Come fare AI (fatta bene) sui dati di produzione execution e dal campo: dall'architettura al valore

19/11/2026 11:00 - 11.45
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L'Intelligenza Artificiale applicata al dato (spesso definita Data-Driven AI o AI sui dati) indica l'uso di algoritmi avanzati e modelli di apprendimento automatico (Machine Learning e Deep Learning) per analizzare, interpretare ed estrarre valore informativo da volumi di dati aziendali o tecnici.

Anziché limitarsi a mostrare cosa è successo (come la business intelligence tradizionale), l'AI applicata al dato, trasforma i dati grezzi in conoscenza operativa, previsioni e azioni automatizzate.

Perché partecipare:

Troppo spesso i progetti AI falliscono perché mancano di basi solide. Per passare dal dato grezzo alla decisione strategica, l'IT deve strutturare una pipeline robusta e governata che passa da dati di qualità. Infatti, più il dato è ricco, pulito e continuo, maggiore è il valore generato. Partecipando a questo webinar, avrai modo di comprendere come estrarre insight con significato reale per il business.

Il webinar in sintesi

In questo webinar partiremo con un quadro d'insieme basato sulle informazioni esclusive della ricerca dell'Osservatorio del Politecnico di Milano sullo stato dell'AI nelle imprese Italiane che operano in contesti Supply Chain. Vedremo poi come garantire la qualità del dato e passeremo subito alla pratica con casi applicativi negli ambiti della produzione e della manutenzione, approfondendo le tecnologie SAP per costruire una solida architettura dati.

Dall'anomalia all'azione: accelerare l'efficienza e la decisione in SAP

Illustreremo uno scenario d'uso che dimostra come l'intelligenza artificiale semplifichi e acceleri la gestione della produzione industriale sotto supervisione umana. Partendo da una semplice domanda in chat a SAP Joule su un calo di disponibilità della linea (KPI OEE), l'AI, tramite SAP Business Data Cloud, analizza i dati delle macchine e li incrocia con le informazioni di business, individuando il problema in real-time e suggerendo azioni future preventive sincronizzate in SAP S/4HANA.