Gamification e Machine Learning per migliorare l’esperienza di guida e diminuire i consumi in un veicolo elettrico

Questo progetto di tesi è parte di un programma più ampio chiamato TIME (Tecnologia Integrata per Mobilità Elettrica) sviluppato tra diversi gruppi di ricerca afferenti al settore meccanico, termofluidodinamico e informatico. TIME si pone l'obiettivo di migliorare la qualità dei componenti di un sistema powertrain presenti oggi sul mercato progettando un sistema general purpose adatto ad essere installato su veicoli di prima fornitura ma soprattutto su retrofit, quindi permettendo il ricondizionamento di veicoli con motore a combustione esistenti ma troppo datati. Lo studio svolto si pone l'obiettivo di identificare tutti gli aspetti di innovazione tecnologica che possono essere installati all'interno del sistema di interazione uomo-macchina. All'interno di questo progetto sarà effettuata una pianificazione di tutto il lavoro del gruppo di ricerca CIRI-ICT, partendo dallo studio normativo ed ergonomico delle interfacce dei veicoli analizzando tutti gli elementi di innovazione che potranno far parte del sistema TIME e quindi programmare tutte le attività previste al fine di raggiungere gli obiettivi prefissati, documentando opportunamente tutto il processo. Nello specifico saranno analizzate e definite le tecniche da utilizzare per poi procedere alla progettazione e implementazione di un primo sistema sperimentale di Machine Learning e Gamification con lo scopo di predire lo stato della batteria in base allo stile di guida dell'utente e incentivare quest'ultimo tramite sistemi di Gamification installati sul cruscotto ad una guida più consapevole dei consumi. Questo sistema sarà testato su dati simulati con l'obiettivo di avere un prodotto configurabile da installare sul veicolo.

Ottimizzazione di un Sistema di Key Performance Indicators per la Divisione Engineering aziendale. Il caso INTERTABA S.p.A.

Il seguente elaborato è la diretta conseguenza di un periodo di stage, pari a cinque mesi, svolto presso l’azienda INTERTABA S.p.A., a Zola Predosa (BO). Il Dipartimento presso cui è stato svolto il tirocinio è l’Engineering. In particolare è stata compiuta un’analisi dei KPIs presenti e sono state proposte delle azioni migliorative. Il lavoro si è sviluppato in tre fasi. Nella prima fase è stata fatta un’analisi dei KPIs attuali per ciascuna funzione appartenente all’Engineering: Engineering Support, Project Engineering, Plant & Utilities Maintenance, Technical Warehouse e General Services. Nella seconda fase sono state descritte, per ciascuna funzione, alcune proposte migliorative per i KPIs presenti. Infine, per alcune funzioni, sono state proposte alcune iniziative in merito all’implementazione di nuovi KPIs.