Cieb Elettroforniture Spa

Brescia 19/05/2022

Conclusa la formazione in Cieb Elettroforniture Spa sul percorso Lean Manufacturing.

Un ringraziamento particolare va al General Manager Andrea Balducci e al Responsabile della Logistica (con me nella foto) Alberto Bonatti per la squisita ospitalità.

Alberto Bonatti e il sottoscritto

Cieb è una grande azienda, uno dei principali player italiani nel settore della distribuzione di materiale elettrico.

Il percorso formativo ci ha portati ad analizzare i flussi e i temi della Lean, in una azienda che già investe in supertecnologie come le macchine a taglio automatico di ultima generazione della Nicoletti da 500 giri minuto (Top!…nella foto), e punta ad essere il punto di riferimento di settore per il Nord Italia nel servizio al cliente. L’ambiente adatto quindi per inserire le metodologie Lean che solo le aziende al Top riescono ad implementare.

Devo fare i complimenti alla direzione perchè ho trovato un ambiente lavorativo molto positivo e con persone con una gran voglia di fare.

Durante le visite formative ho avuto modo di rendermi conto che in tanti campi Cieb è un eccellenza. Un esempio?: la loro capacità di ottimizzare al meglio gli spazi (vedi foto) e le attrezzature a disposizione, specie in un settore come questo che ha categorie merceologiche difficili da trattare.

Una scaffalatura per matasse super ottimizzata

Infatti, più volte ho fatto i complimenti (e mi succede raramente) ai membri del team per l’ottimo lavoro che hanno svolto nella organizzazione del loro magazzino e per l’iniziativa che essi dimostrano nell’ottica del miglioramento continuo.

Ancora complimenti !

Coop. Alboran … Efficienza nello stoccaggio e movimentazione

Milano, aprile 2021

Grande soddisfazione nel percorso di formazione per la di ottimizzazione degli spazi presso la cooperativa alboran di Milano.

http://www.alboran-coop.it/

L’intervento Ha riguardato la riallocazione delle luci del magazzino semplice profondità e delle scaffalature porta scatole con un evidente recupero di oltre il 30% dello spazio esistente.

Ottimizzazione delle luci per il picking

L’intervento poi proseguito ottimizzando spazi di magazzino come ad esempio ad esempio una piccola zona spedizione recuperando posti pallet e sistemando il tutto con la tecnica giapponese delle 5S.

Area finale
Area spedizione riorganizzata in bozza

Un ringraziamento particolare va a tutta la squadra logistica Marco, Andrea e Stefano e a Giovanni per l’ ottima ospitalità.

iFarming Tecnologia 4.0 la chiave per l’agricoltura di precisione

La missione di iFarming è di sviluppare Information Technology applicata all’automazione industriale e allo sviluppo di applicazioni software per l’ottimizzazione di processi di business  nell’agroindustria.

  di Davide Lega *

IOT, Internet of Things in agricoltura

Per chi conosce l’economista Jeremy Rifkin e apprezza i suoi lavori visionari, questo articolo sarà perfetto. Futuristica potrà sembrarvi anche l’azienda in evidenza, ma in realtà scoprirete che è un impresa super tecnologica, al passo coi tempi e quindi 4.0 e con un grande futuro di business.

Jeremy Rifkin nel suo Best Seller “La fine del lavoro” del 1995 scriveva già, di macchine in grado di comunicare tra loro e in grado di elaborare dati complessi ai fini di un migliore utilizzo delle risorse. 

Mi colpì, particolarmente, un passaggio in cui l’autore parlava della digitalizzazione dell’agricoltura, spiegando che sarebbe stato possibile, di lì a breve, rilevare in un campo agricolo una serie di dati relativi a temperatura, umidità, radiazione solare e trasmetterli tramite radiofrequenza a una centrale che li avrebbe elaborati in un cruscotto aziendale a disposizione dell’imprenditore agricolo ai fini di una riduzione dei costi colturali, dell’utilizzo consapevole delle Risorse Naturali e del controllo degli effetti dei Cambiamenti Climatici. Considerando che all’epoca internet era agli albori e che il concetto di IOT e cioè ‘Internet of things’ non esisteva (Kevin Ashton lo ha coniato nel 1999), l’idea mi colpì profondamente.

