La sorveglianza dell’evoluzione delle condizioni dei componenti elettrici è passo fondamentale nel processo di gestione e manutenzione del parco al fine del mantenimento di un adeguato livello di disponibilità del sistema. L’elaborazione degli indicatori diagnostici necessita della disponibilità di modelli di vita e della comprensione dei meccanismi di progressivo degradamento delle prestazioni. L’interpretazione di informazioni diagnostiche, normalmente effettuata in modo singolo e puntuale può dare maggiori benefici se effettuata alla luce di modelli ricavati da esperienza sistematica di laboratorio che ha portato all’individuazione ed alla validazione di modelli di vita. Il problema risulta piuttosto complesso data la natura stocastica dei fenomeni di degradamento e deve essere affrontata con tecniche di analisi statistica. L’obiettivo di questo studio è l’applicazione di metodologie di indagini statistiche all’interpretazione dei dati provenienti da sistemi di monitoraggio e diagnostica, in modo da potere predisporre degli algoritmi di interpretazione ponderata delle informazioni al fine di definire l’architettura di un sistema di aiuto alla presa di decisioni sulle operazioni di manutenzione da effettuare nei diversi stadi della vita dei componenti. Lo studio prende spunto dai modelli di vita a stress singoli e combinati, ne allarga la visione in chiave statistica, illustra il passaggio verso le grandezze affidabilistiche quali il "tasso di guasto" e le procedure che permettono di passare dai risultati di prove di laboratorio su campioni semplici a componenti di maggiori dimensioni e complessità; viene illustrata poi l’architettura generale di un sistema automatico di sorveglianza delle condizioni dell’isolamento (principale parametro funzionale per i componenti elettrici), e le modalità con cui elaborare i dati per ottenere anche una valutazione di prima approssimazione della vita presunta di un componente elettrico.