TechTO Industry Accelerator è il programma triennale promosso da Fondazione Sviluppo e Crescita CRT in collaborazione con Zest, leader nell’accelerazione di startup e investimenti early-stage. L’iniziativa nasce con l’obiettivo di accelerare startup ad alto potenziale e favorire l’innovazione industriale nel territorio del Piemonte e della Valle d’Aosta.
Il programma agisce come un ponte tra le startup tecnologiche e i fabbisogni concreti delle imprese, facilitando la sperimentazione di soluzioni innovative attraverso la creazione di Proof of Concept (PoC) e collaborazioni industriali dirette.
Aree di Intervento
Il programma si concentra su pilastri strategici per la transizione tecnologica ed ambientale:
- Transportation, Smart Logistics & Supply Chain: ottimizzazione dei flussi, tracciabilità e gestione integrata dei sistemi di distribuzione.
- Infrastrutture e Sistemi Intelligenti: utilizzo di IoT, machine learning e tecnologie digitali per la gestione predittiva e la sicurezza di infrastrutture critiche.
- Sostenibilità Operativa: innovazioni orientate alla riduzione di consumi ed emissioni, con focus su obiettivi ESG e modelli di produzione circolare.
Modello Operativo e Risorse
Con un investimento complessivo previsto di 1,9 milioni di euro nel triennio , il modello accompagna le startup in due fasi:
- Pre-accelerazione: selezione di un massimo di 10 startup che ricevono uno scouting ticket di 35.000 euro da parte di Zest.
- PoC Factory: fino a 6 startup accedono a un investimento di almeno 50.000 euro erogato da Fondazione Sviluppo e Crescita CRT per validare le soluzioni in contesti industriali reali.
La sede operativa sarà alle OGR Torino, in qualità di ecosystem partner – hub della Fondazione CRT tra i principali centri europei dedicati all’innovazione – che contribuiranno anche come piattaforma di connessione tra startup, imprese, investitori e istituzioni.
PoC Factory
Smart outreach e bandi PA per il welfare locale
Il Proof of Concept nasce per rendere scalabile l’acquisizione di clienti nella Pubblica Amministrazione da parte di Toduba, superando la gestione manuale della lead generation attraverso la piattaforma di Act4City. La sperimentazione testerà, in un’area pilota del Triveneto, un sistema personalizzato di monitoraggio automatico di bandi e gare d’appalto nei settori welfare e buoni pasto, combinato con l’individuazione dei referenti comunali chiave e l’attivazione di campagne di email marketing mirate. L’obiettivo finale del progetto è validare l’efficacia dei bandi di gara come driver commerciale per anticipare i bisogni dei piccoli Comuni e generare incontri di vendita qualificati.
Simulazione sociale predittiva per la valorizzazione del patrimonio pubblicitario
Il Proof of Concept intende dotare AVIP Italia di uno strumento avanzato e data-driven a supporto della rete commerciale e delle decisioni di investimento patrimoniale. Attraverso la piattaforma di simulazione sociale di BLUEYE, il progetto integrerà dati demografici, territoriali e di flusso per modellare la popolazione e il comportamento dei consumatori attorno a impianti pubblicitari selezionati. L’obiettivo della sperimentazione è validare l’efficacia del modello nel restituire stime accurate del ROI, valutare il valore potenziale di specifiche aree e supportare la vendita con proposte commerciali altamente personalizzate.
Automazione dell’estrazione dati contrattuali e controllo di gestione con IA
l Proof of Concept punta ad automatizzare ed efficientare il processo di gestione dei contratti di Flecchia, riducendo i tempi di elaborazione e i rischi di errore manuale nell’inserimento dati a supporto del controllo di gestione. Attraverso la soluzione basata su intelligenza artificiale sviluppata da Clarivio, il progetto sperimenterà l’acquisizione automatica dei contratti in formato PDF, l’interpretazione dei contenuti chiave e il loro trasferimento strutturato all’interno del database aziendale. L’obiettivo della sperimentazione è validare sul campo l’accuratezza, la tracciabilità e il risparmio di tempo del workflow digitale rispetto ai processi tradizionali.
Inventario di magazzino automatizzato con droni e tracciamento merci 3D
Il Proof of Concept nasce per digitalizzare ed efficientare la gestione dell’inventario dei magazzini di SCOT Supply Chain, che attualmente gestisce circa 3,5 milioni di pezzi con attività prevalentemente manuali. Grazie al sistema di droni intelligenti sviluppato da NEURAFLY, la sperimentazione testerà il riconoscimento automatico delle etichette e la localizzazione delle merci su scaffalature verticali ad alta quota. L’obiettivo principale del PoC è dimostrare la fattibilità tecnica della soluzione e conseguire una riduzione del 70% dei tempi operativi necessari per inventariare una singola corsia, aumentando la frequenza dei controlli in totale sicurezza
AI Procurement: automazione delle richieste d’acquisto e scouting fornitori
Il Proof of Concept intende ottimizzare la gestione delle Richieste di Acquisto (RdA) dirette e indirette di 2A, superando le inefficienze legate ai passaggi informali e non standardizzati via e-mail. Utilizzando la piattaforma AI-native di $avingfy, il progetto guiderà la compilazione strutturata delle RdA, il confronto automatico delle offerte e lo scouting di fornitori alternativi sul mercato. La sperimentazione si pone l’obiettivo di abbattere del 40-50% i tempi di gestione degli acquisti e dimezzare i tempi di verifica delle offerte da parte dei buyer, garantendo una rispondenza alle condizioni aziendali pari o superiore al 90%.
Causal AI per l’ottimizzazione e la stima dei tempi della produzione farmaceutica
Il Proof of Concept nasce per analizzare e ridurre le variabilità nei tempi di produzione di Candioli Pharma, accompagnando la crescita dei volumi produttivi aziendali attraverso un approccio data-driven. Integrando dati storici, parametri operativi dei macchinari e know-how degli esperti interni, la piattaforma di Causal AI di WHYSEN verrà addestrata nello specifico sulla fase di compressione farmaceutica. L’obiettivo del progetto è sviluppare un modello predittivo in grado di individuare le cause primarie delle inefficienze operative e stimare con precisione i tempi di lavorazione per diverse condizioni e tipologie di prodotto
