machine learning

Algoritmi predittivi e Industria 4.0

I dati sono il nuovo petrolio.

L’analisi predittiva utilizza dati storici per prevedere i trend futuri.

In pratica il futuro viene scritto in base a ciò che abbiamo fatto in passato.

In un’epoca di social media e di economia digitale, le informazioni possono viaggiare in tutto il mondo in pochi secondi e i desideri delle persone possono cambiare molto velocemente.

In un contesto così complesso, cercare di capire le esigenze di potenziali clienti risulta indispensabile per le aziende al fine di anticipare i loro bisogni e superare la concorrenza.

L’analisi predittiva avviene attraverso algoritmi di machine learning, elaborati da una A.I. (Artificial Intelligence) che apprende dai dati che acquisisce.

Se strutturati nel modo giusto, i modelli di Analisi Predittiva sono in grado di rispondere a tantissimi quesiti di business, e risolvere le problematiche aziendali in modo ottimale.

Tale modello predittivo viene applicato nel commercio, nella gestione dell’Internet delle cose o del Machine Learning, nel calcolo dei flussi di cassa, nella pianificazione del personale e nell’identificazione dei rischi o nella produzione industriale e nella manutenzione delle macchine.

Riuscire a prevedere rischi e malfunzionamenti, oltre che essere capaci di anticipare le esigenze dei clienti, sono oggi più che mai i fattori che fanno la differenza e permettono alle aziende di evolversi. E grazie ai Big Data, non stiamo più parlando di un traguardo irraggiungibile, ma di una realtà concreta.

Gli ambiti di applicazione dei modelli di analisi predittiva sono:

  • Commercio
  • Servizi finanziari
  • Salute
  • Imprese di produzione

Commercio

Nel commercio ad esempio, il modello viene utilizzato per introdurre nuovi prodotti e servizi su mercati ormai saturi, con troppa concorrenza.

Mentre anticipare le mosse del tuo consumatore e contestualmente capire quando e come operare per ottimizzare il processo produttivo: questi sono i nuovi pilastri di un asset management che resta oggi fondamentale per la gestione finanziaria.

Amazon e Alibaba (colosso cinese dell’e-commerce) è una delle prime aziende ad aver usato il Big Data Analytics per ottimizzare il proprio business nell’e-commerce.

Amazon prevede che cosa comprerà un cliente, arrivando addirittura a brevettare la “spedizione anticipata”, che consegnerebbe i pacchi a una regione geografica prima che un cliente li acquisti effettivamente.

Feralpi, un’azienda siderurgica molto più piccola di Amazon (con 1000 dipendenti per intenderci) ha utilizzato il modello predittivo per prevedere i guasti delle macchine e metterle in manutenzione prima che si rompano.

Lo ha fatto grazie al Predictive Diagnostics, un software ideato da Bosch, che monitora, valuta e segnala costantemente le condizioni dei componenti e del sistema nel veicolo.

Google, che come sappiamo sta per lanciare Stadia, la nuova piattaforma di Gaming Online, ha utilizzato il modello per prevedere le mosse di gioco dell’utente e risolvere il problema della latenza, cioè lo scarto che intercorre tra il comando e la risposta sul device, dovuto al fatto che il gioco non gira sul nostro device ma su un server fisicamente molto lontano.

Netflix scopre quali film gli spettatori potranno apprezzare, tramite il Recommendation System, ossia un insieme di algoritmi in grado di capire cosa ci può piacere.

Nel settore delle utilities, i fornitori di servizi come acqua, gas, elettricità o internet possono utilizzare i dati dei contatori per rilevare prontamente segnali di allarme, interruzioni, furti e picchi di utilizzo dell’energia, prevenendo o evitando costose riparazioni e insoddisfazione dei clienti.

Imprese di produzione

Le grandi imprese di produzione possono monitorare e sostituire i componenti deteriorati prima che si rompano, migliorando l’efficienza dei processi produttivi.

Utilizzando l’analisi predittiva, Intel è stata in grado di ridurre significativamente il numero di test richiesti per la garanzia di qualità dei propri processori. 

Medicina

Il modello viene utilizzato anche nella ricerca, soprattutto in campo scientifico.

La medicina predittiva, ad esempio, si rivolge prevalentemente a chi non ha ancora sviluppato patologie particolari per cercare indizi che ne suggeriscano la predisposizione.

In questo modo sarà possibile intervenire prima della manifestazione patologica o in una fase precoce della stessa, in modo da impedire o limitare lo sviluppo della patologia stessa tramite la scelta di uno stile di vita adeguato, sottoponendosi periodicamente a test di diagnosi precoce o adottando le necessarie misure terapeutiche.

Servizi finanziari

Le compagnie assicurative possono trarre vantaggio dal modello attraverso il monitoraggio delle probabilità e l’impatto delle condizioni meteorologiche estreme o individuando situazioni fraudolente.

Gli utilizzi più comuni del modello predittivo sono:

  • Rilevamento delle frodi (previsione dei comportamenti criminali)
  • Ottimizzazione delle campagne di Marketing (utilizzo di Predictive Analysis per fidelizzare, fare cross-selling, attirare nuovi target)
  • Miglioramento delle operazioni (ad esempio lo Yeald Management utilizzato nelle compagnie di volo e nell’Hotellerie attraverso il quale si prevede il numero di passeggeri/ospiti in modo da massimizzare la percentuale di occupazione e aumentare i ricavi)
  • Riduzione dei rischi (nel settore settore bancario o assicurativo ad esempio, il calcolo dei punteggi di affidabilità vengono utilizzati per valutare la probabilità di inadempienza di un acquirente. Il credit score è in sostanza un numero generato da un modello predittivo che incorpora tutti i dati relativi all’affidabilità creditizia di una persona).

La tecnologia al servizio dell’agricoltura

Microsoft e Vetrya (azienda che si occupa di sviluppo e implementazione di soluzioni e servizi innovativi per i canali di comunicazione e i media digitali), hanno lanciato un’AI Challenge (che partirà il 28 novembre 2019) in collaborazione con Urbani Tartufi

Un progetto d’innovazione per il settore agricolo che mira a creare un algoritmo predittivo da applicare in campo agricolo per migliorare la qualità del raccolto.

La sfida lanciata da Microsoft, Vetrya e Urban Tartufi è rivolta a sviluppatori software, data scientist, statistici o operatori agricoli appassionati di tecnologia che possono iscriversi sino al 28 novembre alla challenge.

Dal momento del termine delle iscrizioni (28 novembre 2019), avranno tre mesi per elaborare un prototipo di modello predittivo in grado di valutare il rendimento di una coltura all’interno di una piantagione. 

Al termine dei tre mesi, una giuria selezionerà la soluzione più efficace e offrirà 3.000 euro a chi l’ha proposta, oltre alla possibilità di realizzarla tramite un accordo di collaborazione.

Grazie alle nuove tecnologie, sarà possibile introdurre nel settore agricolo nuove soluzioni capaci di ottimizzare la produzione, ridurre gli sprechi e promuovere uno sviluppo più sostenibile.