I contratti Equipment-as-a-Service (EaaS) rappresentano una trasformazione fondamentale nel panorama industriale contemporaneo, evolvendo dal tradizionale modello “produco-vendo” a un paradigma basato sui Servizi. Mentre nel modello tradizionale i Produttori di macchinari si limitano a vendere macchinari trasferendo completamente la proprietà e tutti i rischi operativi al cliente, l’EaaS introduce un approccio radicalmente diverso: il fornitore mantiene la proprietà dell’equipaggiamento e si assume la responsabilità delle sue performance, offrendo al Cliente l’utilizzo del macchinario attraverso Contratti di Servizio che garantiscono disponibilità, efficienza e risultati operativi.

Il mercato EaaS offre alle aziende la possibilità di accedere a macchinari e tecnologie avanzate senza investimenti iniziali significativi, trasformando i costi fissi in variabili e garantendo maggiore flessibilità operativa e prevedibilità dei costi in un periodo caratterizzato da elevata volatilità economica e incertezza nei mercati industriali. Questo modello contrattuale trasferisce il rischio operativo dal Cliente al Fornitore del servizio, richiedendo una capacità predittiva accurata dei costi operativi futuri e degli eventi che possono influenzare le performance dei macchinari per garantire il successo economico dell’operazione.

Le Criticità del Pricing Tradizionale

I modelli convenzionali di pricing e risk management per i contratti EaaS si fondano necessariamente su dati storici limitati, generando stime approssimative e assunzioni conservative che comportano diverse problematiche critiche. La sovraprezzatura dei contratti emerge come conseguenza diretta dell’incertezza: gli Original Equipment Manufacturer (OEM) applicano margini di sicurezza elevati che compromettono la competitività delle offerte sul mercato. Parallelamente, la sottostima dei rischi derivante da una comprensione insufficiente degli scenari operativi può condurre a contratti economicamente insostenibili per il fornitore del servizio.

L’approccio tradizionale impone inoltre una gestione reattiva degli eventi critici, poiché l’incapacità di anticipare situazioni problematiche costringe a interventi d’emergenza 1caratterizzati da costi elevati e inefficacia operativa. Infine, gli istituti finanziari manifestano difficoltà nell’accesso al credito per questi contratti, faticando a valutare accuratamente il rischio associato a previsioni poco affidabili.

L’Importanza di Previsioni Accurate

Lo sviluppo di modelli di pricing efficaci nei contratti EaaS richiede previsioni precise su molteplici dimensioni operative. Gli eventi operativi includono la frequenza e tipologia di guasti, l’usura dei componenti e le necessità di manutenzione programmata. I costi di intervento comprendono manodopera, ricambi, tempi di fermo macchina e aspetti logistici. Le variazioni delle performance nel tempo riguardano l’efficienza energetica, la produttività e la qualità dell’output, mentre gli scenari di stress analizzano il comportamento dei macchinari in condizioni operative estreme o non standard.

Il Vantaggio Competitivo dei Dataset Sintetici

Un elemento distintivo dell’innovazione tecnologica contemporanea riguarda la qualità e consistenza del campione statistico ottenibile attraverso dati sintetici, che superano le limitazioni strutturali dei dati provenienti da macchine fisiche. I dati operativi reali presentano infatti vincoli di privacy che limitano la condivisione e l’utilizzo, volumi limitati che richiedono tempi prolungati e costi elevati per la raccolta, incompletezza del campione dovuta alla sottorappresentazione di scenari operativi critici che si verificano raramente, e bias temporali che potrebbero non riflettere le condizioni operative future.

La generazione di dataset sintetici rivoluziona questo paradigma consentendo il trattamento di grandi volumi di dati completamente liberi da vincoli di privacy e generabili secondo necessità specifiche. Questa approccio garantisce una rappresentatività completa attraverso la copertura esaustiva di tutti gli scenari operativi possibili, inclusi eventi rari o estremi.

Il bilanciamento statistico elimina i bias nei modelli predittivi attraverso un equilibrio ottimale tra diverse tipologie di eventi, mentre la scalabilità illimitata permette la generazione di dataset di qualsiasi dimensione necessaria per l’addestramento degli algoritmi. Il controllo della qualità assicura che ogni dato sintetico sia generato secondo parametri controllati, eliminando errori e inconsistenze tipiche dei dati reali.

