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.

Analisi ed implementazione di sistemi innovativi per lo stoccaggio della normaleria nel settore automotive. Il caso Lamborghini Automobili spa.

Attraverso questa tesi si vuole mostrare il valore aggiunto che i sistemi di immagazzinamento automatico della merce possono offrire alle aziende, facendo un focus particolare sulle aziende manifatturiere. La scelta di approfondire questa tematica nasce dall’esperienza di tirocinio svolta all’interno di Automobili Lamborghini S.p.A. situata a Sant’Agata Bolognese (Bologna), nota in tutto il mondo per la produzione di Super Sport Cars. Partendo dall'introduzione dell'order picking e delle tipologie di magazzini esistenti, si passerà all'introduzione di algoritmi per il posizionamento dei codici all'interno di un magazzino. Una volta introdotto il problema dello stoccaggio dei codici di normaleria all'interno di un magazzino, verrà identificata la soluzione implementata in Automobili Lamborghini.

Nodi sensori LoRaWAN a micropotenze: progettazione hardware, firmware e a livello di applicazione

L'elaborato parte da una scheda di sviluppo commerciale per arrivare a realizzare una rete LoRaWAN comprensiva di End-Node, Gateway e Application Server. In maniera specifica, l'elaborato affronta il problema della progettazione di end-node a micropotenze. Dopo aver studiato e collaudato la piattaforma di sviluppo, è stata affrontata la problematica dell'ottimizzazione energetica a diversi livelli: scelta di componenti con correnti di perdita estremamente ridotte, tecniche di power gating temporizzato, comportamento adattativo del nodo, impostazione dei consumi del nodo mediante i server della rete. L'elaborato presenta infine il layout del PCB progettato, pronto per la fabbricazione, insieme a stime del tempo di vita dell'end-node in funzione della frequenza di trasmissione e della capacità delle batterie utilizzate.

Identificazione parametrica di un modello viscoelastico della meccanica respiratoria

La ventilazione meccanica è un utile strumento per far fronte a patologie respiratorie, ma per avere un risultato ottimale è necessario impostare il ventilatore in modo personalizzato, al fine di rispettare la meccanica respiratoria di ogni paziente. Per far questo si possono utilizzare modelli della meccanica respiratoria dello specifico paziente, i cui parametri devono essere identificati a partire dalla conoscenza di variabili misurabili al letto del paziente. Schranz et al. hanno proposto l’utilizzo di un nuovo metodo, il Metodo Integrale Iterativo, la cui efficacia è stata valutata confrontandone le prestazioni con quelle di altre tecniche consolidate di identificazione parametrica: regressione lineare multipla, algoritmi iterativi e metodo integrale. Tutti questi metodi sono stati applicati ad un modello viscoelastico del secondo ordine della meccanica respiratoria utilizzando sia dati simulati sia dati clinici. Da questa analisi comparata è emerso che nel caso di simulazioni prive di rumore quasi tutti i metodi sono risultati efficaci, seppur con tempi di calcolo diversi; mentre nel caso più realistico con la sovrapposizione del disturbo l’affidabilità ha subito un ridimensionamento notevole in quasi tutti i casi, fatta eccezione per il metodo Simplex Search (SSM) e il Metodo Integrale Iterativo (IIM). Entrambi hanno fornito approssimazioni soddisfacenti con errori minimi, ma la prestazione di IIM è stata decisamente superiore in termini di velocità (fino a 50 volte più rapido) e di indipendenza dai parametri iniziali. Il metodo SSM, infatti, per dare buoni risultati necessita di una stima iniziale dei parametri, dalla quale far partire l’iterazione. Data la sua natura iterativa, IIM ha invece dimostrato di poter arrivare a valori realistici dei parametri anche in caso di condizioni iniziali addirittura fuori dal range fisiologico. Per questo motivo il Metodo IIM si pone come un utile strumento di supporto alla ventilazione meccanica controllata.

