Management Engineering

In questo corso gli studenti impareranno a progettare nuovi prodotti e servizi utilizzando approcci basati sui dati. Gli studenti impareranno a raccogliere e analizzare i dati del mercato e dei clienti, a utilizzare questi dati per generare idee di prodotto e a testare queste idee per determinarne la fattibilità tecnica e di mercato.
Durante il corso, gli studenti acquisiranno una conoscenza approfondita dei principi dello sviluppo di prodotti/servizi basati sui dati. Comprenderanno la definizione e le tecnologie dell'Industria 4.0 e 5.0, nonché il ruolo delle data-driven organization nella società contemporanea. Apprenderanno il processo di progettazione e sviluppo di prodotti e servizi data-driven, inclusa la progettazione organizzativa e di sistema (ca4). Saranno in grado di condurre una ricerca completa (ct6) sui clienti e sul mercato per identificare le opportunità di mercato e i bisogni dei clienti utilizzando metodi analitici, e utilizzare i dati per generare idee innovative per nuovi prodotti/servizi (ca7).
Impareranno come utilizzare approcci basati sui dati per sviluppare un avamprogetto costruttivo, produttivo ed economico-finanziario e per la generazione, selezione e testing dei concept di prodotto (ca5, ca6).
Infine, verrà loro introdotto e fatto utilizzare il data-driven business model canvas come nuovo framework data-centric, propedeutico a comprendere come i dati possono essere utilizzati per facilitare il cambiamento organizzativo, identificare le aree di miglioramento, testare nuovi mercati e misurare l'impatto (ca8). Gli studenti impareranno a sviluppare e testare prototipi per convalidare le loro idee e a utilizzare la sperimentazione per perfezionarle e ottimizzarle. Infine, gli studenti svilupperanno una strategia go-to-market basata sui dati, assicurando che i loro prodotti/servizi possano essere lanciati con successo e che soddisfino le esigenze dei clienti (cc7, cc8, cc9, cc10).
Il corso ha un focus anche su diverse soft-skill: pensiero analitico (CT10B222), lavoro in gruppo (ct2), gestione del tempo (ct7), comunicazione dei risultati del proprio lavoro in forma scritta (ct1), grafica (ct4) e attraverso presentazioni (ct8).
Il corso vedrà alternarsi lezioni frontali e attività di gruppo, finalizzate ad applicare i concetti teorici appresi durante il corso. Agli studenti verrà chiesto di lavorare in gruppo ad un project work finalizzato alla progettazione di un prodotto/servizio utilizzando l’approccio data-driven. Gli studenti saranno seguiti nello sviluppo del progetto anche grazie al lavoro di gruppo in classe e alle consegne intermedie. Ove possibile, agli studenti sarà anche chiesto di partecipare alla valutazione peer-to-peer dei project work. Infine, gli studenti dovranno presentare il proprio project work in una sessione plenaria.

Parte 1: desirability
Parte 2: feasibility
Parte 3: viability

Progetto di gruppo obbligatorio. Discussione del progetto di gruppo. Eventualmente prova orale sul programma del corso.
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Wickham, H., & Grolemund, G. (2017). R for data science (Vol. 2). Sebastopol, CA: O'Reilly.

Il corso si propone, attraverso lezioni teoriche e pratiche, di fornire agli studenti magistrali gli strumenti necessari sia per la progettazione che per la valutazione delle prestazioni, dell’efficienza, e della sicurezza di sistemi ICT in applicazioni industriali. Gli studenti verranno pertanto messi in grado di conoscere il mondo ICT per l’industria e di poterne valutare il valore aggiunto per le aziende. Il percorso è volto ad integrare le nozioni teoriche con la progettazione di applicazioni pratiche al fine di realizzare un sistema ICT per applicazioni industriali, invogliando lo studente all’eventuale approfondimento.

Il corso si propone, attraverso lezioni teoriche e pratiche, di fornire agli studenti magistrali gli strumenti necessari sia per la progettazione che per la valutazione delle prestazioni, dell’efficienza, e della sicurezza di sistemi ICT in applicazioni industriali.

Esame scritto
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Materiale didattico distribuito a lezione e presente su Moodle

1) Conoscenza e comprensione
Obiettivo 1.1) Comprensione dell’organizzazione gerarchica dei sistemi produttivi secondo il modello Computer Integrated Manufacturing.
Obiettivo 1.2) Conoscenza della classificazione IEC 61512 dei problemi di controllo industriale: basic control, procedural control e coordination control.
Obiettivo 1.3) Conoscenza dei fondamenti della trasmissione digitale, dei mezzi fisici, delle codifiche binarie e del modello ISO/OSI.
Obiettivo 1.4) Comprensione dei fenomeni di codifica, quantizzazione, campionamento, aliasing, decodifica e interpolazione continua.
Obiettivo 1.5) Conoscenza della struttura, delle tipologie, delle tecniche di taratura e delle forme digitali dei controllori PID.
Obiettivo 1.6) Conoscenza dell’architettura, del funzionamento real-time e del ciclo di scansione dei controllori logici programmabili.
Obiettivo 1.7) Comprensione del ruolo dei sistemi a eventi discreti nel controllo logico-sequenziale dei livelli di macchina e cella.
Obiettivo 1.8) Conoscenza dei modelli ad automi a stati finiti e delle principali proprietà qualitative dei sistemi a eventi discreti.
Obiettivo 1.9) Conoscenza dei principi della programmazione PLC secondo IEC 61131-3, con particolare riferimento al linguaggio Ladder Diagram.
2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Obiettivo 2.1) Saper classificare funzioni e problemi di controllo secondo la norma IEC 61512.
Obiettivo 2.2) Saper associare le principali funzioni di controllo industriale ai livelli funzionali del modello CIM.
Obiettivo 2.3) Saper distinguere le esigenze comunicative delle reti per le informazioni, delle reti per il controllo e delle reti di campo.
Obiettivo 2.4) Saper valutare gli effetti della quantizzazione, del campionamento, dell’aliasing e della ricostruzione analogica nei sistemi digitali.
Obiettivo 2.5) Saper applicare tecniche di taratura dei controllori PID e interpretarne il significato pratico.
Obiettivo 2.6) Saper formulare un PID digitale mediante approssimazione discreta delle azioni proporzionale, integrale e derivativa.
Obiettivo 2.7) Saper valutare vantaggi e limiti di un controllore deadbeat in presenza di vincoli pratici, saturazioni, disturbi e comportamento inter-campionario.
Obiettivo 2.8) Saper analizzare il ciclo di scansione di un PLC e i suoi effetti su tempo di risposta, ritardo di attuazione e funzionamento real-time.
Obiettivo 2.9) Saper rappresentare un sistema logico-sequenziale mediante automi a stati finiti.
Obiettivo 2.10) Saper tradurre funzioni logiche statiche e sequenziali in programmi PLC in linguaggio Ladder Diagram.
3) Autonomia di giudizio
Obiettivo 3.1) Saper scegliere l’architettura di controllo più adeguata in funzione del livello funzionale, della tipologia di controllo e dei requisiti del sistema produttivo.
Obiettivo 3.2) Saper scegliere le tecniche di acquisizione, campionamento, codifica e ricostruzione più adatte a un problema di controllo digitale.
Obiettivo 3.3) Saper valutare limiti e condizioni di applicabilità di controllori PID analogici, PID digitali e controllori tempo-discreti.
Obiettivo 3.4) Saper individuare soluzioni logico-sequenziali coerenti con requisiti di sicurezza, assenza di deadlock e corretto completamento delle sequenze operative.
4) Abilità comunicative
Obiettivo 4.1) Saper descrivere architetture di automazione industriale, reti di comunicazione, controllori di campo e PLC con linguaggio tecnico appropriato.
Obiettivo 4.2) Saper discutere scelte progettuali relative a basic control, comunicazioni industriali, digitalizzazione, controllo PID e controllo logico-sequenziale.
Obiettivo 4.3) Saper presentare l’analisi di un sistema di automazione collegando requisiti funzionali, architettura, controllo, comunicazione e implementazione PLC.
5) Capacità di apprendimento
Obiettivo 5.1) Capacità di approfondire autonomamente norme, tecnologie e strumenti per l’automazione industriale, con riferimento a IEC 61512, IEC 61131, IEC 61158, ISO/IEC 7498-1 e ISO 11898.
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DESCRITTORI DI DUBLINO.
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LAUREA IN INGEGNERIA BIOMEDICA: TECNOLOGIE PER L'AUTOMAZIONE INDUSTRIALE
CONOSCENZA E COMPRENSIONE
cc4 - La conoscenza dei principi dell’elettronica e dell’elettrotecnica
cc9 - Approfondimenti del settore Informazione
cc10 - Approfondimenti del settore industriale
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
ca3 - La capacità di scegliere e applicare appropriati metodi analitici e di modellazione
ca4 - La capacità di realizzare progetti bioingegneristici
ca5 - La capacità risolvere problemi di bioingegneria
ca6 - La capacità effettuare il trattamento dei dati
ca7 - La capacità di scegliere e utilizzare strumenti e metodi per la produzione di beni servizi e attrezzature
ca8 - La capacità di combinare teoria e pratica per risolvere problemi di bioingegneria multidisciplinari
AUTONOMIA DI GIUDIZIO
ag1 - Capacità di analisi nel proprio campo di azione
ag2 - Capacità di formulare considerazioni tecnicamente accurate
CAPACITÀ DI COMUNICAZIONE
ac1 - Capacità di presentare i risultati con rigore tecnico-scientifico
ac2 - Capacità di comunicare con specialisti e non, anche in inglese
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO
ap1 - Capacità di mantenersi aggiornati all'evoluzione tecnologica
ap2 - Capacità di proseguire gli studi a livelli più avanzati
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LAUREA MAGISTRALE IN MANAGEMENT ENGINEERING: INDUSTRIAL AUTOMATION TECNOLOGIES.
CONOSCENZA E COMPRENSIONE
cc5 - La conoscenza delle tecnologie informatiche
cc8 - La comprensione delle tecniche e dei metodi applicabili e dei loro limiti.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
ca4 - La capacità di scegliere e utilizzare per la produzione di beni e servizi attrezzature, strumenti e metodi appropriati
ca5 - La capacità di combinare teoria e pratica per risolvere problemi di ingegneria ed organizzativi
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO
ap4 - Capacità di comprendere e interpretare i principi di base dei processi di progettazione, produzione e manutenzione, operando nel rispetto dei requisiti di qualità, sicurezza e affidabilità e facendo riferimento alle principali norme tecniche e ambientali (ISO, UNI, ASME, DIN, ecc.).
COMPETENZE TRASVERSALI
ct5 - Capacità di valutare criticamente dati e risultati e trarre conclusioni
ct10 - Capacità di interpretazione di dati tratti dalla realtà o da simulazioni al calcolatore

