PAMA è uno dei produttori di macchine utensili più longevi in Europa ed è uno dei principali produttori mondiali di soluzioni per alesatura e fresatura, fresatura orizzontale e verticale e lavorazione orizzontale e verticale. PAMA opera a livello globale ed è recentemente entrata a far parte del gruppo giapponese NIDEC.
In collaborazione con l’Università di Trento, PAMA finanzia una borsa di Dottorato Industriale nell’ambito del Dottorato in Industrial Innovation (42° ciclo, DISI – Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell’Informazione), sul tema della diagnosi intelligente dei guasti nelle macchine industriali.
Le macchine industriali moderne sono sistemi complessi che integrano hardware, software e reti di comunicazione. Quando si verifica un guasto bloccante, individuarne la causa è spesso estremamente difficile, in particolare in presenza di componenti gestiti da PLC come moduli disconnessi, sensori guasti o problemi di comunicazione in rete. Oggi la risoluzione di questi problemi richiede l’ispezione manuale del codice PLC, la ricostruzione delle condizioni di guasto, il confronto con gli schemi elettrici e un continuo scambio con gli operatori di macchina — con conseguenti lunghi fermi macchina e una forte dipendenza dalla conoscenza di pochi esperti.
Il progetto di dottorato ha l’obiettivo di sviluppare metodi intelligenti per la diagnosi automatica e semi-automatica di guasti elettrici e software nei sistemi controllati da PLC, integrando tecniche di Intelligenza Artificiale con i dati provenienti dall’automazione industriale: codice sorgente PLC, segnali I/O, messaggi diagnostici e feedback degli operatori.
Un obiettivo chiave è progettare meccanismi basati su AI in grado di interrogare attivamente gli operatori, ragionare su informazioni incomplete o incerte, ed eseguire test automatizzati sulla logica PLC e sulla macchina fisica. Il risultato atteso è un nuovo framework di troubleshooting basato su AI, che guidi il processo diagnostico attraverso una sequenza di azioni strutturata e spiegabile, riducendo tempi di diagnosi e fermi macchina.
Il/la dottorando/a lavorerà a stretto contatto con il team tecnico e di manutenzione PAMA, alternando periodi di ricerca presso l’Università di Trento a periodi (almeno 6 mesi complessivi) presso la sede PAMA di Rovereto, per calare la ricerca nel contesto industriale reale.
Conoscenza ed esperienza:
• Laurea Magistrale (o titolo equivalente) in Informatica, Ingegneria Informatica/dell’Automazione, Ingegneria Elettronica o discipline affini
• Solide basi di programmazione
• Conoscenza o forte interesse per l’automazione industriale, i sistemi PLC e la logica di controllo (esperienza pregressa è un plus, non un requisito)
• Interesse per i metodi di Intelligenza Artificiale/Machine Learning applicati a sistemi reali
• Conoscenza della lingua inglese almeno a livello B1 (CEFR), richiesta per l’ammissione al dottorato
Competenze:
• Capacità analitica di ricerca e identificazione delle cause di un problema (problem solving)
• Curiosità per approcci human-in-the-loop e AI spiegabile
• Buona predisposizione a lavorare sia in autonomia che in un team misto accademico/industriale
• Capacità di comunicare in maniera strutturata, anche con interlocutori non tecnici (operatori di macchina)
• Disponibilità a trasferte tra Trento e la sede PAMA di Rovereto
L’azienda, in collaborazione con l’Università di Trento, mette a disposizione un percorso di dottorato pienamente finanziato, l’accesso al contesto industriale PAMA e ai gruppi di ricerca DISI, oltre agli strumenti e ai dati necessari allo svolgimento della ricerca.
Borsa di studio: € 21.750 annui, per 3 anni
Scadenza candidature: 28 agosto 2026, ore 16:00
Inizio del percorso: 1° novembre 2026
La candidatura non avviene tramite il form PAMA, ma esclusivamente attraverso il portale online dell’Università di Trento, selezionando il tema riservato G – “Intelligent Fault Diagnosis and Root Cause Analysis in Industrial Machinery”: Candidati sul portale UniTrento
Per informazioni sul bando completo:
Per domande sul progetto di ricerca: Fabrizio Defant (PAMA) – fabrizio.defant@pama.it
Nota
A differenza delle altre posizioni in pagina (candidatura tramite form PAMA), questa è una posizione di dottorato con iscrizione e selezione gestite dall’Università di Trento: consiglio quindi un pulsante/CTA separato che rimandi al portale UniTrento, invece del form “COMPILA IL FORM” già presente in pagina — altrimenti i candidati rischiano di candidarsi nel posto sbagliato.