessa e un IoT “entry level” che, in molti casi, può risolvere questo tipo di problema. Il punto chiave, in ogni caso, è sapere cosa è successo dentro la macchina e capire come l’utente ha agito per generare quel problema. Questi dati, secondo me, sono fondamentali per le macchine del futuro e per garantire anche quella proattività di cui parlavamo.

Restando nell’ambito del customer support, hai già introdotto alcuni casi d’uso dell’AI generativa nell’HoReCa. Che tipo di valore ulteriore, rispetto a quello che hai già descritto, può portare l’AI generativa nel fornire supporto ai clienti? E come può impattare la percezione del brand da parte degli utilizzatori finali?

Quanto al fatto di parlare con una “macchina” e non con un essere umano: oggi c’è ancora il preconcetto che sia un’interazione alienante. C’è una migliore percezione del brand o la spersonalizza?

Proprio in termini di agevolare l’interazione: ti immagini un’integrazione dell’AI generativa non solo per fornire supporto “esterno”, ma integrata direttamente nella macchina, trasformando la macchina in un assistente digitale?

È una tematica molto interessante, su cui stiamo iniziando a muoverci. Dal punto di vista del brand, l’effetto è questo: la macchina diventa trasparente per l’utente. Io faccio in modo che l’utente si concentri sul suo vero lavoro. Il lavoro dell’utente non è “usare la mia macchina”, ma servire un pasto a qualcuno. Più la macchina è semplice, meno è problematica, più è “invisibile” nelle sue complessità tecniche, meglio è. Tutto il supporto che l’apparecchiatura può dare al cliente per agevolarlo nel portare a termine il processo è il punto in cui un brand si differenzierà dall’altro.

Migliora assolutamente. C'è il preconcetto che sia un'interazione alienante, ma se affrontata con intelligenza diventerà fondamentale. Alcune esperienze con risponditori telefonici e bot mal progettati non aiutano. Se viene utilizzato con intelligenza dall’utente e le aziende che ci lavorano hanno a cuore l’interazione, allora diventa fondamentale. Il brand che riuscirà a essere più friendly vincerà.

È anche un discorso generazionale: i nativi digitali accetteranno più facilmente queste interazioni e le sapranno usare meglio. Il fatto positivo è che lo strumento intelligente si adatta e cerca di agevolare l'interazione.

Probabilmente sì, ci sarà qualcosa del genere. Non so se sarà una funzione integrata fisicamente nella macchina o qualcosa di esterno che integra tutte le macchine. Penso a una cucina: sarebbe bello che tutte le cucine del mondo avessero solo prodotti Angelo Po, ma la probabilità non è altissima. È più probabile che il centro della cucina – oggi spesso il forno – diventi l’interfaccia principale e magari il tuo assistente digitale per le macchine che conosce direttamente. Un sistema esterno può conoscere anche altre macchine, a meno che non si attivino quei processi di coopetition per cui il forno di Angelo Po riconosce la friggitrice di un altro produttore o il blast chiller di un terzo.

Le cucine non si rifanno sempre da zero: spesso si cambiano pezzi, uno alla volta. Diventa difficile avere un solo brand in cucina. Vedo più probabile un’esperienza esterna che dialoga con l’elettronica delle macchine, con alcune interazioni specifiche che però ha senso mantenere direttamente davanti alla macchina.

Il ruolo del costruttore, in tutto questo, è un ruolo di ascolto attivo del mercato e di adeguamento costante.

Molto interessante questo punto di vista. Se parliamo invece di futuro, per Angelo Po e più in generale per il vostro settore: quali sono le tendenze chiave che intravedi nell’evoluzione tecnologica del prodotto? E che ruolo dovrebbe avere il costruttore all’interno di queste tendenze?

Una tendenza chiave è l’automazione dei processi e la volontà di raccogliere tutte le apparecchiature in un unico punto di controllo, per capirle e farle lavorare bene assieme. Questo, oltre che in ottica di automazione, è importante per il risparmio energetico e il miglior utilizzo e la conservazione degli ingredienti. Queste tendenze incrociano i temi della sostenibilità, della “despecializzazione” e, in alcuni casi, della deprofessionalizzazione di chi lavora in cucina.

Dal punto di vista del produttore, l’obiettivo è aiutarti ad avere un processo il più possibile privo di errori e il più indipendente possibile dall’operatore che hai in quel momento.

Questo vale per un’ampia fascia di clienti. Poi ci sarà sempre lo chef stellato, artista della cucina, con esigenze diverse. Capire quanti saranno gli chef stellati rispetto ai quick service restaurant è fondamentale per orientare lo sviluppo prodotto. Probabilmente la soluzione vincente è sviluppare sistemi che possano andare bene per tutti, ma abbastanza intelligenti da adeguarsi automaticamente a chi hai davanti.

Anche la formazione diventerà sempre più importante. Vediamo già player che arrivano non dal mondo della ristorazione ma dall’IT, che aprono catene di ristorazione. Ne ho incrociate un paio negli Stati Uniti e suppongo che presto arriveranno anche in Europa. Forse saranno loro a insegnare a noi come usare i dati.

Torna ancora il concetto di cross-contaminazione: IT e HoReCa che si fondono.

Mi immagino che cambierà anche la tipologia di prodotto per farlo lavorare con un braccio robotico: un forno tradizionale probabilmente non è ottimizzato per quel tipo di utilizzo.

Non sveliamo troppo.

La “robotica” e l’HoReCa, con bracci robotici che svolgono funzioni oggi svolte da umani. In alcune parti dell’HoReCa, un risultato super ripetibile e costante è proprio la proposta di valore di quel tipo di ristorazione: lì la macchina può essere perfetta.

Non è ottimizzato, ma già oggi un braccio robotico può fare cose interessanti.

Teniamoci qualche segreto per la prossima puntata.

A proposito di prossima puntata, io volevo ringraziarti per la tua disponibilità: è stata una chiacchierata molto piacevole e abbiamo approfondito diversi argomenti. Ci vediamo presto, a questo punto.

Ci vediamo assolutamente presto. Grazie, Paolo – anzi, grazie a voi. Ciao, a presto.

Se c’è l’IoT va bene, ma se non c’è come aiuto il mio cliente?

Questo è un tema IoT e user behaviour.

Expert talk con Paolo Dalla Tor: Dal prodotto fisico ad un ecosistema digitale

Wed, 19 Nov 2025 08:28:01 GMT

Nel mondo del business c'è chi compete restando all'interno di un "recinto", e chi, innovando, decide di uscirne per primo.

L'ospite di oggi, Paolo Dalla Tor , R&D manager di Icematic, ci spiega come un'azienda leader in un settore tradizionale, come quello delle macchine per il ghiaccio, abbia guidato una trasformazione radicale: dal semplice prodotto fisico a un ecosistema digitale completo, basato su app , cloud e IoT .

Bene, benvenuti in Castelmac.

Io sono direttore tecnico del settore ghiaccio in Castelmac, che produce e progetta macchina ghiaccio da più di 50 anni.

Negli ultimi 5 anni ci sono stati veramente cambiamenti importanti perché oltre l'impatto dell'adozione di gas ecologici che hanno rivisto completamente le gamme abbiamo fatto una scelta sulla parte elettronica/informatica di adottare il cloud.

Questo ha cambiato in profondità il funzionamento delle macchine e ha aggiunto delle nuove opportunità per le macchine del ghiaccio. Attualmente i tempi di sviluppo della parte elettronica/informatica rispetto al passato sono aumentati notevolmente, in alcuni casi arrivano al 50% del tempo totale di progetto.

Uscire dal recinto: il vantaggio dell'innovazione

Sara Strizzolo

19 Novembre 2025

È stato un periodo non molto lungo, ma è stato molto intenso. Quello che mi è restato di quell'esperienza era la curiosità dei ragazzi di capire le cose nuove nel mondo. Adesso pur avendo una certa età, insomma, a me è rimasta la stessa curiosità e attenzione ai cambiamenti che vi sono nel nostro settore HoReCa. Quindi, quando terminiamo un progetto non ci riteniamo soddisfatti, cerchiamo già di pensare a cosa fare di nuovo e alle sfide successive, anche perché ormai le idee non mancano. Questa curiosità dimostrata dai ragazzi mi è rimasta dentro, insomma.

Buongiorno, io sono Daniele delle Case e questo è Expert Talk, il podcast di Things 5 che parla di tecnologia e prodotti intelligenti con gli esperti del settore. Oggi con noi c'è Paolo Dalla Tor, R&D manager di Icematic. Ciao Paolo, come stai?

Paolo, so che la tua carriera è una carriera molto lunga durata oltre 30 anni. Vorrei capire bene qual è il tuo ruolo attuale e quali sono le sfide che affronti quotidianamente nel tuo ruolo.

Nella tua esperienza quasi trentennale ho notato che sei partito dalla docenza. Vorrei capire come nel tuo lavoro quotidiano questo tipo di esperienza ti aiuta nello svolgere il ruolo di manager, di direttore della ricerca e sviluppo.

Invece portando un po' questa esperienza al ruolo attuale anche di formatore nei confronti del tuo team, come mantieni aggiornate queste competenze e come aggiorni il tuo team al fine di restare competitivo in un mondo che sta evolvendo così velocemente.

Diciamo che su temi specifici vengono fatti anche dei corsi di aggiornamento, però la mia esperienza mi porta a dire che la scelta vincente è scegliere dei fornitori giusti, importanti e vincenti nelle loro attività e lavoro. Questo permette anche per osmosi di trasmettere, tutte quelle esperienze che riguardano certe aree della tecnologia.

Diciamo che poi chiaramente è importante che se qualcuno possiede queste conoscenze le faccia circolare all'interno dell'azienda. Questo è il nostro obiettivo primario, cioè distribuire le conoscenze che si acquisiscono nel tempo.

Invece raccontami un po' com'è cambiato e com'è voluto il ruolo della ricerca e sviluppo dagli anni 90 ad oggi?

Come anticipavo prima, quando ho iniziato negli anni 90, pur essendo ingegnere elettronico, avevo a che fare più che altro con soluzioni meccaniche ed elettromeccaniche nei produttori di ghiaccio. Pian piano c'è stata un'evoluzione, sono cominciate ad apparire le prime schede elettroniche con un software abbastanza semplice, alle volte senza interfaccia comunque e i tempi di sviluppo, di questa parte della progettazione erano veramente ridotti, era un 10-20% del tempo totale.

Ora le nostre apparecchiature vengono molte volte accostate alle soluzioni domestiche che hanno un'elettronica avanzata, interfacce a colori touch, connessione cloud. Mentre il domestico può fare grossi investimenti perché ha enormi volumi, nel nostro caso ci viene chiesto di fare la stessa cosa, quindi avere le stesse sfide tecnologiche. Noi abbiamo accettato queste sfide, anche se chiaramente pesa di più perché non abbiamo il mercato del domestico e stiamo introducendo analoghe soluzioni nelle nostre apparecchiature.

Sappiamo che ad oggi il prodotto non è più solo un prodotto fisico, ma è diventato un vero proprio ecosistema digitale. Come è cambiato l'approccio nel tuo team riguardo la gestione dei progetti?

La parte software comincia a coprire una fetta importante della pianificazione e quindi per progetti che sono sempre più complessi bisogna fare una valutazione a monte dei tempi necessari. Sbagliare sui tempi vuol dire non entrare nel mercato nei tempi giusti. Quindi la difficoltà alle volte non è tanto progettare la parte meccanica della macchina, ma proprio avere un'idea di quanto tempo servirà per sviluppare un’app piuttosto che una soluzione software e fare le opportune verifiche.

Se dovessi dare una percentuale di quello che è il budget che viene ad oggi investito sulla parte componente fisica e sulla parte software, come divideresti questo budget e soprattutto come prevedi che evolva questo rapporto nei prossimi anni?

Noi 2-3 anni fa abbiamo fatto la scelta nel ghiaccio di unificare la soluzione elettronica in un'unica scheda. Questo ci ha permesso di avere soluzioni orizzontali per tutte le gamme del ghiaccio. Se avessimo avuto una scheda per ogni gamma del ghiaccio, avremmo avuto dei degli oneri e dei costi veramente elevati di sviluppo. Questo ci ha un po' salvato, ma in ogni caso ormai il costo del budget relativo all'elettronica e al software è intorno al 30-40%.

L'unificazione delle soluzioni che vanno a vantaggio anche dei clienti finali ci ha permesso di contenere questo costo.

Quali sono le principali sfide che hai dovuto affrontare appunto nell'integrazione tra hardware e software nel percorso di un prodotto digitale come un fabbricatore di ghiaccio?

Sì, come detto, avevamo sei gamme di prodotti, ognuno con una scheda elettronica diversa. Era arrivato il momento di rivedere l'elettronica e ci siamo posti la domanda se dovevamo fare una nuova elettronica o dovevamo fare un sistema. Un sistema prevedeva un'elettronica che comunicava con un’app che comunicava con cloud.

Lì è stato facile arrivare alla conclusione che più semplificavamo l'elettronica, riducendo il numero di codici necessari, più questo sistema che si creava sarebbe stato più efficace, più virtuoso. Quindi è stato uno sforzo notevole perché i tempi di sviluppo di sei software comunque nuovi sono importanti, però i vantaggi che adesso abbiamo sono talmente tanti che confermiamo che è stata una scelta giusta.

Vorrei ragionare un po' su quello che è il tempo di vita di un prodotto, no? Sappiamo che un prodotto come il vostro può restare operativo per almeno 10 anni. Come gestisci quella che è l'obsolescenza di prodotto del digitale rispetto al prodotto fisico?

Sappiamo che il prodotto digitale ha un'evoluzione molto più rapida rispetto a quella del fisico.

In passato avevamo la scheda elettronica con un software interno. Raramente si poteva aggiornare anche perché normalmente la macchina veniva comandata tramite l'accensione di un tasto e c'erano pochissime funzioni.

Con la nuova scheda abbiamo introdotto un'app. Questa app ha molte funzioni che prima un produttore di ghiaccio non poteva avere. Quindi di fatto la macchina ha la scheda elettronica e l'app comanda il produttore di ghiaccio. In questo modo tutte le evoluzioni che ci saranno nella app ringiovaniscono la macchina. Cioè una macchina anche di 3 anni fa, se utilizzerà l'aggiornamento dell'app del prossimo anno, avrà delle funzioni che non aveva quando è stata venduta. Questo permette al cliente di avere sempre una macchina aggiornata con funzioni aggiornate e che non invecchia o invecchia chiaramente a livello meccanico. Quindi anche questo è un dato vincente perché il cliente avrà una macchina che si rivaluterà nel tempo perché avrà funzioni sempre più importanti e che potrà utilizzare.

Questi sviluppi vengono gestiti internamente o vengono anche delegati all'esterno, e soprattutto, quali sono le principali sfide nel lavorare con team esterni in questi progetti di ricerca e sviluppo?

Il software abbiamo detto che comincia a pesare molto sia nel budget che nel know how aziendale. Noi lavoriamo con dei fornitori esterni che sono specializzati nelle varie applicazioni e probabilmente nel futuro bisognerà pensare che tutto il know how che mettiamo dentro, perché noi abbiamo circa 6-7 brevetti nell'ultima scheda elettronica dovrà essere in qualche modo tutelato. L'ideale sarebbe in futuro che l'azienda fosse autonoma, almeno dalla parte software, proprio per avere un'agilità nelle modifiche, quindi una rapidità, e anche una conservazione del know how che non sia troppo pubblico. Attualmente comunque coi fornitori che abbiamo lavoriamo bene, quindi non ci sono problemi particolari.

Sappiamo che ad oggi questo processo di digitalizzazione dei prodotti sta portando con sé delle nuove normative, delle nuove sfide. Sappiamo infatti che l'Unione Europea sta investendo molto su sul normare gli aspetti di cybersicurezza. Come state affrontando voi queste sfide legate alla sicurezza informatica piuttosto che a queste nuove normative?

In questo caso non abbiamo alternativa, dobbiamo affidarci ai fornitori, anche se recentemente ci siamo appoggiati a degli esperti esterni proprio per validare le

attività svolte dai fornitori. è un tema veramente importante, anche se risulta pesante per le aziende medie perché richiede una cultura della sicurezza informatica che normalmente non si ha. Quindi la sfida deve essere affrontata insieme ai fornitori.

Invece parlando degli utenti, sappiamo che il vostro compito di ricerca e sviluppo è sicuramente legato a chi si occupa della vendita, degli aspetti di marketing di prodotto e molto spesso coinvolge anche l'utente finale nella definizione dei requisiti. Come gestisci quello che è l'equilibrio tra complessità tecnologica e usabilità del prodotto?

Tendenzialmente noi sfuggiamo alla tentazione di fare un videogioco. Molti sviluppano dei videogiochi con i touch, ma non è questa la finalità. Ci sono grosse catene che hanno stilato delle specifiche di come dovrebbe essere fatta un'interfaccia, proprio perché una filiale potrebbe trovarsi ad esempio negli Stati Uniti e avere un operatore che non parla inglese e che deve utilizzare la macchina. Io ho sempre pensato, non dico al bambino, ma ci siamo vicini, nell'utilizzo del software. Il software deve essere facilmente utilizzabile e intuibile. La complessità deve essere nascosta sotto. Quindi noi sviluppiamo sempre funzionalità che devono essere avviate premendo un solo tasto. Il singolo passaggio è vincente. Averne più di uno porta complessità, porta da parte del cliente al non utilizzo e ad un sistema che magari viene sfruttato solo al 20%.

Fate studi di usabilità?

Seguiamo alcune linee guida. Sicuramente la regola del solo passaggio è importante. La complessità la mettiamo negli algoritmi che ci sono sotto, non vogliamo complicare la vita all'utilizzatore finale, specie se ha poco tempo, se lavora in una cucina, in un bar e ha fretta. Anche perché quando c'è un'interfaccia complicata probabilmente è sbagliato quello che si è fatto.

Avete dei focus group con gli utenti finali per avere dei feedback?

Noi siamo partiti con alcuni software e c'è stata un'introduzione con dei primi suggerimenti. Ad oggi ormai son quasi 3-4 anni e non abbiamo ricevuto nessuna contestazione, quindi pensiamo che sia stato abbastanza centrato quello che abbiamo fatto. Adesso stiamo revisionando le app e abbiamo introdotto alcune novità che spero aiuteranno ancora di più i nostri clienti.

Quanto è stato complesso invece introdurre la componente IoT all'interno di un prodotto consolidato come la macchina per il ghiaccio?

L'IoT è importante. Considera che noi vendiamo apparecchiature in più di 120 paesi nel mondo. Per cui se uno guarda la realtà italiana il rivenditore di zona che deve fare assistenza magari fa 40-50 km. Ci sono posti in cui deve prendere l'aereo. Partire dall'ufficio per andare a riparare un'apparecchiatura, senza avere l'idea di cosa ha questa apparecchiatura, crea molti problemi. Aumenta i costi di assistenza, il cliente ha la macchina che non è utilizzabile per più giorni. Noi abbiamo fatto qualcosa che permetta a chi parte per fare l'assistenza di avere già le idee chiare sull’intervento, quindi si dota dei componenti che servono per riparare la macchina e delle attrezzature che necessitano.

L'IoT permette di fare questo, permette di monitorare a distanza le macchine, capire il tipo di allarme, il tipo di intervento da fare e quindi riduce i costi di assistenza e di fermo macchina. Già con l'app, che non è collegata via IoT, ma con Bluetooth o con la macchina, il cliente finale può già dire a chi fa assistenza che problemi ci sono. Questo ha veramente risolto molti problemi che c'erano nel passato. Nel passato uno chiamava e diceva "La macchina non funziona." Tu chiedevi qual è il problema e la risposta era: “La macchina non funziona”. C'era un problema di assistenza molto pesante con interventi che venivano ripetuti 6-7 volte fino a che riuscivano a trovare il problema.

Immagino che questo possa essere uno degli argomenti che poi utilizzate per convincere i clienti più conservatori nell'integrare la tecnologia all'interno dei prodotti. Ci sono altre parole chiave che usate?

C'è la possibilità anche di avere documentazione online delle macchine che per cui si fa assistenza senza dover andare a cercare un manuale che magari il cliente ha perso un anno prima. E comunque c'è la possibilità di avere delle risposte chiare anche da noi. Chiamando il service dando, diamo i riferimenti di come ha funzionato la macchina nelle ultime 24 ore, gli allarmi che ci sono e forniamo un supporto immediato su come risolvere il problema.

Dal tuo punto di vista, esperto sia di prodotto che del mercato, ci sono dei fronti inesplorati di ricerca e sviluppo che secondo te avrà senso seguire nei prossimi anni?

Sicuramente siamo collegati alle apparecchiature domestiche. Se non avessimo fatto quel salto verso l'utilizzo di un'interfaccia che non sia il tasto piuttosto un display sulla macchina, se non avessimo adottato l'app, saremmo stati tagliati fuori dalle future evoluzioni che ci saranno.

L'intelligenza artificiale bussa le porte, in alcuni casi è già presente in alcune applicazioni per cui chiaramente lì sarà il punto d'arrivo. Noi abbiamo a che fare con persone che non vogliono imparare ad utilizzare una macchina, vogliono avere un approccio veramente minimale pur ottenendo però tutte le le funzioni e le prestazioni che la macchina può dare.

Quindi in futuro aver scelto di dotarci di una connessione tramite smartphone o PC, ci permetterà di implementare tutte quelle funzionalità che l'intelligenza artificiale ci darà. Io faccio sempre l'esempio del "recinto". Noi eravamo all'interno di un recinto in cui c'erano altri produttori di macchine del ghiaccio. Aver adottato l'app per primi praticamente ci ha permesso di uscire da questo recinto: vuol dire avere nuove opportunità di vendita, possibilità di avere nuovi clienti interessati e questo è il futuro. Noi dobbiamo allargare il recinto per raggiungere più richieste che ci arrivano dal mercato.

Diventa un elemento di differenziazione rispetto alla competizione. E invece rispetto alla sostenibilità ambientale, quanto l'IoT può diventare centrale nella riduzione appunto dell'impatto energetico di una macchina e voi come azienda avete delle metriche per monitorare il risparmio energetico?

L’app viene utilizzata già nel collaudo interno aziendale perché vogliamo raccogliere un insieme di dati da elaborare per estrarre metriche relative alle prestazioni delle macchine.

La stessa cosa si farà con le macchine sul mercato. Capire, per esempio, se certe macchine che abbiamo progettato hanno le prestazioni attese in paesi caldi o in stagioni calde è importante.

Noi testiamo alcune macchine, non testiamo dai clienti tutte le macchine, quindi avere l'idea che nel Far East le nostre macchine si comportano in una certa maniera e rispondono ai requisiti di progettazione, ci conforta. Se vediamo che c'è una tendenza ad avere delle prestazioni che non ci attendiamo, possiamo andare a rimodulare le nostre specifiche. In futuro sarà importante avere la capacità di raccogliere i dati e di elaborarli.

Se dovessi trovare degli ambiti in cui l'IoT vi ha portato maggiori benefici, quali sono e soprattutto che riscontri avete avuto dal mercato rispetto all'adozione di queste tecnologie?

Non abbiamo cominciato da molto a utilizzarlo, ma è chiaro che un cliente finale si sente sicuro se qualcuno veglia su di lui e sulla sua macchina. Quindi avere la possibilità che, se nella notte scatta un allarme grave, il centro assistenza la mattina possa chiamare già il cliente e risolvere il problema è una cosa importante, soprattutto se il tipo di allarme è chiaro e permette un intervento veloce e risolutivo.

Hai un esempio di come i dati vi hanno permesso di risolvere dei problemi reali sul mercato o di migliorare un processo produttivo ?

Noi dipendiamo dai fornitori di componenti, quindi i fornitori di componenti forniscono dei componenti che possono non rispettare pienamente le caratteristiche.

C'è stata una fornitura sbagliata di valvole dell'acqua e tramite il monitoraggio si vedeva un funzionamento al limite della macchina perché non veniva raffreddata sufficientemente. Chi ha fatto assistenza è subito intervenuto, ha verificato che c'era questo problema e lo abbiamo risolto. Specie se il cliente segnala un problema di funzionamento della macchina e poi in realtà è un problema di pressione della macchina, dell'acqua dell’impianto idrico. In questo caso il problema può essere monitorato a distanza.

Quindi diventa anche un punto di unione tra voi e il service.

Sì, per noi il service è fondamentale. Il service quando riceve una segnalazione intanto va a vedere la “pagella della macchina” perché i collaudi interni fabbrica con tutti i dati di ingresso-uscita delle sonde, ingresso-uscita dei carichi vengono registrati e quindi capiamo se la macchina è uscita correttamente dalla fabbrica. Possiamo quindi costruire una storia della macchina nel tempo, registrando gli interventi, registrando le modifiche, si può consigliare la revisione di un software (perché anche il software evolve nel tempo). Cerchiamo di avere una pagella della macchina che ci permette di conoscere la sua vita.

Ormai vi siete creato quello che viene denominato un ecosistema digitale attorno al vostro prodotto, no? E cosa significa accedere a quello che è un ecosistema digitale che governa lo sviluppo del prodotto fin dalla sua nascita?

Fornisce molte più informazioni. Adesso si hanno molti più dati, si ha molta più certezza che un progetto sia andato a buon fine, dà risultati omogenei.

Noi testiamo le macchine internamente, abbiamo una statistica e vediamo che un modello fa una produzione di ghiaccio a quella temperatura ambiente, a quella temperatura dell'acqua. Prima c'era questo collaudo, ma questi dati erano note cartacee ed era impossibile fare un'analisi veloce perché si potevano anche recuperare i dati, ma ci voleva molto tempo.

La velocità di accesso al dato cambia molto e quando avremo più dati dall'esterno, si potrà sicuramente migliorare l'analisi.

All'interno di questi progetti che ormai state portando avanti già da un po' di tempo, come potresti calcolare o determinare un potenziale ritorno sull'investimento e quali sono, secondo te, i KPI che effettivamente ti permettono di tracciare se l'investimento sta andando a buon fine o no?

Sono delle delle realtà nuove, poi dipenderà molto da come impatterà l’AI e le nuove tecnologie. Attualmente per le realtà strutturate, cioè intendo rivenditori

che hanno migliaia di clienti, è molto importante perché permette un monitoraggio che necessiterebbe di costi elevati se venisse fatto in un'altra maniera. Non possiamo più dire "Scegliamo o meno l’IoT?". Ormai è una scelta obbligata. Si possono modulare i dati trasmessi, puoi limitare gli allarmi e i dati oppure puoi rilevare tutti i dati, però ritengo che se si vuole dare un servizio, non ci sono molte alternative.

Avete subito delle resistenze in questo percorso di cambiamento? E se sì, come le avete gestite?

Prima hai accennato al fatto che in futuro potrebbero esserci dei nuovi servizi venduti attraverso i dati. Ci sono delle strategie di monetizzazione che state mettendo in campo? Qual è il vostro approccio alla monetizzazione dell'IoT?

Su questo punto ricordo che qualche anno fa ci sentimmo e mi parlasti di un progetto potenzialmente legato alla monetizzazione della produzione del ghiaccio?

Quindi il prodotto visto nell'ottica servitizzazione non è ancora un'esigenza reale del vostro mercato. Secondo te quanto questi dati stanno diventando un asset per la vostra azienda e quanto lo sono per un costruttore in realtà?

E invece cambiando un po' argomento, sappiamo benissimo che adesso uno dei trend più dirompenti che sta arrivando sul mercato è quello dell’AI generativa? Cosa pensi dell'adozione dell'AI generativa in un prodotto come il vostro, nei processi e soprattutto che cosa pensi dell’interazione conversazionale. Può essere qualcosa che che fa parte del vostro mondo?

Noi produciamo macchine con un nostro marchio. Inizialmente, quando è stata implementata l'app, l’abbiamo pubblicata come app proprietaria Icematic.

Quando i vari rivenditori hanno notato le potenzialità che aveva per l'assistenza hanno richiesto anche chi non aveva il brand Icematic di avere un'app per fare l'assistenza. Così l'abbiamo creata. Vuol dire che la scelta era giusta, era un qualcosa che il mercato si aspettava e quindi siamo passati quasi al 100% di macchine che escono con il gateway per la connessione all'app.

Allora, per adesso eravamo focalizzati ai nostri rivenditori che fanno l'assistenza e quindi abbiamo scelto di dare un servizio praticamente compreso nel costo della macchina, dando comunque il minimo dei dati disponibili che sono gli allarmi. In futuro si tratterà di capire come evolverà questo settore, cioè se i rivenditori, per esempio, dopo aver fatto un intervento su una macchina, vorranno la trasmissione completa dei dati per qualche per un periodo, ad esempio, una settimana per monitorare lo stato di efficienza della macchina. Attualmente siamo limitati al primo intervento, in futuro potrebbero essere richiesti e forniti più dati.

Sì, ci sono aziende che producono ghiaccio e lo vendono in sacchetti di plastica oppure distributori per la vendita del ghiaccio. Magari arriveremo a farlo, specie con le catene, data la tendenza a legare il servizio del ghiaccio ad un precedente acquisto. Su questo punto ci siamo fermati perché noi privilegiamo anche l'aspetto igienico. Nell'ultima app, ad esempio, ci sono cicli di sanificazione automatici della macchina oppure cicli con l’ozono per la sanificazione. Installare una macchina in un luogo pubblico prevederebbe un servizio ancora non richiesto.

Dovremmo mettere su una struttura che elabori questi dati e che crei dei modelli. Quando avremo dei modelli, capiremo come le nostre apparecchiature funzionano nelle varie condizioni ambientali o nei vari paesi e capiremo se ci sono aspetti che devono essere migliorati. Ci sono esempi di aziende che hanno tolto dei componenti, per esempio, nelle lavatrici, perché hanno scoperto che in certi paesi un ciclo non veniva mai utilizzato. Tramite i modelli si potrà capire che cosa richiede il mercato e di personalizzare le macchine per certi mercati o per certi paesi.

Se ci paragonano al domestico e il domestico adotterà certe modalità di funzionamento delle apparecchiature, probabilmente i nostri clienti si aspetteranno che anche le nostre macchine adottino analoghi sistemi. Chiaramente il punto d'arrivo è un comando vocale che permetta di dare comandi alla macchina senza dover conoscere necessariamente come utilizzare un touch piuttosto che un’app.

So che voi in passato avete già fatto esperimenti di questo tipo con Alexa. Cosa avete imparato?

Con un AI multilingua, perché sappiamo benissimo che i nuovi modelli hanno questa flessibilità. Come ti immagini possa essere l'interazione futura sulle macchine?

Insomma, tu ti aspetti più una macchina che dialoga e ti racconta esattamente quello che sta provando, come fosse effettivamente un essere umano che va dal medico. Molto molto interessante questo aspetto. Invece, parlando di altre tipologie anche di di AI, avete sperimentato qualcosa in ambito predittivo per la manutenzione o per altre attività?

Non era ancora maturo il riconoscimento vocale, i costi erano elevatissimi. Mi auguro che adesso gli attuali sviluppi rendano più accessibile a livello economico queste funzioni.

Generalmente è vero che noi cerchiamo di trovare una soluzione per i clienti, ma dobbiamo fare delle macchine vendibili. Quando l’applicazione sarà abbastanza matura e affidabile, perché ricordo che noi vendiamo in 120 paesi, allora sarà possibile integrare nuove funzionalità.

Partendo dall'installatore del service, mi aspetto possa ricevere un report da parte della scheda che dice cosa è successo, quando e perché.

No, attualmente ci sono degli algoritmi all'interno del software che appunto preannunciano una condizione di rischio. Per fare un qualcosa di predittivo molto più sofisticato, bisognerebbe lavorare su quei modelli di cui parlavamo prima, avere un volume di dati abbastanza importante per poter definire criteri che permettano di attuare azioni predittive molto più specializzate.

E riguardo invece il tema della privacy legato ai dati, pensi che dobbiamo preoccuparci della proprietà dei nostri dati, di tutti quegli aspetti legati ai dati o come dobbiamo porci rispetto a questo argomento?

E riguardo invece l'evoluzione dell'interazione con la macchina, sempre utilizzando queste tecnologie, come pensi che evolverà in futuro dal tuo punto di vista?

Sarà un'esperienza che non credo sarà generalista perché ogni apparecchiatura ha le sue caratteristiche, ogni componente ha le sue caratteristiche.

Ogni macchina è un sistema a sé, seppure all'interno di un range di prestazionale e di funzionamento. Se si avranno abbastanza dati per analizzare la macchina, probabilmente riusciremo a tirar fuori qualcosa, però probabilmente il modello della mia macchina del ghiaccio sarà diverso dal modello del mio concorrente: o c'è una AI che veramente assorbe molti molti dati, altrimenti sarà un qualcosa che sarà un specializzato.

Innanzitutto noi cerchiamo di progettare macchine che anche se vi fosse un intervento esterno che crea i malfunzionamenti, le macchine abbiano una sicurezza passiva che non crea problemi al cliente finale.

Il rischio maggiore è che tramite una connessione Wi-Fi della mia macchina qualcuno entri poi nella rete. Questa è la cosa più grave. Dubito che qualcuno punti a non far produrre il ghiaccio per lo spritz a un bar. Tanto impegno per un risultato non enorme, però è chiaro che questo non dipende solo da noi, ma dipende da chi ci fa il software, le app, i processori.

Andando più nella direzione del comprendere qual è il vostro il tuo approccio alle partnership piuttosto che alla all'ecosistema tecnologico, tu come professionista preferisci lavorare con aziende grandi, multinazionali o preferisci aziende più piccole, magari più flessibili, che possono supportarvi in maniera un po' più puntuale sulle vostre esigenze?

Quanto è importante che questo partner e soprattutto le sue soluzioni siano interoperabili all'interno del vostro ecosistema?

Come percepisci invece quello che è il cambiamento del settore in cui operi, quindi del settore HoReCa? Ci sono dei trend che stai vedendo che stanno accelerando, ci sono delle cose interessanti che stai vedendo?

Ogni tema tecnologico ha la sua risposta. Tendenzialmente non è la dimensione che qualifica il partner, ma come lavora. Noi ci sforziamo di trovare delle realtà che siano affidabili, diano tempi certi e soluzioni.

Noi non possiamo pensare come azienda di avere il know how e quindi è fondamentale la scelta del partner. Se si sbaglia il partner si perde il mercato.

Più integrate sono, meglio è. Il fatto che abbiamo introdotto l'app direttamente dal collaudo delle macchine in fabbrica è perché vogliamo qualcosa che sia integrato orizzontalmente dall'inizio della vita della macchina fino al suo termine. Io prediligo

avere un unico sistema, non gestire la macchina con tre applicazioni diverse. Questo lo vuole anche il cliente. Il sistema deve essere unico perché chi lavora con noi si aspetta la minima complessità. Questo è è il nostro obiettivo.

Io credo che noi siamo trascinati molto da dalle soluzioni che arriveranno dal domestico. Quindi ragionare nel nostro recinto di HoReCa, che è molto piccolo rispetto alla realtà del domestico, sarebbe sbagliato. Dobbiamo sempre avere l'attenzione e la curiosità di quel mercato per capire cosa si può facilmente trasporre nelle nostre applicazioni. Tutto va verso la soddisfazione del cliente.

Se noi diamo delle soluzioni che agevolano il cliente, gli fanno perdere meno tempo, gli permettono di fare le cose in maniera veloce e ben fatta, allora il successo è garantito. Credo che nel domestico, stiamo parlando di numeri enormi, chi fa un progetto probabilmente persegue gli stessi obiettivi.

Se tu dovessi analizzare quello che sta succedendo sul domestico e riportarlo nella realtà del professionale, quali sono secondo te le due-tre tendenze che nei prossimi anni effettivamente si vedranno comparire all'interno dei prodotti?

Sono perfettamente d'accordo, anche noi stiamo investendo molto su questo ambito perché crediamo che l'interazione col prodotto sia un'interazione naturale come con un essere umano e crediamo che questo sia il futuro.

E un'ultima un'ultima domanda, più che altro una una curiosità, ormai sono 30 anni che lavori in questo ambito, se dovessi individuare una delle innovazioni che hai portato o qualcosa che veramente ti fa sentire orgoglioso del lavoro che hai fatto, quale individueresti?

Ti faccio un'ultima domanda che è più una mia una mia curiosità. Quale consiglio ti sentiresti di dare a un Paolo Dalla Tor che inizia adesso a lavorare e che a 30 anni di distanza deve approcciare il mondo del lavoro?

Chiaramente dipende dai prodotti. Ci sono prodotti che hanno una loro complessità, ci sono prodotti che sono più semplici. Porto l'esempio dei forni che hanno touch enormi con menù e sottomenù. In effetti per svolgere un'attività molto spesso si impiega molto tempo, deve avere un'esperienza molto approfondita della macchina e alle volte magari non si conosce neppure totalmente come quei comandi si traducono in un effetto, in un risultato. L’AI dovrebbe far saltare tutta questi

passaggi. Si dovrebbe dire "Voglio preparare un’anatra croccante all’arancia" e la macchina dovrebbe interpretare la richiesta e impostarla per dare il risultato.

è una sfida importante, però anche nel nostro settore, la gente è meno preparata, questo porta a far sì che le persone siano meno curiose, si formino meno, il manuale lo buttino via il giorno dopo che hanno ricevuto la macchina. Allora devo tener conto anche di questo e se aggiungo delle funzioni, una complessità nelle mie macchine, agli occhi del cliente non ci deve essere questo problema. Probabilmente arriveremo ad un approccio verbale con le macchine perché altrimenti dovremmo mettere dei touch enormi per avere tutti i comandi visibili.

Non perché è la più recente, ma perché in effetti è stato uno sforzo importante, sintetizzare in unica scheda tutte le schede che avevamo nel ghiaccio, interfacciarla con un'app credo che abbia cambiato la faccia ai nostri prodotti.

Attualmente ci sono anche altri competitor che usano una app, ma più per fare attività di service. Noi abbiamo sì garantito anche l'attività del service, ma al contempo abbiamo aggiunto funzioni che il cliente finale con un'analoga macchina di un anno prima non aveva. Questo ci ha permesso di allargare, di uscire dal recinto che avevamo. Credo che questo effettivamente sia un cambio proprio di visione. Non abbiamo rinnovato la macchina facendola un po' più bella, magari con qualche parametro, una scheda aggiornata, ma abbiamo voluto cambiare la visione di queste macchine, non macchine solo da sottobanco, ma macchine che potevano dare qualcosa in più, funzioni in più e potevano essere utilizzate molto più semplicemente rispetto al passato.

Uno che inizia da zero è un po' difficile che abbia tutte le conoscenze, tutte le competenze che adesso richiede il mercato, però la cosa più importante è proprio quella che ho detto all'inizio: non avere recinti chiusi, avere una curiosità costante del mondo che ci circonda. Guardando il mondo si possono capire molte cose e avere molte idee per le apparecchiature che progettiamo. Se prendiamo una macchina già esistente, dobbiamo solo rinnovarla senza guardarci intorno, non otterremo nessun risultato. Non bisogna avere dei pregiudizi. Questo permette di avere nuove idee. Molti dei brevetti che abbiamo fatto nascevano da altri ambiti, non c'entravano niente col nostro settore. Abbiamo parlato con chi faceva certe soluzioni tecniche totalmente lontana dalla nostra, è emersa un’idea e l'abbiamo applicata alle nostre apparecchiature. Curiosità, nessun preconcetto e poi tanta voglia di crescere.

Certo, la voglia di crescere è sicuramente uno dei driver più importanti del nostro mondo. Grazie Paolo per la tua disponibilità, è stato veramente un piacere parlare con te.

