(SSD IIND-04/A; 90 ore, 9 CFU, Caratterizzante)

Obiettivi formativi

Conoscenze e comprensione
L’insegnamento permette di acquisire conoscenze avanzate sull’insieme delle attività tese a progettare e gestire i sistemi di produzione ad alta efficienza utilizzati nell’industria manifatturiera. Esse costituiranno degli approfondimenti che dovranno arricchire la conoscenze sulle tipologie e le modalità di progettazione e gestione di sistemi produttivi complessi, in modo che gli studenti e le studentesse acquisiscano una chiara consapevolezza del più ampio contesto multidisciplinare dell'ingegneria, con un chiaro richiamo agli aspetti propriamente connessi con i sistemi e le tecnologie di produzione.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione
Al fine di affrontare tematiche progettuali avanzate, anche di notevole complessità, e curare l'innovazione e lo sviluppo di nuovi prodotti, processi tecnologici e sistemi di produzione attraverso l’applicazione delle conoscenze, gli studenti e le studentesse dovranno acquisire la capacità di applicare strumenti avanzati per la progettazione e la gestione di sistemi produttivi ad alta efficienza. Tale capacità si estrinsecherà attraverso una serie di abilità professionalizzanti, quali: 1. la capacità di scegliere i componenti e il layout del sistema di produzione per la soluzione dello specifico problema; 2. la capacità di progettare i sistemi di produzione ad alta efficienza utilizzando strumenti avanzati di simulazione; 3. la capacità di integrare i vari componenti che costituiscono il sistema di produzione.

Competenze trasversali
La risoluzione di esercizi individuali e di gruppo, anche di natura multidisciplinare, svolti in aula contribuirà a migliorare sia la capacità di apprendimento in autonomia e il grado di autonomia di giudizio, sia la capacità comunicativa che deriva anche dal lavoro in gruppo.

Prerequisiti

Sono richieste conoscenze di base relative ai principali processi produttivi utilizzati nella produzione manifatturiera, alle macchine impiegate per la loro realizzazione, alla pianificazione della produzione, alla logistica  industriale.

Contenuti

INTRODUZIONE
Produzione manifatturiera e sistemi di produzione, tipologie di produzione, automazione dei sistemi di produzione, integrazione nella produzione, principi e strategie per l'automazione, efficienza nella produzione. Evoluzione dei sistemi produttivi: dal Computer Integrated Manufacturing (CIM) a Industria 4.0 e 5.0.
DECISIONI NELLA PRODUZIONE
Decisioni, processi decisionali, ambienti decisionali, attributi decisionali nella produzione (tempo e produttività, costo, flessibilità, qualità e sostenibilità).
CONTROLLO NUMERICO
Principio di funzionamento, sistema di riferimento, tipi di controllo numerico, controllo posizione e velocità, precisione e ripetibilità, interpolazione, controllo numerico computerizzato.
CONTROLLO NUMERICO DISTRIBUITO. EFFICIENTAMENTO ENERGETICO DELLE MACCHINE
Analisi degli assorbimenti energetici delle macchine, principali soluzioni per migliorare l'efficienza energetica delle macchine CNC.
APPLICAZIONI DEL CONTROLLO NUMERICO
Centro di lavoro, centro di tornitura, centro di tornitura-fresatura, macchine di misura a coordinate, altre applicazioni industriali.
ROBOT INDUSTRIALI
Componenti, giunti, robot con configurazioni seriale e parallela, configurazioni del braccio e del polso, volume di lavoro, azionamenti, capacità di carico, prestazioni dinamiche, sistema di controllo, periferiche, programmazione, celle robotizzate, controllo delle celle, applicazioni industriali dei robot.
MATERIAL HANDLING
Definizioni, apparecchiature di trasporto, caratteristiche e analisi dei veicoli a guida automatica, dei robot mobili autonomi e dei sistemi convogliatori, analisi dei sistemi di movimentazione.
LINEE DI PRODUZIONE
Aspetti generali, analisi delle linee a modello singolo e a modello misto, efficienza delle linee di produzione, algoritmi di bilanciamento, linee di produzione con magazzini interoperazionali.
GROUP TECHNOLOGY E PRODUZIONE CELLULARE
Famiglie di parti, classificazione delle parti e codificazione, analisi del flusso di produzione, parte composita e ciclo standard, produzione cellulare, layout cellulare, metodi di Hollier, misure di prestazione.
SISTEMI DI PRODUZIONE FLESSIBILI
Aspetti generali, classificazione, componenti, criteri di flessibilità, applicazioni e benefici.
SISTEMI DI PRODUZIONE RICONFIGURABILI
Aspetti generali, riconfigurabilità, macchine e sistemi di produzione riconfigurabili, flessibilità focalizzata, sistemi di produzione a flessibilità focalizzata, applicazioni pratiche.

Testi di riferimento

M. P. Groover, Automation, Production Systems and Computer-Integrated Manufacturing, II edition, Pearson College Div, 2020, ISBN: 978-0134605463.
T. Tolio (Ed.), Design of Flexible Production Systems: Methodologies and Tools, Springer, 2009, ISBN: 978-3-540-85413-5.

Metodi didattici
Lezioni di teoria: 72 ore, Esercitazioni/Laboratorio: 18 ore

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame consiste in una prova scritta e in un'orale. Lo studente è ammesso alla prova orale al raggiungimento della votazione 18/30 alla prova scritta. La prova scritta è propedeutica per l'accesso alla prova orale. La prova orale permetterà di verificare il livello di preparazione mostrato nello scritto.
Lo studente dovrà dimostrare di conoscere e applicare i metodi per la gestione industriale della qualità, con particolare riferimento alla scelta degli strumenti appropriati in funzione della specifica tipologia di produzione da realizzare o del servizio da offrire. Saranno anche valutati aspetti quali la padronanza del linguaggio tecnico e la chiarezza di esposizione degli argomenti trattati. Inoltre, sarà necessario dimostrare la capacità di utilizzare appropriatamente le conoscenze acquisite nella risoluzione di problemi complessi.
Sono valutate la capacità di affrontare autonomamente gli argomenti trattati applicando le metodologie e gli strumenti propri della materia, la chiarezza di esposizione, la padronanza del linguaggio tecnico.
Il voto sarà assegnato considerando la valutazione ottenuta in entrambe le prove, la prova scritta pesa su venti punti mentre l'orale, che può essere integrata nella prova scritta, pesa per 10 punti, per un totale di 30. La votazione minima, pari a diciotto punti, sarà conseguita dagli studenti che dimostrino sufficiente capacità nel rispondere a tutti i quesiti formulati. La votazione massima, pari a trenta punti con lode, sarà attribuita agli studenti che abbiano dimostrato la completa padronanza della materia, esposta in piena autonomia e con linguaggio tecnico adeguato.
Durante il corso sono previsti dei test/verifiche per la valutazione dell'apprendimento in itinere nei quali lo studente presenterà delle piccole relazioni e/o svolgerà anche degli esercizi in forma individuale e in gruppo.

Altre informazioni

Allo studente verrà fornito vario materiale didattico: lucidi delle ezioni ed altro materiale didattico.

(SSD MATH-06/A; 60 ore, 6 CFU, Affine)

Obiettivi formativi

1. Conoscenza e capacità di comprensione
L'insegnamento, rivolto a studenti del primo anno del corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale, si propone completare il profilo delle conoscenze degli studenti, fornendo una profonda comprensione teorica e pratica su modelli e algoritmi per problemi di Ottimizzazione Lineare  e Lineare-Intera, che trovano applicazione in vari ambiti come l’informatica, l’economia e l’ingegneria. Gli obiettivi del corso sono:
• Illustrare agli studenti come modellare numerosi problemi con la Ottimizzazione Lineare (Intera);
• Presentare agli studenti i principali algoritmi di Ottimizzazione Lineare (Intera);
• Aiutare lo studente a sviluppare il proprio senso critico nello sviluppo e nell’analisi di algoritmi e nella ricerca di modelli matematici efficaci per i problemi in esame.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Gli studenti devono impiegare alcuni concetti presentati a lezione nella risoluzione di un problema realistico. Tale lavoro sarà condotto dallo studente in una tesina, tipicamente preparata con un collega. La tesina può riguardare un tema proposto dal docente o dallo studente sulla base di interessi personali.

3. Autonomia di giudizio
Il processo di modellazione matematica dei problemi consente allo studente di ragionare criticamente sugli stessi, valutare quali siano i dati utili alla loro risoluzione e formalizzare obiettivi e vincoli del problema. Inoltre, si richiede autonomia di giudizio nel valutare i diversi algoritmi con cui risolvere un dato problema di Programmazione Lineare (Intera).

4. Abilità comunicative
L’abilità comunicativa di uno studente sarà valutata in termini di capacità di descrivere chiaramente uno o più algoritmi nel colloquio orale.

5. Capacità di apprendimento
Il corso fornisce agli studenti una preparazione sufficiente alla comprensione di testi matematici più avanzati, rendendoli capaci di ampliare in futuro le proprie conoscenze in modo autonomo.

Prerequisiti

1. Conoscenze. La comprensione del corso è facilitata dalla conoscenza dei concetti di base di “Algebra Lineare”.
2. Abilità. Gli studenti dovranno essere in grado di interpretare e formalizzare algoritmi in mappe strutturali.
3. Competenze. Non si richiede alcuna competenza tecnica.
Corsi propedeutici. Nessuno.

Contenuti

Introduzione alla Programmazione Matematica
Modelli di Programmazione Lineare (Intera)
Algoritmo del Simplesso
Dualità in Programmazione Lineare
Programmazione Lineare Intera
Decomposizione per problemi su larga scala

Testi di riferimento

Matteo Fischetti. Lezioni di Ricerca Operativa. Kindle Publishing. 2018
Bersimas D., Tsitsiklis J.N. Introduction to Linear Optimization. Dynamic Ideas (1997).

Metodi didattici

Il corso consiste di 60 ore di lezione frontale. Le lezioni coprono la trattazione di aspetti teorici e alcuni esercizi finalizzati all’analisi degli aspetti implementativi. La didattica verrà erogata in presenza, integrata con materiali audiovisivi. Il docente presta inoltre assistenza costante agli studenti nell'arco dell'intero anno accademico attraverso messaggi di posta elettronica, tramite cui è possibile concordare degli incontri.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Lo studente dovrà dimostrare di conoscere i concetti fondamentali durante il corso (e la relativa terminologia specifica) e di saperli applicare alla risoluzione di problemi realistici. La verifica dell'apprendimento avviene con una tesina su un problema concordato con il docente e una successiva prova orale. La conclusione della tesina rappresenta una condizione necessaria per l’ammissione alla prova orale. Quest’ultima è generalmente articolata in tre domande. Il voto finale è dato dalla somma dei punti ottenuti nella tesina e nel colloquio orale. In generale:
     - Voto tra 18/30 e 22/30: conoscenza sufficiente della terminologia specifica, corretta applicazione dei concetti metodologici, esposizione sufficiente dei concetti e dei risultati.
     - Voto tra 22/30 e 26/30: buona padronanza della terminologia specifica, buona applicazione dei concetti metodologici, esposizione chiara e coerente dei concetti e dei risultati.
     - Voto tra 27/30 e 30 e lode: ottima padronanza della terminologia specifica, applicazione critica e approfondita dei concetti metodologici, esposizione chiara, articolata e ben strutturata dei concetti e dei risultati.
Gli studenti hanno l’opportunità di valutare il proprio livello di preparazione attraverso gli esercizi svolti durante le lezioni. In queste occasioni, potranno mettere alla prova le proprie competenze e confrontare i risultati ottenuti con quelli proposti dal docente.

Altre informazioni
Il principale strumento a supporto della didattica è rappresentato dalla piattaforma https://elearning.unica.it/, all’interno della quale saranno disponibili informazioni supplementari, tra cui il diario del corso — che documenta gli argomenti trattati in ciascuna lezione — e ulteriore materiale didattico.

Modulo: Supervisory control and monitoring

(SSD IINF-04/A; 90 ore, 9 CFU, Caratterizzante)

Obiettivi formativi

Obiettivo dell’insegnamento è quello di far acquisire allo studente conoscenze, abilità e competenze fondamentali nell'ambito dell'Automatica declinate secondo i cinque Descrittori di Dublino, e di seguito dettagliate. 
Conoscenza e capacità di comprensione: 
lo studente conoscerà le modalità di rappresentazione dei sistemi dinamici, e gli strumenti per individuare le loro proprietà, comprendendone il relativo significato fisico. Conoscerà i componenti dei sistemi di controllo e saprà valutare le prestazioni dei singoli componenti e del sistema complessivo. Conoscerà le tecniche di base per la progettazione dei controllori single-loop comprendendone l'applicabilità a seconda del contesto.
Conoscenza e Capacità di comprensione applicate: 
lo studente saprà valutare le prestazioni dei sistemi dinamici lineari sulla base delle loro varie rappresentazioni matematiche e grafiche e le prestazioni dei sistemi di controllo in retroazione sulla base delle funzioni di trasferimento dei blocchi componenti. Saprà definire la funzione di trasferimento dei blocchi da inserire in un sistema di controllo single-loop per soddisfare le specifiche di prestazione. Avrà la capacità di individuare la tecnica di sintesi più efficace.
Autonomia di giudizio: 
lo studente sarà in grado di valutare criticamente i risultati della analisi effettuata mediante metodi formali e degli esiti della progettazione, anche mediante metodi approssimati.
Abilità comunicative: 
lo studente sarà capace di esprimere chiaramente concetti tecnici e scientifici nell'ambito dell'automatica, nei contesti dell'ingegneria elettrica e dell'informazione.
Capacità di apprendere: 
lo studente saprà integrare le conoscenze da varie fonti al fine di conseguire una visione ampia delle problematiche connesse alla analisi ed al progetto dei sistemi di controllo.

