Caso studio · Gruppo LUBE
Controlli sui dati di prodotto con Claude, dentro l’AS400
Un gateway AI sviluppato per LUBE porta Claude dentro l’operatività del gestionale AS400. Le verifiche di coerenza sui dati di prodotto, prima affidate all’esperienza delle persone, diventano un controllo sistematico richiamabile dalle schermate già in uso.
Produzione di cucine · Treia (MC)
3
parametri di prodotto verificati in modo incrociato
30
giorni di utilizzo sul campo
5
fasi del percorso
Il progetto in sintesi
LUBE è il primo produttore italiano di cucine per numero di pezzi prodotti ogni anno, con sede a Treia e circa ottocento dipendenti distribuiti su sei stabilimenti. Da luglio a settembre 2026 Maverick AI ha lavorato con l’ufficio tecnico e i sistemi informativi del gruppo per integrare Claude, la piattaforma AI di Anthropic, nel gestionale AS400 su cui si basa l’operatività aziendale. Il percorso si è articolato in cinque fasi, dall’analisi del sistema fino a un mese di utilizzo sul campo, con l’obiettivo di rendere sistematici i controlli di coerenza sui dati di prodotto. Il gateway è stato sviluppato insieme ad Alveo, partner tecnologico di Maverick AI sui sistemi IBM i.
Il contesto
Chi è Gruppo LUBE
LUBE è la prima azienda italiana per numero di cucine prodotte ogni anno, con una rete di oltre 1.600 punti vendita nel paese. Gestisce un catalogo ampio e altamente personalizzabile, con una produzione di centinaia di cucine al giorno. Ogni articolo porta con sé un insieme di informazioni tecniche che devono restare allineate tra loro, perché da quella coerenza dipendono la correttezza degli ordini e il lavoro dei reparti a valle.
Il cuore del sistema informativo è un gestionale AS400, solido e affidabile, su cui l’azienda ha costruito nel tempo i propri processi. Portare l’intelligenza artificiale in un ambiente di questo tipo richiedeva una soluzione capace di dialogare con il gestionale esistente, lasciando intatta la sua stabilità.
Il punto di partenza
L’analisi è partita dal gestionale e dai dati storici, affiancata dal confronto con l’ufficio tecnico per capire come le verifiche venivano svolte nella pratica.
Controlli affidati all’esperienza. La verifica della coerenza tra le informazioni tecniche dipendeva dalla conoscenza delle persone più esperte. Un presidio efficace, ma difficile da estendere e da rendere uniforme tra un operatore e l’altro.
Informazioni in forma libera. Una parte dei dati viveva in campi testuali scritti a mano, leggibili con facilità da chi conosce il contesto e molto meno da un sistema automatico. Il rischio di incongruenze cresceva con il volume.
Regole implicite. Molte convenzioni di lavoro erano note all’ufficio tecnico ma mai formalizzate. Per qualsiasi automazione, questa conoscenza andava prima resa esplicita.
Un gestionale solido e poco aperto. Aggiungere nuove capacità a un sistema AS400 significa tradizionalmente intervenire sui programmi esistenti, con tempi lunghi e rischi per l’operatività quotidiana.
Il nostro intervento
Il lavoro è stato impostato per dimostrare la fattibilità sul sistema reale di LUBE, con le persone dell’ufficio tecnico coinvolte in ogni passaggio. Il gateway è stato sviluppato insieme ad Alveo, partner tecnologico di Maverick AI sui sistemi IBM i.
1. Analisi del sistema e dei dati. A partire dagli accessi concessi a luglio abbiamo studiato la struttura del gestionale e i volumi storici, per individuare dove i controlli potevano portare il beneficio maggiore.
2. Sviluppo del gateway AI. Abbiamo costruito un livello intermedio che collega l’AS400 a Claude e contiene prompt, regole e orchestrazione. Il gateway lavora su una copia dei dati aziendali, attraverso un connettore che anonimizza le informazioni prima di ogni elaborazione.
3. Demo funzionale e stato avanzamento. Tra fine luglio e agosto abbiamo presentato al cliente il funzionamento sul gestionale, raccogliendo le prime indicazioni per affinare la logica di controllo.
4. Definizione delle regole con l’ufficio tecnico. Un questionario strutturato ha permesso di rendere esplicite le convenzioni interne e di definire le casistiche di controllo, integrate poi nel gateway.
