La diagnosi precoce dei guasti nei cuscinetti volventi è un aspetto cruciale per garantire l’affidabilità e la continuità operativa dei macchinari industriali. Negli ultimi anni, le tecniche di Machine Learning hanno dimostrato un elevato potenziale nell’ambito della manutenzione predittiva; tuttavia, la loro applicazione è spesso limitata dalla scarsità di dati sperimentali rappresentativi e dalla complessità dei fenomeni dinamici coinvolti. In questa tesi viene sviluppato un modello dinamico multibody di un cuscinetto orientabile a rulli mediante il software Ansys Motion. Questo lavoro si propone l’obiettivo di generare segnali numerici realistici per diverse condizioni operative e in presenza di difettosità localizzate nel sistema cuscinetto.