L’Architettura Zerovis: Una Soluzione Tecnologica Avanzata

Per rispondere a queste sfide è stata sviluppata l’architettura Zerovis (acronimo di Absolute Zero Virtual Industrial System), che insieme al marchio sono oggetto di deposito per brevetto e marchio europeo e integrano la metodologia già brevettata di PARADIGMIX™ Srl per la servitizzazione industriale.”deposito di brevetto europeo, progettata specificamente per fornire previsioni verosimili attraverso tre componenti integrati. Il sistema si basa sui principi dell’Absolute Zero Reasoner, un approccio di ragionamento avanzato descritto nella ricerca scientifica “Absolute Zero-Shot Reasoning for Structural Relational Reasoning via Compositional Patterns” condotta da Tsinghua University, Beijing Institute for General Artificial Intelligence e Pennsylvania State University (autori: Chenyang Si, Zhengchu Shen, Zhiyuan Liu, Sheng Wang, disponibile su https://arxiv.org/pdf/2505.03335).

1. Digital Twin Completamente Virtuale

Il primo componente è il Digital Twin completamente virtuale che costituisce un sistema di simulazione che replica il comportamento dei macchinari senza richiedere infrastrutture fisiche complesse, permettendo la generazione di scenari operativi diversificati a costi contenuti. Il sistema applica i principi dell’Absolute Zero Reasoner per elaborare pattern composizionali che consentono di ragionare su scenari mai osservati prima, utilizzando dati sintetici generati da modelli calibrati con dati IoT reali.

2. Modellatore e Classificatore di Severità

Il secondo componente è il Modellatore e Classificatore di Severità che rappresenta un algoritmo avanzato che, seguendo l’approccio dell’Absolute Zero Reasoner, analizza e classifica gli eventi operativi secondo livelli di severità attraverso ragionamento strutturale relazionale. Questo componente quantifica l’impatto potenziale su costi e performance per ciascuna tipologia di evento, anche in assenza di precedenti storici specifici.

3. Motore di Forecast dei Costi

Il terzo componente è il Motore di Forecast dei Costi che costituisce un sistema predittivo che, basandosi sui dataset sintetici di ampia scala e sulla classificazione degli eventi elaborata attraverso pattern composizionali, produce stime accurate dei costi operativi futuri con diversi orizzonti temporali, applicando capacità di ragionamento “zero-shot” per scenari inediti.

Protezione dell’Innovazione Tecnologica

L’integrazione di Zerovis nella metodologia brevettata di Paradigmix™ rappresenta un salto qualitativo significativo, rendendo l’approccio complessivo più robusto e performante. La sinergia tra le tecnologie esistenti di Paradigmix™ e l’architettura AI-based Zerovis ha dimostrato un valore innovativo preliminare talmente rilevante che è stata depositata un’apposita domanda di brevetto europeo nr. 25425034.3 in data 29 luglio 2025.

Questa protezione intellettuale riconosce formalmente l’unicità dell’approccio integrato che combina metodologie consolidate di servitizzazione industriale, l’architettura Zerovis per la generazione di dati sintetici tramite stack Absolute Zero Reasoner, e algoritmi di pricing con sistema di risk management utilizzando la metodologia brevettata di Paradigmix™. Il deposito del brevetto evidenzia la maturità tecnologica raggiunta e la rilevanza strategica della soluzione nel panorama dell’Industria X.0, consolidando la posizione competitiva di Paradigmix™ nel mercato dei servizi industriali avanzati.

Impatto sull’Efficacia del Pricing

L’architettura integrata e brevettata, supportata dai principi teorici dell’Absolute Zero Reasoner e dalla superiorità statistica dei dataset sintetici, consente un miglioramento sostanziale dell’efficacia del processo di pricing. La riduzione dell’incertezza si ottiene attraverso previsioni basate su dataset sintetici di vasta scala e ragionamento composizionale che imita il processo di apprendimento cognitivo umano, riducendo significativamente il margine di errore. Il pricing dinamico permette di adattare i prezzi in base a condizioni operative specifiche e profili di rischio personalizzati, anche per scenari mai verificatisi precedentemente.

L’ottimizzazione dei margini elimina i sovraprezzi dovuti all’incertezza, mantenendo margini adeguati alla copertura dei rischi effettivi calcolati su campioni statisticamente robusti. La trasparenza verso il mercato finanziario è garantita da modelli predittivi basati su dataset sintetici completi e scientificamente fondati che facilitano la valutazione e il finanziamento dei contratti EaaS.

La protezione competitiva attraverso la tutela brevettuale garantisce un vantaggio tecnologico sostenibile nel tempo, consolidando la posizione di leadership tecnologica dell’azienda.

Conclusioni

L’architettura Zerovis trasforma il pricing da processo basato su stime conservative e dati limitati a metodologia scientifica supportata da evidenze simulate e ragionamento avanzato. Questa evoluzione abilita lo sviluppo sostenibile del mercato Equipment-as-a-Service attraverso la superiorità statistica dei dati sintetici e la robustezza dell’integrazione brevettata, rappresentando un paradigma innovativo per l’industria manifatturiera del futuro.