Le informazioni delle vendite giornaliere di un negozio o il consumo energetico mensile di un’azienda quando vengono raccolte, registrate e ordinate cronologicamente, vengono definite time series o serie temporali.
In altre parole, le time series mostrano come un certo fenomeno cambia nel corso del tempo.
Analizzare i dati in ordine temporale permette di identificare schemi, tendenze e comportamenti che possono aiutare a prevedere sviluppi futuri.
Ad esempio, comprendere le fluttuazioni stagionali delle vendite può supportare la pianificazione ottimale delle scorte e delle risorse necessarie, riducendo i costi e migliorando l’efficienza operativa.
Le time series offrono una visione dinamica dei dati, e analizzandole con sistemi di apprendimento automatico è possibile identificare trend a lungo termine o anomalie che potrebbero rappresentare opportunità o rischi per il business.
Questo tipo di analisi consente alle aziende di essere proattive, reagendo tempestivamente ai cambiamenti e sfruttando le informazioni per prendere decisioni più consapevoli.
Le serie temporali sono quindi uno strumento cruciale per comprendere come un fenomeno si evolve nel tempo, fornendo una base solida per la pianificazione strategica e per migliorare le performance aziendali.
Grazie alla capacità di anticipare l’evoluzione dei dati, le time series possono aiutare a trasformare i dati in valore reale, rendendo le aziende più resilienti e preparate ad affrontare le sfide del mercato.
Time series: perché sono importanti
Le time series sono fondamentali in quanto ci permettono di sfruttare i dati passati per fare previsioni accurate sul futuro.
Questa capacità è cruciale per migliorare la pianificazione strategica e operativa, riducendo i rischi e ottimizzando le risorse.
Vediamo alcune delle ragioni principali per cui le time series sono importanti:
- Previsioni più accurate
Analizzando i dati storici, possiamo prevedere con maggiore precisione eventi futuri come la domanda di prodotti, i picchi di consumo o le tendenze di mercato. Questo ci permette di prendere decisioni in maniera informata e ridurre l’incertezza. - Comprensione di trend e ciclicità
Le time series ci aiutano a individuare trend a lungo termine e schemi ciclici, come ad esempio l’aumento delle vendite in certi periodi dell’anno. Comprendere queste dinamiche ci permette di adattare le strategie aziendali in modo da sfruttare al meglio le opportunità e mitigare i periodi di calo. - Pianificazione e allocazione delle risorse
Possiamo utilizzare le time series per pianificare l’allocazione delle risorse in modo efficiente. Ad esempio, prevedere la domanda di lavoro in determinati periodi dell’anno consente di ottimizzare il personale e garantire che ci siano sempre risorse sufficienti nei momenti di maggiore necessità. - Gestione del rischio
Le time series consentono di identificare anomalie nei dati che potrebbero indicare rischi imminenti, come un calo improvviso delle vendite o un aumento anomalo dei costi. Riconoscere questi segnali per tempo consente di agire preventivamente per minimizzare i danni. - Supporto alle decisioni strategiche
La capacità di analizzare e prevedere l’andamento dei dati permette ai CEO, manager e responsabili aziendali di prendere decisioni strategiche basate su informazioni concrete, contribuendo al raggiungimento degli obiettivi aziendali con maggiore sicurezza.
Time series: applicazioni
Le time series offrono molteplici applicazioni pratiche supportando sia la gestione operativa che quella strategica.
Ad esempio, le possiamo utilizzare per prevedere la domanda futura di prodotti e ottimizzare l’inventario.
Con una previsione accurata possiamo evitare rotture di stock o accumuli eccessivi, garantendo così una gestione efficiente delle scorte e migliorando la soddisfazione dei clienti.
Anche la gestione delle risorse può essere pianificata tramite le time series.
Prevedendo periodi di alta o di bassa domanda, possiamo allocare correttamente il personale, riducendo i costi operativi e migliorando l’efficienza.
Nel settore manifatturiero, le time series possono essere impiegate invece per prevedere il consumo energetico e ottimizzare i processi produttivi, al fine di gestire al meglio i picchi di domanda e ridurre i costi energetici, contribuendo a una produzione sostenibile e più economica.
Un nostro cliente, azienda manifatturiera che utilizza macchinari industriali per la produzione di componenti in ottone, ci ha chiesto di creare un modello di Machine Learning in grado di prevedere quando il macchinario produce un componente guasto.
Ogni macchinario è dotato di sensori che raccolgono dati in tempo reale su vari parametri, come temperatura, vibrazioni e pressione.
Inoltre, per comprendere se un componente sia stato prodotto in maniera corretta, è stata aggiunta una variabile target denominata “Guasto” che indica se il componente ha subito un guasto (1 guasto, 0 corretto), registrata dai sensori che riscontrano anomalie nel componente.
