V&K Group è un gruppo di ricerca multidisciplinare le cui attività riguardano lo sviluppo di metodologie e tecnologie a supporto del processo sviluppo prodotto e dell'innovazione tecnologica in diversi contesti applicativi, da quello meccanico a quello del tessile-abbigliamento e della salute. Si propone di investigare nuove soluzioni per applicazioni industriali, metodi innovativi e prototipi software a supporto della gestione del ciclo di vita di un prodotto in collaborazione con partner accademici ed industriali nell'ambito di progetti nazionali ed internazionali e contratti di ricerca. Particolare attenzione viene posta alle tecniche di prototipazione virtuale, modellazione del corpo umano ed ergonomia, progettazione per la manifattura additiva (Design for Additive Manufacturing), progettazione eco-compatibile e bio-inspirata, gestione integrata dei dati di prodotto, l’innovazione sistematica di prodotti e processi e la gestione e valorizzazione della proprietà intellettuale.

Referente
prof.ssa Caterina Rizzi

Laboratorio 
Virtualization and Knowledge

Aree di ricerca

• Prototipazione virtuale
  Il gruppo di ricerca ha lo scopo di innovare e diffondere sistemi di supporto alla progettazione che vanno dalla modellazione 3D e simulazione del comportamento del prodotto virtuale sino ai sistemi di realtà virtuale immersiva, allo sviluppo di interfacce naturali per l’interazione uomo/macchina e allo studio di modelli digitali del corpo umano (Digital Human Models). Studia metodologie e impiega strumenti per diversi tipi di simulazione numerica per la validazione di prodotto e di ottimizzazione topologica.
  Si sviluppano soluzioni innovative per l’acquisizione e la modellazione del corpo umano utilizzando dispositivi a basso costo per diversi contesti applicativi, ad esempio per il tessile-abbigliamento e per il settore medicale. Particolare attenzione viene posta alla realizzazione di soluzioni low-cost per l’acquisizione del movimento del corpo (sistemi di Motion Capture). Sistemi di hand tracking, anche in ambienti di realtà virtuale, vengono adattati e usati per la riabilitazione motoria e neuropsicologica.
  I campi di applicazione sono molteplici e vanno dalla progettazione industriale (analisi ergonomiche di prodotto e processo), alla medicina del lavoro per la verifica delle postazioni in termini di postura e sforzo, all’assessment di pazienti in riabilitazione.
   
• Metodi per lo sviluppo prodotto
  Il paradigma della fabbrica digitale e le nuove tecnologie, quali la manifattura additiva, richiedono un ripensamento di alcune attività, tra cui il processo di progettazione e lo sviluppo di nuovi approcci e soluzioni software. Le attività di ricerca in questa area riguardano lo sviluppo di nuovi paradigmi per lo sviluppo prodotto ed, in particolare:
  - sviluppo di nuovi sistemi per l’ottimizzazione topologica per progettare nuovi prodotti adottando un approccio a più livelli ed in un’ottica di Additive Manufacturing;
  - sviluppo di ambienti di progettazione virtuale per prodotti medicali altamente personalizzati (es. protesi artificiali) e centrati sul modello digitale dello specifico paziente utilizzando tecnologie emergenti ed a basso costo. La digitalizzazione del paziente, infatti,  apre una nuova frontiera di ricerca e di applicazioni in cui attraverso la realtà virtuale si può intervenire preventivamente e senza rischi sull’avatar del paziente;
  - metodi e Strumenti Computer-aided per lo sviluppo di prodotti Eco-compatibili, il Life Cycle Assessment (LCA) ed il green passport.
   
• Innovazione sistematica e gestione della proprietà intellettuale
  Il gruppo di ricerca sviluppa metodi e strumenti per aiutare le aziende a migliorare l’efficienza nella gestione dei progetti di innovazione,  nel problem solving tecnico (prevalentemente basato sulla metodologia TRIZ) e nel definire le corrette strategie di innovazione.  Ad integrazione di queste attività, vengono sviluppati strumenti per misurare/gestire la sostenibilità ambientale, migliorare l’efficienza ed i tempi della ricerca di conoscenza e del trasferimento tecnologico. Infine, vengono studiate e sviluppate strategie e tecnologie per la lettura rapida di grandi corpora documentale, estrazione automatica di informazioni tecniche da documenti brevettuali e non a supporto di stati dell’arte supervisionati, monitoraggio tecnologico, problem solving,  trasferimento tecnologico, acquisizione di conoscenza specifiche di settore e business intelligence.

