POLITesi - Archivio digitale delle tesi di laurea e di dottorato (Politecnico di Milano)
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Application of the environmental product declaration as a tool to assess and reduce office fit-out environmental impact
No full textLAUREA MAGISTRALELe Dichiarazioni Ambientali di Prodotto (EPD), possono essere utilizzate sia in ambito business-to-business che business-to-consumer, consentendo il confronto dell’impatto ambientale di diversi prodotti. Questa tesi esplora l'applicazione delle EPD come strumento business-to-consumer per la riduzione dell'impatto ambientale degli elementi coinvolti in un progetto di Fit-Out tramite una procedura di analisi e modifica del computo metrico. La prima parte della procedura consiste nella raccolta dei computi metrici relativi al progetto di Office Fit-Out di una compagnia assicurativa situata nel cuore di Milano. Per ogni elemento costitutivo del progetto, destinato alla rimozione al termine del periodo contrattuale, è stata svolta la ricerca delle relative dichiarazioni ambientali di prodotto. Successivamente, i dati sono stati analizzati con l'obiettivo di individuare le categorie di elementi con il maggiore impatto in termini di kg CO2 equiv. emessa in fase di produzione del prodotto, riportati dall’indicatore “Global Warming Potential A1-3”. I risultati riferiti a 1 m2 di Fit-Out, mostrano come il 40% circa delle emissioni di CO2 totali emesse per produrre gli elementi sono attribuibili a due prodotti: il pavimento sopraelevato (Access Floor) e una lastra di cartongesso standard (Gypsum Board Type B). Successivamente, l’utilizzo dell’EPD come strumento di comparabilità tra i prodotti è stato perseguito al fine di comprendere se la scelta di un prodotto alternativo avrebbe potuto ridurre l'impatto del Fit-Out. La valutazione della confrontabilità delle EPD è stata condotta sulla base dei criteri indicati nella norma ISO 14025 (sezione 6.7.2) e dallo studio di Moré et al. (2022), che suddivide gli elementi chiave per la confrontabilità in due categorie: “cruciali” e “da confrontare con cautela”.
Le riflessioni finali discutono i limiti e i vantaggi dell'uso, da parte del consumer finale, delle EPD come strumento di comparazione tra prodotti differenti. Inoltre, grazie all’analisi dei prodotti a computo, il lavoro propone una riflessione rispetto agli elementi costitutivi del Fit-Out sui quali una più attenta scelta di prodotto in fase di progettazione potrebbe portare ampi benefici in termini di riduzione dell’impatto ambientale del progetto.Environmental Product Declarations (EPDs) can be used in both business-to-business and business-to-consumer contexts, enabling the comparison of the environmental impact of different products. The thesis explores the application of EPDs as a business-to-consumer tool for reducing the environmental impact of elements involved in a Fit-Out project through a procedure of analysis and modification of the Bill of Quantities.
The first part of the procedure involves collecting the bills of quantities related to the Office Fit-Out project of an insurance company located in the heart of Milan. For each component of the project, intended for removal at the end of the contractual period, the corresponding Environmental Product Declarations were collected. Subsequently, the data were analyzed to identify the categories of elements with the highest impact in terms of kg CO2 equivalent related to the production stage, as reported by the “Global Warming Potential A1-3” indicator. The results, referring to 1 m2 of Fit-Out, show that approximately 40% of the total CO2 emissions associated with producing the elements can be attributed to two products: the Access Floor and a standard Gypsum Board (Type B). Following this, the use of EPDs as a comparability tool between products was pursued to understand whether selecting an alternative product could reduce the impact of the Fit-Out. The assessment of EPD comparability was conducted based on the criteria outlined in ISO 14025 (section 6.7.2) and the study by Moré et al. (2022), which classifies key elements for comparability into two categories: "crucial" and "to be compared with caution."
The final reflections discuss the limitations and advantages of using EPDs as a product comparison tool from a consumer perspective. Moreover, through the analysis of the products listed in the Bill of Quantities, this work offers insights into the key Fit-Out components where a more careful product selection during the design phase could lead to significant benefits in terms of reducing the project’s environmental impact
The role of startups in transforming connected vehicles and mobility: trends, investments, and technological integration
No full textLAUREA MAGISTRALEQuesta tesi esamina il ruolo delle startup nella trasformazione delle Connected Cars e della Smart Mobility, analizzando il loro posizionamento di mercato, l'adozione tecnologica e le tendenze di finanziamento. Utilizzando un'analisi censuaria di 540 startup nel settore della mobilità, categorizzate attraverso una Matrice di Segmentazione del Mercato e Orientamento Tecnologico, lo studio identifica le principali tendenze nell’integrazione delle tecnologie avanzate, con particolare attenzione all'intelligenza artificiale (AI) e alle dinamiche di finanziamento ad essa correlate.