 Prerequisiti

Per poter seguire proficuamente le lezioni lo studente deve aver acquisito da precedenti insegnamenti le seguenti conoscenze, abilità e competenze.
Conoscenze:
Elementi di Analisi matematica e di fisica. Elementi di algebra booleiana. Elementi di logica della programmazione. Basi dei sistemi per l'elaborazione di dati e segnali.
Abilità:
Calcolo algebrico, differenziale. Redazione di programmi medianti linguaggi di programmazione.
Competenze:
Capacità di applicare le metodologie dell'algebra, del calcolo differenziale e dell'analisi funzionale per la rappresentazione e l'analisi di segnali e sistemi fisici.

Contenuti

Il corso consiste in due parti: Control and Supervision Systems (30 ore), e  Discrete Event Systems for Security (60 ore). 
Control and Supervision Systems
Introduzione (2 ore di lezione)
Architettura gerarchica di un sistema di supervisione e controllo: piramide C.I.M. e suoi componenti
Sistemi per il controllo locale (6 ore di lezione e 2 di esercitazione)
Risposta armonica e suo utilizzo per la caratterizzazione del comportamento di un sistema lineare in retroazione. Controllori PID. Strutture elementari per il controllo:
single-loop, cascata, feed-forward, predittore di Smith, anti Wind-up.
Controllori a logica programmabile (PLC) (5 ore di lezione e 6 di esercitazione)
Struttura hardware. Linguaggio a contatti. Sequential Functional Chart. Interfaccia utente e connessione in rete. Esempi di applicazioni.
Reti di comunicazione per il controllo (4 ore di lezione)
Bus di campo: modello ISO/OSI, topologie e tipologie. Interconnessione con reti aperte.
Sistemi di supervisione (5 ore di lezione)
SCADA e DCS. Struttura hardware. Interfaccia utente. Interfaccia di I/O. Ridondanza ed
affidabilità. Funzioni di sistemi di acquisizione dati. Interfaccia con la rete di campo.
Integrazione con i sistemi aziendali. Problematiche di sicurezza.
Discrete Event Systems for Security
Classificazione dei sistemi dinamici (2 ore di lezione)
Sistemi ad avanzamento temporale: a tempo continuo e tempo discreto. Sistemi ad eventi discreti: logici e temporizzati. Sistemi ibridi.
Automi (6 ore di lezione e 2 di esercitazione)
Automi finiti deterministici (AFD). Proprietà degli automi. Modellizzazione mediante automi. L'operatore di composizione concorrente sugli automi. Automi finiti non deterministici (AFN). Determinazione di un AFD equivalente ad un dato AFN. 
Controllo supervisivo (8 ore di lezione e 4 di esercitazione)
Definizione di sistema e proprietà. Operatori su linguaggi e su automi: sincronizzazione, proiezione e composizione concorrente. Supervisore funzione e supervisore sistema. Proprietà del supervisore. Verifica delle proprietà di un supervisore. Specifiche sul linguaggio e sullo stato. Controllabilità e osservabilità. Sintesi di supervisori con osservazione totale. Sintesi di supervisori con osservazione parziale. 
Diagnosi di guasto (6 ore di lezione e 2 di esercitazione)
Modello del processo e modello di guasto. Problema di diagnosi e soluzione mediante diagnosticatore. Diagnosticabilià: definizione; analisi mediante calcolo dei cicli indeterminati: analisi mediante verificatore. 
Opacità e segretezza (6 ore di lezione e 2 di esercitazione)
Flussi di dati sensibili e privacy: opacità e segretezza. Opacità dello stato e del comportamento, intruso e segreto. Analisi dell’opacità mediante osservatore e mediante verificatore. Imposizione dell’opacità mediante controllo supervisivo.
Reti di Petri (8 ore di lezione e 2 di esercitazione)
Reti di Petri posto/transizione, equazioni di stato, insieme di raggiungibilità e linguaggio. Proprietà fondamentali. Esempi di modellazione. Reti di Petri con etichette. Osservatore dello stato. 
Diagnosi di guasto e studio dell'opacità mediante Reti di Petri (8 ore di lezione e 4 di esercitazione)
Diagnosi di guasto e diagnosticabilità mediante reti di Petri. Studio dell'opacità mediante reti di Petri. Confronti con gli approcci mediante AFD.

Testi di riferimento

KLS Sharma, Overview of industrial process automation, Elsevier, 2017.
J. Hugh, Automating Manufacturing Systems with PLCs, 2007.
Dispense a cura del docente.

Metodi didattici

L'insegnamento è organizzato lezioni frontali ed esercitazioni con l'utilizzo di sistemi informatici per la redazione di programmi sequenziali e di semplici interfacce. Verrà valutata l'opportunità di creazione di gruppi di lavoro su temi specifici.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Per superare l'esame finale gli studenti dovranno presentare un lavoro di gruppo in cui viene predisposta una relazione tecnica relativa alla soluzione di un semplice problema di controllo in cui dovranno essere identificate le varie componenti necessarie per l'implementazione di un controllo sequenziale e lo schema SFC che lo realizza. Afffinché la relazione venga approvata tutti i componenti del gruppo di lavoro dovranno dimostrare una adeguata conoscenza del sistema di controllo progettato.
Gli studenti dovranno inoltre sostenere una prova scritta (se sostenuta immediatamente al termine delle lezioni) o orale (nelle sessioni successive) relativa agli argomenti presentati all'interno del secondo modulo. Tale prova sara' atta a verificare la capacita' dello studente di risolvere problemi di modellazione, controllo, diagnosi di guasto e analisi formulati facendo ricorso a due principali modelli di sistemi ad eventi discreti, ossia gli automi a stati finiti e le reti di Petri. 
Il voto finale verrà attribuito tenendo conto degli esiti di ciascuna prova, che comunque dovranno essere tutti positivi.

Modulo: Controllo digitale

(SSD IINF-04/A; 60 ore, 6 CFU, Caratterizzante)

Obiettivi formativi

Il corso presenta gli elementi di base per lo studio dei sistemi a tempo discreto e per l'analisi e il progetto di sistemi di controllo digitale con riferimento a processi lineari e stazionari. Il corso abbia contenuti teorici ad esercitazioni pratiche nell’ambito delle quali le metodologie di progetto illustrate a lezione vengono testate per via simulativa attraverso l’uso del software Matlab-Simulink e implementate su un setup di laboratorio mediante l’impiego di un microcontrollore Arduino. Complessivamente il corso prevede 42 ore di didattica frontale, 12 ore di esercitazioni al calcolatore e 6 ore di attività di laboratorio.
Conoscenza e capacità di comprensione: 
sviluppare la conoscenza delle modalità di rappresentazione e delle proprietà strutturali dei sistemi dinamici a tempo discreto, e delle metodologie di analisi e progetto dei sistemi di controllo in retroazione a tempo discreto
Conoscenza e capacità di comprensione applicate: 
capacità di risolvere problemi originali di modellazione, analisi e progetto di sistemi dinamici a tempo discreto a ciclo aperto o in retroazione. 
Autonomia di giudizio: 
Capacità di gestire la complessità di un sistema dinamico a tempo discreto o a dati campionati, a ciclo aperto o in retroazione, astraendo il suo comportamento fisico mediante un modello matematico. Capacità di utilizzare criticamente e sinergicamente vari strumenti di analisi e progetto di sistemi dinamici a tempo discreto a ciclo aperto o in retroazione. 
Abilità comunicative: 
Capacità di produrre descrizione formale del comportamento dinamico di un sistema a tempo discreto e di eventuali specifiche di controllo. Capacità di esprimere chiaramente concetti tecnici inerenti i sistemi dinamici a tempo discreto ed i relativi sistemi di controllo digitale sia verbalmente che mediante slides e grafici.
Capacità di apprendere: 
Saper integrare le conoscenze da varie fonti al fine di un approfondimento della conoscenza dei fenomeni presenti nei sistemi dinamici a tempo discreto a ciclo aperto o in retroazione.

Prerequisiti

Sono richieste conoscenze relative all’algebra lineare (matrici, determinante, autovalori) oltre alle conoscenze impartite nei corsi di automatica relative all’analisi e al controllo di sistemi dinamici lineari e stazionari a tempo continuo.
Per poter fruire proficuamente delle esercitazioni svolte al calcolatore è importante che lo studente possieda una conoscenza di base dell’ambiente Matlab-Simulink. La possibilità di superare l’esame mediante la realizzazione di un elaborato/tesina è unicamente concessa agli studenti che abbiano superato con successo un laboratorio inerente all’impiego di Matlab-Simulink per la simulazione dinamica.

Contenuti

Parte I
1. Presentazione del corso. Introduzione ai sistemi e loro classificazione (2h lezione)
2. Analisi dei sistemi lineari e stazionari a tempo-discreto nel dominio del tempo (4h lezione)
Rappresentazione ingresso-uscita e in variabili di stato. Problema fondamentale dell’analisi dei sistemi (P.F.A.S.). Evoluzione libera e modi.
3. Trasformata zeta (4h lezione)
Definizione e proprietà, trasformate notevoli, teoremi, metodi di antitrasformazione. 
4. Analisi dei sistemi lineari e stazionari a tempo-discreto nel dominio della variabile z (6h lezione + 2h esercitazione)
Uso della trasformata zeta per la risoluzione del P.F.A.S. Evoluzione libera e forzata per modelli ingresso-uscita e in variabili di stato. Funzione di trasferimento. Stabilita a ciclo aperto e a ciclo chiuso. Stabilita interna ed esterna. Criterio di Jury.
5. Specifiche dei sistemi di controllo digitale (2h lezione)
Specifiche sul comportamento a regime e sul comportamento transitorio. Regione ammissibile per i poli del sistema a ciclo chiuso.
6. Progetto di sistemi di controllo digitale (6h lezione + 4 h esercitazione)
Retroazione sull’uscita: sintesi diretta. Scelta del modello desiderato a ciclo chiuso e relativi vincoli di realizzabilità. Progetto del controllore. Retroazione sullo stato: controllabilità. Forma canonica controllabile. Assegnamento poli mediante retroazione dello stato.

Parte II
7. Sistemi a dati campionati (4h lezione)
Rappresentazione di sistemi dinamici a dati campionati. Campionatore ideale e ricostruttore di ordine zero (ZOH). Funzione di trasferimento di un sistema a dati campionati in forma ingresso-uscita o in variabili di stato. Legame tra i piani s e z. 
8. Sistemi di controllo digitale in presenza di disturbi (3 h lezione)
Effetto a regime di disturbi costanti o sinusoidali. Risposta armonica di sistemi a tempo discreto.
9. Sintesi mediante Luogo delle radici e per discretizzazione (8h lezione, 4h esercitazione)
Sintesi per cancellazione nel piano zeta mediante luogo delle radici. Discretizzazione di controllori e filtri. Metodo delle differenze all’indietro e in avanti, metodo di Tustin e varianti. Metodo dell’invarianza della risposta al gradino. Metodo della corrispondenza poli-zeri. Scelta del periodo di campionamento. Discretizzazione time-based dei regolatori PID.
10. Osservatori di stato e controllo in retroazione sullo stato osservato. (3h lezione, 2h esercitazione)
Osservatore di Luenberger e sistemi di controllo in retroazione sullo stato osservato. Principio di separazione. Osservatori dei disturbi.
11. Implementazione di controllori digitali su piattaforma Arduino (6h laboratorio)
Piattaforma Arduino e interfacciamento dell’hardware con Matlab-Simulink. Implementazione di un sistema di controllo digitale su piattaforma Arduino/Simulink. Caso di studio: controllo di un servomotore in corrente continua.

Testi di riferimento

A. Giua, A Pisano. Dispense del corso di Controllo Digitale.
M.L. Corradini, G. Orlando. Controllo digitale di sistemi dinamici, Franco Angeli, 2005.

