Il presente lavoro di tesi ha lo scopo di analizzare, tramite l’applicazione di algoritmi di machine learning, le correlazioni esistenti tra le variabili OBD rilevate in tempo reale e i dati provenienti dalla centralina di un'autovettura. Partendo dall'approccio classico di affidabilità, l'obiettivo è definirne un modello innovativo basato su algoritmi di machine learning, in grado di migliorare la trasparenza nella gestione delle manutenzioni e, più in generale, nel mercato automobilistico dell’usato.