Saverio Cinieri
Manutenzione predittiva di veicoli industriali basata su tecniche supervisionate di machine learning.
Rel. Luca Cagliero. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2019
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Abstract
Il notevole sviluppo della tecnologia ha migliorato molti aspetti della nostra vita, rendendo più semplici i compiti normalmente eseguiti dall'uomo e diminuendo la probabilità di errore associato. Per quanto riguarda il contributo positivo di queste nuove tecnologie al campo noto come Data Science, tecniche automatiche e innovative, identificate dalla parola Internet Of Things (IoT), sono state utilizzate per raccogliere ed elaborare i dati. Il settore automobilistico ha beneficiato dei vantaggi dell'IoT sostituendo le vecchie tecniche basate su cavi ingombranti e pesanti con la tecnologia CAN (Controller Area Network) bus. In questa tesi i dati raccolti con il CAN bus(forniti da Tierra SpA) vengono utilizzati principalmente per rappresentare statistiche e fare previsioni con tecniche di Machine Learning (supervisionate e non supervisionate) sull'uso dei veicoli, cercando di capire quando (in quante settimane / giorni) la soglia di utilizzo verrà superata e sarà necessario eseguire un'attività di manutenzione.
Pertanto, è stato impiegato un approccio basato sulla manutenzione predittiva, piuttosto che preventiva o reattiva, sfruttando qualsiasi tipo di beneficio associato
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