Osservatorio Advanced Cosmetic Manufacturing
L’Osservatorio Advanced Cosmetic Manufacturing ha il supporto della Commissione Europea, espresso nel videomessaggio di Carsten Schierenbeck, Team Leader, Unit of Clusters, Social Economy & Entrepreneurship, DG GROW della Commissione Europea.
Interviste ai Professori Universitari
Marco Taisch
Politecnico di Milano e
World Manufacturing Forum Scientific Chairman
Luca Fumagalli
Politecnico di Milano
Dipartimento di Ingegneria Gestionale
Giovanni Righini
Università degli studi di Milano
Dipartimento di Informatica
Alberto Leva
Politecnico di Milano
Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria
Interviste ai partner
Domenico Cicchetti
CEO
Omnicos Group
Graziano Fumarola
Direttore Operations
Ancorotti Csmetics
Cristiano Costa
Innovation Manager
Regi
Marco Piacentini
AD
Eurofins Biolab Cosmetics & Personal Care IT
Giovanni Broggiato
CEO e CFO
Lumson SpA
Renato Ancorotti
Presidente
Cosmetica Italia
Maria Grazia Cappelli
Segretario Generale
CCIAA Cremona
Ilaria Massari
Direttore
REI – Reindustria Innovazione
Obiettivi di Ricerca
L’Osservatorio Advanced Cosmetic Manufacturing si concentra sul manifatturiero avanzato in ambito cosmetico, per lo sviluppo di ricerche applicate altamente replicabili, a beneficio dell’intera filiera cosmetica coinvolta e non solo, enti territoriali, sistema scolastico, aziende e professionisti.
Fondamentale è l’attenzione alle esigenze imprenditoriali, che permetterà di condurre indagini mirate e mantenere un monitoraggio costante sull’andamento della filiera, delle necessarie competenze e tecnologie, delle esigenze di frontiera.
Università degli studi di Milano - Dipartimento di Informatica
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Movimentazione, trasporti e ottimizzazione dei flussi di merci tra magazzini automatici e reparti produttivi
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Pianificazione e scheduling della produzione
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Analisi dei dati e modelli descrittivi e predittivi
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Ottimizzazione della turnistica del personale
Politecnico di Milano - Dipartimento di Ingegneria Gestionale
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Processi produttivi, pianificazione e scheduling della produzione (a partire dalla mappatura aziendale
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Analisi e studio di dati provenienti dal campo, per l’attivazione di strumenti di Industry 4.0 in grado di prendere decisioni real time
Politecnico di Milano - Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria
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Sviluppo di modelli dinamici a eventi, per lo studio di sistemi di automazione di macchina e di linea
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Sviluppo di modelli dinamici continui per la simulazione, il controllo e l’ottimizzazione di processo
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Analisi e proposte di miglioramenti alla strumentazione