Sintesi non tecnica
- Che cosa risolve
- Riconoscere un guasto in un impianto chimico prima che diventi un problema, e sapere quante volte il sistema sbaglia.
- A chi può servire
- Chi si occupa di monitoraggio industriale e chi studia rilevamento di anomalie.
- Che cosa produce
- Stato dell'impianto, anomalie rilevate e mancate, falsi allarmi e ritardo di rilevazione. Su dati simulati, non reali.
Studiare anomaly detection industriale in un ambiente controllato prima di qualunque applicazione a un impianto reale.
3 · Cosa produce
Stato, anomaly score, contributori, eventi rilevati/mancati, recall, falsi allarmi, delay e readiness del benchmark.
Le card mostrano più viste dello stesso workflow per distinguere risultato, metodo, evidenze e storico. Dati sintetici (dati simulati) nel benchmark corrente.
4 · Come funziona
Multivariate monitoring + frozen synthetic data (simulated data) evaluation era
1sensori multivariati CSTR generico, rumore, missing data, guasti step/drift/intermittent
2ensemble drift-aware: PCA T²/Q ad alta specificità + residui bilancio vapore, raffreddamento e reazione + CUSUM lento sul residuo vapore; Isolation Forest/autoencoder come comparatori; classifier fault
3parametri fissati su simulazione di sviluppo separata; stesso benchmark basato su dati sintetici (dati simulati) congelato di 28 giorni; event recall, missed rate, episodi di falso allarme/24h, delay P50/P90, confronto con ensemble v1.4.16 e anti-leakage
4Persistenza, rendering e pubblicazione governata.
5 · Dati e segnali
| Elemento | Dettaglio |
|---|---|
| Dati e segnali | sensori multivariati CSTR generico, rumore, missing data, guasti step/drift/intermittent |
| Trasferibilità industriale | condition monitoring, early warning e diagnosi assistita |
| Ricerca | detection-delay/false-alarm trade-off e model gate |
| Condizione di lettura | prestazioni valide solo per benchmark/simulatore dichiarato |
ensemble drift-aware: PCA T²/Q ad alta specificità + residui bilancio vapore, raffreddamento e reazione + CUSUM lento sul residuo vapore; Isolation Forest/autoencoder come comparatori; classifier fault
parametri fissati su simulazione di sviluppo separata; stesso benchmark basato su dati sintetici (dati simulati) congelato di 28 giorni; event recall, missed rate, episodi di falso allarme/24h, delay P50/P90, confronto con ensemble v1.4.16 e anti-leakage
Python, NumPy, pandas, scikit-learn, SQLite, Matplotlib
prestazioni valide solo per il simulatore; residui di processo specifici del banco prova e classifier non calibrato richiedono validazione prima del trasferimento a impianto reale
Dossier tecnico del workflow
Metodi, verifiche, stack e condizioni di trasferibilità.
Dati e segnali
sensori multivariati CSTR generico, rumore, missing data, guasti step/drift/intermittent
Inferenza / calcolo
ensemble drift-aware: PCA T²/Q ad alta specificità + residui bilancio vapore, raffreddamento e reazione + CUSUM lento sul residuo vapore; Isolation Forest/autoencoder come comparatori; classifier fault
Validazione
parametri fissati su simulazione di sviluppo separata; stesso benchmark basato su dati sintetici (dati simulati) congelato di 28 giorni; event recall, missed rate, episodi di falso allarme/24h, delay P50/P90, confronto con ensemble v1.4.16 e anti-leakage
Stack
Python, NumPy, pandas, scikit-learn, SQLite, Matplotlib
Limiti
prestazioni valide solo per il simulatore; residui di processo specifici del banco prova e classifier non calibrato richiedono validazione prima del trasferimento a impianto reale
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