30607 research outputs found
Sort by
Analisi e miglioramento del processo di gestione delle non conformità: il caso Toyota Material Handling Manufacturing Italy
No full textLa presente tesi analizza e migliora il processo di gestione delle non conformità presso Toyota Material Handling Manufacturing Italy, con particolare attenzione al trattamento degli scarti e alle riparazioni in conto lavoro di componenti con danneggiamenti estetici. In linea con i principi del Toyota Production System, l’analisi dello stato attuale (AS-IS) ha evidenziato criticità nella movimentazione interna, nella coerenza tra procedure e prassi operative e nella mancanza di criteri strutturati per decidere tra rottamazione e riverniciatura. Attraverso strumenti quali Value Stream Mapping e analisi di Pareto il lavoro ha individuato le principali inefficienze del flusso delle rilavorazioni in conto lavoro e i componenti maggiormente impattanti in termini di quantità e basso valore di acquisto.
Sulla base di tali evidenze, è stato sviluppato un modello TO-BE che introduce una matrice decisionale economica e anticipa la valutazione della convenienza “a monte” del processo, evitando l’attivazione del flusso di conto lavoro nei casi in cui la riverniciatura risulti non sostenibile. Il nuovo modello permette di ridurre del 25% i costi delle rilavorazioni, di migliorare la standardizzazione delle attività e di diminuire la variabilità operativa. I benefici attesi includono un significativo risparmio economico, un aumento dell’efficienza e una maggiore coerenza con i principi del miglioramento continuo. La tesi si conclude proponendo ulteriori sviluppi futuri, tra cui lo studio di azioni correttive per prevenire i danneggiamenti e l’estensione del modello ad altre categorie merceologiche
Analisi di scenari di trasporto di CO2 in condotta tramite reti di Kolmogorov-Arnold
No full textLa crescente complessità dei modelli numerici ha consolidato l’impiego delle reti neurali nella simulazione dei fenomeni tipici dell’ingegneria idraulica, mettendo però in evidenza limiti strutturali legati alla scarsa interpretabilità e alla difficoltà di ricondurre le predizioni ai principi fisici sottostanti. Le Kolmogorov–Arnold Networks (KAN), basate sul teorema di rappresentazione di Kolmogorov–Arnold secondo cui ogni funzione multivariata può essere espressa come somma di funzioni univariate, forniscono una possibile risposta a queste criticità, combinando capacità predittiva e trasparenza del modello.
Questo lavoro analizza le KAN sia dal punto di vista teorico sia attraverso due applicazioni in ambito idraulico. La prima riguarda la stima della portata di base, mediante la riproduzione e l’esame critico di uno studio di riferimento che per primo ha affrontato un problema idraulico tramite tali reti. La replicazione dei risultati ha richiesto l’utilizzo di una versione storica della libreria Python dedicata alle KAN, mentre l’impiego della versione più recente ha consentito di valutare gli effetti delle modifiche introdotte nell’evoluzione dell’architettura. La seconda applicazione riguarda il trasporto in condotta di miscele ricche di CO₂, considerando scenari con impurità variabili sia in impianto a configurazione fissa sia in impianto a configurazione variabile, condizioni che influenzano in modo significativo il comportamento termodinamico della miscela.
Entrambe le analisi mettono in luce la capacità delle KAN di estrarre relazioni interpretabili, ridurre la complessità del modello e mantenere un livello affidabile di accuratezza predittiva. Nel complesso, i risultati indicano che le KAN costituiscono uno strumento complementare ai modelli di deep learning tradizionali, particolarmente utile nei contesti in cui la comprensione fisica del modello risulta fondamentale oltre all’accuratezza numerica
Il ruolo strategico del Project Manager nei progetti ESG: analisi delle competenze e proposta di un framework formativo
No full textLa tesi analizza il ruolo sempre più in crescita dei criteri ESG nel Project Management e delle conseguenti competenze strategiche per l’integrazione dei concetti di sostenibilità nei processi organizzativi. Un’indagine combinata, teorica tramite il progetto ESG4PMChange ed empirica condotta all’interno di una realtà consulenziale, ha permesso di individuare i gap tra l’importanza delle competenze ESG e il livello di Effettiva padronanza delle stesse. Sulla base delle evidenze emerse è stato possibile sviluppare l’ESG Learning Journey, un framework formativo sviluppato in tre livelli progressivi basato su worshop esperienziali, simulazioni, strumenti operativi e mentoring. Tale modello formativo risulta economicamente sostenibile e adattabile ad ogni contesto e mira a consolidare le capacità dei Project Manager nel guidare la trasformazione sostenibile nei progetti e nelle organizzazioni
Una versione continua del paradosso di Banach-Tarski
Full text linkQuesta tesi si occupa del paradosso di Banach-Tarski, e di un suo raffinamento, il quale asserisce la possibilità di decomporre una palla nello spazio in un numero finito di pezzi che, tramite soli movimenti rigidi, possono essere ricomposti ottenendo due palle.