Le tematiche di ricerca, di formazione e di trasferimento tecnologico dell’area riguardano i criteri generali, le metodologie e le tecniche che presiedono alle diverse fasi del ciclo di vita dei sistemi per la produzione industriale di beni e servizi. Enfasi particolare viene data alla pianificazione dei progetti di impianto, alla progettazione e configurazione dei lay-out produttivi, ai metodi di analisi, simulazione e ottimizzazione tecnico-economica, all’analisi delle prestazioni di impianti e processi, alla gestione e al controllo della produzione, alla manutenzione degli asset produttivi, alla gestione dei sistemi prodotto-servizio, alla progettazione e gestione integrata dei sistemi logistici e della filiera logistico-produttiva-distributiva e alla gestione dei processi di automazione e trasformazione digitale dei sistemi produttivi e logistici. I settori industriali di riferimento sono quelli delle produzioni manifatturiere, delle produzioni di processo e di servizi. Il settore scientifico disciplinare di riferimento dell’area è ING-IND/17 – Impianti Industriali Meccanici.

Referente
prof. Sergio Cavalieri

Laboratorio
Laboratorio tecnologico tessile “A.J. Zaninoni
Responsabile 
prof. Stefano Dotti

Aree di ricerca

• Sistemi manifatturieri avanzati (Smart Manufacturing Systems)
  Le attività di ricerca e trasferimento di questa area coniugano temi tradizionali e innovativi nello spirito di integrazione e coordinamento che caratterizza i moderni sistemi produttivi. Nello specifico, accanto ai filoni di ricerca e progettuali inerenti il mondo delle operations e del lean manufacturing – con applicazione in diversi settori, dall’automotive al tessile – vengono realizzati studi e ricerche riguardanti la progettazione e gestione dei sistemi manifatturieri orientati al modello dello smart manufacturing, dove un ruolo centrale è rivestito dai processi di digitalizzazione, integrazione, interconnessione e ottimizzazione decisionale. L’enfasi è posta sull’integrazione di tecnologie innovative quali intelligenza artificiale, sistemi cyberfisici e simulazione all’interno dei principali processi decisionali e degli strumenti gestionali (quali ad esempio i sistemi ERP). Un ulteriore filone di ricerca molto rilevante e connesso a quello dei sistemi manifatturieri avanzati è quello relativo alla gestione degli asset industriali e alla manutenzione che, anche grazie alle nuove tecnologie ICT, hanno assunto un ruolo maggiormente integrato nei processi strategici e operativi in azienda.
   
• Logistica industriale e gestione delle reti logistiche (Supply-chain Management)
  Le attività inerenti la logistica industriale e la gestione delle reti logistiche si articolano in due filoni principali. Il primo filone riguarda i processi, le attività logistiche e le tecnologie all’interno del perimetro aziendale (logistica industriale e intralogistica) con particolare riferimento alla gestione e ottimizzazione del magazzino, alla pianificazione dei flussi da e per la produzione e alla gestione dei processi di movimentazione interna. Il secondo filone riguarda i principali processi e le attività logistiche all’esterno dell’azienda, a monte e a valle, nell’ottica del supply chain management. In particolare, la ricerca è orientata all’analisi dei modelli e delle pratiche riguardanti i processi distributivi sull’ultimo miglio (logistica distributiva e last-mile logistics) e sui principali processi decisionali e di pianificazione come ad esempio demand management & forecasting e supply chain inventory management. L’enfasi è posta principalmente sugli aspetti di modellazione e ottimizzazione dei processi e delle decisioni in ambito di supply chain execution.
   
