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PORTALE DELLA DIDATTICA

Laboratorio di tecnologie digitali per l'industria 4.0

01THASK

A.A. 2020/21

Lingua dell'insegnamento

Italiano

Corsi di studio

Corso di Laurea in Tecnologie Per L'Industria Manifatturiera (Corso Professionalizzante) - Torino

Organizzazione dell'insegnamento
Didattica Ore
Lezioni 60
Docenti
Docente Qualifica Settore h.Lez h.Es h.Lab h.Tut Anni incarico
Macii Enrico Professore Ordinario ING-INF/05 6 0 0 0 1
Collaboratori
Espandi

Didattica
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
ING-INF/05 6 A - Di base Matematica, informatica e statistica
2019/20
Il corso propone un’approfondita panoramica delle tecnologie informatiche che sono alla base del paradigma Industria 4.0 per fornire allo studente le competenze necessarie a gestire i processi di digitalizzazione delle imprese e a favorire i percorsi di innovazione sostenuti dalla proposta Industria 4.0. Il corso focalizza l’attenzione sul dato come fattore produttivo dell’impresa competitiva e sulle tecnologie e strumenti che contribuiscono ad una gestione efficace e profittevole di questa importante risorsa.
Il corso propone un’approfondita panoramica delle tecnologie informatiche che sono alla base del paradigma Industria 4.0 per fornire allo studente le competenze necessarie a gestire i processi di digitalizzazione delle imprese e a favorire i percorsi di innovazione sostenuti dalla proposta Industria 4.0. Il corso focalizza l’attenzione sul dato come fattore produttivo dell’impresa competitiva e sulle tecnologie e strumenti che contribuiscono ad una gestione efficace e profittevole di questa importante risorsa.
L’obiettivo atteso del corso è la conoscenza delle tecnologie fondanti ed abilitanti per l’industria 4.0. Cio’ fornirà allo studente la capacità di operare in scenari aziendali progettati secondo il paradigma dell’Industria 4.0 e di supportare l’impiego di tecnologie digitali in ambito industriale attraverso l’analisi critica delle soluzioni tecnologiche disponibili. Inoltre, altra importante abilita acquisita nel corso, sarà la capacità di sostenere autonomamente il proprio aggiornamento tecnico mantenendo un opportuno processo di Life Long Learning.
L’obiettivo atteso del corso è la conoscenza delle tecnologie fondanti ed abilitanti per l’industria 4.0. Cio’ fornirà allo studente la capacità di operare in scenari aziendali progettati secondo il paradigma dell’Industria 4.0 e di supportare l’impiego di tecnologie digitali in ambito industriale attraverso l’analisi critica delle soluzioni tecnologiche disponibili. Inoltre, altra importante abilita acquisita nel corso, sarà la capacità di sostenere autonomamente il proprio aggiornamento tecnico mantenendo un opportuno processo di Life Long Learning.
Conoscenze di base di informatica (ICT: Information and Communication Technologies) Conoscenze di base dei sistemi di produzione
Conoscenze di base di informatica (ICT: Information and Communication Technologies) Conoscenze di base dei sistemi di produzione
Il paradigma Industria 4.0. Le origini della proposta, i fabbisogni industriali, gli strumenti e le tecnologie individuate dal Boston Consulting group. Le tecnologie fondanti di I4.0. Industrial Internet e Horizontal & Vertical integration (12 ore) Vengono studiati - dal punto di vista logico, funzionale ed operativo - i principali sistemi informativi per la gestione integrata dei dati di prodotto e processo lungo le fasi di vita del manufatto. Project work possibili: Product lifecycle management, Enterprise resources planning e Manufacturing execution systems. Le tecnologie abilitanti di I4.0. Cloud e Cybersecurity (12 ore) In quest’area vengono studiati gli strumenti di gestione e controllo del dato, inteso come nuovo fattore produttivo, In particolare verranno sperimentate la condivisione e la protezione delle informazioni. Project work possibili: Cloud configuration and monitoring; Hackering. Le tecnologie abilitanti di I4.0. Advanced manufacturing e Additive manufacturing (12 ore) In questo ambito verranno trattati i temi della robotica industriale, nei suoi differenti aspetti di automazione tradizionale, collaborativa e mobile. Inoltre verranno approfonditi i temi della produzione additiva e della sua integrazione con le lavorazioni tradizionali. Project work possibili: New product development in Additive manufacturing; Collaborative robot programming and controlling. Tecnologie abilitanti di I4.0. Augmented reality and simulation (12 ore) Verrà presentato lo stato dell’arte sul Cyber Physical System o Digital twin e alcune applicazioni specifiche disponibili nella letteratura tecnica e scientifica. Project work possibili: Simulation of machining processes; Simulation of production systems. Tecnologie abilitanti di I4.0. Big data analytics (12 ore) Verranno presentati gli strumenti di Business intelligence, di Neural networks e di Artificial intelligence. Project work possibili: Big data analytics; Neural nectwork applications.
