Koha e parashikuar e leximit: 6 minuti
Kompanitë po gjenerojnë sasi gjithnjë në rritje të dhënash të lidhura me operacionet e biznesit, duke çuar në interes të ripërtërirë për analitikën parashikuese, një fushë që analizon grupe të mëdha të dhënash për të identifikuar modelet, për të parashikuar rezultatet dhe për të udhëhequr vendimmarrjen. Kompanitë gjithashtu përballen me një gamë komplekse dhe gjithnjë në zgjerim të rreziqeve operacionale që duhet të identifikohen dhe të zbuten në mënyrë proaktive. Ndërsa shumë kompani kanë filluar të përdorin analitikë parashikuese për të identifikuar mundësitë e marketingut/shitjes, strategji të ngjashme janë më pak të zakonshme në menaxhimin e rrezikut, duke përfshirë sigurinë.
Algoritmet e klasifikimit, një klasë e përgjithshme e analitikës parashikuese, mund të jenë veçanërisht të dobishme për industritë e rafinimit dhe petrokimike duke parashikuar kohën dhe vendndodhjen e incidenteve të sigurisë bazuar në të dhënat e inspektimit dhe mirëmbajtjes të lidhura me sigurinë, në thelb tregues kryesorë. Ka dy sfida kryesore që lidhen me këtë metodë: (1) sigurimi që treguesit kryesorë të matur janë në të vërtetë parashikues të përplasjeve dhe (2) matja e treguesve kryesorë mjaft shpesh për të pasur vlerë parashikuese.
Duke përdorur të dhënat e inspektimit të përditësuara rregullisht, një model mund të krijohet duke përdorur një regresion logjistik. Në këtë mënyrë ju mund të krijoni një model, për shembull, për të parashikuar probabilitetin e dështimit të hekurudhës për çdo milje trase. Probabilitetet mund të përditësohen ndërsa mblidhen të dhëna shtesë.
Përveç probabiliteteve të parashikuara të dështimit të hekurudhës, me të njëjtin model mund të identifikojmë variablat me vlefshmëri më të madhe parashikuese (ato që kontribuojnë ndjeshëm në dështimin e hekurudhës). Duke përdorur rezultatet e modelit, do të jeni në gjendje të identifikoni saktësisht se ku të përqendroni burimet e mirëmbajtjes, inspektimit dhe përmirësimit të kapitalit dhe cilët faktorë duhet të trajtohen gjatë këtyre aktiviteteve.
E njëjta metodologji mund të përdoret në industrinë e rafinimit dhe petrokimisë për të menaxhuar rreziqet duke parashikuar dhe parandaluar aksidentet, me kusht që organizatat:
Analitika parashikuese është një fushë e gjerë që përfshin aspekte të disiplinave të ndryshme, duke përfshirë mësimin e makinerive,inteligjencës artificiale, statistika dhe të dhënat e minierave. Analitika parashikuese zbulon modele dhe tendenca në grupe të mëdha të dhënash. Një lloj i analitikës parashikuese, algoritmet e klasifikimit, mund të jenë veçanërisht të dobishme për industritë e rafinimit dhe petrokimike.
Algoritmet e klasifikimit mund të klasifikohen si mësim i mbikëqyrur i makinerisë. Me mësimin e mbikëqyrur, përdoruesi ka një grup të dhënash që përfshin matje të variablave parashikuese që mund të lidhen me rezultate të njohura. Në modelin e diskutuar në seksionin e studimit të rastit të këtij artikulli, matje të ndryshme të gjurmës (p.sh. lakimi, kryqëzimet) u morën gjatë një periudhe për çdo milje të pista. Rezultati i njohur, në këtë rast, është nëse ka ndodhur një dështim i trasesë në çdo milje hekurudhore gjatë asaj periudhe dyvjeçare.
