L’intelligenza artificiale non è solo per le grandi imprese. E non deve necessariamente partire da zero. Fino a poco tempo fa, sviluppare un sistema di analisi predittiva richiedeva investimenti importanti, competenze specialistiche e mesi di lavoro. Oggi, grazie ai modelli di machine learning pre-addestrati, alcune applicazioni possono essere sperimentate con investimenti e tempi più contenuti.
Dai dati aziendali alle previsioni
Pensiamo alle imprese con processi produttivi consolidati e anni di dati disponibili sui consumi energetici, sui volumi di produzione, sull’andamento degli ordini e sull’utilizzo degli impianti. Quel patrimonio informativo può diventare la base per sperimentare strumenti capaci di anticipare fenomeni e supportare decisioni operative. Un’impresa potrebbe, per esempio, usare lo storico dei consumi e dei volumi produttivi per stimare il fabbisogno energetico delle prossime settimane. Il primo passo è individuare una decisione aziendale che possa beneficiare di una previsione.
La proposta di sperimentazione di FEARLIX
La startup FEARLIX S.r.l. propone alle imprese interessate di verificare sul campo le potenzialità dei modelli di machine learning pre-addestrati. L’obiettivo è partire da un caso d’uso concreto, valutare la qualità dei dati disponibili e misurare l’effettiva utilità delle previsioni per chi deve prendere una decisione.
Le imprese interessate ad approfondire possibili sperimentazioni possono contattare il Digital Innovation Hub Marche
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