INGEGNERIA GESTIONALE (D.M. 270/04)

Conoscenza e capacità di comprensione: -Conoscenza dei principali modelli affidabilistici. -Conoscenza principali strumenti per l’analisi del rischio. -Comprensione dei principi di base dell’ingegneria della manutenzione. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: -Capacità di valutare l’affidabilità di un sistema. -Capacità di individuare gli elementi critici di sistemi complessi. -Capacità di valutare le strategie ottimali di manutenzione. Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: · Autonomia di giudizio: Capacità di scegliere la strategia manutentiva più appropriata in funzione delle caratteristiche e della criticità di un sistema. · Abilità comunicative: Capacità di usare un corretto linguaggio tecnico-scientifico e di redigere relazioni e/o specifiche tecniche. · Capacità di apprendimento: Capacità di pianificare e gestire la manutenzione di un sistema.

Teoria dell’affidabilità dei componenti (0.75 CFU) Fondamenti di probabilità e statistica per l’ingegneria dell’affidabilità. Componenti non riparabili. Tempo al guasto, affidabilità, tasso di guasto. Calcolo dell’affidabilità. Componenti riparabili. Calcolo della disponibilità. Teoria dell’affidabilità dei sistemi (0.75 CFU) Schemi funzionali e schemi affidabilistici. Sistemi serie, sistemi parallelo, configurazioni serie-parallelo e parallelo-serie. Sistemi a logica maggioritaria. Sistemi di stand-by. Scelta del livello di ridondanza più conveniente, calcolo dell’efficienza. Analisi del rischio (1.5 CFU) Il processo di valutazione del rischio. Strumenti per l’analisi di sistemi complessi. HAZOP, FMEA/FMECA, albero dei guasti, albero degli eventi, teoria di Markov. Strategie e politiche di manutenzione (1.0 CFU) Classificazione delle strategie di manutenzione. Modelli matematici di manutenzione programmata. Manutenzione ad età costante, a data costante. Modelli matematici per la manutenzione ispettiva. Manutenzione predittiva. TPM - Total Productive Maintenance. Organizzazione e gestione del servizio di manutenzione (1.25 CFU) Pianificazione della manutenzione. Gestione dei ricambi di manutenzione. Metodi per la previsione del fabbisogno dei ricambi. Metodo di Poisson, metodo binomiale. Indici di manutenzione. Overall Equipment Effectiveness. Global service di manutenzione. Le norme tecniche di riferimento. Manutenzione dei sistemi complessi (0.75 CFU) Gestione del ciclo di vita degli asset industriali. Costo totale di possesso (TCO). Ingegneria dei servizi di manutenzione basati sul valore. Gestione del fine vita. Normativa tecnica di riferimento.

Insegnamenti di base del primo anno di corso

Il corso prevede lezioni frontali ed esercitazioni tradizionali con l'ausilio di Lavagna Interattiva Multimediale (LIM). Le esercitazioni prevedono l’ausilio di software specifico per la gestione ed elaborazione di dati strutturati (MS Excel).

CONTENUTI MINIMI PER IL SUPERAMENTO DELL’ESAME: 1) Valutazione corretta dell’affidabilità e disponibilità di un sistema. 2) Capacità di applicare le principali tecniche di analisi del rischio. 3) Conoscenza delle principali strategie di manutenzione e degli strumenti operativi per la gestione della manutenzione. Il risultato della valutazione è espresso da una valutazione in trentesimi. Il voto minimo per il superamento dell’esame (18/30) sarà assegnato per un livello e qualità sufficienti di conoscenza dei requisiti minimi. Gli studenti raggiungeranno il voto massimo (30/30) nel caso in cui dimostrino un livello eccellente di conoscenze sugli argomenti del programma, insieme con elevate capacità di applicare conoscenze e competenze acquisite. Saranno meritevoli di lode qualora siano in grado di applicare le conoscenze e le competenze acquisite anche in contesti diversi da quelli proposti a lezione. The exam consists of a written test during which students will be asked questions on the theoretical and practical content of the course.

Dispense del corso, disponibili sul sito http://www.didattica.dmmm.poliba.it/ R. Manzini, A. Regattieri, H. Pham, E. Ferrari, Maintenance for Industrial Systems, Springer, 2010. R. Manzini, A. Regattieri, Manutenzione dei sistemi di produzione, Progetto Leonardo (BO), II edizione, 2007. Norme tecniche.

Conoscenza e capacità di comprensione 1.Conoscenza delle proprietà caratteristiche di un processo aziendale, dei criteri di classificazione dei processi e delle caratteristiche e modalità di implementazione di una organizzazione per processi 2.Conoscenza approfondita dei passi del ciclo di vita del Business Process Management (analisi, (ri)progettazione, implementazione (digitalizzazione), esecuzione e monitoraggio dei processi) e degli approcci/metodologie per la loro gestione, con particolare riferimento alla Soft System Methodology 3.Conoscenza delle principali tecniche di rappresentazione grafica dei processi, con particolare riferimento alla Extended Event-Driven Process Chain (e-epc) e al Business Process Modeling Notation (BPMN) 4. Conoscenza dei principi alla base della trasformazione digitale e sostenibile di un processo aziendale Capacità di applicare conoscenza e comprensione Capacità di individuare un processo aziendale. Capacità di caratterizzazione di una istanza di processo e di applicazione dei concetti di decomposizione e specializzazione di un processo. Capacità di definire Key Performance Indicators per un processo. Capacità di effettuare l’analisi as-is di un processo. Capacità di riprogettare un processo in chiave di trasformazione digitale e sostenibile. Capacità di disegnare un processo attraverso differenti tecniche di rappresentazione grafica. Capacità di gestire tutte le fasi del ciclo di vita del BPM. Capacità di classificare le piattaforme di BPM. Capacità di digitalizzare un processo. Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: •Autonomia di giudizio: sviluppo della capacità di giudizio su necessità di riprogettazione di un processo aziendale in chiave di trasformazione sostenibile e digitale: capacità di confrontarsi, nell’ambito di un gruppo, in fasi di analisi e riprogettazione di un processo, in merito alla propria visione su priorità e metodi propri del BPM •Abilità comunicative: capacità di scrivere un report tecnico nel quale (i) illustrare le modalità di funzionamento di un processo as-is (ii) argomentare sulla necessità di eventuale riprogettazione in chiave di trasformazione sostenibile e digitale (iii) illustrare e presentare ipotesi di riprogettazione; capacità di realizzare e discutere una presentazione usando supporti software; capacità di comunicare un lavoro svolto in gruppo; capacità di discutere i vantaggi derivanti dalla digitalizzazione dei processi •Capacità di apprendimento: la preparazione acquisita rende lo studente capace di analizzare, riprogettare e eventualmente digitalizzare qualsiasi processo aziendale

Introduzione al corso/Cenni/richiami di organizzazione aziendale (0,5 CFU) Introduzione. Organizzazione: definizione e proprietà. Modello di Mintzberg. Dimensioni contestuali e strutturali di una organizzazione. Introduzione alla Progettazione organizzativa. Principali Strutture organizzative. Processi aziendali e organizzazione per processi (1,25 CFU) Proprietà caratteristiche dei processi. Istanze di processo. Attività, interdipendenze e meccanismi di coordinamento. Teorie organizzative sul coordinamento. Classificazione dei processi. Specializzazione, decomposizione dei processi e Business Process Reference Models. Organizzazione per processi. Processi e misurazione delle prestazioni. Analisi e riprogettazione dei processi (1,75 CFU) Metodologie di analisi e riprogettazione dei processi. L’importanza della trasformazione e la Soft System Methodology. Casi di studio. Tecniche di rappresentazione dei processi. Extended-event driven process chain (e-epc). Business Process Modeling Notation (BPMN). Software per mappare i processi: Aris express Il ciclo di vita del Business Process Management (0,75 CFU) Fondamenti teorici. Differenze fra Business Process Management (BPM) e Business Process Reengineering. Il ciclo di vita del BPM. Digitalizzazione dei processi e Piattaforme di BPM: la piattaforma BONITA BPM. La piattaforma Jamio e il caso Openwork. Green Business Process Management e Sustainable Business Process Management per la trasformazione sostenibile dei processi aziendali. Cenni su Case Management. Process Theory e Variance theory. Business Process Maturity Models. BPM e Industria 4.0. Cenni su process mining Applicare praticamente il BPM (1,75 CFU) Approfondimenti riguardante l’analisi e la riprogettazione dei processo aziendale su casi reali da svolgersi in gruppo.

Concetti di base dell’organizzazione aziendale

Lezioni, articoli scientifici e casi di studio presentati in aula con il supporto di PC portatile e videoproiettore; seminari e testimonianze da parte di esperti di trasformazione digitale su invito del docente; chiarimenti forniti dal docente, esercitazioni in laboratorio su software di mappatura e esecuzione dei processi. Lavori di gruppo su casi di studio reali

L’esame consiste in una prova orale durante la quale gli studenti e le studentesse sono invitati/e a: (i) presentare il project work svolto in gruppo su un caso di analisi e redesign di un processo reale e (ii) discutere sui principali temi affrontati nel corso Per superare l'esame, lo studente deve: - saper caratterizzare, analizzare e riprogettare un processo aziendale - sapere disegnare un processo in e-epc e BPMN - Conoscere e saper applicare i concetti di: istanza di processo, decomposizione e specializzazione - Conoscere le fasi del ciclo di vita del BPM e sapere come le piattaforme di BPM possono supportare tali fasi - Sapere cosa significa e come effettuare la digitalizzazione di un processo - Sapere come usare i green e social process patterns per rendere più sostenibile un processo

Libro di testo (Textbook): Scozzi B., Aloini D., Lazoi M., Lisi S., 2022, Business Process Management, Principi, metodi e applicazioni per la sostenibilità e la trasformazione digitale, Hoepli editore, Milano. Slide e materiale di approfondimento disponibile sul sito: http://climeg.poliba.it/Slides and course material (suggested readings) available on: http://climeg.poliba.it Ulteriori testi/letture (Further readings) - Dumas M., La Rosa M., Mendling J., Reijers H.I., 2018, Fundamentals of Business Process Management. Springer. - Malone T.W., Crowston, K., & Herman, G.A. (2003). Organizing Process Knowledge. The MIT Process Handbook. The MIT Press, Cambridge Massachusetts. - OMG, Business Process Modelling Notation, http://www.omg.org/spec/BPMN/2.0.2/

Conoscenza e capacità di comprensione • Conoscere i sistemi di controllo di gestione • Conoscere gli strumenti di pianificazione e controllo. • Budgeting e analisi delle performance economico-finanziarie delle organizzazioni. Capacità di applicare conoscenza e comprensione • Progettare e utilizzare sistemi di controllo di gestione. • Elaborare budget. • Analizzare scostamenti e supportare i processi decisionali attraverso opportuni indicatori di performance. Autonomia di giudizio • Capacità di valutare criticamente l’efficacia dei sistemi di controllo adottati e di formulare proposte di miglioramento coerenti con gli obiettivi strategici aziendali. Abilità comunicative • Utilizzare correttamente la terminologia specialistica del Controllo di Gestione. • presentare e discutere analisi e risultati economico-gestionali, utilizzando un linguaggio tecnico appropriato e strumenti di reporting efficaci. Capacità di apprendimento • Approfondire autonomamente metodologie e strumenti innovativi di controllo di gestione e performance management. • Aggiornarsi in relazione all'evoluzione delle metodologie e strumenti di Controllo di Gestione.

Argomento 1 (8 ORE - 1 CFU) Financial accounting e Management accounting • Ripasso della Contabilità generale e Bilancio • L’attività di direzione e il sistema di misurazione dei costi: un quadro di riferimento Argomento 2 (24 ORE - 3 CFU) Sistemi di Management accounting e Analisi dei Costi • Classificazioni, configurazioni e comportamento dei costi • La misurazione del costo pieno unitario di prodotto: l’orientamento alle risorse e il sistema dei centri di costo • Il sistema di misurazione del costo pieno basato sulle attività: Activity-Based Costing (ABC) • La misurazione dei costi di prodotto in differenti contesti produttivi: produzioni su commessa e processi a flusso continuo • Il sistema di misurazione dei costi a valori preventivi: Costi standard e Analisi degli scostamenti • I sistemi di misurazione a costi diretti e variabili e le condizioni di rischio operativo Argomento 3 (16 ORE – 2 CFU) Controllo Direzionale, Decisioni e Misurazione delle Performance • Le informazioni economiche a supporto dei processi decisionali di breve periodo • Le decisioni di investimento e il capital budgeting • La pianificazione strategica e il budget: aspetti metodologici • Il controllo economico e il ruolo del budget: aspetti organizzativi •Il reporting per la misurazione delle performance aziendali

Conoscenza richiesta / Livello Contabilità generale e bilancio ☒ Importante Organizzazione ☒ Importante

L’insegnamento prevede lezioni frontali supportate da slide, dispense e materiale didattico integrativo. Le attività formative sono finalizzate all’acquisizione delle conoscenze teoriche e delle competenze metodologiche necessarie per comprendere, progettare e utilizzare sistemi di controllo di gestione, strumenti di pianificazione e controllo, tecniche di budgeting e metodologie per l’analisi delle performance economico-finanziarie delle organizzazioni. Durante il corso vengono sviluppati esempi applicativi e casi di studio finalizzati ad approfondire le problematiche di misurazione dei costi, supporto alle decisioni, pianificazione e controllo delle performance aziendali. L’attività didattica può essere inoltre arricchita da seminari e testimonianze aziendali tenuti da esperti e professionisti del settore, al fine di favorire il collegamento tra i contenuti teorici e le applicazioni operative. Le attività didattiche comprendono: lezioni frontali in aula; esercitazioni in aula; lezioni ed esercitazioni in modalità interattiva e/o a distanza (asincrona o sincrona) mediante videolezioni e laboratori. La frequenza è facoltativa ma fortemente consigliata. Il materiale didattico (lista dei libri consigliati riportati in bibliografia, appunti del corso, esercizi consigliati e materiale integrativo) è reso disponibile tramite la piattaforma Microsoft Teams. Organizzazione della didattica e carico di lavoro: • CFU totali: 6 • ore totali di impegno dello studente: 150 • ore di didattica erogata: 60 • ore di didattica in presenza: 50 • ore di didattica interattiva e/o a distanza (sincrona o asincrona): 10 • ore di attività pratiche/esercitazioni incluse nella didattica erogata: 10 • ore di studio individuale: 90

L’apprendimento è verificato mediante una prova scritta della durata di circa 60 minuti, costituita da quesiti teorici ed esercizi numerici finalizzati ad accertare il livello di conoscenza e comprensione degli strumenti di management accounting, delle metodologie di misurazione e analisi dei costi, dei processi di budgeting, delle tecniche di valutazione degli investimenti e dei sistemi di reporting e misurazione delle performance aziendali. La prova mira inoltre a verificare la capacità dello studente di applicare le conoscenze acquisite alla risoluzione di problemi gestionali e all’interpretazione di situazioni aziendali realistiche. Il risultato della valutazione è espresso in trentesimi; il voto minimo per il superamento dell’esame è 18/30 corrispondente ad un livello e qualità sufficienti di conoscenza dei requisiti minimi di seguito illustrati. Gli studenti che raggiungano il voto massimo di 32/30 saranno meritevoli di lode. I requisiti minimi per il superamento dell’esame riguardano la conoscenza dei principi fondamentali della contabilità direzionale, delle classificazioni e configurazioni di costo, delle principali metodologie di costing, dei costi standard e dell’analisi degli scostamenti (Argomento 2). Per la valutazione finale si applicano i seguenti criteri: Voto: 18 Soddisfacimento dei requisiti minimi di apprendimento. Voti: 19-22 Conoscenza di base degli argomenti trattati e comprensione sufficiente dei concetti fondamentali. Capacità di applicare metodologie e strumenti in situazioni note e di risolvere problemi semplici. Utilizzo adeguato della terminologia tecnico-gestionale. Voti: 23-26 Buona conoscenza degli argomenti trattati e comprensione approfondita dei concetti. Capacità di applicare correttamente strumenti e metodologie in contesti differenti, interpretando i risultati ottenuti e formulando valutazioni autonome. Buona padronanza del linguaggio tecnico. Voti: 27-30 Ottima conoscenza degli argomenti trattati e comprensione completa dei concetti. Capacità di affrontare problemi complessi di controllo di gestione, selezionando e applicando in modo appropriato le metodologie più idonee. Elevata autonomia di giudizio e padronanza del linguaggio tecnico-specialistico. Voto: 30 e lode Conoscenza eccellente e pienamente integrata degli argomenti trattati, con capacità di collegamento critico tra i diversi strumenti di management accounting, pianificazione e controllo. Capacità di analizzare situazioni complesse, formulare soluzioni originali e argomentare con rigore metodologico e terminologia specialistica. Per gli studenti con disabilità e DSA saranno garantiti gli strumenti compensativi e le misure dispensative previste dalla normativa vigente.

o Programmazione e controllo, IV edizione, A.M. Arcari, McGraw Hill, 2023.

Il corso ha lo scopo di fornire le conoscenze delle nuove metodologie avanzate di Stampa 3D (Rapid Manufacturing, Rapid Prototyping, Rapid Tooling, 3D Printing) e del Reverse Engineering, per l'innovazione delle tecnologie di fabbricazione, la riduzione dei tempi e dei costi di sviluppo di nuovi prodotti. Lo studente acquisirà conoscenze teorico-pratiche mirate al raggiungimento di una preparazione utile per sbocchi lavorativi quali attività di progettazione di nuovi prodotti, prototipazione rapida con diverse tecnologie, ed ingegneria inversa.

Lezioni : 1. Introduzione alla progettazione avanzata di prodotto, processo e sistema. 2. Progettazione di Prodotto: Utilizzo del CAD 3D per la prototipazione rapida. 3. Interfacce CAD/CAM e relativi sistemi; informazioni di prodotto-processo-sistema. Lo standard STEP e STEP-NC. 4. Metodi per la generazione di prodotti a geometria complessa. •Generalità; •Tassellizzazione; •Slicing e generazione dei supporti. 5. Tecnologie e metodi per l'additive manufacturing, rapid prototyping e rapid tooling. •Stereolitografia (SLA: tecnologia, materiali, caratteristiche, interazione laser-materia); •Sinterizzazione Laser Selettiva (SLS: tecnologia, materiali, caratteristiche, interazione laser-materia); •Fusione Deposition Modeling (FDM: tecnologia, materiali, caratteristiche); •3D Printing e Stampa a Getto (tecnologia, materiali, caratteristiche); •Altre tecnologie additive. 8. Tecnologie e metodi per il rapid/layer manufacturing sottrattivi. 9. Analisi dei tempi e dei costi per il Rapid Manufacturing. 10. Tecnologie e metodi per il reverse engineering. •Sistemi di digitalizzazione a contatto •Scansione Laser •Metodi fotogrammetrici •Metodi con luce strutturata •Altre tecniche di Reverse Engineering •Metodi software per la ricostruzione dei modelli CAD da nuvole di punti. 11. FABLABs: l’artigianato digitale. Laboratori: Gli studenti potranno utilizzare durante l’orario ufficiale del corso il Laboratorio di Prototipazione Rapida e Reverse Engineering del DMMM per svolgere specifiche attività di laboratorio ed esercitazioni pratiche con workstation per la prototipazione rapida additiva, sottrattiva e per il reverse engineering, utilizzando anche software avanzati per la modellazione 3D e la prototipazione rapida additiva e sottrattiva, ed il reverse engineering.

Conoscenze relative alle tecnologie meccaniche acquisite con la laurea triennale. Non vi sono propedeuticità all'interno della laurea Magistrale di Ingegneria Gestionale.

Lezioni in aula ed esercitazioni di laboratorio supportate da videoproiettore e software applicativi. Lavoro di gruppo in laboratorio, tutoraggio in forma di assistenza individuale. Le attività di laboratorio sono integrate con la didattica d'aula.

L'esame finale consiste in una prova orale. Può essere prevista in itinere per il controllo dell'apprendimento una prova di esonero, che consente di sostituire la prova orale. La prova di esonero è svolta con test a domanda chiusa, problemi da risolvere in sede di esame e domande di tipo teorico.

A. Gatto, L. Iuliano: "Prototipazione Rapida - la tecnologia per la competizione globale", Tecniche Nuove, Milano, 1998 3. Prototipazione Rapida e Ingegneria Inversa - Dispensa dal corso scaricabile dal sito web. 4. M. E. Bonafede "La stampa 3D. Come la tecnologia rivoluziona il fai da te",Editore 40K, 2014 ISBN 8898001649, 9788898001644

Conoscenza e capacità di comprensione • Conoscenza dei modelli alternativi di supply chain in termini di struttura, strategia ed organizzazione • Comprensione dei modelli di collaborazione tra le imprese lungo la supply chain • Comprensione delle tecniche di valutazione ed analisi dei fornitori e loro importanza per la competizione • Comprensione dei modelli portfolio per l’analisi dei fornitori e codici approvvigionati Capacità di applicare conoscenza e comprensione • Capacità di analisi di supply chain reali • Capacità di progettare la supply chain per conseguire specifici obiettivi competitivi • Capacità di prevedere l’effetto di scelte strategiche e strutturali sulle prestazione della supply chain • Capacità di scegliere le strategie di fornitura più adatte ai codici approvvigionati Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: • Autonomia di giudizio: capacità di analizzare casi reali di supply chain e giudicare le scelte manageriali per il miglioramento delle performance aziendali • Abilità comunicative: capacità di utilizzare un lessico appropriato e padronanza della terminologia tecnica • Capacità di apprendimento: abilità ad impiegare nello studio fonti diversificate (libri di testo, linee-guida, casi di studio, articoli specializzati) e a riconoscerne l’attendibilità e l’autorevolezza.

1. Supply Chain e Supply Chain Management (25 ORE - 2,5 CFU) Definizioni, classificazione della struttura, strategie alternative, modularità e postponement, forme di governance, casi di studio 2. Integrazione e visibilità (15 ORE – 1,5 CFU) Effetto Bullwhip, Strategie di riduzione dell’effetto bullwhip, pratiche e modelli di integrazione nella logistica, distribuzione, trasporti e sviluppo nuovo prodotto 3. Approvvigionamenti (20 ORE - 2 CFU) Acquisti, marketing d’acquisto, organizzazione degli acquisti, strategie di sourcing, approcci portfolio, valutazione dei fornitori, selezione dei fornitori, contratti con i fornitori.

