Databooster - Lavorare insieme per innovazioni basate sui dati

I dati offrono un grande potenziale di innovazione. Riconoscere queste opportunità e implementarle con successo nel mercato è una sfida. Databooster supporta le aziende in questo processo con l'obiettivo di implementare innovazioni radicali.

Databooster
Figura 1: Il processo di innovazione del Databooster. Immagine: zVg

Lo sviluppo e l'implementazione delle innovazioni sono indispensabili. Anche se le aziende sono consapevoli della necessità di sviluppare nuovi prodotti, servizi, processi o modelli di business, spesso non hanno le risorse per identificare e implementare le opportunità. Il governo federale ha riconosciuto che c'è bisogno di sostegno nella fase di sviluppo delle innovazioni. Per questo motivo, l'agenzia di innovazione Innosuisse ha lanciato il nuovo programma di innovazione "NTN Innovation Booster" a partire da gennaio 2021. Questo sostiene le aziende nello sviluppo di idee di innovazione e fornisce l'accesso a fondi pubblici di ricerca per sviluppare l'idea in una soluzione pratica. Le aziende partecipanti beneficiano di un sostegno mirato e individuale. Il Databooster è una delle dodici reti nazionali finanziate da Innosuisse.

Databooster - che cos'è?

Il Databooster è una rete composta da imprese e scienza, che insieme perseguono l'obiettivo di creare valore aggiunto dai dati. Da un lato, questi valori aggiunti possono nascere dal lato del cliente, per esempio attraverso nuovi servizi come la manutenzione predittiva. Tuttavia, c'è anche un grande potenziale nei processi interni. Per esempio, la raccolta e l'analisi dei dati di processo permette di identificare le deviazioni in tempo reale e di avviare misure correttive. Così, l'obiettivo dell'auto-organizzazione di un sistema attraverso l'auto-diagnosi e le decisioni autonome della macchina può portare a enormi risparmi sia nei processi di produzione che di assemblaggio. Altre sfide interessanti nell'area dei dati si trovano, per esempio, nell'integrazione end-to-end lungo la catena di approvvigionamento o nell'uso dell'elaborazione delle immagini per la garanzia della qualità.

Il Databooster è aperto a tutte le aziende interessate in Svizzera. Da un lato, la rete promuove il trasferimento di conoscenze tra i partner interessati e organizza conferenze e workshop. D'altra parte, la grande rete di ricercatori ed esperti permette alle aziende interessate di trovare partner adeguati per le loro attività di innovazione. Coloro che si uniscono al programma di innovazione a più fasi beneficiano non solo del supporto professionale, ma anche di ulteriori opportunità di finanziamento. Soprattutto le PMI svizzere sviluppano soluzioni innovative - spesso in collaborazione con le università (tecniche) o altre istituzioni di ricerca. Il Databooster dà loro un facile accesso a questi fornitori di know-how.

Principio dell'innovazione aperta

Sviluppare e implementare idee richiede tempo e spesso viene rimandato all'infinito a causa delle urgenze operative. Se si investe del tempo, c'è anche il pericolo che le idee vengano portate avanti in una "camera tranquilla". Da un lato, questo comporta il rischio di perseguire idee che già esistono sul mercato, che non soddisfano sufficientemente i bisogni degli utenti o che si basano su tecnologie che non sono adatte al problema da risolvere. L'approccio "open innovation" persegue l'obiettivo di combinare le conoscenze di diversi attori e di beneficiare dell'esperienza di ciascuno. Questo significa che assemblando un potente team di innovazione oltre i confini della propria azienda, la conoscenza esistente può essere ricombinata e utilizzata per sviluppare un'innovazione di successo. I membri del Databooster hanno una grande varietà di competenze relative ai dati. Queste abilità possono essere usate specificamente per l'ulteriore sviluppo delle idee.

