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14 ottMADE Competence CenterAbbiamo parlato al MADE, Politecnico di MilanoAbbiamo parlato al MADE del Politecnico di Milano: «Beyond Dashboards», con Miraitek

Basta report. Solo decisioni.

I dati li hanno tutti. Il muro che li separa dalle decisioni, però, è più spesso che mai. Noi configuriamo squadre di agenti che mappano i tuoi processi e lo abbattono.

  • Righe su cui agire
  • Numeri ricontrollati sulla fonte
  • Sandbox in Europa
DECISIONI PRONTE17 SU CUI AGIREPREPANALISICONTROLLIDECISIONIAVVIADECISIONIdelLA TUA SQUADRA DI AGENTI
Prova Delo sui tuoi datiPrenota una demo di 15 minutiOppure parla con il nostro team →

Scelto da team nell’industria, nella consulenza e nel tech

Delo

Ecco Delo

Una squadra di agenti sui tuoi dati. Lavora come un team e torna con decisioni.

Delo è una squadra di agenti che lavora sui tuoi dati come un team di analisti. Ognuno ha un ruolo: un analista dei costi, un manutentore, un ML expert. Tutto in una sandbox isolata, sui dati veri.

Il risultato non è un report da leggere ma un elenco di decisioni: ognuna con le righe su cui agire (gli identificativi veri), il valore in euro quando i dati lo permettono, chi l’ha trovata e a chi mandarla. Di solito in un quarto d’ora, 30 minuti al massimo.

Perché «Delo»? Davide, Edoardo, Leonardo e una o. L’abbiamo scelto il giorno prima di salire sul palco del MADE: un nome ci voleva. Il talk al MADE →

Com’è fatta una decisione

Non un grafico da interpretare. Una riga su cui agire.

  1. Le righe su cui agire, con gli identificativi veri
  2. Il valore in euro
  3. Chi l’ha trovata e chi l’ha contestata
  4. A chi mandarla
AzioneSubitoManutenzione

Riporta il firmware 2.3.1 alla versione precedente sui 38 compressori M-24.

MatricolaSedeSovraccarichi · 30 ggUltimo sovraccarico
M24-0117Stabilimento 22726 ott, 04:12
M24-0203Stabilimento 22427 ott, 22:40
M24-0088Stabilimento 11925 ott, 13:05
M24-0141Stabilimento 31827 ott, 06:51
altre 34 righe CSV
Valore
46.300 €
fermi non pianificati evitati, 12 mesi
Trovata da
Manutentorecontestata daAvvocato del diavolo
Verificata · matricole rilette dalla sorgente

Da mandare a Responsabile manutenzione

Come lavora una squadra

Due ondate, un giudice, un narratore.

Ogni membro ha un ruolo. La prima ondata cerca fatti; il giudice fa il punto; la seconda li contesta; quello che regge diventa una decisione.

  1. data lake

  2. PRIMA ONDATA

    • Energy manager · Cerca fatti
    • Guardiano del dato · Controlla i dati
    • Senior Data Scientist · Statistica, con la confidenza
    • ML expert · Modelli che battono una stima
  3. Giudice fa il punto

  4. SECONDA ONDATA

    • Avvocato del diavolo · Contesta
    • Analista dei costi · Costi e sprechi
    • Responsabile energia · Costi e sprechi
    • Manutentore · Affidabilità e manutenzione
  5. Giudice decide cosa entra
  6. Narratore scrive la sintesi
  7. decisioni

