TECNICHE DI SIMULAZIONE

TECNICHE DI SIMULAZIONE

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iten
Codice
64383
ANNO ACCADEMICO
2016/2017
CFU
6 cfu al 1° anno di 8708 ECONOMIA E MANAGEMENT MARITTIMO E PORTUALE (LM-77) GENOVA

7 CFU al 3° anno di 8760 MATEMATICA (L-35) GENOVA

7 CFU al 3° anno di 8766 STATISTICA MATEM. E TRATTAM. INFORMATICO DEI DATI (L-35) GENOVA

7 CFU al 2° anno di 9011 MATEMATICA (LM-40) GENOVA

SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE
MAT/09
LINGUA
Italiano
SEDE
GENOVA (ECONOMIA E MANAGEMENT MARITTIMO E PORTUALE )
periodo
2° Semestre
materiale didattico

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Il corso ha come obiettivo principale fornire le competenze necessarie -basate sulla simulazione dinamica di sistemi discreti e l'analisi dei sistemi di congestione- per affrontare lo studio di sistemi complessi nel settore dei trasporti e della logistica marittimo – portuale, valutandone le prestazioni sia in termini di efficienza che di sostenibilità economica

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO)

Il corso ha come obiettivo principale fornire le competenze necessarie per affrontare lo studio di sistemi complessi nel settore dei trasporti e della logistica marittimo – portuale, valutandone le prestazioni, avendo la padronanza del metodo da seguire e delle potenzialità tecniche disponibili.

Modalità didattiche

Modalità didattiche

Lezioni frontali svolte in aula informatica, dove tutti gli studenti hanno la possibilità di definire, sviluppare ed analizzare i vari modelli e i casi di studio esaminati contemporaneamente al docente. Sono previsti lavori di gruppi ed eventuali testimonianze aziendali.

Presente su Aulaweb

Si   ☒  No ☐

PROGRAMMA/CONTENUTO

 

 Coerentemente con le finalità del corso descritte sopra, i contenuti del corso sono i seguenti:

  1. Terminal marittimi – portuali. Cicli operativi di un terminal marittimo. Indici di prestazione. Indicatori di produttività.
  2. Analisi dei terminal marittimi – portuali tramite metodi di simulazione ad eventi discreti. Introduzione alla Simulazione ad eventi discreti. Definizione di sistema e modello. Criteri di avanzamento del tempo. Analisi dell’input. Utilizzo diretto dei dati. Distribuzioni empiriche. Deduzione di distribuzioni teoriche. Generazione numeri casuali e variabili casuali. Validazione di un modello di simulazione. Progetto di un esperimento. Simulazione transiente e steady-state. Campionamento e analisi dei risultati. Determinazione degli indici di prestazione. Utilizzo di Excel per l’analisi dei dati di input e di output.
  3. Analisi dei flussi di import/export/transhipment con l’ambiente sw Witness. Introduzione a Witness. Inserimento e definizione degli elementi. Dinamica e regole di flusso delle parti di un sistema. Determinazione e visualizzazione degli indici di prestazione di un sistema. Valutazione trade-off costi/prestazioni del sistema.
  4. Analisi delle situazioni di congestione. Teoria delle file d’attesa. Analisi delle prestazioni in sistemi di code. Classificazione dei sistemi di code. Indici di prestazione. Coda M/M/1. Coda in tandem. Reti aperte di code. Simulazione di sistemi di code. La teoria delle code nell’analisi dell’operatività di un terminal marittimo. Dimensionamento ottimale.
  1. Modellistica di sistemi marittimi e portuali con Reti di Petri. Introduzione alle Reti di Petri. Individuazione di conflitti. Analisi strutturale e calcolo degli Invarianti. Analisi di raggiungibilità. Reti di Petri stocastiche.
  2. Presentazione e discussione di casi di studio.

 

 

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Materiale fornito dal docente: dispense e articoli scientifici (in inglese)

Alcuni testi di riferimento per parti specifiche :

  • A.M.Law, Simulation modeling and analysis, IV edizione, McGraw-Hill, 2007
  • G. Iazzeolla. Principi e Metodi di Simulazione Discreta. Franco Angeli, 2010
  • J. Banks, J.S. Carson,B.L. Nelson, D.M.Nicol, Discrete Event System Simulation, Prentice-Hall,2001.
  • W. Reisig. Understanding Petri Nets: Modeling Techniques, Analysis Methods, Case Studies, Springer 2013

B. Dalla Chiara, Sistemi di trasporto intermodali: progettazione ed esercizio, Egaf, 2010.

DOCENTI E COMMISSIONI

Ricevimento: Giovedì 12.30 - 13.30  

Commissione d'esame

ANNA FRANCA SCIOMACHEN (Presidente)

DANIELA AMBROSINO

LEZIONI

Modalità didattiche

Modalità didattiche

Lezioni frontali svolte in aula informatica, dove tutti gli studenti hanno la possibilità di definire, sviluppare ed analizzare i vari modelli e i casi di studio esaminati contemporaneamente al docente. Sono previsti lavori di gruppi ed eventuali testimonianze aziendali.