Il paradigma Industria 4.0. Le origini della proposta, i fabbisogni industriali, gli strumenti e le tecnologie individuate dal Boston Consulting group. Le tecnologie fondanti di I4.0. Industrial Internet e Horizontal & Vertical integration (12 ore) Vengono studiati - dal punto di vista logico, funzionale ed operativo - i principali sistemi informativi per la gestione integrata dei dati di prodotto e processo lungo le fasi di vita del manufatto. Project work possibili: Product lifecycle management, Enterprise resources planning e Manufacturing execution systems. Le tecnologie abilitanti di I4.0. Cloud e Cybersecurity (12 ore) In quest’area vengono studiati gli strumenti di gestione e controllo del dato, inteso come nuovo fattore produttivo, In particolare verranno sperimentate la condivisione e la protezione delle informazioni. Project work possibili: Cloud configuration and monitoring; Hackering. Le tecnologie abilitanti di I4.0. Advanced manufacturing e Additive manufacturing (12 ore) In questo ambito verranno trattati i temi della robotica industriale, nei suoi differenti aspetti di automazione tradizionale, collaborativa e mobile. Inoltre verranno approfonditi i temi della produzione additiva e della sua integrazione con le lavorazioni tradizionali. Project work possibili: New product development in Additive manufacturing; Collaborative robot programming and controlling. Tecnologie abilitanti di I4.0. Augmented reality and simulation (12 ore) Verrà presentato lo stato dell’arte sul Cyber Physical System o Digital twin e alcune applicazioni specifiche disponibili nella letteratura tecnica e scientifica. Project work possibili: Simulation of machining processes; Simulation of production systems. Tecnologie abilitanti di I4.0. Big data analytics (12 ore) Verranno presentati gli strumenti di Business intelligence, di Neural networks e di Artificial intelligence. Project work possibili: Big data analytics; Neural nectwork applications.
L’insegnamento prevede lezioni frontali, esercitazioni in aula e laboratori. Le lezioni introdurranno l’argomento teorico a cui seguirà l’esercitazione in aula, costituita da esercizi da risolvere singolarmente o in gruppo, e/o la sperimentazione in laboratorio, dove l’impiego di hardware e software consentiranno agli studenti di implementare le funzioni presentate nel corso della lezione. Gli studenti saranno chiamati a partecipare nel modo più attivo possibile in particolare nella scelta e sviluppo del Project work.
L’insegnamento prevede lezioni frontali, esercitazioni in aula e laboratori. Le lezioni introdurranno l’argomento teorico a cui seguirà l’esercitazione in aula, costituita da esercizi da risolvere singolarmente o in gruppo, e/o la sperimentazione in laboratorio, dove l’impiego di hardware e software consentiranno agli studenti di implementare le funzioni presentate nel corso della lezione. Gli studenti saranno chiamati a partecipare nel modo più attivo possibile in particolare nella scelta e sviluppo del Project work.
Le slide relative alle lezioni e le dispense relative alle esercitazioni saranno distribuite agli studenti tramite il portale della didattica. Eventuali libri di testo saranno comunicati agli studenti all’inizio del corso. Michael Grieves, Product Lifecycle Management: Driving the Next Generation of Lean Thinking, 2005, McGraw-Hill Education Wallace J. Hopp e Mark L. Spearman, Factory Physics, 2011, Waveland Press Heiko Meyer, Franz Fuchs, Klaus Thiel, Manufacturing Execution Systems (MES): Optimal Design, Planning, and Deployment, 2009, McGraw-Hill
Le slide relative alle lezioni e le dispense relative alle esercitazioni saranno distribuite agli studenti tramite il portale della didattica. Eventuali libri di testo saranno comunicati agli studenti all’inizio del corso. Michael Grieves, Product Lifecycle Management: Driving the Next Generation of Lean Thinking, 2005, McGraw-Hill Education Wallace J. Hopp e Mark L. Spearman, Factory Physics, 2011, Waveland Press Heiko Meyer, Franz Fuchs, Klaus Thiel, Manufacturing Execution Systems (MES): Optimal Design, Planning, and Deployment, 2009, McGraw-Hill
Modalità di esame: Prova scritta (in aula); Prova orale obbligatoria;
Exam: Written test; Compulsory oral exam;
L'esame consiste in una prova scritta ed una prova orale da svolgersi nel medesimo appello, entrambe valutate in trentesimi. Alla prova orale possono accedere solo gli studenti risultati sufficienti alla prova scritta (ovvero con voto dello scritto >= 18/30). Il voto finale è la media dei voti di prova scritta e prova orale. La prova scritta, della durata standard di 2 ore, prevede domande in forma chiusa e aperta nonche’ esercizi da risolvere applicando le conoscenze acquisite durante il corso. Durante la prova scritta non saranno ammessi manuali o appunti. Eventuali tavole, tabelle o formulari saranno forniti come materiale d’esame. La prova orale, della durata di circa 30 minuti, comprenderà la discussione del project work e consentirà di valutare la capacità dello studente di analizzare un problema, di identificarne i dati rilevanti e, selezionato l’opportuno strumento tra quelli presentati nel corso, di proporre una soluzione.
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam: Written test; Compulsory oral exam;
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.
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