[Webinar] Documentazione aziendale AI-Ready

Fri, 14 Nov 2025 08:09:27 GMT

I team di customer support sono sempre più oberati da chiamate, email e messaggi WhatsApp dei propri clienti. Molto spesso si tratta di domande che trovano già una risposta completa ed esaustiva all'interno dei manuali tecnici e delle procedure di risoluzione dei problemi condivise.

Ecco perché rendere la propria documentazione tecnica leggibile dai Large Language Models permette di sfruttare tutta la conoscenza aziendale e mettere a disposizione dei clienti agenti AI in grado di processare almeno le richieste più ripetitive e semplici.

Nel nostro webinar, organizzato con Dalet , esploriamo la profonda trasformazione del customer support con l'Intelligenza Artificiale e capiremo come ottimizzare i propri contenuti (manuali, procedure di troubleshooting, interazioni con i propri clienti) affinché siano leggibili dall’AI.

Come preparare i tuoi contenuti per agenti di customer support intelligenti

Sara Strizzolo

14 Novembre 2025

Cosa troverai in questo webinar?

Evento realizzato in collaborazione con Dalet , azienda di riferimento nella progettazione e redazione di manualistica tecnica per il settore industriale e OEM.

Genuin presenta a Host l'agente che rivoluziona l'interazione in cucina

Fri, 24 Oct 2025 13:44:43 GMT

Genuin a Host 2025: l'AI può migliorare il lavoro in cucina

Sara Strizzolo

24 Ottobre 2025

Dal 17 al 21 ottobre Genuin e DiChef , l’applicazione di Genuin per il foodservice, sono stati al centro dello stand Things5 a Host. La fiera internazionale dell’hospitality è stata l’occasione ideale per raccogliere feedback diretti dal mercato: costruttori di macchine professionali, restaurant manager e operatori HoReCa hanno potuto vedere l’agente in azione e valutarne l’impatto operativo.

Grazie alla disponibilità di tre attrezzature (un fabbricatore di ghiaccio, una lava tazzine, una macchina da caffè professionale) e alla documentazione tecnica di un forno, abbiamo mostrato come Genuin si applichi a molteplici casi d’uso: dalla gestione delle attrezzature al controllo del magazzino, fino al supporto decisionale quotidiano in cucina. La presenza fisica degli elettrodomestici infatti ci ha permesso di ricreare un ambiente reale e di dimostrare la gestione multi-dispositivo delle apparecchiature, evidenziando la fluidità del dialogo in linguaggio naturale e la generazione immediata di interfacce utili a supportare l’utente passo dopo passo.

Per rendere l’esperienza il più naturale possibile, i visitatori hanno potuto testare l’agente su tablet tramite l’app mobile, dopo una breve introduzione ai principali casi d’uso, in modo da sfruttare uno strumento familiare, appoggiabile ovunque e con microfono integrato per i comandi vocali, riducendo al minimo attrito e tempi di apprendimento.

Caso d'uso: Gestione del magazzino

Grazie all’integrazione con un database che simula un gestionale di dispensa, abbiamo mostrato ai visitatori come, con una richiesta in linguaggio naturale, sia possibile conoscere facilmente cosa c’è in magazzino, in che quantità e con quali scadenze. L’assistente è inoltre in grado di distinguere le categorie alimentari (per esempio carne, latticini, verdure) e può indicare la localizzazione degli alimenti (dispensa, frigorifero, freezer), se riportata in fase di registrazione, così da fornire allo staff una vista unica e aggiornata per pianificare il servizio e ridurre gli sprechi.

L’inserimento di nuovi alimenti è altrettanto semplice: si può indicare il tipo di alimento e la quantità da aggiungere. Se non indicati, l’agente stesso richiede informazioni di dettaglio sulla scadenza e la posizione di stoccaggio. Questa struttura permette in qualsiasi momento di chiedere quali sono gli alimenti in scadenza e ottenere un elenco facilmente fruibile che diventa lo spunto per creare nuove ricette che aiutino a smaltire i prodotti in tempo utile.

Caso d'uso: Inserimento task da svolgere

Un secondo caso d’uso riguarda la gestione dei task tramite to-do list, utili per organizzare attività operative e burocratiche.

Nell’esempio, abbiamo chiesto all’agente di aggiungere un promemoria per l’acquisto di verdura dal fruttivendolo: a partire da una richiesta generica, se non fornite, il sistema chiede automaticamente la data di scadenza e l’assegnatario.

Questo approccio alleggerisce il carico mentale dello staff facilitando i passaggi di consegne tra turni e la responsabilità di ogni attività. Le liste sono aggiornate in tempo reale e gestite per priorità al fine di aiutare il personale a rispettare i tempi di servizio, scadenze e avere una visione completa di tutte le attività da svolgere; in più, ogni task resta tracciato, così chef e responsabili possano verificarne l’avanzamento al fine di migliorare coordinamento e velocità decisionale.

Caso d'uso: Suggerimento di ricette

Pensiamo ora al suggerimento di ricette in modo guidato. Da un punto di vista esecutivo, la ricetta viene articolata step-by-step (ingredienti, preparazione, cottura, finitura/servizio) su più schermate. L’operatore può quindi seguirla velocemente sul tablet, con un flusso visivo semplice e sequenziale.

Questo approccio è particolarmente utile per gestire gli alimenti in scadenza. L’agente può utilizzare ciò che c’è realmente in dispensa con le esigenze del servizio e proporre ricette che consumano per prime le scorte più urgenti, adattando le quantità agli ingredienti disponibili. In uno scenario più avanzato, nel caso in cui manchino degli ingredienti, l’agente può suggerire alternative o aggiungere il necessario alla lista della spesa o al carrello dell’e-commerce integrato.

La capacità di suggerire ricette in modo proattivo può sfruttare anche le ricette già caricate sulla piattaforma IoT di una macchina.

Si pensi ad esempio alla macchina del caffè. Molto spesso utenti finali oppure operatori professionali non conoscono tutte le ricette disponibili, ecco quindi che a fronte di un bisogno ("Sono particolarmente stanca oggi, ho bisogno di un caffè energizzante"), il modello linguistico analizza la richiesta e interroga i tool del MCP della piattaforma IoT per recuperare l'elenco completo delle ricette disponibili.

Incrociando il bisogno dell'utente con i dati delle ricette, il sistema seleziona e propone solo le alternative più pertinenti, come le varietà "strong" rispetto a quelle "soft", offrendo una soluzione mirata.

Caso d'uso: Controllo e gestione delle attrezzature

Il caso d'uso che ha catturato maggiormente l'interesse dei costruttori è stato il controllo e la gestione delle attrezzature tramite comandi vocali, una funzionalità che ribalta il paradigma tradizionale. Fino ad oggi, era infatti l'operatore a doversi adattare alla macchina, imparandone interfacce e funzioni. Con Genuin, al contrario, è la macchina che impara a dialogare nel linguaggio dell’utente senza sovraccaricarlo di informazioni non pertinenti al suo contesto ed esigenze.

Nel video di esempio abbiamo quindi chiesto all’agente di fermare la produzione di ghiaccio, senza dover accedere all’applicazione IoT o doverci trovare in prossimità dell’attrezzatura.

I benefici operativi sono immediati e tangibili in termini di efficienza. L’operatore viene abilitato a gestire più attività simultaneamente, senza doversi spostare e interrompere un'altra preparazione dall'altra parte della cucina. In termini di flessibilità, processi lunghi, come cotture o cicli di pulizia giornaliera, possono essere avviati o monitorati in qualsiasi momento e da qualsiasi luogo, ottimizzando i tempi morti e garantendo che le attrezzature siano sempre pronte all'uso.

La semplificazione dell’interazione con la macchina non ne sacrifica la sicurezza nell’utilizzo. Prima di eseguire un comando, l'assistente verifica automaticamente i dati della macchina tramite la piattaforma IoT integrata, controllando lo stato del dispositivo e le autorizzazioni dell'utente. Per ogni azione critica, viene inoltre sempre richiesta una conferma esplicita, garantendo così la sicurezza di ogni operazione.

Caso d'uso: Troubleshooting e supporto all'utilizzo

Addestrato sull'intera documentazione tecnica della macchina, l'agente fornisce risposte immediate alle richieste di supporto degli operatori: interpreta un codice di errore, guida l'operatore passo dopo passo nelle procedure di manutenzione o spiega come avviare un programma specifico. L'utente non deve più consultare manuali o attendere l’assistenza tecnica; può semplicemente dialogare con l'agente e ricevere supporto immediato, proprio come se avesse un collega esperto al suo fianco, 24 ore su 24.

Dalle demo agli sviluppi futuri: perché Genuin migliora la gestione della cucina

Host 2025 è stato un traguardo per lo sviluppo di Genuin e, allo stesso tempo, un nuovo punto di partenza grazie ai feedback raccolti in fiera. A operatori e costruttori abbiamo dimostrato come Genuin abbatta realmente le barriere tra uomo e tecnologia: il dialogo naturale, affiancato da interfacce generate in tempo reale, rende l’accesso alle funzionalità della macchina, dati e analytics di dispositivi o software per la gestione della cucina immediato eliminando ricerche complesse e passaggi frustranti.

Uno degli aspetti più apprezzati è stata sicuramente la flessibilità dell’agente, capace di passare dal controllo di una macchina alla consultazione dell’inventario fino al suggerimento di nuove ricette, dimostrando come un’unica interfaccia possa orchestrare l’intero ecosistema di cucina. Il risultato è un flusso operativo più semplice, efficiente e coerente, anche quando si gestiscono più sedi.

Allo stesso tempo, la possibilità di creare, testare e implementare nuove funzionalità semplicemente descrivendole in linguaggio naturale attraverso l’editor è stata riconosciuta dai costruttori come un acceleratore di innovazione, fondamentale per rispondere rapidamente alle esigenze del mercato e rafforzare la relazione con il cliente finale .

Host sicuramente ci ha dato la spinta per il prossimo passo: portare l'intelligenza di Genuin direttamente a bordo macchina per rendere l'interazione ancora più fluida e reattiva.

Progetto finanziato dall’Unione europea – Next Generation EU

Dialoga con le tue macchine come con un collega

Fri, 24 Oct 2025 08:02:49 GMT

Dati macchina ed esperienza conversazionale: come Genuin rende “parlanti” le macchine connesse

Sara Strizzolo

24 Ottobre 2025

In ogni cucina convivono diverse attrezzature professionali connesse: forni, lavastoviglie, abbattitori. Ogni macchinario è una potenziale fonte di informazioni preziose. Tuttavia, questi dati rimangono spesso inutilizzati, intrappolati in dashboard complesse e poco comprensibili. Il loro valore non risiede infatti nella sola raccolta, ma nella capacità di trasformarli in insight e azioni concrete. Nel caso della cucina avere una visione chiara del suo funzionamento permette di ridurre i consumi energetici delle macchine, ottimizzare l’utilizzo di programmi e funzionalità, garantire standard di qualità elevati e procedure ripetibili.

Genuin e, in particolare, la sua applicazione in ambito foodservice DiChef , funge in questo contesto da ponte tra il mondo dell'IoT e un’esperienza utente semplice e personalizzata che permette allo staff di cucina di dialogare con le proprie macchine ed ottenere le informazioni necessarie.

La logica di interazione e gestione dei dati IoT

Il ruolo del protocollo MCP

La combinazione di LLM e MCG per la gestione input-output attraverso comandi vocali

Evoluzioni future

Nell’esperienza conversazionale di Genuin l'utente dialoga direttamente e in linguaggio naturale con la macchina. L’elemento innovativo, rispetto alle tradizionali esperienze conversazionali testuali (ovvero via chat scritta), è quello di combinare input vocale con l'interfaccia visuale. Genuin infatti genera interfacce visuali che completano perfettamente la conversazione vocale in tempo reale. Questo significa che, per generare un’interfaccia personalizzata basata sulle specifiche richieste dell’utente (immaginiamo ad esempio le analisi sul consumo energetico di una macchina, informazioni sul suo settaggio o su una specifica ricetta caricata), l’assistente DiChef deve interpretare la richiesta dell’utente mediante un LLM, comprendere le informazioni di contesto che devono essere utilizzate per la generazione della risposta e recuperare i dati dalle piattaforme IoT attive per agire in modo controllato sul dispositivo.

La condizione di base è la connettività delle macchine ad Internet: le macchine devono poter inviare e ricevere dati, tramite una scheda integrata oppure attraverso un gateway. Questo rende disponibili in cloud stati operativi, log, allarmi e parametri, programmi macchina caricati, che DiChef può utilizzare per rispondere all’utente.

La comunicazione può avvenire in rete locale (BLE, LAN, Ethernet) per operazioni rapide e a bassa latenza, oppure via Internet passando dai servizi esposti dai costruttori attraverso API. Per i brand già integrati, Things5 Connect, il modulo della nostra piattaforma cloud e modulare dedicato alla connettività, abilita la connessione delle macchine al cloud per la gestione e il loro monitoraggio da remoto.

La sicurezza rimane un aspetto centrale. Nell’interazione con la macchina, è importante garantire infatti che ogni utente possa accedere solo alle informazioni e ai dati che gli sono stati abilitati attraverso l’autenticazione. Tutti i dati esposti dalla macchina al Motore di Composizione Generativa vengono quindi filtrati nella valutazione del contesto: chi è l’utente, quali permessi ha, quale macchina è in uso, lo stato operativo e gli ultimi eventi, il tempo e il luogo della richiesta, nonché dati storici utili (consumi, cicli, allarmi ricorrenti). In base a questo contesto sceglie le informazioni rilevanti, decide se chiedere dettagli aggiuntivi e genera l’interfaccia più adatta in quel momento così da mostrare solo ciò che serve davvero.

Per mettere in comunicazione la piattaforma IoT Things5 con il LLM, rendendo dati e funzioni accessibili, abbiamo implementato un server MCP (Model Context Protocol) che permette all’assistente DiChef di accedere in modo sicuro e controllato a tutte le funzionalità esposte dalla piattaforma. Per MCP si intende uno standard open-source che consente ai modelli di linguaggio (come Claude, ChatGPT e altri LLM) di interagire in modo dinamico con software, risorse e database locali, API e dispositivi fisici.

In pratica, l’utente formula una richiesta, il LLM ne comprende l’intento e, tramite MCP, accede alla funzione più adatta: leggere un parametro, modificare una configurazione, interrogare una metrica o avviare un’operazione. L’architettura client-server del protocollo fa da interprete tra il modello e i servizi terzi e/o macchine, mantenendo così il controllo su permessi e conferme operative fondamentali per garantire la sicurezza dell’operatore sulla macchina.

Com’è strutturato il Model Context Protocol

Come anticipato, il Model Context Protocol (MCP) adotta un’architettura client-server composta da tre elementi principali.

L’ MCP Host riceve le richieste dell’utente ed è l’applicazione AI che coordina le interazioni con i modelli di linguaggio (LLM) e le connessioni con varie fonti di dati e strumenti attraverso i Client MCP. Può essere un’app locale, come editor tipo Claude Desktop o Cursor, oppure un sistema in cloud come OpenAI (ChatGPT) o Anthropic Claude.

Il MCP Client funge da ponte: è gestito dall’Host e stabilisce una connessione diretta “uno a uno” con un MCP Server .

Il MCP Server espone strumenti (tool) e dati tramite API, consentendo all’Host di accedervi attraverso il Client.

A questi server possono essere collegati sia fonti dati locali (file, database, servizi del computer) sia servizi online raggiungibili via API.

Tra gli elementi che il Model Context Protocol (MCP) espone agli LLM (Large Language Models) i tools sono uno degli elementi più importanti per DiChef. Sono infatti necessari affinché gli assistenti possano modificare lo stato e interagire con sistemi esterni.

Come funziona un’applicazione che usa MCP

É importante quindi capire come funziona un’applicazione che sfrutta il Model Context Protocol per comprendere il flusso logico.

L’utente o l’applicazione fornisce un’istruzione; la richiesta arriva al Client MCP. Il modello di linguaggio viene quindi interrogato per decidere quale Server MCP (in pratica, quale backend aziendale) sia più adatto a gestirla. Il Client contatta quindi il Server selezionato e recupera l’elenco dei tool disponibili. A questo punto il LLM sceglie quale tool utilizzare e con quali parametri e il Server esegue l’azione chiamando in modo sicuro l’API appropriata. Se previsto, può essere richiesto un passaggio di validazione con l’utente prima dell’esecuzione definitiva.

Nell’implementazione MCP di Things5 sono disponibili 34 tool che permettono al modello di linguaggio di eseguire le principali operazioni: identificare l’elenco delle macchine, leggere parametri da un dispositivo, aggiornare il firmware in tempo reale, gestire gli utenti e i gruppi macchina, interrogare metriche aggregate, creare nuovi dispositivi o nuove versioni firmware. Tutto questo avviene senza aggiungere complessità all’esperienza, l’elaborazione congiunta del LLM e del MCG genera un risultato strutturato che viene presentato all’operatore in linguaggio naturale e visuale.

Ripercorriamo quindi l’intero processo dell’interazione per comprendere meglio come LLM e MCG, quando combinati congiuntamente possono generare un’esperienza del tutto naturale e seamless con la macchina.

L’utente formula la richiesta a voce e in linguaggio naturale; dopo un passaggio speech-to-text , il LLM interpreta l’input, estrae l’ intento della richiesta e definisce il contesto (fase di INTENT RECOGNITION ), così da individuare quali skill dell’agente attivare, ovvero quali aree di competenza richiamare per la formulazione della risposta.

La ricerca delle skill avviene sulla base di un prompt progettato ad hoc: l’agente costruisce una rappresentazione interna della richiesta e la riformula coerentemente con la conversazione in corso. Questa fase di INTENT MATCHING unisce ciò che l’utente vuole fare con le reali competenze disponibili dell’agente.

Le skill sono procedure che utilizzano i tool esposti via MCP secondo un flusso predefinito. Vengono configurate in anticipo nell’ editor no-code di Genuin , dove un modello di AI generativa supporta la definizione delle skill e dei relativi diagrammi di flusso. Se i parametri forniti dall’utente sono sufficienti, l’esecuzione prosegue; in caso contrario, l’interfaccia richiede i dati mancanti. A questo punto il LLM seleziona la skill più adatta in funzione dei tool disponibili, e il MCP ne abilita l’applicazione: il sistema chiama infatti connettori o API delle macchine passando parametri strutturati .

Ricevuto l’esito dai tool, il LLM lo riconverte in linguaggio naturale e, se necessario, lo trasforma in audio per la restituzione vocale. In parallelo, l’output viene inviato al MCG , che produce uno schema parametrico dell’interfaccia e lo consegna al frontend per il rendering. Questa fase di RESPONSE GENERATION , unita all’ output multimodale , rappresenta l’aspetto più innovativo del sistema: il LLM fornisce risposte contestuali mentre il MCG genera una UI dinamica facendo convergere testo/voce e interfacce generate dinamicamente in un’unica esperienza fluida.

Genuin, e la sua applicazione al contesto del foodservice DiChef, dimostra che il vero valore dei dati macchina non è nella raccolta, ma nella loro trasformazione in decisioni operative chiare e immediate. L’integrazione tra LLM e Motore di Composizione Generativa consente di passare velocemente dalla richiesta in linguaggio naturale all’esecuzione controllata di macchine e dispositivi, con un’interfaccia che si adatta al contesto e mostra solo ciò che serve.

In cucina questo significa riduzione dei tempi morti, efficientamento dei consumi energetici e dell’utilizzo di risorse, qualità del servizio e standardizzazione dei processi.

Dal punto di vista architetturale, il disaccoppiamento tra comprensione linguistica ed esecuzione tecnica della richiesta crea una base solida per la scalabilità del sistema e la gestione di interi ecosistemi di dispositivi connessi.

L’evoluzione naturale del sistema va in tre direzioni. La prima è portare sempre più capacità “a bordo” macchina, con canali diretti a bassa latenza che garantiscano continuità anche in assenza di connettività cloud. La seconda è arricchire il catalogo di tool MCP e le skill, così che l’assistente possa coprire casi d’uso più avanzati: diagnosi avanzata, ottimizzazione automatica di cicli, suggerimenti proattivi basati su pattern storici. Il terzo obiettivo è l'universalità. In ambienti professionali multiculturali come le cucine, la comunicazione non può avere barriere. Per questo, il nostro sistema è progettato per essere multilingue: nato in inglese, parla già italiano ed è pronto ad apprendere nuove lingue, garantendo un'interazione naturale e inclusiva che valorizza il contributo di ogni operatore.

In prospettiva, ogni nuova macchina connessa diventa una fonte di apprendimento e ogni conversazione un’occasione per migliorare. Genuin consolida così un circolo virtuoso: i dati alimentano l’assistente, l’assistente abilita azioni utili, le azioni generano nuovi dati di qualità. Il risultato diventa quindi un ecosistema che si aggiorna nel tempo ed estende il ciclo di vita dei prodotti.

Progetto finanziato dall’Unione europea – Next Generation EU

La tecnologia impara la lingua dell’utente

Sun, 12 Oct 2025 15:38:06 GMT

Il modello tradizionale di interazione uomo-macchina ha sempre imposto all'utente un carico cognitivo significativo: l'apprendimento di interfacce, comandi e procedure specifiche. Questo si traduce in ore di formazione e corsi di aggiornamento per padroneggiare nuove funzionalità o programmi. Che si tratti di una nuova apparecchiatura in una cucina professionale, di un macchinario laser in un centro estetico o di un impianto industriale, è sempre stato l'uomo a doversi adattare alla tecnologia, dedicando tempo e risorse per sfruttare al meglio il proprio investimento.

La visione alla base di Genuin parte da un presupposto opposto. Le aziende e gli utenti finali non hanno il tempo, né le risorse, da dedicare a una formazione continua. Questo problema è ancora più evidente in settori come l'Horeca, caratterizzati da un turnover del personale elevato, dove è insostenibile ripetere una formazione completa per ogni nuovo dipendente che potrebbe lasciare l'azienda dopo pochi mesi.

Per questo, l'obiettivo di Genuin è ribaltare il paradigma: rendere la macchina capace di dialogare con l’utente utilizzando il suo stesso linguaggio . È quindi la macchina stessa che deve comprendere le sue esigenze e guidarlo verso l’utilizzo ottimale.

In questo modo, l'interazione viene completamente capovolta. Non è più l'uomo a dover decifrare la complessità della macchina, ma è la macchina stessa a nascondere tale complessità dietro un'interfaccia semplice, diretta e immediata, mettendosi al servizio dell'utente.

L’intelligenza artificiale che progetta interfacce: come Genuin semplifica l’esperienza utente

Sara Strizzolo

12 Ottobre 2025

Il tradizionale processo di sviluppo delle interfacce utente varia molto in termini di tempistiche, ma dalle prime ricerche del team tecnico al lancio sul mercato si può stimare un arco di almeno 12-24 mesi, con una fase di progettazione che può occupare fino a 8 mesi, inclusi test e iterazioni.

Il percorso tradizionale prevede infatti una prima fase di ricerca e analisi dell’utente (tipo di interazione e il contesto di utilizzo), la definizione del flusso di navigazione fino ad arrivare alla realizzazione degli elementi visivi da parte dei designer.

È qui che quindi entra in gioco lo sviluppo software, ovvero l’integrazione del design con l’hardware. Seguono test di validazione per convalidare l’usabilità e l'affidabilità dei primi prototipi pilota, ma solo in una fase avanzata un gruppo ristretto di utenti esterni testa il prodotto, fornendo i primi veri riscontri dal mercato.

Questo approccio presenta diversi problemi significativi che ne minano l'efficacia.

Corrispondenza con le esigenze degli utenti : Spesso i requisiti iniziali sono incompleti o poco chiari. Di conseguenza, le nuove funzionalità sviluppate non vengono comprese o utilizzate. Il risultato è che il 40-60% delle nuove feature rimane completamente inutilizzato.

Difficoltà di Bilanciamento : Trovare un equilibrio tra un'ampia gamma di funzionalità e la semplicità d'uso è complesso. Un'interfaccia troppo ricca può confondere l'utente medio e aumentare la probabilità che le funzioni non vengano comprese.

Rigidità e lentezza : I modelli di sviluppo tradizionali, come quello a cascata (waterfall), sono per loro natura poco flessibili. Introdurre modifiche dopo le prime fasi di sviluppo è difficile e costoso, rallentando l'intero processo con passaggi burocratici.

Barriere all'adozione : Gli utenti mostrano spesso una naturale inerzia cognitiva, preferendo interfacce e modalità d'uso a cui sono già abituati. Questa resistenza al cambiamento rende difficile l'adozione di soluzioni innovative.

In contrapposizione a questo modello, Genuin, attraverso il Motore di Composizione Generativa (MCG) supera le criticità del processo tradizionale, creando interfacce personalizzate in tempo reale . La sua caratteristica principale è la capacità di adattare dinamicamente l'aspetto e il comportamento dell'interfaccia in base al singolo utente, al contesto specifico di utilizzo e alle sue necessità.

Il processo tradizionale per lo sviluppo di un’interfacci a

Dal linguaggio naturale all'interfaccia dinamica. Il funzionamento del MCG

Il Motore di Composizione Generativa (MCG) agisce come un traduttore e un architetto generando un’interfaccia personalizzata per ogni tipo di utente, che sia un tecnico esperto, un operatore alle prime armi o una figura manageriale di business, interessata maggiormente ad analisi e insight di utilizzo.

La generazione della risposta da parte di Genuin si sviluppa da un' architettura AI a più livelli che agisce in 3 fasi:

Interpretazione (LLM) : Un modello linguistico avanzato ( LLM ) interpreta la richiesta in linguaggio naturale dell'utente. Ne comprende l'intento e il contesto, per poi generare una configurazione logica dell’interfaccia , ovvero un vero e proprio blueprint dell'interfaccia necessaria.
Composizione (Backend) : Questo blueprint passa al cuore del sistema nel backend . Ad ogni interazione, il sistema estrae parametri chiave dalla conversazione (es. tipo di utente, contesto d'uso, funzioni attive della macchina, macchine associate all’utente). Sulla base di queste informazioni, il motore di composizione generativa costruisce una struttura gerarchica e modulare per il layout, selezionando i componenti grafici più adatti (widget).
Generazione (Frontend) : Il backend comunica questa struttura al frontend , che ha il compito di renderizzare graficamente l'interfaccia finale, presentandola all'utente seguendo regole di usabilità, coerenza visiva e chiarezza funzionale.

Per rendere possibile questa generazione dinamica, l'architettura si basa su elementi modulari chiamati widget , ovvero componenti grafici predefiniti (come grafici, pulsanti, tabelle, template), ciascuno dotato di un nome e di una descrizione semantica.

Il MCG analizza quindi la descrizione di ciascuno per identificare quello che risponde meglio all'esigenza specifica dell'utente in quel preciso momento.

Questo approccio accelera notevolmente i tempi di sviluppo e garantisce uniformità e scalabilità : un aggiornamento di design o una nuova funzionalità possono infatti essere distribuiti istantaneamente a tutto il sistema, senza interventi manuali.

La comprensione dell'utente

Sebbene un modello linguistico (LLM) sia fondamentale per l'interpretazione e comprensione iniziale dell'intento dell'utente, l’elemento innovativo di Genuin si attiva nel momento in cui la richiesta viene tradotta in una specifica interfaccia grafica.

Laddove l'interazione con i sistemi AI tradizionali si ferma al testo, si pensi alle nostre conversazioni con ChatGPT o Claude, Genuin la trasforma in un'esperienza visiva e funzionale.

Questo flusso è governato da un'architettura tecnologica profondamente integrata. Invece di affidarsi a un unico LLM, il sistema impiega una pipeline AI configurata che prima identifica l'intento generico dell'utente e poi lo combina con le "skill" specifiche dell'assistente DiChef, l’applicazione di Genuin al foodservice, garantendo una risposta pertinente, funzionale alle reali capacità del sistema ed eseguibile.

Una volta definito "cosa" fare, il focus si sposta sulla visualizzazione: attraverso tecniche di prompt engineering avanzato, il LLM viene guidato alla generazione di una configurazione strutturata, che agisce come un vero e proprio blueprint digitale per l'interfaccia utente.

È il backend, quindi, che gestisce il processo dall'acquisizione degli input, dai comandi vocali ai dati dei sensori IoT, fino alla costruzione automatica dell'interfaccia, assicurando così un'esperienza finale fluida e perfettamente contestuale.

Creare assistenti in linguaggio naturale attraverso un editor no-code

A rendere Genuin e DiChef accessibili anche a chi non ha competenze di programmazione è Genuin Editor. Attraverso un'interfaccia web in cloud, l'utente può configurare un assistente e attivare integrazioni con sistemi esterni usando unicamente il linguaggio naturale.

L'utente descrive la funzionalità desiderata in chat e il sistema genera automaticamente la logica operativa, la "skill" e l'interfaccia grafica corrispondente. Le capacità di ogni assistente poggiano infatti su due pilastri fondamentali: le s kills , che definiscono le sue aree di competenza e le azioni che può compiere, e la knowledge base , che costituisce il suo bagaglio di informazioni.

Per semplificare il flusso, la configurazione di una skill viene definita secondo un processo collaborativo e iterativo. Il LLM infatti, attraverso una chat, guida attivamente l'utente a raffinare la richiesta, assicurando che la skill disponga di tutti i requisiti per essere pienamente operativa sulla macchina.

Le capacità dell’assistente possono essere potenziate grazie all’integrazione con software esterni che ne estende notevolmente gli scenari di utilizzo. In questo caso l’assistente viene quindi abilitato ad eseguire operazioni complesse e ad accedere a dati e informazioni esterne provenienti da sistemi come:

Piattaforme IoT (es. Things5)
Sistemi gestionali per ordini e magazzino
Servizi di posta elettronica
Macchine connesse per avviare automazioni e ricette.

L'accesso all'assistente è potenzialmente flessibile: gli utenti possono utilizzare l' app nativa, Genuin App, per dialogare con assistenti come DiChef, messi a disposizione dal costruttore, oppure interagire direttamente con la macchina o con l'applicazione del brand, attraverso un SDK integrato.

Un nuovo equilibrio tra esperienza e valore

L’evoluzione di Genuin rappresenta un cambio di paradigma nella progettazione delle interfacce. Per la prima volta infatti la macchina non chiede di essere compresa, ma sceglie di comprendere mettendosi al servizio dell’esperienza dell’utente.

Per gli utenti, significa interfacce adattive e dinamiche che semplificano i processi complessi rendendo ogni interazione immediata, fluida e intuitiva. Le interfacce infatti non sono più progettate per un utente ideale, ma create su misura per ogni utente reale , adattandosi al suo linguaggio, al suo contesto e ai suoi obiettivi.

Per i costruttori, invece, rappresenta una trasformazione profonda del modello di progettazione e sviluppo: l’investimento non è più nella creazione di singole schermate o funzionalità statiche, ma nella costruzione di una libreria di componenti intelligenti (widget) in grado di generare valore nel tempo.

Questa architettura consente controllo, efficienza e coerenza : controllo perché l’AI opera entro confini validati e sicuri; efficienza perché riduce drasticamente tempi e costi di sviluppo; coerenza perché tutte le interfacce, su ogni linea di prodotto, mantengono un’identità visiva e funzionale unificata.

Ecco che la vera innovazione nasconde la complessità tecnologica dietro un’esperienza semplice e intelligente , dove l’uomo e la macchina collaborano in modo naturale.

Progetto finanziato dall’Unione europea – Next Generation EU

[Webinar] Data Act & AI Act: una guida pratica per i costruttori di macchinari connessi

Mon, 29 Sep 2025 08:56:54 GMT

Il quadro normativo europeo sta cambiando profondamente, ridefinendo il modo in cui le aziende gestiscono, condividono e valorizzano i dati generati dai prodotti connessi e implementano le nuove tecnologie di intelligenza artificiale .

Nel nostro webinar, organizzato con P4I – Partners4Innovation , esploriamo le novità del Data Act e dell’AI Act , i loro impatti concreti su produttori di macchine e dispositivi connessi e/o connettibili, le scadenze da non perdere per essere conformi e competitivi e le opportunità di business che emergono da una gestione trasparente e consapevole dei dati.

Cosa prepararsi alle nuove normative europee su dati e Intelligenza Artificiale?

Sara Strizzolo

29 Settembre 2025

Breve introduzione alle nuove normative ( AI Act – Regolamento UE n. 1689/2024 , Data act - Regolamento UE 2023/2854 )

Ambiti di applicabilità soggettivo e oggettivo

Scadenze da cerchiare in rosso

Implicazioni per i costruttori di macchinari connessi e sanzioni (estratto degli adempimenti per adeguarsi alle normative entro le scadenze)

Cosa troverai in questo webinar?

Evento realizzato in collaborazione con P4I, Partners4Innovation , una società del gruppo DIGITAL360 che offre servizi di advisory per supportare la trasformazione di imprese e pubbliche amministrazioni.

Genuin ad Host2025: l'AI che parla la lingua del Foodservice

Thu, 25 Sep 2025 10:17:17 GMT

Dopo il successo al CES di Las Vegas e l'anteprima ad IFA, il nostro viaggio nell'innovazione fa tappa in Italia. Things5 è infatti orgogliosa di annunciare la sua partecipazione a Host 2025 , la fiera internazionale di riferimento per il settore foodservice, che si terrà a Milano dal 17 al 21 ottobre . Da anni collaboriamo con leader internazionali, costruttori di macchine ed elettrodomestici professionali, e non esiste occasione migliore di Host per presentare la nostra visione di cucina connessa e lanciare ufficialmente la nostra nuova piattaforma: Genuin .

Il percorso di Genuin è iniziato al CES con il prototipo di un agente AI conversazionale capace di dialogare in linguaggio naturale e generare dinamicamente, in tempo reale, un’interfaccia personalizzata in base al contesto, alle competenze e alla richiesta dell’utente. Il paradigma di interazione si trasforma: l’utente può dialogare con la macchina che assume un ruolo proattivo nel guidare l'accesso alle sue funzionalità e nell'assistenza durante malfunzionamenti e allarmi, ottimizzando l'utilizzo delle sue potenzialità.

Ad IFA , abbiamo svelato l' editor , un'interfaccia web dove i team di ricerca e sviluppo e innovation possono descrivere nuove funzionalità per i propri dispositivi, in linguaggio naturale e senza scrivere una riga di codice.

Ad Host vogliamo portare la sintesi di questa evoluzione: una piattaforma AI che, attraverso un editor e un'app integrata, permette ai costruttori di creare, testare e gestire agenti AI integrati direttamente nelle macchine. Pensate ad un ambiente dedicato, dove i team tecnici possono descrivere in modo semplice e autonomo nuove feature, rispettando workflow e competenze specifiche del prodotto. Poi immaginate un'app collegata, pronta per testare in pochi istanti le nuove capacità della macchina.

Nel settore HoReCa, infatti, ci troviamo di fronte a un paradosso: le macchine sono sempre più sofisticate e ricche di funzionalità, ma gli operatori, a causa di interfacce complesse e di un turnover del personale sempre più elevato, ne sfruttano solo una minima parte. Questo gap tra potenziale e utilizzo limita il valore reale della tecnologia. Genuin nasce per risolvere questa sfida.

Crediamo infatti che un'interazione più semplice con le macchine sia possibile, integrando in ogni dispositivo un "esperto" potenziato dall'AI generativa. Un copilota che guida l'utente, semplifica le operazioni complesse e garantisce un'esperienza d'uso migliore.

A Host porteremo quindi una demo live di Genuin che sarà operativo su una macchina da caffè, un fabbricatore di ghiaccio, una lavastoviglie e un forno professionali per dimostrare ai costruttori come il loro ruolo sia fondamentale nello sfruttare le tecnologie emergenti per raggiungere un miglioramento reale e misurabile dell'esperienza utente.

Siamo inoltre entusiasti di annunciare che DiChef , lo showcase di Genuin per il mondo foodservice, è stato premiato con lo Smart Label - Host Innovation Award . Questo prestigioso riconoscimento, promosso da Host Milano e POLI.design, celebra l'innovazione del settore dell'ospitalità. DiChef è l'esempio pratico di ciò che Genuin permette di creare per una cucina professionale: un sistema intelligente personalizzato che guida e supporta in tempo reale il personale di cucina, di qualsiasi livello di competenza, nelle attività quotidiane, automatizza la gestione dell’inventario e della manutenzione, elimina la necessità di formazione assicurando standard qualitativi uniformi in ogni sede.

I protagonisti del nostro stand saranno quindi Genuin e l'intero ecosistema Things5, la nostra piattaforma cloud integrata e modulare progettata per accompagnare i costruttori di macchine nella trasformazione dei propri prodotti fisici in dispositivi intelligenti, attraverso i dati IoT e l’AI generativa.

Grazie infatti ai moduli Thing5 Connect , che abilita la connettività delle macchine al cloud per la gestione e il monitoraggio da remoto, e al sistema di gestione della conoscenza tecnica di Things5 Support , offriamo ai costruttori un percorso strutturato e progressivo verso l’innovazione integrando connettività e Intelligenza Artificiale nei loro prodotti tramite una piattaforma completa e scalabile.

Vi aspettiamo quindi al padiglione 7 - stand Q68 per scoprire come trasformare i prodotti in guide esperte potenziate dall'AI.

Things5 porta la cucina connessa a Host 2025: vieni a scoprire il futuro del Foodservice

25 Settembre 2025

Sara Strizzolo

Generative AI for Manufacturing Customer Service

Tue, 02 Sep 2025 14:31:24 GMT

In the manufacturing sector, after-sales service has always represented both a complex challenge and a significant cost driver. From warranty management to maintenance, including the training of qualified technical staff and spare parts logistics, companies must constantly balance the pressure to reduce costs with the need to deliver a flawless customer experience.

This challenge is now more pressing than ever. On one hand, after-sales teams still waste more than 40% of their time on low-value repetitive tasks, as highlighted by a BCG report , inevitably delaying response times. On the other hand, customer expectations have become non-negotiable market standards: 77% of them expect to interact immediately with an agent ( Salesforce, State of Service Report ).

If we analyze some statistics in the manufacturing sector, it emerges that:

For production-stopping issues, customers expect a first response within 15–30 minutes ( High Criticality ).
For malfunctions that do not completely halt operations, the expected response time is 1–2 hours ( Medium Criticality ).
For non-urgent information requests or support, the expected response is within 4–8 hours ( Low Criticality ).

Meeting these Service Level Agreements (SLAs) is essential. Failing to meet market expectations means risking the loss of customers.

From Cost Center to Growth Engine: The Revolution of Manufacturing After-Sales Service with AI

Delivering this level of support, consistently and across a wide variety of issues, 24/7, is costly and logistically complex. Faced with this challenge, the most innovative manufacturing companies are leveraging artificial intelligence to transform after-sales service from an unavoidable cost center into a strategic opportunity.

The goal is not only efficiency but also leveraging technology to strengthen customer loyalty: Salesforce’s State of Service Report confirms that for 88% of customers , good service increases the likelihood of repeat purchases , and 65% expect companies to dynamically adapt to their needs .

In practice, the adoption of AI translates into the development of intelligent assistants that can provide first-level support to customers 24/7, in multiple languages, overcoming traditional geographical and time zone barriers. These assistants are trained through available documentation (user manuals, technical sheets, troubleshooting procedures), as well as service reports and all the materials that can make the assistant an expert on products and the resolution of the most common problems.

In this way, AI acts as a filter for all the simpler, repetitive requests that clog contact centers, allowing after-sales teams to focus on higher-value activities and complex case resolution. At the same time, these assistants become an essential tool for technical teams, who can query them to quickly find the information they need, without wasting time on manual searches.

