Ottimizzazione dell’ubicazione di hub logistici distributivi ed analisi sulla sostenibilità ambientale: il caso FAAC Technologies

Il presente lavoro di tesi si occupa di identificare le possibili ubicazioni di hub logistici distributivi del gruppo aziendale FAAC Technologies e di valutare le alternative da un duplice punto di vista: economico e sostenibile. Per raggiungere il suddetto risultato è stata dapprima studiata l’attuale configurazione logistica nel centro Europa. Unendo le caratteristiche dell’azienda con le ricerche presenti in letteratura scientifica riguardo la risoluzione di Hub Location Problem, è stato implementato un modello matematico che ottimizzi economicamente il posizionamento degli stabilimenti secondo diversi scenari organizzativi. Una seconda versione del modello valuta il rispetto dei tempi di transito da parte delle soluzioni ottenute. Infine, gli stessi scenari sono stati comparati tra loro in base all’impatto ambientale in termini di CO2 emessa nell’atmosfera per via del trasporto. Sono state studiate strategie riguardanti la logistica distributiva sostenibile e sono state proposte soluzioni in grado di mitigare gli effetti dovuti all’immissione di anidride carbonica. Gli strumenti digitali utilizzati nella presente ricerca sono stati: Excel per visualizzare ed elaborare i dati aziendali; Flourish per visualizzare i dati in mappe geografiche; MATLAB per trasformare le tariffe di trasporto in equazioni matematiche; Gurobi Optimizer per ottenere le soluzioni date dall’ottimizzazione del modello matematico, programmando attraverso il linguaggio AMPL. I risultati più significativi dimostrano la possibilità di raggiungere un risparmio economico del 16,7% dei costi logistici nel caso di ubicazione di un solo hub e del 9,8% nel caso di due hub. Dal punto di vista ambientale le medesime soluzioni comportano un aumento delle emissioni di CO2 rispettivamente del 45% e 8%. L’azzeramento di queste emissioni aggiuntive è possibile e a tal fine sarebbe necessario sostenere extra costi, i quali farebbero convergere entrambe gli scenari ad un risparmio comune pari all’8,2%.

Studio di metodi e strumenti per la valutazione dell'impatto ambientale e di sostenibilità dei processi di produzione additiva

La produzione additiva è una tecnologia innovativa completamente rivoluzionaria. La sua tecnica di costruzione layer by layer a partire da un file digitale consente la progettazione di componenti più complessi e ottimizzati, favorendo la stampa 3D su richiesta. La produzione additiva è potenzialmente in grado di offrire numerosi vantaggi sul tema della sostenibilità, rappresentati dall’utilizzo più efficiente delle risorse, dalla vita estesa dei prodotti e dalle nuove configurazioni delle catene di valore. L’ importanza di determinare gli impatti che tale processo genera lungo il suo ciclo di vita, ha portato ad una revisione della letteratura su tale argomento. In particolare, la mancanza di dati e modelli ha focalizzato l’attenzione su studi LCA di specifici processi. Grazie a tale strumento è stato possibile determinare l’influenza di diversi materiali, parametri di processo e scenari di utilizzo. Infine, viene mostrato quanto sia significativo l’impatto sociale che è in grado di generare la produzione additiva.

