Machinery
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Un preventivatore matematico per la progettazione di grandi impianti
Questo progetto ha per protagonista uno dei più importanti player mondiali nella costruzione di grandi impianti chimici e petrolchimici. Insieme abbiamo sviluppato un preventivatore, basato su modelli matematici, in grado di stimare le tipologie e le quantità di materiali necessari per un nuovo progetto.
- Descrizione e benefici
Prima del nostro intervento, l’azienda realizzava i preventivi basandosi esclusivamente sull’esperienza dei propri tecnici, con un grande impiego di tempo e risorse. Potendo contare sulla disponibilità di dati storici e sulla conoscenza approfondita degli esperti dell’azienda, abbiamo sviluppato un algoritmo che restituisce agli operatori una stima preliminare dei materiali da fornire agli ingegneri progettisti.
L’algoritmo permette all’azienda non solo di calcolare le quantità totali di materiali necessarie per il progetto, ma è in grado di fornire indicazioni di dettaglio sulle diverse parti e tipologie di materiale di cui l’impianto complessivo è composto.
Preventivi rapidi
Diminuzione dei tempi di elaborazione (da giorni e settimane a ore)
Pianificazione più accurata
Si possono conoscere anticipatamente quantità e tipologie di materiali necessari per il progetto
Maggior precisione nella stima
Esiste una minore possibilità che un preventivo si discosti eccessivamente dal costo effettivo di realizzazione
Approfondimento caso studio
Augmented human: l’incontro tra modelli matematici ed esperienza umana
Quello che abbiamo realizzato per questo cliente è un insieme di modelli che stima le varie tipologie di materiali (tubi, valvole, flange, etc.). Prima di costruire un output finale complessivo, il nostro software fornisce agli operatori la possibilità di verificare le quantità passo dopo passo e di apportare eventuali correzioni, in base alla propria esperienza, per ottenere un risultato sempre più preciso. È inoltre possibile per l’utente fornire indicazioni al modello sulle relazioni input-output attese per guidare il processo di stima nei contesti più inesplorati. Questi risultati vengono poi rielaborati dai nostri modelli per arrivare alla stima finale complessiva.
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