Francesco Zammori

Informazioni Generali e Formazione

Francesco Zammori nasce a Fivizzano, in provincia di Massa Carrara, il 23 dicembre 1980. Nel luglio del 1999 consegue infatti la maturità scientifica con il massimo dei voti presso il Liceo Scientifico “Leonardo da Vinci” di Villafranca Lunigiana. Prosegue poi gli studi all’Università di Pisa, dove nell’ottobre 2002 ottiene la laurea in Ingegneria Gestionale, con indirizzo logistica e produzione, con votazione di 110/110 e lode e una media esami pari a 29.

Nel 2004 arricchisce il proprio percorso con un’esperienza internazionale, vincendo una borsa di studio Socrates che lo porta per sei mesi all’Università di Swansea, nel Regno Unito, dove segue e supera tre corsi in lingua inglese legati alla gestione della produzione. Nello stesso anno, a dicembre, consegue la laurea specialistica in Ingegneria Gestionale, sempre presso l’Università di Pisa, ottenendo nuovamente il massimo dei voti con lode e una media ancora più elevata, pari a 29,5. Nel 2005 supera l’Esame di Stato per l’abilitazione alla professione di ingegnere e inizia a collaborare come docente esterno con il Dipartimento di Ingegneria Meccanica, Nucleare e della Produzione dell’ateneo pisano.

Il suo percorso accademico prosegue con il dottorato di ricerca: nel 2006 vince infatti una borsa triennale in Ingegneria Meccanica, curriculum impianti e tecnologie, sempre presso l’Università di Pisa. Consegue il titolo di dottore di ricerca il 16 aprile 2009, discutendo una tesi intitolata “Mathematical model for operation management”. Già durante questo periodo, e subito dopo, ottiene ulteriori riconoscimenti sotto forma di borse di studio per attività di ricerca, dapprima in ambito logistica e supply chain management e successivamente su tematiche legate alla sostenibilità ambientale e alle energie rinnovabili.

Carriera Accademica ed Esperienze Estere

Nel dicembre 2011 vince un posto da ricercatore a tempo indeterminato nel settore ING/IND/35 presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università di Parma, consolidando così la propria carriera accademica. Nel gennaio 2014 ottiene l’abilitazione a Professore Associato e assume l’incarico di Professore Associato a partire dal 2020. Tra il 2021 e il 2024 ha svolto l’incarico di Responsabile Assicurazione Qualità (RAQ) e di presidente vicario del Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale, di cui dal 2024 è presidente.

Sul piano internazionale, Zammori ha avuto esperienze di ricerca come visiting scholar presso istituzioni di prestigio. Nel 2008 collabora con il professor Thomas Saaty all’Università di Pittsburgh, approfondendo le tecniche decisionali multi-attributo, mentre nel 2009 lavora con il professor Benny Tjahjono all’Università di Cranfield, partecipando a un progetto per lo sviluppo di software a supporto della simulazione di linee di assemblaggio.

Attività Didattica

L’attività didattica rappresenta un altro pilastro fondamentale del suo percorso. A partire dal 2005 collabora con l’Università di Pisa in diversi corsi rivolti agli studenti di Ingegneria Meccanica e Gestionale, occupandosi in particolare di tematiche legate alla progettazione per la qualità, all’analisi del ciclo di vita, al controllo di gestione e alla progettazione dei sistemi industriali. Nello stesso periodo svolge attività di docenza in numerosi master universitari, sia di primo sia di secondo livello, trattando argomenti quali la simulazione a eventi discreti, il project management, il supply chain management e le tecniche di progettazione innovativa.

Successivamente, presso l’Università di Parma, ottiene la titolarità di diversi insegnamenti e amplia progressivamente la propria offerta didattica. Attualmente è titolare dei corsi di “Gestione dell’informazione aziendale” (9 CFU, laurea magistrale), dedicato ai sistemi informativi aziendali e alle basi di dati, di “Controllo di gestione” (9 CFU, laurea triennale) e di “Business Process Management” (3 CFU, laurea magistrale). Nel corso degli anni ha inoltre tenuto insegnamenti in ambiti quali la logistica, il project management, la gestione della produzione e la programmazione in Python. A partire dal prossimo anno accademico introdurrà anche un corso di “Machine Learning per il Management”, a testimonianza della continua evoluzione dei suoi interessi scientifici e didattici.

