MANUTENZIONE PREDITTIVA NEL SETTORE DELLE UTILITY: UN APPROCCIO BASATO SUI DATI

This thesis examines the use of Machine Learning (ML), Artificial Intelligence (AI), and Deep Learning (DL) for predictive maintenance in the utility sector. By predicting equipment failures in advance, these technologies help improve operational efficiency and reduce costs. The research focuses on methods and models for data collection and analysis, demonstrating how advanced technologies increase reliability in utility operations.

Questa tesi analizza l'utilizzo del Machine Learning (ML), dell'Intelligenza Artificiale (AI) e del Deep Learning (DL) nella manutenzione predittiva nel settore utility. Prevedendo i guasti degli impianti in anticipo, queste tecnologie migliorano l'efficienza operativa e riducono i costi. La ricerca si concentra sui metodi e modelli di raccolta e analisi dei dati, dimostrando come le tecnologie avanzate aumentano l'affidabilità nelle operazioni delle utilities.