Ingegneria Gestionale

L’insegnamento introduce i discenti ai concetti fondanti dei Sistemi di Gestione di Basi di Dati Relazionali (SGBDR). Trattasi di un software da anni universalmente e diffusamente usato in ambito aziendale per la gestione automatica, integrata, efficiente e sicura di grosse quantità di dati. Il supporto offerto dai SGBDR semplifica le azioni ripetitive in seno ai vari settori organizzativi dell’azienda, inoltre fornisce supporto ai vertici della stessa nei processi decisionali di medio-lungo termine, abbattendo le insidie operative, il rischio di errore e i tempi di elaborazione. Anche questa edizione dell’insegnamento di Basi di Dati ospiterà un ciclo di seminari che saranno tenuti da dipendenti della Aptar Italia (www.aptar.com) su argomenti relativi ad una categoria di software denominato Enterprise Resource Planning (ERP) di larghissimo impiego nelle aziende manifatturiere. L’insegnamento di BD fornisce le conoscenze di base propedeutiche alla comprensione dello stretto legame SGBDR-ERP.

Nozioni introduttiveI SGBD: architettura e servizi offerti.Modello relazionale dei dati e linguaggi d’interrogazione teoriciConcetti base: relazione, schema di relazione, BD relazionale (BDR), schema di BDR, variabile ennupla, chiavi, vincoli d’integrità. Rappresentazione tabellare delle relazioni. L'Algebra Relazionale.SQLCategorie di enunciati di SQL, la creazione, il popolamento, l’aggiornamento e l’interrogazione di BDR, la concessione di privilegi di accesso. Interrogazione su una o più tabelle. Le variabili ennuple, le interrogazioni annidate semplici e complesse. La clausola GROUP BY e gli operatori di raggruppamento. Le interrogazioni ricorsive. Le viste. La definizione dei vincoli intra-/inter-relazionali in SQL. I trigger.Il comando GRANT di SQL per proteggere il contenuto delle tabelle di una BDR tramite la concessione di privilegi di accesso alle stesse (no BD-6CFU).Progettazione di BDRCiclo di vita dei sistemi informatici. Progettazione concettuale Il modello E-R. La rappresentazione grafica di schemi E-R. I vincoli strutturali nel modello E-R. Identificatori interni ed esterni. La progettazione di schemi concettuali complessi attraverso raffinamenti successivi. Progettazione logica Ristrutturazione di schemi E-R. Regole per il passaggio da schemi E-R a schemi relazionali. I cammini di join.Tecnologie Software per BDRIntroduzione a PostgreSQL. Ruolo e struttura del Catalogo (no BD-6CFU).Progettazione di BDR assistita dal calcolatore (no BD-6CFU)Disegno dello schema concettuale tramite il software Toad Data Modeler. Generazione automatica degli script DDL/SQL a carico di Toad DM e della relativa documentazione di progetto.BDR e il Cloud (no BD-6CFU)Creazione, popolamento ed interrogazione di una BDR aziendale tramite la tecnologia Cloud. Un esempio notevole: la soluzione Amazon.La protezione delle BDR (no BD-6CFU)Concetti generali e metodi di attuazione. La soluzione basata sulla nozione di Ruolo adottata in PostgreSQL; la soluzione di IBM-DB2.Introduzione alle BDR distribuite (no BD-6CFU)Progettazione di BDR distribuite. Le nozioni di frammentazione e trasparenza in questo contesto. Un caso di studio riferito a IBM-DB2.Introduzione alla tecnologia software degli ERP (no BD-6CFU).

Nessuno.

L’insegnamento di BD sarà articolato nelle usuali lezioni frontali completate da una intensa attività di laboratorio. Il laboratorio sarà svolto in classe durante le ore in calendario per tale insegnamento. Le tecnologie software che saranno utilizzate sia nell’insegnamento che nel laboratorio sono: (a) il SGBDR open-source PostgreSQL (di larghissima diffusione nelle aziende pubbliche e private); (b) Toad Data Modeler (strumento di supporto alla progettazione assistita di BDR); (c) Claude Sonnet 5 (trattasi di un software di IA rilasciato da Anthropic a giugno 2026. Esso sarà usato per agevolare l’apprendimento di SQL); (d) ERP/SAP. Il laboratorio consentirà ai frequentanti l’aula il conseguimento di una conoscenza approfondita e consapevole dei concetti, modelli, linguaggi, metodi e tecnologie software che costituiscono l’ossatura dell’insegnamento di BD. Il laboratorio offrirà loro, inoltre, l'occasione di lavorare in gruppi: un allenamento in vista del futuro percorso lavorativo in azienda.

La valutazione finale di BD è protesa all’accertamento del possesso, da parte degli allievi, delle conoscenze teoriche-pratiche fondamento dell’intero impianto formativo di tale insegnamento. Verifica relativa a BD da 6CFU.La valutazione si articola in una prova scritta seguita da un colloquio. La prova scritta concerne nella stesura di un elaborato inerente alla progettazione di una BDR e la formulazione di queries SQL. L’elaborato viene corretto dal docente alla presenza del candidato al termine della prova.Il candidato accede al colloquio dopo aver superato (con votazione di almeno 18/30) la prova scritta. Esso prevede domande inerenti argomenti facenti parte dei contenuti dell’insegnamento.Verifica relativa a BD da 12CFU.Gli allievi che avranno acquisito la frequenza di Basi di Dati da 12CFU potranno accedere alla prova di esame descritta al punto precedente solo dopo aver sostenuto la verifica del grado di acquisizione degli argomenti relativi agli ERP. L’esito di tale valutazione sarà un voto in trentesimi che farà media pesata con il voto conseguito dagli allievi sugli argomenti della parte restante. La verifica dell’acquisizione da parte dei discenti delle conoscenze circa: (a) la progettazione assistita da Toad DM; (b) gli scenari di accesso alle BDR aziendali; (c) le tabelle esterne; (d) l’assegnazione dei ruoli agli utenti della BDR; (e) le BDR Distribuite avrà luogo tramite un colloquio, eventualmente tramite l’uso del Personal Computer.

P. Atzeni, S. Ceri, P. Fraternali, S. Paraboschi, R. Torlone, Basi di dati - 4/ed, Modelli e linguaggi di interrogazione, Giugno 2013, Pagine 512, McGraw-Hill Education.Dispensa a cura del Prof. Di Felice.Materiale fornito dai docenti di Aptar Italia.

Il corso è concepito per fornire conoscenze, abilità e competenze nell’ambito della gestione dei sistemi di produzione di beni e servizi (operations management). In particolare, il corso si occupa di pianificazione, programmazione, e controllo di avanzamento della produzione industriale. Il corso è collocato a valle dei moduli dedicati alla progettazione dei sistemi di produzione e si focalizza sulla gestione di sistemi già configurati in termini di caratteristiche tecnologiche e di capacità produttiva.Dal punto di vista didattico il corso è suddiviso in 12 moduli.Nella prima parte vengono fornite le conoscenze per realizzare un modello (analitico o numerico) del sistema di produzione. I modelli di riferimento, capaci di considerare le numerose aleatorietà dei sistemi di produzione reali, consentono di spiegare le prestazioni dei sistemi (Moduli 1-4). In questa parte di corso, trovano giustificazione concettuale, ad esempio, le tecniche di produzione snella particolarmente utilizzate negli ultimi anni, a volte con risultati deludenti. Nell’ambito di questa fase, si farà ricorso anche a software di simulazione ad eventi discreti di ampia diffusione (Modulo 5). Gli argomenti affrontati nella prima parte costituiscono il fondamento di abilità e competenze che vengono sviluppate nella fase successiva relativa alla gestione dei sistemi di produzione propriamente detta. La seconda parte del corso è dedicata agli elementi metodologici di base necessari ad effettuare la pianificazione, programmazione ed il controllo della produzione negli impianti industriali, con particolare riferimento ai sistemi produttivi di tipo manifatturiero (Moduli 6-12).

Richiami su struttura, obiettivi, funzioni, tipologie di struttura organizzativa e strategie aziendali. Classificazione dei sistemi di produzione. Le misure di prestazione dei sistemi di produzione. Rappresentazione e mappatura dei processi di produzione. Tecniche per la stima delle prestazioni dei sistemi produttivi. Legami tra WIP, Throughput e Tempo di attraversamento ed influenza della variabilità. Approcci alla diagnostica e miglioramento delle prestazioni dei sistemi manifatturieri.Il dimensionamento dei lotti di produzione (lotto economico di produzione ed estensione al caso multiprodotto). La produzione per campagne (determinazione del numero ottimale di campagne e della loro durata ottimale). Effetto della dimensione dei lotti sul tempo di attraversamento.La previsione della domandaGli elementi che caratterizzano la domanda e la sua variabilità (fluttuazioni random, trend, stagionalità e ciclicità). Tecniche previsionali qualitative e quantitative. Metodi causali basati su regressione lineare. Metodi basati su serie storiche (media mobile, media mobile pesata, media con smorzamento esponenziale con e senza trend). Metodi di stima della domanda stagionale. Criteri di stima degli errori di previsione (CFE, MAPE, MAD, TS). La previsione di domanda per i nuovi prodotto (stime della dimensione del mercato e modello di Bass).Pianificazione, programmazione e controllo della produzioneAnalisi P-Time e D-Time, la legge di Little. Logiche di gestione Push e Pull. Produzione a magazzino (Make to Stock) e produzione su commessa (Assemble to Order, Make to Order ed Engineering to Order). Gerarchia delle fasi di pianificazione, programmazione e controllo e le loro interazioni con le decisioni strategiche e la pianificazione della capacità produttiva.Programmazione aggregataCriteri di adeguamento della capacità produttiva alla domanda. Metodi empirici (piani zero-inventory, piani level work force, piani misti) e modelli di ottimizzazione LP per la redazione del piano aggregato.Il Piano Principale di ProduzioneCriteri per la disaggregazione del piano aggregato e redazione del Piano principale di Produzione. La gestione della distinta base. Piano principale di produzione MTS E ATO.Programmazione di medio periodo e pianificazione dei fabbisogni.Il metodo MRP I e II. La verifica di capacità (Capacity Requirements Planning). Criteri di lottizzazione dei fabbisogni. Stima capacità Available to Promise. Limiti e vincoli del sistema MRP.Programmazione operativaI piani operativi di produzione ed il Final Assembly Schedule. Criteri operativi e tecniche euristiche per lo scheduling delle risorse e l’assegnazione delle priorità. Sequencing di linee di produzione multimodel e mixed model. Il controllo avanzamento della produzione.Sistemi di produzione pullIl sistema Kanban, il livellamento della produzione ed il sequencing di linee mixed model. Il sistema CONWIP. Confronto prestazionale tra sistemi push e pull.Produzione snella e Just-In-TimeDefinizioni, i sette “zero” del JIT, il toyota Production System, miglioramento continuo, OEE, TPM, 5S, livellamento della produzione, sistemi SMED, Takt Time. La value stream mapping.Nel corso delle lezioni sono, comunque, previsti richiami relativi a:Gestione delle scorteFunzione e criteri di classificazione delle scorte. Costi rilevanti nella gestione delle scorte. Materiali a domanda dipendente e indipendente.Gestione dei materiali a domanda indipendente: lotto economico con consegne istantanee e graduali, lotto economico con sconti quantità, la gestione a livello di riordino e a ciclo di riordino. La gestione degli articoli a forte movimentazione (copertura totale e copertura libera). Criteri per la determinazione della scorta di sicurezza (ricerca dell’ottimo economico e valutazione del livello di servizio). I benefici della centralizzazione delle scorte. La gestione a fabbisogno, lot by lot e lotto economico dinamico. Decisioni di approvvigionamento sul singolo periodo (newsboy model). L’analisi ABC, le misure di prestazione dei magazzini (indice di rotazione, periodo di copertura, indici di efficienza del servizio).

Per affrontare proficuamente il corso è necessario che gli studenti abbiano una solida base culturale nell’ambito dell’ingegneria dei sistemi di produzione. Le conoscenze e competenze minime in ingresso sono costituite da tematiche, metodologie e argomenti relativi a:statistica di base;tecniche di ottimizzazione (es. programmazione lineare);cicli di produzione;costi industriali, analisi economiche ed equilibri di breve periodo;valutazione della capacità produttiva, dimensionamento delle risorse, layout, funzionamento dei sistemi per preparto e linee di fabbricazione/assemblaggio;tecniche di gestione a scorta.

