Modelli di stima della sostenibilità di prodotti e processi industriali

Oggigiorno la sostenibilità  sta assumendo un'importanza crescente sia nel campo dei prodotti sia nel campo dei processi industriali, questo a causa delle recenti norme in ambito ambientale (fissare i livelli massimi di emissioni globali e prevedere i vincoli per le emissioni) e l'odierna crescita economica (la quale ਠcausa di input per i problemi ambientali e sociali, spinge le compagnie ad assumere un carattere fortemente ecosostenibile). In questo contesto, gli approcci basati sul †œDesign for Sustainability†� (D4S) sono mirati per il supporto nelle fasi progettuali del prodotto e del processo, questo per limitare gli impatti in termine di pianeta, profitti e popolazione (Fisk, 2010). Comunque, il concetto di D4S solitamente si incentra su un singolo aspetto alla volta (ad es. problemi ambientali piuttosto che ergonomici o economici), e cosଠuna vasta rete di informazioni ਠnecessaria per ottenere una chiara analisi degli impatti; inoltre questo ਠeffettuato quando si ਠalla fine della fase di progettazione, quando il prodotto o il sistema ਠgià  creato e solo delle azioni correttive possono essere messe in opera. La presente tesi analizza i recenti metodi e strumenti D4S e evidenzia la necessità  di metodi predittivi per progettare sistemi sostenibili, capaci di consegnare un giudizio preliminare dell'intero processo dalle fasi iniziali della progettazione vera e propria. Da ciಠscaturiscono quelli che sono definiti KPIs †œKey Performance Indicators†� che giovano per giudicare i tre aspetti della sostenibilità : ambientale, economico e sociale (collegato alle risorse umane); questi parametri convergono nei modelli di impatto che sono nati per stimare questi impatti sulla sostenibilità  dalle fasi progettuali preliminari. Questi modelli sono stati dettagliati per i casi studio industriali con particolare attenzione verso il settore del †œpackaging†� per dimostrare la loro validità  nel settore manifatturiero industriale. In ultimo, la fattibilità  dell'integrazione di questi modelli con strumenti software commerciali per le analisi predittive (ad es. strumenti per la stima economica, strumenti per la modellazione digitale delle risorse umane) ਠstata analizzata e dimostrata. L'intero progetto ਠstato sviluppato in collaborazione con Hyperlean Srl.