SVILUPPO DI UN MODELLO BLACK-BOX BASATO SU RETI NEURALI PER LA MANUTENZIONE PREDITTIVA DI IMPIANTI DI UPGRADING A BIOMETANO

This thesis proposes the development and comparative analysis of models for predictive maintenance and Anomaly Detection within continuous industrial processes regulated by SCADA systems. The main objective is to overcome the intrinsic limitations of traditional strategies by introducing a nonlinear, data-driven approach based on Deep Learning.

Il presente lavoro di tesi propone lo sviluppo e l’analisi comparativa di modelli per la manutenzione predittiva e l'Anomaly Detection all'interno di processi industriali continui regolati da sistemi SCADA. L’obiettivo principale è il superamento dei limiti intrinseci delle strategie tradizionali, introducendo un approccio data-driven non lineare basato sul Deep Learning.