Predictive maintenance in the connected car : state-of-the-art and a model to estimate the achievable benefits

New disruptive technologies have quickly changed the automotive industry. In particular, the Connected Car, which is a vehicle capable to access to Internet and to communicate with other Smart devices, plays a fundamental role toward this evolution and enables innovative services besides traditional functionalities of cars. Predictive Maintenance is one of them. It allows vehicles to identify equipment failure and issues before their occurrence. This thesis investigates the benefits that the Predictive Maintenance provides to Connected Cars. After having analyzed the current State-of-the-Art of the literature, the authors developed an evaluation model which is able to estimate the economic benefits that this technology brings to the Connected Car. The model calculates both cost and time savings by identifying three macro-factors that contributes to the final value: Maintenance, Breakdown Assistance and Car condition related accident. Moreover, a concept scenario was developed in order to analyze a fictitious and plausible situation. In this way, the authors were able to apply the evaluation model and test where the value for the customer is actually generated. Eventually, a sensitive analysis on Accuracy and Relative frequency of each intervention was conducted to understand how a different setup may influence the final value for the customer.

Le nuove innovazioni tecnologiche stanno velocemente cambiando l’industria automobilistica. In particolare, la diffusione della Connected Car sta giocando un ruolo fondamentale verso questa evoluzione. L’Auto Connessa è un veicolo capace di connettersi a Internet e di comunicare con altri oggetti Smart. Grazie a questa tecnologia, sono moltissime le funzionalità che l’auto permette di implementare. Tra queste vi è la Manutenzione Predittiva. In particolare, la sua principale caratteristica consiste nell’identificazione di problemi e guasti prima che questi si palesino, attraverso un continuo monitoraggio della componentistica del veicolo. Questa tesi analizza i benefici che un sistema di Manutenzione Predittiva apporta all’Auto Connessa. Dopo aver studiato lo stato dell’arte della letteratura, gli autori hanno sviluppato un modello valutativo che permette di stimare i benefici economici che la Connected Car acquisisce grazie a questa tecnologia. Il modello valuta il risparmio sia in termini di costi che di tempo identificando tre macro-fattori che contribuiscono al valore finale: Maintenance, Breakdown Assistance and Car condition related accident. Inoltre, la tesi fornisce uno scenario fittizio e plausibile al fine di analizzare ed implementare il modello sviluppato. Viene poi presentata una Sensitivity Analysis riguardante l’accuratezza e la frequenza relativa di ogni intervento con lo scopo di comprendere come diversi setup possano influenzare il valore percepito dal cliente finale.