Accanto all’attività presso l’Università di Parma, è docente a contratto presso l’Università di San Marino, dove tiene insegnamenti analoghi a quelli svolti a Parma. Ha inoltre maturato una significativa esperienza nella formazione aziendale, collaborando con numerose imprese e con enti di formazione come IFOA e IFTS, contribuendo alla diffusione di competenze avanzate nel campo della gestione dei processi e dell’innovazione organizzativa.

Attività di ricerca

L’attività scientifica di Francesco Zammori si colloca nell’ambito dell’ingegneria gestionale e industriale e abbraccia diverse aree di ricerca. Nel tempo si è occupato dello sviluppo di tecniche per la produzione snella, del supply chain management, della modellizzazione e simulazione di sistemi complessi e della risoluzione di problemi decisionali complessi attraverso metodi avanzati. Più recentemente, i suoi interessi si sono focalizzati sulla simulazione a eventi discreti e ad agenti, sugli approcci di ottimizzazione sim-euristici e sull’applicazione di tecniche di machine learning e reinforcement learning ai sistemi operativi e ai servizi.

Tale attività, lo ha portata a essere autore di oltre ottanta pubblicazioni, la maggior parte delle quali su prestigiose riviste scientifiche internazionali. Svolge inoltre il ruolo di revisore scientifico per numerose riviste nei campi dell’operations e del project management ed è Editor in Chief per l’area europea della rivista “Decision Science Letters”.

Inoltre, nel corso della sua carriera ha preso parte a numerosi progetti di ricerca finanziati, sia pubblici sia privati, spesso in collaborazione con aziende. Questi progetti hanno riguardato ambiti quali i sistemi informativi per la produzione, la lean manufacturing, la tracciabilità tramite RFID, la logistica integrata e la reingegnerizzazione dei processi aziendali, favorendo un costante dialogo tra ricerca teorica e applicazioni pratiche.

L’attività scientifica e di ricerca, condotta da Francesco Zammori, ha interessato differenti discipline dell'ingegneria gestionale e, più in generale, dell’ingegneria industriale. Tale attività ha portato alla pubblicazione, su riviste e/o conferenze internazionali, di oltre 80 lavori scientifici, di cui 67 visibili nella banca dati Scopus. A maggio 2026, le pubblicazioni del candidato hanno ottenuto un totale di 1,895 citazioni ed un H-index di 19 punti.

In particolare, l’attività svolta si è focalizzata sulle seguenti tematiche:

