Una metodologia innovativa per esaminare le performance di comfort e gradimento del pubblico di ogni tipo di calzatura a disposizione delle aziende che intendono sviluppare e proporre nuovi prodotti sul mercato e necessitano di avere uno studio dettagliato delle performance del prototipo, sia dal punto di vista dimensionale che strutturale, utilizzando l’analisi scientifica.
Non è molto comune fare un selfie ai propri piedi, eppure se vedete qualcuno che col cellulare si scatta delle foto del genere forse non è un narcisista, ma può essere semplicemente che stia… scegliendo un paio di scarpe. La “nuova moda” è suggerita da un’azienda high tech vicentina, la Trya Srl di Sandrigo, che, in collaborazione con l’Università di Cambridge, ha sviluppato un potente algoritmo di intelligenza artificiale per la rilevazione di parametri e la ricostruzione in 3D, inserito poi in una app per smartphone chiamata “Snapfeet” (traducibile con piedi automatici o piedi in un attimo). Snapfeet permette alle persone di provare virtualmente le scarpe durante gli acquisti online secondo un semplice procedimento: scattandosi diverse foto al piede in poco tempo si ottiene il modello reale 3D in scala 1:1; a questo punto è possibile scegliere la scarpa che più rispecchia i propri gusti chiedendo poi a Snapfeet di provarla virtualmente sul proprio piede tridimensionale e di farsi consigliare la taglia più confortevole. L’idea di realizzare la ricostruzione in 3D di oggetti partendo da foto era venuta a Giorgio Raccanelli, 41 anni vicentino, ingegnere delle telecomunicazioni con dottorato in Image Processing in Texas, che nel lontano 2011 dopo averla sottoposta al responsabile del Dipartimento Ingegneria di quell’Università, si sentì dire: “Questa tecnologia cambierà profondamente le nostre abitudini”.
«Così – ci racconta l’ideatore – andai a proporla a un calzaturificio innovativo di Montebelluna che ne rimase molto colpito. Assieme a due colleghi dal 2011 cominciai a dedicarmi al progetto a tempo pieno. Oggi Trya ha 8 dipendenti e in migliaia hanno già scaricato la nostra app: per gran parte in Cina, Stati Uniti, Europa e Russia. Il nostro guadagno? I consumatori ottengono gratis l’applicazione segnalata dai calzaturifici nostri clienti che ci corrispondono una tariffa a consumo, molto conveniente, evitando i resi e ottimizzando i guadagni».
La prova infinita
Questo però la start up vicentina l’ha già messo in opera nel 2017 e finalizzato lo scorso giugno. L’ultimo nato in casa Trya (sede operativa nel Veneto, ma presente anche nella nuova sede alle porte di Milano) è oggi il servizio “Infinity Fitting” pensato stavolta per le aziende calzaturiere che, prima di lanciare un nuovo modello, vogliono testarlo su larga scala. Il direttore commerciale Naor Adno spiega che l’idea è partita dall’esigenza di conoscere in anticipo quale sarà il gradimento del pubblico per un nuovo prodotto: «Ci siamo chiesti: possiamo quantificare il comfort di una calzatura e sapere se la gente troverà una scarpa confortevole prima ancora di indossarla? E ancora: possiamo identificare quali modelli in collezione deviano dalla taglia – base in modo da uniformare le taglie? Si può sapere che tipologie di piedi troveranno più confortevole una specifica calzatura?». «Per questo – precisa il fondatore e amministratore delegato di Trya Giorgio Raccanelli – il nostro team di ricercatori ha affrontato la sfida mettendo a punto una procedura scientifica, oggi validata dal Politecnico Calzaturiero del Brenta da cui è venuto il riconoscimento della grande utilità per i produttori di scarpe». «Il metodo – spiega Piero Donaggio, responsabile dell’unità di Ricerca e Sviluppo di Trya e socio di Raccanelli assieme a Matteo Magrin e Natale Consonni – si basa sulle più moderne tecniche di machine learning, branca dell’intelligenza artificiale, e permette di capire con precisione se una calzatura vestirà bene: è come se i software ci dicessero ‘questa scarpa è troppo larga sul collo oppure andrebbe riprogettata sul tallone’».
Mikelino Gjika, responsabile dei test prodotto, ricorda: «Lavorando da alcuni anni fianco a fianco con i calzaturifici per realizzare la Prova Virtuale, abbiamo messo a fuoco alcune criticità presenti nella produzione tradizionale e poi introdotto le più moderne tecnologie. Mentre nei calzaturifici i nuovi modelli di scarpe vengono testati sul personale interno con un numero di prove quindi molto ridotto limitandosi a raccogliere i pareri di queste persone, noi non solo testiamo i prodotti con centinaia di tester professionisti, ma abbiamo anche a disposizione un database (in continua crescita) contenente migliaia di piedi».
Il servizio è già stato adottato da diversi importanti brand del settore. «Inizialmente i clienti erano increduli – racconta Naor – ma una volta sperimentati i risultati di Infinity Fitting sulle precedenti collezioni ne hanno tratto grande vantaggio decidendo quindi di usarlo come metodo di validazione dei nuovi prodotti».
«Infinity Fitting si rivolge ai calzaturifici più innovativi che vedono nelle tecnologie digitali una grande opportunità per conquistare nuovi mercati e raggiungere ambiziosi risultati», spiega l’amministratore di Trya Giorgio Raccanelli, che così riassume il concetto di questo nuovo sistema di analisi, controllo e test delle calzature: «Infinity Fitting è stato ideato anche per rispondere alla diversa calzabilità dei differenti modelli di taglia uguale; perché chi opera nel settore sa bene che la tabella taglie, utilizzando come unico parametro di riferimento la lunghezza della scarpa, non può essere sufficiente a determinare la sua vestibilità e il relativo comfort. Dal momento che non teniamo conto solo del parametro lunghezza, ma che grazie agli algoritmi di deep learning da noi messi a punto, consideriamo tutti i valori che rendono confortevole la calzata, possiamo correggere la tabella unificando le taglie di tutti i modelli e, grazie al sofisticato sistema di elaborazione dati, riusciamo a produrre precise probabilità di gradimento per ciascuna forma e modello. Possiamo così segnalare all’azienda eventuali migliorie strutturali o dimensionali per rendere la più alta possibile la probabilità di acquisto. Anche perché il consumatore scontento di un ordine impreciso fatto su Internet, difficilmente acquisterà ancora dalla stessa azienda facendole oltretutto una pubblicità negativa».
