Dottoranda in Ingegneria Gestionale E Della Produzione , 41o ciclo (2025-2028)
Dipartimento di Ingegneria Gestionale e della Produzione (DIGEP)
Docente a contratto e/o collaboratore didattico
Dipartimento di Ingegneria Gestionale e della Produzione (DIGEP)
Profilo
Dottorato di ricerca
Argomento di ricerca
LCA–LCC–MEIO framework per la valutazione della sostenibilità ambientale, economica e tecnica dei processi di recupero di materiali critici da batterie automotive a fine vita.
Tutori
Keywords
Biografia
Il progetto di dottorato si inserisce nel contesto della crescente diffusione di veicoli elettrici e ibridi e delle conseguenti criticità legate alla gestione del fine vita delle batterie e all’approvvigionamento di materie prime critiche. In tale scenario, il recupero di materiali quali litio, cobalto, nichel e manganese rappresenta una leva strategica per la riduzione degli impatti ambientali, la mitigazione dei rischi di scarsità delle risorse e la promozione di modelli di economia circolare nel settore della mobilità elettrica.
L’attività di ricerca mira allo sviluppo e all’applicazione di un framework metodologico integrato basato sulla combinazione del modello Multi-layer Enterprise Input–Output (MEIO) con le metodologie di Life Cycle Assessment (LCA) e Life Cycle Costing (LCC), al fine di valutare in modo sistemico le prestazioni ambientali, economiche e tecniche dei processi di recupero di materiali critici da batterie automotive a fine vita.
Il progetto prevede la modellazione dei flussi fisici, energetici ed economici lungo l’intera catena del valore del riciclo delle batterie, includendo le fasi di raccolta, trattamento e recupero dei materiali. Il framework sarà validato attraverso uno o più casi studio, relativi a impianti pilota o a filiere industriali esistenti o in fase di sviluppo, anche in collaborazione con partner industriali.
I risultati attesi includono la definizione di indicatori quantitativi di sostenibilità a supporto delle decisioni di pianificazione produttiva, selezione tecnologica e dimensionamento degli impianti, nonché l’analisi del potenziale contributo di tecnologie a basso Technology Readiness Level (TRL) nei futuri sistemi di riciclo. Il progetto intende fornire strumenti utili al supporto di decisioni industriali e di policy orientate alla transizione ecologica e alla sicurezza delle risorse.
L’attività di ricerca mira allo sviluppo e all’applicazione di un framework metodologico integrato basato sulla combinazione del modello Multi-layer Enterprise Input–Output (MEIO) con le metodologie di Life Cycle Assessment (LCA) e Life Cycle Costing (LCC), al fine di valutare in modo sistemico le prestazioni ambientali, economiche e tecniche dei processi di recupero di materiali critici da batterie automotive a fine vita.
Il progetto prevede la modellazione dei flussi fisici, energetici ed economici lungo l’intera catena del valore del riciclo delle batterie, includendo le fasi di raccolta, trattamento e recupero dei materiali. Il framework sarà validato attraverso uno o più casi studio, relativi a impianti pilota o a filiere industriali esistenti o in fase di sviluppo, anche in collaborazione con partner industriali.
I risultati attesi includono la definizione di indicatori quantitativi di sostenibilità a supporto delle decisioni di pianificazione produttiva, selezione tecnologica e dimensionamento degli impianti, nonché l’analisi del potenziale contributo di tecnologie a basso Technology Readiness Level (TRL) nei futuri sistemi di riciclo. Il progetto intende fornire strumenti utili al supporto di decisioni industriali e di policy orientate alla transizione ecologica e alla sicurezza delle risorse.
Didattica
Insegnamenti
Corso di laurea magistrale
- Analisi e gestione dei sistemi produttivi. A.A. 2025/26, INGEGNERIA GESTIONALE. Collaboratore del corso
Pubblicazioni
Pubblicazioni più recenti Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris
- Benvenuto, Luigi; Cozzolino, Ersilia; Testa, Agnese; Mandolfino, Chiara; Simeone, ... (2026)
Electroplasticity for Sustainable Metal Forming: A Comparative Energy Assessment. In: ESAFORM 2026, Thessaloniki (Greece), 27-29 aprile 2026, pp. 1-8
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Testa, A.; Nambi, A.; Simeone, A.; Zecca, M.; Paoli, A.; Priarone, P. C.; Settineri, L. (2026)
Cognitive load–driven instruction simplification with generative AI for inclusive manufacturing. In: 13th CIRP Global Web Conference, CIRPe 2025, Online, 16-17 ottobre 2025, pp. 29-34. ISSN 2212-8271
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Testa, Agnese; Simeone, Alessandro; Zecca, Massimiliano; Paoli, Andrea; Settineri, Luca (2025)
Fuzzy-Based Sensor Fusion for Cognitive Load Assessment in Inclusive Manufacturing Strategies. In: SENSORS, vol. 25. ISSN 1424-8220
Contributo su Rivista