Consulenza

 

Ho lavorato insieme ad Alessio ad un progetto di ricerca finanziato per lo sviluppo di metodologie di controllo del colore nei processi decorativi ceramici. In particolar modo Alessio ha seguito la parte inerente l’applicazione di metodologie di Design of Experiment alla progettazione e ottimizzazione di prodotti ceramici. Nello studio sono state individuate le difettologie presenti nella decorazione a stampa digitale, è stato stabilito un piano sperimentale inserendo alcune variabili di processo e sono stati utilizzati i parametri cromatici come variabili di risposta.
Dai risultati ottenuti è stato possibile ottenere tabelle riassuntive delle variabili che influenzano maggiormente i valori cromatici ed è quindi stato possibile minimizzare i difetti presenti nella decorazione digitale delle piastrelle ceramiche.
Alessio è stato in grado di capire le problematiche e di individuare le variabili per lo studio del sistema, di dare supporto nella realizzazione dei test effettuati ed ottenere e validare le risposte ottenute dal modello realizzato.

Fossa Ludovica

– Chemical engineer – Divisione R&D System SpA

Ho potuto vedere Alessio all’opera presso un comune cliente, apprezzandone la capacità di saper mettere a frutto il suo knowhow anche con processi molto complessi e caratterizzati da molti parametri. I risultati che è riuscito ad ottenere sono stati conseguiti anche grazie ad un approccio concreto e positivo, creando la giusta interazione con i tecnici competenti.

Dario Colombo

– Founder at Colombo Consulting

 

Ho lavorato con Alessio come colleghi all’interno di un progetto sui materiali plastici innovativi, sia in seguito ho richiesto la sua consulenza più volte per la mia attività in azienda. Ho sempre riscontrato in lui quella predisposizione alla condivisione, che facilita e da valore aggiunto al lavoro di gruppo. Inoltre grazie alla sua conoscenza della proprietà dei materiali, tradizionali ed innovativi, e delle tecniche DOE mi ha sempre fornito interessanti spunti e valide soluzioni per il mio lavoro.

Elena Ferramola

– Ricerca e Sviluppo, Varvel S.p.A.

[Corso Learn] Data Analysis for Smart Factory

 

Il taglio del corso è stato molto pratico e incentrato sull’utilizzo di “R” come software per l’analisi dei dati.

Sono stati inevitabili quanto utili i richiami teorici di statistica e il corso si è ben districato tra argomenti anche molto complessi offrendo una chiave di lettura pratica puntando alla “sostanza” di ciascun tema.

Tutto è stato traslato alla fine in comandi di “R” attraverso esercizi ben strutturati e ben presentati.

Nel complesso un ottimo corso per i tanti spunti di approfondimento su tematiche come la strutturazione, l’analisi e l’interpretazione dei dati e per gliaspetti pratico-applicativi della programmazione in R per l’analisi PCA, MSPC e modelli predittivi.

Un corso che potrebbe essere definito “di base” per la programmazione in R, ma su “argomenti di statistica avanzata” e che è consigliabile anche alle figure aziendali che faranno poco uso di R perché getta le basi per un linguaggio comune e una comune sensibilità verso la data analysis.

Sergio C.

– Responsabile dell’area System Engineering

Pur approfondendo alcuni temi di logica e programmazione in R, il corso è efficace nel trasmettere l’importanza di una corretta gestione ed analisi dei dati e l’utilizzo di tecniche statistiche multivariate per esplorare correlazioni, controllare e monitorare processi, gestire modelli e anomalie.

Il corso è strutturato in una serie di capitoli teorici, ciascuno corredato da una sezione pratica. La parte teorica è completa e ben organizzata. E’ consigliabile consultarla anche successivamente al corso visto il gran numero di informazioni e link che approfondiscono ulteriormente le tematiche discusse in classe.

La sezione pratica permette di utilizzare subito gli strumenti e i metodi introdotti teoricamente, grazie ad una gran numero di istruzioni ed esempi chiari e comprensibili. Inoltre, gli esempi forniti sono stati molto attinenti alla formazione del gruppo. Questo ci ha permesso di comprendere le tecniche proposte e di poterle impiegare immediatamente nel nostro ambiente lavorativo quotidiano.

Personalmente, da neofita di R e con una conoscenza abbastanza limitata di C++ e Basic, il corso mi ha permesso di acquisire una discreta indipendenza già dalla prima lezione. In poche settimane abbiamo iniziato a gestire alcuni set di dati con R ed applicare analisi statistiche multivariate introdotte durante il corso con successo.”

Andrea A.

– R&D Scientist

[Seminario] Smart Factory: come trasformare i dati in innovazione

 

Grazie ad Alessio per averci illustrato le potenzialità dei dati come risorsa preziosa per le aziende. Una bella occasione per capire come l’analisi approfondita del processo possa portare alla qualità totale.

Alessandro Tronchin

–  ICT Manager

Il data analyst Alessio Passalacqua ci ha regalato uno degli interventi più belli sul tema Big Data come trasformare i dati in innovazione. Abbiamo scoperto le metodologie di analisi dati più innovative e gli ultimi sviluppi nel campo del Machine Learning e della Data Driven Innovation.In pochi click siamo passati dall’ Industria 1.0 a quella 4.0 imparando come creare valore attraverso nuovi modelli di business.

LMSpace

–  Centro di Formazione

[Seminario] IL VALORE DELL’ANALISI DATI: un esempio applicato sull’efficienza energetica

 

Ho avuto il piacere di conoscere il Dott. Alessio Passalacqua grazie all’Ordine Interprovinciale dei Chimici dell’Emilia Romagna che ha organizzato il 14 febbraio 2017, un’interessante meeting dal titolo “Il ruolo del chimico fra Università e Professione – 2° evento specialistico: Energia – aspetti applicativi.

Guardando inizialmente la presentazione dei relatori nella brochure consegnata ai partecipanti, confesso di essermi un po’ stupita di trovare fra ingegneri meccanici e chimici industriali, un “chimico fisico” che si presentava come esperto di analisi dati nei processi produttivi.

In realtà il Dott. Passalacqua individua e sviluppa un aspetto molto importante dell’attività industriale: l’innovazione tecnologica favorisce indubbiamente una migliore competitività e produttività ma, andando oltre,  focalizzando l’attenzione su una razionale gestione di dati analitici provenienti dai vari macrosettori aziendali, si può arrivare ad eliminare fattori di spreco con ulteriore vantaggio economico, sociale e ambientale. E’ quindi possibile, intraprendere un percorso di sviluppo sostenibile, dove l’esperto di analisi dati diventa figura professionale centrale, in grado di elaborare attivamente il “numero” interfacciandolo alle esigenze di altri professionisti

La strada è ancora in salita perché questo approccio richiede una “rivoluzione culturale” che va oltre il “si è sempre stato fatto così! … ma il futuro deve andare in questa direzione.

Con il suo interessante intervento, il Dott. Passalacqua ha efficacemente dimostrato come si possa passare da una “mole” di informazioni nel micro mondo di atomi/molecole e reazioni chimiche, ad una “mole” di macro informazioni aziendali, derivanti da linee di produzione. Bravo!

Marvelli Lorenza

– Ricercatrice Università di Ferrara