Analisi predittiva

Aumento dei big data

Spesso si parla di analisi predittiva nell’ambito dei big data. I dati ingegneristici, per esempio, derivano da sensori, strumenti e sistemi connessi di tutto il mondo. I dati dei sistemi aziendali di una società possono comprendere i dati relativi alle transazioni, i risultati delle vendite, i reclami dei clienti e informazioni di marketing. Le aziende prendono sempre più decisioni basate su dati attingendo a questa preziosa fonte di informazioni.

Aumento della concorrenza

Con l’aumento della concorrenza, le aziende cercano un margine per introdurre prodotti e servizi nei mercati saturi. I modelli predittivi basati su dati possono aiutare le aziende a risolvere i problemi di lungo corso in nuovi modi.

Per produttori di apparecchiature, ad esempio, può risultare complesso innovare l’ hardware. Gli sviluppatori di prodotto possono integrare funzionalità predittive nelle soluzioni esistenti per apportare un valore aggiunto al cliente. L’utilizzo dell’analisi predittiva per la manutenzione delle apparecchiature, o della manutenzione predittiva, può contribuire a prevedere guasti e fabbisogni energetici e a ridurre i costi operativi. Per esempio, i sensori che misurano le vibrazioni nelle componenti di un’automobile sono in grado di segnalare la necessità di un intervento di manutenzione prima che il veicolo subisca un guasto sulla strada.

Inoltre, le aziende utilizzano l’analisi predittiva per effettuare previsioni più precise, per esempio quella relativa alla domanda di elettricità sulla rete elettrica. Tali previsioni assicurano una migliore efficacia nella pianificazione delle risorse (per esempio, la programmazione di diversi impianti di energia).

Tecnologie all’avanguardia per big data e machine learning

Per sfruttare il valore dei big data, le aziende applicano algoritmi a grandi set di dati servendosi di strumenti come Hadoop e Spark. Le fonti dei dati possono consistere in database transazionali, file di registro delle apparecchiature, immagini, video, audio, sensori o altre tipologie di dati. Spesso l’innovazione deriva dalla combinazione di dati provenienti da fonti diverse.

Considerata la mole di dati, sono necessari strumenti per estrarre informazioni e tendenze. Le tecniche di machine learning vengono utilizzate per individuare i pattern nei dati e costruire modelli in grado di prevedere risultati futuri. È disponibile una varietà di algoritmi di machine learning, tra cui regressione lineare e non lineare, reti neurali, support vector machine, alberi decisionali e altri algoritmi.

Esempi di analisi predittiva

L’analisi predittiva supporta i team dei settori più disparati, tra cui finanza, sanità, industria farmaceutica, settore automobilistico, aerospaziale e manifatturiero.

• Settore automobilistico – Innovare con i veicoli autonomi
  Le aziende che sviluppano tecnologie di assistenza alla guida e nuovi veicoli autonomi utilizzano l’analisi predittiva per analizzare i dati provenienti dai sensori dei veicoli collegati e costruire algoritmi di assistenza alla guida.
• Settore aerospaziale – Monitorare le condizioni del motore di un velivolo
  Per migliorare il tempo di attività dei velivoli e ridurre i costi di manutenzione, un produttore di motori ha creato un’applicazione di analisi in tempo reale per prevedere le prestazioni dei sottosistemi relativamente a olio, carburante, decollo, condizioni meccaniche e comandi.
• Produzione di energia – Prevedere il prezzo e la domanda di elettricità
  Alcune sofisticate applicazioni di previsione utilizzano modelli che monitorano la disponibilità degli impianti, tendenze storiche, stagionalità e condizioni meteo.
• Servizi finanziari – Sviluppare modelli sul rischio di credito
  Gli istituti finanziari utilizzano tecniche di machine learning e strumenti quantitativi per prevedere il rischio di credito.
• Automazione industriale e macchinari – Prevedere i guasti dei macchinari
  Un produttore di materiali plastici e film sottile risparmia ogni mese 50.000 euro utilizzando un’applicazione di monitoraggio delle condizioni e manutenzione predittiva che consente di ridurre i tempi di inattività e minimizzare gli sprechi.
• Dispositivi medicali – Utilizzare gli algoritmi di rilevazione dei pattern per la diagnosi di asma e COPD
  Un dispositivo di gestione dell’asma registra e analizza i suoni della respirazione dei pazienti e fornisce un feedback immediato tramite un’applicazione per smartphone per supportare i pazienti nel trattamento di asma e COPD.

