Un approccio di ingegneria dei sistemi per l’ottimizzazione del supporto tecnico dei prodotti digitali.

Abstract

I prodotti digitali per la sanità si basano sempre più su piattaforme connesse, flussi di informazioni tecniche e processi operativi che coinvolgono numerosi ospedali, utenti clinici e stakeholder tecnici. In questo contesto, garantire il corretto funzionamento dei dispositivi medici richiede ai team di supporto di monitorare il comportamento dei prodotti su larga scala, individuare anomalie ricorrenti e supportare decisioni basate sui dati per il miglioramento continuo del servizio.

Questa tesi analizza l'applicazione dei principi della systems engineering al miglioramento dei processi di supporto tecnico per prodotti digitali in ambito sanitario. Il progetto è stato sviluppato durante un tirocinio presso il team Digital Solutions di Echosens e si concentra sulla progettazione e implementazione di strumenti analitici e dashboard per il monitoraggio, l'analisi e l'interpretazione dei dati di sistema e di utilizzo delle soluzioni digitali FibroScan, con particolare attenzione a FibroScan GO.

L'approccio proposto integra raccolta, elaborazione, analisi, visualizzazione e validazione operativa dei dati, trasformando le informazioni disponibili in indicatori strutturati a supporto dell'individuazione di anomalie, dell'analisi dei trend, del monitoraggio operativo e del processo decisionale all'interno del flusso di supporto. Parallelamente allo sviluppo delle dashboard, il tirocinio ha incluso attività di assistenza tecnica ai clienti e lo sviluppo di strumenti di automazione, consentendo una migliore comprensione dei vincoli operativi, delle esigenze reali degli utenti e dei processi di supporto.

Il principale contributo della tesi consiste nella progettazione di un framework applicativo per il miglioramento dei processi di supporto tecnico attraverso il monitoraggio e la visualizzazione dei dati. La soluzione viene valutata in termini di usabilità, rilevanza operativa, centralizzazione delle informazioni e potenziale impatto sull'efficienza dei flussi di lavoro. La

Digital healthcare products increasingly rely on connected platforms, technical information flows, and operational processes involving numerous hospitals, clinical users, and technical stakeholders. Ensuring the reliable operation of medical devices therefore requires support teams to monitor product behavior at scale, detect recurring anomalies, and support data-driven decisions for continuous service improvement.

This thesis investigates the application of systems engineering principles to improve technical support processes for digital healthcare products. Conducted during an internship within the Digital Solutions team at Echosens, the project focuses on designing and implementing analytical tools and dashboards for monitoring, analyzing, and interpreting system and usage data from FibroScan digital solutions, with particular emphasis on FibroScan GO.

The proposed approach integrates data collection, processing, analysis, visualization, and operational validation to transform system data into structured indicators that support anomaly detection, trend analysis, operational monitoring, and decision-making within the support workflow. Alongside dashboard development, the internship involved customer technical assistance and automation tool development, providing insight into operational constraints, user needs, and real-world support processes.

The main contribution of this thesis is the design of a practical framework that enhances technical support through data-driven monitoring and visualization. The solution is evaluated in terms of usability, operational relevance, information centralization, and its potential to improve workflow efficiency. The thesis also addresses the limitations of the approach, including confidentiality constraints associated with industrial and healthcare data, and outlines future improvements toward more automated monitoring and predictive support mechanisms.