Time Series
Foundation ModelL’AI che legge i tuoi dati.
E guarda avanti.

Partiamo da alcune categorie e negozi. Simuliamo gli ordini con le nuove previsioni e li confrontiamo con il metodo attuale, a parità di tempi di consegna. Verifichiamo poi sul campo.

Misuriamo giacenze, prodotti esauriti, svalutazioni e margine. Il capitale liberato dalle scorte non è un risparmio annuo.

Le vendite vanno lette insieme alle giacenze: un prodotto esaurito può nascondere domanda. Il confronto considera una settimana alla volta. Un piano di riordino reale deve coprire anche le settimane successive e rispettare i vincoli dei fornitori.

Partiamo da pochi componenti già dotati di sensori. Confrontiamo gli avvisi con gli eventi reali e verifichiamo se arrivano abbastanza presto per intervenire. All’inizio, il sistema affianca gli operatori.

Misuriamo anticipo utile, falsi allarmi, fermi evitabili e scarti. Il modello prevede i segnali: non diagnostica da solo un guasto.

Carico e fase di lavorazione aiutano a distinguere un cambiamento normale da uno inatteso. 82 °C è un limite operativo illustrativo. Raggiungerlo nella fascia alta invita a valutare un controllo, ma non dimostra che avverrà un guasto.

Su un gruppo di impianti, ricostruiamo le previsioni con i dati e il meteo disponibili all’epoca. Simuliamo le decisioni possibili con prezzi, vincoli e costi reali, confrontandole con la gestione attuale.

Misuriamo errore, affidabilità delle fasce e risultato netto in €/MWh. Una previsione più precisa non garantisce da sola più guadagni.

Il meteo è a sua volta una previsione: contano le informazioni disponibili quando decidi. La linea arancione è un programma illustrativo. La distanza dalla mediana segnala una posizione da riesaminare; non è un’indicazione automatica di acquisto o vendita.