Metodi didattici

Il corso prevede lezioni teoriche frontali (42 h), esercitazioni al calcolatore svolte in classe o in laboratorio alla presenza del docente (12 h) ed attività laboratoriali (6h). Le ore di didattica frontale sono normalmente svolte proiettando e commentando delle slides, che sono messe a disposizione degli studenti prima delle lezioni. Le esercitazioni consistono nella risoluzione di esercizi di analisi e progetto, e vengono svolte facendo uso anche del calcolatore per mezzo del software di simulazione “Matlab-Simulink”.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Il superamento dell’esame viene ottenuto secondo tre diverse modalità: 
1. Prova scritta intermedia e prova scritta finale
2. Colloquio orale
3. Preparazione e presentazione al docente di un elaborato
Per quanto attiene la prova scritta intermedia e finale, tali prove si svolgono una sola volta per anno accademico, e sono riservate agli studenti che abbiano seguito in aula almeno il 75% delle ore di lezione. La prova intermedia si svolge a metà del semestre e verte sui contenuti svolti nelle prime 30 ore del corso. La prova finale si svolge a ridosso della conclusione delle lezioni. In entrambe le prove, a ciascun quesito (che può consistere in un esercizio di analisi o sintesi, o nella illustrazione discorsiva di determinati argomenti) è associato un punteggio che viene esplicitamente riportato nel testo della prova. Sia la prima che la seconda prova vengono valutate complessivamente con un voto in trentesimi, ottenuto sommando i punti ottenuti nei singoli quesiti. Si è ammessi alla prova finale a fronte dell’ottenimento nella prova intermedia di un voto pari ad almeno 18/30. Il voto finale è la media fra i voti ottenuti nella prova intermedia e nella prova finale, arrotondato all’intero superiore.
Per quanto concerne il colloquio orale, il primo quesito verte sulla risoluzione di un esercizio di analisi o progetto, mentre i due quesiti successivi prevedono l’illustrazione discorsiva di determinati argomenti presenti nel programma. In funzione della bontà della risposta, ad ogni quesito si attribuisce un punteggio che va da 0 a 10, ed il voto finale è determinato mediante la somma dei voti conseguiti nelle singole domande. 
Sia nelle prove scritte che nel colloquio orale, la tipologia di quesiti/esercizi è scelta in modo da testare l’effettiva acquisizione dei risultati di apprendimento attesi. 
Per quanto concerne la preparazione di un elaborato, tale modalità di esame è unicamente concessa agli studenti che abbiano superato con successo un laboratorio inerente all’impiego di Matlab-Simulink per la simulazione dinamica. Il relativo svolgimento prevede che un problema di controllo concreto, proposto dallo studente e preliminarmente discusso con il docente, venga analizzato e risolto nella sua interezza (a partire dalla modellazione matematica del processo da controllare, quindi la redazione di adeguate specifiche, il progetto di controllori impiegando almeno due diverse metodologie viste nel corso, la relativa simulazione dinamica degli schemi con il software Matlab-Simulink e l’esecuzione di un confronto prestazionale ragionato, comprendente anche l’inclusione di effetti di nonidealità (ad esempio, il rumore di misura). La tesina viene predisposta in forma testuale (mediante Microsoft Word o applicazione equivalente) con allegati i files Matlab-Simulink realizzati, ed è esposta al docente durante un colloquio nel quale lo studente è chiamato ad esporre una presentazione Powerpoint (o redatta con applicazione equivalente) durante la quale riassume i contenuti del lavoro svolto ed i risultati ottenuti, e chiarisce dubbi formulati dal docente. Durante lo svolgimento del lavoro, lo studente ha facoltà di interagire due volte con il docente per esporre eventuali problemi incontrati e ricevere ragguagli su come procedere. Tale strutturazione consente la verifica completa della effettiva acquisizione dei risultati di apprendimento attesi. 
All’elaborato viene attribuito un voto fino a 20 punti, correlato alla correttezza, completezza ed al livello di approfondimento del lavoro svolto ed alla autonomia dimostrata nel suo svolgimento, mentre alla presentazione finale viene attribuito un voto fino a 10 punti correlato alla efficacia della stessa. Il voto finale è la somma fra i voti ottenuti per l’elaborato e per la presentazione finale.

(SSD IEGE-01/A; 90 ore, 9 CFU, Caratterizzante)

Obiettivi formativi

Il corso di Gestione d’impresa si propone di fornire agli studenti del Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale una visione sistemica e integrata dell’impresa, approfondendo i principi, i modelli e gli strumenti relativi all’organizzazione, alla gestione dei processi e ai processi decisionali in contesti aziendali complessi e dinamici. I concetti teorici sono integrati con esempi, applicazioni e casi tratti dalla realtà aziendale, allo scopo di comprenderne la rilevanza nonché le possibili implicazioni. Al termine del corso, lo studente sarà in grado di comprendere e governare le principali leve organizzative, operative e decisionali, anche alla luce delle trasformazioni tecnologiche, digitali e di sostenibilità che caratterizzano i moderni sistemi produttivi e di servizio.

In relazione ai descrittori di Dublino, gli obiettivi formativi del corso sono articolati come di seguito riportato.

1. Conoscenza e comprensione: Gli studenti acquisiranno conoscenze avanzate sui fondamenti teorici e applicativi dell’organizzazione d’impresa, della gestione per processi e dei modelli decisionali. In particolare, saranno in grado di comprendere l’evoluzione delle teorie organizzative, i principi della progettazione organizzativa e del lavoro, le diverse strutture e forme organizzative, i fattori contingenti e le nuove configurazioni organizzative. Inoltre, acquisiranno conoscenze sui processi aziendali e interaziendali, sulle metodologie di analisi e riprogettazione dei processi, sull’uso delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione (Information and Communications Technology/ICT) e dei sistemi informativi, nonché sui principali modelli di decision making, inclusi quelli basati sui dati, sull’intelligenza artificiale e sulla teoria dei giochi.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Gli studenti saranno in grado di applicare le conoscenze acquisite all’analisi di casi aziendali reali o simulati, progettando soluzioni organizzative coerenti con il contesto strategico, tecnologico e ambientale. Inoltre, sapranno mappare, analizzare e riprogettare processi aziendali, valutandone le prestazioni e le alternative di miglioramento, anche attraverso l’utilizzo di linguaggi di modellazione e strumenti di Business Process Management. Inoltre, saranno in grado di supportare processi decisionali complessi, utilizzando modelli concettuali, dati e informazioni per formulare scelte consapevoli in condizioni d'incertezza.

3. Autonomia di giudizio: Al termine del corso, gli studenti avranno sviluppato capacità di analisi critica e di valutazione autonoma delle soluzioni organizzative, gestionali e decisionali adottate dalle imprese. Saranno in grado di interpretare fenomeni organizzativi complessi, valutare i trade-off tra alternative progettuali e decisionali, e formulare giudizi motivati tenendo conto della pluralità degli obiettivi, dei vincoli organizzativi e del ruolo del tempo e della turbolenza ambientale.

4. Abilità comunicative: Gli studenti saranno in grado di comunicare in modo chiaro ed efficace analisi, modelli e soluzioni organizzative e gestionali, utilizzando un linguaggio tecnico appropriato. Sapranno presentare e discutere risultati di analisi dei processi e delle decisioni, sia in forma scritta che orale, interagendo con interlocutori specialisti e non specialisti nonché lavorando efficacemente in gruppo.

L’esame finale consentirà la verifica della capacità di apprendimento degli studenti.

Prerequisiti

Nessuno.

Contenuti

A. L'ORGANIZZAZIONE D'IMPRESA
(32 ore di lezione e 8 ore di esercitazione)
A1. Introduzione all'organizzazione e alle teorie organizzative
L'organizzazione e le organizzazioni; l'evoluzione del pensiero organizzativo; la progettazione organizzativa; gli elementi della progettazione organizzativa; microstruttura, macrostruttura e rete.
A2. La specializzazione e il coordinamento
Le spinte verso la crescita; il ciclo di vita delle organizzazioni; la specializzazione orizzontale e verticale; i meccanismi di coordinamento; i costi della specializzazione e del coordinamento.
A3. La progettazione del lavoro
Compiti, mansioni, ruoli e interdipendenze; la progettazione della microstruttura; i gruppi e i team nelle organizzazioni.
A4. La struttura dell'organizzazione
La gerarchia e l'ampiezza del controllo; le unità organizzative; i criteri di raggruppamento; il coordinamento tra unità organizzative; le strutture organizzative.
A5. I fattori contingenti
Efficacia organizzativa e fattori di contesto; i fattori ambientali; le tecnologie digitali, industriali e dei servizi; i fattori strategici; i fattori anagrafici.
A6. Le nuove forme organizzative
Le organizzazioni a rete; le reti di organizzazioni; le piattaforme digitali; l'organizzazione e la sostenibilità.
A7. Le teorie organizzative
Le teorie classiche; le teorie contingenti e le teorie decisionali; l'ampliamento delle prospettive teoriche; la ricerca di flessibilità e il superamento dei modelli burocratici.

B. I PROCESSI D'IMPRESA
(24 ore di lezione e 6 ore di esercitazione)
B1. Processi aziendali, strutture organizzative e sistemi di gestione
Lo sviluppo delle teorie sui processi aziendali; elementi di base; le tipologie di processi aziendali; la gestione dell'azienda orientata ai processi,
B2. I principi della gestione per processi
I principi culturali; i principi organizzativi; i principi gestionali.
B3. Le reti di imprese, i processi interaziendali e i principi di gestione per processi
Le reti di imprese; i processi di creazione delle reti di imprese; la gestione per processi nelle reti di imprese,
B4. Le ICT e la gestione dei processi delle organizzazioni
I linguaggi di modellazione dei processi; Business Process Management Systems; Enterprise Systems.
B5. Business Process Model and Notation
B6. Il cambiamento dei processi aziendali
Il miglioramento continuo; il cambiamento radicale; il processo del cambiamento radicale; Business Process Reengineering:
B7. L'analisi dei processi
La mappatura dei processi; la misurazione delle prestazioni; la diagnosi dei processi.
B8. La riprogettazione dei processi
Il ridisegno dei processi; la valutazione delle alternative.

C. LE DECISIONI D'IMPRESA
(16 ore di lezione e 4 ore di esercitazione)
C1. Le decisioni nelle organizzazioni
I processi decisionali in ambienti organizzativi complessi; le decisioni e i ruoli organizzativi; la razionalità limitata; Garbage can, incrementalismo e sensemaking; la dimensione individuale.
C2. Il processo decisionale
Il problem setting; il problem solving; le decisioni in condizioni non deterministiche.
C3. L’utilizzo dei dati a supporto delle decisioni
Le decisioni informate; l'analisi dei dati; la capacità di giudizio critico; l'intelligenza artificiale.
C4. La teoria dei giochi
L'incertezza ambientale e l'incertezza strategica; le alternative dominanti; l'efficienza di pareto; l'equilibrio di Nash; il dilemma del prigioniero; la pluralità degli obiettivi; il valore dell'informazione e della comunicazione.
C5. Il ruolo del tempo
Il tempo nei processi decisionali; il modello di Ansoff; la turbolenza ambientale.

Testi di riferimento

- Emilio Bartezzaghi, Raffaella Cagliano, Gianluca Spina (2025), "Disegnare le organizzazioni", Mondadori Università, Milano
- Raffaella Cagliano, Federico Caniato (2023), "La gestione dei processi aziendali", Mondadori Università, Milano
- Matteo Kalchschmidt, Stefano Ronchi (2022), "Prendere decisioni", Mondadori Università, Milano.

Metodi didattici

90 ore (72 ore di lezione, 18 ore di esercitazione).

Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica dell’apprendimento è strutturata come un percorso progressivo, pensato per valorizzare la partecipazione attiva degli studenti e la capacità di applicare i concetti teorici a problemi aziendali reali.

L’esame finale si compone di una prova scritta e di una prova orale.

La prova scritta consiste nell’analisi di casi aziendali reali o realistici e comprende n. 2 quesiti a risposta aperta, dei quali:

- n. 1 quesito relativo all’organizzazione d’impresa e focalizzato sull’interpretazione di assetti organizzativi, meccanismi di coordinamento e scelte di progettazione organizzativa;

- n. 1 quesito relativo ai processi d’impresa e alle decisioni d’impresa nonché volto a valutare la capacità di analizzare, riprogettare e supportare processi e decisioni in contesti complessi e caratterizzati da incertezza.

Il tempo a disposizione per lo svolgimento della prova scritta è di 90 minuti. La valutazione è espressa in ventesimi e per essere ammessi a sostenere la prova orale è necessario il conseguimento di una valutazione minima di 12/20.

È prevista una prova intermedia scritta, riservata agli studenti frequentanti il corso, basata sull’analisi di un caso aziendale e sostitutiva della parte della prova scritta relativa all’organizzazione d’impresa. In caso di superamento con valutazione minima di 12/20, la prova intermedia scritta sostituisce integralmente la corrispondente parte della prova scritta finale. In caso di mancato superamento o di rinuncia, gli studenti potranno sostenere l’intera prova scritta finale senza penalizzazioni.

La prova orale prevede la discussione delle soluzioni proposte nella prova scritta e nella prova intermedia (se sostenuta), nonché domande mirate a verificare la capacità di collegare i diversi temi del corso (organizzazione, processi e decisioni), la padronanza del linguaggio tecnico e la capacità di argomentare in modo critico. La valutazione della prova orale è espressa in decimi.

