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Open Italy
Consortium Innovation Alliance
Semestre di Presidenza ANAS
Il primo «Sales Accelerator» per le Startup Innovative
Comunicazione Istituzionale ELIS
IL CONSORZIO ELIS
Comunicazione Istituzionale ELIS
Da ottobre 2016 Gianni Vittorio Armani, AD e Presidente di ANAS, ha assunto la
Presidenza di turno del Consorzio ELIS. Onere-onore del suo mandato è guidare
tutta la community consortile su un progetto di innovazione di interesse comune e
che sia di utilità per il Sistema Paese.
L’obiettivo che si è dato con il suo semestre di presidenza è supportare la crescita
delle startup innovative e il processo di innovazione delle grandi imprese (nei
prodotti, servizi, processi e mindset) attraverso un’Alleanza tra le imprese e il
mondo dell’innovazione rappresentato dai giovani.
Open Italy, è «il primo «sales acceleratori» italiano. Obiettivo del progetto è
permettere alle grandi imprese di contrattualizzare le startup che a valle della fase
di co-innovazione avranno dimostrato i molteplici vantaggi in termini di innovatività
e efficienza della soluzione: affidare loro la prima grande commessa che le farà
uscire dalla “death valley” e dal rischio di fallimento!
“Vogliamo costruire un ecosistema
che permetta di arrivare al mercato
più velocemente e che accolga più
facilmente l’innovazione. Il nostro
lavoro deve essere quello di valutare
insieme le innovazioni e condividere il
rischio, perché più occhi possono
giudicare meglio le idee proposte.
Unire le forze ci permette di essere
più efficaci e ci permette di creare
nuove opportunità per traghettare le
innovazioni sul mercato”.(Gianni
Armani)
SCENARIO
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Sono state individuate quelle startup che con il loro prodotto/servizio rispondono a uno o più dei seguenti perimetri di interesse aziendale:
PERIMETRI DI APPLICAZIONE DELL’INNOVAZIONE*
*votati il 6 febbraio dalle imprese Consorziate
Customer Relation Cybersecurity Fleet Management
Predictive maintenance Workforce management
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LE AZIENDE DI OPEN ITALY
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I SEGNALATORI DELLE STARTUP
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STORYBOARD 2017
6 febbraio 17 – 24 – 31 maggioDemo Days
AVVIO
20 giugnoKick off co-innovation
13 marzoComitati
16 ottobreFinale
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I GIUDICI
SILVIA DE FINAWIND TRE
ANDREA RANGONEGRUPPO DIGITAL 360
GIANPAOLO SCAFUROPOSTE ITALIANE
MARCO SGROISOTEL
GIUSEPPE DONAGEMMABUSINESS ANGEL
BARBARA POGGIALIPOSTE ITALIANE
VALTER CATONISDA
PIERO BERGAMINICLUB DEGLI INVESTITORI
SALVO MIZZIINVITALIA VENTURE
VALERIA LATTUADABUSINESS ANGEL
LUCA BERTONETIM #WCAP
FRANCESCO SACCOBOCCONI
ROBERTO SIAGRIEUROTECH
GIUSEPPE CINQUECISCO
LAURA TASSINARIBIC LAZIO
CLAUDIO RAIMONDIVODAFONE
MARCO TROMBETTIPiCAMPUS
ALBERTO GASPERISPINNVEST
GIOVANNI IOZZIAECONOMYUP
COSIMO PALMISANODECISYON
EMIL ABIRASCIDSTARTUP BUSINESS
SIMONE BRUSCHIMPS
LUCA DE BIASESOLE24ORE
ANDREA CONTESERVICE IN
GIANLUCA PANCACCINITIM
GIANLUCA DETTORIPRIMO MIGLIO DPIXEL
LUIGI CAPELLOLUISSENLABS
GIOVANNI DE CAROBUSINESS ANGEL
PAOLA FORMENTISKY
*Le aziende di appartenenza fanno riferimento alla data 6 febbraio
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FUNNEL DI ADOZIONE DELLE STARTUP
Startup assegnatariedella sponsorship di
co-innovation
30 startup
Screening Audizioni Co-innovation
Finale per assegnazione
commessee/o aperturaal mercato
140 startup
31 maggio17 maggio 16 ottobre28 aprile
Fase 1 Fase 2
Scouting Commessa
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TIMING PROGETTI DI CO-INNOVATION
31 maggio 16 ottobre9 giugno 22 settembre
Meeting 1:1
Obiettivi:
✓ Definizione Use Case✓ Individuazione requisiti di
prodotto
Team Staffing
Team:
✓ 1 Senior Advisor(ELIS, EY, Ars et Inventio)
