Manutenzione predittiva di attrezzature sportive: dall’analisi delle potenzialità alla prototipazione

Lucchi, Giulia (2020) Manutenzione predittiva di attrezzature sportive: dall’analisi delle potenzialità alla prototipazione. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [LM-DM270] - Cesena, Documento full-text non disponibile
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Abstract

Il tema della manutenzione dell'asset aziendale è ampiamente riconosciuto come uno degli elementi chiave per migliorare e mantenere la qualità dei prodotti e l'efficienza nella produttività, in modo tale da essere fortemente competitivi sul mercato. All'interno di questo nuovo approccio, si va a delineare nuove strategie manutentive aziendali, inserendo il concetto di manutenzione predittiva, con la quale sarà possibile effettuare previsioni affidabili su come le condizioni delle macchine si svilupperanno nel tempo per evitare l’insorgenza di guasti. In tale panorama innovativo, si posiziona questo elaborato di tesi: l'analisi e lo sviluppo di questo argomento è frutto di un'esperienza professionale e formativa svolta presso Technogym S.p.A, un'azienda italiana leader mondiale nella produzione di attrezzi per lo sport e per il tempo libero. L'obiettivo di questa tesi di laurea consiste nell'analizzare, tramite tecniche e strumenti per i Big Data, l'enorme quantità di dati messi a disposizione dall'azienda, per essere in grado di realizzare un prototipo o mettere delle basi solide e consistenti per un sistema predittivo. In particolare, il mio lavoro si è concentrato su un'analisi della disponibilità dei dati e della loro forma, sulla mancanza di comunicazione fra alcune aree operative legate dalla strategia manutentiva aziendale, sull'assenza di un vero e proprio strumento di diagnostica capace di aiutare i tecnici sul campo e sul mettere le basi per un futuro sistema di predizione tramite l’utilizzo di algoritmi e di tecniche automatiche di analisi dati, considerando le risorse attualmente disponibili. In conclusione, grazie a questo lavoro di tesi, è stato possibile analizzare tutti i più importanti fattori legati alla manutenzione e ai guasti delle macchine nel contesto aziendale Technogym, in modo tale da mettere le basi per realizzare un vero e proprio sistema predittivo, che influenzerà in modo invasivo differenti aree e processi aziendali.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Lucchi, Giulia
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Big Data,Analisi Dati,Data Mining,Manutenzione Predittiva,Report Automatici,Data visualization
Data di discussione della Tesi
19 Marzo 2020
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