PRESENTAZIONE

I metodi quantitativi propri della ricerca operativa e del management science, assieme ai soft skill relativi alle capacità di problem solving e al lavoro di gruppo, sono oggigiorno universalmente riconosciuti come strumenti indispensabili di supporto alle decisioni nell'analisi dell'operatività di sistemi complessi, quali sistemi produttivi, logistici, di trasporto e di servizi. Persone che operano nella gestione delle imprese non possono quindi prescindere dalla conoscenza e dall'utilizzo di tali strumenti, ed in particolare delle tecniche di pianificazione dei processi e dei metodi di supporto alle decisione più utili per il management.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L’insegnamento intende fornire gli strumenti necessari di supporto al Management nelle decisioni di pianificazione delle Operations. Verranno illustrati metodi e modelli  propri del management science, quali  programmazione lineare, analisi di scenario,  gestione delle scorte e metodi previsionali, per problemi mono e multi criterio. I metodi proposti saranno integrati con l’introduzione dei concetti base di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico di supporto per l’analisi delle risorse scarse e delle decisioni manageriali conseguenti.

II consolidamento delle metodologie proposte è facilitato dallo svolgimento delle lezioni in aula informatica. Si svilupperanno e analizzeranno, sia individualmente che in gruppo,  casi aziendali tramite l’utilizzo del foglio elettronico Excel come strumento di supporto alle decisioni, favorendo quindi anche competenze di team working e di problem solving.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Durante l'insegnamnto agli studenti verranno fornite le nozioni di base della Ricerca Operativa più rilevanti per la pianificazione delle operations delle imprese. In particolare, agli studenti verranno fornite le competenze per utilizzare modelli e metodi per la risoluzione di problemi decisionali complessi propri del management science, anche tramite l'utlizzo di ambienti software. I metodi proposti saranno integrati con l’introduzione dei concetti base di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico di supporto per l’analisi delle risorse scarse e delle decisioni manageriali conseguenti.

Al termine dell'insegnamento, assieme all'apprendimento di soft skill, gli studenti avranno acquisito:

• capacità di identificazione e analisi dei vari processi aziendali, identificando gli elementi decisionali, gli obiettivi e i vincoli operativi;

• consolidamento della padronanza dell’utilizzo di fogli elettronici, tipo Excel, e della componente risolutore, per la formulazione e risoluzione di problemi di pianificazione;

• capacità di utilizzo di ambienti software avanzati;

• capacità di problem solving;

• capacità di team-working;

• capacità di reperimento dati utilizzando brouse di ricerca e siti web;

• capacità di proporre ed analizzare in autonomia casi di studio relativi a problemi visti a lezione;

• capacità di parlare in pubblico.

PREREQUISITI

L'acquisizione delle competenze del corso presuppone la conoscenza delle nozioni di base apprese nei corsi di matematica e di statistica.

MODALITA' DIDATTICHE

L'insegnamento si svolge in aula informatica, dando a tutti gli studenti la possibilità di seguire in modo attivo le lezioni e di lavorare in parallelo al docente, integrando la parte teorica con la definizione, lo sviluppo e l’analisi di vari modelli e casi di studio. Sono previsti lavori di gruppi e testimonianze aziendali.

Per le studentesse e gli studenti con disabilità, DSA o BES
Si ricorda alle studentesse e agli studenti con disabilità, con DSA o con BES che per poter richiedere adattamenti in sede d'esame occorre prima inserire la certificazione sul sito web di Ateneo alla pagina servizionline.unige.it nella sezione "Studenti".

La documentazione sarà verificata dal Settore servizi per l'inclusione degli studenti con disabilità e con DSA di Ateneo.

All'inizio dell'insegnamento è consigliato contattare la docente o il docente per concordare modalità d'esame che, nel rispetto degli obiettivi dell'insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali.

Per richiedere strumenti compensativi o misure dispensative, le studentesse e gli studenti con disabilità o DSA devono compilare l'apposito Webform disponibile alla pagina https://unige.it/disabilita-dsa, almeno 7 giorni lavorativi prima dell'esame.

Le studentesse e gli studenti con BES possono invece inviare la richiesta via e-mail alla docente o al docente, mettendo in copia la Referente di Dipartimento prof. Elena Lagomarsino (inclusione.economia@unige.it) e il Settore inclusione: inclusione.studenti@info.unige.it. Le richieste saranno valutate dalla docente o dal docente e potranno essere approvate o non approvate.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Coerentemente con le finalità dell'insegnamento descritte sopra, i contenuti dell'insegnamento sono i seguenti:

1. Introduzione alla Ricerca Operativa. Introduzione ai problemi decisionali. Panoramica dei principali metodi di supporto alle decisioni per il management.
2. Introduzione alla Programmazione Lineare (PL). Problemi prototipali di base di pianificazione: pianificazione della produzione (mono e multi-periodo), problemi di trasporto (mono e multi-livello), pianificazione dei servizi.
3. Utilizzo di Excel per la formulazione e risoluzione di problemi di PL. Analisi di casi di studio.  Analisi delle soluzioni e identificazione delle risorse scarse. 
4. Analisi integrata di problemi di produzione-distribuzione e gestione delle scorte.
5. Introduzione all'inventory management. Definizione del livello di scorte ottimale. Classificazione ABC. Risoluzione e formulazione con Excel di casi di studio.
6. Cenno all’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale integrati con fogli elettronici per analizzare informazioni relativi a problemi di pianificazione delle operations.
7. Metodi di previsione. Analisi delle serie storiche. Identificazione dei fattori stagionali. Metodi di previsione della domanda tramite tecniche di base di apprendimento automatico.
8. Introduzione ai metodi decisionali multi-criterio. Definizione di problema multi-criterio. Analisi di casi di studio e risoluzione con software ad hoc.

• Nell'ambito dell'insegnamento ci saranno testimonianze e verranno presentati e valutati in aula casi di studio.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Materiale (slide, articoli, dispense, ecc.):

• Materiale fornito dal docente, slide e video caricati su aulaweb e/o sulla pagina aulaweb dell'insegnmanento.
• Libri di testo di riferimento:F. S. Hillier, G. L. Lieberman. “Ricerca Operativa. Fondamenti”. McGraw Hill, 2010 (parti indicate).

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

L'insegnamento si svolge nel primo semestre, secondo il calendario predisposto dal Dipartimento.

L'orario di lezione e le relative aule sono disponibili al link http://eayacademy.unige.it/portalestudenti

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L’esame prevede una prova scritta e una prova orale. Possono accedere alla prova orale esclusivamente gli studenti che superano la prova scritta con una valutazione superiore a 18/30.

Anche la prova orale sarà valutata in trentesimi. Il voto finale sarà determinato dalla media tra il voto conseguito nella prova scritta e quello conseguito nella prova orale.

Al voto finale potranno inoltre essere aggiunti fino a un massimo di 3 punti, definiti dal docente in sede di prova orale, sulla base di eventuali chiarimenti relativi allo svolgimento della prova scritta e alla correzione dello scritto.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Nella valutazione delle competenze si terrà in considerazione, oltre al risultato della prova scritta e al colloquio, anche la partecipazione attiva degli studenti in aula. 

E' previsto lo svolgimento di un progetto svolto in gruppo con presentazione in aula all'intera classe di studenti.

Agli studenti non frequentanti durante il colloquio verrà valutata anche la capacità espositiva e la capacità di analisi dei problemi affrontati.

ALTRE INFORMAZIONI

Il docente esamina e considera ogni anno le valutazioni e i suggerimenti proposti dagli studenti nei questionari di valutazione della didattica.