Conoscenze di base di bilancio d’impresa e di gestione d’impresa

Lezioni frontali, discussione di casi di studi, seminari integrativi

Verifica dell’apprendimento dei concetti teorici mediante prova orale o scritta con quesiti, esclusivamente a risposta libera. Risoluzione di casi di studio sugli argomenti del programma di natura quantitativa. Colloquio orale. Requisiti minimi per il superamento dell’esame sono l’applicazione dei modelli teorici di scelta della strategia di gestione della supply chain a casi esemplari, la definizione di un sistema di vendor rating, la scelta della migliore strategia di fornitura a seconda del codice approvvigionato.

. Simchi-Levy, P. Kaminsky, E. Simchi-Levy, Designing and Managing the Supply Chain, McGraw-Hill, 2000. Chase, Jacobs, Aquilano, Grando, Sianesi, Operations Management nella produzione e nei servizi, Mc-Graw Hill, 2004. Baglieri E. (a cura di). La gestione strategica degli approvvigionamenti, Etas, 2004. R.M. Monczka, Handfield R.B.,Giunipero L.C., Patterson J.L., Waters D., Purchasing & Supply Chain Management, South – Western Cengage learning. Slide del corso, articoli di riviste scientifiche fornite dal docente.

Il corso analizza i temi fondamentali della gestione delle risorse umane sia in un ottica attuale che in fase prospettica. L'enfasi del corso è in particolare sull'organizational behavior, sui concetti di leadership e di motivazione, nonché sui principi alla base dello sviluppo dei piani di carriera. Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di utilizzare i sistemi di rewarding per motivare le proprie risorse umane, di gestire i team, di riconoscere e potenziare il capitale intangibile dell'organizzazione.

Leadership e stili di leadership. Team building. Digital transformation: l'impatto della rivoluzione digitale sulla gestione delle persone. Comunicazione interna ed esterna. Knowledge management: bilancio delle competenze, formazione e training needs analysis, soft skills e hard kills. Relazioni Industriali: evoluzione del contesto, temi da affrontare in azienda e tematiche territoriali. Negoziazione: skill e capacita' di negoziazione, negoziazione interna ed esterna, stili e approcci di negoziazione. Gestione dei conflitti. Sustainable human resources management: un nuovo paradigma per la gestione delle persone. Pianificazione degli organici, dimensionamento quali-quantitativo, mobilita' e turnover. Selezione, reclutamento e inserimento. Tecniche di selezione: colloquio di lavoro, assessment center, test psicoattitudinali, roleplaying. La selezione on line. La web reputation dei candidati. La gainification. Performance management: valutazione delle prestazioni, valutazione del potenziale, piani di crescita. Sistemi retributivi: retribuzione fissa e variabile, management by objectives (MBO). Welfare aziendale per il personale. Motivazione del personale. Modelli avanzati di organizzazione e loro applicazione alla gestione dei servizi: richiami sulle recenti teorie organizzative. L'organizzazione della funzione human resources.

Conoscenze base in tema di azienda. Economia e organizzazione aziendale, gestione e strategia d’impresa

Lezioni frontali con condivisione di presentazioni, laboratori pratici come: - Il colloquio di selezione: selezionatore e selezionato. - Scelta della corretta struttura organizzativa. - Esercitazione su casi applicativi.

La verifica dell’apprendimento riguarda tutti gli argomenti del programma e richiede di dimostrare sia la conoscenza dei contenuti trattati sia la capacità di applicare gli strumenti e le tecniche illustrati nel corso, mostrando adeguata padronanza del lessico e della terminologia tecnica. Nel corso dell’anno accademico sono previsti otto appelli. Ciascun appello consiste in una prova unica, della durata di 40 minuti, da svolgersi di norma in forma scritta, con la facoltà da parte mia di poter cambiare modalità e svolgerlo in forma orale. L’apprendimento dei concetti teorici è verificato mediante: • 6 quesiti a risposta multipla • 4 quesiti a risposta aperta • 1 caso applicativo finalizzato alla verifica degli argomenti di natura quantitativa e della capacità di applicare le conoscenze acquisite mediante la risoluzione di esercizi numerici. Il voto minimo per il superamento dell’esame (18/30) è assegnato a fronte di un livello e di una qualità sufficienti di conoscenza dei requisiti minimi. Il voto massimo (30/30) è attribuito agli studenti che dimostrino un livello eccellente di conoscenze sugli argomenti del programma, unitamente a elevate capacità di applicazione delle competenze acquisite. Di seguito le fasce di valutazione applicate: • 30/30: ottima conoscenza degli argomenti, ottima proprietà di linguaggio, eccellente capacità analitica, lo/la studente/essa è in grado di applicare brillantemente le conoscenze teoriche a casi concreti. • 27–29/30: buona conoscenza degli argomenti, notevole proprietà di linguaggio, buona capacità analitica, lo/la studente/essa è in grado di applicare correttamente le conoscenze teoriche a casi concreti. • 24–26/30: buona conoscenza dei principali argomenti, discreta proprietà di linguaggio, lo/la studente/essa dimostra un’adeguata capacità di applicare le conoscenze teoriche a casi concreti. • 21–23/30: lo/la studente/essa non mostra piena padronanza degli argomenti principali dell’insegnamento, pur possedendone le conoscenze fondamentali presenta comunque una soddisfacente proprietà di linguaggio e una sufficiente capacità di applicare le conoscenze teoriche a casi concreti. • 18–20/30: conoscenza minima degli argomenti principali dell’insegnamento e del linguaggio tecnico, con limitata capacità di applicare in modo adeguato le conoscenze teoriche a casi concreti. • Insufficiente: lo/la studente/essa non possiede una conoscenza accettabile dei contenuti dei diversi argomenti del programma.

"Risorse umane: persone, relazioni e valore" , G. Costa e M. Gianecchini, McGraw-Hill, 2005. "Oltre ogni comoda certezza, dalla comfort zone alla produttività" Pietro Scrimieri, Dioptra Edizioni, 2018

Il corso ha lo scopo di fornire ai futuri ingegneri un quadro di conoscenze che consenta loro di poter affrontare e gestire gli aspetti inerenti la valutazione delle forme d’interazione tra il settore pubblico e le imprese, con particolare riferimento ai contratti pubblicoprivati per la realizzazione gestione e manutenzione di opere pubbliche e la fornitura dei servizi di interesse collettivo. Lo studente a fine corso dovrà avere la capacità di riconoscere i percorsi necessari per realizzare un’opera o un servizio pubblico in PPP, individuando se e quali forme di coinvolgimento del privato prevedere nella realizzazione e nel processo di gestione di una opera complessa. Conoscenza e capacità di comprensione Gli studenti acquisiranno conoscenze utili per l’analisi e la valutazione delle forme d’interazione tra il settore pubblico e le imprese, con particolare riferimento ai contratti pubblico-privati per la realizzazione gestione e manutenzione di opere pubbliche e la fornitura dei servizi di interesse collettivo. Conoscenza e capacità di comprensione delle problematiche relative ai partenariati pubblico privati per la realizzazione gestione e manutenzione di investimenti e servizi pubblici. Conoscenza dei principali strumenti per la gestione dei rischi, per la misura delle performance e per la realizzazione efficiente e sostenibile dei progetti PPP. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Capacità di applicare le conoscenze acquisite, in particolare nell’ambito di casi di studio trattati a lezione e analizzati nei lavori di gruppo. Capacità di individuare e raccogliere dati funzionali allo svolgimento dei lavori di gruppo. Capacità di comunicare i risultati della propria analisi ai colleghi di studio e di organizzare la comunicazione verso l’esterno del gruppo. Ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: • Autonomia di giudizio: capacità di comparare diverse soluzioni e stabilire la più indicata. • Abilità comunicative. • Capacità di apprendimento: Capacità di acquisire nuove abilità funzionali allo svolgimento dello studio individuale e dei lavori di gruppo.

Public-Procurement (1 CFU): Appalto tradizionale, Project Financing, Public Private Partnership Il Partenariato Pubblico-Privato (1.5) Schemi di PPP, Modelli, Stakeholders, il Partenariato nei progetti di efficientamento Le decisioni nel PPP (3.5 CFU): Studi di fattibilità per la valutazione e scelta dei progetti PPP, Aspetto strategici e organizzativi del PPP, ripartizione dei rischi e strumenti per la mitigazione dei rischi, incentivi e approcci win-win nei contratti pubblico-privati

Gestione dei progetti, economia aziendale e gestione d’impresa

Per i frequentanti: Lavoro di gruppo, che verrà presentato alla classe a fine corso (50% del voto finale); Esame scritto a fine corso (50% del voto finale) Per i non frequentanti: Esame scritto e prova orale riguardante i contenuti della prova scritta e domande integrative riguardanti gli argomenti del corso. I requisiti minimi richiesti per il superamento dell'esame sono riferiti ad una conoscenza generale dei temi trattati e alla corretta impostazione nell’analisi dei casi.

• Slides del corso - Public Private Partnerships: Principles for Sustainable Contracts Copertina rigida - Veronica Vecchi e Velia M. Leone – Palgrave. - Public-Private Partnerships: Infrastructure, Transportation and Local Services Copertina flessibile – Ed. Germà Bel, Trevor Brown, Rui Cunha Marques – Routledge

Il laboratorio si prefigge di fornire conoscenze sia concettuali ma soprattutto pratiche sul tema della sostenibilità dei processi di trasformazione, con particolare attenzione al miglioramento della loro sostenibilità sia dal punto di vista economico, sociale ed ambientale. Le lezioni saranno finalizzate a fornire 1. una chiara comprensione dei temi della sostenibilità dei processi di trasformazione di materia o di servizio; 2. competenze su come riconoscere correttamente, misurare ed applicare soluzioni sostenibili per un dato processo; 3. capacità di effettuare una analisi di massima della sostenibilità e definizione di una situazione di ricerca in funzione del contesto operativo; 4. capacità di identificare un efficace piano di miglioramento della sostenibilità e della resilienza di dato un sistema produttivo.

SUSTAINABILITY ( 5h, 0,5 CFU) • Processes and the transformation paradigm. • Sustainability paradigm: definitions, principles, dimensions. Industrial ecology. Sustainable development goals. Resiliency. • Quality, Continuous improvement and the sustainability paradigm: The sustainability transfer function. • Sustainable System Engineering: system engineering and approaches in processes • Modelling techniques: Material, Energy and Waste process flow modelling; Value stream Mapping. Models for sustainability. • Case analysis and reporting for sustainability. SCIENTIFIC DECISIONAL APPROACHES (10h, 1CFU) • The scientific approach. Technical reporting of research results. Benchmarking. • Measurement: precision, accuracy, reliability, stability, repeatability, reproducibility. • Measurements systems: metrics, indices, indicators and performances • Basics of statistical tools for decisions making: sources of variation. Experimental design and planning: full factorial and fractional design. EVOP. SUSTAINABILITY IMPROVEMENT & INNOVATION ( 45h, 4,5 CFU) CASE STUDIES DEVELOPMENT (examples of topics analysed and solved during the labs: • Product Dematerialisation: Product Service Systems • Lean technologies for recycling. Best Available Technologies. Definition of Best Practices • Sustainability of renewable energy production systems. • Optimal machining conditions based on sustainable principles. • Re- and De-manufacturing. • Smart Sustainability. • (open proposals: cases can be suggested by industrial partners, the lecturer of the student.

English; Mechanical Technology; Quality of production processes

Lo studente acquisirà competenze per l'analisi di situazioni reali di produzione complesse, la progettazione, l'attuazione e la redazione di un piano di miglioramento continuo di un processo di trasformazione come anche una analisi della resilienza di uno o più sistemi produttivi. La metodologia didattica adottata favorirà nello studente un atteggiamento di autonomia decisionale, nonché un approccio critico per essere in grado di analizzare le situazioni di produzione e di risolvere i connessi problemi di sostenibilità. Il corso promuove la formazione delle competenze esperienziali in ambito industriale attraverso accordi specifici con imprese, associazioni di categoria e centri di ricerca. Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: • Autonomia di giudizio: Lo studente acquisirà autonomia di giudizio e capacità di analisi critica delle differenti realtà operative industriali e loro sistemi rispetto ai temi della sostenibilità manifatturiera • Abilità comunicative: Lo studente acquisirà una corretta terminologia tecnica ed una adeguata capacità di comunicazione, sviluppando capacità di illustrazione e di argomentazione sui temi di lavoro sviluppati durante il corso mediante l’uso di un work-book strutturato fornito dal docente. Lo sviluppo di abilità comunicative, orali e scritte, sarà anche stimolata attraverso la discussione in aula e lo svolgimento di temi finalizzati a sviluppare le capacità descrittive sia in forma testuale che grafica. • Abilità di lavoro in gruppo: il corso prevede la costituzione di gruppi di lavoro strutturati che hanno l’obbligo di svolgere un compito inerente un tema reale di miglioramento continuo di un processo sostenibile, da presentare e discutere alla fine del laboratorio. • Capacità di apprendimento: la preparazione acquisita rende lo studente capace di affrontare un generico problema di miglioramento continuo di un processo manifatturiero per assicurarne la sostenibilità e la resilienza

La verifica dell’apprendimento in due fasi distinte: 1) attraverso una discussione di gruppo per verificare la maturazione di una attitudine alla collaborazione; non vi sono requisiti minimi previsti per questa fase ; 2) la discussione individuale del lavoro di gruppo, per la quale sono prerequisiti minimi richiesti individualmente allo studente almeno due dei quattro elencati: - definizione di sostenibilità con riferimento ad almeno due diverse applicazioni pratiche; - la concettualizzazione o progettazione di un piano di miglioramento per i processi produttivi; - la progettazione di un esperimento di ottimizzazione industriale; - capacità di eseguire una valutazione della sostenibilità in un caso di prova reale.

• • DASSISTI Michele, SESTANTE, Mc. Graw-Hill, ISBN: 9781308102962 • Montgomery, Douglas C. Design and analysis of experiments. John Wiley & Sons, 2008. • Teacher’s notes and suggested references available on the TEAMS channel (Lab_MCSP2026@poliba)

1.Conoscenza e capacità di comprensione Comprensione del concetto di Lean Transformation (nel suo significato olistico) Conoscenza della Lean Production, dei principali modelli di produzione e dei tools di gestione Capacità di organizzare e strutturare il processo di miglioramento continuo di un sistema di produzione 2.Capacità di applicare conoscenza e comprensione Analisi e miglioramento dei processi di produzione Analisi e miglioramento dei colli di bottiglia in produzione Scelta del modello di produzione appropriato alla situazione 3.Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: Autonomia di giudizio: capacità di analizzare e valutare gli sprechi in produzione e approcciare alla loro riduzione/eliminazione Abilità comunicative: capacità di confrontarsi con il mondo della produzione industriale, la sua complessità e con gli addetti ai lavori. Capacità di strutturare lanalisi di fenomeni in produzione e avviare il processo di miglioramento in team Capacità di apprendimento: al termine del corso gli allievi saranno in grado di utilizzare alcuni elementi della Lean Production e tecniche di Operations management. Avranno inoltre familiarizzato con un caso reale di Lean Production.

1. Lean Production Basic (1 CFU). I concetti di base della Lean, gli sprechi in produzione. Modelli di applicazione industriali della Lean Production 2. Shop floor Management Cycle (1 CFU) Elementi di analisi di tempi ciclo e definizione delle perdite in produzione; approccio strutturato al miglioramento delle performances (OEE) e ciclo PDCA 3. Pull & Levelling (2 CFU) I sistemi di produzione Make to Stock; il concetto di Value Stream; dimensionamento di sistemi pull e sistemi livellati. 4. Gestione della Produzione in uno stabilimento Lean (2 CFU) Elementi di una Value Stream, Value Stream Mapping, Value Stream Design, analisi pratiche nello shopfloor, la trasparenza, ruoli e responsabilità, la leadership, il continuous improvement.

Conoscenze di impianti industriali e/o Sistemi Integrati di Produzione

Lezioni frontali, esercitazioni e discussione di casi di studio; riscontro pratico degli argomenti del corso durante visita in azienda del territorio

Prova orale durante la quale verranno verificati tutti i capitoli indicati nel Programma. Per sostenere l'esame si dovrà preparare un elaborato progettuale relativo al dimensionamento di un sistema di produzione. Il risultato della valutazione è espresso da una valutazione in trentesimi. Il voto minimo per il superamento dell’esame (18/30) sarà assegnato per un livello e qualità sufficienti di conoscenza dei requisiti minimi. Gli studenti raggiungeranno il voto massimo (30/30) nel caso in cui dimostrino un livello eccellente di conoscenze sugli argomenti del programma, insieme con elevate capacità di applicare conoscenze e competenze acquisite. Saranno meritevoli di lode qualora siano in grado di applicare le conoscenze e le competenze acquisite anche in contesti diversi da quelli proposti a lezione. Per l’intero insegnamento, si applicano le seguenti fasce di voto: - Eccellente (30 - 30 e lode): ottima conoscenza degli argomenti, ottima proprietà di linguaggio, ottima capacità analitica; lo/la studente/essa è in grado di applicare brillantemente le conoscenze teoriche a casi concreti. - Molto buono (27 - 29): buona conoscenza degli argomenti, notevole proprietà di linguaggio, buona capacità analitica; lo/la studente/essa è in grado di applicare correttamente le conoscenze teoriche a casi concreti. - Buono (24-26): buona conoscenza dei principali argomenti, discreta proprietà di linguaggio; lo/la studente/essa mostra una adeguata capacità di applicare le conoscenze teoriche a casi concreti. - Soddisfacente (21-23): lo/la studente/essa non mostra piena padronanza degli argomenti principali dell'insegnamento, pur possedendone le conoscenze fondamentali; mostra comunque soddisfacente proprietà̀ di linguaggio e sufficiente capacità di applicare le conoscenze teoriche a casi concreti. - Sufficiente (18-20): minima conoscenza degli argomenti principali dell'insegnamento e del linguaggio tecnico, limitata capacità di applicare in modo adeguato le conoscenze teoriche a casi concreti. - Insufficiente: lo/la studente/essa non possiede una conoscenza accettabile dei contenuti dei diversi argomenti del programma

Dispense e slides del corso sono disponibili in formato elettronico (pdf) sul sito: http://climeg.poliba.it

Attraverso il corso gli studenti acquisiranno la conoscenza dei principali temi del marketing strategico, la conoscenza approfondita di alcuni modelli quantitativi di marketing, in particolare la scomposizione della quote di mercato, gli algoritmi e le metriche per la segmentazione il targeting e per il posizionamento, le metriche di fedeltà, consumo e awareness, i modelli di regressione per studiare il comportamento dei consumatori.

Marketing Introduzione. Mercato e orientamenti strategici; processi decisionali. Cap. 1: Misurare i risultati. Quote di mercato assolute. Scomposizione delle quote di mercato: brand e market penetration, share of wallet, sole usage, heavy usage index, penetration share. Brand e category development index. Quote di mercato relative. Leve per aumentare la quota di mercato. Cap. 2: Rappresentare e segmentare il mercato. Richiami di statistica descrittiva. Segmentazione: processo e variabili. Cluster analysis. Metriche di similarità. Valutare e profilare i segmenti: richiami di statistica inferenziale, intervallo di confidenza, profilazione, misure di omogeneità ed eterogeneità. Analisi del comportamento del consumatore: processo di acquisto e classificazione. Targeting, misurare l’attrattività di un mercato. Dimensione e tasso di crescita. Approcci all’ingresso nel mercato. Cap. 3: Posizionamento. Differenziazione. Analisi di posizionamento attraverso perceptual map, mappe attribute-based, mappe similarity-based, rappresentazione di preferenze e segmenti. Previsioni di vendita. Positioning claim. Branding. Cap. 4: Azioni di marketing. Decisioni di prodotto: struttura, ciclo di vita, strategie, previsioni di vendita. Decisioni di comunicazione: mix della comunicazione, obiettivi, metriche, canali. Decisioni di prezzo: pricing, obiettivi, metodi. Customer analytics Introduzione. Cap. 5: Customer metrics: Metriche di fedeltà: frequenza, recency, churn rate, retention rate, customer lifetime value; Metriche di consumo: scontrino e spesa medi, ratio spend score, reservation price, market basket variance, sensibilità a sconto; Metriche di esperienza: percezioni, customer satisfaction, willingeness to recommend, rating Metriche di brand awareness, attitude (tempo speso, bounce rate, intenzioni di acquisto, click-through rate), adoption (conversion e redemption rate, trial e repeat rate, acquisition rate) Cap. 6: Regression analysis Richiami di statistica: correlazione e covarianza Metodo dei minimi quadrati Costruzione di modelli di regressione Analisi del comportamento nel tempo Sensibilità al prezzo Funzione utilità: reservation price e conjoint analysis Modulo1 Cap.1. 1 cfu Cap.2. 1,5 cfu Cap.3. 1 cfu Cap.4. 1 cfu Esercitazioni 1,5 cfu Modulo2 Cap.5. 2 cfu Cap.6. 2,5 cfu Esercitazioni 1,5 cfu

Analisi matematica, statistica, economia, gestione aziendale.

Lezioni ed esercitazioni numeriche in aula supportate da PC portatile e proiettore.

Uno scritto a fine corso ed esami orali durante l'anno per un totale di otto appelli. La prova scritta prevede, di norma, 30 quesiti per una durata di 60 minuti. La prova orale dura, di norma, 30 minuti ed è articolata in tre domande che coprono l'intero programma. Si applicano le seguenti fasce di voto: 30 - 30 e lode: ottima conoscenza degli argomenti, ottima proprietà̀ di linguaggio, ottima capacità analitica; 27 - 29: buona conoscenza degli argomenti, notevole proprietà̀ di linguaggio, buona capacità analitica; 24-26: buona conoscenza dei principali argomenti, discreta proprietà̀ di linguaggio; 21-23: la padronanza degli argomenti principali non è completa, pur possedendo le conoscenze fondamentali; 18-20: minima conoscenza degli argomenti principali; Insufficiente: la conoscenza è troppo scarsa.

