Trend Anomaly Detection
Analisi avanzata di esami microbiologici per il settore farmaceutico
Introduzione
Il cliente di riferimento di questa soluzione è una multinazionale che opera nel settore chimico/farmaceutico e possiede dei processi aziendali che prevedono esami di qualità delle acque o dell'aria.
L'esigenza era quella di automatizzare e rendere più efficiente il processo di analisi microbiologica, spesso complesso e dispendioso in termini di tempo e risorse.
Per questo, abbiamo sviluppato una soluzione basata su intelligenza artificiale per rilevare anomalie e trend indesiderati nei dati di monitoraggio ambientale.
Le Problematiche Affrontate
L'esame microbiologico delle acque e dell'aria di un'azienda farmaceutica è un'attività normalmente afflitta da diverse problematiche:
Alti Costi
Data la criticità del settore, errori nelle analisi possono tradursi in ingenti costi per l'azienda.
Notevole Complessità
La procedura di analisi normalmente richiede personale esperto e qualificato.
Molto Tempo
L'intera procedura di analisi richiede molto tempo per essere portata a termine.
Obiettivo del Progetto
Realizzare uno strumento di analisi degli esami microbiologici delle acque e dell'aria, che possa migliorare il processo di analisi, rendendolo:
Automatico
L'operatore non è più costretto a visionare personalmente tutti i risultati.
Continuo
Il sistema acquisisce i dati e li analizza 24/7.
Rapido
L'analisi è effettuata da un moderno sistema di calcolo, molto più rapido di un operatore umano.
La Nostra Soluzione
Realizzare un sistema di analisi di dati di esami ambientali in grado di:
Apprendere dai Dati
Tramite algoritmi avanzati di Machine Learning, il sistema è in grado di adattarsi in maniera automatica ai dati e ai problemi che gli vengono presentati.
Rilevare Anomalie
Il sistema è capace di individuare automaticamente dati anomali e di segnalarli all'operatore esperto.
Implementazione
Lo strumento è stato realizzato combinando diverse strategie del Machine Learning:
Data Synthesis and Augmentation
Oltre ad aver costruito un dataset raccogliendo i dati di monitoraggio ambientale in possesso dell'azienda (con le relative etichette di anomalia che il sistema dovrà predire), abbiamo utilizzato alcuni algoritmi per poter generare campioni sintetici per poter aumentare la numerosità del dataset ed addestrare in maniera più efficace i modelli.
Supervised Learning
Il dataset così ottenuto è stato utilizzato per addestrare dei modelli di classificazione supervisionata.
Model Ensemble
Per aumentare ulteriormente la precisione del sistema, sono stati messe a punto delle politiche in grado di gestire gli output di differenti modelli di Machine Learning addestrati con lo stesso dataset.
Risultati e Benefici
Risultati Concreti
Il sistema ottenuto è in grado di rilevare trend anomali ed indesiderati all'interno dei dati con una precisione superiore al 90%.
Benefici Ottenuti
Riduzione dei Costi
Non sono più necessarie svariate ore/uomo di operatori esperti per condurre le analisi, portando a un significativo risparmio.
Obiettività delle Analisi
I risultati sono più oggettivi non essendo più dipendenti da interpretazioni soggettive.
Conclusioni
La soluzione sviluppata si è rivelata molto efficace e ha permesso un risparmio notevole in termini di risorse lavorative impiegate e di tempo e ha portato un aumento della qualità delle analisi svolte.
Grazie all'utilizzo di tecnologie avanzate di Machine Learning e analisi dati, la soluzione potrà inoltre essere facilmente estesa ed adattata ad altre tipologie di analisi ambientali.
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