I metodi didattici utilizzati nel corso (e le relative attività di apprendimento richieste allo studente) sono:- lezioni frontali, al fine di acquisire conoscenza e comprensione;- interazione con gli studenti attraverso la proposizione di problemi e situazioni decisionali, al fine di sviluppare la capacità di capire e identificare opportune soluzioni;- partecipazione a esercitazioni guidate al fine di sviluppare capacità di comunicare e sostenere tesi;- laboratorio di simulazione degli impianti. Le sessioni di laboratorio consistono nell’uso di software specifici al fine di applicare conoscenze e sviluppare abilità. In particolare, per questa modalità didattica, il docente terrà alcune lezioni e farà degli esempi con l’obiettivo di dare agli studenti le nozioni base di simulazione ad eventi discreti. Successivamente, con cadenza settimanale, si assegneranno delle esercitazioni svolte e commentate che gli studenti replicheranno in autonomia. Il docente metterà a disposizione delle ore di revisione in cui gli studenti potranno fare domande relative allo sviluppo dei modelli, confrontarsi e discutere con il docente su eventuali modalità alternative di rappresentazione del sistema proposto nell’esercitazione e sull’uso del software; è possibile che alcune esercitazioni siano discusse in modalità flipped class..Non è previsto l’uso di strumenti di Intelligenza Artificiale per le attività didattiche del corso.Il docente sconsiglia l’uso dell’Intelligenza Artificiale per:redazione e revisione degli appunti delle lezioniottenere spiegazioni su argomenti del corsoinvitando gli studenti a ricorrere ai ricevimenti disponibili e/o alla interazione durante le lezioni o immediatamente a valle di esse per qualsiasi dubbio o necessità didattica.In ogni caso, gli studenti che dovessero far ricorso a strumenti di Intelligenza Artificiale - per qualunque finalità – saranno considerati unici responsabili di informazioni, risposte ed elaborati non corretti.

Verifica preliminare delle competenze:non è prevista una verifica formale dei prerequisiti richiesti; il docente, nella prima lezione, evidenzia agli studenti quelle che sono ritenute conoscenze di base per una corretta fruizione del corso. Gli studenti sono invitati a colmare rapidamente eventuali carenze.Accertamento in itinere del processo di apprendimento: la partecipazione attiva degli studenti è stimolata durante l’intero corso attraverso le modalità didattiche precedentemente descritte, con particolare riferimento al coinvolgimento degli studenti nello sviluppo di ragionamenti consequenziali nel corso delle lezioni. La partecipazione attiva consente al docente di verificare lo stato di avanzamento del processo di apprendimento mediante delle domande o la richiesta di suggerimenti rivolte agli studenti durante la lezione. In funzione degli esiti dell’interazione studenti-docente sarà modulata la velocità con cui si tratteranno i diversi temi oggetto del corso. Per verificare in itinere l’evoluzione del processo di apprendimento, è previsto l’uso di prove parziali a cui gli studenti possono partecipare su base volontaria e che è descritto nel successivo punto.Accertamento dei risultati di apprendimento (esame finale):La prova di esame è divisa in tre parti consecutive:1. Esame scritto con 3 esercizi numerici relativi alle tecniche proposte durante le lezioni, con particolare riferimento agli argomenti dei MODULI 3,4,7,8,9,10. L’esame scritto, in caso di esito positivo (voto su esame scritto maggiore di 18/30), concorre per il 40% alla costituzione del voto finale;2. Prova pratica di simulazione ad eventi discreti, svolta in aula mediante calcolatore. La prova pratica, in caso di esito positivo (voto su prova pratica maggiore di 18/30), concorre per il 20% alla costituzione del voto finale;3.Esame orale costituito da due domande, anche relative alle prove precedenti ed alla discussione degli elaborati, in caso di esito positivo (voto su esame orale maggiore di 18>30) concorre per il 40% alla costituzione del voto finale;Si è ammessi alla porzione di verifica successiva se nella precedente si è raggiunto il voto di almeno 18/30.Gli studenti possono essere esonerati dalla prova 1 del precedente elenco (Esame scritto con 3 esercizi numerici), sostenendo tre prove intermedie (parziali) da svolgere durante il periodo didattico. Ogni prova parziale è costituita da un esercizio numerico. In particolare, la prima prova parziale è relativa ai MODULI 3 e 4, la seconda si riferisce ai MODULI 7 e 8 e la terza ai MODULI 9 e 10. Se una sola delle tre prove parziali ha esito negativo, gli studenti possono ripeterla in occasione della prova scritta predisposta ad ogni appello, svolgendo solo l’esercizio relativo al parziale non superato (es. parziale j non superato, dei tre esercizi dello scritto si dovrà svolgere solo l’esercizio j, in un terzo del tempo totale di durata dello scritto completo). Se le prove parziali non superate sono più di una lo studente deve sostenere l’esame scritto completo. Gli studenti che hanno superato le prove parziali, in occasione di uno degli appelli d’esame, possono accedere direttamente alla prova 2 (prova pratica di simulazione ad eventi discreti) e, eventualmente alla successiva prova orale da sostenersi nello stesso appello d’esame.In ogni caso, l’attribuzione del voto finale è effettuata sulla base dei criteri qui appresso indicati ed applicati alle risultanze dell’insieme delle prove di esame (prove parziali o esame scritto, prova pratica di simulazione e prova orale):INSUFFICIENTE (SUFFICIENTE (18-21/30): Conoscenza basilare di metodi e logiche oggetto del corso, abilità nell’applicazione di metodi e logiche e oggetto del corso a casi analizzati durante le lezioni, esposizione modesta, limitata capacità di valutazione critica.BUONA (22-24/30): Conoscenza approfondita di metodi e logiche oggetto del corso, abilità nell’applicazione di metodi e logiche e oggetto del corso anche a casi complessi a partire da quelli analizzati durante le lezioni, esposizione adeguata, capacità critica rispetto a casi della complessità precedente.MOLTO BUONA (25-27/30): Conoscenza esaustiva di metodi e logiche oggetto del corso, abilità nell’applicazione dei metodi e logiche precedenti anche a casi complessi analizzati autonomamente, esposizione agile, valutazione critica adeguata alla complessità dei casi.OTTIMA (28-30 e lode): Conoscenza molto ampia di metodi e logiche oggetto del corso, abilità nell’applicazione dei metodi e logiche precedenti a casi non standard e capacità autonoma di eseguire collegamenti con le altre discipline del percorso formativo a partire dalle problematiche oggetto del corso, esposizione robusta, valutazione critica autonoma e originale.

1.Hopp W.J. and Spearman M.L., Factory Physics, Mc Graw Hill2.Vollman, Berry, Whybark, Jacobs, Manifacturing Planning and Control Systems for Supply Chain Management, Irwin McGraw Hill;3.Jacobs, F. Robert, Chase, B. Richard Operations and Supply Chain Management.4.Sianesi, La Gestione del Sistema di Produzione, ETAS;5. De Toni, Alberto, Panizzolo, Roberto, Candussio, Fabio, Sistemi di Gestione della Produzione nelle reti d’impresa, ISEDI;6.Altiok T and Melamed B., Simulation modeling and analysis with Arena, Academic press.7. Rossetti M.D., Simulation modeling and Arena, Wiley.

Lo scopo di questo insegnamento è fornire allo studente le motivazioni, le definizioni e le tecniche per l'analisi dei concetti di base della gestione della qualità, nonché le basi per l'uso degli strumenti di controllo statistico di processo e di programmazione statistica degli esperimenti, al fine di migliorare la qualità e l'uniformità dei prodotti. Lo studente dovrebbe comprendere i concetti fondamentali del controllo, dell'assicurazione e della gestione della qualità. Dovrebbe inoltre essere in grado di utilizzare gli strumenti di controllo statistico di processo, come le carte di controllo, e i metodi di programmazione statistica degli esperimenti, come i piani fattoriali. Questi obiettivi concorrono a generare: • conoscenza dei fondamenti tecnici dell'ingegneria gestionale; • capacità di applicare le conoscenze acquisite e la propria capacità di comprensione per identificare, formulare e risolvere problemi di controllo statistico di processo; • capacità di applicare le conoscenze acquisite e la propria capacità di comprensione per analizzare e migliorare la qualità dei processi manifatturieri e di servizio. Questo corso è strettamente interconnesso con quelli appartenenti alle aree scientifiche della gestione operativa e della gestione della tecnologia.Il presente modulo contribuisce al raggiungimento degli obiettivi formativi generali del CdL magistrale in Ingegneria Gestionale promuovendo lo sviluppo di: - conoscenza dei sistemi decisionali con particolare attenzione alle fasi di raccolta e analisi dei dati, - conoscenza delle tecnologie dei processi manifatturieri, - conoscenza dei sistemi di gestione della qualità nelle imprese manifatturiere e dei servizi, - conoscenza delle tecniche di elaborazione e validazione degli indicatori di valutazione delle prestazioni dei processi gestionali, - capacità di intraprendere ed attuare decisioni, anche in contesti non deterministici - capacità di misurare, rilevare, classificare ed analizzare i dati necessari per supportare le decisioni aziendali, - capacità di analizzare e interpretare le modalità di funzionamento di sistemi aziendali, - capacità di elaborare e realizzare processi di innovazione dei sistemi e delle tecnologie di produzione.

Concetti e definizioni di qualità. Controllo statistico di processo: variabilità delle caratteristiche del prodotto/servizio; variabilità e qualità. I sette strumenti statistici del controllo qualità: fogli di raccolta dei dati, istogrammi, diagramma causa-effetto, diagramma di Pareto, stratificazione, correlazione, carte di controllo. Il controllo campionario e i criteri di campionamento. Le carte di controllo per variabili: carta X-R, carta I-mR, carta a medie mobili, carta CUSUM, carta EWMA. Le carte di controllo per attributi: carte per i prodotti difettosi e per i difetti. Capacità del processo e relativi indici: il metodo Six Sigma. Le decisioni statistiche, i test d’ipotesi (test z, t di Student, F di Snedecor), gli intervalli di confidenza, il test del chi-quadro, l’analisi della varianza one-way. Controllo di accettazione: curve caratteristiche operative, norme per la definizione dei piani di campionamento, piani di campionamento singolo, doppio, multiplo e sequenziale. Progetto e miglioramento del processo produttivo tramite la programmazione statistica degli esperimenti: i principi di base della programmazione degli esperimenti (D.O.E.), analisi della varianza a due vie, piano a blocchi casualizzato, esperimenti fattoriali completi, aggiunta di punti centrali in un piano fattoriale, metodo della superficie di risposta, ottimizzazione del processo. Piani fattoriali frazionari. Qualità totale: i principi della qualità totale, il ciclo di Deming, i sette strumenti manageriali della qualità. Sistemi di gestione per la qualità: aspetti normativi della gestione della qualità, principi della certificazione, la normativa ISO 9000, il manuale della qualità, gli organismi di certificazione, gli enti di accreditamento. Costi della qualità: valore e costo della qualità, segmenti dei costi della qualità.

Sarebbe preferibile che lo studente conoscesse le nozioni di base di probabilità e di statistica.

Le attività di insegnamento utilizzate nel corso (e le relative attività di apprendimento richieste allo studente) sono:- lezioni frontali, al fine di acquisire conoscenza e comprensione;- interazione con gli studenti attraverso la proposizione di problemi e situazioni decisionali, al fine di sviluppare la capacità di capire e identificare opportune soluzioni;- partecipazione a esercitazioni guidate, al fine di sviluppare capacità di comunicare e sostenere tesi;- esercitazioni su software specifici al fine di applicare conoscenze e sviluppare abilità;

Verifica preliminare delle competenze della classe: non è prevista una verifica formale dei prerequisiti. Il docente, nella prima lezione, evidenzia agli studenti le conoscenze di base ritenute indispensabili e le cui eventuali carenze devono essere colmate per una corretta fruizione del corso.Accertamento in itinere del processo di apprendimento: la partecipazione attiva degli studenti è stimolata durante l’intero corso attraverso le modalità didattiche già descritte. Tale partecipazione attiva consente al docente di verificare lo stato di avanzamento del processo di apprendimento.Accertamento dei risultati di apprendimento (esame finale):Esame orale formale (100%).Esame orale: La prova orale consiste nella risposta, in circa un’ora, ad alcune domande relative alle problematiche di gestione della qualità. Il voto finale è calcolato considerando il peso delle diverse parti: sistemi per la gestione della qualità (20%), processo di certificazione (20%), applicazioni numeriche sugli strumenti del controllo statistico di processo (30%) e sulla programmazione statistica degli esperimenti (30%). I criteri di valutazione saranno: il livello di conoscenza degli argomenti trattati nel corso, la capacità di applicarli, il linguaggio scientifico utilizzato, la chiarezza e la completezza delle spiegazioni. Il mero superamento dell’esame è subordinato alla dimostrazione da parte dell’allievo delle seguenti conoscenze e competenze minime:- sistemi per la gestione della qualità,- processo di certificazione,- strumenti del controllo statistico di processo,- programmazione statistica degli esperimenti.L’attribuzione del voto rifletterà i seguenti quattro livelli di preparazione:- sufficiente: conoscenza di base dei processi di gestione della qualità;- adeguata: acquisizione di una basilare abilità di progettazione dei processi di gestione della qualità;- buona: raggiungimento di capacità di valutazione dei processi di gestione della qualità;- approfondita: saper sviluppare analisi critiche dei vari processi di gestione della qualità.

• Diapositive proiettate a lezione disponibili in rete; - Douglas C. Montgomery: Controllo Statistico della Qualità, John Wiley & Sons. - Douglas C. Montgomery, Progettazione ed Analisi degli Esperimenti, McGraw-Hill. - Norme ISO e UNI sui Sistemi per la Gestione della Qualità.

