Design of Experiments nei dettagli

Qualche settimana fa abbiamo introdotto il tema del Design of Experiments, vi ricordate? Se ve lo siete persi lo trovate qui. Abbiamo parlato di cosa significhi e di quali siano gli approcci migliori in base alle diverse esigenze.

Adesso che abbiamo capito cos’è e abbiamo parlato della fase di planning, è arrivato il momento di entrare un po’ di più nei dettagli.

L’autorevolezza delle fonti

Il punto di partenza di un’attività di ricerca è sempre costituito dall’analisi della documentazione esistente in materia. Ciò è valido anche per il Design of Experiments. Per questo motivo è importante sapere come valutare l’attendibilità dei testi in esame e l’autorevolezza delle fonti.

Sono diversi gli elementi da prendere in considerazione quando si effettua questo tipo di valutazione, ad esempio:

● Per quanto concerne il sito o la casa editrice che ha edito lo studio: è specializzato? Si tratta, ad esempio di un’università?
● Invece, sull’autore: è un professore universitario o un ricercatore? Si tratta di una persona specializzata in materia? Ha scritto altri articoli o libri?

Se le risposte che raccogliamo sono tutte affermative allora probabilmente la fonte è sufficientemente autorevole. Questi, ovviamente, sono degli esempi che servono per capire quale sia la giusta direzione da prendere.

Un altro fattore che non dev’essere trascurato è la quantità di citazioni che l’articolo di riferimento ha ottenuto, indice dell’importanza dei risultati esposti. E, ultima ma non meno importante, troviamo la data di pubblicazione: è necessario raccogliere fonti quanto più recenti e aggiornate possibile.

Lavoro sul campo: perché è importante?

Una volta che la documentazione preliminare è stata raccolta ed analizzata è fondamentale mettere in pratica tutto ciò che si è appreso, in modo da poter “aggiustare il tiro”. Infatti, è necessario non solo ipotizzare diversi metodi d’azione ma anche verificarne la correttezza.

Per questo motivo noi di Nova Stark ci rechiamo spesso presso le nostre cantine partner. Risulta importante innanzitutto per capire qual è il metodo con cui queste lavorano, per poter offrire una soluzione conforme alle loro esigenze.

Dunque, è fondamentale la collaborazione dei singoli produttori vinicoli nel fornire informazioni riguardanti aspetti tecnici (come ad esempio i dati sui rabbocchi) ma anche sulla funzionalità del servizio stesso.

Sono di fondamentale importanza anche gli aggiornamenti riguardanti la disposizione di botti e barrique all’interno delle cantine. Il sistema studia infatti l’influenza delle condizioni ambientali, le quali non sono costanti in tutti i punti della cantina.

Raccolta dati: cos’è LoRa?

Come abbiamo ben capito, a questo punto, un elemento indispensabile per permetterci di aiutare i produttori vinicoli a migliorare il proprio prodotto e monitorare al meglio la catena di produzione consiste nella raccolta di dati nelle cantine.

Questo avviene tramite sensori di condizione ambientale che comunicano in tempo reale i dati raccolti, in modo tale da permetterne la visualizzazione ai viticoltori in poco tempo.

Ciò è reso possibile dall’utilizzo di una tecnologia soprannominata LoRa.

Long Range (ovvero il nome completo) permette di effettuare trasmissioni a lungo raggio consumando pochissima energia: caratteristiche che si rivelano indispensabili per ambienti come le cantine, dove spesso la localizzazione e la conformazione non permette a una connessione WiFi di funzionare propriamente.

LoRa è comunemente impiegata del campo dell’Internet of Things (IoT), come ad esempio negli elettrodomestici smart che è possibile attivare a distanza con un click sul proprio smartphone.

L’importanza dei Big Data

La raccolta di tutte queste informazioni ci porta così al tema dei big data. Il termine si riferisce a quell’insieme di dati contraddistinti dalle 3V:

  • volume: incredibile mole di dati raccolta;
  • varietà: i dati sono principalmente strutturali;
  • velocità: la raccolta deve essere effettuata in tempo reale.

Il termine viene spesso utilizzato in riferimento alla capacità di estrapolare e mettere in relazione un’enorme mole di dati eterogenei al fine di scoprire i legami tra fenomeni e prevederne di futuri. È quello che noi di Nova Stark cerchiamo di fare quotidianamente per coloro che decidono di affidarsi a noi.

Risulta indispensabile, ancora una volta, la collaborazione delle cantine. Grazie a questa, è possibile realizzare un modello che permetta di capire al meglio quali parametri influiscono sulla qualità del vino prodotto e segnalare condizioni di rischio nella catena produttiva.

Effettuiamo non soltanto un’analisi descrittiva ma anche predittiva. Infatti, da una parte si ha accesso a una descrizione della condizione presente e passata, grazie a una comoda e intuitiva interfaccia grafica nella quale il cantiniere può apprezzare la planimetria della cantina e l’evoluzione delle condizioni ambientali al suo interno.

D’altro canto, anche e soprattutto grazie al lavoro di Design of Experiments sarà possibile capire quando intervenire con il rabbocco delle botti e barrique nel momento più lo necessitano, minimizzando le ispezioni a vuoto.

Un grazie in particolare alla nostra Natalia, che oltre che occuparsi in prima persona di ogni fase della ricerca, ha anche avuto la premura di raccontare ogni piccolo step.

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