Analisi prestazionale della ricerca di vicini in uno spazio vettoriale con Elasticsearch su infrastruttura cloud

Negli ultimi anni, a causa degli enormi progressi dell’informatica e della sempre crescente quantità di dati generati, si è sentito sempre più il bisogno di trovare nuove tecniche, approcci e algoritmi per la ricerca dei dati. Infatti, la quantità di informazioni da memorizzare è diventata tale che ormai si sente sempre più spesso parlare di "Big Data". Questo nuovo scenario ha reso sempre più inefficaci gli approcci tradizionali alla ricerca di dati. Recentemente sono state quindi proposte nuove tecniche di ricerca, come ad esempio le ricerche Nearest Neighbor. In questo elaborato sono analizzate le prestazioni della ricerca di vicini in uno spazio vettoriale utilizzando come sistema di data storage Elasticsearch su un’infrastruttura cloud. In particolare, sono stati analizzati e messi a confronto i tempi di ricerca delle ricerche Nearest Neighbor esatte e approssimate, valutando anche la perdita di precisione nel caso di ricerche approssimate, utilizzando due diverse metriche di distanza: la similarità coseno e il prodotto scalare.

Effetti dell’arousal sul fitness to drive: algoritmi e simulazione

Diversi elementi possono influenzare il comportamento dei conducenti mentre svolgono attività di guida. Dalle distrazioni visive a quelle cognitive, le emozioni (che potrebbero risultare da dati biometrici, come temperatura, battito cardiaco, pressione, ecc.) e le condizioni di altri conducenti, che possono svolgere un ruolo significativo, fungendo da fattore che può aumentare il tempo di risposta dei guidatori. Mantenere sotto controllo questi parametri potrebbe essere fondamentale per evitare situazioni pericolose, per decidere ed eseguire azioni che potrebbero influenzare il verificarsi di incidenti stradali. Questo volume analizza l'indice "Fitness-to-Drive" e mira a valutare come gli effetti dell'eccitazione possono influenzare lo stato dei conducenti. La tesi presenta alcune valutazioni sperimentali condotte su un simulatore di guida, discutendo i risultati ottenuti.

Sviluppo e validazione di un algoritmo di Vehicle Routing per un caso di logistica distributiva in collaborazione con Toyota Material Handling Italia

L’elaborato descrive le fasi di progettazione, programmazione e validazione di un programma sviluppato in ambiente Java per il Vehicle Routing Problem. L’algoritmo implementato è di tipo euristico costruttivo primal e presenta funzionalità specifiche per la gestione di un elevato numero di vincoli e l’applicazione a casistiche reali. La validazione è stata effettuata su una base dati reale e in confronto a dataset di cui è nota la soluzione ottima. Il programma è stato progettato per risultare flessibile alle richieste dell’utente e utilizzabile per valutazioni economiche in ambito consulenziale.

Ottimizzazione della Scheda Prodotto nei sistemi informativi gestionali in un’azienda nel settore del packaging farmaceutico

Questo elaborato è stato svolto all'interno della Marchesini Group, nell'Headquarter di Pianoro al secondo piano nell'ufficio analisi ordini. Nella prima parte di questo documento è stata fatta una profonda analisi di quello che è il contesto industriale di riferimento, packaging farmaceutico, dell'industria 4.0 e di come l'Azienda si approccia a tutto ciò. Prosegue con una breve descrizione dell'azienda e delle normative di rifermento. Nella seconda parte dell'elaborato è stata svolta una profonda analisi del processo che va dalla ricezione dell'ordine alla spedizione della macchina/linea al cliente, quindi dell'intero ciclo di vita della commessa. Attraverso questa analisi sono state analizzate le criticità delle diverse attività svolte, da diverse risorse e gli strumenti, utilizzati, attraverso cui vengono portate a termine. La figura del Project coordinator, la scheda prodotto, la macro-pianificazione e il cruscotto sono gli elementi che sono stati maggiormente analizzati. Sono stati analizzati i loro punti deboli e proposte soluzioni migliorative. E' stato analizzato il modo di introdurle e valutato il loro impatto a livello economico nel breve periodo. Alla fine c'è una piccola considerazione su quali aspetti andrebbero ulteriormente approfonditi.

