<span data-buffer="">Contesto<span data-buffer="">
La strategia di riordino dei pezzi di ricambio per la manutenzione di impianti produttivi deve tener conto di parametri caratterizzati da un’alta variabilità in termini di tempo e costi.
Energia e Servizi pubblici
<span data-buffer="">Analisi predittiva per non andare out-of-stock<span data-metadata="">
<span data-buffer="">Soluzione<span data-buffer="">
Sistema di analisi predittiva per avere delle previsioni di riordino molto più precise e non più sovrastimate, oltre che un minore spreco di materiali e quindi un’ottimizzazione dei costi.
<span data-buffer="">Risultati<span data-buffer="">
Previsioni di riordino non sovrastimate, quindi riduzione dei pezzi out-of-stock, incremento delle richieste dei pezzi di ricambio e sensibile riduzione dei tempi di consegna.
<span data-buffer="">Gestire il rischio da sbilanciamento in modo intelligente <span data-buffer="">
<span data-buffer="">Contesto<span data-buffer="">
Le attività di compravendita di energia, nel mercato all’ingrosso, sono caratterizzate da quotidiana incertezza finanziaria. È determinante impostare una gestione del rischio da sbilanciamento, in grado di calcolare il parametro di sbilanciamento del segno macrozonale.
<span data-buffer="">Soluzione<span data-buffer="">
La soluzione sviluppata è stata basata su tecniche di ML e DL è in grado di operare previsioni orarie e di addestrare dei modelli incrementali.
<span data-buffer="">Risultati<span data-buffer="">
Previsione oraria e ottimizzazione del processo di previsione dello sbilanciamento del segno macrozonale.