✓ 1 Team Leader✓ 2 Junior Consultant
20 giugno
TEAM
START-UP
AZIENDA
KICKOFF CO-INNOVATION
TEAM
PROJECT DEFINITION
(RFP)
PROTOTIPOBUSINESS CASE
OFFERTA ECONOMICA
ASSEGNAZIONE COMMESSA
PresentazioneFinale ai CEO
Valutazione Deliverable
AVVIO 8 settimane di progetto
Attività progettuali:
✓ Analisi fattibilità tecnica ✓ Individuazione nuovi servizi da erogare✓ Piano di implementazione della
Soluzione / lancio sul mercato
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PROGETTI DI CO-INNOVAZIONE - CYBERSECURITY
Identificare eventuali attacchi alla sicurezza informatica attraverso un’analisi dimachine learning predittiva e non formale. L’analisi si concentra su dati provenientidalla rete informatica, cercando anche di distinguere eventuali problemi dimisconfiguration rispetto a veri e propri attacchi alla rete.
Tutelare il servizio da eventuali attacchi alla sicurezza informatica attraverso unrafforzamento dei sistemi antivirus e un monitoraggio più continuativo e dedicato ainuovi malware. L’analisi si concentra su dati provenienti dalla rete informatica e sullacrescente minaccia di ransomware.
Identificare eventuali attacchi alla sicurezza informatica attraverso un’analisi dimachine learning predittiva e non formale. L’analisi si concentra su dati provenientidalla rete informatica, cercando anche di distinguere eventuali problemi dimisconfiguration rispetto a veri e propri attacchi alla rete.
Integrare l’offerta Vodafone per le imprese con il servizio della startup per offrire aipropri clienti un sistema antivirus e monitoraggio più continuativo e dedicato ai nuovimalware, in particolare la crescente minaccia di ransomware.
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PROGETTI DI CO-INNOVAZIONE_CUSTOMER RELATION +
WORKFORCE MANAGEMENT
Miglioramento dell’engagement degli utenti che usufruiscono delle tratte stradaligestite da ANAS, attraverso un servizio di Wi-Fi in motion e nelle aree di servizio esosta, in grado di profilare gli utenti e fornire loro servizi personalizzati e geolocalizzaticome informazioni di infomobilità e sicurezza e servizi commerciali e turistici
Automatizzare e integrare i canali digitali di gestione delle relazioni con i clienti al finedi migliorare la customer satisfaction.
Miglioramento della gestione delle operazioni e delle comunicazioni durante ilprocesso di manutenzione ordinaria delle squadre di lavoro di RFI in attività sulterritorio. La soluzione prevede l’introduzione di un tool di instant messagingintegrato con il Database dei contatti aziendali e la strumentazione attualmente indotazione alle unità manutentive per la pianificazione e schedulazione degli ordini dilavoro.
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PROGETTI DI CO-INNOVAZIONE_PREDICTIVE MAINTENANCE
Esplorare la fattibilità di implementazione di un modello di manutenzione predittiva sulle“opere d’arte” della viabilità stradale. Tale modello consentirà di effettuare uno screeningattivo e continuativo del comportamento delle opere e sarà in grado, attraverso l’impiego dialgoritmi di Machine Learning (ML), di individuare e segnalare ad una sala di controlloremota, eventuali anomalie nel comportamento dell’elemento dell’infrastruttura controllato,consentendo l’avvio di verifiche più approfondite al fine di prevenire situazioni rischiose per laviabilità»
Realizzazione di un hardware per il monitoraggio e la valutazione dello stato di salute delletorri di raffreddamento motori. Tramite rilevamenti da sensori acustici, il dispositivo AUDIREmisura la voce del sistema per ricostruire un pattern del segnale di pressione acusticaregistrato. La comparazione dei differenti pattern consentirà la definizione di un KPI sullecondizioni di salute dei ventilatori di raffreddamento. La presente soluzione ha l’obiettivo difornire a Trenitalia un sistema innovativo e semplificativo delle operazioni di manutenzione.