L’Insegnamento è basato su due moduli, di 6 e 3 CFU, rispettivamente. Il Corso nella parte generale, corrispondente ai contenuti di 6 CFU, ha lo scopo di fornire agli Studenti le conoscenze di base relative alle tecniche di misura di interesse per un ingegnere gestionale; particolare attenzione, verrà, inoltre dedicata ai concetti ed alle modalità per garantire l’affidabilità delle informazioni derivanti dai dati di misura nelle possibili diverse condizioni operative in cui un ingegnere può essere chiamato ad operare in applicazioni di interesse pratico. Il presente modulo contribuisce al raggiungimento degli obiettivi formativi generali del CdL magistrale in Ingegneria Gestionale promuovendo lo sviluppo di: - Conoscenza dei sistemi decisionali con particolare attenzione alle fasi di raccolta e analisi dei dati; - Conoscenza dei metodi e tecniche di gestione dei sistemi di produzione e logistici; - Conoscenza dei sistemi di gestione della qualità nelle imprese manifatturiere e dei servizi; - Capacità di misurare, rilevare, classificare ed analizzare i dati necessari per supportare le decisioni aziendali; - Capacità di elaborare e realizzare processi di innovazione dei sistemi e delle tecnologie di produzione Tutte le capacità descritte prenderanno spunto dalla specifica capacità di interpretare correttamente il significato pratico e operativo di misure. per quanto riguarda gli gli obiettivi dell’insegnamento negli ulteriori 3 CFU Lo scopo dell’insegnamento è fornire allo studente la conoscenza del ruolo e delle caratteristiche delle tecniche avanzate di misura nelle moderne realtà industriali, e la capacità di comprendere, analizzare, e gestire le problematiche che questo nuovo contesto pone. Alla fine del corso lo studente acquisirà la capacità di applicare metodi innovativi di misura, acquisizione ed elaborazione dati, ponendo particolare attenzione alle tecniche di validazione per garantire l'affidabilità dei dati lungo tutto il loro percorso. Questa competenza sarà utile al fine di costruire conoscenza basata sulla pratica in campo e capacità decisionale costruita su dati reali.

Modulo 1 (6 CFU): Grandezze fisiche – Sistema Internazionale delle unità di misura – catena di misura (Sensore/trasduttore, blocco di manipolazione del segnale, sistemi di controllo, teletrasmissione e presentazione del segnale) – catene di misura per sistemi automatici e non – Caratteristiche metrologiche degli strumenti – Incertezza ed errore di misura valutazione delle incertezze di misura per misure dirette e indirette – valutazione di conformità di prodotti/processi – Misure in laboratorio, in linea e in campo – la taratura degli strumenti – Riferibilità delle misure Misure in condizioni dinamiche – Banda passante – Reti di sensori ed integrazione di strumenti – Acquisizione e trasmissione di segnali analogici e digitali – Conversione analogico/digitale – Aliasing – Reti e protocolli di trasmissione dati – Gestione della strumentazione industriale in accordo alle principali normative tecniche. Modulo 2 (3CFU): - Ruolo delle misure nei moderni contesti industriali, e nuove tecnologie nel campo della misurazione. - Problematiche di gestione della strumentazione di misura nelle moderne realtà industriali (digitalizzazione, autodiagnosi e taratura in campo, adeguamento della normativa alle esigenze dei nuovi contesti industriali, ...) - Reti di sensori e metodi innovativi per la diagnostica e la manutenzione su condizione; - Sistemi di visione e metodi innovativi per l’ispezione di difetti. Questi argomenti verranno trattati con esplicito riferimento a diversi contesti operativi, in particolare nell’ambito della filiera farmaceutica.

Sono richieste conoscenze di base relative a diversi settori della fisica, meccanica, elettro-magnetismo, ottica, che sono quelle acquisite nella Laurea Triennale richiesta per l’accesso al Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica. Non ci sono propedeuticità.

Le attività di insegnamento utilizzate nel corso sono: - lezioni frontali, al fine di acquisire conoscenza e comprensione; - interazione con gli studenti attraverso la proposizione di problemi e situazioni decisionali, al fine di sviluppare la capacità di capire e identificare opportune soluzioni; - partecipazione a esercitazioni guidate e lavori di gruppo, al fine di sviluppare capacità di comunicare e sostenere tesi; - partecipazione ad attività di laboratorio per sviluppare capacità di applicare conoscenze e comprensione; - preparazione di relazioni scritte (anche di gruppo), al fine di promuovere capacità di sintesi e di applicazione; - partecipazione a seminari e workshop per l’allargamento delle conoscenze. Nelle esercitazioni e nelle relazioni tecniche viene consolidata anche la capacità di arrivare a valutazioni quantitative e non solo qualitative.

Accertamento del processo formativo: Verifica preliminare delle competenze della classe: non è prevista una verifica formale dei pre-requisiti richiesti; il docente, nella prima lezione, evidenzia agli studenti quelle che sono ritenute conoscenze di base ritenute indispensabili e le cui eventuali carenze devono essere colmate per una corretta fruizione del corso. Accertamento in itinere: la partecipazione attiva degli studenti è stimolata durante l’intero corso attraverso le modalità didattiche precedentemente descritte. Tale partecipazione attiva consente al docente di verificare lo stato di avanzamento del processo di apprendimento. Accertamento dei risultati di apprendimento: Esame scritto (30%) e Esame Orale (70%). Esame scritto: l’esame scritto consiste in 3-4 quesiti da completare in 30 min sui principali aspetti, sia teorici che pratici, della misurazione, ovvero: incertezza composta, incertezza estesa, verifica di conformità, caratteristiche statiche e dinamiche degli strumenti, trasmissione del segnale. Esame orale: lo studente deve dimostrare la conoscenza acquisita e l’utilizzo della terminologia appropriata rispondendo a 3-4 domande relative agli argomenti del programma. Il mero superamento dell’esame è subordinato alla dimostrazione da parte dell’allievo delle seguenti conoscenze e competenze minime: teoria dell’incertezza e verifica di conformità, comportamento dinamico degli strumenti; trasmissione di segnali analogici e digitali, network of sensors, digitalization in measurements. Il voto finale è unico, ed è calcolato considerando la valutazione della parte relativa ai moduli con un peso pari a 2/3 e ad 1/3, rispettivamente. Livello adeguato: sufficiente comprensione su tutti gli argomenti del corso; livello buono: buona capacità di collegamento tra gli argomenti del corso e applicazione a casi pratici; livello ottimo: approccio alle problematiche del corso integrato, interattivo e capacità di elaborazione autonoma.

Doebelin E.O. Strumenti e Metodi di Misura, McGraw Hill, 2005; G. Rossi Misure Meccaniche e Termiche: basi teoriche e principali sensori e strumenti, Carocci Editore, 2010 Dispense del Docente, distribuite via e-mail ad ognuno degli studenti iscritti al corso Normativa tecnica di interesse (disponibile gratuitamente nelle risorse elettroniche della biblioteca) - Karim, R., Galar, D., & Kumar, U. (2023). AI Factory: Theories, Applications and Case Studies. CRC Press. - Note didattiche fornite direttamente dal docente. ​​​​​​​

Il corso è dedicato allo studio e progettazione dei servizi generali di impianto, compresa la loro ottimizzazione tecnico-economica. In particolare, ci si occupa di servizi generali di impianto come caso particolare degli impianti di processo. Il corso è inserito nel percorso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale poiché, qualunque sia la tecnologia di produzione fondamentale presente in un sistema di produzione e qualunque sia la dimensione di esso, per il funzionamento del sistema di produzione sono necessari numerosi servizi di supporto (ad esempio, aria compressa, energia elettrica, fluidi termici, acqua industriale, trattamento effluenti). Il corso ha lo scopo di introdurre gli studenti alla logica di progettazione e dimensionamento dei principali servizi di impianto a partire dalla valutazione dei fabbisogni e dall'interazione tra servizi e tecnologia di produzione. Contestualmente, vengono sviluppate competenze relative ai metodi con cui è possibile ricercare soluzioni ottimizzate dal punto di vista tecnico-economico per alcuni servizi largamente diffusi. Il corso fa leva su conoscenze acquisite in corsi precedenti per sviluppare abilità e competenze che, a valle del corso stesso, renderanno gli studenti capaci di: 1.Definire l’assetto di un generico servizio di impianto (es. scelta di soluzioni centralizzate anziché decentralizzare, valutare l’opportunità di adottare degli accumulatori e loro dimensionamento); 2. Progettare in modo ottimizzato un impianto di servizio (es. definire la dimensione dei componenti di un impianto di servizio in modo da determinare il minimo costo totale dello stesso); 3. Analizzare e gestire alcuni dei più diffusi impianti di servizio (es. Aria compressa, fluidi termici, trattamento effluenti etc.) Il presente modulo contribuisce al raggiungimento degli obiettivi formativi generali del CdL magistrale in Ingegneria Gestionale promuovendo lo sviluppo di: 1.Conoscenza dei principi di progettazione degli impianti di produzione; 2. capacità di analizzare ed interpretare il funzionamento dei sistemi complessi di produzione; 3. capacità di affrontare e risolvere problematiche nuove o a ridotto grado di determinismo; 4. capacità di applicare le proprie conoscenze e capacità di comprensione per identificare, formulare e risolvere problematiche tipiche dell’ingegneria gestionale, anche attraverso tecniche avanzate e metodologie innovative.

Sono argomento del corso: 1. Schema generale dei servizi di impianto; 2. Variabili e parametri di processo dei servizi; 3. Disponibilità del servizio; 4. Fasi realizzative degli impianti di servizio; 5. Progettazione dei sistemi di distribuzione fluidi; 6. Progettazione dei recipienti; 7. Progettazione e gestione degli impianti di produzione dell'aria compressa; 8. Progettazione e gestione del servizio fluidi termici; 9. Progettazione e gestione del servizio acqua industriale; 10. Progettazione e gestione del servizio trattamento effluenti gassosi;

Gli studenti devono avere conoscenze e abilità relativamente a: 1. Costi industriali e valutazione degli investimenti con particolare riferimento all’uso di analisi economiche differenziali; 2. Leggi fondamentali dell’ingegneria relative all’energia, al moto dei fluidi nei condotti ed alla fluidodinamica generale; 3. Termodinamica 4. Elementi di meccanica del continuo;

I metodi didattici utilizzati nel corso (e le relative attività di apprendimento richieste allo studente) sono: - lezioni frontali, al fine di acquisire conoscenza e comprensione; - interazione con gli studenti attraverso la proposizione di problemi e situazioni decisionali, al fine di sviluppare la capacità di capire e identificare opportune soluzioni; - partecipazione a esercitazioni guidate, al fine di sviluppare capacità di comunicare e sostenere tesi;

Verifica preliminare delle competenze della classe: non è prevista una verifica formale dei pre-requisiti richiesti; il docente, nella prima lezione, evidenzia agli studenti quelle che sono ritenute conoscenze di base per una corretta fruizione del corso. Gli studenti sono invitati a colmare rapidamente eventuali carenze. Accertamento in itinere del processo di apprendimento: la partecipazione attiva degli studenti è stimolata durante l’intero corso attraverso le modalità didattiche precedentemente descritte. Tale partecipazione attiva consente al docente di verificare lo stato di avanzamento del processo di apprendimento Accertamento dei risultati di apprendimento (esame finale): La prova d'esame è di tipo orale. Lo studente deve dare prova di aver pienamente compreso l'approccio metodologico richiesto per la progettazione dei servizi di impianto e deve essere in grado di sintetizzate le competenze multidisciplinari richieste per il progetto di un generico servizio di impianto. La valutazione finale è: INSUFFICIENTE (<18/30): Non conoscenza o conoscenza frammentaria di uno o più contenuti del corso, incapacità o scarsa capacità di applicare logiche e metodologie analizzate nel corso anche a casi standard, esposizione carente, insufficiente capacità critica. SUFFICIENTE (18-21/30): Conoscenza basilare delle logiche di progettazione dei servizi generali di impianto e conoscenza dei principali impianti di servizio. Competenze nella progettazione di impianti di servizio standard e/o analizzati durante le lezioni. Esposizione modesta, limitata capacità di valutazione critica. BUONA (22-24/30): Conoscenza approfondita di progettazione dei servizi generali di impianto e conoscenza dei principali impianti di servizio. Competenze nell’applicazione delle logiche di progettazione dei servizi generali di impianto anche a casi complessi a partire da quanto analizzato nel corso delle lezioni. Esposizione adeguata, capacità critica rispetto ai casi complessi. MOLTO BUONA (25-27/30): Conoscenza esaustiva delle logiche di progettazione dei servizi generali di impianto e conoscenza esaustiva dei principali impianti di servizio. Competenze nell’applicazione delle logiche precedenti anche a casi complessi analizzati autonomamente. Esposizione agile, valutazione critica adeguata. OTTIMA (28-30 e lode): Conoscenza molto ampia delle logiche di progettazione degli impianti di servizio e della loro ottimizzazione. Competenze nell’applicazione delle logiche precedenti a casi non standard e capacità autonoma di eseguire collegamenti con le altre discipline del percorso di studi a partire dalle problematiche del corso in oggetto. Esposizione robusta, valutazione critica autonoma e/o originale.

