{"id":12950,"date":"2025-06-23T15:50:40","date_gmt":"2025-06-23T15:50:40","guid":{"rendered":"https:\/\/intellico.ai\/blog\/ai-per-accelerare-lo-sviluppo-prodotto-un-caso-di-applicazione-nel-settore-mescole-in-gomma\/"},"modified":"2026-02-25T10:46:01","modified_gmt":"2026-02-25T10:46:01","slug":"ai-per-accelerare-lo-sviluppo-prodotto-un-caso-di-applicazione-nel-settore-mescole-in-gomma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/intellico.ai\/it\/blog\/ai-per-accelerare-lo-sviluppo-prodotto-un-caso-di-applicazione-nel-settore-mescole-in-gomma\/","title":{"rendered":"AI per accelerare lo sviluppo prodotto &#8211; Un caso di applicazione nel settore mescole in gomma"},"content":{"rendered":"<\/p>\n<p>Dopo aver esplorato le sue applicazioni in ambito cosmetico e alimentare, oggi raccontiamo un caso concreto nell\u2019ambito della<strong> formulazione di mescole in gomma<\/strong>, un settore in cui il reparto R&amp;D svolge un ruolo chiave nel definire la combinazione ottimale di ingredienti e processi per ottenere le performance desiderate.<\/p>\n<\/p>\n<p>Ogni nuova formulazione richiede prove, sperimentazioni e affinamenti successivi, generando una mole rilevante di dati sperimentali. Tuttavia, spesso queste informazioni restano frammentate tra file Excel, appunti cartacei e software gestionali, rendendo complessa non solo la gestione quotidiana del lavoro, ma anche l\u2019utilizzazione strutturata di questi dati come base per successive ottimizzazioni e, in prospettiva, per abilitare strumenti predittivi basati su intelligenza artificiale. <\/p>\n<\/p>\n<h2><strong>L&#8217;esigenza del cliente<\/strong><\/h2>\n<\/p>\n<p>Il cliente \u00e8 una media impresa italiana con pi\u00f9 di 80 dipendenti e un fatturato annuo superiore ai 50 milioni di euro, attiva da oltre cinquant\u2019anni nella produzione di mescole in gomma per applicazioni industriali. L\u2019azienda opera in un mercato tecnico e altamente specializzato, fornendo mescole personalizzate per settori come l\u2019automotive, l\u2019edilizia, il farmaceutico e altre applicazioni industriali.  <\/p>\n<\/p>\n<p>Con una capacit\u00e0 produttiva di oltre 100.000 tonnellate all\u2019anno e un team R&amp;D dedicato, l\u2019azienda gestisce un portafoglio di migliaia di formulazioni e investe in innovazione per restare competitiva su scala internazionale.<\/p>\n<\/p>\n<p>La sfida principale riguardava la trasformazione dei dati di formulazione \u2014 frammentati, non strutturati e poco accessibili \u2014 in un patrimonio informativo centralizzato e valorizzabile, per abilitare successivamente modelli predittivi in grado di ridurre significativamente il time to market e aumentare la competitivit\u00e0. <\/p>\n<\/p>\n<p>All\u2019interno dell\u2019azienda, il dipartimento R&amp;D \u00e8 composto da circa dieci persone, suddivise in team specializzati per area di applicazione finale della gomma. Sebbene i flussi di lavoro fossero in buona parte condivisi e definiti, nella pratica operativa erano presenti tre punti di attenzione principali: <\/p>\n<\/p>\n<ul>\n<li><strong>l\u2019eterogeneit\u00e0 degli strumenti utilizzati<\/strong>: i dati venivano raccolti su diversi supporti \u2014 fogli Excel, documenti Word, software gestionali e appunti \u2014 alcuni dei quali poco adatti alla gestione strutturata e sistematica dell\u2019informazione tecnica;<\/li>\n<li>la <strong>mancanza di completezza delle registrazioni<\/strong>: non sempre venivano annotate tutte le informazioni utili o contestuali alle prove, rendendo difficile ricostruire l\u2019intero percorso di sviluppo;<\/li>\n<li>la<strong> variabilit\u00e0 nei contenuti inseriti<\/strong>: nomenclature non sempre uniformi, unit\u00e0 di misura diverse, formati di compilazione eterogenei tra operatori e reparti.