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ENERGIA & AMBIENTE Analisi e mitigazione dell’impatto sull’ambiente di sistemi energetici
Ed è stato proprio questo uno dei pilastri portanti del mio lavoro di tesi, legato alla Sostenibilità Aziendale, Approcci informaticostatistici innovativi nei processi di controllo della Qualità, sviluppata in collaborazione con il prof. Drago, mio relatore, mentore e guida. Il lavoro affronta un tema che ormai sta sempre più a cuore alle imprese, che puntano ad un più razionale utilizzo di risorse mediante modelli di produzione più efficienti e mirando ad un’ottica di Qualità sostenibile.
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L’obiettivo è quello di ridurre gli sforzi nella raccolta delle informazioni da analizzare, facendo quindi sì che l’impatto di questa fase possa essere meno oneroso e quindi più sostenibile dal punto di vista economico.
Nel dettaglio, il focus della mia tesi verteva sull’analisi e la verifica della bontà degli output dei processi produttivi mediante Carte di Controllo. Con il prof. Drago abbiamo reso adeguatamente valutabili osservazioni e campioni di dati anche di bassa numerosità attraverso il metodo di ricampionamento Bootstrap utilizzato unitamente alle tradizionali Carte di Controllo Shewhart. Il metodo riesce infatti a garantire il mantenimento delle stesse peculiarità statistiche dei dati di partenza anche con ridotta numerosità, permettendo altresì di valutare tutti quei processi con una scarsa disponibilità di campioni e di osservazioni, aspetto non di poco conto sapendo che un’analisi di processo, per poter essere efficace e ben congeniata, deve avere a supporto una sufficiente e sostanziale quantità di dati. Il vantaggio ulteriore è quello di riuscire a priori (e quindi in maniera anche predittiva), senza necessariamente dover produrre dei nuovi campioni da analizzare, ad identificare e distinguere i potenziali processi a rischio da quelli in linea con gli standard ed i target prefissati dall’azienda; tutto a favore di un’ottica Lean di ottimizzazione di costi, riduzione degli sprechi e Cost Saving.
Il metodo è anche utile alla riduzione degli errori di Tipo I (falsi allarmi negativi) che potrebbe restituire la Carta, aumentando anche la reattività grazie alla riduzione dell’ARL-Average Run Length, ovvero il numero di campioni e sottogruppi che devono essere al minimo valutati dal tool prima che si manifesti un segnale di fuori controllo. Queste due condizioni vanno in definitiva ad incrementare l’efficacia della Carta di Controllo.
Ma non finisce qui: la più bella opportunità nata dalla collaborazione con il prof. Drago è stata la possibilità di presentare il lavoro, prima della discussione tesi, al GRAPE Meeting - IRCrESCNR al Consiglio Nazionale delle Ricerche, il 7 Febbraio 2020.
Fu la primissima volta da keynote speaker di fronte ad un’importante platea di ricercatori nel settore. La presentazione Monitoring Attribute Time Series in Symbolic Bootstrap Control Charts fu poi pubblicata anche su ResearchGate grazie al prezioso contributo del prof. Drago. Con questo lavoro è stato possibile, tramite il metodo computazionale del Bootstrap, ‘riempire’ eventuali buchi di dati o sopperire alla loro scarsa disponibilità andando a ricampionare per sostituzione popolazioni di dati anche con distribuzioni di partenza con skew positivi o negativi. Quest’approccio libera da un fattore davvero limitante che permea e domina la teoria della statistica convenzionale: l’ipotesi che i dati siano conformi ad una distribuzione di tipo normale o Gaussiana.
L’esperienza è stata fondamentale per rendere tangibile quello che è diventato un vero e proprio punto di forza sul mio CV, discusso più volte con fierezza nei diversi colloqui lavorativi affrontati negli anni, con ampio consenso ed interesse da parte di recruiter e tecnici. Voglio indubbiamente ringraziare il prof. Drago per le conoscenze profuse, la passione e l’entusiasmo trasmessi e la stimolante esperienza che hanno reso possibile farmi crescere ed arrivare dove sono ora, con la passione per quello che si fa giorno per giorno, sia nella vita privata che nel contesto lavorativo.