Disegno e Metodi applicati allo studio di una bicicletta pieghevole innovativa

L’elaborato è incentrato sullo studio di una bicicletta pieghevole innovativa attraverso i metodi dell’Ingegneria Industriale. All’interno del moderno contesto urbano, la bicicletta pieghevole rappresenta una soluzione valida per quegli utenti che cercano un mezzo versatile, autonomo, economico, compatto e adatto alla nuova mobilità intermodale. Negli ultimi anni i costruttori di pieghevoli si trovano a dover soddisfare le richieste di una clientela sempre più consapevole e attenta, cercando di proporre prodotti che siano in grado di combinare praticità e prestazioni, con particolare attenzione al dettaglio e all’immagine. Lo scopo di questo progetto è quello di disegnare un mezzo a propulsione muscolare che sia in grado di offrire la migliore esperienza d’uso possibile. Attraverso un’attenta analisi di mercato tramite il metodo del Quality Function Deployment si individuano le caratteristiche chiave del prodotto e si indirizza la fase di progettazione, portata avanti attraverso l’impostazione tecnica del prodotto il disegno di un meccanismo di piega inedito. Successivamente si passa alla definizione delle geometrie e alla realizzazione dello stile tramite la costruzione di un modello 3D al CAD, a cui segue una fase di analisi strutturale col Metodo degli Elementi Finiti, secondo le prove previste dalla normativa europea per la sicurezza delle biciclette, che porta al re-design alla validazione del prodotto finale.

Reti neurali convoluzionali nell'elaborazione di immagini mammografiche

Il tema centrale di questa tesi è il Machine Learning e la sua applicabilità nella ricostruzione di immagini biomediche, nello specifico di immagini mammarie. Il metodo attualmente più diffuso per la rilevazione del tumore al seno è la Mammografia 2D digitale, ma l’interesse mostrato ultimamente verso la Tomosintesi ha dimostrato una migliore capacità di diagnosi tumorale, anche ai primi stadi. Sebbene le due tecniche combinate siano in grado di rilevare anche la minima lesione, questo comporta una sovraesposizione alle radiazioni. Lo scopo finale, perciò, è quello di fornire un valido strumento di supporto per la caratterizzazione automatica di masse e opacità in immagini di tomosintesi, così da sottoporre il paziente ad un singolo esame radiografico. L'obiettivo è stato dunque ricostruire, tramite reti neurali Convoluzionali, immagini sintetiche di Tomosintesi di qualità superiore e il più possibile vicine a quelle di mammografia 2D. Sono state presentate nel dettaglio le due tecniche di imaging, le problematiche ad esse legate ed un approfondito confronto dosimetrico. Dopo una trattazione teorica dei principi delle CNN, sono state riportate le caratteristiche delle architetture di rete realizzate nella parte progettuale dell’elaborato. Sono stati valutati i comportamenti dei differenti modelli neurali per uno stesso Dataset di immagini di Tomosintesi, individuandone il migliore in termini di prestazioni finali nelle immagini di Test. Dagli studi effettuati è stata provata la possibilità, in un futuro sempre più prossimo, di applicare la Tomosintesi, con l’ausilio delle reti Convoluzionali, come tecnica unica di screening e di rilevazione del tumore al seno.

Metodologie per la progettazione di eliche aeronautiche

Studio dei metodi di progettazione per lo sviluppo di eliche aeronautiche. Come caso di studio è stata scelta la progettazione di un’elica che ottimizzi le prestazioni del Risen, prodotto dalla Porto Aviation Group. Questo ultraleggero monta motore Rotax915IS, che eroga una potenza considerevolmente maggiore rispetto ai motori adottati in precedenza: sono state, quindi, progettate una serie di eliche in grado di convertire in maniera efficiente la coppia ricevuta in spinta nelle diverse fasi di volo del velivolo. E' incluso nella tesi uno studio di sensitività in cui è stato verificato come varia la spinta in funzione dei diversi parametri costruttivi dell'elica aeronautica. Lo sviluppo dell’elica avviene attraverso il seguente percorso: 1) definizione parametri di volo e funzionamento motore del velivolo a cui accoppiare l'elica, 2) studio delle prestazioni dell'aereo con le eliche già disponibili così da potere validare i calcoli, 3) stima delle prestazioni dell'aereo in seguito a variazioni delle caratteristiche geometriche della pala; 4) sintesi caratteristiche costruttive per ottenere una pala in grado di fornire prestazioni soddisfacenti in ogni fase del volo. Gli studi sono stati supportati da analisi su codici software commerciali, al fine di valutare l’influenza dei parametri costruttivi sulle prestazioni del velivolo a cui viene accoppiata l'elica. Lo studio ha condotto allo sviluppo di cinque pale, una delle quali presenta ottime prestazioni.