Per comprendere meglio il nostro esempio qui di seguito una tabella rappresentativa.
| Data e Ora | Temperatura (°C) | Vibrazione (m/s²) | Pressione (bar) | Guasto |
| 2024-10-01 00:00:00 | 75 | 1.2 | 3.5 | 0 |
| 2024-10-01 00:00:30 | 78 | 1.3 | 3.6 | 0 |
| 2024-10-01 00:01:00 | 80 | 1.4 | 3.7 | 0 |
| … | … | … | … | … |
| 2024-10-01 01:10:30 | 95 | 2.5 | 4.0 | 1 |
| … | … | … | … | … |
In questo esempio, ogni componente viene prodotto in media ogni 30 secondi, generando un buon numero di dati su cui addestrare il nostro algoritmo.
La colonna “Data e Ora” è fondamentale perché ci permette di analizzare l’evoluzione dei parametri nel tempo e identificare pattern che possono condurre a guasti.
Utilizzando l’analisi delle time series, possiamo determinare se l’aumento della temperatura, vibrazione o pressione in determinati periodi sia indicativo di un guasto imminente.
Inoltre, la colonna temporale consente di analizzare i valori dei parametri registrati nelle precedenti unità di tempo, che migliorano la capacità predittiva del modello.
Qui abbiamo semplificato l’esempio riportando solo 3 caratteristiche, ma nella realtà le informazioni raccolte dai sensori erano molte di più.
Pertanto, l’algoritmo, in una fase preliminare, è stato addestrato con le caratteristiche raccolte dai sensori come temperatura, vibrazione e pressione (e molte altre), per prevedere quando un componente sarebbe stato prodotto guasto.
Ecco qui gli step che abbiamo seguito.
- Preparazione dei dati
La prima fase consiste nel preparare i dati, lavorando in modalità “offline”, cioè utilizzando una fotografia delle informazioni storiche fino a quel momento. In questa fase di preparazione, vengono rimossi eventuali record con informazioni mancanti o anomale e gestiti eventuali outliers che potrebbero influenzare negativamente la previsione del modello. Inoltre, abbiamo tenuto una serie di interviste con il personale dell’azienda per comprendere meglio ogni feature e valutarne l’utilizzo. - Addestramento del modello
Vista la struttura dei dati, dove disponiamo di una colonna target, abbiamo deciso di utilizzare un approccio di apprendimento supervisionato per addestrare il modello. Lo scopo è trovare se c’è una relazione tra le caratteristiche (temperatura, vibrazione, pressione, etc..) e la variabile target (Guasto). Inoltre, abbiamo incluso la colonna “Data e Ora” per tenere conto dell’aspetto temporale dei dati.
- Valutazione del modello
Dopo la fase di addestramento, abbiamo valutato le prestazioni del modello utilizzando il set di test. Le metriche principali che abbiamo considerato sono state l’accuratezza e la precisione. L’obiettivo è stato quello di capire quanto bene il modello fosse in grado di prevedere i guasti dai dati che non ha “conosciuto” in fase di addestramento. Questo processo è stato ripetuto più volte fino a quando il modello non ha raggiunto un livello di prestazioni soddisfacente rispetto agli obiettivi del progetto. - Implementazione del modello
Una volta soddisfatti dalle prestazioni del modello, lo abbiamo implementato per monitorare i macchinari in tempo reale. Ad esempio, se i dati dei sensori indicano che un macchinario mostra livelli elevati di temperatura, vibrazione e pressione, informiamo il personale addetto, tramite un allarme rumoroso, al fine di consentirgli di intervenire preventivamente.
L’utilizzo di un modello di apprendimento supervisionato su questi dati ci ha consentito di identificare in anticipo i guasti, riducendo i tempi di inattività non pianificati del 30% e ottimizzando la manutenzione, con una diminuzione dei costi del 25%.
Questo approccio ha migliorato l’efficienza operativa del 20% e ha garantito una maggiore continuità nella produzione, riducendo i fermi macchina del 40%.
Come noi di DataDeep possiamo aiutarti
In DataDeep ci occupiamo di creare soluzioni su misura basate sulle esigenze specifiche delle aziende.
Supportiamo i nostri clienti durante tutte le fasi del ciclo di vita del progetto, dalla ricerca e sviluppo fino all’implementazione e alla formazione.
Seguiamo un approccio completo che comprende:
- Assessment delle necessità aziendali
Collaboriamo con i nostri clienti per identificare le opportunità dove l’analisi delle time series può apportare un reale valore aggiunto, comprendendo i processi esistenti e le loro criticità. - Sviluppo del modello
Creiamo modelli di Machine Learning su misura, utilizzando tecniche avanzate per analizzare i dati temporali, identificare pattern e prevedere eventi cruciali come i guasti dei macchinari o le variazioni della domanda. - Formazione e supporto
Formazione personalizzata ai team aziendali per garantire una corretta comprensione e utilizzo delle soluzioni implementate, affinché possano sfruttare al meglio i dati e i modelli creati.
Siamo a tua disposizione per discutere le tue esigenze e valutare insieme come le soluzioni basate sulle time series possano supportare il tuo business.
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