1.Raimondi R. (a cura di), Impianti Meccanici, vol. I, II e III, ed. CLUP (1974). 2. Raimondi R., Principi di progettazione dei servizi degli impianti – Serie di impiantistica Raimondo Raimondi vol.I, Ed. Franco Angeli (1982). 3. Cavalieri F., Ferrari C., Raimondi R., Il piping – Serie di impiantistica Raimondo Raimondi vol.V, Ed. Franco Angeli (1982). 4. Bonaso A., L’Aria compressa – Serie di impiantistica Raimondo Raimondi vol.VI, Ed. Franco Angeli (1982). 5. Adamasi M., L’acqua per uso industriale e il servizio scarico liquido - Serie di impiantistica Raimondo Raimondi vol.VII, Ed. Franco Angeli (1982). 6. Monte A., Elementi di Impianti Industriali I e II, Ed. Cortina (2010). 7. Gentilini M. – Impianti meccanici, Ed. Pitagora Editrice Bologna (1995). 8. Ferrari E., Servizi generali di impianto, Ed.Esculapio (2021). 9.De Nevers N., Air pollution Control engineering, Ed. Mc Grow Hill (1995). 10. Broughton J, Process Utility Systems: Introduction to Design, Operation and Maintenance, Ed. IChemE (1994).

Lo scopo dell’insegnamento è fornire allo studente la conoscenza delle nozioni fondamentali relative alle valutazioni economiche a supporto dei processi decisionali nelle aziende manifatturiere e di servizi, nonché le abilità di identificazione delle cause degli scostamenti tra valori a budget e a consuntivo. Il presente modulo contribuisce al raggiungimento degli obiettivi formativi generali del Corso di Laurea magistrale in Ingegneria Gestionale promuovendo lo sviluppo di:Conoscenze e capacità di comprensioneConoscenza dei sistemi decisionali con particolare attenzione alle fasi di raccolta e analisi dei datiConoscenza delle tecniche di elaborazione e validazione degli indicatori di valutazione delle prestazioni dei processi decisionaliConoscenze delle tecniche e degli strumenti di gestione delle risorse umane e organizzativeConoscenze dei sistemi di valutazione dell’impatto dei sistemi aziendali in termini di sostenibilitàCapacità di applicare conoscenze e comprensioneCapacità di intraprendere e attuare decisioni, anche in contesti deterministiciCapacità di misurare, rilevare, classificare e analizzare i dati necessari per supportare le decisioni aziendaliCapacità di analizzare e interpretare le modalità di funzionamento dei sistemi aziendaliCapacità di elaborare e realizzare processi di innovazione organizzativa e gestionaleCapacità di gestione dei gruppiCapacità di gestire sistemi informativi integrati a supporto della gestione aziendaleAutonomia di giudizioValutazione critica di dati e informazioni a supporto di scelte ragionate in modo autonomo, applicando le conoscenze acquisiteValutazione critica di risultati ottenuti con modelli analitici, euristici, quantitativi e qualitativiAbilità comunicativeComprendere le capacità di comunicare informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti e non specialistiCapacità di apprendimento Capacità di continuare ad apprendere in autonomia, acquisendo nuove conoscenze e competenze anche in contesti diversi

a) Struttura dei costi (es. variabili vs fissi) b) Analisi del punto di pareggio c) Contabilità industriale basata sul full cost d) Centri di responsabilità e relativa contabilità e) Budget f) Analisi degli scostamenti g) Reporting

Lo studente deve conoscere il bilancio di esercizio, i principali indicatori economici e finanziari e la classificazione dei sistemi di produzione (e.g. “su previsione” vs “su commessa”).

Le attività di insegnamento utilizzate nel corso (e le relative attività di apprendimento richieste allo studente) sono: - lezioni frontali, al fine di acquisire conoscenza e comprensione; - interazione con gli studenti attraverso la proposizione di problemi e situazioni decisionali, al fine di sviluppare la capacità di capire e identificare opportune soluzioni; - partecipazione a esercitazioni guidate e lavori di gruppo, al fine di sviluppare capacità di comunicare e sostenere tesi; - preparazione di relazioni scritte (anche di gruppo), al fine di promuovere capacità di sintesi e di applicazione. Non è previsto l’uso di strumenti di Intelligenza Artificiale per le attività didattiche del corso.Il docente sconsiglia l’uso dell’Intelligenza Artificiale per:redazione e revisione degli appunti delle lezioniottenere spiegazioni su argomenti del corsoinvitando gli studenti a ricorrere ai ricevimenti disponibili e/o alla interazione durante le lezioni o immediatamente a valle di esse per qualsiasi dubbio o necessità didattica.In ogni caso, gli studenti che dovessero far ricorso a strumenti di Intelligenza Artificiale - per qualunque finalità – saranno considerati unici responsabili di informazioni, risposte ed elaborati non corretti.

Verifica preliminare delle competenze della classe: non è prevista una verifica formale dei pre-requisiti richiesti; il docente, nella prima lezione, evidenzia agli studenti quelle che sono ritenute conoscenze di base ritenute indispensabili e le cui eventuali carenze devono essere colmate per una corretta fruizione del corso. Accertamento in itinere del processo di apprendimento: la partecipazione attiva degli studenti è stimolata durante l’intero corso attraverso le modalità didattiche precedentemente descritte. Tale partecipazione attiva consente al docente di verificare lo stato di avanzamento del processo di apprendimento. Accertamento dei risultati di apprendimento (esame finale):L’esame è articolato in due prove. La prima prova riguarda un test comprendente sia domande a risposta multipla che esercizi pratici relativi all’intero programma. Lo studente è richiesto di applicare le competenze e le conoscenze maturate nel corso applicandole a casi aziendali nuovi. La seconda prova riguarda la discussione orale dei risultati della prova scritta. Il voto finale è calcolato considerando il peso delle diverse parti: esame scritto (90%), esame orale (10%). L’attribuzione del voto rifletterà i seguenti quattro livelli di preparazione - sufficiente: capacità di effettuare correttamente un’analisi degli scostamenti di un centro di costo/ricavo/profitto fittizio sapendo interpretare i risultati e collegandoli alle possibili cause; - adeguata: capacità di identificare la modalità più idonea di calcolo del full cost (di produzione e di prodotto) applicandolo a contesti manifatturieri; - buona: capacità di effettuare correttamente un’analisi degli scostamenti di una commessa pluriennale sapendo interpretare i risultati e collegandoli alle possibili cause; - approfondita: saper sviluppare un set di Key Performance Indicator relativi a specifici contesti aziendali, ed in particolare ad aziende manifatturiere.

Anthony, R.N., Hawkins, D.F., Macrì, D.M., Merchant, K.A., Sistemi di controllo, Mc Graw Hill Arcari, A.M., Programmazione e controllo, Mc Graw Hill Manfrin, M., Forza, C., I costi di produzione, Edizioni Libreria Progetto Padova

Lo scopo dell’insegnamento è di fornire allo studente i concetti di base di prototipazione rapida e Additive Manufacturing (AM). Nella prima parte del corso vengono contestualizzati i processi di additive manufacturing nel ventaglio delle lavorazioni tradizionali e speciali. Quindi vengono introdotti i principali processi di Additive Manufacturing per la realizzazione di componenti polimerici, metallici e ceramici. Successivamente vengono affrontati i principali ambiti applicativi, gli attuali limiti e le principali tendenze di sviluppo. La parte finale del corso è dedicata all’approfondimento di alcuni processi di Additive Manufacturing e alla progettazione dei processi mediante un software dedicato. Dopo aver superato l’esame, lo studente sarà in grado individuare il processo di Additive Manufacturing più adatto ad una specifica esigenza e di progettare e realizzare un componente complesso mediante i processi di material extrusion e stereolitografia. Il presente modulo contribuisce al raggiungimento degli obiettivi formativi generali del CdL magistrale in Ingegneria Gestionale promuovendo lo sviluppo di: • Conoscenza delle tecnologie dei processi manifatturieri • Capacità di elaborare e realizzare processi di innovazione dei sistemi e delle tecnologie di produzione • Capacità di valutazione delle opportunità di miglioramento del grado di sostenibilità dei sistemi produttivi e gestionali

Gli argomenti trattati nel corso comprendono: - I concetti di prototipazione. Nomenclatura. Processi di fabbricazione convenzionali per la prototipazione. Prototipazione rapida, utensili rapidi, fasi di produzione rapide. - Produzione additiva. Concetti di base. Nomenclatura e storia. Principali tecniche di modellazione (CAD, scanner 3D, ecc). Formati di file principali (STL). - Diverse tecnologie. VAT Photopolymerization, Material jetting, Material extrusion, bed powder casting (electron beam fusion, selective laser sintering), bonding jets, sheet lamination, direct energy deposition - Post-trattamenti (chimici, meccanici, ecc.). Applicazioni industriali. Applicazioni mediche. Aerospaziale e difesa. Automotive. Limiti attuali nei processi di AM. Dimensioni, resistenza, velocità di deposizione, rugosità superficiale. Progettazione per la produzione additiva. Come progettare un processo AM? Introduzione allo slicer. Col superamento dell'esame, lo studente dovrebbe essere in grado di: - conoscere i principali concetti di prototipazione - Conoscenza dei principali processi di produzione per la prototipazione - Conoscenza dei principali processi di produzione additiva - Dimostrare capacità di confrontare le caratteristiche dei diversi processi AM - Dimostrare capacità di selezionare opportunamente un processo di fabbricazione additivo adatto per produrre un prototipo, un utensile o un prodotto, date le specifiche funzionali. - Saper usare uno slicer (CAM) per la produzione additiva

Conoscenza delle caratterisitche e comportamento dei materiali metallici, polimerici e ceramici. Conoscenza dei principali processi manufatturieri tradizionali. Conoscenza di elementi di modellazione solida.

Le attività di insegnamento utilizzate nel corso (e le relative attività di apprendimento richieste allo studente) sono: - lezioni frontali, al fine di acquisire conoscenza e comprensione; - interazione con gli studenti attraverso la proposizione di problemi e situazioni decisionali, al fine di sviluppare la capacità di capire e identificare opportune soluzioni; - partecipazione a esercitazioni guidate e lavori di gruppo, al fine di sviluppare capacità di comunicare e sostenere tesi; - partecipazione ad attività di laboratorio per sviluppare capacità di applicare conoscenze e comprensione; - esercitazioni su software specifici al fine di applicare conoscenze e sviluppare abilità; - preparazione di relazioni scritte (anche di gruppo), al fine di promuovere capacità di sintesi e di applicazione.

Verifica preliminare delle competenze della classe: non è prevista una verifica formale dei pre-requisiti richiesti; il docente, nella prima lezione, evidenzia agli studenti le conoscenze di base ritenute indispensabili e le cui eventuali carenze che devono essere colmate per una corretta fruizione del corso. Accertamento in itinere del processo di apprendimento: la partecipazione attiva degli studenti è stimolata durante l’intero corso attraverso le modalità didattiche precedentemente descritte. Tale partecipazione attiva consente al docente di verificare lo stato di avanzamento del processo di apprendimento e supportata attraverso lo svolgimento di lavori di gruppo supervisionati dal docente. Accertamento dei risultati di apprendimento (esame finale): l’esame finale si basa su: 1. la discussione dei lavori di gruppo svolti durante l’anno, rielaborati personalmente da ciascun allievo in forma di relazione scritta che deve essere consegnata almeno una settimana prima della data di appello; la valutazione della relazione è volta a verificare la capacità da parte dello studente di capire e risolvere problemi inerenti gli argomenti svolti nelle ore di lezione nonché le sue capacità di sintesi e di applicazione; la valutazione della relazione scritta concorre per il 40% alla formazione del voto finale d’esame; 2. lo svolgimento di una prova orale, costituita da due domande sui principali contenuti del corso, volte ad accertare la conoscenza e la comprensione da parte dello studente dei principi teorici alla base della disciplina; la valutazione della prova orale concorre per il 60% alla formazione del voto finale d’esame. Il superamento dell’esame è subordinato alla dimostrazione da parte dell’allievo delle seguenti conoscenze e competenze minime: L’esame si considererà superato se lo studente dimostrerà di conoscere l’insieme degli argomenti proposti e di strutturare problemi e soluzioni di media complessità. In particolare, si richiede la conoscenza minima dei seguenti argomenti: conoscere i principali concetti di prototipazione, i principali processi produzione additiva, saper confrontare le caratteristiche dei diversi processi di AM, essere in grado di selezionare un processo di fabbricazione additivo adatto per produrre un prototipo, un utensile o un prodotto, date le specifiche, sapere usare i principali comandi di uno slicer per progettare un processo di AM. L’attribuzione del voto rifletterà i seguenti quattro livelli di preparazione: - sufficiente: conoscenza dei processi di Additive Manufacturing e delle fasi realizzative dei componenti; - adeguata: acquisizione di una basilare abilità di selezionare il corretto processo di AM in funzione della specifica applicazione; - buona: saper sviluppare analisi critiche relative alla applicazione di un processo di AM ad un caso reale; - approfondita: capacità di identificare specifiche soluzioni tecniche per adottare i processi di AM ad un caso reale;

Additive Manufacturing Technologies, Ian Gibson, David W. Rosen, Brent Strucker, ISBN: 978-1-4419-1119-3 e-ISBN: 978-1-4419-1120-9 DOI 10.1007/978-1-4419-1120-9 Springer New York Heidelberg Dordrecht London

Gli obiettivi del corso sono quelli di fornire allo studente le basi della regolazione economica, dell'analisi degli investimenti e della finanza moderna. In particolare la prima parte del corso analizza i problemi legati a mercati in cui le forze competitive sono deboli o assenti. La regolazione economica permette di controllare i prezzi dei mercati fornendo ai consumatori benefici che giustifichino i costi della sua applicazione. La seconda parte del corso riguarda le basi delle decisioni finanziarie, sia teoriche che applicative, analizzate seguendo la prospettiva dell'investitore attraverso l'analisi degli investimenti, l'analisi e la gestione del portafoglio. Il presente modulo contribuisce al raggiungimento degli obiettivi formativi generali del CdL magistrale in Ingegneria Gestionale promuovendo lo sviluppo di: - conoscenza dei sistemi decisionali con particolare attenzione alle fasi di raccolta ed analisi dei dati; - conoscenza dei sistemi decisionali con particolare attenzione alla valutazione delle alternative possibili e alla definizione della soluzione ottimale; - conoscenza delle tecniche di elaborazione e validazione degli indicatori delle prestazioni dei processi decisionali; - capacità di intraprendere ed attuare decisioni, anche in contesti non deterministici; - capacità di misurare, rilevare, classificare ed analizzare i dati necessari per supportare le decisioni aziendali; - capacità di elaborare e realizzare processi di innovazione organizzativa e gestionale; - capacità di gestione dei gruppi; - capacità di valutazione delle opportunità di miglioramento del grado di sostenibilità dei sistemi produttivi e gestionali.

