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Giovanni Mazzuto

Posizione

Assegnista post doc – ING-IND/17

Tutor

Prof. Maurizio Bevilacqua

Argomenti di ricerca

L’attività di ricerca dell’ing. Giovanni Mazzuto si focalizza principalmente su l’analisi ambientale degli impianti di processo e gestione della manutenzione, analisi del comportamento della catena di fornitura, gestione del progetto e sviluppo del prodotto e, manutenzione, sicurezza e affidabilità dei processi industriali. È autore di numerosi articoli pubblicati su riviste internazionali (International Journal of Production Research, Journal of Loss Prevention nelle Industrie di processo, International Journal of Business Performance e Supply Chain Modeling, International Journal for RF Technologies: Ricerca e Applicazioni, International Journal of Cleaner Production) e atti di conferenze (IFAC, CIRP, INCOM).

Biografia

L’Ing. Giovanni Mazzuto si laurea nel luglio 2010 presso l’Università Politecnica delle Marche in Ingegneria Industriale con tesi dal titolo “Tecniche di simulazione per l’analisi della Supply Chain”. Nel gennaio 2011 inizia il percorso di dottorato in Impianti Industriali (ING-IND/17), presso l’allora dipartimento di Energetica, che terminerà nel 2013 con tesi dal titolo “Fuzzy Cognitive Maps tool for Industrial Engineering”. Da gennaio 2014 ad ora, L’Ing. Giovanni Mazzuto ricopre il ruolo di assegnista di ricerca presso il DIISM nel gruppo di Impianti Industriali guidato dal prof. Maurizio Bevilacqua..

Principali pubblicazioni

  1. Mazzuto, G., Ciarapica, F.E. (2019) A big data analytics approach to quality, reliability and risk management, International Journal of Quality and Reliability Management, 36 (1), pp. 2-6;

  2. Postacchini, L., Mazzuto, G., Paciarotti, C., Ciarapica, F.E. (2018) Reuse of honey jars for healthier bees: Developing a sustainable honey jars supply chain through the use of LCA, Journal of Cleaner Production, 177, pp. 573-588

  3. Bevilacqua, M., Ciarapica, F.E., Mazzuto, G. (2018) Fuzzy cognitive maps for adverse drug event risk management, Safety Science, 102, pp. 194-210

  4. Mazzuto, G., Ciarapica, F. E., Stylios, C., Georgopoulos, V. C. (2018, July). Fuzzy Cognitive Maps designing through large dataset and experts’ knowledge balancing. In 2018 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), pp. 1-6

  5. Mazzuto, G., Bevilacqua, M., Ciarapica, F.E. (2017) A heuristic scheduling algorithm based on fuzzy logic and critical chain project management, International Journal of Project Organisation and Management, 9 (4), pp. 303-327

  

Email: g.mazzuto@univpm.it

Telefono:
+39 071 2204361

Ufficio:
Q160_045A

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