Analisi del fine vita di prodotti attraverso strumenti di Artificial Intelligence

The aim of this thesis is the analysis of the state of the art of end-of-life prediction applications through artificial intelligence tools. The thesis is developed in three chapters. The first one passes through an introduction of the concepts related to the final phase of the product life cycle, from the degradation curves to failures; we then move on to the types of maintenance to end with a brief review of the literature related to optimal replacement models. The second chapter contains a brief description of Artificial Intelligence and the most used techniques in the Machine Learning field that will often be mentioned in the revision of the forecasting models in the third chapter. The third and final chapter therefore concerns a literature review, using the ScienceDirect platform as the main source, with the aim of defining the state of the art of product end-of-life prediction models through ML techniques.

L’obiettivo di questa tesi è l’analisi dello stato dell’arte delle applicazioni di previsione del fine vita dei prodotti attraverso strumenti di intelligenza artificiale. La tesi si sviluppa in tre capitoli. Nel primo si passa per un’introduzione dei concetti legati alla fase finale del ciclo di vita dei prodotti, dalle curve di degradazione ai guasti; si passa quindi alle tipologie di manutenzione per terminare con una breve revisione della letteratura legata a modelli di sostituzione ottimale. Il secondo capitolo riporta una breve descrizione dell’Intelligenza Artificiale e delle tecniche più utilizzate in ambito Machine Learning che saranno spesso citate nella revisione dei modelli di previsione nel terzo capitolo. Il terzo ed ultimo capitolo riguarda quindi una revisione della letteratura, utilizzando come fonte principale la piattaforma ScienceDirect, con l’obiettivo di definire lo stato dell’arte dei modelli di previsione del fine vita dei prodotti attraverso tecniche di ML.