I risultati mostrano che le startup ad alta tecnologia, in particolare quelle che sfruttano AI, IoT e guida autonoma, ricevono in media il 33% di finanziamenti in più rispetto alle loro controparti non basate sull’AI. Le startup B2B dominano gli investimenti nella gestione delle flotte e nell'analisi predittiva, mentre le startup B2C nel settore della mobilità condivisa e del MaaS (Mobility as a Service) guidano le innovazioni rivolte ai consumatori. Le startup a bassa tecnologia, sebbene meno finanziate, rimangono essenziali per l'infrastruttura della mobilità e le soluzioni basate sui servizi. Geograficamente, Nord America ed Est Asia emergono come leader nel successo delle startup, mentre l'Europa si distingue per la priorità data alle soluzioni sostenibili.
La ricerca evidenzia l’automazione guidata dall’AI, la comunicazione vehicle-to-everything (V2X) e le piattaforme di mobilità digitale come fattori chiave per il trasporto urbano del futuro. I risultati forniscono spunti strategici per investitori, policymaker e leader del settore, sottolineando l'importanza crescente delle soluzioni di mobilità ad alta tecnologia. Lo studio conclude con le limitazioni legate alla disponibilità dei dati e suggerisce future ricerche sulle performance a lungo termine delle startup, le innovazioni nei mercati emergenti e la regolamentazione dell'AI nella mobilità.This thesis examines the role of startups in transforming Connected Cars and Smart Mobility, analyzing their market positioning, technological adoption, and funding trends. Using a census analysis of 540 mobility startups, analyzed in depth categorized through a Market Segmentation and Technology Orientation Matrix, the study identifies key trends in high technology integration with emphasis on AI and the funding dynamics related to it.
Findings reveal that high-tech startups, particularly those leveraging AI, IoT, and autonomous driving, receive 33% more funding on average than non-AI counterparts. B2B startups dominate investment in fleet management and predictive analytics, while B2C startups in shared mobility and MaaS drive consumer-centric innovations. Low-tech startups, though less funded, remain essential for mobility infrastructure and service-based solutions. Geographically, North America and East Asia lead startup success, with Europe prioritizing sustainability-focused solutions.
The research highlights AI-driven automation, vehicle-to-everything (V2X) communication, and digital mobility platforms as critical enablers of future urban transportation. The findings provide strategic insights for investors, policymakers, and industry leaders, emphasizing the growing importance of high-tech mobility solutions. The study concludes with limitations related to data availability and suggests future research on long-term startup performance, emerging market innovations, and AI regulation in mobility
L'entità dello schermo : reale e digitale in un rapporto di mutua sottomissione
No full textLAUREA MAGISTRALENel corso di circa un secolo i dispositivi elettronici hanno subito una profonda evoluzione. Essi sono passati dall'essere architetture elettroniche, composte da una serie di schermi, computer, alimentatori e da centinaia di cavi, fino ad essere delle piccole scatole nere della grandezza di una mano.
Se da una parte la loro dimensione diminuiva, dall’altra la loro importanza cresceva e con essa il loro valore. Nella società contemporanea lo schermo è il protagonista di ogni apparecchio elettronico ed è l’elemento principale di laptop e cellulari. Dal momento in cui il tempo dedicato all’utilizzo di questi dispositivi racchiude la maggior parte, se non la totalità, della nostra quotidianità, è inevitabile che ciò che succede al loro interno influisca sulle nostre vite.
Ai giorni nostri, infatti, lo schermo non è solo uno strumento, ma è diventato una vera e propria entità capace di condizionare la nostra identità, le nostre relazioni con gli altri, gli spazi che abitiamo e le emozioni che proviamo.
La tesi in questione indaga le cause e le conseguenze di questa influenza. Partendo da un’analisi dell’impatto che i social hanno avuto sull’individuo, passerà ad esaminare quali sono i paesaggi oltre la soglia dello schermo e ne identificherà il potere suggestivo. Successivamente verrà esaminata la seduzione della webcam, grazie alla quale la realtà digitale non solo si è appropriata degli spazi reali, ma anche dei corpi che lì occupano. Infine, di fronte al potere di sottomissione dello schermo nei confronti della realtà, verrà indagata nella tesi la possibilità di andare oltre i confini dello schermo ed abitare una nuova dimensione.Over the course of about a century, electronic devices have undergone a profound evolution. They have gone from being electronic architectures, consisting of a series of screens, computers, power supplies and hundreds of cables, to being little black boxes the size of a hand.
