PRESENTAZIONE

Lo scopo dell’insegnamento è fornire agi studenti le conoscenze di base sulle modalità di utilizzo e elaborazione dei dati a fini descrittivi e predittivi e sui modelli e i metodi di ottimizzazione utilizzabili per la soluzione di problemi decisionali richiesti per la formazione del personale marittimo e, in particolare, per la professione di ufficiali di macchina e di coperta.  

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L'insegnamento introduce ai modelli e ai metodi di ottimizzazione per la soluzione di problemi decisionali, con particolare attenzione ai modelli e ai problemi che si presentano nel settore marittimo. In particolare, l'attenzione sarà rivolta alla pianificazione delle rotte, al carico e allo stivaggio del carico, alla gestione dei flussi.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

L’insegnamento si propone di presentare la materia nei suoi aspetti teorici, metodologici ed applicativi al fine di fornire allo studente conoscenze sui modelli e le metodologie applicabili e sugli strumenti risolutivi utilizzabili. La parte di laboratorio teorico-pratico si prefigge di far acquisire allo studente le conoscenze e le capacità per utilizzare software specifico per risolvere i problemi pratici affrontati.

I problemi affrontati a lezione sono di interesse per la professione di ufficiali di macchina e di coperta. In particolare verranno presentati, sia da un punto di vista teorico che con l’applicazione e lo sviluppo di casi di studio diverse tipologie di problemi pratici, come ad esempio analisi di dati e di trend, problemi di stivaggio e carico di diverse tipologie di navi, pianificazione delle rotte, gestione del flusso di persone a bordo in situazioni di emergenza, tecniche di ricerca e soccorso.

Con riferimento ai risultati di apprendimento, al termine dell’insegnamento lo studente dovrà avere acquisito competenze che gli permettano di comprendere, descrivere e risolvere diverse tipologie di problemi relativi al trasporto marittimo di merci e persone tramite modelli e metodi di ottimizzazione e utilizzando, con una certa padronanza, gli ambienti software di riferimento. Nello specifico, al termine dell’insegnamento, lo studente dovrà:

• Conoscere e comprendere i principali strumenti e metodi di ottimizzazione che gli permettano di individuare la decisione migliore da prendere in diversi contesti applicativi in ambito marittimo.
• Conoscere gli elementi principali di un problema di scelta in termini di decisori coinvolti, tipologia dei dati a disposizione, variabili, vincoli e obiettivi.
• Applicare le conoscenze acquisite per descrivere, formalizzare e risolvere problemi anche diversi da quelli proposti a lezione utilizzando i corretti modelli e metodi di ottimizzazione appresi.
• Utilizzare sia sul piano concettuale che su quello operativo le conoscenze acquisite con autonoma capacità di valutazione e di ragionamento critico, sviluppando modelli originali applicabili nel contesto lavorativo in cui si troveranno ad operare.
• Aver acquisito una terminologia e un linguaggio tecnico corretto per comunicare in modo chiaro gli elementi principali del processo decisionale e del metodo di ottimizzazione utilizzato.
• Aver sviluppato capacità di apprendimento che gli consentiranno di approfondire ed applicare in modo autonomo le principali tematiche della disciplina nel contesto lavorativo in cui si troveranno ad operare.
• Capacità di comunicare efficacemente in forma scritta e orale, utilizzo di fonti e ausili di varia natura, pensiero critico, capacità di utilizzare, elaborare e valutare informazioni, abilità argomentativa.
• Capacità di individuare le proprie capacità, concentrarsi, gestire la complessità, riflettere criticamente, prendere decisioni, lavorare in autonomia, chiedere sostegno, gestire lo stress
• Capacità di gestione delle proprie interazioni sociali, atteggiamento collaborativo, comunicazione costruttiva in ambienti differenti, capacità di rispettare gli altri e le loro esigenze, disponibilità a superare pregiudizi, a esprimere e comprendere punti di vista diversi, gestione del conflitto, capacità di creare fiducia, empatia.
• Consapevolezza rispetto alle proprie strategie di apprendimento, organizzazione e valutazione dell’apprendimento personale secondo quanto compreso ed imparato, comprensione delle proprie necessità e modalità di sviluppo di competenze, capacità di individuare e perseguire obiettivi di apprendimento.

L'insegnamento fornisce gli strumenti teorici per il raggiungimento delle competenze richieste dalle singole funzioni previste dalla Convenzione STCW. In particolare:

Funzioni 1,2,3, della Tabella A-II/1 e A-II/2 della Convenzione STCW (deck officer). Con particolare riferimento a: Cargo handling and stowage at the operational level e Cargo handling and stowage at the management level

Funzioni 1,2,3 della Tabella A-III/6 della Convenzione STCW (electrotechnical officer). 