Il voto finale dell’esame, espresso in trentesimi, si ottiene sommando le valutazioni conseguite nella prova scritta (comprensiva dell’eventuale prova intermedia) e nella prova orale. Il voto minimo per il superamento dell’esame è 18/30.

Gli studenti dovranno dimostrare di comprendere i fenomeni aziendali, di saper applicare i modelli e gli strumenti dell’ingegneria gestionale oggetto del corso, di saper formulare giudizi autonomi e di saper comunicare in modo chiaro ed efficace le soluzioni proposte.

La votazione minima (18/30) sarà attribuita agli studenti che dimostreranno il raggiungimento degli obiettivi formativi in modo sufficiente. La votazione massima (30/30 con lode) sarà attribuita agli studenti che dimostreranno una comprensione approfondita dei contenuti, un’elevata capacità di analisi critica e d'integrazione dei diversi ambiti del corso, nonché ottime capacità argomentative ed espositive.

Altre informazioni

I materiali didattici del corso (slides, dispense, articoli scientifici, ecc.) saranno resi disponibili agli studenti all'interno del team del corso di Microsoft Teams.

(SSD IIND-05/A; 90 ore, 9 CFU, Caratterizzante)

Obiettivi formativi

Il corso è dedicato allo studio della progettazione dei sistemi industriali, con particolare attenzione al ruolo dell’automazione e delle tecnologie digitali nel favorire la transizione verso modelli produttivi sostenibili e circolari, sia nell’industria di processo sia in quella manifatturiera.
Al termine del percorso formativo, lo studente avrà acquisito le conoscenze di base relative alla progettazione degli impianti di produzione industriale, con particolare riferimento all’integrazione delle tecnologie digitali e ai criteri di sostenibilità ambientale, energetica ed economica del nuovo paradigma di fabbrica moderna.
Tra i principali temi affrontati:
- fabbrica human-centric
- efficienza energetica
- carbon footprint e riduzione delle emissioni di GHG
- paradigma della manifattura circolare
- gestione dei rifiuti e pratiche di end-of-life management
Lo studente svilupperà una comprensione approfondita del funzionamento e della gestione degli impianti produttivi, delle principali attività industriali e delle logiche di pianificazione, organizzazione e controllo dei sistemi di produzione. Il corso fornirà inoltre le conoscenze fondamentali sui metodi di analisi dei sistemi industriali, sui criteri di progettazione dell’ubicazione degli impianti e sull’organizzazione delle principali sezioni e infrastrutture di supporto.
Particolare attenzione sarà dedicata ai concetti di efficienza, affidabilità, flessibilità e sostenibilità dei sistemi produttivi, nonché alla selezione e all’impiego di tecnologie innovative e digitali. Le conoscenze acquisite costituiranno una base solida per successivi approfondimenti avanzati sulla progettazione e gestione di sistemi industriali complessi.
Il corso contribuirà allo sviluppo delle seguenti capacità:
- comprendere contesto, funzioni e processi in un ambiente industriale e il loro impatto sulla performance sostenibile dell’impresa
- analizzare tendenze, tecnologie e metodologie chiave che supportano la transizione verso modelli circolari e responsabili
- applicare soluzioni basate su un approccio scientifico e ingegneristico (analisi, apprendimento, ragionamento e modellizzazione derivanti da una solida formazione multidisciplinare) per affrontare problemi e opportunità in ottica di sviluppo sostenibile
- valutare criticamente le soluzioni applicate, diventando consapevoli dell’impatto generato da ogni decisione progettuale
Al termine del corso, lo studente sarà in grado di applicare le conoscenze acquisite alla progettazione preliminare e di massima degli impianti di produzione industriale digitali e sostenibili. Sarà capace di analizzare un contesto produttivo, individuare i requisiti funzionali del sistema e impostare soluzioni progettuali coerenti con i vincoli tecnici, organizzativi, economici e ambientali.
Lo studente saprà progettare l’ubicazione degli impianti e delle principali sezioni produttive e di servizio, valutando alternative progettuali e tecnologiche attraverso l’utilizzo di metodi di analisi e strumenti di supporto alle decisioni. Sarà inoltre in grado di comprendere, gestire e pianificare le principali attività industriali legate al funzionamento e alla gestione degli impianti produttivi.
Infine, lo studente saprà presentare in modo chiaro, strutturato e rigoroso i risultati delle analisi e delle scelte progettuali effettuate, redigendo elaborati tecnici e comunicando efficacemente le soluzioni adottate, anche in vista di ulteriori approfondimenti avanzati.

Prerequisiti

Conoscenze di base di impianti industriali e di economia applicata all'ingegneria

Contenuti

I contenuti del corso comprendono lo Asset Lifecycle Management, con riferimento alle fasi di pianificazione, progettazione, realizzazione, esercizio, manutenzione e dismissione degli impianti industriali, includendo i principi del lean management, della manutenzione avanzata e della gestione delle prestazioni degli asset.
Vengono approfonditi i concetti di fabbrica digitale e sostenibile, analizzando il quadro legislativo e normativo di riferimento, le tecnologie abilitanti dell’Industria 4.0 e 5.0, l’integrazione dei sistemi informativi e di controllo della produzione, nonché le pratiche di sostenibilità ambientale ed energetica, inclusi i temi della cyber-security industriale e dei digital twin applicati ai sistemi produttivi.
Il corso dedica ampio spazio alla fabbrica sostenibile, affrontando i temi dello sviluppo sostenibile, dei criteri ESG, della valutazione della Carbon Footprint (Scope 1, 2 e 3), del Net Zero Industry Act e dei sistemi di gestione dell’energia integrati con la produzione, con riferimento agli standard internazionali e agli indicatori di prestazione energetica e ambientale.
Un modulo specifico è dedicato ai principi della manifattura circolare, con l’obiettivo di analizzare modelli produttivi orientati alla riduzione degli sprechi, all’uso efficiente delle risorse e alla valorizzazione dei materiali lungo l’intero ciclo di vita del prodotto. In tale ambito vengono affrontati i temi della gestione dei rifiuti industriali, delle strategie di prevenzione, riduzione, riuso e riciclo, nonché le pratiche di end-of-life management, includendo il recupero di materiali ed energia, la progettazione per la disassemblabilità e l’integrazione dei principi di economia circolare nei sistemi produttivi.
Sono inoltre trattati i principi di efficientamento energetico dei sistemi produttivi, attraverso la classificazione dei sistemi industriali, l’analisi dei modelli di funzionamento, i criteri di progettazione, i metodi di rappresentazione e simulazione, la misurazione delle prestazioni e la valutazione tecnico-economica delle soluzioni progettuali, anche mediante casi applicativi.
Una parte significativa del corso è dedicata alla logistica interna e ai sistemi di warehousing, includendo il packaging, la classificazione e tipologia dei magazzini, la disposizione dei materiali, la gestione e il dimensionamento delle scorte, i sistemi di material handling tradizionali e automatizzati, la reverse logistics e l’analisi delle prestazioni logistiche in ottica di sostenibilità.
Il corso affronta inoltre la progettazione e il dimensionamento dei principali impianti di servizio industriali, con particolare riferimento ai sistemi di piping, agli impianti di climatizzazione industriale, ai sistemi di aria compressa e agli impianti di illuminazione industriale, con attenzione agli aspetti di efficienza energetica, integrazione con i processi produttivi e ottimizzazione delle prestazioni.
Nel complesso, il corso fornisce allo studente gli strumenti metodologici e operativi per analizzare, progettare e gestire sistemi industriali complessi, digitalizzati, efficienti e sostenibili, integrando i principi della manifattura circolare e dell’economia sostenibile, e ponendo le basi per applicazioni professionali e per successivi approfondimenti avanzati

Testi di riferimento

1. Progettazione e gestione degli impianti industriali - Falcone D., De Felice F. - Hoepli
2. La fabbrica connessa. La manifattura italiana (attra)verso Industria 4.0  - Beltrametti L., Guarnacci N., Intini N., la Forgia C. - Guerini e Associati
3. La fabbrica digitale. Guida all'industria 4.0 - Rossi, Lombardi - Tecniche Nuove
4. Servizi generali d'impianto - Ferrari E. - Esculapio Editore
5. Logistica integrata e flessibile. Per i sistemi produttivi dell'industria e del terziario - Pareschi A., Persona A., Ferrari E. - Esculapio Editore
6. Supply Chain. Fundamentals and Best Practices to Compete by Leveraging the Network - Rizzi A. - Springer
7. Esercizi di logistica industriale - Bottani E. - Esculapio Editore

Metodi didattici

Il corso ha una durata complessiva di 90 ore, articolate come segue:
- 50 ore di lezioni frontali, dedicate all’esposizione e alla discussione dei contenuti teorici;
- 25 ore di esercitazioni numeriche, finalizzate all’applicazione pratica delle metodologie di progettazione e analisi;
- 15 ore dedicate a seminari tematici e visite guidate presso impianti e strutture produttive, con l’obiettivo di approfondire casi applicativi reali.
Le lezioni frontali si svolgono con il supporto della lavagna e di presentazioni multimediali (PowerPoint), che saranno rese disponibili agli studenti come materiale didattico.
Le esercitazioni prevedono lo svolgimento di problemi e casi studio inerenti alla progettazione tecnica degli impianti e alla valutazione economica delle soluzioni progettuali.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame finale consiste in una prova scritta che verte sull’intero programma del corso e comprende:
- domande a risposta aperta sugli argomenti teorici trattati;
- esercizi e problemi applicativi relativi alle attività di progettazione.
Nel corso del semestre sono previste due prove scritte in itinere. Il superamento di entrambe consente allo studente di essere esentato dallo svolgimento dell’esame finale nella sua interezza. Le prove in itinere presentano contenuti e modalità analoghi a quelli dell’esame finale, ma sono strutturate in modo da coprire progressivamente il programma del corso.
Durante le prove d’esame lo studente dovrà dimostrare il possesso delle seguenti competenze:
- padronanza delle conoscenze di base sul funzionamento dei sistemi industriali;
- conoscenza e capacità di descrivere le caratteristiche funzionali e prestazionali dei componenti di impianto;
- capacità di impostare il calcolo dimensionale degli impianti , nelle diverse configurazioni di interesse, e dei relativi componenti;
- dimestichezza con le unità di misura e le grandezze fisiche che caratterizzano i processi industriali e i componenti di impianto;
- capacità di descrivere e interpretare gli scenari di sviluppo industriale analizzati nel corso.
La valutazione è espressa in trentesimi. Il punteggio minimo per il superamento della prova è 18/30, attribuito a conoscenze e competenze almeno di livello elementare; il punteggio massimo di 30/30, eventualmente con lode, è riservato a prestazioni di livello eccellente.
I criteri di valutazione adottati sono i seguenti:
a) correttezza e completezza delle risposte;
b) capacità di analisi e risoluzione dei problemi proposti;
c) proprietà e appropriatezza del linguaggio tecnico;
d) chiarezza e coerenza espositiva.
Il soddisfacimento dei criteri di cui ai punti a) e b) costituisce condizione necessaria per il superamento della prova.

Altre informazioni

Le slides proiettate a lezione saranno disponibili sul sito del docente.

Altre informazioni

(SSD STAT-01/A; 60 ore, 6 CFU, Affine)

Obiettivi formativi

L’insegnamento fornisce gli strumenti di base e avanzati dell’analisi statistica per l’interpretazione dei dati nei sistemi economici, industriali e organizzativi, con particolare riferimento al supporto quantitativo alle decisioni. Il corso introduce, in modo organico, i concetti di probabilità e statistica descrittiva, per poi sviluppare i metodi d'inferenza e modellazione.
In relazione ai descrittori di Dublino, gli obiettivi formativi dell'insegmaneto sono articolati come segue.
Conoscenza e capacità di comprensione
- Comprendere i fondamenti del calcolo delle probabilità.
- Comprendere e utilizzare strumenti di statistica descrittiva.
- Comprendere i principi dell’inferenza statistica.
- Conoscere i modelli di regressione per l’analisi dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
- Analizzare dataset reali utilizzando strumenti descrittivi e inferenziali.
- Costruire e interpretare intervalli di confidenza e test di ipotesi.
- Stimare e interpretare modelli di regressione lineare.
- Utilizzare software statistico per l’elaborazione e l’analisi dei dati.

Autonomia di giudizio
- Valutare la qualità dei dati e l’adeguatezza dei modelli statistici.
- Interpretare criticamente i risultati quantitativi a supporto delle decisioni.

Abilità comunicative
- Presentare analisi statistiche in modo chiaro e rigoroso.

Tramite l’esame finale si verificherà la capacità d'apprendimento degli studenti.

Prerequisiti

Conoscenze di base di matematica (algebra e analisi matematica)

Contenuti

1. Statistica descrittiva
Tipologie di dati; Indicatori di posizione e variabilità; Rappresentazioni grafiche; Analisi bivariata e correlazione

2. Elementi di calcolo delle probabilità
Eventi e probabilità; Variabili casuali discrete e continue; Valore atteso e varianza; Principali distribuzioni (binomiale, normale).

