Nel settore della distribuzione del gas naturale, la gestione efficace delle chiamate di emergenza è critica. BitBang ha supportato uno dei principali operatori italiani del settore Energy nello sviluppo di un modello predittivo avanzato, capace di prevedere il carico operativo e abilitare una pianificazione più efficiente delle risorse.

Il cliente è uno dei principali operatori italiani nella distribuzione del gas naturale, responsabile della gestione quotidiana di interventi e chiamate di emergenza su un’ampia infrastruttura territoriale.

Il cliente aveva l’esigenza di migliorare la gestione e l’allocazione delle risorse dedicate alla gestione delle chiamate di emergenza.

La sfida era resa complessa da diversi fattori:

  • Dati eterogenei provenienti da fonti diverse, con livelli variabili di qualità e completezza
  • Informazioni non raccolte con finalità analitiche
  • Un numero elevato di variabili, non sempre validate
  • La necessità di ottenere previsioni spiegabili, per supportare decisioni operative affidabili

La soluzione si basa su tecniche di data science e modellazione predittiva avanzata, con integrazione di:

  • Dati operativi interni
  • Dati storici e correnti
  • Dati contestuali
  • Dati di terze parti, come informazioni meteorologiche

Il modello è stato progettato per garantire trasparenza ed elevata spiegabilità delle previsioni generate.

BitBang ha sviluppato un algoritmo predittivo personalizzato in grado di stimare, per un determinato giorno o periodo, il volume e la tipologia di chiamate di emergenza.

Una fase di analisi preliminare dei processi interni e delle correlazioni tra i dati ha permesso di definire vincoli fondamentali per ottenere previsioni affidabili, come gli orizzonti temporali gestibili e le relazioni più rilevanti tra le variabili.

Grazie alla soluzione implementata, il cliente è ora in grado di:

  • Pianificare in modo più bilanciato l’allocazione delle risorse
  • Migliorare l’efficienza operativa nella gestione delle emergenze
  • Prendere decisioni supportate da previsioni affidabili ed esplicabili
  • Ridurre sprechi e migliorare la qualità complessiva del servizio