Posizione attuale
Assegnista di Ricerca post_doc presso il Dipartimento di Ingegneria Industriale dell’Università di Bologna, sezione Impianti Industriali meccanici (SSD IIND-05/A Impianti industriali meccanici (ING-IND/17) Titolo assegno: “Metodi e modelli per la stima dei rischi lungo le moderne Supply Chain industriali”. Supervisore: Prof. Alberto Regattieri Periodo: 2024-2026
Qualificazione Accademica
- Dottorato di Ricerca (PhD) in “Automotive Engineering for Intelligent Mobility”, 2021- 2024). Università di Bologna – Dipartimento di Ingegneria Industriale. Titolo della tesi: “Conceptualization and development of an intelligent decision support system for supply chain risk management in the automotive sector”. Supervisore: Prof. Alberto Regattieri.
- Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale, 2018-2021 Scuola di Ingegneria Università di Bologna 110/110 con lode.
- Laurea Triennale in Ingegneria Gestionale, 2015-2018, Scuola di Ingegneria Università di Bologna 110/110 con lode.
Aree di interesse scientifico
- Metodi di Intelligenza artificiale applicata alla gestione del rischio lungo le supply chains
- Progettazione e gestione di sistemi produttivi e di servizio
- Supply chain management & logistics management
- Manutenzione dei sistemi produttivi (TPM, condition monitoring e manutenzione predittiva-PHM Prognostic Health management)
Altre esperienze
Membro di AIDI – Associazione Italiana Docenti di Impiantistica Industriale
Membro della Faculty dell’Istituto Tecnico Superiore ITS Tecnico superiore per la logistica 4.0 e la smart mobility. Fondazione Aldini Valeriani - Bologna
Didattica
- Titolare del corso “Progettazione e Gestione dei Magazzini” nell’ambito del corso ITS. Anni 2023-2024 Fondazione Aldini Valeriani (Bologna)
- Ha tenuto seminari scientifici all’interno dell’Executive Master in Business Analytics and Data Science presso la Bologna Business School - 2023 e 2024
- Ha tenuto seminari didattici all’interno del corso LOGISTICA INDUSTRIALE T-AB – Corso di Studio in Ing. gestionale – Università di Bologna - Docente: prof. Alberto Regattieri
- Ha tenuto seminari didattici all’interno del corso IMPIANTI MECCANICI T – Corso di Studio in Ing. meccanica – Università di Bologna - Docente prof. Emilio Ferrari Le attività didattiche sono ad oggi state incentrate sui temi della progettazione degli impianti industriali, della gestione logistica e della manutenzione dei sistemi di produzione.
Collaborazioni scientifiche nazionali ed internazionali
- Collaborazione con Supply Chain Artificial Intelligence Lab (SCAIL) dell’Università di Cambridge (Prof.ssa Alexandra Brintrup) del per lo sviluppo di metodi di machine learning per la previsione del rischio lungo le supply chain.
- Collaborazione con Production and Supply Chain Management Dept. della Technical University of Darmstadt (dott. Dominic Loske) e con il Dipartimento di Ingegneria Gestionale del Politecnico di Milano (prof. Matthias Klumpp) sullo sviluppo di metodi di machine learning per l’ottimizzazione delle attività di picking basata sull’analisi dei fattori umani degli operatori.
E’ revisore per una serie di riviste internazionali, in particolare: IEEE Access, Machine Learning, Applied Sciences (Switzerland), Discover Artificial Intelligence.
Progetti di Ricerca Nell’ambito dell’attività di ricerca e di trasferimento tecnologico verso le imprese
ha partecipato e partecipa ad alcuni progetti di ricerca nazionali ed internazionali. In particolare:
- MICS – Made in Italy Circolare e Sostenibile. Partenariato esteso PNRR. Spoke 1 – Design digitale avanzato: tecnologie, processi e strumenti
- Magni Telescopic Handlers S.r.l (automotive) – Progettazione e sviluppo di una piattaforma software originale (artificial intelligence based) per la mitigazione del rischio nelle catene di fornitura e l’aumento di resilienza
- Unilog Group S.p.a (3PL - logistics) – Applicazione di strumenti di machine learning e machine visione per la previsione della domanda e per la raccolta dati
- Alpi S.p.a (legno) - Ottimizzazione e riprogettazione del sistema di stock aziendale
- Meloni Walter S.p.a (retail) – Ottimizzazione e riprogettazione di un sistema di stock & pick al servizio contemporaneo di canali brick & mortar ed e-commerce
- IMA S.p.a - Applicazione di tecnologie AI in ambito service and maintenance