Testo di riferimento: Gorgoglione M., Marketing strategico e consumer analytics, McGraw Hill, 2026. Altri testi per approfondimenti Cap. 1 Farris P.W., Bendle N.T., Pfeifer P.E., Reibstein D.J., Marketing Metrics: 50+ Metrics Every Executive Should Master, Wharton School Publishing – Pearson, 2006 Cap. 2 e Cap. 3 Lilien G.L. e Rangaswamy A., Marketing Engineering, Prentice-Hall, 2002 Myers J.H., Segmentation & Positioning for Strategic Marketing Decisions, South-Western Educational, 1996 Cap. 4 Kotler P., Keller K.L., Chernev A., Marketing Management, Pearson, 2022 Lambin J., Marketing driven management, McGrawHill, 2021 Cap. 5 Gorgoglione M., Personalizzare le relazioni con i clienti. Guida per imprenditori e manager alle frontiere del business, Franco Angeli, 2011 Cap. 6 Malhotra N.K., Birks D.F., Wills P., Marketing Research, Pearson, 2010

Il corso ha lo scopo di fornire le conoscenze delle nuove metodologie avanzate di Stampa 3D (Rapid Manufacturing, Rapid Prototyping, Rapid Tooling, 3D Printing) e del Reverse Engineering, per l'innovazione delle tecnologie di fabbricazione, la riduzione dei tempi e dei costi di sviluppo di nuovi prodotti. Lo studente acquisirà conoscenze teorico-pratiche mirate al raggiungimento di una preparazione utile per sbocchi lavorativi quali attività di progettazione di nuovi prodotti, prototipazione rapida con diverse tecnologie, ed ingegneria inversa.

Lezioni : 1. Introduzione alla progettazione avanzata di prodotto, processo e sistema. 2. Progettazione di Prodotto: Utilizzo del CAD 3D per la prototipazione rapida. 3. Interfacce CAD/CAM e relativi sistemi; informazioni di prodotto-processo-sistema. Lo standard STEP e STEP-NC. 4. Metodi per la generazione di prodotti a geometria complessa. •Generalità; •Tassellizzazione; •Slicing e generazione dei supporti. 5. Tecnologie e metodi per l'additive manufacturing, rapid prototyping e rapid tooling. •Stereolitografia (SLA: tecnologia, materiali, caratteristiche, interazione laser-materia); •Sinterizzazione Laser Selettiva (SLS: tecnologia, materiali, caratteristiche, interazione laser-materia); •Fusione Deposition Modeling (FDM: tecnologia, materiali, caratteristiche); •3D Printing e Stampa a Getto (tecnologia, materiali, caratteristiche); •Altre tecnologie additive. 8. Tecnologie e metodi per il rapid/layer manufacturing sottrattivi. 9. Analisi dei tempi e dei costi per il Rapid Manufacturing. 10. Tecnologie e metodi per il reverse engineering. •Sistemi di digitalizzazione a contatto •Scansione Laser •Metodi fotogrammetrici •Metodi con luce strutturata •Altre tecniche di Reverse Engineering •Metodi software per la ricostruzione dei modelli CAD da nuvole di punti. 11. FABLABs: l’artigianato digitale. Laboratori: Gli studenti potranno utilizzare durante l’orario ufficiale del corso il Laboratorio di Prototipazione Rapida e Reverse Engineering del DMMM per svolgere specifiche attività di laboratorio ed esercitazioni pratiche con workstation per la prototipazione rapida additiva, sottrattiva e per il reverse engineering, utilizzando anche software avanzati per la modellazione 3D e la prototipazione rapida additiva e sottrattiva, ed il reverse engineering.

Conoscenze relative alle tecnologie meccaniche acquisite con la laurea triennale. Non vi sono propedeuticità all'interno della laurea Magistrale di Ingegneria Gestionale.

Lezioni in aula ed esercitazioni di laboratorio supportate da videoproiettore e software applicativi. Lavoro di gruppo in laboratorio, tutoraggio in forma di assistenza individuale. Le attività di laboratorio sono integrate con la didattica d'aula.

L'esame finale consiste in una prova orale. Può essere prevista in itinere per il controllo dell'apprendimento una prova di esonero, che consente di sostituire la prova orale. La prova di esonero è svolta con test a domanda chiusa, problemi da risolvere in sede di esame e domande di tipo teorico.

A. Gatto, L. Iuliano: "Prototipazione Rapida - la tecnologia per la competizione globale", Tecniche Nuove, Milano, 1998 3. Prototipazione Rapida e Ingegneria Inversa - Dispensa dal corso scaricabile dal sito web. 4. M. E. Bonafede "La stampa 3D. Come la tecnologia rivoluziona il fai da te",Editore 40K, 2014 ISBN 8898001649, 9788898001644

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE - Conoscenza dei principali modelli di business ed e-business e del loro ruolo nei contesti aziendali digitali. - Conoscenza dei fondamenti teorici della Business Intelligence e del Data Mining. - Conoscenza dei principali modelli quantitativi per l’analisi dei dati, quali regressione, classificazione e regole associative. - Comprensione del ruolo dei dati e delle tecniche di analisi a supporto dei processi decisionali e delle strategie aziendali, con particolare riferimento alla gestione delle relazioni con i clienti (CRM). CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE - Capacità di applicare modelli di business e strumenti di analisi dei dati a casi aziendali reali. - Capacità di svolgere attività di data preparation e data exploration su dataset reali. - Capacità di selezionare e applicare tecniche di Business Intelligence e Data Mining per la risoluzione di problemi aziendali. - Capacità di utilizzare software di Data Mining per l’analisi dei dati e l’interpretazione dei risultati a supporto delle decisioni manageriali. ULTERIORI RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI - Autonomia di giudizio: capacità di valutare criticamente la qualità dei dati, l’adeguatezza dei modelli utilizzati e la significatività dei risultati ottenuti. - Abilità comunicative: capacità di utilizzare correttamente il linguaggio tecnico della Business Intelligence e del Data Mining e di presentare in modo chiaro i risultati delle analisi. - Capacità di apprendimento: capacità di comprendere e adottare autonomamente nuovi modelli, strumenti e tecniche di analisi dei dati per il supporto alle decisioni aziendali.

1.Business models: Canvas, Patterns e Strategia (2 CFU). 2.Principali nozioni di Business intelligence e Data Mining (0,5 CFU). 3.Data preparation e data exploration (1 CFU). 4.Regressioni (0,5 CFU). 5.Classificazione (0,5 CFU). 6.Regole associative (0,5 CFU). 7.Utilizzo del software di data mining software Weka per obiettivi di CRM (1 CFU).

Analisi matematica (importante) Statistica (indispensabile) Economia (utile)

Lezioni frontali ed esercitazioni numeriche in aula, supportate da PC e proiettore. Esercitazioni pratiche svolte mediante l’utilizzo di software di Data Mining e di analisi statistica, con applicazione a casi di studio reali.

La verifica dell’apprendimento riguarda tutti gli argomenti del programma e richiede di dimostrare la conoscenza dei contenuti teorici del corso (primo indicatore di Dublino), la capacità di applicare modelli, strumenti e tecniche di Business Intelligence e Data Mining a problemi aziendali (secondo indicatore di Dublino), nonché la capacità di interpretare criticamente i risultati ottenuti (terzo indicatore di Dublino), utilizzando un adeguato lessico e una corretta terminologia tecnica (quarto indicatore di Dublino). La prova d’esame consta di una prova unica, di durata compresa tra 60 e 90 minuti, da svolgersi di norma in forma scritta. L’apprendimento dei concetti teorici è verificato mediante quesiti a risposta multipla e aperta relativi ai modelli di business, ai fondamenti di Business Intelligence e alle tecniche di Data Mining. La verifica della capacità di applicare le conoscenze acquisite è effettuata mediante la risoluzione di esercizi pratici, riguardanti l’analisi dei dati, l’applicazione di modelli di regressione, classificazione e regole associative, nonché l’interpretazione dei risultati a supporto delle decisioni aziendali. È prevista, ove necessario, una prova orale di approfondimento. Sono previsti otto appelli nel corso dell’anno accademico. I requisiti minimi per il superamento dell’esame sono la conoscenza dei principali modelli di business e delle tecniche di Business Intelligence e Data Mining trattate nel corso, nonché la capacità di applicarle correttamente a semplici casi di studio e dataset di dimensione limitata. Il risultato della valutazione è espresso in trentesimi. Il voto minimo per il superamento dell’esame (18/30) è attribuito a fronte di una conoscenza sufficiente dei contenuti fondamentali e di una capacità minima di applicazione delle tecniche studiate. Il voto massimo (30/30) è attribuito agli studenti che dimostrano una conoscenza completa e approfondita degli argomenti del programma, unitamente a una elevata capacità di applicare e interpretare i modelli analitici. La lode è attribuita agli studenti che dimostrano eccellenti capacità di analisi e interpretazione, nonché la capacità di applicare le conoscenze acquisite anche a contesti e problemi diversi da quelli affrontati durante il corso (quinto indicatore di Dublino). Fasce di valutazione Eccellente (30 – 30 e lode): conoscenza completa e approfondita degli argomenti, ottima padronanza del linguaggio tecnico, elevata capacità analitica e critica; lo/la studente/essa è in grado di applicare in modo autonomo ed efficace i modelli a casi complessi. Molto buono (27 – 29): conoscenza molto buona degli argomenti, buona proprietà di linguaggio e solida capacità analitica; lo/la studente/essa applica correttamente i modelli a casi concreti. Buono (24 – 26): buona conoscenza dei principali argomenti e discreta proprietà di linguaggio; lo/la studente/essa mostra un’adeguata capacità di applicare le tecniche studiate. Soddisfacente (21 – 23): conoscenza di base degli argomenti principali, sufficiente proprietà di linguaggio e capacità applicativa limitata ma adeguata a casi semplici. Sufficiente (18 – 20): conoscenza minima dei contenuti fondamentali e del linguaggio tecnico, limitata capacità di applicare correttamente i modelli. Insufficiente: conoscenza non adeguata dei contenuti del programma e incapacità di applicare le tecniche di analisi richieste.

Lecture notes del docente (disponibili sul canale Teams del corso) Osterwalder A., Pigneur Y., Business Model Generation, 2010 Vercellis C., Business Intelligence: modelli matematici e sistemi per le decisioni, McGraw-Hill, 2006 Witten I.H., Frank E., Data Mining, Morgan Kaufmann, 2005

Conoscenza e capacità di comprensione: 1. Conoscenza dei modelli e metodi per l’analisi dell’offerta e della domanda nella pianificazione e nella progettazione dei sistemi di trasporto. 2. Conoscenza dei modelli di utilità aleatoria per lo studio del comportamento degli utenti delle reti di trasporto. 3. Capacità di comprensione delle scelte degli utenti delle reti di trasporto al fine di proporre interventi sulla rete stessa e sui servizi di trasporto ad essa associati. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: 1. Proporre soluzioni per spostamenti basate sull’analisi dei flussi di traffico e sulle previsioni delle scelte degli utenti in base agli interventi proposti. 2. Programmare interventi di adeguamento delle reti e dei servizi di trasporto disponendo di capacità di valutazione dello stato della rete e del grado di congestione della stessa. Autonomia di giudizio: Lo/la studente/studentessa avrà sviluppato capacità di analisi, valutazione e orientamento verso opportune e razionali scelte progettuali in funzione delle problematiche legate al congestionamento da traffico e gestione o e controllo dei flussi di traffico. Abilità comunicative: Lo/la studente/studentessa disporrà di capacità di illustrazione e di argomentazione circa l’interazione tra la domanda e l’offerta di trasporto e le scelte di mobilità degli utenti delle reti. Capacità di apprendimento: La preparazione acquisita renderà lo/la studente/studentessa capace di affrontare anche tematiche non specificamente approfondite nel corso e di seguire corsi di livello superiore nel settore dei trasporti.

Nozioni di base (8 ORE - 1 CFU) Introduzione ai sistemi di trasporto; definizione di sistema di trasporto; individuazione del sistema di trasporto. Modelli di offerta (16 ORE - 2 CFU) I modelli di offerta dei sistemi di trasporto. Teoria del deflusso: variabili fondamentali e loro rappresentazione grafica; equazione generale della conservazione; diagramma fondamentale del deflusso. Teoria delle code: variabili fondamentali e loro rappresentazione grafica; modelli deterministici di sotto e sovra saturazione. Teoria delle reti di trasporto: formulazione generale del modello di offerta; esempi di modelli di offerta; flussi e costi di arco e di percorso; flussi e costi di arco e di percorso; grafi dei servizi discontinui: il grafo delle linee e il grafo delle corse. Modelli di utilità aleatoria (16 ORE - 2 CFU) Simulazione dei comportamenti di scelta; ipotesi generali; utilità percepita, sistematica e residuo aleatorio; classificazione degli attributi; attributi generici e specifici; cause di aleatorietà dell'utilità percepita; modello Logit Multinomiale; modello Logit Gerarchizzato ad un livello; modello Probit. Modelli di domanda (24 ORE - 3 CFU) Sistemi di modelli di utilità aleatoria per la domanda di spostamenti; sistemi di modelli ad aliquote parziali; modello a quattro stadi: modello di emissione, modello di distribuzione, modello di scelta modale; modello di scelta del percorso per i sistemi a servizio continuo (Logit Multinomiale, C-Logit e Probit); modelli di scelta del percorso per le reti a servizio discontinuo (cenni). Modelli di assegnazione (4 ORE - 0,5 CFU) Classificazioni; campi di applicazione; ipotesi costo-flusso; Assegnazione a reti non congestionate: formulazione matematica generale; assegnazione DUN e SUN; Assegnazione a reti congestionate: formulazione matematica generale; assegnazione DUE e SUE; relazione fra equilibrio stocastico e deterministico; differenze DUE-SUE. Metodi di stima della domanda (4 ORE - 0,5 CFU): Stima diretta: indagini campionarie: tipologie, metodo e progettazione; stima da modello disaggregata: specificazione, calibrazione e validazione; stima da modello aggregata: stimatore ai minimi quadrati GLS. Esercitazioni (48 ORE - 3 CFU): Applicazioni, tramite software, sull’offerta e la domanda di trasporto.

Per seguire il corso con profitto, gli studenti dovranno conoscere gli aspetti teorico-scientifici dell'analisi matematica e della fisica, nonché essere capaci di utilizzare tali conoscenze per identificare, formulare e risolvere problemi.

Il corso prevede un numero di CFU totali pari a 12 per un monte ore complessivo pari a 300 di cui: • 72 ore di lezioni teoriche frontali in presenza (di cui, eventualmente, fino ad un massimo del 20% del totale, di didattica digitale a distanza) • 48 ore di esercitazioni in presenza (con Project Work per lo sviluppo di competenze trasversali) • 180 ore di studio individuale La frequenza è fortemente consigliata. Sia per gli studenti e le studentesse frequentanti che, soprattutto, per i non frequentanti è previsto l’utilizzo della piattaforma MS Teams di interazione (LMS - Learning Management System) all’interno della quale saranno presenti risorse digitali utili all’apprendimento (come, ad esempio, le slide del corso), nonché la possibilità di contattare il docente direttamente dalla chat di gruppo. Sarà possibile accedere al gruppo MS Teams del corso tramite un apposito link pubblicato sul sito https://www.poliba.it/. Il gruppo Teams sarà quotidianamente aggiornato dal docente durante tutto il semestre. Si invitano lavoratori e studenti con disabilità o DSA a contattare il docente per concordare eventuali ulteriori misure specifiche.

L’esame si articola in una prova orale per una durata complessiva di massimo 30 minuti. La prova orale consiste in un colloquio volto ad approfondire il livello di preparazione dello studente, con particolare attenzione alla chiarezza espositiva, all’uso del linguaggio disciplinare, alla capacità di ragionamento critico e di collegamento tra i diversi argomenti del programma. La valutazione finale tiene conto degli obiettivi formativi del corso e, in particolare, i requisiti minimi richiesti per il superamento dell'esame (fascia di voto 18/30 – 20/30) sono riferiti alla conoscenza dei fondamenti teorici e tecnici della disciplina ovvero dei metodi di analisi e degli strumenti di pianificazione e progettazione dei sistemi di trasporto. Una soddisfacente valutazione (fascia di voto 21/30 – 24/30) è riferita alla conoscenza dei fondamenti della disciplina accompagnata da una soddisfacente proprietà di linguaggio e sufficiente capacità di applicare le conoscenze teoriche della pianificazione e progettazione dei trasporti a casi concreti. Una buona valutazione (fascia di voto 25/30 – 28/30) nella verifica di apprendimento è riferita ad una buona conoscenza di tutti i temi trattati e ad una buona capacità di individuare gli interventi più appropriati nella pianificazione e progettazione dei sistemi di trasporto. Un’ottima valutazione nella verifica di apprendimento (fascia di voto 29/30 – 30/30 e lode) è riferita ad una conoscenza approfondita dei temi trattati, ovvero una piena padronanza dei contenuti teorico-metodologici della disciplina, capacità, chiarezza di esposizione e proprietà di linguaggio, e un’ottima capacità di individuare gli interventi più appropriati nella pianificazione e progettazione dei sistemi di trasporto. La gradazione specifica del voto all’interno delle diverse fasce seguirà la capacità dello studente di affrontare problemi e quesiti teorici che richiedano di richiamare, sintetizzandoli, i diversi aspetti legati all’offerta, alla domanda e all’assegnazione nei sistemi di trasporto. Per gli studenti con disabilità e DSA saranno garantiti gli strumenti compensativi e le misure dispensative individuate, in base alle specifiche esigenze e in attuazione della normativa vigente.

• Appunti dal corso e materiale collettaneo fornito dal docente (disponibili su piattaforma MS Teams nel gruppo del corso). - Cascetta E. (2006). Modelli per i sistemi di trasporto. Teoria e applicazioni. UTET

Conoscenza e capacità di comprensione Gli/le studenti/esse acquisiranno: - conoscenze teoriche, metodologiche e tecnico-strumentali essenziali per affrontare anche problemi territoriali in contesti ampi, complessi e interdisciplinari; - conoscenza e capacità di comprensione di problematiche relative alla sostenibilità dei processi di trasformazione del territorio inteso come sistema socio-ecologico complesso. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Gli/le studenti/esse sapranno: - identificare, formulare e affrontare problemi complessi di pianificazione territoriale, considerando le relazioni tra aspetti tecnici, qualità dell’ambiente, economia locale e percezioni delle comunità interessate; - reperire, selezionare e organizzare dati utili all’elaborazione di studi, piani e progetti, nonché al monitoraggio e alla gestione di sistemi territoriali complessi; - utilizzare criticamente fonti bibliografiche, basi di dati, strumenti informativi e simulazioni per analizzare criticità, rischi e trasformazioni dei sistemi territoriali; - consultare, applicare ed elaborare norme per la redazione di piani urbanistici; - interagire in gruppi interdisciplinari, riconoscendo e utilizzando diversi linguaggi tecnico-scientifici della pianificazione, dell’ambiente e del territorio. Autonomia di giudizio Gli/le studenti/esse svilupperanno autonomia di giudizio per valutare la sostenibilità delle dinamiche di trasformazione dei sistemi territoriali e dei relativi impatti sulle loro vulnerabilità anche in contesti poco noti e/o in presenza di informazioni incomplete. Acquisiranno capacità interpretativa e di analisi critica al fine di valutare l’efficacia delle strategie e degli strumenti di pianificazione e gestione del territorio e di promuovere la salvaguardia, la rigenerazione del territorio e dell’ambiente naturale in una prospettiva di mitigazione e adattamento ai cambiamenti climatici. - conoscenza dei più recenti approcci all’ingegneria ambientale per riconoscere e elaborare ipotesi di pianificazione orientate alla riqualificazione e gestione del territorio in grado di tutelare e valorizzare il patrimonio ambientale e paesaggistico; Abilità comunicative Capacità di illustrare i contenuti di piani e progetti di trasformazione dei sistemi territoriali e argomentarne le scelte sia con rigore tecnico sia mediante l’uso di sintesi non tecniche e/o di strumenti di comunicazioni rivolti al più vasto pubblico. Capacità di apprendimento Al termine del corso gli studenti sapranno autonomamente: - aggiornare le proprie conoscenze circa metodi, tecniche e strumenti essenziali per elaborare analisi del territorio con approccio socio-ecologico e una prospettiva transcalare; - sviluppare dispositivi innovativi di pianificazione e gestione del territorio cogliendone la capacità di tutelare l’ambiente e contribuire a mitigare rischi e vulnerabilità ambientali.

1.Teorie della pianificazione territoriale e sostenibilità (1,5 CFU – 12 ore accademiche) La pianificazione territoriale come disciplina in evoluzione per il governo del territorio. Modelli di pianificazione per differenti modelli di sviluppo territoriale: impatti, rischi e interazioni rigenerative fra ambiente naturale e attività umane. Gli approcci collaborativi e strategici per la sostenibilità urbana e territoriale. Prospettive innovative per la tutela e rigenerazione ambientale. 2. Analisi territoriali. Metodi, tecniche e strumenti essenziali per la costruzione di quadri di conoscenza e interpretativi delle dinamiche di trasformazione territoriale. Approfondimenti dalla prospettiva socio ecologica e territorialista. Analisi multicriteri di rischi e vulnerabilità territoriali. (1,5 CFU – 12 ore accademiche) 3.Strumenti di Pianificazione Territoriale e Integrazione della Dimensione Ambientale (1,5 CFU – 12 ore accademiche) Finalità, contenuti, procedimenti di formazione, tecniche di redazione. Piani urbanistici generali, piani esecutivi, piani settoriali e specialistici. Strategie di pianificazione che utilizzano la natura per mitigare le vulnerabilità territoriali, il rischio idrogeologico e le isole di calore urbane. Il ruolo della Valutazione Ambientale Strategica (VAS) e della VIA. 4. Esercitazioni e Laboratori progettuali (1,5 CFU – 24 ore accademiche) Esercitazioni in aula finalizzate all’analisi territoriale e alla lettura e interpretazione e applicazione di alcuni fondamentali dispositivi tecnici dei piani urbanistici comunali. Impostazione e elaborazione della proposta progettuale: organizzazione dei gruppi di lavoro, scelta del caso di studio, illustrazione delle fonti di dati e degli elaborati da produrre. Verifica intermedia del lavoro svolto. Il programma del corso potrà essere integrato mediante lo svolgimento di 10 h di didattica integrativa consistenti in approfondimenti tematici, visite tecniche e/o seminari svolti anche in modalità online

il corso prevede lezioni frontali teoriche, esercitazioni e laboratori progettuali finalizzati a promuovere l’applicazione critica di teorie e far sviluppare capacità di autonoma elaborazione di analisi territoriali e proposte progettuali. Oltre alle attività didattiche previste dal corso, potranno essere organizzati seminari specialistici (anche in modalità online), interventi di esperti del settore e visite tecniche. Il corso è di 6 CFU, corrispondenti a 150 ore complessive di impegno dello studente. Le attività didattiche assistite sono pari a 60 ore, articolate in 36 ore di lezioni, e 24 ore di esercitazioni e laboratorio progettuale. Le restanti 90 ore sono dedicate allo studio individuale e allo sviluppo autonomo della proposta progettuale. Le attività si svolgono in presenza. La piattaforma Teams è utilizzata come ambiente di supporto per condividere il materiale didattico e per comunicare con la classe. La frequenza è fortemente consigliata sia per le lezioni teoriche sia per le esercitazioni e per il laboratorio progettuale. Quest’ultimo prevede discussione anche collettiva in classe e la revisione degli elaborati per gruppi di lavoro o individuali.

