SIFood: Nutrire La Smart City. Jacopo Cassina - Holonix

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1 SIFood: Nutrire La Smart City Jacopo Cassina - Holonix

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5 IT SOLUTIONS

6 Prodotti Innovativi Efficienza Piattaforma IT Proprietaria

7 Things Lifecycle Management Single item lifecycle approach Use of sensors to acquire data from the field Well defined management of lifecycle information Structures enable clarity and analysis PLM is (but not only) Lifecycle approach Structured information Well defined processes Clarity Organization IoT is (but not only) Traceability Sensors Data from the field

8 Holonix ilike intelligent Lifecycle data and Knowledge

9 Dismissione & Riciclo Design Manutenzio ne Produzione Utilizzo Logistica Il prodotto ha una sua Vita: i-like è il suo passaporto elettronico

10 IoT nel food La Internet of FOOD

11 Analisi del comportamento di acquisto nella grande distribuzione 11

12 Analisi del comportamento di acquisto nella grande distribuzione Comunicare con il cliente 12

13 Analisi del comportamento di acquisto nella grande distribuzione Comunicare con il cliente La Internet of Food 13

14 Analisi del comportamento di acquisto nella grande distribuzione Diego Pennacchioli, ISTI CNR, Pisa

15 oltre 6 anni di venduto (dal 1/1/2007 fino ad Aprile 2013) ~1.5 M clienti attivi e riconoscibili 138 negozi (Toscana, Umbria, Lazio, Campania) ~450K diversi tipi di prodotti ~200M di scontrini Diego Pennacchioli, ISTI CNR, Pisa

16 Diego Pennacchioli, ISTI CNR, Pisa

17 Studio della product sophistication ed applicazioni La rete dei prodotti Diego Pennacchioli, ISTI CNR, Pisa

18 bought a lot of things bought few things bought by many bought by few Diego Pennacchioli, ISTI CNR, Pisa

19 each dot is a purchase representative if a customer bought products of the same price in different shops, than the distance is weighted with the price Diego Pennacchioli, ISTI CNR, Pisa

20 each dot is a purchase representative if a customer bought products of the same frequency in different shops, than the distance is weighted with the frequency Diego Pennacchioli, ISTI CNR, Pisa

21 each dot is a purchase representative if a customer bought products of the same sophistication in different shops, than the distance is weighted with the sophistication Diego Pennacchioli, ISTI CNR, Pisa

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23 Diego Pennacchioli, ISTI CNR, Pisa

24 Obiettivo: costruire una rete di prodotti (i nodi sono i prodotti ed un arco tra due prodotti esiste se i due prodotti sono stati acquistati in modo interessante ) Analisi: community discovery sulla rete per identificare segmenti di mercato Strumenti: Market Basket Analysis 1 algoritmo di community discovery overlapping (HLC) 1 algoritmo di community discovery non overlapping (Infomap) Studio delle comunità tramite misura di entropia sui segmenti (1164 comm. con Infomap e 3191 con HLC) Su comunità non overlapping abbiamo bassa entropia sui prodotti (come nella classificazione marketing) Su comunità overlapping, al contrario, abbiamo alta entropia Diego Pennacchioli, ISTI CNR, Pisa

25 prodotti per gatti Diego Pennacchioli, ISTI CNR, Pisa

26 prodotti per cani Diego Pennacchioli, ISTI CNR, Pisa

27 celiaci Diego Pennacchioli, ISTI CNR, Pisa

28 famiglia con bimbo che predilige divertimenti indoor e lo sci Diego Pennacchioli, ISTI CNR, Pisa

29 Comunicare con il cliente

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32 Localizzazione degli scan, differenziandoli per micro-lotto la zona della pagina più attrattiva, tipo di utente, Interessi dell utente, la fascia d età, il sesso, il numero di utenti

33 La Internet of Food

34 Cloud DB

35 Cloud Search

36 Cloud Search: Ricerca tra metadata di prodotto, integrando dati di varie piattaforme, ma con un ferreo controllo dei diritti di accesso e della proprietà del dato

37 Cloud Search: Ricerca tra metadata di prodotto, integrando dati di varie piattaforme, ma con un ferreo controllo dei diritti di accesso e della proprietà del dato 1:Ricerca sul Sistema Cloud 2:Risposta: Cosa, Dove

38 Cloud Search: Ricerca tra metadata di prodotto, integrando dati di varie piattaforme, ma con un ferreo controllo dei diritti di accesso e della proprietà del dato 1:Ricerca sul Sistema Cloud 2:Risposta: Cosa, Dove 3:Interrogazione dei singoli gateway

39 Cloud Search: Ricerca tra metadata di prodotto, integrando dati di varie piattaforme, ma con un ferreo controllo dei diritti di accesso e della proprietà del dato 1:Ricerca sul Sistema Cloud 2:Risposta: Cosa, Dove 3:Interrogazione dei singoli gateway 4:Controllo diritti di accesso 5:Risposta dai singoli gateway

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43 Cloud Search

44 Healty Sustainable Voluptuary Internet

45 Ing. Jacopo Cassina, PhD CEO Indirizzo: Corso Italia n 8, Meda (MB) Tel: Cell: Fax: Diego Pennacchioli Istituto di Scienza e Tecnologie dell'informazione "A. Faedo" Area della Ricerca CNR di Pisa phone: mail:

46 Titolo: SiFood: come nutrire la Smart city L informatica ed, in special modo, gli sviluppi della Internet of Things, stanno rendendo possibile la creazione di nuovi scenari di business, di innovazione ed efficienza, sia per le aziende, che i singoli e l intera società. Un esempio di rilevante importanza è l innovazione portata dal concetto di Smart City, ma dalla stessa base tecnologica, permettendo l interazione, la connessione e lo scambio di dati e conoscenza tra prodotti (things) e persone, altri ambiti di innovazione stanno emergendo, di rilevante importanza, tra tutti, il food. L interazione tra i cittadini, i diversi attori della supply chain e la thing food, generano grandi moli di dati, dalla cui analisi si ottengono e si otterranno ancor più in futuro supporto alle decisioni e alle strategie di marketing e di vendita. Direttrici di sviluppo dei bisogni ed i desideri dei cittadini sono verso un consumo più attento, responsabile, green, che cerca genuinità, bilanciamento, naturalezza ma al contempo che fornisca non calorie, ma un esperienza sensoriale, personale e personalizzata. L Internet of Food, basato sui big data e sulle tecnologie per l Intenet of Things, mira quindi a supportare questi trend in atto, rendendo possibile una migliore connessione tra cliente, fornitore e tutti gli stadi della supply chain. Questo permette di conoscere il comportamento del cliente e di valorizzare il prodotto. La presentazione tratterà il presente ed il futuro dei big data per il food; più precisamente, si parlerà dell uso attuale dei dati dei consumi dei clienti nella GDO (Carte fedeltà) per ottimizzare le scelte di marketing e sales, dei dati ottenibili dall interazione del cliente con sistemi di tracciabilità di prodotto abilitata dalle tecnologie internet of food e di come in futuro queste tecnologie, tramite elettrodomestici intelligenti, entreranno nella cucina, chiudendo così l intera supply chain del food.

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