Scuola di Ingegneria Industriale
Scheda Insegnamento
Anno Accademico 2019/20 Primo Semestre
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Obiettivi di apprendimento attesi
Capacità di modellizzare il comportamento di un sistema logistico produttivo e simularne il comportamento attraverso uno dei software più usati per la simulazione a eventi discreti (Arena). Lo studente sarà in grado di definire un piano di esperimenti adeguato a prendere decisioni basate sui risultati della simulazione.
La simulazione è uno dei pilastri tecnologici su cui si basa il paradigma Industry 4.0 e la simulazione a eventi discreti, tipicamente usata per la modellizzazione e la previsione dei comportamenti dei sistemi logistici e produttivi, integrata con l'IIoT, può oggi realizzare un vero proprio digital twin della fabbrica.
Risultati di apprendimento attesi
Lo studente avrà maturato la conoscenza degli strumenti per la modellazione e simulazione dei sistemi logistici e produttivi. Sarà in grado di realizzare il modello logico di questi e il modello di simulazione in Arena. Infine, sarà in grado di realizzare una campagna di esperimenti per arrivare a prevedere il comportamento del sistema sotto determinate condizioni.
Contenuti dell’insegnamento
Modellizzazione logica
Reti di Petri
Design of Experiments
Arena basic elements
Arena advanced elements
Simulazione delle risorse di trasporto
Raccolta dati con Arena
Esecuzione dei run di simulazione
Metodologia Didattica
Gli argomenti trattati prevedono sessioni di aula "tradizionali".
Al termine delle lezioni tradizionali, sono previste lezioni dedicate al project work.
Modalità con cui viene accertata l’effettiva acquisizione dei risultati di apprendimento.
L'apprendimento dei concetti è verificato attraverso la presentazione di un project work, che sarà assegnato durante il corso. Per gli appelli successivi, i docenti assegneranno un project work e un tempo per svolgerlo.