Home › Casi d'uso

Risultati reali · PMI italiane

L'AI on-premise
in produzione —
con i numeri veri

Non promesse generiche. Case study dettagliati: problema reale, soluzione installata, risultati misurati dopo 90 giorni di utilizzo in produzione.

3 case study approfonditi
Progetti completati — risultati misurati
Case Study #1 · Chatbot su Documenti

Azienda meccanica B2B: l'ufficio tecnico smette di rispondere alle stesse domande

📍 Settore: Meccanica di precisione · Dimensione: 85 dipendenti · Zona: Lombardia
−70%ticket interni ufficio tecnico
3.2hrisparmiate/giorno per tecnico
11 sett.dal via al go-live

Il problema

L'ufficio tecnico riceveva ogni giorno decine di richieste interne: agenti commerciali che chiedevano specifiche prodotto, operatori di produzione che cercavano procedure di montaggio, ufficio acquisti che verificava tolleranze per i fornitori.

  • 4–5 interruzioni/ora per tecnico senior per rispondere a domande già documentate
  • Documenti tecnici distribuiti in 3 cartelle di rete diverse, SharePoint e email storiche
  • Versioni multiple degli stessi manuali — nessuno sapeva qual era quella aggiornata
  • Nuovo personale commerciale impiegava 3–4 mesi per conoscere il catalogo

La soluzione e i risultati

Chatbot RAG on-premise addestrato su 2.400 pagine di documentazione tecnica: schede prodotto, manuali di montaggio, procedure di qualità, listini configurabili. Integrato in Microsoft Teams.

  • −70% richieste dirette all'ufficio tecnico nel primo mese
  • 3,2 ore risparmiate al giorno per tecnico senior (stima: 4,5 FTE)
  • Agenti commerciali: tempo medio risposta a cliente da 4 ore a 8 minuti
  • Onboarding nuovo personale: da 3 mesi a 3 settimane
  • Payback raggiunto al mese 9 dall'installazione
RAG On-Premise Microsoft Teams PDF + DOCX + SharePoint LLM locale
Approfondisci la soluzione →
Case Study #2 · AI Manifattura & MES

Impianto componenti plastici: la manutenzione smette di essere un'emergenza

📍 Settore: Plastica / componenti automotive · Dimensione: 140 dipendenti · Zona: Veneto
−31%fermi non pianificati
+19%OEE linea principale
€180Krisparmio anno 1

Il problema

Tre linee di stampaggio a iniezione con fermi non pianificati che costavano in media 2.400€/ora di mancata produzione. La manutenzione interveniva sempre dopo il guasto — mai prima.

  • 6–8 fermi non pianificati/mese sulla linea principale, media 3,5 ore ciascuno
  • Dati SCADA disponibili ma non analizzati — troppi parametri da monitorare manualmente
  • Tecnici di manutenzione sovraccarichi: nessun tempo per analisi preventiva
  • Pezzi di ricambio: ordini di emergenza con costi 2–3x rispetto al normale

La soluzione e i risultati

Modello predittivo on-premise alimentato dai dati SCADA esistenti (temperatura, pressione, corrente motori). Alert anticipati 48–72 ore prima del guasto su 14 parametri critici.

  • −31% fermi non pianificati nei primi 6 mesi
  • +19% OEE sulla linea principale (da 71% a 84%)
  • Ricambi: da ordini di emergenza a pianificazione mensile
  • Risparmio stimato anno 1: €180.000 (fermi evitati + ricambi ordinari)
  • ROI investimento: 4,2x nel primo anno
Manutenzione Predittiva SCADA Integration OPC-UA ML On-Premise
Approfondisci la soluzione →
Case Study #3 · Text-to-SQL / Data Intelligence

Distributore alimentare: il commerciale smette di aspettare i report dall'IT

📍 Settore: Distribuzione alimentare · Dimensione: 62 dipendenti · Zona: Piemonte / Valle d'Aosta
0query SQL richieste agli utenti
−85%richieste report all'IT
4h→8mintempo medio accesso dati

Il problema

Il team commerciale aveva bisogno di dati freschi ogni giorno: venduto per zona, margini per categoria, clienti sotto soglia riordino, confronti settimana/settimana. Ogni richiesta passava dall'IT e richiedeva ore o giorni.

  • 12–18 richieste report/settimana all'IT da parte del commerciale
  • Tempo medio risposta IT: 3,8 ore — spesso il dato era già vecchio
  • Area manager in riunione con dati di 2 giorni prima
  • IT sommerso: 40% del tempo su query ripetitive invece di progetti valore

La soluzione e i risultati

Text-to-SQL on-premise collegato al database gestionale (AS400). Il commerciale scrive la domanda in italiano, ottiene la risposta in secondi. IT liberato per progetti strategici.

  • −85% richieste report al reparto IT nel primo mese
  • Tempo accesso dati: da 4 ore a 8 minuti in media
  • Area manager: dati freschi in riunione — decisioni più veloci e informate
  • IT: +18 ore/settimana liberate da query ripetitive
  • Power BI popolato automaticamente ogni mattina con dati giornalieri
Text-to-SQL AS400 / IBM i Power BI Integration LLM On-Premise
Approfondisci la soluzione →
Altri esempi
Casi d'uso in sintesi
⚖️
Studio legale · Milano

Ricerca giurisprudenza in linguaggio naturale

L'assistente cerca tra 8 anni di fascicoli e sentenze. I giuristi trovano i precedenti rilevanti in 2 minuti invece di 45.

−78% tempo ricerca documentale
🛒
E-commerce · Veneto

Assistente clienti H24 on-premise

Gestisce resi, stato ordini e FAQ automaticamente. Il team supporto si occupa solo dei casi complessi.

80% ticket risolti senza operatore
🏥
Clinica privata · Piemonte

Gestione prenotazioni e triage iniziale

L'assistente prenota, invia promemoria e raccoglie i dati preliminari del paziente. Attivo anche fuori orario.

+40% prenotazioni fuori orario ufficio
📦
Logistica · Emilia-Romagna

Ottimizzazione scorte magazzino

Previsione domanda su 1.200 SKU. Riordini suggeriti automaticamente, approvati dal buyer con un click.

−26% capitale immobilizzato
🔧
Impiantistica · Lombardia

Assistente tecnico per manutentori on-site

Il tecnico scatta foto al guasto e chiede all'AI. Riceve la procedura di intervento dal manuale corretto in 30 secondi.

−55% tempo diagnosi on-site
📋
Studio commercialista · Piemonte

Estrazione automatica dati da fatture

L'AI legge le fatture in arrivo, estrae i dati strutturati e popola il gestionale. 3 ore risparmiate per persona al giorno.

−3h/giorno per addetto

Quale di questi casi
si avvicina al tuo?

Raccontaci il tuo processo in 10 minuti. Ti diciamo se e come l'AI può replicare questi risultati nel tuo contesto specifico.

Parliamone gratuitamente →