E’ in questo contesto e settore che si muove iFarming di Ravenna, start up innovativa nata nel 2017, ma oramai a tutti gli effetti realtà consolidata, che nasce da aziende operanti nei settori dell’information technology, dello sviluppo software per l’agro-industria e delle scienze agronomiche.

In iFarming i fondatori Enrico Boschi e Massimo Noferini ci spiegano che in un settore come quello agricolo soggetto a forti e improvvisi cambiamenti climatici che danno luogo a una estrema eterogeneità nelle caratteristiche dell’appezzamento, le tecnologie sono in grado di offrire all’agricoltore un incredibile valore aggiunto. Come?

iFarming offre ai propri clienti servizi di Monitoraggio, Elaborazione e Analisi dei Dati di Campagna, a 360 gradi alle aziende agricole, alle cooperative, agli agronomi e a tutti gli operatori di filiera.

I recenti sviluppi tecnologici hanno prodotto strumenti che forniscono all’agricoltore i mezzi per monitorare e controllare molti aspetti dell’ambiente di sviluppo della piante. Sensori prossimali divengono così strumenti di indagine per monitorare da remoto lo stato dei campi o dei vigneti in termini di fabbisogni nutrizionali idrici della pianta, salute e attacchi patogeni, condizioni del suolo etc.

Questa disciplina si chiama Agricoltura di precisione, la cui definizione è un ‘sistema integrato d’informazioni e gestione della produzione agricola progettato per incrementare, utilizzando un approccio sito specifico, l’efficienza della produzione agricola, la qualità dei prodotti e la redditività, riducendo al minimo i costi aziendali e gli impatti ambientali’.

Un obiettivo sicuramente primario dell’approccio sito specifico è quello che punta a realizzare una fotografia corretta in base alla variabilità del nostro campo. Studi del CNR hanno dimostrato che esiste estrema eterogeneità anche a distanza di pochi metri e capire e conoscere l’eterogeneità del nostro appezzamento ci permetterà di ridurre gli sprechi di acqua, di antiparassitari e concentrarsi dove il problema esiste.

Praticamente fare la cosa giusta nel momento giusto al posto giusto.

Il processo dell’agricoltura di precisione è composto da tre passi: il primo è l’osservazione e la raccolta dati geo riferiti, il secondo l’elaborazione dei dati e la creazione di modelli, per arrivare dopo le opportune considerazioni a interventi sito specifici mirati.

Partiamo quindi dal primo passo e cioè come avviene il monitoraggio?

Lo si può fare o in telemetria, cioè misurazioni dall’alto con fotocamere specializzate tramite aerei o droni o tramite sensoristica a terra posta su centraline fisse o mobili.

In ogni caso la tecnologia oggigiorno si basa su un pilastro che è il rilevamento della posizione GPS. Non è possibile elaborare dati se non ne conosciamo la posizione con precisione. Nel caso della telemetria dall’alto i satelliti in orbita, come ad esempio il Sentinel 2 della ESA (Agenzia spaziale europea) sono in grado di fornire telemetrie con precisione solo intorno ai 10 metri, certamente insufficiente per soddisfare l’esigenza di fotografare la eterogeneità del campo.

L’arrivo dei droni dotati di sofisticate camere Rgb o Multispettro ha soppiantato in parte l’utilizzo degli aerei, e consente una precisione GPS migliore. Ma anche questa soluzione per ora non consente un monitoraggio continuo e sistematico.

iFarming ha pensato a Nodi

iFarming ha scelto quindi di sviluppare, e con ottimi risultati, il monitoraggio tramite sistemi di sensoristica a terra. Li chiama Nodi, cioè dispositivi autonomi (centraline) in grado di rilevare e trasmettere informazioni, attraverso uno o più sensori collegati, alla piattaforma Web in Cloud.

