C. Machine Learning per l’Analisi Predittiva

Architettura del Sistema

• Modelli Implementati:
  • Reti Neurali Profonde (DNN) per analisi multiparametrica
  • Random Forest per classificazione eventi anomali
  • LSTM per analisi serie temporali
  • Gradient Boosting per previsione rischi

Capacità Analitiche:

1. Previsione Guasti
   • Analisi real-time di pattern anomali
   • Identificazione precoce deviazioni parametriche
   • Stima vita residua componenti
   • Probabilità di guasto su finestre temporali multiple
2. Analisi Comportamentale
   • Pattern di utilizzo apparecchiature
   • Identificazione comportamenti rischiosi
   • Correlazione eventi critici
   • Ottimizzazione procedure operative
3. Ottimizzazione Predittiva
   • Scheduling manutenzione intelligente
   • Ottimizzazione consumi energetici
   • Gestione preventiva scorte
   • Pianificazione interventi prioritari