La Business Intelligence per il monitoraggio delle vendite: il caso Ducati Motor Holding

“La Business Intelligence per il monitoraggio delle vendite: il caso Ducati Motor Holding”. L’obiettivo di questa tesi è quello di illustrare cos’è la Business Intelligence e di mostrare i cambiamenti verificatisi in Ducati Motor Holding, in seguito alla sua adozione, in termini di realizzazione di report e dashboard per il monitoraggio delle vendite. L’elaborato inizia con una panoramica generale sulla storia e gli utilizzi della Business Intelligence nella quale vengono toccati i principali fondamenti teorici: Data Warehouse, data mining, analisi what-if, rappresentazione multidimensionale dei dati, costruzione del team di BI eccetera. Si proseguirà mediante un focus sui Big Data convogliando l’attenzione sul loro utilizzo e utilità nel settore dell’automotive (inteso nella sua accezione più generica e cioè non solo come mercato delle auto, ma anche delle moto), portando in questo modo ad un naturale collegamento con la realtà Ducati. Si apre così una breve overview sull’azienda descrivendone la storia, la struttura commerciale attraverso la quale vengono gestite le vendite e la gamma dei prodotti. Dal quarto capitolo si entra nel vivo dell’argomento: la Business Intelligence in Ducati. Si inizia descrivendo le fasi che hanno fino ad ora caratterizzato il progetto di Business Analytics (il cui obiettivo è per l'appunto introdurre la BI i azienda) per poi concentrarsi, a livello prima teorico e poi pratico, sul reporting sales e cioè sulla reportistica basata sul monitoraggio delle vendite.

Analysis and detection of partial discharges in an electric motor of a hybrid supercar.

The objective of this thesis was the development of a new detection method of partial discharge (PD) activity in the stator of an electrical hybrid supercar fed by a silicon carbide converter, for which detection with common methods make it very difficult to separate PD pulses from switching noise. This work focused on the analysis and detection of partial discharges making use of an antenna, a peak detector, and an oscilloscope capable of capturing the electromagnetic pulses emitted during PD activity. Validation of the proposed method was done by comparing the partial discharge inception voltage (PDIV) detected by this system with the one obtained from an optical method of proven accuracy, with different rise times and samples. Further development of this method, if proved successful on a full stator, can help increasing the overall reliability of the car, potentially allowing for real time detection of PD activity and predictive maintenance before failure of the insulation system in a hybrid vehicle.

Motor Unit Spike Trains Recontruction from sEMG Signals for Gesture Classification on a Low-Power Processing Platform

Hand gesture recognition based on surface electromyography (sEMG) signals is a promising approach for the development of intuitive human-machine interfaces (HMIs) in domains such as robotics and prosthetics. The sEMG signal arises from the muscles' electrical activity, and can thus be used to recognize hand gestures. The decoding from sEMG signals to actual control signals is non-trivial; typically, control systems map sEMG patterns into a set of gestures using machine learning, failing to incorporate any physiological insight. This master thesis aims at developing a bio-inspired hand gesture recognition system based on neuromuscular spike extraction rather than on simple pattern recognition. The system relies on a decomposition algorithm based on independent component analysis (ICA) that decomposes the sEMG signal into its constituent motor unit spike trains, which are then forwarded to a machine learning classifier. Since ICA does not guarantee a consistent motor unit ordering across different sessions, 3 approaches are proposed: 2 ordering criteria based on firing rate and negative entropy, and a re-calibration approach that allows the decomposition model to retain information about previous sessions. Using a multilayer perceptron (MLP), the latter approach results in an accuracy up to 99.4% in a 1-subject, 1-degree of freedom scenario. Afterwards, the decomposition and classification pipeline for inference is parallelized and profiled on the PULP platform, achieving a latency < 50 ms and an energy consumption < 1 mJ. Both the classification models tested (a support vector machine and a lightweight MLP) yielded an accuracy > 92% in a 1-subject, 5-classes (4 gestures and rest) scenario. These results prove that the proposed system is suitable for real-time execution on embedded platforms and also capable of matching the accuracy of state-of-the-art approaches, while also giving some physiological insight on the neuromuscular spikes underlying the sEMG.

