Sviluppiamo modelli per manutenzione predittiva, previsione della domanda e previsione della qualità. Portare un modello in campo è solo l'inizio; il punto vero è accorgersi di quando si degrada.
Nei progetti di machine learning il criterio di successo è spesso sbagliato: l'accuratezza sui dati di addestramento. La vera domanda è se il modello mantiene le stesse prestazioni in produzione — e chi se ne accorge quando non succede.
Per questo costruiamo il contorno con la stessa cura del modello: pipeline dei dati, monitoraggio delle prestazioni, routine di riaddestramento e punto di approvazione umana. Senza questi elementi, in pochi mesi un modello diventa inaffidabile senza che nessuno lo noti.
Software di manutenzione che riunisce macchine, piani di manutenzione e storico guasti in un unico posto.
Monitoraggio e controllo in tempo reale dal browser per le infrastrutture critiche.
Un sistema che analizza i file software delle centraline e produce un report di perizia strutturato.
Dipende dal problema. Nella manutenzione predittiva conta non la quantità ma la varietà: servono abbastanza esempi di guasti reali perché il modello possa imparare. Si misura concretamente nella fase di valutazione dei dati.
Confrontandolo con un riferimento semplice. Se non è nettamente migliore della regola esistente o della stima di un esperto, il costo del modello non si ripaga — e lo diciamo fin dall'inizio.
Ascoltiamo la vostra situazione e decidiamo insieme da dove partire.
