La manutenzione predittiva: una revisione sistematica della letteratura

Il seguente elaborato vuole presentare una revisione della letteratura sul tema della manutenzione predittiva in ambito industriale, con attenzione nello specifico sull’utilizzo delle tecniche di machine learning (ML) come principale leva tecnologica per il monitoraggio e la previsione dei guasti. Il lavoro è stato strutturato in due parti principali. Nella prima parte è stata condotta una revisione terziaria, volta a identificare e analizzare le principali tematiche, i differenti metodi di classificazione e gli ambiti di applicazione della manutenzione predittiva, sulla base di ciò che è stato riportato dai vari contributi presi in considerazione. L’analisi ha mostrato come il machine learning emerga sistematicamente come la tecnologia abilitante centrale per la realizzazione di strategie di manutenzione predittiva efficienti e affidabili. Nella seconda parte, infatti, è stata svolta una revisione secondaria focalizzata esclusivamente sulle tecniche di machine learning applicate alla manutenzione predittiva, mettendo in evidenza le principali caratteristiche, benefici, sfide e limiti. Sono stati analizzati articoli scientifici, selezionati secondo una metodologia definita, evidenziando i risultati principali emersi dalla statistica descrittiva e l’ausilio di criteri rigorosi. La tesi si conclude con un’analisi su principali sviluppi futuri di ricerca di questa tecnica nel contesto della manutenzione predittiva.