Ilaria Bertuzzi responsabile del marketing e della comunicazione di iFarming spiega che “l’azienda a oggi, ha già installato oltre 500 Nodi in tutta Italia in più di 300 impianti e attività produttive e ha sviluppato importantissime collaborazioni per il loro sviluppo tecnologico con aziende quali le cooperative Granfrutta Zani e Agrintesa, i centri di ricerca CRPV e Università di Bologna e in particolare il Dipartimento di Scienze e Tecnologie Agro-alimentari (DISTAL)”.

Su quali colture iFarming applica i dispositivi? “Su colture Arboree (melo, pero, pesco, susino, mandorlo, castagno, vite …), Orticole (pomodoro, patata, lattuga, cicoria, rucola …) e Estensive (grano, orzo…). Praticamente non ci sono limiti”.

Cosa viene rilevato? “Le centraline coprono a 360 gradi le esigenze di un imprenditore agricolo, essendo in grado di monitorare con oltre 30 parametri (temperatura, umidità, precipitazioni…) i dati meteo, i dati relativi al terreno e all’irrigazione, i dati relativi alla vegetazione come ad esempio la bagnatura fogliare e il tasso di accrescimento dei frutti”.

Come sono costruiti questi nodi? “Ad esempio il Nodo Meteo di iFarming è molto evoluto ed è composto da:

Nodo Meteo
  1. Sensore termo igrometro per misurare l’umidità e temperatura dell’aria, posto all’interno di uno schermo solare passivo composto da una serie di piatti per garantire il massimo flusso d’aria e proteggere il sensore dalla radiazione solare;
  2. Sensore dotato di fotodiodo per misurare la radiazione solare;
  3. Sensore pluviometro per misurare la quantità di pioggia caduta tramite un dispositivo a bascula auto svuotante che misura in maniera eccezionale incrementi;
  4. Sensore anemometro per la rilevazione di velocità e direzione del vento. Dotato di tre coppette e banderuola con punta in ottone per la massima precisione;
  5. Sensore per la bagnatura fogliare. Rileva la presenza di umidità sulla superficie ed è collocato su una staffa di montaggio con angolo di inclinazione di 45° per simulare la posizione tipica di una foglia e permettere il deflusso di umidità.

Il Nodo è completamente autonomo grazie a un Pannello solare per la carica della batteria e per trasmettere dati e la maggior parte dei sensori non richiedono manutenzione.

Francesco Civolani di iFarming, che si occupa di analisi dati e consulenza agronomica spiega che “nel caso del Nodo meteo i dati raccolti permettono la rilevazione di gelate o al contrario di alte temperature, e forniscono previsioni meteo geo localizzate per le successive 48 ore, relativamente a temperatura e umidità dell’aria, precipitazioni, direzione e velocità del vento”. Un Nodo come questo avrebbe fatto molto comodo in situazioni come quella della stagione invernale-primaverile 2016-2017 in cui si sono evidenziate in Emilia-Romagna intense anomalie climatiche, con scarse precipitazioni e temperature superiori alla media e conseguente abbassamento delle falde, sino ad arrivare a inizio giugno quando sono stati registrati valori di evapotraspirazione massima di 5-6 mm/giorno per le colture più idro-esigenti, in anticipo di circa 20-30 giorni rispetto alla media.

La sicurezza alimentare delle nostre colture

Torniamo a Jeremy Rifkin. L’autore in un capitolo del suo best seller “La fine del lavoro” parlava del prodotto biologico e della possibilità di certificare in maniera continua e attendibile, tramite sensori, la presenza o meno di pesticidi. Il ragionamento mi sembrava lungimirante in un epoca il cui l’agricoltura biologica era agli albori in Italia e il concetto di rilevazione continua e sistematica non era supportato dalla tecnologia informatica e telematica.

