{"id":2209,"date":"2021-12-09T12:42:01","date_gmt":"2021-12-09T11:42:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/?p=2209"},"modified":"2025-11-26T11:57:46","modified_gmt":"2025-11-26T10:57:46","slug":"le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/","title":{"rendered":"Le applicazioni della predictive maintenance nel settore automotive: Opel e il gruppo Stellantis"},"content":{"rendered":"
[vc_row][vc_column][vc_column_text css=”.vc_custom_1705482115806{margin-bottom: 0px !important;}”]\n

\"\"<\/p>\n

Autore: Alessandro Bovio<\/a>
\nDate: 09-12-2021<\/p>\n

 <\/p>\n

Il mercato automobilistico sta affrontando un periodo di transizione molto importante, il quale trasformer\u00e0 per sempre questo settore. I due trend che pi\u00f9 stanno influenzando l\u2019automotive sono l\u2019elettrificazione e la guida autonoma, essi impatteranno in molteplici aree le case automobilistiche e avranno nello specifico un effetto negativo sul business dell\u2019aftersales, riducendo le occasioni di manutenzione. Il post-vendita \u00e8 un mercato gi\u00e0 di per s\u00e9 difficile, dato che \u00e8 molto maturo, con una crescita prevista vicino allo zero. Inoltre, la competizione \u00e8 in aumento, a causa dell\u2019ingresso di nuovi concorrenti, attivi nelle vendite online di pezzi di ricambio.
\nTutte queste, rappresentano importanti minacce per le case automobilistiche, che rischiano di vedersi ridurre notevolmente il numero di clienti del proprio brand che si recano presso la rete ufficiale, per effettuare manutenzione.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

\n

La manutenzione preventiva rappresenta quindi una delle pi\u00f9 concrete risposte a queste minacce, puntando a prevedere le occasioni di manutenzione e di conseguenza a trattenere i clienti, invogliandoli a recarsi presso la rete ufficiale.
\n<\/span>Vedendo una prospettiva storica, si pu\u00f2 dire che anche le ispezioni manuali siano predictive maintenance; infatti, molto spesso un meccanico pu\u00f2 decidere di sostituire un pezzo poich\u00e9 troppo logoro, prevedendo una possibile rottura. Questo metodo, per quanto efficace, \u00e8 molto dispendioso, quindi, diverse case automobilistiche hanno cercato di automatizzarlo, tramite l\u2019analisi dei dati delle vetture precedentemente manutenute. Per sfruttare queste analisi, molte case hanno deciso di installare delle \u201cscatole nere\u201d, che suggeriscano ai clienti quando recarsi a fare manutenzione e proponendo direttamente degli appuntamenti presso la rete autorizzata.
\nIn ultima analisi, l\u2019intelligenza artificiale potr\u00e0 essere in grado di effettuare previsioni in tempo reale, anche se non \u00e8 una tecnologia matura e pertanto non risulta ancora utilizzata da nessun costruttore. Essa potr\u00e0 essere applicata a nuove scatole nere, ancor pi\u00f9 avanzate, che potranno far aumentare ancor di pi\u00f9 la percezione di sicurezza per gli automobilisti, grazie al monitoraggio in tempo reale dello stato del veicolo.<\/p>\n<\/div>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Per vagliare l\u2019effettiva utilit\u00e0 di questi strumenti, \u00e8 stato analizzato il caso del sistema di manutenzione preventiva OnStar, installato da Opel dal 2016 al 2019. Il sistema si basa su dati precedentemente raccolti e analizzati, al fine suggerire ai clienti quando recarsi in officina Opel a effettuare un\u2019ispezione manuale del veicolo. Oltre a questo, il sistema offre anche diversi servizi di concierge, accessori, ma il suo obiettivo principale \u00e8 proprio quello di trattenere pi\u00f9 clienti, migliorando il cosiddetto retention rate.
\n<\/em>Per fare ci\u00f2 il sistema, allerta l\u2019automobilista quando \u00e8 ora di effettuare manutenzione e propone direttamente degli appuntamenti presso la rete ufficiale, al fine di evitare che il cliente si rechi presso riparatori terzi.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

L\u2019azienda ha gentilmente fornito un dataset, contenente informazioni riguardo al paese di vendita dei veicoli, all\u2019et\u00e0 degli stessi e a retention rate e fattura media, il tutto a seconda della presenza o meno del sistema OnStar. Per questo motivo \u00e8 stato possibile valutare l\u2019impatto del sistema, in primo luogo sul retention rate e in secondo luogo sulla fattura media:<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