While their size decreased, their importance grew and with it their value. In contemporary society, the screen is the star of every electronic device and is the main element of laptops and mobile phones. Since the time spent using these devices encompasses most, if not all, of our daily lives, it is inevitable that what happens inside them affects our lives.
Nowadays, in fact, the screen is not just a tool, but has become a real entity capable of conditioning our identity, our relationships with others, the spaces we inhabit and the emotions we feel.
This thesis investigates the causes and consequences of this influence. Starting with an analysis of the impact that social networks have had on the individual, it will go on to examine the landscapes beyond the threshold of the screen and identify their suggestive power. It will then examine the seduction of the webcam, thanks to which digital reality has not only appropriated real spaces, but also the bodies that occupy them. Finally, faced with the subjugating power of the screen vis-à-vis reality, the thesis will investigate the possibility of going beyond the confines of the screen and inhabiting a new dimension
Comparative analysis of specialised ETFs and traditional ETFs: performance, diversification and liquidity perspectives
No full textLAUREA MAGISTRALEGli ETF hanno democratizzato gli investimenti, offrendo agli investitori uno strumento potente, economico e liquido per diversificare il proprio portafoglio nei mercati finanziari. Inizialmente concepiti per replicare indici di mercato ampi, gli ETF sono diventati sempre più sofisticati, includendo varianti altamente concentrate che seguono settori specifici, come il biotech e l'energia rinnovabile, e tendenze tematiche, come gli investimenti ESG. Gli ETF specializzati garantiscono un'esposizione mirata a settori ad alta crescita, ma la concentrazione settoriale li rende vulnerabili a rischi specifici, distinguendoli in modo fondamentale dagli ETF tradizionali più diversificati. Nonostante il loro utilizzo in crescita, gli studi sull’equilibrio tra performance, diversificazione e liquidità tra ETF specializzati e tradizionali restano limitati.
Per colmare questa lacuna, il presente studio realizza un’analisi comparativa tra sei ETF specializzati e sei ETF tradizionali su un periodo di 10 anni, confrontando statistiche chiave di performance finanziaria. L’analisi delle performance considera il tasso di crescita annuale composto (CAGR), la volatilità, il rapporto di Sharpe, il Sortino ratio e l’alpha di Jensen. La diversificazione viene valutata attraverso l’Indice di Herfindahl-Hirschman (HHI) e le matrici di correlazione, mentre la liquidità viene analizzata considerando bid-ask spread, volumi di scambio e turnover. Inoltre, sono stati calcolati il Value at Risk (VaR) e il Conditional Value at Risk (CVaR) per misurare il rischio di perdita estrema.
Per garantire un'analisi rigorosa, sono stati applicati test di significatività statistica, tra cui il test di normalità di Shapiro-Wilk per verificare la distribuzione dei dati e il test T di Student per confrontare le medie dei rendimenti tra ETF specializzati e tradizionali. Sono state inoltre utilizzate simulazioni Monte Carlo per valutare scenari di rischio e rendimento e analisi di sensibilità per testare la robustezza dei risultati ottenuti.
I risultati confermano che gli ETF specializzati offrono una performance media leggermente superiore (CAGR dell’8,36%) rispetto agli ETF tradizionali (CAGR del 7,96%), ma al prezzo di una volatilità significativamente più elevata (25,16% contro 18,42%). Inoltre, gli ETF specializzati mostrano una maggiore concentrazione, confermata da valori più elevati di HHI, e una minore liquidità, evidenziata da bid-ask spreads più ampi e volumi di scambio ridotti. Gli ETF tradizionali, al contrario, garantiscono una performance più stabile, una maggiore diversificazione e una liquidità superiore, risultando quindi opzioni più sicure in una varietà di scenari di mercato. L’analisi delle correlazioni evidenzia inoltre che gli ETF specializzati, in particolare quelli focalizzati su biotecnologie ed energie pulite, presentano una bassa correlazione con gli indici di mercato generali, confermandone il valore per la diversificazione del portafoglio.
