Studio e Analisi dei Big Data per lo sviluppo di un modello di manutenzione predittiva in ambito veicolare = Study and Analysis of Big Data for the development of a predictive maintenance model in the vehicular domain

Nell'epoca attuale, l'industria 4.0 ha portato il tema dell'efficientamento in primo piano e ha modificato e moltiplicato le esigenze manutentive di veicoli connessi. Grazie alla capacità di monitoraggio delle condizioni, alla possibilità di raccogliere e analizzare i Big Data prelevati dai sensori di bordo e al supporto di strumenti tecnologici, si è in grado di apprendere e fornire nuove informazioni elaborando i dati che l'IoT industriale fornisce. Questo lavoro di tesi ripercorre gli aspetti fondamentali dell'Industria 4.0 e sfrutta diversi strumenti per eseguire l'analisi esplorativa e successiva caratterizzazione dei dati, necessaria per evitare incongruenze nei parametri raccolti e per consentire un tracciamento affidabile dei parametri di stato dei veicoli analizzati, fondamentale per l'allenamento di un modello di predictive maintenance. Lo studio è stato applicato ad un caso reale: SEA Soluzioni Eco Ambientali s.r.l. La SEA, con l'obiettivo di riduzione strutturale dei costi operativi e gestionali, ha fornito il proprio data lake per eseguire l'analisi dei dati raccolti dai sensori a bordo dei veicoli che eseguono la raccolta differenziata e le fatture degli interventi di manutenzione di quest'ultimi. L'esplorazione dei dati proposta considera sia la frequenza dei campioni che i valori dei parametri monitorati. Inoltre, è stato eseguito un confronto dei dati prelevati da sensori riforniti da differenti fornitori, per confrontare i valori raccolti da uno stesso veicolo appartenente ad una determinata flotta. In parallelo, è stata eseguita la categorizzazione degli interventi di manutenzione dei veicoli in base al tipo di guasto, in modo tale da poter comprendere quali sono i componenti dei veicoli maggiormente soggetti ad un guasto e con quale frequenza temporale avviene un intervento di manutenzione. Analisi promettente per lo sviluppo di un futuro modello di predictive maintenance.