Performance measurement review: a comparison between English and Italian companies

Il sistema di misurazione delle performance (PMS) ha ricevuto particolare attenzione dalla ricerca in ambito accademico e dalle aziende che ogni anno investono risorse nell’implementazione e nel miglioramento di questo strumento. I ruoli assegnati al PMS possono essere: misurazione della performance, implementazione della strategia, comunicazione, allineamento dei comportamenti, apprendimento e miglioramento. Queste differenti finalità sottolineano quanto sia strategica un’efficace implementazione di tale strumento. Negli ultimi anni le aziende si trovano a dover competere in ambienti sempre più turbolenti e mutevoli. La capacità di adattarsi al cambiamento è fondamentale, pertanto anche il PMS deve essere aggiornato per garantire un’implementazione di Key Performance Indicators (KPIs) che siano appropriati e rilevanti, considerando le nuove priorità aziendali e le condizioni al contorno. Questa tesi ha come obiettivo quello di analizzare la revisione del PMS, in quanto un inappropriato set di KPIs implementati possono causare un indebolimento del potenziale di tale strumento ed ancor peggio un fallimento degli investimenti riguardanti tale strumento. L’approccio metodologico di questa tesi è un multiple case-study. Per avere una visione più ampia di come viene sviluppata la revisione del PMS nella pratica si è deciso di inserire nel campione aziende di grandi dimensioni operanti in differenti settori industriali. Le informazioni raccolte attraverso le interviste, hanno permesso di fornire un contributo non presente in letteratura: una categorizzazione delle revisioni svolte dalle aziende e riflessioni su di esse. La limitazione di questo studio è legata ad un basso numero interviste svolte.

A novel approach to Non-Orthogonal Random Access with application to NB-IoT NTN systems

In the Massive IoT vision, millions of devices need to be connected to the Internet through a wireless access technology. However, current IoT-focused standards are not fully prepared for this future. In this thesis, a novel approach to Non-Orthogonal techniques for Random Access, which is the main bottleneck in high density systems, is proposed. First, the most popular wireless access standards are presented, with a focus on Narrowband-IoT. Then, the Random Access procedure as implemented in NB-IoT is analyzed. The Non-Orthogonal Random Access technique is presented next, along with two potential algorithms for the detection of non-orthogonal preambles. Finally, the performance of the proposed solutions are obtained through numerical simulations.

Performance Analysis of 5G based Positioning in Railway Applications

Rail transportation has significant importance in the future world. This importance is tightly bounded to accessible, sustainable, efficient and safe railway systems. Precise positioning in railway applications is essential for increasing railway traffic, train-track control, collision avoidance, train management and autonomous train driving. Hence, precise train positioning is a safety-critical application. Nowadays, positioning in railway applications highly depends on a cellular-based system called GSM-R, a railway-specific version of Global System for Mobile Communications (GSM). However, GSM-R is a relatively outdated technology and does not provide enough capacity and precision demanded by future railway networks. One option for positioning is mounting Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers on trains as a low-cost solution. Nevertheless, GNSS can not provide continuous service due to signal interruption by harsh environments, tunnels etc. Another option is exploiting cellular-based positioning methods. The most recent cellular technology, 5G, provides high network capacity, low latency, high accuracy and high availability suitable for train positioning. In this thesis, an approach to 5G-based positioning for railway systems is discussed and simulated. Observed Time Difference of Arrival (OTDOA) method and 5G Positioning Reference Signal (PRS) are used. Simulations run using MATLAB, based on existing code developed for 5G positioning by extending it for Non Line of Sight (NLOS) link detection and base station exclusion algorithms. Performance analysis for different configurations is completed. Results show that efficient NLOS detection improves positioning accuracy and implementing a base station exclusion algorithm helps for further increase.