Questo studio arricchisce la letteratura esistente con un’analisi empirica dei principali compromessi tra ETF tradizionali e specializzati, fornendo nuove informazioni su entrambi. Inoltre, evidenzia alcune limitazioni, come l’orizzonte temporale del campione e l’omissione di ETF tematici emergenti, come quelli legati all’intelligenza artificiale e alla blockchain, oltre all’assenza di un’analisi delle variazioni del comportamento degli ETF a livello regionale. Studi futuri potrebbero approfondire queste dimensioni, ad esempio analizzando le performance degli ETF in condizioni di mercato estreme e durante crisi finanziarie.
Confrontando gli ETF tradizionali e specializzati su più dimensioni, questo studio chiarisce le differenze strutturali tra le varie tipologie di ETF nei mercati finanziari. Sebbene gli ETF specializzati possano essere strumenti utili per puntare su settori ad alta crescita, gli ETF tradizionali rimangono fondamentali per garantire un accesso ampio ai mercati e per mitigare il rischio.ETFs have democratized investing, offering investors a powerful, inexpensive, and liquid financial marketplace diversification tool. Initially designed to follow overall market indices, ETFs have become increasingly sophisticated, with increasingly concentrated variants tracking focused sectors, including biotech and renewable energy, and theme trends, including ESG investing. Concentrated ETFs yield concentrated exposure to high-growth sectors, but sector concentration subjects investors to focused vulnerabilities, distinguishing them in a fundamental way from traditional, broadly focused ETFs. Despite increased usage, a lack of studies continues to dominate regarding the performance, diversification, and liquidity trade-offs between specialized and traditional ETFs.
To bridge this gap, this article conducts a comparative analysis between six specialized ETFs and six traditional ETFs over a 10-year period, comparing key financial performance statistics. Performance analysis considers Compound Annual Growth Rate (CAGR), volatility, Sharpe ratio, Sortino ratio, and Jensen’s alpha, while diversification is assessed through the Herfindahl-Hirschman Index (HHI) and correlation matrices. Measurable liquidity is considered through bid-ask spreads, trading volumes, and turnover ratios. Furthermore, Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR) are calculated to assess extreme loss risk.
To ensure robust statistical validation, formal significance tests are applied, including the Shapiro-Wilk normality test to verify data distribution and Student’s T-test to compare mean returns between specialized and traditional ETFs. Monte Carlo simulations are conducted to analyze risk-return distributions, while sensitivity analyses are employed to test the stability of findings.
The results confirm that specialized ETFs have marginally superior mean performance (CAGR 8.36%) over traditional ETFs (CAGR 7.96%), but at the cost of significantly increased volatility (25.16% versus 18.42%). In addition, specialized ETFs exhibit greater concentration, as reflected in higher HHI values, and reduced liquidity, evidenced by larger bid-ask spreads and lower trading volumes. Traditional ETFs, in contrast, generate steadier performance, broader diversification, and enhanced liquidity, making them safer investment choices under various market conditions. Correlation analysis further concludes that specialized ETFs—particularly biotechnology and clean-energy ETFs—exhibit low correlation with general market indices, reinforcing their portfolio diversification value.
This study contributes to the existing literature with an empirical analysis of the key trade-offs between traditional and specialized ETFs, offering new insights into both categories. Additionally, it highlights certain limitations, such as the sample period and the omission of emerging thematic ETFs, including those related to artificial intelligence and blockchain, as well as the absence of an analysis of regional variations in ETF behavior. Future studies could expand on these dimensions, for example, by analyzing performance under extreme market conditions and financial crises.