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questi fattori rendevano complicata la gestione ordinata dei dati di formulazione e limitavano fortemente la possibilit\u00e0 di sfruttare nel tempo lo storico per finalit\u00e0 analitiche e predittive.<\/p>\n<\/p>\n<p>Il cliente non cercava soltanto un sistema per digitalizzare lo stato attuale, ma una soluzione concreta che supportasse i formulatori nella raccolta quotidiana dei dati, assicurando <strong>coerenza, completezza e qualit\u00e0 <\/strong>gi\u00e0 alla fonte, cos\u00ec da costruire progressivamente una base <strong>dati affidabile<\/strong> per alimentare in futuro algoritmi di AI e simulazione predittiva. <\/p>\n<\/p>\n<p>In un comparto in continua crescita, ogni settimana guadagnata nello sviluppo di una nuova mescola si traduce in vantaggio competitivo. Solo in Europa, il <strong>mercato <\/strong>dell\u2019<strong>industrial rubber<\/strong> supera i 25 miliardi di dollari e continua a espandersi, con un tasso di crescita annuo previsto del <strong>+5,8\u202f% fino al 2031<\/strong><sup>1<\/sup>, aumentando la pressione su lead-time, agilit\u00e0 operativa e time-to-market. <\/p>\n<\/p>\n<p>Studi recenti, come quello pubblicato su<em> Polymers (MDPI)<sup>2<\/sup><\/em>, dimostrano che l\u2019impiego di reti neurali consente di <strong>predire con un\u2019elevata accuratezza <\/strong>(superiore al 93%) le propriet\u00e0 meccaniche delle mescole \u2014 tra cui durezza, modulo ed elongazione \u2014 a partire dai dati di formulazione. Questo approccio permette di <strong>ottimizzare la progettazione<\/strong>, <strong>ridurre la dipendenza dai test fisici<\/strong> e anticipare l\u2019efficacia delle nuove ricette gi\u00e0 in fase di simulazione, con vantaggi concreti in termini di rapidit\u00e0, efficienza e affidabilit\u00e0 dello sviluppo prodotto. <\/p>\n<\/p>\n<p>In sintesi, digitalizzare e strutturare i dati di formulazione non \u00e8 solo un esercizio di ordine: \u00e8 il prerequisito per competere in un mercato dove l\u2019innovazione corre e il margine si gioca sui giorni, non sui mesi.<\/p>\n<\/p>\n<h2><strong>Soluzione implementata<\/strong><\/h2>\n<\/p>\n<p>Per rispondere a queste esigenze, il cliente ha scelto <strong><a href=\"https:\/\/intellico.matilde.ai\/\">Matilde <\/a><\/strong>come piattaforma di riferimento.<br \/>Matilde infatti oltre ad offrire funzionalit\u00e0 di simulazione e predizione basate su AI, nasce proprio per accompagnare il lavoro quotidiano di<strong> raccolta, organizzazione e gestione dei dati <\/strong>sperimentali di formulazione, fin dalle prime fasi operative affinch\u00e9 il dato sia raccolto e tracciato gi\u00e0 in ottica AI- driven. <\/p>\n<\/p>\n<p>La registrazione all\u2019interno di Matilde, infatti, consente di raccogliere e organizzare i dati in modo dettagliato e coerente, creando fin da subito una base informativa solida e pronta per l\u2019utilizzo nei modelli predittivi. La disponibilit\u00e0 di dati accurati e completi rappresenta infatti il prerequisito indispensabile per ogni applicazione di intelligenza artificiale. <\/p>\n<\/p>\n<p>Per adattare ulteriormente Matilde alle specificit\u00e0 operative del laboratorio, sono state estese le funzionalit\u00e0 dello strumento in modo da fornire:<\/p>\n<\/p>\n<ul>\n<li>la possibilit\u00e0 di registrare le formulazioni sia in percentuali sia in parti di gomma, a seconda delle preferenze operative dei formulatori;<\/li>\n<li>la funzione per generare rapidamente nuove formulazioni a partire da mescole gi\u00e0 esistenti, riducendo tempi e minimizzando il rischio di errore;<\/li>\n<li>la configurazione dei test da eseguire, impostabili gi\u00e0 a livello di progetto per garantire coerenza e completezza nelle attivit\u00e0 di prova.