Identificazione di valori anomali nelle serie storiche per dati industriali

L’individuazione di valori anomali è diventato un campo di interesse per molti ricercatori e professionisti ed è ora una delle principali attività nel data mining. Sempre più settori sono caratterizzati da una crescente necessità di individuare valori anomali in modo da identificare problemi in anticipo, permettendo ai professionisti di intraprendere azioni correttive e migliorare l’efficienza delle operazioni. La presente tesi è frutto di un progetto di stage svolto presso la società Antonio Zamperla spa, azienda che produce giostre meccaniche per parchi divertimento. L'obiettivo del progetto era lo studio della distribuzione delle variabili relative al funzionamento di una macchina e l’individuazione di eventuali valori anomali rilevati durante la messa in funzione . Nell’ elaborato vengono presentate le peculiarità e le criticità relative al progetto e si evidenzia di come utilizzando tre differenti tecniche di rilevazione, ovvero, DBSCAN, Holt, e Hyndman, sia stato possibile risolvere questo problema.