Modellazione di processo in impianti di depurazione urbana finalizzata allo sviluppo di linee guida progettuali. Simulazioni e confronti su dati HERA full - scale.

Gli impianti di depurazione rappresentano, nei contesti urbani, elementi di imprescindibile importanza nell’ambito di una corretta gestione e tutela della risorsa idrica e dell’ambiente. Il crescente grado di antropizzazione delle aree urbanizzate e parallelamente le sempre minori disponibilità in termini di spazi utilizzabili a fini depurativi comportano sempre di più la necessità di ottimizzare i processi di dimensionamento degli impianti. Inoltre, l’obiettivo di aumentare l’efficienza del ciclo depurativo andando a minimizzare i costi correlati alla gestione degli stessi indirizza verso una omogeneizzazione nei criteri di dimensionamento adottati. In questo senso, la normativa tecnica di settore risulta carente, andandosi a concentrare prevalentemente sul rispetto di fissati standard ambientali senza però fornire indicazioni precise sui criteri di progettazione da adottare per perseguire tali standard. La letteratura scientifica pur indicando range di possibili valori di riferimento da adottare, nel dimensionamento degli impianti, lascia un ampio margine di discrezionalità al progettista. La presente tesi si pone pertanto, a partire da tali valori di letteratura, di andare a definire da un lato le caratteristiche quali-quantitative del refluo in ingresso e dall’altro i valori di riferimento da adottare in sede di progettazione per perseguire gli obiettivi precedentemente indicati. La prima parte, di valenza generale, oltre alla caratterizzazione dell’influente descrive nel dettaglio le diverse fasi del processo e il loro dimensionamento che in tutte le sezioni, ad eccezione del biologico, viene effettuato attraverso equazioni semplificate mettendo a confronto e analizzando i parametri progettuali proposti da letteratura. Per quanto riguarda il comparto biologico la maggior complessità del fenomeno da descrivere rende difficile la valutazione delle grandezze che caratterizzano il funzionamento mediante l’utilizzo di equazioni semplificate. Per questo si è deciso di modellare questo comparto, unito a quello della sedimentazione, attraverso un software (WEST) che permette non solo di simulare il processo ma anche, attraverso le analisi di scenario, di determinare quelli che sono i valori progettuali puntuali che consentono di ottenere da un lato una minimizzazione dei costi dell’impianto, sia costruttivi che gestionali, e dall’altro la massimizzazione delle rese depurative. Nello specifico si è fatto riferimento ad impianto fanghi attivi a schema semplificato con potenzialità fissata pari a 10000 AE. Il confronto con i dati di esercizio di alcuni impianti di analoga tipologia ha evidenziato che una buona capacità dello strumento di modellazione utilizzato di descrivere i processi. E’ possibile quindi concludere che tali strumenti, affiancati ad una lettura critica dei risultati ottenuti possono essere ottimi strumenti di supporto sia in fase di progettazione che in prospettiva di gestione dell’impianto al fine di ottimizzare i processi e quindi i costi.

Ottimizzazione del processo di produzione di protesi biomimetiche per cranioplastica

