Da “PREVEDERE I PROBLEMI a PRESCRIVERE LE SOLUZIONI 

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Il mercato dell’Industry 4.0 in Italia è cresciuto del 22% nel corso del 2019, con un volume d’affari di 3,9 miliardi di euro secondo l’Osservatorio Industria 4.0 del Politecnico di Milano.

La maggior parte degli investimenti in questo ambito è dedicata a progetti di connettività e acquisizione dati (circa il 60%), seguiti da progetti di Analytics e Intelligenza Artificiale (circa il 17%). 

Tra le applicazioni più comuni dell’AI nell’Industry 4.0 si registrano quelle finalizzate al monitoraggio e alla manutenzione predittiva dei macchinari.  

Ma quali sono le nuove frontiere degli Analytics applicati al settore industriale?  

E ancora, esistono approcci algoritmici che oltre a prevedere il comportamento di un macchinario siano anche in grado di spiegare perché si verificherà un dato evento e suggerire azioni a beneficio delle predizioni, migliorando quindi la qualità delle decisioni prese

In questo articolo risponderemo ad entrambe le domande, analizzando la differenza tra: 

  • Analisi descrittive
  • Analisi predittive
  • Analisi prescrittive 

Analisi descrittiva: raccontare cosa è successo 

Grazie alle analisi descrittive è possibile rispondere alla domanda “cosa è successo?” rispetto ad un evento accaduto nel passato. 

Questo tipo di analisi descrivono un fenomeno e aiutano l’uomo a comprendere ciò che è accaduto.

Le analisi descrittive generano valore per le aziende che sono in grado di interpretare gli insight restituiti dal modello di analisi, imparare dai comportamenti passati e capire come questi potrebbero influenzare i risultati futuri.

Nei contesti industriali, le statistiche descrittive sono utili ad esempio per individuare le cause di un malfunzionamento o di un comportamento anomalo di un macchinario.  

Analisi predittiva: prevedere quello che accadrà