La piattaforma di decision intelligence Ublique, che integra modelli di ottimizzazione matematica e machine learning, consentirà di migliorare la pianificazione dell’inventario dei magazzini delle centrali elettriche e di ridurre i costi del working capital senza intaccare il livello di servizio
Spindox ha ricevuto da Enel l’incarico di realizzare un sistema di supporto alle decisioni per ottimizzare la gestione dell’inventario dei magazzini relativi agli impianti di generazione di energia. Il nome ufficiale del progetto è Artificial Intelligence for Working Capital (AI4WC).
Il sistema utilizzerà gli algoritimi della piattaforma di decision intelligence Ublique, progettata da Spindox e recentemente inserita in due Technology Hype Cycle di Gartner. Gli algoritmi di Machine Learning e di Ottimizzazione matematica sono sviluppati da aHead Research, la factory di intelligenza artificiale di Spindox. Il cuore del progetto è l’inventory optimization delle parti di ricambio degli impianti, con l’obiettivo di tenere sotto controllo il working capital ottimizzando le quantità presenti a stock e quelle da riordinare nel rispetto dei livelli di servizio. In particolare, Enel ha richiesto di identificare la migliore politica di riordino per le parti di ricambio presenti in magazzino e i valori dei parametri caratteristici potendo classificare in automatico la criticità dei materiali. Il sistema sarà realizzato per gli impianti Thermo e Rinnovabili (Wind, Solar, Hydro).
Spindox è stata selezionata dopo aver dimostrato le potenzialità degli algoritmi Ublique durante un proof of concept realizzato nei mesi scorsi relativamente alla Centrale La Casella Castel San Giovanni. La POC ha prodotto risultati molto soddisfacenti in termini di saving sul working capital in linea con le aspettative di Enel.