3. Inferenza statistica
Campionamento; Stima puntuale e per intervalli; Test di ipotesi su medie e proporzioni.

4. Regressione lineare
Regressione semplice e multipla; Interpretazione dei coefficienti; Verifica delle ipotesi del modello.

5. Applicazioni per l’ingegneria gestionale
Analisi di dati aziendali; Elementi di controllo statistico della qualità; Introduzione alla previsione; Casi applicativi.

Le esercitazioni prevedono applicazioni pratiche tramite software statistico.

Testi di riferimento

Montgomery, D.C., Runger, G.C. (2010), "Applied Statistics and Probability for Engineers", John Wiley & Sons Inc.
Wooldridge, J.M. (2025), "Introductory Econometrics: A Modern Approach", Cengage Learning.
Materiale didattico del Docente.

Metodi didattici

60 ore (48 ore di lezione, 12 ore di esercitazione)

Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica dell’apprendimento viene effettuata mediante una prova scritta (composta da esercizi applicativi) e da una successiva prova orale.
Per essere ammessi a sostenere la prova orale è necessario il conseguimento di una valutazione minima di 18/30 nella prova scritta.
Il voto finale dell’esame, espresso in trentesimi, si ottiene dalla media aritmetica delle valutazioni conseguite nella prova scritta e nella prova orale (per la medesima prova orale, la valutazione minima dovrà essere di 18/30). Il voto minimo per il superamento dell’esame è 18/30.
Gli studenti dovranno dimostrare di comprendere i fenomeni della statistica, di saper applicare i modelli e gli strumenti oggetto del corso, di saper formulare giudizi autonomi e di saper comunicare in modo chiaro ed efficace le soluzioni proposte.
La votazione minima (18/30) sarà attribuita agli studenti che dimostreranno il raggiungimento degli obiettivi formativi in modo sufficiente. La votazione massima (30/30 con lode) sarà attribuita agli studenti che dimostreranno il raggiungimento degli obiettivi formativi in modo eccellente.

Altre informazioni

I materiali didattici del corso (slides delle lezioni, dispense, esercitazioni con traccia della soluzione, testi d'esame, ecc.) saranno resi disponibili sulla pagina del corso della piattaforma e-learning.

Modulo: Economia industriale

(SSD ECON-04/A; 30 ore, 3 CFU, Affine opzionale)

Obiettivi formativi

A. Conoscenza e comprensione. Al termine del corso lo studente sarà in grado di capire i modelli fondamentali che analizzano il comportamento delle imprese nei mercati monopolistici e oligopolistici sia da un punto di vista statico che dinamico e di valutare le implicazioni sia in termini di profittabilità di impresa che di benessere sociale.
B. Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Al termine del corso lo studente sarà in grado di individuare e spiegare quali fattori determinano il potere di mercato delle imprese nei mercati oligopolistici e di prevedere come il funzionamento di questi mercati è influenzato da vari elementi di policy e dalle scelte delle imprese.
C. Capacità di giudizio. Al termine del corso lo studente sarà in grado di utilizzare le conoscenze acquisite per:
a) rappresentare semplici situazioni economiche, individuarne le soluzioni e capire il senso pratico delle risposte ottenute;
b) discutere casi concreti tratti dai giornali o dall'attualità;
c) valutare in modo critico le previsioni dei diversi modelli oligopolistici e discutere l’ambito di applicabilità dei loro risultati.
D. Abilità comunicative. Al termine del corso lo studente sarà in grado di presentare con chiarezza e completezza i modelli economici studiati e saprà discuterne, anche con senso critico, le principali assunzioni e i risultati. Lo studente sarà inoltre in grado di spiegare a terzi i procedimenti di analisi imparati durante il corso, avendo la capacità di metterne in luce i vantaggi e i limiti di fronte a qualunque uditorio.
E. Capacità di apprendimento. Grazie agli strumenti metodologici e alle nozioni apprese, al termine del corso lo studente avrà migliorato sensibilmente le proprie capacità di analisi dei fenomeni di mercato e avra acquisito conoscenze fondamentali per il prosieguo della propria carriera.

Prerequisiti

Conoscenze di base di microeconomia e matematica.

Contenuti

- Introduzione all’Economia Industriale
- Struttura e potere di mercato
- Discriminazione di prezzo in monopolio
- Concorrenza di quantità e giochi statici
- Concorrenza di prezzo e vincoli di capacità
- Differenziazione di prodotto orizzontale e verticale
- Decisioni sequenziali e giochi dinamici
- Gli accordi collusivi
- Deterrenza strategica all'entrata

Testi di riferimento

- Pepall et al., Organizzazione Industriale, McGraw-Hill, 4° edizione, capitoli 1 - 11; 13.
Altri testi di riferimento che possono essere utilizzati per un ulteriore approfondimento o per consultare esposizioni alternative degli argomenti trattati durante il corso sono:
- Belleflamme-Peitz, Industrial Organization, CUP.
- Cabral, Economia industriale, Carocci.

Metodi didattici

Il modulo A Economia Industriale prevede 30 ore di didattica frontale, durante la quale possono essere assegnati degli esercizi da svolgere a casa, successivamente ripresi in aula ed eventualmente presentazioni e discussioni in aula, su temi e progetti precedentemente assegnati.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’apprendimento viene di norma verificato attraverso un elaborato in forma scritta, rispondendo a domande aperte articolate in vari punti da sviluppare.
Il testo d'esame è sempre congegnato in modo da richiedere allo studente di evidenziare la propria padronanza nella derivazione algebrica delle relazioni economiche, nella loro rappresentazione grafica, nel commento dei fenomeni economici di riferimento, nella conoscenza del quadro istituzionale di riferimento.
Il punteggio della prova d’esame è espresso in trentesimi. L'esame potrà essere superato solamente a fronte di risposte pienamente soddisfacenti.
Coerentemente con i descrittori individuati negli obiettivi formativi, verranno valutate:
1) la chiarezza nell’esprimere i contenuti teorici inerenti l’analisi dei mercati concorrenziali e le loro peculiarità. (valutazione conoscenza e comprensione);
2) la capacità di rielaborare i concetti e di applicarli a casi non perfettamente corrispondenti agli esempi del libro di testo ma comunque affrontati in classe o assegnati all’approfondimento individuale dello studente (valutazione capacità di applicare conoscenza e comprensione);
3) la capacità di saper suggerire una specifica forma di analisi, motivando le proprie risposte attraverso gli strumenti teorici affrontati ed illustrando il percorso logico seguito (valutazione autonomia di giudizio);
4) la chiarezza espositiva e di commento, la capacità di sintesi, la padronanza della derivazione algebrica delle relazioni formali e della loro rappresentazione grafica (valutazione abilità comunicative).
L’intervallo di attribuzione del voto finale va:
- dai 18/30: per un livello di conoscenza elementare della materia, ovvero quando lo studente riesce solo a inquadrare la tematica nell’ottica economica richiesta, sa impostare almeno gli elementi base dei modelli economici, tanto nella parte grafica quanto in quella analitica, e sviluppa l’elaborato scritto con una padronanza di linguaggio appena sufficiente;
- ai 30/30, con eventuale lode, se lo studente mostrerà un’adeguata padronanza del linguaggio tecnico ed economico, saprà sistematizzare in maniera logica e coerente le conoscenze acquisite, saprà impostare formalmente i modelli economici di riferimento e saprà supportare l’analisi con una rigorosa elaborazione algebrica e grafica dei concetti espressi.

Altre informazioni

A supporto della didattica frontale verranno utilizzate slide.

Modulo: Regolamentazione

(SSD ECON-03/A; 30 ore, 3 CFU, Affine opzionale)

Obiettivi formativi

A. Conoscenza e comprensione. Al termine del corso lo studente sarà in grado di capire i modelli fondamentali che analizzano il comportamento delle imprese nei mercati monopolistici e oligopolistici sia da un punto di vista statico che dinamico e di valutare le implicazioni sia in termini di profittabilità di impresa che di benessere sociale. Conoscerà i motivi e le modalità dell'intervento regolatorio da parte dei governi e delle indipendenti.
B. Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Al termine del corso lo studente sarà in grado di individuare e spiegare quali fattori determinano il potere di mercato delle imprese nei mercati oligopolistici, la logica del comportamento strategico e di prevedere come il funzionamento di questi mercati è influenzato da vari elementi di policy e dalle scelte delle imprese.
C. Capacità di giudizio. Al termine del corso lo studente sarà in grado di utilizzare le conoscenze acquisite per:
a) rappresentare semplici situazioni economiche, individuarne le soluzioni e capire il senso pratico delle risposte ottenute;
b) discutere casi concreti tratti dai giornali o dall'attualità;
c) valutare in modo critico le previsioni dei diversi modelli oligopolistici e discutere l’ambito di applicabilità dei loro risultati.
D) Abilità comunicative. Al termine del corso lo studente sarà in grado di presentare con chiarezza e completezza i modelli economici studiati e saprà discuterne, anche con senso critico, le principali assunzioni e i risultati. Lo studente sarà inoltre in grado di spiegare a terzi i procedimenti di analisi imparati durante il corso, avendo la capacità di metterne in luce i vantaggi e i limiti di fronte a qualunque uditorio.
E) Capacità di apprendimento. Grazie agli strumenti metodologici e alle nozioni apprese, al termine del corso lo studente avrà migliorato sensibilmente le proprie capacità di analisi dei fenomeni di mercato e avra acquisito conoscenze fondamentali per il prosieguo della propria carriera.

Prerequisiti

Conoscenze di base di microeconomia e matematica.

Contenuti

Sono previste 4 macro-tematiche principali:
1. Regolamentazione antitrust:
-- come identificare e contrastare la collusione
-- le fusioni
2. Regolamentazione dell'abuso di posizione dominante:
-- Il comportamento predatorio d'impresa e i contratti come barriera all'entrata
-- Relazioni verticali
3. Regolamentazione tariffaria e dell'accesso
-- regolamentazione e incentivi in condizioni di asimmetria informativa
-- regolamentazione dell'accesso nei servizi a rete e per le infrastrutture essenziali
4. Incentivi economici e regolamentazione nei mercati dell'energia.

Testi di riferimento

- Pepall et al., Organizzazione Industriale, McGraw-Hill, 4° edizione. capitoli 12, 14, 15, 16.
- Vogelsang, The economics and Regulation of network Industries, CUP (capitoli scelti)
- Decker, Modern Economic Regulation. An Introduction to Theory and Practice (capitoli scelti).
Letture aggiuntive e approfondimenti sulla parte 4.
Altri testi che possono essere utilizzati:
- Bhattacharyya_ Energy Economics_2nd edition, Springer

Metodi didattici

Il modulo Regolamentazione del Corso Integrato prevede 30 ore di didattica frontale, prevalentemente sotto forma di lezione. Sono previste presentazioni e discussioni in aula, su temi e progetti precedentemente assegnati.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’apprendimento viene di norma verificato attraverso un elaborato in forma scritta, rispondendo a domande aperte articolate in vari punti da sviluppare.
Il testo d'esame è sempre congegnato in modo da richiedere allo studente di evidenziare la propria padronanza nella derivazione algebrica delle relazioni economiche, nella loro rappresentazione grafica, nel commento dei fenomeni economici di riferimento, nella conoscenza del quadro istituzionale di riferimento.
Il punteggio della prova d’esame è espresso in trentesimi. L'esame potrà essere superato solamente a fronte di almeno due risposte pienamente soddisfacenti (su un totale di tre presenti nel testo d'esame).
Coerentemente con i descrittori individuati negli obiettivi formativi, verranno valutate:
1) la chiarezza nell’esprimere i contenuti teorici inerenti l’analisi dei mercati concorrenziali e le loro peculiarità. (valutazione conoscenza e comprensione);
2) la capacità di rielaborare i concetti e di applicarli a casi non perfettamente corrispondenti agli esempi del libro di testo ma comunque affrontati in classe o assegnati all’approfondimento individuale dello studente (valutazione capacità di applicare conoscenza e comprensione);
3) la capacità di saper suggerire una specifica forma di analisi o di intervento regolatorio, motivando le proprie risposte attraverso gli strumenti teorici affrontati ed illustrando il percorso logico seguito (valutazione autonomia di giudizio);
4) la chiarezza espositiva e di commento, la capacità di sintesi, la padronanza della derivazione algebrica delle relazioni formali e della loro rappresentazione grafica (valutazione abilità comunicative).
L’intervallo di attribuzione del voto finale va:
- dai 18/30: per un livello di conoscenza elementare della materia, ovvero quando lo studente riesce solo a inquadrare la tematica nell’ottica economica richiesta, sa impostare almeno gli elementi base dei modelli economici, tanto nella parte grafica quanto in quella analitica, e sviluppa l’elaborato scritto con una padronanza di linguaggio appena sufficiente;
- ai 30/30, con eventuale lode, se lo studente mostrerà un’adeguata padronanza del linguaggio tecnico ed economico, saprà sistematizzare in maniera logica e coerente le conoscenze acquisite, saprà impostare formalmente i modelli economici di riferimento e saprà supportare l’analisi con una rigorosa elaborazione algebrica e grafica dei concetti espressi.