Contesto storico e scientifico dell’automazione industriale.
Comunicazioni digitali industriali e infrastruttura informatica aziendale.
L’interfaccia fra il dominio analogico e il dominio digitale.
Sistemi di controllo del livello di campo.
Sistemi di controllo dei livelli di macchina e cella.
Introduzione ai sistemi a eventi discreti per il controllo logico-sequenziale.
Programmazione dei controllori PLC.

1) Conoscenza e comprensione
Modalità di verifica dell'obiettivo 1.1) Verifica mediante esercizi a risposta multipla.
Modalità di verifica dell'obiettivo 1.2) Verifica mediante esercizi a risposta multipla.
Modalità di verifica dell'obiettivo 1.3) Verifica mediante esercizi a risposta multipla.
Modalità di verifica dell'obiettivo 1.4) Verifica mediante esercizi a risposta multipla.
Modalità di verifica dell'obiettivo 1.5) Verifica mediante esercizi a risposta multipla.
Modalità di verifica dell'obiettivo 1.6) Verifica mediante esercizi a risposta multipla.
Modalità di verifica dell'obiettivo 1.7) Verifica mediante esercizi a risposta multipla.
Modalità di verifica dell'obiettivo 1.8) Verifica mediante esercizi a risposta multipla.
Modalità di verifica dell'obiettivo 1.9) Verifica mediante esercizi a risposta multipla.
2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Modalità di verifica dell'obiettivo 2.1) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
Modalità di verifica dell'obiettivo 2.2) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
Modalità di verifica dell'obiettivo 2.3) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
Modalità di verifica dell'obiettivo 2.4) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
Modalità di verifica dell'obiettivo 2.5) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
Modalità di verifica dell'obiettivo 2.6) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
Modalità di verifica dell'obiettivo 2.7) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
Modalità di verifica dell'obiettivo 2.8) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
Modalità di verifica dell'obiettivo 2.9) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
Modalità di verifica dell'obiettivo 2.10) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
3) Autonomia di giudizio
Modalità di verifica dell'obiettivo 3.1) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
Modalità di verifica dell'obiettivo 3.2) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
Modalità di verifica dell'obiettivo 3.3) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
Modalità di verifica dell'obiettivo 3.4) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
4) Abilità comunicative
Modalità di verifica dell'obiettivo 4.1) Verifica mediante colloquio orale.
Modalità di verifica dell'obiettivo 4.2) Verifica mediante colloquio orale.
Modalità di verifica dell'obiettivo 4.3) Verifica mediante colloquio orale.
5) Capacità di apprendimento
Modalità di verifica dell'obiettivo 5.1) Verifica mediante esercizi a risposta aperta.
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Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Mikell P. Groover
Automation, Production Systems, and Computer-Integrated Manufacturing.
Pearson Higher Education, Inc., Upper Saddle River, NJ, 2015.
ISBN 978-0-13-349961-2
Mikell P. Groover
Fundamentals of modern manufacturing: materials, processes, and systems.
John Wiley & Sons, 2010.
ISBN 978-0470-467008
Karl Johan Åström and Tore Hägglund.
Advanced PID control.
ISA-The Instrumentation, Systems and Automation Society, 2006.
ISBN 978-1-55617-942-6
William Bolton.
Programmable logic controllers.
Newnes, 2015.
ISBN 978-0-12-802929-9
Frank D. Petruzella.
Programmable Logic Controllers.
McGraw Hill, 2016.
ISBN 978-0073373843
Glen A. Mazur and William J. Weindorf.
Programmable Logic Controllers: Principles and Applications.
American Technical Publishers, 2020.
ISBN 978-0826913968
Claudio Bonivento, Luca Gentili, and Andrea Paoli.
Sistemi di automazione industriale. Architetture e controllo.
McGraw-Hill, Milano, Italia, 2011.
ISBN 978 88 386 6693-3.
Giorgio C. Buttazzo.
Sistemi in tempo reale.
Pitagora Editrice, Italia, 1995.
ISBN 88 371 1640-3.
Pasquale Chiacchio and Francesco Basile.
Tecnologie informatiche per l'automazione.
McGraw-Hill, Milano, Italia, 2a edition, 2004.
ISBN 88 386 6147-2.
GianAntonio Magnani, Gianni Ferretti, and Paolo Rocco.
Tecnologie dei sistemi di controllo.
McGraw-Hill, Milano, Italia, 2007.
ISBN 978 88 386 7275-0.

