Manutenzione predittiva dei motori d'imbardata per turbine eoliche

La manutenzione predittiva al giorno d'oggi è diventata molto importante, a tal punto che molte aziende vogliono implementare algoritmi di machine learning per fare manutenzione predittiva e così evitar di fare manutenzioni che non siano necessarie. In questo studio analizziamo 32 generatori eolici del gruppo PLT, in modo tale da cercare dei pattern che permettano di capire perché i motori d'imbardata delle turbine eoliche si rompono anche se le manutenzioni vengono fatte. La scelta dei dati in questo studio è stata fatta senza nessun test statistico e questo potrebbe portare dei problemi. Alla fine osserviamo che anche se abbiamo dati di 5 sensori, potrebbe essere necessario trovare un metodo che ci aiuti a trovare dei pattern che permettano di capire perché le turbine hanno dei guasti nei suoi motori d'imbardata.