Altre informazioni

A supporto della didattica frontale verranno utilizzate slide precedentemente distribuite a lezione.

(SSD ECON-06/A; 60 ore, 6 CFU, Affine opzionale)

Obiettivi formativi

L’insegnamento si propone di fornire agli studenti le conoscenze e gli strumenti concettuali per comprendere e governare i processi di programmazione e controllo della produzione in un’ottica economico-aziendale. Al termine del corso, lo studente sarà in grado di analizzare la funzione produzione come parte integrante del sistema di creazione del valore dell’impresa, comprendendone le relazioni con la strategia, il sistema dei costi e il processo di budgeting.
In particolare, lo studente acquisirà: (i) conoscenze sui principali strumenti di programmazione e controllo della produzione, inclusi il budgeting della produzione e dei costi industriali; (ii) capacità di interpretare i costi di produzione, i vincoli operativi e le performance produttive a supporto delle decisioni aziendali; (iii) capacità di applicare strumenti di budgeting e di controllo dell’avanzamento per l’analisi degli scostamenti; (iv) autonomia di giudizio nella valutazione delle implicazioni economiche delle decisioni operative.
I risultati di apprendimento sono coerenti con i descrittori di Dublino, in particolare con riferimento alla conoscenza e capacità di comprensione dei sistemi di programmazione, budgeting e controllo, e alla capacità di applicare tali conoscenze all’analisi di casi aziendali e situazioni operative.

Prerequisiti

Nessuno.

Contenuti

Il corso è articolato su un totale di 60 ore complessive (6 CFU), suddivise tra lezioni frontali ed esercitazioni applicative. La struttura del programma è organizzata in blocchi tematici, ciascuno dei quali prevede momenti dedicati all’applicazione pratica dei concetti trattati.
1. Sistemi di programmazione e controllo e ruolo della funzione produzione (10 ore)
• Lezioni frontali (6 ore)
- Evoluzione dei sistemi di programmazione e controllo
- La funzione produzione nel sistema aziendale
- Programmazione, budgeting e controllo come strumenti di governo dei processi produttivi
• Esercitazioni (4 ore)
- Analisi di casi introduttivi sul ruolo della produzione e del controllo
- Lettura e interpretazione di informazioni economico-produttive
2. Dalla contabilità generale alla contabilità industriale (10 ore)
•  Lezioni frontali (6 ore)
- Finalità e oggetto della contabilità industriale
- Collegamenti tra contabilità generale e contabilità dei costi
- Costo di prodotto e responsabilità economica
• Esercitazioni (4 ore)
- Costruzione del costo di prodotto
- Analisi di semplici casi aziendali
3. Classificazione e analisi dei costi della produzione (15 ore)
•  Lezioni frontali (9 ore)
- Classificazione dei costi (fissi/variabili, diretti/indiretti)
- Margine di contribuzione e break-even analysis
- Costi standard come base per la programmazione economica
• Esercitazioni (6 ore)
- Calcolo dei costi e dei margini
- Analisi di scenari di produzione e di convenienza economica
4. Tecniche di contabilità industriale, budgeting e controllo della produzione (15 ore)
•  Lezioni frontali (9 ore)
- Full costing e direct costing
- Activity Based Costing e Activity Based Management
- Il budgeting della produzione: finalità, struttura e fasi del processo
• Esercitazioni (6 ore)
- Costruzione di un budget di produzione e dei costi
- Analisi degli scostamenti tra valori programmati e consuntivi
5. Controllo della produzione, performance e reporting (10 ore)
•  Lezioni frontali (6 ore)
- Indicatori di efficienza ed efficacia dei processi produttivi
- Controllo dell’avanzamento e responsabilità operative
• Esercitazioni (4 ore)
- Analisi di KPI produttivi
- Discussione di casi di controllo operativo
6. Evoluzione dei sistemi di controllo: business intelligence e analytics (10 ore)
•  Lezioni frontali (6 ore)
- Business intelligence applicata al controllo di gestione
- Dashboard, scorecard e sistemi di reporting avanzato
- Cenni a digitalizzazione e intelligenza artificiale a supporto del controllo
•  Esercitazioni (4 ore)
- Analisi di esempi di reporting e dashboard
- Interpretazione di informazioni a supporto delle decisioni manageriali
Il programma copre integralmente le 60 ore disponibili e integra sistematicamente momenti di applicazione pratica, finalizzati a rafforzare la capacità degli studenti di applicare i concetti di programmazione, budgeting e controllo della produzione in contesti aziendali realistici.

Testi di riferimento

Alessandro Tullio, Analisi dei costi e contabilità industriale, IPSOA, 2022;
Ulteriori testi verranno consigliati dal docente durante il corso, al fine di approfondire specifici argomenti.

Metodi didattici
L’insegnamento prevede lezioni frontali (circa 36 ore) dedicate all’inquadramento teorico dei temi trattati e attività di esercitazione e discussione di casi aziendali (circa 24 ore). In particolare, sono previste esercitazioni guidate sul budgeting della produzione e dei costi industriali e sull’analisi degli scostamenti, finalizzate allo sviluppo della capacità di applicare i concetti di programmazione e controllo a decisioni operative e manageriali.

Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica dell’apprendimento avviene mediante una prova finale scritta e/o orale. La prova è finalizzata ad accertare: (i) la conoscenza dei concetti teorici relativi alla programmazione e al controllo della produzione; (ii) la capacità di applicare tali concetti all’analisi di semplici casi aziendali; (iii) la capacità di interpretare informazioni di costo e indicatori di performance produttiva.
Il voto finale dell’esame, espresso in trentesimi, è attribuito sulla base del livello di raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi, con particolare riferimento a:
• conoscenza dei concetti teorici trattati nel corso;
• capacità di applicare gli strumenti di analisi dei costi, programmazione, budgeting e controllo della produzione;
• capacità di interpretare dati economico-produttivi e indicatori di performance;
• chiarezza espositiva e appropriatezza del linguaggio tecnico.
18–20/30 (sufficiente)
Lo studente dimostra una conoscenza di base degli argomenti del corso e una comprensione essenziale dei concetti di analisi dei costi, programmazione e controllo della produzione.
L’applicazione degli strumenti è limitata e parzialmente guidata; l’analisi dei dati e degli scostamenti è elementare.
L’esposizione è semplice ma complessivamente corretta.
21–23/30 (discreto)
Lo studente mostra una conoscenza adeguata dei contenuti teorici e una discreta capacità applicativa degli strumenti di contabilità industriale e budgeting.
È in grado di interpretare correttamente i principali dati di costo e performance, sebbene con limitata autonomia critica.
L’esposizione è chiara e tecnicamente appropriata.
24–26/30 (buono)
Lo studente dimostra una buona padronanza dei concetti teorici e una solida capacità di applicazione degli strumenti di programmazione, budgeting e controllo della produzione.
È in grado di analizzare correttamente casi ed esercizi, interpretando gli scostamenti e collegando costi, decisioni operative e performance.
L’esposizione è chiara, strutturata e coerente.
27–29/30 (molto buono)
Lo studente presenta una conoscenza approfondita degli argomenti e un’elevata capacità di applicare in modo autonomo e consapevole gli strumenti di analisi dei costi e controllo della produzione.
Dimostra capacità di integrazione tra aspetti teorici e applicativi, nonché un buon livello di giudizio critico.
L’esposizione è rigorosa e utilizza un linguaggio tecnico appropriato.
30/30 (eccellente)
Lo studente dimostra una piena e approfondita padronanza dei contenuti del corso, un’eccellente capacità applicativa e una spiccata autonomia di giudizio.
È in grado di interpretare criticamente i dati economico-produttivi, collegare budgeting, controllo e performance e discutere le implicazioni manageriali delle decisioni operative.
L’esposizione è chiara, completa e particolarmente efficace.

Altre informazioni

Il materiale didattico (slide delle lezioni, esercitazioni, casi di studio) sarà reso disponibile agli studenti attraverso la piattaforma teams. Sono previste attività di supporto all’apprendimento mediante esempi applicativi e discussione guidata dei contenuti.

Modulo: Team management

(SSD ECON-08/A; 30 ore, 3 CFU, Affine opzionale)

Obiettivi formativi

L’insegnamento si propone di fornire agli studenti conoscenze teoriche e competenze operative per la gestione efficace dei team di lavoro in contesti organizzativi complessi.
Al termine del corso lo studente sarà in grado di:
• comprendere i principali modelli teorici sul funzionamento e sullo sviluppo dei team di lavoro;
• analizzare le dinamiche relazionali, comunicative e decisionali all’interno dei gruppi;
• progettare la struttura e la composizione di un team, definendo ruoli, responsabilità e modalità di coordinamento;
• applicare strumenti di leadership, motivazione e gestione dei conflitti;
• valutare la performance dei team e supportare processi di collaborazione, innovazione e creatività.
In relazione ai descrittori di Dublino, il corso sviluppa:
• conoscenza e capacità di comprensione dei modelli di team management;
• capacità di applicare conoscenza e comprensione attraverso casi studio, simulazioni e project work di gruppo.

Prerequisiti

Non sono richiesti prerequisiti formali. È consigliata una conoscenza di base dei principi di organizzazione aziendale e comportamento organizzativo, utile per una migliore comprensione dei contenuti trattati.

Contenuti

Modulo 1 – Fondamenti di Team Management
• Definizione e caratteristiche dei team di lavoro
• Tipologie di team
• Il processo di sviluppo dei gruppi
Modulo 2 – Struttura e composizione dei team
• Criteri di progettazione dei team
• Team multiculturali e intergenerazionali
• Definizione dei ruoli e caratteristiche individuali
• Organizzazione del lavoro all’interno del team
Modulo 3 – Processi interni ed efficacia dei team
• Comunicazione e processi decisionali
• Fiducia, coesione e senso di appartenenza
• Motivazione individuale e collettiva
Modulo 4 – Leadership e performance collettiva
• Stili di leadership (trasformazionale, distribuita, situazionale)
• Empowerment e condivisione della leadership
• Indicatori di performance dei team
• Gestione dei team virtuali
Modulo 5 – Conflitto e collaborazione
• Tipologie di conflitto
• Strategie di gestione del conflitto
• Negoziazione e mediazione nei gruppi
Modulo 6 – Innovazione e creatività nei team
• Tecniche di creatività di gruppo (brainstorming)
• Team cross-funzionali e innovazione organizzativa

Testi di riferimento

•  Robbins S.P., Judge T.A., Organizational Behavior, Pearson
•  Articoli scientifici e materiali didattici forniti dal docente

Metodi didattici

L’insegnamento prevede:
• lezioni frontali dedicate ai modelli teorici e alle evidenze empiriche;
• analisi di casi studio aziendali;
• laboratori esperienziali (role play, simulazioni, attività di team building);
• project work di gruppo con presentazione e discussione finale.

Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica dell’apprendimento avviene attraverso:
• valutazione del project work di gruppo;
• prova orale finalizzata a verificare la comprensione dei concetti teorici e la capacità di applicazione pratica.
Il voto finale tiene conto sia delle competenze individuali sia della capacità di lavorare efficacemente in team.

Modulo: Marketing industriale e tecnologico

(SSD ECON-07/A; 30 ore, 3 CFU, Affine opzionale)

Obiettivi formativi

Il corso intende fornire agli studenti strumenti concettuali e soprattutto operativi per comprendere e applicare i principi del marketing in contesti industriali, tecnologici e B2B. L’impostazione laboratoriale e professionalizzante mira a sviluppare competenze pratiche e capacità di problem solving. Al termine del corso gli studenti saranno in grado di:
- comprendere e utilizzare i concetti chiave del marketing industriale e tecnologico;
- applicare modelli di analisi e strumenti per la creazione e co-creazione di valore in contesti B2B;
- progettare value proposition e strategie di marketing basate su casi industriali concreti;
- gestire attività di segmentazione, targeting e pricing industriale, inclusi i processi di tendering;
- utilizzare strumenti digitali e indicatori di performance per monitorare le attività di marketing;
- integrare criteri di sostenibilità ed ESG nelle decisioni di marketing;
- lavorare in team per sviluppare project work applicativi e presentare soluzioni innovative.