Funzione 3 della Tabella A-III/2, con particolare riferimento a: Manage safe and effective maintenance and repair procedures, Planning maintenance, Planning repairs

Funzione 1 della Tabella A-III/1 e A-III/2 della Convenzione STCW (marine engineer) con particolare riferimento a:

Engine-room resource management:  Knowledge of engine-room resource management principles, including allocation, assignment, and prioritization of resources, Plan and schedule operations

L’insegnamento contribuisce al potenziamento delle soft skills, in particolare la competenza alfabetico-funzionale (livello avanzato), la competenza personale e quella sociale (livello avanzato) e la capacità di imparare ad imparare (livello avanzato) e concorre all'ottenimento dei rispettivi Open Badge.

PREREQUISITI

Mathematics and Algebra

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni frontali, analisi di casi di studio, esercitazioni e laboratori in aula informatica con utilizzo di software (Excel e software di ottimizzazione), attività a piccoli gruppi su casi di studio e sviluppo di progetti. Verranno proposte attività con tecniche di didattica attiva, interattiva e costruttiva, come Flipped Classroom, Team Based Learning e Problem based learning, che concorreranno all'acquisizione di competenze trasversali (si veda la sezione obiettivi formativi) e dei relativi Open Badge. La modalità didattica delle lezioni a calendario verrà comunicata sulla pagina Aulaweb dell'insegnamento (necessaria e consigliata l'iscrizione).

Si consigliano gli studenti lavoratori e gli studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali di contattare il docente all’inizio del corso per concordare modalità didattiche e d’esame che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali.

PROGRAMMA/CONTENUTO

In ogni parte dell’insegnamento la trattazione teorica, volta a fornire i contenuti metodologici di base, sarà affiancata dalla parte pratica di laboratorio, svolta in aula informatica, attraverso l'utilizzo di adeguati strumenti software (excel, lingo) per utilizzare e analizzare i dati e formalizzare e risolvere i problemi pratici affrontati.

Parte I

• Introduzione alla Ricerca Operativa e ai modelli di supporto alle decisioni: modelli descrittivi, predittivi e prescrittivi.
• Analisi e rappresentazione dei dati: statistica descrittiva, probabilità e errore.
• Serie storiche e analisi di trend
• Modelli di previsione: regressione lineare e media mobile.
• Utilizzo di Excel per l'analisi e la rappresentazione dei dati.

Parte II:

• Introduzione all'ottimizzazione e al problem solving: dai problemi reali ai modelli matematici.
• Classificazione dei modelli di ottimizzazione. Ottimizzazione non vincolata e vincolata, lineare, non lineare, intera e binaria.
• Introduzione alla programmazione lineare.
• Il problema del trasporto.
• Utilizzo di Excel e Lingo per la formulazione e risoluzione di problemi di ottimizzazione.

Parte III:

• Problemi di ottimizzazione su reti.
• I Grafi: proprietà, definizioni e terminologia di base
• Modelli di cammino minimo e percorso ottimo
• Modelli di flusso massimo e flusso di costo minimo
• Tecniche reticolari per la gestione dei progetti.
• Utilizzo di Excel per la formulazione e risoluzione dei problemi di ottimizzazione su rete.
• Pianificazione delle rotte, gestione dei piani di emergenza e flusso di persone a bordo, gestione dei progetti drydock.

Parte IV:

• Introduzione alla programmazione lineare intera (PLI) e mista (MIP).
• Utilizzo di variabili binarie e vincoli logici
• Problemi di set covering, set partitioning e set packing
• Utilizzo di Excel e Lingo per la formulazione e risoluzione di problemi di PLI e MIP.
• Stivaggio e carico di diverse tipologie di navi, crew scheduling and management.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

I testi e le eventuali dispense integrative saranno comunicati all’inizio delle lezioni e pubblicati su Aulaweb

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

ELENA TANFANI (Presidente)

DANIELA AMBROSINO (Presidente Supplente)

ANNA FRANCA SCIOMACHEN (Presidente Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/10948/p/studenti-orario

Inizio lezioni nel I semester - insegnamento annuale

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

La verifica del raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi è valutata con una prova scritta e con lo svolgimento di un progetto (anche a gruppi) o una prova pratica in aula informatica. Le attività svolte in aula (casi di studio e attività in gruppo) e quelle proposte come lavoro asincrono a casa saranno valutate come bonus nel voto finale.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

La prova scritta è volta a valutare il grado di conoscenza e apprendimento degli argomenti teorici trattati a lezione. Mentre, la capacità di valutazione e ragionamento critico e la capacità di applicare la conoscenza acquisita sono valutate tramite i lavori di gruppo e/o la prova pratica. Lo scritto e il project work/prova pratica valgono il 90% della valutazione, la partecipazione alle esercitazioni e alle attività di gruppo proposte contribuisce per il 10% alla valutazione finale.

Calendario appelli

ALTRE INFORMAZIONI

L'insegnamento è disponibile su Aulaweb.