{"id":112006,"date":"2026-10-28T21:43:22","date_gmt":"2026-10-28T21:43:22","guid":{"rendered":"https:\/\/skyplanner.ai\/?p=112006"},"modified":"2026-10-28T21:44:02","modified_gmt":"2026-10-28T21:44:02","slug":"jidoka","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/","title":{"rendered":"Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo"},"content":{"rendered":"<div class=\"gb-container gb-container-article01 article-main-content-container\">\n\n<h1 class=\"wp-block-heading\">Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo<\/h1>\n\n<div class=\"gb-container gb-container-article02\">\n\n<p><a href=\"\/it\/\">Home<\/a> &raquo; <a href=\"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/\">Risorse<\/a> &raquo; Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo<\/p>\n\n\n<p class=\"yoast-reading-time__wrapper\"><span class=\"yoast-reading-time__icon\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-icon=\"clock\" width=\"20\" height=\"20\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" style=\"display:inline-block;vertical-align:-0.1em\" role=\"img\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewBox=\"0 0 24 24\"><path stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" stroke-width=\"2\" d=\"M12 8v4l3 3m6-3a9 9 0 11-18 0 9 9 0 0118 0z\"><\/path><\/svg><\/span><span class=\"yoast-reading-time__spacer\" style=\"display:inline-block;width:1em\"><\/span><span class=\"yoast-reading-time__descriptive-text\">Tempo di lettura stimato: <\/span><span class=\"yoast-reading-time__reading-time\">10<\/span><span class=\"yoast-reading-time__time-unit\"> minuti<\/span><\/p>\n\n<\/div>\n<div class=\"gb-container gb-container-article03\">\n\n<p>Una macchina automatica pu\u00f2 continuare a lavorare a lungo anche quando la lavorazione non procede pi\u00f9 correttamente. Se qualcuno deve sorvegliare ogni ciclo per individuare il primo pezzo difettoso, la macchina ha automatizzato l&#8217;operazione senza eliminare la necessit\u00e0 di una supervisione costante.<\/p>\n\n\n<p>Il jidoka affronta entrambi i problemi. Il processo riconosce una condizione anomala e ne impedisce il proseguimento: una persona pu\u00f2 cos\u00ec intervenire per indagare, anzich\u00e9 restare accanto alla macchina in attesa che qualcosa vada storto. La qualit\u00e0 viene integrata nella lavorazione, invece di essere affidata interamente a controlli eseguiti quando \u00e8 gi\u00e0 stato aggiunto altro valore.<\/p>\n\n\n<p>Per un responsabile di produzione, la sfida successiva \u00e8 organizzare ci\u00f2 che accade dopo il fermo: gestire i pezzi interessati, le attivit\u00e0 di recupero approvate e gli altri ordini che utilizzano la stessa capacit\u00e0 produttiva. SkyPlanner APS aiuta a recepire queste variazioni confermate in un unico piano di produzione, senza dover ricostruire manualmente la coda di lavoro di ogni macchina.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Che cos&#8217;\u00e8 il jidoka in produzione?<\/h2>\n\n\n<p><strong>Il jidoka \u00e8 il principio che prevede di dare a macchine e operatori la capacit\u00e0 di rilevare una condizione anomala e fermare la lavorazione prima che il problema si propaghi lungo il processo produttivo.<\/strong> \u00c8 uno dei due pilastri del Toyota Production System, insieme al Just-in-Time.<\/p>\n\n\n<p>Viene spesso chiamato <strong>autonomazione<\/strong>, ossia automazione con un tocco umano. La distinzione \u00e8 importante: l&#8217;automazione tradizionale esegue un compito; l&#8217;autonomazione aggiunge la capacit\u00e0 di riconoscere quando quel compito non deve proseguire normalmente. Restano le persone a definire i criteri di accettabilit\u00e0 del lavoro, risolvere i problemi e migliorare il processo.<\/p>\n\n\n<p>Il concetto affonda le sue radici nei telai sviluppati da Sakichi Toyoda. Un telaio che si fermava alla rottura di un filo non si limitava a evitare la produzione di tessuto difettoso: eliminava anche la necessit\u00e0 di sorvegliare continuamente la macchina. Questa combinazione di qualit\u00e0 integrata nel processo e migliore ripartizione del lavoro tra persone e macchine resta il fulcro del jidoka.<\/p>\n\n\n<p>Il jidoka si applica anche alle operazioni manuali. Un operatore che riconosce una condizione anomala deve poter fermare il lavoro e ricevere assistenza, anzich\u00e9 far proseguire pezzi di dubbia conformit\u00e0. Non \u00e8 necessario automatizzare ogni attivit\u00e0 prima di migliorare la qualit\u00e0 alla fonte.