Il corso intende fornire conoscenze approfondite sulla legislazione antinfortunistica in vigore in Italia e di derivazione Comunitaria. Queste tematiche sono oggetto di seminari specifici (a cura di un ricercatore dell'area giuslavoristica) sulle fonti del diritto del lavoro e della salute e sicurezza sul lavoro, in particolare concentrate sulle direttive comunitarie e sul testo unico D.Lgs. 81/2008. Si studia il fondamento del diritto alla sicurezza, l'organizzazione aziendale della prevenzione e le figure di line (datore di lavoro, dirigente e preposto), di staff (responsabile del servizio di prevenzione e protezione e medico competente), le loro funzioni, le responsabilità i meccanismi di delega, la sorveglianza sanitaria. Si studiano gli strumenti di partecipazione dei lavoratori e delle loro rappresentanze, obblighi, diritti, requisiti di formazione e informazione e la disciplina sanzionatoria prevenzionale.
Tali conoscenze devono portare alla comprensione dei ruoli dei diversi soggetti nella prevenzione per la salute e sicurezza sul lavoro (cc9, implicazioni non ingegneristiche ed in particolare etiche, legali e sociali).
Nell'area tecnica si parte dalla conoscenza del concetto di rischio, ontologicamente affrontato con lo studio della norma ISO 31000 sulla gestione del rischio, per poi calarla, come strumento guida, nei requisiti delle norme di legge che obbligano alla valutazione del rischio (cc4, principi RAMS e valutazione del rischio; cc8, tecniche e metodi applicabili e loro limiti).
Nel dettaglio, concentrandosi sui principali fattori di rischio che possono essere affrontati più opportunamente da competenze di tipo ingegneristico, tralasciando cioè gli aspetti più vicini all'area igienistica, medica e fisiologica, oltre che chimico tossicologica e concentrandosi sugli aspetti ergonomici e su attrezzature macchine e impianti (cc3, tecnologie e strumenti della produzione), oltre alla conoscenza della norma di legge di riferimento, qualora questa sia "in bianco", viene affrontato lo studio delle norme di origine tecnica (UNI-EN-ISO-CEI-IEC-ASHRAE-ANSI etc.) che si utilizzano per l'interpretazione dei requisiti tecnici.
La conoscenza dei requisiti di norma viene legata alle conoscenze (in parte pregresse richiamate ed in parte sviluppate ex novo nel corso) sugli elementi tecnico scientifici di base dei fattori del rischio (cc7, multidisciplinarità dell’ingegneria; ct7, capacità di apprendimento in modo autodiretto).
Tali conoscenze sviluppano la capacità di comprensione dei fattori di rischio presenti in un ambiente di lavoro, delle cause che li producono, delle conseguenze che possono provocare, dei possibili metodi di mitigazione dei relativi rischi nell'ottica della conformità legislativa e del miglioramento continuo della salute e sicurezza sul lavoro. La capacità di applicare le conoscenze e la comprensione vengono infine messe alla prova e ulteriormente sviluppate nella parte finale del corso consistente nella presentazione di casi di studio di incidenti sul lavoro dove è stimolata la discussione sugli elementi tecnici e legali appresi che trovano istanza nei casi concreti (ca2, risolvere problemi ingegneristici individuando i vincoli tecnici, legali, sociali ed economici) e nelle scelte motivate di strumenti e metodi appropriati (ca4) in un contesto multidisciplinare (ca7) con una valutazione critica dei dati a disposizione (ct5, ct10).

Il rischio industriale Il rischio rumore, rischio vibrazioni meccaniche. Il rischio incendio, la sicurezza delle macchine, delle attrezzature e degli impianti. Microclima e illuminazione degli ambienti. Definizioni e fonti del diritto del lavoro Struttura e principi fondamentali del d.lgs.n.81/2008 l'organizzazione aziendale della prevenzione, le figure e le responsabilità. Delega, appalti, servizio di prevenzione e protezione.

La verifica dell'apprendimento relativa alle conoscenze acquisite viene attuata in un colloquio orale su due parti, quella giuslavoristica e quella tecnica. La parte giuslavoristica si incentra sulla dimostrazione della conoscenza dei principi generali del diritto alla base della disciplina legislativa, oltre che degli specifici ruoli, competenze, obblighi dei soggetti della prevenzione. Nel colloquio l'esaminatore cerca sempre di cogliere il livello di comprensione generale della materia e l'importanza di determinati dettagli e specificità normativi ai fini dell'efficacia, oltre che della conformità, delle attività prevenzionali.
Nella parte tecnica le conoscenze verificate sono, a campione, su uno o più fattori di rischio, per i quali, oltre che conoscere l'articolato della legge e delle eventuali norme tecniche, lo studente deve dimostrare di comprenderne le basi tecnico-scientifiche, sapendo muoversi sul razionale scientifico, le sue leggi fisiche, metrologiche, etc. essendo in grado di applicarle a semplici esempi schematici nella forma di casi pratici o esercizi.
In definitiva la capacità di applicare le conoscenze acquisite si rileva nelle modalità con cui lo studente affronta, sempre nell'ottica della valutazione del rischio, un qualsiasi argomento su cui si sviluppa la prova orale, che si tratti di un esempio pratico o che debba essere presentato più in generale un fattore di rischio e tutte le sue implicazioni. La valutazione è quindi funzione della correttezza, completezza e soprattutto dell'articolazione delle risposte, in un campo fortemente interdisciplinare.
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Parte relativa ai seminari del Prof. Lai per studenti frequentanti, M. LAI, Il diritto della sicurezza sul lavoro tra conferme e sviluppi, Giappichelli, Torino, 2017, solo Capitolo 3; per studenti non frequentanti, M. LAI, Il diritto della sicurezza sul lavoro tra conferme e sviluppi, Giappichelli, Torino, 2017, Capitoli 1,2, 3; Dispense e slide del Prf. Tucci, scaricabili da moodle
Controlla la bibliografia su onesearch (https://onesearch.unifi.it). Per aiuto contatta la tua biblioteca (https://unifi.libanswers.com).

Fornire agli studenti le conoscenze di base per comprendere la
complessità della supply chain (acquisto, produzione e distribuzione) e gli
strumenti e le tecniche principali per gestirla, attraverso la pianificazione
e il controllo.

1. Business strategy and operations and supply chain strategy
2. Manufacturing Planning and Control System - Budgeting
3. Demand Planning – Casi aziendali ed esercitazione su algoritmi
4. Laboratorio: introduzione alla business simulation The Fresh Connection
5. Sales & Operation Planning: teoria e simulazione 6. Master scheduling – Casi aziendali
7. MRP standard e nuove frontiere: Demand Driven MRP
8. Capacity Planning e Production Activity Control
9. Inventory management: teoria e simulazione
10. Acquisti e Supply chain
11. Project Management per progetti di implementazione di soluzioni tecnologiche
12. Laboratorio: competizione role game

Prova scritta ed eventualmente orale
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari

