Sviluppo competenze
L'attività svolta, nell'ambito del progetto CUP B98I24002620009, si contraddistingue per due servizi volti a migliorare competenze, metodi e strumenti applicati al Process Engineering e Sistemi Informativi per il Knowledge Management (KM) e GoToMarket (GTM).
L’innovazione e la conoscenza rappresentano un valore fondamentale per EnginSoft che intende migliorare i propri processi e sistemi informatici per un’ottimale gestione dei fabbisogni dei clienti con all’implementazione di sistemi di Knowledge Management e di Marketing Intelligence Sulla base dell'Innovation Health Check svolto, gli interventi suggeriti e sviluppati sono:
I 40 anni di storia di EnginSoft comportano un bagaglio di conoscenza, metodologie, strumenti e documenti che possono essere valorizzati e percepiti dal mercato con processi e strumenti di KM, supportati dai nuovissimi algoritmi di Intelligenza Artificiale (es. LLM). Più in generale il progetto si inserisce in una strategia di servitization, volta a definire proposte di servizi digitali in grado di valorizzare il know-how ingegneristico interno, ampliando il mercato delle PMI potenzialmente interessate a beneficiare di analisi e simulazioni nei domini dell’ingegneria.
Fondo Europeo di Sviluppo Regionale - Programma 2021-2027
Programma 2021-2027 PR Veneto FESR 2021-2027
Obiettivo Specifico 1.4 “Sviluppare le competenze per la specializzazione intelligente, la transizione industriale e l'imprenditorialità”
Azione 1.4.1 “Supporto allo sviluppo di competenze per la specializzazione intelligente e la transizione industriale”
Importo finanziamento € 29.500,00 €
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Chiedi informazioniAlcune nostre competenze nella ricerca e nel trasferimento tecnologico
Research project
Il progetto PreMANI ambisce a dimostrare la capacità di penetrazione di tali tecniche in settori applicativi eterogenei, caratterizzati da esigenze molto diverse, facendo leva sugli aspetti metodologici di natura generale.
Research project
The ReCaM-project demonstrates at TRL 7 a set of integrated tools for the rapid and autonomous reconfiguration of agile production systems
Research project
Attraverso un innovativo approccio Digital Twin in ambito Prognostics Health Monitoring (PHM) è possibile l’individuazione di comportamenti anomali dei sistemi monitorati, che potrebbero portare a rotture impreviste durante il servizio, aumentando la capacità di diagnostica di guasto. Il monitoraggio consente una migliore pianificazione degli interventi manutentivi potendo valutare costi dell’intervento ed efficienza residua del sistema.
