E' stata mostrata la possibilit\ue0 di raggiungere rapidamente l'ottimizzazione di formulazioni d'impasti con evidenti vantaggi economici e qualitativi. I metodi proposti sono quelli della regressione lineare a pi\uf9 variabili e dell'approccio neurale. Entrambe consentono di ottenere un modello matematico col quale simulare virtualmente il comportamento del sistema in diverse condizioni. Quest'ultimo viene ottenuto utilizzando i dati storici presenti in azienda oppure da dati sperimentali. Nell'intervento \ue8 stata mostrato un esempio applicato agli impasti: \uec modelli sono stati costruiti sui dati di ritiro in relazione alla composizione, espressa comepercentuale delle singole materie prime, e alla temperatura massima di cottura. I modelli sono stati testati con venti formulazioni di prova mostrando una ottima capacit\ue0 predittiva. La disponibilit\ue0 di softwares in grado d\uec eseguire i calcoli necessari e la ridotta richiesta di conoscenze matematiche rende le due metodologie di facile e rapida introduzione in ambito industriale.Based on the linear regression with variables and artificial neural network, a math. model was developed enabling the simulation of the system behavior under different conditions. Existing historical data or through test results were employed in obtaining the model. As an example, the capability of the model to predict the shrinkage in processing of ceramic materials, i.e. between the dried state and after heat treatment cycles, was shown, the compn. expressed as raw materials percentage, and max. firing temp. being taken into account. The models were tested with twenty different formulas and showed excellent predictive capacity. The availability of software packages that could perform all necessary calcns. and the little math. knowledge enabled the easy and rapid introduction of the developed model in industrial processes