Un bridge tra sistemi di bordo e di terra per prevenire minacce informatiche alla sicurezza delle infrastrutture critiche dei trasporti ferroviari

Il progetto di tesi nasce dall’interesse e dalla passione verso il mondo della Cybersecurity, che da sempre segna il mio percorso accademico e di vita, ma che durante questo ultimo anno di università ha avuto particolare rilevanza. Il progetto è stato svolto con il supporto e la supervisione del team Railway dell’azienda ALTEN Italia presso la sede di Bologna. Il lavoro di tesi mira allo sviluppo di un componente software che rappresenta un livello aggiuntivo di sicurezza nella comunicazione tra sistemi di bordo e di terra. In particolare, il progetto si pone come obiettivo la creazione di un Bridge, ovvero un componente software indipendente e configurabile che si interfaccia sia con il client che con il server, con lo scopo di garantire autenticità e cifratura dei messaggi scambiati tra le due entità. Inoltre, la potenza del Bridge sta nel fatto che nasce come possibile soluzione ai problemi di sicurezza informatica in ambito ferroviario, ma la sua applicabilità può essere estesa anche ad altri settori in cui sia presente una comunicazione client/server da rendere sicura. Infatti, tale software risulta particolarmente flessibile e adattabile, attraverso l’impostazione a priori di parametri di configurazione, in base al tipo di comunicazione che si desidera implementare tra le due entità. Per questo motivo, si ritiene che la forza del progetto sia la possibilità di fornire una soluzione software per proteggere l’infrastruttura critica dei trasporti ferroviari da eventuali minacce informatiche, ma anche la capacità adattiva del Bridge, in grado di svolgere le sue funzioni di sicurezza in un ampio ventaglio di ambiti di applicazione.

tecniche di machine learning per la predizione del rating delle applicazioni all’interno di un play store

Il mio progetto di tesi ha come obiettivo quello di creare un modello in grado di predire il rating delle applicazioni presenti all’interno del Play Store, uno dei più grandi servizi di distribuzione digitale Android. A tale scopo ho utilizzato il linguaggio Python, che grazie alle sue librerie, alla sua semplicità e alla sua versatilità è certamen- te uno dei linguaggi più usati nel campo dell’intelligenza artificiale. Il punto di partenza del mio studio è stato il Dataset (Insieme di dati strutturati in forma relazionale) “Google Play Store Apps” reperibile su Kaggle al seguente indirizzo: https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamen- to, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applica- to quattro di↵erenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni. In particolare, sono state utilizzate:https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamento, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applicato quattro differenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni: Ridje, Regressione Lineare, Random Forest e SVR. Tali algoritmi sono stati applicati attuando due tipi diversi di trasformazioni (Label Encoding e One Hot Encoding) sulla variabile ‘Category’, con lo scopo di analizzare come le suddette trasformazioni riescano a influire sulla bontà del modello. Ho confrontato poi l’errore quadratico medio (MSE), l’errore medio as- soluto (MAE) e l’errore mediano assoluto (MdAE) con il fine di capire quale sia l’algoritmo più efficiente.

Sviluppo di un codice di simulazione gara di un veicolo solare: il caso Italian Solar Challenge

L'elaborato in questione fa riferimento all’implementazione di un codice di simulazione gara, tenutasi all'Autodromo di Imola, di un veicolo solare applicato al caso Italian Solar Challenge. Per avere la possibilità di effettuare scelte strategiche sulla conduzione di gara, si è voluto creare un programma che fosse in grado di modellare: il veicolo designato per questa competizione, la produzione di energia generata dai pannelli solari, il comportamento della batteria; inoltre, che permettesse anche di integrare il regolamento per la restituzione del punteggio finale, di considerare il tracciato nel quale la competizione si svolge e di aver un tempo di calcolo limitato e contemporaneamente avere un’adeguata accuratezza.

