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Moxoff è una realtà unica nel suo genere, nata nel 2010 come spin-off del MOX del Politecnico di Milano.

E’ un laboratorio immateriale in cui si miscelano la modellistica matematica e il calcolo numerico con la data intelligence e l’ingegneria del software al fine di agire sulle nuove esigenze di business con un approccio differenziante: la computational data science.

Dall’industria manifatturiera ai servizi, dall’energia al medicale, dal non-profit al food, dall’intrattenimento al fintech, dall’ingegneria industriale allo sport, Moxoff affianca le imprese nel percorso della digital transformation per ottimizzare prodotti e processi.

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CONSULTING SERVICES

La nostra esperienza nella matematica applicata e nell’analisi ingegneristica ci permette di offrire un servizio di consulenza esclusivo alle aziende che vogliono innovare e crescere.

SOLUTIONS

Utilizziamo modelli, algoritmi, metodi numerici e statistici per sviluppare soluzioni innovative e prodotti software ad alte prestazioni robusti, affidabili, accurati e facili da usare, con uno speciale «cuore matematico»

RESEARCH

Moxoff, nata come ponte tra università e industria e centro di ricerca accreditato al sistema QUESTIO della Regione Lombardia, è il giusto partner per sviluppare ricerche nate in ambito accademico e renderle utilizzabili in ambito industriale.

CAMPI DI APPLICAZIONE

healthcare
industrial engineering
sport social innovation
manufacturing
fintech
energy
media marketing
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NEWS

  • Without big data analytics, companies are blind and deaf, wandering out onto the web like a deer on the freeway

    Geoffrey Moore

  • La matematica è uno strumento tanto potente quanto affascinante, perché consente di guardare la realtà con occhi diversi. Ti aiuta a formalizzare, quindi poi analizzare e controllare, i fenomeni più complessi. È tutt'altro che una scienza astratta o distante dalle applicazioni industriali, è uno strumento fantastico per ridurre tempi e rischi nel percorso verso l'innovazione

    Ottavio Crivaro

  • Applied #Mathematicians are committed to deliver solutions to complex problems of real life relevance. Modeling simplifications are admissible, provided all of the relevant physical features of the problem at hand are suitably represented. For industrial applications, this calls for a trade-off between maximizing the solution accuracy and minimizing the computational cost and the time to delivery.

    Alfio Quarteroni

  • Our brain simulates reality. So, our everyday experiences are a form of dreaming, which is to say, they are mental models, simulations, not the things they appear to be

    Stephen LaBerge

  • For the things of this world cannot be made known without a knowledge of mathematics

    Roger Bacon

  • Software is a great combination between artistry and engineering

    Bill Gates