I tempi cambiano, ma i problemi a volte in agricoltura si amplificano o rimangono irrisolti. A meno che qualcuno non fornisca studi o rilevazioni ad hoc che riportano il problema sotto il riflettore.

E’ il caso di Val Monastero, una vallata appartenente sia alla Svizzera che alla nostra Val Venosta e il cui parco naturale nella parte svizzera è conosciuto come «Biosfera Val Müstair» in cui circa l’80% delle aziende agricole che operano in questa regione seguono i principi guida dell’agricoltura biologica.  Al fine di controllare l’effettiva bontà dell’aria nella biosfera, nel periodo compreso fra aprile e novembre 2019, sono stati posizionati complessivamente sei rilevatori passivi in tre diversi siti della Val Monastero e a distanze differenti dalla confinante Val Venosta. Nei campioni prelevati sono stati ricercati 29 diversi principi attivi e di questi dieci sono stati effettivamente trovati, tra cui anche sostanze altamente pericolose per la salute come il Captan e il Phosmet. Inoltre, si è riscontrato che al crescere della distanza del sito di rilevamento dall’area altoatesina della Val Monastero diminuisce il numero di pesticidi rilevati e la loro concentrazione. Da qui la conclusione della ricerca che ha determinato senza ombra di dubbio che i pesticidi utilizzati in agricoltura in Val Venosta, si disperdono nell’aria senza controllo, percorrendo anche molti chilometri fino a oltrepassare i confini. E questa è stata una sorpresa che si poteva evitare con un costante monitoraggio come quello offerto da iFarming.

Con la sua rete di Nodi Terreno, iFarming  consente di rilevare i parametri caratteristici del suolo come potenziale idrico, temperatura, umidità, conducibilità elettrica, ecc.

Nodo terreno

Proprio il nodo del monitoraggio idrico del terreno aiuta a valutare lo stato del suolo restituendo informazioni sulla conducibilità elettrica, che è indicatore di nutrizione e dunque di un eventuale eccesso di fertilizzanti: il punto di forza di iFarming è la riduzione degli input impiegati in agricoltura, il cui eccesso in effetti può dare luogo a inquinamento. Meglio quindi monitorare per consentire così un migliore timing dei trattamenti e lavorare in maniera preventiva.

Robot 4.0 in agricoltura e l’innovazione di iFarming

Torniamo per l’ultima volta al best seller di Jeremy Rifkin “La fine del lavoro” il cui leitmotiv era appunto, la preoccupazione di fondo della perdita dei posti di lavoro a manodopera ‘umana’ a favore di quelli meccanizzati o robotici. Ebbene nella sua analisi del settore agricolo nelle principali nazioni modernamente sviluppate, Rifkin evidenziava il passaggio, in meno di cento anni, dal 98% di agricoltura manuale al 2%. Quali i motivi?

La necessità di aumentare le rese, diminuire i costi e ampliare le dimensioni delle coltivazioni è un input certamente notevole. Oggi la crescente attenzione verso i cambiamenti climatici mette in evidenza la necessità di una gestione sostenibile dell’agricoltura e delle risorse, in particolare di quelle idriche. L’utilizzo di sensori permanenti nei frutteti permette di ottenere informazioni in tempo reale sullo stato idrico della pianta e promuove una gestione irrigua sostenibile, senza influenzare le rese produttive. E’ su queste rese che a oggi una nuova generazione di Robot in agricoltura denominati Agribot o Farm Bot muove i primi passi.