Simulazione numerica di sensori in fibra ottica distribuiti per rilevamento del danno in materiali compositi

Le fibre ottiche sono materiali costituiti al loro interno da fibre di vetro o filamenti polimerici. Esse attualmente trovano grande impiego nel campo della telecomunicazione, ma è assai importante lo sviluppo che stanno ottenendo nel campo del monitoraggio strutturale. L’obiettivo del lavoro descritto in questo elaborato finale è di riuscire a sviluppare un programma in grado di computare una simulazione analitico-parametrica riguardante i segnali restituiti da un sensore in fibra ottica. In particolare, sono stati creati due codici (Codice 1 e Codice 2) per sostenere un Codice Esistente. Quest’ultimo prende in input dei dati sperimentali che, invece di essere ottenuti da prove in laboratorio, sono prodotti in uscita dal Codice 1, il quale simula prove a fatica o statiche in provini di diverso materiale. Attraverso l’analisi di questi dati, il codice finale crea delle curve probabilistiche in grado di asserire con quanta probabilità e con quale confidenza è possibile valutare i risultati esplicitati dallo strumento di rilevazione, che in questo caso è un sensore in fibra ottica. D’altra parte, il Codice 2 analizza le conseguenze nella Probability of Detection e confidenza al variare dei parametri maggiormente influenti nel modello.

Sviluppo di un modello matematico per il controllo della massa iniettata da un iniettore GDI benzina ad alta pressione

Una delle principali sfide odierne è la volontà di ridurre l’impatto ambientale, causato dalle attività umane, riducendo le emissioni inquinanti. Per questo motivo, negli ultimi anni, i requisiti di omologazione dei motori a combustione interna sono diventati sempre più selettivi, evidenziando la necessità di utilizzare nuove e più avanzate tecnologie. Tra le possibili alternative, le nuove tecnologie che forniscono i risultati più promettenti sono le cosiddette Low Temperature Combustions (LTC). Una di esse è la Gasoline Compression Ignition (GCI) che è caratterizzata da una combustione mediante il processo di auto-accensione di un carburante tipo benzina ed è in grado di ottenere un’elevata efficienza con ridotte emissioni inquinanti. Per poter controllare correttamente una combustione GCI, è necessario realizzare un pattern di iniezioni consecutive al fine di raggiungere le condizioni termodinamiche nel cilindro per garantire l’auto-accensione della benzina. I principali problemi dovuti alla realizzazione di un’iniezione multipla sono la generazione di onde di alta pressione nel condotto di iniezione e, nel caso di iniettori Gasoline Direct Injection (GDI) solenoidali, la magnetizzazione residua dei coil dello stesso. Sia le onde di pressione che la magnetizzazione residua comportano una variazione di massa iniettata rispetto al valore previsto. In questo elaborato è presentato un modello matematico realizzato per compensare le variazioni di massa che avvengono durante un pattern di due iniezioni consecutive in un iniettore GDI benzina ad alta pressione. Con tale modello, è possibile correggere i parametri che caratterizzano le iniezioni per introdurre il quantitativo desiderato di benzina indipendentemente dal pattern selezionato.

Acquisizione e modellazione 3D in ambito museale per nuove forme di accessibilità per ipovedenti