Dopo alcune nozioni di algebra lineare, vengono classificate le matrici nel gruppo ortogonale speciale nxn e mostrato come, per n=3, l’esistenza di un suo sottogruppo libero su due generatori conduca al paradosso. Seguono una generalizzazione ad ogni insieme limitato e con parte interna non vuota, dimostrando che un tale insieme può essere decomposto in un numero finito di pezzi fino a ricomporre un qualsiasi altro insieme con le stesse proprietà, muovendo i pezzi tramite soli movimenti rigidi.
Si estende poi il paradosso in dimensione maggiore di 3, e si mostra come la connessione del gruppo ortogonale speciale permetta di realizzare decomposizioni paradossali muovendo i pezzi istante per istante, sostituendo ad un singolo movimento rigido un cammino continuo nel gruppo, e in modo che i pezzi non si incrocino mai durante questo procedimento
L'equazione di Gross-Pitaevskii e la condensazione di Bose-Einstein
Full text linkIn questo elaborato si analizza la condensazione di Bose-Einstein a partire dal caso ideale, descrivendo il comportamento statistico di un gas di bosoni non interagenti nel limite di basse temperature. Viene poi introdotto il formalismo della seconda quantizzazione, strumento necessario per descrivere sistemi a molti corpi indistinguibili, come i bosoni.
Si tratta la derivazione dell'equazione di Gross-Pitaevskii, con un approfondimento sulle approssimazioni volte alla sua comprensione, tra cui quella di campo medio, di gas debolmente interagenti e l'approssimazione di Bogoliubov.
Infine, si analizzano le soluzioni stazionarie dell'equazione di Gross-Pitaevskii, con particolare attenzione ai vortici quantizzati. Questi sono descritti come stati eccitati del condensato con momento angolare quantizzato, la cui struttura è studiata attraverso una risoluzione numerica dell'equazione.
Il lavoro conferma l'efficacia dell'equazione di Gross-Pitaevskii come strumento teorico per lo studio delle proprietà macroscopiche dei condensati di Bose-Einstein in presenza di interazioni repulsive
Nucleosintesi nelle stelle giganti rosse: il caso del rame
No full textIn questa tesi si analizza l'origine astrofisica del rame, elemento la cui nucleosintesi non è ancora completamente compresa. Dopo aver introdotto i processi di produzione degli elementi nelle stelle, si approfondisce il ruolo della cattura neutronica nel processo-s: uno dei principali meccanismi di nucleosintesi del rame nelle stelle giganti rosse. Utilizzando una procedura automatizzata per estrarre dati dalle principali librerie di dati nucleari, si sono confrontate le sezioni d'urto e le MACS dei due isotopi stabili del rame, evidenziando significative discrepanze tra le librerie. Questi risultati sottolineano la necessità di nuove misure sperimentali al fine di migliorare i dati nucleari, fondamentali per una migliore comprensione della nucleosintesi stellare del rame
Analisi tecnico-economica e strategica per lo sviluppo di un prodotto innovativo a base di salmone cell-based
No full textConsiderando l'aumento demografico mondiale e l'incremento della futura domanda di alimenti è necessario trovare delle soluzioni alternative e sostenibili per fornire alimenti sicuri e nutrienti per la popolazione. Gli alimenti cell-based o coltivati rappresentano una valida alternativa ai prodotti tradizionali. Questa tesi ha l'obiettivo di valutare gli aspetti tecnico-economici e strategici necessari per sviluppare un prodotto innovativo a base di salmone cell-based. Verranno trattate le principali analisi che un'ipotetica impresa del settore deve conseguire per sviluppare il progetto del prodotto ed il futuro mercato di riferimento. Inoltre, verranno valutati gli aspetti tecnico-economici del prodotto in esame, arrivando a definire un'ipotetico margine di vendita
Feature detection and matching for collaborative multi-robot SLAM
No full textThis thesis presents a novel framework for multi-robot Collaborative Simultaneous Localization and Mapping (C-SLAM) based on distributed optimization and keypoint-based localization. The system leverages an incremental version of the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM), known as Incremental Manifold Edge-based Separable ADMM (iMESA) iMESA, to efficiently solve pose graph optimization problems in a decentralized and communication-limited setting.
