86478 - PRODUCTION MANAGEMENT AND OPTIMISATION

Anno Accademico 2021/2022

  • Docente: Riccardo Accorsi
  • Crediti formativi: 6
  • SSD: ING-IND/17
  • Lingua di insegnamento: Inglese
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
  • Campus: Bologna
  • Corso: Laurea Magistrale in Advanced automotive engineering (cod. 9239)

Contenuti

  • Introduzione e Background Teorico/Storico Sistemi Produttivi: Evoluzione dei Sistemi Produttivi i dalla Rivoluzione Industriale all'Industria 4.0.
  • Pianificazione e Gestione della Produzione: Approccio Entità-Metodi-Decisione-Performance; Classificazione problemi decisionali e relativa gerarchia: Resource Requirement Planning ed Ottimizzazione, Materials Requirement Planning, Demand-driven Planning Methods (Push vs Pull approach), Stock-driven Planning Methods.
  • Lotti economici e Gestione Produzione: Sistemi logistici avanzati per la gestione della scorte; Gestione kan-ban; Principi lean manufacturing e riduzione scorte; Lot-sizing Problem con domanda deterministica e stocastica; News Vendor Problem ed applicazioni.
  • Ottimizzazione della Produzione: Tecniche di ottimizzazione del processo produttivo e delle risorse di produzione.
  • Schedulazione della Produzione: Tecniche di Scheduling a capacità infinita e a capacità finita; Algoritmi euristici e Modelli di Ottimizzazione applicati allo Scheduling delle risorse produttive in diversi Layout produttivi.
  • Sviluppo di Sistemi/Applicazioni di Supporto alle Decisioni in ambito Produttivo: Gestione ed Organizzazione Dati di Produzione, Fondamenti di Programmazione Object-Oriented (Visual Basic), Excel Solver, Linguaggi di Programmazione per l'Ottimizzazione (AMPL).

Testi/Bibliografia

Bibliografia e supporti allo studio (Slides, References, Training Code, Excel Files) verranno forniti durante lo svolgimento del corso tramite la piattaforma UniBo IOL (iol.unibo.it). Al termine di ogni lezione si forniranno ragguagli in merito. Testi aggiuntivi per approfondimenti sono disponibili su richiesta ed hanno carattere addizionale e di approfondimento.

Metodi didattici

In presenza.

Applicazioni numeriche ed esercitazioni saranno utilizzati per favorire il coinvolgimento e l'interazione diretta tra i partecipanti al corso e l'apprendimento dei metodi quantitativi necessari ad affrontare problemi pratici del settore industriale.

L'apprendimento sarà inoltre condotto tramite lavori di gruppo in aula ed ore di supervisione progetto collegiali.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame finale consta nella consegna e discussione di progetto da svolgersi in gruppi di 2 persone. Il progetto prevede la progettazione e lo sviluppo di un'applicazione di supporto alle decisioni (DSS) scritta nei Linguaggi Visual Basic e AMPL tramite l'Interfaccia MS Excel.

Il progetto sarà accompagnato da un documento volto alla descrizione dell'applicazione sviluppata, della base dati analizzata e dei risultati numerici ottenuti.

Parte del voto sarà conseguenza anche della partecipazione attiva dello studente durante il corso.

Alcuna conoscenza informatica pregressa è considerata come obbligatoria o raccomandata, ma proattività e curiosità alla materia sono ampliamente incoraggiate. 

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Riccardo Accorsi

SDGs

Lavoro dignitoso e crescita economica Imprese innovazione e infrastrutture Consumo e produzione responsabili

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.