Fase 1: Preparazione dei dati e ingegnerizzazione avanzata delle feature (Tier 2)
La chiave per un sistema efficace di monitoraggio predittivo risiede nella qualità e nella rilevanza delle feature estratte dai dati di processo. In contesti produttivi italiani, come le linee di estrusione tessile o di stampaggio ad iniezione, le serie storiche di parametri critici — temperatura, pressione, spessore, tolleranze dimensionali e dati di controllo qualità — presentano variabilità complessa e spesso non lineare. La preparazione deve andare oltre la semplice pulizia: richiede un’ingegnerizzazione mirata per catturare pattern premonitori di degrado del processo.

**1. Raccolta e sincronizzazione dati multisorgente**
I dati provengono da sensori IoT distribuiti (es. termocoppie, trasduttori di pressione), dal MES (es. log di produzione, stato macchina), dai sistemi ERP (ordini, quote qualità) e dai log di controllo qualità. La sfida principale è la sincronizzazione temporale a risoluzione sub-minuto, essenziale per rilevare variazioni rapide. Utilizzo di protocolli MQTT o OPC UA garantisce bassa latenza e affidabilità nell’acquisizione.
*Esempio pratico:* In una linea italiana di estrusione, i dati di pressione (campione ogni 30 sec) vengono allineati con i log di cambio stampo (timestamp sincronizzati via NTP) e i report qualità finali (ogni ora), creando una finestra temporale coerente per l’analisi.

**2. Pulizia robusta e gestione dei valori mancanti**
I dati grezzi presentano spesso gap dovuti a malfunzionamenti sensori o interruzioni di rete. Si applica:
– **Interpolazione lineare** per intervalli brevi (max 5 min),
– **KNN imputation** per dati multivariati correlati (es. correlazione temperatura-pressione),
– **Z-score filtering** per identificare outlier statistici, eliminati solo se confermati da eventi di manutenzione.
*Fondamentale:* Evitare la rimozione indiscriminata, che può alterare la distribuzione temporale e introdurre bias.

**3. Ingegnerizzazione di feature derivate ad alta sensibilità predittiva**
Dal flusso grezzo si costruiscono feature tempo-reali che catturano dinamiche critiche:
– **Media mobile esponenziale (EWMA)** su temperatura di stampaggio, per smussare rumore e evidenziare trend;
– **Deviazione standard mobile (window 15’)** per misurare variabilità interna;
– **Trend rate (df/dt)** calcolato su variazioni di pressione, indicatore precoce di instabilità;
– **Indice di stabilità processo (PSI)**: `PSI = |(media – target)/deviazione*√n|`, scalato su 0–100, con soglia <40 = buona stabilità.
– **Aggregazioni rolling** (media, max, deviazione su finestre 15’) per rilevare anomalie temporali.

*Esempio pratico:* In una linea tessile, la feature `df/dt` della pressione di stampaggio, analizzata su finestre di 15 min, rileva aumenti rapidi correlati a difetti di superficie con 92% di accuratezza predittiva.

**4. Validazione della qualità dati: test di consistenza temporale**
Le serie storiche devono rispettare vincoli fisici:
– Nessuna inversione improvvisa di parametri critici (es. pressione negativa);
– Allineamento coerente con eventi noti (es. fermi macchina, manutenzioni), verificabile tramite cross-check con log MES.
Strumenti come **Pandas Profiling** e **pandas-bugsnatcher** automatizzano il controllo di anomalie temporali e coerenza logica.

*Attenzione critica:* Dati inconsistenti causano falsi allarmi e degradano la fiducia nel sistema. Validazione continua è imprescindibile.

*Link al Tier 2:* Per un’analisi approfondita su tecniche di preprocessing, consultare il referto completo su [Acquisizione e preprocessing dei dati di processo](https://tier2.example.com/preprocessing).

Selezione e addestramento del modello predittivo (Tier 2 → Tier 3)

Il passaggio da analisi descrittiva a predittiva richiede modelli adatti a serie temporali complesse e dipendenze non lineari, tipiche delle linee produttive italiane.