Verifica dell’apprendimento La verifica dell’apprendimento prevede, oltre all’accertamento orale delle conoscenze teoriche, tecniche e metodologiche illustrate durante le lezioni frontali, l’elaborazione di una proposta progettuale, da svilupparsi individualmente o in gruppo. L’esame ha una durata orientativa compresa tra 30 e 45 minuti e prevede: la discussione orale degli argomenti del programma del corso e trattati a lezione, e la discussione individuale del progetto annuale, anche nel caso in cui questo sia stato elaborato in gruppo. Per gli studenti con disabilità e DSA saranno garantiti gli strumenti compensativi e le misure dispensative previste dalla normativa. La valutazione segue i seguenti criteri: 18–21: Lo studente dimostra una sufficiente conoscenza degli argomenti trattati nel corso. È in grado di descrivere teorie metodi e strumenti e di applicarli nel tema d'anno con un sufficiente grado di autonomia. 22–24: Lo studente dimostra una discreta conoscenza degli argomenti trattati nel corso e capacità di impostare e utilizzare in autonomia teorie metodi e strumenti nell'elaborazione del progetto d'anno. 25–27: Lo studente dimostra una buona conoscenza teorica e operativa dei contenuti del corso. È in grado di utilizzare correttamente e criticamente teorie metodi e strumenti appresi nelle lezioni, nelle esercitazioni e nelle attività laboratoriali e capacità produrre in autonomia elaborati di analisi e progetto chiari e appropriati. 28–30: Lo studente evidenzia una preparazione completa e approfondita, con piena padronanza dei concetti teorici delle metodologie e delle tecniche apprese. Svolge con riflessività, accuratezza e rigore le attività progettuali. 30 e lode: Lo studente dimostra una conoscenza eccellente e particolarmente approfondita degli argomenti trattati, unita a elevate capacità applicative, di giudizio e autonomia nell’elaborazione delle proposte. Le prove teoriche e pratiche si distinguono per completezza, originalità e qualità degli elaborati prodotti.

Dispense fornite dal docente L. Gaeta, U. Janin Rivolin, L. Mazza, Governo del territorio e pianificazione spaziale, CittàStudi: Novara, 2013. A. Magnaghi, Il principio territoriale, Bollati Boringhieri: Torino, 2020. F. Indovina, Governare la città con l’urbanistica, Maggioli: Rimini, 2005. B. Romano, Pianificazione sostenibile del territorio, Verdone: Teramo. 2014

Modulo 1 Conoscenza e capacità di comprensione • Conoscenza relativa ai sistemi informativi su elaboratore per la gestione di dati strutturati basati su DataBase Management Systems (DBMS) • Conoscenza del linguaggio SQL(Structured Query Language) per la definizione e la manipolazione dei dati • Conoscenza degli aspetti teorici e pratici per la memorizzazione di informazioni in basi di dati relazionali • Conoscenza delle capacità evolute di SQL Capacità di applicare conoscenza e comprensione: • Progettazione di basi di dati relazionali • Modellazione e interrogazione di basi di dati in SQL • Configurazione e utilizzo di DBMS • Progettazione di applicazioni di basi di dati e di basi di dati attive Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: •Autonomia di giudizio: Capacità di progettare basi di dati ad-hoc per specifici requisiti imposti dall’utente •Abilità comunicative: Capacità di relazionare e interloquire sui contenuti erogati nel corso • Capacità di apprendimento: Facilità all'apprendimento di sistemi informativi non basati su SQL Modulo 2 Conoscenza e capacità di comprensione • Conoscenza relativa ai linguaggi principali del Web e ai sistemi informativi Web-based. • Capacità di progettazione e realizzazione di Web Application database driven. Capacità di applicare conoscenza e comprensione • Interpretazione di documenti formalizzati nei linguaggi trattati • Progettazione e realizzazione di applicazioni web per l'accesso a database; Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: • Autonomia di giudizio: Capacità di definire i requisiti e progettare soluzioni ad-hoc per specifici sistemi informativi (distribuiti e non) da realizzare • Abilità comunicative: Capacità di relazionare e interloquire su contenuti formalizzati nei linguaggi trattati • Capacità di apprendimento: facilità all'apprendimento di ulteriori linguaggi legati da interoperabilità con quelli trattati

Modulo 1 - PROGETTAZIONE DI BASI DI DATI (1 CFU/10 ORE) Modello concettuale ed Entità-Relazione (E-R) - BASI DI DATI RELAZIONALI: MODELLO (1 CFU/10 ORE) Modello logico: il modello relazionale ed i suoi elementi; Analisi delle ridondanze; Eliminazione delle generalizzazioni; Vincoli di integrità; Algebra e calcolo relazionale; La normalizzazione: teoria e metodi - BASI DI DATI RELAZIONALI: LINGUAGGIO (1,5 CFU/15 ORE) Il linguaggio SQL per Relational Data Base Management System (RDBMS); - SQL: CARATTERISTICHE EVOLUTE (0,5 CFU/5 ORE): Asserzioni, Viste, Trigger e Basi di dati attive - TECNOLOGIE DELLE BASI DI DATI (1 CFU/10 ORE) Controllo dell'accesso, Transazioni, Organizzazione fisica e gestione delle interrogazioni, Gestione delle transazioni, Architetture distribuite, Basi di dati distribuite: architetture e tecnologie, Protocollo di commit a due fasi - SVILUPPO DI APPLICAZIONI PER BASI DI DATI (0,5 CFU/5 ORE) SQL Embedded: cursori e SQL dinamico, Call Level Interface (CLI), Stored Procedures: introduzione a Oracle PL/SQL - ARCHITETTURE PER L'ANALISI DEI DATI (0,5 CFU/5 ORE) Modulo 2 Modellazione dei dati in UML (0,5 CFU/5 ORE) : Panoramica su UML; Rappresentazione dei dati con i diagrammi UML Introduzione alle reti di calcolatori (0,5 CFU/5 ORE) : Architettura del World Wide Web; Elementi di base del World Wide Web: URI, URL e URN; Il modello ISO/OSI; Protocollo TCP/IP; Protocollo HTTP Linguaggi e tecnologie per il Web (2 CFU/20 ORE) : Unicode; Il linguaggio HTML e le pagine Web; Fogli di stile CSS Markup descrizionale XML--eXstensible Markup Language-- (0,5 CFU/5 ORE): Namespace XML; Validazione di file XML: DTD e XML Schema; Cenni a linguaggi basati su XML; Navigare ed interrogare dati XML: XPath e XQuery Progettare e sviluppare Web application (2,5 CFU/25 ORE) : Il linguaggio PHP: elementi di base; Caratteristiche avanzate e interazione con i database: Protocollo MVC, Framework Codeigniter

Fondamenti dell’Informatica

Lezioni ed esercitazioni in aula eventualmente supportate dall'impiego di computer e videoproiettore

L'esame si articola in due prove consecutive, tali che la prima valuti l'idoneità dello studente a sostenere la prova finale. La prima prova consiste in un test digitale a risposta chiusa, da svolgere su piattaforma Moodle presso il laboratorio Labit del Politecnico di Bari. I quesiti oggetto della prova di idoneità includono 6 quesiti pratici (la risposta ai quali viene valutata con un massimo di 24/30 complessivi, così distribuiti: a) progettazione concettuale di una base di dati (5/30); b) progettazione logica di una base di dati(4/30); c) definizione della base di dati in SQL (3/30); d) normalizzazione di un modello relazionale (4/30); e) manipolazione dei dati in SQL 4/30); f) trigger in SQL (4/30)) e due quesiti teorici (massimo 3/30 ciascuno). La prova si intende superata quando il punteggio conseguito supera i 18/30; tuttavia, tale punteggio viene espresso in termini di idoneità di accesso alla seconda prova e non contribuisce alla valutazione finale. La prova finale consiste nella presentazione di un progetto sviluppato dagli studenti, possibilmente riuniti in gruppi spontaneamente costituiti ed approvati dal docente. Il progetto è finalizzato a sviluppare un'applicazione web di tipo client-server, sviluppata necessariamente con protocollo Model-View-Controller (MVC) in PhP. Nel rispetto di tali specifiche, lo studente è libero di sottoporre all'approvazione del docente un tema di proprio interesse, e di selezionare una delle possibili soluzioni tecnologiche. Per la valutazione della prova finale si applicano le seguenti fasce di voto: - Eccellente (30 - 30 e lode): ottima conoscenza degli argomenti, ottima proprietà̀ di linguaggio, ottima capacità analitica. - Molto buono (27 - 29): buona conoscenza degli argomenti, notevole proprietà̀ di linguaggio, buona capacità analitica; - Buono (24-26): buona conoscenza dei principali argomenti, discreta proprietà̀ di linguaggio; - Soddisfacente (21-23): lo/la studente/essa non mostra piena padronanza degli argomenti principali dell'insegnamento, pur possedendone le conoscenze fondamentali; mostra comunque soddisfacente proprietà di linguaggio e sufficiente capacità di applicare le conoscenze teoriche a casi concreti. - Sufficiente (18-20): minima conoscenza degli argomenti principali dell'insegnamento e del linguaggio tecnico, limitata capacità di applicare in modo adeguato le conoscenze teoriche a casi concreti. - Insufficiente: lo/la studente/essa non possiede una conoscenza accettabile dei contenuti dei diversi argomenti del programma ents of the various topics covered in the syllabus.

• P. Atzeni, S. Ceri, P. Fraternali, S. Paraboschi, R. Torlone. Basi di dati - Modelli e linguaggi di interrogazione 4/ed, Mcgraw-Hill, 2013 - T. Di Noia, R. De Virgilio, E. Di Sciascio, F. M. Donini, Semantic Web - Tra ontologie e Open Data, Apogeo, 2013. - Moller, M. Schwartzbach, Introduzione a XML, Addison Wesley, 2007. - Moller, M. Schwartzbach, Introduzione alle tecnologie web, Addison Wesley, 2007.

Il corso si prefigge di fornire conoscenze sul tema della sostenibilità applicata ai processi ed alle tecnologie manifatturiere, con particolare attenzione rivolta alla valutazione dell’uso delle risorse (rinnovabili e non). Le lezioni saranno finalizzate all’apprendimento delle metodologie di assesment per determinare sia i bilanci di flusso di materia ed energia, quantificando gli scarti (sostanze inquinanti ed inerti) con il fine di comprendere i possibili percorsi di miglioramento sostenibile di processi e/o tecnologie manifatturiere. Il corso consente all’allievo di comprendere le criticità nella definizione dei fattori di produzione e delle condizioni operative rispetto alla sostenibilità di un processo o di una tecnologia manifatturiera.all’apprendimento delle metodologie di assesment per determinare sia i bilanci di flusso di materia ed energia, quantificando gli scarti (sostanze inquinanti ed inerti) con il fine di comprendere i possibili percorsi di miglioramento sostenibile di processi manifatturieri. Il corso consente all’allievo di comprendere le criticità nella definizione dei fattori di produzione e delle condizioni operative rispetto alla sostenibilità di un processo o tecnologia manifatturiera. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Al termine del corso gli allievi saranno in grado di effettuare una analisi di sostenibilità di un generico processo o tecnologia manifatturiera additiva o sottrattiva, sia convenzionale che non convenzionale, tenendo conto delle varie fasi del ciclo di vita del prodotto e del processo, ove possibile riferendosi a casi reali di produzione o assemblaggio. Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: • Autonomia di giudizio: Lo studente acquisirà autonomia di giudizio sulle tecniche più idonee per lo studio e la valutazione della sostenibilità di processi manifatturieri e tecnologie manifatturiere. • Abilità comunicative: Lo studente acquisirà una corretta terminologia tecnica ed una adeguata capacità di comunicazione. Lo sviluppo di abilità comunicative, orali e scritte, sarà anche stimolata attraverso la discussione in aula e lo svolgimento di temi finalizzati a sviluppare le capacità descrittive sia in forma testuale che grafica. • Capacità di apprendimento: Le capacità di apprendimento sarà stimolata attraverso discussioni in aula relative a casi industriali presentati e discussi durante le lezioni, anche in modalità di lavoro di gruppo.

Manufacturing sustainability (12 h, 1.2 CFU): - Manufacturing and sustainability. Sustainable Development Goals. Manufacturing processes and the main factors of production: materials and energy. Production systems and their sustainable management. - International assessment and standardization methods on production sustainability. - The paradigms of intelligent production for sustainability: 4.0 and 5.0. Technological process model (12 h, 1.2 CFU): - Criteria for modelling manufacturing processes and their critical variables. Functional analysis of a manufacturing system: the main and secondary performances. - Digital modelling of production systems: formal modelling, ontologies, digital twins. - Cyber Physical System and Cyber Physical Social System. Sustainability of manufacturing processes and technologies (12 h, 1.2 CFU): - Manufacturing sustainability of conventional processes (chip removal; welding, plastic deformation; heat treatment). - Manufacturing sustainability of unconventional machining (additive, laser, bio-based). - Demanufacturing processes. Sustainable materials: from recycling, biomaterials, etc. - Production Systems paradigms and sustainability Sustainability assessment (14 h, 1.4 CFU): - Life Cycle Assessing. Measurement of the ecological footprint of a process: carbon and water footprint. - Impact indicators and databases for evaluation: Maturity Models. - Emergy. Exergetic analysis of manufacturing processes. Exergo-economic analysis of manufacturing processes. Workcases (10 h, 1 CFU): Totoring of student’s personal development of a real or simulated industrial case with final individual report for the sustainability analysis of a manufacturing process indicated by the teacher or chosen by the student. Group works are allowed only if linked to the “Laboratorio di MIGLIORAMENTO CONTINUO DELLA SOSTENIBILITÀ DEI PROCESSI”.

Tecnologia Meccanica,

Al termine del corso gli allievi saranno in grado di effettuare una analisi di sostenibilità di un generico processo o tecnologia manifatturiera additiva o sottrattiva, sia convenzionale che non convenzionale, tenendo conto delle varie fasi del ciclo di vita del prodotto e del processo di produzione o di assemblaggio. Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: • Autonomia di giudizio: Lo studente acquisirà autonomia di giudizio sulle tecniche più idonee per lo studio e la valutazione della sostenibilità di processi manifatturieri e tecnologie manifatturiere. • Abilità comunicative: Lo studente acquisirà una corretta terminologia tecnica ed una adeguata capacità di comunicazione. Lo sviluppo di abilità comunicative, orali e scritte, sarà anche stimolata attraverso la discussione in aula e lo svolgimento di temi finalizzati a sviluppare le capacità descrittive sia in forma testuale che grafica. • Capacità di apprendimento: Le capacità di apprendimento sarà stimolata attraverso discussioni in aula relative a casi industriali presentati anche da esperti del mondo dell’industria e delle professioni e discussi durante le lezioni, anche in modalità di lavoro di gruppo.

L’esame prevede la verifica dell’apprendimento mediante la discussione individuale durante la prova orale di un elaborato sintetico individuale (di gruppo è permesso solo se l’esame si svolge congiuntamente con il corso “Laboratorio di MIGLIORAMENTO CONTINUO DELLA SOSTENIBILITÀ DEI PROCESSI” ), tesa a verificare le conoscenze dello studente in relazione alla capacità di sintetizzare ed integrare gli argomenti trattati nel corso verificando il livello di comprensione dell’argomento e l’utilizzo della terminologia appropriata. I requisiti minimi richiesti allo studente sono: 1. conoscenza dei principali concetti di sostenibilità; 2. capacità di impostare una analisi di sostenibilità di un processo o di una tecnologia manifatturiera: 3. capacità di identificazione autonoma di almeno due KPI per la sostenibilità manifatturiera; 4. conoscenza applicativa della LCA ed analisi exergetica.

1. Dispense e materiale didattico disponibile in rete su classe TEAMS SP&TM2026@poliba. 2. Materials and the Environment by Michael Ashby, 3. Energy – A Beginners Guide, Vaclav Smil.

Conoscenza e capacità di comprensione: Conoscenza dei contenuti del processo di pianificazione strategica Conoscenza di modelli e strumenti di analisi per l’elaborazione della strategia competitiva Conoscenza delle strategie competitive di base e dell’analisi del vantaggio competitivo Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Capacità di condurre l’analisi del settore e analizzare il posizionamento delle imprese nel settore; Capacità di analizzare le risorse e competenze delle imprese e valutarne la rilevanza ai fini del vantaggio competitivo; Capacità di analizzare il comportamento strategico di una impresa; Capacità di analizzare i fenomeni del macro-ambiente e il loro impatto sulle performance strategiche aziendali. Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: • Autonomia di giudizio: Capacità di valutazione circa le dinamiche competitive dei settori, il posizionamento delle imprese e il relativo vantaggio competitivo. • Abilità comunicative: Capacità di presentare e discutere casi di studio tramite l’elaborazione di presentazioni ppt. • Capacità di apprendimento: Capacità di raccolta ed elaborazione di dati e informazioni al fine di rispondere a assignments strutturati su specifici casi di studio. Sviluppo di competenze logiche ed analitiche.

• Il concetto di strategia - Strategie di business e strategie di corporate - Obiettivi-valori e performance: misurare il vantaggio competitivo - L’analisi del macro-ambiente - L’analisi di settore - L’analisi dei concorrenti - Natura e fonti del vantaggio competitivo: il vantaggio di costo e il vantaggio di differenziazione - Catena del valore - Approccio strategico basato sulle risorse e competenze - Le strategie di business nei diversi contesti competitivi

Elementi di economia aziendale, Gestione d’Impresa

Lezioni ed esercitazioni pratiche (casi di studio) in aula

L’esame consiste in una prova scritta costituita da un set di domande a risposta aperta che coprono tutte le parti del corso e richiedono di dimostrare non solo di aver appreso i contenuti teorici del corso ma soprattutto la capacità di utilizzare tali contenuti nell’analisi di casi e situazioni reali. Alla prova scritta, la cui valutazione pesa il 60% sul voto finale, si aggiunge la presentazione di casi sviluppata su un set di structured assignments, che pesa il 40% sul voto finale.

Grant R.M., L’analisi strategica nella gestione aziendale, Il Mulino.

Gli studenti svilupperanno conoscenza e capacità di comprensione riguardo ai seguenti concetti: sostenibilità e innovazione verde; strategia di prodotto verde; marketing orientato alla sostenibilità; processo di sviluppo di nuovi prodotti verdi; eco-design; comportamento di consumo sostenibile. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Le conoscenze apprese consentono in particolare di: riconoscere le innovazioni di prodotto verde; definire una strategia di prodotto verde; identificare le diverse opzioni di eco-design e caratterizzare le innovazioni di prodotto verde attraverso la Green Option Matrix; pianificare una ricerca di marketing per comprendere il comportamento dei consumatori nei confronti di nuovi prodotti verdi. Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: • Autonomia di giudizio: Lo studente/ la studentessa svilupperà la capacità di valutare criticamente le strategie di prodotto verde adottate dalle imprese. Inoltre, il corso porrà lo studente in condizione di saper indicare, date le caratteristiche dell’impresa, il settore di appartenenza e le preferenze dei consumatori riguardo alle caratteristiche dei prodotti verdi, le migliori strategie di prodotto verde. • Abilità comunicative: Alla fine del corso lo studente/ la studentessa sarà in grado di illustrare i concetti di innovazione sostenibile, strategia di prodotto verde, sviluppo di nuovi prodotti verdi, eco-design, comportamento di consumo sostenibile, utilizzando la terminologia ed i modelli consolidati a livello internazionale, di organizzare le informazioni e i dati secondo un format e un processo di reporting comprensibile ai professionisti. • Capacità di apprendimento: Lo studente/ la studentessa svilupperà capacità di comprensione, analisi e interpretazione delle strategie di prodotto verde sviluppate dalle imprese e del comportamento dei consumatori nei confronti dei prodotti verdi.

Sostenibilità e innovazione verde (0.5 CFU) Sviluppo sostenibile e Agenda 2030. Definizioni ed esempi di innovazioni sostenibili. Strategia di prodotto verde (3 CFU) Definizione e componenti. Il marketing sostenibile. Sviluppo di una strategia di marketing sostenibile (analizzare le problematiche di sostenibilità e gli attori, segmentare il mercato e scegliere il/i target; introdurre innovazioni sostenibili; posizionare i prodotti sostenibili; collaborare con gli stakeholders). Le 4C del marketing sostenibile (customer solutions, customer costs, convenience, communications). Strategie di sviluppo di nuovi prodotti sostenibili (capabilities e criteri di scelta). Casi di studio di imprese che hanno integrato la sostenibilità nelle loro strategie e sviluppato con successo innovazioni di prodotto verde. Esempi di strategie di prodotti sostenibili da parte dei decisori di politiche pubbliche. Sviluppo di nuovi prodotti verdi ed eco-design (1 CFU) Processo di sviluppo di un nuovo prodotto verde. Strategie di eco-design e caratterizzazione dei prodotti verdi attraverso la Green Option Matrix. Comportamento di consumo sostenibile (1.5 CFU) Definizioni. Spiegazioni razionali, sociologiche, psicologiche e ruolo dei fattori di contesto. Teoria del comportamento pianificato. Indagini a livello nazionale e intenzionale.

