Giuseppe Converso
Professore/ssa Associato/aBiografia
L'Ing. Giuseppe Converso è Professore Associato presso l'Universitas Mercatorum, dove svolge attività di ricerca e didattica nell'ambito dell'Ingegneria Industriale, con particolare riferimento ai sistemi produttivi, alla progettazione degli impianti meccanici, alla logistica, all'innovazione tecnologica, alla sostenibilità e all'Intelligenza Artificiale applicata ai processi industriali.
Ha conseguito la Laurea in Ingegneria Meccanica e due Dottorati di Ricerca presso l'Università Federico II completando, presso il medesimo Ateneo, la sua formazione di ricercatore, prima in qualità di assegnista (biennale) di ricerca, e successivamente nel ruolo di R.T.D. Tipo A.
Il suo percorso scientifico è caratterizzato da un approccio multidisciplinare che integra competenze ingegneristiche, economiche e manageriali nello studio e nell'ottimizzazione dei sistemi industriali complessi.
Prima dell'ingresso nel mondo accademico ha maturato una significativa esperienza manageriale nel settore della consulenza industriale, ricoprendo incarichi di alta responsabilità funzionale presso società del Gruppo Sanpaolo IMI e in AON S.p.A., che gli hanno consentito di sviluppare competenze nella gestione del rischio, nell'organizzazione aziendale, nell'analisi economico-finanziaria e nei processi decisionali.
La sua attività scientifica si concentra sui temi dell'Industrial Engineering, della progettazione e gestione degli impianti industriali, della manutenzione, della logistica integrata, della valutazione economica degli investimenti, dell'Industry 4.0 e 5.0, dei Digital Twin e dell'Intelligenza Artificiale applicata ai sistemi produttivi.
In particolare, durante la sua carriera presso l'Università Federico II, Il Prof. Converso ha svolto incarichi di Docenza, assumendo la titolarità dei corsi:- Impianti Industriali Meccanici (corso obbligatorio della Laurea Triennale in Ingegneria Meccanica);- Project Management della Produzione Industriale (corso incardinato nel percorso di LM33 - Laurea Magistrale di Ingegneria Meccanica della Progettazione e Produzione); - Sicurezza e Manutenzione degli Impianti Industriali (come sopra).Nell'ambito del Dottorato di Ricerca del DICMAPI presso l'Università Federico II, ha poi tenuto il corso “Digital Twin implementation for near real-time monitoring of human-based production tasks” rivolto agli studenti dal XXXII al XXXV Ciclo del Dottorato in Tecnologie e Sistemi di Produzione.
Facoltà
Materia d'insegnamento
Digital Twin e Simulazione di Linee - CdS LM-33 Ingegneria Industriale e dell'Innovazione - 9 CFU.
Dipartimento
Docente di riferimento
LM-33 - Ingegneria industriale e dell'innovazione
Ricevimento
Lunedì ore 9:00 - 12:00 ; Giovedì14:30 - 17:30
Modalità di prenotazione degli uffici
Pubblicazioni
Il Prof. Converso è autore di numerose pubblicazioni scientifiche su riviste internazionali (frutto di partecipazione a progetti di ricerca e conferenze nazionali e internazionali), per il dettaglio delle quali si rimanda alla consultazione del link qui riportato: https://www.unimercatorum.iris.cineca.it/cris/rp/rp03062
Società scientifiche
Il Prof. Converso risulta:- Relatore SIAIS Società Italiana di Architettura e Ingegneria per la Sanità- Membro del Gruppo di Ricerca del Dipartimento di Sanità Pubblica UNINA
Convegni Scientifici
Il Prof. Converso partecipa correntemente a diverse attività di disseminazione scientifica. A tal fine, in qualità di relatore, keynote lecturer ovvero membro organizzatore, prende regolarmente parte a convegni, congressi e conferenze nazionali ed internazionali, di cui qui nel seguito si citano quelle di maggior per il settore scientifico disciplinare di competenza
MIM - Manufacturing Modelling, Management and Control - IFAC Conferences
SOMET - International Conference on Intelligent Software Methodologies
SMMSO – International Conference on Stochastic Models of Manufacturing and Service Operations
ISSAT RQD - International Conference on Reliability and Quality in Design
LLEAHMM – International Conference on Lean & Logistics Advanced healthcare Methodologies ModelingAIDI Summer School “Francesco Turco” – Conferenza nazionale della Associazione Italiana Docenti Impianti Industriali
Comitati Editoriali
Membro dell’editorial board e revisore per diverse riviste scientifiche internazionali, tra le quali si annoverano:
o The Journal of Supercomputing (IJSC)
o Mathematical Modelling of Engineering Problems (MMEP)
o Value Function Cost Journal (VFCJ)
o International Journal of Computing and Digital Systems (IJCDS)
Editor del Proceedings book of LLEAHMM 2025 Logistics & Lean Engineering for Advanced Healthcare Methodologies Modelling eBook ISBN 978-3-032-32938-7
Le Principali aree di ricerca in ambito accademico riguardano:
L’attività di ricerca scientifica svolta, interamente svolta nel settore scientifico disciplinare “Impianti Industriali Meccanici” ed è stata da sempre orientata al trasferimento tecnologico e all'integrazione tra università e impresa, con l'obiettivo di promuovere modelli innovativi per la competitività, la sostenibilità e la trasformazione digitale dei sistemi produttivi. Temi privilegiati sono stati :
1) la progettazione e gestione di strutture logistiche complesse;
2) gli strumenti di supporto alle decisioni nei problemi di pianificazione delle attività produttive e di definizione delle politiche di controllo del flusso delle attività stesse;
3) la manutenzione degli impianti e dei sistemi produttivi, con annessa valutazione degli impatti dei nuovi modelli organizzativi e delle politiche di gestione degli interventi;
4) la configurazione e gestione delle reti di fornitura, con particolare riferimento alla valutazione delle loro prestazioni e di selezione dei fornitori;
5) la gestione dei progetti con particolare riferimento al problema di valutazione e gestione dei rischi di progetto;
6) la progettazione e la configurazione di sistemi produttivi (scelte di layout e politiche di scalabilità della capacità produttiva);
7) i sistemi di recupero per prodotti a fine vita, con particolare attenzione rivolta ai problemi di configurazione della rete logistica inversa (adozione di politiche ibride PUSH/PULL);
8) lo studio, ideazione e validazione di algoritmi di machine learning per la pianificazione della produzione industriale;
9) l'applicazione dei processi di AI per la progettazione ed il controllo degli impianti di produzione industriale e dei servizio di stabilimento
10) la gestione delle emergenze e l'ottimizzazione dei processi di erogazione dei servizi sanitari
Tecniche e metodologie impiegate nella ricerca spaziano da metodi analitici e stocastici per la formulazione del problema, a quelli simulativi per la modellazione, fino a metodi statistici per l’analisi dei risultati.