Automatizzazione del processo di monitoraggio di parametri strategici per la definizione diun piano di interventi di manutenzione su impianti produttivi. Tale automatizzazionesfrutterà le potenzialità derivanti dall’utilizzo di droni e/o rover automatici, ottenendo comebeneficio anche un forte impatto sociale.
Analizzare ed identificare azioni di efficientamento della manutenzione di un impianto dilogistica, attraverso un algoritmo di manutenzione predittiva.La soluzione dovrà analizzare sia il funzionamento dell’impianto, sia la gestione del magazzinoe delle ore lavorate.
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16 OTTOBRE 2017
La Finale e l’assegnazione delle commesse
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CO-INNOVATION – KICK OFF NUOVI PROGETTI
Misurazione del traffico in store e servizi di marketing in prossimità al fine di verificarel’efficacia delle compagne marketing e aumentare l’ingaggio del cliente da sistemi on-line aoff-line. Si richiede un test da fare negli store di Milano e Roma per misurare il traffico,ingaggiare ed intrattenere il cliente all’interno della concessionaria attraverso nuovi servizidigitali ed interattivi in grado di veicolare contenuti di diverse forme (testi, video, immagini).
Swascan è una piattaforma di cyber security che aiuta a individuare la vulnerabilitàinformatica delle aziende (siti web, app mobili, network, ecc).TIM integrerà il servizio della startup nella loro offerta sul Digital Store di TIM. Sviluppo di untool di self assessment on line dello stato di “sicurezza” di una azienda
Certificare end-to-end il servizio di telesoccorso assistito misurando sul campo quanto un drone possa abbattere i tempi per trasportare e fare arrivare un defibrillatore accanto al paziente.La sperimentazione utilizzerà i servizi di comunicazione broadband di Wind Tre, la tecnologia dei droni di Archon e il supporto specialistico del Campus Biomedico di Roma.
Cubbit è un data-center distribuito per fornire servizi di Cloud e Content Delivery a PMI eclienti Consumer invertendo lo standard tecnologico del data-center centralizzato e basandosisull’utilizzo condiviso di piccoli server nelle case e negli uffici.TIM incorporerà Cubbit direttamente all’interno dei router cliente cosi da abilitare l’usodistribuito di risorse spare per fornire nuovi servizi (es. Content Delivery Network, FogComputing domestico per le Smart Home e PMI)
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Un passo indietro… IL CASO DI ANAS
All’interno del perimetro Predictive Maintenance è stato definito il seguente BUSINESS NEED:
ANAS possiede circa il 50% delle gallerie d’Europa e una rete di oltre 26.000 km di strade e autostrade inItalia. Ha in programma importanti investimenti per l’efficientamento energetico degli impianti ingalleria (illuminazione, ventilazione, etc.).
Cerca soluzioni per:• ridurre i costi di esercizio e/o migliorare il processo gestionale e/o aumentare i livelli di servizio;
• acquisire migliori informazioni (attraverso strumenti informatici di diagnostica, strumenti di rilievodati, etc.) sullo stato prestazionale delle infrastrutture (piattaforme stradali, ponti, muri di sostegno,gallerie, barriere di protezione laterale, reti di deflusso delle acque superficiali, etc.) per adottareprovvedimenti che garantiscano sempre elevati livelli di sicurezza e qualità per gli utenti delle strade eil contenimento dei costi;
• migliorare la gestione dei “big data” derivanti dai sensori fissi e mobili (es. telecamere, laserscanner,etc.) già utilizzati da ANAS, al fine di renderne più efficiente l’utilizzo.
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DEMO DAY PREDICTIVE MAINTENACE
Nel corso del Demo Day dello scorso 17maggio sono state invitate ad effettuare unpitch le migliori startup selezionate nelperimetro Predictive Maintenance.