Conoscenze di base di marketing

Le attività didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni in aula, discussione di casi di studio aziendali e lezioni in modalità interattiva e/o a distanza (asincrona o sincrona) mediante serious game, videolezioni, aule virtuali o e-tivity. La frequenza è facoltativa ma fortemente consigliata. Il materiale didattico (slide e materiale integrativo) è reso disponibile tramite la piattaforma Microsoft Teams. Organizzazione della didattica e carico di lavoro: • CFU totali: 6 • ore totali di impegno dello studente: 150 • ore di didattica erogata: 60 • ore di didattica in presenza: 50 • ore di didattica interattiva e/o a distanza (sincrona o asincrona): 10 • ore di attività pratiche/esercitazioni incluse nella didattica erogata: circa 10 • ore di studio individuale: 90

L’esame si svolge con una prova scritta strutturata che comprende un prima parte con domande teoriche (a risposta aperta e chiusa) e una seconda parte con un caso di studio che include domande relative all’applicazione pratica dei concetti teorici. Le domande d’esame vertono sulle aree in cui sono classificati i contenuti del corso: sostenibilità e innovazione verde, strategia di prodotto verde, sviluppo di nuovi prodotti verdi ed eco-design, comportamento di consumo sostenibile. Allo studente/studentessa è offerta la possibilità di partecipare ad un serious game. La partecipazione attiva e proficua al serious game permette di essere esonerato/a dalla parte della prova scritta sul caso di studio. La prova d’esame ha lo scopo di verificare che lo studente/ la studentessa abbia appreso i concetti principali del corso (parte I della prova scritta - primo indicatore di Dublino), sia in grado di applicarli in diversi contesti (parte II della prova scritta/serious game - secondo indicatore di Dublino), di scegliere le migliori strategie di prodotto verde date le caratteristiche dell’impresa, il settore di appartenenza e le preferenze dei consumatori (parte II della prova scritta/serious game - terzo indicatore di Dublino) e di utilizzare un adeguato lessico e una corretta terminologia tecnica (parte I e II della prova scritta/ serious game - quarto indicatore di Dublino). Un punteggio nel range 18/30-21/30 corrisponde alla dimostrazione di un livello di apprendimento sufficiente/più che sufficiente dei concetti di base del corso, trattati con un livello sufficiente/più che sufficiente di chiarezza, e ad una sufficiente/più che sufficiente capacità di applicarli in specifici contesti in maniera critica. Un punteggio nel range 22/30-24/30 corrisponde a un buon livello di apprendimento dei concetti del corso, trattati con un buon livello di chiarezza espositiva, e ad una buona capacità di applicarli in specifici contesti in maniera critica. Un punteggio nel range 25/30-27/30 corrisponde a un livello molto buono di apprendimento dei concetti del corso, trattati con un livello molto buono di chiarezza espositiva, e ad una capacità molto buona di applicarli in specifici contesti in maniera critica. Un punteggio nel range 28/30-30/30 corrisponde alla piena padronanza di tutti gli argomenti trattati, esposti con chiarezza molto elevata, e ad una ottima capacità di applicarli in specifici contesti in maniera critica. Il punteggio 30 e lode corrisponde alla dimostrazione anche di elevate capacità critiche nei confronti di contesti non esplicitamente trattati nel corso e la proposta di soluzioni particolarmente innovative e creative. Requisiti minimi di apprendimento L’esame si ritiene superato con punteggio pari o superiore a 18/30, corrispondente alla dimostrazione di un livello di apprendimento sufficiente dei concetti di base del corso (definizioni ed esempi di innovazioni sostenibili; definizione e componenti di una strategia di prodotto verde; definizioni, fasi, strumenti e fattori di successo di una strategia di marketing orientata alla sostenibilità; processo di sviluppo di un nuovo prodotto verde; strategie di eco-design e Green Option Matrix; comportamento di consumo sostenibile), trattati con un livello sufficiente di chiarezza, e ad una sufficiente capacità di applicarli in specifici contesti (settori, tipologie di imprese o di prodotti) in maniera critica. Per gli studenti con disabilità e DSA saranno garantiti gli strumenti compensativi e le misure dispensative previste dalla normativa vigente.

Materiale in formato elettronico PDF predisposto dal docente disponibile tramite Microsoft Teams. Belz F.-M., Peattie K. (2025) Sustainability Marketing: A Global Perspective. Wiley, 3rd edition.

Questo corso ha lo scopo di fornire le conoscenze necessarie alla progettazione del processo di assemblaggio ed eventuale disassemblaggio dei componenti di prodotti industriali.

Introduzione, Il montaggio, Importanza del montaggio nel ciclo produttivo. Strutturazione dei prodotti come presupposto per un montaggio economico, Struttura del prodotto, Unità di base, Numero di componenti, Design for Assembly.(0,4 CFU) Metodi di giunzione termici, metodi di giunzione meccanici, metodi di giunzione chimici.(1,2 CFU) Il montaggio manuale, Montaggio a posto singolo, Montaggio a catena, Rendimento economico. (0,6 CFU) Moduli per l'automazione dei processi di montaggio, Manipolazione, Robot industriali, Transfer. Macchine di montaggio monostazione e multistazione. (0,8 CFU) Sensori e disassemblaggio (0,6 CFU) Esercitazioni al calcolatore di progettazione assistita del processo di assemblaggio. (2,4 CFU)

Tecnologia Meccanica

Lezioni ed esercitazioni in aula supportate da trasparenti e videoproiettore, lavoro al calcolatore, tutoraggio in forma di assistenza individuale

Prova orale di verifica teorica, accompagnato da presentazione di un progetto d’anno concordato con il docente.

1.Kalpakjian-Schmid, Manufacturing Engineering and Technology, 7th Edition, Pearson McGraw-Hill, ISBN: 2.Bruno Lotter, Manufacturing Assembly Handbook, Festo & CO ISBN: 0408035617, ( www.festo.com) 3.Dispense e slides

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE - Conoscenza e comprensione dei principi di modellazione, identificazione, analisi della stabilità, controllo e simulazione di sistemi dinamici, sia a tempo continuo che a tempo discreto. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE - Capacità di modellare e identificare autonomamente sistemi dinamici, progettare semplici schemi di controllo, e utilizzare strumenti di simulazione software come MATLAB e Simulink. EVENTUALI ULTERIORI RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI - Autonomia di giudizio: Capacità di scegliere autonomamente le metodologie più adatte per l'identificazione, l'analisi, il controllo e la simulazione dei sistemi dinamici. - Abilità comunicative: Capacità di redigere relazioni tecniche corrette su attività di modellazione, identificazione, analisi, controllo e simulazione dei sistemi. - Capacità di apprendimento: Abilità di studiare e comprendere autonomamente nuovi metodi di modellazione, identificazione, analisi, controllo e simulazione di sistemi dinamici.

1. Sistemi dinamici: proprietà principali e classificazioni. Stato, transizione di stato, equilibrio. 2. Sistemi tempo-invarianti e sistemi lineari. 3. Equazioni di stato per sistemi dinamici a tempo continuo e discreto. 4. Stati ed ingressi di equilibrio, stabilità semplice e asintotica. 5. Analisi della stabilità dei sistemi lineari tempo-invarianti. 6. Linearizzazione di sistemi dinamici intorno all’equilibrio. 7. Analisi della stabilità tramite sistemi linearizzati. 8. Identificazione dei sistemi dinamici. 9. Fondamenti di controllo dei sistemi dinamici: controllo in retroazione, controllo ottimo e introduzione al controllo predittivo. 10. Applicazioni pratiche: esempi di modellazione, analisi e simulazione con MATLAB e Simulink.

Fondamenti del calcolo differenziale. Nozioni fondamentali di fisica ed elettrotecnica. Nozioni sulle funzioni complesse a variabile complessa. Nozioni di meccanica applicata. Algebra lineare.

Lezioni ed esercitazioni in aula alla lavagna e supportate da videoproiettore, lavoro di gruppo in laboratorio, tutoraggio in forma di assistenza individuale.

L’esame consiste in una prova scritta ed una successiva discussione facoltativa di un progetto software o, alternativamente, in un colloquio orale facoltativo. La prova scritta, della durata media di 90-120 minuti, prevede la risoluzione di esercizi e può includere domande teoriche. L’esame è finalizzato a verificare l’acquisizione dei contenuti teorici e metodologici del programma, le relative applicazioni, nonché il livello e la qualità di conoscenza e comprensione, la capacità di utilizzare una terminologia tecnica adeguata, e l’organizzazione autonoma dell’esposizione (primo, secondo, terzo e quarto indicatore di Dublino). Il risultato della valutazione è espresso in trentesimi; il voto minimo per il superamento dell’esame è 18/30, corrispondente ad un livello e qualità sufficienti di conoscenza dei requisiti minimi di seguito illustrati. Gli studenti che conseguiranno il voto massimo di 30/30 e che dimostreranno un livello di preparazione eccellente, unito a una elevata capacità di applicare autonomamente le competenze acquisite anche in contesti diversi da quelli proposti a lezione (quinto indicatore di Dublino), potranno ottenere la lode. I requisiti minimi per il superamento dell'esame sono: - Analisi nel dominio del tempo. - Studio del movimento dei sistemi lineari. - Applicazione dei criteri di stabilità ai sistemi dinamici lineari. - Capacità di risolvere esercizi numerici. - Capacità di implementare modelli di analisi e simulazione dei sistemi dinamici mediante strumenti software. Criteri di valutazione: - Voto: 18 – Soddisfacimento dei requisiti minimi di apprendimento. - Voti: 19–22 – Conoscenza di base degli argomenti trattati e comprensione sufficiente dei concetti fondamentali. Capacità di risolvere problemi semplici e di applicare le conoscenze acquisite in contesti noti. Capacità di formulare giudizi autonomi su argomenti semplici. Capacità di esprimere concetti utilizzando un linguaggio tecnico adeguato. - Voti: 23–26 – Buona conoscenza degli argomenti trattati e comprensione approfondita dei concetti. Capacità di risolvere problemi complessi e di applicare le conoscenze in contesti nuovi. Capacità di formulare giudizi autonomi e critici su argomenti complessi. Capacità di esprimere concetti utilizzando un linguaggio tecnico di buon livello ed in modo chiaro e coerente. - Voti: 27–30 – Ottima conoscenza degli argomenti trattati e comprensione completa e approfondita dei concetti. Capacità di risolvere problemi molto complessi e di applicare le conoscenze in contesti innovativi. Ottima capacità di formulare giudizi autonomi, critici e originali. Ottima capacità di esprimere concetti utilizzando un linguaggio tecnico di alto livello, in modo chiaro, coerente e persuasivo.

Testi di riferimento [1] M. Dotoli, dispense per il corso di Controlli Automatici (disponibili sul sito del corso). [2] A. Giua, C. Seatzu, Analisi dei sistemi dinamici, 2a edizione. [3] M. Dotoli, M. P. Fanti, MATLAB – Guida al Laboratorio di Automatica, 440 pp., CittàStudi Edizioni, Torino, ISBN 978-88-251-7325-3, 2008. Testi integrativi [4] S. Rinaldi, C. Piccardi, I sistemi lineari: teoria, modelli, applicazioni, CittàStudi Edizioni. [5] L. Farina, dispense per il corso di Modelli Dinamici per l’Ingegneria Gestionale, Università di Roma La Sapienza. [6] G. Fenu, T. Parisini, Dispense di Teoria dei sistemi, Università di Trieste. [7] P. Rocco, Dispense di Controlli Automatici, Politecnico di Milano. [8] F. Piccardi, Dispense di Fondamenti di Automatica, Politecnico di Milano. [9] G. De Leo, Dispense di Ecologia Applicata, Università di Parma. [10] S. Console, M. Roggero, Dispense di Modelli Matematici Applicati all’Ecologia, Università di Torino.

Conoscenza e capacità di comprensione 1. Conoscenza delle principali tecniche e soluzioni per la modellazione di Big Data e la loro elaborazione tramite paradigmi innovativi di programmazione orientati ai Big Data. 2. Capacità di eseguire sia elaborazioni a blocchi che analisi interattive su Big Data. Capacità di applicare conoscenza e comprensione 1. Scegliere e gestire le soluzioni tecnologiche più adeguate alla modellazione e l’analisi di Big Data. 2. Progettare e sviluppare algoritmi che adottano paradigmi di programmazione specifici per i Big Data e di risolvere problemi di analisi adottando i più recenti strumenti software a disposizione. Autonomia di giudizio • Gli studenti saranno in grado di scegliere la soluzione più adeguata a un problema di Big Data Analytics, a seguito di un’analisi comparativa delle soluzioni disponibili per la modellazione ed elaborazione Abilità comunicative • Gli studenti impareranno ad astrarre e sintetizzare i principali risultati ottenuti dalle analisi condotte, anche tramite tecniche di visualizzazione grafica Capacità di apprendimento • Gli studenti sapranno modellare e risolvere problemi di Big Data Analytics che rispondano a qualsiasi esigenza di apprendimento, anche in casi di studio non esplicitamente affrontati durante il corso.

Introduzione ai Big Data (4 ORE - 0,5 CFU) Nozioni di base, nomenclatura e principali sfide. Architetture e paradigmi di programmazione per i Big Data (16 ORE - 2 CFU) Apache Hadoop, Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, YARN. Analisi di Big Data (16 ORE - 2 CFU) Architettura di Apache Spark, Modulo Spark SQL - DataFrames e Datasets, libreria Spark per il machine learning scalabile: MLlib, Spark Streaming: analisi di dati provenienti da sorgenti in streaming. Esercitazioni (24 ORE – 1,5 CFU) Progettazione e sviluppo di programmi MapReduce in Java, eseguiti in diverse modalità di Hadoop: locale, pseudodistribuita e pseudodistribuita con YARN. Esempi di programmi di analisi che adottano i differenti moduli Spark in Python; progettazione e sviluppo di pipeline di Machine Learning in Spark.

Fondamenti dell’informatica

Il corso prevede un numero di CFU totali pari a 6 per un monte ore complessivo pari a 150 di cui: • 36 ore di lezioni teoriche frontali in presenza (di cui, eventualmente, fino ad un massimo del 20% del totale, di didattica digitale a distanza) • 24 ore di esercitazioni in presenza (con Project Work per lo sviluppo di competenze trasversali) • 90 ore di studio individuale La frequenza è fortemente consigliata. Sia per gli studenti e le studentesse frequentanti che, soprattutto, per i non frequentanti è previsto l’utilizzo della piattaforma MS Teams di interazione (LMS - Learning Management System) all’interno della quale saranno presenti risorse digitali utili all’apprendimento (come, ad esempio, le slide del corso), nonché la possibilità di contattare il docente direttamente dalla chat di gruppo. Sarà possibile accedere al gruppo MS Teams del corso tramite un apposito link pubblicato sul sito https://www.poliba.it/. Il gruppo Teams sarà quotidianamente aggiornato dal docente durante tutto il semestre. Si invitano lavoratori e studenti con disabilità o DSA a contattare il docente per concordare eventuali ulteriori misure specifiche.

I contenuti del corso saranno verificati con una prova orale, della durata di circa 30 minuti. Tale prova orale è una discussione da parte dello studente sui risultati di due diversi progetti di Big Data Analytics. Il docente assegna il primo progetto, che verifica le conoscenze di base degli studenti sugli argomenti del corso e la loro capacità di applicare le competenze acquisite alla soluzione di semplici problemi loro posti. Il secondo progetto è invece completamente gestito dagli studenti, che ricercano la fonte dei dati da analizzare e propongono una qualche forma di elaborazione che estragga valore da tali informazioni. Attraverso il secondo progetto, il docente mette alla prova la proattività degli studenti e la loro capacità di modellare problemi di analisi dei Big Data, progettare e sviluppare approcci risolutivi, presentare risultati e trarne preziose conclusioni Per gli studenti con disabilità e DSA saranno garantiti gli strumenti compensativi e le misure dispensative previste dalla normativa.

• Triguero, I., & Galar, M. (2023). Large-Scale Data Analytics with Python and Spark: A Hands-on Guide to Implementing Machine Learning Solutions. Cambridge: Cambridge University Press. - Dispense del corso disponibili su piattaforma MS Teams nel gruppo del corso

Il corso sviluppa negli allievi consapevolezza a competenze di analisi sui seguenti temi: necessità della sostenibilità; relazioni esistenti fra attività d’impresa e contesto esterno in termini di ecosistema e sistema sociale; motivazioni affinché un’impresa adotti strategie sostenibili creando valore per tutti i suoi stakeholder. Inoltre, il corso rende gli allievi capaci di utilizzare strumenti per implementare strategie o modalità di gestione coerenti con la sostenibilità aziendale.

Sostenibilità e contesto: sviluppo sostenibile; Agenda 2030; dimensione economica (ecological footprint accounting); dimensione sociale (behavioral economics, indice di Gini, IHDI); BES. Ecosistema e sistema economico: fallimenti di mercato ed esternalità ambientali; modelli input-output ambientali. Sostenibilità e impresa: business case per la sostenibilità; Responsabilità Sociale d’Impresa (RSI); teoria degli stakeholders; benefit corporations; cenni ai sistemi ESG. Sostenibilità e strumenti: cenni di economia circolare; Linear Risk Matrix; caratterizzazione degli stakeholder mediante un approccio a tre attributi; reporting di sostenibilità secondo gli standard GRI; CSRD e reporting di sostenibilità secondo gli standard ESRS; Multi-Attribute Group Decision Making per l’analisi di materialità; Life Cycle Assessment.

Algebra matriciale, elementi di macro/micro-economia, contabilità direzionale.

Il corso si svolge con lezioni teoriche ed esercitazioni numeriche. Le lezioni sono svolte col supporto di computer e videoproiettore, alcune esercitazioni prevedono l’uso del laboratorio informatico.

Colloquio orale relativo alla teoria ed alle applicazioni descritte durante il corso.

TESTI DI RIFERIMENTO PRINCIPALI: • Freeman E., Rusconi G., Dorigatti M. (eds.), 2009, Teoria degli stakeholder, Franco Angeli, Milano. ISBN: 9788846485045 • Global Reporting Initiative Standards. • Pireddu G., 2002, Economia dell’ambiente, Apogeo. ISBN: 88-7303-985-5. • Dangelico R. M, Pontrandolfo P., 2010, “From green product definitions and classifications to the Green Option Matrix”, Journal of Cleaner Production, vol. 18, n. 16-17, pp. 1608-1628. ISSN: 0959-6526. ULTERIORI TESTI SUGGERITI: • Beda A., Bodo R., 2006, La responsabilità sociale d'impresa. Strumenti e strategie per uno sviluppo sostenibile dell'economia, Il Sole 24 Ore. ISBN: 9788832461657. • Maggiolini P. (ed.), 2012, Ciò che è bene per la società è bene per l'impresa, Franco Angeli. • Pontrandolfo P., Dangelico R.M. (2011), Ambiente (collana: Competitività territoriale. La Puglia. Gli assi portanti), Alfredo Guida Editore, Napoli. • Rullani E. (2010) Modernità sostenibile, Marsilio Editori, Venezia. ISBN: 978-88-317-9972-0 • Sen A., 2004, Etica ed economia, Laterza. ISBN: 8842067415 • Zamagni S., 2013, Impresa responsabile e mercato civile, Il Mulino. ISBN: 978-88-15-24542-7 • Ciliberti F., deGroot G., deHaan J., Pontrandolfo P., 2011, “CSR codes and the principal-agent problem in supply chains: Four case studies”, Journal of Cleaner Production, vol. 19, n. 8, pp. 885-894. ISSN: 0959-6526. • Ciliberti F., Pontrandolfo P., Scozzi B., 2008, “Investigating Corporate Social Responsibility practices in SMEs: a Supply Chain perspective”, Journal of Cleaner Production, vol. 16, n. 15, pp. 1579-1588 (special issue on sustainability and supply chain management). ISSN: 0959-6526.

Conoscenza e capacità di comprensione: • Conoscenza dei principali processi, modelli e forme di innovazione. • Conoscenza delle dinamiche macroeconomiche connesse al progresso tecnico e delle teorie microeconomiche per lo studio dei processi di innovazione. • Conoscenza dei principali strumenti e metodologie per comprendere e analizzare in chiave strategica i processi di innovazione. • Conoscenza, sia pratica sia teorica, per analizzare le dinamiche evolutive dell’innovazione e per identificare gli aspetti chiave del processo di formulazione di una strategia di innovazione. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: • Capacità di identificare e analizzare gli effetti dei processi di innovazione sui sistemi economici. • Capacità di identificare e valutare i costi e i benefici legati all’adozione di una specifica strategia di innovazione. Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: • Autonomia di giudizio: sviluppo della capacità di giudizio sull’adozione di specifici strumenti di analisi e di specifiche strategie di innovazione. • Abilità comunicative: capacità di illustrazione e di argomentazione circa i principali effetti dell’innovazione sui sistemi economici e circa i principali effetti legati all’adozione di specifiche strategie di innovazione. • Capacità di apprendimento: la preparazione acquisita fornisce allo studente i principali strumenti per comprendere i processi di innovazione e per leggere criticamente strategie legate all’adozione di politiche di innovazione.

Modulo Economia dell’Innovazione: 1. Definizioni di invenzione, ricerca e sviluppo, innovazione (0,5 CFU) 2. Fattori dell’innovazione (0,5 CFU) 3. Casi di innovazione (0,5 CFU) 4. Indicatori di innovazione, competitività e sviluppo (0,5 CFU) 5. Relazione tra progresso tecnico e principali variabili macroeconomiche (0,75 CFU) 6. Approccio neoclassico all’analisi dell’innovazione (1,25 CFU) 7. Approccio evolutivo all’analisi dell’innovazione (0,75CFU) 8. Paradigmi tecnologici e traiettorie tecnologiche (0,75 CFU) 9. Tecnologie dirompenti (0,5 CFU) Modulo Gestione dell’Innovazione: 1. Definizioni di strategia, innovazione e tecnologia (0,5 CFU) 2. Fonti e forme di innovazione (0,5 CFU) 3. Scelta del tempo di ingresso nel mercato (first mover) (0,5 CFU) 4. Strumenti per la selezione dei progetti di innovazione tecnologica (0,5 CFU) 5. Strategie di collaborazione (0,75 CFU) 6. Meccanismi di protezione della proprietà intellettuale (0,75 CFU) 7. Open innovation, crowdsourcing e crowdfunding (1,25CFU) 8. Innovazione e tradizione (0,75 CFU) 9. Innovare attraverso il design (0,5 CFU)

Elementi di microeconomia e macroeconomia; Gestione dei progetti; Strategia e organizzazione aziendale

Lezioni ed esercitazioni numeriche in aula supportate da PC portatile e proiettore; chiarimenti a richiesta forniti dal docente; casi da studiare ed esercizi da svolgere “a casa”.

