Studio di modelli di sostenibilità per l'utilizzo e il riutilizzo dei veicoli usati

Il mercato dei veicoli usati ha registrato una crescita significativa negli ultimi anni, spinta da fattori sociali, economici e tecnologici. Tuttavia, l'asimmetria informativa tra venditori e acquirenti rappresenta una sfida rilevante, influenzando sia la trasparenza delle transazioni sia la tutela dei consumatori. Questa tesi ha come obiettivo l'analisi delle normative europee e italiane in materia di conformità e garanzia dei veicoli usati, evidenziando criticità e possibili miglioramenti. Nel dettaglio, l'elaborato analizza l’affidabilità dei veicoli con l’obiettivo di esplorare modelli statistici e algoritmi di machine learning per la diagnostica e la prognostica dei guasti. Vengono analizzati metodi di valutazione basati su dati raccolti da centraline elettroniche e sensori avanzati, con l’obiettivo di ridurre l’incertezza sulla durata residua dei veicoli. Il cuore del progetto di tesi è la definizione del Performance Durability Rating (PDR), un sistema innovativo sviluppato in collaborazione con Mobility Village s.p.a. L'obiettivo principale del PDR è utilizzare una combinazione di dati acquisiti in tempo reale grazie al CANedge3, un data logger collegato al veicolo tramite la tecnologia On-Board-Diagnostic II, e algoritmi predittivi di machine learning per fornire una stima certificata dell’affidabilità residua dei veicoli. L’obiettivo è creare uno strumento standardizzato per il mercato dell’usato, in grado di fornire una valutazione oggettiva e trasparente dello stato del veicolo. L’implementazione del PDR potrebbe ridurre l’asimmetria informativa, ottimizzare la gestione delle flotte aziendali e contribuire a una mobilità più sostenibile ed efficiente.