PM BOK VII

Il corso presenta metodi e modelli di ottimizzazione avanzati orientati alle applicazioni di interesse per l’ingegneria gestionale e in particolare alla gestione ottimizzata della produzione, all’organizzazione, ai modelli di prescriptive analytics. I contenuti del corso sono trasversali e rilevanti per molti ruoli previsti dal progetto formativo. In particolare il progettista e gestore di sistemi di produzione (RM1) apprenderà tecniche di data science per lo sviluppo di modelli predittivi, il Service Manager (RM3) apprenderà metodi avanzati la gestione ottimizzata delle risorse, l’Operations and supply chain manager apprenderà metodi avanzati per la programmazione della produzione Le conoscenze erogate saranno le seguenti: A partire da una solida preparazione matematica di base verrà sviluppata conoscenza nell’ambito della teoria e degli algoritmi di ottimizzazione sia discreti che continui (cc1) e dei principali metodi di machine learning per la classificazione automatica (cc1). In questi ambiti verranno approfonditi gli aspetti applicativi nel contesto dell’ingegneria gestionale (cc7) e, anche attraverso sessioni di laboratorio (ca1), verranno analizzate criticamente le applicazioni di quanto presentato nel corso a casi concreti (cc7, cc8). Gli studenti saranno in grado di combinare teoria e pratica per la soluzione di problemi di ingegneria ed organizzativi, in contesti complessi e sapranno utilizzare alcuni strumenti di data mining e machine learning (ca5). In generale l’approccio della ricerca operativa presentato nel corso sarà orientato a sviluppare la capacità di utilizzare la teoria, gli algoritmi e l’esperienza pratica per risolvere problemi di multidisciplinari (ca7) Durante il corso gli studenti dovranno saper argomentare sia in forma scritta (ct1) che in forma verbale (ct3) quanto appreso, nonché i risultati di un elaborato informatico (ct4) che prevede l'analisi critica di dati reali (ct10) e della loro elaborazione (ct5). Una parte del corso sarà offerta in modalità flipped e gli studenti dovranno fare auto-apprendimento, seguito da discussione in aula (ct7). Il materiale del corso è in lingua inglese ed è richiesta una conoscenza adeguata (ct11).
COMBINATORIAL OPTIMIZATION:
Ingegneria Informatica Magistrale
Conoscenza e Comprensione
cc1 - Conoscenze avanzate di modelli e metodologie di progetto, sviluppo e verifica di sistemi software complessi
cc5 - Conoscenze avanzate di modelli e metodi propri della ricerca operativa per l'ottimizzazione di sistemi complessi;
Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
ca5 - Adottare un approccio ingegneristico ed ispirato alla ottimizzazione per l'analisi e risoluzione di problemi
ca8 - Formalizzare e risolvere problemi complessi di ottimizzazione e elaborazione dell’informazione
Autonomia di Giudizio
ag1 - Analizzare problemi complessi dell’ingegneria informatica, valutando criticamente metodi e soluzioni
ag2 - Formulare, in maniera autonoma e con approccio interdisciplinare, considerazioni rigorose e tecnicamente valide sui temi e progetti affrontati
Capacità di Comunicazione
ac1 - Presentare i risultati della propria attività in forma scritta e orale con caratteristiche di organicità e rigore tecnico
ac2 - Comunicare informazioni, idee, problemi e soluzioni a specialisti del settore e a interlocutori non specialisti, in lingua italiana o inglese
Capacità di Apprendimento
ap2 - Organizzare e gestire in modo indipendente il proprio percorso di apprendimento, sviluppando capacità di analisi e approfondimento sia in contesti guidati sia in attività autonome.
ap3 - Apprendere in modo guidato nella preparazione degli esami orali, nella redazione di elaborati analitici o progettuali, e nelle relazioni delle attività svolte.
Intelligenza Artificiale
Conoscenza e Comprensione
cc2 - Applicare tecniche di ottimizzazione continua e combinatoria per risolvere problemi pratici.
Autonomia di Giudizio
ag1 - Maturare la capacità di identificare, localizzare e ottenere i dati richiesti per le analisi.
ag2 - Sviluppare la capacità di progettazione e conduzione di indagini analitiche utilizzando modelli e tecniche sperimentali.
ag3 - Acquisire la capacità di interpretare dati provenienti dalla realtà o da simulazioni, utilizzando le basi modellistiche, informatiche e statistiche apprese.
ag4 - Valutare criticamente dati e risultati per trarre conclusioni informate.
Capacità di Comunicazione
ac2 - Presentare in forma scritta, verbale o multimediale argomentazioni e risultati di studio o lavoro.
ac3 - Dimostrare un livello adeguato di conoscenza della lingua inglese, sia nella comprensione delle fonti che nella comunicazione delle proprie idee.
Capacità di Apprendimento
ap1 - Sviluppare capacità di apprendimento autonomo e auto-diretto, riconoscendo la necessità di un apprendimento continuo.
ap3 - Apprendere in modo guidato nella preparazione degli esami orali, nella redazione di elaborati progettuali e relazioni.

1. Modelli con variabili binarie ed intere. 2. Algoritmi per la risoluzione di problemi di Ottimizzazione Combinatoria.

Esame scritto od orale attraverso il quale si verifica mediante quesiti e domande teoriche: - la capacità di formulare problemi di ottimizzazione combinatoria e su rete; - la capacità di descrivere e utilizzare algoritmi di ottimizzazione combinatoria; - la capacità di adattare modelli e algoritmi di ottimizzazione combinatoria per la soluzione di problemi complessi previa identificazione della loro struttura.
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Integer Programming (L. Wolsey) Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications (R.K. Ahuja, T.L. Magnanti, J.B. Orlin) Optimization Models (F. Schoen) Controlla la bibliografia su onesearch. Per aiuto contatta la tua biblioteca

The general objective of the course is to provide the competencies required to train a manager of manufacturing processes (RM1) with special focus on the technological issues, the selection of the optimal processes and the economic impact of the possible technical alternatives.
The course wants to provide the theoretical tools to analyze a manufacturing process and define the optimal technical options both in terms of processes (cc3) and materials. This will be achieved thanks to the modeling of processes based on their physics (cc1, cc2) ed the tools to evaluate the possible introduction of innovative technologies such as rapid prototyping and Additive Manufacturing (cc6).
The acquired competences will be applied in the development of a Design for Manufacturing analysis of a mechanical component, in order to test and refine what acquired on the optimization of a product design and its manufacturing cycle (ca3, ca4). This study will be carried out by groups of students (2-4 students for each group) and will enable the students to test their problem solving attitude (cc7) and to work within a team to create a technical-economic analysis of a product (cc9) using consolidated industrial approaches (cc8).
Other competences that will be provided within the course are related to innovative and non-conventional processes (ca7) and the analytical modeling of manufacturing processes (ca2) and the development of advanced monitoring solutions (ca2, ca3).
The course requires the development of a reengineering study of an existing assembly, to be carried out by a team of students. The work must be presented by the group as part of the examination and it has the objective to support the acquisition of the following competences: written technical communication (ct1), coordinated work group (ct2), development of an adequate expression and technical discussion of own arguments (ct3), graphic representation and communication (ct4) and communication through presentations and web systems (ct8).

1) Analysis and optimization of manufacturing process, to reduce their cost and efficiency
2) Design for Manufacturing, to optimize the design of mechanical and electro-mechanical products
3) Net shape processes and non-conventional manufacturing technologies, including also processes for polymeric materials and composites
4) Modeling and optimization of a manufacturing cycle

Oral or written examination + development of a Design for Manufacturing analysis of a mechanical component. This analysis must be developed by a group of students (2-4 ideally) and must be submitted on Moodle before the oral examination.
The exam wants to evaluate the capabilities acquired by the student regarding the use of a straight and methodological approach to define the optimal manufacturing cycle for the production of a mechanical component and to assess its cost and efficiency.
Moreover, the development of the DFM analysis, wants to provide a challenge to the students that could be solved only with team-working and testing their problem-solving attitudes.
The final mark will be based 1/3 on the DFM analysis and 2/3 on the oral/written examination
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

K.T.Ulrich, D. Eppinger, "Product and Process Development" - MacGraw Hill
Kalpakjian, "Manufacturing Process for Engineering Materials" - Addison Wesley
(5th edizione)
I. Crivelli Visconti, "Materiali Compositi"

The course aims to define the necessary elements of the figure RM1 (Designer and manager of traditional and advanced production systems), as well as improving the competences of the figure RM4 (Project manager), RM3 (Service Manager) and RM2 (Innovation Manager).
The acronym PLM enables a holistic life cycle-oriented way of thinking through a set of principles, methods and tools supporting a more effective and efficient management of the life cycle stages of industrial products, from their design, to production, distribution, usage until disposal.
In its comprehensive meaning, PLM is a business approach based on collaboration and integration of people, processes and technologies, which aims to support the development of more innovative, reliable and sustainable solutions (products and services) in a shorter time.
From a managerial perspective PLM encompass a strategic management point of view where the product is the enterprise value creator; the application of a collaborative model and the adoption of a number of IT solutions for establishing an access-safe product information management environment.
The aim of the PLM course is to introduce students to the concepts and elements of PLM and lean product and process development, giving also the basics to run the introduction of PLM vin the industrial practice, approach problems and process improvement via lean thinking, with the ultimate purpose to grow a life cycle thinking attitude into the students.
From a transversal skills point of view, it will include group work aimed at creating design documents also with the aid of multimedia tools (ct1, ct2, ct3, ct4). These activities will be aimed at developing the capacity of independent judgment, analysis of international regulations and synthesis skills (ct5, ct7, ct8, ct11).

Main objective of this course it to introduce students to the main concept of the product and plant lifecycle management (PLM), in its wider meaning, from a methodology and as well as a technology point of view.
In detail, the course aims to provide knowledge related to the integrated approach to the management of all the business processes distributed along the product life cycle (“from the cradle to the grave”) and on the main concept retaled to the life cycle thinking.