The end result, from a customer experience perspective, is a consistent and personalized journey where every interaction aligns with the customer’s history and the brand’s values, delivering a seamless and tailored experience.

The Strategic Answer for Manufacturing

A Key Challenge: Knowledge Management

So far, everything may sound simple, almost like a magic solution to all problems, but the true potential of generative AI is unlocked only when it can rely on a centralized, structured, and constantly updated knowledge base ( SAP ).

Any AI project in after-sales must therefore begin with a knowledge management strategy —the process of acquiring, organizing, and sharing corporate expertise—with the goal of making existing documentation an accessible and intelligent resource for both human operators and AI systems, as highlighted in the article Moving from GenAI to Agentic AI in the Customer Experience .

Even today, after-sales teams spend too much time searching for information across manuals, emails, and fragmented databases ( 58% of agents in low-performing companies switch between multiple screens to find the necessary data, compared to 36% in high-performing ones— Salesforce ).

As a consequence, if we ourselves struggle to find the right information, AI cannot operate effectively in an environment characterized by incomplete, siloed data.

When companies approach these initiatives, they typically face two main gaps: lack of reliable data and data fragmentation ( Zendesk ).

The first obstacle is the difficulty of collecting complete and accurate data:

Traceability issues : Multiple channels (emails, calls to sales reps, messaging apps) make it difficult to track all customer interactions.
Undigitized information : Field technicians often do not draft detailed reports due to lack of time or habit. Valuable information remains in people’s heads and is not systematized.
Incomplete input data : Those receiving a report often lack all the necessary details. Contact forms are too standardized and fail to capture the specifics of the issue.

In recent years, ERP and CRM systems have made data tracking and digitization easier, but the second obstacle remains: the dispersion of information across different systems and formats .

Structured vs. unstructured data : Critical information is contained in both structured databases and unstructured sources like emails or reports, which are difficult to analyze automatically.
Data silos : Information may reside in separate, non-integrated systems. This separation prevents AI from having a complete picture and providing an effective autonomous solution.

Currently, the experience of senior operators allows them to navigate these challenges, but with significant time losses. Experienced operators know which sources are reliable, identify anomalies, and validate information—skills that automated systems lack. However, this reliance on individuals’ tacit knowledge becomes an organizational liability , making the company vulnerable and slowing down knowledge sharing.

Making Knowledge Intelligent: The Steps to ‘AI-Ready’ Data

To overcome these challenges, companies need a methodical process to turn raw information into a strategic asset ready for AI.

Data mapping and collection : Identify all relevant knowledge sources, both internal and external, and ensure controlled accessibility for project teams.
Cleaning and standardization : The most critical phase. Correct errors, fill gaps, eliminate anomalies, and define a standard format for all data. The goal is reliability and consistency, turning data into “smart,” high-quality inputs processable by LLMs.
Integration and centralization : Once cleaned and standardized, data must be unified. This eliminates silos and creates the holistic view AI needs. Integration with external software like ERP, CRM, and ticketing platforms can further enrich the assistant’s context.

While the early phases remain under company control, document transformation can be supported by specialized partners in AI tool implementation. This hybrid approach allows companies to maintain control of strategic know-how while outsourcing technological execution.

Aware of the time and resources needed to create optimized documentation, together with Dalet we launched a collaboration that offers T5.Support clients a turnkey service for activating their assistant, drastically reducing implementation times.

It is crucial, however, to understand that this process does not end with implementation.

As McKinsey emphasizes, a continuous cycle of review and validation is necessary to ensure high-quality responses. Improving and maintaining data quality is the fundamental enabler for effective automation tools, because the true power of AI emerges when its technological capabilities are constantly aligned with deep business context knowledge.

Use Cases

From failure prevention to streamlining service processes, AI becomes a true digital partner, supporting both end customers and field technicians. Some of the most relevant use cases include:

Product usage support : The AI assistant provides guidance on optimal machine use, tailored to the customer’s specific needs.
Remote diagnosis and troubleshooting : A customer describes an issue to the AI assistant, which consults technical documentation and troubleshooting procedures to guide them step by step toward self-resolution, reducing the need for onsite interventions.
Proactive spare parts management : Linked to IoT data, AI detects component wear in advance, sends personalized notifications, and directly suggests the replacement part with instructions, preventing downtime and unexpected costs.
Smart support for field technicians : Via an app, technicians can query AI in natural language to instantly access the right documentation, reducing intervention time and errors.
Order automation : Through channels such as WhatsApp or corporate chat, customers can request spare parts, check order status, and receive pre-filled purchase proposals generated by AI.
Requesting specialized interventions : The assistant allows customers to directly book maintenance, testing, or complex interventions without intermediaries.
Proactive notifications : In case of an error on a connected machine, AI enriches the alert with an explanation and resolution steps, transforming a technical notification into a guided support experience.

The Benefits of AI in After-Sales

Although validating ROI may seem challenging, aggregated industry data clearly shows a direct impact on key performance indicators:

Time savings : Companies implementing AI in after-sales report an average of 10 work hours saved per month per employee ( TeamViewer report ).
Cost reduction : According to Zendesk’s CX Trends Report 2023 , 66% of manufacturing companies agree that AI and bots have led to significant cost savings.
Operational efficiency : The Freshservice Service Management Benchmark Report 2024 shows that process automation reduces average ticket resolution time (ART) by 26.63%, while AI-based assistance further reduces it by 34.58%. AI also enables faster first-interaction resolutions in 77% of cases.
Better customer experience : AI does not replace human operators—it enhances them. 69% of customers, according to Zendesk, expect problems to be solvable remotely, and 61% of manufacturing leaders have already seen a decrease in onsite visits thanks to virtual tools.

Customers welcome these tools, provided they are effective and the option to speak with a human operator remains available for complex issues.

From Support to Value: Advisory After-Sales

Generative AI takes after-sales beyond the logic of “problem-solving,” transforming it into a growth and loyalty engine. Thanks to AI-powered support tools, after-sales becomes the closest customer touchpoint, able to understand real usage contexts and intervene precisely.

As McKinsey highlights, today’s customers expect immediate , personalized , value-added interactions . In this scenario, AI-powered after-sales evolves into an advisory partner capable of generating new business opportunities.

For example, it can:

Anticipate customer needs by suggesting scheduled maintenance or component upgrades before failures occur.
Identify up-selling and cross-selling opportunities by recommending new modules, accessories, or services to improve productivity.
Offer proactive consulting , turning each interaction into an opportunity to strengthen partnerships and demonstrate added value.

Under this new paradigm, after-sales becomes one of the main channels for generating recurring revenue and deepening customer relationships.

Companies that embrace this approach first will secure a lasting competitive advantage, positioning themselves among the most innovative and customer-focused leaders.

The only step left is to try.

29th August 2025

Sara Strizzolo

Comunicato stampa

Wed, 27 Aug 2025 09:55:48 GMT

L'accordo unisce l'esperienza di Dalet nella documentazione tecnica con il modulo Things5 Support, offrendo ai costruttori di macchinari un servizio "chiavi in mano" per digitalizzare e automatizzare il customer service, riducendo i tempi di attivazione da settimane a giorni.

VISUP e Dalet: nasce la manualistica AI-ready che potenzia Things5 Support

Gemona del Friuli, 28 agosto 2025 - VISUP , PMI tecnologica innovativa specializzata in IoT e Intelligenza Artificiale attraverso il suo brand Things5 , e Dalet , azienda di riferimento nella progettazione e redazione di manualistica tecnica per il settore industriale e OEM, annunciano l’attivazione di una partnership strategica.

La collaborazione, operativa dal 1° agosto 2025, ha l’obiettivo di rendere la documentazione tecnica “AI-ready” e permettere ai costruttori di macchine di attivare in tempi rapidi un servizio di assistenza digitale evoluto, basato sull’AI generativa di Things5 Support .

Things5 Support è il modulo della piattaforma cloud Things5 che trasforma la documentazione di prodotto e i dati diagnostici in tempo reale in un sistema automatizzato per l'assistenza tecnica. Tuttavia, per molti costruttori, il caricamento e la strutturazione della documentazione tecnica rappresentano un ostacolo significativo, con file spesso non formattati correttamente, che rallentano l'implementazione di soluzioni di supporto intelligenti.

La collaborazione risolve questa sfida unendo le competenze di Dalet e Things5. Dalet si occuperà della preparazione e ottimizzazione dei contenuti tecnici, garantendo che siano perfettamente strutturati per addestrare l'assistente AI di Things5 Support. Questo permette ai produttori di macchinari di convertire i loro manuali in un potente strumento di supporto clienti, capace di fornire diagnosi accurate e procedure guidate in tempo reale.

Molti costruttori possiedono una vasta conoscenza dei loro prodotti, ma questa è spesso intrappolata in manuali statici , dichiara Daniele Delle Case, Head of Business Development di VISUP. La nostra missione con Things5 Support è liberare questa conoscenza. La partnership con Dalet è cruciale perché elimina la frizione iniziale, preparando i contenuti in modo ottimale. Insieme, trasformiamo un processo potenzialmente lungo e complesso in un'attivazione rapida ed efficiente .

Come funziona il servizio integrato

Grazie all'accordo, il team di Dalet cura l'intero ciclo di preparazione della documentazione per renderla "AI-ready":

Uniformità dei contenuti: Testi, tabelle, immagini e video vengono analizzati e resi coerenti per garantire una formattazione ottimale.
Segmentazione intelligente: I contenuti vengono segmentati per modello di macchina, versione firmware e lingua, facilitando una ricerca precisa da parte dell'Intelligenza Artificiale.
Caricamento e verifica: I manuali ottimizzati vengono caricati sulla piattaforma Things5 Support, verificando che ogni informazione sia correttamente indicizzata e navigabile.

Il risultato è una knowledge base robusta e pronta all'uso che riduce drasticamente il "time-to-service" dell’80%.

Grazie alla partnership tra VISUP e Dalet per i costruttori sarà quindi possibile sgravare il proprio team service interno dalla preparazione e organizzazione di contenuti predisposti all’AI.

A proposito di VISUP

Fondata nel 2015, VISUP è una PMI tech dell’Industria 4.0 che ha creato Things5 , una piattaforma cloud che fonde dati IoT e AI generativa per accelerare l’innovazione dei prodotti. Oggi supporta oltre 40 OEM nei settori Ho.Re.Ca, HVAC, wellness, medicale e hospitality.

A proposito di Dalet

Dal 1995 Dalet progetta, realizza e traduce manualistica tecnica, cataloghi e contenuti multimediali per il comparto metalmeccanico e automotive, offrendo soluzioni che spaziano da PDF interattivi a video 3D e corsi di formazione per le reti di assistenza.

Contatti stampa

VISUP

hello@things5.it | +39 02 97136046 www.things5.com

Dalet

dalet@dalet.it | +39 059 412412 | www.dalet.it

27 Agosto 2025

Sara Strizzolo

L'AI generativa nel service manifatturiero

Thu, 21 Aug 2025 09:04:04 GMT

Nel settore manifatturiero, il service post-vendita ha sempre rappresentato una sfida complessa e un'importante voce di costo. Dalla gestione delle garanzie alla manutenzione, passando per la formazione di personale tecnico qualificato e la logistica dei ricambi, le aziende si trovano a bilanciare la pressione per ridurre i costi con la necessità di offrire un'esperienza cliente impeccabile.

Questa sfida è oggi più attuale che mai. Da un lato, i team di assistenza sprecano ancora oltre il 40% del loro tempo in attività ripetitive a basso valore, come evidenziato dal report di BCG , ritardando inevitabilmente le tempistiche di risposta. Dall'altro, le attese dei clienti sono diventate standard di mercato non negoziabili: il 77% di loro si aspetta di interagire immediatamente con un operatore ( Report State of Service, Salesforce ).

Se analizziamo infatti alcune statistiche del settore manifatturiero, emerge che:

Per problemi che bloccano la produzione, i clienti si aspettano una prima risposta entro 15-30 minuti ( Criticità Alta ).
Per malfunzionamenti che non interrompono completamente l'operatività, il tempo di risposta atteso è di 1-2 ore ( Criticità Media ).
Per richieste di informazioni o supporto non urgente, la risposta è attesa entro 4-8 ore ( Criticità Bassa ).

Il rispetto di questi Service Level Agreement (SLA) è fondamentale. Non soddisfare le attese del mercato significa potenzialmente rischiare di perdere i propri clienti.

Da centro di costo a motore di crescita: la rivoluzione del service manifatturiero con l'AI

Fornire questo livello di assistenza, in modo coerente e per una moltitudine di problemi molto diversi 24/7, è costoso e logisticamente complesso. Di fronte a questa sfida, le aziende manifatturiere più innovative stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per trasformare il service da un inevitabile centro di costo a un'opportunità strategica.

L'obiettivo non è solo l'efficienza, ma sfruttare la tecnologia per la fidelizzazione del cliente: i dati del Report State of Service di Salesforce confermano infatti che per l' 88% dei clienti un buon servizio aumenta la propensione a nuovi acquisti e il 65% si aspetta che le aziende si adattino dinamicamente alle loro esigenze .

Concretamente, l'adozione dell'AI si traduce nello sviluppo di assistenti intelligenti che possano fornire un supporto di primo livello ai clienti 24/7, in multilingua superando le tradizionali barriere geografiche e di fuso orario. Gli assistenti vengono quindi addestrati attraverso la documentazione disponibile (manuali utente, schede tecniche, procedure di troubleshooting), ma anche rapporti di assistenza e tutti i materiali che possono rendere l’assistente un esperto dei propri prodotti e della risoluzione dei problemi più comuni.

In questo modo, l'AI funge da filtro per tutte quelle richieste più semplici e ripetitive che intasano i contact center, permettendo ai team di assistenza di concentrarsi su attività di maggior valore e sulla risoluzione di casi complessi. Allo stesso tempo, questi assistenti diventano uno strumento essenziale per il team tecnico, che può interrogarli per trovare rapidamente le informazioni necessarie, senza perdere tempo in ricerche manuali.

Il risultato finale, dal punto di vista della customer experience, è un'esperienza coerente e personalizzata, in cui ogni interazione è allineata con la storia del cliente e i valori del brand, per un'esperienza fluida e su misura.

L'AI generativa: la risposta strategica del settore manifatturiero

Una criticità da superare: la gestione della conoscenza aziendale

Fino qui, tutto sembra semplice e immediato, quasi una soluzione magica a tutti i problemi, ma il vero potenziale dell'AI generativa si sblocca solo quando essa può attingere a una base di conoscenza aziendale centralizzata, strutturata e costantemente aggiornata ( SAP ).

Qualsiasi progetto di AI per il service deve quindi iniziare con dalla definizione di una strategia di knowledge management, ovvero il processo di acquisizione, organizzazione e condivisione delle competenze aziendali, che abbia come obiettivo rendere la documentazione esistente una risorsa accessibile e intelligente sia per gli operatori umani che per sistemi di AI, come ci ricorda l’articolo Moving from GenAI to agentic AI in the customer experience .

Ancora oggi i team di assistenza passano troppo tempo a cercare informazioni su manuali, mail e database frammentati ( 58% degli operatori in aziende con performance insufficienti naviga tra più schermate per trovare i dati necessari, contro il 36% di quelli in aziende ad alte prestazioni, fonte: Salesforce ).

Ne consegue che, se noi stessi abbiamo difficoltà a reperire le informazioni corrette, l'AI non può funzionare efficacemente in un ambiente caratterizzato da dati incompleti e suddivisi in silos.

Quando le aziende si approcciano quindi a queste progettualità, si scontrano con due lacune principali: la mancanza di dati affidabili e la loro frammentazione ( Zendesk ).

Il primo ostacolo è la difficoltà nel raccogliere dati completi e accurati.

Problemi di tracciabilità: La pluralità di canali (email, telefonate alle figure commerciali, app di messaggistica) rende difficile tracciare tutte le interazioni con i clienti.
Informazioni non digitalizzate: Spesso le figure tecniche sul campo, per mancanza di tempo o di abitudine, non redigono report dettagliati. Informazioni preziose rimangono così nella testa delle persone e non vengono sistematizzate.
Dati di input incompleti: Chi riceve la segnalazione spesso non ha tutte le informazioni necessarie. I moduli di contatto sono troppo standardizzati e non riescono a cogliere la specificità del problema.

Negli ultimi anni i software gestionali e CRM hanno cercato di rendere la tracciabilità e la digitalizzazione del dato molto più semplice, ma rimane il secondo ostacolo, ovvero la dispersione delle informazioni in sistemi e formati diversi.

Dati strutturati e non: Le informazioni critiche sono contenute sia in database strutturati sia in conversazioni email o report non strutturati, difficili da analizzare in modo automatico.
Silos di dati: le informazioni possono trovarsi su sistemi diversi e non integrati tra loro. Questa separazione impedisce all'AI di avere una visione completa e di fornire una soluzione efficace in autonomia.

Oggi, l'esperienza degli operatori più esperti permette di gestire autonomamente queste problematiche, ma con enormi perdite di tempo. Un operatore esperto conosce l'attendibilità delle fonti, individua le anomalie e valida le informazioni, un'abilità di discernimento che i sistemi automatici non possiedono. Tuttavia, questa dipendenza dalla conoscenza tacita delle singole persone diventa un debito organizzativo che rende l'azienda vulnerabile e rallenta la condivisione del know-how.

Rendere la conoscenza intelligente: i passi per un dato "AI-ready"

Per superare queste sfide, è necessario un processo metodico per trasformare le informazioni grezze in un asset strategico pronto per l'AI.

Mappatura e raccolta dei dati: Il primo passo consiste nell'individuare tutte le fonti di conoscenza rilevanti, sia interne che esterne, e nel garantire l'accessibilità controllata ai team coinvolti nel progetto.
Pulizia e standardizzazione: Questa è la fase più critica. Significa correggere errori, sopperire a informazioni mancanti, eliminare le anomalie e definire un formato standard per tutti i dati. L'obiettivo è garantirne l'affidabilità e la coerenza, trasformandoli in dati "parlanti" e di alta qualità, processabili da modelli LLM.
Integrazione e centralizzazione: I dati, una volta puliti e standardizzati, devono essere integrati in un set unificato. Questo processo abbatte i silos e crea quella visione d'insieme indispensabile per l'AI. Ciò può essere raggiunto anche attraverso l'integrazione con software esterni come sistemi gestionali, CRM e piattaforme di ticketing, per arricchire ulteriormente il contesto a disposizione dell'assistente.

Se le prime fasi rimangono in capo all'azienda, la trasformazione dei documenti può essere supportata da partner specializzati nell'implementazione di tool AI. Questo approccio ibrido permette alle aziende di mantenere il controllo sul proprio know-how strategico, delegando al contempo l'esecuzione tecnologica.

Siamo infatti consapevoli di quanto tempo e risorse siano necessari per creare una documentazione ottimizzata, proprio per questo, insieme a Dalet , abbiamo avviato una collaborazione che offre ai clienti di T5.Support un servizio "chiavi in mano" per l’attivazione del proprio assistente, riducendo drasticamente i tempi di implementazione.

È fondamentale tuttavia comprendere che questo processo non è un'attività che si conclude con l'implementazione.

Come sottolinea McKinsey , è necessario un continuo ciclo di revisione e validazione delle informazioni per garantire un’elevata qualità delle risposte. Migliorare e mantenere la qualità dei dati si conferma quindi il passo abilitante fondamentale per poter implementare strumenti di automazione efficaci perché il vero potere dell'AI emerge quando le sue capacità tecnologiche vengono costantemente allineate alla profonda conoscenza del contesto di business.

Casi d'uso

Dalla prevenzione dei guasti alla semplificazione dei processi di assistenza, l’AI diventa un vero e proprio partner digitale, capace di supportare sia i clienti finali sia i tecnici sul campo. Vediamo alcuni dei casi d’uso più rilevanti che dimostrano il valore di questa tecnologia:

Supporto all’utilizzo corretto del prodotto : L’assistente AI fornisce suggerimenti sull’utilizzo ottimale delle macchine, adattandoli alle esigenze specifiche del cliente.

Diagnosi e risoluzione remota dei problemi: Un cliente descrive il problema all’assistente AI, che consulta documentazione tecnica e procedure di troubleshooting per guidarlo passo dopo passo verso la risoluzione autonoma, riducendo la necessità di inviare un tecnico in loco.

Gestione proattiva dei ricambi: Collegato ai dati IoT, l’AI rileva in anticipo l’usura dei componenti, invia notifiche personalizzate e propone direttamente il pezzo di ricambio con istruzioni di sostituzione, evitando fermi macchina e costi imprevisti.

Supporto Intelligente per i tecnici sul campo: Tramite app, i tecnici possono interrogare l’AI in linguaggio naturale per accedere subito alla documentazione corretta, riducendo tempi di intervento ed errori.

Automazione degli ordini: Attraverso canali come WhatsApp o chat aziendali, i clienti possono richiedere ricambi, controllare lo stato degli ordini e ricevere proposte di acquisto già precompilate dall’AI, con un processo semplice e immediato.

Richiesta interventi specializzati : L’assistente permette ai clienti di fissare direttamente appuntamenti per manutenzione, collaudi o interventi complessi, senza passaggi intermedi.

Messaggi proattivi : In caso di errore su una macchina connessa, l’AI arricchisce la notifica con la spiegazione del problema e i passaggi risolutivi, trasformando un alert tecnico in un’esperienza di supporto chiara e guidata.

I benefici dell'AI nel service

Sebbene la validazione del ritorno sull'investimento (ROI) possa sembrare una sfida, i dati aggregati di settore parlano chiaro e dimostrano un impatto diretto sui principali indicatori di performance:

Risparmio di tempo: Le aziende che implementano l'AI nel service registrano un risparmio medio di 10 ore lavorative al mese per ogni addetto , come riportato nel report di TeamViewer .

Riduzione dei costi: Il CX Trends Report 2023 di Zendesk evidenzia che il 66% delle aziende manifatturiere concorda sul fatto che AI e bot hanno portato a notevoli risparmi sui costi.

Efficienza operativa: Secondo il Freshservice Service Management Benchmark Report 2024 , l'automazione dei processi riduce il tempo medio di risoluzione dei ticket ( Average Resolution Time ) del 26,63% , mentre l'assistenza basata su AI generativa lo riduce di un ulteriore 34,58% . Si rileva inoltre che l’AI consente una risoluzione più rapida delle richieste entro la prima interazione nel 77% dei casi.

Migliore esperienza cliente: L'AI non sostituisce l'operatore umano, ma lo potenzia. Il 69% dei clienti , secondo Zendesk, si aspetta che i problemi possano essere risolti da remoto, e il 61% dei leader manifatturieri ha già visto diminuire le visite in loco grazie a strumenti virtuali.

I clienti accolgono positivamente questi strumenti, a patto che siano efficaci e che l'opzione di poter dialogare con un operatore umano rimanga sempre accessibile per le problematiche più complesse.

Dal supporto al valore: il service consulenziale

L’AI generativa porta il service oltre la logica del “risolvere i problemi”, trasformandolo in un motore di crescita e fidelizzazione. Questo perché, grazie agli strumenti di supporto basati su AI, diventa il touchpoint più vicino al cliente , capace di comprendere il contesto d’uso reale e intervenire in modo mirato.

Come evidenzia McKinsey , al giorno d’oggi i clienti si aspettano interazioni immediate, personalizzate e a valore aggiunto . In questo scenario, un service potenziato dall’AI evolve in partner consulenziale , in grado di generare nuove opportunità di business, capace di creare nuove opportunità di business.

Si pensi ad esempio alla possibilità di:

Anticipare i bisogni dei clienti , proponendo interventi di manutenzione programmata o l'aggiornamento di componenti prima che si verifichino guasti.

Identificare opportunità di up-selling e cross-selling , suggerendo nuovi moduli, accessori o servizi che possono migliorare le performance produttive del cliente.

Offrire consulenza proattiva , trasformando ogni interazione in un'opportunità per rafforzare la partnership e dimostrare valore aggiunto.

Secondo questo nuovo paradigma, il service diventa uno dei canali principali per generare ricavi ricorrenti e consolidare la relazione con i clienti.

Le aziende che adotteranno per prime questo approccio saranno in grado di consolidare un vantaggio competitivo duraturo in grado di posizionarle tra i leader più innovativi e attenti ai propri clienti. Non resta che provarci.

Sara Strizzolo

21 Agosto 2025

HMI generativa nel settore HoReCa

admin@visup.it (Admin Visup) — Thu, 21 Aug 2025 06:17:07 GMT

Questo articolo ripercorre un'importante attività di ricerca condotta nel settore Horeca. L'obiettivo è stato duplice: comprendere e analizzare in profondità le sfide operative e le dinamiche di mercato che affliggono il settore, e comprendere come le tecnologie emergenti, in particolare l'Intelligenza Artificiale generativa, possano tradursi in un reale e misurabile miglioramento dell'esperienza utente.

Quando la tecnologia diventa invisibile: Interfacce Generative per una nuova generazione di macchinari

Sara Strizzolo

30 Luglio 2025

Immaginate una cucina professionale durante il servizio di punta. In questo ambiente ad alta pressione, ogni secondo conta. Eppure, nonostante i moderni display touch offrano interfacce sofisticate e funzionalità avanzate, spesso diventano un collo di bottiglia operativo. Non per un difetto intrinseco della tecnologia touch, ma per un problema più profondo: il divario crescente tra la complessità delle funzionalità disponibili e la disponibilità degli utenti a investire tempo nell'apprendimento.

Questo scenario rappresenta un paradosso della digitalizzazione moderna: mentre i produttori aggiungono sempre più funzioni per differenziare i propri prodotti, gli operatori sono sempre meno disposti a dedicare tempo alla formazione, creando un gap di utilizzo che limita il valore reale della tecnologia implementata.

La sfida non è tecnologica, ma concettuale. Stiamo ancora progettando interfacce come se fossero pannelli di controllo analogici tradotti in digitale, quando forse dovremmo ripensare completamente il modo in cui le persone interagiscono con le macchine intelligenti.

Il paradosso della digitalizzazione: più funzioni, meno usabilità

Dai touchscreen agli assistenti: una evoluzione necessaria

L'analisi del settore Horeca rivela criticità che si estendono ben oltre le cucine professionali. Con un turnover del personale del 42% annuo in Europa (Rapporto Fipe 2025, fonte ) e la crescente difficoltà nel reperire figure qualificate, il problema diventa sistemico: non possiamo più permetterci interfacce che richiedono settimane di formazione per essere padroneggiate.

Abbiamo condotto una user survey mirata nel settore Horeca che ha evidenziato tre criticità universali:

Potenziale inespresso : Gli operatori utilizzano in media solo il 20% delle capacità dei loro macchinari, a causa di interfacce sovraccariche e controintuitive.

Formazione inefficace : Il training si riduce spesso a un informale "learning by doing", con conseguenti inefficienze operative e sottoutilizzo delle funzionalità avanzate.

Connettività sprecata : Molti macchinari moderni integrano capacità IoT sofisticate che rimangono largamente inutilizzate per mancanza di strumenti intuitivi di gestione.

Una possibilità per affrontare questi problemi potrebbe essere quella di integrare a livello macchina un assistente intelligente, un vero e proprio copilota che comprende le intenzioni dell'utente e si adatta dinamicamente alle sue competenze e necessità, fornendo aiuto e supporto operativo senza sostituire l'interfaccia touch esistente, ma potenziandola con capacità conversazionali e adattive.

Genuin: oltre l'interfaccia tradizionale

A partire da queste analisi e riflessioni, abbiamo sviluppato Genuin, uno strumento in cloud per la creazione di agenti AI in grado di interfacciarsi e interagire con le macchine, trasformando l'interazione uomo-macchina attraverso quello che definiamo il paradigma delle Interfacce generative .

A differenza delle interfacce tradizionali, statiche e uniformi per tutti gli utenti, Genuin crea dinamicamente interfacce personalizzate che si adattano in tempo reale al contesto, alle competenze dell'operatore e all'obiettivo specifico da raggiungere.

Questa rivoluzione è possibile grazie alla convergenza di due tecnologie chiave:

Interazione vocale in linguaggio naturale : Sfruttando la potenza dei Large Language Models, Genuin permette agli operatori di comunicare con i macchinari come farebbero con un collega esperto, usando comandi vocali naturali e ricevendo feedback contestuali, mentre l'interfaccia grafica si adatta dinamicamente per supportare e completare l'interazione vocale.

Interfacce grafiche generative (GenUI) : L'interfaccia visiva non è più un elemento statico, ma viene creata dinamicamente dall'AI per mostrare esclusivamente le informazioni e i controlli necessari in quel preciso momento. Questa interfaccia grafica generativa lavora sempre in sinergia con la componente vocale, creando un'esperienza multimodale che elimina il rumore cognitivo e guida l'utente verso l'obiettivo.

L'architettura tecnologica: come funziona il Copilot

Al cuore di Genuin operano Large Language Models avanzati che fungono da "cervello" del sistema, capaci di comprendere le intenzioni dell'utente e tradurle in azioni concrete. Per permettere a questi modelli di comunicare in modo sicuro e standardizzato con l'hardware del macchinario, Genuin adotta il Model Context Protocol (MCP) , uno standard open-source sviluppato da Anthropic.

L'MCP agisce come un "traduttore universale" che permette agli LLM di interfacciarsi dinamicamente con sensori, attuatori, database e API locali, creando un ponte sicuro e controllato tra l'intelligenza astratta del modello e il mondo fisico della macchina.

Il cervello: LLM e Model Context Protocol

Le fondamenta: Design System e building blocks

Per garantire che l'AI generi interfacce coerenti, funzionali e sicure, Genuin si basa su un rigoroso Design System . Questo sistema fornisce all'intelligenza artificiale un set di "mattoncini Lego" predefiniti: componenti grafici modulari, scalabili e pre-validati che prevengono le "allucinazioni" grafiche tipiche dei sistemi generativi non vincolati.

Il Design System di Genuin è strutturato su tre principi fondamentali:

Chiarezza visiva : Approccio minimale e pulito. Eliminazione del design superfluo in favore di elementi concreti e funzionali

Dualismo cromatico : Palette cromatica semplificata ad alto contrasto visivo. Il tema scuro (grigio) è impiegato per focalizzare le schermate di riposo, di benvenuto e di presentazione dei risultati mettendo in massimo risalto i contenuti visivi. Il tema chiaro (arancione) è riservato esclusivamente agli stati attivi dell'IA , comunicando all'utente che il sistema sta lavorando per lui.

Layout focalizzato : Architettura responsive a colonna singola che concentra l'attenzione su una singola azione per volta in contrasto al sovraccarico cognitivo . Questo approccio consente la massima adattabilità per diverse dimensioni di schermo, dagli smartphone ai tablet.

Il cuore: Motore di Composizione Generativa (MCG)

L'MCG rappresenta l'innovazione centrale di Genuin. Questo sistema di intelligenza artificiale avanzato trasforma in tempo reale le richieste dell'utente in interfacce grafiche personalizzate, seguendo un processo strutturato:

Acquisizione dell'input : Il sistema intercetta l'intento dell'operatore, espresso tramite comando vocale o interazione grafica.
Analisi del contesto : Valuta il profilo utente, lo stato della macchina, i dati IoT disponibili e l'obiettivo da raggiungere.
Selezione dei componenti : Sceglie i widget più appropriati dalla libreria di building blocks, creando uno schema logico di composizione.
Assemblaggio dinamico : Traduce lo schema logico in un'interfaccia grafica funzionale che appare istantaneamente sul display, sempre integrata con le capacità vocali per un'interazione multimodale fluida.

La programmazione dell’agente avviene attraverso la scrittura in linguaggio comune di skill specifiche e l'attivazione di integrazioni verso sistemi esterni, rendendo il processo accessibile anche a utenti non tecnici.

I vantaggi per i costruttori di macchinari

L'adozione del paradigma delle Interfacce Generative attraverso Genuin offre vantaggi strategici significativi per i produttori:

Controllo e affidabilità

L'AI opera entro confini rigorosamente definiti, utilizzando esclusivamente componenti testati e validati. Questo garantisce sicurezza operativa e precisione funzionale, requisiti non negoziabili in ambito industriale e professionale.

Efficienza di sviluppo

L'investimento si sposta dalla codifica di centinaia di schermate statiche alla creazione di una libreria riutilizzabile di widget intelligenti. Questo approccio riduce drasticamente i tempi e i costi di sviluppo, permettendo ai team di concentrarsi sulla logica di business piuttosto che sui dettagli implementativi dell'interfaccia.

Coerenza di brand e UX

Tutte le interfacce, su tutte le linee di prodotto, mantengono un'identità visiva e funzionale coerente. Questo rafforza il brand e riduce significativamente i tempi di formazione per operatori che utilizzano diversi macchinari dello stesso produttore.

Manutenibilità e aggiornamenti

Le modifiche a livello di sistema (aggiornamenti normativi, miglioramenti UX, nuove funzionalità) vengono implementate una sola volta a livello di Design System e distribuite automaticamente a tutto il parco macchine connesso, garantendo uniformità e compliance in tempo reale.

Oltre l'HoReCa: un paradigma universale

Sebbene la scintilla dell'innovazione sia scoccata analizzando le sfide delle cucine professionali, il paradigma delle Interfacce Generative ha una portata universale. La complessità dell'interazione uomo-macchina rappresenta infatti una sfida trasversale che attraversa numerosi settori:

Industria Manifatturiera : Linee di produzione con macchinari CNC, robot industriali e sistemi di automazione che richiedono interfacce adattive per operatori con diversi livelli di specializzazione.

Settore Medicale : Apparecchiature diagnostiche e terapeutiche dove la semplicità d'uso può fare la differenza tra efficienza operativa e rischi per la sicurezza del paziente.

Building Automation : Sistemi HVAC, di sicurezza e gestione energetica che beneficiano di interfacce intuitive per facility manager e tecnici di manutenzione.

Automotive e Trasporti : Dashboard e sistemi di controllo che devono adattarsi a diversi profili di utilizzatori mantenendo standard di sicurezza elevati.

Genuin è stato progettato fin dall'origine come una piattaforma orizzontale e scalabile. L'analisi approfondita del settore Horeca - con le sue pressioni temporali significative e la necessità di interfacce immediatamente intuitive - ha fornito un banco di prova ideale per sviluppare e validare tecnologie che possono poi essere applicate efficacemente in qualsiasi contesto dove l'interazione uomo-macchina rappresenta un fattore critico di successo operativo.

La tecnologia diventa davvero invisibile quando smette di essere un ostacolo e diventa un'estensione naturale delle capacità umane. Con Genuin, questo futuro è già realtà.

Progetto finanziato dall’Unione europea – Next Generation EU

We are ready for IFA Next 2025!

admin@visup.it (Admin Visup) — Tue, 22 Jul 2025 20:10:18 GMT

After the excitement of CES in Las Vegas, Things5 is heading to Berlin for Europe’s most anticipated tech event: IFA 2025 , one of the world’s leading trade shows for technology and consumer electronics.

Things5 at IFA 2025: Artificial Intelligence for Connected Products and Machines

Sara Strizzolo

22 Luglio 2025

Every year, thousands of companies, startups, and media outlets from around the globe gather at IFA to explore the future of technology. With over 215,000 visitors expected , it’s the ideal meeting point for anyone aiming to stand out in today’s tech landscape .

Things5 will exhibit at IFA Next , the most dynamic and forward-thinking area of the show. IFA Next brings together startups, early adopters, and disruptive innovation — a hub where technology, research, and entrepreneurship come together to turn ideas and prototypes into real-world solutions.

This year’s slogan, “Innovation for all,” couldn’t resonate more with our mission: Technology should be simple, useful, and make everyday life better. The core themes of IFA 2025?
Artificial Intelligence, computing power, sustainability, and software - f our forces shaping how we live and work. And we’ll be there to show you how Genuin is part of that transformation.

Why visit IFA Berlin 2025

Genuin: Build AI Agents for connected machines and devices

In Berlin, we’ll unveil the preview of Genuin , our no-code platform that lets you:

Build custom AI agents in just a few minutes
Describe functions in natural language - as if talking to a teammate
Easily integrate APIs and MCP systems
Connect your agents to IoT or locally connected devices

With its integrated app, Genuin combines voice commands, a generative UI, and AI to turn any product or machine into a smart, interactive agent - capable of real-time communication with the user.

Where to Find Us at IFA Next

Hall 25 – Stand 279
Messe Berlin, September 5 - 9, 2025

Can’t attend IFA but want to learn more about Genuin ?

Come connettere ChatGPT con le tue macchine

admin@visup.it (Admin Visup) — Tue, 22 Jul 2025 19:39:15 GMT

Parla con le tue macchine: Come il Model Context Protocol sta rivoluzionando l'AI per macchine e dispositivi connessi

Sara Strizzolo

22 Luglio 2025

Gli strumenti LLM sono una delle interfacce più usate dalle aziende per connettere e semplificare l’interazione tra gli utenti e le proprie applicazioni. Ad oggi è possibile anche con macchine e dispositivi fisici. Ma come è possibile connettere gli LLM alle macchine? Attraverso il Model Context Protocol (MCP).

Cos’è il Model Context Protocol (MCP)?

Perché l’MCP è rivoluzionario abbinato agli LLM tradizionali?

Per comprendere la rivoluzione del MCP dobbiamo fare un passo indietro.

Gli LLM “originali” sono basati sulla predizione del prossimo token eseguendo semplicemente una generazione testuale a partire da input.

Ad oggi si sono evoluti in modelli conversazionali capaci di interagire con l’utente e di integrarsi in workflow strutturati : da chatbot addestrati per seguire istruzioni e generare risposte coerenti, sono stati integrati in architetture operative attraverso logiche predefinite.

Oggi stiamo assistendo all’evoluzione verso forme più avanzate di agenti autonomi e, in prospettiva, di sistemi multi-agente collaborativi . Stiamo passando quindi da una logica deterministica basata su if-statement ad agenti in grado di osservare l’ambiente, pianificare e agire in modo indipendente, sfruttando risorse esterne.

I workflow agentici fanno uso di una tecnica chiamata prompt chaining : un task viene scomposto in una serie di passaggi, in cui ogni output prodotto da un LLM viene passato al passaggio successivo. Il processo è lineare, e ogni passaggio include controlli espliciti (gate logici) che decidono se proseguire o meno nel flusso.

Al contrario, gli agenti autonomi operano in modo ciclico e adattivo . Ricevono un obiettivo da un utente, e attraverso una chiamata al modello LLM, iniziano a pianificare e a ragionare in autonomia. L'agente esegue un'azione, ne osserva l'effetto, riceve segnali di feedback dal contesto o da altri utenti, e utilizza queste informazioni per aggiornare il proprio comportamento nelle iterazioni successive fino al completamento del compito.

In prospettiva, questo paradigma abilita la nascita dei sistemi multi-agente , in cui più agenti autonomi collaborano, si scambiano informazioni e si coordinano per raggiungere obiettivi condivisi. Sebbene ancora in fase iniziale, questi ecosistemi intelligenti non seguiranno più una sequenza statica, ma prenderanno decisioni in tempo reale e in modo coordinato , sulla base di quanto viene appreso.

Come è strutturato il Model Context Protocol?

Il MCP è strutturato in un’architettura client-server composta da:

MCP Host che riceve la richiesta dell’utente, ovvero applicazioni AI locali (es. editor come Claude Desktop, Cursor) oppure sistemi cloud-hosted (come OpenAI (ChatGPT), Anthropic Claude). Il suo ruolo è quello di coordinare le interazioni con i modelli di intelligenza artificiale (LLM) e di gestire le connessioni con varie fonti di dati e strumenti attraverso i Client MCP.