By comparing traditional and specialized ETFs across multiple dimensions, this study clarifies the performance implications of alternative ETF structures in financial markets. As a vehicle for concentrated bets in high-growth industries, specialized ETFs can play a useful role, but traditional ETFs remain fundamental tools for broad market access and risk mitigation
Advanced image segmentation for automatic estimation of exposed leaf area in vineyards
Full text linkLAUREA MAGISTRALEQuesta tesi esplora tecniche avanzate di segmentazione delle immagini per la stima automatica della Superficie Fogliare Esposta (SFE) nei vigneti. La valutazione accurata dell’SFE è fondamentale per analizzare la produttività e la qualità del vigneto, ma le stime manuali risultano spesso soggettive e incoerenti. Per superare queste limitazioni, lo studio sviluppa una pipeline di visione artificiale che utilizza sia la segmentazione basata sui colori sia approcci di deep learning, in particolare il Segment Anything Model (SAM). La ricerca confronta l'efficacia della sogliatura nello spazio colore HSV con la segmentazione basata su SAM, valutandone l'accuratezza e la robustezza in immagini di vigneti differenti. I risultati mostrano che mentre la segmentazione basata sul colore è efficace per immagini ben contrastate, SAM offre maggiore adattabilità in scenari complessi. Le conclusioni contribuiscono al miglioramento della valutazione automatizzata dei vigneti, supportando le pratiche di agricoltura di precisione nella viticoltura.This thesis explores advanced image segmentation techniques for the automatic estimation of the Exposed Leaf Area (SFE) in vineyards. Accurate assessment of SFE is crucial for evaluating vineyard productivity and quality, yet manual estimations often suffer from subjectivity and inconsistency. To address this, the study develops a computer vision pipeline that employs both color-based segmentation and deep learning approaches, particularly leveraging the Segment Anything Model (SAM). The research compares the effectiveness of traditional HSV color space thresholding against SAM-based segmentation to determine their accuracy and robustness across different vineyard images. Results indicate that while color-based segmentation is effective for well-contrasted images, SAM demonstrates superior adaptability in complex scenarios. The findings contribute to enhancing automated vineyard evaluation, supporting precision agriculture efforts in viticulture
Integration of radiomic features and intra-patient heterogeneity of colorectal cancer metastases for prognostic modeling
Full text linkLAUREA MAGISTRALEIl carcinoma del colon-retto (CRC) rappresenta una delle principali cause di mortalità a livello mondiale. Negli ultimi anni, la radiomica – una metodologia che consente di estrarre automaticamente informazioni quantitative da immagini mediche – ha offerto nuove prospettive per la personalizzazione dei trattamenti oncologici, fornendo biomarcatori non invasivi e complementari ai tradizionali dati clinici e genetici. Questa tesi indaga l'integrazione di dati clinici, genetici e radiomici per migliorare la previsione della sopravvivenza nei pazienti affetti da metastasi epatiche da CRC. In particolare, abbiamo sviluppato modelli di sopravvivenza basati su Random Survival Forest che, mediante un accurato processo di selezione delle variabili (basato sull’algoritmo Boruta), valutano la potenza predittiva di caratteristiche estratte da scansioni TC pre-intervento, sia nella fase pre-chemioterapia neoadiuvante che pre-operatoria. I risultati mostrano che l’aggiunta delle informazioni radiomiche della lesione primaria, soprattutto quelle relative al tumore centrale, incrementa significativamente le performance dei modelli di sopravvivenza rispetto all’uso isolato di dati clinici e genetici. Inoltre, abbiamo esplorato l’eterogeneità intra-paziente delle metastasi attraverso tecniche di tree-clustering basate su distanze di edit tra dendrogrammi, evidenziando che pazienti con metastasi più omogenee o con elevate variazioni presentano profili di sopravvivenza distinti. Tuttavia, l’integrazione di tale stratificazione nei modelli di Random Survival Forest non porta a miglioramenti significativi nelle prestazioni predittive, suggerendo che le informazioni sulla variabilità delle lesioni siano già in parte catturate dalle caratteristiche radiomiche della lesione primaria. Lo studio supporta l’utilizzo della radiomica come strumento complementare per la valutazione prognostica nelle metastasi epatiche da CRC e apre nuove prospettive per strategie di trattamento più personalizzate.Colorectal cancer (CRC) represents one of the leading causes of death worldwide. In recent years, radiomics—a methodology that automatically extracts quantitative information from medical images—has offered new prospects for personalizing oncological treatments by providing non-invasive biomarkers that complement traditional clinical and genetic data. This thesis investigates the integration of clinical, genetic, and radiomic data to improve the prediction of survival in patients with CRC liver metastases. In particular, we apply survival models based on Random Survival Forests, which, through an accurate variable selection process based on the Boruta algorithm, evaluate the predictive power of features extracted from pre-intervention CT scans, both in the neoadjuvant pre-chemotherapy phase and in the pre-operative phase. The results show that the addition of radiomic information from the primary lesion, especially the one related to the central tumor, significantly increases the performance of survival models compared to the isolated use of clinical and genetic data. Furthermore, intra-patient metastasis heterogeneity is explored using tree-clustering techniques based on edit distances between dendrograms, revealing that patients with more homogeneous metastases or with high variability present distinct survival profiles. However, the integration of this stratification into the Random Survival Forest models does not lead to significant improvements in predictive performance, suggesting that the information regarding lesion variability is already partially captured by the radiomic characteristics of the primary lesion. The study supports the use of radiomics as a complementary tool for prognostic assessment in CRC liver metastases and opens new prospects for more personalized treatment strategies