Gli argomenti trattati nel corso comprendono: Regolazione Economica: le motivazioni e gli obiettivi della regolazione, i fallimenti di mercato, i problemi dovuti al monopolio naturale e le soluzioni regolatorie, la regolazione statica e dinamica: Rate of Return e Price Cup, le industrie regolate. La regolazione dell'Interconnessione e della Qualità. Analisi degli investimenti: il tasso di interesse, il valore nel tempo della moneta, il Valore Attuale Netto, il Tasso Interno di Rendimento, il Payback Period, il Project Balance, l'Analisi Costi-Benefici, l'analisi degli investimenti in condizioni di rischio e incertezza: il metodo di Laplace, le regole del Maximin e Maximax, la regola di Hurwicz e quella del Pentimento. Strumenti Finanziari: mercati finanziari, mercati monetari, obbligazioni, azioni, derivati, rischio e rendimento degli strumenti finanziari. Costruzione e valutazione di un portafoglio titoli: selezione del portafoglio, rendimento e rischio di un portafoglio, il ruolo della diversificazione, la frontiera efficiente e il portafoglio ottimo, l'indice di Sharpe. Col superamento dell'esame, lo studente dovrebbe essere in grado di: - capire il ruolo dello Stato nell'alterare il mercato quando le forze competitive falliscono il loro compito equilibriatore; - dimostrare di conoscere l'ambiente regolatorio e di saper applicare metodologie e strumenti di regolazione; - capire gli obiettivi dell'investitore e il ruolo del rischio nelle sue decisioni; - capire e analizzare gli strumenti finanziari a disposizione dell'investitore e motivarne le decisioni di investimento; - gestire l'interazione tra rischio e rendimento e comprendere il ruolo della diversificazione per la definizione del portafoglio ottimo; - dimostrare capacità di saper leggere e comprendere le caratteristiche degli investimenti finanziari e motivarne le decisioni; - dimostrare capacità per gestire l'analisi dei portafogli nei casi reali.

Lo studente deve conoscere le nozioni base di Analisi Matematica e di Economia

Lezioni, discussioni in classe, lezioni con dimostrazioni concrete, gruppi di studio e lavoro di gruppo, preparazione e presentazione di lezioni su argomenti specifici. In particolare, le attività di insegnamento utilizzate nel corso e le relative attività di apprendimento richieste dallo studente sono: - lezioni frontali, al fine di acquisire conoscenza e comprensione; - interazione con gli studenti attraverso la proposizione di problemi e situazioni decisionali, al fine di sviluppare la capacità di capire e identificare opportune soluzioni; - partecipazione a esercitazioni guidate e lavori di gruppo, al fine di sviluppare capacità di comunicare e sostenere tesi; - esercitazioni su software specifici al fine di applicare conoscenze e sviluppare abilità; - preparazione di relazioni scritte (anche di gruppo), al fine di promuovere capacità di sintesi e di applicazione.

Prima di tutto viene effettuata una verifica preliminare delle competenze della classe: non è prevista una verifica formale dei pre-requisiti richiesti; il docente, nella prima lezione, evidenzia agli studenti quelle che sono ritenute conoscenze di base ritenute indispensabili e le cui eventuali carenze devono essere colmate per una corretta fruizione del corso. In seguito viene effettuata una verifica dell'accertamento in itinere del processo di apprendimento: la partecipazione attiva degli studenti è stimolata durante l’intero corso attraverso le modalità didattiche precedentemente descritte. Tale partecipazione attiva consente al docente di verificare lo stato di avanzamento del processo di apprendimento e supportata attraverso lo svolgimento di lavori di gruppo supervisionati dal docente. Accertamento dei risultati di apprendimento finale: esame scritto (50%) e orale (50%). L'esame scritto è basato su esercizi che coprono gli argomenti del corso o dallo svolgimento di una relazione su argomenti specifici consegnata alla fine del corso. La valutazione della relazione è volta a verificare la capacità da parte dello studente di capire e risolvere problemi inerenti gli argomenti svolti nelle ore di lezione nonché le sue capacità di sintesi e di applicazione. L'esame orale consiste nella risposta in circa mezz'ora ad alcune domande relative agli argomenti del corso per accertare la conoscenza e la comprensione da parte dello studente dei principi teorici alla base della disciplina. Il mero superamento dell'esame è subordinato alla dimostrazione da parte dello studente delle conoscenze minime relative alla regolazione economica, l'analisi degli investimenti e la finanza moderna. In particolare: - le basi della regolazione economica statica e dinamica; - i principali strumenti decisionali per l'analisi degli investimenti in condizioni di certezza, incertezza e rischio; - i principali strumenti finanziari (obbligazioni, azioni, derivati); - la diversificazione e la costruzione dei portafogli efficienti. L’attribuzione del voto rifletterà i seguenti quattro livelli di preparazione - sufficiente: conoscenza base dei principali strumenti di regolazione economica, delle metodologie di analisi degli investimenti industriali e finanziari; - adeguata: acquisizione di una visione complessiva dell’impresa che va dalla sua regolazione alla capacità di investimento e finanziamento; - buona: raggiungimento di capacità di valutazione e pianificazione delle strategie regolatorie dell’impresa e quelle legate agli investimenti e al loro finanziamento; - approfondita: saper sviluppare analisi critiche e proporre nuove strategie relative alla regolazione dell’impresa e alle decisioni aziendali basate sugli investimenti e sulle correlate forme di finanziamento.

Marzi, Prosperetti, Putzu, La regolazione dei servizi infrastrutturali, Il Mulino, 2001 Thuesen G. J. e Fabrycky W. J., Economia per Ingegneri, Il Mulino, 1994 Berk J. E DeMarzo P., Finanza Aziendale, Vol 1 e Vol 2, Pearson, 2018.

Lo scopo dell’insegnamento è fornire allo studente la conoscenza delle nozioni fondamentali relative all’economia circolare e alla sostenibilità e le abilità nell’utilizzo degli strumenti connessi ad una loro analisi e valutazione sul piano quali-quantitativo. L’insegnamento contribuisce al raggiungimento degli obiettivi formativi generali del CdL Magistrale in Ingegneria Gestionale promuovendo lo sviluppo di: • Conoscenza delle tecniche di elaborazione e validazione degli indicatori di valutazione delle prestazioni dei processi gestionali; • Conoscenza delle tecniche e degli strumenti di gestione delle risorse umane e organizzative; • Conoscenza dei sistemi di valutazione dell'impatto dei sistemi aziendali in termini di sostenibilità • Capacità di elaborare e realizzare processi di innovazione dei sistemi e delle tecnologie di produzione • Capacità di elaborare e realizzare processi di innovazione organizzativa e gestionale • Capacità di gestione dei gruppi; • Capacità di valutazione delle opportunità di miglioramento del grado di sostenibilità dei sistemi produttivi e gestionali.

Introduzione al Corso, obiettivi e contenuti. Definizione di Sostenibilità. • Le dimensioni della sostenibilità: economica, sociale e ambientale • Criticità dello sviluppo sostenibile Sviluppo sostenibile e Agenda 2030 • Gli SDG (Sustainable Development Goals) • Strategie dell'Italia e della UE verso gli obiettivi di sviluppo sostenibile Dall’economia lineare all’economia circolare. • Re-think del sistema economico: l'economia circolare • Benefici dell'economia circolare Le previsioni del Club di Roma come antesignane dell'economia circolare • Limiti della crescita in un mondo finito: la dinamica dei sistemi e la simulazione del mondo. • Principi di dinamica dei sistemi. Il linguaggio di programmazione Dynamo. • Il modello del mondo World3. Strutturazione, funzionamento e risultati. • Il modello World 3 a cinquanta anni di distanza. Le misure per la valutazione e la validazione di indicatori rappresentativi di sostenibilità • Il processo di definizione e valutazione di indicatori quantitativi • Le misure a supporto dei processi di miglioramento della sostenibilità e del loro consolidamento. • Misure e sistemi di gestione certificati della sostenibilità ambientale e etica Metodiche e strumenti pratici a supporto della sostenibilità • Digitalizzazione e digital twin • Environmental testing • Esempi applicativi (produzione, domotica, mobilità) Misurare la sostenibilità sul piano gestionale • Life cycle Thinking e Life Cycle management • L’approccio del Life Cycle • Life Cycle Assessment • Life Cycle Costing • Social LCA • Benefici del Life Cycle Approaches • Esercitazione La rendicontazione di sostenibilità • La normativa in tema di accountability • L'importanza dello stakeholder engagement per l'accountability • Il reporting di sostenibilità • Approfondimenti sul Reporting di Sostenibilità • Esercitazione Modelli di Business sostenibili e circolari • Caratteristiche dei modelli di business circolari e sostenibili • L’Economia Circolare come nuovo paradigma della produzione • Le 9 R dell’Economia Circolare nella strategia di sostenibilità • L'adozione dell’Economia Circolare in alcuni settori specifici • Vantaggi e ostacoli nella creazione/passaggio al Modello di Business circolare • Casi studio • Esercitazione Gestione sostenibile dei Rifiuti e valorizzazione delle risorse • Principi della gestione sostenibile dei rifiuti • Gerarchia dei rifiuti • Tecnologie di trattamento dei rifiuti • Applicazioni industriali e casi studio Finanza Sostenibile • Dalla finanza tradizionale alla finanza sostenibile • I criteri ESG nella valutazione degli investimenti: il nuovo ruolo del settore bancario Gestione della logistica per i progetti di economia circolare • La logistica inversa e il suo funzionamento nell'economia circolare. • Gestione dei materiali nel canale della logistica inversa. • Il remanufacture del prodotto. • Casi di studio.

Lo studente deve conoscere i temi chiave del management e aver superato l’esame di ‘Gestione aziendale’.

Lezioni frontali Esercitazioni e casi di studio Lavori di gruppo

La valutazione del corso prevede la stesura di un elaborato che comprenda l'applicazione degli strumenti operativi dei tre moduli (ING- IND 35, ING-IND 12 e ING-IND 17). In particolare, il lavoro che dovrà essere svolto in gruppo, mira ad analizzare i seguenti aspetti: 1) Individuazione degli elementi che all'interno del settore (precedentemente identificato dai docenti) generano un maggiore impatto sul piano ambientale, sociale ed economico; 2) Individuazione delle best practice di settore in tema di sostenibilità ambientale e sociale ed economia circolare; 3) Applicazione degli strumenti di valutazione delle performance di economia circolare (i.e., Life Cycle Costing - LCC); 4) Applicazione degli strumenti a supporto della rendicontazione di sostenibilità (i.e., definizione della matrice di materialità, determinazione e riparto del Valore aggiunto, ecc.); 5) Organizzazione e gestione della logistica inversa. L’attribuzione del voto rifletterà i seguenti quattro livelli di preparazione • sufficiente: conoscenza base delle metodologie di analisi della sostenibilità; • adeguata: acquisizione di una basilare abilità di applicazione degli strumenti alle strategie di economia circolare; • buona: raggiungimento di capacità di applicazione e valutazione delle strategie e politiche di economia circolare; • approfondita: saper sviluppare analisi critiche della performance in termini di sostenibilità ambientale e sociale attraverso gli adeguati strumenti di gestione aziendale

Sezione M. Gastaldi: - Acampora A., Pratesi, C.A., (a cura di), Economia circolare, Franco Angeli, 2023 - Del Giudice, La Finanza Sostenibile, Giappichelli, 2022 Durante il corso verrà fornito il materiale didattico utilizzato in aula (presentazioni Power Point, casi di studio, testi delle esercitazioni) attraverso la piattaforma e-learning di Ateneo. Sezione E. Natale: - Karim, R., Galar, D., & Kumar, U., AI Factory: Theories, Applications and Case Studies. CRC Press, 2023. - Dispense del docente, distribuite via e-mail agli studenti iscritti al corso. Sezione F. Cucchiella: -S. Tessitore, F. Testa (2024). Strumenti e soluzioni per il Life Cycle Management. LCA e PEF per una migliore sostenibilità ambientale di prodotti e servizi. Franco Angeli, Milano. ISBN 978-8835163099. Inoltre, durante il corso verrà fornito il materiale didattico utilizzato in aula (presentazioni Power Point, casi di studio, testi delle esercitazioni) attraverso la piattaforma e-learning di Ateneo.