**1. Confronto tra approcci modellistici**
– **Modelli statistici (ARIMA, SARIMA):** efficaci su serie stazionarie con stagionalità regolare, ma limitati con rumore elevato o eventi improvvisi.
– **Random Forest e Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM):** robusti a non linearità, ottimi per feature ingegnerizzate, ma richiedono tuning rigoroso per evitare overfitting.
– **Reti neurali ricorrenti (LSTM, GRU):** ideali per sequenze temporali lunghe con dipendenze persistenti; eccellenti per rilevare pattern complessi come cicli di degrado progressivo.
– **Transformer (Temporal Fusion Transformer):** emergono per integrazione multi-sorgente e previsioni interpretabili, con capacità di pesare dinamicamente input diversi.

*Fase 1 di validazione:* Suddivisione dati in train (70%), validation (20%), test (10) con **time-series split** per preservare l’ordine temporale.

**2. Pipeline di training e tuning parametrico**
– **Cross-validation temporale:** validazione a scorrimento su finestre successive per simulare condizioni reali.
– **Grid search con early stopping:** per XGBoost, con parametri chiave: learning rate (0.01–0.1), depth (3–8), subsample (0.6–1).
– **Metriche specifiche per qualità:**
– **F1-score ponderato** (falsi negativi ponderati > falsi positivi),
– **AUC-ROC** su classi sbilanciate (difetti rari),
– **Precision-Recall curve** per valutare performance su classi critiche.
– **Interpretabilità:** SHAP values calcolati con `shap.TreeExplainer` per spiegare decisioni del modello, fondamentale per l’adozione operativa.

*Esempio pratico:* Addestramento di un LSTM su dati di pressione e temperatura da una linea di estrusione italiana, con validazione su casi offline (produzione in standby), ottenendo F1-score del 91% e interpretazione chiara dei driver di rischio.

**3. Riduzione overfitting e robustezza operativa**
– Regolarizzazione L2 per reti neurali,
– Dropout (0.3–0.5) per evitare memorizzazione,
– Early stopping basato su perdita validation,
– Monitoraggio della distribuzione dei residui (errori) per rilevare drift concettuale.

*Case study:* In un’azienda tessile del Veneto, un modello LSTM con regolarizzazione ha ridotto i falsi allarmi del 37% rispetto al baseline, grazie a feature derive dalla deviazione standard mobile e interazioni non lineari.

Validazione operativa e deployment su edge/cloud (Tier 2 → Tier 3)

Il passaggio dal prototipo alla produzione richiede architettura scalabile, bassa latenza e integrazione con sistemi esistenti.

**1. Containerizzazione e orchestrazione**
Il modello viene esportato in Docker contenerizzato con:
FROM python:3.10-slim
WORKDIR /app
COPY model.pkl requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
EXPOSE 5000
CMD [“uvicorn”, “main:app”, “–host”, “0.0.0.0”, “–port”, “5000”]

Orchestrazione con Kubernetes su cluster locali o cloud (es. AWS EKS, Azure AKS), con autoscaling automatico basato su traffic e latenza.

**2. Integrazione CI/CD per aggiornamenti automatici**
Pipeline GitLab CI/CD con:
– Validazione dati pre-training,
– Retraining su nuovi batch con trigger automatico (es. ogni 24h o su drift rilevato),
– Deploy canary per test in produzione prima del rollout totale.

**3. Deploy edge per bassa latenza**
Su macchine di controllo locale (PLC, edge gateway), il modello gira in servizio lightweight con:
– **ONNX Runtime** per inferenza veloce (<100ms latency),
– Monitoraggio continuo di performance e drift dati/modello.
*Esempio italiano:* Installazione su gateway produttivo in una fabbrica di abbigliamento a Bologna, riducendo la latenza di alert da 2s a <200ms.

**4. Sistema di alert dinamico e interpretabile**
Notifiche inviate via email, SMS o interfaccia MES quando punteggio rischio (calcolato come combinazione weighted score):

Rischio = α·(1–PSI) + β·(1–F1_weighted) + γ·(indicatore anomalo)

Con soglie configurabili (es. 70/100 = allarme critico).
*Tranche di alert:*
– **Livello 1 (basso):** suggerimenti di verifica,
– **Livello 2 (medio):** intervento manutentivo programmato,
– **Livello 3 (alto):** fermo macchina automatico con notifica operatore.