Native mobile
App iOS e Android nativa, sync offline-first, payload firmato, foto EXIF con GPS inserito dal device.
Tecnologia
Un field audit fatto come un prodotto software.
La differenza tra un audit artigianale e un field audit scalabile è tutta tecnologica. Easy Audit è costruito su tre pilastri: un'app nativa che governa il lavoro dell'auditor in campo, una pipeline di scoring AI che classifica automaticamente non-conformità e foto incoerenti, un back-office con dashboard cliente, API ed export strutturati. Il risultato: audit confrontabili, tempi di consegna bassi, costo variabile sotto controllo.
Pilastro 01 / App
App nativa per l'auditor. Niente moduli cartacei, niente margine d'errore.
L'auditor lavora con un'app nativa iOS e Android che riceve gli incarichi, guida la rilevazione passo-passo e obbliga alla prova fotografica georeferenziata. Le check-list sono costruite per vincoli: una voce non può essere chiusa se manca la foto o se il dato è fuori range atteso.
L'app lavora anche offline — nei PV con connessione scarsa è routine — e sincronizza al ripristino della rete. Ogni rilevazione porta con sé timestamp, coordinate GPS, orientamento del dispositivo, ID univoco dell'auditor e serial number dello strumento di misura (es. termometro tarato).
Per chi è abituato al campo, significa una cosa sola: il dato in uscita è già strutturato, già pulito, già difendibile.
Pilastro 02 / AI
Scoring AI: la revisione dei dati inizia mentre l'auditor è ancora nel PV.
Ogni rilevazione che arriva al back-office passa in una pipeline di scoring automatico. I modelli fanno tre cose distinte: pre-classificano le non-conformità per gravità (critica, maggiore, minore) leggendo la check-list compilata e le foto allegate; valutano la coerenza delle foto rispetto a quello dichiarato — temperatura sulla sonda, planogramma, stato di un banco frigo — segnalando incoerenze potenziali; calcolano lo scostamento rispetto alla media della rete per quel PV, quella categoria e quel tipo di audit, mettendo in evidenza gli outlier.
Il quality check umano non viene eliminato, viene indirizzato: l'operatore lavora sui record che l'AI ha marcato come critici, sospetti o anomali, invece di passare a mano tutti i record. Questo abbatte del 70% il tempo di QA a parità di qualità.
AI pipeline · Record #EA-2026-0471
photo-coherence / 42 foto
pass
temp-sensor-read / range ok
pass
pop-detection / 3 anomalie
review
oos-check / 1 ref. fuori
escalate
outlier-vs-network / z=-0.8
pass
queue → human-qa (2 record)
next
Pilastro 03 / Back-office
Dashboard, API, export strutturati: il dato esce dal nostro sistema con facilità.
Il back-office Easy Audit ha tre canali di output. Una dashboard interattiva con drill-down fino al singolo PV e alla singola foto, utile al responsabile operations e al trade marketing. Un livello API con autenticazione OAuth, per clienti che vogliono portare i dati di audit nel proprio datawarehouse o nei propri tool BI. Export CSV/Excel compatibili con i tracciati gestionali più comuni per chi preferisce un workflow a file.
Tutto con log di accesso, retention configurabile e procedure GDPR-ready per foto che includono persone identificabili.
Stack & sicurezza
Dove tecnologia significa anche responsabilità.
Modelli proprietari
Classificazione non-conformità, object detection su foto di scaffale, outlier detection statistico sul network di auditor.
Cifratura & retention
Storage cifrato AES-256, RBAC, retention definita con il cliente, anonimizzazione foto per persone identificabili.
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