Il tema approfondito in questo elaborato è relativo a nuove forme di esperienze museali in grado di favorire una maggiore fruizione dei musei da parte dei visitatori portatori di disabilità sensoriali. L’obiettivo dello studio, reso possibile grazie alla collaborazione con il Comune di Riccione, l’Università di Bologna e il Museo del Territorio di Riccione, riguarda la riproduzione tattile 3D di alcuni manufatti di epoca romana rinvenuti nel territorio e l’implementazione di soluzioni di esplorazione dei modelli fisici con tecniche di realtà aumentata e feedback sonori per fornire al visitatore un’esperienza tattile/sensoriale sugli oggetti. La parte di competenza di questo elaborato riguarda principalmente due aspetti: il rilievo 3D effettuato su quattro diversi frammenti di due serie di lastre fittili, mediante l’utilizzo di scanner ad alta risoluzione e fotogrammetria digitale, e la successiva modellazione in ambiente digitale. Quest’ultima fase comporta l’elaborazione delle scansioni tramite software dedicati e la creazione di mesh per generare la stampa di copie fisiche 3D. In una fase successiva alla stampa 3D le copie saranno poi gestite con particolari tecnologie di esplorazione sensoriale che accompagneranno l’utente durante l’esperienza tattile con feedback sonori. La sperimentazione condotta in questa tesi vuole dimostrare come sia possibile portare ad una trasformazione del ruolo dei musei, da quello tradizionale di magazzino statico a quello di ambiente di apprendimento attivo a disposizione di tutti offrendo esperienze immersive ed educative.

Studio dell'anisotropia magnetica di bistrati ibridi ferromagnete-organico

L’anisotropia magnetica di film sottili ferromagnetici è un parametro fondamentale nel campo della spintronica. Recenti lavori hanno dimostrato che la formazione di un’interfaccia tra film sottili ferromagnetici e materiali organici è in grado di modificare, l’anisotropia magnetica del costituente inorganico. Questa specifica interfaccia è stata definita spinterface ed è di grande interesse in un’ottica di ingegnerizzazione delle proprietà magnetiche di dispositivi spintronici. Pertanto, in questo lavoro di tesi ho analizzato l’anisotropia magnetica di un film policristallino di Cobalto ricoperto da una molecola organica largamente utilizzata in dispositivi spintronici e optoelettronici, la Gallio-chinolina (Gaq3), con l’obiettivo di verificare il ruolo della molecola nella definizione delle proprietà magnetiche dello strato di Cobalto. Per valutare l’impatto della formazione di spinterface, ho confrontato i risultati sperimentali con quelli ottenuti per un bistrato di riferimento Cobalto/Alluminio (Co/Al). Per comprendere i risultati sperimentali introdurrò nel primo capitolo i concetti fondamentali del magnetismo di film sottili, in particolare i vari contributi di anisotropia magnetica, il concetto di dominio magnetico e il modello di Stoner Wohlfarth. Il secondo capitolo verrà dedicato alla descrizione del concetto di spinterface e come questa interfaccia possa modificare le proprietà magnetiche dei film sottili. Nel terzo capitolo verranno descritte le tecniche di deposizione in Ultra Alto Vuoto con cui sono stati realizzati i bistrati Co/Gaq3 e Co/Al mentre nel quarto capitolo descriver`o il funzionamento del magnetometro MOKE, lo strumento con cui ho studiato l’anisotropia magnetica dei campioni prodotti. I dati sperimentali e la loro discussione saranno presentati nel quinto capitolo dove ho verificato la presenza di effetti di spinterface attraverso l’osservazione di un aumento della coercitività del campione Co/Gaq3.

Elettrofilatura di membrane polimeriche per il Self-Healing di compositi laminati: ottimizzazione delle soluzioni e dei parametri di processo

I CFRP laminati sono materiali dalle eccellenti proprietà meccaniche specifiche che hanno, però, il grande svantaggio di essere soggetti a delaminazione. Essa è una problematica che può seriamente comprometterne l’affidabilità in vita d’uso e va, perciò, contrastata cercando di prevenirla o cercando di ridurne gli effetti negativi. Lo scopo del presente elaborato di tesi è stato quello di produrre, mediante elettrofilatura, membrane polimeriche che, integrate in laminati compositi, abbiano funzione di rendere il composito delaminato in grado di “autoripararsi” tramite meccanismo di self-healing. È stato condotto uno studio di ottimizzazione di tutti i parametri riguardanti la soluzione ed il processo di elettrofilatura che conducesse all’ottenimento di membrane con una morfologia fibrosa esente da difetti e, contemporaneamente, ad una buona maneggiabilità delle stesse. Le membrane sono state caratterizzate morfologicamente tramite analisi SEM e analisi DSC.

