Soluzione
Lo sviluppo dell’algoritmo da parte di Technoloy Reply è avvenuto tramite il linguaggio di programmazione Python, utilizzando in particolare la libreria FbProphet. La scelta è ricaduta sull’algoritmo offerto da questa libreria poichè si è scelto di comprendere l’andamento nel tempo delle variabili di qualità sfruttando però i settaggi dei parametri delle macine come regressori addizionali. FbProphet è infatti un algoritmo di previsione dei dati per le serie temporali basato su un modello additivo in cui le tendenze non lineari vengono adattate alla stagionalità annuale, settimanale e giornaliera. FbProphet è inoltre robusto ai dati mancanti, situazione che rispecchiava il caso in analisi poichè per ragioni di business la macina non è in funzione durante determinati giorni.
All’algoritmo si richiede, a fronte di un nuovo campionamento di caffè per il controllo della qualità, di predire l’andamento delle successive due ore delle tre variabili di qualità utilizzate.
L’andamento delle variabili predetto viene infine monitorato su una dashboard dove il cliente può visionare per ogni macina e miscela desiderata la predizione effettuata dall’algoritmo per ogni singola variabile considerata.