• Ingegneria e gestione dei servizi (Service Engineering and Operations Management)
  Le tematiche di ricerca, il trasferimento e la formazione inerenti l’ingegnerizzazione e la gestione dei servizi, riguardano principalmente i temi della servitizzazione e dei sistemi prodotto servizio.
  La ricerca e il trasferimento si concentrano nel supportare le aziende nel processo di trasformazione da aziende prodotto-centriche ad aziende fornitrici di soluzioni basate sull’integrazione prodotto-servizio, tramite la conduzione di ricerche teoriche e applicate volte a migliorare l’intero ciclo di vita delle soluzioni: dalla progettazione, all'implementazione fino alla gestione. In modo particolare vengono adottati e sviluppati strumenti di modellazione specifici per i servizi (di idee e di processo), di assessment, quali strumenti Multi Criteria Decision Making, simulazione ed ottimizzazione e di gestione dei servizi durante la fase di erogazione. La formazione si focalizza nel sviluppare e fornire programmi educativi a livello universitario, post-universitario e aziendale volti ad aumentare i livelli di competenza necessari alle singole persone ed organizzazioni per comprendere e superare le sfide legate al passaggio ai servizi.

L’area di Ingegneria Economico-Gestionale si focalizza sull’analisi, gestione e valutazione dei sistemi organizzati complessi. L’attenzione è rivolta alle imprese pubbliche e private, ai settori industriali e di servizio, con interesse per le modalità più efficaci di gestione e di creazione di innovazione e competitività e sul ruolo della tecnologia. L’attività didattica e di ricerca di questa area si sviluppa al fine di contribuire allo sviluppo della conoscenza sui sistemi di gestione e di progettazione delle organizzazioni, sul ruolo delle tecnologie nell’innovazione, sulla definizione dei meccanismi di governance dei sistemi pubblici e privati e sulla valutazione delle politiche più efficaci per rispondere alle rilevanti sfide della società.
L'area sviluppa le proprie attività didattiche e di ricerca all’interno di 3 sotto-aree.

Referente
prof. Matteo Kalchschmidt

Aree di ricerca

• Public Management
  Questa area di studio si focalizza sulla gestione dei sistemi pubblici caratterizzati per la necessità di bilanciare prospettive di maggiore complessità rispetto ai sistemi privati. L’attenzione è in particolare sviluppato lungo diversi filoni di attenzione con riferimento a:

  - Higher Education & Research Systems
  L’Università, nel corso dei secoli, ha contribuito al processo di alfabetizzazione prima dell’élite e poi di porzioni sempre più grandi di popolazione. A questo compito si è poi affiancato quello di presidio scientifico di scoperta e diffusione della conoscenza, nonché quello di formazione e selezione della classe dirigente. I cambiamenti di natura economica e sociale intervenuti negli ultimi decenni fanno sì che oggi le Università siano però viste soprattutto come agente del cambiamento territoriale e di sviluppo. In questo contesto il nostro dipartimento individua un ambito di ricerca di primaria importanza con ricadute a favore dei policy maker e della società tutta. L’attività di questa area si focalizza sullo studio delle dinamiche del sistema universitario e della ricerca, nonché le sue relazioni con la società, attraverso analisi di carattere multidisciplinare e transnazionale. Fra le principali aree di ricerca, vi sono i modelli di governance, i modelli di finanziamento, la competizione fra istituzioni universitarie, le determinanti della performance nella ricerca e nelle attività di promozione imprenditoriale, quali la creazione di spinoff accademici.

  - Competitiveness & Innovation in the Transportation Industry
  Le tematiche approfondite riguardano lo studio della competizione e dei nuovi modelli di gestione nel settore trasporto aereo. In questo ambito l’attenzione è rivolta innanzitutto allo studio del comportamento dei passeggeri, dei gestori aeroportuali e delle compagnie aereo attraverso l'analisi dei livelli di competitività, con riferimento anche alle condizioni di accessibilità alle strutture aeroportuali nel contesto Europeo. Un secondo ambito è quello relativo allo studio del network aeroportuale e della sua evoluzione con riferimento alla costruzione di indicatori di connettività, alle decisioni d'ingresso delle compagnie aeree su nuove rotte, e alla gestione delle interconnessioni non solo da parte delle compagnie aeree e degli hub tradizionali, ma anche rispetto all'evoluzione dei modelli di business dei vettori e degli aeroporti low-cost. Da ultimo l’attenzione è rivolta allo studio del Revenue Management e delle strategie di prezzo operate dalle compagnie aeree con riferimento alle principali determinanti competitive e territoriali e alle relazioni con i gestori aeroportuali.
   

