Simulazione di Processi Industriali e Logistici

La simulazione ad eventi discreti, metodologia fondamentale per la valutazione delle prestazioni di sistemi complessi (di calcolo, di telecomunicazione, di traffico, ecc)

Gli argomenti trattati possono essere raggruppati nei seguenti tre fasi:
- costruzione di un modello di un sistema reale:
- "esecuzione" di un modello di simulazione
- analisi dei risultati della simulazione:

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire agli studenti le conoscenze teoriche e gli strumenti metodologici necessari per la modellazione, la simulazione e l'analisi di sistemi complessi, con particolare riferimento ai processi logistici e industriali.

L'obiettivo principale è sviluppare la capacità di affrontare problemi reali attraverso la costruzione di modelli di simulazione ad eventi discreti, utilizzando tali modelli per analizzare il comportamento dei sistemi, valutarne le prestazioni e individuare possibili strategie di miglioramento.

Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di formulare un problema, sviluppare un modello simulativo, analizzare statisticamente i risultati e confrontare diverse soluzioni alternative, supportando i processi decisionali.

Contenuti del corso

Il corso è articolato in tre parti principali.

1. Introduzione alla modellazione e alla risoluzione di problemi logistici e industriali

Nella prima parte vengono introdotti problemi semplici di organizzazione e pianificazione delle attività, con particolare attenzione ai problemi di scheduling.

Attraverso esempi applicativi, gli studenti acquisiranno familiarità con la rappresentazione dei sistemi, l'individuazione delle variabili e dei vincoli e la definizione degli obiettivi da perseguire.

Questa parte ha lo scopo di introdurre gradualmente il concetto di modellazione, mostrando come problemi operativi possano essere formalizzati, analizzati e risolti attraverso differenti strategie.

2. Metodologie e tecniche di simulazione ad eventi discreti

La seconda parte è dedicata ai fondamenti teorici della simulazione, con particolare attenzione alla modellazione dei sistemi ad eventi discreti.

Saranno affrontati i seguenti argomenti:

- Principi fondamentali della simulazione e costruzione di modelli simulativi.
- Rappresentazione dei sistemi mediante eventi, stati, entità, risorse e processi.
- Analisi degli input: raccolta e analisi dei dati, individuazione delle distribuzioni di probabilità e stima dei parametri.
- Richiami di probabilità e inferenza statistica applicati alla simulazione.
- Analisi degli output: elaborazione e interpretazione dei risultati, valutazione delle prestazioni e costruzione di intervalli di confidenza.
- Progettazione degli esperimenti simulativi e confronto statistico tra scenari e soluzioni alternative.

3. Sviluppo e applicazione di modelli di simulazione

La terza parte è dedicata all'applicazione pratica delle metodologie presentate attraverso lo sviluppo di un progetto di simulazione relativo a un problema reale, preferibilmente nell'ambito dei sistemi logistici o produttivi.

Gli studenti saranno guidati nelle diverse fasi della costruzione del modello: definizione del problema, individuazione delle variabili significative, raccolta e analisi dei dati, implementazione del modello, verifica e validazione, esecuzione degli esperimenti e analisi dei risultati.

Particolare attenzione sarà dedicata alla definizione e alla valutazione di differenti scenari operativi, al confronto delle soluzioni e all'individuazione di possibili miglioramenti delle prestazioni del sistema.

L'attività progettuale consentirà agli studenti di applicare in modo integrato le conoscenze acquisite, sviluppando competenze di analisi, modellazione e supporto alle decisioni.

No ci sono

Materiale del docente caricato sul teams

Materiale del docente caricato sul teams

Didattica frontale, con possibilità di seguire a distanza

In presenza e online

Sono previste prove in itinere (esoneri), Una prova scritta ( teorica e pratica) ed eventuale orale

La simulazione ad eventi discreti, metodologia fondamentale per la valutazione delle prestazioni di sistemi complessi (di calcolo, di telecomunicazione, di traffico, ecc)

Gli argomenti trattati possono essere raggruppati nei seguenti tre fasi:
- costruzione di un modello di un sistema reale:
- "esecuzione" di un modello di simulazione
- analisi dei risultati della simulazione:

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire agli studenti le conoscenze teoriche e gli strumenti metodologici necessari per la modellazione, la simulazione e l'analisi di sistemi complessi, con particolare riferimento ai processi logistici e industriali.

L'obiettivo principale è sviluppare la capacità di affrontare problemi reali attraverso la costruzione di modelli di simulazione ad eventi discreti, utilizzando tali modelli per analizzare il comportamento dei sistemi, valutarne le prestazioni e individuare possibili strategie di miglioramento.

Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di formulare un problema, sviluppare un modello simulativo, analizzare statisticamente i risultati e confrontare diverse soluzioni alternative, supportando i processi decisionali.

Contenuti del corso

Il corso è articolato in tre parti principali.

1. Introduzione alla modellazione e alla risoluzione di problemi logistici e industriali

Nella prima parte vengono introdotti problemi semplici di organizzazione e pianificazione delle attività, con particolare attenzione ai problemi di scheduling.

Attraverso esempi applicativi, gli studenti acquisiranno familiarità con la rappresentazione dei sistemi, l'individuazione delle variabili e dei vincoli e la definizione degli obiettivi da perseguire.

Questa parte ha lo scopo di introdurre gradualmente il concetto di modellazione, mostrando come problemi operativi possano essere formalizzati, analizzati e risolti attraverso differenti strategie.

2. Metodologie e tecniche di simulazione ad eventi discreti

La seconda parte è dedicata ai fondamenti teorici della simulazione, con particolare attenzione alla modellazione dei sistemi ad eventi discreti.

Saranno affrontati i seguenti argomenti:

- Principi fondamentali della simulazione e costruzione di modelli simulativi.
- Rappresentazione dei sistemi mediante eventi, stati, entità, risorse e processi.
- Analisi degli input: raccolta e analisi dei dati, individuazione delle distribuzioni di probabilità e stima dei parametri.
- Richiami di probabilità e inferenza statistica applicati alla simulazione.
- Analisi degli output: elaborazione e interpretazione dei risultati, valutazione delle prestazioni e costruzione di intervalli di confidenza.
- Progettazione degli esperimenti simulativi e confronto statistico tra scenari e soluzioni alternative.

3. Sviluppo e applicazione di modelli di simulazione

La terza parte è dedicata all'applicazione pratica delle metodologie presentate attraverso lo sviluppo di un progetto di simulazione relativo a un problema reale, preferibilmente nell'ambito dei sistemi logistici o produttivi.

Gli studenti saranno guidati nelle diverse fasi della costruzione del modello: definizione del problema, individuazione delle variabili significative, raccolta e analisi dei dati, implementazione del modello, verifica e validazione, esecuzione degli esperimenti e analisi dei risultati.

Particolare attenzione sarà dedicata alla definizione e alla valutazione di differenti scenari operativi, al confronto delle soluzioni e all'individuazione di possibili miglioramenti delle prestazioni del sistema.

L'attività progettuale consentirà agli studenti di applicare in modo integrato le conoscenze acquisite, sviluppando competenze di analisi, modellazione e supporto alle decisioni.

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Didattica frontale, con possibilità di seguire a distanza

In presenza e online

Sono previste prove in itinere (esoneri), Una prova scritta ( teorica e pratica) ed eventuale orale