Supply chain risk management: a literature review, case studies and the role of technological innovation
Full text linkLAUREA MAGISTRALELa gestione del rischio è diventata una componente essenziale della moderna strategia aziendale, in particolare nel contesto di catene di fornitura sempre più complesse e interconnesse. Sebbene la letteratura esistente discuta ampiamente la categorizzazione dei rischi, le fasi chiave della gestione del rischio e le strategie disponibili per mitigare i rischi, rimane una lacuna nella comprensione di come le aziende decidono quale strategia adottare nei diversi scenari. Questa tesi inizia con una revisione completa della letteratura, analizzando varie classificazioni del rischio, le fasi strutturate del processo di gestione del rischio e gli approcci strategici proposti dai ricercatori. Basandosi su queste basi teoriche, lo studio estende il suo ambito a casi di studio del mondo reale, identificando i fattori chiave che influenzano il processo decisionale delle aziende nella scelta di una strategia di gestione del rischio, un aspetto precedentemente sottoesplorato in letteratura. Questi fattori includono la posizione geografica, il contesto normativo, le capacità tecnologiche, i vincoli finanziari, la tolleranza al rischio aziendale e le interdipendenze della catena di fornitura. Inoltre, questa ricerca indaga i potenziali rischi e le corrispondenti strategie di mitigazione nelle diverse fasi della pianificazione della catena di approvvigionamento, fornendo un quadro strutturato affinché le aziende possano gestire in modo proattivo le vulnerabilità. Oltre alla prevenzione del rischio, lo studio esplora anche il modo in cui l’implementazione delle strategie di gestione del rischio trasforma la catena di fornitura di un’azienda, influenzando l’efficienza operativa, le relazioni con i fornitori, la gestione delle scorte e la resilienza complessiva. Infine, questa tesi esamina il ruolo delle tecnologie emergenti nel rimodellare le pratiche di gestione del rischio. Evidenzia come innovazioni come l’intelligenza artificiale (AI), il machine learning, i digital twin e la blockchain possono essere sfruttate per migliorare l’identificazione del rischio, la modellazione predittiva e i processi decisionali. Mentre le aziende si sforzano di navigare in un panorama globale sempre più incerto, l’integrazione di queste tecnologie rappresenta un’opportunità significativa per passare da una gestione del rischio reattiva a quella proattiva, garantendo competitività e stabilità a lungo termine. Combinando approfondimenti teorici con analisi empiriche, questa ricerca fornisce una prospettiva olistica sulla gestione del rischio, colmando le lacune nella letteratura esistente e offrendo raccomandazioni pratiche per le organizzazioni che mirano a sviluppare strategie di gestione del rischio più strutturate, basate sui dati e tecnologicamente avanzate.Risk management has become an essential component of modern business strategy, particularly in the context of increasingly complex and interconnected supply chains. While existing literature extensively discusses the categorization of risks, the key phases of risk management, and the strategies available to mitigate risks, there remains a gap in understanding how companies decide which strategy to adopt in different scenarios. This thesis begins with a comprehensive literature review, analyzing various risk classifications, the structured phases of the risk management process, and the strategic approaches proposed by researchers. Building on this theoretical foundation, the study extends its scope to real-world case studies, identifying the key factors that influence companies’ decision-making when selecting a risk management strategy—an aspect previously underexplored in the literature. These factors include geographical location, regulatory environment, technological capabilities, financial constraints, corporate risk tolerance, and supply chain interdependencies. Furthermore, this research investigates the potential risks and corresponding mitigation strategies at different stages of supply chain planning, providing a structured framework for businesses to proactively manage vulnerabilities. Beyond risk prevention, the study also explores how the implementation of risk management strategies transforms a company’s supply chain, affecting operational efficiency, supplier relationships, inventory management, and overall resilience. Finally, this thesis examines the role of emerging technologies in reshaping risk management practices. It highlights how innovations such as Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, Digital Twins, and Blockchain can be leveraged to enhance risk identification, predictive modeling, and decision-making processes. As businesses strive to navigate an increasingly uncertain global landscape, the integration of these technologies represents a significant opportunity to shift from reactive to proactive risk management, ensuring long-term competitiveness and stability. By combining theoretical insights with empirical analysis, this research provides a holistic perspective on risk management, bridging gaps in the existing literature and offering practical recommendations for organizations aiming to develop more structured, data-driven, and technologically advanced risk management strategies
Modular switch panel design for recreational boats under 24 meters: Boatsync
No full textLAUREA MAGISTRALEQuesta tesi descrive la progettazione e lo sviluppo di un quadro elettrico modulare specifico per imbarcazioni di lunghezza inferiore a 24 metri. L'obiettivo principale è modernizzare gli attuali pannelli di comando delle barche consentendo la personalizzazione, la compatibilità delle app e la sostituzione dei tradizionali indicatori analogici con display digitali. La tesi valuterà il progetto proposto in condizioni marittime utilizzando l'ingegneria, l'esperienza dell'utente e l'interfaccia uomo-macchina, considerando al contempo le questioni ambientali utilizzando materiali riciclati per un futuro sostenibile.