Le valutazioni complessive di Anas sonoriassunte nel grafico.
I criteri per la valutazione sono stati:• Valore per l'azienda (Innovatività del
prodotto servizio, Coerenza con il proprioneeds, Time to Innovation);
• Valore della startup (Potenziale dimercato, Solidità del team, Maturità delprodotto/servizio).
SED
Airgloss
Archon
Alleantia
Space Exe
Over SenteticSenseye
1,00
3,00
5,00
1,00 3,00 5,00
Val
ore
de
lla S
tart
up
Valore per l'azienda
ANAS
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INCONTRI DI APPROFONDIMENTO
Nel mese di giugno sono state svolte delle call con le 4 startupritenute da ANAS più interessanti ovvero:• Sentetic;• Archon;• Sed Soluzioni;• Alleantia.
Le startup hanno fornito maggiori dettagli in merito alle propriesoluzioni e hanno risposto alle specifiche domande poste da ANAS.Dopo un’attenta valutazione ANAS ha deciso di avviare la fase diCo-Innovation con la startup Sentetic.
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Semestre di Presidenza ANAS
Co-Innovation Anas Sirti Sentetic
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PREMESSA
• Ci sono fenomeni che non si possono intercettare con la sola ispezione visiva delle opere
INTERCETTARE IL RISCHIO
• 16.000 infrastrutture da salvaguardare con risorse e tempo limitatoGESTIRE RISORSE
LIMITATE
• il rischio cresce con l’età delle opere IL TEMPO
• modelli operativi e gli strumenti tradizionali non consentono di ottimizzare le forze in campo attribuendo agli interventi una priorità basata su elementi non evidenti
AVERE GLI STRUMENTI GIUSTI
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LE DIMENSIONI DI COSTO DEL PROBLEMA
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IMPATTO AMBIENTALE
BRAND REPUTATION
VITE UMANE
DANNI ECONOMICI
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MANIFESTO DELLA INIZIATIVA SPERIMENTALE
«Il progetto di co-innovazione condotto da ANAS-SIRTI-SENTETIC hal’obiettivo di esplorare la fattibilità di implementare un modello dimanutenzione predittiva sulle “opere d’arte” della viabilità stradale.
Tale modello consentirà il controllo dinamico e continuativo delleopere e sarà in grado, attraverso l’impiego di algoritmi di MachineLearning (ML), di individuare e segnalare ad una sala di controlloremota, eventuali anomalie nel comportamento dell’elementodell’infrastruttura controllato, consentendo l’avvio di verifiche piùapprofondite al fine di prevenire situazioni rischiose per la viabilità»
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TRASFORMARE IL DATO IN «INFORMAZIONE»
FILOSOFIA DELLA SPERIMENTAZIONE
• ACQUISIZIONE DATI
COSA RICEVO
• INFRASTRUTTURA DI COMUNICAZIONE
COME RICEVO• PIATTAFORMA
APPLICATIVA
COME GESTISCO
..E L’INFORMAZIONE IN “DECISIONE”
INFRASTRUTTURE
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DELIVERABLES
SCOUTING TECNOLOGICO E VALUTAZIONE COMPARATIVA DELLE TECNOLOGIE DI SENSING INNOVATIVE
• Puntuale vs Lineare
DEFINIZIONE DEL MODELLO ARCHITETTURALE E DELL’APPROCCIO INSTALLATIVO
DEFINIZIONE DEL BUSINESS CASE CON MIX TECNOLOGICO E APPROCCIO «INCREMENTALE»
• Tratta – viadotto – autostrada – rete primaria….
FORNITURA E POSA IN OPERA DI UNA SOLUZIONE SPERIMENTALE DI CONTROLLO DINAMICO BASATO SU ALGORITMI DI «MACHINE LEARNING» E SENSORISTICA IOT.
