{"id":19555,"date":"2026-07-24T14:24:01","date_gmt":"2026-07-24T14:24:01","guid":{"rendered":"https:\/\/intellico.ai\/?p=19555"},"modified":"2026-07-24T15:47:23","modified_gmt":"2026-07-24T15:47:23","slug":"valorizzare-decenni-di-know-how-ingegneristico-con-lai-la-strategia-di-phoenix-international","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/intellico.ai\/it\/blog\/valorizzare-decenni-di-know-how-ingegneristico-con-lai-la-strategia-di-phoenix-international\/","title":{"rendered":"Valorizzare decenni di Know-How Ingegneristico con l\u2019AI \u2013 la strategia di Phoenix International"},"content":{"rendered":"\t\t
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La sfida<\/h2>\n

Dietro ogni prodotto che un’azienda manifatturiera progetta oggi, c’\u00e8 l’eredit\u00e0 tecnologica di tutto ci\u00f2 che ha gi\u00e0 progettato in passato. I materiali cambiano. Le specifiche dei clienti si evolvono. I portafogli ordini si frammentano in lotti sempre pi\u00f9 piccoli e personalizzati. Eppure, la sfida ingegneristica di fondo resta la stessa: come continuare ad attingere a decenni di know-how accumulato senza ripetere lo stesso lavoro di progettazione, progetto dopo progetto.<\/p>\n

Man mano che i portafogli prodotto diventano pi\u00f9 complessi e la personalizzazione diventa la norma anzich\u00e9 l’eccezione, la capacit\u00e0 di riutilizzare sistematicamente ci\u00f2 che un’azienda gi\u00e0 sa, anzich\u00e9 reinventarlo, sta diventando una delle differenze pi\u00f9 nette tra le aziende che producono in modo efficiente e quelle che non ci riescono.<\/p>\n

Questa sfida \u00e8 particolarmente sentita nella produzione Engineer-to-Order e Make-to-Order<\/strong>, dove le aziende possono gestire decine di nuovi progetti CAD ogni settimana. Nel settore degli stampi industriali, un progetto gi\u00e0 esistente in una forma leggermente diversa, archiviato anni prima, pu\u00f2 risolvere spesso un problema che il cliente pone oggi. Trovarlo, tuttavia, \u00e8 pi\u00f9 difficile di quanto sembri. La ricerca per parole chiave e l’archiviazione manuale non riescono a cogliere la similarit\u00e0 geometrica e i metodi tradizionali di confronto tra immagini diventano “computazionalmente” impraticabili quando un archivio raggiunge migliaia di profili. Il risultato \u00e8 un quadro tanto familiare quanto costoso: i team di progettazione ri-progettano componenti gi\u00e0 esistenti, perdendo tempo, coerenza e il valore accumulato nella storia ingegneristica dell’azienda stessa.<\/p>\n

Una delle aziende che affronta quotidianamente questa sfida \u00e8 Phoenix International S.p.A.<\/strong>, uno dei principali player internazionali nel settore delle matrici per estrusione dell’alluminio. Con oltre 50 anni di esperienza, 10 stabilimenti produttivi e uno dei pi\u00f9 grandi team di engineering del settore, Phoenix ha costruito un archivio progettuale eccezionale e un patrimonio di know-how ingegneristico che ne hanno fatto naturalmente un partner industriale per Intellico.<\/p>\n

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50+<\/p>\n

anni di esperienza<\/p>\n<\/div>\n

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10<\/p>\n

stabilimenti produttivi<\/p>\n<\/div>\n

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>95%<\/p>\n

profili semplici<\/p>\n<\/div>\n

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80%<\/p>\n

profili complessi<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

L’approccio adottato<\/h2>\n

Pi\u00f9 che una semplice implementazione tecnologica, questa storia rappresenta il risultato di una partnership strategica che ha unito il know-how industriale unico di Phoenix, dato dalla sua eccellenza ingegneristica e da uno degli archivi progettuali pi\u00f9 ricchi del settore, con l’expertise all’avanguardia di Intellico sull’uso dell’AI per l’analisi della similarit\u00e0 di immagini. Il valore generato nasce proprio da questa combinazione, in cui la conoscenza di dominio e l’intelligenza artificiale si rafforzano a vicenda per sbloccare nuove capacit\u00e0 operative. Il risultato \u00e8 Grapho<\/a>,<\/strong> la soluzione di similarit\u00e0 progettuale di Intellico basata su AI, sviluppata da Intellico e poi specializzata nel contesto di Phoenix per rispondere alle sfide specifiche del riutilizzo della conoscenza per la progettazione di matrici per estrusione dell’alluminio.<\/p>\n

