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Ingegneria Gestionale (Ακαδημαϊκό έτος 2019/2020) - Industria 4.0

Advanced manufacturing


Πιστώσεις: 9
Γλώσσα περιεχομένου:Ιταλικά
Περιγραφή μαθήματος
Il corso di Advanced Manufacturing  mira a fornire conoscenze e competenze più approfondite su tecnologie e concetti avanzati nell'ambito dei sistemi produttivi.
Per esplorare le operations e le attività correlate si è scelto come driver una piattaforma software predisposta a incorporare ed utilizzare le tecnologie emergenti nel settore manifatturiero, come l'Internet delle cose (IoT), l'intelligenza artificiale (IA), la realtà aumentata (AR) e la stampa 3D; analizzando come queste tecnologie influenzano e migliorano i processi di produzione.
Tra gli obiettivi del corso c’è l’approccio allo sviluppo di Sistemi di Produzione intelligenti e connessi, utilizzando concetti di Industry 4.0. Si esaminerà l'uso di sensori, attuatori, reti intelligenti, robotica collaborativa e analisi dati avanzate per ottimizzare le operazioni e migliorare l'efficienza e la flessibilità. Nel corso verranno introdotte metodologie di Lean Manufacturing e Six Sigma e applicandole a scenari avanzati e a sistemi di produzione complessi attraverso l’utilizza di una piattaforma MES. Si affronteranno tematiche legate a tecniche avanzate di simulazione e modellazione per analizzare e ottimizzare i processi di produzione per prevedere il comportamento del sistema e identificare aree di miglioramento, anche in ottica di integrazione e
gestione connessa della supplychain. Il corso fornirà una panoramica dei concetti di base e dell'architettura di un sistema MES illustrando come un MES si integra con altri sistemi aziendali, come il sistema di pianificazione della produzione (ERP) e il sistema di controllo della produzione (PCS). Si analizzeranno le diverse funzionalità offerte da un MES, come la tracciabilità della produzione, la gestione delle risorse, la raccolta dati in tempo reale, la gestione della qualità, il monitoraggio delle prestazioni e l'ottimizzazione dei processi. Tale approccio esaminerà quelle che sono le best practice per la personalizzazione e l'integrazione del MES con altri sistemi aziendali in ottica di poter guidare i processi e i sistemi produttivi in un percorso di Trasformazione Digitale.
Evidenziando come le operations stanno rapidamente e drasticamente cambiando si vogliono formare competenze di Problem Solving coadiuvate dall’utilizzo massivo di dati provenienti da piattaforme polivalenti come il MES. Parlando di dati si metterà in luce l'importanza della sicurezza digitale della conformità normativa nell'ambito della gestione dei sistemi MES anche rispetto alle normative di settore.
Verranno forniti esempi pratici di come un MES possa facilitare la comunicazione e la collaborazione tra le diverse funzioni aziendali analizzando infine l'impatto economico dell'implementazione di un MES sull'efficienza operativa, la riduzione dei costi e l'aumento della produttività introducendo il concetto del ritorno sull'investimento (ROI).
In ottica di Industry 5.0 si dovranno altresì integrare pratiche sostenibili e innovative nella produzione per ridurre l'impatto ambientale e migliorare l'efficienza energetica.

Πρόγραμμα

Il presente corso, che fornisce 9 crediti formativi, è composto da 16 ore di videolezioni. Le videolezioni a tre macro-argomenti:

  1. MES - Manufacturing Execution System: un sistema completo e dinamico che consente di monitorare, tracciare, documentare e controllare il processo di produzione dei beni, dalle materie prime ai prodotti finiti;
  2. L’additive Manufacturing: modelli e metodi; l’uso della manifattura additiva nei processi produttivi e logistici;
  3. L’evoluzione LEAN dei processi manifatturieri e logistici: la Lean Production, evoluzione efficace ed efficiente dei processi produttivi; metodologie e tecniche Lean; le principali differenze con gli attuali modelli di progettazione e gestione dei sistemi produttivi;

Per ognuno dei macroargomenti del corso saranno disponibili materiali didattici in grado di approfondire e acquisire conoscenze di settore e di esercizi di autovalutazione che prevedono domande a scelta multipla ed a risposta aperta per valutare la conoscenza acquisita. Si stima che gli esercizi richiederanno circa 6 ore di impegno dello studente.


Βιβλίο


Βοηθός/Καθηγητή Περιοχή Καθηγητή
Ottorino Veneri
Λίστα μαγνητοσκοπημένων παραδόσεων
Eugenio D'Ursi
Eugenio D'Ursi
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Claudio Beggiato
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