Un deposito fiscale: 200 DAS al giorno, prima a penna.

Un deposito fiscale per prodotti petrolchimici: oli, prodotti energetici, alcoli denaturati, in gran parte custoditi e movimentati per conto di terzi. Diciotto serbatoi fino a 505.000 litri, linee di produzione e confezionamento, tre percorsi di vigilanza doganale, sei codici accisa. Quattro persone, due in ufficio e due in magazzino.

dal primo incontro alla produzione
4 mesi
dal primo incontro alla produzione
persone: due in ufficio, due in magazzino
4
persone: due in ufficio, due in magazzino
DAS al giorno nei picchi
~200
DAS al giorno nei picchi
vecchi programmi ancora in uso
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vecchi programmi ancora in uso
Prima

Un gestionale di vent'anni fa, e la carta intorno.

L'azienda girava su un ERP installato in locale e comprato circa vent'anni fa, diviso tra un modulo operativo e uno per le accise. Intorno: uno strumento separato per la scansione dei documenti, un Excel tenuto a mano per il cash flow, registri di carta timbrati, e i DAS compilati nel sistema ma completati a penna, con l'applicabilità delle imposte segnata a mano e i chili tassati calcolati a mente.

Gli ordini arrivavano per email e venivano ribattuti, senza tracciabilità dall'ordine alla fattura, e ogni prodotto aveva un codice solo, senza i riferimenti del cliente.

Due scadenze hanno forzato la decisione. Da gennaio 2027 tutti i DAS cartacei diventano telematici, e l'azienda nei picchi ne gestisce circa 200 al giorno, mentre il vecchio sistema non era pronto per la trasmissione telematica. L'obiettivo del titolare andava oltre la conformità: automazione, AI e la fine della dipendenza dal fornitore storico.

Cosa abbiamo costruito

Postazioni di lavoro nella lingua del processo del cliente.

01

Acquisti e ricevimento merce

Entrata merce con controllo di tolleranza alla pesa, quarantena e registro delle non conformità incorporato nella postazione dove la deviazione viene scoperta.

02

Produzione e genealogia dei lotti

Ordini di produzione con esplosione della distinta base e tracciabilità lotto per lotto, dalla materia prima al confezionato.

03

Vendite fino al documento di spedizione

Flussi private label, per conto di clienti terzi ed e-commerce; stampa massiva dei DAS su moduli prestampati, liste di prelievo, integrazione corrieri.

04

Magazzino calcolato dai movimenti

Il sistema calcola la giacenza dalla storia dei movimenti, così non c'è una tabella separata da quadrare.

05

Dogane e accise

Tavola ufficiale della nomenclatura combinata, 319 codici, collegata a ogni prodotto e alla licenza che lo copre.

06

MCP dal primo giorno

Il sistema è nato con il suo collegamento MCP, quindi si interroga da Claude e ChatGPT in linguaggio naturale da subito, mentre gli agenti autonomi partono nella bassa stagione del cliente, quando c'è tempo per correggerli con calma.

Una cosa mostrata dal vivo già nelle prime demo: un'automazione che compila un ordine da sola nel browser. Possibile perché il nuovo sistema è web, cosa che il vecchio gestionale desktop non poteva supportare.

Tempi

Dal primo incontro al go-live in quattro mesi.

Migrazione dati e parallelo con il vecchio sistema in due fasi: prima spedizioni e magazzino prodotti finiti, poi produzione, tracciabilità dei lotti e ricevimento. Il vecchio sistema è stato dismesso.

  1. 4 maggio 2026Primo incontro sui requisiti
  2. 13 maggioGiornata di mappatura in azienda
  3. 29 maggioPrezzo concordato
  4. 9 giugnoPiano di migrazione concordato
  5. 16 giugnoPrima demo funzionante
  6. Giugno–agostoDemo iterative, feedback modulo per modulo, sviluppo completato
  7. 1 settembreGo-live. Migrazione dati e parallelo in due fasi, disdetta al vecchio fornitore
Cosa misuriamo adesso

Tre metriche dal go-live in poi.

  • Tempo dall'arrivo fisico della merce alla registrazione confermata del ricevimento.
  • Non conformità e blocchi in quarantena intercettati dai controlli del sistema, al mese.
  • Tempo dall'ordine di vendita confermato al documento di spedizione stampato.

Questa pagina verrà aggiornata con i risultati, schermate del sistema in produzione ed esempi di richieste in linguaggio naturale su dati anonimizzati.

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