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Jidoka, Andon e poka-yoke hanno funzioni diverse<\/h2>\n\n\n<p>Questi metodi possono essere usati insieme, ma acquistare un dispositivo non basta ad attuare il principio del jidoka nel suo complesso.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><thead><tr><th>Concetto<\/th><th>Funzione<\/th><th>Cosa significa nella pratica<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Jidoka<\/td><td>Rilevare una condizione anomala, impedirne il proseguimento e rendere evidente il problema perch\u00e9 venga risolto<\/td><td>Il processo non continua a produrre senza segnalazioni quando una condizione importante non \u00e8 rispettata<\/td><\/tr><tr><td>Andon<\/td><td>Rendere visibile la condizione e richiedere un intervento<\/td><td>Le persone competenti sanno dove \u00e8 necessario intervenire e possono organizzare il supporto<\/td><\/tr><tr><td>Poka-yoke<\/td><td>Prevenire un errore specifico o rilevarlo in un punto in cui sia utile farlo<\/td><td>Un errore noto viene reso impossibile oppure evidente prima che si propaghi<\/td><\/tr><tr><td>Controllo finale<\/td><td>Verificare che il prodotto finito rispetti i requisiti<\/td><td>\u00c8 possibile individuare i pezzi non conformi, ma potrebbero aver gi\u00e0 subito ulteriori lavorazioni<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/sistema-andon\/\">Una segnalazione luminosa Andon<\/a> \u00e8 utile quando fa arrivare il supporto necessario. Da sola, per\u00f2, non dimostra che il processo riconosca un difetto o impedisca di produrre un altro pezzo difettoso. Un <a href=\"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/poka-yoke\/\">controllo poka-yoke<\/a> pu\u00f2 contribuire al jidoka, ma il suo valore dipende da ci\u00f2 che accade quando il controllo d\u00e0 esito negativo. Un avviso che tutti possono ignorare \u00e8 ben diverso da un processo che non pu\u00f2 proseguire in presenza di una condizione errata.<\/p>\n\n\n<p>I controlli mantengono comunque il loro ruolo. Il jidoka non giustifica l&#8217;eliminazione dei controlli richiesti: serve invece a evitare che siano la prima occasione per scoprire un problema produttivo ricorrente. Nella <a href=\"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/produzione-snella-lefficienza-sbloccata\/\">lean manufacturing<\/a>, l&#8217;obiettivo \u00e8 ridurre le lavorazioni che generano sprechi e aumentare la produzione conforme, non semplicemente accelerare il ciclo macchina.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Partire da una distinzione chiara tra condizioni normali e anomale<\/h2>\n\n\n<p>Prima di scegliere un sensore o un allarme, occorre capire la lavorazione. Quale condizione indica al gruppo di lavoro che l&#8217;operazione procede correttamente? In quale punto si potrebbe verificare quella condizione, prima che un errore diventi pi\u00f9 difficile da contenere?<\/p>\n\n\n<p>Dire a un operatore \u00abFai attenzione ai problemi di qualit\u00e0\u00bb offre ben poche indicazioni su come agire. Definire una caratteristica, un componente necessario, un&#8217;azione da completare o una condizione di processo accettabile d\u00e0 invece al gruppo di lavoro qualcosa di concreto da riconoscere e verificare.<\/p>\n\n\n<p>Partite da un problema ricorrente e seguitelo lungo il processo reale. Esaminate il metodo approvato, le varianti di prodotto, i cambi di attrezzaggio e il punto in cui il difetto diventa rilevabile per la prima volta. Prima di automatizzare un metodo instabile o inutilmente complicato, miglioratelo. Altrimenti, la macchina rischia di riprodurre pi\u00f9 rapidamente la stessa incertezza.<\/p>\n\n\n<p>Per la condizione scelta, concordate:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Che cosa distingue una lavorazione accettabile da una condizione anomala.<\/li><li>Come e dove verr\u00e0 rilevata la condizione.<\/li><li>Quali lavorazioni devono fermarsi o non devono passare alla fase successiva.<\/li><li>Come verranno identificati e tenuti sotto controllo i pezzi potenzialmente interessati.<\/li><li>Chi valuter\u00e0 il problema e confermer\u00e0 le condizioni per la ripartenza.<\/li><\/ul>\n\n\n<p>Queste decisioni vanno prese insieme. Rilevare un&#8217;anomalia senza definire come intervenire significa lasciare che il processo dipenda da qualcuno che se ne accorga e improvvisi una risposta.