The final examination will consist of an oral exam, where students will present a previously completed project work and answer some theory questions.
All material will be provided on line.
Supporting books and references will also be suggested throughout the course. In-class exercises and teamwork will be used to facilitate advanced learning of PLM material and concepts.
Expected results from Product Life Cycle Management Class are:

• Understand - provide students with the prevalent knowledge in the field of PLM and Life Cycle Thinking from a theoretical and practical side to show how these aspects reflects on real business. The students are expected to gain general knowledge on PLM and life cycle thinking (cc1, cc2, cc3, cc7, cc8).
• Identify - students, will gain general knowledge needed to understand PLM, and will be provided with specific knowledge on trends and approaches existing in effective and advanced PLM implementation solutions from industry, such as lean product and process development. Students will be expected to be able to identify how specific approaches enable and impact life cycle thinking within enterprises (cc7, cc8).
• Design - most importantly, students will be provided with the ability to acquire and develop a critical thinking attitude in business process understanding and problem solving (cc4, cc7). This will be achieved through a continuous link between in class theoretical applications and real world applications, as well as challenges proposed to students to be addressed in class via exercises, serious games, projects and teamwork activities.
  The knowledge of information technologies, the role they play in supporting the management of the product life cycle and their limits of applicability (ca1, ca2, ca3, ca7) will then be verified. The ability to choose and apply appropriate modeling methods and to manage changes (ca4, ca5) will also be evaluated.
  Tabella docimologica di valutazione
  Insufficiente
  Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
  18–22
  Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
  23–25
  Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
  26–28
  Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
  29–30 e Lode
  Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
  La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Slide
John Stark, Product Lifecycle Management , Editor: Springer

The course contributes to the relevant definition of the professionalism of the RM4 (Project Manager) figure by providing the necessary elements for project management considering the different areas involved: the initial phase of preparing and negotiating the business proposal, defining the project scope, cost budgeting, project scheduling, project budgeting, project cash flow analysis, and risk identification and management. Skills will also be provided to manage the project with IT tools by tracking its progress, reviewing costs, time and risks, and taking expediting actions. The delivery of system engineering concepts and methods in the preliminary project phases also complements the RM1 (Traditional and Advanced Manufacturing Systems Designer and Manager) figure, while the ability to coordinate the execution of multiple projects that share resources will enrich the skills of the RM2 (Innovation Manager) figure and, with a view to introducing continuous improvement projects, the RM5 (Oprations and Supply Chain Manager) figure.
In particular, project control techniques during execution based on the concept of earned value are introduced. The project topic is treated by integrating technical, contractual, organizational and economic/financial aspects. Finally, some basic elements for the evaluation of research and development projects will be provided.
Through lectures and exercises, students are asked to define the characteristics of a project, know the methodologies necessary for its management, choose the IT tools to support project management, organize and plan the activities of a project, and finally control the time and costs of a project. These skills go to increase understanding skills related to the broader context of engineering oriented to a problem solving approach (cc7), starting from the problem to trace back to the causes and possible measures to address them, typically multidisciplinary. Students will then be led to increase knowledge related to the understanding of applicable methods and techniques and their limitations (cc8) and eventually gain awareness of the non-technical implications of engineering practice.
From a transversal skills point of view, it will involve group work aimed at the realization of design papers also with the help of multimediail tools (ct1, ct2, ct3, ct4). These activities will be aimed at developing independent judgment, analysis of international regulations and synthesis skills (ct5, ct7, ct10, ct11).

The course aims to provide the necessary elements of project management by delivering the knowledge regarding the structuring of a project, breaking it down into its Work Breakdown Structure (WBS), Organizational Breakdown Structure (OBS) and finally Cost Breakdown Structure (CBS). Knowledge in Risk Analysis is also provided and the concepts and methods of System Engineering are introduced.

Final exam: presentation and discussion of a project work.
The project work will contain elements assessing the skills related to the decomposition of the different dimensions of a project, of knowing how to develop a risk analysis of the project with reference to the other decomposition structures of the same, of knowing how to develop a precedence diagram of the activities on which to conduct a Pert or CPM analysis, even in the presence of uncertainty about the data (ca5, ca7). It will also have to contain elements characterizing the ability to detect process stakeholder satisfaction (ca4,ca5) and the ability to integrate economic and financial elements (ca2) into the formulation of engineering problems while respecting constraints that are not exclusively technical-economic (ca7).
Cross-cutting knowledge related to understanding the broader multidisciplinary context of engineering, such as the ability to combine theory and practice to solve multidisciplinary engineering problems (ca7), knowledge of the most current issues in the organization and management of the enterprise and factors of production (cc), and the ability to integrate in the formulation of engineering problems the economic and financial elements (ca2) while respecting constraints that are not exclusively techno-economic (ca7) will be tested.
The grade takes into account the content of the paper (60 percent) and the discussion of it before the committee (40 percent).
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

ISE Project Management: The Managerial Process
8th Edition. 1260570436 · 9781260570434
By Erik W. Larson, Clifford F. Gray © 2021
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STATISTICA PER LA SPERIMENTAZIONE IN AMBITO TECNOLOGICO (R.BERNI-6 CFU)
Sviluppare conoscenze e capacità finalizzate all'analisi dei dati tramite modelli statistici, considerando aspetti peculiari della statistica di base e in ambito tecnologico. Pianificare un disegno sperimentale in modo efficiente, al fine di ottimizzare un prodotto o processo produttivo rispetto a caratteristiche (specifiche) di qualità e affidabilità (cc1, ca1). Questo anche in relazione al prodotto/processo analizzato, al relativo contesto (fonti di variabilità esterne) e alle possibili implicazioni tecniche (cc7). Comprendere potenzialità e limiti dei metodi usati (cc8) in modo da collegare correttamente teoria e pratica (ca5) attraverso l’applicazione dei metodi teorici ai dati reali, e applicando correttamente le potenzialità dei diversi metodi rispetto al contesto reale da studiare (CT5, CT10). Sviluppare autonomia nella gestione del metodo: dalla fase di pianificazione a quella di ottimizzazione, in ottica di ottimizzazione robusta di processo (robust process optimization) (CT7).
Sviluppare abilità analitiche e critiche, che possano suggerire adattamenti o indirizzare verso altri metodi qualora la situazione lo richieda (autoapprendimento) (CT5, CT7).
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METODI DI PREVISIONE (N.D.NIKIFOROVA- 3CFU)
Sviluppare conoscenze e capacità finalizzate a formulare previsioni in condizioni di incertezza usando dati rilevati nel tempo (cc1, ca1). Questo anche in relazione al fenomeno analizzato, al relativo contesto e alle possibili implicazioni, sia tecniche (cc7) che non (cc9).
Comprendere potenzialità e limiti dei metodi usati (cc8) in modo da collegare correttamente teoria e pratica (ca5; ct5, ct10). Sviluppare autonomia di giudizio e abilità comunicative, anche in lingua inglese (vedi modalità di verifica dell’apprendimento; ct1, ct3, ct6).
Sviluppare abilità analitiche e critiche, che possano suggerire adattamenti o indirizzare verso altri metodi qualora la situazione lo richieda (autoapprendimento).
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Il corso è diviso in due parti:
STATISTICA PER LA SPERIMENTAZIONE IN AMBITO TECNOLOGICO (R.BERNI-6 CFU)
illustra il disegno degli esperimenti e l’ottimizzazione per un prodotto/processo in ambito tecnologico;
METODI DI PREVISIONE (N.D.NIKIFOROVA -3CFU) presenta i principali metodi di analisi e previsione per fenomeni rilevati nel tempo (time series).