L’utilizzo di robot nell’agricoltura di precisione non è certo un concetto nuovo tanto è vero che il mercato globale è stato valutato intorno ai 3 miliardi di dollari nel 2019 e si prevede che raggiungerà 11 miliardi e mezzo di dollari entro il 2026. Oggigiorno lo sviluppo si spinge appunto su quei robot autonomi che utilizzano sensoristica, come fotocamere multispettrali, per determinare la grandezza di un frutto o il suo grado di maturazione, sia all’aperto e soprattutto in serra.

C’è da dire che nella produzione alimentare si utilizza già da anni la visione artificiale all’interno delle catene produttive, che sono fortemente meccanizzate, in particolare per eliminare impurità e scarti e per effettuare la cernita di sementi, cereali, frutta, ecc., in base a una serie di caratteristiche visive come forma, dimensioni, colore, consistenza, qualità della superficie, maturità e simmetria. Più di recente sono state introdotte anche nei campi soluzioni di visione artificiale e di apprendimento automatico, ad esempio per il riconoscimento delle piante malate mediante ispezione visiva delle foglie danneggiate o appunto per seguire l’accrescimento dei frutti come ad esempio viene già fatto nelle serre israeliane da Sweeper, robot raccoglitore di peperoni (frutto di una collaborazione tra ESA e Israele) che opera solo quando i frutti raggiungono il giusto grado di maturazione e grandezza, secondo quanto indicato dai dati che arrivano in tempo reale da fotocamere dedicate.

Fantastico risultato, ma è anche vero che i robot a oggi sono perlopiù prototipi dal costo proibitivo. Ed è qui che iFarming si differenzia dai sistemi robotici con l’innovazione dei Nodi di accrescimento batte tutti in velocità con una soluzione completamente diversa.

Nodo di Accrescimento 

E’ stato ampiamente dimostrato che per controllare il processo di crescita del frutto in tempo reale, gli strumenti più efficaci sono il controllo del carico di frutti e la gestione dell’irrigazione. Il frutto risponde infatti con variazioni molto rapide delle sue dinamiche di crescita al diradamento (anche se tardivo) o a modifiche dell’irrigazione, confermando che l’analisi della crescita del frutto è uno strumento diagnostico efficacissimo per valutare la bontà delle tecniche di gestione del frutteto.

Di qui l’importanza del Nodo Accrescimento di iFarming, costituito da sensori per le variazioni diametriche dei frutti.

Il tecnico commerciale Marika Bianconcini precisa che “il nodo accrescimento è un’esclusiva di iFarming, dalla progettazione alla stampa 3D. Si tratta in sostanza di un calibro che, seppure delicatamente, si aggancia alla superficie del frutto e si allarga man mano che il frutto cresce grazie a una piccola molla”.

I dati, rilevati in millimetri ogni quarto d’ora, sono poi raccolti e processati. L’incremento di crescita da parte del frutto nell’immediato non è visibile a occhio nudo, ma indica come risponde il frutto alle condizioni ambientali e qual è lo stato di vigore della pianta. iFarming ha sviluppato calibri per kiwi, pero, melo, albicocco, pesco, ciliegio, radice di barbabietola.

IOT applicata da iFarming

A oggi iFarming tramite i suoi nodi localizzati in tutta Italia ha raccolto oltre 30 milioni di dati da inizio 2018 a fine 2019.

grafici ifarming

Questi dati sono consultabili comodamente tramite Portale Web e su applicazione per smartphone, sia in forma grafica che tabellare. Mi immagino già l’imprenditore agricolo che a tavola davanti a una buona cena dà un occhiata al suo cruscotto aziendale o Dashboard che gli fornisce un monitoraggio dei dati in tempo reale.

E’ una soddisfazione poi quando, tra un boccone e un altro darà un occhiata ai Grafici generati dai parametri direttamente rilevati e/o calcolati, quali ad esempio l’evapotraspirazione potenziale/colturale, o l’andamento delle temperature minime/massime/media giornaliere o l’andamento storico per il periodo di tempo selezionato di un qualsiasi parametro.