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Dal fermo a un ripristino verificato, non a continui reset<\/h2>\n\n\n<p>Una risposta efficace secondo il jidoka comprende quattro elementi collegati: rilevare l&#8217;anomalia, impedirne il proseguimento, ripristinare una condizione operativa approvata e prevenire il ripetersi del problema.<\/p>\n\n\n<p>L&#8217;intervento immediato e il miglioramento a lungo termine sono collegati, ma non coincidono. Il gruppo di lavoro pu\u00f2 correggere un problema di attrezzaggio e verificare la conformit\u00e0 dei pezzi prima di completare un&#8217;indagine pi\u00f9 approfondita. Qualsiasi misura di contenimento temporanea deve avere un responsabile esplicitamente designato e condizioni approvate; non deve trasformarsi in un&#8217;autorizzazione non documentata a continuare a produrre pezzi di dubbia conformit\u00e0.<\/p>\n\n\n<p>Un reset non \u00e8 una prova dell&#8217;avvenuto ripristino. I responsabili devono stabilire che cosa \u00e8 accaduto al processo e ai pezzi interessati, e quali riscontri dimostrano che si pu\u00f2 riprendere una produzione conforme. A seconda dell&#8217;operazione, pu\u00f2 essere necessario controllare l&#8217;attrezzaggio, verificare un risultato rappresentativo o seguire una procedura definita di rilascio da parte della qualit\u00e0.<\/p>\n\n\n<p>Occorre poi indagare sul motivo per cui si \u00e8 verificata quella condizione e rendere il processo pi\u00f9 robusto. Un fermo ricorrente che porta soltanto a un altro reset rende visibile il problema, ma non costituisce ancora un miglioramento duraturo. Aggiornate lo standard di lavoro e il metodo di rilevamento laddove l&#8217;indagine ne evidenzi la necessit\u00e0.<\/p>\n\n\n<p>Un fermo produttivo per ragioni di qualit\u00e0 non equivale a un arresto di emergenza o all&#8217;isolamento della macchina dalle fonti di energia. L&#8217;uso delle attrezzature, la messa in sicurezza e la ripartenza devono rispettare le procedure approvate applicabili. Il jidoka \u00e8 un principio di produzione, non un sostituto di queste misure.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Esempio: una cella di taglio che non richiede pi\u00f9 sorveglianza continua<\/h2>\n\n\n<p>Immaginate una cella automatica di taglio cavi che rifornisce un&#8217;area di assemblaggio a valle. La macchina fa avanzare e taglia il cavo, ma uno slittamento durante l&#8217;avanzamento pu\u00f2 produrre spezzoni di lunghezza non conforme. Prima del miglioramento, un operatore sorvegliava la produzione e controllava i pezzi mentre la macchina continuava a funzionare.<\/p>\n\n\n<p>Il team definisce innanzitutto il criterio di accettazione della lunghezza e valuta in quale punto verificarlo in modo affidabile. La modifica approvata prevede il controllo del risultato del taglio e l&#8217;arresto dell&#8217;alimentazione quando il criterio richiesto non \u00e8 soddisfatto. L&#8217;anomalia viene resa visibile e l&#8217;operatore interviene. Questo esempio illustra il principio di funzionamento, non costituisce un progetto del sistema di controllo della macchina.<\/p>\n\n\n<p>Il cambiamento importante non \u00e8 la presenza di un display di misura. \u00c8 il fatto che il processo non dipende pi\u00f9 dalla capacit\u00e0 dell&#8217;operatore di individuare il primo pezzo errato mentre la macchina continua a produrne altri.<\/p>\n\n\n<p>Quando si verifica un arresto, il team mette sotto controllo i pezzi potenzialmente interessati, senza presumere che tutti quelli prodotti in precedenza siano conformi. In base alle regole di qualit\u00e0 del processo e alle evidenze disponibili, stabilisce quali pezzi accettare, quali mantenere bloccati in attesa di una decisione e quali sostituire. L&#8217;ultimo controllo registrato pu\u00f2 aiutare a decidere, ma non dimostra automaticamente che tutti i pezzi prodotti da quel momento siano accettabili.<\/p>\n\n\n<p>Una volta affrontata la causa, il team responsabile verifica le condizioni per il riavvio. Se necessario, seguono interventi correttivi di pi\u00f9 lungo periodo. Intanto, durante il normale funzionamento automatico, l&#8217;operatore pu\u00f2 svolgere altre attivit\u00e0 assegnate anzich\u00e9 osservare ogni singolo taglio.<\/p>\n\n\n<p>Quest&#8217;ultimo vantaggio richiede un ciclo di lavoro ben organizzato. Carico, scarico, rifornimento, controlli e interventi in caso di anomalia continuano a richiedere tempo. Assegnare l&#8217;operatore a un&#8217;altra attivit\u00e0 \u00e8 utile solo se pu\u00f2 portare a termine il lavoro assegnato e intervenire quando serve. Il jidoka libera le persone dalla sorveglianza continua delle macchine, ma non elimina il lavoro umano.