Analisi predittiva: quattro storie di successo tra ottimizzazione ed efficienza

Quattro esempi su come utilizzare l'analisi predittiva per rendere i propri servizi più efficienti, ottimizzare la manutenzione, individuare potenziali minacce e persino salvare vite umane.

analisi predittiva

Da anni le aziende si sforzano di sviluppare capacità di analisi, non solo per comprendere le prestazioni passate, ma anche per anticipare tendenze ed eventi futuri con lo scopo di migliorare l’agilità. Sempre più aziende stanno implementando l’analisi predittiva per rendere i propri servizi più efficienti, sviluppare prodotti, individuare potenziali minacce, ottimizzare la manutenzione e persino salvare vite umane.

L’analisi predittiva applica tecniche come la modellazione statistica, la previsione e il machine learning all’output dell’analisi descrittiva e diagnostica per fare previsioni sui risultati futuri. A marzo, la società di ricerca Facts & Factors ha stimato il mercato globale dell’analisi predittiva a 5,7 miliardi di dollari nel 2019 e a 22,1 miliardi di dollari entro il 2026, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 24,5%.

Ecco quattro esempi di come le organizzazioni utilizzano oggi l’analisi predittiva.

Rolls-Royce ottimizza i programmi di manutenzione

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Rolls-Royce, uno dei maggiori produttori al mondo di motori per aerei, sta implementando analisi predittive per aiutare a ridurre drasticamente la quantità di carbonio prodotta dai suoi motori, ottimizzando anche la manutenzione per aiutare i clienti a mantenere i loro aerei in volo più a lungo.

La piattaforma Intelligent Engine dell’azienda monitora il modo in cui volano i suoi motori, le condizioni in cui stanno volando e come i piloti li usano. Rolls-Royce applica lil machine learning a tali dati per personalizzare i regimi di manutenzione per i singoli motori.

“Stiamo adattando i nostri regimi di manutenzione per assicurarci di ottimizzare la vita che ha un motore, non la vita che il manuale dice che dovrebbe avere” afferma Stuart Hughes, chief information and digital officer di Rolls-Royce. “È un servizio estremamente variabile che considera ogni motore come un singolo motore”.

Il consiglio di Hughes: concentratevi sull’aiutare il vostro cliente. L’analisi predittiva aiutando Rolls-Royce a ottimizzare i servizi di manutenzione che offre, ma il vantaggio finale è che i clienti vedono meno interruzioni del servizio perché l’azienda può prevedere meglio quando sarà necessaria la manutenzione e aiutarli a programmarla.

DC Water cerca in modo proattivo le perdite d’acqua nelle fognature

La District of Columbia Water and Sewer Authority (DC Water) ha creato uno strumento chiamato Pipe Sleuth che utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare i filmati CCTV dei tubi di fognatura e classificarne i difetti.

“Il nostro tool utilizza un modello di rete neurale avanzato e di deep learning per eseguire l’analisi delle immagini dei tubi fognari di piccolo diametro, classificarli e quindi creare un rapporto di valutazione delle condizioni” afferma Thomas Kuczynski, CIO e vicepresidente IT di DC Water.

Prima di implementare Pipe Sleuth, gli operatori dovevano analizzare manualmente le riprese CCTV e contrassegnare i difetti che vedevano. Il filmato veniva quindi fornito agli ingegneri certificati per la classificazione. Il processo era lungo e inefficiente.

Il consiglio di Kuczynski: concentratevi su entrate ed efficienza. Pipe Sleuth è solo una parte di uno sforzo più ampio per sfruttare l’analisi predittiva e l’analisi in tempo reale presso DC Water. Fanno tutti parte di un progetto per ridurre la perdita di acqua dal 2% al 5% circa. Ogni 1% di “acqua trovata” che in precedenza non era misurata vale circa 4 milioni di dollari per DC Water.