Che dire poi del fatto che ogni singolo parametro può essere allarmato con impostazione di soglie, sopra e sotto le quali si riceve un alert visualizzabile direttamente sul portale Web e per email.

grafici ifarming

iFarming, è un azienda molto attiva come conferma Ilaria Bertuzzi preannunciando le importanti novità per il 2021 nella sensoristica per l’accrescimento e per la bagnatura fogliare, che sarà wireless. Ilaria, che si occupa anche di progettazione e finanza agevolata, ricorda che “per il 2021 e fino al 31 dicembre 2022 i nuovi clienti di iFarming tramite il «piano nazionale Transizione 4.0» potranno vedere agevolati al 50%, tramite Credito d’imposta sul prezzo di acquisto, i beni strumentali materiali o immateriali, funzionali alla trasformazione tecnologica e digitale delle imprese secondo il piano «Industria 4.0». Gli impianti di monitoraggio di iFarming rientrano sicuramente tra questi investimenti.

C’è tutto ciò che occorre per far decollare la nostra agricoltura di precisione grazie a un fidato compagno di viaggio come iFarming, azienda che nel 2018 ha ricevuto un riconoscimento dalla Regione nell’ambito del Premio Innovatori Responsabili.

(*) Consulente e formatore aziendale nel campo della Logistica e Lean Manufacturing 4.0. Lega è autore di libri e manuali tecnici e collabora con scuole, agenzie interinali, agenzie di intermediazione nella formazione.

E’ uscito il libro “Manuale del magazziniere 3: imballaggio e carico, disponibile su Amazon, Ibs e Feltrinelli.  Maggiori informazioni sull’autore su:     www.davidelega.com

Getcoo, identificazione degli articoli 4.0 con Piqapart

Da Getcoo soluzioni di computer vision basate su intelligenza artificiale proprietaria DART (Direct acquisition and retrieval)  che consente di identificare velocemente e con accuratezza oggetti all’interno di immagini, in ogni contesto

  di Davide Lega*

Identificazione: una grande opportunità

Nell’ambito della mia attività professionale come consulente di intra logistica, mi capita spesso di visitare magazzini di tutte le dimensioni e configurazioni. Una cosa che mi colpisce spesso è come una buona parte dei piccoli imprenditori non abbiano un sistema di codifica degli articoli, ma semplicemente utilizzino i codici dei loro fornitori. La maggior parte delle medie piccole aziende non codificano nemmeno le cosiddette posizioni: non abbinano cioè l’articolo a uno spazio fisico. Alla mia domanda “ma come fate a rintracciare o a trovare quell’articolo?” la risposta che di solito  ricevo è “andiamo a memoria!”.

Ottimo. Come diceva un vecchio film di Woody Allen ‘Basta che funzioni !’

D’altronde capisco bene che l’attività di codificare articoli, ma anche aree, scaffali, corsie, posizioni, contenitori, sia uno sforzo iniziale enorme e il cui mantenimento in efficienza determina attività gestionali che non portano incasso ai titolari che spesso sento ripetere “Io faccio solo quello che mi chiede il cliente”. A volte però la situazione è addirittura peggiore, poiché mancando la posizione, gli articoli non sono dove ce li aspettiamo e quindi a volte non siamo neppure sicuri che siano quello che sono. “Ah se potessi avere una bacchetta magica che ogni volta che indico un oggetto, questo si auto identificasse: il problema sarebbe risolto”.

Mi capita altre volte di fare interventi di riordino di magazzino e quando i magazzinieri che collaborano con me iniziano a sistemare, si trovano davanti articoli di cui non ricordano neppure l’esistenza e quale fosse il loro utilizzo. Alla mia domanda “ma allora cosa li tenete a fare?” la risposta invariabile è “possono sempre servire…e se tornasse quel cliente di dieci anni fa che ne aveva comprato uno e ne volesse un altro ?” . Scuoto la testa e penso: “Ah, benedetta quella bacchetta magica !”

