Informazioni in aggiornamento fino al 30/06/2026 CODICE 108767 ANNO ACCADEMICO 2026/2027 CFU 12 cfu anno 1 INGEGNERIA GESTIONALE 11956 (LM-31) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE IIND-05/A LINGUA Italiano (Inglese a richiesta) SEDE GENOVA MODULI Questo insegnamento è composto da: OPERATIONS MANAGEMENT PRODUCTION MANAGEMENT MATERIALE DIDATTICO AULAWEB PRESENTAZIONE Questo insegnamento intende fornire un’introduzione alla gestione delle operations di produzione e logistica industriale approfondendo le basi di gestione delle operations. Strategia delle operazioni e catena di fornitura rappresentano la focalizzazione su cui saranno affrontati i diversi passaggi metodologici e procedurali di progettazione e gestione di un complesso di sottosistemi industriali (fabbriche e nodi logistici). La capacità operativa che si vuole trasferire è quella di effettuare progettazione e gestione di sistemi di produzione e di servizio. Partendo dai driver fondamentali delle prestazioni delle operations, l’insegnamento si propone di guidare lo studente nel processare, rielaborare e strutturare le informazioni provenienti dai diversi sistemi informativi aziendali al fine di coordinare e gestire nel modo più appropriato i flussi di materiali all’interno di una filiera di produzione, assicurandosi che le risorse produttive siano sfruttate in modo ottimale, tenendo conto dei loro limiti e dei loro vincoli, secondo i moderni paradigmi di fabbrica digitale e sostenibile. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI L’insegnamento integrato fornisce le basi teoriche e metodologiche per la gestione avanzata dei sistemi logistico‑produttivi, integrando la prospettiva intra‑organizzativa con quella inter‑organizzativa lungo l’intera supply chain. L’insegnamento sviluppa competenze per l’analisi e il governo di processi operativi, logistici e produttivi attraverso metodi quantitativi e qualitativi, includendo la misurazione delle prestazioni, la pianificazione e il controllo delle risorse, e l’allineamento tra operations e filiera. Particolare attenzione è rivolta alla modellazione dei processi in condizioni di incertezza, alla gestione della variabilità mediante tecniche statistiche e all’impiego di algoritmi di ottimizzazione e intelligenza artificiale a supporto della transizione digitale e sostenibile dei sistemi industriali. DOCENTI E COMMISSIONI FLAVIO TONELLI Ricevimento: Su appuntamento con almeno 3 giorni di preavviso. ELVEZIA-MARIA CEPOLINA Ricevimento: su appuntamento, previo invio email a : elvezia.maria.cepolina@unige.it MARCO MOSCA Ricevimento: Il Docente è disponibile per ricevimento individuale o di gruppo, tre giorni alla settimana, su prenotazione, in date concordabili.