Sistemi di automazione e auto-apprendimento, Sis3A per la manutenzione predittiva e l’ottimizzazione dei consumi di macchine frigorifere

Il lavoro svolto è iniziato con uno studio teorico sul funzionamento della macchina frigorifera e delle criticità ad essa connesse, a cui ha avuto seguito un’attività di approfondimento basata sulla lettura di articoli tecnico-scientifici, che hanno fornito un quadro generale dello stato dell’arte riguardante l’indagine dei malfunzionamenti e dei consumi energetici nel campo della refrigerazione.

L’implementazione pratica delle ricerche effettuate e la progettazione di una metodologia e dei relativi algoritmi di analisi è stata possibile grazie all’acquisizione di un’azienda partner, leader nel settore della refrigerazione, che ha concesso in utilizzo i dati sulle alcune delle sue macchine.

Con l’entrata in gioco dei dati è stato necessario affiancare alle conoscenze ingegneristiche anche quelle statistiche e informatiche: nello specifico, dopo una prima fase di download, strutturazione degli oggetti in input e analisi esplorative sullo storico fornito, si è passati all’applicazione di alcuni modelli matematici per la classificazione e la previsione di guasti, e ad una loro seguente valutazione, che ha portato a poter garantire una certa soglia di accuratezza dei risultati ottenuti.

In parallelo, è stato ideato un prototipo di interfaccia finale, realizzata tramite web app, con lo scopo di rendere utilizzabili e consultabili gli output ottenuti.

Inizio: 06/02/2020
Fine: 12/11/2021