{"id":17002,"date":"2026-10-05T02:48:00","date_gmt":"2026-10-05T00:48:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.publiteconline.it\/assemblaggio\/?p=17002"},"modified":"2026-09-30T10:09:01","modified_gmt":"2026-09-30T08:09:01","slug":"miraitek-usiamo-i-dati-per-risposte-a-problemi-concreti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.publiteconline.it\/assemblaggio\/miraitek-usiamo-i-dati-per-risposte-a-problemi-concreti\/","title":{"rendered":"Miraitek: “Usiamo i dati per risposte a problemi concreti”"},"content":{"rendered":"\n

Miraitek secondo Marino Crippa: \u201cCon noi, superpoteri al perito industriale\u201d Il CEO dello spin-off del Politecnico di Milano usa il termine AI con parsimonia, e mette in guardia: passato l\u2019hype, si scoprir\u00e0 un po\u2019 di \u201cfuffa\u201d. Che sia con tool AI, ricerca operativa o altro, l\u2019importante \u00e8 risolvere problemi, e Miraitek d\u00e0 all\u2019operatore gli strumenti per farlo meglio.<\/h2>\n\n\n\n

La prima domanda a Marino Crippa<\/strong>, CEO di Miraitek<\/a><\/strong>, \u00e8 quella del cliente scettico. Qual \u00e8 l\u2019obiezione che ti senti rivolgere pi\u00f9 spesso dal cliente? \u201cDi tutti questi dati, cosa ne facciamo?\u201d \u00e8 la sua risposta, senza esitazioni. \u201cMi sono reso conto \u2013 prosegue – che per troppo tempo la raccolta dati \u00e8 stata fine a s\u00e9 stessa.\u201d Da qui la missione di Miraitek: sfruttare quei dati, creando funzionalit\u00e0 e risposte a problemi concreti<\/strong>. Qual \u00e8 il messaggio chiave che vorresti arrivasse agli OEM? Gli OEM, risponde Crippa, si sono concentrati troppo a lungo sul tempo ciclo e sui consumi. Poi, sono arrivati i costruttori cinesi che, forti di prezzi inferiori, si stanno accaparrando il mercato. La via d\u2019uscita \u00e8 generare ricavi ricorrenti grazie a servizi abilitati dai dati. Servizi che consentiranno all\u2019OEM anche di differenziarsi sul mercato. Per inciso, prosegue Crippa, \u00e8 \u201cmolto pi\u00f9 difficile copiare un servizio digitale che un asse controllato.\u201d<\/p>\n\n\n\n

AI, numeri alla mano<\/h3>\n\n\n\n

Fai un esempio di macchina che, grazie alla vostra AI, ha prodotto il 10% in pi\u00f9, o \u00e8 costata il 10% in meno<\/strong>. Crippa cita l\u2019esempio di una macchina che lavora materiali sensibili a umidit\u00e0 e temperatura (carta, tabacco, polimeri\u2026). Miraitek mette in campo due algoritmi per sfruttare al meglio dati magari gi\u00e0 esistenti, ma inutilizzati. Il primo \u00e8 un algoritmo predittivo<\/strong>, che calcola la probabilit\u00e0 di scarto. Il secondo \u00e8 un algoritmo di machine learning <\/strong>che lavora in retroazione, cambiando i parametri del ciclo in modo da minimizzare tale probabilit\u00e0. Il risultato \u00e8 un ciclo che si adatta, per cos\u00ec dire, con un batch di anticipo: l\u2019operatore sa a priori come impostare la macchina per il lotto successivo, anzich\u00e9 agire a posteriori basandosi sul risultato. A questo si aggiunge un software brevettato che pu\u00f2 cambiare automaticamente i parametri del ciclo attraverso il PLC. Si ottiene cos\u00ec una macchina sostanzialmente autonoma.<\/p>\n\n\n\n

Gli 80.000 euro li date a noi<\/h3>\n\n\n\n

Per usare la vostra AI, l\u2019OEM deve assumere un data scientist da 80.000 euro l\u2019anno? Crippa risponde con una battuta: \u201cGli 80.000 euro li date a noi. Ce lo mettiamo noi il data scientist! Ne abbiamo tre, vanno pagati\u2026\u201d. Passato il momento di leggerezza, per\u00f2, corregge il tiro: lo scopo ultimo non deve essere rendere fruibile l\u2019AI, ma risolvere un problema<\/strong>. Che poi questo problema venga risolto con l\u2019AI, con la ricerca operativa o qualsiasi altro strumento, poco importa.<\/p>\n\n\n\n

La dashboard \u00e8 morta<\/h3>\n\n\n\n

\u201cRecentemente ho affermato che la dashboard \u00e8 morta\u201d, continua Crippa. La dashboard, spiega, risponde a domande gi\u00e0 note, perch\u00e9 si basa su indicatori prestabiliti. \u201cCi\u00f2 che Miraitek <\/a>fa \u00e8 creare agenti AI <\/strong>che analizzano dati provenienti da fonti diverse per cercare correlazioni impreviste.\u201d E allora, l\u2019operatore \u2013 il classico perito industriale \u2013 non dovr\u00e0 pi\u00f9 interpretare dashboard complesse, ma ricever\u00e0 messaggi del tenore: \u201cAttento, sta per rompersi qualcosa!\u201d Lo scopo \u00e8 creare degli assistenti virtuali del perito industriale, che ne espandano le capacit\u00e0. Un \u201csuper perito\u201d con alcuni \u201csuperpoteri\u201d dati dall\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n

Parliamo di cyber security<\/h3>\n\n\n\n

Come siete organizzati su direttiva macchine, cyber security e CRA<\/strong>, e cosa vi chiedono i clienti? \u201cI clienti non chiedono nulla\u201d, scherza Crippa, \u201cperch\u00e9 sono ancora pi\u00f9 confusi di noi. Posso dire, a proposito del Cyber Resilience Act, che noi abbiamo costruito un software sicuro, perch\u00e9 l\u2019abbiamo pensato bene dall\u2019inizio, indipendentemente dalle normative.\u201d Crippa sottolinea come, in questo momento, abbiano 900 macchine connesse e raccolgano 9 miliardi di data point al giorno<\/strong>, a testimonianza anche della robustezza di quel software. \u201cPer noi, adesso, \u00e8 un tema di certificazione – prosegue – Un percorso che abbiamo iniziato. Se c\u2019\u00e8 qualcuno che ha tutto a posto gi\u00e0 adesso, alzi la mano\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Le parole proibite<\/h3>\n\n\n\n

Cosa dovrebbe rimanere impresso nella testa di un automation manager di un OEM dopo aver parlato con te, senza citare: interoperabilit\u00e0, security e performance<\/strong>. \u201cMai dette in vita mia, queste parole!\u201d Esordisce Crippa. Poi offre il suo consiglio ai costruttori: pensate a come volete guadagnare tra 5 anni, lavorate sul modello di business, fate co-design coi clienti partendo dai dati e dai servizi che quei dati abilitano.<\/p>\n\n\n\n

di Alberto De Bernardi<\/em><\/p>\n\n\n\n

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