\n

Dall\u2019analisi della distribuzione, si pu\u00f2 notare come il sistema tenda a trattenere pi\u00f9 clienti per la manutenzione, generando quindi fatturato incrementale per la casa automobilistica. Anche la divisione per paesi conferma come OnStar sia efficace in tutti i paesi analizzati, ad eccezione della Spagna, dove risulta ininfluente.
\nValutando l\u2019impatto sulla fattura media, invece, si nota come essa tenda a scendere in presenza di OnStar, questo non poich\u00e9 il sistema non generi fatturato incrementale, bens\u00ec poich\u00e9 porta clienti a recarsi in officina anche per manutenzioni meno onerose. In ultimo luogo, si pu\u00f2 notare che in Spagna la fattura media sia salita, questo a bilanciare l\u2019effetto neutro che aveva il sistema sulla retention rate nel paese iberico.<\/p>\n

 <\/p>\n<\/div>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Proseguendo con l\u2019analisi, si \u00e8 provveduto a creare dei modelli di regressione lineare, al fine di prevedere sia retention rate, sia fattura media.
\nIn primis \u00e8 stata data una rappresentazione grafica dei valori del tasso di ritenzione, dalla quale si nota come il sistema OnStar riesca a trattenere pi\u00f9 clienti dopo i primi due anni del veicolo. Questa osservazione risulta molto importante, dato che OnStar dimostra maggiore efficacia proprio al termine del periodo di garanzia, quando le manutenzioni risultano a carico dei clienti e non di Opel.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Il primo modello di regressione creato \u00e8 quindi un modello semplice, che prevede la retention rate in base agli anni del veicolo. Il modello risulta significativo e ben esplicativo, tuttavia si \u00e8 deciso di procedere per aggiunta di variabili, fino ad arrivare al modello completo, che prevede la retention rate in base all\u2019interazione fra le variabili Vehicle Age e Onstar, oltre alla variabile paese. Questo modello risulta significativo per qualsiasi livello e in grado di spiegare l\u201980% della variabilit\u00e0 della retention rate: un ottimo risultato.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Allo stesso modo, si \u00e8 proceduto con l\u2019analisi della fattura media, dandone in primis una rappresentazione grafica. Da essa si evince che il trend sia quello di un aumento della fattura media negli anni; OnStar alza per\u00f2 l\u2019indicatore solo per i veicoli con almeno quattro anni di vita. Perci\u00f2, l\u2019andamento nel lungo termine \u00e8 positivo, tuttavia nel periodo analizzato, il valore della fattura media rimane inferiore per i veicoli dotati di scatola nera, a causa dei valori dei primi tre anni.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Proseguendo con la creazione dei modelli di regressione lineare, anche in questo caso si \u00e8 partiti da un modello semplice. Sfortunatamente, sebbene significativo, questo modello ha una capacit\u00e0 esplicativa piuttosto bassa. Questo poich\u00e9 l\u2019assunzione di linearit\u00e0 \u00e8 meno forte rispetto al modello di previsione per il retention rate.
\nProseguendo per aggiunta di variabili, si arriva al modello completo che anche in questo caso utilizza l\u2019interazione fra et\u00e0 del veicolo e presenza di OnStar, oltre alla variabile paese. Questo modello raggiunge un R quadro non elevato, ma sicuramente accettabile e risulta globalmente significativo. Sfortunatamente, il coefficiente relativo alla Spagna \u00e8 significativo per un livello solo del 10%; perci\u00f2 il modello risulta meno potente <\/em>nelle sue previsioni, rispetto a quello relativo al retention rate, ma comunque utilizzabile.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Ad ultimo, l\u2019analisi punta a fornire dei suggerimenti nei confronti del management dell\u2019azienda, in base alle conclusioni dei modelli. Nonostante i limiti del lavoro, dati dall\u2019assenza di una divisione per modello di autoveicolo e a un periodo di tempo relativamente ristretto, sicuramente l\u2019esperienza di OnStar \u00e8 risultata positiva. Il sistema migliora la retention rate, generando fatturato incrementale, in un business che presenta molte minacce. Sfortunatamente, Opel non ha pi\u00f9 a disposizione tale sistema, poich\u00e9 il brand \u00e8 stato ceduto da General Motors a Groupe PSA, senza che OnStar entrasse in tale accordo. Tuttavia, la fusione fra PSA e FCA, da cui \u00e8 nata Stellantis, ha portato in dote il sistema Mopar Connect, con funzionalit\u00e0 molto simili a OnStar.
\nA questo punto, l\u2019obiettivo del gruppo per l\u2019aftersales deve essere duplice: estendere il sistema Mopar Connect a tutti i brand provenienti dal gruppo PSA, risparmiando diverse risorse, puntando per\u00f2 a investirle per lo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale proprietaria, che possa dare un vantaggio competitivo per il futuro, grazie alle potenzialit\u00e0 di monitoraggio in tempo reale, in grado di aumentare la percezione di sicurezza nei clienti finali.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][mk_padding_divider][\/vc_column][\/vc_row]\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

