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Polenghi Adalberto

Ricercatore

Polenghi Adalberto

Ricercatore

Adalberto Polenghi è Ricercatore nel Manufacturing Group del Dipartimento di Ingegneria Gestionale del Politecnico di Milano. Ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Industriale presso lo stesso Ateneo, con una tesi incentrata sul miglioramento delle pratiche di manutenzione attraverso modelli ontologici per la gestione e l’integrazione avanzata delle informazioni. È attivamente coinvolto in progetti di ricerca nazionali e internazionali, oltre che in collaborazioni industriali in diversi settori, tra cui manifatturiero, ferroviario e utilities. Svolge attività di didattica e coordinamento di corsi di laurea triennale e magistrale al Politecnico di Milano, specializzandosi nella progettazione e gestione dei sistemi produttivi. Fa parte della Core Faculty della POLIMI GSOM (Politecnico di Milano Graduate School of Management), per la quale coordina ed eroga diversi corsi su manutenzione e Industrial Asset Management. Inoltre, è membro dell’IFAC TC5.1 (Manufacturing Plant Control) AMEST WG (Advanced Maintenance Engineering, Services and Technologies Working Group) e del comitato UNI/CT 153 - Automazione Industriale (Ente Italiano di Normazione).

Carriera

PHD: Ingegneria Industriale, Politecnico di Milano.

Master of Science: Ingegneria Meccanica, Politecnico di Milano.

Ricerca

Gli interessi di ricerca di Adalberto riguardano principalmente la progettazione e la gestione dei sistemi produttivi all'interno del settore scientifico-disciplinare IIND-05/A - Impianti industriali meccanici.

In particolare, Smart Maintenance, Reliability Engineering, Prognostics and Health Management, così come l’Engineering Asset Management, rappresentano aree centrali delle sue attività di ricerca e dei suoi progetti. Inoltre, sta sviluppando studi su come XR/AR/VR e Intelligenza Artificiale possano migliorare la progettazione dei sistemi produttivi, in combinazione con tecnologie come il Digital Twin e l’AI.

Per le sue ricerche adotta diversi modelli e algoritmi, che spaziano da approcci statistici e simulazioni a modelli di Machine Learning, fino all’Intelligenza Artificiale simbolica, come l’ontology engineering. Gran parte delle sue attività di ricerca viene co-progettata e/o applicata direttamente in aziende appartenenti a diversi settori, tra cui automotive, Oil&Gas, infrastrutture ferroviarie e utilities.

Pubblicazioni Selezionate

  1. Ruberti, A., Polenghi, A., & Macchi, M. (2024). Maintenance plan adaptation based on health ratings of servitised machines through a fleet-wide machine clustering method. Journal of Manufacturing Systems, 77, 368-383.
  2. Polenghi, A., Cattaneo, L., & Macchi, M. (2024). A framework for fault detection and diagnostics of articulated collaborative robots based on hybrid series modelling of Artificial Intelligence algorithms. Journal of Intelligent Manufacturing, 35(5), 1929-1947.
  3. Polenghi, A., Roda, I., Macchi, M., & Pozzetti, A. (2023). A methodology to boost data-driven decision-making process for a modern maintenance practice. Production Planning & Control, 34(14), 1333-1349.
  4. Polenghi, A., Roda, I., Macchi, M., Pozzetti, A., & Panetto, H. (2022). Knowledge reuse for ontology modelling in Maintenance and Industrial Asset Management. Journal of Industrial Information Integration, 27, 100298.
  5. Polenghi, A., Roda, I., Macchi, M., & Pozzetti, A. (2022). Ontology-augmented Prognostics and Health Management for shopfloor-synchronised joint maintenance and production management decisions. Journal of Industrial Information Integration, 27, 100286.

Premi e riconoscimenti

  1. Best paper "Innovations in Asset Management" - World Congress of Engineering Asset Management, Sevilla, October 2022
  2. Excellence in Railway Publications Award "Maximising the benefits of big data for asset management" - International Union of Railways (UIC), 2022

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