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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


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


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


LE AZIENDE DI OPEN ITALY


I SEGNALATORI DELLE STARTUP


STORYBOARD 2017

6 febbraio 17 – 24 – 31 maggioDemo Days

AVVIO

20 giugnoKick off co-innovation

13 marzoComitati

16 ottobreFinale


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


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


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


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.


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.


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.


16 OTTOBRE 2017

La Finale e l’assegnazione delle commesse


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)


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.


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


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.

Open Italy


Semestre di Presidenza ANAS

Co-Innovation Anas Sirti Sentetic


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


LE DIMENSIONI DI COSTO DEL PROBLEMA

21

IMPATTO AMBIENTALE

BRAND REPUTATION

VITE UMANE

DANNI ECONOMICI


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»


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


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


IL SITO SPERIMENTALE

25

AUTOSTRADA A19 PALERMO –CATANIAserve l’entroterrra siciliano e collegadirettamente Palermo, Catania, Caltanissetta, Enna

Lunghezza complessiva: 198KmRealizzata: 1965/1975N° opere = 61 + 10 raccordi


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


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)




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




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




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


LE TECNOLOGIE DELLA SPERIMENTAZIONE: SENSORISTICA

31

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


STATO ATTUALE DELLA SPERIMENTAZIONE


Precisione

Costi di gestioneInstallazione

Le 3 dimensioni del costo

Soluzione Sentetic Soluzioni tradizionali

Soglia di sostenibilità

Co

sto

to

tale

Precisione

Sentetic

Soluzioni tradizionali


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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Per maggiori informazioni su Open Italy:

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