STATISTICA PER LA SPERIMENTAZIONE IN AMBITO TECNOLOGICO (R.BERNI-6 CFU) Esame orale. Le domande riguarderanno i principali argomenti contenuti nel diploma supplement. E' data particolare attenzione alla capacità critica e costruttiva dello studente, intesa come capacità di discutere in modo critico e approfondito i temi dell’insegnamento (CT5). In particolare, oltre alla teoria, lo studente/essa dovra' dimostrare di essere capace di mettere in pratica cio' che ha studiato, illustrando con esempi (anche desumibili dai casi di studio illustrati a lezione) gli obiettivi dei metodi studiati (CT10). Particolarmente gradita la dimostrazione di avere non solo compreso, ma anche aver assorbito i concetti dimostrando di essere capace di fare confronti fra metodi alternativi (esempio: perche' pianificare usando un disegno split-plot invece di un CCD) (CT7, CT10). ------ METODI DI PREVISIONE (N.D.NIKIFOROVA-3CFU) Esame composto di due parti: 1) analisi di serie temporali reali con predisposizione di un report scritto (30 % del voto finale); 2) esame orale in cui si discute il report e lo studente risponde a domande di teoria (70% del voto finale). La parte n. 1 è indispensabile per essere ammessi alla parte n. 2. ------ Voto finale dell’insegnamento (9 CFU) calcolato come media ponderata delle due parti. **L'esame METODI DI PREVISIONE (N.D.NIKIFOROVA-3CFU) deve essere sostenuto prima dell'esame STATISTICA PER LA SPERIMENTAZIONE IN AMBITO TECNOLOGICO (R. Berni-6 CFU).** Oltre alle domande sulla parte di teoria, le docenti potranno fare domande sulla parte di esercitazione, in riferimento ad esempi o prassi applicative. -------------------------------------------------------- Nota Importante: premesso che è sempre possibile rifiutare il voto di esame, per quanto riguarda l’esame relativo al modulo da 6 cfu (prof Berni), è possibile rifiutare l’esame una volta senza dover risostenere l’esame anche per il modulo da 3 cfu (Dr Nikiforova). A partire dal secondo rifiuto del voto per il modulo da 6 cfu, lo studente/essa dovrà risostenere l’esame nella sua interezza, ovvero per entrambi i moduli. Gli studenti devono iscriversi online. La richiesta di essere iscritti da parte dei docenti non sarà più accettata.
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

STATISTICA PER LA SPERIMENTAZIONE IN AMBITO TECNOLOGICO (R.BERNI-6 CFU)
1-Montgomery DC, 1991, Design and analysis of experiment, Wiley- (capitoli n. 4,5, 6,8; 10; 11 (fino a 4.2 incluso);
2-Khuri I e Cornell JA, 1987, Response surfaces: design and analyses, Ed. Marcel Dekker- (capitoli n. 1, 4, 5).
3-Berni R.,2014 working paper elettronico n.10;
http://local.disia.unifi.it/wp_disia/2014/wp_disia_2014_10.pdf
Materiale complementare distribuito dal docente (fotocopie per esempi ed esercitazioni);
Nota: Tutti i testi di riferimento sono disponibili alla biblioteca del Polo di Scienze Sociali.
Altri testi **consultabili**:
Introduzione alla Statistica Applicata con esempi in R. Federico M. Stefanini, Ed. Pearson.
Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze; Sheldon M. Ross; Ed.Apogeo.
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METODI DI PREVISIONE (N.D.NIKIFOROVA- 3CFU)

• Wayne A. Woodward, Henry L. Gray, Alan C. Elliot (2017). Applied Time Series Analysis with R, 2nd edition, CRC Press.
  **consultabile**:
  Søren Bisgaard, Murat Kulahci (2011).
  Time Series Analysis and Forecasting by Example, John Wiley & Sons.
• Materiale complementare distribuito dal docente riguardo a: programmazione in R; analisi e trattamento dei valori anomali.

I contenuti del corso sono trasversali e rilevanti per molti ruoli previsti dal progetto formative, in particolare, il corso concorre a definire il modo rilevante le professionalità della figura RM5 (Operations and Supply Chain manager), e concorre a formare la figura del RM1(progettista/gestore di sistemi di manifattura avanzata.
Conoscenze e capacità di comprendere
Al termine del corso, lo studente dovrà aver acquisito le principali conoscenze relative alla struttura e al funzionamento di una supply chain, in termini di: processi logistici e attori coinvolti; flussi; influenza delle scelte decisionali sulle principali prestazioni (cc1, cc6, cc7 e cc8).
Competenze
Lo studente dovrà essere in grado di progettare autonomamente la supply chain e i principali processi, definendone le politiche gestionali più adatte in relazione al contesto applicativo. A titolo esemplificativo, ma non esaustivo, lo studente sarà in grado di costruire un network logistico, decidere i criteri di allocazione delle scorte nel sistema distributivo, misurare i principali indicatori di servizio logistico, affrontare decisioni di make or buy in ambito logistico, ecc. Lo studente dovrà essere in grado di utilizzare le conoscenze acquisite per analizzare ed elaborare dati numerici, per sostenere le relative scelte decisionali.
Autonomia di giudizio
Lo studente dovrà essere in grado di valutare l’impatto delle decisioni strategiche, di pianificazione e operative, sulle prestazioni della supply chain.
I contenuti del corso sono trasversali e rilevanti per molti ruoli previsti dal progetto formative, in particolare, il corso concorre a definire il modo rilevante le professionalità della figura RM5 (Operations and Supply Chain manager), e concorre a formare la figura del RM1(progettista/gestore di sistemi di manifattura avanzata.
Capacità comunicative
Lo studente dovrà acquisire il lessico specifico inerente alla supply chain e al supply chain management. Ci si attende che, al termine del corso, lo studente sia in grado di trasmettere, in forma orale e in forma scritta, anche attraverso la risoluzione di problemi numerici, i principali contenuti del corso (ad esempio: supply chain, supply chain management, agility, resilience, customer service, ecc.), anche attraverso l’utilizzo di strumenti di uso comune nel settore, quali schemi a blocchi o flowchart.
Capacità di apprendimento
Lo studente che abbia frequentato il corso sarà in grado di approfondire le proprie conoscenze in materia di supply chain management in generale, attraverso la consultazione autonoma di testi specialistici, riviste scientifiche o divulgative, anche al di fuori degli argomenti trattati strettamente a lezione (ca1, ca2, ca3 e ca4).

Il corso di Supply chain management si propone di analizzare come attraverso la progettazione e la gestione efficiente ed efficace delle fasi del processo logistico sia possibile raggiungere gli obbiettivi strategici di innalzamento del servizio al minimo costo complessivo. La trattazione parte dalle principali definizioni inerenti alla supply chain, ne esamina i processi e gli attori principali, le prestazioni in termini di servizio, gli aspetti economici e strategici.

La valutazione verterà su una prova scritta di fine corso in cui gli allevi affronteranno sia quesiti applicativi e di natura quantitativa, sia domande aperte relative ai diversi temi trattati durante le lezioni e le testimonianze aziendali. La valutazione si baserà sulla comprensione degli argomenti, sull'acquisizione dei concetti e delle metodologie proposte e sulla capacità di applicarli in modo autonomo e consapevole (ca2, ca5, ca7).
Team work integrativo:
Verranno affrontati dei casi studio durante il corso. Solo i partecipanti al corso possono formare dei gruppi di 3/4 persone. I componenti dei gruppi potranno avere fino a un massimo di 3 punti aggiuntivi rispetto alla valutazione ottenuta con l'esame scritto.I testi dei casi verranno consegnati agli studenti durante il semestre; la discussione dei casi potrà essere svolta o durante session idedicate durante il semestre (in questo caso la valutazione ottenuta ha validità di un anno) oppure durante la prova orale successiva all’appello scritto che si è superato (circa 1 settimana dopo). Per ogni caso la durata della discussione sarà di circa 30 minuti.
Lo svolgimento dei casi di studio è raccomandato dal docente poiché non solo contribuisce all'acquisizione dei concetti base del corso mediante casi reali e numerici, ma favorisce l’acquisizione di competenze dicomunicazione e di lavoro in team. I risultati degli esami vengono pubblicati sulla pagina di e-learning del corso.
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Dispense a cura del docente disponibili sulla piattaforma di e-learning di ateneo.
Letture consigliate:

