Niccolo' Provvedi
Using of Machine Learning techniques to predict the stopping of commercial vehicles.
Rel. Tania Cerquitelli. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2022
Abstract
In un contesto aziendale, dove ogni processo decisionale deve sempre essere adeguatamente verificato e giustificato, la capacità di ogni azienda di prevedere i problemi è fondamentale. Infatti, il lavoro svolto in questo progetto, in collaborazione con IVECO, mira a creare un modello basato su tecniche di Machine Learning per determinare quando i veicoli commerciali si fermano su strada per problemi legati alla batteria, consentendo quindi un preavviso. Le informazioni utilizzate dal modello sono i DTC: segnali trasmessi dalla maggior parte dei veicoli in viaggio che rappresentano problemi più o meno gravi. Un lavoro di questo tipo può avere un grande potenziale per l'azienda; infatti, la capacità di prevedere con largo anticipo, e quindi di evitare, i fermi imprevisti dei veicoli commerciali consente di ottenere grandi risparmi evitando gli elevati costi di recupero.
L'analisi si concentra in particolare sulla previsione dei problemi della batteria, ma può essere estesa a problemi più generali con opportuni aggiustamenti
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