La struttura modulare del pannello di commutazione consente agli armatori di personalizzare facilmente i propri sistemi di commutazione in base alle proprie esigenze e preferenze specifiche. Un concetto di progettazione plug-and-play suggerisce questa adattabilità per cui i singoli moduli possono essere aggiunti o rimossi senza compromettere l'integrità dell'intero sistema.
Sottolineando le idee di progettazione incentrate sull'utente, questo documento affronta le fasi di ricerca, generazione di idee, progettazione e prototipo. Utilizzando un approccio incentrato sull'uomo, vengono eseguiti diversi tipi di studi, come analisi di casi di studio su utenti, mercato e scenari.This thesis describes the design and development of a modular switch panel specifically for boats under 24 metres in length. The primary objective is to modernise the current boat switch panels by enabling customisation, app compatibility, and the replacement of traditional analogue indicators with digital displays. The thesis will assess the proposed design under maritime conditions by utilising engineering, user experience, and human-machine interface while considering environmental issues using recycled materials for a sustainable future.
The modular switch panel structure allows boat owners to customise their switch systems effortlessly based on their unique needs and preferences. A plug-and-play design concept suggests this adaptability whereby individual modules may be added or removed without compromising the integrity of the whole system.
Emphasising user-centred design ideas, this paper addresses the research, idea generation, design, and prototype stages. Using a human-centric approach, different kinds of studies are performed, such as user, market, and scenario case study analyses
Innovative low-complexity sensorless control scheme for Delta-wound BLDC motors
No full textLAUREA MAGISTRALEQuesto studio presenta un'analisi completa e l'implementazione di uno schema di controllo senza sensori per i motori a corrente continua senza spazzole (BLDC) con avvolgimento a delta. Il lavoro inizia con la modellazione dei motori BLDC, descrivendo in dettaglio le configurazioni Wye e Delta ed evidenziandone le differenze. Una strategia di controllo convenzionale basata su sensori consiste in una logica di commutazione a sei fasi e due loop di controllo in cascata per il controllo della velocità e della corrente, stabilendo una linea di base per la valutazione delle prestazioni.
Viene poi sviluppata una metodologia di controllo senza sensori, adattando una tecnica esistente che sfrutta la stima della forza elettromotrice posteriore (back-ElectroMotive Force, bEMF) alle configurazioni con avvolgimento a delta. L'approccio proposto utilizza i differenziali di tensione da linea a linea per stimare la posizione del rotore, eliminando la necessità di una ricostruzione diretta della bEMF e mantenendo l'efficienza computazionale.
La metodologia è stata convalidata attraverso una strategia di sviluppo industriale standard, che consiste in Model-In-the-Loop (MIL), Software-In-the-Loop (SIL) e Hardware-In-the-Loop (HIL), garantendo la sua applicabilità alle condizioni reali. I risultati sperimentali confermano l'efficacia dell'algoritmo proposto nel fornire una stima affidabile della posizione del rotore e nel garantire una controllabilità stabile del motore senza sensori meccanici.This study presents a comprehensive analysis and implementation of a sensorless control scheme for Delta-wound Brushless Direct Current (BLDC) motors. The work begins with the modeling of BLDC motors, detailing both Wye and Delta configurations and highlighting their differences. A conventional sensor-based control strategy, consisting of Six-step switching logic and two cascade control loops for speed and current control, is explored to establish a baseline for performance evaluation.
A sensorless control methodology is then developed, adapting an existing technique that leverages back-ElectroMotive Force (bEMF) estimation for Delta-wound configurations. The proposed approach utilizes line-to-line voltage differentials to estimate rotor position, eliminating the need for direct bEMF reconstruction while maintaining computational efficiency.