MCP Client agisce da "ponte". È un componente, gestito dall'Host, che stabilisce una connessione diretta e 1:1 con un MCP Server. L'Host utilizza il Client per comunicare con il Server e accedere alle capacità che quest'ultimo offre.

MCP Server , che espone tools e dati tramite API ai client.
Fonti dati locali o servizi online , ovvero file, database e servizi del computer oppure servizi esterni online (ad esempio tramite API) a cui i server MCP possono connettersi.

Fonte: BCG, AI Agents, and the Model Context Protocol . AI Platforms Group Briefing Tom Martin, David Heurtaux, Kiran Ikram, Dan Sack, Djon Kleine, Niels Degrande, Aprile 2025, https://www.rivista.ai/2025/04/28/bcg-revela-il-futuro-degli-agenti-autonomi-e-dei-protocolli-che-li-sostengono-perche-non-e-solo-lia-ma-gli-agenti-ia-a-cambiare-il-gioco/

In questo contesto il Model Context Protocol (MCP) sblocca i workflow agentici attraverso un protocollo unificato. Sostituisce le complesse integrazioni personalizzate con un protocollo unico e universale, creando connessioni bidirezionali sicure tra gli stumenti AI e qualsiasi fonte di dati o strumento, sia in locale (on-device) che in cloud, mantenendo controllo e tracciabilità sulle fonti di informazione e sull’output generato.

Ma perché l'MCP è così impattante? Perché consente agli agenti di incatenare l'uso degli strumenti in modo autonomo e coordinare l'esecuzione attraverso workflow multi-strumento.

Fonte: https://modelcontextprotocol.io/introduction

Come funziona un'applicazione che usa il MCP?

Il Model Context Protocol (MCP) quindi espone agli LLM (Large Language Models):

Prompt , template di prompt riutilizzabili che sono definiti dal server MCP per essere utilizzati dall'Agente. Questo aiuta l'agente nel ragionamento sull'uso di tools, fornendo un contesto di alta qualità.

Resources, espongono dati e contenuti accessibili agli Agenti.

Tools, consentono agli agenti di modificare lo stato o interagire con sistemi esterni (es. includono API descritte in modo formale, con input e output documentati).

Roots , forniscono riferimenti a risorse e percorsi rilevanti.

Sampling , controlla le completions dell’LLM. Le richieste passano tramite l’agente, che gestisce cosa viene effettivamente inviato al modello affinché l’utente mantenga il controllo su ciò che l’LLM vede e genera.

Input dell’utente : L’utente o l’applicazione fornisce un’istruzione. Questa richiesta viene inviata al client MCP .

Identificazione del server MCP : Il LLM viene interrogato per determinare quale MCP Server (cioè quale backend aziendale) è più adatto per gestire questa richiesta.

Recupero dei tools disponibili : Il client MCP contatta il server selezionato e recupera l’elenco dei tools che l’agente può utilizzare. Ad esempio: eseguire una query su un database, aggiornare un record.

Scelta del tool e dei parametri : Il LLM determina quale tool specifico usare e con quali parametri .

Esecuzione del task : Il MCP Server esegue l’azione richiesta - chiamando in modo sicuro l’API appropriata. In alternativa, il flusso può includere un passaggio di validazione opzionale con l’utente prima di eseguire l’azione.

Per quanto riguarda la sicurezza il protocollo MCP prevede che possa essere usato OAuth per comunicare tra client e server. Oauth e' un protocollo di sicurezza che permette a applicazioni di terze parti (client MCP in questo caso) di accedere a risorse dell'utente senza che quest'ultimo debba dare la password all'applicazione di terze parti. Gli utenti possono decidere di fornire la propria autorizzazione una sola volta oppure di approvare ogni singola azione.

L’implementazione del MCP su Things5

Per approfondire l'implementazione del Model Context Protocol (MCP) della piattaforma Things5, abbiamo parlato con Andrea Grossetti, Senior Frontend Developer del team. Andrea ci ha condiviso esempi pratici di come il protocollo sia stato integrato per gestire in modo intelligente macchine e dispositivi connessi.

La creazione di un proprio MCP Server è relativamente semplice: bastano API ben definite e una struttura coerente dei tool. Tuttavia, come ci conferma Andrea, la tecnologia è ancora in fase evolutiva e la documentazione online non sempre offre esempi completi.

Uno dei vantaggi più apprezzati dell’MCP è la sua guidabilità : ogni tool può essere descritto in modo chiaro e dettagliato, indicando al modello AI quando e perché utilizzarlo . Questo consente all’LLM di prendere decisioni autonome ma coerenti, basate sul contesto e sugli obiettivi dell’utente finale.

La sicurezza è sicuramente un aspetto centrale. Tutti gli strumenti e le API esposti tramite MCP sono protetti da autenticazione OAuth , garantendo che solo gli utenti autorizzati possano eseguire azioni o accedere a dati sensibili. Nello specifico, il MCP server di Things5 sfrutta keycloak per gestire autorizzazioni e permessi.

Inoltre, i livelli di accessibilità sono perfettamente allineati con il sistema di autorizzazioni già presente su Things5, assicurando un’integrazione nativa e senza compromessi in termini di cybersecurity e privacy .

Per aggiungere l'MCP server di Things5 su Claude o altri strumenti AI basta aggiungere l'indirizzo del MCP server dalla sezione Connectors:

Aggiornamento firmware

Con l’integrazione del Model Context Protocol (MCP) nella piattaforma Things5 , aggiornare il firmware di un dispositivo connesso è semplice, sicuro e completamente automatizzato.

L’utente può inviare la richiesta direttamente tramite interfacce AI conversazionali , come ChatGPT , Copilot o altri agenti compatibili con MCP. Ad esempio, l’utente può chiedere l’aggiornamento di uno specifico dispositivo.

L’ MCP Client riceve la richiesta dell’utente.
L’ MCP Server più adatto viene selezionato automaticamente per gestire l’operazione.
Il server recupera i tools necessari (es. lista dispositivi, firmware disponibili).
L’ agente AI esegue una sequenza di azioni autonome :
Identifica il dispositivo corretta
Verifica compatibilità e disponibilità della versione firmware
Esegue l’aggiornamento in modo sicuro
Monitora lo stato in tempo reale

Grazie al supporto nativo di OAuth e al sistema di permessi di Things5 , tutte le operazioni sono tracciabili, protette e personalizzate in base al profilo dell’utente.

Il Model Context Protocol di Things5 dispone di 24 diversi tools che permettono al LLM di:

Identificare la lista macchine
Leggere i parametri da un dispositivo
Aggiornare il firmware in tempo reale
Aggiungere utenti a gruppi macchina
Interrogare metriche aggregate
Creare nuovi dispositivi o versioni firmware

Alcuni casi d'uso

Ricerca parametri macchina disponibili

L’AI interagisce con i tool MCP nel seguente ordine:

Recupera la lista dispositivi con list_machines
Legge l’intera configurazione tecnica tramite read_parameters
Filtra e restituisce solo i dati relativi alla macchina indicata

Viene fornita una sezione dettagliata con i principali parametri (ritardi, tempi minimi, accensione/spegnimento), organizzati per categoria tecnica e spiegati in linguaggio naturale.

Lettura di parametro tecnico

L’agente AI attiva in sequenza i tools MCP per:

Identificare il dispositivo corrispondente (tramite list_machines)
Recuperare il valore del parametro specifico (read_single_parameter)

Il valore viene restituito istantaneamente con piena tracciabilità e nel rispetto delle autorizzazioni definite su Things5.

Per i costruttori di macchine e sistemi IoT, l’MCP rappresenta un cambio di paradigma:

Riduzione del carico tecnico : non è più necessario costruire interfacce utente complesse o integrare manualmente ogni API.
Supporto utenti automatizzato : l’AI può rispondere a richieste tecniche ("quanto vale il parametro X per il modello macchina Y?") in linguaggio naturale.
Controllo operativo : firmware, parametri, gruppi di dispositivi e utenti possono essere gestiti direttamente via prompt.

Scopri come far dialogare i clienti con i tuoi prodotti connessi tramite ChatGPT o CLAUDE, in pochi minuti e senza fatica

Perché è importante per chi costruisce macchine e dispositivi?

Il Model Context Protocol (MCP) è un nuovo standard open-source , sviluppato da Anthropic, che consente ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (come Claude, ChatGPT o altri LLM) di interagire in modo dinamico con software, risorse e database locali, API e dispositivi fisici. In parole semplici, l’MCP è un "traduttore" standardizzato che permette agli LLM di comunicare e interagire con sistemi esterni in modo sicuro e controllato. Da un lato infatti si collega un modello AI (il "cervello"), dall'altro ci permette di connettere qualsiasi cosa, anche macchine e dispositivi fisici connessi. Per i dispositivi IoT questa comunicazione si appoggia a un backend intermedio. Ad esempio, i dispositivi dialogano con il backend via MQTT, mentre l’MCP dialoga con il backend.

L’obiettivo degli MCP infatti è quello di trasformare l'AI in un agente attivo capace di eseguire compiti e di produrre risposte qualitativamente migliori. Ricordiamoci infatti che per quanto la capacità generale dei modelli (intesa come affidabilità nel risolvere task complessi,) raddoppiano ogni sette mesi, il semplice modello AI è in grado di restituire risposte vincolate ai dati di addestramento isolate dai dati aziendali.

Siamo pronti per IFA Next 2025!

admin@visup.it (Admin Visup) — Tue, 22 Jul 2025 09:42:53 GMT

Dopo l’energia del CES di Las Vegas, Things5 vola a Berlino per la fiera più attesa d’Europa: IFA 2025 , una delle più importanti fiere globali della tecnologia e dell’elettronica di consumo.

Things5 partecipa a IFA 2025: Intelligenza Artificiale per prodotti e macchinari connessi

Sara Strizzolo

22 Luglio 2025

Ogni anno, migliaia di aziende, startup e media da tutto il mondo si incontrano ad IFA per confrontarsi sul futuro della tecnologia. Con oltre 215.000 visitatori attesi, è sicuramente il punto di incontro ideale per chi vuole emergere tra i protagonisti del panorama tecnologico attuale .

Things5 sarà presente con un suo stand ad IFA Next , il padiglione più innovativo che concentra startup, early adopters e i progetti tecnologici più dirompenti: un hub che fonde tecnologia, ricerca e imprenditorialità per trasformare nuove idee e prototipi in soluzioni concrete.

Lo slogan di quest'anno Innovation for all non potrebbe essere più in linea con quello in cui crediamo: la tecnologia deve essere semplice, utile e migliorare la vita di ogni giorno.

I temi principali dell'evento? Intelligenza Artificiale, potenza di calcolo e sostenibilità, software. Tre aree che stanno cambiando il modo in cui viviamo e lavoriamo. E noi saremo lì, pronti a mostrarvi come Genuin può fare la differenza.

Perché visitare IFA 2025

Genuin: Crea agenti AI per macchine e dispositivi connessi

A Berlino porteremo l’ anteprima di Genuin , una piattaforma no-code che ti permette di:

Creare agenti AI personalizzati , in pochi minuti e in totale autonomia
Descrivere le funzionalità in linguaggio naturale , come se parlassi a un collega
Integrare facilmente APIs ed MCP
Collegare gli agenti a dispositivi IoT o connessi localmente

Grazie alla sua app integrata, Genuin unisce comandi vocali , un' interfaccia generativa e l' AI per trasformare ogni prodotto o macchina in agente AI interattivo , in grado di comunicare con l’utente in tempo reale .

Dove trovarci ad IFA Next

Hall 25 – Stand 279
Messe Berlin, 5 - 9 Set tembre

Non potrai partecipare ad IFA ma vuoi scoprire di più su Genuin ?

[Webinar] Regolamentazione cybersecurity, CRA e NIS2

admin@visup.it (Admin Visup) — Fri, 04 Jul 2025 12:09:59 GMT

Le normative europee sulla cybersecurity industriale stanno evolvendo rapidamente. A partire dal 2025, infatti, direttive come la NIS2 e il nuovo Cyber Resilience Act (CRA) renderanno obbligatori numerosi adempimenti per le aziende che progettano e producono macchinari e dispositivi connessi al cloud .

Ma cosa devono fare concretamente i costruttori per adeguarsi? Quali sono le scadenze , i rischi di sanzione e gli impatti su business, prodotto e supply chain ?

Per rispondere a queste domande, Things5 ha organizzato un webinar operativo in collaborazione con i consulenti di P4I – Partners4Innovation , con l’obiettivo di fornire una visione chiara, pragmatica e aggiornata degli adempimenti richiesti.

Cosa cambia con le nuove normative per i costruttori di macchinari e dispositivi?

Sara Strizzolo

04 Luglio 2025

Insieme a P4I, abbiamo approfondito:

Le principali normative europee

NIS2 : obblighi di gestione del rischio, incident response e comunicazione verso l'ACN

CRA – Cyber Resilience Act : obblighi di cybersecurity by design applicati a tutti i prodotti con elementi digitali

RED – Radio Equipment Directive : obblighi di compliance per apparecchiature radio e dispositivi connessi

Ambiti e limiti di applicabilità
Implicazioni per i costruttori di macchinari
Scadenze fondamentali
Piano operativo per l’adeguamento normativo entro le scadenze previste

Cosa troverai in questo webinar?

What software-driven innovation means

admin@visup.it (Admin Visup) — Wed, 02 Jul 2025 15:57:24 GMT

In 2011, Marc Andreessen published the famous article "Why Software Is Eating the World," anticipating a transformation that today, 14 years later, is more alive than ever. However, for many companies with a manufacturing DNA, integrating software and Artificial Intelligence into their products remains a challenge that is anything but simple.

Software-driven innovation represents a paradigmatic shift: hardware is increasingly becoming a commodity, while product value and the source of competitive advantage are progressively moving toward software. This transformation is driven by several factors:

Supply chain complexity : managing global and complex supply chains requires flexibility and adaptability that only software can provide.

Servitization : new business models, such as "Product-as-a-Service," require frameworks that enable dynamic updates and continuous customization.

Hardware costs : hardware represents a significant investment; focusing product development on software allows companies to reduce costs and increase scalability.

In this context, adopting a software-centric approach becomes essential for maintaining competitiveness and responding to the demands of a constantly evolving market.

Why software-driven innovation is crucial

Integrating software into physical products requires a profound cultural and organizational shift. Companies must break down traditional silos between research and development (R&D), manufacturing, and IT, fostering cross-functional teams.

This new paradigm demands the development of cross-cutting competencies: beyond highly skilled mechanical and electronic engineers, it is essential to train or acquire talent capable of operating in agile environments that are data-driven and focused on continuous interaction.

From a design perspective, one of the main challenges is making complex software function on legacy hardware systems that were originally designed with a hardware-centric approach and intended exclusively for machine control. Integrating, updating, and scaling software across systems supplied by different manufacturers requires significant development efforts, as it becomes necessary to meet the specific requirements of each software application within existing electrical/electronic architectures.

Adopting a software-driven approach has a profound impact on the entire production system, requiring a radical revision of traditional manufacturing processes. The factory is no longer the place where products are rigidly defined, but becomes a flexible and scalable node:

Production line simplification : reducing the number of versions and variables to manage, thereby reducing the risk of error.

Demand-driven customization through software : configurations no longer occur at the factory level, but post-production, through software activation. This enables the separation of physical production from product configuration, transferring complexity to software and the digital ecosystem.

Greater operational efficiency : by reducing the number of physical variants to produce, manufacturing becomes more modular and scalable. Companies can respond quickly to demand variations without significant hardware investments.

Accelerated time-to-market : waiting times related to specific product configuration are reduced. Software can be developed and updated in parallel without blocking the production chain.

Factory-level implications

Software as the new frontier of manufacturing competitiveness

Sara Strizzolo

15th May 2025

The challenges of software-driven transformation

The evolution toward software-defined products is radically transforming the very concept of product lifecycle. Where products were once designed, manufactured, and delivered as static and "finished" entities, today - as McKinsey emphasizes - they become digital organisms in constant evolution. Through software updates, corrective patches, and incremental features, a product never truly stops developing: it improves, adapts, and learns user needs throughout its entire usage cycle.

From a technical standpoint, one of the key elements is the decoupling of hardware and software , which enables modular and iterative design. Hardware engineers can focus on optimizing physical components, while software developers can release incremental updates, adapting the product to new requirements without having to modify the mechanical or electronic components.

The software-driven approach has a direct and positive impact on user experience. Devices become configurable and customizable , offering tailored performance and the ability to easily access new features. Human-machine interfaces are simplified , improving usability and making interaction more intuitive. Furthermore, the extended lifecycle and the ability to update over time ensure a more lasting and rewarding relationship between user and product.

In this scenario, IoT applications become a natural extension of the product , facilitating access to connected functionalities and offering users simple, intuitive, and customizable interfaces. These solutions make the user experience more fluid and accessible, fully leveraging the potential of software-driven devices throughout their entire lifecycle.

From a go-to-market perspective, software-driven products enable simultaneous global release , with faster monetization of investments thanks to reduced time-to-market . New features can be activated on demand - even after sale - generating recurring revenue streams and reducing the need for distinct hardware versions for each market. Additionally, companies can establish a direct channel with end users , overcoming dependence on distributors, retailers, or system integrators, and offering "ready-to-use" digital experiences.

Adopting a software-driven lifecycle enables embracing "as-a-service" models, where continuous innovation replaces the traditional concept of product release. Companies can extend their presence across the entire value chain - from design to maintenance to customization - creating premium services , on-demand offerings, and evolutionary packages that generate value even in the post-sale phase.

To address this transformation, companies must adopt a new mindset capable of managing a lifecycle that is no longer linear , but continuous , adaptive , and scalable . In return, however, they acquire the ability to proactively manage all the value generated by the product, while gaining direct market understanding.

The lifecycle of software-driven products

The automotive industry represents one of the clearest examples of software-driven revolution. The sector's high capital intensity and the demand for increasingly advanced functionalities (consider vehicle electrification and stringent efficiency regulations) have emphasized the importance of the software component.

Today, users also expect their cars to offer the same degree of customization and continuous updatability they are accustomed to with their digital devices. This has led to a proliferation of configurations, making the traditional approach to production and design unsustainable. It is precisely software that enables this flexibility, becoming the primary lever of differentiation and value.

A significant example is Volkswagen, which with its "ACCELERATE" strategy aims to become the reference brand for sustainable mobility. Since 2016, the German company has embarked on a path of profound transformation with Transform 2025+, which materializes through three strategic levers: brand value , scalable platforms , and value enterprise . At the center of this vision is the development of a proprietary digital ecosystem capable of constantly updating vehicles over time, enriching them with new software-based functionalities while generating revenue from charging services and personalized features tailored to individual needs.

On the industrial front, many OEMs are deciding whether to internalize software development or rely on external technology partners . While the first option allows for greater strategic control, it also requires significant investments in talent, tools, and infrastructure. In any case, it will become increasingly difficult to tackle the growing complexity of the ecosystem alone: for this reason, partnerships and collaborations will become critical levers for scaling, innovating safely, and responding to customer needs.

The automotive case study

A new mindset for a new era

Adopting a software-driven approach does not simply mean integrating a digital element into a physical product. It means radically rethinking the entire development journey: from the ideation phase to design, from production to post-sales support, and ultimately to redefining business models and customer interaction methods.

To navigate this transition, it is necessary to invest in digital competencies, enabling technologies, and a corporate culture open to change , oriented toward experimentation and continuous learning.

Within this new paradigm, Artificial Intelligence represents a strategic lever : it enables process automation, reduces development costs, and amplifies software potential in terms of efficiency and personalization. When coherently integrated into a software-centric model, AI becomes a value accelerator. Companies that can adopt this evolutionary mindset will not merely follow innovation - they will lead it.

For years, we have been supporting manufacturing companies on this transformation journey, assisting them in developing software-driven and connected solutions capable of generating real value throughout the product lifecycle.

Want to understand how to approach software-driven innovation? Contact us: we would be happy to discuss it with you.

�� Want to discover how ready your company is to integrate AI into products?

Complete the AI Readiness Assessment (it will only take a few minutes)

Expert talk with Davide Benassi: Change mindset, not just technology

admin@visup.it (Admin Visup) — Wed, 02 Jul 2025 15:42:41 GMT

Software-driven innovation isn’t about adding software to existing products. It’s about changing how those products are conceived, how they work, and how they evolve over time. It’s the shift from static objects to intelligent systems that can adapt, generate new revenue streams, and improve the user experience in unexpected ways.

In this interview, Davide Benassi , IoT & UX Manager with experience at Vimec, LiftingItaly, and Immergas (active in HVAC and personal mobility), explains what this trend means for manufacturing.

Through practical examples, Davide shows us why the real value of this transition is not just technological but strategic: from new business models to new skill sets, and a radical shift in mindset toward failure and continuous improvement.

I work on IoT applied to products and user experience. I have a degree in electronic engineering, and from my very first project, I’ve always worked on both the hardware and software specifications, ensuring connectivity was included as a core requirement.

Throughout my career, I’ve had the chance to both follow product development and see how people actually use these products in the field. This made me realize how much a different user experience can significantly shape the perception of a product.

I see it as a trend that will revolutionize how we design, build, and use products, even if it’s still evolving.

Take a simple example: the kitchen hood . A few years ago, it was an ugly object often hidden in a cabinet, with a basic switch to turn on the light—often poorly illuminating the workspace. Thanks to IoT , kitchen hoods have become essential design elements . They now provide adaptive lighting based on presence, can connect with other appliances like the hob, and know when to activate, how to operate, and at what intensity, based on what you’re cooking. They can also integrate with advanced building management systems in both residential and commercial settings.

This is how we’ve moved from a basic hood with no software to a product where software is now central to its development and design .

Real innovation is about culture, strategy, and people

Sara Strizzolo

2nd July 2025

Software-driven innovation will have a strong impact on manufacturing, both in design and in how products are developed and produced.

Products can evolve functionally over time through software updates, enabling much longer lifecycles, which is a clear sustainability benefit.

On the revenue side, it shifts the focus from a one-time sale to ongoing services, which means companies can move some resources from hardware design to software development.

If the value shifts from the product to the service, companies can use more generic, less customized hardware , reducing the costs of bespoke components and leveraging widely available, scalable solutions.

Hi Davide, welcome, and thank you for joining us. Let’s start with a couple of questions. What are you currently working on, and what’s your background?

Let’s get into the heart of software-driven innovation. What’s your take on this trend, and how has it changed since you started?

Even though it’s early days, what concrete impact do you see?

From your experience, what are the first signs that push a manufacturing company to invest in software as added value?

It always starts with the market. When customers become more interested in functionalities, user experience, and how a product meets their needs, that’s when change becomes necessary.

Take a boiler or a hot water system. One option is a device that simply turns on and off when the user feels cold or hot. Another is to offer an intelligent system that detects presence, monitors indoor and outdoor temperatures, evaluates energy costs, and adjusts operations accordingly. The result is optimized energy use and better user comfort.

This is the difference between a traditional system and a smart, connected system driven by software .

Once a company decides to take this approach, what does product development look like in practice?

The design process changes completely , starting with how product requirements are defined. The old model, where technical or R&D teams receive specs from sales and deliver a product within cost, no longer applies.

Today, the goal is to develop products that enable services , which in turn generate new revenue streams . This requires bringing in new roles that can gather needs and insights from inside and outside the company and turn them into a shared design vision. It’s not just about mediating; it’s about acting as a strategic link between business, technical teams, production, and the end user.

Products are now designed to generate services , making it essential to bring all these perspectives together from the start so that everyone feels ownership of the product and contributes to its improvement.

With gradual feature releases, I imagine validation testing starts immediately. How does this process work?

Exactly. After the first development phase is released, the next steps are already planned - but can be adjusted along the way .

Once the initial release is out, feedback is collected from the market and field use. If everything works as planned, you move to the next steps: development, field testing, final validation. If not, you revise. This approach allows you to adjust direction throughout the product lifecycle .

This agile approach challenges the negative perception we have of failure. In this context, failing early is a positive thing. How does this perception shift in manufacturing?

It changes completely. With a waterfall approach, you develop a product in sequential phases. You either succeed or fail.

With an iterative approach , you enter a mindset of continuous improvement. The concept of “failure” doesn’t disappear but is reframed: you’re not creating an unchangeable product , but a system that can evolve over time .

Could you share an example of an application that has successfully changed a process or improved product usability?

Yes, a clear example comes from our latest products, where we’ve integrated a dedicated app. Previously, during production and testing , we had to use expensive external tools for checks, and diagnosing issues was difficult.

Now, with a software-managed, connected product rich in data , the app guides testing, assists installation , and supports both the user and the technician in troubleshooting and issue resolution. This has completely changed how we interact with the product.

Speaking of apps , what kinds of services can be offered through them?

Digital services are closely tied to product experience . For end users, the goal is to help them use the product easily and independently , guiding them during issues to avoid unnecessary support calls. This reduces product downtime .

For technical support, the app can connect to cloud services for troubleshooting , r emote monitoring , and device configuration . Compared to traditional products that rely on complex manuals, having fast access to the right information is the real added value .

The customer perceives the product as premium, significantly increasing its perceived value .

Connectivity also improves perception, processes, and user experience. How well do businesses understand and value these benefits?

Initially, it’s hard to assign concrete value to data and connectivity. But looking at use cases helps clarify the value.

For example, in a fast-paced world, if someone needs to book flights, trains, hotels, and taxis separately, it takes a lot of time. An integrated service that automates this saves time, which people are willing to pay for.

Another example: people now prefer renting products to avoid worrying about failures, wanting products to always work at 100%. To offer this, products must be connected so companies can intervene before a failure occurs, monitoring real-time status and lifecycle data. Without connectivity, this wouldn’t be possible .

The real value of connectivity lies in enabling services that didn’t exist before .

For the business side to justify these investments, KPIs are inevitable. Which metrics and timelines are typically used to evaluate ROI?

Common KPIs include time savings in technical support (internal and external) and NPS (Net Promoter Score) , as connectivity radically changes how customers perceive the product.

Connected products can adapt to user needs, providing a more personalized experience. Marketing and design teams also save time by accessing real usage data, which shortens the learning curve for future product development.

How challenging is it for businesses to define benchmarks to decide if an initiative is validated?

It’s quite challenging, as this has not been approached systematically before.

You need to start with a hypothesis, test it, and refine it over time. Internal and external tests are conducted to identify “idle times” and see how these can be recovered through new services. Based on measurable results, you then adjust and optimize your approach.

Generally, it takes about two to three years to recoup investments related to these services.

From a business perspective, which models best capture the value of IoT and are easier for companies to adopt?

Freemium models can work well initially to let customers experience the product and its services, especially when there’s no historical data on the service’s value.

Once adoption grows, a satisfaction-based model becomes effective, particularly for services with connectivity and maintenance costs requiring recurring revenue.

In some sectors, pay-per-use models can also work, especially where products aren’t used continuously, making usage-based billing more attractive than fixed subscriptions.

Over the past two years, technology has rapidly evolved with the rise of generative AI. How do you see AI influencing product development and the evolution of software-driven innovation?

Generative AI is a huge opportunity for the next generation of products and services. It can transform the way we interact with products, adding a “human” component that allows people to communicate with a device much like they would with another person.

Where a product once felt like an incomprehensible “black box,” it now becomes an object you can interact with easily, making it simpler for both users and technicians to engage with it.

Last question. What advice would you give a manufacturing company looking to invest in software, something you wish you had known early on?

I’d advise companies to assess, from the start, whether their people are truly ready for this journey. It’s not an easy process, so it’s critical for companies to analyze the impact of change carefully, involve people early, and prepare them through proper training .

That’s an important point. You’ve highlighted something often underestimated: people. It’s essential to stop seeing a software-driven approach as just a technical cost and start viewing it as a strategic investment where people ’s engagement and preparation are the true drivers of success.

Davide, thank you for your time. It was a pleasure listening to you, and your insights will be valuable for all companies exploring or transitioning to a software-driven approach.

�� Want to discover how ready your company is to integrate AI into products?

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Expert talk con Davide Benassi: Cambiare mentalità, non solo tecnologia

admin@visup.it (Admin Visup) — Thu, 22 May 2025 16:45:05 GMT

Software driven-innovation non significa sviluppare il lato software in prodotti già esistenti, significa cambiare il modo in cui quei prodotti nascono, funzionano e crescono nel tempo. È il passaggio da oggetti statici a sistemi intelligenti, capaci di evolversi nel tempo, generare nuovi ricavi e migliorare l’esperienza d’uso in modi inaspettati.

In questa intervista, Davide Benassi , IoT & UX Manager con esperienza in realtà come Vimec, LiftingItaly e Immergas (attive nei settori HVAC e mobilità personale), ci spiega le implicazioni di questo trend nel mondo manifatturiero.

Con esempi concreti, Davide approfondisce perché il vero valore di questa transizione non è solo tecnologico, ma strategico: dai nuovi modelli di business, alla trasformazione delle competenze, fino al cambio radicale di mentalità verso il fallimento e il miglioramento continuo.

Mi occupo di IoT applicato ai prodotti e di user experience. Sono laureato in ingegneria elettronica e fin dal primo progetto ho sempre lavorato sulle specifiche hardware e software dei prodotti inserendo, come fondamentale, nelle specifiche dei prodotti il requisito della connettività.

Nella mia carriera ho avuto sia la possibilità di seguire lo sviluppo dei prodotti che di osservare come le persone li utilizzano effettivamente sul campo. Questo mi ha fatto comprendere quanto una diversa esperienza d’uso possa influenzare in modo significativo la percezione del prodotto.

Penso che questo sia un trend che rivoluzionerà il modo di progettare, di costruire e utilizzare i prodotti nonostante sia un mondo ancora in fase di sviluppo.

Ti faccio un esempio molto semplice: la cappa della cucina . Fino a qualche anno fa era un oggetto “brutto”, spesso nascosto all’interno di un mobile, con un semplice interruttore per accendere e spegnere le luci integrate, che tra l’altro non illuminavano nemmeno adeguatamente il piano di lavoro. Grazie invece alle tecnologie IoT la cappa della cucina è diventata un elemento di design essenziale . Oggi fornisce illuminazione, adattabile in funzione della presenza delle persone o meno, ed è in grado di collegarsi ad altri elettrodomestici, come il piano cottura, per sapere quando attivarsi, come farlo, e con quale intensità. Regola quindi velocità e funzionamento in base a ciò che si sta cucinando.

Inoltre, può essere integrata con sistemi di gestione del building più avanzati, come quelli domotici, sia in contesti domestici che in edifici più complessi.

Ecco quindi come, da una semplice cappa priva di qualsiasi componente software, siamo arrivati a un prodotto in cui il software è diventato un elemento centrale nello sviluppo e nella progettazione .

La vera innovazione è: cultura, strategia e persone

Sara Strizzolo

22 Maggio 2025

Dal mio punto di vista la software-driven innovation avrà un forte impatto sul mondo manifatturiero, sia dal punto di vista della progettazione che dello sviluppo e della produzione dei prodotti stessi.

I prodotti si potranno evolvere dal punto di vista funzionale nel tempo, grazie all'innovazione del software, e potranno essere progettati con un ciclo di vita molto più lungo, che dal punto di vista della sostenibilità è sicuramente un aspetto positivo.

Se ragioniamo invece sui ricavi, si sposteranno sempre più dalla semplice vendita del solo prodotto ai servizi. Il servizio garantisce un ricavo nel tempo più costante e continuativo. Di conseguenza, le aziende potrebbero spostare parte delle risorse dalla progettazione di hardware alla progettazione del software.

Se il vero valore passa dal prodotto al servizio, l’azienda può permettersi di utilizzare hardware più generico e meno customizzato , riducendo così i costi di progettazione di componenti esclusivi e sfruttando soluzioni general purpose prodotte su larga scala.

Ciao Davide, benvenuto e grazie per essere qui con noi oggi! Partirei subito con un paio di domande. Di che cosa ti occupi attualmente e qual è il tuo background?

Entrando nel cuore della software-driven innovation , che cosa ne pensi di questo trend e come lo vedi effettivamente cambiato dall'inizio della tua carriera ad oggi?

Secondo te, seppure ancora prematuro, qual è l'impatto che vedi concretamente?

Facendo riferimento alle diverse realtà in cui hai lavorato, quali sono i primi segnali che spingono davvero un’azienda manifatturiera ad investire nel software come valore aggiunto?

I primi segnali arrivano sempre dal mercato. Quando il cliente stesso comincia ad essere più interessato alle funzionalità, all'esperienza d'uso e a come il prodotto stesso può soddisfare le proprie esigenze, allora è necessario cominciare a fare dei cambiamenti.

Prendiamo come esempio una caldaia, o più in generale un sistema per la generazione di acqua calda. Una cosa è acquistare un dispositivo che semplicemente si accende e si spegne quando l’utente decide di attivarlo perché ha freddo o caldo; ben altra cosa è offrire un sistema intelligente , capace di rilevare la presenza di persone all’interno dell’edificio, monitorare la temperatura interna ed esterna, valutare il costo dell’energia, e quindi regolare autonomamente i parametri di funzionamento in base a queste variabili. Il risultato è un consumo energetico ottimizzato e, allo stesso tempo, un maggiore livello di comfort per l’utente.

Questa è la vera differenza tra un sistema tradizionale e un sistema smart e connesso , governato dal software.

Ecco, una volta che effettivamente l'azienda decide di adottare questo approccio, come si concretizza lo sviluppo del prodotto?

La progettazione cambia radicalmente , così come l’approccio alla fase di definizione e specifica del prodotto. Non esiste più il modello tradizionale in cui l’ufficio tecnico o R&D riceve delle specifiche dalla rete vendita e si limita a realizzare un prodotto entro un certo costo. Oggi l’obiettivo è sviluppare prodotti che abilitino servizi , i quali a loro volta possano generare nuove fonti di ricavo . Per farlo, è fondamentale introdurre nuove figure professionali in grado di raccogliere esigenze e input provenienti sia dall’interno che dall’esterno dell’azienda, e di sintetizzarli in una visione progettuale condivisa. Non si tratta solo di mediare, ma di svolgere un ruolo di collegamento strategico tra l’area business, quella tecnica, la produzione e il cliente finale. Perché comunque i prodotti oggi sono pensati per generare servizi , interni o esterni, e quindi diventa essenziale mettere insieme tutte queste componenti fin dalle fasi iniziali, progettando il prodotto in modo che tutti all'interno dell'azienda stessa lo sentano proprio e lo migliorino.

Con il rilascio graduale delle funzionalità , immagino che vengano avviati fin da subito dei test di validazione per verificarne l'efficacia. Come funziona esattamente questo processo?

Sì, assolutamente. Una volta rilasciato il primo step di sviluppo, vengono già pianificati i successivi. L’aspetto più importante però è che questi step possono essere modificati in corso d’opera . Dopo il rilascio iniziale, si raccolgono feedback dal mercato e dall’utilizzo sul campo. Se tutto funziona come previsto, si prosegue con le fasi successive: realizzazione, test sul campo, validazione finale. In caso contrario, è possibile apportare delle revisioni. Questo approccio consente di correggere la rotta lungo tutto il ciclo di vita del prodotto.

Questo nuovo approccio, definito agile, mette molto in discussione l'idea negativa che abbiamo del fallimento. In questo caso “fallire” e capire subito che qualcosa non sta funzionando è positivo. Ma come cambia questa percezione in un’azienda manifatturiera?

Cambia radicalmente. Seguendo un approccio waterfall , si sviluppa un prodotto seguendo fasi sequenziali. In quel caso, o hai successo oppure hai fallito. Con un approccio iterativo, invece, si entra in una logica di miglioramento continuo . Il concetto stesso di “fallimento” cambia: non scompare completamente, ma viene rielaborato perché non si crea un prodotto che non può essere modificato , ma un sistema che può evolvere nel tempo.

Visto che abbiamo parlato più in generale del ciclo di progettazione, ci puoi fare ora un esempio di qualche applicazione che è riuscita a cambiare un determinato processo o la fruibilità di un determinato prodotto?

Sì, un esempio concreto riguarda gli ultimi prodotti che abbiamo sviluppato, nei quali è stata integrata anche un’applicazione dedicata. Nei prodotti precedenti, durante le fasi di produzione e collaudo , era necessario utilizzare strumenti esterni , spesso costosi, per effettuare i controlli. Inoltre, in caso di problemi, era difficile ottenere informazioni dettagliate sul guasto o sull’effettivo utilizzo del prodotto. Oggi, grazie all’introduzione dell'applicazione collegata a un prodotto gestito via software, connesso e ricco di dati , l’app stessa guida il processo di collaudo , assiste l’installazione e supporta sia l’utente nell’utilizzo del prodotto, sia il tecnico nella diagnosi e risoluzione dei problemi. Quindi è cambiato completamente il modo di interagire con il prodotto stesso.

Facendo riferimento alle varie app di cui ti sei occupato, che tipo di servizi si possono effettivamente offrire?

I servizi digitali sono strettamente legati all’ esperienza d’uso del prodotto . Se pensiamo all’utente finale, l’obiettivo è aiutarlo a utilizzare il prodotto nel modo più semplice e autonomo possibile , guidandolo anche nei momenti di difficoltà, facendo in modo che il cliente non debba chiamare il servizio di assistenza tecnica. Questo significa ridurre i tempi di inattività del prodotto .

Per quanto riguarda il caso dell'assistenza tecnica, l’applicazione è in grado di collegarsi ai servizi cloud , offrendo funzionalità come il troubleshooting, il controllo remoto , il monitoraggio e la configurazione del dispositivo . Si tratta di un vantaggio concreto rispetto ai prodotti tradizionali, dove la configurazione può essere complessa e le procedure di assistenza sono spesso affidate a manuali cartacei , talvolta incompleti o non aggiornati. In questo contesto, la velocità di ricerca e l’accesso alle informazioni giuste rappresentano i veri valori aggiunti di questi servizi.

Il cliente percepisce il prodotto di un livello di fascia superiore aumentando il valore percepito del prodotto in modo significativo.

Il vero valore della connettività sta anche in questo: una percezione più alta del prodotto, processi più efficienti e un miglioramento concreto dell’esperienza utente. Secondo te, quanto questi aspetti vengono realmente compresi e valorizzati dal business?

Inizialmente è sicuramente difficile dare un valore concreto ai dati e alla connettività, ma se andiamo a analizzare qualche caso d'uso è abbastanza semplice capire qual è il valore di questi servizi.

Facciamo un esempio: viviamo in un mondo frenetico, pieno di informazioni, che viaggia a velocità assurde. Pensiamo ad una persona che per lavoro deve viaggiare, quindi ha necessità di prendere i biglietti del treno, dell'aereo, prenotare hotel, taxi. Dovrà spendere tanto tempo per acquistare singolarmente tutti i biglietti. Se invece utilizza un servizio integrato , capace di organizzare tutto automaticamente in base alle sue necessità, il risparmio di tempo diventa un valore reale perché la persona sarà disposta a pagare per usufruire di questo servizio.

Un altro esempio: oggi si tendono a noleggiare dei prodotti piuttosto che venderli. Noleggio un prodotto perché non mi voglio preoccupare del guasto, non mi voglio interessare di nient'altro se non che il prodotto funzioni sempre al 100%. Per offrire un servizio di questo tipo, il prodotto deve essere connesso perché l’azienda deve intervenire prima che il prodotto si guasti conoscendo conoscendo in tempo reale lo stato e l’intero ciclo di vita del prodotto. Senza connettività, tutto questo non sarebbe possibile . Quindi il vero valore della connettività sta proprio nella possibilità di abilitare servizi che prima non c’erano.