Le protesi biomimetiche hanno subito negli anni innumerevoli cambiamenti dovuti al miglioramento tecnologico, che ha portato allo sviluppo di nuovi materiali sempre più biomimetici. L’utilizzo di protesi in idrossiapatite personalizzate rappresenta la scelta migliore per gli interventi di cranioplastica ricostruttiva. Ad oggi la produzione di questo dispositivo richiede lunghe fasi di lavorazione. Risulta pertanto di grande interesse trovare soluzioni innovative che permettano l’ottimizzazione dei tempi garantendo al contempo l’efficacia clinica. L’obiettivo di questo elaborato è introdurre l’utilizzo delle microonde per essiccare il semilavorato nelle fasi iniziali di produzione. Bisogna comprendere quali siano i parametri in grado di influenzare le proprietà finali del dispositivo e come modularli per guidare questi attributi verso il punto di ottimo. Si è deciso di utilizzare la tecnica del Design of Experiments a fattoriale completo come metodo per ottimizzare il processo produttivo. I fattori scelti sono stati la potenza del forno a microonde, il peso della cellulosa secca, il range di peso della matrice di cellulosa e la percentuale di essiccamento del semilavorato. Al termine dello studio è stato possibile capire come e quanto questi fattori abbiano influenzato la severità dei difetti, la porosità e le proprietà meccaniche (tensione ultima di compressione e lavoro a rottura) del prodotto finito. Lo studio ha mostrato che per garantire un basso numero di difetti associato ad una porosità in linea con le specifiche di prodotto è indicato impostare la potenza del forno a microonde sul valore di 250W e di utilizzare questo processo nella fase iniziale per essiccare al 20% i semilavorati. La conferma è stata fornita da una sperimentazione eseguita su protesi allineate ad un caso clinico reale utilizzando questo nuovo processo permettendo di ottenere un ottimo risultato in termini di qualità del prodotto finito con una bassa percentuale di scarto per difetti e porosità.

Catene di Markov nascoste e giochi stocastici.

In questa trattazione si introduce il concetto di catena di Markov nascosta: una coppia di processi stocastici (X,O), dove X è una catena di Markov non osservabile direttamente e O è il processo stocastico delle osservazioni, dipendente istante per istante solo dallo stato corrente della catena X. In prima istanza si illustrano i metodi per la soluzione di tre problemi classici, dato un modello di Markov nascosto e una sequenza di segnali osservati: valutare la probabilità della osservazione nel modello, trovare la sequenza nascosta di stati più probabile e aggiornare il modello per rendere più probabile l'osservazione. In secondo luogo si applica il modello ai giochi stocastici, nel caso in cui solo uno dei giocatori non è a conoscenza del gioco in ogni turno, ma può cercare di ottenere informazioni utili osservando le mosse dell'avversario informato. In particolare si cercano strategie basate sul concetto di catena di Markov nascoste e si analizzano i risultati ottenuti per valutare l'efficienza dell'approccio.

Miglioramento del processo di pianificazione della produzione: il caso Schneider Electric Industrie Italia S.p.A.

Il presente elaborato di tesi tratta della tematica relativa alla razionalizzazione del processo di pianificazione della produzione nell’azienda Schneider Electric Industrie Italia S.p.A. Tale progetto è nato dalla necessità aziendale di avere una schedulazione della produzione più standardizzata a seguito della crisi dei componenti e del loro difficile reperimento, in modo tale da ottenere un piano di produzione che, avviasse la produzione degli ordini producibili e ne monitorasse l’avanzamento con l’obiettivo di restituire ai clienti finali una data di consegna che fosse accurata. Per poter programmare e ottenere una sequenza di produzione ottimizzata si è deciso di applicare ad ogni linea di produzione diverse regole di carico e scegliere lo scenario migliore tra tutti quelli ottenuti. Per decidere quale fosse la schedulazione migliore sono stati calcolati diversi indici di prestazione e come parametro principale di scelta, in accordo con le priorità aziendali, si è data maggior importanza al metodo che fosse in grado di schedulare la produzione riducendo il numero di ordini in ritardo. Come risultato l’aspettativa era quella di trovare una regola di scheduling da poter applicare all’intero reparto di assemblaggio, per contro, a seguito dell’analisi effettuata, si è riscontrato che in funzione del portafoglio ordini specifico di ogni famiglia di prodotto esisteva, per ogni linea, un metodo diverso che andava a migliorare lo scenario attuale, minimizzando il numero di ordini in ritardo. Pertanto, senza congelare il piano di produzione in quanto si andrebbe a ridurre la flessibilità produttiva necessaria per rispondere prontamente ai cambiamenti dinamici del mercato, si è ottenuto che per schedulare la produzione è necessario applicare per ogni linea diversi metodi di scheduling, comparare tra di loro i risultati ottenuti e infine utilizzare quello che, a seconda del portafoglio ordini relativo a quella specifica linea, va migliorare le prestazioni di produzione.