Luca Tamassia
Tecniche di analisi di dati a supporto della manutenzione predittiva. Caso di studio: Tensionamento della cinghia di un robot industriale = Data analysis techniques to support predictive maintenance. Case study: Belt tensioning of an industrial robot.
Rel. Tania Cerquitelli, Francesco Ventura. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2019
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Abstract
Negli ultimi dieci anni la tecnologia ha fatto enormi passi avanti in molteplici ambiti, dalla robotica, alle telecomunicazioni, all’informatica. Questa incredibile accelerazione in svariati campi ha portato alla creazione di interi nuovi mercati, aggiunto valore a quelli esistenti e sviluppato modelli di business fino ad ora sconosciuti. Questo repentino sviluppo è stato fondamentale per entrare in un periodo che viene universalmente considerato come la quarta rivoluzione industriale o rivoluzione digitale, questa è rappresentata dall’introduzione di tecnologie digitali in settori prettamente manifatturieri, come la automotive, l’aereospaziale ed il metalmeccanico. Si è potuti arrivare ad una tale rivoluzione grazie a diverse tecnologie abilitanti, che sono a loro volta variegate, come il cloud computing o i Big Data Analytics, e si inseriscono nei vari contesti produttivi in maniera unica a seconda dell’applicazione desiderata.
In particolare, questa tesi vuole comprendere il ruolo dell’analisi di dati e della machine learning in contesti industriali classici come quello metalmeccanico e più nello specifico nella manutenzione predittiva di parti meccaniche di robot
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