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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-01132021-104338


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
NENCINI, PIERLUIGI
URN
etd-01132021-104338
Titolo
Technology foresight in the EV - Electric Vehicle industry: a post-mortem study of the predictions
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'ENERGIA, DEI SISTEMI, DEL TERRITORIO E DELLE COSTRUZIONI
Corso di studi
INGEGNERIA GESTIONALE
Relatori
relatore Prof. Bonaccorsi, Andrea
correlatore Prof.ssa Belingheri, Paola
Parole chiave
  • electric vehicles
  • technology expectations
  • technology foresight
Data inizio appello
17/02/2021
Consultabilità
Completa
Riassunto
Raising concerns on global environment poor air quality and greenhouse gas effects on the environment have led policy makers and governments all around the world to embrace political agendas aiming to reduce the emissions of greenhouse gasses in the atmosphere. Transportation is responsible for 24% of direct CO2 emissions from fuel combustion. Road vehicles – cars, trucks, buses account for almost 75% of total transport CO2 emissions, and emissions from aviation and shipping continue to rise (IEA 2020, Tracking Transport 2020). In this scenario it has become extremely important to develop a new powertrain system for vehicles that could reduce the dependence on carbon fossil fuel. The ICE – Internal Combustion Engines have represented for decades the uncontested form of technology used by vehicles to generate movement. Since a few years different solutions have made their way to the market: fuel cell, electric, hybrid, compressed gas. Of all these configurations, ICE still represents the dominant alternative, but it seems reasonable today to forecast that battery electric vehicles will finally substitute the thermal motors. The objective of this thesis is to retrieve the most important predictions that have been made for battery electric vehicles, both in terms of technical specifications and in market diffusion projections, and to compare those predicted values with the real outcome. Being a thesis of management engineering, the purpose of this analysis is to find out more on the methods and tools of forecasting that have generated accurate predictions and on those that instead have produced misleading information. At the same time we want to find out more about the complex dynamics of the automotive ecosystem, trying to explain why some predictions turned out to be inaccurate and instead what was correctly predicted.

Le crescenti preoccupazioni riguardanti il surriscaldamento globale, la scarsa qualità dell'aria e gli effetti dei gas serra sull'ambiente, hanno portato i responsabili dei governi di tutto il mondo ad abbracciare programmi politici volti a ridurre le emissioni di gas serra nell'atmosfera. Il trasporto è responsabile del 24% delle emissioni dirette di CO2, dovute alla combustione del carburante. I veicoli stradali - automobili, camion, autobus rappresentano circa il 75% delle emissioni totali di CO2 dei trasporti e le emissioni del trasporto aereo e marittimo continuano ad aumentare (IEA 2020, Tracking Transport 2020).
In questo scenario è diventato estremamente importante sviluppare un nuovo sistema di propulsione per veicoli che potrebbe ridurre la dipendenza dal combustibile fossile. Gli ICE - Internal Combustion Engine (motori a combustione interna) rappresentano da decenni la forma incontrastata di tecnologia utilizzata dai veicoli. Da qualche anno si sono fatte strada sul mercato diverse soluzioni: auto elettriche, ibride, a gas compresso, a idrogeno. Di tutte queste configurazioni, l'ICE rappresenta ancora l'alternativa dominante, ma oggi sembra ragionevole pensare che nel futuro i veicoli elettrici a batteria sostituiranno i motori termici. L'obiettivo di questo studio è quello di recuperare le previsioni che sono state fatte in passato per i veicoli elettrici a batteria, sia in termini di specifiche tecniche che di proiezioni di diffusione del mercato, e di confrontare quei valori previsti con il risultato realmente realizzatosi. Trattandosi di una tesi di ingegneria gestionale, lo scopo di questa analisi è anche quello di approfondire i metodi di previsione che hanno generato previsioni accurate e su quelli che invece hanno prodotto informazioni fuorvianti. Allo stesso tempo comprendere meglio le complesse dinamiche dell'ecosistema automobilistico, cercando di interpretare perché alcune previsioni si sono rivelate imprecise e altre hanno prodotto risultati accurati.
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