Analisi e modellizzazione tramite mappe cognitive di processi decisionali in videogiochi moba - massive on-line battle arena

Tesi su un esperimento per la realizzazione di una mappa cognitiva sul processo decisionale e gli aspetti cognitivi di una persona durante lo svolgimento di una partita a un videogioco di genere Moba. La tesi presente anche cenni di teoria sulle mappe cognitive, sulle misure di rete e sugli aspetti cognitivi dei videogiochi in generale.

Le tecniche di Risk Management per i progetti di costruzione: il caso studio della riqualificazione e recupero funzionale dell'ex-Manifattura Tabacchi per la realizzazione del Tecnopolo di Bologna

La disciplina del Risk Management assume recentemente un significato ed un peso crescenti nel panorama delle organizzazioni pubbliche e private. Nel campo delle costruzioni pubbliche, in particolare, l’attuazione di processi strutturati di Gestione del Rischio potrebbe portare ad un efficientamento significativo del processo di costruzione e gestione. Obiettivo di questa tesi è verificare in che modo i risultati di un’applicazione strutturata di un processo di Gestione del Rischio possono essere impiegati dal gruppo di management per perseguire scelte più consapevoli, precise e circostanziate rispetto ai metodi tradizionali di gestione del processo. L’analisi parte da uno studio comparativo dei metodi e delle norme tecniche di Risk Management proposte in ambito internazionale. I risultati ottenuti vengono poi applicati al caso studio relativo al progetto di insediamento del Tecnopolo di Bologna presso l’area nota come Ex-Manifattura Tabacchi. L’applicazione delle tecniche al caso di studio è strutturata come una esecuzione completa del processo di Valutazione del Rischio. La fase di Identificazione viene svolta tramite un’analisi della letteratura, la sottoposizione al giudizio degli esperti, e si conclude con una categorizzazione dei rischi mediante Risk Breakdown Structure. La fase di Quantificazione del Rischio è attuata tramite una prima fase di analisi qualitativa con la somministrazione di un questionario on-line ad una platea di soggetti competenti; seguita da un’analisi quantitativa svolta con il software “RiskyProject®” per realizzare una analisi di Montecarlo ed analisi di sensitività. Al termine vengono esaminate alcune possibili misure di trattamento specifiche per un rischio definito prioritario. I risultati proposti mostrano come sia possibile ottenere in fase preliminare una descrizione consapevole delle incertezze del progetto, e che tale consapevolezza può essere utilizzata con lo scopo di migliorare la qualità e l’efficacia dell’intero processo.

Analisi e ottimizzazione del flusso di approvvigionamento in una produzione su commessa: il caso CT Pack S.r.l.

La tesi ha l'obiettivo di analizzare e ottimizzare i flussi di approvvigionamento in un'azienda che produce su commessa: CT Pack S.r.L, specializzata nella realizzazione di macchine automatiche per il packaging di biscotti, gelato e cioccolato. Per raggiungere l'obiettivo si è preso come riferimento il modello proposto dal BPR (Business Process Reengineering): sono stati analizzati i principali attori coinvolti, in particolare fornitori e magazzino, mediante l'uso di KPI definiti ad hoc. Sulla base di questi sono stati individuati due processi critici: il primo riguarda la gestione del magazzino, che presenta un'elevata quantità di codici non movimentati anche a causa del processo di gestione del materiale avanzato al termine di ciascuna commessa; il secondo riguarda il materiale a consumo, che impiega i magazzinieri per un tempo eccessivo, è caratterizzato da giacenze per il 30% non movimentate e da supermarket collocati in officina ridondanti e caratterizzati da bassi tassi di utilizzo (anche sotto il 50%). Per risolvere questi problemi ed effettuare una riprogettazione si fa affidamento agli strumenti proposti dal project management: si imposta quindi un progetto che ha l'obiettivo di ridurre nel breve periodo il valore di magazzino mediante lo smaltimento attraverso diverse vie di codici non utilizzati e agisce nel lungo periodo per evitare che le criticità si ripropongano. Mediante la riprogettazione della gestione dei resi di produzione si prevede un maggior controllo, grazie al lavoro congiunto di ufficio tecnico e ufficio acquisti. La nuova gestione del materiale a consumo ha in se alcune delle tecniche proposte dalla lean production (il kanban, per esempio) e integra il fornitore nella catena di approvvigionamento, garantendo un maggior controllo sulle quantità, un risparmio di circa 7 h/mese di lavoro per i magazzinieri e una riduzione delle giacenze del 46%.

Computer vision in aseptic pharmaceutical manufacturing: a deep learning-based approach to vial inspection and pack formation during a lyophilizer loading cycle

Vision systems are powerful tools playing an increasingly important role in modern industry, to detect errors and maintain product standards. With the enlarged availability of affordable industrial cameras, computer vision algorithms have been increasingly applied in industrial manufacturing processes monitoring. Until a few years ago, industrial computer vision applications relied only on ad-hoc algorithms designed for the specific object and acquisition setup being monitored, with a strong focus on co-designing the acquisition and processing pipeline. Deep learning has overcome these limits providing greater flexibility and faster re-configuration. In this work, the process to be inspected consists in vials’ pack formation entering a freeze-dryer, which is a common scenario in pharmaceutical active ingredient packaging lines. To ensure that the machine produces proper packs, a vision system is installed at the entrance of the freeze-dryer to detect eventual anomalies with execution times compatible with the production specifications. Other constraints come from sterility and safety standards required in pharmaceutical manufacturing. This work presents an overview about the production line, with particular focus on the vision system designed, and about all trials conducted to obtain the final performance. Transfer learning, alleviating the requirement for a large number of training data, combined with data augmentation methods, consisting in the generation of synthetic images, were used to effectively increase the performances while reducing the cost of data acquisition and annotation. The proposed vision algorithm is composed by two main subtasks, designed respectively to vials counting and discrepancy detection. The first one was trained on more than 23k vials (about 300 images) and tested on 5k more (about 75 images), whereas 60 training images and 52 testing images were used for the second one.