• Tecniche di supporto all’implementazione della produzione snella. In questo ambito rientrano:
  (i) lo sviluppo di modelli per l’analisi delle performance operative di sistemi complessi, basati sia su approcci analitici e stocastici, sia su modelli di simulazione a eventi discreti (ad es. indicatori di produttività e di routing, stima dei tempi ciclo, individuazione dei colli di bottiglia, ecc.); (ii) la progettazione e l’applicazione di modelli per l’analisi e la mappatura dei processi aziendali (ad es. Value Stream Mapping applicato a contesti non convenzionali e a servizi); (iii) la simulazione e l’ottimizzazione di sistemi logistici e produttivi ibridi di tipo push-pull (ad es. Work Load Control, sistemi Kanban, Synchro MRP e ConWIP).
• Modellizzazione matematica di sistemi produttivi e logistici. In tale ambito sono inclusi: (i) lo sviluppo di modelli per l’ottimizzazione dei rapporti di fornitura (in particolare Consignment Stock e VMI); (ii) modelli per l’ottimizzazione della gestione delle scorte di materie prime, componenti e ricambi; (iii) modelli per il bilanciamento e l’alimentazione delle linee di assemblaggio.
• Algoritmi di ottimizzazione. Questa area comprende lo sviluppo di metodi per la risoluzione di problemi industriali complessi (NP-Hard), basati su tecniche di ricerca operativa (programmazione lineare e non lineare, euristiche costruttive, algoritmi evolutivi, sim-euristici, ecc.), implementati mediante linguaggi general-purpose (VBA, Delphi, Python) o specialistici (Matlab, Lingo, R). Si tratta dell’ambito maggiormente connesso alle applicazioni industriali, in quanto i modelli sviluppati sono spesso originati da esigenze concrete o da criticità riscontrate nelle aziende con cui il sottoscritto ha collaborato o collabora tuttora. A titolo esemplificativo, si citano modelli di ottimizzazione sviluppati per: (i) minimizzare lo sfrido nel taglio di barre (Stock Cutting Problem) e ottimizzare la formazione dei lotti di spedizione;(ii) schedulare in modo integrato ordini di produzione e interventi di manutenzione; (iii) allocare in maniera bilanciata risorse rinnovabili (personale) in progetti complessi; (iv) determinare percorsi ottimali in problemi di trasporto e di picking in magazzini manuali.
• Sviluppo e sperimentazione di serious games per la produzione e il project management. In questo ambito rientrano le attività di progettazione, sviluppo e validazione di giochi seri finalizzati alla formazione e al trasferimento di competenze operative e gestionali. In particolare: (i) la definizione di ambienti di gioco che riproducono in modo realistico dinamiche produttive e di gestione progetti, consentendo ai partecipanti di sperimentare direttamente logiche decisionali tipiche dei contesti industriali (ad es. gestione dei flussi produttivi, bilanciamento delle risorse, gestione dei vincoli e delle incertezze); (ii) lo sviluppo di meccaniche di gioco orientate alla game experience, con particolare attenzione al coinvolgimento degli utenti, al bilanciamento tra complessità e accessibilità, e alla capacità del gioco di favorire apprendimento attivo e situato; (iii) la progettazione di protocolli di testing e validazione, basati sia su metriche quantitative (performance dei partecipanti, tempi decisionali, qualità delle soluzioni) sia su strumenti qualitativi (questionari di percezione, analisi dell’engagement, feedback strutturati), al fine di valutare l’efficacia didattica e l’impatto formativo; (iv) l’integrazione dei serious games in percorsi di didattica innovativa, con un approccio esperienziale e learning-by-doing, volto a potenziare lo sviluppo di competenze trasversali (problem solving, lavoro in team, capacità decisionali) e tecniche (operations management, pianificazione e controllo dei progetti); (v) l’adattamento e la personalizzazione dei giochi a specifici contesti aziendali o formativi, anche attraverso l’utilizzo di piattaforme digitali e strumenti interattivi, per massimizzare la trasferibilità dei risultati e il loro impatto sui processi organizzativi.
• Machine e Deep Learning e statistica multivariata in ambito industriale. Più recentemente, l’attività di ricerca si è orientata verso l’applicazione di tecniche di statistica multivariata, Machine Learning e intelligenza artificiale a problemi di operations management. In particolare, sono stati sviluppati: (i) un metodo integrato basato su simulazione a eventi discreti, Design of Experiments (DOE) e superfici di risposta per l’ottimizzazione dei parametri operativi di sistemi produttivi push-pull;(ii) un approccio innovativo, fondato sul teorema del cambio di variabili, per la stima di distribuzioni non standard, anche bimodali, di dati ingegneristico-industriali;(iii) modelli predittivi di rischio di fallimento (bankruptcy) basati su dati di bilancio arricchiti con informazioni operative;(iv) modelli previsionali, basati su reti neurali convoluzionali, applicati al settore fashion.
• Sviluppo e sperimentazione di serious games per la produzione e il project management. In questo ambito rientrano le attività di progettazione, sviluppo e validazione di giochi seri finalizzati alla formazione e al trasferimento di competenze operative e gestionali. In particolare: (i) la definizione di ambienti di gioco che riproducono in modo realistico dinamiche produttive e di gestione progetti, consentendo ai partecipanti di sperimentare direttamente logiche decisionali tipiche dei contesti industriali (ad es. gestione dei flussi produttivi, bilanciamento delle risorse, gestione dei vincoli e delle incertezze); (ii) lo sviluppo di meccaniche di gioco orientate alla game experience, con particolare attenzione al coinvolgimento degli utenti, al bilanciamento tra complessità e accessibilità, e alla capacità del gioco di favorire apprendimento attivo e situato; (iii) la progettazione di protocolli di testing e validazione, basati sia su metriche quantitative (performance dei partecipanti, tempi decisionali, qualità delle soluzioni) sia su strumenti qualitativi (questionari di percezione, analisi dell’engagement, feedback strutturati), al fine di valutare l’efficacia didattica e l’impatto formativo; (iv) l’integrazione dei serious games in percorsi di didattica innovativa, con un approccio esperienziale e learning-by-doing, volto a potenziare lo sviluppo di competenze trasversali (problem solving, lavoro in team, capacità decisionali) e tecniche (operations management, pianificazione e controllo dei progetti); (v) l’adattamento e la personalizzazione dei giochi a specifici contesti aziendali o formativi, anche attraverso l’utilizzo di piattaforme digitali e strumenti interattivi, per massimizzare la trasferibilità dei risultati e il loro impatto sui processi organizzativi.