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KOR40 Gestionale ERP & AI per Industria 4.0
AI / Intelligenza Artificiale

Machine Learning & Data Engineering

L’AI integrata per trasformare i dati in valore.

Da sapere in Breve
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Pipeline intelligenti dei dati al servizio dei tuoi processi
ML & Data <br>Engineering
Industria, Logistica & Retail
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Nel contesto di un ERP modulare come KOR, l’Intelligenza Artificiale non è un componente isolato, ma un potenziatore trasversale.
Il modulo Machine Learning e Data Engineering si integra nativamente con le funzioni chiave di KOR40 – dalla Produzione (MES) alla Qualità, dalla Logistica e Magazzino fino al Modulo R&D – trasformando i dati raccolti da questi sistemi in previsioni affidabili e azioni guidate.

Grazie a pipeline di data engineering strutturate, ogni informazione (dai log macchina ai consumi energetici, dalle non conformità ai dati di supply chain) viene normalizzata, validata e resa disponibile per l’addestramento di modelli predittivi su misura.
Il risultato è un’AI che impara direttamente dai processi reali dell’azienda e che evolve insieme a essi.

Ad esempio in questo modo:

  • nel MES il ML anticipa colli di bottiglia e ottimizza la schedulazione
  • nel Controllo Qualità individua pattern di non conformità e supporta azioni correttive (CAPA
  • nel Magazzino e Logistica prevede la domanda e riduce stock improduttivi
  • nell’R&D accelera i cicli di sviluppo grazie all’analisi storica e comparativa dei dati.

Il valore aggiunto di KOR40 è la capacità di fornire un unico ecosistema in cui dati, AI e processi aziendali sono connessi: dal dato grezzo all’azione operativa, senza passaggi intermedi o software separati.

Caratteristiche Principali
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Utilizzo dei dati per migliorare i risultati

Con KOR40 i dati non sono più un semplice archivio da consultare, ma diventano un motore di miglioramento continuo.
Il modulo Machine Learning e Data Engineering sfrutta pipeline strutturate per raccogliere, pulire e arricchire i dati provenienti da tutta l’organizzazione, rendendoli immediatamente disponibili per analisi avanzate e modelli predittivi.

KOR40 si connette a tutte le principali fonti informative aziendali:

  • ERP per ordini, fatturazione, flussi amministrativi.

  • MES per dati di produzione, cicli macchina, OEE.

  • SCADA e sistemi di automazione per variabili operative in tempo reale.

  • IoT e sensori industriali per raccogliere telemetrie su consumi, vibrazioni, temperatura, stato macchine.

  • Database legacy già in uso in azienda.

Questa integrazione consente di abbattere i silos informativi, centralizzando i dati in un unico ecosistema, pronto per essere elaborato.

Dati sporchi o incoerenti compromettono qualsiasi modello predittivo.
Con KOR40 vengono implementati processi di:

  • rimozione degli outlier per eliminare misurazioni anomale o errori di sensori,

  • gestione dei valori mancanti tramite interpolazioni o regole aziendali,

  • sincronizzazione temporale per allineare dati provenienti da sistemi con frequenze diverse (es. sensori IoT vs dati ERP).

In questo modo si ottiene un dataset robusto e affidabile, pronto per alimentare algoritmi di machine learning.

Le pipeline di ETL/ELT (Extract, Transform, Load) in KOR40 permettono di:

  • estrarre dati in tempo reale o batch,

  • trasformarli e arricchirli secondo regole definite,

  • caricarli in ambienti analitici o data lake dedicati.

Il tutto in maniera automatica e tracciata, riducendo i tempi di preparazione dei dati e i rischi di errore umano.

Offre la possibilità di connettersi sia a API esterne che a feed open data o fonti a pagamento, portandole nella pipeline di Data Engineering, così i modelli di Machine Learning non guardano solo ai dati interni ma contestualizzano l’azienda rispetto al mercato e all’ambiente esterno.

Addestramento dell’AI sui Dati Aziendali

L’Intelligenza Artificiale genera valore reale solo quando è addestrata sui dati specifici di un’azienda.
Con KOR40, i modelli di Machine Learning non sono preconfezionati o generici, ma vengono costruiti e personalizzati a partire dai flussi informativi del cliente, così da rispecchiare fedelmente processi produttivi, logiche operative e dinamiche di mercato.
L’addestramento dell’AI non è un processo unico e statico, ma un ecosistema dinamico che evolve insieme all’azienda, integrandosi ai Moduli di KOR40 e garantendo modelli sempre affidabili, trasparenti e pronti a supportare le decisioni.