Esame orale relativo a teoria ed applicazioni; esame scritto a discrezione del docente o a richiesta dei soli studenti stranieri.

1. Malerba F., 2000, Economia dell’Innovazione, Carocci, Milano. 2. Albino V., 2025, Dispense di economia dell’innovazione, Politecnico di Bari. 3. Schilling M., 2005, Gestione dell’Innovazione, McGraw-Hill, Milano. 4. Grandi A., Sobrero M., 2005, Innovazione tecnologica e gestione di impresa. La gestione strategica dell’innovazione, Il Mulino, Bologna.

Conoscenza e capacità di comprensione 1. Conoscenza relativa alle principali tematiche economiche e gestionali di rilievo per il settore energetico. 2. Comprensione de: le relazioni tra il sistema economico, l’energia e l’ambiente; le politiche energetiche, le azioni e le strategie più rilevanti; i processi di regolamentazione e liberalizzazione; gli aspetti chiave dei mercati dell’energia e dell’ambiente; le dinamiche del cambiamento tecnologico nel settore energetico e gli incentivi correlati. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Utilizzo degli strumenti inquadrati nella teoria economica per: 1. identificare e analizzare le evoluzioni e problematiche legate al settore energetico, nonché i principali strumenti di policy 2. spiegare e simulare il funzionamento delle filiere energetiche e dei mercati energetici e ambientali, 3. descrivere i costi e i benefici delle fonti rinnovabili di energia e gestire il cambiamento tecnologico in ambito energetico valutandone i vantaggi economico-ambientali. Ulteriori risultati di apprendimento attesi: • Autonomia di giudizio: Lo studente acquisirà autonomia di valutazione sui complessi aspetti caratterizzanti il settore energetico, nonché il suo legame con il sistema economico e l’ambiente. • Abilità comunicative: Lo studente acquisirà una corretta terminologia e una adeguata capacità di comunicazione, orale e scritta, circa le tematiche energetiche. Lo sviluppo di tali abilità sarà stimolato attraverso la discussione in aula e l’analisi di casi studio da svolgersi in modo indipendente e da presentarsi durante le lezioni in forma orale, grafica e/o testuale. • Capacità di apprendimento: La capacità di apprendimento sarà stimolata anche attraverso l’intervento di esperti del settore circa i temi del corso.

Economia, energia e ambiente (4 h - 0,5 CFU) Concetti base e classificazioni delle fonti energetiche. Mix energetico. Prospettiva multilivello per le transizioni socio-tecniche. Bilancio energetico nazionale e principali indicatori. Rapporto tra energia, sviluppo economico, popolazione e ambiente. Trilemma energetico (12 h - 1,5 CFU) Povertà ed equità energetica. Sicurezza energetica. Questioni energetico-ambientali—inquinamento e curve di Kuznet; fallimenti dei mercati (beni pubblici ed esternalità) e problematiche ambientali; politiche e strategie energetiche (es. pacchetti energia, protocollo di Kyoto, PNIEC, FIT for 55); internalizzazione delle esternalità (es. tasse, sussidi, permessi negoziabili, standard, sistemi deposito-rimborsi). Cenni sul cambiamento climatico. Filiere e mercati energetici (12 h - 1,5 CFU) Definizioni e trend di sviluppo della filiera dell’idrogeno. Fonti fossili (esplorazione ed estrazione; cenni sul mercato del petrolio). Industrie a rete. Regolazione e liberalizzazione del settore elettrico e del gas. Mercato all’ingrosso di energia elettrica e gas naturale. Cenni sul mercato retail. Cambiamento tecnologico e Fonti Energetiche Rinnovabili (FER) (8 ORE – 1 CFU) Gestione del cambiamento tecnologico. Impianti FER (scenari e driver di sviluppo; legislazioni e incentivi—es. FER2, FERX—, autorizzazioni, permitting, collegamento presso TERNA; cenni su Power Purchase Agreement e autoconsumo collettivo). Esercitazioni (12 h - 1,5 CFU) Possono includere: progettazione di una strategia energetica nazionale; analisi di impatto di una politica ambientale; negoziazione e trading nei mercati energetici; analisi bolletta energetica; valutazione di tecnologie emergenti. NOTA: Tutte le ore di lezione saranno svolte in presenza.

Economia e organizzazione aziendale

Il corso prevede lezioni frontali, discussioni guidate e l’analisi di casi studio per favorire l’apprendimento attivo e critico. Sono altresì previsti interventi di esperti esterni provenienti dal mondo accademico, istituzionale e industriale, al fine di offrire agli studenti una prospettiva concreta e multidisciplinare sui temi trattati.

L’esame consiste in una prova orale, di durata media 30-45 minuti, finalizzata a verificare le conoscenze acquisite dallo studente, con particolare attenzione alla capacità di sintetizzare, integrare e attualizzare gli argomenti trattati durante il corso (primo, secondo e terzo indicatore di Dublino). Durante il colloquio sarà valutata anche la qualità di esposizione con terminologia appropriata e l’organizzazione autonoma dell'esposizione (quarto indicatore di Dublino). La valutazione, pertanto, terrà conto della completezza della preparazione, della profondità di comprensione delle tematiche analizzate e delle relazioni tra di esse, nonché della capacità di applicare i concetti teorici a casi pratici e reali nel settore energetico. Sarà attribuito un adeguato peso anche alla qualità del linguaggio utilizzato e alle abilità espositive del candidato. A supporto della valutazione, lo studente avrà la possibilità di svolgere, su base facoltativa, un lavoro di approfondimento su tematiche di particolare rilevanza, anche non trattate durante le lezioni, da presentare prima dell’esame orale o durante lo stesso. Il risultato della valutazione è espresso in trentesimi; il voto minimo per il superamento dell’esame è 18/30 corrispondente ad un livello e qualità sufficienti di conoscenza dei requisiti minimi di seguito illustrati. Gli studenti che raggiungono il voto massimo di 30/30 e che dimostrino nell’eventuale colloquio orale un livello e qualità eccellenti insieme con ottima capacità di applicare autonomamente conoscenze e competenze acquisite, anche in contesti diversi da quelli proposti a lezione (quinto indicatore di Dublino) saranno meritevoli di lode. Per la valutazione finale si applicano i seguenti criteri: Voto: 18 Soddisfacimento dei requisiti minimi di apprendimento Voti: 19-22 Conoscenza di base degli argomenti trattati e comprensione sufficiente dei concetti fondamentali. Capacità di risolvere problemi semplici e di applicare le conoscenze acquisite in contesti noti. Capacità di formulare giudizi autonomi su argomenti semplici. Capacità di esprimere concetti utilizzando un linguaggio tecnico adeguato. Voti: 23-26 Buona conoscenza degli argomenti trattati e comprensione approfondita dei concetti. Capacità di risolvere problemi complessi e di applicare le conoscenze in contesti noti. Capacità di formulare giudizi autonomi e critici su argomenti complessi. Capacità di esprimere concetti utilizzando un linguaggio tecnico di buon livello ed in modo chiaro e coerente. Voti: 27-30 Ottima conoscenza degli argomenti trattati e comprensione completa e approfondita dei concetti. Capacità di risolvere problemi molto complessi e di applicare le conoscenze in contesti nuovi. Ottima capacità di formulare giudizi autonomi, critici e originali. Ottima capacità di esprimere concetti utilizzando un linguaggio tecnico di alto livello ed in modo chiaro, coerente e persuasivo. Voto 30 e lode Conoscenza eccezionale e completa degli argomenti trattati, con capacità di collegare i concetti in modo innovativo. Capacità di risolvere problemi estremamente complessi e di applicare le conoscenze in contesti interdisciplinari. Eccellente capacità di formulare giudizi autonomi, critici e originali, con un alto grado di approfondimento. Elevata capacità di esprimere concetti utilizzando un linguaggio tecnico di alto livello in modo chiaro, coerente e con un alto livello di precisione.

1. Dispense e materiale didattico disponibili nel canale MS Teams del corso. 2. Bhattacharyya S.C., “Energy Economics - Concepts, Issues, Markets and Governance,” Springer, 2nd ed. 2019. 3. Fazioli, R., “Obiettivo Sostenibilità,” TAB Edizioni, 2021. 4. Ranci, P., “Economia dell’energia,” il Mulino, 2011. 5. Cambini, C. et al., “Economia e diritto della regolazione-Reti, piattaforme e servizi di pubblica utilità,” il Mulino, 2024.

Il corso si prefigge di fornire ai futuri ingegneri magistrali gestionali le nozioni fondamentali, sia teoriche che esperienziali, della finanza d’impresa, con particolare riferimento allo sviluppo di nuove idee imprenditoriali.

Modulo A): Finanza (6 CFU): 1. Teoria del valore (1.5 CFU) a. Finance Management e Corporate Governance b. Analisi e pianificazione finanziaria c. Valore attuale e tassi di rendimento 2. Valutazione finanziaria, rischio e capital budgeting (2.5 CFU) a. Azioni e obbligazioni b. Criteri di scelta degli investimenti c. Rischio e costo opportunità del capitale 3. Fonti di finanziamento e struttura finanziaria (2 CFU) a. Venture capital e aumenti di capitale b. Struttura finanziaria e livello di indebitamento c. Interazione finanziamenti/investimenti: WACC e VAM Modulo B): Business Planning (6 CFU): 1. Introduzione al Business Plan (3 CFU) a. Definizione dell’idea di business: prodotti e mercati b. I Piani operativi: risorse e processi aziendali c. Il Piano economico-finanziario 2. Sviluppo di business plan (3 CFU) a. Lavori di gruppo

Lezioni, esercitazioni e casi di studio svolti in aula; seminari e testimonianze da parte di esperti su invito del docente; chiarimenti forniti dal docente.

La modalità dell’esame consiste in una prova orale, in cui i discenti mostrano le conoscenze acquisite nel corso e le capacità di applicare tali conoscenze nello sviluppo un’idea di business, soprattutto – ma non soltanto (requisito minimo di apprendimento) - dal punto di vista economico-finanziario, anche attraverso la preparazione e la discussione di un elaborato progettuale.

Principi di Finanza aziendale, R. A. Brealey, S. C. Myers, F. Allen, S. Sandri, McGraw Hill, 2015. Il business plan, A. Borello, McGraw-Hill, 2009. Dispensa didattica del docente: Il Bilancio Aziendale, 2003.

Conoscenza e capacità di comprensione • Conoscenza delle principali minacce che riguardano la sicurezza di architetture di rete e servizi di telecomunicazioni, • Capacità di comprendere i principali strumenti e le metodologie per la sicurezza in architetture di rete e servizi di telecomunicazioni. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: • Capacità di analisi degli incidenti di sicurezza e discernimento delle principali cause, • Capacità di individuare limiti di sicurezza e punti di forza che caratterizzano architetture di rete e servizi di telecomunicazioni, • Capacità di definire i requisiti di sicurezza per architetture di rete e servizi di telecomunicazioni, • Capacità di contestualizzare le nozioni teoriche relativi alla cybersecurity in diversi domini applicativi. Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: Autonomia di giudizio • Sviluppo di capacità di giudizio autonomo per valutare l’applicabilità e l’efficacia di strumenti standardizzati e metodologie per la sicurezza di architetture di rete e servizi di telecomunicazioni, ed analizzarne costi e benefici. Abilità comunicative: • Sviluppo di abilità comunicative per rappresentare le caratteristiche salienti di architetture di rete e servizi di telecomunicazioni sicuri, adeguate sia ad un auditorio tecnico-ingegneristico sia a contesti divulgativi non ingegneristici. Tali abilità consentiranno di stabilire un prezioso raccordo tra i reparti di progettazione, produzione e comunicazione. Capacità di apprendimento: • Sviluppo di competenze di auto-apprendimento finalizzate all'aggiornamento continuo della conoscenza in un settore caratterizzato da repentini mutamenti tecnologici.

Parte 1: Introduzione alla cybersecurity [0.5 CFU] - Definizioni fondamentali, requisiti di sicurezza, esempi di attacchi e cybercrime - Analisi delle principali strategie di sicurezza Parte 2: Principi di crittografia [0.5 CFU] - Servizi di sicurezza: confidenzialità, autenticazione, non ripudio, disponibilità, privacy - Strumenti e tecniche per la sicurezza in rete: crittografia simmetrica ed asimmetrica, negoziazione della chiave, firma digitale, certificati X509 Parte 3: Strumenti e metodologie per la sicurezza della comunicazione [2 CFU] - Sicurezza end-to-end (TLS, IPSec) - Sicurezza nelle reti wireless (sicurezza nelle reti WiFi e radiomobili) - Cenni sulla sicurezza perimetrale (firewall) Parte 3: Strumenti e metodologie per il controllo dell’accesso alle risorse in rete [2 CFU] - Architetture di autenticazione, autorizzazione e accounting (radius, kerberos) - Metodologie innovative per l’autenticazione e l’autorizzazione (OAuth 2.0, 2FA, controllo flessibile degli accessi, ABAC) Parte 4: Dalla teoria alla pratica [1 CFU] - Discussione di casi d’uso e attività progettuali - Attività di laboratorio

Conoscenze tecniche: -Fondamenti di informatica Architettura di base dei calcolatori Sistemi operativi (processi, memoria, file system) -Reti di calcolatori Modello OSI e TCP/IP Concetti base di networking (IP, DNS, routing) -Programmazione di base Capacità di leggere e comprendere codice semplice Concetti fondamentali: variabili, strutture di controllo, funzioni -Elementi di matematica discreta Logica booleana Insiemi e relazioni Competenze trasversali: Capacità di analisi e problem solving Attitudine al ragionamento logico

Lezione frontale. Esempi e brevi casi di studio. Esercitazioni di laboratorio

L’esame si svolgerà come colloquio orale mirato a verificare l’apprendimento critico dei contenuti del corso. Requisiti minimi: conoscenza delle minacce alla sicurezza di architetture di rete e servizi di telecomunicazioni e dei requisiti di sicurezza fondamentali, strumenti di crittografia, strumenti e metodologie per la sicurezza della comunicazione e la protezione delle risorse in rete.

• William Stallings - Giuseppe Lo Re - Alessandra De Paola, Sicurezza dei computer e delle reti, ISBN 9788891915290, Pearson, 2022 • Materiale didattico fornito dal docente, standard di riferimento, letteratura scientifica fornita dal docente.

· Conoscenza delle principali architetture di protocolli per l'Internet of Things, · Conoscenza delle principali tecnologie abilitanti l'Internet of Things, · Conoscenza delle principali strategie di valorizzazione dell'Internet of Things in scenari industriali. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: · Capacità di discernimento delle principali componenti architetturali e funzionali in sistemi IoT di uso corrente, · Capacità di individuare limiti e punti di forza di sistemi IoT di uso corrente, · Capacità di definire i requisiti funzionali ed architetturali di un sistema IoT, · Capacità di contestualizzare le nozioni teoriche in scenari industriali. Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: Autonomia di giudizio · Sviluppo di capacità di giudizio autonomo per valutare l’applicabilità e l’efficacia di architetture IoT (esistenti e/o di nuova concezione) e analizzarne costi e benefici anche in esercizio, con particolare riferimento agli scenari Industria Abilità comunicative: · Sviluppo di abilità comunicative per rappresentare le caratteristiche salienti di un sistema IoT, adeguate sia ad un auditorio tecnico-ingegneristico sia a contesti divulgativi non ingegneristici. Tali abilità consentiranno di stabilire un prezioso raccordo tra i reparti di progettazione, produzione e comunicazione. Capacità di apprendimento: · Sviluppo di competenze di auto-apprendimento finalizzate all'aggiornamento continuo della conoscenza in un settore caratterizzato da repentini mutamenti tecnologici.

Parte 1: Introduzione all’Internet of Things - Definizioni fondamentali, evoluzione tecnologica, principali barriere e prospettive future - Scenari di riferimento e requisiti di qualità Parte 2: La rete Internet - Servizi e reti di TLC, caratterizzazione delle sorgenti, requisiti dei servizi di telecomunicazione, protocolli e standard di comunicazione - Il modello ISO-OSI e le sue funzionalità (interazione tra livelli, interfacce, segmentazione e riassemblaggio, multiplazione, percorso dei pacchetti) - Il modello TCP/IP - Il livello applicativo (HTTP, FTP, DNS) - Il livello di trasporto (UDP e TCP) - Il livello di rete (IP, DHCP, NAT, protocolli di routing) Parte 3: IoT e tecnologie abilitanti di base e tecnologie per l'Industria 4.0 - Tecnologie IEEE in area locale e personale (IEEE 802.3, IEEE 802.11, IEEE 802.15.4, ZigBee e 6tisch) - Nuovo stack IETF per embedded Internet (CoAP, IPv6, RPL, 6lo, 6top) - LR-WPAN: BLE - LP-WAN: LoRaWAN; NB-IoT, 5G Parte 4: Dalla teoria al campo - Discussione di casi d’uso e attività progettuali

L’esame si svolgerà come colloquio orale mirato a verificare l’apprendimento critico dei contenuti del corso. Requisiti minimi: conoscenza del modello TCP/IP in sistemi IoT, ruolo dell’Internet of Things nell’Industria 4.0, analisi costi/benefici di sistemi IoT industriali, tecnologie abilitanti la IoT.

James F. Kurose, Keith W. Ross, Reti di calcolatori e Internet. Un approccio top-down, Pearson

Conoscenza e capacità di comprensione • Conoscere i paradigmi tradizionali ed innovativi della gestione ambientale dei sistemi di produzione • Conoscere il paradigma dell'economia circolare nel settore manifatturiero • Capacità di valutare le prestazioni ambientali dei sistemi di produzione e dei prodotti/servizi • Capacità di individuare e valutare le principali fonti di rischio ambientale connesse alle attività industriali soggette a regolamentazione e sottoposte a procedure autorizzative Capacità di applicare conoscenza e comprensione • Progettare e valutare i Sistemi di Gestione Ambientale (SGA) delle organizzazioni coerenti con gli standard internazionali • Utilizzare i dati e le informazioni utili a supportare l'implementazione delle strategie di economia circolare supportate dalle tecnologie dell'Industria 4.0 nel settore manifatturiero • Valutare il ciclo di vita dei prodotti (LCA) • Supportare le aziende nella procedura di rilascio dell’Autorizzazione Ambientale Integrata (AIA) • Comprendere e contribuire alla redazione dello Studio di Impatto Ambientale nelle procedure VIA Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a: • Autonomia di giudizio: capacità di analizzare, rappresentare e valutare le opportunità e le minacce connesse con la gestione del rischio ambientale in ambito industriale confrontandosi in maniera autonoma con i conseguenti vincoli di natura tecnica, legislativa ed organizzativa presenti. • Abilità comunicative: capacità di confrontarsi efficacemente nel dialogo con la committenza e con i portatori interesse (decisori pubblici) nell’ambito di attività professionali e di consulenza illustrando opportunità e minacce connesse con la gestione del rischio ambientale; capacità di redigere documenti tecnici specialistici richiesti dagli standard di certificazione di riferimento e dalle procedure autorizzative. Lo sviluppo delle abilità comunicative, orali e scritte, sarà anche stimolata attraverso la discussione in aula di casi, la partecipazione a visite aziendali ed a seminari tenuti da esponenti del mondo industriale e delle professioni. • Capacità di apprendimento: la preparazione acquisita sarà basata sullo studio della legislazione vigente, delle norme tecniche e di casi di studio reali rendendo lo studente capace di affrontare anche problemi relativi alla gestione ambientale e del rischio connesso non trattati specificamente nel corso, nonché di seguire corsi di perfezionamento post-universitari specialistici e di formazione continua.

1. Il Rapporto impresa-ambiente (0.5 CFU). L’impresa e l’impatto sull’ambiente. Le strategie ambientali. Gli strumenti di gestione. Il “Codice dell’ambiente”. 2. I sistemi di gestione ambientale (1.25 CFU). Gli standard internazionali di riferimento. La progettazione e l’implementazione dei sistemi di gestione. L’integrazione dei sistemi di gestione Qualità Ambiente e Sicurezza. Casi studio. 3. Misure di prestazione ambientale dei sistemi di produzione (0.5 CFU). La valutazione delle prestazioni ambientali. Standard di riferimento. Gli indicatori di condizione ambientale e di prestazione ambientale. Le tecniche di audit. Riferimenti normativi. 4. Certificazione ambientale di prodotto (0.75 CFU). I marchi di qualità ecologica. Regolamento (CE) N. 66/2010 – Ecolabel. La valutazione del ciclo di vita (LCA- Life Cycle Assessment). L'impronta di Carbonio di prodotti e processi. Casi studio. 5. L'economia circolare negli impianti di produzione (1.0 CFU). Il concetto di data-driven circular manufacturing e le strategie di circular manufacturing. Gli approcci di progettazione dei sistemi circolari. I KPI per misurare le pratiche circolari dei sistemi industriali micro, meso e macro. 6. Prevenzione e riduzione integrata dell’inquinamento (1.0 CFU). La Direttiva europea “Integrated Pollution Prevention and Control”. L’autorizzazione integrata ambientale degli impianti. Le Best Available Techniques. 7. L’impatto ambientale degli insediamenti produttivi e la ricerca del consenso (1.0 CFU). La localizzazione degli impianti ad elevato impatto ambientale. Il Rischio d’area. La procedura di Valutazione di Impatto Ambientale (VIA).

Impianti Industriali (consigliato)

Lezioni ed esercitazioni in aula, casi di studio, seminari di esperti dell'industria e della pubblica amministrazione.

L’esame prevede una prova scritta per l’ammissione ad una successiva prova orale della durata di circa 15 minuti. La prova scritta è articolata in quesiti che richiedono risposte a scelta multipla o testo libero. La prova scritta è orientata alla valutazione delle capacità dello studente di applicare in modo organico ed esaustivo gli strumenti e gli approcci risolutivi appresi durante il corso. La prova si ritiene positivamente superata nel caso di un numero di risposte corrette pari al 60% dei quesiti. La prova orale si articola di norma su due argomenti del programma. La prova orale intende verificare le conoscenze dello studente in relazione alla capacità di sintetizzare ed integrare tematiche e modelli di gestione trattati nel corso verificando livello di comprensione dell’argomento, le capacità espressive e l’utilizzo della terminologia appropriata.

