ANALISI DI BIG DATA A SUPPORTO DELLA MANUTENZIONE PREDITTIVA IN AMBITO INDUSTRIALE

In a manufacturing context, one often has to deal with the issue of maintenance, whose approach, with the advent of Industry 4.0, has been subject to change. In the first part, the thesis aims to acquire an overview of predictive maintenance and the trends that characterise it, focusing on the main methods and tools with which, in the literature, the problem is addressed. In the next part, a case study involving the company Electric80 S.p.A. was analysed to investigate the vibrations induced by its normal operations. The analysis of the data led to the creation of a predictive model obtained through testing and forecasting campaigns in order to try to intervene in advance on machines close or near to breaking down. Finally, conclusions were reached and further developments will be outlined in detail in this paper.

All’interno di un contesto produttivo si ha spesso a che fare con la tematica della manutenzione, il cui approccio, con l’avvento di Industry 4.0, è stato soggetto a cambiamenti. Nella parte iniziale, il lavoro di tesi mira ad acquisire una visione panoramica della manutenzione predittiva e dei trend che la caratterizzano, interessandosi sui principali metodi e strumenti con cui, da letteratura, il problema è affrontato. Nella parte successiva è stato analizzato un caso di studio che ha interessato l'azienda Electric80 S.p.A., per indagare sulle vibrazioni indotte dalle sue normali operazioni. L'analisi dei dati ha portato alla creazione di un modello predittivo ottenuto che ha portato i risultati, attraverso delle campagne di test e di previsione per cercare di intervenire in anticipo sulle macchine prossime o vicine a rottura. Infine, si è arrivati a delle conclusioni e a ulteriori sviluppi che saranno delineati nel dettaglio in questo elaborato.