Analisi di strategie computazionali per il gioco Forza4 generalizzato

L’Intelligenza Artificiale (IA), sin dalla sua introduzione, si è occupata dei giochi, ponendo l’attenzione a quelli detti a informazione perfetta e a somma zero e sequenziali (Tris, Scacchi e Forza4). Dalla Teoria dei Giochi è derivato il modello Minimax, che sfrutta l'albero di gioco per effettuare una ricerca in profondità allo scopo di minimizzare la massima perdita possibile per individuare la mossa migliore da giocare. Tuttavia, il limite di tale algoritmo risiede nel tempo necessario al calcolo (per alberi profondi e di grandi dimensioni) che, in alcuni casi, può essere considerevole. Per mitigare tale problema, è stato introdotta la proposta Alpha-Beta, che attua delle potature sull’albero di gioco grazie l’introduzione di due nuove variabili dette, appunto, alpha e beta. Tale approccio è stato ulteriormente migliorato ricorrendo all’utilizzo del concetto di funzione euristica e introducendo un limite di profondità al quale fermare la ricorsione del modello Alpha-Beta. Tale limite, tuttavia, determina il problema dell’effetto orizzonte, legato al fatto che fermarsi a una profondità intermedia dell’albero può portare l’algoritmo a non vedere delle alcune mosse migliori che possono situarsi nel sotto albero del nodo a cui si ferma la ricerca, appunto l’orizzonte. Ulteriori accorgimenti, come l'algoritmo ad approfondimento iterativo (Iterative Deepening) e il salvataggio degli stati di gioco in una tabella hash, possono ridurre in modo significativo il tempo di calcolo. Partendo da questi studi, sono stati sviluppati degli agenti software per ConnectX, un gioco sviluppato in Java a somma zero e a informazione perfetta come Forza4. Le implementazioni sono state testate su 39 diverse configurazioni di gioco, dimostrando che l'agente PlayerSoft risulta il più ottimale e che l'implementazione della funzione euristica rappresenta un buon compromesso tra complessità di calcolo e risultato atteso.

Sistemi di testing per celle a combustibile

La tesi tratta funzionamento, ottimizzazione e applicazioni delle celle a combustibile PEM (PEM Fuel cells) che sono dispositivi capaci di convertire reversibilmente l’energia chimica contenuta nel combustibile in energia elettrica, energia termica e prodotti di reazione. Vengono analizzati gli effetti di temperatura, pressione e umidità sulla cinetica, sulle prestazioni, sull’OCV, sulla conduttività della membrana e sul trasferimento di massa. In generale, per utilizzare una cella a combustibile PEM, ogni componente, materiale e l'assemblaggio delle celle dovrebbe essere realizzabile e ottimizzato per ottenere alte prestazioni. Vengono, quindi, trattate le tecniche di test e diagnosi che rappresentano il modo più popolare e affidabile per convalidare i progetti di questi componenti e della cella combustibile stessa. Inoltre, si affronta il discorso sull’idrogeno definito come vettore di energia che ha assunto un ruolo di primo piano per un mercato a basse emissioni; infatti ha un grande potenziale come combustibile alternativo e assume un ruolo centrale nello scenario energetico del futuro. Infine, si parla anche di applicazioni pratiche ed esistenti riguardanti le celle a combustibile in veicoli, come le proposte di Nuvera ed EH Group.

Metodologie per la progettazione di eliche aeronautiche

Studio dei metodi di progettazione per lo sviluppo di eliche aeronautiche. Come caso di studio è stata scelta la progettazione di un’elica che ottimizzi le prestazioni del Risen, prodotto dalla Porto Aviation Group. Questo ultraleggero monta motore Rotax915IS, che eroga una potenza considerevolmente maggiore rispetto ai motori adottati in precedenza: sono state, quindi, progettate una serie di eliche in grado di convertire in maniera efficiente la coppia ricevuta in spinta nelle diverse fasi di volo del velivolo. E' incluso nella tesi uno studio di sensitività in cui è stato verificato come varia la spinta in funzione dei diversi parametri costruttivi dell'elica aeronautica. Lo sviluppo dell’elica avviene attraverso il seguente percorso: 1) definizione parametri di volo e funzionamento motore del velivolo a cui accoppiare l'elica, 2) studio delle prestazioni dell'aereo con le eliche già disponibili così da potere validare i calcoli, 3) stima delle prestazioni dell'aereo in seguito a variazioni delle caratteristiche geometriche della pala; 4) sintesi caratteristiche costruttive per ottenere una pala in grado di fornire prestazioni soddisfacenti in ogni fase del volo. Gli studi sono stati supportati da analisi su codici software commerciali, al fine di valutare l’influenza dei parametri costruttivi sulle prestazioni del velivolo a cui viene accoppiata l'elica. Lo studio ha condotto allo sviluppo di cinque pale, una delle quali presenta ottime prestazioni.