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Misura i pezzi conformi e il tempo liberato dalla sorveglianza, non solo la riduzione dei fermi<\/h2>\n\n\n<p>Una macchina che non si ferma mai pu\u00f2 sembrare produttiva anche mentre invia pezzi difettosi alle fasi successive. Allo stesso modo, un nuovo metodo di rilevamento che respinge ripetutamente pezzi accettabili pu\u00f2 consumare proprio la capacit\u00e0 che doveva proteggere.<\/p>\n\n\n<p>Valuta la modalit\u00e0 di guasto scelta confrontando produzioni comparabili. Esamina i pezzi non conformi che raggiungono le operazioni successive, il ripetersi del problema, i fermi non necessari e il tempo che le persone dedicano ancora alla sorveglianza o al ripristino del processo. Verifica se il metodo di rilevamento funziona con tutte le varianti approvate e nelle normali condizioni operative, non soltanto sul pezzo usato per la dimostrazione.<\/p>\n\n\n<p>Durante una prova autorizzata, metti alla prova il rilevamento e la risposta usando condizioni note, sia accettabili sia non accettabili. Verifica cosa accade quando il controllo non riesce a fornire un risultato valido. Qualit\u00e0 e ingegneria dovrebbero definire i criteri di accettazione e tenere sotto controllo tutti i pezzi di prova, in modo che non possano finire nelle normali spedizioni.<\/p>\n\n\n<p>Considera un aumento delle anomalie segnalate come un dato da approfondire, non necessariamente come un insuccesso. Il processo potrebbe rendere visibili problemi gi\u00e0 presenti. L&#8217;obiettivo \u00e8 eliminarne le cause e ridurre il lavoro evitabile, non spingere le persone a ignorarli per mantenere basso il numero di fermi.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Inserisci nel piano di produzione le attivit\u00e0 di recupero approvate<\/h2>\n\n\n<p>Torniamo alla cella di taglio dei cavi. Un fermo accertato pu\u00f2 tradursi in una quantit\u00e0 di pezzi accettati inferiore al previsto, un periodo di capacit\u00e0 indisponibile e ulteriori tagli per sostituire i pezzi prima di poter completare l&#8217;assemblaggio. Ripristinare la macchina non ripristina automaticamente il piano di consegna originario.<\/p>\n\n\n<p>Al pianificatore servono dati aggiornati sulla produzione: la migliore stima confermata della disponibilit\u00e0, le quantit\u00e0 accettate e quelle ancora da produrre, le attivit\u00e0 aggiuntive approvate ed eventuali variazioni nella durata delle operazioni o nelle risorse produttive abilitate a eseguirle. I pezzi bloccati in attesa di una decisione non vanno considerati materiale rilasciato soltanto per far apparire completo il piano.<\/p>\n\n\n<p>\u00c8 qui che <strong>SkyPlanner APS<\/strong> semplifica la gestione del recupero. Registra l&#8217;effettiva variazione di capacit\u00e0 e inserisci nel piano le attivit\u00e0 residue o sostitutive approvate. Arcturus, l&#8217;intelligenza artificiale di SkyPlanner per la schedulazione, calcola la sequenza in base ai centri di lavoro, ai turni, alle priorit\u00e0 e alle dipendenze tra operazioni configurati.<\/p>\n\n\n<p>Un&#8217;eccezione del centro di lavoro rappresenta un periodo in cui la risorsa produttiva non \u00e8 disponibile. Il diagramma di Gantt mostra il piano risultante, consentendo al pianificatore di esaminare le attivit\u00e0 di taglio, le operazioni a valle e gli altri ordini che richiedono la stessa capacit\u00e0. Anzich\u00e9 gestire un elenco separato delle attivit\u00e0 di recupero e allinearlo manualmente con ogni coda di lavorazione, lavori su un piano condiviso con date di completamento pi\u00f9 chiare.<\/p>\n\n\n<p>Decidi tu quali impegni hanno la precedenza e quali decisioni di schedulazione vanno tutelate con regole e blocchi. Arcturus esegue i calcoli rispettando queste indicazioni. Una macchina alternativa \u00e8 utile solo se \u00e8 abilitata a svolgere il lavoro e dispone di capacit\u00e0 utilizzabile; aumentare la priorit\u00e0 di un ordine non restituisce le ore perse durante il fermo.<\/p>\n\n\n<p>Mantieni distinte le decisioni sulla qualit\u00e0 da quelle sulla schedulazione. Un&#8217;eccezione del centro di lavoro registra la capacit\u00e0, non autorizza il riavvio. Una dipendenza definisce la sequenza pianificata, ma non dimostra che un controllo sia stato superato. Il team responsabile della produzione e della qualit\u00e0 stabilisce le modalit\u00e0 autorizzate per proseguire; SkyPlanner aiuta a pianificare queste attivit\u00e0 tenendo conto degli altri ordini in portafoglio.