Insieme dalla sfida all'innovazione

Il programma Databooster è particolarmente interessante come primo punto di contatto per le aziende che hanno problemi impegnativi ma non sanno ancora esattamente come affrontarli. Il processo sistematico di innovazione aiuta a sviluppare e testare le idee di soluzione e a creare un team adatto per sviluppare una soluzione pratica. Comprende fino a un massimo di cinque fasi, a seconda della complessità del problema, e mira a sviluppare un progetto comune finanziato da Innosuisse. La figura 1 riassume i passi principali. Nella fase di scouting, il Databooster e i vari topic leader forniscono informazioni sui problemi attuali e sugli approcci di soluzione relativi ai dati e al loro potenziale. Qui, esperti e scienziati si scambiano idee, discutono le sfide e sviluppano nuove idee. Queste o anche le loro sfide dall'ambiente aziendale possono essere portate in rete.

Nella seconda fase, la "Call for participation", le sfide vengono concretizzate insieme all'ufficio o ai Focus Topic Leaders e viene sviluppato un "Call for participation". Questo viene messo a disposizione della rete con l'obiettivo di trovare i partner di ricerca e gli esperti essenziali per risolvere la sfida. Gli imprenditori hanno la possibilità di fare questa richiesta aperta o anonima e poi selezionare i partner. Una volta che la squadra è assemblata, inizia la fase di formazione. Insieme a un facilitatore di Design Thinking finanziato da Databooster, la sfida viene analizzata con l'obiettivo di sviluppare una comprensione comune del problema. Successivamente, gli approcci di soluzione sono sviluppati e la loro fattibilità, desiderabilità e fattibilità economica sono analizzati.

Se l'approccio alla soluzione è ancora troppo vago, se sono sorte condizioni inaspettate o se sono necessarie ulteriori competenze nel team, si tiene un workshop di rimodellamento. Il risultato di questa fase è un approccio di soluzione più concreto. La fase opzionale Deep Dive è usata per approcci di soluzioni ad alto rischio per analizzare e testare gli elementi critici in modo più dettagliato in una prima fattibilità. Data-booster sostiene questo lavoro tecnico finanziando i partner di ricerca per un massimo di cinque giorni.

I passi concreti del processo (shaping, reshaping e deep dive) necessari per la sfida del business partner al fine di sviluppare una soluzione adeguata insieme al team di ricercatori e altri esperti sono determinati dalla sfida formulata dal business partner. Ci sono tre possibilità dopo ciascuna delle tre fasi del processo:

  1. la soluzione viene trasferita in un progetto Innosuisse (richiesta di finanziamento del progetto da parte di Innosuisse),
  2. la sfida/idea non viene ulteriormente elaborata o
  3.  sono necessari ulteriori dettagli.
Databooster, Innovazione
Figura 2: Ralph, un decisore in una PMI, approfitta delle opportunità del Databooster.
Immagine: zVg

Riassunto

Le aziende che vogliono approfittare delle opportunità di innovazioni basate sui dati ricevono il supporto di Databooster. Da un lato, ci sono scambi regolari di esperienze, e dall'altro, il processo di innovazione può essere avviato congiuntamente nel senso dell'approccio di innovazione aperta. La rete ha un processo che supporta le aziende nella ricerca di partner adeguati per trasformare le sfide in soluzioni e poi in innovazioni. I fondi pubblici possono essere richiesti per finanziare la ricerca e lo sviluppo necessari. Databooster supporta il processo di applicazione con competenza ed esperienza. Le applicazioni di progetto che sono passate attraverso il processo Databooster ricevono così un sigillo speciale di approvazione.

Opportunità di innovazione

Siete alla ricerca di nuove opportunità di innovazione che portino la vostra azienda o organizzazione a fare un grande passo avanti? Stai cercando dei partner che possano sostenerti in questi progetti di innovazione? Allora avvicinatevi a Databooster, lasciatevi ispirare e ottimizzate le vostre possibilità di successo con competenze e know-how esterni.
> www.databooster.ch

Autori

Prof. Dr. Patricia Deflorin, docente di gestione dell'innovazione, responsabile della ricerca presso l'Istituto svizzero per l'imprenditorialità, Università di Scienze Applicate dei Grigioni.

Philipp Schmid, responsabile della ricerca e del Business Development Industry 4.0 & Machine Learning al CSEM (Centro svizzero di ricerca e sviluppo che si occupa di microtecnologia, digitalizzazione ed energia).

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