I metodi quantitativi propri della ricerca operativa e del management science, sono oggigiorno universalmente riconosciuti come indispensabili strumenti di supporto alle decisioni nell’analisi e nell’operatività di sistemi complessi, quali sistemi logistici e di trasporto. Persone che operano nel comparto marittimo, di merci e di persone, non possono quindi prescindere dalla conoscenza e dall’utilizzo di tali strumenti, ed in particolare di tecniche di ottimizzazione, simulazione e performance evaluation.

  • Obiettivi e contenuti
    • OBIETTIVI FORMATIVI
      Il corso ha come obiettivo principale fornire le competenze necessarie per la risoluzione di problemi di pianificazione strategica e per l'analisi 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) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

      Il corso ha come obiettivo principale fornire le competenze necessarie per la risoluzione di problemi di pianificazione strategica e per l'analisi 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. Verranno in particolare impartite competenze per affrontare problemi decisionali sia in un contesto deterministico che aleatorio e dinamico.

      PROGRAMMA/CONTENUTO

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

      1. Problemi strategici di base nel trasporto marittimo di persone e nella logistica maritima-portuale.
        • Problemi di valutazione delle rotte: definizione e affidabilità delle rotte.
        • Problemi di copertura e di turnazione dei mezzi e del personale viaggiante.
        • Problemi di localizzazione di terminal intermodali.
      2. 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. Analisi dei terminal marittimi – portuali tramite metodi di simulazione ad eventi discreti.
      3. Utilizzo dell'ambiente sw di simulazione ad eventi discreti Witness per l'analisi di sistemi complessi. 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. Determinazione degli indici di prestazione di un terminal marittimo - portuale tramite simulazione.
      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 di centri di servizi portuali.
      5. Sviluppo, presentazione e discussione di casi di studio.
      TESTI/BIBLIOGRAFIA

      Materiale fornito dal docente, comprensivo di dispense, capitoli di libri e articoli scientifici, anche in lingua 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.
      • S. Pallottino, A. Sciomachen, Scienze delle decisioni per i trasporti, Angeli, 1999.
      • B. Dalla Chiara, Sistemi di trasporto intermodali: progettazione ed esercizio, Egaf, 2010.
      URL Aula web
      TECNICHE DI SIMULAZIONE E PIANIFICAZIONE
      https://2018.aulaweb.unige.it/course/view.php?id=1251
      URL Orario lezioni
      TECNICHE DI SIMULAZIONE E PIANIFICAZIONE
      http://diec.unige.it/orario-lezioni
  • Chi
  • Come
    • MODALITA' DIDATTICHE

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

      MODALITA' D'ESAME

      La verifica dell’apprendimento è effettuata valutando sia il lavoro svolto in aula sia la partecipazione attiva, lo sviluppo, la partecipazione al laboratorio interdisciplinare, la 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. 

      MODALITA' 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.

      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.

      é prevista una prova scritta e la presentazione di un caso di studio.

  • Dove e quando
  • 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, 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 risoluzione di problemi di ottimizzazione continua e discreta e 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.

       

       

       

       

      Modalità di accertamento

      Esame    ☒ scritto ☒ orale  ☒   altro: Sviluppo caso di studio

      Ripetizione dell’esame

      Non ci sono vincoli

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