Per un’azienda che produce ampie gamme di prodotti, ciascuna delle quali disponibile in varie dimensioni, e in cui questi oggetti sono destinati (nella maggior parte dei casi) a essere usati come componenti all’interno di progetti complessi come impianti e macchinari, la maggioranza dei configuratori disponibili sul mercato non è sufficiente per mettere i clienti in condizioni di cercare, individuare, valutare e richiedere in autonomia quello che serve. Secondo Gianbattista Schieppati, co-fondatore della software house bresciana Myti, questo è il tipico caso in cui “risulta utile un configuratore di prodotto basato sull’intelligenza artificiale, o in termini più specifici, su sistemi esperti e machine learning”.
Who's Who
Gianbattista Schieppati
Myti Sizer, come altri software pacchettizzati sviluppati dalla software house, è nato all’inizio come un’applicazione sviluppata per un cliente; nello specifico si trattava di un’importante azienda italiana multinazionale che produce tecnologie per il settore Oil & Gas. Basandosi anche sulla precedente esperienza dei soci di Myti nell’ambito dei sistemi esperti, della business intelligence e dello sviluppo, è nato così Sizer, oggi un configuratore commerciale che si rivolge ad aziende di svariati settori industriali “in cui – continua Schieppati – per i clienti che utilizzano i configuratori online dei loro fornitori non è solo importante individuare i componenti che cercano, ma anche dimensionarli in funzione, per esempio, di parametri complessi che possono arrivare alle leggi fisiche o chimiche”.
Siamo, insomma, di fronte a uno scenario in cui la valutazione del prodotto da acquistare deve tenere conto di parametri che vanno molto al di là di quelli necessari nel mondo consumer, per i quali bastano configuratori deterministici basati su vincoli. “Le informazioni degli oggetti che devono essere utilizzati in un progetto complesso – prosegue Schieppati – sono molte di più, e generalmente sono contenute in fogli Excel che aziende produttrici non desiderano rendere pubblici. Queste informazioni, inoltre, possono dover essere utilizzate per rispondere a criteri che non sempre possono essere previsti a priori. Per Myti Sizer abbiamo così preferito adottare un approccio basato su regole”. La tecnologia alla base di Sizer è Drools di JBoss, un rule engine che utilizza un linguaggio dichiarativo grazie al quale anche gli addetti non informatici di un’azienda possono modificare nel tempo le regole che permettono ai configuratori esposti sul web di proporre al cliente finale le domande giuste, alle cui risposte seguono altre domande corrette. L’accumularsi di esperienze finisce anche per arricchire la knowledge base aziendale, evitando però, nello stesso tempo, di divulgare ai non autorizzati proprietà intellettuali (IP) sia del fornitore sia dei suoi clienti. Per ulteriori informazioni