Ogni settore, linea di produzione o reparto genera dati unici: cicli macchina, consumi energetici, lotti di produzione, qualità dei materiali, storico ordini.
KOR40 utilizza queste informazioni per creare modelli predittivi specifici per l’azienda, capaci di:

  • prevedere volumi produttivi e richieste di manutenzione,

  • anticipare anomalie nei processi,

  • migliorare la qualità riducendo scarti e inefficienze,

  • stimare domanda e trend di mercato.

I modelli non sono “black box” standard, ma strumenti calibrati sul contesto operativo reale.

I processi aziendali cambiano: nuove macchine, nuovi fornitori, nuove regole di mercato.
Per questo i modelli di KOR40 non restano statici, ma vengono riadattati periodicamente per mantenere la massima accuratezza:

  • aggiornamento automatico quando entrano nuovi dati,

  • ottimizzazione continua delle variabili usate dal modello,

  • adattamento a nuove condizioni operative.

Questo approccio garantisce un’AI che cresce insieme all’azienda, senza perdere efficacia.

Ogni modello viene valutato con indicatori tecnici che ne misurano le prestazioni:

  • MAE (Mean Absolute Error) e RMSE (Root Mean Square Error) per la precisione delle previsioni numeriche,

  • precision, recall, F1-score per la classificazione di eventi e anomalie,

  • analisi di curva ROC e AUC per stimare l’affidabilità globale.

Queste metriche vengono presentate in dashboard dedicate all’interno di KOR40, permettendo sia ai responsabili IT che ai manager di comprendere il livello di accuratezza e affidabilità dei modelli.

Per garantire stabilità e continuità, KOR40 integra pratiche di MLOps (Machine Learning Operations) che automatizzano e monitorano il ciclo di vita dei modelli:

  • versioning dei dataset e dei modelli, con storico completo delle modifiche,

  • monitoraggio del drift (quando i dati cambiano nel tempo e il modello perde precisione),

  • riallenamento automatico al superamento di soglie critiche,

  • tracciabilità completa per audit e certificazioni.

Con queste pipeline, l’AI diventa un asset stabile e controllato, non un progetto isolato da gestire manualmente.

Supervisionato e semi-supervisionato

L’efficacia del Machine Learning dipende dalla qualità e dalla disponibilità dei dati.
Con KOR40 è possibile scegliere l’approccio di apprendimento più adatto alle caratteristiche del dataset aziendale, sfruttando al meglio le informazioni raccolte dai Moduli KOR40 e dagli impianti produttivi.

L’apprendimento Supervisionato e Semi-Supervisionato offre flessibilità: sfrutta i dati già etichettati quando disponibili, valorizza anche quelli incompleti e potenzia la capacità predittiva grazie al rilevamento continuo delle anomalie.

Un approccio che rende l’AI pratica, adattabile e direttamente applicabile ai processi aziendali.

Nel caso in cui l’azienda disponga di dataset etichettati (ad esempio: guasto/non guasto, conforme/non conforme, alta/bassa domanda), KOR40 applica algoritmi di apprendimento supervisionato in grado di:

  • Manutenzione predittiva: riconoscere pattern che precedono un guasto e stimare il tempo residuo di funzionamento dei macchinari.

  • Controllo qualità: classificare i prodotti sulla base di parametri misurati, riducendo errori e scarti.

  • Forecasting della domanda: prevedere volumi di vendita e fabbisogni di magazzino, combinando dati storici con variabili esterne (trend di mercato, prezzi materie prime, condizioni meteo).

Con questo approccio, i modelli apprendono direttamente dalle esperienze passate e diventano sempre più accurati con l’accumularsi di nuovi dati.

In molti casi, i dati aziendali sono abbondanti ma non completamente etichettati, perché classificare manualmente ogni record richiede tempo e risorse.
KOR40 risolve questo limite con tecniche di apprendimento semi-supervisionato, che permettono di:

  • sfruttare grandi quantità di dati grezzi insieme a un piccolo sottoinsieme già etichettato,

  • ridurre i costi e i tempi di labeling manuale,

  • ottenere comunque modelli robusti e performanti anche in contesti con dataset incompleti.

Questo approccio è particolarmente utile nelle aziende che hanno molti dati di produzione ma non uno storico completamente organizzato.

KOR40 integra algoritmi di rilevamento anomalie che analizzano continuamente i dati provenienti da macchine e processi per individuare:

  • comportamenti imprevisti nei macchinari (vibrazioni anomale, consumi energetici fuori soglia, cicli irregolari),

  • deviazioni nei processi produttivi (tempi più lunghi, scarti superiori alla media, flussi interrotti),

  • eventi rari ma critici che potrebbero compromettere efficienza, qualità o sicurezza.

Il sistema genera alert tempestivi, permettendo all’azienda di intervenire rapidamente e ridurre al minimo gli impatti economici e operativi.

