La pesatura in lotti è una pratica comune nella produzione, ricerca, sviluppo e movimentazione dei prodotti. Il conteggio dei singoli pezzi può essere un processo lungo e inefficiente, mentre la possibilità di pesare i lotti consente di risparmiare tempo e denaro. Il principale svantaggio della pesatura in lotti è il potenziale rischio di errore nella stima della quantità a causa delle tolleranze e dell'accumulo di rumore.
La metodologia illustrata in questa presentazione mira ad affrontare e mitigare direttamente questo rischio, quantificandolo mediante simulazione Monte Carlo e analisi discriminante lineare, un approccio di modellazione basato sull'apprendimento automatico supervisionato. Il modello finale può essere utilizzato per informare l'utente del rischio specifico associato a ciascun lotto in base al peso e ridurre la possibilità di errata classificazione. La presentazione illustra inoltre le linee guida per l'applicazione della metodologia e i metodi correttivi per eventuali problemi che potrebbero sorgere durante la sua applicazione, utilizzando un caso di studio per illustrare i vantaggi del metodo.
