LiIntelligenza Artificiale al servizio della manutenzione condominiale: efficienza, previsione e innovazione

Recentemente, la gestione e l’analisi dei dati hanno assunto un ruolo sempre più centrale in ambito aziendale e industriale. In particolare, trovare un modo per integrare i dati raccolti automaticamente dai sensori e quelli derivanti dall’intervento umano è una sfida importante per migliorare la qualità e l’affidabilità delle informazioni disponibili. Questa tesi si propone di sviluppare un sistema innovativo per la raccolta e la gestione dei dati, con l’obiettivo di ottimizzare le operazioni di manutenzione condominiale. Il progetto si basa sull’utilizzo di una piattaforma software che integra tecnologie avanzate di cloud computing e intelligenza artificiale fornite da AWS e Google Cloud Platform. Il sistema consente la gestione centralizzata delle informazioni relative agli edifici, migliorando l’efficienza operativa e la qualità del servizio offerto agli amministratori di condominio. Attraverso un’analisi dettagliata degli interventi di manutenzione ordinaria e straordinaria, supportata da algoritmi di machine learning come la regressione logistica e la random forest, il progetto ha l'obiettivo di ridurre i costi di gestione e migliorare la pianificazione degli interventi. L’applicazione pratica della soluzione ha evidenziato un significativo incremento della capacità predittiva nella manutenzione degli impianti, contribuendo alla riduzione degli interventi straordinari e favorendo una gestione più sostenibile ed efficace degli immobili. I risultati ottenuti dimostrano il potenziale di un approccio data-driven nel settore della manutenzione condominiale, evidenziando come l’integrazione di tecnologie esistenti possa portare a significativi miglioramenti in termini di efficienza, affidabilità e qualità del servizio.