IN COSA POSSIAMO ESSERE DI AIUTO ?
Il gruppo si rivolge a tre interlocutori con esigenze diverse — studenti, ricercatori e aziende — ma con lo stesso approccio metodologico. Per ciascuno, un percorso concreto: dalla mentorship nelle tesi, alla co-authorship scientifica, fino all'ottimizzazione dei processi industriali.
La scelta della tesi coincide spesso con il primo sbocco professionale, e una direzione imprecisa in questa fase può tradursi in anni di percorso in salita. Affianchiamo gli studenti con mentorship continua e progetti concreti — sperimentali e aziendali — perché la laurea non sia un punto di arrivo, ma il punto di partenza giusto.
Tesi sperimentali e aziendali
Mentorship lungo il percorso di tesi
Rete alumni per orientarsi nel futuro
Produrre ricerca di qualità richiede dati reali, confronto metodologico e visibilità internazionale. Lavorare a lungo in isolamento rischia di compromettere la solidità dei risultati e la loro pubblicabilità. Collaboriamo su co-authorship, validazione su dataset industriali e partecipazione a bandi competitivi, per costruire insieme linee di ricerca che reggano nel tempo.
Co-authorship su pubblicazioni Q1
OpenCode e cooperazione su validazione modelli su dataset reali
Collaborazioni per partecipazioni a bandi competitivi
Materie prime, componenti ed energia incidono sulla maggior parte dei costi operativi, e chi continua a gestirli senza metodo rischia di perdere competitività anno dopo anno. Formiamo le figure che gestiscono questi processi e sviluppiamo progetti commissionati, dottorati aziendali e partnership di lungo termine, perché l'innovazione diventi una competenza stabile dentro l'azienda.
Tesi aziendali
Progetti di ricerca commissionata
Dottorati aziendali
AREE DI RICERCA
Progettiamo e gestiamo impianti produttivi e i relativi impianti di servizio. Per ogni intervento cerchiamo il miglior equilibrio tra tre obiettivi: efficienza economica, sostenibilità ambientale e valorizzazione del lavoro.
Progettiamo e riprogettiamo impianti produttivi - dal layout di fabbrica al dimensionamento dei sistemi interni - sia in logica greenfield (nuovi stabilimenti) che brownfield (revamping e modernizzazione di impianti esistenti).
Facility layout & relayout
Automation strategy & technology selection
Assembly line balancing
Material handling equipment sizing
Ottimizziamo le operations manifatturiere lungo l'intero flusso - dall'inbound logistics fino alla spedizione - combinando modelli quantitativi, AI e data-driven decision making.
Inbound & outbound logistics management
Production planning & scheduling
Inventory management & demand forecasting
Maintenance (preventive, predictive, CBM)
Progettiamo e riprogettiamo impianti a servizio degli impianti produttivi - intervenendo su sistemi esistenti (retrofit) o realizzando nuove installazioni - con attenzione all'efficienza e alla sostenibilita.
Compressed air systems design & retrofit
HVAC systems sizing & redesign
Cogeneration (CHP) plant design
Steam & thermal fluid systems design
Sviluppiamo strategie di controllo e ottimizzazione energetica per impianti di servizio agli impianti produttivi - aria compressa, HVAC e cogenerazione - riducendo i costi operativi e le emissioni.
Optimal energy control of compressed air systems
HVAC energy optimization & demand response
CHP dispatch & energy management
Energy monitoring & predictive diagnostics
I NOSTRI STRUMENTI
Il nostro approccio segue la catena del valore dei dati — ma non si ferma al modello. La differenza la fa l'ultimo passo: portare la soluzione dentro l'organizzazione, con le persone e le competenze giuste.
Descripive Analytics
Prima di migliorare, bisogna capire. Per questo raccogliamo e strutturiamo i dati operativi — tempi di ciclo, consumi energetici, tassi di difetto, lead time — per costruire una fotografia precisa dello stato dell'impianto.
Predictive Analytics
La matematica ci permette di guardare avanti. Utilizziamo modelli di machine learning, serie temporali e simulazione stocastica per prevedere la domanda futura, anticipare i guasti, stimare i consumi e valutare scenari.
Prescriptive Analytics
Non basta prevedere: bisogna decidere. Con metodi di ottimizzazione matematica e algoritmi evolutivi troviamo la soluzione migliore tra milioni di alternative — il layout ottimale, lo schedule perfetto, la politica di scorte più efficiente.
Change Management
Un modello che resta nel cassetto non vale nulla. Il passo più difficile è l'adozione: coinvolgere le persone, gestire il cambiamento e tradurre l'ottimo matematico in prassi quotidiane. Qui entrano in gioco le soft skill e la conoscenza delle dinamiche aziendali.