tecniche di machine learning per la predizione del rating delle applicazioni all’interno di un play store

Il mio progetto di tesi ha come obiettivo quello di creare un modello in grado di predire il rating delle applicazioni presenti all’interno del Play Store, uno dei più grandi servizi di distribuzione digitale Android. A tale scopo ho utilizzato il linguaggio Python, che grazie alle sue librerie, alla sua semplicità e alla sua versatilità è certamen- te uno dei linguaggi più usati nel campo dell’intelligenza artificiale. Il punto di partenza del mio studio è stato il Dataset (Insieme di dati strutturati in forma relazionale) “Google Play Store Apps” reperibile su Kaggle al seguente indirizzo: https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamen- to, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applica- to quattro di↵erenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni. In particolare, sono state utilizzate:https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamento, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applicato quattro differenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni: Ridje, Regressione Lineare, Random Forest e SVR. Tali algoritmi sono stati applicati attuando due tipi diversi di trasformazioni (Label Encoding e One Hot Encoding) sulla variabile ‘Category’, con lo scopo di analizzare come le suddette trasformazioni riescano a influire sulla bontà del modello. Ho confrontato poi l’errore quadratico medio (MSE), l’errore medio as- soluto (MAE) e l’errore mediano assoluto (MdAE) con il fine di capire quale sia l’algoritmo più efficiente.

Modelli di Machine Learning per la Valutazione della Qualità del Vino

Descrizione, implementazione in Python e valutazione di modelli di Machine Learning e di tutte le sue fasi di Preprocessing, EDA, Training, Test e Evaluation, per valutare la qualità del vino attraverso le sue caratteristiche fisico-chimiche.

Efficientamento del processo produttivo mediante strumenti di Lean Production: il caso Curti spa

Questa tesi vuole riassumere il percorso di tirocinio che ho intrapreso all’ interno dell’azienda Curti. L'azienda, situata a Castel Bolognese, nasce nel 1955 e opera in svariati settori. Si occupa della produzione di macchine automatiche per il packaging, per la produzione di cavi elettrici e per il settore tessile; inoltre produce componenti per l'industria aerospaziale. L’azienda è votata ad una filosofia kaizen e fonda il processo produttivo su due forti pilastri: il WCM e la Lean Production. In questa esperienza sono stato assegnato all’ ufficio di pianificazione della produzione della divisione TetraPak. Qui ho potuto osservare da vicino come funziona un’azienda e imparare diversi compiti tipici di questo ruolo. Fra le attività che ho svolto c’è la gestione delle distinte sul gestionale Alnus e su Excel e la preparazione della documentazione per la spedizione. Successivamente ho concentrato la mia attenzione su un progetto specifico, denominato “Tethered”, interfacciandomi con il reparto ricambi. Secondo una recente normativa europea, dal 2024 tutti i packaging per il beverage con capacità inferiore ai 3 litri avranno l’obbligo di mantenere i tappi attaccati al contenitore. Il reparto ricambi riceve quindi molti ordini VCK Tethered, ovvero casse con i componenti per attuare i cambiamenti necessari per conformarsi alla normativa. Qui si concentra il mio lavoro di analisi della situazione as-is e lo studio di possibili azioni migliorative. Le azioni individuate sono l’acquisto di strumentazione, la disposizione di una scaffalatura dedicata (studiando una disposizione efficiente dei componenti), l’adozione di etichette informative sui contenitori e l'ottimizzazione delle spedizioni. Sono stati creati due OPL riguardanti il prelievo e l’imballaggio dei componenti. Infine, non è stata possibile applicarla, ma è comunque stata individuata la possibilità di implementare il metodo delle 5s, in modo da ottenere postazioni di lavoro più ordinate e pulite.

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.