Perché più campioni migliorano l’accuratezza
I processi industriali hanno una variabilità naturale. Più campioni aiutano il modello ad apprendere l'intero intervallo di comportamento:
- Intervallo operativo normale
- Eventi rari e anomalie di processo
- Deriva del sensore nel tempo
- Schemi di rumore di fondo
- Zone non lineari agli estremi
- Minimo: 30 campioni
- Buono: 50 campioni
- Ideale: oltre 70 campioni (soprattutto per modelli con 6+ variabili)
Provalo nell'app
Prova: in modalità simulazione IoT avvia una simulazione e osserva l’R² migliorare in tempo reale man mano che vengono raccolte più righe. Nota come le previsioni si stabilizzano oltre le 30 righe.