• Romano P., Danese P., 2010, "Supply chain management. La gestione di processi di fornitura e distribuzione", McGrawHill
• Cavalieri S., Pinto R., – “Orientare al successo la Supply Chain” - Isedi
• Chopra, S. & Meindl, P., 2012. “Supply chain management: strategy, planning and operations”. (5th Edition). Pearson International
• Christopher, M., 2005. “Logistics and Supply Chain Management”, Person Education
• Christopher. M.,2000. “The Agile Supply Chain: Competing in Volatile Markets”. Industrial Marketing Management, 29(1), pp.37–44
• Christopher, M., & Peck, H., 2004. “Building the Resilient Supply Chain”. International Journal of Logistics Management, 15(2), pp.1-14
• Arjan J. van Weele, 2018, "Purchasing and Supply Chain Management: Analysis, Strategy, Planning and Practice", Cengage Learning, 7th Edition
• Womack J.P., Jones, D.T., 1996, "Lean Thinking", Simon & Schuster
  Risorse online:
  http://www.apics.org/apics-for-business/frameworks/scor
  http://www.vics.org/committees/cpfr/

The overarching goal of the course is to provide the necessary skills for shaping a Reliability, Maintenance, and Safety Engineer (RM6).
Specifically, the course will lay the foundation for understanding RAMS principles (Reliability, Availability, Maintainability, and Safety) and techniques for assessing and managing Risk and Safety. It will delve into methods of diagnosis that also support maintenance activities (CT5-CT6) (cc4).
Students will be able to conduct reliability analysis using probabilistic models, estimate reliability parameters based on historical and diagnostic data from machinery and systems, and construct complex models for inductive fault estimation (CT3-CT4-CT5-CT10) (cc7, cc8). The capacity to critically evaluate and interpret RAMS performance of even intricate systems and installations will be developed (ca2, ca3, ca4). The ability to identify optimal design choices aimed at enhancing RAMS performance (ca7) will be emphasized, alongside utilizing decision support tools. The evaluation and interpretation of safety levels and risk indices will also be covered (CT5-CT6-CT10) (ca6).

The course will cover the fundamentals of reliability and the RAMS (Reliability, Availability, Maintainability, Safety) techniques, methodologies for analyzing and calculating the reliability of components and systems, and methods for predicting the failure rate. This will be followed by risk/safety assessment methodologies, SIL (Safety Integrity Level) calculation with the presentation of techniques in an industrial context and applications.

The final examination will be conducted in an oral format. During the oral examination, the assessment will focus on the competence in analyzing RAMS parameters of complex systems (CT10) (cc4, cc7) and the application of techniques presented during the course to evaluate the student's acquired ability to employ a rigorous methodology (cc8).
In particular, the ability to compute reliability parameters and system failure rates (CT5) or determine the mathematical reliability model will be evaluated. Application of various risk analysis techniques (CT3-CT4), along with understanding their advantages and limitations across different case studies, will be required. Lastly, the structure and design of a Safety Instrumented System (SIS), component selection, and the procedure for SIL (Safety Integrity Level) calculation (CT6) will be discussed. Each of the three sections holds equal weight in terms of scoring, measured on a scale of thirty points.
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Particular emphasis will be placed on the recommended use of course notes updated for the current academic year.

• A. Ferrero , D. Petri, P. Carbone, M. Catelani. "Modern Measurements: Fundamentals and Applications", Wiley-IEEE Press, 2015
• Rausand, M.: "Reliability of Safety-Critical Systems: Theory and Applications," Wiley, Hoboken, NJ ,2014.
• Rausand, M.: "Risk Assessment: Theory, Methods, and Applications," Wiley, Hoboken, 2011.
  Normative references and European directives cited in the curriculum will also be covered.

Comprendere e saper valutare la coerenza fra processo produttivo e tipologia di prodotto, individuando i fattori critici per il management relativi alla progettazione e gestione degli impianti produttivi (cc3, ampliamento delle conoscenze in campo tecnologico e manageriale, e di impiego dei fattori della produzione). Saper definire un sistema di misura delle prestazioni tecniche di un impianto produttivo, da utilizzarsi ai fini diagnostici (cc3 misura delle prestazioni di produttività dei fattori, cc4 misure specifiche di affidabilità, fidatezza, disponibilità, manutenibilità). Conoscere il portafoglio dei sistemi informativi aziendali e il ruolo che svolgono nella gestione delle operations per poter individuare le informazioni necessarie a valutare le prestazioni tecniche di un impianto produttivo (cc5). Conoscere le principali filosofie manutentive, i loro pregi e difetti, l'applicabilità e l'ottimizzazione economica delle stesse. Sviluppare competenze di Reliability Centered Maintenance e Total Productive Maintenance, concetti di qualità totale applicati alla manutenzione (cc4, ca6 capacità di valutazione critica delle prestazioni di affidabilità, fidatezza, disponibilità, manutenibilità). Saper modellare le operations con strumenti quali la teoria delle code, il metodo Montecarlo (ca5, modellazione in regime stocastico e di incertezza).
Nella parte più applicativa del corso si sviluppano la capacità di selezionare il metodo di modellazione più appropriato (ca4, scegliere ed utilizzare per la produzione di beni e servizi strumenti e metodi appropriati) e fra questi di impiegare la simulazione ad eventi, al fine di elaborare soluzione di progettazione e reengineering degli impianti e della loro gestione (ca1 simulazione stocastica, ca5, ca7 soluzione di problemi industriali in presenza di vincoli non solo tecnici).
Oltre agli obiettivi formativi specifici della materia il corso si propone di sviluppare e consolidare le seguenti capacità di comprensione trasversali quali: la comprensione della natura interdisciplinare dei problemi di ingegneria gestionale, con la necessità di un approccio orientato al problem solving, che parta dal problema per risalire alle cause ed alle possibili misure per affrontarle (cc7); la comprensione delle tecniche e dei metodi applicabili in relazione alle loro potenzialità ed ai limiti (cc8).
Verranno altresì sviluppate le capacità trasversali di applicazione delle conoscenze e della comprensione quali: la comprensione delle norme tecniche, in particolare nell’ambito della manutenzione, delle prestazioni di produttività e dei livelli dei sistemi informativi aziendali(ct5B071); la capacità di identificare, localizzare e ottenere dati e informazioni necessari alla valutazione(ct10B233); la capacità di valutare criticamente dati e risultati e trarre conclusioni appropriate, consapevoli del grado di incertezza da cui potrebbero essere affette(ct10B233); la capacità avanzata di operare efficacemente, individualmente e come componenti di un gruppo(ct2), coordinando la propria attività e responsabilità in funzione di obiettivi intermedi e scadenze(ct7B071), avendo chiaro il contesto della problematica ingegneristica e le implicazioni interdisciplinari che contraddistinguono l’ingegneria industriale(cc9); le capacità di presentare in forma scritta(ct1), verbale e, eventualmente multimediale, le proprie argomentazioni e i risultati del proprio studio o lavoro, con caratteristiche di organicità e rigore tecnico(ct3, ct4, ct8B071); la capacità adeguata di reperimento e comprensione delle fonti bibliografiche e tecniche in lingua inglese(ct5B233, ct6B071); la capacità di raggiungere una preparazione adeguata per poter accedere al terzo livello degli studi universitari (frequenza a master di secondo livello ed a scuole di dottorato), in modo da approfondire ulteriormente conoscenze e capacità nell’ambito della ricerca.

1) Analisi e diagnosi di sistemi produttivi, leve di gestione e di progettazione
2) Misure di prestazione tecnica degli sistemi produttivi
3) Gestione della Manutenzione degli Impianti Industriali
4) Strumenti di analisi dei fenomeni tipi dei sistemi produttivi. Teoria delle Code, Metodo Montecarlo
5) La simulazione stocastica ad eventi.

