Guida degli insegnamenti

Syllabus

Partially translatedTradotto parzialmente
[51274] - ANALISI E CONTROLLO DI SISTEMI COMPLESSIANALYSIS AND CONTROL OF COMPLEX SYSTEMS
SABRINA IARLORI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [IM07] INGEGNERIA GESTIONALE Master Degree (2 years) - [IM07] MANAGEMENT ENGINEERING
Dipartimento: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze MatematicheDepartment: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2020-2021
Anno regolamentoAnno regolamento: 2019-2020
Obbligatorio
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: B - Caratterizzante
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/04 - AUTOMATICA

LINGUA INSEGNAMENTO LANGUAGE

Italiano

Italian


PREREQUISITI PREREQUISITES

Elementi essenziali dell’analisi e della sintesi per sistemi lineari di dimensione finita, tempo invarianti, continui o discreti Singolo Ingresso, Singola Uscita (SISO). Teoria classica del controllo a controreazione SISO, trasformata Z ed equazioni alle differenze. Sistemi ad eventi discreti ed automi. Elementi di modellizzazione.

The student should have a good knowledge of the notions provided by basic courses in Mathematics and in Automatic
Control. It is also usefull to know how to use programming tools


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DEL CORSO DEVELOPMENT OF THE COURSE

convenzionale

conventional


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI LEARNING OUTCOMES
Conoscenze e comprensione.

L’insegnamento si propone di fornire allo studente
metodologie quali-quantitative a supporto delle
decisioni aziendali e alla gestione di sistemi e
processi economico-produttivi complessi
nell'Industria e nei Servizi e in particolare strumenti
utili ad analizzare qualitativamente sistemi complessi
con modelli a tempo discreto per la descrizione ed il
controllo di processi inerenti la gestione della
produzione con particolare riguardo alla “supply
chain”. Lo studente affronterà da un punto di vista
diverso argomenti incontrati in altri corsi , e
verificherà le potenzialità dell’uso di modelli più
avanzati per descriverne e analizzarne il
comportamento ai fini della previsione e del controllo
dei processi.


Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Con esercitazioni guidate da soli o in gruppo gli
studenti apprendono a costruire modelli di varia
complessità che descrivono processi inerenti la
gestione del sistema nelle sue diverse sottocomponenti
(logistica, produzione, marketing,
finanza, amministrazione e controllo), ad analizzarne
le proprietà teoriche, ad implementarli in Excel e a
valutarne il comportamento al variare di parametri
con simulazioni, a progettare e implementare
adeguate strategie di controllo per ottenere il
comportamento desiderato.


Competenze trasversali.

Attraverso lo svolgimento di esercitazioni guidate lo
studente sviluppa - la propria capacità di apprendere
valutando la completezza e l'adeguatezza della
propria preparazione; - l'autonomia di giudizio
nell’analizzare il comportamento di processi
economico-produttivi e nel formulare e proporre
soluzioni a problemi inerenti la rappresentazione e la
gestione di modelli; - le capacità comunicative nel
formulare e descrivere correttamente le soluzioni
trovate ai problemi considerati.


Knowledge and Understanding.

The course aims at providing the student with
quantitative methodologies to support business
decisions and management of economic-productive
systems and processes in industry and in services
and useful tools to analyse qualitatively discrete-time
complex models for the description and control of
processes related to production management, in
particular concerning the supply chain. The student
will face from a different point of view topics
encountered in other courses, and will verify the
potential of the use of more advanced models to
describe and analyse the of processes behaviour for
prediction and control purposes .


Capacity to apply Knowledge and Understanding.

Students learn to build models of various complexity
describing processes related to the management of
the system in its various sub-components (logistics,
manufacturing, marketing, finance, administration
and control), to analyse their theoretical properties, to
implement them in Excel and to evaluate the
behaviour with parameters variation by means of
simulations, to design and implement appropriate
control strategies to obtain the desired behaviour.


Transversal Skills.

Through guided exercises the students develop -
Their ability to learn by assessing the completeness
and adequacy of their preparation; - The
independence of judgment in analysing the behaviour
of economic and production processes and formulate
and propose solutions to problems inherent in the
representation and management of such models; -
Communication skills in formulating and properly
describe the solutions to the problems under
consideration.



PROGRAMMA PROGRAM

1. Concetti di linearità, non linearità, caos e complessità dei sistemi dinamici.
2. Sistemi Dinamici Discreti lineari, affini e non lineari. Equilibrio, comportamento asintotico, stabilità. Modello di Fibonacci, Algoritmo di Erone, dinamica delle popolazioni (Malthus, Verhurst), funzione logistica, dinamica dei prezzi, modello preda-predatore Lotka-Volterra, controllo della dinamica dei prezzi, modello delle scorte. Modello di Samuelson. Modello di Goodwill (cenni). Catene di Markov. Matrici di Leslie. Sistemi discreti e caos. Crescita logistica e caos.
3. Piani di accumulo. Piani di ammortamento: modello italiano, francese, a tasso costante, a tasso variabile, con maxirata.
4. Sistemi dinamici discreti di ordine superiore al primo. Descrizione in variabile di stato. Punti di equilibrio. Equazioni alle differenze omogenee e non omogenee. Soluzioni fondamentali. Stabilità. Criterio di stabilità per i sistemi non lineari.
5. Soluzioni di un'equazione non lineare: il metodo di Newton-Raphson e sua convergenza.
6. Problematiche di modellizzazione di processi inerenti la gestione della produzione con particolare riguardo alla “supply chain” . Modello di Forrester. Modello di Towill. Il nostro modello: ipotesi, vincoli, vincolo sul livello di servizio.
7. Metodologie di controllo di tipo “model based”
8. Uso di EXCEL per la soluzione dei problemi studiati.