<\/li>\n<\/ul>\n<\/p>\n<figure><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/intellico.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Immagine1-1024x642.png\" alt=\"\"><\/p>\n<figcaption><em>Figura 1: Matilde \u2013 Esempio d\u2019interfaccia di registrazione implementata<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/p>\n<h2><strong>Benefici attesi e sviluppi futuri<\/strong><\/h2>\n<\/p>\n<p>La digitalizzazione della raccolta dati tramite Matilde ha gi\u00e0 portato miglioramenti concreti: una maggiore rapidit\u00e0 nelle attivit\u00e0 quotidiane, una <strong>tracciabilit\u00e0 pi\u00f9 precisa delle informazioni e una riduzione degli errori nella gestione delle formulazioni<\/strong>. Il valore di questi risultati diventa ancora pi\u00f9 evidente nel medio-lungo termine, grazie alla possibilit\u00e0 di costruire progressivamente una base dati solida e ben strutturata. <\/p>\n<\/p>\n<p>Con la base dati finalmente ben strutturata, l\u2019azienda \u00e8 ora pronta per fare il passo successivo: attivare il <strong>modulo predittivo di simulazione di Matilde<\/strong>, che permette di:<\/p>\n<\/p>\n<ul>\n<li><strong>ridurre il numero di test fisici necessari<\/strong>, con conseguente contenimento di tempi e costi;<\/li>\n<li><strong>simulare nuove formulazioni <\/strong>in ambiente virtuale, ottimizzando la composizione prima delle prove sperimentali;<\/li>\n<li><strong>individuare correlazioni <\/strong>tra ingredienti, processi e prestazioni, grazie all\u2019applicazione di modelli di intelligenza artificiale interpretabili.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00c8 importante sottolineare come questi sviluppi siano possibili solo partendo da dati raccolti in modo completo, coerente e standardizzato. Questo rappresenta un passo fondante per qualsiasi progetto di AI di successo: \u00e8 necessario accompagnare e preparare l\u2019introduzione di strumenti predittivi avanzati, strutturando una base dati affidabile, che permetta di valorizzare al meglio il valore informativo che ciascuna azienda detiene. <\/p>\n<\/p>\n<p>Per le aziende che si trovano ad affrontare sfide simili nella gestione delle formulazioni, pu\u00f2 essere utile valutare percorsi di digitalizzazione graduali, orientati fin da subito alla <strong>qualit\u00e0 e alla coerenza del dato<\/strong>.<\/p>\n<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Scopri come Matilde pu\u00f2 aiutarti nel ripensare e potenziare le attivit\u00e0 di sviluppo prodotto e ridurre il time to market fino al 60%:<\/strong> \ud83d\udd17 <a href=\"https:\/\/intellico.matilde.ai\/\">https:\/\/intellico.matilde.ai\/<\/a><\/p>\n<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<hr>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Referenze<\/strong>:<\/p>\n<\/p>\n<p><sup>1<\/sup>Rubber World, Global industrial rubber market forecast, 2024: <a href=\"https:\/\/rubberworld.com\/global-industrial-rubber-market-forecast-at-37-5-billion-by-2031\/\">https:\/\/rubberworld.com\/global-industrial-rubber-market-forecast-at-37-5-billion-by-2031\/<\/a><\/p>\n<\/p>\n<p><sup>2<\/sup>Rom\u00e1n, A.J.; Qin, S.; Rodr\u00edguez, J.C.; Gonz\u00e1lez, L.D.; Zavala, V.M.; Osswald, T.A. Natural Rubber Blend Optimization via Data-Driven Modeling: The Implementation for Reverse Engineering. Polymers 2022, 14, 2262. https:\/\/doi.org\/10.3390\/polym14112262<\/p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dopo aver esplorato le sue applicazioni in ambito cosmetico e alimentare, oggi raccontiamo un caso concreto nell\u2019ambito della formulazione di mescole in gomma, un settore in cui il reparto R&amp;D svolge un ruolo chiave nel definire la combinazione ottimale di ingredienti e processi per ottenere le performance desiderate. 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