• Strategic Management & Entrepreneurship
  Le tematiche approfondite dal gruppo riguardano l’imprenditorialità e la strategia d’impresa.
  Vengono approfonditi i processi di generazione e sviluppo di nuove imprese innovative (start-up), prestando particolare attenzione al contesto da cui tali imprese scaturiscono. Il gruppo, beneficiando di approcci multidisciplinari, studia le diverse dimensioni del processo di creazione d’impresa – individuale, di team, strategico-organizzativo – con riferimento specifico a due contesti: l'università e la famiglia.
  Infine, il gruppo svolge attività di ideazione e direzione scientifica di iniziative progettuali, corsi di alta formazione e summer school anche in collaborazione con Centri di Ateneo come CYFE (Center for Young and Family Enterprise) e SDM (School of Management).
  Tra i principali filoni di studio si ricordano:

  - Imprenditorialità in ambito universitario
  Sono oggetto di ricerca e raccolta dati sistematica i seguenti argomenti: imprenditorialità studentesca; design e valutazione di strumenti formativi a supporto dell'imprenditorialità accademica e studentesca; strategie di crescita per startup innovative; imprenditorialità accademica e spinoff; governance e innovazione della cosiddetta “entrepreneurial university”.

  - Imprenditorialità familiare
  Sono oggetto di ricerca e raccolta dati sistematica i seguenti argomenti: team familiari nelle startup innovative; corporate venturing nelle imprese familiari; sviluppo intergenerazionale nelle famiglie imprenditoriali; open innovation e strategie di collaborazione fra startup e imprese consolidate.
   

• Supply Chain Innovation & Management
  L’attenzione in questa area è rivolta alla gestione e all’innovazione nelle filiere complesse. Particolare attenzione è rivolta alle sfide che le imprese affrontano nel gestire complesse attività produttive e distributive disseminate a livello globale. I principali filoni di ricerca e didattica sviluppati in questa sotto-area sono:

  - La gestione delle Global Value Chain e dei network di produzione
  In questo ambito l’attenzione è rivolta ai principi di progettazione e di gestione delle supply chain globali e in particolare a come le imprese strutturano nel tempo le relazioni di filiera. Particolare attenzione è rivolta ai network internazionali di produzione, ai fenomeni dell’offshoring e del reshoring delle attività produttive, alla valutazione delle decisioni di localizzazione della produzione.-

  - Gestione dei rischi e della sostenibilità nelle filiere produttive
  Questo filone si focalizza sulla gestione della sostenibilità economica, ambientale e sociale delle filiere produttive, con particolare attenzione verso la gestione dei rischi connessi al ricorso a reti di fornitura estese e multi livello.

  - La gestione dell’innovazione e dei progetti
  In questo filone l’attenzione è rivolta alla gestione dei progetti come metodo per la gestione dell’innovazione e per l’organizzazione di attività complesse. Particolare focus è posto ai modelli organizzativi di gestione dei progetti e alla gestione delle competenze connesse.

Il gruppo di ricerca di Automatica ha sede nel Control Systems and Automation Laboratory (CAL) ed è dedicato all'insegnamento ed alla ricerca in vari campi relativi alla scienza e all'ingegneria dei sistemi di controllo: meccatronica, automazione e robotica industriale, manutenzione predittiva, data science ed intelligenza artificiale, con ricadute in numerosi diversi campi applicativi. Attualmente l’offerta formativa presso la facoltà di Ingegneria comprende 8 corsi relativi all’area Automatica (ING-INF/04).

Referente
prof. Fabio Previdi

Laboratorio
Controlli Automatici (CAL)

Aree di ricerca

• Data Science
  La ricerca di base è centrata sull’applicazione di tecniche di Machine Learning alla System Identification ed alla Fault Diagnosis e all’Health Monitoring di macchine ed impianti.
  Le applicazioni sono principalmente in ambito industriale e riguardano lo sviluppo di sistemi per la manutenzione predittiva di macchine (centri di lavoro, attuatori di aeromobili; cilindri assiali, etc…) e lo sviluppo di algoritmi per la Business Intelligence (previsione di volumi di vendita, sistemi di raccomandazione prodotti). Recentemente abbiamo svolto qualche interessante applicazione in ambito biomedicale (analisi della qualità del sonno, Brain Computer Interface, analisi del pianto di bambini), finanziario (metodi innovativi per il trading) e sulle reti di utilità (modellistica e diagnostica di reti idriche). Enfasi è altresì posta alla ricerca pura, in special modo all’ analisi teorica di nuovi metodi di identificazione dei sistemi.
   