Slide caricate sul canale MS Teams del corso. Norme tecniche e disposizioni di legge comunitarie, nazionali e locali. ANPA, Linee Guida per l'Applicazione del Regolamento CEE 1836/93 (EMAS) e della normativa ISO14001 da parte della Piccola e Media Impresa. D'Incognito, V., 2005. “Guida allo sviluppo dei sistemi di gestione ambientale. Norma ISO 14001. Ed. 2004” Franco Angeli.

Il corso si prefigge di fornire agli allievi ingegneri gestionali le seguenti conoscenze: - Conoscenza analitica delle principali tecniche di previsione della domanda nonché delle principali fasi della gestione dei sistemi project e dei servizi pubblici. - Conoscenza dei paradigmi tradizionali ed innovativi (Lean production) della gestione della produzione. - Conoscenza degli strumenti teorici ed applicativi della pianificazione della produzione di medio e breve periodo. Il corso, attraverso l’analisi di casi studio riferiti a reali sistemi aziendali, fornirà agli studenti molteplici strumenti di valutazione che permetteranno di “quantificare” l’efficienza dei diversi modelli produttivi. Per ciascun caso, lo studente individuerà la soluzione ottimale in riferimento a parametri tecnici, vincoli e peculiari variabili decisionali. Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi: - Autonomia di giudizio: Attraverso lo studio di scenari alternativi, ottenuti mediante l’adozione di diversi approcci metodologici e delle diverse configurazioni di sistema, lo studente sarà in grado di affinare la conoscenza tecnica e la capacità di giudizio, al fine di identificare le migliori strategie di produzione. - Abilità comunicative: Il corso consentirà l’acquisizione di una terminologia specialistica adeguata per la descrizione delle principali variabili e parametri ed indicatori di prestazione determinanti ai fini della corretta gestione dei sistemi industriali. Lo sviluppo di abilità comunicative, orali e scritte, sarà anche stimolata attraverso la discussione in aula e la partecipazione a visite aziendali. - Capacità di apprendimento: La capacità di apprendimento sarà anche stimolata mediante ulteriori supporti didattici integrativi: documenti progettuali, manuali specializzati, esercitazioni numeriche e casi di studio industriali.

1a. Il sistema industriale (0.25 CFU): Paradigmi e classificazione dei sistemi produttivi. 2a. Analisi della domanda (2.5 CFU): I sistemi di previsione. Modelli di serie temporali: costante, lineare, media mobile semplice/ doppia media mobile, exponential smoothing, modelli stagionali. Elementi di Machine Learning 3a. Elementi di teoria delle decisioni (1.25 CFU): Decision making in condizioni di certezza, conflittualità, rischio e incertezza. 4a. Produzione per project ed elementi di contratti di ingegneria (2.00 CFU): Pianificazione e controllo di un progetto di ingegneria. La struttura organizzativa di una società di ingegneria (EPC). Principali forme di contratti di ingegneria. 1b. Operations and Performance (1 CFU). Perdite nella produzione. Overall Equipment Effectiveness (OEE). Analisi e progettazione dei processi. Industria 4.0: Standard e integrazione dei dati (PMS). 2b. Lean Systems e miglioramento continuo (2 CFU). Value Stream Concepts, Mapping and Design. Cycle Time Analysis. Strumenti di Pull & Levelling: JIT, Pacemaker, Supermarkets, circuiti Kanban. Progettazione avanzata di Sistemi Lean. 3b. Pianificazione e controllo della produzione (1.75 CFU). Fasi e orizzonti temporali della gestione della produzione. Pianificazione strategica. Pianificazione aggregata: Strategie e trade-off. Distinta base. Piano Principale di Produzione. Pianificazione a breve termine: assegnazione e schedulazione. 4b. Gestione delle scorte (1.25 CFU). Scorte, KPI e costi. Modelli di approvigionamento: EOQ, POQ, scorte di sicurezza. Classificazione ABC. Pianificazione dei fabbisogni (MRP). EPQ. ERP: Modulo di Pianificazione della Produzione e integrazione di fabbrica in SAP.

Impianti Industriali

Il corso prevede lezioni frontali ed esercitazioni tradizionali con l'ausilio di Lavagna Interattiva Multimediale (LIM) alle quali si affianca un’attività di tutoring degli studenti. Le esercitazioni prevedono l’ausilio di software specifico per la gestione ed elaborazione di dati strutturati (MS Excel).

L’esame prevede una prova scritta per l’ammissione ad una successiva prova orale della durata di circa 20 minuti. La prova scritta è orientata alla valutazione delle capacità dello studente di applicare in modo organico ed esaustivo gli strumenti e gli approcci risolutivi appresi durante il corso. La prova orale intende verificare le conoscenze dello studente in relazione alla capacità di sintetizzare ed integrare tematiche e modelli di progettazione trattati nel corso verificando livello di comprensione dell’argomento, le capacità espressive e l’utilizzo della terminologia appropriata. CONTENUTI MINIMI PER IL SUPERAMENTO DELL’ESAME: 1) Valutazione corretta della previsione della domanda. 2) Capacità di dimensionare ed allocare correttamente le risorse in un sistema project. 3) Capacità di applicare le principali tecniche di pianificazione e controllo della produzione. 4) Conoscenza dei principali concetti e strumenti operativi della Produzione Snella. Il risultato della valutazione è espresso da una valutazione in trentesimi. Il voto minimo per il superamento dell’esame (18/30) sarà assegnato per un livello e qualità sufficienti di conoscenza dei requisiti minimi. Gli studenti raggiungeranno il voto massimo (30/30) nel caso in cui dimostrino un livello eccellente di conoscenze sugli argomenti del programma, insieme con elevate capacità di applicare conoscenze e competenze acquisite. Saranno meritevoli di lode qualora siano in grado di applicare le conoscenze e le competenze acquisite anche in contesti diversi da quelli proposti a lezione.

Chase R., Jacobs F.R., Aquilano N., Grando A., Sianesi A., Operations Management nella produzione e nei servizi, McGraw-Hill; Montgomery, D.C., Johnson L. A., Forecasting and Time Series Analysis, McGraw-Hill; Production/Operations Management: Concepts, structure & Analysis, R. Tersine, North-Holland; Brandolese A. , Pozzetti A. e Sianesi, A., Gestione della produzione industriale, Hoepli; De Toni A.F., Panizzolo R., Villa A., Gestione della Produzione, Isedi; R. J. Tersine, Production /Operations Management, North Holland Dispense didattiche e le slides del corso sono disponibili in formato elettronico (pdf) sul sito http://climeg.poliba.it. Lettura consigliata: Beltrametti L. “La fabbrica connessa” – Ed, Guerini (978-88-6250-698-4)

Il corso si propone di illustrare metodi e strumenti per la trasformazione digitale dei processi aziendali secondo l’approccio del Business Process Management (BPM). I contenuti, teorici e pratici, verranno erogati nell’ambito di due moduli. Il primo (3CFU) prevede approfondimenti sui temi del process mining e della simulazione dei processi oltre che su concetti, metodi e le tecnologie per la digitalizzazione dei processi aziendali. Il secondo modulo (3CFU) si focalizza sul tema della configurazione e esecuzione dei processi aziendali utilizzando le piattaforme di Business Process Management. Trasversale ai due moduli è l’attività laboratoriale che sarà gestita nella forma di project work nell’ambito del quale studenti e studentesse potranno mettere alla prova le conoscenze teoriche acquisite rendendo eseguibile, sulla piattaforma Jamio Openwork, un processo dopo averlo riprogettato e configurato sulla piattaforma stessa. Nato nell’ambito del Centro di Competenza sul Business Process Management, laboratorio pubblico-privato creato in partnership con l’azienda Openwork srl, l’intero corso è progettato in collaborazione con esperti del mondo aziendale che si occuperanno di erogare le attività didattiche relative al secondo modulo. RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI Conoscenza e capacità di comprensione 1.Conoscenza dei principi, metodi e tool per la trasformazione digitale di un processo aziendale. 2. Conoscenza di principi, metodi e tool per la simulazione dei processi aziendali 3. Conoscenza di principi, metodi e tool per il process mining Capacità di applicare conoscenza e comprensione Capacità di applicare metodi e usare tool di process mining per l’analisi e la riprogettazione di un processo. Capacità di applicare metodi e utilizzare tool per la simulazione di un processo. Capacità di configurare e rendere eseguibile un processo in chiave di trasformazione digitale e sostenibile Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a Autonomia di giudizio: capacità di giudizio sulla opportunità di trasformazione digitale di un processo processo oltre che sui passi da svolgere e gli strumenti da utilizzare per la digitalizzazione dello stesso Abilità comunicative: capacità di scrivere un report tecnico per illustrare le modalità adottate nel percorso di trasformazione digitale di un processo reale, con focus sugli aspetti di configurazione e esecuzione su una piattaforma di BPM Capacità di apprendimento: capacità di imparare a usare una piattaforma di BPM

Process mining (1 CFU) Il Business Process management e il ciclo di vita dei processi. Analisi e redesign dei processi secondo gli approcci data-driven. Il process mining. Introduzione agli algoritmi. Tecniche di process discovery, conformance checking e enhancement. Le prospettive del process mining: il flusso di controllo, la prospettiva temporale, la prospettiva organizzativa, la prospettiva del caso/istanza. Analisi data-driven dei processi: fasi e obiettivi. Simulazione dei processi aziendali (1 CFU) Definizioni. I passi della simulazione di un processo: definizione obiettivi, scelta del tool, modellazione, impostazione dati di input e caratterizzazione del piano degli esperimenti, lancio delle simulazioni, analisi what-if, analisi e discussione dei risultati. Software di simulazione dei processi. Digitalizzazione dei processi e piattaforme di supporto (2,5 CFU) Trasformazione digitale: concetti introduttivi e definizioni. Le tecnologie abilitanti. Roadmap per la trasformazione digitale dei processi aziendali. Digitalizzazione di un processo aziendale: finalità, approcci e step. Digitalizzazione e sostenibilità dei processi aziendali. Le piattaforme di BPM: principali caratteristiche funzionali e tecniche. Configurazione di una piattaforma di BPM. Esecuzione e monitoraggio in real time dei processi aziendali. Project work (1,5 CFU) Il project work, da svolgersi in gruppo, riguarda la digitalizzazione di un processo aziendale reale utilizzando la piattaforma Jamio Openwork. In particolare, gli studenti e le studentesse dovranno mappare un processo aziendale reale, configurarlo sulla piattaforma e renderlo eseguibile.

Principi e metodi del Business Process Management, Notazioni per la modellazione dei processi (in particolare Business process modeling notation-BPMN)/ Principles and methods of Business Process Management, Techniques to map business processes (in particular BPMN)

Modalità di verifica L’esame consiste in una prova orale durante la quale gli studenti sono chiamati a discutere il project work svolto e a rispondere sui principali temi affrontati nel corso Requisiti minimi di apprendimento Lo studente deve: Conoscere i principi e finalità della simulazione dei processi Conoscere i principi e finalità del process mining Conoscere e saper applicare i concetti di configurazione e esecuzione dei processi aziendali - Conoscere finalità e funzionalità delle Piattaforme di Business Process Management La votazione è espressa in trentesimi secondo il seguente schema: Non idoneo/ → Acquisizione dei requisiti minimi di apprendimento: significative carenze e imprecisioni; Capacità di analisi e sintesi: scarse, ricorso a frequenti generalizzazioni; Utilizzo di riferimenti/Linguaggio tecnico: completamente inappropriato; Capacità di problem solving inerente i temi del corso: scarsa 18-20 → Acquisizione dei requisiti minimi di apprendimento: significative carenze e imprecisioni: molto modeste, imperfezioni evidenti; Capacità di analisi e sintesi: appena sufficienti; Utilizzo di riferimenti: appena appropriato 21-23→ Conoscenza e comprensione argomento: conoscenza poco più che sufficiente; Capacità di analisi e sintesi: discreta capacità di analisi e sintesi, argomenta in modo logico e coerente; Utilizzo di riferimenti: utilizza le referenze standard 24-26 → Conoscenza e comprensione argomento: conoscenza buona; Capacità di analisi e sintesi: ha buone capacità di analisi e di sintesi, gli argomenti sono esposti coerentemente; Utilizzo di riferimenti: utilizza le referenze standard 27-29 → Conoscenza e comprensione argomento: conoscenza più che buona; Capacità di analisi e sintesi: ha notevoli capacità di analisi e di sintesi; Utilizzo di riferimenti: ha approfondito gli argomenti 30-30 e lode → Conoscenza e comprensione argomento: conoscenza ottima; Capacità di analisi e sintesi: ha notevoli capacità di analisi e di sintesi; Utilizzo di riferimenti: significativi approfondimenti.

Slide e materiale di approfondimento disponibile sul sito https://didattica.dmmm.poliba.it/ Testo di riferimento/Textbook • Scozzi B., Aloini D., Lazoi M., Lisi S., 2022, Business Process Management - Principi metodi e applicazioni per la sostenibilità e la trasformazione digitale, Hoepli, Milano. Testi di approfondimento (Further readings): • Dumas M., La Rosa M., Mendling J., Reijers H.I., 2018, Fundamentals of Business Process Management. Springe

Conoscenza e capacità di comprensione: Il corso intende fornire le conoscenze utili per comprendere gli aspetti principali di scelta e caratterizzazione tecnica degli elementi di base della Logistica in ambito industriale. Con particolare riferimento alla valutazione delle strategie e delle modalità di trasporto inbound/outbound più performanti. Specifica attenzione sarà dedicata alle problematiche di material handling nei magazzini industriali ed alle soluzioni tecnico-gestionali di stoccaggio più utilizzate. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Il corso, attraverso l’analisi di casi studio riferiti a reali sistemi logistici aziendali, fornirà agli studenti molteplici strumenti di valutazione che permetteranno di “quantificare” l’efficienza dei diversi modelli logistici ai fini dei processi gestionali di decision-making. Per ciascun caso, lo studente individuerà la soluzione ottimale in riferimento a parametri tecnici, vincoli e peculiari variabili decisionali. Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi: • Autonomia di giudizio: Attraverso lo studio di scenari alternativi e dei fattori di scelta decisivi, con riferimento alle possibili scelte logistiche, lo studente sarà in grado di affinare la conoscenza tecnica e la capacità di giudizio, al fine di identificare le migliori soluzioni logistiche riferite a specifici scenari di progetto. • Abilità comunicative: La descrizione dei fattori logistici ed impiantistici, con riferimento alle tecniche di gestione integrata, sarà svolta in modo da consentire l’acquisizione di una terminologia specialistica adeguata. Lo sviluppo di abilità comunicative, orali e scritte, sarà anche stimolata attraverso la discussione in aula, la descrizione di casi di studio, la partecipazione a visite aziendali e mediante il supporto di strumenti multimediali ed opportuni software informatici.

Introduzione al corso (0.5 CFU) La logistica nelle attività produttive. La logistica interna di stabilimento (1.0 CFU) Le esigenze di movimentazione interna dei materiali in rapporto alle caratteristiche dei sistemi di produzione ed al Layout di stabilimento; i sistemi a flusso continuo, produzione discontinua, produzione automatizzata e flessibile. I sistemi di trasporto nella logistica interna (1.5 CFU) Classificazione dei sistemi manuali e automatici; veicoli e mezzi attrezzati speciali; impianti fissi e macchine per la movimentazione interna con particolare riferimento alle tipologie costruttive, ai costi di esercizio e manutenzione, ai criteri di scelta; attrezzature per usi specifici; cenni sui sistemi di trasporto automatico e flessibile. La logistica esterna (1.5 CFU) I principali sistemi di trasporto; problematiche di integrazione con la logistica interna; la logistica distributiva; gli elementi decisionali per una corretta valutazione delle scelte logistiche. I magazzini industriali (1.5 CFU) I magazzini manuali ed i magazzini automatizzati; progettazione dei magazzini; la gestione efficiente delle capacità di stoccaggio; sistemi di gestione dei flussi informativi e procedure interne di organizzazione operativa della logistica.

Conoscenze di Impianti Industriali e Gestione della Produzione Industriale

Lezioni frontali in aula con argomenti teorici ed esercitazioni e lezioni a distanza su piattaforma Teams.

La verifica dell’apprendimento riguarda tutti gli argomenti del programma e richiede di dimostrare la conoscenza degli argomenti del programma (primo indicatore di Dublino) e la capacità applicare gli strumenti e le tecniche trattati nel corso (secondo e terzo indicatore di Dublino), dimostrando padronanza del lessico e della terminologia tecnica (quarto indicatore di Dublino). L esame consiste in una prova orale nella quale può essere richiesto di svolgere un esercizio applicativo. Generalmente sono previsti 8 appelli in ciascun anno solare. Nel semestre di insegnamento del corso possono essere organizzati esoneri per la parte di logistica esterna e per quella di logistica interna, che prevedono lo svolgimento di esercizi numerici o risposte libere a quesiti di teorie e che consentono di escludere dall esame orale dell anno accademico di riferimento l una, l altra o entrambe le sezioni del programma didattico, in quest ultimo caso con sostituzione dell esame orale. Il risultato della valutazione è espresso da una valutazione in trentesimi. Il voto minimo per il superamento dell’esame (18/30) sarà assegnato per un livello e qualità sufficienti di conoscenza dei requisiti minimi. Gli studenti raggiungeranno il voto massimo (30/30) nel caso in cui dimostrino un livello eccellente di conoscenze sugli argomenti del programma, insieme con elevate capacità di applicare conoscenze e competenze acquisite. Saranno meritevoli di lode qualora siano in grado di applicare le conoscenze e le competenze acquisite anche in contesti diversi da quelli proposti a lezione (quinto indicatore di Dublino). Per l’intero insegnamento, si applicano le seguenti fasce di voto: - Eccellente (30 - 30 e lode): ottima conoscenza degli argomenti, ottima proprietàÌ di linguaggio, ottima capacità analitica; lo/la studente/essa eÌ in grado di applicare brillantemente le conoscenze teoriche a casi concreti. - Molto buono (27 - 29): buona conoscenza degli argomenti, notevole proprietà di linguaggio, buona capacitaÌ analitica; lo/la studente/essa eÌ in grado di applicare correttamente le conoscenze teoriche a casi concreti. - Buono (24-26): buona conoscenza dei principali argomenti, discreta proprietàÌ di linguaggio; lo/la studente/essa mostra una adeguata capacitaÌ di applicare le conoscenze teoriche a casi concreti. - Soddisfacente (21-23): lo/la studente/essa non mostra piena padronanza degli argomenti principali dell insegnamento, pur possedendone le conoscenze fondamentali; mostra comunque soddisfacente proprietàÌ di linguaggio e sufficiente capacitaÌ di applicare le conoscenze teoriche a casi concreti. - Sufficiente (18-20): minima conoscenza degli argomenti principali dell insegnamento e del linguaggio tecnico, limitata capacitaÌ di applicare in modo adeguato le conoscenze teoriche a casi concreti. - Insufficiente: lo/la studente/essa non possiede una conoscenza accettabile dei contenuti dei diversi argomenti del programma

1. A. Monte “Elementi di impianti industriali” Vol 1 e Vol 2 (Cap. 32 e 33) . Ed. Libreria Cortina Torino, 2002-2003. 2. A. Pareschi: “Logistica Integrata e Flessibile”; Ed. Esculapio – Bologna – 2002 3. E. Rullani: “Sistema logistico e gestione della produzione” – Ed. ISEDI Milano – 1981 4. B. Dalla Chiara: “Sistemi di trasporto intermodale: progettazione ed esercizio”. Ed. Egaf - Forlì - 2009 5. F. Caron, G. Marchet, R. Wegner: “Impianti di movimentazione e stoccaggio dei materiali”; Ed. Hoepli - Milano – 1997 6. D. Lowe: “Intermodal Freight Transport”. Ed. Routledge - London - 2005

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE Conoscenza dei principali modelli teorici e sperimentali per la descrizione del comportamento dinamico dei sistemi produttivi. Conoscenza dei processi di modellazione dei sistemi di produzione manifatturieri e di servizio. Conoscenza degli strumenti matematici, probabilistici e statistici di base per la rappresentazione e l’analisi dei sistemi produttivi. Conoscenza delle tecniche di simulazione a eventi discreti e dei principali software per la simulazione dei sistemi produttivi. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE Capacità di modellare e simulare il funzionamento di un sistema produttivo al fine di analizzarne le prestazioni operative. Capacità di utilizzare strumenti informatici di calcolo e simulazione (ad es. Matlab, software di simulazione a eventi discreti) per il dimensionamento e l’ottimizzazione dei processi produttivi. Capacità di interpretare i risultati della simulazione e di valutare soluzioni alternative in termini di efficienza ed efficacia nell’allocazione delle risorse. ULTERIORI RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI Autonomia di giudizio: Capacità di confrontare differenti configurazioni di sistemi produttivi e individuare la soluzione più idonea rispetto agli obiettivi prefissati. Abilità comunicative: Capacità di presentare e discutere i risultati delle analisi e delle simulazioni mediante un linguaggio tecnico appropriato e attraverso rappresentazioni grafiche e modelli. Capacità di apprendimento: Capacità di approfondire autonomamente modelli e strumenti di simulazione per applicarli a nuovi contesti e casi di studio

DESCRIZIONE E ANALISI DEI SISTEMI PRODUTTIVI (15 ORE 1.5 CFU) Classificazione dei sistemi di produzione. Sistemi di fabbricazione e di assemblaggio. STRUMENTI MATEMATICI E STATISTICI (10 ORE ~ 1.00 CFU) Elementi di probabilità e statistica. Variabili aleatorie e distribuzioni di probabilità. MODELLI DINAMICI E SISTEMI A EVENTI DISCRETI (15 ORE ~ 1.5 CFU) Sistemi a stati discreti. Processi stocastici e catene di Markov. SIMULAZIONE DEI SISTEMI PRODUTTIVI (20 ORE ~ 2.00 CFU) Simulazione a eventi discreti dei sistemi produttivi. Introduzione e utilizzo dei software di simulazione. Applicazioni e casi di studio.

Conoscenze di base di analisi matematica, probabilità e statistica, tecnologie e cicli di lavorazione. Conoscenza di base degli strumenti informatici di produttività individuale (pacchetto Office).