<\/p>\n\n\n<p><strong>SkyPlanner si integra con qualsiasi ERP o MES tramite la sua REST API aperta.<\/strong> I dati su ordini e produzione gi\u00e0 presenti in azienda possono quindi essere collegati alla schedulazione, anzich\u00e9 finire in un altro foglio di calcolo separato per la gestione del recupero.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Rischedulare pi\u00f9 velocemente: un esempio concreto<\/h2>\n\n\n<p>Con l&#8217;aumento dei volumi degli ordini, il produttore di imballaggi alimentari <a href=\"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/storie-dei-clienti\/fredman-operations\/\">Fredman Operations<\/a> si \u00e8 trovato ad affrontare le difficolt\u00e0 di coordinamento legate a questo problema. Le schede di lavoro venivano trasferite manualmente dall&#8217;ERP L7 al software di gestione della produzione LTR, e il pianificatore non aveva una visibilit\u00e0 precisa su quando le macchine si sarebbero liberate n\u00e9 sulla capacit\u00e0 dei turni. Rischedulare le attivit\u00e0 urgenti poteva richiedere un&#8217;ora o pi\u00f9.<\/p>\n\n\n<p>Con SkyPlanner, il team utilizza nella pianificazione quotidiana una vista Gantt condivisa e i dati di capacit\u00e0 per ciascun turno. Fredman riferisce di riuscire a reagire pi\u00f9 rapidamente ai cambiamenti e di aver ridotto il ricorso agli straordinari. La sua esperienza mostra perch\u00e9 avere visibilit\u00e0 sulla capacit\u00e0 \u00e8 importante quando il prossimo impegno di consegna dipende da un piano di produzione modificato.<\/p>\n\n\n<p>Lo stesso vantaggio nella schedulazione conta anche in caso di interruzione per motivi di qualit\u00e0: il pianificatore pu\u00f2 dedicare pi\u00f9 tempo a valutare le conseguenze per i clienti della variazione confermata e meno tempo a ricostruire la sequenza consultando elenchi separati.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Crea un processo che sappia quando fermarsi<\/h2>\n\n\n<p>Parti da un&#8217;operazione in cui la lavorazione pu\u00f2 proseguire in condizioni anomale senza che nessuno se ne accorga. Definisci le condizioni normali, stabilisci come il processo riconoscer\u00e0 una deviazione e assicurati che la risposta impedisca al problema di propagarsi. Poi organizza il recupero e intervieni sulla causa, anzich\u00e9 considerare normali i ripetuti ripristini.<\/p>\n\n\n<p>Scegli SkyPlanner APS quando le decisioni di recupero approvate ti costringono a riorganizzare manualmente il resto della produzione. Riunisce in un unico piano le variazioni di capacit\u00e0, il lavoro residuo e gli ordini dei clienti che competono per le stesse risorse, rendendo visibili i compromessi sulle consegne prima di assumere un nuovo impegno.<\/p>\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/contatto-vendite\/\">Prenota una demo di SkyPlanner<\/a> portando un caso recente di interruzione per motivi di qualit\u00e0, il suo impatto confermato sulla capacit\u00e0 e le attivit\u00e0 approvate necessarie a completare l&#8217;ordine interessato. Scopri come inserire queste attivit\u00e0 tra gli altri impegni. Se preferisci prima esplorare l&#8217;approccio alla schedulazione, <a href=\"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/prova\/\">prova SkyPlanner con i dati dimostrativi<\/a> oppure usa la guida introduttiva assistita dall&#8217;intelligenza artificiale in SkyPlanner Assistant.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo Home &raquo; Risorse &raquo; Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo Una macchina automatica pu\u00f2 continuare a lavorare a lungo anche quando la lavorazione non procede pi\u00f9 correttamente. Se qualcuno deve sorvegliare ogni ciclo per individuare il primo pezzo difettoso, la macchina ha automatizzato l&#8217;operazione senza &#8230; <a title=\"Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo\" class=\"read-more\" href=\"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/\" aria-label=\"Per saperne di pi\u00f9 su Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo\">Leggi tutto<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":112027,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_uag_custom_page_level_css":"","footnotes":""},"categories":[2556,316],"tags":[],"class_list":["post-112006","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-efficienza-produttiva","category-risorse","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-33"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v28.3 (Yoast SEO v28.7) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Anche le macchine automatiche producono pezzi difettosi. Il jidoka ferma i processi anomali, libera gli operatori e lega la ripresa a un piano attuabile.