Ho lavorato in tantissimi settori, e so benissimo che quando si parla di ricevimento merce i controlli nelle piccole aziende sono sempre sommari. Quanti articoli si ricevono con specifiche errate o parzialmente non conformi salvo poi accorgersene quando è troppo tardi. Mi metto nella testa del responsabile di produzione: “Ah, se oltre una bacchetta magica avessi anche una scatola magica in cui inserire l’articolo e se questa potesse evidenziarmi tutti i difetti del prodotto !”

E’ in questo contesto che si muove Getcoo, un’azienda innovativa di Ravenna nata nel 2015, che sviluppa soluzioni di computer vision basate su intelligenza artificiale proprietaria DART (Direct acquisition and retrieval)  che consente di identificare velocemente e con accuratezza oggetti all’interno di immagini, in ogni contesto.

DART identifica qualsiasi oggetto senza marcatura o codice a barre e non si limita a indicare la categoria, ma specifica esattamente cosa è l’oggetto in questione, suggerendone il codice o il nome esatto. DART è stata sviluppata dai fondatori di GETCOO, Stefano e Claudio Berti, ed è applicata a vari settori: industria, turismo, moda, mondo dei mattoncini da costruzione.

Da Getcoo, PIQAPART è la soluzione 

Vediamo la sua applicazione Piqapart nell’ambito del magazzino.

Piqapart è la soluzione studiata da Getcoo per la logistica di magazzino e le catene di produzione. Permette di ottenere il codice identificativo di ogni articolo laddove la tradizionale marcatura (barcode, QRcode) sia illeggibile o assente. Piqapart è una piattaforma SaaS (Software as a Service) di computer vision per l’industria basata su intelligenza artificiale proprietaria DART.

Cosa fa Piqapart

Tramite il Light Box, una sofisticata attrezzatura che contiene l’articolo, in pochi millisecondi identifica accuratamente i singoli articoli che transitano in magazzino (anche senza marcatura) fornendone il codice identificativo;

Grazie alla computer vision esegue anche il controllo conformità degli articoli dal ricevimento merci per controlli su forma, dimensione, presenza di particolari, orientamento, disallineamento, presenza di difetti, ma certamente anche in produzione su ogni linea, turno e stabilimento mantenendo standard qualitativi, affidabilità e velocità.

Ha una fase d’apprendimento rapidissima. Bastano poche decine di immagini (e non decine di migliaia) per articolo, a istruire il sistema correttamente e tollera variabili come distorsione, posizionamento o cambi di luce. Può inoltre classificare texture e materiali e suggerisce articoli simili o intercambiabili. Facilita e velocizza la gestione del magazzino e della catena di produzione per tutti gli articoli non marcati.

Vantaggi di Piqapart

Sono indubitabili e portano a un ottimizzazione dei tempi di movimentazione delle merci e a una riduzione dei tempi di evasione degli ordini.

Piqapart è un valido aiuto per la corretta gestione delle ubicazioni in magazzino e la razionalizzazione degli spazi, grazie alla possibilità di stoccare qualsiasi articolo in qualsiasi ubicazione senza pericolo di dimenticare dove la merce è stata stoccata.

Piqapart supporta la gestione operativa dei flussi fisici che transitano per il magazzino, dal controllo della merce in ingresso in fase di accettazione alla preparazione delle spedizioni verso i clienti e come sperimentato in alcuni case study nel settore calzaturiero e dell’automotive, la soluzione di Getcoo fa risparmiare fino al 40% del tempo sui processi industriali.

Il metodo di lavoro sperimentato con Piqapart è estremamente flessibile. Può essere infatti applicato ai settori industriali più disparati, dalla logistica alla manifattura, nella piccola e media impresa. È la soluzione ideale nelle linee di produzione per articoli, oggetti meccanici, articoli stampati in plastica (ad esempio settore meccanico, automotive, manifatturiero, ecc), e in generale in quelle aziende in cui è presente la gestione del magazzino e la necessità di identificare anche articoli non marcati.

