Nereva rafforza la sua posizione in ricerca e sviluppo con l'ottenimento, per la sua filiale francese di Nizza, dello status di Jeune Entreprise Innovante (JEI), al termine di una procedura di rescritto condotta presso l'amministrazione fiscale. Questo status, regolato dalla normativa francese, riconosce l'ammissibilità delle imprese impegnate in lavori di ricerca e sviluppo che rispondono a criteri precisi, in particolare per intensità degli sforzi di R&S e natura delle attività condotte. Si inserisce in una dinamica volta a sostenere le imprese che sviluppano nuovi approcci tecnologici.
Una piattaforma operativa al centro delle operazioni di trasporto
La piattaforma Nereva è oggi implementata e utilizzata da aziende di trasporto per gestire le loro operazioni nel settore edile. Costituisce una base operativa concepita per strutturare flussi storicamente gestiti in modo frammentato, spesso attraverso strumenti eterogenei e processi fortemente dipendenti da interventi umani. Centralizzando la pianificazione, il tracciamento in tempo reale e il coordinamento delle missioni, Nereva permette agli attori del trasporto di disporre di una visione unificata delle loro operazioni. Questa capacità di rendere i flussi visibili e tracciabili contribuisce a migliorare la presa di decisione quotidiana, riducendo al contempo gli attriti operativi legati alla gestione degli imprevisti.
Un'attività di ricerca strutturata intorno alla complessità del campo
Fin dalla sua creazione, Nereva France concentra le attività di ricerca del gruppo con un'ambizione chiara: modellare e comprendere meglio la complessità dei flussi logistici nel settore della costruzione. Questi flussi si caratterizzano per una combinazione di vincoli raramente riuniti in altri settori: forte dipendenza dalle condizioni del campo, concatenazione di missioni interdipendenti, molteplicità degli attori e variabilità permanente delle situazioni operative. Per rispondere a queste sfide, i lavori condotti si basano su un approccio strutturato, che combina modellazione matematica, sviluppo algoritmico e sperimentazione su dati reali. Questo approccio permette di superare una logica di semplice digitalizzazione per costruire strumenti capaci di integrare la complessità intrinseca del settore.
EVA: un motore di intelligenza artificiale in corso di sviluppo
Al centro di questa strategia di ricerca si trova EVA (Engine for Virtual Anticipation), un'intelligenza artificiale attualmente in corso di sviluppo e apprendimento. EVA ha l'obiettivo di trattare problematiche di pianificazione dinamica, in cui le decisioni devono essere prese integrando simultaneamente numerosi vincoli: disponibilità delle risorse, vincoli di tempo, concatenazione delle missioni e imprevisti operativi. In questa fase, i lavori riguardano la concezione e l'addestramento di modelli capaci di sfruttare dati provenienti dal campo per migliorare progressivamente la loro capacità di rappresentare e anticipare le situazioni reali.
Un'integrazione progressiva nella piattaforma Nereva
EVA è destinata a essere integrata progressivamente nella piattaforma Nereva per estenderne le capacità. L'obiettivo non è sostituire gli strumenti esistenti, ma apportare un livello supplementare di intelligenza che permetta di assistere le aziende di trasporto nelle loro decisioni quotidiane. A termine, questa integrazione mira a permettere una migliore strutturazione della pianificazione, un'anticipazione più fine dei vincoli operativi e una maggiore capacità di adattare le operazioni in funzione delle evoluzioni del campo. Questo approccio si inserisce in una logica di miglioramento continuo, in cui le capacità del sistema evolvono progressivamente con le sperimentazioni e i dati raccolti.
Un approccio scientifico che combina più discipline
Per rispondere alla complessità delle problematiche trattate, i lavori si basano su più approcci complementari. Modelli di ottimizzazione sono utilizzati per strutturare l'assegnazione delle missioni e delle risorse. Algoritmi di previsione permettono di stimare alcune variabili chiave, come le durate di percorso o di intervento. Meccanismi di aggiustamento sono sviluppati per integrare le evoluzioni in tempo reale, mentre tecnologie di elaborazione dei dati contribuiscono a migliorare la qualità delle informazioni sfruttate. Questa combinazione permette di integrare meglio l'incertezza e la variabilità proprie delle operazioni di trasporto nel settore edile.
Sperimentazioni in condizioni reali
I modelli sviluppati sono addestrati e testati a partire da dati provenienti da operazioni sul campo, allo scopo di valutare il loro comportamento in contesti rappresentativi. Queste fasi di sperimentazione permettono di identificare gli scarti tra i modelli e la realtà, di comprenderne i limiti e di migliorarne progressivamente la robustezza. Costituiscono una tappa essenziale nello sviluppo di soluzioni adatte ai vincoli operativi, prima di qualsiasi generalizzazione.
Una tappa strutturante per Nereva
L'ottenimento dello status JEI segna una tappa importante nello sviluppo di Nereva. Rafforza una strategia che si basa su un'articolazione chiara tra una piattaforma operativa già implementata e lo sviluppo progressivo di capacità avanzate provenienti dalla ricerca. Attraverso EVA, Nereva persegue un'ambizione strutturante: far evolvere la logistica di trasporto del settore edile verso un modello guidato dai dati, capace di integrare la complessità delle operazioni e di migliorarne durevolmente la gestione.
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