Hai fatto esempi molto concreti che mostrano il valore reale della connettività. Tuttavia, per giustificare questi investimenti, è inevitabile che il business voglia misurare l’efficacia dell’iniziativa anche da un punto di vista economico. Quali KPI e orizzonti temporali vengono solitamente considerati per valutare concretamente il ritorno di questo approccio?

I KPI più comunemente utilizzati sono: il risparmio di tempo nei servizi di assistenza tecnica, sia per l’assistenza interna che per quella esterna.

Un altro indicatore fondamentale è l’ NPS ( Net Promoter Score ), perché l’introduzione della connettività cambia radicalmente la percezione del prodotto da parte dei clienti. Un prodotto connesso, infatti, può adattare le proprie funzionalità alle esigenze dell’utente, offrendo un’esperienza più personalizzata e flessibile. C’è un risparmio di tempo anche per le aree marketing e progettazione: conoscere nel dettaglio come i prodotti vengono realmente utilizzati, i pattern di utilizzo consente di raccogliere dati preziosi che possono abbreviare il percorso di apprendimento per la progettazione.

Quanto è complesso, per il business, definire dei range di riferimento per valutare i risultati ottenuti, e decidere se un’attività può considerarsi validata o meno?

È una valutazione piuttosto difficile, perché fino ad oggi non è mai stata affrontata in modo strutturato. Bisogna partire da un’ ipotesi iniziale , che viene poi verificata e corretta nel tempo . Ovviamente vengono effettuati diversi test, sia interni che esterni, e delle valutazioni per individuare i cosiddetti “tempi morti” e capire come possano essere recuperati attraverso i nuovi servizi. In base a ciò che si riesce effettivamente a misurare, si procede a modificare e ottimizzare l’approccio. In linea generale, per rientrare dagli investimenti legati a questi servizi, sono necessari almeno due o tre anni .

Visto che siamo entrati in tema business, quali modelli secondo te possono valorizzare al meglio l’IoT e che vengono recepiti meglio dalla parte economica dell’azienda?

Sicuramente il modello freemium può essere una buona soluzione nelle fasi iniziali , perché devi far conoscere il prodotto e i servizi associati, soprattutto quando si tratta di novità per cui non esiste ancora uno storico in grado di definire con precisione qual è il vero valore che puoi dare ai tuoi servizi.

Poi si può passare sicuramente a un modello basato sulla soddisfazione del cliente ( satisfaction-based ), che risulta particolarmente efficace una volta che il servizio è stato effettivamente adottato. Questo è il modello ideale per la gestione di servizi che prevedono costi legati alla connettività e alla manutenzione, e che quindi hanno bisogno di entrate continuative.

In alcuni settori/casi specifici, può essere valido anche il modello pay-per-use , soprattutto quando il prodotto non viene utilizzato in modo continuativo. In situazioni del genere, un abbonamento fisso potrebbe non essere percepito positivamente dal cliente, mentre un pagamento basato sull’effettivo utilizzo potrebbe rappresentare la soluzione più adatta.

Abbiamo parlato del contesto attuale, che negli ultimi due anni ha già vissuto un cambiamento significativo, soprattutto sul piano tecnologico, con il forte impatto dell’AI generativa. Secondo te, in che modo l’intelligenza artificiale influenzerà lo sviluppo dei prodotti e come pensi che si evolverà il concetto stesso di software-driven innovation?

Io penso che l'AI generativa sia una grande opportunità per lo sviluppo di una generazione di prodotti e servizi perché con l'AI è possibile trasformare completamente l'interazione, quindi l'esperienza d'uso, con i prodotti. L' AI sostanzialmente aggiunge una componente ”umana” che ti permette di dialogare con il dispositivo fisico in maniera molto simile a come si comunicherebbe con una persona. Prima il prodotto poteva essere visto come una “scatola nera” incomprensibile, adesso diventa un oggetto con il quale posso comunicare e quindi è molto più semplice per la persona o per il tecnico interagire con questo tipo di prodotti.

Ti faccio solo un'ultima domanda. Che consiglio daresti a un'azienda manifatturiera che vuole puntare sul software? Magari qualcosa che tu stesso volevi sapere all'inizio del tuo percorso.

Il consiglio che posso dare a un’azienda che vuole intraprendere questo percorso di trasformazione è di valutare attentamente, fin dall’inizio, se le persone coinvolte sono davvero pronte a seguirlo. Non è un processo semplice. Per questo è fondamentale che l’azienda analizzi con attenzione l’impatto del cambiamento, coinvolgendo le persone fin dalle prime fasi e preparandole adeguatamente , anche attraverso la formazione .

Questo è un punto davvero interessante. Hai messo l’accento su un elemento spesso sottovalutato: le persone . È fondamentale smettere di considerare l’approccio software-driven come un semplice costo tecnico e iniziare a vederlo come un investimento strategico , in cui il coinvolgimento e la preparazione delle persone rappresentano la vera leva per il successo.

Davide, grazie davvero per il tuo tempo. È stato un piacere ascoltarti, grazie per i preziosi spunti che sono sicura saranno di grande valore per tutte le aziende che stanno cercando o che vogliono approcciarsi al software.

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When data become strategy

admin@visup.it (Admin Visup) — Fri, 16 May 2025 15:04:02 GMT

Once the first step - connectivity - is completed, the device begins to generate real usage data. But without a clear strategy, that potential remains untapped.

This is where a data strategy comes into play: a framework that gives strategic meaning to data and turns it into tangible value-creating new business opportunities, process optimization, and product innovation.

For many manufacturers, the IoT journey stops at data collection: the product is connected, sends data, and that data is stored in the cloud. But without a clear data strategy, much of that value risks going unrealized.

That’s when real transformation begins.

A key step in IoT implementation radically changes how companies approach both products and services: democratized access to data and its integration into day-to-day business processes.

The true strategic shift lies in distributing data effectively throughout the organization:

service teams gain access to machine data before arriving at the customer site
technicians consult real-time and historical parameters without intermediaries
R&D understands how products are actually used in the field
marketing identifies which features deliver real value.

This kind of access reshapes how information is used. It means organically integrating data into daily decision-making at all levels.

From fragmentation to strategic sharing

Access to data enables a shift from:

assumptions and gut feelings
subjective and anecdotal experiences
reactive problem-solving

to:

decisions based on objective, measurable evidence
early identification of trends and issues
proactive optimization of products and services.

Here are a few business areas where a data strategy delivers immediate value:

�� Product design

Analysis of features actually used
Identification of usage pain points
Technical improvements based on real insights

��️ Service & After-Sales

Predictive diagnostics
More targeted, timely interventions
Lower support and maintenance costs

�� Marketing & Go-to-Market

Anonymous analysis of usage patterns by geography or customer type
Detection of emerging market needs
Strengthened commercial offerings through value-added services

�� Sales

Sales team training based on real data
Data-driven value propositions
Upselling opportunities linked to actual usage

This mindset marks a fundamental paradigm shift : IoT should not be seen as a cost to be passed on or written off, but as an enabler of entirely new services —services that simply couldn’t exist before.

We no longer design just products—we design products that enable services .

These services may be internal (support, maintenance, marketing) or external (offered to end users), and represent new revenue streams .

In this light, connectivity becomes a strategic resource , not an added cost. It drives data-informed product innovation and paves the way for the natural integration of Artificial Intelligence .

IoT as a value enabler: from technology to services

How access to connectivity can drive product evolution and open new business opportunities

Sara Strizzolo

16th May 2025

Data as a 360° strategic lever

An effective data strategy is never one-dimensional . Relying on a single use case to justify an IoT investment is often risky.

Instead, companies need a comprehensive, cross-functional vision , where teams across R&D, service, marketing, sales, and management can access the right tools, interpret and act on data, contribute to a shared strategic vision .

This requires:

simple tools for visualizing insights (dashboards, apps, Power BI, etc.)
a strong data culture , to move from intuition to evidence
ongoing training for internal teams, commercial partners, and service centers.

Building an effective data strategy

To unlock this potential, companies must strategically invest in training as a key enabler.

Training must include the entire ecosystem. At the management level, innovation starts with the diffusion of a data-driven mindset that builds awareness of its value and impact.

It must also extend to operational roles - salespeople, product designers, resellers, service centers, and field technicians -through:

role-specific training programs
hands-on workshops using real tools and dashboards
awareness sessions on data value
identifying project leaders who can drive the change.

Why training matters:

it reframes perception : from "one more tool to learn" to "a system that makes my job easier"
it builds awareness of the real value in the data collected
it lowers resistance by showing tangible benefits
it aligns technology, processes, and business goals .

Only through data can connectivity become a true competitive advantage. Without data, none of this is possible.

Training as a catalyst for change

From connection to transformation

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Quando i dati diventano strategia

admin@visup.it (Admin Visup) — Fri, 16 May 2025 14:49:24 GMT

Una volta completato il primo step – la connettività – il dispositivo comincia a generare dati reali di utilizzo . Ma senza una strategia , quel potenziale rimane inutilizzato.

È a questo punto che entra in gioco la data strategy : uno strumento che consente di attribuire ai dati un significato strategico e di trasformarli in valore concreto , generando nuove opportunità di business, ottimizzazione dei processi e innovazione di prodotto.

Per molti costruttori, il progetto IoT si ferma alla raccolta: il prodotto è connesso, trasmette dati, che vengono raccolti e registrati sul cloud. Ma senza una data strategy chiara , il valore generato rischia di restare inespresso.

È qui che inizia la vera trasformazione.

Nell'implementazione IoT è necessario compiere un passaggio fondamentale che trasforma radicalmente l'approccio al prodotto e al servizio: l'accesso democratizzato ai dati e la loro integrazione nei processi aziendali .

La vera rivoluzione strategica infatti deriva dalla loro distribuzione mirata all'interno dell'organizzazione:

chi fa assistenza ha finalmente accesso ai dati operativi del macchinario prima di arrivare dal cliente
i tecnici accedono ai parametri in tempo reale e allo storico senza il bisogno di intermediari
il team R&D comprende come il prodotto viene realmente utilizzato sul campo
il marketing comprende quali funzionalità generano valore effettivo.

Questo accesso rappresenta un cambiamento profondo nell'utilizzo delle informazioni . Significa integrare organicamente nei processi quotidiani i dati che iniziano a fluire ed essere disponibili a tutti i livelli decisionali.

Dalla frammentazione alla condivisione strategica

L’accesso ai dati permette di passare da un approccio basato su:

sensazioni e supposizioni
sperienza soggettiva e aneddotica
reazione ai problemi dopo la loro manifestazione

ad uno basato su:

decisioni fondate su evidenze oggettive e misurabili
anticipazione di tendenze e problematiche prima che diventino critiche
ottimizzazione proattiva di prodotti e servizi.

Ecco alcuni ambiti aziendali dove una data strategy può generare valore immediato:

�� Progettazione prodotto

Analisi delle funzionalità realmente usate
Identificazione di criticità d’uso
Evoluzione tecnica basata su insight reali

��️ Service & post-vendita

Diagnostica predittiva
Interventi più mirati e tempestivi
Ottimizzazione dei costi di assistenza

�� Marketing e go-to-market

Comprensione dei pattern di utilizzo (in forma anonima nel rispetto della privacy policy) per mercato o area geografica, per categoria di cliente
Identificazione di nuove esigenze del mercato
Rafforzamento dell’offerta commerciale con servizi a valore aggiunto

�� Vendite e relazioni

Formazione della rete commerciale su dati reali
Argomentazioni di vendita data-driven
Nuove opportunità di upselling basate su utilizzo effettivo

Questa filosofia rappresenta un cambio di paradigma fondamentale: l'IoT non deve essere visto solo come un costo aggiuntivo (un "investimento a perdere") o un costo addizionale da far pagare ai clienti, ma un abilitatore di nuovi servizi che prima semplicemente non potevano esistere.

Non si progettano più solo prodotti , ma prodotti che abilitano servizi .
Questi servizi possono essere interni (per l’assistenza, la manutenzione, il marketing) o esterni (per l’utente finale), e rappresentano nuove fonti di ricavo .

In quest'ottica la connettività si trasforma da semplice costo a vera e propria risorsa strategica che può guidare l'innovazione di prodotto basata su dati reali, rafforzando così il valore dell'investimento IoT e preparando un terreno fertile per la naturale integrazione futura dell'Intelligenza Artificiale.

L'IoT come leva per generare nuovo valore: dalla tecnologia ai servizi

Come l’accesso alla connettività può guidare l’evoluzione del prodotto e aprire nuove opportunità di business

Sara Strizzolo

16 Maggio 2025

I dati come leva strategica a 360°

Tuttavia una data strategy efficace non è monodirezionale . Affidarsi a un solo caso d’uso per giustificare l’investimento IoT è spesso rischioso.

Serve invece una visione integrata e distribuita , in cui diversi attori aziendali (R&D, service, marketing, sales, management) abbiano accesso agli strumenti necessari per leggere, interpretare e utilizzare i dati, ma soprattutto trasformarli in una visione progettuale condivisa .

Questo richiede:

strumenti semplici per la visualizzazione di dati ed insight (dashboard, app, Power BI, ecc.)
cultura del dato , per passare da intuizioni a decisioni basate su fatti
for mazione continua del personale, dei partner commerciali e dei centri assistenza.

Costruire una data strategy efficace

Per sbloccare questo potenziale, serve investire strategicamente nella formazione come elemento abilitante.

Questa formazione deve coinvolgere l'intero ecosistema. A livello manageriale, il percorso di innovazione parte dalla diffusione di una cultura del dato che stimola la consapevolezza del suo valore e del suo impatto strategico.

Il coinvolgimento deve poi estendersi anche alle figure più operative (commerciali, per comprendere e comunicare le potenzialità delle nuove applicazioni, progettisti r&d, rivenditori e partner, centri di assistenza e tecnici sul campo) attraverso:

programmi formativi specifici per ogni funzione aziendale
workshop pratici sull'utilizzo degli strumenti analitici
sessioni di sensibilizzazione sul valore del dato
definizione di project leader che guidino il cambiamento.

La formazione rappresenta il punto di svolta perché:

trasforma la percezione : trasformando una "nuova tecnologia da imparare" in uno "strumento che semplifica e ottimizza il lavoro"
crea consapevolezza del valore effettivo dei dati acquisiti
abbatte le resistenze al cambiamento mostrando benefici tangibili
integra tecnologia, processi e obiettivi aziendali.

Solo così l’azienda può trasformare la connettività in vantaggio competitivo . Senza dati, tutto questo non sarebbe possibile.

La formazione come motore del cambiamento

Dalla connessione al cambiamento

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Che cosa significa software-driven innovation

admin@visup.it (Admin Visup) — Thu, 15 May 2025 15:30:18 GMT

Nel 2011 Marc Andreessen pubblicava il celebre articolo "Why Software Is Eating the World", anticipando una trasformazione che oggi, a distanza di 14 anni, è più viva che mai. Tuttavia, per molte aziende con un DNA manifatturiero, integrare il software e l'intelligenza artificiale nei propri prodotti rimane una sfida tutt'altro che semplice.

La software-driven innovation rappresenta un cambiamento paradigmatico: l'hardware diventa sempre più una commodity, mentre il valore del prodotto e la fonte di vantaggio competitivo si spostano progressivamente verso il software. Questo cambiamento è motivato da diversi fattori:

Complessità delle catene di fornitura : la gestione di supply chain globali e complesse richiede flessibilità e adattabilità che solo il software può offrire.
Servitizzazione : nuovi modelli di business, come il "Product-as-a-Service", richiedono framework che consentano aggiornamenti dinamici e personalizzazioni continui.
Costi hardware : l'hardware rappresenta un investimento significativo; focalizzare lo sviluppo del prodotto sul software permette di ridurre i costi e aumentare la scalabilità.

In questo contesto, l'adozione di un approccio software-centrico diventa essenziale per mantenere la competitività e rispondere alle esigenze di un mercato in continua evoluzione.

Perché l'innovazione software-driven è cruciale

L'integrazione del software nei prodotti fisici comporta tuttavia un profondo cambiamento culturale e organizzativo. Le aziende devono superare i tradizionali silos tra ricerca e sviluppo (R&D), produzione e IT, promuovendo team interdisciplinari.

Questo nuovo paradigma richiede lo sviluppo di competenze trasversali: oltre a ingegneri meccanici ed elettronici altamente qualificati, è fondamentale formare o acquisire talenti in grado di operare in ambienti agili, orientati ai dati e all'interazione continua.

Dal punto di vista progettuale, una delle sfide principali è far funzionare software complessi su sistemi hardware datati, originariamente progettati con un approccio hardware-centrico visto e destinati esclusivamente al controllo delle macchine. Integrare, aggiornare e scalare il software in sistemi forniti da diversi produttori richiede infatti notevoli sforzi di sviluppo, poiché è necessario soddisfare i requisiti specifici di ciascun software all'interno delle attuali architetture elettriche/elettroniche.

L’adozione di un approccio software-driven ha un impatto profondo sull’intero sistema produttivo, imponendo una revisione radicale dei processi tradizionali di fabbricazione. La fabbrica non è più il luogo dove si definisce in modo rigido il prodotto, ma diventa un nodo flessibile e scalabile:

Semplificazione della linea produttiva : riduzione del numero di versioni e delle variabili da gestire riducendo il rischio di errore.

Personalizzazione demand-driven via software : le configurazioni non avvengono più in fabbrica, ma post-produzione, tramite attivazione software. Questo consente di separare la produzione fisica dalla configurazione del prodotto, trasferendo la complessità sul software e sull'ecosistema digitale.

Maggiore efficienza operativa : riducendo il numero di varianti fisiche da realizzare, la produzione diventa più modulare e scalabile. Le aziende possono rispondere rapidamente alle variazioni della domanda senza investimenti hardware significativi.

Accelerazione del time-to-market : si riducono le attese legate alla configurazione specifica del prodotto. Il software può essere sviluppato e aggiornato in parallelo, senza bloccare la catena produttiva.

Implicazioni a livello fabbrica

Il software come nuova frontiera della competitività manifatturiera

Sara Strizzolo

15 Maggio 2025

Le sfide della trasformazione software-driven

L’evoluzione verso prodotti definiti dal software sta trasformando radicalmente il concetto stesso di ciclo di vita. Se un tempo i prodotti venivano progettati, fabbricati e consegnati come entità statiche e “finite”, oggi - come sottolinea McKinsey - diventano organismi digitali in costante evoluzione. Grazie ad aggiornamenti software, patch correttive e funzionalità incrementali, un prodotto non smette mai davvero di svilupparsi: migliora, si adatta e apprende i bisogni degli utenti durante l’intero ciclo di utilizzo.

Dal punto di vista tecnico, uno degli elementi chiave è il disaccoppiamento tra hardware e software , che consente una progettazione modulare e iterativa. Gli ingegneri hardware possono concentrarsi sull’ottimizzazione dei componenti fisici, mentre gli sviluppatori software possono rilasciare aggiornamenti incrementali, adattando il prodotto a nuove esigenze senza dover toccare la parte meccanica o elettronica.

L’approccio software-driven ha un impatto diretto e positivo sull’esperienza dell’utente. I dispositivi diventano configurabili e personalizzabili , offrendo prestazioni su misura e la possibilità di accedere facilmente a nuove funzionalità. Le interfacce uomo-macchina si semplificano , migliorando l’usabilità e rendendo l’interazione più intuitiva. Inoltre, il ciclo di vita esteso e la capacità di aggiornamento nel tempo garantiscono una relazione più duratura e gratificante tra utente e prodotto.

In questo scenario, le applicazioni IoT diventano un' estensione naturale del prodotto , facilitando l'accesso alle funzionalità connesse e offrendo agli utenti interfacce semplici, intuitive e personalizzabili. Queste soluzioni rendono l’esperienza d’uso più fluida e accessibile, valorizzando appieno il potenziale dei dispositivi software-driven lungo tutto il loro ciclo di vita.

Dal punto di vista del go-to-market, i prodotti software-driven abilitano il rilascio simultaneo a livello globale , con una monetizzazione più rapida degli investimenti grazie alla riduzione dei tempi di commercializzazione . Le nuove funzionalità possono essere attivate su richiesta - anche dopo la vendita - generando flussi di entrata ricorrenti e riducendo la necessità di versioni hardware distinte per ogni mercato. Inoltre, le aziende possono instaurare un canale diretto con gli utenti finali , superando la dipendenza da distributori, rivenditori o system integrator, e offrendo esperienze digitali “pronte all’uso”.

L’adozione di un ciclo di vita software-driven consente di abbracciare modelli “as-a-service”, dove la continuità dell’innovazione sostituisce il concetto tradizionale di rilascio del prodotto. Le aziende possono estendere la propria presenza su tutta la catena del valore - dalla progettazione, alla manutenzione, fino alla personalizzazione - creando servizi premium , offerte on-demand e pacchetti evolutivi che generano valore anche nel post-vendita.

Per affrontare questa trasformazione, le aziende devono adottare un nuovo mindset capace di gestire un ciclo di vita non più lineare , ma continuo , adattivo e scalabile . In cambio, acquisiscono però la capacità di presidiare in modo proattivo tutto il valore generato dal prodotto, ottenendo al contempo una diretta comprensione del mercato.

Il ciclo di vita dei prodotti software-driven

L'industria automobilistica rappresenta uno degli esempi più chiari di rivoluzione software-driven. L’elevata intensità di capitali del settore e la richiesta di funzionalità sempre più avanzate (si veda l’elettrificazione dei veicoli e le stringenti norme sull’efficienza) ha accentuato l’importanza della componente software.

Oggi inoltre gli utenti si aspettano che l’auto offra lo stesso grado di personalizzazione e aggiornabilità continua a cui sono abituati con i loro dispositivi digitali. Questo ha portato a una proliferazione di configurazioni, rendendo insostenibile l’approccio tradizionale alla produzione e alla progettazione. È proprio il software a rendere possibile questa flessibilità, trasformandosi nella principale leva di differenziazione e valore.

Un esempio significativo è Volkswagen, che con la strategia “ACCELERATE” punta a diventare il marchio di riferimento per la mobilità sostenibile. Dal 2016 la casa tedesca ha intrapreso un percorso di profonda trasformazione con Transform 2025+ che si concretizza in tre leve strategiche: valore del marchio , piattaforme scalabili e impresa di valore .
Al centro di questa visione c’è lo sviluppo di un ecosistema digitale proprietario, capace di aggiornare costantemente i veicoli nel tempo, arricchendoli di nuove funzionalità via software generando ricavi da servizi di ricarica e funzionalità personalizzate in base alle proprie esigenze.

Sul fronte industriale, molti OEM stanno decidendo se internalizzare lo sviluppo software o affidarsi a partner tecnologici esterni . Mentre la prima opzione consente maggiore controllo strategico, richiede anche significativi investimenti in talenti, strumenti e infrastrutture. In ogni caso, sarà sempre più difficile affrontare da soli la crescente complessità dell’ecosistema: per questo partnership e collaborazioni diventeranno leve critiche per scalare, innovare in sicurezza e rispondere alle esigenze dei clienti.

Il caso dell'industria automotive

Un nuovo mindset per una nuova era

Adottare un approccio software-driven non implica semplicemente integrare un elemento digitale ad un prodotto fisico. Significa ripensare radicalmente l’intero percorso di sviluppo: dalla fase di ideazione alla progettazione, dalla produzione all’assistenza post-vendita, fino alla ridefinizione dei modelli di business e delle modalità di interazione con il cliente.

Per affrontare questa transizione, è necessario investire in competenze digitali, tecnologie abilitanti e una cultura aziendale aperta al cambiamento , orientata alla sperimentazione e all’apprendimento continuo.

All’interno di questo nuovo paradigma, l’Intelligenza Artificiale rappresenta una leva strategica : consente di automatizzare processi, ridurre i costi di sviluppo e amplificare il potenziale del software in termini di efficienza e personalizzazione. Se integrata in modo coerente in un modello software-centrico, l’AI diventa un acceleratore di valore.
Le aziende che sapranno adottare questo mindset evolutivo non si limiteranno a seguire l’innovazione, la guideranno.

Da anni accompagniamo le aziende manifatturiere in questo percorso di trasformazione, affiancandole nello sviluppo di soluzioni software-driven e connesse, capaci di generare valore reale lungo tutto il ciclo di vita del prodotto.

Vuoi capire come approcciarti alla software-driven innovation ? Contattaci: saremo felici di confrontarci con te.

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Compila l’AI Readiness Assessment (ti basterà qualche minuto)

Is your product AI ready?

admin@visup.it (Admin Visup) — Wed, 07 May 2025 10:13:57 GMT

Many devices today already have built-in electronics but are still not connected .
And yet, without data, there is no AI .

That’s why the first step toward AI integration is designing your product’s connectivity .

This means selecting the right electronics and firmware from the outset to enable:

data collection directly from the field
connection to an IoT cloud platform
a stable local interface to control the device.

Native on-board connectivity

Involves the design of electronic boards that natively support wireless communication via

Wi-Fi and/or Bluetooth.

✅ Advantages :

Sufficient computational power for remote device management and control.

No additional wiring or power required.

⚠️ Disadvantages :

Requires structured environments (e.g., containers) to manage updates and maxize cloud security.

Involves redesigning the existing electronic board.

Modular connectivity via gateway

Enables cloud compatibility without replacing the existing board, by using an external gateway module.

✅ Advantages :

Enables connectivity for non-native devices , allowing remote control and basic AI on the edge.

On the cybersecurity side, a dedicated hardware component acts as a secure bridge ; firmware updates are handled directly by the gateway.

Scalable : only the gateway needs to be updated , not the electronic board.

⚠️ Disadvantages :

Requires dedicated power.

Adds hardware component cost.

Two alternative approaches

Both solutions are valid—the choice depends on your product’s stage of development:

If the product is still in the design phase, native connectivity through a custom-designed board is the preferred option.
For existing products, using a gateway is often the most practical and efficient solution.

One thing is clear: without connectivity, there is no real path to AI.

Expose a local interface (web or API) via firmware to allow device control. This interface is essential for enabling integration with other systems (e.g., conversational platforms), making the device interoperable within a broader ecosystem.

Next steps

The first step towards AI is connectivity

Sara Strizzolo

07th May 2025

Which path to choose?

�� Want to discover how ready your company is to integrate AI into products?

Complete the AI Readiness Assessment (it will only take a few minutes)

Il tuo prodotto è pronto per l’AI?

admin@visup.it (Admin Visup) — Wed, 07 May 2025 09:36:58 GMT

Molti dispositivi oggi hanno già un’elettronica integrata, ma non sono ancora connessi. Eppure, senza dati , non c’è AI.

Per questo, il primo passo verso l’ integrazione dell’ Intelligenza Artificiale è progettare la connettività del prodotto .

Significa scegliere fin da subito un’ elettronica e un firmware che abilitino:

la raccolta dei dati sul campo
la connessione a una piattaforma cloud IoT
un’interfaccia locale stabile per il controllo del dispositivo.

Connettività nativa on-board

Prevede la progettazione di schede elettroniche che supportano nativamente la comunicazione wireless tramite Wi-Fi e/o Bluetooth.

✅ Vantaggi :

Capacità computazionale sufficiente per la gestione e il controllo del dispositivo da remoto.

Nessun cablaggio o alimentazione aggiuntivi .

⚠️ Svantaggi :

Richiede container strutturati per gestire update e massimizzare la sicurezza degli ambienti.

Riprogettazione della scheda esistente.

Connettività modulare via gateway

R ende il dispositivo compatibile con la tecnologia cloud senza sostituire la scheda elettronica esistente attraverso un modulo esterno (gateway).

✅ Vantaggi :

Abilita la connettività su prodotti non predisposti nativamente permettendo di gestire il dispositivo da remoto e di abilitare l’AI di base.

Lato cybersecurity, si ha una componente hardware specializzata che agisce da ponte. Gli aggiornamenti del firmware vengono direttamente gestiti dal gateway anziché dalla scheda elettronica.

Scalabile . Aggiorni solo il gateway, non la scheda elettronica.

⚠️ Svantaggi :

Serve alimentazione dedicata.

Costo componente hardware aggiuntiva.

Due approcci alternativi

Entrambe le soluzioni sono valide : la scelta dipende dalla fase di sviluppo del prodotto.

Quando il prodotto è ancora in fase di progettazione, è preferibile renderlo nativamente connesso con una scheda ad hoc.
Per un prodotto già esistente, la soluzione ideale è l'utilizzo di un gateway.

Ma una cosa è certa: senza connettività , non esiste un vero percorso verso l’AI.

Il passo successivo? Esporre , tramite firmware , un’interfaccia locale ( web o API ) che permetta il controllo del dispositivo. Questa interfaccia è fondamentale per l'interazione con altri sistemi (ad esempio conversazionali), facilitando l'integrazione del dispositivo in un sistema più ampio.

Next steps

Il primo passo verso l'Intelligenza Artificiale è la connettività

Sara Strizzolo

07 maggio 2025

Che strada seguire?

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35 applicazioni da cui trarre ispirazione per nuovi progetti

admin@visup.it (Admin Visup) — Mon, 24 Mar 2025 21:17:11 GMT

35 meravigliose applicazioni reali IoT da cui prendere spunto per i tuoi progetti

Internet of Things (IoT) sta diventando rapidamente una parte integrante delle nostre vite e una parte importante di molte attività commerciali. Con una vasta gamma di applicazioni, l'IoT è in grado di connettere oggetti fisici a Internet e consentire loro di comunicare tra di loro e scambiare dati. Questa tecnologia ha aperto un mondo di possibilità ed è diventata una parte integrante di molte industrie.

In questo articolo, esamineremo 35 meravigliose applicazioni IoT che possono fornire alcune idee per i tuoi progetti IoT. Dall'automazione domestica al monitoraggio della salute alle città intelligenti, queste applicazioni dimostrano l'incredibile potenziale dell'IoT. Speriamo che questo articolo ti aiuti a trovare un po' di ispirazione per i tuoi progetti IoT.

Che cos'è l'IoT?

Internet of Things (IoT) è una rete di oggetti fisici - dispositivi, veicoli, edifici e altri elementi - integrati con elettronica, software, sensori e connettività di rete che consentono a questi oggetti di raccogliere e scambiare dati. L'IoT consente di rilevare e controllare oggetti a distanza attraverso l'infrastruttura di rete esistente, creando opportunità per una integrazione più diretta del mondo fisico nei sistemi informatici e producendo un miglioramento dell'efficienza, dell'accuratezza e del beneficio economico.

Come ottenere il massimo valore dai dati IoT?

We, at Things5, have a long experience in helping machines and devices vendors in getting the most value out of their IoT devices. Here are some of the key learnings that we got from cooperating with our customers in building their IoT Applications:

1. Raccogliere dati utili

I dispositivi IoT generano molti dati che possono essere utilizzati per ottenere informazioni e analisi. Raccogliere tutti i dati utili dai dispositivi, ma ricorda che non tutti i dati sono uguali. Valutare i dati che i dispositivi IoT stanno generando per determinare quali sono i più preziosi e sarebbero più utili per la tua attività. Aggiungi nuovi sensori alle tue macchine se ti manca qualche dato importante per i tuoi obiettivi. Crea la tua strategia sui dati.

2. Strumenti di analisi IoT

Sfruttare gli strumenti e le tecnologie di analisi per comprendere i dati raccolti dai dispositivi IoT. L'analisi dei dati può aiutarti a scoprire schemi e informazioni sui tuoi prodotti, clienti e attività. Things5 è una grande opzione per questo scopo.

3. Integrarsi con i sistemi aziendali esistenti

Collegare i dispositivi IoT ai sistemi esistenti come CRM, ERP, SCM e altre applicazioni IoT può aiutarti a ottenere il massimo dai dati. Questo può essere utilizzato per ottimizzare le operazioni, migliorare il servizio clienti e stimolare l'innovazione.

4. Investire nella costruzione delle giuste applicazioni o servizi IoT

Valuta le tue esigenze e investi nelle soluzioni tecnologiche giuste per assicurarti di ottenere il massimo dai tuoi dispositivi IoT. Ciò include l'analisi dei processi aziendali, i tuoi punti di dolore, la progettazione dell'esperienza utente attesa, la selezione dei fornitori giusti, la selezione del tipo giusto di tecnologia di rete e la scelta dell'hardware e del software giusti.

5. Sfruttare l'Intelligenza Artificiale

Utilizza l'intelligenza artificiale per identificare potenziali problemi prima che si verifichino, per fornire raccomandazioni o per automatizzare i processi. Ciò aiuta a migliorare la produttività, a ridurre gli errori, i tempi di inattività e i costi di manutenzione, nonché a migliorare il servizio clienti.

6. Sfrutta l'automazione

L'automazione dei processi può aiutare a semplificare le operazioni, ridurre i costi e aumentare l'efficienza. Utilizza i dispositivi IoT e l'IA per automatizzare processi come la gestione dell'inventario, l'elaborazione degli ordini e il supporto clienti.

Nei paragrafi seguenti ti mostreremo diverse applicazioni IoT e tecnologie progettate per migliorare situazioni della vita reale.

Daniele Delle Case

12 Dicembre 2022

Panoramica di alcune meravigliose applicazioni IoT

Nelle seguenti sezioni introdurremo alcune applicazioni della tecnologia IoT in diversi contesti. Dai un'occhiata e sentiti libero di lasciare i tuoi commenti o domande.

Applicazioni IoT nella Smart Home

La tecnologia della Smart Home è una delle applicazioni più popolari dell'IoT. La tecnologia della Smart Home ti consente di controllare una varietà di dispositivi connessi nella tua casa come luci, termostati, sistemi di sicurezza e altro ancora. Puoi controllare questi dispositivi in remoto tramite un'app mobile o un assistente vocale come Amazon Alexa o Google Home.

A. Automazione di elettrodomestici domestici e professionali

Con l'aiuto dell'IoT, gli elettrodomestici come lavatrici, frigoriferi, condizionatori d'aria e luci possono essere automatizzati. Ciò significa che possono funzionare da soli o che è possibile controllarli da remoto con l'aiuto di un'app mobile o di un assistente vocale. È possibile impostare programmi per diversi elettrodomestici, consentendo di accenderli e spegnerli in qualsiasi momento della giornata. Ciò può aiutare a risparmiare energia ed economizzare. Inoltre, è possibile ricevere anche avvisi se qualcosa non va con uno qualsiasi dei tuoi elettrodomestici, in modo da poter agire subito. Tutte queste funzionalità sono rese possibili dalla potenza dell'IoT, rendendolo una parte essenziale delle case moderne. Un esempio di un'applicazione IoT negli elettrodomestici domestici e professionali è il nostro caso di studio Icematic.

B. Applicazioni IoT per sistemi di sicurezza

Con l'aiuto di telecamere connesse, è possibile monitorare e controllare da remoto il sistema di sicurezza domestico. È inoltre possibile ricevere avvisi quando si verificano attività sospette o intrusi nella propria abitazione. Inoltre, è possibile installare sensori di movimento e allarmi che avvisano quando qualcuno sta cercando di entrare in casa. Inoltre, è possibile utilizzare la tecnologia di riconoscimento facciale per identificare eventuali visitatori indesiderati. Inoltre, è possibile integrare il sistema di sicurezza con il sistema di automazione domestica in modo da poter controllare da remoto le luci, le porte e altri dispositivi. Ciò aiuterà a mantenere la tua casa sicura anche quando sei lontano. Un esempio di un'applicazione IoT nei sistemi di sicurezza è Wyze .

C. Gestione dell'energia

Anche il consumo di energia nella tua casa può essere gestito utilizzando l'IoT. È possibile impostare termostati intelligenti, luci e elettrodomestici per spegnersi quando non sono in uso o quando sei lontano. Ciò può aiutare a risparmiare denaro sulla bolletta dell'energia. È inoltre possibile utilizzare l'IoT per monitorare l'utilizzo dell'energia. È possibile impostare sensori per tracciare il consumo di energia e ricevere avvisi quando un dispositivo sta consumando troppa energia. Ciò può aiutare a identificare le aree in cui è possibile risparmiare energia ed economizzare. Inoltre, è possibile utilizzare l'IoT per passare a fonti di energia rinnovabili come solare o eolico. Ciò non solo aiuterà a risparmiare denaro, ma ridurrà anche le emissioni di carbonio. Un esempio di un termostato intelligente IoT è NetAtmo .

D. Giardinaggio intelligente

È possibile utilizzare anche dispositivi connessi per automatizzare le tue attività di giardinaggio. È possibile installare sensori per monitorare l'umidità del suolo, la temperatura e i livelli di luce nel proprio giardino. È inoltre possibile utilizzare irrigatori connessi per innaffiare automaticamente le piante. Utilizzando dispositivi connessi, è possibile creare un giardino intelligente che elimina la seccatura del giardinaggio. È possibile impostare promemoria per innaffiare le piante, nonché avvisi per informarvi quando è il momento di fertilizzare. Avendo accesso ai dati in tempo reale sul proprio giardino, è possibile prendere decisioni migliori su come prendersi cura delle proprie piante. È persino possibile monitorare la salute delle proprie piante da lontano utilizzando un'app per smartphone. Il giardinaggio intelligente può rendere più facile e piacevole coltivare il proprio giardino. Un esempio di un irrigatore connesso è Rachio .

Applicazioni IoT in ambito sanitario

L'IoT ha rivoluzionato l'industria sanitaria. Con l'aiuto dell'IoT, i professionisti sanitari possono monitorare i pazienti da remoto e fornire cure e trattamenti tempestivi.

A. Monitoraggio Remoto dei Pazienti

I dispositivi medici connessi possono essere utilizzati per monitorare i pazienti da remoto. Ad esempio, i sensori possono essere utilizzati per monitorare i segni vitali come frequenza cardiaca, pressione sanguigna e temperatura. Attraverso il monitoraggio remoto dei pazienti, i fornitori di assistenza sanitaria possono anche tenere traccia dei farmaci dei pazienti e assicurarsi che vengano assunti come prescritto. Ciò aiuta a ridurre il rischio di complicazioni dovute a dosaggi errati o dosi mancate. Inoltre, il monitoraggio dei pazienti può migliorare la comunicazione tra i pazienti e i fornitori di assistenza sanitaria, consentendo un'assistenza più efficiente e tempestiva. Fornendo ai pazienti accesso ai loro dati, può anche aiutarli a diventare più informati sulla loro salute e a diventare più coinvolti nella loro cura. Infine, il monitoraggio remoto dei pazienti consente ai fornitori di assistenza sanitaria di monitorare meglio la salute dei pazienti e di rispondere rapidamente a eventuali problemi. Un esempio di una soluzione di monitoraggio remoto dei pazienti è 100plus .

B. Dispositivi Medici Indossabili

I dispositivi medici indossabili come i tracker fitness sono applicazioni IoT che possono essere utilizzate per monitorare la salute dei pazienti. Questi dispositivi possono tracciare attività come passi effettuati, calorie bruciate e qualità del sonno. Inoltre, questi dispositivi possono essere utilizzati per monitorare e controllare determinate condizioni mediche come il diabete. Ad esempio, le pompe per insulina e i monitor di glucosio continui possono essere collegati al dispositivo per aiutare a regolare i livelli di insulina. Queste informazioni possono essere utilizzate per regolare le dosi di insulina e avvisare l'utente in caso di problemi. I dispositivi medici indossabili possono anche essere utilizzati per tracciare segni vitali come frequenza cardiaca e pressione sanguigna, consentendo ai medici di monitorare i cambiamenti nella condizione del paziente. Combinando questi dispositivi con altre tecnologie sanitarie come l'intelligenza artificiale, i professionisti medici possono ottenere una migliore comprensione del paziente e fornire una migliore assistenza. Smartcardia è un esempio di dispositivo medico indossabile.

