CODICE 118113 ANNO ACCADEMICO 2025/2026 CFU 6 cfu anno 3 INGEGNERIA ELETTRICA 8716 (L-9) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE ING-IND/32 LINGUA Italiano SEDE GENOVA PERIODO 2° Semestre PRESENTAZIONE L'insegnamento propone agli allievi le conoscenze necessarie per effettuare l'analisi RAMS (Reliability, Availability, Maintainability, Safety) di sistema, sia dal punto di vista della teoria che degli strumenti operativi. Alla conclusione dell'insegnamento, grazie a lezioni frontali in aula e a esercitazioni numeriche, lo studente saprà modellare in ottica RAMS un sistema multicomponente o un processo complesso, al fine di predirne le prestazioni nel tempo in forma probabilistica. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI L'insegnamento si propone di fornire all'allievo le conoscenze teoriche e le procedure operative necessarie per effettuare l'analisi predittiva delle caratteristiche di Dependability di un sistema o processo. OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO L'insegnamento attraverso lezioni frontali ed esempi applicativi numerici, anche supportati da tool SW commerciali o codici sviluppati nell'ambito dipartimentale, si propone di fornire all'allievo le conoscenze teoriche e gli strumenti operativi per effettuare l'analisi predittiva delle prestazioni nel tempo di un qualunque sistema tecnologico o processo industriale, rivolte agli aspetti affidabilistici, di disponibilità e di sicurezza, mediante approcci probabilistici basati su tecniche convenzionali e innovative. PREREQUISITI Non sono previsti prerequisiti particolari, salvo le conoscenze di base proprie di un qualunque allievo del terzo anno di un Corso di Studio della Classe di laurea in Ingegneria Industriale (L-09). MODALITA' DIDATTICHE Sono previste lezioni frontali ed esercitazioni numeriche in aula. Gli studenti con certificazioni valide per Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA), per disabilità o altri bisogni educativi sono invitati a contattare il docente e il referente di Scuola per la disabilità all’inizio dell’insegnamento per concordare eventuali modalità didattiche che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali. I contatti del docente e referente di Scuola per la disabilità sono disponibili al seguente link Comitato di Ateneo per l’inclusione delle studentesse e degli studenti con disabilità o con DSA | UniGe | Università di Genova. PROGRAMMA/CONTENUTO Elementi base di calcolo probabilistico. Concetto di densità di probabilità e distribuzione cumulativa. Misure convenzionali. Distribuzioni discrete: distribuzione binomiale e di Poisson. Distribuzioni continue: uniforme, normale, lognormale, Weibull, esponenziale, χ2. Confidenza statistica. Definizione di affidabilità e relazioni caratteristiche: failure rate e hazard rate. Diagrammi a blocchi di affidabilità. Configurazioni standard: serie, parallelo, m-su-n, stand-by. Configurazioni non convenzionali. Sequence tree. Sviluppo del binomio. Analisi di prestazionalità. Definizione di manutenibilità e relazioni caratteristiche. Manutenzione preventiva e correttiva. Tecniche innovative di manutenzione basate sull’affidabilità del sistema. Definizione di disponibilità e calcolo analitico per un singolo elemento. Procedure combinatorie per il calcolo della disponibilità di un sistema. Definizione di sicurezza e procedure di Risk assessment. Analisi FMEA e FMECA. Fault Tree Analysis. Analisi dei sistemi nello spazio degli stati: le catene di Markov nel discreto e nel continuo temporale. Teoria delle frequenze asintotiche e valutazione analitica di MUT, MTTR e MTBF. Analisi RAMS di sistema basata sul metodo Monte Carlo. Load-Strength Analysis. Stress-Life Analysis. Tecniche predittive per rottura a fatica: regola di Palmgren-Miner. TESTI/BIBLIOGRAFIA S. Savio: Metodi e modelli per la predizione di Dependability dei sistemi industriali - Dispense delle lezioni P. O’Connor: Practical Reliability Engineering, John Wiley & Sons A. Villemeur: Reliability, Availability, Maintainability and Safety Assessment, John Wiley & Sons I. Bazovsky: Principi e metodi dell’affidabilità, Etas Kompass DOCENTI E COMMISSIONI STEFANO GUGLIELMO SAVIO Ricevimento: Il docente riceve in qualunque data e orario, previo appuntamento telefonico (010-3352182) o per posta elettronica (stefano.savio@unige.it). LEZIONI INIZIO LEZIONI https://corsi.unige.it/corsi/8716/studenti-orario Orari delle lezioni L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy ESAMI MODALITA' D'ESAME L’esame prevede una prova orale con due domande su tematiche del programma dell’insegnamento, a cui il Candidato deve rispondere in autonomia, effettuando una chiara e completa dissertazione della durata complessiva di 75 minuti circa. MODALITA' DI ACCERTAMENTO La prova di esame interesserà gli argomenti trattati durante le lezioni frontali e avrà lo scopo di valutare non soltanto se lo studente ha raggiunto un livello adeguato di conoscenze, ma anche se ha acquisito la capacità di eseguire semplici valutazioni quantitative sulla Dependability dei sistemi industriali. Lo studente dovrà anche dimostrare di avere acquisito la capacità di descrivere gli argomenti in modo chiaro e con una terminologia tecnica adeguata. ALTRE INFORMAZIONI Rivolgersi al docente per ulteriori informazioni non comprese nella scheda insegnamento. Agenda 2030 Energia pulita e accessibile Imprese, innovazione e infrastrutture