5. Utilizzo sul campo. Un mese di utilizzo da parte dell’ufficio tecnico, con validazione umana su ogni segnalazione e affinamento continuo delle regole sulla base dei casi reali.
L'approccio
I criteri che hanno guidato il lavoro
Le scelte di metodo alla base del percorso.
L’AI si affianca al gestionale
La logica di controllo vive nel gateway e l’operatore la richiama dalle schermate che usa ogni giorno. Il gestionale mantiene la sua stabilità e l’intelligenza si aggiorna in modo indipendente.
Quando il sistema non sa, chiede
Davanti a un caso ambiguo il sistema pone una domanda all’operatore invece di proporre un valore. La risposta viene memorizzata e riutilizzata la volta successiva, così la soluzione migliora con l’uso.
I dati restano protetti
Il lavoro si è svolto su una copia dei dati e attraverso un connettore che anonimizza le informazioni. Il perimetro di sicurezza è stato definito prima di scrivere la prima riga di codice.
Il punto di arrivo
Cosa è cambiato
Claude è integrato nell’operatività dell’AS400 e verifica in modo incrociato la coerenza dei dati di prodotto, segnalando all’ufficio tecnico le situazioni da controllare.
Le convenzioni che prima vivevano nell’esperienza delle persone sono state formalizzate in regole esplicite, consultabili e aggiornabili nel tempo.
Ogni chiarimento fornito dagli operatori resta nel sistema e diventa patrimonio condiviso, riducendo le domande ripetute sugli stessi casi.
LUBE dispone di un modello replicabile per portare l’intelligenza artificiale su altri processi del gestionale, mantenendo separati sistema esistente e logica AI.
Approfondimenti
Domande sul progetto
Che cosa ha fatto Maverick AI per LUBE?
Maverick AI ha sviluppato un gateway che integra Claude nel gestionale AS400 di LUBE, per verificare in modo sistematico la coerenza dei dati di prodotto. Il percorso si è articolato in cinque fasi, dall’analisi del sistema e dei volumi storici fino a un mese di utilizzo sul campo con l’ufficio tecnico. Le regole di controllo sono state costruite insieme alle persone che svolgono le verifiche ogni giorno.
Come si integra Claude in un AS400 senza riscrivere i programmi esistenti?
Attraverso un livello intermedio, il gateway, che dialoga con il gestionale e con Claude. Prompt, regole e orchestrazione risiedono nel gateway, e l’operatore richiama i controlli dalle schermate che usa già. In questo modo il gestionale conserva la propria stabilità e la parte AI può evolvere con cicli di rilascio indipendenti.
Cosa succede quando il sistema incontra un caso che non conosce?
Chiede all’operatore. Il sistema è progettato per fermarsi davanti a un’informazione ambigua invece di proporre un valore plausibile e incerto. La spiegazione fornita viene memorizzata, e quando lo stesso caso si ripresenta il sistema lo riconosce e applica quanto appreso.
Come vengono protetti i dati aziendali?
Lo sviluppo e le verifiche si sono svolti su una copia dei dati, separata dall’ambiente operativo. Tra il gestionale e Claude opera un connettore che anonimizza le informazioni prima di ogni elaborazione. Il perimetro di sicurezza è stato concordato con i sistemi informativi di LUBE fin dall’avvio del lavoro.
Come si definisce il perimetro di un progetto AI su un gestionale legacy?
Partendo dai dati e dalle persone. L’analisi dei volumi storici indica dove si concentrano le attività ricorrenti, mentre il confronto con chi svolge le verifiche fa emergere le regole implicite da formalizzare. Nel caso di LUBE un questionario strutturato rivolto all’ufficio tecnico ha trasformato questa conoscenza in casistiche di controllo precise.
Cosa resta in carico all’ufficio tecnico?
La validazione di ogni segnalazione e la definizione delle convenzioni aziendali. Alcuni casi dipendono da regole interne che solo LUBE può stabilire, e il sistema continua correttamente a chiedere finché quella regola non viene fissata. Il controllo finale resta sempre alla persona che conosce il prodotto.
Quanto dura un progetto di questo tipo?
Nel caso di LUBE analisi, sviluppo e demo funzionale si sono svolti tra luglio e settembre 2026, seguiti da un mese di utilizzo sul campo. Il tempo richiesto al cliente è concentrato in pochi momenti chiave, come la concessione degli accessi, le sessioni di stato avanzamento e il questionario sulle regole. La durata dipende soprattutto dalla disponibilità dei dati e dalla complessità delle casistiche da coprire.
Contatti
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