PRESENTAZIONE

Il corso fornisce gli strumenti modellistici e metodologici per la rappresentazione, l’analisi e la gestione di sistemi di automazione industriale, con particolare riferimento alla classe dei processi produttivi discreti. Vengono individuate ed affrontate diverse problematiche decisionali che coinvolgono i sistemi di produzione discreta, facendo riferimento ad una struttura decisionale gerarchica che comprende i livelli strategico, tattico, operativo e di controllo in tempo reale.

OBIETTIVI FORMATIVI

Il corso fornisce gli strumenti modellistici e metodologici per la rappresentazione, l’analisi e la gestione di sistemi di automazione industriale, con particolare riferimento alla classe dei processi produttivi discreti; verranno pertanto individuate ed affrontate diverse problematiche decisionali che coinvolgono i sistemi di produzione discreta, facendo riferimento ad una struttura decisionale gerarchica che comprende i livelli strategico, tattico e operativo

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Lo studente al termine del corso sarà in grado di rappresentare la dinamica di un sistema di produzione discreta facendo uso di opportuni modelli e sarà in grado di analizzare il comportamento di essi attraverso specifiche metodologie. Sarà inoltre in grado di risolvere alcuni problemi decisionali, con particolare riferimento ai problemi appartenenti ai livelli tattico e operativo, tra cui ad esempio problemi di scheduling.

Modalità didattiche

Lezioni frontali, con alcune lezioni di approfondimento in laboratorio al fine di apprendere l'utilizzo di software specifici

PROGRAMMA/CONTENUTO

Introduzione al corso - La classe di sistemi di produzione discreta - Cenni di modelli e metodi per la pianificazione strategica e tattica - Scheduling: principali indici di prestazione, classificazione, algoritmi di soluzione e modelli di ottimizzazione - Modelli e metodi per l’analisi del funzionamento operativo di sistemi ad eventi discreti

TESTI/BIBLIOGRAFIA

S. Nahmias, Production and Operations Analysis, Irwin, 1989

M.L. Pinedo, Scheduling. Theory, Algorithms, and Systems, Springer, 2008

S. French, Sequencing and Scheduling, Ellis Horwood Ltd., 1982

C.G. Cassandras, S. Lafortune, Introduction to Discrete Event Systems, Springer, 1999

A. Di Febbraro, A. Giua, Sistemi ad eventi discreti, McGraw-Hill, 2002

J. Banks, J.S. Carson II, B.L. Nelson, D.M. Nicol, Discrete-Event System Simulation, Prentice Hall, 2010

Commissione d'esame

SIMONA SACONE (Presidente)

SILVANO CINCOTTI

MARCO RABERTO

CECILIA CATERINA PASQUALE

STEFANIA TESTA

SILVIA MASSA

SILVIA SIRI

Modalità didattiche

Lezioni frontali, con alcune lezioni di approfondimento in laboratorio al fine di apprendere l'utilizzo di software specifici

Modalità d'esame

L'esame è composto da una prova scritta e da una prova orale. 

La prova scritta consiste in 2-3 esercizi sugli argomenti svolti. Prerequisito per accedere alla prova orale è avere superato la prova scritta (voto maggiore o uguale a 18). 

Modalità di accertamento

Durante la prova scritta verrà accertata la capacità, da parte dello studente, di applicare, a casi numerici, i metodi e gli algoritmi presentazioni a lezione. Durante l'orale, verranno accertate le conoscenze acquisite, valutando sia le conoscenze dei metodi sia la capacità di ragionamento critico, con riferimento a possibili casi applicativi.

Calendario appelli