C. Ospedali Intelligenti

Gli ospedali intelligenti utilizzano dispositivi connessi come sensori, telecamere e tag RFID per monitorare i pazienti, gestire i record medici e automatizzare processi come la gestione dell'inventario. Ciò può aiutare a ridurre i costi e migliorare l'assistenza ai pazienti. Gli ospedali intelligenti possono utilizzare l'intelligenza artificiale (AI) per analizzare i dati, rilevare anomalie e prevedere i risultati dei pazienti. I robot alimentati da AI possono anche essere utilizzati per assistere nei procedimenti medici. Gli ospedali intelligenti offrono anche il monitoraggio remoto dei pazienti, consentendo al personale medico di tenere traccia dei pazienti da lontano. Ciò può aiutare a ridurre l'affollamento degli ospedali e migliorare la qualità dell'assistenza ai pazienti. Inoltre, può contribuire a ridurre i costi dell'assistenza ai pazienti e migliorare la sicurezza dei pazienti. Gli ospedali intelligenti stanno rivoluzionando il modo in cui viene fornita l'assistenza sanitaria e stanno contribuendo a rendere l'assistenza sanitaria più accessibile e conveniente. Hanwell , ad esempio, monitora il ciclo del freddo negli ospedali.

Applicazioni IoT nelle Città Intelligenti (Smart Cities)

L'IoT può essere utilizzato per creare città intelligenti connesse ed efficienti. Le città intelligenti utilizzano dispositivi connessi come sensori, telecamere e tag RFID per monitorare il traffico, gestire i rifiuti e fornire servizi pubblici. Ciò può aiutare a ridurre i costi e migliorare la qualità della vita dei cittadini.

A. Gestione del Traffico.

I dati provenienti da sensori, veicoli connessi e telefoni cellulari possono essere utilizzati per tracciare il flusso del traffico e identificare i colli di bottiglia. Questi dati possono quindi essere utilizzati per regolare i segnali di traffico e ottimizzare il flusso del traffico. La gestione del traffico può anche essere migliorata utilizzando l'analisi predittiva. L'analisi predittiva può essere utilizzata per anticipare potenziali problemi di traffico e prendere misure preventive per prevenirli. Ad esempio, l'analisi predittiva può identificare aree con elevata congestione del traffico e suggerire percorsi alternativi ai conducenti per contribuire a ridurre il traffico. Inoltre, l'analisi predittiva può essere utilizzata per prevedere i bisogni di manutenzione delle strade e avvisare le autorità competenti di prendere misure preventive prima di qualsiasi grave interruzione del traffico. Un esempio di una soluzione di monitoraggio del traffico intelligente è Intertraffic .

B. Gestione intelligente dei Rifiuti.

I sensori possono essere utilizzati per tracciare il livello di rifiuti nei contenitori e identificare le aree che devono essere servite. Ciò può aiutare a ridurre i costi e migliorare l'efficienza. Inoltre, le applicazioni IoT possono essere utilizzate per tracciare il movimento dei rifiuti dalla raccolta allo smaltimento, consentendo una maggiore trasparenza e responsabilità. I sistemi di gestione dei rifiuti intelligenti possono anche essere utilizzati per rilevare e controllare lo scarico illegale e gestire i materiali pericolosi. Utilizzando il potere dell'IoT, le città possono ridurre i rifiuti, ridurre i costi e proteggere l'ambiente. Nordsense è un esempio di applicazione IoT per la gestione dei rifiuti.

C. Servizi Pubblici.

L'IoT può anche essere utilizzato per fornire servizi pubblici come parcheggi, trasporti pubblici e servizi di emergenza. I sensori possono essere utilizzati per monitorare gli spazi di parcheggio e fornire informazioni in tempo reale sulla disponibilità. Tali applicazioni IoT possono contribuire a ridurre la congestione del traffico e migliorare la qualità della vita dei cittadini. Anche i trasporti pubblici possono essere migliorati attraverso l'utilizzo della tecnologia IoT. I sensori possono essere utilizzati per monitorare la velocità e la posizione dei bus e dei treni, consentendo una pianificazione più efficiente e un miglior servizio. SmartParking offre sensoristica per monitorare l'occupazione dei posti auto. Inoltre, le applicazioni IoT possono essere utilizzate per fornire servizi di emergenza come rilevamento di incendi e monitoraggio medico. Con l'aiuto di sensori e dispositivi connessi, questi servizi possono essere forniti rapidamente e con maggiore accuratezza. Sfruttando il potere delle applicazioni IoT, le città saranno in grado di fornire servizi pubblici migliori e migliorare la qualità della vita dei loro cittadini.

D. Illuminazione Intelligente.

L'illuminazione intelligente è una delle applicazioni IoT più popolari nelle città. I sistemi di illuminazione intelligente possono essere utilizzati per controllare le luci stradali, risparmiando energia e riducendo le bollette energetiche. I sistemi di illuminazione intelligente possono anche essere utilizzati per migliorare la sicurezza. I sistemi di illuminazione intelligente possono essere utilizzati per rilevare il movimento e accendere o spegnere le luci come necessario, scoraggiando il crimine e aumentando la visibilità di notte. I sistemi di illuminazione intelligente possono anche essere utilizzati per creare effetti di illuminazione unici, fornendo un'atmosfera più accogliente sia per i residenti che per i visitatori. Inoltre, questi sistemi possono essere integrati con altre applicazioni e tecnologie IoT, come telecamere e sensori, per creare un ambiente ancora più sicuro e conveniente. Sistemi di illuminazione intelligente come Tvilight sono un ottimo modo per rendere le città più efficienti, sicure e accoglienti.

E. Monitoraggio della qualità del aria.

I sensori IoT per la qualità dell'aria possono essere utilizzati per monitorare la qualità dell'aria e avvisare i cittadini quando la qualità dell'aria è scarsa. Il sistema di monitoraggio della qualità dell'aria può essere ulteriormente sviluppato per consentire ai cittadini di accedere ai dati in tempo reale sulla qualità dell'aria nella loro area. Questi dati possono essere utilizzati per identificare i punti caldi e informare il pubblico dei rischi per la salute associati alla scarsa qualità dell'aria. Inoltre, i cittadini possono essere informati dei migliori momenti per uscire se la qualità dell'aria è scarsa. Le municipalità possono utilizzare questi dati per creare politiche di pianificazione urbana migliori e contribuire a ridurre l'inquinamento dell'aria e i suoi impatti. I dati possono anche essere utilizzati per analizzare le tendenze nel tempo e informare i cittadini di eventuali cambiamenti nella qualità dell'aria. Implementando il monitoraggio della qualità dell'aria, le città possono diventare più sane, più pulite e più sostenibili. Un esempio di sistema di monitoraggio della qualità dell'aria indossabile è Narvalo .

Applica zioni IoT nel retail

L'IoT può essere utilizzato per creare esperienze di retail intelligenti. I rivenditori intelligenti utilizzano dispositivi connessi come sensori, telecamere e tag RFID per tracciare l'inventario, analizzare il comportamento dei clienti e fornire servizi personalizzati. Ciò può contribuire a migliorare la soddisfazione dei clienti e aumentare le vendite.

A. Gestione del Inventario

I tag RFID possono essere collegati ai prodotti per tracciarne il movimento all'interno del negozio, consentendo ai rivenditori di sapere esattamente quanti prodotti sono in magazzino in qualsiasi momento. Le telecamere possono essere utilizzate per monitorare gli scaffali, garantendo che i prodotti vengano riforniti rapidamente ed efficientemente. Ciò può ridurre la quantità di tempo trascorso contando manualmente l'inventario e rendere più facile identificare quali prodotti stanno vendendo meglio. Inoltre, i sensori possono essere utilizzati per rilevare quando il magazzino sta esaurendo e avvisare i rivenditori, in modo che possano rifornire rapidamente gli scaffali con gli articoli giusti. Utilizzando questi strumenti (come RIOT ), la gestione dell'inventario al dettaglio può diventare più efficiente, accurata ed economica.

B. Analisi dei Comportamenti dei Clienti

I sensori e le telecamere possono essere utilizzati per tracciare come i clienti si muovono nei negozi e identificare le aree di interesse. Queste applicazioni IoT possono quindi essere utilizzate per fornire servizi personalizzati e aumentare le vendite. Oltre a tracciare i movimenti dei clienti, l'analisi dei clienti può essere utilizzata per valutare le preferenze dei clienti e identificare le tendenze nell'acquisto dei prodotti. Questi dati possono essere utilizzati per informare la disposizione e il design del negozio, nonché per prevedere il comportamento futuro dei clienti. Sfruttando l'analisi dei clienti, le aziende possono ottimizzare la loro selezione di prodotti e le loro strategie di marketing per soddisfare meglio le esigenze dei loro clienti. Inoltre, l'analisi dei clienti può essere utilizzata per creare promozioni e sconti mirati a segmenti di clienti specifici. Infine, l'analisi dei clienti fornisce alle aziende le informazioni necessarie per aumentare i profitti e garantire la soddisfazione dei clienti. Un esempio di analisi dei clienti abilitata da IoT è Nextome .

C. Servizi di vendita al dettaglio personalizzati

L'IoT può essere utilizzato per fornire ai clienti un'esperienza di shopping più personalizzata. Ad esempio, i rivenditori possono utilizzare la tecnologia di riconoscimento facciale per riconoscere i clienti quando entrano nel negozio e quindi fornire loro raccomandazioni personalizzate in base ai loro acquisti passati. Inoltre, i rivenditori possono utilizzare chatbot alimentati da IA per rispondere alle domande dei clienti e fornire loro informazioni sui prodotti personalizzate. Tutte queste tecnologie possono contribuire a creare un'esperienza di shopping più coinvolgente ed interattiva per i clienti, portando a una maggiore soddisfazione e fedeltà. Strumenti come Plexure possono aiutare i rivenditori a fornire un'esperienza personalizzata.

Applicazioni IoT per l'agricoltura intelligente

IoT può essere utilizzato per creare fattorie intelligenti più efficienti e sostenibili. Le fattorie intelligenti utilizzano dispositivi connessi come sensori, telecamere e droni per monitorare i raccolti, tracciare il bestiame e gestire l'irrigazione. Ciò può aiutare a ridurre i costi e migliorare i rendimenti.

A. Monitoraggio del suolo.

L'IoT può essere utilizzato per monitorare in tempo reale le condizioni del suolo. I sensori possono essere utilizzati per tracciare l'umidità, la temperatura e i livelli di nutrienti nel suolo. Questi dati possono quindi essere utilizzati per regolare i sistemi di irrigazione e ottimizzare i rendimenti delle colture. Inoltre, le applicazioni IoT per il monitoraggio del suolo possono aiutare a rilevare i cambiamenti nelle condizioni del suolo, come l'erosione del suolo, la carenza di nutrienti e la contaminazione del suolo. Tali cambiamenti possono essere identificati in anticipo, consentendo ai contadini di intraprendere azioni per mitigarne gli effetti. Ciò può aiutare a proteggere le colture e aumentare i rendimenti delle colture. Le applicazioni IoT per il monitoraggio del suolo possono anche essere utilizzate per monitorare la salute del suolo nel tempo, consentendo ai contadini di prendere decisioni informate sulla loro terra. In questo modo, l'IoT può aiutare i contadini a ottimizzare i loro rendimenti e proteggere la loro terra a lungo termine. Sensoterra è un esempio di un sistema di monitoraggio del suolo abilitato IoT.

B. Monitoraggio delle colture.

I sensori possono essere utilizzati per tracciare la salute delle colture, identificare le aree che richiedono attenzione e avvisare i contadini quando ci sono potenziali problemi. I dati raccolti tramite i sensori IoT possono essere utilizzati per informare i contadini di fattori come il contenuto di umidità del suolo, le condizioni meteorologiche, i livelli di nutrienti e le infestazioni da parassiti. Analizzando questi dati, i contadini possono regolare le loro pratiche per garantire una salute ottimale delle colture. Ad esempio, possono regolare gli orari di irrigazione, le pratiche di fertilizzazione e le misure di controllo dei parassiti. Inoltre, le applicazioni IoT possono essere utilizzate per tracciare la quantità e la qualità dei rendimenti delle colture. I contadini possono utilizzare questi dati per determinare quali colture producono di più e regolare le loro pratiche di conseguenza. Ciò li aiuta a massimizzare il loro rendimento e aumentare i loro profitti. Inoltre, sarà possibile monitorare le condizioni delle aree di stoccaggio per garantire che le colture non vengano danneggiate a causa di temperature estreme o livelli di umidità. Utilizzando l'IoT, i contadini possono garantire che le loro colture siano sane e massimizzare i loro rendimenti. Spagnol fornisce dispositivi IoT per il monitoraggio delle colture.

C. Monitoraggio del Bestiame.

L'IoT può anche essere utilizzato per monitorare il bestiame. I sensori possono essere utilizzati per tracciare il bestiame e identificare le aree di preoccupazione. Questi dati possono quindi essere utilizzati per fornire cure e trattamenti tempestivi. Ad esempio, i sensori possono essere utilizzati per monitorare la temperatura di un recinto per animali, avvisando i contadini di potenziali problemi di salute. I sensori possono anche essere utilizzati per monitorare l'assunzione di cibo e acqua e rilevare segni di disagio. I dati raccolti da questi sensori possono essere utilizzati per informare le decisioni sulla cura e la gestione del bestiame. Inoltre, le applicazioni IoT e i dati possono essere utilizzati per monitorare la salute del bestiame. I sensori possono essere utilizzati per monitorare i segni vitali come temperatura, frequenza cardiaca e respirazione. Questi dati possono quindi essere utilizzati per rilevare precocemente malattie o altri problemi di salute. Moonsyst fornisce sensori indossabili per monitorare il bestiame.

D. Gestione dell'irrigazione.

La tecnologia IoT può rivoluzionare la gestione dell'irrigazione. Utilizzando sensori del suolo e strumenti come Lumo , i contadini possono monitorare i livelli di umidità del suolo e regolare i sistemi di irrigazione in tempo reale per garantire un uso ottimale dell'acqua. Ciò può aiutare a ridurre i costi e migliorare i rendimenti delle colture. Inoltre, l'analisi avanzata può essere utilizzata per analizzare i dati dei sensori e fare previsioni sui futuri fabbisogni di irrigazione. Ciò può portare a pratiche di irrigazione più efficienti e a una maggiore produttività agricola.

E. Rilevamento visivo delle malattie delle piante.

L'utilizzo di applicazioni IoT per il rilevamento visivo delle malattie delle piante può fornire grandi benefici ai contadini. Con l'aiuto di sensori e telecamere, le piante nei campi possono essere scansionate per segni di malattie o parassiti. I dati raccolti da questi dispositivi possono quindi essere analizzati per rilevare eventuali anomalie come appassimento, decolorazione o altri segni di malattie. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per avvisare i contadini e intraprendere le misure necessarie per prevenire ulteriori danni alle colture. Inoltre, questa tecnologia può anche essere utilizzata per monitorare la diffusione delle malattie, aiutando i contadini a intraprendere misure preventive per limitarne l'impatto. Con l'aiuto dell'IoT, i contadini possono quindi garantire che le loro colture rimangano sane e produttive. Come esempio, Agrio fornisce un'app per rilevare le malattie delle piante utilizzando le foto del telefono.

Applicazioni IoT con dispositivi indossabili

I dispositivi indossabili sono un'altra applicazione popolare dell'IoT. I dispositivi indossabili come i tracker di fitness possono essere utilizzati per monitorare attività come passi effettuati, calorie bruciate e qualità del sonno. Questi dati possono quindi essere utilizzati per fornire informazioni sulla salute e sulo stile di vita dell'utente. I dispositivi indossabili possono anche essere utilizzati per tracciare la posizione, fornire notifiche e persino effettuare pagamenti.

A. Fitness trackers

I fitness trackers utilizzano sensori per tracciare attività come passi effettuati, calorie bruciate e qualità del sonno. Questi dati possono quindi essere utilizzati per identificare potenziali problemi di salute e fornire informazioni sullo stile di vita.

B. Smartwatches

Gli orologi intelligenti utilizzano sensori per tracciare attività come passi effettuati, calorie bruciate e qualità del sonno. Questi dati possono quindi essere utilizzati per fornire consigli personalizzati sulla salute e sulla forma fisica. Gli smartwatch sono inoltre in grado di connettersi al tuo smartphone e ad altri dispositivi per inviare notifiche, abilitare le chiamate senza mani e controllare la riproduzione musicale. Inoltre, molti smartwatch hanno una tecnologia GPS incorporata che può essere utilizzata per tracciare la tua posizione, le tue rotte di corsa e altre attività all'aperto. Il mercato delle app per gli smartwatch sta crescendo, consentendo agli utenti di accedere a una vasta gamma di funzionalità come meteo, notizie e giochi. Il futuro degli smartwatch continuerà a evolversi man mano che diventano disponibili più funzionalità, come il controllo vocale. Con l'aiuto dell'IoT, le possibilità per gli smartwatch sono infinite. Un esempio di Smart Watch è Fitbit .

C. Visori per la Realtà Virtuale

I visori di realtà virtuale utilizzano sensori per tracciare i movimenti della testa e fornire un'esperienza immersiva. Utilizzando i visori per la realtà virtuale, gli utenti possono sperimentare un ambiente simulato in modo realistico. Consentono all'utente di interagire con oggetti tridimensionali, di sentire un senso di presenza e di esplorare una varietà di mondi digitali. I visori per la realtà virtuale possono anche essere utilizzate per creare aule virtuali e simulazioni di formazione. Ad esempio, i chirurghi possono usarle per praticare operazioni e gli studenti possono usarle per esplorare ambienti lontani. Inoltre, i visori per la realtà virtuale possono essere utilizzate per creare esperienze e giochi di realtà virtuale, fornendo ore di divertimento emozionante. Infine, i visori per la realtà virtuale offrono l'opportunità di esplorare e sperimentare il mondo in un modo nuovo ed emozionante. Meta Quest Pro è un esempio di visore per la realtà virtuale.

Applicazioni IoT per le automobili connesse

I veicoli connessi sono una delle applicazioni più entusiasmanti dell'IoT. I veicoli connessi utilizzano sensori per monitorare le prestazioni del motore, tracciare la posizione e fornire assistenza al conducente. Ciò può aiutare a ridurre i costi e migliorare la sicurezza.

A. Monitoraggio delle prestazioni del motore

Le auto connesse utilizzano sensori per monitorare le prestazioni del motore in tempo reale. Questi dati possono essere utilizzati per avvisare i conducenti in caso di problemi con il motore o per identificare aree di miglioramento. I dati raccolti possono essere utilizzati per migliorare le prestazioni complessive del veicolo fornendo informazioni basate sui dati. Questi dati possono essere utilizzati per apportare modifiche al motore, ridurre le emissioni e migliorare l'efficienza del carburante. Inoltre, i dati possono essere utilizzati per diagnosticare e riparare eventuali problemi sottostanti che possono esistere. Questi dati possono anche essere utilizzati per prevedere quando potrebbero essere necessari manutenzione e riparazioni in futuro, consentendo una pianificazione di manutenzione e riparazione proattiva.

B. Tracciamento della posizione

Le auto connesse utilizzano anche sensori per tracciare la posizione. Questi dati possono essere utilizzati per fornire informazioni sui modelli di traffico e identificare aree di miglioramento. Ad esempio, può essere utilizzato per determinare le rotte più efficienti, identificare i tempi di picco del traffico o migliorare le condizioni della strada. Inoltre, il tracciamento della posizione può essere utilizzato per identificare condizioni di guida pericolose o aree con tassi di incidenti stradali più elevati. Con questi dati, i governi e i comuni possono intraprendere azioni per migliorare le infrastrutture e la sicurezza stradale. Il tracciamento della posizione può anche essere utilizzato per fornire assistenza alla navigazione ai conducenti e per aiutare i soccorritori a localizzare i conducenti in cerca di assistenza. Google Maps è un esempio di pianificazione del percorso utilizzando dati mobili e IoT.

C. Assistenza al Conducente

Le auto connesse utilizzano anche sensori per fornire assistenza al conducente. Ad esempio, i sensori possono essere utilizzati per rilevare ostacoli sulla strada e avvisare i conducenti quando c'è un potenziale pericolo. Ciò può aiutare a ridurre gli incidenti e migliorare la sicurezza. Oltre a rilevare gli ostacoli, i sensori possono anche essere utilizzati per fornire assistenza al conducente con la navigazione e il parcheggio. Ad esempio, i sensori possono rilevare posti auto disponibili e indirizzare i conducenti verso di loro. Possono anche avvisare i conducenti quando si sta avvicinando un segnale di stop o un semaforo, aiutandoli a rimanere al sicuro e a seguire le regole della strada. Inoltre, i sensori possono essere utilizzati per fornire ai conducenti suggerimenti sulla rotta più efficiente per la loro destinazione, contribuendo a ridurre il traffico e a risparmiare tempo.

D. Guida Autonoma

La guida autonoma è una delle applicazioni più popolari dell'IoT. Le auto autonome utilizzano sensori e intelligenza artificiale per monitorare l'ambiente e identificare potenziali pericoli. Questi dati possono quindi essere utilizzati per automatizzare il processo di guida delle auto e migliorare la sicurezza. La guida autonoma ha il potenziale di rivoluzionare il trasporto riducendo il traffico, migliorando l'efficienza del carburante e trasformando le auto in un servizio. Utilizzando algoritmi basati sui dati, le auto autonome possono identificare la rotta più efficiente e ridurre il tempo trascorso nel traffico. Questa tecnologia ha il potenziale di ridurre significativamente la nostra dipendenza dai combustibili fossili e aiutare a combattere i cambiamenti climatici.

E. Diagnostica dell'auto da remoto

L'IoT può anche essere utilizzato per diagnosticare problemi dell'auto a distanza. I sensori possono essere utilizzati per monitorare le prestazioni dell'auto e identificare potenziali problemi. Questi dati possono quindi essere utilizzati per fornire manutenzione tempestiva e ridurre i costi. Attraverso la diagnostica dell'auto, gli utenti e i fornitori di auto possono ottenere un'analisi dettagliata sulle prestazioni dell'auto, aiutando a identificare modi per ottimizzare l'efficienza del carburante, rilevare comportamenti di guida pericolosi e identificare comportamenti del conducente che potrebbero portare a incidenti. Con l'uso di applicazioni IoT, i proprietari di auto potranno ricevere aggiornamenti regolari sulle prestazioni della loro auto e potranno apportare modifiche se necessario per garantire che la loro auto sia in condizioni ottimali. Octo Telematics è un esempio di fornitore di diagnostica remota dell'auto.

F. Intrattenimento Connesso

L'IoT può anche essere utilizzato per fornire intrattenimento connesso nelle auto. I sensori possono essere utilizzati per tracciare la posizione dell'auto e fornire intrattenimento personalizzato come musica e video. Ciò può aiutare a ridurre la distrazione del conducente e migliorare la sicurezza.

G. Comunicazione Veicolo-Veicolo

La comunicazione veicolo-veicolo (V2V) è un'altra applicazione dell'IoT. La comunicazione V2V consente alle auto di comunicare tra loro e scambiare dati. Questi dati possono quindi essere utilizzati per migliorare la sicurezza e ridurre il traffico. I dati scambiati tra veicoli tramite la comunicazione V2V possono includere velocità, direzione e distanza. Queste informazioni possono essere utilizzate per avvisare i conducenti di potenziali pericoli e consentire alle auto di intraprendere azioni evasive. Può anche essere utilizzato per creare una rete di veicoli che possono cooperare e pianificare insieme le rotte per ridurre il traffico. Inoltre, questi dati possono essere utilizzati per fornire feedback ai conducenti, consentendo loro di prendere decisioni migliori sulla strada. Infine, questi dati possono essere utilizzati per sviluppare sistemi di guida automatizzati che possono aiutare a ridurre la probabilità di incidenti. La comunicazione V2V sta rivoluzionando il modo in cui viaggiamo, rendendo le strade più sicure ed efficienti. DSpace è un esempio di soluzioni V2V.

H. Sistemi di Parcheggio Intelligente

I sistemi di parcheggio intelligente attraverso l'Internet of Things (IoT) possono rivoluzionare il modo in cui parcheggiamo i nostri veicoli. Questi sistemi utilizzano sensori abilitati IoT per rilevare e monitorare i posti auto disponibili, consentendo ai conducenti di individuare facilmente e prenotare uno spazio di parcheggio. AI Systems è un esempio di fornitore di questo tipo di soluzione. Inoltre, il sistema può anche essere utilizzato per ottimizzare le operazioni del parcheggio, controllando l'accesso e il pagamento, nonché fornendo dati in tempo reale per identificare le tendenze e massimizzare l'efficienza. Inoltre, questi sistemi possono anche essere utilizzati per ridurre il traffico congestionato, poiché i conducenti possono facilmente determinare quanto lontano sia la loro destinazione dal posto auto più vicino. Con i sistemi di parcheggio intelligente, il parcheggio è reso più facile ed efficiente per tutti.

Applicazioni IoT nella Manifattura Intelligent e

La produzione intelligente è un'altra applicazione dell'IoT. La produzione intelligente utilizza dispositivi connessi come sensori, telecamere e tag RFID per monitorare il processo di produzione e identificare le aree che necessitano di miglioramenti. Ciò può aiutare a ridurre i costi e migliorare l'efficienza.

A. Automazione della Produzione

L'IoT può aiutare ad automatizzare le attività che normalmente vengono svolte manualmente. I sensori possono essere utilizzati per monitorare le prestazioni delle macchine e identificare le aree che necessitano di miglioramenti. Ciò può aiutare a ottimizzare la produzione e aumentare l'efficienza. I processi di produzione automatizzati possono anche contribuire a ridurre gli errori e migliorare il controllo della qualità. Infine, l'automazione dei processi di produzione può portare a una maggiore soddisfazione dei clienti grazie a tempi di consegna più rapidi e prodotti di qualità superiore. Things 5 offre queste funzionalità nel toolkit Plant.

B. Controllo Qualità

L'IoT può aiutare ad automatizzare il processo di controllo della qualità. Utilizzando la raccolta e l'analisi dei dati automatizzati, i produttori possono identificare rapidamente i problemi di qualità e affrontarli prima che diventino un problema più grande. Ciò contribuirà a garantire che vengano prodotti solo prodotti di qualità superiore e che i clienti ottengano il miglior prodotto possibile. Inoltre, ciò può contribuire ad aumentare la soddisfazione dei clienti, poiché saranno più propensi a acquistare un prodotto con un livello di qualità più elevato. Cloudflight è un esempio di una soluzione per il controllo della qualità basata sull'IA.

C. Manutenzione Predittiva

La manutenzione predittiva è un uso sempre più diffuso della tecnologia IoT. Utilizzando sensori e altre tecnologie, i produttori possono rilevare potenziali problemi con le macchine prima che causino danni. Ciò contribuisce a ridurre al minimo i tempi di inattività e a mantenere le operazioni il più possibile fluide. Inoltre, la manutenzione predittiva può contribuire a ridurre i costi associati alle riparazioni e alla manutenzione, nonché a migliorare l'efficienza complessiva dell'organizzazione. Nel complesso, la tecnologia IoT ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui le organizzazioni affrontano la manutenzione e può contribuire a migliorare l'efficienza operativa. Things 5 offre queste funzionalità nel toolkit Plant.

D. Gestione della Supply Chain

L'utilizzo dell'IoT nella gestione della catena di approvvigionamento può offrire una serie di vantaggi, come una migliore gestione dell'inventario, una riduzione dei rifiuti e un migliore servizio clienti. L'IoT può fornire visibilità nella catena di approvvigionamento, consentendo ai produttori di tracciare i beni in tempo reale. Questi dati possono essere utilizzati per ottimizzare la produzione e identificare le aree di inefficienza. Inoltre, i dispositivi abilitati IoT possono fornire avvisi automatici quando i prodotti sono in esaurimento, consentendo ai produttori di rifornirsi in modo tempestivo. Ciò può aiutarli a evitare costosi ritardi e carenze di approvvigionamento. Abilitando un rifornimento più accurato e tempestivo, l'IoT può contribuire a ridurre i costi e minimizzare le interruzioni. Reflex fornisce una soluzione per la gestione dell'inventario.

Conclusioni

L'Internet of Things (IoT) ha aperto un mondo di possibilità con le sue incredibili applicazioni. Dall'automazione domestica alla sanità alle città intelligenti, l'IoT sta trasformando il modo in cui viviamo e lavoriamo. Speriamo che questo articolo abbia fornito qualche spunto per i tuoi progetti IoT. Con la tecnologia e le applicazioni giuste, i tuoi progetti possono aiutare a migliorare l'efficienza, ridurre i costi e migliorare la qualità della vita di tutti.

Introduzione all'hardware IoT

admin@visup.it (Admin Visup) — Mon, 24 Mar 2025 16:34:45 GMT

Introduzione all'hardware IoT, alla cybersecurity e alle più comuni piattaforme sul mercato

L' Internet of Things (IoT) è una tecnologia in rapido sviluppo, e le sue applicazioni stanno diventando sempre più comuni nella nostra vita quotidiana. Questo post del blog esaminerà le piattaforme più utilizzate, la sicurezza e l'hardware per i dispositivi Internet of Things (IoT). Esploreremo le molte opzioni hardware, le informazioni di base sulla sicurezza e le piattaforme più popolari utilizzate per gestire e monitorare questi dispositivi connessi. Inoltre, indagheremo sulle difficoltà nel dispiegare l'hardware IoT. Alla fine della lettura di questo post del blog, avrai una comprensione approfondita delle tecnologie sottostanti che supportano l'Internet of Thing s.

Panoramica dell'hardware IoT

L'hardware IoT si riferisce a tutti gli elementi che compongono un sistema Internet delle Cose. Ciò include sensori, hardware di elaborazione periferica e hardware di connettività di rete. Questo hardware può essere utilizzato per raccogliere dati per controllare dispositivi, monitorare sistemi e fornire informazioni sull'ambiente. L'hardware IoT può essere utilizzato in una varietà di applicazioni, come l'automazione domestica, l'automazione industriale e la sanità.

L'hardware IoT si riferisce a tutti gli elementi che compongono un sistema Internet delle Cose. Questi includono sensori, attrezzature di elaborazione periferica e dispositivi di connettività di rete. Lo scopo dell'hardware IoT è quello di raccogliere dati dall'ambiente circostante e trasmetterli al cloud per ulteriori analisi. Queste informazioni possono essere utilizzate per controllare dispositivi, tenere traccia dei sistemi e fornire informazioni sull'ambiente. L'hardware IoT può essere utilizzato in vari settori, tra cui l'automazione domestica, l'automazione industriale e la sanità.

A. Edge Computing Hardware

L'Edge computing hardware è un componente essenziale di qualsiasi sistema IoT, in quanto consente di elaborare i dati localmente senza doverli inviare al cloud. Questo tipo di hardware viene utilizzato per ridurre la latenza e migliorare la velocità di elaborazione dei dati, rendendolo ideale per applicazioni che richiedono l'elaborazione dei dati in tempo reale. L'hardware di edge computing può essere utilizzato per elaborare i dati provenienti da sensori, telecamere e altri dispositivi, e può essere utilizzato per controllare i dispositivi, monitorare i sistemi e fornire informazioni sull'ambiente. Inoltre, l'hardware di edge computing può essere utilizzato per migliorare la sicurezza di un sistema IoT, poiché i dati possono essere elaborati localmente senza dover essere inviati al cloud, riducendo il rischio di intercettazione o compromissione dei dati.

Inoltre, l'hardware di edge computing può essere utilizzato per ridurre la quantità di dati che devono essere inviati al cloud, riducendo così il costo di archiviazione e trasmissione dei dati. L'hardware di edge computing può anche essere utilizzato per migliorare la scalabilità di un sistema IoT, poiché può essere utilizzato per elaborare i dati provenienti da più dispositivi contemporaneamente, consentendo un'elaborazione e un'analisi dei dati più efficienti. L'hardware di edge computing può anche essere utilizzato per migliorare l'affidabilità di un sistema IoT, poiché può essere utilizzato per elaborare i dati anche quando la connessione al cloud viene persa.

Hardware di connettività di rete

L'hardware di connettività di rete viene utilizzato per collegare i dispositivi a Internet e trasmettere i dati dall'hardware di elaborazione periferica al cloud. Questo tipo di hardware include router, modem e altri dispositivi di rete, come punti di accesso Wi-Fi, adattatori Bluetooth e modem cellulari. L'hardware di connettività di rete viene utilizzato per garantire che i dati vengano trasmessi in modo sicuro dall'hardware di elaborazione periferica al cloud e che i dispositivi siano in grado di comunicare tra loro. Inoltre, l'hardware di connettività di rete può essere utilizzato per fornire accesso remoto al sistema IoT, consentendo agli utenti di accedere e controllare i dispositivi da qualsiasi parte del mondo. Inoltre, l'hardware di connettività di rete può essere utilizzato per fornire accesso sicuro al sistema IoT, utilizzando protocolli di crittografia e autenticazione per proteggere i dati dall'accesso non autorizzato. L'hardware di connettività di rete può anche essere utilizzato per monitorare le prestazioni del sistema IoT, fornendo informazioni sulle prestazioni del sistema e aiutando a identificare eventuali problemi. Utilizzando l'hardware di connettività di rete, gli sviluppatori possono creare soluzioni IoT sicure e affidabili che possono essere accessibili da qualsiasi parte del mondo.

Daniele Delle Case

12 Gennaio 2023

Sensori

I sensori IoT sono dispositivi progettati per raccogliere e trasmettere dati dal mondo fisico al mondo digitale. Questi sensori sono un componente essenziale dell'ecosistema dell'Internet delle Cose, poiché consentono la raccolta di dati in tempo reale che possono essere utilizzati per monitorare e controllare vari sistemi e processi. I sensori IoT possono essere utilizzati in una vasta gamma di applicazioni, dalle case e gli edifici intelligenti all'automazione industriale e alla sanità. Possono misurare una varietà di parametri, come temperatura, umidità, pressione, movimento e luce, e possono comunicare questi dati senza fili ad altri dispositivi o al cloud. Con l'aiuto dei sensori IoT, le aziende e le persone possono ottenere preziose informazioni sulle loro operazioni e prendere decisioni basate sui dati per migliorare l'efficienza, la produttività e la sicurezza.

Esempi di piattaforma hardware IoT

Le piattaforme hardware IoT sono i componenti fisici che costituiscono il sistema IoT. Questi includono sensori, hardware di elaborazione periferica e hardware di connettività di rete. Le piattaforme hardware IoT vengono utilizzate per raccogliere dati dall'ambiente e trasmetterli al cloud per ulteriore elaborazione. Esempi di piattaforme hardware IoT includono Arduino, Raspberry Pi e Intel. Queste piattaforme vengono utilizzate per controllare dispositivi, raccogliere dati dai sensori ed elaborare i dati localmente. Inoltre, queste piattaforme offrono una serie di strumenti software e servizi per aiutare gli sviluppatori a creare soluzioni IoT.

Raspberry PI

Il Raspberry Pi è un computer a scheda singola incredibilmente potente e versatile che può essere utilizzato per costruire una vasta gamma di hardware IoT. Le schede Raspberry Pi vengono utilizzate per controllare dispositivi, raccogliere dati dai sensori e elaborare i dati localmente. Con il suo linguaggio di programmazione facile da usare, Python, le schede Raspberry Pi sono perfette per sviluppatori di tutti i livelli di competenza. Inoltre, le schede Raspberry Pi sono dotate di una serie di funzionalità, come la connettività Wi-Fi e Bluetooth, che le rendono ideali per la costruzione di soluzioni IoT. Con Raspberry Pi, gli sviluppatori possono creare soluzioni IoT potenti e affidabili che sono adattate alle loro esigenze specifiche. Inoltre, le schede Raspberry Pi sono dotate di una serie di funzionalità di sicurezza, come l'autenticazione e la crittografia, che aiutano a proteggere il sistema da attacchi maligni. Inoltre, le schede Raspberry Pi sono compatibili con una vasta gamma di hardware e software di terze parti, consentendo agli sviluppatori di integrare facilmente le loro soluzioni con i sistemi esistenti. Con il suo hardware potente e il software versatile, Raspberry Pi è la piattaforma perfetta per la costruzione di soluzioni IoT.

Hardware Intel IoT

Intel è un fornitore leader di hardware IoT. Intel offre una gamma di piattaforme hardware, come Intel Edison e Intel Joule, che vengono utilizzate per controllare dispositivi, raccogliere dati dai sensori e processare i dati localmente. Intel offre anche una gamma di strumenti e servizi software per aiutare gli sviluppatori a creare soluzioni IoT. Le piattaforme hardware di Intel sono progettate per essere sicure, affidabili e facili da usare. Inoltre, le piattaforme hardware di Intel sono compatibili con una varietà di sistemi operativi, tra cui Windows, Linux e Android. Le piattaforme hardware di Intel sono utilizzate in una varietà di applicazioni, come l'automazione domestica, l'automazione industriale e la sanità.

Nvidia Jetson

Nvidia Jetson è una serie di schede di calcolo embedded progettate per applicazioni di intelligenza artificiale e robotica. Si basa sulla stessa architettura del processore NVIDIA Tegra utilizzato in molti dispositivi mobili. La piattaforma Jetson è progettata per fornire elevate capacità di calcolo e intelligenza artificiale in un formato compatto e a basso consumo energetico. È ideale per applicazioni come veicoli autonomi, droni, robot e dispositivi per la casa intelligente. La piattaforma Jetson include una gamma di componenti hardware e software, tra cui le schede Jetson TX1, TX2 e Xavier, il kit di sviluppo JetPack e il toolkit CUDA.

Piattaforme hardware personalizzate

L e piattaforme hardware IoT personalizzate sono piattaforme hardware specializzate progettate per soddisfare le esigenze specifiche di un'applicazione particolare. Queste piattaforme sono di solito progettate per essere utilizzate con un sistema operativo specifico, come Linux o Windows, e sono spesso adattate a un tipo specifico di dispositivo, come un sensore o un controller. Le piattaforme hardware IoT personalizzate sono spesso utilizzate in applicazioni che richiedono un alto grado di personalizzazione, come l'automazione industriale o i dispositivi medici. Le piattaforme hardware IoT personalizzate sono di solito progettate per essere più efficienti e affidabili rispetto alle piattaforme hardware generiche. Ciò perché sono progettate per soddisfare le esigenze specifiche dell'applicazione e sono spesso ottimizzate per i componenti hardware specifici utilizzati. Inoltre, le piattaforme hardware IoT personalizzate includono spesso funzionalità aggiuntive, come funzionalità di sicurezza o opzioni di connettività aggiuntive. Le piattaforme hardware IoT personalizzate sono spesso più costose delle piattaforme hardware generiche, ma possono fornire una soluzione più affidabile ed efficiente per le applicazioni che richiedono un alto grado di personalizzazione. Utilizzando una piattaforma hardware IoT personalizzata, gli sviluppatori possono creare soluzioni adattate alle loro esigenze specifiche.

Considerazioni sulla sicurezza

La sicurezza IoT è la pratica di proteggere i dispositivi e le reti IoT dall'accesso non autorizzato, dagli attacchi maligni e dalle violazioni dei dati. È importante assicurarsi che i dispositivi IoT siano sicuri, poiché possono essere utilizzati per accedere a dati sensibili e controllare sistemi critici. La sicurezza IoT prevede una serie di misure, come l'autenticazione, la crittografia e i firewall. L'autenticazione viene utilizzata per garantire che solo gli utenti autorizzati possano accedere al sistema IoT, la crittografia viene utilizzata per proteggere i dati dall'accesso da parte di utenti non autorizzati e i firewall vengono utilizzati per proteggere il sistema IoT dagli attacchi maligni. Inoltre, la sicurezza IoT prevede anche il monitoraggio e la registrazione delle attività, nonché la correzione e l'aggiornamento dei dispositivi. La sicurezza IoT è una considerazione importante per qualsiasi organizzazione che utilizza dispositivi IoT. Comprendendo le diverse misure di sicurezza e implementandole correttamente, le organizzazioni possono garantire che i loro dispositivi e reti IoT siano sicuri.