<\/p>\n

Alessandro Bovio<\/p>\n

Il mercato automobilistico sta affrontando un periodo di transizione molto importante, il quale trasformer\u00e0 per sempre questo settore. I due trend che pi\u00f9 stanno influenzando l\u2019automotive sono l\u2019elettrificazione e la guida autonoma, essi impatteranno in molteplici aree le case automobilistiche e avranno nello specifico un effetto negativo sul business dell\u2019aftersales, riducendo le occasioni di manutenzione. Il post-vendita \u00e8 un mercato gi\u00e0 di per s\u00e9 difficile, dato che \u00e8 molto maturo, con una crescita prevista vicino allo zero. Inoltre, la competizione \u00e8 in aumento, a causa dell\u2019ingresso di nuovi concorrenti, attivi nelle vendite online di pezzi di ricambio.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2231,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[129],"tags":[161,83,70],"class_list":["post-2209","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-science-2","tag-machine-learning-it","tag-predictive-modeling","tag-time-series-analysis"],"yoast_head":"\nLe applicazioni della predictive maintenance nel settore automotive: Opel e il gruppo Stellantis - Analytics Arts<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Le applicazioni della predictive maintenance nel settore automotive: Opel e il gruppo Stellantis - Analytics Arts\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Alessandro Bovio Il mercato automobilistico sta affrontando un periodo di transizione molto importante, il quale trasformer\u00e0 per sempre questo settore. I due trend che pi\u00f9 stanno influenzando l\u2019automotive sono l\u2019elettrificazione e la guida autonoma, essi impatteranno in molteplici aree le case automobilistiche e avranno nello specifico un effetto negativo sul business dell\u2019aftersales, riducendo le occasioni di manutenzione. Il post-vendita \u00e8 un mercato gi\u00e0 di per s\u00e9 difficile, dato che \u00e8 molto maturo, con una crescita prevista vicino allo zero. Inoltre, la competizione \u00e8 in aumento, a causa dell\u2019ingresso di nuovi concorrenti, attivi nelle vendite online di pezzi di ricambio.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Analytics Arts\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2021-12-09T11:42:01+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2025-11-26T10:57:46+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/11062b_15f5891fd49b41119637d54f06ed1829mv2.webp\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"908\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"682\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/webp\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"analyticsarts\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Scritto da\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"analyticsarts\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tempo di lettura stimato\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"8 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/post\\\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/post\\\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"analyticsarts\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/b1427c145699fcd0bc54c5f3e230b407\"},\"headline\":\"Le applicazioni della predictive maintenance nel settore automotive: Opel e il gruppo Stellantis\",\"datePublished\":\"2021-12-09T11:42:01+00:00\",\"dateModified\":\"2025-11-26T10:57:46+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/post\\\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\\\/\"},\"wordCount\":1244,\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/post\\\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/01\\\/11062b_15f5891fd49b41119637d54f06ed1829mv2.webp\",\"keywords\":[\"Machine Learning\",\"Predictive Modeling\",\"Time Series Analysis\"],\"articleSection\":[\"Data Science\"],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/post\\\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/post\\\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\\\/\",\"name\":\"Le applicazioni della predictive maintenance nel settore automotive: Opel e il gruppo Stellantis - Analytics Arts\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/post\\\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/post\\\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/01\\\/11062b_15f5891fd49b41119637d54f06ed1829mv2.webp\",\"datePublished\":\"2021-12-09T11:42:01+00:00\",\"dateModified\":\"2025-11-26T10:57:46+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/b1427c145699fcd0bc54c5f3e230b407\"},\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/post\\\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/post\\\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/post\\\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/01\\\/11062b_15f5891fd49b41119637d54f06ed1829mv2.webp\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/01\\\/11062b_15f5891fd49b41119637d54f06ed1829mv2.webp\",\"width\":908,\"height\":682},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/post\\\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Le applicazioni della predictive maintenance nel settore automotive: Opel e il gruppo Stellantis\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/\",\"name\":\"Analytics Arts\",\"description\":\"\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\\\/it\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/b1427c145699fcd0bc54c5f3e230b407\",\"name\":\"analyticsarts\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/b372ffafdeb64fefd3a80d4d3ea3067d90c58265e17541a20ca391553fb3be06?s=96&d=mm&r=g\",\"url\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/b372ffafdeb64fefd3a80d4d3ea3067d90c58265e17541a20ca391553fb3be06?