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Anche le macchine automatiche producono pezzi difettosi. Il jidoka ferma i processi anomali, libera gli operatori e lega la ripresa a un piano attuabile.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"SkyPlanner\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-10-28T21:43:22+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-10-28T21:44:02+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jidoka-manufacturing-hero.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1672\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"941\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Scritto da\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tempo di lettura stimato\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"12 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/risorse\\\/jidoka\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/risorse\\\/jidoka\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/d90eac23cfbf5af3a2c4a38ff10376b5\"},\"headline\":\"Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo\",\"datePublished\":\"2026-10-28T21:43:22+00:00\",\"dateModified\":\"2026-10-28T21:44:02+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/risorse\\\/jidoka\\\/\"},\"wordCount\":2503,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/risorse\\\/jidoka\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/10\\\/jidoka-manufacturing-hero.png\",\"articleSection\":[\"Efficienza produttiva\",\"risorse\"],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/risorse\\\/jidoka\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/risorse\\\/jidoka\\\/\",\"name\":\"Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/risorse\\\/jidoka\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/risorse\\\/jidoka\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/10\\\/jidoka-manufacturing-hero.png\",\"datePublished\":\"2026-10-28T21:43:22+00:00\",\"dateModified\":\"2026-10-28T21:44:02+00:00\",\"description\":\"Anche le macchine automatiche producono pezzi difettosi. Il jidoka ferma i processi anomali, libera gli operatori e lega la ripresa a un piano attuabile.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/risorse\\\/jidoka\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/risorse\\\/jidoka\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/risorse\\\/jidoka\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/10\\\/jidoka-manufacturing-hero.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/10\\\/jidoka-manufacturing-hero.png\",\"width\":1672,\"height\":941,\"caption\":\"Cable-cutting cell stops at an abnormal piece while an operator performs a separate assembly task.\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/risorse\\\/jidoka\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/\",\"name\":\"SkyPlanner\",\"description\":\"AI-powered production scheduling and planning software\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/#organization\",\"name\":\"Skycode Oy\",\"url\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/05\\\/Skyplanner-logo-2.svg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/05\\\/Skyplanner-logo-2.svg\",\"width\":223,\"height\":43,\"caption\":\"SkyPlanner APS\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"},\"legalName\":\"Skycode Oy\",\"alternateName\":[\"Skycode\",\"SkyPlanner\",\"SkyPlanner APS\"],\"description\":\"Skycode Oy is the Finnish software company that develops and publishes SkyPlanner APS, AI production scheduling and advanced planning and scheduling (APS) software for manufacturers worldwide. Founded in 1997 as a sole proprietorship and incorporated as Skycode Oy in 2008.