Prerequisiti

- Conoscenze di base di economia e gestione aziendale.
- Nozioni fondamentali di matematica e statistica utili per l’analisi dei dati.
- Familiarità con strumenti informatici di base e capacità di utilizzo di fogli di calcolo.
Le conoscenze di base di economia, matematica e statistica non sono utilizzate per sviluppare modelli matematici avanzati, ma per comprendere e interpretare indicatori di performance (KPI) del marketing industriale, come margini, ROI delle iniziative commerciali, costi di acquisizione cliente (CAC) e valore del cliente nel tempo (CLV), al fine di supportare le decisioni di pricing, segmentazione e allocazione delle risorse

Contenuti

1. Fondamenti e linguaggio comune (4h): introduzione al marketing industriale, differenze B2B vs B2C.
2. Creazione e co-creazione di valore (4h): SDL, DART, customer value proposition.
3. Segmentazione e targeting nei mercati industriali (4h): strumenti di analisi e clustering.
4. Pricing industriale e tendering (6h): metodi cost-plus, value-based, logiche di gara.
5. Digitalizzazione e metriche (6h): CRM, piattaforme B2B, KPI (ROI, CLV, CAC).
6. Sostenibilità e responsabilità sociale (4h): integrazione ESG nelle offerte industriali.
7. Project work e presentazioni (2h): lavori di gruppo e discussione critica.
Ogni modulo prevede una parte teorica introduttiva e un’attività laboratoriale applicativa. Si precisa inoltre che gli strumenti CRM e le piattaforme B2B sono analizzati come modelli di funzionamento e casi studio, utilizzando esempi reali (es. Salesforce, HubSpot, piattaforme di e-procurement) per comprendere i processi di gestione del cliente e delle relazioni commerciali, senza richiedere competenze di configurazione o utilizzo software avanzato.

Testi di riferimento

Kotler, P., Keller, K. L., Ancarani, F., & Costabile, M. (2022). Marketing Management (16ª ed. italiana). Pearson

Metodi didattici

- Lezioni introduttive per fornire il quadro teorico di riferimento.
- Laboratori applicativi su casi reali e simulazioni di marketing industriale.
- Project work di gruppo con presentazione finale, finalizzato a sviluppare capacità operative e di problem solving.
- Discussione critica guidata per stimolare l’apprendimento collaborativo.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Sono previste due modalità di valutazione, in funzione della partecipazione alle attività didattiche.

Per gli studenti che frequentano attivamente il corso, la valutazione si basa su un modello integrato che combina lavoro in aula, progettazione e verifica individuale. In particolare, il voto finale è determinato da:
• la partecipazione attiva ai laboratori (20%),
• il project work di gruppo con presentazione finale (40%),
• una prova scritta individuale (40%) sui concetti teorici e sulle loro applicazioni ai contesti industriali e tecnologici.
L’accesso a questa modalità è subordinato al raggiungimento di una frequenza minima del 70% delle ore di laboratorio, condizione necessaria per poter svolgere il project work e per vedersi riconosciuta la quota di valutazione legata alla partecipazione.
Per gli studenti che non frequentano, o che non raggiungono la soglia minima di frequenza, la valutazione avviene attraverso un percorso interamente individuale, composto da:
• una prova scritta sui contenuti teorici e applicativi del corso, e
• un colloquio orale, volto a verificare la comprensione dei modelli di marketing industriale e tecnologico e la capacità di applicarli a problemi concreti.

Altre informazioni

Saranno resi disponibili materiali integrativi a supporto di alcuni degli argomenti trattati.

Modulo: Gestione industriale della qualità

(SSD IIND-04/A; 60 ore, 6 CFU, Caratterizzante)

Obiettivi formativi

Il corso offre uno spettro di principi, metodologie e tecniche sulle quali fondare azioni efficaci e coerenti per il miglioramento tecnico-economico di prodotti, processi e servizi nell'industria. Ogni strumento si colloca in uno dei quattro settori della Qualità: la Pianificazione, il Miglioramento, il Controllo, l'Assicurazione.
L'enfasi va ai metodi quantitativi, più utili per i ruoli aziendali di ingegneri meccanici. Nella Pianificazione Qualità si introducono i principali concetti della teoria di gestione aziendale del Total Quality Management, quali la dialettica produttore/consumatore, la soddisfazione utente, la gestione per processi, e si presenta il metodo del QFD "Quality Function Deployment" e casa della Qualità per l'identificazione delle caratteristiche di prodotto in grado di soddisfare i bisogni degli utenti. La Filosofia delle Six-Sigma applicata sul prodotto e sul processo. Nel settore del "Miglioramento Continuo" viene trattata la metodologia del "Design of Experiments", basata sulla statistica sperimentale, essenziale per ottimizzare e/o innovare prodotti e processi industriali. Nel settore del controllo Qualità si introducono le "carte di controllo" per la verifica in linea della stabilità nel tempo dei processi produttivi, l'analisi di "capacità di processo" per la verifica del rispetto delle specifiche di prodotto, e i "piani di campionamento" per il controllo campionario dei lotti di produzione. Meno enfasi sarà data al settore "Assicurazione Qualità", mettendo in guardia lo studente sul fatto che la cosiddetta "Certificazione Qualità" è uno strumento di fatto formale, incapace di elevare il livello tecnico-economico dei prodotti.
Al termine del corso, per ogni ambito della disciplina, lo studente dovrà essere in grado di sviluppare le seguenti abilità.
Pianificazione della Qualità: individuare i bisogni utente e le caratteristiche di qualità di prodotti/processi/servizi; eseguire l'analisi QFD; descrivere i processi con diagrammi di flusso; applicare l'analisi di processo; proporre azioni di re-ingegnerizzazione.
Miglioramento della Qualità: pianificare esperimenti programmati completi e ridotti su prodotti/processi; analizzare gli esperimenti evidenziando i risultati importanti; calcolare gli effetti dei fattori sperimentali e valutarne la significatività statistica; stimare modelli di previsione della risposta.
Controllo della Qualità: progettare carte di controllo per variabili (Xmedio-R); analizzare carte di controllo per variabili; calcolare e diagrammare la curva di caratteristica operativa di carte di controllo per variabili; progettare carte di controllo per attributi di tipo np, p, c, u; analizzare carte di controllo per attributi; calcolare e diagrammare la curva di caratteristica operativa di carte di controllo per attributi; calcolare indici di capacità di processo potenziale(Cp) ed effettiva (Cpk); calcolare il tasso di scarti del processo; calcolare l'intervallo di fiducia dell'indice di capacità di processo potenziale; progettare piani di campionamento singoli per attributi (con metodo analitico, con nomogramma); calcolare e diagrammare la curva di caratteristica operativa di piani di campionamento singoli per attributi; calcolare e diagrammare le prestazioni di piani di campionamento singoli per attributi(AOQ, ATI, ASN); applicare i concetti di base dei piani di campionamento doppi e sequenziali; progettare un sistema di campionamento (piano normale, ridotto e rinforzato) usando le tabelle della norma MIL STD 105E; progettare piani di campionamento usando le tabelle Dodge-Romig.

Prerequisiti

Lo studente dovrà possedere una preparazione di base sui principali concetti e strumenti della probabilità e della statistica. Dovrà avere una sufficiente padronanza su: calcolo delle probabilità, variabili casuali discrete e continue e relative distribuzioni di probabilità (funzione di densità, funzione di distribuzione cumulativa), statistiche campionarie, misure di tendenza centrale e di dispersione sul campione. Inoltre, dovrà comprendere le rappresentazioni probabilistiche di variabili osservate empiricamente; comprendere la differenza tra popolazione e campione statistici; eseguire calcoli di tendenza centrale e variabilità su popolazioni e campioni; utilizzare rappresentazioni grafiche opportune per sintetizzare i dati campionari; conoscere le distribuzioni statistiche più importanti e i fenomeni tipici che esse rappresentano; eseguire calcoli di probabilità utilizzando le tavole statistiche di base o Excel; eseguire i principali test statistici sui parametri; calcolare intervalli di fiducia dei parametri; determinare il numero di elementi del campione necessario a realizzare una misura con precisione e affidabilità date; adattare modelli di regressione lineare a dati campionari con una o più variabili indipendenti; analizzare criticamente la significatività delle stime dei parametri e la bontà del modello; eseguire l'analisi della varianza sul modello.

Contenuti

1. Concetto di "qualità" e sua evoluzione storica. Qualità nei prodotti, nei processi, nei servizi. Total Quality Management (TQM). Modelli di eccellenza. Approccio per processi. Assicurazione qualità. introduzione alle norme della serie ISO 9000. Affidabilità dei componenti e dei processi. Strumenti per il controllo statistico del processo (Lezioni: 10 ore; esercitazioni in aula: 2 ore).
2. Controllo Qualità prodotto e processo. Carte di controllo per variabili e per attributi: analisi e progetto.
Tolleranze di progetto e tolleranze naturali; indici di capacità di processo. Piani di campionamento per attributi. Piani semplici, doppi e sequenziali. Normativa MIL STD 105E. Piani Dodge-Romig (Lezioni: 18 ore; esercitazioni in aula: 4 ore: laboratorio informatico: 4 ore).
3. Pianificazione della Qualità. La filosofia SIX-sigma e analisi FMEA (Lezioni: 6 ore; esercitazioni: 2 ore).
4. Sperimentazione industriale per il miglioramento continuo di prodotto/processo. Principi della pianificazione sperimentale: variazione, casualizzazione, ripetizione, controllo (Lezioni: 6 ore; esercitazioni in aula: 4 ore; laboratorio informatico: 2 ore).

Testi di riferimento

- D. C. Montgomery, Controllo statistico della qualità, Mc Graw-Hill.
- Montgomery D.C., Introduction to Statistical Process Control, Sixth edition, Ed. J. Wiley, New York, 2008.
- R. Levi, G. Vicario, "Statistica e Probabilità per Ingegneri", II edizione, 2001, Ed. Esculapio, Bologna.
- F. Franceschini INGEGNERIA DELLA QUALITA' - Applicazioni ed esercizi - III edizione, CLUT editrice.

Metodi didattici

Lezioni frontali in aula: 46 ore.
Esercitazioni in aula/Laboratori informatici: 14 ore

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame consiste in una prova scritta e in un'orale. Lo studente è ammesso alla prova orale al raggiungimento della votazione 18/30 alla prova scritta. La prova scritta è propedeutica per l'accesso alla prova orale. La prova orale permetterà di verificare il livello di preparazione mostrato nello scritto.
Lo studente dovrà dimostrare di conoscere e applicare i metodi per la gestione industriale della qualità, con particolare riferimento alla scelta degli strumenti appropriati in funzione della specifica tipologia di produzione da realizzare o del servizio da offrire. Saranno anche valutati aspetti quali la padronanza del linguaggio tecnico e la chiarezza di esposizione degli argomenti trattati. Inoltre, sarà necessario dimostrare la capacità di utilizzare appropriatamente le conoscenze acquisite nella risoluzione di problemi complessi.
Sono valutate la capacità di affrontare autonomamente gli argomenti trattati applicando le metodologie e gli strumenti propri della materia, la chiarezza di esposizione, la padronanza del linguaggio tecnico.
Il voto sarà assegnato considerando la valutazione ottenuta in entrambe le prove, la prova scritta pesa su venti punti mentre l'orale, che può essere integrata nella prova scritta, pesa per 10 punti, per un totale di 30. La votazione minima, pari a diciotto punti, sarà conseguita dagli studenti che dimostrino sufficiente capacità nel rispondere a tutti i quesiti formulati. La votazione massima, pari a trenta punti con lode, sarà attribuita agli studenti che abbiano dimostrato la completa padronanza della materia, esposta in piena autonomia e con linguaggio tecnico adeguato.
Durante il corso sono previsti dei test/verifiche per la valutazione dell'apprendimento in itinere nei quali lo studente presenterà delle piccole relazioni e/o svolgerà anche degli esercizi in forma individuale e in gruppo.

Altre informazioni

Allo studente verrà fornito vario materiale didattico: lucidi di alcune lezioni, tavole statistiche, varie tabelle su progettazione degli esperimenti, carte di controllo e piani di campionamento.

