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Goglio, il packaging con la servitizzazione: prodotti e servizi uniti per i torrefattori

Scopriamo che cosa c'è dietro la sigla 40Factory, la start-up della meccatronica. È specializzata in manutenzione predittiva, in un anno ha raddoppiato il fatturato. Merito – anche – della partnership con Siemens, che fornisce alle aziende la piattaforma IoT Mindsphere. Tra i clienti colossi dell’automazione come Mario Frigerio, Goglio, Nordmeccanica

Lo stabilimento Goglio
Lo stabilimento Goglio

MILANO – Nel futuro del caffè e dello specialista del packaging Goglio c’è la servitizzazione. Che non è una parolaccia ma il termine servitizzazione è la versione italiana di un sostantivo già in inglese irregolare, che nasce dalla fusione di due parole “service” (servizio) e “ization” (attuazione dello stesso).

In pratica, indica la trasformazione di un’impresa in grado modificare la propria struttura, i propri processi e la propria organizzazione, destinata a supportare la vendita di un prodotto diventando un sistema in grado vendere servizi a valore, integrati e legati al prodotto stesso.

Ma che cosa c’entra con tutto questo lo specialista del packaging Goglio? Lo abbiamo scoperto in un articolo apparso sul sito industria italiana diretto da Filippo Astone. Il pezzo è firmato da Laura Magna.

Potrete così scoprire che cosa c’è dietro la sigla 40Factory, la start-up della meccatronica. È specializzata in manutenzione predittiva, in un anno ha raddoppiato il fatturato. Merito – anche – della partnership con Siemens, che fornisce alle aziende la piattaforma IoT Mindsphere. Tra i clienti colossi dell’automazione come Mario Frigerio, Goglio, Nordmeccanica.

di Laura Magna

Nordmeccanica, Mario Frigerio Group, Goglio. Sono alcuni dei clienti, grandi aziende di meccanica con fatturato tra i 40 e i 200 milioni, nel portafoglio di 40Factory, start-up innovativa fondata ad aprile 2018 da una coppia di under 30 che è stata capace – solo con capitali propri – di scalare in poco più di un anno facendo IoT, edge computing e cloud per offrire soluzioni chiavi in mano di manutenzione predittiva alle aziende.

«Oggi siamo in 8, per lo più ingegneri con diverse specializzazioni. Siamo di fatto una piccola società di ingegneria», precisa a Industria Italiana il fondatore e ceo Camillo Ghelfi che ha portato la sua creatura a fatturare dai 110mila euro del 2018 ai 230mila nel 2019 e prevede di chiudere il 2020 a circa 500mila euro. Numeri in crescita vertiginosa, che derivano principalmente dalla partnership con Siemens: nel 2019 40Factory è stata la società italiana ad aver realizzato più progetti con la piattaforma IoT di Siemens Mindsphere sia con Oem sia con clienti finali.

«Grazie alla divisione Digital Enterprise & Digital Services del colosso tedesco siamo fin da subito entrati in contatto con clienti importanti. E non a caso il 75% di essi sono Oem con fatturato tra i 40 e 200 milioni, come Nordmeccanica, azienda piacentina, leader nel settore delle accoppiatrici per l’imballaggio flessibile. Mario Frigerio, leader nelle macchine per i cavi d’acciaio e Goglio, che produce macchine per il packaging», dice Ghelfi.
Attualmente i clienti sono tutti italiani, «ma nel 2020 vogliamo espandere l’offerta all’estero, sia attraverso partner, sia direttamente partecipando a eventi e approcciando direttamente nuovi clienti. Partiamo dall’Europa, avendo come target i costruttori di macchine che qui sono concentrati. Ma guardiamo con interesse anche agli Usa».

Insomma, ha intenzione di diventare davvero grande questa piccola realtà piacentina, intenzionata a offrire soluzioni di manutenzione predittiva e di analisi di efficienza di macchine ed impianti a colossi di tutto il mondo.

Più in dettaglio, 40Factory «si occupa di digitalizzazione industriale in maniera verticale: le nostre soluzioni si collocano sia a livello di edge computing sia di cloud. A questo affianchiamo sistemi di data intelligence, data analytics e Ai. Coniughiamo competenze tipiche del mondo dell’Operation technology (OT) con competenze del mondo IT. Questo competenza a 360 gradi in diverse tecnologie abilitanti ci consente di approcciare i clienti industriali in maniera diretta», dice Ghelfi.

Ma anche dal punto di vista del processo, non solo da quello della gamma tecnologica, l’offerta di 40Factory si caratterizza per essere completa. «Facciamo consulenza di accompagnamento al cliente, lo seguiamo dalla fase consulenziale e di analisi dei requisiti, e ci occupiamo anche tutta la parte di progettazione, sviluppo, delivery e manutenzione del software. Facciamo tutto internamente, nessuna fase dei nostri progetti è esternalizzata salvo l’attività di ricerca della eventuale sensoristica necessaria per la quale abbiamo delle collaborazioni con il Politecnico di Milano. Non siamo una software house, ma più una piccola società di ingegneria che sviluppa soluzione chiavi in mano. Ci occupiamo della progettazione dell’architettura hardware e software, non invece di automazione».