Design, preparazione e caratterizzazione di nanostrutture di DNA come candidati farmaci per terapia a RNA

Le terapie a RNA stanno attraendo interesse crescente vista la loro capacità di colpire target che venivano dapprima considerati undruggable. Uno degli ambiti di applicazione suggeriti della terapia a RNA è la neuroinfiammazione, una condizione patologica che accompagna e agisce da concausa nelle malattie neurodegenerative. In particolare, si è verificato che nei processi neuroinfiammatori, alcuni microRNA risultano sovra-regolati e tra questi miR-34a. Si è quindi proposto di sviluppare metodi atti a ridurre il contenuto cellulare di miR-34a soprattutto nelle cellule la cui attivazione causa maggiormente la neuroinfiammazione: la microglia. L’obiettivo del lavoro di tesi è stato di sviluppare una nanostruttura di DNA in grado di veicolare una sequenza catalitica (DNAzima) che porti al taglio del miR-34a, una volta internalizzata nelle cellule. Durante il lavoro di tesi si sono sviluppati 2 diversi dendrimeri di DNA pensati per ridurre il contenuto di miR-34a. I sistemi sono stati progettati con l’ausilio di strumenti bioinformatici e poi realizzati in laboratorio e caratterizzati con tecniche biochimiche. Il sistema più promettente è stato caratterizzato per quanto riguarda la sua attività enzimatica di taglio di miR-34a e l’efficienza di internalizzazione da parte di cellule vive di microglia. I risultati ottenuti confermano la solidità del metodo utilizzato per il design del sistema progettato. Le prove condotte sul dendrimero finale, contenente la sequenza attiva, dimostrano il mantenimento dell’attività catalitica del DNAzima e l’internalizzazione della nanostruttura nelle cellule bersaglio.

Applicazione di strumenti di Lean Warehousing per il miglioramento di processi di magazzino: il caso studio di Dorelan B&T S.p.A.

La filosofia del lean thinking ha dimostrato in numerose occasioni, dalla sua nascita ad oggi, di poter apportare reali e consistenti benefici all’interno degli ambienti aziendali rivoluzionando a volte non solo il modo di produrre delle aziende ma anche quello di pensare, generando un profondo cambiamento culturale. La filosofia lean nasce come esigenza di riadattamento del sistema produttivo in contrapposizione a quello della mass production per questo molti dei testi di riferimento storici sul lean thinking citano prassi e casi aziendali che toccano esclusivamente l’ambito della produzione, tuttavia tale ambito rappresenta solamente uno dei tanti che si possono osservare in ambito aziendale. Successivamente si è compreso come il lean thinking rappresenti in realtà un sistema, composto da: principi, tecniche, metodi e strumenti in grado di garantire il miglioramento dei processi. Si tratta di fatto di un framework adattabile alle diverse funzioni aziendali e che per massimizzare la propria efficacia deve essere assimilato dall’intera organizzazione e non solo dall’ambiente produttivo. Negli anni infatti l’aggettivo “lean” è stato accostato agli ambiti più vari: lean sales, lean accounting, lean services, lean managment, lean organization, lean enterprise, lean office e molti altri. Tuttavia raramente ci si imbatte nel termine “lean warehousing” e ancora più raramente ci si imbatte in casi di applicazioni di strumenti lean in ambito logistico o a testi di riferimento che trattino l’argomento. In un mercato sempre più̀ competitivo è fondamentale per qualsiasi azienda avere una logistica efficiente e flessibile che consenta di offrire un alto livello di servizio per il cliente. Il magazzino rappresenta il punto di arrivo e di partenza per ogni flusso logistico e data la rilevanza che ancora oggi la sua funzione detiene per le aziende risulta fondamentale per il successo dell’interno sistema implementare anche in questa divisione la filosofia lean.