Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
NICOLO' CIUCCOLI
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 : 1 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2023-2024
Anno regolamentoAnno regolamento: 2023-2024
Obbligatorio
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 72
TipologiaType: B - Caratterizzante
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/04 - AUTOMATICA
ITALIANO
Italian
Fondamenti di controlli automatici, informatica
Basic notions of automatic control, computer sciences
Teoria 54 ore
Esercitazioni 12 ore
Laboratorio 6 ore
Theory 54 h
Exercises 12 h
Laboratory 6 h
Nella gestione dei processi produttivi così come in quella dei servizi, i sistemi digitali di automazione hanno un ruolo centrale. L’insegnamento permette di acquisire conoscenze tecnologiche e metodologiche avanzate per la scelta e caratterizzazione dei sistemi di automazione utili alla gestione dei sistemi di produzione ad alta efficienza utilizzati nell’industria manifatturiera. Particolare importanza verrà riservata all'analisi e al confronto tra le diverse soluzioni digitali necessarie a garantire tracciabilità delle azioni e delle scelte, in un'ottica di sostenibiltà dell'impianto e/o del servizio produttivo. Tali conoscenze verranno integrate con quelle di altri insegnamenti caratterizzanti in modo che lo studente acquisisca una chiara consapevolezza del più ampio contesto multidisciplinare dell'ingegneria gestionale, con un chiaro richiamo agli aspetti propriamente connessi con i sistemi e le tecnologie dell’automazione.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Al fine di affrontare tematiche progettuali avanzate per modellare e controllare sistemi complessi necessari per quantificare, codificare e rilevare le prestazioni richieste nei diversi livelli organizzativi e funzionali di un impianto e/o di un servizio produttivo, lo studente dovrà acquisire la capacità di applicare strumenti avanzati per la progettazione e la gestione di sistemi di automazione. Tale capacità si estrinsecherà attraverso una serie di abilità professionalizzanti, quali: 1. La capacità di scegliere e dimensionare sistemi di automazione per la soluzione dello specifico problema produttivo; 2. la
capacità di integrare efficienti sistemi di simulazioni utili a pianificare e verificare le scelte con vincoli di ottimalità per garantire i livelli di qualità richiesti; 3. La capacità di integrare i vari sottosistemi di automazione per il sistema di produzione.
Competenze trasversali.
Saranno proposti e risolti in aula esercizi individuali e di gruppo per migliorare sia la capacità di apprendere in autonomia che il grado di autonomia di giudizio. Le esercitazioni saranno focalizzate su casi di interesse pratico aventi natura multidisciplinare. Verranno migliorate le capacità di comunicazione che derivano anche dal lavoro in gruppo.
Knowledge and Understanding.
In the management of production processes as well as in that of services, digital automation systems play a central role. The course allows you to acquire advanced technological and methodological knowledge for the choice and characterization of automation systems useful for the management of high-efficiency production systems used in the manufacturing industry. Importance will be given to the analysis and comparison between the various digital solutions necessary to ensure traceability of actions and choices, with a view to sustainability of the plant and / or production service. This knowledge will be integrated with that of other characterizing courses so that the student acquires a clear awareness of the broader multidisciplinary context of management engineering, with a clear reference to the aspects properly connected with automation systems and technologies.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
To address advanced design issues to model and control complex systems necessary to quantify, code and detect the performances required in the different organizational and functional levels of a plant and / or a production service, the student will have to acquire the ability to apply advanced tools for the design and management of automation systems. This ability will be expressed through a series of professional skills, such as: 1. The ability to choose and size automation systems for the solution of the specific production problem; 2. the ability to integrate efficient simulation systems useful for planning and verifying choices with optimality constraints to ensure the required quality levels; 3. the ability to integrate the different automation subsystems for the production system.
Transversal Skills.
Individual and group exercises will be proposed and solved in the classroom for improving both the ability to learn independently and the degree of autonomy of judgment. The exercises will be focalized on cases of practical interest with multidisciplinary nature. The communication skills that also derive from work in a group will be improved.