\",\"foundingDate\":\"1997\",\"taxID\":\"2204947-0\",\"vatID\":\"FI22049470\",\"telephone\":\"+358407000002\",\"email\":\"support@skyplanner.ai\",\"address\":{\"@type\":\"PostalAddress\",\"streetAddress\":\"Rantakatu 2 G 11\",\"postalCode\":\"65100\",\"addressLocality\":\"Vaasa\",\"addressCountry\":\"FI\"},\"brand\":{\"@type\":\"Brand\",\"name\":\"SkyPlanner\"},\"knowsAbout\":[\"Production Scheduling\",\"Advanced Planning and Scheduling\",\"Manufacturing AI\",\"Finite Capacity Scheduling\",\"ERP Integration\",\"MES Integration\"],\"areaServed\":\"Worldwide\",\"contactPoint\":[{\"@type\":\"ContactPoint\",\"contactType\":\"sales\",\"url\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/contact-sales\\\/\",\"areaServed\":\"Worldwide\"},{\"@type\":\"ContactPoint\",\"contactType\":\"customer support\",\"email\":\"support@skyplanner.ai\",\"telephone\":\"+358407000002\",\"areaServed\":\"Worldwide\"}],\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.wikidata.org\\\/wiki\\\/Q141672132\",\"https:\\\/\\\/skycode.fi\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/company\\\/skycodeoy\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.finder.fi\\\/IT-konsultointi+IT-palvelut\\\/Skycode+Oy\\\/Vaasa\\\/yhteystiedot\\\/1934882\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/it\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/d90eac23cfbf5af3a2c4a38ff10376b5\",\"name\":\"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/d5cfcd5c06352082aff699784151984268501dafe5084791a9f280d4e3ec500f?s=96&d=mm&r=g\",\"url\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/d5cfcd5c06352082aff699784151984268501dafe5084791a9f280d4e3ec500f?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/d5cfcd5c06352082aff699784151984268501dafe5084791a9f280d4e3ec500f?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo","description":"Anche le macchine automatiche producono pezzi difettosi. Il jidoka ferma i processi anomali, libera gli operatori e lega la ripresa a un piano attuabile.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/","og_locale":"it_IT","og_type":"article","og_title":"Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo","og_description":"Anche le macchine automatiche producono pezzi difettosi. Il jidoka ferma i processi anomali, libera gli operatori e lega la ripresa a un piano attuabile.","og_url":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/","og_site_name":"SkyPlanner","article_published_time":"2026-10-28T21:43:22+00:00","article_modified_time":"2026-10-28T21:44:02+00:00","og_image":[{"width":1672,"height":941,"url":"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jidoka-manufacturing-hero.png","type":"image\/png"}],"author":"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Scritto da":"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4","Tempo di lettura stimato":"12 minuti"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/"},"author":{"name":"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/#\/schema\/person\/d90eac23cfbf5af3a2c4a38ff10376b5"},"headline":"Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo","datePublished":"2026-10-28T21:43:22+00:00","dateModified":"2026-10-28T21:44:02+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/"},"wordCount":2503,"publisher":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jidoka-manufacturing-hero.png","articleSection":["Efficienza produttiva","risorse"],"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/","url":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/","name":"Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jidoka-manufacturing-hero.png","datePublished":"2026-10-28T21:43:22+00:00","dateModified":"2026-10-28T21:44:02+00:00","description":"Anche le macchine automatiche producono pezzi difettosi. Il jidoka ferma i processi anomali, libera gli operatori e lega la ripresa a un piano attuabile.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/#breadcrumb"},"inLanguage":"it-IT","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/#primaryimage","url":"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jidoka-manufacturing-hero.png","contentUrl":"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jidoka-manufacturing-hero.png","width":1672,"height":941,"caption":"Cable-cutting cell stops at an abnormal piece while an operator performs a separate assembly task."