L’analisi predittiva è un processo che consiste nell’utilizzo dell’analisi dei dati per effettuare previsioni basate su dati. Questo processo utilizza i dati insieme ad analisi, statistiche e tecniche di machine learning per creare un modello predittivo per la previsione di eventi futuri.

Il termine “analisi predittiva” descrive l’applicazione di una tecnica statistica o di machine learning per creare una previsione quantitativa sul futuro. Spesso, le tecniche di apprendimento automatico con supervisione vengono utilizzate per prevedere un valore futuro (Per quanto tempo può funzionare questa macchina senza richiedere interventi di manutenzione?) o stimare una probabilità (Qual è la probabilità di default di questo cliente su un prestito?).

L’analisi predittiva inizia con un obiettivo aziendale: utilizzare i dati per ridurre gli sprechi, risparmiare tempo o tagliare i costi. Il processo sfrutta set di dati eterogenei, spesso di grandi dimensioni, in modelli in grado di generare risultati chiari e di immediato utilizzo allo scopo di raggiungere con maggiore facilità quell’obiettivo, come la riduzione dello spreco di materiali e dell’inventario di magazzino, e di ottenere un prodotto finito conforme alle specifiche.

Flusso di lavoro dell’analisi predittiva

Tutti conosciamo i modelli predittivi utilizzati per le previsioni metereologiche. Una fondamentale applicazione industriale dei modelli predittivi fa riferimento alla previsione del carico energetico per prevedere la domanda di energia. In questo caso, i produttori di energia, gli operatori della rete e i trader richiedono previsioni del carico energetico molto accurate per prendere decisioni sulla gestione del carico nella rete elettrica. Grazie all’analisi predittiva, gli operatori della rete possono trasformare grandi quantità di dati in informazioni di utilizzo immediato.

Flusso di lavoro dettagliato per la previsione del carico energetico

Solitamente, il flusso di lavoro di un’applicazione di analisi predittiva consiste nella seguente procedura:

1. Importare i dati da diverse fonti, come archivi web, database e fogli di calcolo.
   Tra le fonti figurano i dati sul carico energetico in un file CSV e i dati sul meteo nazionale che indicano la temperatura e il punto di rugiada.
2. Pulire i dati rimuovendo gli outlier e combinando le fonti dei dati.
   Identifica i picchi dei dati, i dati mancanti o i punti anomali da rimuovere dai dati. Quindi, unisci insieme le diverse fonti di dati, in questo caso creando una singola tabella contenente carico energetico, temperatura e punto di rugiada.
3. Sviluppare un modello predittivo accurato basato sui dati aggregati utilizzando statistiche, strumenti di curve fitting o tecniche di machine learning.
   La previsione energetica è un processo complesso con molte variabili, quindi potresti scegliere di utilizzare le reti neurali per costruire e addestrare un modello predittivo. Esamina il tuo set di dati di training per provare diversi approcci. Una volta completato l’addestramento, applica il modello ai nuovi dati per verificarne il corretto funzionamento.
4. Integrare il modello in un sistema di previsione del carico in un ambiente di produzione.
   Una volta trovato il modello in grado di prevedere il carico con precisione, puoi utilizzarlo nel tuo sistema di produzione, rendendo disponibili le analisi ai programmi software o a dispositivi tra cui app web, server o dispositivi mobili.

Sviluppo dei modelli predittivi

Dietro i dati aggregati si nasconde una storia complessa. Per estrarre le informazioni in essi contenute, è necessario un modello predittivo accurato.

La modellazione predittiva utilizza metodi matematici e numerici per predire un evento o risultato. Questi modelli sono in grado di prevedere un risultato in un determinato stato o istante temporale futuro in funzione dei cambiamenti degli input. Mediante un processo iterativo, il modello viene sviluppato utilizzando un set di dati di training, quindi testato e validato per stabilirne l’accuratezza in fase di previsione. Puoi provare diversi approcci di machine learning per individuare il modello più efficace.