The main contribution of this work is the integration of FALKO (Fast Adaptive Laser Keypoint Orientation-invariant) FALKO, a 2D LIDAR-based algorithm for detecting and describing stable geometric features in laser scans. FALKO enables accurate and repeatable keypoint extraction, allowing robots to estimate relative poses without relying on visual markers or external infrastructure. Keypoints are matched across agents using viewpoint-invariant descriptors, providing a robust basis for data association and inter-robot localization.
The proposed method is implemented and validated in a simulated multi-robot environment, demonstrating its effectiveness in marker-less scenarios. Experimental results show that FALKO improves localization accuracy, feature stability, and overall map consistency, offering a scalable and vision-free solution for collaborative SLAM
Digitalizzazione dell’informativa CSRD dall’analisi normativa al data model per un aeroporto internazionale
No full textIl presente lavoro di tesi si inserisce nel contesto della crescente attenzione ai temi ESG (Environmental, Social, Governance) e all’evoluzione normativa europea introdotta dalla Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD). La direttiva, attraverso gli European Sustainability Reporting Standards (ESRS) elaborati da EFRAG, richiede alle imprese un sistema strutturato, trasparente e verificabile di rendicontazione non finanziaria, ponendo la gestione dei dati ESG al centro dei processi organizzativi.
L’obiettivo della tesi è stato quello di analizzare in profondità lo stato dei dati ESG di un aeroporto internazionale e di valutare come un tool di reporting ESG possa essere integrato nell’infrastruttura informatica esistente, superando le attuali frammentazioni e garantendo conformità alla normativa.
Il lavoro ha avuto inizio con la mappatura dei data point richiesti dagli ESRS, concentrandosi in particolare su quelli quantitativi e arricchendoli con metadati fondamentali come responsabile, data owner, frequenza e disponibilità. Successivamente è stata condotta un’analisi dell’architettura informativa AS-IS, caratterizzata dalla coesistenza di sistemi diversi e da numerosi processi manuali. Questo studio ha permesso di individuare i principali gap e le aree di intervento necessarie per supportare un futuro sistema di rendicontazione.
Un aspetto rilevante ha riguardato la data governance, con l’assegnazione di ruoli e responsabilità per garantire qualità, tracciabilità e affidabilità dei dati ESG.
Infine, è stata definita una metodologia di software selection, volta a valutare i tool ESG disponibili sul mercato in base a criteri di infrastruttura, capacità di gestione dei KPI, workflow e auditabilità
Seasonal predictability of compounded variable renewable energy droughts in Europe using the German Climate Forecast System
Full text linkVariable Renewable Energy (VRE) droughts — prolonged periods of low renewable energy availability — pose a significant threat to the stability and resilience of Europe energy grid, as renewable energy sources expand to meet climate targets. While the climatology and synoptic drivers of these events are well-documented, their seasonal predictability remains largely unexplored. This thesis assesses the German Climate Forecast System (GCFS) version 2.2 prediction skill for compounded wind and solar VRE droughts across Europe. We develop novel operational indices for solar, wind and compounded energy production, from surface solar radiation and wind speed, weighted by national energy capacities. Validation of the compounded index against documented events confirms its utility in identifying real-world energy shortfalls. This research bridges a critical gap in VRE drought predictability, despite the current lack of model bias correction and sensitivity tests on drought thresholds. Future work should resolve these limitations and explore ensemble subsampling and advanced statistical methods that leverage teleconnection patterns like the North Atlantic Oscillation (NAO) to enhance predictive skill. Our analysis reveals that the GCFS’s skill in predicting the local frequency of VRE droughts is spatially heterogeneous. Furthermore, the predictability of compounded droughts is not a direct function of its individual components, revealing complex, non-additive dynamics. However, we demonstrate that the model provides significant and reliable skill in forecasting the spatial extent of droughts when aggregated over larger regions. Anomaly correlation coefficients (ACC) reach 0.59 for Central Europe and 0.65 for Southern Europe. This research confirms the potential of operational seasonal forecasting models to provide actionable prediction skill on large-scale VRE droughts, which is crucial for strategic energy planning, grid management and risk mitigation