Moxoff è una delle poche aziende in grado di combinare competenze di data science e di modellistica matematica. Questo livello di competenza consente di risolvere sfide anche molto complesse e di sopperire, attraverso la modellistica matematica, alle situazioni in cui la mancanza di dati sufficientemente rappresentativi inibisce l’uso esclusivo delle tecniche di data science.
Il valore di possedere competenze trasversali
I modelli matematici permettono di rappresentare processi, impianti e scenari e sviluppare algoritmi per gestire, ottimizzare e fornire supporto decisionale nei più disparati settori, dall’industria manifatturiera, al marketing, alle associazioni che operano nel sociale.
L’asse portante di questo approccio è costituito dal paradigma dati-modello-soluzione, che consente a Moxoff di sviluppare codici versatili applicabili all’ottimizzazione di molteplici processi. La capacità di modellizzazione dei processi di Moxoff permette di sfruttare al meglio anche uno degli asset più importanti e spesso sottovalutati in azienda: il know how.
I modelli matematici permettono, infatti, di rappresentare il know how interno dell’azienda, di arricchirlo ulteriormente con prototipi di riferimento adattabili alle specifiche esigenze industriali. Grazie a un’interfaccia grafica, questa conoscenza può essere messa a disposizione dell’intera azienda per migliorare i processi decisionali e produttivi.
Competenze IT per realizzare soluzioni end-to-end
A modellistica e data science Moxoff aggiunge un ulteriore tassello: le competenze informatiche. Questo permette a Moxoff di progettare e sviluppare soluzioni software end to end, dotate di un’interfaccia utente che ne consente l’uso anche da parte di personale non specializzato. Gli sviluppatori di Moxoff padroneggiano tutti i principali linguaggi di programmazione (C++, Java,Scala, Python, R, Matlab e così via) in modo da integrare le soluzioni nelle piattaforme IT preesistenti presso il cliente.
Questa combinazione di competenze multidisciplinari rappresenta l’eredità del laboratorio di modellistica e calcolo scientifico del Dipartimento di Matematica del Politecnico di Milano da cui è nato Moxoff.
Un ponte tra business e ricerca scientifica
Un ulteriore aspetto distintivo di Moxoff è la presenza di un comitato scientifico interno, che include figure del mondo universitario. Questo comitato funge da garanzia di qualità delle soluzioni sviluppate e, nel contempo, permette di mantenere un costante aggiornamento sugli avanzamenti del mondo della ricerca.
Il collegamento con il mondo della ricerca accademica consente a Moxoff di fornire soluzioni a problemi anche molto complessi con approcci originali e attraverso metodologie e tecnologie di frontiera. Si possono così raggiungere in modo innovativo obiettivi operativi quali l’ottimizzazione di processo o la riduzione di costi, con conseguente impatto sul business. A questo si aggiunge anche un modello interno di “cross fertilization” che punta ad alimentare la capacità di ragionamento non convenzionale promuovendo l’applicazione, in ogni settore, di innovazioni provenienti da altri ambiti di esperienza.
Massima flessibilità nella modellizzazione di processi
Il risultato è un approccio di grande flessibilità con la capacità di realizzare soluzioni personalizzate in base alle specifiche richieste del cliente e capaci di integrarsi all’interno di ambienti tecnologici differenti.
Alcune delle esperienze pratiche realizzate sono state già tradotte in soluzioni e prodotti.
Possiamo ad esempio citare MtM (MultiTouch analysis, attribution and simulation by Moxoff) un prodotto dedicato al mondo del Digital Advertising. Combinando algoritmi data-driven e modelli matematici basati sulla teoria dei giochi, MtM permette di far emergere dai Big Data raccolti le informazioni più importanti relative al customer journey dei clienti, di quantificare le sinergie tra i diversi canali di marketing utilizzati e di effettuare analisi di scenario per l’ottimizzazione del budget disponibile. Nel mondo del manufacturing possiamo invece citare la soluzione di Predictive Maintenance, che raccoglie algoritmi e modelli customizzabili per il monitoraggio dello stato di funzionamento di un macchinario, la rilevazione di anomalie e la previsione dell’insorgenza di guasti.
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