Individuare pattern complessi tra migliaia di variabili

La qualità, la produzione e la manutenzione predittiva, abilitate dall’ampia integrazione IoT e dai modelli di Machine Learning, rappresentano uno dei vantaggi più annunciati della quarta rivoluzione industriale. Identificando pattern complessi tra centinaia o migliaia di variabili, è possibile dare una risposta concreta e reale sul perché si verificano determinati eventi, grazie a un’analisi dettagliata dei dati a disposizione.

Creare un data backbone solido è un punto di partenza fondamentale. La maggior parte delle organizzazioni dispone già di sistemi per la registrazione di dati, tuttavia la loro efficacia può essere indebolita da un’analisi debole e poco accurata. I modelli di intelligenza artificiale possono aiutare le aziende a trasformare dati scarsamente organizzati in una forma più adatta all’analisi predittiva.

Una volta che i dati sono ordinati, le aziende devono accedervi in modo semplice ed efficace. I nostri professionisti raccolgono dati da molteplici fonti, creandone una unica e colmando il divario di informazioni tra i vari sistemi in modo da fornire un quadro completo dello stato di salute di un asset. Questa componente fondamentale dell’architettura dei dati ha molteplici usi: fornisce la base per la gestione delle prestazioni digitali, l’analisi descrittiva e i dashboard, abilitando nuove applicazioni di manutenzione e affidabilità e fornendo i dati necessari per i modelli di analisi avanzata.