Apprendimento guidato dal Data Engineering

Il Machine Learning diventa davvero efficace solo quando è supportato da un solido data engineering.

Con KOR40 i modelli predittivi non si basano su dati casuali o parziali, ma su una struttura dati progettata su misura per i processi aziendali.

In questo modo, ogni previsione è il risultato di pipeline affidabili, scalabili e conformi alle normative, che accompagnano l’AI dall’acquisizione dei dati fino alla loro applicazione pratica.

L’apprendimento guidato garantisce che l’AI sia costruita su basi solide, con dati puliti, infrastrutture adatte e modelli trasparenti. Non solo previsioni accurate, ma anche sicurezza, tracciabilità e fiducia nei risultati, integrati direttamente nell’ecosistema KOR40

Non tutte le aziende hanno la stessa tipologia di dati né gli stessi obiettivi.
Per questo KOR40 offre architetture flessibili e personalizzate:

  • Data lake per archiviare grandi quantità di dati grezzi provenienti da ERP, MES, IoT, sensori e sistemi legacy, mantenendo tutte le informazioni disponibili per analisi future.

  • Data warehouse per strutturare i dati consolidati e renderli immediatamente fruibili nelle analisi operative, nei report direzionali e nei modelli predittivi.

Questa doppia architettura consente di gestire sia la complessità dei dati storici sia la rapidità delle decisioni in tempo reale.

Le imprese operano in contesti diversi e con vincoli specifici su sicurezza, latenza e connettività.
KOR40 supporta diversi modelli di infrastruttura:

  • Cloud per scalabilità e velocità di calcolo, ideale per dataset di grandi dimensioni e modelli complessi.

  • Edge computing per elaborare i dati direttamente vicino ai macchinari, riducendo la latenza e garantendo continuità anche senza connessione stabile.

  • On-premise per aziende con requisiti stringenti di compliance o necessità di mantenere i dati all’interno dei propri server.

La scelta è flessibile e modulare: ogni azienda può adottare la soluzione più adatta o combinare più approcci in un’architettura ibrida.

La gestione del ciclo di vita dei dati è una priorità assoluta. Con KOR40 ogni dato è tracciabile, sicuro e conforme alle normative:

  • Versioning dei dataset e dei modelli per avere sempre lo storico delle modifiche.

  • Controllo accessi avanzato, con ruoli e permessi personalizzati.

  • Conformità GDPR e alle normative industriali, per garantire protezione dei dati sensibili e auditabilità completa.

  • Logging e monitoraggio costanti per individuare eventuali anomalie o accessi non autorizzati.

Questo approccio riduce i rischi e aumenta la fiducia nei processi basati sull’AI.

Uno dei limiti storici del Machine Learning è la percezione di “scatola nera”.
Con KOR40, invece, ogni modello è trasparente ed interpretabile:

  • evidenzia i fattori chiave che hanno influenzato una previsione (es. variabili di produzione, condizioni di mercato, parametri macchina),

  • mostra intervalli di confidenza e indicatori di affidabilità,

  • permette di spiegare in modo chiaro le decisioni dell’AI, facilitando audit, certificazioni e adozione da parte del personale.

L’Explainable AI è essenziale per portare fiducia nei modelli, specialmente in settori regolamentati come energia, farmaceutico, agroalimentare e automotive.

✦ Automatizza i Processi

Connessioni con Moduli

Integrazione con Moduli, mantenendo la flessibilità di aggiungere altre connessioni in base alle esigenze aziendali.

MES & Produzione

Ricerca & Sviluppo

Controllo
Qualità

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CRM & Gestione Clienti

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Flessibilità Avanzata

Data Readiness &
Fase di Avvio

 (senza storico dati)

Se non esiste uno storico dati, l’analisi avanzata non è immediata.
Possiamo però predisporre il sistema per raccogliere i dati in modo intelligente e metterlo in esercizio; l’accuratezza delle analisi cresce progressivamente man mano che i dati si accumulano.

Audit delle fonti, definizione dei segnali utili, frequenze e standard di naming; configurazione con i vostri tecnici o Partner OT per l’acquisizione sicura dei dati.

Avvio della raccolta continua e del data modeling (time-series, contesto operativo: ordine, lotto, ricetta) per creare una base affidabile.

Periodo iniziale in cui si costruiscono baseline e trend; attiviamo dashboard, alert essenziali e report di qualità del dato.

Quando i dati sono sufficienti, si introducono modelli predittivi e raccomandazioni, validandone le prestazioni su casi reali.

Le proposte vengono valutate e approvate (human-in-the-loop); se i risultati sono solidi, si estende ad altre linee/siti.

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