Analisi dei dati in tempo reale

Ellie Mae va a caccia di minacce ransomware

La società di tecnologia ipotecaria Ellie Mae ha adottato una posizione proattiva sul ransomware sviluppando l’Autonomous Threat Hunting. Questo strumento combina intelligence sulle minacce, analisi predittiva, intelligenza artificiale e indicatori di compromissione (IOC) per identificare nuovi indicatori di compromissione e nuove tecniche di elusione prima che possano essere utilizzati.

“La natura della caccia alle minacce è molto proattiva” afferma Selim Aissi, vicepresidente senior e chief security officer di Ellie Mae. “Non state ad aspettare che arrivi un attacco. Cercate, assegnate le priorità e indagate sulle minacce prima che si verifichi un attacco o anche prima che si conosca un malware”. Aissi afferma che Autonomous Threat Hunting ha aumentato l’efficienza operativa della sicurezza di circa il 35% e ha portato a un miglioramento di circa 10 volte nell’identificazione precoce delle minacce. Ha anche aumentato la velocità di risoluzione delle nuove minacce di circa il 60%.

Il consiglio di Aissi: Rendete la gestione del cambiamento parte del vostro processo di pianificazione fin dall’inizio. “Dal punto di vista della gestione del cambiamento, gran parte dell’impatto si è concentrato sulle operazioni di sicurezza e sui team di progettazione. Molte di queste funzionalità sono state tradizionalmente manuali e gli analisti della sicurezza dovevano raccogliere le informazioni sulle minacce e inserire manualmente tali informazioni negli strumenti. Abbiamo quindi dovuto formare gli analisti e gli ingegneri della sicurezza a questo nuovo modo autonomo di fare le cose”.

Kaiser Permanente riduce la mortalità dei pazienti

Il consorzio di cure gestite Kaiser Permanente ha creato uno strumento per il flusso di lavoro ospedaliero che sfrutta l’analisi predittiva per identificare i pazienti delle unità di terapia intensiva (ICU) a rischio di rapido peggioramento.

I pazienti non in terapia intensiva che richiedono trasferimenti imprevisti in terapia intensiva costituiscono solo dal 2% al 4% della popolazione ospedaliera totale, ma rappresentano il 20% di tutti i decessi ospedalieri, secondo il dott. Gabriel Escobar, ricercatore e direttore regionale di Kaiser Permanente Northern California.

Kaiser Permanente ha sviluppato il sistema Advanced Alert Monitor (AAM), che sfrutta tre modelli analitici predittivi per analizzare più di 70 fattori nella cartella clinica elettronica di un determinato paziente con lo scopo di generare un punteggio di rischio composito.

“Il sistema AAM sintetizza e analizza statistiche vitali, risultati di laboratorio e altre variabili per generare punteggi di rischio di peggioramento per i pazienti ospedalieri adulti nelle unità medico-chirurgiche” afferma Dick Daniels, vicepresidente esecutivo e CIO di Kaiser Permanente. “I team ospedalieri remoti valutano i punteggi di rischio ogni ora e informano i team di risposta rapida in ospedale quando viene rilevato un potenziale peggioramento del paziente. A questo punto il team di risposta rapida conduce una valutazione clinica del paziente e decide il trattamento più idoneo con le altre unità mediche dell’ospedale”.

Il consiglio di Daniels: concentratevi sul processo. Gli strumenti di analisi predittiva sono validi solo quanto i processi che garantiscono l’utilizzo delle informazioni. Oltre al tempo dedicato allo sviluppo dello strumento, il team di AAM ha dedicato molto tempo allo sviluppo e all’implementazione di flussi di lavoro che consentissero ai team sanitari di rispondere agli avvisi nel modo più efficiente possibile.

“Ci sono voluti circa cinque anni per eseguire la mappatura iniziale del back-end della cartella clinica elettronica e sviluppare i modelli predittivi”, afferma Daniels. “Ci sono poi voluti altri due o tre anni per trasformare questi modelli in un’applicazione di servizi Web live che potesse essere utilizzata operativamente”.

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