Implementazione di un margine di copertura dinamico per la riduzione dei ritardi nelle consegne: il caso Ducati Motor Holding S.p.A.

Le criticità sorte in seguito alla diffusione della Pandemia da Covid-19, a partire dal 2020, sono numerose. In tal senso, all’interno della logistica, rivestono un ruolo molto rilevante i numerosi ritardi nelle consegne, che trovano maggiore evidenza nelle spedizioni via mare. Pertanto, l’adozione di strategie volte ad aumentare la resilienza delle catene di approvvigionamento, rendendole in grado di resistere alle criticità del presente e alle possibili evoluzioni del futuro, diventa sempre più importante. L’obiettivo del presente studio è l’individuazione di una strategia che permetta di rispondere alle criticità legate ai ritardi nelle consegne dei materiali, per ridurre i problemi da essi causati. L’azienda in cui questo studio è stato svolto è la Ducati Motor Holding S.p.A., produttrice di motocicli. Infatti, nelle aziende manifatturiere, il ritardo nell’arrivo dei componenti determina delle conseguenze nella produzione ed eventuali ritardi nella consegna del prodotto finito. Per fronteggiare queste difficoltà, il metodo individuato consiste nell’analisi dei dati storici relativi ai ritardi rilevati e nella previsione dei ritardi futuri, utilizzando le tecniche di previsione basate sulle serie storiche. L’individuazione del numero di giorni di ritardo previsti viene utilizzata per determinare ogni mese il margine di copertura ottimale con cui effettuare gli ordini ai fornitori, in modo da evitare problemi nella produzione. Questo margine di copertura è definito dinamico, poiché non è fissato tutto l’anno per un medesimo materiale, ma varia ogni mese in base alle previsioni effettuate, garantendo così la flessibilità necessaria per rispondere alle contingenze esterne. In questo modo, riducendo i ritardi nelle consegne e, di conseguenza, i ritardi nella produzione, si ottiene un risparmio economico in termini di costi da sostenere, considerando i costi di stoccaggio e i costi di recupero delle moto incomplete.

Design and Implementation of Single phase 230V to Three Phase Inverter Based on the Embedded System STM-32 Applied to motor control

In the field of Power Electronics, several types of motor control systems have been developed using STM microcontroller and power boards. In both industrial power applications and domestic appliances, power electronic inverters are widely used. Inverters are used to control the torque, speed, and position of the rotor in AC motor drives. An inverter delivers constant-voltage and constant-frequency power in uninterruptible power sources. Because inverter power supplies have a high-power consumption and low transfer efficiency rate, a three-phase sine wave AC power supply was created using the embedded system STM32, which has low power consumption and efficient speed. It has the capacity of output frequency of 50 Hz and the RMS of line voltage. STM32 embedded based Inverter is a power supply that integrates, reduced, and optimized the power electronics application that require hardware system, software, and application solution, including power architecture, techniques, and tools, approaches capable of performance on devices and equipment. Power inverters are currently used and implemented in green energy power system with low energy system such as sensors or microcontroller to perform the operating function of motors and pumps. STM based power inverter is efficient, less cost and reliable. My thesis work was based on STM motor drives and control system which can be implemented in a gas analyser for operating the pumps and motors. It has been widely applied in various engineering sectors due to its ability to respond to adverse structural changes and improved structural reliability. The present research was designed to use STM Inverter board on low power MCU such as NUCLEO with some practical examples such as Blinking LED, and PWM. Then we have implemented a three phase Inverter model with Steval-IPM08B board, which converter single phase 230V AC input to three phase 380 V AC output, the output will be useful for operating the induction motor.