Analisi delle componenti principali: la versione "sparsa"

Lo scopo di questa tesi è introdurre alla analisi delle componenti principali, una metodologia statistico computazionale utilizzata per l'interpretazione di grandi insiemi di dati. L'obiettivo principale di questa tecnica è quello di ridurre le dimensioni del problema ricercando delle combinazioni lineari delle variabili di partenza che mantengano le principali informazioni sulla variabilità dei dati. In particolare, all’interno di questo elaborato verrà trattata una variante della PCA: l’analisi delle componenti principali “sparsa”. Dopo alcuni richiami iniziali verrà presentato un approccio standard all'analisi delle componenti principali, legato alle proprietà della matrice di covarianza (o correlazione) dei dati iniziali. Successivamente ne verrà mostrato un secondo approccio basato sulla decomposizione in valori singolari della matrice dei dati. Questo metodo permetterà di ottenere gli stessi risultati dell'approccio standard senza calcolare in modo esplicito la matrice di covarianza (o correlazione) dei dati e consentirà di sfruttare alcune proprietà importanti della decomposizione in valori singolari. Per introdurre la variante “sparsa” dell’analisi delle componenti principali verranno riportate alcune nozioni di base sulla regressione lineare. Infatti, questa tecnica ci permetterà di ottenere delle nuove combinazioni lineari delle variabili originarie che abbiano un numero alto di coefficienti uguali a zero, questo favorirà l’analisi delle componenti principali. La tesi si concluderà con la presentazione di alcuni risultati rielaborati in linguaggio Matlab, insieme alla valutazione dei risultati ottenuti.

Evoluzione dell'ente training center: il caso Automobili Lamborghini S.p.a

La presente tesi, redatta durante un tirocinio presso l’azienda Automobili Lamborghini S.p.a., ha come fine ultimo la descrizione di attività volte all’evoluzione dell’ente Training Center facente parte dell’area industriale. L’ente Training center è responsabile dell'organizzazione, dell'erogazione e del monitoraggio della formazione incentrata sulle cosiddette technical skills utili per il miglioramento o il rafforzamento delle competenze e delle conoscenze tecniche degli operatori. La prima attività descritta ha lo scopo di creare un database contenente tutte le competenze che ogni operatore deve possedere per poter lavorare autonomamente su una determinata stazione di lavoro al fine di individuare il gap di competenze. L’analisi condotta ha come obiettivi: la pianificazione strategica della forza lavoro, la mappatura dell’intera organizzazione, l’implementazione (ove necessario) di nuovi training, l’aumento della produttività, e l’aumento della competitività aziendale. In seguito, è stata svolta un’analisi delle matrici di flessibilità, ovvero delle matrici che forniscono informazioni su quanti blue collars sono in grado di lavorare su determinate stazioni e in quale ruolo (operatore in training, operatore autonomo o operatore specializzato e quindi in grado di assumere il ruolo di trainer). Studiando tali matrici sono state identificate delle regole che rendono il processo di training on the job il più efficace ed efficiente possibile con o scopo, da una parte di evitare eccessive ore di training e quindi eccessivo dispendio economico, dall’altra, quello di riuscire a coprire tutte le stazioni considerando i picchi di assenteismo della forza lavoro. Infine, si è rivelata necessaria l’implementazione di un nuovo training, il “train the tutor”, ovvero un percorso di formazione riservato ai dipendenti potenzialmente in grado di insegnare attività in cui loro sono specializzati ad operatori in training.

Sales Forecasting e Demand Planning all'interno del processo di Sales & Operations Planning: il caso Cefla s.c.

Il presente elaborato di tesi è stato realizzato coerentemente con quanto osservato in Cefla s.c., azienda italiana composta attualmente da 4 Business Unit che operano a livello internazionale in settori distinti. I temi trattati riguardano nel dettaglio la Business Unit Medical Equipment, la quale realizza prodotti a supporto del professionista sanitario in tutte le fasi della sua attività, comprendendo riuniti odontoiatrici, apparecchiature per l’imaging e radiologia digitale e sistemi di sterilizzazione. L’obiettivo di questo elaborato è quello di descrivere l’attuale processo di Sales & Operations Planning all’interno di questa divisione dell’azienda e contribuire alla progettazione del piano per la sua strutturazione, reso necessario dalla situazione di forte criticità che Cefla s.c. è stata costretta ad affrontare. Vengono quindi descritte le problematiche che caratterizzano i processi interni all’azienda allo stato attuale, la cui valutazione è stata supportata da consulenti esterni, al fine di evidenziare gli aspetti più critici ed elaborare proposte di miglioramento. Queste ultime sono distinte in funzione delle diverse figure coinvolte che hanno contribuito alla loro realizzazione e ai sottoprocessi interessati e che costituiscono il Sales & Operations Planning: Sales Forecasting, Demand Planning e Supply Planning. In particolare, vengono approfonditi i processi che riguardano la previsione della domanda, in quanto per essi è stato possibile collaborare nell’elaborazione di proposte di miglioramento mirate. Visti i tempi medio lunghi che caratterizzano le soluzioni proposte all’azienda si è cercato di contribuire con la progettazione di proposte quick-win in ambito di Sales Forecasting e Demand Planning. Infine, si è tentato di quantificare i costi sostenuti da Cefla s.c. per far fronte alla situazione di criticità affrontata tramite valutazioni economiche e KPI, potendo così stimare l’impatto dato dall’implementazione di proposte di miglioramento.

Identificazione degli eventi temporali da misure inerziali nel movimento di reaching

Background L’identificazione degli eventi temporali permette nell’analisi del movimento di valutare la qualità del gesto motorio e si offre in aiuto alla formulazione di diagnosi cliniche, valutazioni di un percorso riabilitativo e in ambito ortopedico per la creazione di protesi. L’uso sempre più diffuso dei sensori inerziali nell’analisi del movimento ha portato alla nascita di numerosi algoritmi per identificare gli eventi temporali; tuttavia, molti di questi sono stati sviluppati per la ricerca dei gate event sull’analisi del cammino, mentre non sono molti quelli dedicati allo studio dell’arto superiore, dove il reaching è il task motorio più studiato. Obiettivo tesi Proporre un metodo per l’identificazione degli eventi temporali su movimento di reaching con l’uso di soli sensori inerziali. Metodo All’interno del progetto Neurograsp, che è uno studio di analisi del movimento di reaching condotto presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Energia Elettrica e dell’Informazione Guglielmo Marconi sono stati considerati i dati relativi alla stereofotogrammetria e ai sensori inerziali. L’analisi ha riguardato tre soggetti sani destrorsi. È stato considerato il sistema di stereofotogrammetria come gold standard con cui si sono rilevati gli eventi temporali ricercati del task motorio e successivamente si è implementato un metodo per identificare gli stessi eventi temporali tramite l’uso dei soli sensori inerziali. L’analisi è terminata con il confronto dei risultati. Risultati Si sono effettuate le analisi dei risultati in termini di classificazione dei times individuati dall’algoritmo come corretti, falsi positivi o falsi negativi e sulla quantificazione dell’errore assoluto sui valori identificati correttamente.