Lezione frontale. Esempi applicativi e casi di studio. Esercitazioni numeriche e attività di simulazione assistita da software.

La verifica dell’apprendimento riguarda tutti gli argomenti del programma e richiede di dimostrare: • la conoscenza degli argomenti teorici (primo indicatore di Dublino); • la capacità di applicare modelli e strumenti di simulazione (secondo e terzo indicatore di Dublino); • la padronanza del linguaggio tecnico della modellazione dei sistemi produttivi (quarto indicatore di Dublino). La prova consiste in una prova unica, scritta e/o orale, della durata complessiva compresa tra 60 e 90 minuti. La verifica delle conoscenze teoriche avviene tramite quesiti a risposta aperta, mentre la capacità applicativa è verificata mediante esercizi numerici e/o la risoluzione di casi di studio anche con l’ausilio dei software di simulazione. Sono previsti più appelli nel corso dell’anno accademico. 6. REQUISITI MINIMI DI APPRENDIMENTO Requisiti minimi per il superamento dell’esame sono la capacità di impostare e risolvere semplici problemi di modellazione e simulazione dei sistemi produttivi e la conoscenza di base dei modelli matematici e probabilistici utilizzati. 7. CRITERI DI VALUTAZIONE Il risultato della valutazione è espresso in trentesimi. Il voto minimo per il superamento dell’esame è 18/30. Per l’intero insegnamento si applicano le seguenti fasce di voto: • Eccellente (30 – 30 e lode): ottima conoscenza degli argomenti, elevata proprietà di linguaggio, eccellente capacità analitica e applicativa anche in contesti nuovi. • Molto buono (27 – 29): buona conoscenza degli argomenti, notevole proprietà di linguaggio e buona capacità di applicazione dei modelli. • Buono (24 – 26): buona conoscenza dei principali argomenti e adeguata capacità applicativa. • Soddisfacente (21 – 23): conoscenze fondamentali presenti ma non sempre approfondite; sufficiente capacità applicativa. • Sufficiente (18 – 20): conoscenza minima degli argomenti e limitata capacità di applicazione. • Insufficiente: conoscenza non adeguata dei contenuti del corso.

DESCRIZIONE E ANALISI DEI SISTEMI PRODUTTIVI (15 ORE 1.5 CFU) Guy L. Curry, Richard M. Feldman. Manufacturing Systems Modeling and Analysis. Springer Berlin, Heidelberg. 978-3-642-16618-1, Published: 10 November 2010. Rossetti, M.D. (2021). Simulation Modeling and Arena, 3rd and Open Text Edition. Retrieved from https://rossetti.github.io/RossettiArenaBook/ licensed under the Creative Commons AttributionNonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. Angela Di Febbraro e Alessandro Giua. Sistemi ad eventi discreti. II edizione DOI: https://doi.org/10.13125/unicapress.978-88-3312-157-

L’obiettivo del corso è fornire agli studenti le competenze teoriche e metodologiche necessarie per analizzare i processi di innovazione attraverso l’utilizzo di dati eterogenei e strutture informative complesse. Il corso integra approcci quantitativi e computazionali per la misurazione, l’analisi e la visualizzazione dell’innovazione, con applicazioni a dati di R&S, brevetti, pubblicazioni scientifiche e reti di innovazione. Conoscenza e capacità di comprensione - Conoscenza dei principali modelli teorici dell’innovazione e delle sfide connesse alla sua misurazione. - Conoscenza delle fonti di dati per lo studio dell’innovazione (R&S, brevetti, dati bibliometrici, dati testuali) e degli indicatori e delle metriche per analizzare i processi innovativi. - Conoscenza delle metodologie di network analysis applicate ai network di innovazione. - Conoscenza delle tecniche di scientometric mapping e text mining per l’analisi di pubblicazioni scientifiche e brevetti. - Conoscenza operativa dell’ambiente R/RStudio per l’analisi dei dati di innovazione. Capacità di applicare conoscenza e comprensione - Capacità di formulare una domanda di ricerca relativa ai processi di innovazione. - Capacità di selezionare e utilizzare fonti dati appropriate per lo studio dell’innovazione e di applicare indicatori e metriche per misurare fenomeni innovativi. - Capacità di analizzare reti di innovazione utilizzando strumenti di network analysis. - Capacità di applicare scientometric mapping e tecniche di text mining a dati testuali (brevetti e pubblicazioni) per identificare e interpretare traiettorie tecnologiche emergenti. - Capacità di applicare strumenti disponibili nell’ambiente R/RStudio per l’analisi dei processi di innovazione. Ulteriori risultati di apprendimento attesi - Autonomia di giudizio: Capacità di valutare criticamente indicatori, fonti e metodologie utilizzate per misurare l’innovazione, riconoscendone limiti e implicazioni interpretative. - Abilità comunicative: Capacità di presentare in modo strutturato un’analisi dei processi di innovazione, utilizzando linguaggio tecnico appropriato e supporti visuali adeguati. - Capacità di apprendimento: Capacità di approfondire autonomamente metodologie avanzate di innovation analytics e di applicarle a differenti contesti settoriali e tecnologici.

Introduzione (5 ORE - 0.50 CFU) - Concetto di innovazione e principali definizioni - Misurazione dell’innovazione: misure vs. indicatori - Introduzione agli strumenti di analisi in R/RStudio Misurare l’innovazione (25 ORE - 2.50 CFU) - Principali sfide metodologiche nella misurazione dell’innovazione - Modelli teorici dell’innovazione - Indicatori e metriche dell’innovazione - Analisi dei dati di Ricerca & Sviluppo (R&S) - Patent analysis e indicatori brevettuali - Analisi bibliometrica delle pubblicazioni scientifiche - Fonti di dati per lo studio dei processi innovativi Network di innovazione (10 ORE - 1.00 CFU) - Ruolo dei network nei processi di innovazione - Fondamenti teorici dei network di innovazione - Applicazione della network analysis ai sistemi innovativi Visualizzare l’innovazione (10 ORE - 1.00 CFU) - Approcci di scientometric mapping - Analisi e visualizzazione di traiettorie tecnologiche - Identificazione di tecnologie emergenti Text mining per l’analisi dell’innovazione (10 ORE - 1.00 CFU) - Processamento di dati testuali (pubblicazioni e brevetti) - Analisi di controversie socio-tecniche - Applicazione del topic modelling allo studio dell’innovazione

Non sono richiesti prerequisiti specifici oltre alle conoscenze di base acquisite nel corso di laurea triennale in ingegneria gestionale (o corso di studio affini).

• Lezioni frontali - Seminari in classe (con dispositivi personali) per applicazioni pratiche in ambiente R/RStudio - Seminari in classe focalizzati su attività di lavoro di gruppo in presenza. Qualora tali attività siano valutate positivamente, la prova d’esame potrà essere focalizzata esclusivamente sul progetto pertanto sostituendo la prova orale, secondo quanto previsto nelle Modalità di verifica dell’apprendimento.

La verifica dell’apprendimento è finalizzata ad accertare il raggiungimento dei risultati formativi attesi in termini di conoscenze teoriche, capacità applicative, autonomia di giudizio e competenze comunicative, secondo quanto previsto dai Descrittori di Dublino. L’esame si articola in due componenti: un progetto e una prova orale. 1) Il progetto, individuale o di gruppo (2-4 studenti), consiste nello sviluppo di un’analisi empirica relativa a uno o più casi di innovazione tecnologica. Il progetto deve dimostrare coerenza metodologica, rigore analitico e capacità critica. In particolare, lo studente o il gruppo dovrà: formulare una domanda di ricerca; selezionare e/o raccogliere dati pertinenti; applicare le metodologie introdotte nel corso; visualizzare e interpretare i risultati; discutere criticamente le implicazioni dei risultati ottenuti. Il progetto potrà essere presentato secondo le modalità indicate durante il corso (ad es. video o presentazione strutturata). L’accesso alla prova orale è subordinato al superamento del progetto. 2) La prova orale è finalizzata a discutere il progetto presentato e a verificare la comprensione e assimilazione dei contenuti teorici del corso. Qualora le attività di lavoro di gruppo svolte durante i seminari siano valutate positivamente, lo studente sarà esonerato dalla prova orale. Il risultato della valutazione è espresso in trentesimi. Il voto minimo per il superamento dell’esame (18/30) sarà assegnato per un livello e qualità sufficienti di conoscenza dei requisiti minimi. Gli studenti raggiungeranno il voto massimo (30/30) nel caso in cui dimostrino un livello eccellente di conoscenze sugli argomenti del programma, insieme con elevate capacità di applicare conoscenze e competenze acquisite. Saranno meritevoli di lode qualora siano in grado di applicare le conoscenze e le competenze acquisite anche in contesti diversi da quelli proposti a lezione. Criteri di valutazione - Eccellente (30-30 e lode): piena padronanza teorica e metodologica; analisi rigorosa; uso avanzato degli strumenti; elevata capacità critica e autonomia nell’interpretazione dei risultati. - Molto buono (27-29): solida conoscenza teorica; corretta applicazione delle metodologie; buona capacità analitica e argomentativa. - Buono (24-26): adeguata conoscenza dei contenuti principali; applicazione corretta ma non sempre approfondita degli strumenti. - Soddisfacente (21-23): conoscenze fondamentali presenti; applicazione metodologica essenziale; limitata capacità critica. - Sufficiente (18-20): conoscenza minima dei contenuti e applicazione elementare delle tecniche. - Insufficiente: conoscenze lacunose e incapacità di applicare correttamente le metodologie del corso. Il docente fornirà criteri di valutazione dettagliati relativi al lavoro di gruppo da svolgere in classe nonché ai progetti individuali o di gruppo durante il corso.

• Course material (handouts and additional readings) - Edquist, C. (2005). Systems of innovation: main terms used. In J. Fagerberg, D. Mowery, & R. Nelson (Eds.), The Oxford Handbook of Innovation (pp. 181–208). Oxford University Press. - Kolaczyk, E., & Csardi, G. (2014). Statistical Analysis of Network Data with R. New York, NY: Springer. - Pavitt, K. (2005). Innovation processes. In J. Fagerberg, D. C. Mowery, & R. R. Nelson (Eds.), The Oxford Handbook of Innovation (pp. 87–114). Oxford University Press. - Silge, J., & Robinson, D. (2017). Text Mining with R: A tidy approach. Sebastopol, CA: O'Reilly Media. https://www.tidytextmining.com - Wickham, H. (2016). ggplot2 Elegant graphics for data analysis. Heidelberg London New York: Springer Nature. https://ggplot2-book.org

La prima parte del corso ha lo scopo di fornire le conoscenze di particolari tematiche relative alle tecnologie di produzione nel contesto della fabbrica digitale in relazione soprattutto alle nuove tecniche di fabbricazione e di progettazione delle lavorazioni integrate con sistemi CAD-CAM-PLM. Lo studente acquisirà conoscenze specifiche relativamente agli studi di fabbricazione, alle macchine utensili a Controllo Numerico Computerizzato, al CAD/CAM. A complemento della formazione teorica, questa parte del corso prevede anche esercitazioni pratiche (numeriche, applicazioni di software dedicati, ecc.) e prevede una specifica attività di laboratorio degli studenti con workstation CAD/CAM e macchine utensili a Controllo Numerico Computerizzato. In questo modo si permetterà agli studenti di far propri strumenti di lavoro relativi agli argomenti trattati teoricamente. Lo studente inoltre potrà visionare direttamente in contesti aziendali, mediante viaggi di istruzione, ciò che ha studiato. Lo studente acquisirà pertanto conoscenze teorico-pratiche mirate al raggiungimento di una preparazione utile per sbocchi lavorativi quali attività di progettazione di cicli di lavorazione per nuovi prodotti, programmazione delle macchine utensili a controllo numerico, utilizzo di software CAD/CAM. La seconda parte del corso ha lo scopo di fornire le conoscenze delle nuove metodologie avanzate di Stampa 3D (Rapid Manufacturing, Rapid Prototyping, Rapid Tooling, 3D Printing) e del Reverse Engineering, per l'innovazione delle tecnologie di fabbricazione, la riduzione dei tempi e dei costi di sviluppo di nuovi prodotti. Lo studente acquisirà conoscenze teorico-pratiche mirate al raggiungimento di una preparazione utile per sbocchi lavorativi quali attività di progettazione di nuovi prodotti, prototipazione rapida con diverse tecnologie, ed ingegneria inversa.

Prima parte Lezioni: I sistemi produttivi e La fabbrica digitale Macchine Utensili a Controllo Numerico: a. La macchina utensile a controllo numerico ed i suoi componenti Controllori numerici; CNC; DNC; e componenti strutturali; Caratteristiche, tipologie e prestazioni b. Servomotori per la movimentazione del mandrino e degli assi (motori passo-passo, a CC, a CA, motori lineari ed elettromandrini); Caratteristiche, tipologie e prestazioni degli Organi per la trasmissione del moto e dei Trasduttori; Caratteristiche, tipologie e prestazioni degli Organi per la trasmissione del moto c. Componenti hardware per l’automazione ed il controllo di processo: trasduttori e Sistemi di misura Programmazione manuale delle macchine utensili a C.N.; Precisione e collaudo delle MU a CN. Strumenti software CAD/CAM e PLM (Product Life-cycle Management), Programmazione automatica delle macchine a controllo numerico. Simulazione della lavorazione e simulazione cinematica, Post processor per sistemi CAM Studi di Fabbricazione con il CAM; Studio delle fabbricazioni nella azienda industriale; Definizione geometrica del prodotto dal fabbricare; Ciclo di lavorazione. Attrezzature. Costi e misura di prestazioni Processi di Lavorazione per micro-componenti: Microlavorazioni ed applicazioni biomedicali Sistemi di produzione basati su Industria 4.0 Esercitazioni: Sono disponibili per gli studenti software didattici per: programmazione manuale ed automatica delle MU a CN. E' previsto l'uso di software professionali in laboratorio per: CAD/CAM, programmazione avanzata automatica di MU a CN. Seconda parte Lezioni : 1. Introduzione alla progettazione avanzata di prodotto, processo e sistema. 2. Progettazione di Prodotto: Utilizzo del CAD 3D per la prototipazione rapida. 3. Interfacce CAD/CAM e relativi sistemi; informazioni di prodotto-processo-sistema. Lo standard STEP e STEP-NC. 4. Metodi per la generazione di prodotti a geometria complessa. •Generalità; •Tassellizzazione; •Slicing e generazione dei supporti. 5. Tecnologie e metodi per l'additive manufacturing, rapid prototyping e rapid tooling. •Stereolitografia (SLA: tecnologia, materiali, caratteristiche, interazione laser-materia); •Sinterizzazione Laser Selettiva (SLS: tecnologia, materiali, caratteristiche, interazione laser-materia); •Fusione Deposition Modeling (FDM: tecnologia, materiali, caratteristiche); •3D Printing e Stampa a Getto (tecnologia, materiali, caratteristiche); •Altre tecnologie additive. 8. Tecnologie e metodi per il rapid/layer manufacturing sottrattivi. 9. Analisi dei tempi e dei costi per il Rapid Manufacturing. 10. Tecnologie e metodi per il reverse engineering. •Sistemi di digitalizzazione a contatto •Scansione Laser •Metodi fotogrammetrici •Metodi con luce strutturata •Altre tecniche di Reverse Engineering •Metodi software per la ricostruzione dei modelli CAD da nuvole di punti. 11. FABLABs: l’artigianato digitale. Laboratori: Gli studenti potranno utilizzare durante l’orario ufficiale del corso il Laboratorio di Prototipazione Rapida e Reverse Engineering del DMMM per svolgere specifiche attività di laboratorio ed esercitazioni pratiche con workstation per la prototipazione rapida additiva, sottrattiva e per il reverse engineering, utilizzando anche software avanzati per la modellazione 3D e la prototipazione rapida additiva e sottrattiva, ed il reverse engineering.

Conoscenze relative alle tecnologie meccaniche acquisite con la laurea triennale. Non vi sono propedeuticità all'interno della laurea Magistrale di Ingegneria Gestionale.

Lezioni in aula ed esercitazioni di laboratorio supportate da videoproiettore e software applicativi. Lavoro di gruppo in laboratorio, tutoraggio in forma di assistenza individuale. Le attività di laboratorio sono integrate con la didattica d'aula.

L'esame finale è suddiviso in due prove parziali, una per ogni modulo. Esse consistono in una prova orale.. Possono essere previste prove di esonero in itinere, per il controllo dell'apprendimento, che consentono di sostituire le prove orali. Le prove di esonero sono svolte con test a domanda chiusa, problemi da risolvere in sede di esame e domande di tipo teorico. Può essere prevista una modalità di esame con l'elaborazione di progetti speciali concordati con il docente.

Primo modulo 1. Giusti, M. Santochi: “Tecnologia meccanica e studi di fabbricazione”, Ambrosiana Milano, 2Ed. 2000, Cap.1 pp 1-5, Cap. 2 pp. 7-55, Cap. 9 pp. 495-553, Cap. 10 pp. 564-639. 2. F. Grimaldi: " Manuale delle macchine utensili a CNC", Editore Ulrico Hoelpi Milano 2007 3. T Kandray, Daniel E. (2010). Programmable Automation Technologies - An Introduction to CNC, Robotics and PLCs. Industrial Press. Hall, 2nd. Dispense dal sito. Secondo modulo A. Gatto, L. Iuliano: "Prototipazione Rapida - la tecnologia per la competizione globale", Tecniche Nuove, Milano, 1998 3. Prototipazione Rapida e Ingegneria Inversa - Dispensa dal corso scaricabile dal sito web. 4. M. E. Bonafede "La stampa 3D. Come la tecnologia rivoluziona il fai da te",Editore 40K, 2014 ISBN 8898001649, 9788898001644 Dispense dal sito

Prova finale

Tipo esame: Orale - Valutazione: Voto Finale - Frequenza: Non obbligatoria

Conoscenza dei principi fondamentali dell’Ordinamento Giuridico Italiano – Fonti del diritto penale. Conoscenza dei principi fondamentali espressi nella Carta Costituzionale in tema di diritto alla salute e sicurezza dei luoghi di lavoro; Conoscenza del diritto penale sostanziale in relazione alla definizione di reato sia sotto il profilo materiale che psicologico; Analisi e studio dei principali reati in tema di sicurezza e la responsabilità professionale degli ingegneri. La colpa. Conoscenza del Testo Unico sulla sicurezza sui luoghi di lavoro (D. Lgs. 81/2008)

 L’ordinamento giuridico italiano: Responsabilità Amministrativa, Civile e Penale; Principio di legalità, tassatività ed irretroattività.  Il reato - Il bene giuridico protetto - Norme incriminatrici - Delitti e contravvenzioni - Pene principali, pene accessorie e sanzioni. - L’elemento oggettivo del reato: Azione/omissione, nesso di causalità, evento. - L’elemento psicologico del reato: il dolo, colpa e preterintenzione; - Differenza tra dolo eventuale e colpa cosciente. - La responsabilità oggettiva.  La colpa - Il concetto di prevedibilità. ;Colpa generica: negligenza, imprudenza ed imperizia; Colpa specifica/normativa. - Il concorso di persone nel reato; Cooperazione nel delitto colposo; Concorso autonomo di condotte indipendenti. - Rilevanza penale della condotta omissiva. - Cause di esclusione della responsabilità penale. - Art. 2043 c.c. e art. 185 c.p.: Responsabilità e risarcimento da fatto illecito. - L’oblazione estintiva ex art. 162, 162 bis c.p.; - La definizione in via amministrativa.  I principali delitti in tema di sicurezza. - Regime sanzionatorio  Diritto Penale della Sicurezza e sul Lavoro: - L’evoluzione storica della normativa nazionale in tema di Prevenzione sui luoghi di lavoro. - Rapporti tra Costituzione della Repubblica Italiana, diritto al lavoro ed alla sicurezza sui luoghi di lavoro. - La normativa Europea in tema di Sicurezza e Salute sui luoghi di lavoro; - Art. 2087 codice civile: un principio generale in tema di doveri di prevenzione imposti dall'ordinamento a carico del datore di lavoro ed a tutela dell'integrità psicofisica del lavoratore.  Nuovo Testo unico in materia di salute e sicurezza sul lavoro: Decreto Legislativo n. 81 del 9 aprile 2008, modificato dal Decreto Legislativo n. 106 del 3 agosto 2009. - Novità introdotte dalla nuova normativa a confronto con quella precedente. - I protagonisti della normativa di riferimento: obblighi e responsabilità connessi. - Differenze tra l’istituto dell’incarico e quello della “delega” ex art. 16 del D.Lgs. 81/08. - Obblighi di formazione ed informazione. - La “valutazione del rischio”.  Gli Enti preposti alla Vigilanza sulla sicurezza sul lavoro - D. Lgs. 758/94: La “prescrizione” quale procedura per estinguere le contravvenzioni commesse nell’ambito della sicurezza.  La Responsabilità amministrativa delle persone giuridiche ex D.Lgs. n. 231/2001 e la Sicurezza sui luoghi di lavoro: “ I Modelli di organizzazione, gestione e controllo”.  “Sicurezza e salute del lavoro”: l’evoluzione giurisprudenziale e sostanziale alla luce della pronuncia della Suprema Corte di Cassazione sul caso “Thyssen Krupp”.

Il corso si svolgerà attraverso lezioni che studieranno gli aspetti teorici della materia e lo studio di casi pratici su cui gli studenti interagiscono. Ci saranno workshop negli uffici giudiziari durante i procedimenti penali riguardanti le responsabilità in materia di sicurezza e salute sul lavoro.

Il test si svolgerà in forma orale e mira a verificare la conoscenza e la comprensione dei principi fondamentali del diritto penale sostanziale e quindi i principali temi della disciplina relativa alla sicurezza sul lavoro con particolare attenzione ai cantieri temporanei e mobili. Lo scopo del test è anche quello di cogliere l'abilità maturata dallo studente per discutere i principali problemi interpretativi e orientarsi su casi pratici.

Costituzione della Repubblica Italiana; Codice Penale. Testo Unico Sulla Salute E Sicurezza Sul Lavoro (D.lgs. 9 aprile 2008, n. 81 Testo coordinato con il D.Lgs. 3 agosto 2009, n. 106); D.Lgs. 231/2001.

Stage interno

Tipo esame: Orale - Valutazione: Giudizio Finale - Frequenza: Non obbligatoria