Realizzazione di un project work in gruppo (da 3 a 6 studenti), seguito dal docente con frequenti revisioni durante le quali, oltre ad indirizzare gli studenti al risultato atteso, sulla base di una griglia predefinita vengono acquisiti gli elementi di valutazione dell’operato dei singoli facenti parte dei gruppi (continuous assessment).
Esame orale che verte sulla presentazione da parte del gruppo di lavoro del project work, precedentemente consegnato e corretto dal docente, e sulla discussione delle correzioni fatte dal docente, e le proposte di emendamento da parte dei componenti del gruppo.
Le valutazioni, i metodi, le basi scientifiche di letteratura sono oggetto delle domande su cui viene formulata la valutazione di profitto tenendo conto all80% della qualità del lavoro e del contributo dei singoli così come emerso dalle revisioni, e al 20% delle risposte date in sede di orale. Avendo già impiegato nel project work molte delle conoscenze e competenze sviluppate nel corso dimostrando di fatto di averne raggiunto la padronanza, le domande poste ai singoli componenti del gruppo approfondiscono dal punto di vista più teorico le basi su cui i metodi sono fondati.
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Manuali:
Grando A. (1995), “Organizzazione e Gestione della Produzione Industriale”, Capitolo I, EGEA, Milano
Furlanetto L., Manuale di manutenzione degli impianti industriali, Franco Angeli, 1998
Furlanetto L., Garetti M., Macchi M., Ingegneria della Manutenzione, Franco Angeli, 2007
Furlanetto L., Garetti M., Macchi M., Principi Generali di Gestione della Manutenzione, Franco Angeli, 2012
Furlanetto L., Garetti M., Macchi M., Pianificazione organizzazione e gestione tecnico-economica della manutenzione, Franco Angeli, 2011
Kelton, Law, Simulation modeling and analysis, McGraw Hill.
Kelton, Law, Sadowsky, Simulation with Arena, McGraw Hill
Approfondimenti:
Franceschini F., Galetto M., Maisano D. (2007), «Indicatori e misure di prestazione per la gestione dei processi», Il Sole 24 Ore, Milano
Higgins, L.R., Maintenance Engineering, McGraw Hill, 1995
Levitt J., Handbook of Maintenance Management, Industrial Press Inc., 1997
Palmer D., Maintenance Planning and Scheduling Handbook, McGraw Hill, 1999
Campbell J.D., Uptime, Strategies for excellence in Maintenance Management, Productivity Press, 1995
Wireman T., World Class Maintenance Management, Industrial Press Inc., 1990
Wireman T., Developing Performance Indicators for Managing Maintenance, Industrial Press Inc., 1998
Paper:
Grando A. , Turco F. (2005), “Modelling plant capacity and productivity: conceptual framework in a single-machine case”, Production Planning & Control: The Management of Operations, 16:3, 309-322 Approfondimenti :
Cigolini R., Grando A.(2009), “Modelling capacity and productivity of multi-machine systems”, Production Planning & Control: The Management of Operations, 20:1, 30-39
De Toni A., Tonchia S., “La Flessibilità Dei Sistemi Produttivi: concettualizzazioni e misurazioni sul campo”, 2° Workshop dei Docenti e Ricercatori di Organizzazione Aziendale, Università degli Studi di Padova, 1 e 2 febbraio 2001, DIEGM, Università di Udine
Solo corso da 9 CFU:
Materiale didattico: slide messe a disposizione su Moodle
Controlla la bibliografia su onesearch (https://onesearch.unifi.it). Per aiuto contatta la tua biblioteca (https://unifi.libanswers.com).

Obiettivi formativi Il corso introduce l’economia dei servizi e fornisce gli elementi per comprendere le peculiarità dei processi che si configurano come servizi. I contenuti del corso sono trasversali e rilevanti per molti ruoli previsti dal progetto formativo.
Il corso ha l’obiettivo di fornire gli elementi necessari a intraprendere il ruolo del service manager (RM3) sia in aziende di servizio pure, sia in aziende manifatturiere che offrono sistemi integrati prodotto-servizio. Inoltre, il corso fornisce gli elementi necessari ad una adeguata comprensione e gestione del processo di servitizzazione.
Per quanto riguarda la figura dell’operations and supply chain manager
(RM5) nel corso sarà illustrato in che modo i metodi e i modelli per la gestione della produzione e dei sistemi logistici debbano essere declinati in presenza di servizi al fine di gestire la variabilità ed eterogeneità che caratterizza tali processi.
In relazione alla figura del progettista e gestore di sistemi di produzione tradizionali e avanzati (RM1) saranno discussi i limiti e le opportunità legate all’automazione dei servizi.
Infine, per quanto riguarda la figura dell’Innovation Manager (RM2) saranno forniti strumenti utili all’innovazione dei processi di servizio ed alla progettazione integrata prodotto-servizio
Pertanto, a partire dalla conoscenza delle tecnologie e delle risorse industriali per la produzione (macchine e impianti), e dei principi dell’economia e organizzazione aziendale, saranno comprese le analogie e le specificità dei servizi (cc3).
Saranno quindi sviluppata la capacità di applicare tali conoscenze alla formulazione e comprensione di problemi di ingegneria industriale nei quali siano coinvolti processi di servizio (ca2) cogliendone a pieno la stocasticità ed eterogeneità derivanti, anche, da fattori umani e intangibili (ca5, ca7).
Il corso, infatti, si pone anche l’obiettivo di sviluppare la capacità di gestire il proprio tempo e rispettare le scadenze (CT7), eventualmente interagendo con membri di un gruppo di lavoro (CT2), nell’affrontare problemi reali o simulati (CT5, CT10) di dimensionamento di sistemi di erogazione di servizi, facendo ricorso ad opportune metodologie quantitative e di esporre in forma scritta e/o orale, in lingua inglese e usando un appropriato gergo tecnico, i risultati del proprio lavoro (CT1, CT3, CT4, CT6, CT11).

1a parte – Definizione di servizio ed elementi di base della Unified Services Theory
2a parte - Strategia dei servizi
3a parte - Gestione dei processi di servizio 4a parte - Qualità e produttività nei servizi
5a parte – Progettazione e Innovazione dei servizi

Orale e prove pratiche
L'orale richiede la risoluzione di esercizi numerici e domande aperte su aspetti teorici. Le prove pratiche
riguardano la progettazione dei servizi, il dimensionamento della capacità produttiva e la valutazione dell'efficienza.
La valutazione dello studente prevede una prova orale nell'ambito della quale sarà richiesto di risolvere degli esercizi quantitativi inerenti al dimensionamento della capacità produttiva e/o la valutazione delle prestazioni di un sistema di erogazione di servizi (ca2, ca5, ca7). Inoltre, dovrà rispondere a domande aperte sugli aspetti più teorici. Questo richiede di aver compreso i contenuti dei libri di testo (in lingua inglese) e di alcuni paper scientifici (sia di taglio qualitativo, sia quantitativo) che costituiscono parte integrante del materiale didattico obbligatorio. Infine, lo studente deve presentare la soluzione ad alcune esercitazioni
Le esercitazioni richiedono il dimensionamento di un sistema di erogazione di servizi attraverso l’impiego di tecniche quantitative quali ad esempio la teoria delle code, la programmazione lineare e la simulazione. Tali esercitazioni vengono spiegate in aula e poi assegnate come compito a casa con una scadenza ben definita usando dati diversi per ciascuno studente. Lo studente deve, entro la scadenza prefissata (CT7) produrre una relazione in lingua inglese (CT11) nella quale deve argomentare le scelte progettuali effettuate e presentare e commentare criticamente i dati usati ed i risultati acquisiti (CT1, CT5, CT6, CT10). Le esercitazioni più complesse sono assegnate a gruppi di studenti che dovranno presentare all’aula, con opportuni strumenti multimediali (CT4), i risultati del proprio lavoro, in lingua inglese (CT2, CT3).
Il voto finale sarà la media pesata dei voti riportati all’orale (peso 0.70) e nelle esercitazioni pratiche (peso 0.30).
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Dispense del corso
Understanding Service Businesses: Applying Principles of Unified Services Theory
Second Edition Scott E. Sampson
Essentials of Service Design and Innovation: Developing high - value service businesses with PCN Analysis
Fourth edition Scott E., Sampson