• Meccatronica ed automazione
  La ricerca di base riguarda i fondamenti del controllo del moto, dei sistemi vibranti e dei robot manipolatori. I campi applicativi sono molto numerosi: taratura dei sistemi di controllo del moto di sistemi elettroidraulici ed elettromeccanici (presse, manipolatori, motori per controllo accessi e smart devices in generale); applicazione di robotica nell’agricoltura; sviluppo di simulatori di sistemi meccatronici (trasmissioni di veicoli, presse termoformatrici, sistemi idraulici per laminatoi); controllo di sistemi vibranti ed oscillanti (dispositivi antioscillazione per carriponte; controllo di sospensioni semiattive), analisi e design di traiettorie (macchine a controllo numerico, presse termoformatrici).

Le attività di ricerca che fanno capo alla Matematica riguardano molteplici aree sia di natura teoriche sia di natura applicative. Nel seguito si riportano i principali filoni di ricerca raggruppati per sotto-aree omogenee.

Referente
prof. Luca Brandolini

Aree di ricerca

• Analisi matematica
  Le attività di ricerca di questa sotto-area si sviluppano secondo due filoni principali: il primo riguarda tematiche di analisi armonica e sue applicazioni, il secondo lo studio delle equazioni differenziali alle derivate parziali. Le ricerche nel campo dell’analisi armonica sono relative allo studio del comportamento asintotico della trasformata di Fourier ed alle sue applicazioni a problemi di distribuzione di punti e di discrepanza negli spazi Euclidei e su varietà Riemanniane. Le ricerche nel campo delle equazioni differenziali alle derivate parziali riguardano le proprietà di regolarizzazione di operatori differenziali di tipo Hörmander e lo studio delle equazioni della teoria cinetica dei gas nonché delle sue generalizzazioni ed applicazioni nell'ambito della biologia (evoluzioni di specie) o della medicina (evoluzione e interazione di cellule tumorali) o nell'ambito delle interazioni socio-economiche come la distribuzione di ricchezza in una popolazione, la diffusione della conoscenza, la formazione di opinione. Un ulteriore argomento di ricerca riguarda il metodo di Schwarz ottimizzato per la risoluzione numerica di problemi ellittici. Si tratta di un metodo di decomposizione del dominio con condizioni di Robin-Robin all’interfaccia, in cui occorre individuare la scelta migliore dei parametri per velocizzare la convergenza alla soluzione.
   
• Fisica matematica
  La ricerca in questa sotto-area riguarda i metodi geometrici nella teoria dei sistemi integrabili e lo studio dei fluidi stratificati. Per quanto riguarda il primo filone, la teoria delle varietà bihamiltoniane viene applicata sia in contesti finito-dimensionali (sistemi dinamici) che infinito-dimensionali (equazioni solitoniche), per avere un’interpretazione geometrica dei metodi di riduzione, dell’integrabilità e dell’esistenza di variabili di separazione. Riguardo alla seconda tematica, vengono studiate dal punto di vista teorico alcune questioni legate al moto di fluidi in cui la densità varia con la quota, con particolare attenzione al caso in cui ci siano due fluidi omogenei separati da un’interfaccia.
   
• Teoria dei numeri
  La ricerca in questa sotto-area si sviluppa su due filoni. Il primo riguarda la teoria effettiva dei numeri come ad esempio lo studio di limiti per il residuo della funzione zeta di Dedekind in funzione del grado e del discriminante del campo, o la distribuzione degli ideali primi nelle classi di congruenze. Il secondo filone riguarda la teoria algoritmica dei numeri; si tratta di realizzare algoritmi che consentono di calcolare degli invarianti dei campi di numeri. Questo secondo filone si appoggia naturalmente sul prima per determinare le condizioni di arresto.
   