The methodology is validated through a standard industrial development strategy, consisting of Model-In-the-Loop (MIL), Software-In-the-Loop (SIL), and Hardware-In-the-Loop (HIL) testing, ensuring its applicability to real-world conditions. Experimental results confirm the effectiveness of the proposed algorithm in providing reliable rotor position estimation and ensuring stable motor controllability without mechanical sensors
Explainable agglomerative clustering tree: ExACt
No full textLAUREA MAGISTRALEI modelli di Machine Learning (ML) sono sempre più al centro delle nostre attività decisionali, portando la necessità e l'attenzione sull'avere risultati spiegabili e comprensibili dal punto di vista umano.
In molte applicazioni, dalla sanità ai sistemi di rilevamento di frodi fino alla conformità normativa, avere risultati interpretabili da un umano è di fondamentale importanza per stabilire e mantenere la fiducia. Ad esempio, in ambito finanziario, se un sistema blocca una determinata transazione, le motivazioni dietro questa scelta devono essere chiare.
Molti degli studi in letteratura mirano ad affrontare l'interpretabilità di sistemi supervised come le reti neurali, mentre la spiegabilità del clustering è spesso trascurata.
In questa tesi si propone ExACt (Explainable Agglomerative Clustering Tree): un algoritmo basato sugli alberi decisionali che sfrutta la struttura del dendrogramma dell'agglomerative clustering e utilizza algoritmi di generazione di alberi decisionali per fornire spiegazioni significative, sfruttando la loro natura intrinsecamente spiegabile.
ExACt costruisce un albero decisionale per ogni livello del dendrogramma per poi semplificarlo rispetto al clustering originale ed ottenere una soluzione più compatta. L'idea chiave è che, attraversando la struttura del dendrogramma, i cluster avranno forme più semplici, permettendo la generazione di divisioni parallele agli assi più significative. Alcune di queste divisioni saranno semplificate rispetto al clustering originale per ottenere un albero più compatto.
Definiamo inoltre una nuova metrica che bilancia l'accuratezza con la semplicità dell'albero prodotto come output, chiamata "explainability index". Quest'ultima viene usata in ExACt per scegliere l'albero migliore tra quelli prodotti ai vari livelli del dendrogramma.
Testiamo la soluzione finale sia su dataset reali che sintetici, mostrando i benefici rispetto agli algoritmi di alberi decisionali standard.
Infine, applichiamo ExACt a uno scenario reale nel mondo dell'antiriciclaggio (Anti Money Laundering): scovare e spiegare il fenomeno delle cosiddette "società cartiere", ovvero società esistenti solo sulla carta e che presentano caratteristiche di bilancio simili tra loro.
Con ExACt offriamo uno strumento di analisi esplorativa che aiuta a spiegare l'assegnazione dei cluster e a migliorare la fiducia complessiva nel framework.As Machine Learning models (ML) continue to be at the epicenter of many decision-making tasks, the need for explainable and human-comprehensible results has never been more important.
In many real world applications such as healthcare, fraud detection and regulatory compliance, having human-interpretable results is of the utmost importance in building and maintaining trust. For instance, in finance if a system prohibits a transaction there has to be clear and obvious reasons behind it.
While numerous studies have been proposed to improve the interpretability of supervised models such as artificial neural network, explainability in clustering tasks is often left behind.
In this thesis we present ExACt (Explainable Agglomerative Clustering Tree): a decision tree-based algorithm that builds upon the dendrogram structure from agglomerative clustering and leverages other decision tree algorithms to provide meaningful explanations, taking advantage of their interpretable by design status.
ExACt builds a decision tree for every level of the dendrogram and then simplifies it with respect to the original clustering to obtain a more compact solution. The key idea is that by traversing the dendrogram structure, clusters will have simpler shapes that allow for more meaningful axis-parallel splits. Later, the simplification of these splits will lead to more compact solutions.
We also define an explainability metric that balances fit versus compactness of the output tree called the "explainability index", that helps our algorithm in selecting the most optimal tree.
We test the final solution on both real and synthetic datasets showing the benefits of our approach compared to standard tree building algorithms.
Finally we try ExACt in a real world scenario of regulatory compliance and Anti Money Laundering (AML): finding and explaining the "paper companies" phenomenon, meaning companies that are just so on paper that present similar characteristics in their financial statements.
With ExACt, we offer an exploratory tool to help explain cluster assignments and to improve the overall trust in the clustering framework