PRESENTAZIONE

La rapida evoluzione della tecnologia nei sistemi di automazione industriale richiede una più stretta integrazione tra i dispositivi nello stabilimento e il resto dell'azienda. Questa integrazione richiede dispositivi intelligenti per una raccolta dei dati e la capacità di trasformare i dati in informazioni utilizzabili. Questo corso si occupa di fornire gli strumenti e le metodologie per realizzare questa integrazione, con particolare riferimento all'automazione di industrie manifatturiere.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

The course aims at providing the modeling and methodological tools for the formalization and resolution of some important decision-making and management problems in the context of industrial systems. During the course, planning, scheduling and control problems will be formalized and solved according to the framework proposed by the ANSI/ISA-95 international standard. Special focus will be devoted to the primary and support functions given by the Manufacturing Execution System (MES). At the end of the course, the student will be able to position an industrial automation problem in the context of ANSI/ISA-95 and to formalize and to solve decision-making problems, using proper methods and tools.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Il corso si propone di fornire strumenti di modellizzazione e metodologie per la formalizzazione e la risoluzione di alcuni importanti problemi decisionali e gestionali nel contesto dei sistemi di produzione. Durante il corso, i problemi di pianificazione strategica e tattica, i problemi di gestione operativa e controllo saranno formalizzati e risolti nel quadro dello standard internazionale ANSI / ISA-95, finalizzata allo sviluppo di un'interfaccia standardizzata tra sistemi di gestione aziendale e di controllo di impianto. Un focus speciale sarà dedicato alle funzioni primarie e di supporto fornite dal Manufacturing Execution System (MES). Inoltre, casi d'uso con la partecipazione di aziende verranno presentati. Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di posizionare un problema di automazione industriale nel contesto di ANSI / ISA-95 e di formalizzare e risolvere i problemi decisionali, utilizzando strumenti di porgrammazione matematica, di simulazione e controllo.

PREREQUISITI

Nessuno

MODALITA' DIDATTICHE

Partecipazione a lezioni
Valutazione periodica attraverso esercizi, progetti e laboratorio.
Progetto finale
Discussione orale

PROGRAMMA/CONTENUTO

1. Introduction (4h + 2h):

1. 1. Introduction to the Course
   2. Architectural Models in Industrial Automation
   3. Manufacturing Methods: Batch production, Job Production, Flow Production
   4. Improvement Methods (Lean Manufacturing, Reliability-centered Maintenance, Zero Defects…)
   5. Information and Communication Standards (ISA-88, ISA-95, ERP, IEC 62264, B2MML …)
   6. Matlab Basic Exercise 1.1 

1. Field Level and Direct Control (8h + 4h):

   1. Shopfloor Description and Examples
   2. SCADA, PLC, DCS
   3. Linear quadratic optimal control, Linear Quadratic Tracking, PID
   4. Matlab Exercise 2.1: Generate Ladder Logic Diagrams (https://www.plcfiddle.com/)
   5. Matlab Exercise 2.2: LQ control in discrete time system, tracking, and PID

1. Manufacturing Execution Systems (24h + 12h):

1. 1. Definition and Models
   2. Who’s Who in MES
   3. MES Primary Functions: Planning System Interface; Work Orders; Work Stations; Inventory / Materials; Material Movement; Data Collection; Exception Management
   4. MES Support Functions: Maintenance; Time and Attendance; Statistical Process Control; Quality Assurance; Process Data; Documentation Management; Genealogy; Supplier Management.
   5. Scheduling methods
   6. Process control and quality control
   7. Matlab Exercise 3.1: Single Machine Scheduling: SPT, EDD
   8. Matlab Exercise 3.2: Single Machine Scheduling: Moore; Flow Shop Scheduling: Johnson
   9. Matlab Exercise 3.3: Job Shop Scheduling
   10. Matlab Exercise 3.4: Dynamic Programming for Scheduling
   11. Matlab Exercise 3.5: Stochastic Scheduling
   12. Matlab Exercise 3.6: Run and Trend Charts, Time Plots in Statistical Process Control. Scatter Diagrams and Control Charts in Statistical Process Control

1. MRP, MRPII and ERP Systems (8h + 4h):

1. 1. Definition and Models (Make to Order, Make to Stock)
   2. Introduction to Basic Problems at Planning Level
   3. Exercise 4.1: Inventory Control Basic Example
   4. Exercise 4.2: Demand Prediction Basic Example

1. Use Cases (6h):

1. 1. Definition of Use Cases by a MES/ERP developer

Total: 72h

• Lectures: 44 hours; Hands-on: 28 hours

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

ROBERTO SACILE (Presidente)

ENRICO ZERO

RICCARDO MINCIARDI (Presidente Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://courses.unige.it/11160/p/students-timetable

Orari delle lezioni

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

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Progetto e Orale

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Colloquio con docente

Calendario appelli

ALTRE INFORMAZIONI

Il docente è disponibile per spiegazioni oltre all'orario prestabilito di ricevimento presso il laboratorio di automazione (via Opera Pia 13) in altri momenti preferibilemnte da concordare con appuntamento