Presente su Aulaweb

Si   ☒  No ☐

INIZIO LEZIONI

Sem: II

27 febbraio - 1 giugno 2017

ORARI

L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.

Vedi anche:

TECNICHE DI SIMULAZIONE

ESAMI

Modalità d'esame

La verifica dell’apprendimento è effettuata valutando sia il lavoro svolto in aula sia la partecipazione attiva, lo sviluppo, presentazione ed esposizione in aula di un caso di studio (possibilmente in inglese) e una prova scritta di sintesi su tutto il programma.

Per sostenere l’esame è obbligatoria l’iscrizione on-line. 

Modalità di accertamento

Modalità di accertamento

La verifica dell’apprendimento è effettuata valutando sia il lavoro svolto in aula sia la partecipazione attiva, lo sviluppo, presentazione ed esposizione in aula di un caso di studio (possibilmente in inglese) e una prova scritta di sintesi su tutto il programma.

Per sostenere l’esame è obbligatoria l’iscrizione on-line.

Ripetizione dell’esame

È possibile sostenere l’esame in qualsiasi appello; non ci sono limiti al numero di volte in cui è possibile presentarsi in caso di mancato superamento dell’esame.

ALTRE INFORMAZIONI

Risultati di apprendimento previsti

Conoscenza e comprensione.  Gli studenti devono acquisire competenze di analisi dei sistemi, con particolare riferimento alla performance evaluation, comprendendo quali sono i processi decisionali, di carattere principalmente gestionale-strategico-operativo, in problemi di dimensionamento ottimale, schedulazione e planning di attività e individuazione di bottleneck (risorse critiche). Gli studenti devono altresì saper utilizzare in modo adeguato sia fogli elettronici, tipo Excel, che gli ambienti sw per la simulazione ad eventi discreti di maggiore divulgazione.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Gli studenti devono essere in grado di svolgere adeguatamente un’analisi di scenario, di tipo what-if, per valutare opportunamente i trade-off tra costi e indici di prestazione dei sistemi logistici considerati, riuscendo ad evidenziare eventuali azioni correttive. Gli studenti devono altresì dimostrare di aver acquisito le capacità necessarie per sviluppare modelli decisionali, utilizzando con padronanza sia fogli elettronici che ambienti sw di simulazione ad eventi discreti, nelle diverse fasi di analisi di un sistema, dalla gestione dei dati e dei flussi informativi alla risoluzione del modello e analisi dei risultati dei problemi logistici considerati.

Autonomia di giudizio. Gli studenti devono saper riconoscere in modo autonomo ed efficace i metodi e le tecniche di supporto alle decisioni più idonee da utilizzare per far fronte a necessità operative e gestionali in diversi contesti applicativi, riuscendo conseguentemente ad identificare le strategie di miglioramento più efficienti.

Abilità comunicative. Gli studenti devono dimostrare di possedere un linguaggio appropriato che metta in luce le competenze acquisite relativamente alle tecniche di simulazione dei sistemi e della valutazione delle prestazioni, riuscendo a trasmettere in modo chiaro e sintetico agli interlocutori, specialisti e non, i concetti necessari.

Capacità di apprendimento. Gli studenti devono sviluppare adeguate capacità di apprendimento che consentano loro di essere in grado di approfondire in modo autonomo le principali tecniche decisionali basate sulla simulazione dei sistemi, soprattutto con riferimento al settore della logistica marittimo – portuale, in cui la conoscenza di sistemi di supporto alle decisioni strategico – operative è assai rilevante.

 

Informazioni aggiuntive per gli studenti non frequentanti

 

Modalità didattiche

Stesso programma e materiale di riferimento degli studenti frequentanti. Per la verifica dell’apprendimento gli studenti non frequentanti dovranno svolgere una tesina a partire da un articolo (in inglese) concordato con il docente e illustrato in un colloquio. La parte svolta in aula relativa allo sviluppo di modelli con l’ambiente di simulazione Witness viene sostituita con l’analisi di un caso di studio tratto dalla letteratura.