L'autenticazione è una misura di sicurezza importante utilizzata per garantire che solo gli utenti autorizzati possano accedere al sistema IoT. L'autenticazione può essere implementata utilizzando password, biometria, come riconoscimento delle impronte digitali o del viso, o altri metodi, come l'autenticazione a due fattori. Inoltre, l'autenticazione può essere utilizzata per verificare l'identità degli utenti e garantire che solo gli utenti autorizzati possano accedere al sistema. L'autenticazione è una misura di sicurezza essenziale per qualsiasi sistema IoT, poiché aiuta a proteggere il sistema dall'accesso non autorizzato.

Autenticazione

Crittrografia

La crittografia è una misura di sicurezza utilizzata per proteggere i dati dall'accesso da parte di utenti non autorizzati. La crittografia funziona criptando i dati in modo che siano illeggibili per chiunque non abbia la chiave di decrittazione corretta. La crittografia può essere utilizzata per proteggere i dati in transito, ad esempio quando i dati vengono inviati su Internet, e a riposo, ad esempio quando i dati vengono archiviati su un dispositivo. La crittografia è una misura di sicurezza importante, poiché impedisce l'accesso ai dati da parte di utenti non autorizzati, anche se i dati vengono intercettati o rubati. Inoltre, la crittografia può essere utilizzata per garantire che i dati non vengano modificati o manomessi durante il transito o a riposo. Utilizzando la crittografia, gli sviluppatori possono garantire che i loro dati siano sicuri e protetti dall'accesso non autorizzato.

Firewalls

I Firewalls sono un componente essenziale di qualsiasi sistema IoT, in quanto vengono utilizzati per proteggere il sistema da attacchi maligni. I firewall possono essere utilizzati per bloccare il traffico maligno, come malware, virus e altri codici maligni, e proteggere il sistema da accessi non autorizzati. I firewall possono anche essere utilizzati per monitorare il traffico e rilevare attività sospette, come tentativi di accesso al sistema senza autorizzazione. I firewall possono essere implementati in vari modi, come firewall hardware, firewall software o una combinazione di entrambi. I firewall hardware sono tipicamente utilizzati per proteggere l'intera rete, mentre i firewall software sono utilizzati per proteggere i singoli dispositivi. Inoltre, i firewall possono essere configurati per consentire o negare determinati tipi di traffico, come il traffico web o il traffico email. Quando si configura un firewall, è importante assicurarsi che sia configurato correttamente per proteggere il sistema da attacchi maligni. Ciò include garantire che il firewall sia aggiornato con le ultime patch di sicurezza e che sia configurato per bloccare il traffico maligno. Inoltre, è importante assicurarsi che il firewall sia configurato per consentire il traffico legittimo, come il traffico web o il traffico email. In generale, i firewall sono un componente essenziale di qualsiasi sistema IoT. Configurando correttamente un firewall, gli sviluppatori possono garantire che il sistema sia protetto da attacchi maligni e accessi non autorizzati.

Arduino

Arduino è una popolare piattaforma open-source per la costruzione di hardware IoT. Le schede Arduino vengono utilizzate per controllare dispositivi, raccogliere dati dai sensori ed elaborare i dati localmente. Le schede Arduino sono facili da usare e possono essere programmate utilizzando l'IDE di Arduino, rendendole una piattaforma ideale per gli sviluppatori che stanno iniziando con l'hardware IoT. Inoltre, le schede Arduino sono altamente personalizzabili, consentendo agli sviluppatori di creare soluzioni personalizzate per le loro esigenze specifiche. Ciò rende Arduino una scelta eccellente per gli sviluppatori che devono creare soluzioni IoT uniche e complesse. Inoltre, le schede Arduino sono compatibili con una vasta gamma di sensori, rendendo facile la raccolta di dati dall'ambiente. Con la sua facilità d'uso e personalizzabilità, Arduino è una grande piattaforma per gli sviluppatori che cercano di costruire soluzioni IoT. Inoltre, le schede Arduino sono altamente sicure, con funzionalità di sicurezza integrate come l'autenticazione e la crittografia. Ciò garantisce che i dati siano protetti dall'accesso non autorizzato, rendendolo una scelta eccellente per gli sviluppatori che devono costruire soluzioni IoT sicure. Con la sua vasta gamma di funzionalità e capacità, Arduino è una grande piattaforma per gli sviluppatori che cercano di costruire soluzioni IoT.

Conclusioni

L'hardware IoT è un elemento fondamentale per la realizzazione di qualsiasi sistema IoT, poiché consente di raccogliere dati dall'ambiente, controllare i dispositivi e processare le informazioni. Esistono diversi tipi di hardware IoT, come l'hardware di elaborazione periferica, l'hardware di connettività di rete e i sensori, che possono essere utilizzati per costruire soluzioni IoT. Inoltre, ci sono diverse piattaforme hardware IoT, come Arduino, Raspberry Pi e Intel, che possono essere utilizzate per creare soluzioni IoT personalizzate. Tuttavia, quando si utilizza l'hardware IoT, è importante considerare le questioni di sicurezza, come l'autenticazione, la crittografia e i firewall, per garantire che solo gli utenti autorizzati possano accedere al sistema IoT e che i dati siano protetti da accessi non autorizzati e attacchi maligni. In sintesi, l'hardware IoT è un elemento essenziale per la realizzazione di soluzioni IoT affidabili e sicure, in grado di rispondere in modo efficiente ai cambiamenti, agli eventi e all'input dell'utente.

10 elementi da considerare per il successo del tuo prodotto connesso

admin@visup.it (Admin Visup) — Mon, 03 Mar 2025 23:02:18 GMT

10 elementi da considerare per il successo del tuo prodotto connesso

L'Internet of Things (IoT) sta trasformando il modo in cui i prodotti vengono progettati, sviluppati e consegnati. Per i fornitori di prodotti connessi, i vantaggi che i dati IoT possono fornire sono immensi. Dai miglioramenti dell'esperienza del cliente alle campagne di marketing più mirate, l'impatto dei dati IoT è esteso. Per qualsiasi progetto IoT, ci sono diversi aspetti chiave da considerare per garantire il successo. Definire obiettivi chiari, comprendere la tecnologia e sviluppare una strategia di sicurezza completa sono essenziali. Inoltre, la gestione del progetto, la gestione dei dati, la gestione dei dispositivi, l'esperienza utente, i test, l'analisi e la manutenzione devono essere presi in considerazione. Comprendendo le esigenze del progetto e prendendo le misure necessarie per garantire il successo, i fornitori di prodotti connessi possono sfruttare al meglio i loro dati IoT e trarne i benefici.

Benefici dei dati IoT per i fornitori di prodotti connessi

I benefici dei dati IoT per i fornitori di prodotti connessi possono essere immensi. Sfruttando i dati generati dai prodotti connessi, i fornitori possono ottenere preziose informazioni sul comportamento e le preferenze dei clienti. Ciò può aiutarli a personalizzare meglio i loro prodotti e servizi per soddisfare le esigenze dei clienti, con conseguente miglioramento dell'esperienza del cliente e aumento della soddisfazione del cliente. Inoltre, i dati IoT possono essere utilizzati per creare campagne di marketing e promozioni più mirate. Ciò può aiutare i fornitori a differenziare i loro prodotti e servizi sul mercato, portando a un miglioramento della penetrazione del mercato e a un aumento delle entrate. Con le giuste strategie in atto, i fornitori di prodotti connessi possono sfruttare il potere dei dati IoT per far avanzare le loro aziende.

Daniele Delle Case

23 Marzo 2023

Aspetti da considerare nel tuo progetto IoT

Quando si intraprende un progetto IoT, è essenziale considerare diversi aspetti chiave per garantirne il successo. Definire obiettivi chiari e comprendere la tecnologia sono i primi passi di qualsiasi progetto IoT di successo. Avere una chiara comprensione degli obiettivi e degli obiettivi del progetto consentirà di pianificare, sviluppare e implementare correttamente il progetto. Inoltre, è importante avere una comprensione approfondita dei componenti sottostanti della tecnologia e delle competenze necessarie per utilizzarli. Inoltre, è essenziale sviluppare una strategia di sicurezza completa per proteggere i dati ei dispositivi. Inoltre, la gestione del progetto, la gestione dei dati, la gestione dei dispositivi, l'esperienza utente, i test, l'analisi e la manutenzione devono essere presi in considerazione. Comprendendo le esigenze del progetto e prendendo le misure necessarie per garantirne il successo, i fornitori di prodotti connessi possono sfruttare al meglio i loro dati IoT e trarne i benefici.

1. Stabilire obiettivi chiari

Stabilire obiettivi chiari è un passo essenziale per il successo di qualsiasi progetto IoT. Con una chiara comprensione degli obiettivi e degli obiettivi del progetto, è possibile pianificare, sviluppare e implementare correttamente il progetto. È importante identificare le esigenze specifiche del progetto e creare una roadmap che delinei i passaggi per raggiungere tali obiettivi. Inoltre, è importante considerare la timeline del progetto e impostare scadenze per garantire che il progetto sia completato in modo tempestivo. Stabilire obiettivi chiari aiuterà a garantire il successo del progetto, consentendo ai fornitori di prodotti connessi di sfruttare al meglio i loro dati IoT.

2. Comprendere la tecnologia

Comprendere la tecnologia è fondamentale per il successo di qualsiasi progetto IoT. È importante avere una comprensione approfondita dei componenti sottostanti della tecnologia e delle competenze necessarie per utilizzarli. Ciò include conoscere quali componenti hardware e piattaforme software sono necessari per il progetto, nonché essere esperti nei diversi protocolli e standard di comunicazione. Inoltre, è importante avere una conoscenza di base dei dati che verranno raccolti e memorizzati e di come verranno utilizzati. Avendo una profonda comprensione della tecnologia, i fornitori di prodotti connessi possono garantire che i loro progetti IoT siano di successo.

3. Sicurezza

La sicurezza è un aspetto importante da considerare nello sviluppo di qualsiasi progetto IoT. Per garantire che i dati e i dispositivi rimangano sicuri, è necessario sviluppare una strategia di sicurezza completa. Ciò dovrebbe includere misure di autenticazione e controllo degli accessi, come l'autenticazione a più fattori e la crittografia. Inoltre, è importante considerare come verranno archiviati e trasmessi i dati e assicurarsi che tutti i dati siano archiviati in modo sicuro in un ambiente sicuro. Inoltre, è importante considerare i potenziali rischi e vulnerabilità associati al progetto e prendere le misure necessarie per mitigarli. Prendendo le misure di sicurezza necessarie, i fornitori di prodotti connessi possono garantire che i loro dati e dispositivi rimangano sicuri e che i loro progetti abbiano successo.

4. Gestione del progetto

La gestione del progetto è un aspetto importante di qualsiasi progetto di Internet of Things (IoT) di successo. È importante sviluppare un piano di gestione del progetto completo che comprenda attività, timeline e milestone per garantire che il progetto sia completato in tempo e entro il budget. Questo piano dovrebbe includere un elenco dettagliato delle attività da eseguire e delle risorse e del personale necessario per completarle. Inoltre, dovrebbe includere una timeline di quando le attività devono essere completate, nonché eventuali milestone, come lancio dei prodotti o feedback dei clienti. Avendo un piano di gestione del progetto ben definito, i fornitori di prodotti connessi possono garantire che i loro progetti siano completati in tempo e entro il budget, consentendo loro di sfruttare al meglio i loro dati di IoT.

5. Gestione dei dati

La gestione dei dati è un aspetto importante di qualsiasi progetto di Internet of Things (IoT) di successo. La gestione dei dati comporta la determinazione di come i dati verranno raccolti, archiviati e utilizzati. È importante identificare i tipi di dati che verranno raccolti e garantire che siano archiviati in un ambiente sicuro. Inoltre, è importante sviluppare un sistema per archiviare e recuperare i dati, come un database o una memoria cloud. Inoltre, è importante considerare come verranno utilizzati sfruttati i dati, come per le analisi o il feedback dei clienti. Comprendendo i requisiti di gestione dei dati, i fornitori di prodotti connessi possono garantire che i loro dati siano raccolti, archiviati e utilizzati in modo sicuro, consentendo loro di sfruttare al meglio i loro dati di IoT.

6. Gestione del dispositivo

La gestione del dispositivo è un aspetto essenziale di qualsiasi progetto IoT. Comprende la creazione di un sistema per gestire i dispositivi e i relativi dati. Ciò include determinare come i dispositivi sono connessi e si scambiano informazioni tra loro, e come sono autenticati e autorizzati in modo sicuro per l'accesso ai dati. Inoltre, è importante sviluppare un sistema per gestire il firmware e il software installati sui dispositivi. Inoltre, è importante considerare come i dispositivi verranno monitorati e mantenuti, e come i dati verranno copiati e archiviati. Creando un sistema completo di gestione dei dispositivi, i fornitori di prodotti connessi possono garantire che i loro dispositivi rimangano sicuri e i loro dati rimangano accurati ed accessibili.

7. Esperienza utente

L'esperienza utente è un aspetto importante di qualsiasi progetto IoT di successo. Lo sviluppo di un'interfaccia utente-friendly è essenziale per garantire che il sistema sia intuitivo e facile da usare. Ciò comporta considerare le esigenze e le preferenze dell'utente, come il tipo di dispositivo che stanno utilizzando e il tipo di dati con cui interagiranno. Inoltre, è importante considerare il design visivo dell'interfaccia, nonché la navigazione e l'interattività. Infine, è importante sviluppare un sistema per fornire feedback agli utenti, come notifiche o avvisi. Considerando l'esperienza utente nella progettazione del sistema, i fornitori di prodotti connessi possono garantire che i loro utenti abbiano un'esperienza positiva, consentendo loro di sfruttare al meglio i loro dati IoT.

8. Testing

Il test è un aspetto essenziale di qualsiasi progetto IoT di successo. È importante assicurarsi che il sistema sia accuratamente testato prima del lancio per garantire che tutti i componenti funzionino come previsto. Ciò comprende il test dell'hardware e del software del dispositivo, nonché dei protocolli di comunicazione e dei sistemi di elaborazione dei dati. Inoltre, è importante testare l'interfaccia utente per garantire che sia facile da usare e intuitiva. Inoltre, è importante effettuare un test della sicurezza del sistema per garantire che i dati siano archiviati e trasmessi in modo sicuro. Testando tutti gli aspetti del sistema, i fornitori di prodotti connessi possono garantire che i loro progetti abbiano successo, consentendo loro di sfruttare al meglio i loro dati IoT.

9. Analytics

Gli Analytics sono un aspetto importante di qualsiasi progetto IoT di successo. È essenziale stabilire un sistema per raccogliere ed analizzare i dati del sistema. Ciò comporta l'individuazione dei dati importanti da raccogliere e memorizzare, nonché la modalità di analisi. Inoltre, è importante prendere in considerazione come i dati verranno visualizzati, ad esempio attraverso grafici o dashboard. Inoltre, è importante considerare come gli analytics possano essere utilizzati per fornire informazioni sui comportamenti e sulle preferenze dei clienti, consentendo alle aziende produttrici di prodotti connessi di prendere decisioni più informate. Stabilendo un sistema di analytics completo, le aziende produttrici di prodotti connessi possono garantire che i loro progetti siano di successo, consentendo loro di sfruttare al meglio i loro dati IoT.

10. Manutenzione

La manutenzione è un aspetto fondamentale di qualsiasi progetto IoT di successo. È importante stabilire un piano di manutenzione robusto per garantire che il sistema continui a funzionare come previsto. Ciò comporta il monitoraggio regolare del sistema per eventuali errori o problemi, nonché l'assicurazione che il sistema sia aggiornato con le ultime patch di sicurezza e aggiornamenti. Inoltre, è importante stabilire un sistema per fornire supporto tecnico e risolvere eventuali problemi che possono sorgere. Inoltre, è importante considerare come il sistema possa essere scalato su o giù in base alla domanda dei clienti, consentendo alle aziende produttrici di prodotti connessi di adeguarsi ad un aumento o diminuzione dell'utilizzo. Stabilendo un piano di manutenzione completo, le aziende produttrici di prodotti connessi possono garantire che i loro progetti siano di successo, consentendo loro di sfruttare al meglio i loro dati IoT.

Conclusione

L'Internet of Things (IoT) fornisce ai fornitori di prodotti connessi una grande ricchezza di dati e di informazioni. Per sfruttare al meglio questi dati, è essenziale considerare diversi aspetti. Definire obiettivi chiari, comprendere la tecnologia e sviluppare una strategia di sicurezza completa sono essenziali. Inoltre, la gestione dei progetti, la gestione dei dati, la gestione dei dispositivi, l'esperienza dell'utente, i test, l'analisi e la manutenzione devono essere presi in considerazione. Comprendendo le esigenze del progetto e prendendo le misure necessarie per garantirne il successo, i produttori di prodotti connessi possono sfruttare al meglio i loro dati IoT e trarne tutti i benefici.

Per gestire al meglio tutti questi aspetti, piattaforme come Things5, ti permettono fare il setup dell'intera infrastruttura per il tuo prodotto connesso riducendo l'effort necessario e riducendo la complessità del estrapolazione del valore generato dai dati generati dai tuoi dispositivi. Prenota la tua demo. Sperimenta i super poteri del Internet of Things.

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Costruisci un prodotto connesso di successo

admin@visup.it (Admin Visup) — Mon, 03 Mar 2025 22:52:30 GMT

16 funzionalità che la tua piattaforma di IoT analytics dovrebbe avere per permetterti di costruire un prodotto connesso di successo.

L'Internet of Things (IoT) ha rivoluzionato il modo in cui interagiamo con i nostri oggetti di uso quotidiano, dai prodotti intelligenti alle auto connesse. Una piattaforma di analisi IoT è un componente critico di qualsiasi progetto IoT, poiché consente di raccogliere, analizzare e interpretare i dati provenienti da dispositivi connessi. Questo articolo contiene alcuni degli insegnamenti appresi in anni di collaborazioni con decine di aziende, che ci hanno permesso di sviluppare una piattaforma IoT completa e affidabile. Discuteremo le caratteristiche di una piattaforma di analisi IoT di successo per prodotti intelligenti e i benefici che può fornire. Esamineremo anche i compromessi coinvolti nel bilanciamento di diversi fattori e le sfide associate a diverse soluzioni. Infine, discuteremo l'importanza di considerare l'impatto quando si prendono decisioni sulla selezione della giusta piattaforma di analisi IoT.

Che cos'è una Piattaforma di analisi IoT?

Una piattaforma di analisi IoT è una soluzione software che consente alle aziende di raccogliere, archiviare e analizzare i dati provenienti da dispositivi connessi. Consente alle aziende di ottenere informazioni sui comportamenti dei clienti, monitorare le prestazioni dei dispositivi e automatizzare le decisioni. Aiuta anche le aziende a rilevare e mitigare potenziali rischi per la sicurezza, migliorare la manutenzione predittiva e sviluppare campagne di marketing mirate.

Daniele Delle Case

23 Marzo 2023

Perché è importante scegliere la piattaforma giusta

Scegliere la giusta piattaforma di analisi IoT è essenziale per qualsiasi progetto IoT, poiché può contribuire a garantire il successo del progetto e fornire le informazioni necessarie per prendere decisioni informate. Una buona piattaforma dovrebbe essere adattata alle esigenze specifiche del progetto, fornire raccolta e analisi dei dati in tempo reale e offrire una memorizzazione sicura dei dati. Dovrebbe anche fornire funzionalità che consentano la rilevazione remota dei guasti, il monitoraggio e il servizio, nonché avvisi e notifiche automatizzati.

Le caratteristiche che deve avere una piattaforma di analisi IoT per prodotti intelligenti

Quando si sceglie una piattaforma di analisi IoT per prodotti intelligenti, è importante considerare le funzionalità disponibili. La piattaforma di successo dovrebbe avere la capacità di raccogliere e analizzare i dati in tempo reale, rilevare i guasti e monitorare i dispositivi, fornire avvisi e notifiche automatizzati e comprendere il comportamento degli utenti. Dovrebbe anche includere la possibilità di personalizzare le dashboard, archiviare in modo sicuro i dati nel cloud, collegarsi a più dispositivi, fornire aggiornamenti software mirati, fornire raccomandazioni intelligenti e supportare più piattaforme. Inoltre, la piattaforma dovrebbe avere la capacità di rilevare anomalie, prendere decisioni automatizzate in base ai dati, utilizzare l'apprendimento automatico e l'IA e integrarsi con sistemi di terze parti. Tutte queste funzionalità sono fondamentali per garantire che le aziende possano ottenere il massimo dalla loro piattaforma di analisi IoT e prendere le migliori decisioni possibili.

1. Integrazione Semplificata

Un sistema di Integrazione Semplificata è una delle principali funzionalità che una piattaforma di analisi IoT deve avere per consentire ai produttori di costruire un prodotto connesso di successo. L'integrazione semplificata permette di rendere l'esperienza di utilizzo del dispositivo meno complessa per l'utente finale. Con l'integrazione semplificata, l'utente può facilmente connettere il dispositivo alla propria rete domestica, consentendogli di utilizzare tutti i servizi e le funzionalità offerte dal dispositivo. Inoltre, l'integrazione semplificata consente ai produttori di dispositivi di aggiungere nuove funzionalità senza richiedere alcun intervento da parte dell'utente finale. Ciò significa che gli utenti possono utilizzare il dispositivo senza preoccuparsi di installare manualmente o aggiornare i driver o il software di gestione. Inoltre, l'integrazione semplificata può anche consentire ai produttori di ridurre il costo complessivo del dispositivo consentendo una più rapida implementazione del prodotto sul mercato. In questo modo, i produttori possono offrire un prodotto di qualità superiore a un costo inferiore, aumentando la soddisfazione degli utenti e aiutando a costruire un prodotto connesso di successo.

2. Monitoraggio remoto

Monitoraggio Remoto è una delle più importanti funzionalità che una piattaforma di analisi IoT deve avere per costruire un prodotto connesso di successo. Il monitoraggio remoto consente di tenere traccia dei dispositivi connessi e di ottenere informazioni sullo stato, le prestazioni e l'utilizzo del dispositivo. Questo tipo di monitoraggio è cruciale per assicurare che i dispositivi si comportino come previsto e che siano in grado di rispondere rapidamente ai cambiamenti dell'ambiente. Inoltre, il monitoraggio remoto può essere utilizzato per fornire dati di diagnostica in tempo reale, come la temperatura dei dispositivi, la velocità di connessione, le prestazioni della rete e altro ancora. Questo tipo di monitoraggio può anche essere utilizzato per rilevare eventuali anomalie e prevenire problemi futuri. Il monitoraggio remoto può anche aiutare un'organizzazione a ottimizzare le prestazioni dei dispositivi, poiché consente di identificare eventuali problemi in anticipo e di risolverli prima che influiscano sulla qualità del servizio. In sintesi, il monitoraggio remoto offre una visione dettagliata sull'utilizzo e le prestazioni dei dispositivi connessi, ed è uno strumento essenziale per costruire prodotti connessi di successo.

3. Customer Service remoto

Una piattaforma di analisi IoT con la capacità di risolvere problemi e lanciare procedure a distanza fornisce un ottimo modo per rimanere al passo con le prestazioni dei dispositivi. Questa funzionalità consente alle aziende di rilevare e risolvere rapidamente eventuali problemi con i dispositivi connessi, evitando costosi tempi di inattività. Inoltre, può essere utilizzato per lanciare procedure di manutenzione e aggiornamenti a distanza, evitando la necessità di interventi manuali. Questo tipo di servizio remoto è una funzionalità essenziale di qualsiasi piattaforma di analisi IoT di successo per prodotti intelligenti.

4. Gestione utenti ed organizzazioni

Una piattaforma di analisi IoT di successo deve essere in grado di gestire facilmente utenti e organizzazioni. La gestione degli utenti dovrebbe includere la possibilità di creare account, gestire le autorizzazioni e le credenziali, gestire le impostazioni dell'account e le informazioni personali. La gestione delle organizzazioni dovrebbe includere la possibilità di creare gruppi, gestire le autorizzazioni e le credenziali, gestire le impostazioni dell'organizzazione e le informazioni personali. Inoltre, la piattaforma dovrebbe fornire strumenti di customer service per gestire le richieste degli utenti e delle organizzazioni. Questi strumenti dovrebbero includere la possibilità di gestire le richieste, rispondere alle domande e fornire supporto tecnico.

5. Aggiornamenti Firmware e Software in batch

La capacità di fornire aggiornamenti software mirati con un approccio Over the Air è una caratteristica importante di una piattaforma di analisi IoT di successo per prodotti intelligenti. Questa funzione consente alle aziende di eseguire aggiornamenti software remoti sui dispositivi connessi in modo tempestivo, garantendo che tutti i dispositivi connessi siano aggiornati e sicuri. Questa capacità può risparmiare tempo e denaro sugli aggiornamenti manuali e ridurre il rischio di violazioni della sicurezza a causa di software obsoleti. Inoltre, gli aggiornamenti software mirati consentono alle aziende di personalizzare il software che forniscono ai loro clienti, garantendo che ricevano gli aggiornamenti più pertinenti per il loro dispositivo.

6. Comunicazione bidirezionale

La comunicazione bidirezionale è una delle funzionalità più importanti che una piattaforma di analisi IoT deve avere per costruire un prodotto connesso di successo. La comunicazione bidirezionale consente ai dispositivi connessi di inviare e ricevere dati in tempo reale, consentendo una maggiore interazione tra dispositivo e utente. Ciò significa che i dispositivi possono essere controllati da remoto e possono anche inviare notifiche all'utente. Inoltre, la comunicazione bidirezionale consente di raccogliere dati in tempo reale, che possono essere utilizzati per analizzare il comportamento degli utenti e prendere decisioni più informate. La comunicazione bidirezionale è una funzionalità essenziale per la creazione di prodotti connessi di successo, poiché consente di creare un'esperienza utente più coinvolgente e interattiva.

7. Analisi del comportamento dell'utente

La capacità di comprendere come gli utenti interagiscono con i prodotti connessi è una caratteristica importante di una piattaforma di analisi IoT di successo. Raccogliendo i dati dai dispositivi connessi, le aziende possono ottenere informazioni sul comportamento degli utenti e comprendere come i clienti utilizzano i loro prodotti. Questi dati possono essere utilizzati per identificare le preferenze dei clienti, sviluppare campagne di marketing mirate e migliorare le prestazioni del prodotto. Inoltre, la comprensione del comportamento dell'utente può aiutare le aziende a identificare potenziali problemi e prendere misure appropriate per garantire la soddisfazione dei clienti.

8. Interoperabilità

L'interoperabilità è una caratteristica essenziale per qualsiasi piattaforma di analisi IoT per prodotti intelligenti. Consente l'integrazione di sistemi e applicazioni di terze parti, rendendo più facile l'accesso, l'analisi e la gestione dei dati da dispositivi connessi. Inoltre, con l'interoperabilità, le aziende possono facilmente creare applicazioni e servizi personalizzati che possono essere utilizzati con la loro infrastruttura esistente. L'interoperabilità offre numerosi vantaggi alle aziende, tra cui una migliore esperienza dei clienti, maggiore efficienza, risparmio di costi e miglioramento della sicurezza.

9. Predictive Maintenance

La predictive maintenance è una delle funzionalità più importanti che una piattaforma di analisi IoT deve avere per costruire un prodotto connesso di successo. Il predictive maintenance consente di prevedere i problemi prima che si verifichino, riducendo così i tempi di inattività e i costi di manutenzione. La piattaforma di analisi IoT deve essere in grado di raccogliere e analizzare i dati provenienti dai dispositivi connessi, in modo da identificare i problemi in anticipo e fornire una soluzione rapida. Inoltre, la piattaforma deve essere in grado di fornire una panoramica dei dati in tempo reale, in modo da consentire una rapida risoluzione dei problemi. Il predictive maintenance è una funzionalità essenziale per la costruzione di un prodotto connesso di successo, poiché consente di prevenire i problemi prima che si verifichino.

10. Rilevamento anomalie

Il rilevamento anomalia è una caratteristica importante di qualsiasi piattaforma di analisi IoT di successo per prodotti intelligenti. Il rilevamento delle anomalie consente alle aziende di rilevare anomalie nei set di dati, che possono essere un segno di un potenziale problema. Ciò aiuta le aziende a identificare rapidamente eventuali problemi e ad intraprendere azioni correttive. Inoltre, il rilevamento delle anomalie può aiutare le aziende a identificare tendenze o modelli nei dati per ulteriori miglioramenti dei loro prodotti e servizi.

11. Connettività e gestione dei dispositivi

La capacità di connettersi a più dispositivi e reti per un'analisi dei dati completa è una caratteristica essenziale di una piattaforma di analisi IoT di successo per prodotti intelligenti. Consente alle aziende di tracciare, monitorare e analizzare i dati da più dispositivi in tempo reale e li aiuta a prendere decisioni migliori. Questa funzione consente inoltre alle aziende di creare una visione unificata di come stanno funzionando i loro prodotti su più reti e li aiuta a identificare opportunità di miglioramento. Inoltre, può aiutarli a gestire e proteggere i loro dati da potenziali minacce alla sicurezza. Inoltre, questa funzione può essere utilizzata per creare avvisi e notifiche automatiche agli utenti quando vengono soddisfatte determinate condizioni.

12. Analytics and dashboards

Le dashboard sono uno strumento fondamentale per la gestione dei dati di una piattaforma di analisi IoT. Le dashboard consentono di visualizzare i dati in modo intuitivo e di monitorare le prestazioni dei dispositivi in tempo reale. Le dashboard possono essere personalizzate in base alle esigenze dell'utente e possono essere utilizzate per analizzare i dati in modo più approfondito. Inoltre, le dashboard possono essere utilizzate per creare report dettagliati sui dati raccolti dai dispositivi. Questo consente di identificare le tendenze e le anomalie nei dati, nonché di prendere decisioni informate su come ottimizzare le prestazioni dei dispositivi. Le dashboard possono anche essere utilizzate per creare grafici e diagrammi che aiutano a comprendere meglio i dati. Inoltre, le dashboard possono essere utilizzate per creare allarmi e notifiche in caso di anomalie nei dati.

13. Allarmi e notifiche automatizzati

Gli allarmi e le notifiche in tempo reale sono una funzionalità importante di una piattaforma di analisi IoT di successo per prodotti intelligenti, poiché consentono agli utenti di ricevere avvisi e notifiche automatizzati quando vengono soddisfatte determinate condizioni. Ciò può essere estremamente utile per gli utenti, poiché consente loro di essere a conoscenza di eventuali problemi potenziali con i loro dispositivi connessi, nonché di eventuali cambiamenti nelle prestazioni o nelle impostazioni. Inoltre, questa funzionalità può aiutare gli utenti a intraprendere misure proattive per garantire che i loro dispositivi connessi funzionino correttamente in ogni momento. Questa funzionalità può anche essere utilizzata per avvisare gli utenti di eventuali nuovi aggiornamenti o funzionalità disponibili, aiutandoli a rimanere aggiornati con gli ultimi sviluppi.

14. Supporto multi-piattaforma

La capacità di supportare più piattaforme come web, mobile e desktop è una caratteristica chiave di una piattaforma di analisi IoT di successo per prodotti intelligenti. Avendo il supporto multi-piattaforma, le aziende possono garantire che i loro dati siano accessibili e utilizzabili su una varietà di dispositivi e sistemi. Ciò consente alle aziende di fornire un'esperienza utente unificata che i clienti possono accedere da qualsiasi dispositivo. Inoltre, il supporto multi-piattaforma consente alle aziende di aggiornare rapidamente i loro sistemi e applicazioni con il software e le funzionalità più recenti, garantendo ai loro clienti la migliore esperienza possibile.

15. Crittografia e Segregazione dei dati

La crittografia è una tecnica di sicurezza che consente di proteggere i dati sensibili da accessi non autorizzati. La segregazione dei dati, d'altra parte, è una tecnica che consente di separare i dati sensibili da quelli non sensibili. Una piattaforma di analisi IoT di successo deve essere in grado di fornire una crittografia e una segregazione dei dati affidabili. La crittografia deve essere in grado di proteggere i dati sensibili da accessi non autorizzati, mentre la segregazione dei dati deve essere in grado di separare i dati sensibili da quelli non sensibili. Inoltre, la piattaforma deve essere in grado di gestire le chiavi di crittografia in modo sicuro e di fornire una crittografia end-to-end. La crittografia e la segregazione dei dati sono fondamentali per garantire la sicurezza dei dati e la privacy degli utenti.

16. Supporto multiprotocollo

Il supporto multi-protocollo è una delle funzionalità più importanti che una piattaforma di analisi IoT dovrebbe avere per costruire un prodotto connesso di successo. Il supporto multi-protocollo consente ai dispositivi di comunicare tra loro utilizzando diversi protocolli di comunicazione, come MQTT, HTTPS, Bluetooth, Wi-Fi, Zigbee, Z-Wave, ecc. Ciò significa che i dispositivi possono essere facilmente integrati con la piattaforma di analisi IoT, indipendentemente dal protocollo di comunicazione utilizzato. Inoltre, il supporto multi-protocollo consente di sfruttare al meglio le funzionalità dei dispositivi connessi, come la connettività, la sicurezza, la scalabilità e la gestione dei dati. Inoltre, il supporto multi-protocollo consente di sfruttare al meglio le funzionalità dei dispositivi connessi, come la connettività, la sicurezza, la scalabilità e la gestione dei dati. In sintesi, il supporto multi-protocollo è una funzionalità essenziale per la piattaforma di analisi IoT, poiché consente di sfruttare al meglio le funzionalità dei dispositivi connessi e di integrare facilmente i dispositivi con la piattaforma.

Conclusione

In conclusione, una piattaforma di analisi IoT di successo per prodotti intelligenti deve avere le seguenti funzionalità: raccolta e analisi dei dati in tempo reale, rilevamento e monitoraggio remoto dei guasti, customer service remoto, allarmi e notifiche automatizzati, analisi del comportamento dell'utente, personalizzazione del dashboard, scalabilità, archiviazione sicura dei dati, connettività e gestione dei dispositivi, aggiornamenti in batch e raccomandazioni intelligenti. Queste funzionalità sono essenziali per garantire che le aziende possano ottenere il massimo dalla loro piattaforma di analisi IoT e prendere le migliori decisioni possibili. Grazie a queste funzionalità, le aziende possono monitorare, analizzare e gestire i loro prodotti connessi in modo efficiente, garantendo una soddisfazione dei clienti ottimale.

La piattaforma Things5 offre una soluzione completa per la gestione dei dispositivi IoT, offre tutte le funzionalità descritte nell'articolo consentendo di gestire in modo efficiente e sicuro l'intero ciclo di vita dei dispositivi. La piattaforma Things5 è la soluzione completa e affidabile per la gestione dei dispositivi e la valorizzazione del dato IoT che ti permette di lanciare il tuo progetto IoT senza alcun grattacapo. Richiedi la tua demo Things5. Scopri i super poteri del Internet of Things.

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35 wonderful real-life ideas for your projects

admin@visup.it (Admin Visup) — Mon, 03 Mar 2025 21:55:59 GMT

35 real-life IoT applications to get some ideas for your projects

The Internet of Things (IoT) is quickly becoming an integral part of our lives and an important part of many businesses. With a wide range of applications, IoT is able to connect physical objects to the internet and enable them to communicate with each other and exchange data. This technology has opened up a world of possibilities and has become an integral part of many industries.

In this article, we will look at 35 wonderful IoT applications that can provide some ideas for your own IoT projects. From home automation to health monitoring to smart cities, these applications demonstrate the incredible potential of IoT. We hope this article will help you get some inspiration for your own IoT projects.

What is IoT?

Internet of Things (IoT) is a network of physical objects — devices, vehicles, buildings and other items — embedded with electronics, software, sensors, and network connectivity that enable these objects to collect and exchange data. IoT allows objects to be sensed and controlled remotely across existing network infrastructure, creating opportunities for more direct integration of the physical world into computer-based systems, and resulting in improved efficiency, accuracy and economic benefit.

How to get all the value out of IoT data?

1.Collect any useful data.

IoT devices generate a lot of data that can be used for insight and analysis. Collect all the useful data from the devices but remember, not all data is created equal. Evaluate the data that your IoT devices are generating to determine which is the most valuable and would be most useful for your business. Add new sensors to your machines if you are missing some important data for your goals. Create your data strategy.

2.Utilize IoT analytics.

Leverage analytics tools and technologies to make sense of the data collected from your IoT devices. Analyzing the data can help you uncover patterns and insights about your products, customers, and operations. Things5 is a great option for this scope.

3. Integrate with existing business systems.

Connecting your IoT devices with existing systems such as CRM, ERP, SCM and other IoT applications can help you get the most out of the data. This can be used to optimize operations, improve customer service, and drive innovation.

4. Invest in building the right IoT applications or services.

Evaluate your needs and invest in the right technology solutions to ensure you are getting the most out of your IoT devices. This includes analyzing your business processes, your pain points, designing the expected user experience, selecting the right providers, selecting the right type of networking technology, and choosing the right hardware and software.

5. Exploit artificial intelligence.

Use artificial intelligence to identify potential problems before they occur, to provide recommendations or to automate processes. This helps to improve productivity, reduce mistakes, reduce downtime and maintenance costs, as well as improve customer service.

6. Take advantage of automation.

Automating processes can help to streamline operations, reduce costs, and increase efficiency. Use IoT devices and AI to automate processes such as inventory management, order processing, and customer support.

In the following paragraphs you will be shown several IoT applications and technologies designed to improve real-life situations.

Daniele Delle Case

12 December 2022

Overview of some wonderful IoT applications

In the following paragraphs we'll introduce some applications of IoT technology in different context. Take a look at them and feel free to leave your comments or questions about.

IoT Applications in Smart Home

Smart home technology is one of the most popular applications of IoT. Smart home technology allows you to control a variety of connected devices in your home such as lights, thermostats, security systems, and more. You can control these devices remotely through a mobile app or a voice assistant such as Amazon Alexa or Google Home.

A. Automation of home & professional appliances

With the help of IoT, home appliances such as washing machines, refrigerators, air conditioners, and lights can be automated. This means that they can work on their own or that you can control them remotely with the help of a mobile app or a voice assistant. You can set up schedules for different appliances, allowing you to turn them on and off at any time of the day. This can help you save energy and money. Furthermore, you can also receive alerts if something goes wrong with any of your home appliances, so you can take action right away. All these features are made possible by the power of IoT, making it an essential part of modern homes.

An example of an IoT application in home & professional appliances is our Icematic case study.

B. IoT applications for security systems

With the help of connected cameras, you can monitor and control your home security system remotely. You can also be alerted when there are any suspicious activities or intruders in your home.

Furthermore, you can also install motion-sensing sensors and alarms that alert you when someone is trying to break into your home.

Additionally, you can use facial recognition technology to identify any unwanted visitors.

In addition to that, you can also integrate the security system with your home automation system so that you can control your lights, doors, and other devices remotely. This will help you to keep your home secure even when you are away.

An example of an IoT application in security systems is Wyze .