Quanto alle soluzioni già live sul mercato, Ghelfi ne cita alcune, tutte finalizzate a rendere concreto il mantra di industria 4.0. «Per esempio abbiamo sviluppato un sistema di anomaly detection e anomaly classification sulle linee per Miramondi Impianti, che opera nella realizzazione di linee di lavorazione del metallo per il mondo del bianco». Il sistema è basato «su reti neurali che sia a livello hedge che cloud imparino utilizzando parametri di processo quale sia la normalità e dunque riescano a rilevare anomalie e classificarle. Per esempio, se rileva anomalie inedite dovute a determinate pressione e temperatura, l’Ai immagazzina il dato e lo classifica catalogando l’anomalia in una base di dati in modo che la volta successiva la macchina sarà in grado di prevedere».

I progetti di 40Factory sono diversi e trasversali rispetto ai settori: «ci siamo occupati insieme a Siemens, di production analitycs per il nuovo impianto di produzione di un’importane realtà dell’indotto automotive italiano. Collaboriamo inoltre con il Polimi per la realizzazione di un freno smart: siamo partiti da un sistema frenante per il mondo industriale che nasceva privo di sensori e lo abbiamo trasformato in qualcosa che fosse in grado di raccogliere dati e effettuare analisi complesse su funzionamento e condizioni di salute della macchina». Per Goglio, che costruisce macchine per packaging per i grandi player del caffè, l’azienda sta sviluppando una WebApp di monitoring della produzione delle macchine, basata su tecnologie cloud che sarà offerta proprio ai clienti della committente nell’ottica di realizzate un nuovo modello di business in ottica di favorire un processo di servitizzazione.

Il team di 40Factory

La storia di 40Factory è quella tipica di una start-up, nata per una passione di un neolaureato quale era Ghelfi nel 2014: «Stavo collaborando con un’azienda di Pavia, la Fedegari, nel settore delle autoclavi e ho iniziato a interessarmi al tema IoT che l’azienda stava iniziando a trattare in maniera progettuale». Un tema che poi è diventato mainstream ma in cui Ghelfi ha saputo posizionarsi da pioniere impostando fin dall’inizio la propria idea in termini di fornitura di servizio e non semplicemente di tecnologia. Oggi l’azienda ha quattro soci: oltre a Ghelfi, il compagno di studi Mattia Curatitoli e due soci di capitale non operativi. Le persone impiegate in azienda sono tutte under 30 con competenze trasversali in quanto ingegneri di varia estrazione, dalla meccanica, alla chimica, alla fisica, all’informatica. Il capitale è interamente proprio e non c’è al momento necessità di aprire a investitori che siano finanziari o industriali.

Se il valore aggiunto di 40Factory è l’utilizzo di strumenti avanzati quali il machine learning/Ai e la data intelligence, le soluzioni che con queste tecnologie si possono costruire sono molteplici. «Offriamo ai nostri clienti, forti anche della collaborazione con professionisti specializzati in UX design, un servizio di re-design sia estetico che funzionale delle Hmi delle macchine, con l’obiettivo di rendere intuitiva la fruizione. Un’idea che è nata ispirandoci a paradigmi tipici del mondo consumer e che risponde alle esigenze degli enduser che fanno pressione sui clienti per avere macchine sempre più automatiche e friendly, adatte alle nuove generazioni di lavoratori.
Un altro tema che stiamo cavalcando è quello dello sviluppo di assistenti virtuali, dotati di Cognitive Ai, implementati tramite bot che interpretano le interrogazioni in linguaggio naturale per estrarre dati, report, leggere la parte utile di un documento tecnico».

Quali problemi è possibile risolvere con queste soluzioni? «Il primo esempio è ottimizzare il supporto tecnico di primo livello. Per manutenere una macchina invece che chiamare il costruttore è possibile interrogare un bot addestrato con una knowledge base fondata sulla documentazione tecnica e/o su eventuali procedure di risoluzione di problemi note; in tal modo è possibile coprire gran partedei ticket di manutenzione senza dover attivare il reparto manutentivo, con risparmi di costo per l’azienda e maggior rapidità ed efficienza per l’operatore. Un’altra funzionalità, ad esempio, è quella di poter ottenere report inerenti i dati monitorati utilizzando il linguaggio naturale. Certamente è un’informazione che è possibile estrarre dalla dashborad di una app, ma è molto più rapido ottenere il dato interrogando il Bot, il quale consente di evitare la navigazione tra i vari moduliconsentendo un monitoraggio in live».

La lista di applicazioni possibili è lunga. Continua Ghelfi: «A livello architetturale adottiamo solitamente un approccio edge cloud: i microservizi software da noi sviluppati vengono eseguiti su pc industriali del mercato collocati a bordo macchina i quali colloquiano tramite i protocolli di campo tipici del settore industriale con i Plc della macchina stessa, ed estraggono dati, li aggregano e inviano quelli rilevanti sul cloud mediante protocolli di comunicazione sicuri. Sul cloud sviluppiamo le app, che si compongono di diversi moduli standard che poi vengono personalizzati in base alle specificità del cliente; l’utilizzatore delle nostre soluzioni può monitorare in real time le condizioni della macchina, effettuare analisi statistiche e analisi Kpi (ad esempio, su dati energetici comparati alla produzione, su variabili di processo) e analisi di qualità. Per esempio, in una macchina che accoppia bobine di film, l’app analizza la qualità delle bobine per garantire la tracciabilità o per ridurre lo scarto della produzione».

Il prossimo step sarà espandere ulteriormente le competenze nel mondo AI con l’obiettivo di costruire soluzioni in grado di dare vita a linee zero difetti potenzialmente adatte a risolvere i problemi di anomalia e previsione in ogni settore industriale di tutto il mondo.