• Ricerca operativa
  L’attività di ricerca è dedicata allo sviluppo di modelli e algoritmi di ottimizzazione e all’implementazione del relativo software. Le applicazioni sono prevalentemente nel settore energetico. Recentemente sono stati sviluppati strumenti per la pianificazione e la gestione ottimale di sistemi che integrano generazione di tipo convenzionale, generazione da fonti rinnovabili non programmabili in quote rilevanti e sistemi di accumulo: in particolare sono stati considerati sistemi di trigenerazione (elettricità, calore e freddo) e reti di distribuzione elettrica in media e bassa tensione. Sono stati sviluppati modelli deterministici e modelli stocastici per decisioni ottimali di lungo periodo relative all’espansione della capacità di generazione elettrica e di trasmissione di energia elettrica e gas naturale. Per la determinazione dei prezzi e delle quantità da produrre nei mercati elettrici del giorno prima, sia italiano che europeo, sono state sviluppate metodologie che non richiedono l’utilizzo di approssimazioni.

Il gruppo eroga otto corsi di Statistica fra quelli di base e quelli avanzati per i corsi di Laurea triennale e magistrale della Scuola di Ingegneria. Sviluppa la ricerca statistica metodologica ed applicata con particolare riferimento ai dati nello spazio-tempo con riferimento al monitoraggio di fenomeni ambientali, sismici, climatici e di processi industriali e sanitari ad alta tecnologia di monitoraggio. Sviluppa inoltre la ricerca nell’ambito dei processi stocastici di diffusione e delle serie storiche per dati categoriali. Partecipa a progetti di ricerca nazionali ed europei, e sviluppa progetti per tesi di dottorato e post-doc.

Referente
prof. Alessandro Fassò

Aree di ricerca

• Modelli statistici per dati 4D
  In relazione alla crescente capacità di rilevare e memorizzare grandi quantità di dati, numerosi fenomeni naturali e tecnologici sono utilmente descritti tramite dati funzionali. In ambito tecnologico e/o sanitario, spesso le condizioni attuali di salute di un sistema o di un individuo sono monitorate da un insieme di profili o di superfici anche ad alta dimensionalità. In campo ambientale di monitoraggio del clima le misure satellitari ed i radiosondaggi forniscono dati che sono in forma di profili atmosferici correlati nel tempo e nello spazio. In questi ambiti il gruppo di ricerca ha sviluppato e continua a sviluppare modelli statistici per quantificare l’incertezza di tali dati anche nell’ambito del Copernicus Climate Change Service dove, inoltre, si ha l’obiettivo di armonizzare serie storiche provenienti da sistemi diversi a livello globale.
   
• Smartphone Network
  Grazie alla loro capillare diffusione, gli smartphone rappresentano sempre più il sensore ideale per il monitoraggio di fenomeni sociali ed ambientali su larga scala, in tempo reale ed a basso costo.
  L’obiettivo del gruppo di ricerca è quello di sviluppare modelli statistici, generalmente spazio temporali, per la modellazione dei dati raccolti dagli smartphone in modo asincrono ed in condizioni di incertezza, al fine di rispondere a quesiti rilevanti fornendo stime ed incertezza delle stime. Contrariamente alle classiche reti di monitoraggio, l’incertezza del dato raccolto dagli smartphone non risiede solamente nel dato stesso ma anche nella posizione dello smartphone nello spazio, nell’istante di rilevamento del dato e nelle condizioni dello smartphone che possono aver alterato il dato raccolto. Tutto ciò richiede di estendere le metodologie esistenti e di introdurre modelli innovativi ed algoritmi efficienti capaci di operare su grandi basi di dati.
  A titolo di esempio, il progetto Earthquake Network (www.earthquakenetwork.it) implementa una rete di monitoraggio sismico mondiale basata su smartphone. Grazie ai modelli statistici alla base degli algoritmi che analizzano i dati raccolti dagli smartphone, la rete è in grado di rilevare terremoti in tempo reale in modo da allertare in anticipo le città non ancora raggiunte dall’onda sismica distruttiva. L’approccio statistico consente di effettuare il rilevamento sismico in tempo reale tenendo sotto controllo la probabilità di falso allarme ed il tempo medio di ritardo nella rilevazione.
   
• Processi stocastici
  Il gruppo di ricerca si occupa di inferenza per i processi di diffusione. In particolare si considerano problemi di cambio di regime, problemi di identificazione dei parametri e problemi di stima delle distribuzioni invarianti. Le tecniche utilizzate sono proprie sia dei metodi parametrici che dei metodi non parametrici. La ricerca ha un carattere prevalentemente teorico ma negli ultimi tempi sempre più spazio occupano i problemi legati alla simulazione dei processi e alle applicazioni con dati reali in ambito finanziario, ambientale o sociale.