34437 - AUTOMAZIONE DEI PROCESSI INDUSTRIALI M (L-Z)

Conoscenze e abilità da conseguire

Il corso è volto ad illustrare le principali problematiche dei sistemi di automazione industriale. Dopo una introduzione generale sul moderno concetto di automazione industriale e sulle architetture più comuni, vengono specificamente trattati i seguenti argomenti: la modellazione ed l'analisi dei sistemi di produzione mediante reti di Petri, il controllo logico mediante PLC e i sistemi di movimentazione e controllo assi.

Contenuti

INTRODUZIONE ALL'AUTOMAZIONE INDUSTRIALE

• Dalla rivoluzione industriale ad Industry 4.0
• Classificazione di impianti, processi e sistemi di controllo
  
• Tipologie e componenti principali delle linee di produzione
• Supervisione, controllo, monitoraggio
• Impianti di produzione e loro problematiche di automazione
• Computer Integrated Manufactoring (CIM)
• Modello piramidale di un sistema CIM: Campo, Macchina, Cella, Stabilimento, Azienda
• Controllo di campo, controllo di procedure, controllo di
  
  

MODELLAZIONE DEI PROCESSI INDUSTRIALI

Modellizzazione di sistemi dinamici ad eventi discreti mediante Reti di Petri

• Sistemi dinamici ad eventi discreti: definizioni e proprietà
  
  
• Modellizzazione con reti di Petri di sistemi ad eventi discreti: posti, transizioni, relazione di flusso tra posti e transizioni, grafo di Petri, funzione di marcatura
  
  
• Evoluzione delle Reti di Petri Dinamiche: abilitazione e firing delle transizioni, matrice di incidenza, vettore delle occorrenze, analisi di raggiungibilità, analisi grafica delle reti di petri
  
  
• Simulatori di Reti di Petri: software WoPeD e PIPE 2.0
  
  
• Modellistica con Reti di Petri di sistemi di produzione industriale: approccio fisico ed approccio funzionale
  

 

MODELLAZIONE DEI BUSINESS PROCESS

• Workflow e processi produttivi
• Flusso di materiali e informazioni
• Controllo e gestione delle risorse

Esempi di Modelli, Simulazione e Controllo di processi produttivi:

1. Modello del sistema produttore/consumatore
2. Modello del sistema client/server con buffer delle richieste a capacità unitaria o con capacità illimitata
3. Modello di un processo di produzione con 3 magazzini, tre robot, un nastro trasportatore, due macchine utensili
4. Implementazione e simulazione in WoPeD e PIPE 2.0 dei sistemi di cui ai punti 1,2,3
   
   

Analisi e Controllo di Reti di Petri ed Applicazione al Controllo dei Processi Industriali e di Business

• Analisi processi industriali descritti con reti di Petri: Vivezza, limitatezza, reversibilità, Albero e grafo di raggiungibilità e di copertura, Tecniche di riduzione, P-Invarianti, T-Invarianti, Sifoni, Trappole, Deadlock.
  
  
• Controllo e supervisione di un processo industriale mediante Reti di Petri: controllo mediante invarianti
  

• Pianificatore di Azioni basato su Reti di Petri
  
  
• Esempi di Controllo mediante Reti di Petri.

sistema di movimentazione con veicoli autoguidati

IMPLEMENTAZIONE SU PLC

• Cenni alla traduzione di Reti di Petri in codice Grafcet

METODI DI OTTIMIZZAZIONE E DI CONTROLLO

• ottimizzazione e algoritmi di ottimizzazione
• Controllo ottimo lineare quadratico (LQ)
• Model Predictive Control (MPC)

MACHINE LEARNING INDUSTRIAL AUTOMATION

MACHINE LEARNING per la DIAGNOSI DI GUASTI e la MANUTENZIONE PREDITTIVA degli Impianti e Macchinari Industriali

• Fondamenti di Machine Learning: principali algoritmi come Support Vector Machine, Random Forest 
• Applicazione del Machine Learning all’Automazione Industriale
• Condition Monitoring (CM) e Manutenzione predittiva (MP) nell’ambito della Smart Factory
• Illustrazione breve del pacchetto di Predictive Maintenance di Matlab/SImulink

STRUMENTI DI AI GENERATIVA 

• "Prompt Engineering" applicata all'Automazione Industriale

Testi/Bibliografia

• Dispense del Docente

• C. Bonivento, L. Gentili, A. Paoli, Sistemi di automazione industriale, Editore: McGraw-Hill, Anno edizione: 2011, ISBN: 88-386-6693-3

• P. Chiacchio, F. Basile, Tecnologie informatiche per l'automazione, Editore: McGraw-Hill, Anno edizione: 2004, ISBN: 88-386-6147-2
  

• Luca Ferrarini, Automazione Industriale: Controllo Logico con Reti di Petri, Editore: Pitagora Editrice, Anno edizione: 2001, ISBN: 88-371-1296-3

• Luca Ferrarini, Luigi Piroddi, Esercizi di Controllo Logico con Reti di Petri, Editore: Pitagora Editrice, Anno edizione: 2002, ISBN: 88-371-1340-4

• Pedro Larrañaga et al, Industrial Applications of Machine Learning. Editore: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Series

Metodi didattici

• Lezioni in presenza.
• Software Matlab/Simulink
• Excel
• Strumenti di AI generativa applicati alla didattica

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

PROVA SCRITTA

Eventuale (una delle due scelte)

• orale facoltativo
• tesina facoltativa su argomento concordato con lo studente

Strumenti a supporto della didattica

Computer in aula, eventuale laboratorio didattico, lavagna, proiettore, strumenti di AI

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Paolo Castaldi