Acquisizione di conoscenze sulle principali problematiche di industrializzazione di prodotti nel settore metalmeccanico e gestione dei processi di fabbricazione. Capacità di affrontare specifiche tematiche del settore autoveicolistico in un’ottica di innovazione. Il presente modulo contribuisce al raggiungimento degli obiettivi formativi generali del CdL Magistrale in Ingegneria Gestionale promuovendo lo sviluppo di: Conoscenza dei sistemi decisionali con particolare attenzione alla valutazione delle alternative possibili e alla definizione della soluzione ottimale; Conoscenza dei principi di progettazione dei sistemi di produzione e logistici; Conoscenza dei metodi e tecniche di gestione dei sistemi di produzione e logistici; Conoscenza delle tecnologie dei processi manifatturieri; Conoscenza dei sistemi di valutazione dell'impatto dei sistemi aziendali in termini di sostenibilità; Capacità di misurare, rilevare, classificare ed analizzare i dati necessari per supportare le decisioni aziendali; Capacità di valutazione delle opportunità di miglioramento del grado di sostenibilità dei sistemi produttivi e gestionali.

L’evoluzione dell’automazione industriale nel settore delle macchine utensili (struttura e componentistica delle macchine a controllo numerico, materiali, programmazione manuale ed automatica delle macchine a CN). Cicli di lavorazione (scelta del grezzo, criteri generali per determinazione della sequenza delle operazioni ed esempi pratici, scelta degli utensili e dei parametri di lavorazione, ottimizzazione dei parametri di lavorazione, valutazione dei costi), determinazione del punto di pareggio. Progettazione orientata alla fabbricazione e l'assemblaggio (DFMA). Automazione della progettazione del ciclo di fabbricazione, pianificazione di processo assistita da calcolatore. Programmazione delle macchine utensili a controllo numerico mediante sistemi CAD/CAM avanzati. L’introduzione di materiali innovativi nel settore autoveicolistico finalizzata alla riduzione dei pesi (materie plastiche, materiali compositi, acciai altoresistenziali microlegati (HSLA, UHSS, ecc.), leghe leggere) e delle relative tecnologie di formatura (termoformatura, idroformatura, stampaggio a caldo delle lamiere, ecc.) e giunzione. Metodi di calcolo per l’ottimizzazione ed esecuzione dei processi manufatturieri del settore automobilistico.

Conoscenza dei principi base dei processi di fabbricazione acquisiti nell'ambito del Corso di Tecnologia Meccanica.

Lezioni frontali, visite didattiche presso il laboratorio di Tecnologie Meccaniche e aziende, project work.

Discussione di un elaborato svolto durante il corso, singolarmente o in gruppo (massimo 3 studenti) e prova orale sulle tematiche trattate durante il corso. A discrezione dello studente (o del gruppo), l'elaborato può riguardare l'analisi approfondita del ciclo di fabbricazione di un prodotto realizzato presso un'azienda. Il mero superamento dell’esame è subordinato alla dimostrazione da parte dell’allievo delle seguenti conoscenze e competenze minime: 1)principi base della gestione dei processi tecnologici; 2)impostazione di un ciclo di fabbricazione; 3)metodologie di ottimizzazione dei parametri di processo; 4)fondamenti delle macchine a comando numerico e loro programmazione- conoscenza delle problematiche tipiche della produzione automobilistica e delle tecnologie utilizzate; 5)fondamenti e caratteristiche tipiche dei processi manufatturieri del settore autoveicolistico. L’attribuzione del voto rifletterà i seguenti quattro livelli di preparazione: - sufficiente: conoscenza base dei processi della gestione dei processi tecnologici; - adeguata: acquisizione di una basilare abilità di progettazione di un ciclo di fabbricazione; - buona: raggiungimento di capacità di valutazione del ciclo di fabbricazione; - approfondita: saper sviluppare analisi critiche per l’ottimizzazione e la riduzione dei costi dei processi di fabbricazione.

1) Diapositive proiettate a lezione disponibili in rete; 2) Tecnologia meccanica e studi di fabbricazione (parte riguardante l'automazione e la programmazione CNC), F. Giusti, M. Santochi, Ed. Pitagora; 3) Manufacturing Engineering & Technology, Autore: S. Kalpakjian; 4) The Automotive Body Manufacturing Systems and Processes, Autore: M.A. Omar.

Il corso è concepito per fornire competenze nell’ambito delle reti di sistemi di produzione farmaceutica.Questo corso contribuisce al raggiungimento degli obiettivi formativi generali del corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale promuovendo principalmente, ma non esclusivamente, lo sviluppo di Conoscenza e capacità di comprensione:Conoscenza dei sistemi decisionali con particolare attenzione alle fasi di raccolta e analisi dei dati.Conoscenza dei sistemi decisionali con particolare attenzione alla valutazione delle alternative possibili e alla definizione della soluzione ottimaleConoscenza dei metodi e tecniche di gestione dei sistemi di produzione e logisticiConoscenza dei sistemi di gestione della qualità nelle imprese manifatturiere e dei servizi.Conoscenza delle tecniche di elaborazione e validazione degli indicatori di valutazione delle prestazioni dei processi gestionaliCapacità di applicare conoscenza e comprensione:Capacità di intraprendere ed attuare decisioni, anche in contesti non deterministici.Capacità di misurare, rilevare, classificare ed analizzare i dati necessari per supportare le decisioni aziendali.Capacità di analizzare e interpretare le modalità di funzionamento di sistemi aziendali.Capacità di valutazione delle opportunità di miglioramento del grado di sostenibilità dei sistemi produttivi e gestionali.Capacità di analizzare e comprendere i processi produttivi, logistici ed organizzativi specifici dell'ambito farmaceutico.Autonomia di giudizio:Valutazione critica di dati e informazioni a supporto di scelte ragionate in modoautonomo, applicando le conoscenze acquisite.Valutazione critica di risultati ottenuti con modelli analitici, euristici, quantitativi equalitativi.Abilità comunicative:Comprende la capacità di comunicare informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti e non specialisti.Capacità di apprendimento:Capacità di continuare ad apprendere in autonomia, acquisendo nuove conoscenze e competenze anche in contesti diversi.

Il corso approfondisce gli aspetti specifici delle supply chain farmaceutiche. In particolare, dal punto di viste della supply side, il corso si occupa della particolare configurazione delle supply chain farmaceutiche caratterizzate dalla produzione di principi attivi fortemente concentrata in pochi paesi del mondo e delle numerose specificità della demand side.Si passa, poi, alla analisi e produzione di prodotti intermedi destinati a processi successivi fino ad arrivare alla produzione di farmaci nelle diverse formulazioni possibili.Una sezione del corso è dedicata alla previsione della domanda caratterizzata da picchi stagionali di difficile prevedibilità in termini quantitativi ed alla gestione delle esigenze dovute a fenomeni endemici e pandemici.Una parte del corso è dedicata alla logistica del farmaco sia in termini di specificità degli imballaggi per assicurare la sicurezza dei prodotti che dal punto che di rapidità di fornitura ai rivenditori.Viene trattato il particolare problema delle cold chain necessarie per farmaci biologici, vaccini e terapie avanzate.Si dedicano delle lezioni al problema della produzione snella nel particolare caso dell’ambito farmaceutico.Il corso include approfondimenti alle normative che disciplinano le produzioni farmaceutiche ed una sezione dedicata al problema della assicurazione di qualità nella filiera farmaceutica., le normative e le linee guida internazionali (GMP, GDP, ISO), gli strumenti e le metodologie per garantire la qualità lungo tutta la catena del valore. La gestione dei rischi, della tracciabilità e della logistica del farmaco.

Le conoscenze e competenze minime in ingresso sono costituite da tematiche, metodologie e argomenti relativi a:gestione della produzione industriale;logistica industriale;gestione industriale della qualità;costi industriali.

Il corso prevede la partecipazione di più Docenti, anche provenienti da primarie aziende operanti nel settore farmaceutico. I metodi didattici utilizzati nel corso (e le relative attività di apprendimento richieste allo studente) sono:- lezioni frontali, al fine di acquisire conoscenza e comprensione;- interazione con gli studenti attraverso la proposizione di problemi e situazioni decisionali, al fine di sviluppare la capacità di capire e identificare opportune soluzioni;- partecipazione a esercitazioni guidate al fine di sviluppare capacità di comunicare e sostenere tesi;Non è previsto l’uso di strumenti di Intelligenza Artificiale per le attività didattiche del corso. Il docente sconsiglia l’uso dell’Intelligenza Artificiale per:redazione e revisione degli appunti delle lezioniottenere spiegazioni su argomenti del corsoinvitando gli studenti a ricorrere ai ricevimenti disponibili e/o alla interazione durante le lezioni o immediatamente a valle di esse per qualsiasi dubbio o necessità didattica.In ogni caso, gli studenti che dovessero far ricorso a strumenti di Intelligenza Artificiale - per qualunque finalità – saranno considerati unici responsabili di informazioni, risposte ed elaborati non corretti. In questo corso è previsto fino al 15% di didattica in modalità telematica.

Verifica preliminare delle competenze:non è prevista una verifica formale dei prerequisiti richiesti; il docente, nella prima lezione, evidenzia agli studenti quelle che sono ritenute conoscenze di base per una corretta fruizione del corso. Gli studenti sono invitati a colmare rapidamente eventuali carenze.Accertamento in itinere del processo di apprendimento: la partecipazione attiva degli studenti è stimolata durante l’intero corso attraverso le modalità didattiche precedentemente descritte, con particolare riferimento al coinvolgimento degli studenti nello sviluppo di ragionamenti consequenziali nel corso delle lezioni. La partecipazione attiva consente ai docenti di verificare lo stato di avanzamento del processo di apprendimento mediante delle domande o la richiesta di suggerimenti rivolte agli studenti durante la lezione. In funzione degli esiti dell’interazione studenti-docente sarà modulata la velocità con cui si tratteranno i diversi temi oggetto del corso. Accertamento dei risultati di apprendimento (esame finale):La prova di esame è rappresentata da una prova prevalentemente strutturata (test a risposta multipla su domande concettuali, metodologiche, teoriche o normative) e/o semi-strutturata (soluzione di uno o due problemi numerici semplici, a risposta aperta), per complessive quindici domante a campione su tutti gli argomenti del corso. L’attribuzione del voto finale è effettuata analiticamente, sulla base del numero di risposte corrette fornite dagli studenti nel test. Ad ogni risposta corretta sono assegnati 2 punti, ad ogni risposta errata è associata una penalizzazione (-1 punto). A risposte non date è assegnato il punteggio 0.

Lucidi delle lezioniStralci delle normative di riferimento (es. GMP, GDP, ISO).

Lo scopo del corso è fornire la conoscenza delle nozioni fondamentali relative alla gestione delle risorse umane all'interno delle organizzazioni aziendali. Questi obiettivi concorrono a generare: a) Conoscenza delle tecniche e degli strumenti di gestione delle risorse umane e organizzative b) Capacità di analizzare e interpretare le modalità di funzionamento di sistemi aziendali c) Capacità di elaborare e realizzare processi di innovazione organizzativa e gestionale d) Capacità di gestione dei gruppi e) Capacità di valutazione delle opportunità di miglioramento del grado di sostenibilità dei sistemi produttivi e gestionali

Il ruolo delle risorse umane nella gestione delle imprese Il contratto di lavoro e la normativa giulavoristica Le relazioni industriali La retribuzione individuale L'amministrazione del personale La selezione del personale La formazione del personale La motivazione del personale I piani di carriera I sistemi di engagement e retention La comunicazione interna

Gli studenti devono avrere un'adeguata conoscenza dei modelli organizzativi e delle principali funzioni aziendali. Inoltre, devono conoscere i concetti di base della gestione aziendale.

Il corso sarà svolto attraverso seminari tenuti da manager delle risorse umane, avvocati giuslavoristi e consulenti del lavoro. I seminari verranno tenuti da referenti dell'Associazione Italiana del Personale Abruzzo & Molise. Su alcuen tematiche sono inoltre previste esercitazioni e simulazioni.

La verifica dell'apprendimento avverrà attraverso un test multiple choice sulle tematiche del corso.

Alla fine di ogni seminario verranno consegnate le dispense dei relatori/rici.

Il corso esplora i fondamenti e le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nei sistemi industriali, con particolare riferimento ai contesti di manifattura avanzata e Industry 5.0. Vengono introdotti i principi di Data Science e le principali tecniche di AI (Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing), analizzandone il ruolo nell’ottimizzazione dei processi operativi. Il programma affronta l’evoluzione dalle analisi descrittive alle analisi predittive, evidenziando l’impatto dei modelli avanzati sul supporto alle decisioni industriali. Sono previste esercitazioni pratiche e attività laboratoriali su analisi dati e modellazione predittiva utilizzando specifiche piattaforme software. Il programma integra casi applicativi industriali reali per dimostrare l’impatto concreto delle soluzioni AI sui processi. Infine, vengono discussi aspetti organizzativi, ruoli professionali e limiti dell’AI, al fine di supportare un’adozione consapevole e responsabile delle tecnologie.