Grapho<\/strong> affronta il problema come farebbe intuitivamente un progettista esperto, riconoscendo forma e struttura, non metadati. Il sistema apprende innanzitutto un senso generale di similarit\u00e0 geometrica direttamente dall’archivio di profili, utilizzando un modello non supervisionato per costruire una rappresentazione iniziale di ciascun progetto. Una fase di apprendimento contrastivo affina poi questa rappresentazione, addestrando il modello a distinguere i progetti realmente simili da quelli che appaiono simili solo a un primo sguardo, tenendo conto di rotazioni, orientamenti speculari e logiche di archiviazione incoerenti adottate nel corso di decenni. Una Graph Neural Network<\/strong> affina ulteriormente il processo, identificando le relazioni tra gruppi di immagini nel dataset e quindi apprendendo dai confronti pi\u00f9 informativi anzich\u00e9 da campioni casuali, il che rende il modello sensibilmente pi\u00f9 efficace nel distinguere profili sottilmente diversi.<\/p>\n

Accanto al motore di similarit\u00e0, Grapho costruisce una mappa trasparente delle famiglie di progetti, in modo che gli ingegneri di Phoenix non vedano solo un elenco ordinato di corrispondenze, ma una motivazione chiara del perch\u00e9 due profili sono considerati correlati, la trasparenza necessaria per potersi fidare dei suggerimenti del sistema, anzich\u00e9 trattarlo come una scatola nera.<\/p>\n

Questa fiducia \u00e8 importante perch\u00e9 l’efficacia del sistema si basa su due elementi che agiscono insieme: il know-how ingegneristico che i progettisti di Phoenix hanno costruito in oltre cinquant’anni di attivit\u00e0, racchiuso in uno degli archivi tecnici pi\u00f9 ricchi del settore, e le capacit\u00e0 di riconoscimento dei pattern dell’Intelligenza Artificiale di Intellico. Grapho non sostituisce questa competenza, la rende immediatamente e sistematicamente ricercabile, su larga scala.<\/p>\n

In pratica, un progettista che affronta una nuova specifica pu\u00f2 interrogare Grapho e scandagliare l’intero archivio progettuale dell’azienda alla ricerca delle corrispondenze pi\u00f9 vicine in pochi secondi, invece di affidarsi alla memoria o sfogliare manualmente cartelle accumulate nel corso degli anni.<\/p>\n

I numeri<\/h2>\n

In test indipendenti, Grapho ha eguagliato o superato l’identificazione dei progetti riutilizzabili a livello di un esperto, individuando correttamente progetti riutilizzabili in oltre il 95% dei profili semplici e inoltre l’80% di quelli complessi, ben oltre i metodi di ricerca manuali e convenzionali. I risultati hanno incoraggiato Phoenix ad andare ben oltre la fase pilota: dopo averne dimostrato il valore nelle attivit\u00e0 principali del gruppo, l’azienda sta ora estendendo l’adozione di Grapho Design alle proprie filiali internazionali, trasformando un’implementazione di successo in una capacit\u00e0 condivisa in tutto il gruppo. Inoltre, l’implementazione di successo di Grapho ha fornito un caso di studio interno positivo per promuovere ulteriormente l’adozione delle tecnologie Industry 5.0 all’interno dell’azienda.<\/p>\n

Per i team tecnici di vendita e di progettazione, la stessa capacit\u00e0 di riutilizzo dei progetti si traduce in vantaggi concreti e quotidiani che vanno ben oltre il reparto progettazione. I team di ingegneria possono inoltre ridurre drasticamente il time to market grazie a preventivi pi\u00f9 rapidi per i nuovi progetti (comprensivi di sequenze di produzione e stima dei costi preliminari), alla razionalizzazione della distinta base, riducendo varianti, duplicati e articoli non standard e ad un’identificazione pi\u00f9 rapida dei ricambi, migliorando la reattivit\u00e0 nell’aftermarket.<\/p>\n

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“Per Phoenix International, la collaborazione con Intellico rappresenta un passo concreto verso l’adozione di soluzioni avanzate basate sull’Intelligenza Artificiale. Questo ci permette di ottimizzare i processi, valorizzare i dati e supportare decisioni pi\u00f9 rapide ed efficaci.”<\/p>\n

\u00a0<\/div>\n

\u2014 Paolo Groff
CEO e Presidente del Consiglio di Amministrazione, Phoenix International S.p.A.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Prospettive<\/h2>\n

Le sfide che Phoenix affronta non sono uniche al settore delle matrici per estrusione dell’alluminio e degli stampi in generale. Nella produzione Engineer-to-Order e Make-to-Order, dai componenti meccanici agli utensili industriali, le aziende dispongono di vasti archivi di progetti passati che i sistemi tradizionali non riescono a ricercare efficacemente. Con l’aumento della variet\u00e0 dei prodotti e la richiesta di tempi di consegna pi\u00f9 rapidi da parte dei clienti, la capacit\u00e0 di riutilizzare sistematicamente la conoscenza istituzionale, anzich\u00e9 ripartire da zero, diventer\u00e0 un fattore competitivo sempre pi\u00f9 determinante. L’Intelligenza Artificiale spiegabile offre ai produttori un modo per rendere questa conoscenza ricercabile, interpretabile e immediatamente utilizzabile, trasformando decenni di storia ingegneristica in un patrimonio vivo anzich\u00e9 in un archivio.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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