- Richiami sulla teoria dei controlli automatici.
- Elementi di automazione industriale e progettazione meccatronica:
o Modellazione e controllo di Sistemi ad eventi discreti (DES)
o Automi
- Teoria delle macchine a stati
- Controllo supervisivo
- Sistemi industriali e implementazioni di macchine a stati in Stateflow
- Sistemi industriali per applicazioni sostenibili
- Sistemi CIM
- Real-time e Scheduling
- Elements of automatic control
- Elements of Industrial Automation and mechatronic design:
o Modeling and control of Discrete Event Systems (DES)
o Automata
- State machine theory
- Supervisory control
- Industrial systems and state machine implementations in Stateflow
- Industrial systems for sustainable applications
- CIM systems
- Real-time and Scheduling
La valutazione dell’apprendimento avverrà per mezzo di una prova orale, consistente in due quesiti di natura teorica, tra quelli svolti a lezione e contenuti nel materiale fornito agli studenti e un esercizio. Ogni studente potrà inoltre realizzare un progetto su argomenti trattati a lezione e farne una relazione tecnica. Il progetto può anche essere svolto con un altro studente. In tal caso, la discussione del progetto deve avvenire con la partecipazione di tutti gli studenti ed entro la prima sessione di esami. Lo svolgimento del progetto sarà valutato al fine di comprendere meglio la preparazione dello studente.
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 eventuali elaborati pratici suggeriti durante il corso. 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 parte di teoria consiste in due gruppi di domande sulle varie parti del programma, ogni gruppo contiene una domanda cui è assegnato un punteggio compreso tra 0 e 30, come per l’esercizio. La prova è considerata “sufficiente” solo se il punteggio è maggiore o uguale a 18. Al progetto facoltativo viene assegnato un punteggio da 0 a 30; è sufficiente solo se il punteggio è superiore o uguale a 18
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 eventuali consegne teoriche e pratiche. 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 assessment of learning will occur through an oral test, consisting of two questions of a theoretical nature and an exercise, among those presented in class and contained in the material provided to students. Each student will also create a project on topics covered in class and make a technical report. The project can also be prepared with another student. In this case, the discussion of the project must take place with the participation of all students and within the first exam session. The project will be evaluated to understand the student's preparation better.
Learning Evaluation Criteria.
Correctness, organization, and completeness in illustrating the topics covered by the questions in the oral exam.
Correctness and completeness in carrying out any practical papers suggested during the course. Regarding the project, the student must demonstrate that he can apply the concepts learned in the course. He can correctly use the appropriate materials and technologies and draw up a technical report
Learning Measurement Criteria.
The theory part consists of two groups of questions on the various parts of the program, each group contains a question that will have a score between 0 and 30, same as for exercise. The test is considered "sufficient" only if the score is greater than or equal to 18. The optional project will have a score from 0 to 30; it is sufficient only if the score is greater than or equal to 18.
Final Mark Allocation Criteria.
The overall grade is given by the arithmetic average, rounded up to the integer, of the sum of the scores obtained in any theoretical and practical performances. The overall grade required to pass the exam is 18 points. Honours are given to the student who, in addition to obtaining a score greater than or equal to 30, has demonstrated complete mastery of the topics addressed and clarity of presentation in the answer.
- C. Bonivento, L. Gentili, A. Paoli, Sistemi di automazione industriale, McGraw Hill
- Cassandras- La Fortune, “Introduction to Discrete Event Systems” Kluwer Academic Publishers
- Materiale bibliografico e dispense fornite dal docente
Sito web del corso https://learn.univpm.it/
- C. Bonivento, L. Gentili, A. Paoli, Sistemi di automazione industriale, McGraw Hill
- Cassandras- La Fortune, “Introduction to Discrete Event Systems” Kluwer Academic Publishers
- Bibliographic material and handouts provided by the teacher
Sito web del corso https://learn.univpm.it/
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2023-2024
Università Politecnica delle Marche
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