},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/risorse\/jidoka\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/#website","url":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/","name":"SkyPlanner","description":"AI-powered production scheduling and planning software","publisher":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/#organization","name":"Skycode Oy","url":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/Skyplanner-logo-2.svg","contentUrl":"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/Skyplanner-logo-2.svg","width":223,"height":43,"caption":"SkyPlanner APS"},"image":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/#\/schema\/logo\/image\/"},"legalName":"Skycode Oy","alternateName":["Skycode","SkyPlanner","SkyPlanner APS"],"description":"Skycode Oy is the Finnish software company that develops and publishes SkyPlanner APS, AI production scheduling and advanced planning and scheduling (APS) software for manufacturers worldwide. Founded in 1997 as a sole proprietorship and incorporated as Skycode Oy in 2008.","foundingDate":"1997","taxID":"2204947-0","vatID":"FI22049470","telephone":"+358407000002","email":"support@skyplanner.ai","address":{"@type":"PostalAddress","streetAddress":"Rantakatu 2 G 11","postalCode":"65100","addressLocality":"Vaasa","addressCountry":"FI"},"brand":{"@type":"Brand","name":"SkyPlanner"},"knowsAbout":["Production Scheduling","Advanced Planning and Scheduling","Manufacturing AI","Finite Capacity Scheduling","ERP Integration","MES Integration"],"areaServed":"Worldwide","contactPoint":[{"@type":"ContactPoint","contactType":"sales","url":"https:\/\/skyplanner.ai\/contact-sales\/","areaServed":"Worldwide"},{"@type":"ContactPoint","contactType":"customer support","email":"support@skyplanner.ai","telephone":"+358407000002","areaServed":"Worldwide"}],"sameAs":["https:\/\/www.wikidata.org\/wiki\/Q141672132","https:\/\/skycode.fi\/","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/skycodeoy\/","https:\/\/www.finder.fi\/IT-konsultointi+IT-palvelut\/Skycode+Oy\/Vaasa\/yhteystiedot\/1934882"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/#\/schema\/person\/d90eac23cfbf5af3a2c4a38ff10376b5","name":"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/d5cfcd5c06352082aff699784151984268501dafe5084791a9f280d4e3ec500f?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/d5cfcd5c06352082aff699784151984268501dafe5084791a9f280d4e3ec500f?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/d5cfcd5c06352082aff699784151984268501dafe5084791a9f280d4e3ec500f?s=96&d=mm&r=g","caption":"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4"}}]}},"uagb_featured_image_src":{"full":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jidoka-manufacturing-hero.png",1672,941,false],"thumbnail":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jidoka-manufacturing-hero-150x150.png",150,150,true],"medium":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jidoka-manufacturing-hero-300x169.png",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jidoka-manufacturing-hero-768x432.png",768,432,true],"large":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jidoka-manufacturing-hero-1024x576.png",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jidoka-manufacturing-hero-1536x864.png",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jidoka-manufacturing-hero.png",1672,941,false],"betterdocs-category-thumb":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jidoka-manufacturing-hero-360x203.png",360,203,true]},"uagb_author_info":{"display_name":"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4","author_link":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/author\/jussi\/"},"uagb_comment_info":0,"uagb_excerpt":"Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo Home &raquo; Risorse &raquo; Jidoka in produzione: integrare la qualit\u00e0 nel processo Una macchina automatica pu\u00f2 continuare a lavorare a lungo anche quando la lavorazione non procede pi\u00f9 correttamente. Se qualcuno deve sorvegliare ogni ciclo per individuare il primo pezzo difettoso, la macchina ha automatizzato l&#8217;operazione senza&hellip;","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/112006","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=112006"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/112006\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":112069,"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/112006\/revisions\/112069"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/112027"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=112006"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=112006"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=112006"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}