1. AI per applicazioni industriali. Indicatori di performance (KPI) e il loro utilizzo per la gestione efficiente dei processi produttivi. Prerequisiti per l’adozione dell’AI, con focus su Data Quality, Data Governance e Data Architecture come elementi abilitanti. Metodologie di Data Science e strumenti di Analytics e visualizzazione dati applicati a contesti industriali reali.2. Fondamenti di Machine Learning per l'Industria. Introduzione al Machine Learning (ML) e all'AI. Il ciclo di vita di un progetto di ML. Tipi di algoritmi: supervisionati, non supervisionati, semi-supervisionati e per rinforzo.3. Librerie Pandas, NumPy, e Seaborn: Libreria Pandas: dataframe. Libreria Numpy: slicing, reshaping, joining, splitting, filtering, distribuzioni random, Ufuncs, resizing, broadcasting, aggregazioni e statistiche. Algebra lineare in Numpy, Principal Component Analysis (PCA), Singular Value Decomposition (SVD) e applicazioni varie. Libreria MatplotLIb, Seaborn e Plotly. Exploratory Data Analysis (EDA).4. Valutazione del modello. Valutazione del modello nella classificazione: flusso generale, metriche, matrice di confusione, curva ROC, soglia ottimale. Valutazione del modello nella della regressione. R-quadrato. Grafico dei residui. Selezione delle feature5. Data Cleaning e Feature Engineering. SImple Imputer. Iterative Imputer. Standard Scaler. One-Hot Encoder. Pipeline e ColumnTransformer in Scikit-Learn. Preprocessing di dati ordinali e di date. Vettorizzazione di testi. Lemmatizzazione.6. Modelli lineari per il ML. Modelli lineari. Modelli di regressione lineare, polinomiale e logistica. k-Nearest Neighbors per classificazione e regressione. Support Vector Machine, definizioni e applicazioni. Estensioni: classificazione multiclasse, regressione SVR, One-Class SVM.7. Modelli ad albero per il ML. Tipi di dato astratti: Pile e code, Alberi, Alberi binari e algoritmi di visita, Alberi binari di ricerca, Heap, Code con priorità, Grafi, Visita grafi e percorso minimo. Alberi Decisionali: modelli e applicazioni. Modelli Random Forest e Gradient Boosting Tree. 8. Reti neurali. Funzioni di attivazione. Loss function e backpropagation. Percettrone. Reti singlelayer e multi-layer. Tecniche di addestramento batch. Architettura Funnel. Implementazione di reti neurali con libreria Keras. Applicazioni. Reti Neurali Convoluzionali (CNN). Kernel. Feature Map. Pooling. Pipeline completa di una CNN. 9. Apprendimento non-supervisionato. Algoritmi di clustering. K-Means. Clustering gerarchico. DBSCAN. Tecniche di valutazione qualitativa degli algoritmi di clustering. Applicazione al clustering geografico. 10. Generative AI. Principi della Generative AI e implicazioni economiche legate alla scalabilità delle soluzioni AI. Il paradigma di "Intelligent Operations" viene presentato come evoluzione dei sistemi operativi industriali verso modelli data-driven e AI-driven.

I prerequisiti per il corso sono una conoscenza di base di algoritmi e strutture dati, programmazione Python e elementi di calcolo delle probabilità e statistica.

Data la possibile eterogeneità delle conoscenze in ingresso, si cercherà di calibrare l'insegnamento per colmare le eventuali lacune di parte degli studenti. Le lezioni servono di stimolo per affrontare vari argomenti relativi all'intelligenza artificiale in ambito industriale. Lo sviluppo individuale e di gruppo verrà favorito durante tutto il corso, anche privilegiando gli interessi specifici degli studenti. È fondamentale che gli studenti utilizzino il loro notebook durante il corso per sperimentare in prima persona le varie tecniche.

A livello generale, l'obiettivo dell'esame è quello di valutare:La preparazione dello studente sulla parte teorica.La capacità di pensare in modo critico ai problemi industriali.La capacità di progettare applicazioni di intelligenza artificiale applicando le conoscenze acquisite.Durante il corso verranno assegnati esercizi di gruppo, in modo che l'apprendimento sia continuo. Nella fase finale, gli studenti scelgono un progetto da svolgere individualmente o in gruppo. I voti rifletteranno quattro livelli di preparazione:Sufficiente: comprensione delle definizioni e dei concetti generali.Adeguato: essere in grado di spiegare e mostrare gli algoritmi e le tecniche fondamentali.Buono: essere in grado di applicare le conoscenze al problem solving.Molto buono: padroneggiare gli argomenti principali ed essere in grado di affrontare nuovi problemi e teorie in modo autonomo.

Aurélien Géron. Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow. O'Reilly. 2019.

Lo scopo dell’insegnamento è di introdurre gli allievi nel mondo della logistica industriale, ossia del processo di fornitura (immagazzinamento e distribuzione) dei beni dal punto di origine della materia prima al punto di vendita al cliente finale. Il corso contribuisce agli obiettivi formativi del CdL in Ingegneria Gestionale fornendo agli allievi le seguenti conoscenze/capacità: - conoscenza dei sistemi decisionali con particolare attenzione alla valutazione delle alternative possibili e alla definizione della soluzione ottimale - conoscenza dei principi di progettazione dei sistemi di produzione e logistici - conoscenza dei metodi e tecniche di gestione dei sistemi di produzione e logistici - conoscenza delle tecniche di elaborazione e validazione degli indicatori di valutazione delle prestazioni dei processi gestionali - conoscenza dei sistemi di valutazione dell'impatto dei sistemi aziendali in termini di sostenibilità - capacità di misurare, rilevare, classificare ed analizzare i dati necessari per supportare le decisioni aziendali - capacità di analizzare e interpretare le modalità di funzionamento di sistemi aziendali - capacità di elaborare e realizzare processi di innovazione dei sistemi e delle tecnologie di produzione - capacità di elaborare e realizzare processi di innovazione organizzativa e gestionale - capacità di valutazione delle opportunità di miglioramento del grado di sostenibilità dei sistemi produttivi e gestionali Dopo aver superato l’esame lo studente: - avrà conoscenza di: + componenti di base di un sistema logistico (“Supply Chain Management” system); + cicli Push/Pull e processi base della SCM; + natura del prodotto logistico; - avrà conoscenza e comprensione e sarà in grado di applicare le procedure per: + attuare l’evasione degli ordini (“Order Processing”); + costruire un sistema di servizio al cliente efficiente ed efficace; + selezionare e dimensionare il miglior sistema di stoccaggio in relazione alle caratteristiche del prodotto e allo specifico scenario produttivo; + selezionare il miglior tipo di confezionamento in relazione alle caratteristiche del prodotto; + identificare e mantenere corretti livelli di scorta; + selezionare e dimensionare il miglior sistema di movimentazione interna dei materiali in relazione alle caratteristiche del prodotto e allo specifico scenario produttivo; + selezionare le migliori opzioni di trasporto esterno in relazione alle caratteristiche del prodotto e dei canali della catena di fornitura da alimentare; + selezionare la schedulazione e l’instradamento ottimale di veicoli nel caso di trasporti effettuati in proprio; + identificare le migliori localizzazioni degli impianti lungo la catena di fornitura.

Introduzione alla logistica industriale: Definizioni. La Supply Chain Management. Logistica diretta e logistica inversa. Cicli e processi Push/Pull nella Supply Chain. Componenti di un sistema logistico. Prodotto Logistico: Natura del prodotto logistico: il prodotto totale. Classificazione dei prodotti ai fini logistici. Il ciclo di vita del prodotto. La curva “80-20” e il suo impiego nella gestione dei materiali. Caratteristiche del prodotto logistico: rapporti peso/volume e valore/peso, sostituibilità, caratteristiche di rischio. Packaging: Unitarizzazione del carico. Packaging primario, secondario e terziario. I pallet e l’u.d.c. pallettizzata. Containers. Funzioni del packaging. Il vetro: generalità; produzione; bottiglie e corpi cavi: tecniche di produzione, trattamenti. I metalli: alluminio; banda stagnata; banda cromata; acciaio inox; scatole metalliche a tre pezzi e due pezzi; tubetti deformabili; contenitori per aerosol; kegs; accessori di chiusura. I materiali cellulosici: carta e cartone; cicli di produzione e trattamenti; cellophane. I materiali plastici: classificazioni; i polimeri impiegati negli imballaggi; bottiglie e corpi cavi in plastica: tecniche di produzione. Imballaggio flessibile: tecniche di produzione e trattamenti; compositi, colaminati e coestrusi. Gli imballaggi FFS. Il CONAI. Identificazione automatica dei materiali: Codici a barre. Smart cards. Identificazione a radiofrequenza (RFId). Impianti di deposito: Generalità. Depositi all’aperto. Sili. Serbatoi per liquidi: serbatoi cilindrici ad asse verticale; serbatoi per liquidi in pressione; serbatoi per oli minerali e miscele carburanti. Serbatoi per gas: serbatoi a volume costante e serbatoi a volume variabile. Magazzini industriali: Funzione e ruolo del magazzino. Suddivisione della superficie del magazzino. Dati per la progettazione del magazzino. Caratteristiche della costruzione. Ricevimento e spedizione delle merci. Flusso dei materiali nel magazzino. Strutture per il posizionamento dei materiali. Indici per la gestione del magazzino. Dimensionamento delle aree: caratteristiche del vano pallet e CUS. Impianti di stoccaggio serviti da carrelli: dimensionamento del layout; dimensionamento del sistema di movimentazione. Magazzini automatizzati con trasloelevatori: prestazioni; rappresentazione del magazzino in coordinate temporali; norma FEM 9851; metodo di Bozer e White. Trasporti interni: Classificazione dei sistemi di trasporto. Criteri di scelta e di dimensionamento dei mezzi di trasporto. Trasporti per servizio di area (carriponte, carrelli a forche), di linea (trasportatori a rulli, a catena), di punto (trasportatori vibranti, pneumatici). I trasporti automatizzati: AGV, LGV, trasporti aerei con navetta e carrelli automotori, trasportatori a skid, robot. Trasporti esterni: Generalità sui trasporti. I modi di trasporto e relative caratteristiche: trasporti stradali, ferroviari, navali, aerei e in condotta. Trasporti unie multimodali. Caratteristiche del costo di trasporto. Documenti di trasporto. Gestione di flotte di trasporto aziendali: Selezione del servizio di trasporto. Routing e scheduling dei veicoli. Condizioni di fornitura: I trasporti nel mondo globalizzato. Politiche di prezzo: Incoterms. Localizzazione degli impianti produttivi e delle strutture di distribuzione: Classificazione dei problemi di localizzazione. Localizzazione facilities singole e multiple. Localizzazione di punti di distribuzione intermedi e al dettaglio.

Matematica; fisica; basi di processi manifatturieri.

Le attività di insegnamento utilizzate nel corso (e le relative attività di apprendimento richieste allo studente) sono: - lezioni frontali (conoscenza e comprensione); - soluzioni di problemi in classe (capacità di capire e risolvere problemi); - partecipazione a esercitazioni guidate e lavori di gruppo (capacità di comunicare e sostenere tesi); - preparazione di relazioni scritte (capacità di sintesi e di applicazione).

Verifica preliminare delle competenze della classe: non è prevista una verifica formale dei pre-requisiti richiesti; il docente, nella prima lezione, evidenzia agli studenti quelle che sono ritenute conoscenze di base ritenute indispensabili e le cui eventuali carenze devono essere colmate per una corretta fruizione del corso. Accertamento in itinere del processo di apprendimento: la partecipazione attiva degli studenti è stimolata durante l’intero corso attraverso le modalità didattiche precedentemente descritte. Tale partecipazione attiva, supportata attraverso lo svolgimento di lavori di gruppo supervisionati dall’insegnante, consente al docente di verificare lo stato di avanzamento del processo di apprendimento. Accertamento dei risultati di apprendimento: l’esame finale si basa su: 1. la discussione dei lavori di gruppo svolti durante l’anno, rielaborati personalmente da ciascun allievo in forma di relazione scritta che deve essere consegnata almeno una settimana prima della data di appello; la valutazione della relazione è volta a verificare la capacità da parte dello studente di capire e risolvere problemi inerenti gli argomenti svolti nelle ore di lezione nonché le sue capacità di sintesi e di applicazione; la valutazione della relazione scritta concorre per il 40% alla formazione del voto finale d’esame; 2. lo svolgimento di una prova orale, costituita da due domande sui principali contenuti del corso, volte ad accertare la conoscenza e la comprensione da parte dello studente dei principi teorici alla base della disciplina; la valutazione della prova orale concorre per il 60% alla formazione del voto finale d’esame. Il mero superamento dell’esame è subordinato alla dimostrazione da parte dell’allievo delle seguenti conoscenze e competenze minime: - terminologia di base in ambito logistico; - basi della formulazione della strategia logistica; - gestione delle scorte; - impianti di deposito; - magazzini industriali; - concetti base del confezionamento; - basi dei trasporti esterni; - trasporti interni - localizzazione degli impianti produttivi. L’attribuzione del voto rifletterà i seguenti livelli di preparazione: - sufficiente: conoscenza base degli argomenti del corso; - adeguata: acquisizione di una basilare abilità di problem solving; - buona: capacità di ragionamento rigoroso e di comunicazione; - approfondita: saper fare connessioni con i contenuti di altri insegnamenti del corso di studio.