DEFINIZIONE DI UN DRAFT DI SPECIFICHE DELLA TECNOLOGIA DI CAMPO UTILIZZABILI PER PROGETTI DI LARGA SCALA
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IL SITO SPERIMENTALE
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AUTOSTRADA A19 PALERMO –CATANIAserve l’entroterrra siciliano e collegadirettamente Palermo, Catania, Caltanissetta, Enna
Lunghezza complessiva: 198KmRealizzata: 1965/1975N° opere = 61 + 10 raccordi
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APPROCCIO INCREMENTALE: 4 FASI
Fase
0
Sensori puntuali «Sentetic» su 2 tratte del viadotto Daino
Fase
1
Sensori multi tecnologia su intero viadotto Daino (8 tratte)
Fase
2
Estensione della soluzione ottimizzata su intera A19
Fase
3
Estensione del modello a tutta la rete Primaria/Secondaria
POTENZIALI SVILUPPI FUTURI
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LE TECNOLOGIE DELLA SPERIMENTAZIONE:
SOFTWARE DI ANALISI STRUTTURALE
Software per Analisi Strutturale - architettura1. Trasporto e storicizzazione
dei dati indipendente dal fornitore
2. Analisi deep learning dei dati con autoapprendimento del modello
3. Struttura modulare basata su container docker, independente dal fornitore di servizi cloud (il cliente può anche predisporre una propria infrastruttura se lo ritiene necessario)
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LE TECNOLOGIE DELLA SPERIMENTAZIONE:
SOFTWARE DI ANALISI STRUTTURALE
Software per Analisi Strutturale - Funzionamento
1. Dati Accelerometrici grezzi acquisiti ad alta frequenza, elaborati e compressi con tecnologia SensorCortex Sentetic
2. Analisi Spettrale per l’identificazione della funzione di trasferimento caratteristica mediante Algoritmi di apprendimento automatico
3. Real Time Anomaly detection – Gli algoritmi di Spectral clustering confrontano i dati in arrivo con la «firma» vibrazionale del viadotto. La determinazione del livello di anomalia si riduce alla misura della distanza tra le due matrici
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LE TECNOLOGIE DELLA SPERIMENTAZIONE:
SOFTWARE DI ANALISI STRUTTURALE
Sentetic SensorCortex©
• 32-bit MCU Subsystem - Programmable Analog DSP filters• Low Power 1.71-V to 5.5-V operation• High speed Serial Communication - Up to 20 Programmable GPIO Pins• 3 axis Accelerometer 16Bit/up to 800Hz Samples/sec - Sensitivity: 1,5 x 10e-5 g - Range (with offset): +/- 0.5g• Daisy chain connection for data and power supply
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LE TECNOLOGIE DELLA SPERIMENTAZIONE:
SOFTWARE DI ANALISI STRUTTURALE
Software per Analisi Strutturale - architettura1. DashBoard di gestione dispositivi e monitoraggio segnali2. Invio dei dati su anomalie e allarmi a sistemi informativi del cliente, per una perfetta integrazione con le
strutture operative di Anas
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LE TECNOLOGIE DELLA SPERIMENTAZIONE: SENSORISTICA
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2
13
L’efficacia della soluzione tecnologica verrà valutata dalla comparazione di 3 soluzioni in parallelo e dal confronto dei
dati raccolti ed elaborati:
01010101000…
Sensori puntuali basati su accelerometri commerciali (alto costo/ alta qualità )
Sensori puntuali basati su soluzione innovativa a basso costo con accelerometri disposti in serie
Sensori lineari in tecnologia «reticolo di Bragg» posti su cavi in fibra ottica
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STATO ATTUALE DELLA SPERIMENTAZIONE
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Precisione
Costi di gestioneInstallazione
Le 3 dimensioni del costo
Soluzione Sentetic Soluzioni tradizionali
Soglia di sostenibilità
Co
sto
to
tale
Precisione
Sentetic
Soluzioni tradizionali
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BENEFICI
• Minimizzazione del TCO attraverso mix di tecnologie low costSOSTENIBILITA'
• Modello adattivo rispetto alla naturale evoluzione delle opereAUTOAPPRENDIMENTO
• Open source, edge computing, sensoristica modulareSCALABILITA'
• nell’impiego delle diverse tecnologie di campo (sensori lineari vs. sensori puntuali)FLESSIBILITA'
• Indicazioni di facile lettura utili a gestire le prioritàSEMPLICITA’
• Abilitante allo sviluppo ed all’erogazione di servizi a valore aggiuntoVERSATILITA'
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