Më pas zgjidhet një algoritëm i përshtatshëm modelimi dhe përdoret për të analizuar të dhënat dhe për të identifikuar marrëdhëniet midis matjeve të variablave dhe rezultateve për të krijuar rregulla parashikuese (një model). Pasi të krijohet, modelit i jepet një grup i ri i të dhënave që përmban matje të variablave dhe rezultateve të panjohura parashikuese dhe më pas do të llogarisë probabilitetin e rezultatit bazuar në rregullat e modelit. Kjo krahasohet me llojet e mësimit të pambikëqyrur, ku algoritmet zbulojnë modele dhe tendenca në një grup të dhënash pa ndonjë drejtim specifik nga përdoruesi, përveç algoritmit të përdorur.
Algoritmet e zakonshme të klasifikimit përfshijnë regresionin linear, regresionin logjistik, pemën e vendimeve, rrjetin nervor, vektorin mbështetës/makinën diskriminuese fleksibël, klasifikuesin naiv të Bayes dhe shumë të tjerë. Regresionet lineare ofrojnë një shembull të thjeshtë se si funksionon një algoritëm klasifikimi. Në një regresion linear, një vijë më e përshtatshme llogaritet bazuar në pikat ekzistuese të të dhënave, duke dhënë ekuacionin e linjës ay = mx + b. Futja e ndryshores së njohur (x) siguron një parashikim për variablin e panjohur (y).
Shumica e marrëdhënieve ndërmjet variablave në botën reale nuk janë lineare, por komplekse dhe me formë të çrregullt. Prandaj, regresioni linear shpesh nuk është i dobishëm. Algoritme të tjera klasifikimi janë të afta të modelojnë marrëdhënie më komplekse, të tilla si marrëdhëniet kurvilineare ose logaritmike. Për shembull, një algoritëm i regresionit logjistik mund të modelojë marrëdhënie komplekse, mund të përfshijë variabla jo numerike (p.sh., kategori) dhe shpesh mund të krijojë modele realiste dhe statistikisht të vlefshme. Rezultati tipik i një modeli të regresionit logjistik është probabiliteti i parashikuar i ndodhjes së rezultatit/ngjarjes. Algoritme të tjera klasifikimi ofrojnë rezultate të ngjashme me regresionin logjistik, por inputet e kërkuara janë të ndryshme ndërmjet algoritmeve.
Modelimi i marrëdhënieve komplekse është veçanërisht i dobishëm në menaxhimin e rrezikut, ku rreziku zakonisht jepet prioritet bazuar në probabilitetin dhe ashpërsinë e mundshme të një rezultati të caktuar. Modelimi i faktorëve të rrezikut që kontribuojnë në atë rezultat rezulton në një vlerësim të saktë dhe statistikisht të vlefshëm të probabilitetit të rezultatit. Në të kundërt, shumë vlerësime të rrezikut matin "probabilitetin" në një shkallë kategorike (një herë në dekadë, një herë në vit, disa herë në vit), e cila është më pak e saktë, më subjektive dhe e bën të pamundur dallimin midis rreziqeve të pranishme në rrezik. e njëjta kategori e gjerë. Ekzistojnë teknika të tjera për vlerësimin sasior të ashpërsisë së mundshme në një vlerësim të rrezikut, por kjo është përtej qëllimit të këtij neni.
BlogInnovazione.it
Të hënën e kaluar, Financial Times njoftoi një marrëveshje me OpenAI. FT licencon gazetarinë e saj të klasit botëror…
Miliona njerëz paguajnë për shërbimet e transmetimit, duke paguar tarifat mujore të abonimit. Është e zakonshme që ju…
Coveware nga Veeam do të vazhdojë të ofrojë shërbime të reagimit ndaj incidenteve të zhvatjes kibernetike. Coveware do të ofrojë aftësi mjeko-ligjore dhe riparimi…
Mirëmbajtja parashikuese po revolucionon sektorin e naftës dhe gazit, me një qasje inovative dhe proaktive për menaxhimin e impiantit.…
