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ANALISI E OTTIMIZZAZIONE DEL PROCESSO PRODUTTIVO DI UN IMPIANTO DI PRODUZIONE DELLA BIRRA

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tesi31663649.pdf (2.501Mb)
Autore
Ferrari, Amedeo <2001>
Data
2024-12-20
Disponibile dal
2024-12-26
Abstract
Il caso che prenderemo in esame riguarda la mia esperienza di tirocinio con il Prof. Revetria, ossia progettare un impianto di produzione della birra e ottimizzarlo per massimizzarne la produzione, cioè garantire la massima efficienza produttiva. E’ stato scelto questo argomento per approfondire i diversi metodi di ottimizzazione dei processi produttivi e trovarne di più efficienti rispetto a quelli tradizionali, per questo si utilizzerà la rete neurale. Questa tesi ha come obiettivo la visualizzazione del processo produttivo della birra come una funzione, e di conseguenza la sua analisi per conoscere le condizioni di ottimo. Si utilizzeranno tecniche DoE in combinazione con tecniche ANOVA per trovare i fattori significativi e modificarli in modo da ottimizzare la produzione del processo. Alla fine si avrà un metamodello che permetterà di capire come varia la produzione al variare dei fattori significativi.
 
The case we will examine involves my internship experience with Prof. Revetria, specifically designing a beer production plant and optimizing it to maximize production, meaning ensuring maximum production efficiency. This topic was chosen to delve into various methods of optimizing production processes and to find more efficient approaches than traditional ones; for this reason, a neural network will be utilized. The objective of this thesis is to visualize the beer production process as a function, and consequently analyze it to understand the optimal conditions. DoE techniques will be used in combination with ANOVA techniques to identify significant factors and adjust them to optimize the production process. In the end, a metamodel will be created, enabling us to understand how production varies as significant factors change.
 
Tipo
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Collezioni
  • Laurea Triennale [2923]
URI
https://unire.unige.it/handle/123456789/10851
Metadati
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