Guardalo all’opera

Un’indagine, riga per riga

  1. 0:00❯southwind investigate blackbox.parquet --lens overloads
  2. 0:01e2bsandbox avviata · rete disattivata · /data sola lettura
  3. 0:04playbook1.218.604 eventi · 412 compressori · KPI di base
  4. 0:05Orchestratore: 4 segnali deboli, 4 sandbox
  5. 0:05sandbox-1 · firmware 2.3.1✓ in corso
  6. 0:05sandbox-2 · turno notturno· in corso
  7. 0:05sandbox-3 · temperatura· chiusa
  8. 0:06sandbox-4 · operatore· chiusa
  9. 0:06sandbox-1 · ipotesi: i sovraccarichi seguono un aggiornamento firmware
  10. 0:07ev = pd.read_parquet("/data/blackbox.parquet")
  11. 0:07ovl = ev[ev.event == "OVERLOAD"]
  12. 0:08by_fw = ovl.groupby(["model", "fw"]).serial.nunique()
  13. 0:08by_fw.sort_values(ascending=False).head(3)
  14. model fw
  15. M-24 2.3.1 38
  16. 2.2.0 4
  17. M-31 2.3.1 3
  18. Name: serial, dtype: int64
  19. 0:15Controprova: succede anche su altri modelli?
  20. 0:19M-31, M-12 con firmware 2.3.1· nessun aumento
  21. 0:24Grounding su ogni numero citato
  22. 0:2638 compressori · seriali riletti sulla fonte✓ corrisponde
  23. 0:27×9 sovraccarichi per compressore✓ corrisponde
  24. 0:28Turno notturno +40%✗ scartata
  25. 0:31report.json scritto3 azioni · 1 affermazione scartata

report.json

01 / La scoperta

I sovraccarichi si concentrano sui compressori M‑24 con firmware 2.3.1.

×9sovraccarichi per compressore dopo l’aggiornamento

✗ Turno notturno +40%: non riproducibile sulle righe sorgente

✓Completata in 31 s

Come lavora un’indagine
Una scoperta su 412 compressori industriali

Come funziona Delo

Dal dataset alla decisione, in quattro passi

Colleghi un dataset, gli agenti esplorano, resta solo ciò che supera la verifica.

Scegli un dataset

Export ERP, telemetria, tabelle di magazzino e vendite. Nessuna migrazione, nessuna nuova dashboard.

Ogni sorgente in un catalogo

Excel, CSV, Parquet, Postgres o Snowflake: profilati e documentati prima di qualsiasi analisi.

Casi d’uso

Pensato per i dati che fanno girare l’azienda

Capisci quali preventivi si chiudono, e perché.

Offerte, sconti, tempi di risposta e clienti, incrociati per trovare dove si perde la trattativa.

Prenota una demo

Domande che gli agenti si pongono da soli

  • Tempi di risposta

    Quanto costa in chiusure una risposta lenta?

  • Sconti

    Gli sconti più alti chiudono davvero più offerte?

  • Margine

    Quali preventivi vinti erodono il margine?

  • Clienti dormienti

    Chi chiede ancora preventivi ma non ordina più?

Approfondimenti

Trovato un segnale debole? Scavaci dentro.

Ogni report apre una conversazione. Chiedi perché, confronta periodi, scendi su una sede: le risposte sono calcolate sugli stessi dati, con le evidenze allegate. E le tue domande orientano le prossime run, così l’orchestratore impara dove guardare.

Una demo su misura

Facciamo girare Delo su un dataset che scegli tu e ti mostriamo cosa trova.

Prenota una demo di 15 minuti

La domanda che ci fanno sempre

«Ok, ma i miei dati?»

Domanda giusta. Ecco dove girano e quale modello li vede.

Restano in Europa.
Il codice che giustifica ogni decisione gira in una sandbox isolata in Europa. Gli agenti non installano nulla e non avviano altri agenti; internet solo dai siti che la tua squadra consente.
Il modello lo scegli tu.
L’architettura è agnostica rispetto al modello: Amazon Bedrock nel tuo tenant AWS, i grandi laboratori AI con un accordo dedicato, oppure modelli che girano da te, fino a una tinybox sotto la scrivania.
Controlli prima di pubblicare.
Prima che un’analisi venga pubblicata girano controlli automatici: ogni cifra della sintesi deve essere nel report e ogni valore in euro deve tornare con le sue righe. Ciò che non passa viene corretto o segnalato da rivedere.
Leggi la privacy policy →

Zoom su un agente

«Ok, ma come fa un agente a fare previsioni?»

Prendiamo il previsore. La sua pista è una domanda come «quanti fermi il mese prossimo, per linea». Prende la serie dal data lake e, nella sandbox, ha a disposizione i migliori modelli fondazionali per serie storiche, tra cui Chronos-2 di Amazon, TimesFM-3 di Google e Timestral di Mistral. Li prova sul passato, tiene quello che sbaglia meno e consegna la previsione con quanto fidarsi.

15 ottClaudeSouthwind fa parte di Claude for Startups

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Parti dai tuoi dati

Una demo mirata su un dataset che scegli tu. Poi uno sprint di due settimane sui tuoi dati reali.

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