Analisi Predittive

Miningful è specializzata nello sviluppo di analisi predittive, che utilizzano l’Ingelligenza Artificiale, la Data Science e la Big Data Analysis per elaborare dati oggettivi. Il nostro approccio innovativo alle analisi predittive ne connette tutti gli aspetti operativi e algoritmici:

  • collezione e organizzazione dei dati
  • costi, risorse e tempistiche di applicazione
  • Machine Learning e Intelligenza Artificiale
  • fruibilità e scalabilità dei risultati
  • filosofia aziendale

Le nostre analisi predicono e identificano condizioni critiche, guasti, performance, profili di comportamento e necessità di intervento, fornendo il risultato in comode dashboard.

I nostri clienti passano da approccio correttivo – si prende una decisione o si corre ai ripari solo dopo aver visto quanto è accaduto, trovandosi spesso in situazioni di emergenza – a un approccio predittivo, prevedendo e anticipando le decisioni o le azioni da compitere, basandosi su tutti i dati a disposizione. Tutti i piani cominciano con una previsione.

Quali possono essere i dati?

Sensoristica
Industriale
Reportistica
aziendale
Fonti
esterne
Sistemi di
monitoraggio
Sensori sui macchinari  Database Open data  KPI
RFID  Report Linked data  Analytics
NFC Anagrafiche Portali web  Monitoraggio della produzione
Meteo  …

 

Quali possono essere i vantaggi?

  • Minimizzazione dei fermi macchina;
  • Abbattimento dei costi per il magazzino dei pezzi di ricambio;
  • Miglioramento dell’efficienza dell’impianto;
  • Ottimizzazione della manutenzione;
  • Aumento della produttività;
  • Aumento della vita utile dei macchinari;
  • Monitoraggio del processo produttivo e degli output di processo;
  • Ridurre le tempistiche;
  • Ottimizzare le risorse;
  • Trasformre i dati in decisioni.

Alcuni dei progetti realizzati

Analisi predittiva delle proprietà del prodotto finito

  1. Le caratteristiche necessarie a ogni componente prodotto per essere considerato idoneo sono controllate (spesso a campione) in seguito alla produzione stessa. Come i materiali e i processi produttivi utilizzati influenzano queste caratteristiche?
  2. La predizione delle proprietà del prodotto, effettuata sulla base dei dati forniti dagli input e dal processo di produzione, ha permesso al nostro cliente di identificare soglie minime e massime di accettabilità, individuare configurazioni critiche e di focalizzarsi sui processi più efficienti.
  3. Le analisi predittive hanno portato a un notevole risparmio in termini di tempistiche di realizzazione e costi sostenuti.

Analisi predittiva delle performance del prodotto

  1. Gli output di un processo produttivo possono diventare i componenti di base per un successivo processo. Per poter essere ammessi al successivo step, si effettuano dei test sui semi-lavorati, che ne indicano l’idoneità alla fase successiva. I test possono essere onerosi in termini di risorse, costosi o time-consuming.
  2. La predizione dei risultati di questi test, effettuata sulla base dei dati forniti dal processo di produzione dei semi-lavorati, ha permesso al nostro cliente di identificare in anticipo semi-lavorati non idonei e individuare le criticità del processo produttivo.
  3. Le analisi predittive hanno portato a un notevole risparmio in termini di tempistiche di realizzazione e costi sostenuti.

Analisi predittiva dello scarto della produzione

  1. Gli scarti della produzione rappresentano ovviamente un dispendio di risorse inutile: sono componenti prodotti che devono essere scartati perché difettosi.
  2. La predizione degli scarti della produzione, effettuata sulla base dei dati forniti dal processo produttivo, ha permesso al nostro cliente di identificare le fasi e le procedure che maggiormente impattano sulla produzione di uno scarto.
  3. Le analisi predittive hanno portato a una maggiore consapevolezza delle fasi di lavorazione e a una riduzione dei costi sostenuti.

Logistica intelligente

  1. Un utilizzo intelligente dei dati costituisce un valore aggiunto rilevante nell’ambito della logistica (interna ed esterna), in quanto fornisce alle aziende la possibilità di prendere decisioni sulla base di informazioni precise e puntuali, anche in tempo reale.
  2. Le previsioni di vendita o di fabbisogno basate sui dati permettono, ad esempio, di allocare la merce nei magazzini in maniera ottimale e pianificare la produzione e gli ordini di materie prime in base ai consumi e alle vendite.
  3. Le analisi predittive hanno portato a un’razionalizzazione del processo di allocazione delle merci, producendo un’ottimizzazione degli spazi, una riduzione dei tempi di attesa e dei costi.

I clienti

Scuola Superiore Sant'Anna

Università
Ricerca scientifica
Scienze della vita

Zanichelli

Editoria
E-commerce
Industria 4.0

Bridgestone

Automotive
Produzione
Industria 4.0

Meccano tecnica Umbra

Produzione industriale
Meccanica
Industria 4.0

Fondazione Stella Maris

Ricerca scientifica
Biomedicina
Biorobotica

Università di Pisa

Università
Ricerca scientifica
Beni Culturali

Altilia

Industria 4.0
Energia
IoT

Giunti Scuola

Editoria
Customer Journey
Industria 4.0

Pure Power Control

Robotica
Ottimizzazione
Industria 4.0

Science 4Data

HoReCa
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