Construim ingestie tolerantă la latență și deduplicare pe chei naturale. Evenimentele din logistică, LIMS și SCADA sunt normalizate pe unități și fus orar, apoi îmbogățite cu context operațional (temperaturi, rute, stări ale utilajelor). Orice transformare poartă metadate: cine, când, cu ce versiune și ce criterii de validare a trecut.
Modelele sunt explicabile: tratăm driftul, definim praguri operaționale, descriem seturile de antrenare, iar metricele (precision, recall, cost de oportunitate) sunt publice intern. Ne interesează în egală măsură performanța și impactul: un model bun reduce deșeurile, timpii morți și consumul energetic.
Împărtășim metodologia; ne place munca în oglindă cu echipe tehnice care vor deschidere și rigoare. Cooperarea pe seturi anonimizate, standarde deschise și audit reciproc este modul nostru firesc de lucru.
Stratul de guvernanță a datelor
„Contractele de date” fixează semnificația câmpurilor, unitățile, toleranțele și frecvențele de livrare. Fiecare tabel și eveniment are proprietar, SLA de actualitate și SLO de calitate. Lineage-ul este urmărit la nivel de coloană: de unde vine valoarea, ce transformări a suferit, cine a aprobat schimbarea. Documentația trăiește lângă cod, nu într-un fișier separat uitat după audit.
În catalog păstrăm atât definițiile semantice (ce înseamnă „lot”, „mostră”, „eveniment logistic”), cât și exemple de utilizare. Când un câmp își schimbă sensul, incrementăm versiunea și păstrăm ambele interpretări pentru a nu rupe istoricii. Coerența semantică înseamnă rezultate comparabile între ani, instalații și furnizori.
Feature store și reproductibilitate
Înainte de ML, inginerizăm trăsături (features) cu ferestre temporale bine definite și ținem paritatea offline/online, astfel încât predicțiile din producție să fie identice cu cele din laborator. Fiecare feature are descriere, surse, unități, frecvență de recalcul și reguli de îmbogățire. Versionăm atât codul cât și seturile derivate pentru a putea reface oricând un experiment.
Driftul este monitorizat prin teste statistice și alerte contextuale. Când distribuțiile se schimbă, declanșăm reantrenări controlate și păstrăm decision logs care explică de ce un model a fost promovat sau retras. Scopul nu este viteza orbească, ci încrederea măsurabilă în rezultate.
Validare și evaluare onestă
Practicăm validări pe ferestre rulante și cross-validări stratificate pe sezoane, produse și instalații. Back-testing-ul simulează realitatea: latențe, pachete lipsă, actualizări întârziate. Raportăm nu doar metricele „frumoase”, ci și costurile: supra-aprovizionare, fals pozitive/negative pe alerte, impact energetic și ore de intervenție.
Pentru scenarii critice folosim analize de sensibilitate și ablație: ce se întâmplă când anumite semnale dispar sau devin zgomotoase? Această disciplină scoate la iveală modele fragile înainte să ajungă în operațiuni, reducând riscurile.
Observabilitate și operare
Pipelines au telemetrie nativă: latență, rate de eroare, volum, completitudine, consistență. Când SLO-urile derivă, playbook-urile standard explică pașii de remediere. Re-rulările sunt deterministe și semnate; preferăm circuit breakers (mai bine un rezultat lipsă decât un rezultat greșit) și mesaje clare în dashboard-uri.
Etică, securitate și confidențialitate
Datele sensibile sunt pseudonimizate sau agregate; accesul se face pe roluri cu privilegii minime. Calculăm riscul de re-identificare și aplicăm tehnici de k-anonymity acolo unde are sens. Logurile sunt imuabile, iar înregistrările critice pot fi semnate criptografic. Modelele nu devin o scuză pentru decizii opace; păstrăm explicații și alternative non-automate pentru cazurile limită.
Exemple de indicatori urmăriți
În practica noastră, indicatorii utili sunt simpli și consecvenți: îmbătrânirea stocului, deviația instrumentelor, rata de re-testare, latența pe trasee, consumul energetic per tonă-kilometru, numărul de alerte confirmate vs. false, acoperirea datelor pe ferestre critice, procentul de comenzi consolidate și variația densității la livrare.
Nu adunăm „insigne” de AI. Preferăm colaborarea cu echipe care aleg rigoarea: partaj de seturi anonimizate, standarde deschise, experimente replicabile și discuții tehnice documentate. Acolo apare progresul: când un rezultat se poate explica, critica devine combustibil pentru o variantă mai bună.