C. Energy management

Energy consumption in your home can also be managed using IoT. You can set up smart thermostats, lights and appliances to turn off when not in use or when you are away. This can help you save money on your energy bills. You can also use IoT to monitor your energy usage. You can set up sensors to track your energy consumption and receive alerts when a device is using too much energy. This can help you identify areas where you can save energy and money. Additionally, you can use IoT to switch to renewable energy sources such as solar or wind. This will not only help you save money, but also reduce your carbon footprint.

An example of an IoT Smart Thermostat is NetAtmo .

D. Smart gardening

Connected devices can also be used to automate your gardening tasks. You can install sensors to monitor the soil moisture, temperature, and light levels in your garden. You can also use connected sprinklers to water your plants automatically. Using connected devices, you can create a smart garden that takes the hassle out of gardening. You can set up reminders to water your plants, as well as alerts to inform you when it's time to fertilize.

With access to real-time data about your garden, you can make better decisions about how to care for your plants. You can even monitor the health of your plants from a distance by using a smartphone app. Smart gardening can make growing your own garden easier and more enjoyable.

An Example of a connected sprinkler is Rachio .

IoT Applications in Healthcar e

IoT has re volutionized the healthcare industry. With the help of IoT, healthcare professionals can monitor patients remotely and provide timely care and treatment.

A. Remote patient monitoring

Connected medical devices can be used to monitor patients remotely. For example, sensors can be used to monitor vital signs such as heart rate, blood pressure, and temperature.

Through remote patient monitoring, healthcare providers can also track patients' medications and ensure they are taking them as prescribed. This helps reduce the risk of complications due to incorrect dosages or missed doses.

Additionally, patient monitoring can improve communication between patients and healthcare providers, allowing for more efficient and timely care.

By providing patients with access to their data, it can also help them become more informed about their health and become more engaged in their own care. Ultimately, remote patient monitoring enables healthcare providers to better monitor patient health and quickly respond to any potential issues. An example of a remote patient monitoring solution is 100plus .

B. Wearable medical devices

Wearable medical devices such as fitness trackers are IoT applications that can be used to monitor the health of patients. These devices can track activities such as steps taken, calories burned, and sleep quality.

In addition, these devices can be used to monitor and control certain medical conditions such as diabetes. For example, insulin pumps and continuous glucose monitors can be connected to the device to help regulate insulin levels. This information can be used to adjust insulin doses and alert the user if there is an issue.

Wearable medical devices can also be used to track vital signs such as heart rate and blood pressure, allowing doctors to track changes in the patient’s condition.

By combining these devices with other healthcare technologies such as artificial intelligence, medical professionals can gain a better understanding of the patient and provide better care. Smartcardia is an example of a wearable medical device.

C. Smart Hospitals

Smart hospitals use connected devices such as sensors, cameras, and RFID tags to monitor patients, manage medical records, and automate processes such as inventory management. This can help reduce costs and improve patient care.

Smart hospitals can use artificial intelligence (AI) to analyze data, detect anomalies, and predict patient outcomes. AI-powered robots can also be used to assist in medical procedures. Smart hospitals also offer remote patient monitoring, allowing medical staff to keep track of patients from afar. This can help reduce hospital overcrowding and improve the quality of care for patients. Furthermore, it can help reduce the costs of patient care and improve patient safety. Smart hospitals are revolutionizing the way healthcare is provided and are helping to make healthcare more accessible and affordable. Hanwell monitors the cold cycle among hospital.

IoT App lications in Smart Cities

IoT can be used to create smart cities that are connected and efficient. Smart cities use connected devices such as sensors, cameras, and RFID tags to monitor traffic, manage waste, and provide public services. This can help reduce costs and improve the quality of life for citizens.

A. Traffic management

Data from sensors, connected cars and mobile phones can be used to track traffic flow and identify bottlenecks. This data can then be used to adjust traffic signals and optimize traffic flow. Traffic management can also be improved by utilizing predictive analytics. Predictive analytics can be used to anticipate potential traffic issues and take preemptive measures to prevent them. For instance, predictive analytics can identify areas with high traffic congestion, and suggest alternate routes to drivers to help reduce traffic. Furthermore, predictive analytics can be used to anticipate the maintenance needs for roads, and alert the relevant authorities to take preventative measures before any major traffic disruption occurs.An example of a smart traffic monitoring solution is Intertraffic

B. Smart waste management

Sensors can be used to track the level of waste in bins and identify areas that need to be serviced. This can help reduce costs and improve efficiency.

Additionally, IoT applications can be used to track the movement of waste from collection to disposal, allowing for greater transparency and accountability. Smart waste management systems can also be used to detect and control illegal dumping and help manage hazardous materials. By utilizing the power of IoT, cities can reduce waste, decrease costs, and protect the environment. Nordsense is anexample of IoT application for waste management.

C. Public services

IoT can also be used to provide public services such as parking, public transportation, and emergency services. Sensors can be used to monitor parking spaces and provide real-time information about availability. Those IoT applications can help reduce traffic congestion and improve the quality of life for citizens.

Public transportation can also be enhanced through the use of IoT technology. Sensors can be used to monitor the speed and location of buses and trains, allowing for more efficient scheduling and better service. SmartParking offers sensors to monitor parking slots occupancy.

Additionally, IoT applications can be used to provide emergency services such as fire detection and medical monitoring. With the help of sensors and connected devices, these services can be provided quickly and with greater accuracy.

By leveraging the power of IoT applications, cities will be able to provide better public services and improve the quality of life for their citizens.

D. Smart lighting

Smart lighting is one of the most popular applications of IoT in cities. Smart lighting systems can be used to control street lights, saving energy and reducing energy bills.

Smart lighting systems can also be used to improve safety. Smart lighting systems can be used to detect motion and turn on or off lights as needed, deterring crime and increasing visibility at night.

Smart lighting systems can also be used to create unique lighting effects, providing a more welcoming atmosphere for residents and visitors alike. In addition, these systems can be integrated with other IoT applications and technologies, such as cameras and sensors, to create an even more secure and convenient environment. Smart lighting like Tvilight are a great way to make cities more efficient, safer, and more inviting.

E. Air quality monitoring

Air quality IoT sensors can be used to monitor air quality and alert citizens when the air quality is poor.

The air quality monitoring system can be further developed to allow citizens to access real time data of air quality in their area. This data can be used to identify hotspots and inform the public of the health risks associated with poor air quality. Additionally, citizens can be informed of the best times to go outside if the air quality is poor.

Municipalities can use this data to create better urban planning policies and help reduce air pollution and its impacts. The data can also be used to analyze trends over time and inform citizens of any changes in air quality. By implementing air quality monitoring, cities can become healthier, cleaner, and more sustainable.

An example of wearable air quality monitoring system is Narvalo .

IoT App lications in Smart Retail

IoT can be used to create smart retail experiences. Smart retailers use connected devices such as sensors, cameras, and RFID tags to track inventory, analyze customer behavior, and provide personalized services. This can help improve customer satisfaction and increase sales.

A. Retail Inventory management

RFID tags can be attached to products to track their movement throughout the store, allowing retailers to know exactly how many products are in stock at any given time. Cameras can be used to monitor shelves, ensuring that products are being refilled quickly and efficiently. This can reduce the amount of time spent manually counting inventory and make it easier to identify which products are selling best. Additionally, sensors can be used to detect when stock is running low and alert retailers, so they can quickly restock shelves with the right items. By using these tools (like RIOT ), retail inventory management can become more efficient, accurate and cost-effective.

B. Customer analytics

Sensors and cameras can be used to track how customers move around stores and identify areas of interest. These IoT applications can then be used to provide personalized services and increase sales.

In addition to tracking customer movements, customer analytics can be used to assess customer preferences and identify trends in product purchases. This data can be used to inform store layout and design, as well as to predict future customer behavior.

By leveraging customer analytics, businesses can optimize their product selection and marketing strategies to better meet the needs of their customers. Furthermore, customer analytics can be used to create targeted promotions and discounts that are tailored to specific customer segments. Ultimately, customer analytics provides businesses with the insight necessary to increase profits and ensure customer satisfaction. An example of IoT enabled customer analytics is Nextome .

C. Personalized retail services

IoT can be used to provide customers with a more personalized shopping experience. For example, retailers can use facial recognition technology to recognize customers when they enter the store, and then provide them with personalized recommendations based on their past purchases.

Additionally, retailers can use AI-powered chatbots to answer customer queries and provide them with personalized product information. All of these technologies can help create a more engaging and interactive shopping experience for customers, leading to higher satisfaction and loyalty. Tools like Plexure can help retailers provide personalized experience.

IoT App lications in Smart Agriculture

IoT can be used to create smart farms that are more efficient and sustainable. Smart farms use connected devices such as sensors, cameras, and drones to monitor crops, track livestock, and manage irrigation. This can help reduce costs and improve yields.

A. Soil mo nitoring

IoT can be used to monitor soil conditions in real-time. Sensors can be used to track moisture, temperature, and nutrient levels in the soil. This data can then be used to adjust irrigation systems and optimize crop yields.

In addition, IoT soil monitoring applications can help detect changes in soil conditions, such as soil erosion, nutrient depletion, and soil contamination. Such changes can be identified early on, allowing farmers to take action to mitigate their effects. This can help to protect crops and increase crop yields.

IoT applications for soil monitoring can also be used to monitor soil health over time, allowing farmers to make informed decisions about their land. In this way, IoT can help farmers optimize their yields and protect their land in the long run.

Sensoterra is an example of an IoT enabled soil monitoring system.

B. Crop monitoring

Sensors can be used to track the health of crops, identify areas that need attention, and alert farmers when there are potential problems. Data collected through IoT sensors can be used to inform farmers of factors such as soil moisture content, weather conditions, nutrient levels, and pest infestations.

By analyzing this data, farmers can adjust their practices to ensure optimal crop health. For example, they can adjust irrigation schedules, fertilization practices, and pest control measures.

Additionally, IoT applications can be used to track the quantity and quality of crop yields. Farmers can use this data to determine which crops are producing the most and adjust their practices accordingly. This helps them to maximize their yield and increase their profits.

Furthermore, it will be possible to monitor the conditions of storage areas to ensure that crops are not being damaged due to extreme temperatures or humidity levels. By using IoT, farmers can ensure that their crops are healthy and maximize their yields. Spagnol provides Iot devices for crop monitoring

C. Livestock monitoring

IoT can also be used to monitor livestock. Sensors can be used to track livestock and identify areas of concern. This data can then be used to provide timely care and treatment.

For example, sensors can be used to monitor the temperature of a livestock enclosure, alerting farmers to potential health issues. Sensors can also be used to monitor food and water intake, and detect signs of distress. The data collected from these sensors can be used to inform decisions about the care and management of livestock.

In addition, IoT applications and data can be used to monitor the health of livestock. Sensors can be used to monitor vital signs such as temperature, heart rate, and respiration. This data can then be used to provide early detection of diseases or other health issues. Moonsyst provides wearable sensors to monitor livestock.

D. Irrigation management

IoT technology can revolutionize irrigation management. By using soil sensors and tools like Lumo farmers can monitor soil moisture levels, irrigation systems can be adjusted in real-time to ensure optimal water usage. This can help reduce costs and improve crop yields. Furthermore, advanced analytics can be used to analyze data from the sensors and make predictions about future irrigation needs. This can lead to more efficient irrigation practices and improved agricultural productivity.

E. Visual Detection of Plants Diseases

The use of IoT applications for visual detection of plant diseases can provide great benefits to farmers. With the help of sensors and cameras, the plants in the field can be scanned for signs of diseases or pests. The data collected by these devices can then be analyzed to detect any abnormalities such as wilting, discoloration, or other signs of diseases. This information can then be used to alert farmers and take the necessary steps to prevent further damage to the crops. Moreover, this technology can also be used to monitor the spread of diseases, helping farmers to take preventive measures to limit its impact. With the help of IoT, farmers can thus ensure that their crops remain healthy and productive. As an example, Agrio provides an App to detect plant diseases using phone pictures.

IoT App lications with Wearable Devices

Wearable d evices are another popular application of IoT. Wearable devices such as fitness trackers can be used to monitor activities such as steps taken, calories burned, and sleep quality. This data can then be used to provide insights into the user’s health and lifestyle. Wearable devices can also be used to track location, provide notifications, and even make payments.

A. Fitness trackers

Fitness trackers use sensors to track activities such as steps taken, calories burned, and sleep quality. This data can then be used to identify potential health issues and provide insights into your lifestyle.

B. Smartwatches

Smartwatches use sensors to track activities such as steps taken, calories burned, and sleep quality. This data can then be used to provide personalized health and fitness advice. Smartwatches are also capable of connecting to your smartphone and other devices to send notifications, enable hands-free calling, and control music playback.

Furthermore, many smartwatches have built-in GPS technology that can be used for tracking your location, running routes, and other outdoor activities.

The app market for smartwatches is growing, allowing users to access a wide array of features such as weather, news, and games. The future of smartwatches will continue to evolve as more features, such as voice control, become available. With the help of IoT, the possibilities for smartwatches are endless. An example of a Smart Watch is Fitbit .

C. Virtual reality headsets

Virtual reality headsets use sensors to track head movements and provide an immersive experience. Using virtual reality headsets, users can experience a simulated environment in a realistic way. They allow the user to interact with three-dimensional objects, feel a sense of presence, and explore a variety of digital worlds. Virtual reality headsets can also be used to create virtual classrooms and training simulations. For example, surgeons can use them to practice operations and students can use them to explore distant environments. In addition, virtual reality headsets can be used to create virtual reality experiences and games, providing hours of exciting entertainment. Ultimately, virtual reality headsets provide an opportunity to explore and experience the world in a new, exciting way. Meta Quest Pro is an example of VR Headsets.

IoT App lications in Connected Cars

Connected cars are one of the most exciting applications of IoT. Connected cars use sensors to monitor engine performance, track location, and provide driver assistance. This can help reduce costs and improve safety.

A. Engine performance monitoring

Connected cars use sensors to monitor engine performance in real-time. This data can be used to alert drivers when there are issues with the engine or identify areas of improvement. The data collected can be used to improve the overall performance of the vehicle by providing data-driven insights. This data can be used to make adjustments to the engine, reduce emissions, and improve fuel efficiency. Additionally, the data can be used to diagnose and repair any underlying issues that may exist. This data can even be used to predict when maintenance and repairs may be needed in the future, allowing for proactive maintenance and repair planning.

B. Location tracking

Connected cars also use sensors to track location. This data can be used to provide insights into traffic patterns and identify areas of improvement. For example, it can be used to determine the most efficient routes, identify peak traffic times, or improve road conditions. Additionally, location tracking can be used to identify dangerous driving conditions or areas with higher traffic accident rates. With this data, governments and municipalities can take action to improve infrastructure and road safety. Location tracking can also be used to provide navigation assistance to drivers and to help emergency responders locate drivers in need of assistance. Google Maps is an example of route planning using mobile and IoT data.

C. Driver assistance

Connected cars also use sensors to provide driver assistance. For example, sensors can be used to detect obstacles in the road and alert drivers when there is a potential danger. This can help reduce accidents and improve safety. In addition to detecting obstacles, sensors can also be used to provide driver assistance with navigation and parking. For instance, sensors can detect available parking spots and direct drivers to them. They can also alert drivers when they are approaching a stop sign or traffic light, helping them to stay safe and follow the rules of the road. Moreover, sensors can be used to provide drivers with suggestions for the most efficient route to their destination, helping to reduce traffic and save time.

D. Autonomous driving

Autonomous driving is one of the most popular applications of IoT. Autonomous cars use sensors and artificial intelligence to monitor the environment and identify potential hazards. This data can then be used to automate the cars' driving process and improve safety.

Autonomous driving has the potential to revolutionize transportation by reducing traffic congestion, improving fuel efficiency and transforming cars in a service.

By using data-driven algorithms, autonomous cars can identify the most efficient route and reduce the amount of time spent in traffic.

This technology has the potential to significantly reduce our dependence on fossil fuels and help combat climate change.

E. Remote Car Diagnostics

IoT can also be used to diagnose car problems remotely. Sensors can be used to monitor the performance of the car and identify potential issues. This data can then be used to provide timely maintenance and reduce costs.

Through Car Diagnostics users and car vendors can get detailed analysis on the car's performance, helping to identify ways to optimize fuel efficiency, detect hazardous driving behavior, and identify driver behavior that could lead to accidents. With the use of IoT applications, car owners will be able to receive regular updates on their car's performance, and can make adjustments as needed to ensure their car is in peak condition. Octo Telematics is an example of a provider of remote car diagnostics.

F. Connected entertainment

IoT can also be used to provide connected entertainment in cars. Sensors can be used to track the location of the car and provide personalized entertainment such as music and videos. This can help reduce driver distraction and improve safety.

G. Vehicle-to-vehicle communication

Vehicle-to-vehicle (V2V) communication is another application of IoT. V2V communication allows cars to communicate with each other and exchange data. This data can then be used to improve safety and reduce traffic congestion. The data exchanged between vehicles through V2V communication can include speed, direction, and distance.

This information can be used to alert drivers to potential hazards and allow cars to take evasive action. It can also be used to create a network of vehicles that can cooperate and plan routes together to reduce traffic congestion.

Furthermore, this data can be used to provide feedback to drivers, allowing them to make better decisions on the road.

Finally, this data can be used to develop automated driving systems that can help reduce the likelihood of accidents. V2V communication is revolutionizing the way we travel, making roads safer and more efficient. DSpace is an example of V2V solutions

H. Intelligent parking systems

Intelligent car parking systems through the Internet of Things (IoT) can revolutionize the way we park our vehicles. These systems use IoT-enabled sensors to detect and monitor available parking spots, allowing drivers to easily locate and reserve a parking space. AI Systems is an example of a provider of this kind of solution. Moreover, the system can also be used to optimize parking lot operations, controlling access and payment, as well as providing real-time data to identify trends and maximize efficiency. Furthermore, these systems can also be used to reduce traffic congestion, as drivers can easily determine how far away their destination is from the nearest parking spot. With intelligent car parking systems, parking is made easier and more efficient for everyone.

IoT App lications of Smart Manufacturing

Smart manu facturing is another application of IoT. Smart manufacturing uses connected devices such as sensors, cameras, and RFID tags to monitor the manufacturing process and identify areas that need improvement. This can help reduce costs and improve efficiency.

A. Automat ion of production

IoT can help to automate tasks that are normally done manually. Sensors can be used to track the performance of machines and identify areas that need improvement. This can help to streamline production and increase efficiency. Automated production processes can also help to reduce errors and improve quality control. Finally, automation of production processes can lead to improved customer satisfaction by enabling faster delivery times and higher quality products. Things 5 offers these features in the Plant toolkit.

B. Quality control

IoT can help automate the quality control process. By using automated data collection and analysis, manufacturers can quickly identify quality problems and address them before they become a larger issue. This will help ensure that only the highest quality products are being produced and that customers are getting the best possible product. Furthermore, this can help increase customer satisfaction, as they will be more likely to buy a product with a higher level of quality. Cloudflight is an example of a solution for AI-driven quality control

C. Predictive maintenance

Predictive maintenance is an increasingly popular use of IoT technology. By using sensors and other technologies, manufacturers can detect potential issues with machines before they cause any damage. This helps to minimize downtime and keep operations running as smoothly as possible. Additionally, predictive maintenance can help to reduce costs associated with repairs and maintenance, as well as improve the overall efficiency of the organization. Overall, IoT technology has the potential to revolutionize the way organizations approach maintenance and can help to improve operational efficiency. Things 5 offers these features in the Plant toolkit.

D. Supply chain management

The use of IoT in supply chain management can provide a range of benefits, such as improved inventory management, reduced waste, and better customer service. IoT can provide visibility into the supply chain, enabling manufacturers to track goods in real time. This data can be used to optimize production, and to identify areas of inefficiency. Additionally, IoT-enabled devices can provide automated alerts when products are running low, allowing manufacturers to restock in a timely manner. This can help them avoid costly delays and supply shortages. By enabling more accurate and timely replenishment, IoT can help reduce costs and minimize disruption. Reflex provides a solution for inventory management .

Conclusion

The Intern et of Things (IoT) has opened up a world of possibilities with its incredible applications. From home automation to healthcare to smart cities, IoT is transforming the way we live and work. We hope this article has provided some inspiration for your own IoT projects. With the right technology and applications, your projects can help improve efficiency, reduce costs, and improve the quality of life for everyone.

Tecnologia e wellness al CES 2025

Thu, 27 Feb 2025 09:07:50 GMT

Nel 2025, mentre l'Intelligenza Artificiale configura nuovi scenari tecnologici, emerge con forza la necessità di riflettere sulla pervasività della tecnologia nella nostra vita quotidiana e sui suoi limiti.

Il CES di Las Vegas, palcoscenico mondiale dell’innovazione dell’elettronica di consumo, ha dimostrato ancora una volta come la tecnologia si stia insinuando anche nelle sfaccettature più personali della nostra vita. Ne sono testimoni gli stand di Panasonic, Hisense dal titolo “AI Your Life” e l'emblematico spazio "Life's Good" di LG.

Non si tratta più solo della presentazione di dispositivi intelligenti, ma di soluzioni che trasformano le nostre case in ecosistemi interconnessi, dove la tecnologia diventa il guardiano silenzioso del nostro benessere.

Il caso più emblematico? Umi, il coach digitale di Panasonic che promette di rivoluzionare la vita familiare. Questo assistente AI non si limita a monitorare la salute: analizza le nostre abitudini, suggerisce cambiamenti nello stile di vita e si propone persino di rafforzare i legami intergenerazionali attraverso piani personalizzati e l’adozione di nuove abitudini.

Ma questo approccio tecnologico è realmente funzionale al nostro benessere? Tornando dal CES 2025, non possiamo che riflettere su quale ruolo vogliamo che la tecnologia giochi nelle nostre vite.

Tecnologia al servizio del benessere

Negli stand di Panasonic e Hisense tuttavia inizia ad emergere una prima riflessione sul concetto di benessere olistico, che seppure ancora frammentata e in fase embrionale, anticipa una visione della tecnologia non più fine a se stessa, ma strumento che assume una precisa collocazione.

Sembra quindi che anche i più grandi costruttori stiano iniziando a ridefinire il significato di innovazione, spostando l'attenzione dalle mere specifiche tecniche al reale impatto sulla qualità della vita delle persone, in una prospettiva di congiunzione anche con le esigenze ambientali e sociali.

Abbiamo trovato una prima applicazione nello stand Hisense, un ecosistema che integra l'intelligenza artificiale in elettrodomestici di nuova generazione. La lavatrice-asciugatrice 7S e il frigorifero BCD-780W rappresentano l'equilibrio perfetto tra prestazioni avanzate e semplicità d'uso. Il frigorifero BCD-780W si distingue per funzionalità che vanno oltre la conservazione del cibo: gestisce l'inventario degli alimenti, notifica le scadenze e suggerisce ricette personalizzate, basate sugli ingredienti disponibili, con l’obiettivo di ridurre gli sprechi e seguire adeguate esigenze nutrizionali.

La lavatrice 7S ha invece dimostrato le potenzialità dell'intelligenza artificiale applicata alla cura dei tessuti: l’esperienza d’uso è guidata da un’interazione vocale con la macchina risultando così molto più naturale e diretta.

Le nuove funzioni AI Super Wash e AI Super Dry programmano automaticamente i cicli di lavaggio e asciugatura, considerando preferenze personali, routine quotidiana e condizioni atmosferiche. Il sistema Smart Dose completa quindi l'esperienza di lavaggio ottimizzando il dosaggio dei detergenti per un utilizzo delle risorse che si adatta al carico effettivo dei lavaggi.

Come espresso da Giampaolo Coletti nell’articolo Storie intime e semplici per arginare gli eccessi della sbornia digitale , in uno scenario di crescente complessità, l’AI inizia così ad essere concepita come uno strumento per la semplificazione della vita quotidiana e la riduzione delle frizioni nell’esperienza dell’utente.

Una visione verso una tecnologia più discreta

È ironico che proprio al CES emerga, seppur in nuce, questa contronarrativa. Ma forse è proprio questo il segnale che l'innovazione più significativa potrebbe essere nei prossimi anni quella che sceglie di fare un passo indietro ed operare entro confini diversi.

In Things5 crediamo che la tecnologia debba essere uno strumento a supporto delle persone che agisce in modo discreto da dietro le quinte con l’obiettivo di migliorare realmente la nostra vita.

Da questa nuova prospettiva, l’AI è quindi un alleato nell'assistere e semplificare il lavoro umano, traducendo le esigenze dell'utente in azioni concrete, liberando tempo dai processi più macchinosi e risorse mentali per rispondere ai veri bisogni delle persone.

Rendere l’uso delle macchine più semplice e fluido riducendo le complessità del processo operativo, creare interfacce sempre più intuitive e personalizzate sulla base delle reali esigenze sono solo alcuni dei possibili scenari.

Come sottolineano Coletti e Grattagliano, la tecnologia oggi deve rispondere a una "disillusione diffusa che chiede genuinità". Ed è proprio questo concetto che ispira la nostra visione e lo sviluppo della nostra piattaforma Things5.

Tecnologia e wellness al CES 2025: il futuro degli elettrodomestici

Sara Strizzolo

20 febbraio 2025

Technology and wellness at CES 2025

Thu, 27 Feb 2025 09:07:49 GMT

In 2025, while Artificial Intelligence shapes new technological scenarios, there's a growing need to reflect on the pervasiveness of technology in our daily lives and its limitations.

The CES in Las Vegas, the world stage for consumer electronics innovation, has once again demonstrated how technology is becoming an ever-present force in most personal aspects of our lives. This is evidenced by Panasonic's stands, Hisense's "AI Your Life" exhibit, and LG's emblematic "Life's Good" space.

It's no longer just about presenting intelligent devices, but solutions that transform our homes into interconnected ecosystems, where technology becomes the silent guardian of our wellbeing.

The most emblematic case? Umi, Panasonic's digital coach that promises to revolutionize family life. This AI assistant doesn't just monitor health: it analyzes our habits, suggests lifestyle changes, and even aims to strengthen intergenerational bonds through personalized plans and the adoption of new habits.

But is this technological approach truly functional for our wellbeing? After experiencing CES 2025, it's time to reflect on what role we want technology to play in our lives.

Technology at the service of wellbeing

However at Panasonic and Hisense's booths, an initial reflection on the concept of holistic wellbeing is taking shape. This emerging view, although still fragmented and in an early phase, anticipates a vision of technology not as the central focus, but as a purposeful tool that assumes a specific position.

It seems that even the biggest manufacturers are beginning to redefine the meaning of innovation, shifting attention from technical specifications to the real impact on people's quality of life, in a perspective connected to environmental and social needs.

We found a first application at the Hisense booth, an ecosystem that integrates Artificial Intelligence into new-generation appliances. The 7S washer-dryer and the BCD-780W refrigerator represent the perfect balance between advanced performance and ease of use. The BCD-780W refrigerator stands out for functionalities that go beyond food storage: it manages food inventory, notifies expiration dates, and suggests personalized recipes based on available ingredients, aiming to reduce waste and follow proper nutritional requirements.

The 7S washer-dryer has instead demonstrated the potential of Artificial Intelligence applied to fabric care: the user experience is guided by voice interaction with the machine, resulting in a much more natural and direct experience. The new AI Super Wash and AI Super Dry functions automatically program washing and drying cycles, considering personal preferences, daily routines, and weather conditions. Then the Smart Dose system completes the washing experience by optimizing detergent dosage for resource usage that adapts to the actual wash load.

As expressed by Giampaolo Coletti in the article Storie intime e semplici per arginare gli eccessi della sbornia digitale , in a scenario of growing complexity, AI is thus beginning to be conceived as a tool for simplifying daily life and reducing friction in the user experience.

A vision towards more discrete technology

It's ironic that this counter-narrative emerges at CES. This may signal that the most significant innovation in the coming years will be one that chooses to take a step back and operate within different boundaries.

At Things5, we believe that technology should be a supportive tool that works discreetly in the background to truly improve our lives.

From this new perspective, AI is therefore an ally in assisting and simplifying human work, translating user needs into concrete actions, freeing up time and mental resources to respond to people's real needs.

Making machine use simpler and smoother by reducing operational complexities and creating more intuitive interfaces tailored to real needs are just a few possible scenarios.

As Coletti and Grattagliano point out, technology today must respond to a "widespread disillusionment that calls for genuineness." And this concept inspires our vision and the development of our Things5 platform.

Technology and wellness at CES 2025: The future of home appliances

20 February 2025

Sara Strizzolo

20 February 2025

An Introduction to IoT hardware

admin@visup.it (Admin Visup) — Mon, 24 Feb 2025 22:25:11 GMT

An Introduction to IoT Hardware, Security and Most Common Platforms

The Internet of Things (IoT) is a technology that is quickly developing, and its applications are becoming more commonplace in our daily lives. This blog post will examine the most widely used platforms, security, and hardware for Internet of Things (IoT) devices. We will go through the many hardware options, security basic information, and most popular platforms used to manage and keep an eye on these linked devices. In addition, we will investigate the difficulties in deploying IoT hardware. You will have a thorough understanding of the underlying technologies that support the Internet of Things by the time you finish reading this blog post.

Overview of IoT hardware

IoT hardware refers to all the elements that comprise an Internet of Things system. This includes sensors , edge computing hardware , and network connectivity hardware. This hardware can be used to collect data to control devices, monitor systems, and provide insights into the environment. IoT hardware can be used in a variety of applications, such as home automation, industrial automation, and healthcare.

IoT hardware refers to all the elements that comprise an Internet of Things system. These include sensors, edge computing equipment and network connectivity devices. The purpose of IoT hardware is to gather data from the surroundings and transmit it to the cloud for further analysis. This information can be utilized to control devices, keep track of systems and provide insights into the environment. IoT hardware can be utilized in various fields, including home automation, industrial automation and healthcare.

A. Edge Computing Hardware

Edge computing hardware is an essential component of any IoT system, as it allows data to be processed locally without having to send it to the cloud. This type of hardware is used to reduce latency and improve the speed of data processing, making it ideal for applications that require real-time data processing. Edge computing hardware can be used to process data from sensors, cameras, and other devices, and can be used to control devices, monitor systems, and provide insights into the environment. Additionally, edge computing hardware can be used to improve the security of an IoT system, as data can be processed locally without having to be sent to the cloud, reducing the risk of data being intercepted or compromised.

Furthermore, edge computing hardware can be used to reduce the amount of data that needs to be sent to the cloud, thus reducing the cost of data storage and transmission. Edge computing hardware can also be used to improve the scalability of an IoT system, as it can be used to process data from multiple devices simultaneously, allowing for more efficient data processing and analysis. Edge computing hardware can also be used to improve the reliability of an IoT system, as it can be used to process data even when the connection to the cloud is lost.

Network connectivity hardware

The network connectivity hardware is used to connect devices to the internet and transmit data from the edge computing hardware to the cloud. This type of hardware includes routers, modems, and other networking devices, such as Wi-Fi access points, Bluetooth adapters, and cellular modems. Network connectivity hardware is used to ensure that data is securely transmitted from the edge computing hardware to the cloud, and that devices are able to communicate with each other. Additionally, network connectivity hardware can be used to provide remote access to the IoT system, allowing users to access and control devices from anywhere in the world. Furthermore, network connectivity hardware can be used to provide secure access to the IoT system, using encryption and authentication protocols to protect data from unauthorized access. Network connectivity hardware can also be used to monitor the performance of the IoT system, providing insights into the system's performance and helping to identify potential issues. By using network connectivity hardware, developers can create secure and reliable IoT solutions that can be accessed from anywhere in the world.

Daniele Delle Case

12 January 2023

Sensors

IoT sensors are devices that are designed to collect and transmit data from the physical world to the digital world. These sensors are an essential component of the Internet of Things ecosystem, as they enable the collection of real-time data that can be used to monitor and control various systems and processes. IoT sensors can be used in a wide range of applications, from smart homes and buildings to industrial automation and healthcare. They can measure a variety of parameters, such as temperature, humidity, pressure, motion, and light, and can communicate this data wirelessly to other devices or to the cloud. With the help of IoT sensors, businesses and individuals can gain valuable insights into their operations and make data-driven decisions to improve efficiency, productivity, and safety.

Examples of IoT Hardware Platforms

IoT hardware platforms are the physical components that make up the IoT system. This includes sensors, edge computing hardware, and network connectivity hardware. IoT hardware platforms are used to collect data from the environment and transmit it to the cloud for further processing. Examples of IoT hardware platforms include Arduino, Raspberry Pi, and Intel. These platforms are used to control devices, collect data from sensors, and process data locally. Additionally, these platforms offer a range of software tools and services to help developers build IoT solutions

Raspberry PI

Raspberry Pi is an incredibly powerful and versatile single-board computer that can be used to build a wide range of IoT hardware. Raspberry Pi boards are used to control devices, collect data from sensors, and process data locally. With its easy-to-use programming language, Python, Raspberry Pi boards are perfect for developers of all skill levels. Additionally, Raspberry Pi boards are equipped with a range of features, such as Wi-Fi and Bluetooth connectivity, that make them ideal for building IoT solutions. With Raspberry Pi, developers can create powerful and reliable IoT solutions that are tailored to their specific needs. Furthermore, Raspberry Pi boards are equipped with a range of security features, such as authentication and encryption, that help protect the system from malicious attacks. Additionally, Raspberry Pi boards are compatible with a range of third-party hardware and software, allowing developers to easily integrate their solutions with existing systems. With its powerful hardware and versatile software, Raspberry Pi is the perfect platform for building IoT solutions.

Inte l IoT hardware

Intel is a leading provider of IoT hardware. Intel offers a range of hardware platforms, such as the Intel Edison and Intel Joule, that are used to control devices, collect data from sensors, and process data locally. Intel also offers a range of software tools and services to help developers build IoT solutions. Intel's hardware platforms are designed to be secure, reliable, and easy to use. Additionally, Intel's hardware platforms are compatible with a variety of operating systems, including Windows, Linux, and Android. Intel's hardware platforms are used in a variety of applications, such as home automation, industrial automation, and healthcare.

Nvidia Jetson

Nvidia Jetson is a series of embedded computing boards designed for AI and robotics applications. It is based on the same architecture as the NVIDIA Tegra processor used in many mobile devices. The Jetson platform is designed to provide high performance computing and AI capabilities in a low-power, compact form factor. It is ideal for applications such as autonomous vehicles, drones, robots, and smart home devices. The Jetson platform includes a range of hardware and software components, including the Jetson TX1, TX2, and Xavier boards, the JetPack SDK, and the CUDA Toolkit.

Custom IoT hardware platforms

Custom IoT hardware platforms are specialized hardware platforms that are designed to meet the specific needs of a particular application. These platforms are typically designed to be used with a specific operating system, such as Linux or Windows, and are often tailored to a specific type of device, such as a sensor or a controller. Custom IoT hardware platforms are often used in applications that require a high degree of customization, such as industrial automation or medical devices. Custom IoT hardware platforms are typically designed to be more efficient and reliable than generic hardware platforms. This is because they are designed to meet the specific needs of the application, and are often optimized for the specific hardware components that are used. Additionally, custom IoT hardware platforms often include additional features, such as security features or additional connectivity options. Custom IoT hardware platforms are often more expensive than generic hardware platforms, but they can provide a more reliable and efficient solution for applications that require a high degree of customization. By using a custom IoT hardware platform, developers can create solutions that are tailored to their specific needs.

Security Considerations

IoT security is the practice of protecting IoT devices and networks from unauthorized access, malicious attacks, and data breaches. It is important to ensure that IoT devices are secure, as they can be used to access sensitive data and control critical systems. IoT security involves a variety of measures, such as authentication, encryption, and firewalls. Authentication is used to ensure that only authorized users can access the IoT system, encryption is used to protect data from being accessed by unauthorized users, and firewalls are used to protect the IoT system from malicious attacks. Additionally, IoT security also involves monitoring and logging activities, as well as patching and updating devices. IoT security is an important consideration for any organization that uses IoT devices. By understanding the different security measures and implementing them properly, organizations can ensure that their IoT devices and networks are secure.

Authentication is an important security measure used to ensure that only authorized users can access the IoT system. Authentication can be implemented using passwords, biometrics, such as fingerprint or facial recognition, or other methods, such as two-factor authentication. Additionally, authentication can be used to verify the identity of users, and to ensure that only authorized users can access the system. Authentication is an essential security measure for any IoT system, as it helps to protect the system from unauthorized access.

Authentication

Encry ption

Encryption is a security measure used to protect data from being accessed by unauthorized users. Encryption works by scrambling data so that it is unreadable to anyone without the correct decryption key. Encryption can be used to protect data in transit, such as when data is sent over the internet, and at rest, such as when data is stored on a device. Encryption is an important security measure, as it prevents data from being accessed by unauthorized users, even if the data is intercepted or stolen. Additionally, encryption can be used to ensure that data is not modified or tampered with while in transit or at rest. By using encryption, developers can ensure that their data is secure and protected from unauthorized access.

Firewalls

Firewalls are an essential component of any IoT system, as they are used to protect the system from malicious attacks. Firewalls can be used to block malicious traffic, such as malware, viruses, and other malicious code, and protect the system from unauthorized access. Firewalls can also be used to monitor traffic and detect suspicious activity, such as attempts to access the system without authorization. Firewalls can be implemented in a variety of ways, such as hardware firewalls, software firewalls, or a combination of both. Hardware firewalls are typically used to protect the entire network, while software firewalls are used to protect individual devices. Additionally, firewalls can be configured to allow or deny certain types of traffic, such as web traffic or email traffic. When configuring a firewall, it is important to ensure that it is properly configured to protect the system from malicious attacks. This includes ensuring that the firewall is up to date with the latest security patches, and that it is configured to block malicious traffic. Additionally, it is important to ensure that the firewall is configured to allow legitimate traffic, such as web traffic or email traffic. Overall, firewalls are an essential component of any IoT system. By properly configuring a firewall, developers can ensure that the system is protected from malicious attacks and unauthorized access.

Arduino

Arduino is a popular open-source platform for building IoT hardware. Arduino boards are used to control devices, collect data from sensors, and process data locally. Arduino boards are easy to use and can be programmed using the Arduino IDE, making them an ideal platform for developers who are just getting started with IoT hardware. Additionally, Arduino boards are highly customizable, allowing developers to create custom solutions for their specific needs. This makes Arduino an excellent choice for developers who need to create unique and complex IoT solutions. Furthermore, Arduino boards are compatible with a wide range of sensors, making it easy to collect data from the environment. With its ease of use and customizability, Arduino is a great platform for developers looking to build IoT solutions. Additionally, Arduino boards are highly secure, with built-in security features such as authentication and encryption. This ensures that data is protected from unauthorized access, making it a great choice for developers who need to build secure IoT solutions. With its wide range of features and capabilities, Arduino is a great platform for developers looking to build IoT solutions.

Conclusion

IoT hardwa re is an essential component of any IoT system, as it is used to collect data from the environment, control devices, and process data. Different types of IoT hardware, such as edge computing hardware, network connectivity hardware, and sensors, can be used to build IoT solutions. Additionally, there are a variety of IoT hardware platforms, such as Arduino, Raspberry Pi, and Intel, that can be used to build IoT solutions. When using IoT hardware, it is important to consider security considerations, such as authentication, encryption, and firewalls. Authentication is used to ensure that only authorized users can access the IoT system, encryption is used to protect data from being accessed by unauthorized users, and firewalls are used to protect the IoT system from malicious attacks. Overall, IoT hardware is an essential component of any IoT system. By understanding the different types of IoT hardware, the platforms available, and the security considerations, developers can build secure and reliable IoT solutions. IoT hardware can be used to create solutions that are more responsive to changes, events, user input, and the presence of other devices in the environment.