Tempu di lettura stimatu: 6 minuti
L'imprese generanu quantità sempre crescente di dati assuciati à l'operazioni cummerciale, chì portanu à un interessu rinnuvatu in l'analitica predittiva, un campu chì analizà grandi seti di dati per identificà mudelli, predichendu risultati è guidà a decisione. E cumpagnie affrontanu ancu una gamma cumplessa è in espansione di risichi operativi chì anu da esse identificati è mitigati in modu proattivu. Mentre chì parechje cumpagnie anu cuminciatu à utilizà l'analisi predittiva per identificà l'opportunità di marketing / vendita, strategie simili sò menu cumuni in a gestione di risichi, cumpresa a sicurità.
L'algoritmi di classificazione, una classa generale di analitiche predictive, puderanu esse particularmente utili per l'industria di raffinazione è petrochimica, predichendu u timing è u locu di incidenti di sicurezza basati nantu à i dati di ispezione è mantenimentu di sicurezza, essenzialmente indicatori principali. Ci sò dui sfidi principali assuciati à stu metudu: (1) assicurà chì l'indicatori principali misurati sò in realtà predittivi di crash è (2) misurà l'indicatori principali abbastanza freti per avè un valore predittivu.
Utilizendu dati di ispezione aghjurnati regularmente, un mudellu pò esse creatu cù una regressione logistica. Questu modu pudete creà un mudellu, per esempiu, per predichendu a probabilità di fallimentu ferroviariu per ogni milla di pista. Probabilità pò esse aghjurnatu cum'è dati supplementari sò cullate.
In più di e probabilità previste di fallimentu ferroviariu, cù u stessu mudellu pudemu identificà e variàbili cù una validità predittiva più grande (quelli chì cuntribuiscenu significativamente à u fallimentu ferroviariu). Utilizendu i risultati di u mudellu, sarete capaci di identificà esattamente induve focalizà e risorse di mantenimentu, ispezione è migliuramentu di capitale è quali fattori da affruntà durante queste attività.
A stessa metodulugia puderia esse aduprata in l'industria di raffinazione è petrochimica per gestisce i risichi predichendu è prevenendu l'accidenti, basta chì l'urganisazioni:
L'analisi predittiva hè un vastu campu chì include aspetti di diverse discipline, cumpresu l'apprendimentu automaticu,intelligenza artificiale, statistiche è di dati minieri. L'analitica predittiva scopre mudelli è tendenzi in grandi seti di dati. Un tipu di analitica predittiva, algoritmi di classificazione, puderia esse particularmente benefica per l'industria di raffinazione è petrochimica.
L'algoritmi di classificazione ponu esse classificati cum'è apprendimentu automaticu supervisatu. Cù l'apprendimentu supervisatu, l'utilizatore hà un inseme di dati chì include misure di variabili predittivi chì ponu esse ligati à risultati cunnisciuti. In u mudellu discutitu in a sezione di studiu di casu di questu articulu, diverse misure di traccia (per esempiu, curvatura, traversate) sò state pigliate durante un periodu per ogni milla di traccia. U risultatu cunnisciutu, in questu casu, hè se un fallimentu di a pista hè accadutu in ogni milla di ferrovia durante quellu periodu di dui anni.
Un algoritmu di mudellu adattatu hè allora sceltu è utilizatu per analizà e dati è identificà e rilazioni trà e misure variabili è i risultati per creà regule predittivi (un mudellu). Una volta creatu, u mudellu hè datu un novu dataset chì cuntene misure di variabili di predictore scunnisciuti è risultati, è poi calculà a probabilità di u risultatu basatu nantu à e regule di u mudellu. Questu hè paragunatu à i tipi di apprendimentu senza supervisione, induve l'algoritmi detectanu mudelli è tendenzi in un dataset senza alcuna direzzione specifica da l'utilizatore, altru ch'è l'algoritmu utilizatu.
L'algoritmi di classificazione cumuni includenu regressione lineare, regressione logistica, arbre di decisione, rete neurale, vettore di supportu / macchina discriminante flessibile, classificatore Bayes ingenu, è assai altri. I regressioni lineari furniscenu un esempiu simplice di cumu funziona un algoritmu di classificazione. In una regressione lineale, una linea di megliu adattazione hè calculata nantu à i punti di dati esistenti, dendu l'equazioni di linea ay = mx + b. Ingressu a variabile cunnisciuta (x) furnisce una predizione per a variàbile scunnisciuta (y).
A maiò parte di e relazioni trà e variàbili in u mondu reale ùn sò micca lineari, ma cumplessi è in forma irregulare. Dunque, a regressione lineale ùn hè spessu micca utile. Altri algoritmi di classificazione sò capaci di modellà relazioni più cumplesse, cum'è relazioni curvilineari o logaritmiche. Per esempiu, un algoritmu di regressione logistica pò mudificà relazioni cumplessi, pò incorpore variàbili non numerichi (per esempiu, categurie), è spessu ponu creà mudelli realistichi è statisticamente validi. L'output tipicu di un mudellu di regressione logistica hè a probabilità prevista di u risultatu / avvenimentu. Altri algoritmi di classificazione furniscenu risultati simili à a regressione logistica, ma l'inputs necessarii sò diffirenti trà l'algoritmi.
U modellu di relazioni cumplessi hè particularmente utile in a gestione di risichi, induve u risicu hè tipicamente priurità basatu annantu à a probabilità è a gravità potenziale di un risultatu particulari. U mudellu di i fatturi di risichi chì cuntribuiscenu à quellu risultatu dà una stima precisa è statisticamente valida di a probabilità di u risultatu. In cuntrastu, assai valutazioni di risichi misuranu a "prubabilità" in una scala categurica (una volta à una dicada, una volta à l'annu, parechje volte à l'annu), chì hè menu precisa, più subjectiva, è ùn rende impussibile di distingue trà i risichi prisenti in u risicu. a stessa categuria larga. Ci sò altre tecniche per valutà quantificativamente a gravità potenziale in una valutazione di risicu, ma questu hè fora di u scopu di stu articulu.
BlogInnovazione.it
Sviluppà e cumpetenze di u mutore fine attraversu u culore prepara i zitelli per e cumpetenze più cumplesse cum'è a scrittura. Per culori…
U settore navale hè un veru putere ecunomicu glubale, chì hà navigatu versu un mercatu di 150 miliardi ...
Lunedì, u Financial Times hà annunziatu un accordu cù OpenAI. FT licenze u so ghjurnalismu mundiale ...
Milioni di persone paganu per i servizii di streaming, paghendu tariffi di abbonamentu mensili. Hè una opinione cumuna chì voi ...
