Riconoscimento e Classificazione di Anomalie in un Contesto di Industry 4.0

Una delle applicazioni più promettenti delle tecnologie abilitanti dell'Industry 4.0 riguarda la realizzazione di sistemi in grado di fornire servizi di manutenzione su condizione e predittiva. Nell'elaborato di tesi si tratta l'argomento, presentando gli obiettivi di tali servizi, le difficoltà e i problemi noti e le soluzioni proposte dalla letteratura. Si descrive inoltre la progettazione e l'implementazione di un sistema di condition-based maintenance (CBM) applicato ad una macchina reale. La soluzione proposta si basa su un approccio data-driven, utilizzando multipli sensori e combinando modelli di machine learning per determinare lo stato di funzionamento della macchina e segnalare eventuali situazioni di anomalia. I risultati ottenuti mostrano che il sistema è in grado di rilevare e classificare diversi guasti con buona precisione, abilitando quindi servizi di diagnostica e prognostica.