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Prof. Marco Luigi Grasso

Contatti
Telefono: 02.2399.8560
E-mail: marcoluigi.grasso@polimi.it

Segreteria della Sezione di Tecnologie Meccaniche e Produzione
Marcella Netti
Telefono: 02.2399.8530
E-mail: marcella.netti@polimi.it

Pagina personale del docente sul sito di Ateneo

Laureato presso il Politecnico di Milano nel 2005 in Ingegneria Aerospaziale, ha lavorato presso CGS SpA (OHB Group) e Thales Alenia Space. Nel 2009 è entrato in servizio come assegnista di ricerca presso il Laboratorio MUSP di Piacenza (Area Precision Engineering) e la Sezione di Tecnologie Meccaniche e Produzione del Dipartimento di Meccanica (Politecnico di Milano). Presso lo stesso Politecnico, nel 2015 ha conseguito con lode il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria Meccanica svolgendo un periodo come visiting PhD student presso la Hong Kong University of Science and Technology. Dal gennaio 2015 al gennaio 2016 è stato fruitore di un assegno di ricerca post-doc presso il Dipartimento di Ingegneria Meccanica (Politecnico di Milano) dove è attualmente in servizio come ricercatore a tempo determinato (TDA). Dal 2013 è uno dei docenti del corso Macchine Utensili e Sistemi di Produzione (laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, sede di Piacenza) e dal 2015 è esercitatore del corso Quality Engineering (laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, sede di Milano). La sua attività di ricerca si svolge nell’ambito del controllo statistico di processo e dello sviluppo di metodi per il monitoraggio di sistemi di produzione. I suoi interessi di ricerca riguardano lo sviluppo di tecniche profile monitoring applicate a segnali acquisiti da sensori durante processi convenzionali e non, metodi di processamento dei segnali e multi-sensor data fusion, analisi di dati funzionali e machine learning applicato al controllo statistico della qualità.
Parte della sua ricerca si concentra su sistemi e processi di Additive Manufacturing per parti metalliche presso il Laboratorio AddMe.Lab del Dipartimento di Meccanica. Il suo lavoro si concentra in particolare sullo sviluppo di nuovi metodi per il monitoraggio in-process di lavorazioni Selective Laser Melting attraverso tecniche statistiche applicate all’analisi immagine e alla fusione di dati da sensori multipli.