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ANDREA MILANO AI
Caso studio

Software Proprietario di Gestione AI

Il cliente affrontava una latenza di 48 ore nelle decisioni di prezzo a causa della frammentazione dei dati in silos (fogli di calcolo) e dei controlli manuali su oltre 14 diversi portali di vendita all'ingrosso.

Sede operativa: Berlino, GermaniaSettore target: AgroalimentareLingua operativa: Tedesco

Contesto Operativo

Il cliente affrontava una latenza di 48 ore nelle decisioni di prezzo a causa della frammentazione dei dati in silos (fogli di calcolo) e dei controlli manuali su oltre 14 diversi portali di vendita all'ingrosso.

Architettura del Sistema

  • Rete di Scraping Distribuita: Implementazione di spider Scrapy su una rete proxy a rotazione per raccogliere dati sui prezzi in modo asincrono ogni 15 minuti.
  • Orchestrazione Task Queue: Utilizzo di Celery con Redis come message broker per gestire task di normalizzazione dei dati ad alta concorrenza.
  • Motore di Analisi Predittiva: Sviluppo di un algoritmo Pandas/NumPy per incrociare i dati delle API meteorologiche in tempo reale con lo storico della supply chain per prevedere le carenze di fornitura.

Fatti verificati

  • Da 48 ore a tempo reale sulle decisioni di pricing.
  • 14+ portali all'ingrosso, prima controllati a mano, ora aggregati automaticamente.

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