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/b372ffafdeb64fefd3a80d4d3ea3067d90c58265e17541a20ca391553fb3be06?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"analyticsarts\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.analyticsarts.it\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Le applicazioni della predictive maintenance nel settore automotive: Opel e il gruppo Stellantis - Analytics Arts","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/","og_locale":"it_IT","og_type":"article","og_title":"Le applicazioni della predictive maintenance nel settore automotive: Opel e il gruppo Stellantis - Analytics Arts","og_description":"Alessandro Bovio Il mercato automobilistico sta affrontando un periodo di transizione molto importante, il quale trasformer\u00e0 per sempre questo settore. I due trend che pi\u00f9 stanno influenzando l\u2019automotive sono l\u2019elettrificazione e la guida autonoma, essi impatteranno in molteplici aree le case automobilistiche e avranno nello specifico un effetto negativo sul business dell\u2019aftersales, riducendo le occasioni di manutenzione. Il post-vendita \u00e8 un mercato gi\u00e0 di per s\u00e9 difficile, dato che \u00e8 molto maturo, con una crescita prevista vicino allo zero. Inoltre, la competizione \u00e8 in aumento, a causa dell\u2019ingresso di nuovi concorrenti, attivi nelle vendite online di pezzi di ricambio.","og_url":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/","og_site_name":"Analytics Arts","article_published_time":"2021-12-09T11:42:01+00:00","article_modified_time":"2025-11-26T10:57:46+00:00","og_image":[{"width":908,"height":682,"url":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/11062b_15f5891fd49b41119637d54f06ed1829mv2.webp","type":"image\/webp"}],"author":"analyticsarts","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Scritto da":"analyticsarts","Tempo di lettura stimato":"8 minuti"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/"},"author":{"name":"analyticsarts","@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/#\/schema\/person\/b1427c145699fcd0bc54c5f3e230b407"},"headline":"Le applicazioni della predictive maintenance nel settore automotive: Opel e il gruppo Stellantis","datePublished":"2021-12-09T11:42:01+00:00","dateModified":"2025-11-26T10:57:46+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/"},"wordCount":1244,"image":{"@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/11062b_15f5891fd49b41119637d54f06ed1829mv2.webp","keywords":["Machine Learning","Predictive Modeling","Time Series Analysis"],"articleSection":["Data Science"],"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/","url":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/","name":"Le applicazioni della predictive maintenance nel settore automotive: Opel e il gruppo Stellantis - Analytics Arts","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/11062b_15f5891fd49b41119637d54f06ed1829mv2.webp","datePublished":"2021-12-09T11:42:01+00:00","dateModified":"2025-11-26T10:57:46+00:00","author":{"@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/#\/schema\/person\/b1427c145699fcd0bc54c5f3e230b407"},"breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/#breadcrumb"},"inLanguage":"it-IT","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/#primaryimage","url":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/11062b_15f5891fd49b41119637d54f06ed1829mv2.webp","contentUrl":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/11062b_15f5891fd49b41119637d54f06ed1829mv2.webp","width":908,"height":682},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/le-applicazioni-della-predictive-maintenance-nel-settore-automotive-opel-e-il-gruppo-stellantis\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Le applicazioni della predictive maintenance nel settore automotive: Opel e il gruppo Stellantis"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/#website","url":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/","name":"Analytics Arts","description":"","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/#\/schema\/person\/b1427c145699fcd0bc54c5f3e230b407","name":"analyticsarts","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/b372ffafdeb64fefd3a80d4d3ea3067d90c58265e17541a20ca391553fb3be06?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/b372ffafdeb64fefd3a80d4d3ea3067d90c58265e17541a20ca391553fb3be06?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/b372ffafdeb64fefd3a80d4d3ea3067d90c58265e17541a20ca391553fb3be06?s=96&d=mm&r=g","caption":"analyticsarts"},"sameAs":["https:\/\/www.analyticsarts.it"]}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2209","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2209"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2209\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5952,"href":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2209\/revisions\/5952"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2231"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2209"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2209"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2209"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}