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Multivariate Approach for statistical Process control and cleaner Production

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Modellazione di processi industriali compatibili con l'ambiente

Un software integrato che supporta tutte le fasi del processo industriale contribuisce a limitare l'impatto sull'ambiente pur riducendo i costi e mantenendo alti livelli di qualità.

Sembra esserci un conflitto fra il costante sviluppo delle attività industriali e la protezione dell'ambiente. Gli approcci teorici presentano tecniche e modelli di attività industriali che riescono ad essere compatibili con l'ambiente senza influire sulla qualità dei prodotti o sui costi di produzione. C'è tuttavia un divario fra la teoria e la pratica. Per colmare questo divario, il progetto MAPP (approccio multivariato per il controllo dei processi statistici e per una produzione più ecologica) ha sviluppato un software integrato capace di ridurre l'impatto dei processi industriali sull'ambiente, abbassando allo stesso tempo i costi di produzione e migliorando la qualità dei prodotti. Il software consiste in vari moduli dedicati a tutte le fasi del processo, dal reperimento delle informazioni alla raccolta dati, dalla modellazione ambientale e di banche dati all'implementazione in tempo reale. Lo sviluppo del software si basa sul principio per cui è possibile controllare meglio il processo industriale se si utilizzano modelli che descrivono la relazione fra tutti i suoi parametri, dall'input al costo del prodotto finale, dalla qualità all'impatto sull'ambiente. Si ottiene in questo modo un processo meno costoso e al tempo stesso più compatibile con l'ambiente. Il software, testato in diversi settori quali l'industria automobilistica e la gestione delle acque di scarico, ha dimostrato che le previsioni online possono sostituire le analisi di laboratorio, più costose e che richiedono maggior tempo. In aggiunta, il software fornisce all'operatore una presentazione più descrittiva dell'intero processo, che conduce ad analisi più approfondite e a un controllo del processo migliore e più rigoroso.

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