1. The notions of linearity, non linearity, chaos and complexity for dynamical systems.
2. Linear and non linear models SISO and MIMO (dynamic of the populations(Malthus, Verhurst), the logistic
map, Lotka-Volterra, Prices dynamics, Fibonacci sequence,
3. Mortages: adjustable rate mortgages (FRM), adjustable rate mortgages (ARM) , Goodwill model, Markov
chaines, Leslie matrices). Discrete time systems,. Caotic behavior.
4. Numerical solution of non linear equations: bisection method, fixed point scheme , method
of Newton-Raphson.
5. Stability of linear and non linear systems.
6. Problems in modelling the production management with particular regard to "supply
chain" .
7. Control methodologies of "model based" type


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DELL'ESAME DEVELOPMENT OF THE EXAMINATION
Modalità di valutazione dell'apprendimento.

La valutazione dell’apprendimento avverrà per mezzo di una prova scritta divisa in due parti, La prima parte, da svolgere in un'ora, consiste in quattro quesiti di natura teorica, tra quelli svolti a lezione e contenuti nel materiale fornito agli studenti. Subito dopo si svolge la seconda parte, da svolgere in un'ora, che consiste in tre esercizi del tipo di quelli svolti a lezione da risolvere con l'uso di Excel. Nel caso di esito negativo di una prova, lo studente può ripetere soltanto la prova non superata, mantenendo il risultato raggiunto nelle altre prove, purché ciò avvenga nell'ambito dello stesso Anno Accademico.


Criteri di valutazione dell'apprendimento.

Correttezza, organizzazione e completezza nell'illustrazione degli argomenti oggetto delle domande nella prova teorica.
Correttezza e completezza nello svolgimento degli esercizi contenuti nella prova pratica. Per quanto riguarda il progetto, lo studente deve dimostrare di essere in grado di applicare le nozioni apprese nel corso, di saper impiegare correttamente i materiali e le tecnologie idonee e di saper redigere una relazione tecnica.


Criteri di misurazione dell'apprendimento.

La prima parte consiste in 4 gruppi di domande sulle varie parti del programma, ogni gruppo contiene una domanda cui è assegnato un punteggio compreso tra 0 e 10 ed una domanda cui è assegnato un punteggio compreso tra 0 e 6. Lo studente deve scegliere una domanda per gruppo, scegliendo complessivamente due domande da 10 punti e due da 6 punti. La parte di esercizi consiste in tre quesiti, a ciascuno dei quali è assegnato un punteggio compreso tra 0 e 10.
Ciascuna parte della prova scritta è considerata “sufficiente” solo se il punteggio è maggiore o uguale a 15.


Criteri di attribuzione del voto finale.

Il voto complessivo è dato dalla media aritmetica, arrotondata per eccesso all'intero, della somma dei punteggi ottenuti nelle due parti, purché siano entrambe sufficienti. Altrimenti la prova è “ Insufficiente”. Il voto complessivo necessario per superare l'esame è pari a 18 punti. La lode è attribuita allo studente che oltre ad ottenere il punteggio maggiore o uguale a 30 abbia dimostrato nelle risposte completa padronanza dei temi affrontati e chiarezza di esposizione


Learning Evaluation Methods.

The learning evaluation will consist of a written test divided into two parts , each one to be completed in an hour. The
first part consists of four questions of a theoretical nature, on the topics discussed in class and contained in the
materials provided to the students. The second part, that takes place immediately after the first, consists of three
problems to be solved with the use of Excel. In the case of a negative result of one of the tests, the student can repeat
only that part, provided this is done within the same academic year


Learning Evaluation Criteria.

Correctness, completeness and clarity in answering the questions in the theory test. Accuracy and completeness in
solving the exercises. As for the project, the student must prove that he can apply the concepts learned in the course, to
properly use the tools and appropriate technologies and to write a clear technical report.


Learning Measurement Criteria.

The first test consists of 4 groups of questions on the various parts of the program, each group contains a question
which is assigned a score between 0 and 10, and a question which is assigned a score between 0 and 6. The student must
answer a question in each group, choosing two questions for 10 points and two for 6 points. The second test consists
of three questions, each of which is assigned a score between 0 and 10. A test is considered “sufficient” if the score is
greater or equal to 15.


Final Mark Allocation Criteria.

The overall grade is given by the arithmetic mean, rounded up to the whole, of the sum of the scores obtained in the
two parts, if both are sufficient. The overall grade required to pass the exam is 18 points. Otherwise the overall grade
is “Not sufficient” . The student who in addition to getting a score greater than or equal to 30 has demonstrated
complete mastery of the topics addressed, and clarity of exposition will have a “30 e lode”.



TESTI CONSIGLIATI RECOMMENDED READING

Manualistica e dispense fornite dal docente; materiale sussidiario nel sito del corso su
http://lms.univpm.it

Manuals and handouts provided by the teacher; other material at
http://lms.univpm.it


E-LEARNING E-LEARNING

NO

No


Scheda insegnamento erogato nell’A.A. 2020-2021
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento.
Academic year 2020-2021

 


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