“A dissimilarity-based approach to predictive maintenance with application to HVAC systems” è lo studio condotto con il supporto della società Cgnal, che ripercorre la metodologia utilizzata nel recente progetto di Manutenzione Predittiva, Big Data e Machine Learning in uno degli ospedali italiani.
Nel progetto è stato adottato un nuovo approccio di apprendimento automatico delle macchine basato sull’analisi delle differenze evidenziate sulle misurazioni simultanee di un gruppo di impianti omogenei. Abbiamo misurato il nostro metodo con i dati storici di oltre un anno, provenienti da un gruppo di 17 impianti HVAC (riscaldamento, ventilazione e aria condizionata) e dimostrato che alcuni tipi di guasti possono essere previsti con una precisione, misurata in termini di area sotto la curva ROC, di 0.96 punti.
Il progetto è stato oggetto di interesse internazionale tanto che New Scientist, uno dei più importanti settimanali di divulgazione scientifica con sede a Londra, ha recentemente pubblicato una nostra intervista.
Leggi l’articolo Integrale
Leggi l’intervista di New Scientist