Tra gli esempi figurano modelli di regressione di serie storiche per la previsione del volume del traffico aereo o la previsione dell’efficienza del carburante basata su un modello di regressione lineare tra la velocità del motore e il carico.

Analisi predittiva e analisi prescrittiva

Le organizzazioni che hanno implementato con successo l’analisi predittiva considerano l’analisi prescrittiva come il prossimo traguardo. L’analisi predittiva genera una stima di quello che succederà in futuro; l’analisi prescrittiva suggerisce il modo migliore per reagire alla previsione effettuata.

L’analisi prescrittiva è una branca dell’analisi dei dati che utilizza i modelli predittivi per suggerire le misure da adottare al fine di ottenere risultati ottimali. L’analisi prescrittiva si basa sull’ottimizzazione e sull’utilizzo di tecniche basate su regole nel processo decisionale. Prevedere il carico sulla rete elettrica nelle prossime 24 ore è un esempio di analisi predittiva, mentre decidere come utilizzare le centrali elettriche in base a questa previsione costituisce un’analisi prescrittiva.

I team impegnati nello sviluppo di applicazioni di analisi predittiva scelgono sempre più spesso MATLAB per sfruttare il valore dei dati aziendali e ingegneristici e prendere decisioni informate.

Grazie agli strumenti e alle funzioni di MATLAB, puoi effettuare analisi predittive con dati di campo, ingegneristici e scientifici e con dati aziendali e transazionali. Con MATLAB puoi distribuire applicazioni predittive ai sistemi di produzione su larga scala e sistemi embedded.

Perché utilizzare MATLAB per l’analisi predittiva ?

1. Le analisi MATLAB funzionano con i dati di business e ingegneristici.
   MATLAB offre un supporto nativo per dati da sensori, immagini, video, telemetria, binari e altri formati in tempo reale. Scopri questi dati utilizzando gli array verticali MATLAB per Hadoop e Spark e connettendo le interfacce ai database ODBC/JDBC.
2. MATLAB consente ai progettisti di elaborare autonomamente una scienza dei dati.
   Consenti agli esperti del tuo settore di elaborare una scienza dei dati grazie ai potenti strumenti che li aiutano a lavorare con il machine learning, il deep learning, le statistiche, l’ottimizzazione, l’analisi dei segnali e l’elaborazione di immagini.
3. Le analisi MATLAB funzionano nei sistemi embedded.
   Sviluppa analisi da eseguire sulle piattaforme embedded, generando codice C e C++ portabile da codice MATLAB.
4. Le analisi MATLAB vengono integrate nei sistemi IT aziendali.
   MATLAB si integra in sistemi enterprise, cluster e cloud, con un runtime distribuibile senza royalty.

I tuoi dati + MATLAB = analisi predittiva di successo

In questa vista semplificata, i dati ingegneristici derivano da sensori, strumenti e sistemi connessi di tutto il mondo. Questi dati vengono raccolti e archiviati in un file system, internamente o sul cloud.

Questi dati vengono combinati con quelli derivanti dai sistemi aziendali tradizionali, per esempio i dati sui costi, i risultati delle vendite, i reclami dei clienti e le informazioni di marketing.

Quindi, le analisi vengono sviluppate da un ingegnere o un esperto del settore tramite MATLAB. La pre-elaborazione è quasi sempre necessaria per gestire i dati mancanti, gli outlier o altri problemi imprevisti di qualità dei dati. In seguito, vengono utilizzati metodi di analisi come la statistica e il machine learning per produrre un’analitica, un modello predittivo del sistema.

Per essere utilizzato, tale modello predittivo viene quindi distribuito a un ambiente di produzione IT che alimenta un sistema transazionale in tempo reale o un sistema IT, per esempio un sito di e-commerce, oppure a un dispositivo embedded (un sensore, un controller o un sistema intelligente nel mondo reale, per esempio un veicolo autonomo).

L’utilizzo di MATLAB e Simulink^® come parte di questa architettura è la soluzione ideale, poiché gli strumenti facilitano i percorsi di distribuzione ai sistemi embedded con la progettazione Model-Based o ai sistemi IT con i prodotti per la distribuzione di applicazioni.