Offre flessibilità sui sistemi di acquisizione immagini: la Piqapart box a luce controllata (per identificazioni più complesse), fotocamere industriali, APP o altri setup integrabili a soluzioni già esistenti. Trattandosi di una piattaforma SaaS, richiede bassissima potenza di calcolo client side e non necessita di alcuna programmazione: l’elaborazione dati avviene nel cloud, garantendo tempi d’identificazione rapidi i cui risultati sono visualizzabili in una web-dashboard facile da usare e accompagnata da relativi analytics.

Tra i principali vantaggi rispetto a soluzioni alternative c’è la facilità di personalizzare il prodotto in base alle esigenze del cliente, consentendo di raggiungere risultati ottimali nell’identificazione e nella gestione del magazzino. Trattandosi di un’infrastruttura informatica scalabile, i costi sono inferiori rispetto alle soluzioni alternative, così come i costi di installazione. Non è necessario installare sofisticati software su potenti calcolatori dato che si tratta di una soluzione SaaS, né di formare personale per l’utilizzo dei macchinari.

Piqapart è stata premiata a giugno 2017 durante lo SMAU a Bologna con il Premio Lamarck, un riconoscimento conferito alle startup più innovative e promettenti.

Sembra quindi che potremo finalmente fare a meno della ‘memoria storica’ e affidarci a una tecnologia affidabile come quella di Piqapart di Getcoo.

(*) Divulgatore, consulente e formatore aziendale nel campo della IntraLogistica e Lean Manufacturing 4.0., Lega è autore di pubblicazioni e manuali tecnici e collabora con scuole, agenzie interinali, agenzie di intermediazione nella formazione.  E’ uscito il suo nuovo libro “Manuale del magazziniere 3: imballaggio e carico, disponibile su Amazon, Ibs e Feltrinelli.  Maggiori informazioni sull’autore su:     www.davidelega.com

L’anno 2020

Si conclude un anno ricco di formazione e di tante nuove attività.

Malgrado un primo stop della formazione in presenza a marzo poi progressivamente ogni regione ha stabilito di passare alla sola formazione on line e tutti gli enti di formazione hanno trovato la loro strada informatica.

e-learning per tutti

La formazione a distanza ha avuto alcuni ostacoli di natura tecnica inizialmente, ma poi tutti docenti e studenti hanno scoperto i lati positivi e negativi della formazione a distanza.

Come docente ho avuto la possibilità di ampliare il mio bacino di clienti iniziando finalmente a lavorare con gli enti di formazione del sud come con l’ottima Forum Formazione Risorse umane di Lecce.

Ora posso dire tranquillamente che lavoro in tutta Italia.

Quest’anno infatti ho collaborato con più di cinquanta enti di formazione ed aziende e ho avuto il piacere di formare quasi cinquecento persone.

Ringrazio quindi tutti coloro che hanno avuto la pazienza di ascoltarmi e interagire con me.

Quest’anno ho inoltre terminato la trilogia del Manuale del magazziniere.

Questi libri sono nati per la formazione base di chi lavora in magazzino.

La serie è andata bene avendo già venduto oltre mille copie anche sulle principali piattaforme on line come Amazon e Ibs.

Si è conclusa bene anche l’ esperienza webinar sul Lean manufacturing . I seminari da luglio a dicembre hanno coperto i principali temi del Lean e la collaborazione si è potuta sviluppare grazie all’ottima Flexlogik produttrice di attrezzature Lean.

Un ottimo successo hanno riscosso anche la serie di articoli sulla rivista on line Econerre, sulle aziende startup emiliano-romagnole.

Ho avuto il piacere di incontrare infatti tante nuove aziende, ma soprattutto tante nuove idee.

Bene. Questo è tutto. Buon 2020 allora e buona formazione per l’anno 2021.