R. H. Ballou - Business Logistics / Supply Chain Management - Pearson Prentice Hall F. Caron, G. Marchet, R. Wegner - Impianti di movimentazione e stoccaggio dei materiali - Hoepli S. Chopra, P. Meindl - Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation - Prentice Hall R. A. Kulwiec - Materials Handling Handbook - John Wiley & Sons A. Monte - Lezioni di Impianti Industriali - Cortina, Torino A. Pareschi, F. Ferrari, A. Persona, A.Regattieri - Logistica integrata e flessibile - Progetto Leonardo, Bologna G. Vignati - Manuale di logistica - Hoepli V. Zignoli - Trasporti meccanici, Tecnica ed economia - Hoepli

Il corso di Sistemi di Produzione Automatizzati ha lo scopo di introdurre gli allievi nel mondo dell’automazione industriale. La disciplina conferisce competenze: - nel campo dei sistemi di lavorazione meccanica automatici, presentandone le architetture oggi impiegate nell’industria manifatturiera (macchine a controllo numerico e loro integrazione all’interno di sistemi flessibili di produzione, linee di produzione rigide a elevata produttività) e le loro modalità di programmazione; - nel campo del controllo di processo, introducendo gli allievi ai dispositivi per la rilevazione di informazioni dal processo (sensori) e a quelli per l’esecuzione di azioni di controllo sullo stesso (attuatori), nonché illustrando i dispositivi impiegati nel controllo di apparecchiature e impianti (controllori logici programmabili) e la loro programmazione. Il presente modulo contribuisce al raggiungimento degli obiettivi formativi generali del CdL magistrale in Ingegneria Gestionale promuovendo principalmente, ma non esclusivamente, lo sviluppo di: 1. conoscenza dei principi di progettazione degli impianti di produzione, con particolare riferimento a quelli automatizzati; 2. conoscenza delle tecnologie dei processi di produzione; 3. capacità di analizzare e interpretare le modalità di funzionamento di sistemi complessi di produzione 4.capacità di contribuire all’introduzione di metodologie innovative nel campo della produzione 5. capacità di contribuire all’introduzione di tecniche e strumenti innovativi per la gestione dei processi aziendali

Generalità sull’automazione industriale: Cenni storici sull’automazione. - Classificazioni. - Automazione rigida e automazione flessibile. - Grado di automazione in relazione a volumi di produzione e mix produttivo. - L’automazione in azienda: i sistemi “Computer Aided”. Basi di progettazione meccanica con sistemi Computer-Aided: Richiami di disegno tecnico. - Progettazione e produzione assistita da calcolatore (Computer Aided Design, Computer Aided Manufacturing). - Sistemi per il CAD bidimensionale e tridimensionale. - Postprocessamento CAD-CAM. Macchine utensili a controllo numerico: Introduzione alle macchine a C.N. - Attrezzaggio e preparazione delle macchine a C.N. - Considerazioni sulla programmazione delle macchine a C.N. - Dispositivi di input, formati dei programmi e trasferimenti. - Il linguaggio di programmazione APT. - Esempi di programmazione APT. - Il linguaggio di programmazione ISO. - Esempi di programmazione ISO. - Valutazioni economiche. Automazione rigida e automazione flessibile: Transfer Lines: architetture rettilinee e circolari, sistemi di movimentazione, caratteristiche delle unità operatrici, dimensionamento. - Flexible Manufacturing Systems: generalità, elementi costituenti un FMS, dimensionamento. Sensori e trasduttori: Generalità sui sensori e trasduttori. - Sensori per il controllo di posizione, spostamento, prossimità, vibrazioni, peso, deformazione, velocità, livello, portata, pressione, temperatura. - Sistemi di Visione. Azionamenti elettrici, attuatori idraulici e pneumatici: Azionamenti elettrici: motori in corrente alternata, in corrente continua, passo passo, brushless. - Controlli ad anello aperto e ad anello chiuso. - Sistemi oleodinamici: componenti e funzionamento. - Sistemi pneumatici: componenti e funzionamento. Richiami di informatica: Sistemi di numerazione e codici binario, ottale, esadecimale. - Codici BCD, Gray, ASCII. - Conversioni tra sistemi di numerazione. - Algebra di Boole. - Funzioni Logiche. Controllori industriali: Sistemi di controllo combinatori. - Sistemi di controllo sequenziali. - Macchina di Mealy. - Macchina di Moore. - Equazioni logiche di controllo di un sistema. - Diagrammi di stato e Reti di Petri. - Sintesi di reti logiche. - Matrici di Karnaugh. - Circuiti integrati per il controllo (RAM, Encoder, Multiplexer, PLD). - I linguaggi di programmazione dei circuiti integrati (ABEL, VHDL). - Predisposizione dei circuiti integrati. - Controllori a logica cablata e controllori a logica programmabile (PLC). - Generalità sui PLC. - Le parti costituenti un PLC. - La programmazione del PLC: Sequential Function Chart (SFC), Programmazione funzionale, Programmazione tramite schemi a contatti (Ladder Diagrams). - La scansione del PLC e i tempi di esecuzione. - Esempi industriali di PLC. Robot industriali: Basi di robotica. - Classificazione e struttura dei robot. - Organi meccanici e organi di presa. - Applicazioni industriali dei robot. - Sensori per robot. - Linguaggi di programmazione. - Considerazioni economiche. - Criteri di scelta. L’automazione del montaggio: Strutturazione dei prodotti come presupposto per un montaggio economico. - Moduli per l’automazione dei processi di montaggio. - Struttura delle macchine di montaggio e degli impianti di montaggio flessibili. - Esempi pratici. - Considerazioni economiche. La Computer Integrated Manufacturing: La piramide dell’automazione industriale, i sistemi MES, S.C.A.D.A. e ERP Le reti di comunicazione industriali: Il modello ISO/OSI. - Basi di data communication: trasmissione half-duplex e full-duplex, seriale e parallela, sincrona e asincrona. - Le topologie di interconnessione di dispositivi di rete. – Il Daisy Chain. I bus di comunicazione seriale: Connessione punto-punto e il Modello Master/Slave. - Lo standard di comunicazione seriale (RS232 - RS422 - RS485). - Organizzazione dell’ottetto. - Il bitrate. - Le resistenze di terminazione. Cenni di Ethernet: Il modello Client/Server, reti PAN, LAN, MAN e WAN. - Il physical layer, il Data Link layer (CSMA/CD), il Network layer e il Transport layer. - Il protocollo TCP/IP e UDP. - Le classi di indirizzo IP. - Gli elementi di rete. - Le topologie delle reti dati. I protocolli industriali: PROFIBUS, PROFINET, AS-I, IO-LINK, OPC-UA, MODBUS, ETHENET/IP, POWERLINK, ETHERCAT. - Linee guida per la progettazione di una rete industriale PROFIBUS e PROFINET.

Per poter fruire il corso in modo proficuo è opportuno che gli studenti abbiano conoscenze e competenze in ingresso relative a: - dimensionamento della capacità produttiva e dimensionamento delle risorse (almeno a capacità); - tecnologie meccaniche (almeno di base); - lineamenti di programmazione ed abilità informatiche di base; - costi industriali e valutazione degli investimenti.

Le attività di insegnamento utilizzate nel corso (e le relative attività di apprendimento richieste allo studente) sono: - lezioni frontali (conoscenza e comprensione); - soluzioni di problemi in classe (capacità di capire e risolvere problemi); - partecipazione a esercitazioni guidate e lavori di gruppo (capacità di comunicare e sostenere tesi); - preparazione di relazioni scritte (capacità di sintesi e di applicazione).

Verifica preliminare delle competenze della classe: non è prevista una verifica formale dei pre-requisiti richiesti; il docente, nella prima lezione, evidenzia agli studenti quelle che sono ritenute conoscenze di base ritenute indispensabili e le cui eventuali carenze devono essere colmate per una corretta fruizione del corso. Accertamento in itinere del processo di apprendimento: la partecipazione attiva degli studenti è stimolata durante l’intero corso attraverso le modalità didattiche precedentemente descritte. Tale partecipazione attiva, supportata attraverso lo svolgimento di lavori di gruppo supervisionati dall’insegnante, consente al docente di verificare lo stato di avanzamento del processo di apprendimento. Accertamento dei risultati di apprendimento: l’esame finale si basa su: 1. la discussione dei lavori di gruppo svolti durante l’anno, rielaborati personalmente da ciascun allievo in forma di relazione scritta che deve essere consegnata almeno una settimana prima della data di appello; la valutazione della relazione è volta a verificare la capacità da parte dello studente di capire e risolvere problemi inerenti gli argomenti svolti nelle ore di lezione nonché le sue capacità di sintesi e di applicazione; la valutazione della relazione scritta concorre per il 40% alla formazione del voto finale d’esame; 2. lo svolgimento di una prova orale, costituita da due domande sui principali contenuti del corso, volte ad accertare la conoscenza e la comprensione da parte dello studente dei principi teorici alla base della disciplina; la valutazione della prova orale concorre per il 60% alla formazione del voto finale d’esame. Il mero superamento dell’esame è subordinato alla dimostrazione da parte dell’allievo delle seguenti conoscenze e competenze minime: - terminologia di base in ambito automazione; - conoscenza di base delle architetture dei sistemi di produzione automatizzati; - conoscenza di base del controllo numerico; - conoscenza dei principali tipi di sensori e loro funzionamento; - conoscenza dei principali sistemi di azionamento e loro funzionamento; - conoscenza di base sui PLC (funzionamento, scelta e programmazione); - conoscenze di base sui robot (architetture e classificazioni); - conoscenze di base sulle reti di comunicazione industriale; - conoscenze di base sui protocolli di comunicazione. L’attribuzione del voto rifletterà i seguenti livelli di preparazione: - sufficiente: conoscenza base degli argomenti del corso; - adeguata: acquisizione di una basilare abilità di problem solving; - buona: capacità di ragionamento rigoroso e di comunicazione; - approfondita: saper fare connessioni con i contenuti di altri insegnamenti del corso di studio.

M.Garetti, M.Taisch. - Sistemi di Produzione Automatizzati. - Cusl, Milano G.Consoli. - Transfer di lavorazione. - Nuove Edizioni Tecniche San Rocco G.Consoli. - Centri di lavoro a controllo numerico. - Nuove Edizioni Tecniche San Rocco A.Sianesi. - FMS sistemi di produzione per la fabbrica automatica. - Editrice Il Rostro, Milano H.Baumgartner, K.Knishewski, H.Wieding. - CIM considerazioni di base. - Tecniche Nuove M.P.Groover. - Automatic Production Systems and Computer Integrated Manufacturing. - Prentice-Hall International R.Shah. - Lavorazioni a controllo numerico. - Tecniche Nuove L.Horath. - Computer Numerical Control Programming of Machines. - Macmillian New York M.Flego. - L’impiego del controllo numerico nella produzione meccanica. - Franco Angeli Norma UNI ISO 6983-1:1990. - Macchine a comando numerico. Formato di programma e definizione delle parole di indirizzo. Formato dei dati dei sistemi di comando per posizionamento, movimento lineare e di contorno E.Grassani. - Automazione Industriale. - Editoriale Delfino, Milano G.Colombo. - Automazione Industriale (5 voll.). - Editoriale Dott. Giorgio, Torino G.Ortolani, E.Venturi. - Schemi e apparecchi nell’automazione industriale. - Hoepli, Milano P.Chiacchio, PLC e Automazione Industriale. - McGraw Hill Norma CEI EN 61131-3:2005. - Controllori programmabili. Parte 3: Linguaggi di programmazione K.S.Fu, R.C.Gonzalez, C.S.G.Lee. - Robotica. - McGraw Hill Y.Koren. - Robotics for Engineers. - McGraw Hill A.Monte. - Lezioni di Impianti Industriali. - Cortina, Torino A.Cavalcoli. - Reti locali industriali. - comunicazioni di fabbrica. - Clup, Milano H.P.Beuerle, G.Bach Bezenar. - La comunicazione nell’automazione. - Tecniche Nuove B.Lotter. - L’automazione del montaggio. - Elettrotecnica e meccanica di precisione. - Tecniche Nuove C.Bonivento, L. Gentili, A. Paoli, Sistemi di automazione industriale, Mc Graw Hill. R. Koch, R. Lueftner, Communication Network in Automation, Publics Pixelpark R. Pigan, M. Metter, Automating with PROFINET: Industrial Communication Based on Industrial Ethernet, Publicis McD Werbeagentur J. Weigmann, G, Kilian, Decentralization with PROFIBUS DP/DPV1: Architecture and Fundamentals, Configuration and Use with SIMATIC S7, Wiley VCH J. Powell, H. Vandelinde, Catching the Process Fieldbus: An Introduction to Profibus for Process Automation, Momentum Press, LLC