Modulo: Manutenzione degli impianti industriali

(SSD IIND-05/A; 60 ore, 6 CFU, Caratterizzante)

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire le conoscenze specifiche relativi all'ingegneria della manutenzione, definendo le principali metodologie di analisi affidabilistica, i criteri per la progettazione e pianificazione di strategie manutentive innovative e la sua correlazione con gli aspetti della sicurezza e salute sul luogo di lavoro. Gli obiettivi formativi ed i risultati attesi sono i seguenti:
Conoscenza e capacità di comprensione
• Acquisire le conoscenze fondamentali e le capacità di interpretazione delle caratteristiche e degli obiettivi della manutenzione, su quali azioni sono necessarie per la prevenzione del guasto o per il ripristino a seguito del verificarsi del guasto.
• Acquisire la conoscenze fondamentali relativamente ai meccanismi e alle cause dei guasti, alle modalità di acquisizione dati per il monitoraggio e alla diagnostica di macchine ed impianti industriali.
• Acquisire le nozioni basilari sulle tecniche di manutenzione preventiva riferito ad impianti industriali.
• Acquisire le conoscenze fondamentali sui principali parametri affidabilistici di componenti e sistemi industriali.
• Acquisire le conoscenze fondamentali sulla sicurezza degli impianti industriali, sull’analisi e valutazione di rischio, sulle normative vigenti in materia di sicurezza.
Capacità ci applicare conoscenza e comprensione
• Acquisire la capacità di elaborare le informazioni per il monitoraggio e la diagnostica al fine di valutare lo stato di salute di macchine e componenti industriali.
• Acquisire la capacità di sviluppare e progettare tecniche e metodologie volte alla predizione del guasto.
• Acquisire la capacità di sviluppare una procedura per la valutazione del rischio in ambito industriale.
Autonomia di Giudizio
• Acquisire la capacità di valutare ed analizzare lo stato di salute di componenti e sistemi al fine di implementare la più opportuna strategia manutentiva in termini di tempistiche, parametri di controllo e costi correlati.
• Acquisire la capacità di identificare le connessioni tra la gestione della manutenzione e aspetti relativi alla sicurezza e salute sul luogo di lavoro in ambito industriale.
Abilità comunicative
• Acquisire la capacità di predisporre una relazione tecnica per la valutazione di piani manutentivi al fine di sostenere le relative scelte decisionali e valutarne l’impatto economico e produttivo.
• Acquisire la capacità di predisporre una relazione tecnica per la valutazione affidabilistica di componenti e sistemi sia non riparabili che riparabili in ambito industriale.
• Acquisire la capacità di predisporre una relazione tecnica per la valutazione del rischio al fine di definire un piano di sicurezza in ambito industriale.
Capacità di apprendere
• Acquisire la capacità di integrare le conoscenze con quelle relative ad altri insegnamenti del corso di studio e a fonti esterne al fine di conseguire una preparazione ad ampio spettro nel settore della gestione della manutenzione e della sicurezza degli impianti industriali.
• Acquisire la capacità di elaborare ed utilizzare le conoscenze fondamentali e le metodologie di analisi apprese per l’approfondimento della materia a livello superiore con particolare riferimento allo studio di tecnologie avanzate ed innovative per la predizione del guasto

Prerequisiti

Lo studente deve possedere adeguate conoscenze e competenze degli strumenti matematici fondamentali (algebra, derivate e integrali semplici) e dei metodi di base di statistica. È utile possedere conoscenze degli elementi fondamentali di fisica e di chimica. In accordo al Regolamento Didattico, non sono previste propedeuticità con altri insegnamenti.

Contenuti

Il corso si articola in due parti principali: Progettare e Gestire la Manutenzione e Progettare e Gestire la Sicurezza.
PARTE 1 - PROGETTARE E GESTIRE LA MANUTENZIONE
1. Generalità sulla manutenzione degli impianti industriali/sistemi produttivi. Introduzione Industria 4.0. Introduzione all’Ingegneria della manutenzione: definizione, ruolo e attività. Richiami su terminologia, concetti fondamentali ed obiettivi della manutenzione. Richiami su politiche di manutenzione (Manutenzione ordinaria e straordinaria, preventiva, programmata periodica e non, predittiva, su condizione, migliorativa) (4 ore di lezione)
2. Meccanismi e cause di guasto e Diagnostica. Introduzione ai meccanismi e alle cause di guasto. Generazione del guasto. Effetto del guasto. Tipi di guasto. Introduzione alla diagnostica. Acquisizione dati per il monitoraggio e la diagnostica di macchine ed impianti. Tecniche industriali per il rilevamento di guasti e diagnostica manutentiva. (6 ore di lezione)
3. Politiche e strategie di manutenzione. Total Productive Maintenance. Lean Production. Overall Equipment Efficiency. Reliability Centered Maintenance. Metodologie avanzate di manutenzione per la Smart Factory. Manutenzione predittiva per la Smart Factory (Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Reti Neurali). (8 ore di lezione – 4 ore di esercitazione)
4. Elementi base di calcolo probabilistico. Richiami di calcolo combinatorio e di calcolo delle probabilità. Richiami di calcolo delle probabilità. Richiami di statistica (Distribuzioni di probabilità discrete e continue). Distribuzione di Weibull. (2 ore di lezione)
5. Affidabilità dei sistemi. Richiami su affidabilità dei sistemi e ottimizzazione del ciclo di vita. Richiami su Modellazione RBD (Reliability Block Diagram). Calcolo dell’affidabilità di un sistema con R-MES (Esercitazione). Richiami su i metodi quantitativi per l’analisi affidabilistica. Analisi Affidabilistica per sistemi complessi (Esercitazione). Tecniche di soft computing (Algoritmi di Machine Learning, Reti Neurali). (6 ore di lezione – 6 ore di esercitazione)
PARTE 2 - PROGETTARE E GESTIRE LA SICUREZZA
1. Sicurezza degli impianti industriali. Introduzione alla sicurezza ed ergonomia dei sistemi di lavoro. Sistema di produzione: definizione e nomenclatura. Maintenance, Reliability assessment, Quality assessment, Safety assessment per la Produttività, Qualità e Sicurezza nei sistemi di produzione. (2 ore di lezione)
2. Ingegneria della sicurezza. Concetti di: Rischio e cifra di rischio, Pericolo e incidente. Analisi e Valutazione del rischio: La curva ISO-RISCHIO. Livelli di intervento per la sicurezza: curva costi/efficienza. Misure di protezione e prevenzione. Brevi richiami alla legislazione vigente e normativa di riferimento per la sicurezza nei sistemi di produzione: il D.Lgs 81/2008 (e ss.mm.ii.) e la Direttiva Macchine. Cenni ai rischi: il rischio di incendio; rischio di natura elettrica e di natura meccanica; rischi chimici, fisici e biologici. (4 ore di lezione)
3. Procedure di Risk assessment. Introduzione al Risk assessment qualitativo e quantitativo. Metodi di origine sistemistica-affidabilistica: Fault Tree Analisys, Hazop, Analisi FMEA (richiami) e FMECA (richiami). Cenni su altre metodologie per l’analisi dei rischi. (6 ore di lezione – 4 ore di esercitazione)

Testi di riferimento

Furlanetto L., Garetti M., Macchi M., “Principi Generali di Gestione della Manutenzione", Editore: FrancoAngeli, Milano, 2006.
Furlanetto L., Garetti M., Macchi M., “Ingegneria della manutenzione”, Editore: FrancoAngeli, Milano, 2007.
Garetti M., Asset Lifecycle Management: Tutorials and Case-studies, Editore: FrancoAngeli, Milano, 2015.
Tom M. Mitchell," Machine Learning", McGraw-Hill.
Marchesini B., Igiene industriale. Guida alla valutazione e controllo dei rischi fisici, chimici e biologici in ambiente di lavoro, Maggioli Editore, Rimini, 1999.
Il Testo Unico per la sicurezza. D.Lgs. 9 aprile 2008, n.81 e successive modifiche ed integrazioni. DEI editore.
D’Apote M., Oleotti A., Manuale per l'applicazione del D.Lgs. 81/2008. EPC Editore, 2017.
Rausand, M.: "Risk Assessment: Theory, Methods, and Applications," Wiley, Hoboken, 2011.

Metodi didattici

Le due parti in cui si articola il corso sono suddivise per argomenti principali, di cui cinque la prima parte e tre la seconda parte, comprendenti lezioni frontali svolte tramite l’ausilio della lavagna e con il supporto di slides Power Point, ed esercitazioni applicative in aula, per un totale di 38 ore di lezione e 14 di esercitazione. Il corso prevede la partecipazione a seminari al fine di apportare, alla parte didattica, valutazioni e approfondimenti di casi pratici in ambito industriale, svolti da professionisti di aziende del territorio, per un totale di 8 ore.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame finale consiste in una prova scritta su argomenti inerenti all’intero programma del corso costituita da domande sugli argomenti teorici del corso e da esercizi sulle parti progettuali. Durante il semestre vengono inoltre svolte due prove scritte di valutazione in itinere il cui superamento con voto non inferiore a 18/30 esonera lo studente dal sostenere l'esame completo. I contenuti delle prove in itinere sono simili a quelli dell’esame finale. La valutazione della prova scritta tiene conto della acquisizione della conoscenza di base degli argomenti trattati, della chiarezza espositiva, correttezza formale e concettuale dei procedimenti adottati, nonché della correttezza dei calcoli e delle assunzioni adottate. Il voto della prova scritta viene espresso in trentesimi. Il voto di 18/30 viene conferito quando le conoscenze/competenze evidenziate sono almeno elementari, la valutazione di 30/30 con eventuale lode, quanto le conoscenze sono eccellenti.

Altre informazioni

Il materiale didattico (slides) verrà fornito tramite un gruppo teams dedicato agli studenti del corso.

(SSD IIND-06/B; 60 ore, 6 CFU, Affine opzionale)

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire una formazione avanzata, in linea con gli obiettivi formativi del Corso di Laurea Magistrale e con i descrittori di Dublino, per l’esercizio di attività altamente qualificate nella gestione dei processi energetici.
Si attende che, al termine del percorso, lo studente:
- conosca il contesto, l’ambito operativo, le procedure metodologiche e gli strumenti per la gestione dei processi energetici;
- applichi le conoscenze attraverso la capacità di raccolta, comprensione, analisi critica ed elaborazione delle informazioni;
- adotti procedure anche non standardizzate per la risoluzione di problemi;
- dimostri autonomia di giudizio, capacità di riconoscere condizioni caratterizzate da dati erronei, abilità nel gestire situazioni complesse, anche in assenza di dati e conseguentemente di avanzare ipotesi verosimili;
- comunichi gli esiti delle analisi condotte sui processi energetici in maniera chiara, concisa e professionale, sia in forma scritta che orale, a diverse tipologie di interlocutori, specialisti e non;
- sia in grado di reperire le risorse per apprendere ciò che non conosce in modo autonomo e autogestito.

Prerequisiti

Per poter frequentare l’insegnamento in maniera proficua, è fondamentale che lo studente conosca:
- gli strumenti matematici e statistici di base;
- le basi della termodinamica e i principi di funzionamento dei principali sistemi energetici;
- i principali strumenti informatici (elaboratori di testi, elaboratori di fogli di calcolo).

Contenuti

- Contesto energetico globale (domanda e consumi energetici, mix energetico ed elettrico, produzione e scambi delle fonti fossili e dell’idrogeno, capacità installata e rinnovabili con accumuli, sicurezza energetica, emissioni di CO2 e carbon pricing);
- Scenario regolatorio sul clima;
- CO2 (effetto serra, fattori ed emissioni specifiche, GWP, emissioni Scope 1-2-3, GHG emission intensity, European Emission Trading System (ETS));
- Operatori del settore della gestione energetica e loro funzioni (Ministero dell’Ambiente e della Sicurezza Energetica (MASE), Autorità di Regolazione per Energia Reti e Ambiente (ARERA), Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale (ISPRA), Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l'energia e lo sviluppo economico sostenibile (ENEA), Gestore dei Servizi Energetici (GSE), Gestore dei Mercati Energetici (GME), Acquirente Unico (AU) e Ricerca Sistema Energetico (RSE), Energy Service Company (ESCO), Esperto in Gestione dell’Energia (EGE), Responsabile per la conservazione e l’uso razionale dell’energia (Energy Manager - EM),  Federazione Italiana per l’uso Razionale dell’Energia (FIRE));
- Energy Performance Contracts (EPC);
- Mercati energetici (Mercato Elettrico, Mercato del Gas Naturale, European Energy Exchange, filiere, meccanismo di formazione del prezzo, Futures dell'energia);
- La bolletta di fornitura dell’energia elettrica;
- Caratterizzazione dei consumi energetici (energy drivers, consumi legati alla produzione, consumi legati al clima - dispersioni dell’involucro, ventilazione, apporti gratuiti -, consumi dipendenti da più variabili e dal tempo, analisi di casi particolari, gradi giorno);
- Analisi statistica dei dati energetici (richiami, densità di probabilità, test di ipotesi, P-value, intervalli di fiducia, coefficiente di correlazione,  CUSUM, analisi di regressione);
- Modelli energetici (elettrico e termico);
- Efficienza energetica dei processi e dei sistemi (quota fissa, coefficiente di controllo dei consumi, consumo specifico, rendimento, efficienza marginale, sistemi composti, diagramma universale);
- Attestato di Prestazione Energetica;
- Controllo di gestione e budgeting dell'energia;
- Diagnosi energetica;
- Sistemi di gestione dell’energia;
- Metodi di misura e verifica dei risparmi energetici (IPMVP®, processo di M&V, periodi di misura, metodi di aggiustamento, approcci per la contabilizzazione dei risparmi, confine di misura, intervalli di confidenza);
- Incentivi per l’efficienza energetica.

Testi di riferimento

- “Dispense del corso di Gestione dei Sistemi Energetici” di Pietro Gabriele, Elena Giacone, Salvatore Mancò - Epics collana politeka
- “Energy management. Fondamenti per la valutazione, la pianificazione e il controllo dell'efficienza energetica. Con esempi ed esercizi” di Nino di Franco - FrancoAngeli
- “Metodi quantitativi per l’Energy Management” di Antonio Zonta, Chiara Isola, Maurizio Tufato – EPC Editore
- “L’esperto in gestione dell’energia” di Natale Ventura – EPC Editore

Metodi didattici

Il corso ha una durata di 60 ore (40 di lezione e 20 tra esercitazioni e didattica interattiva).
Ciascuna lezione prende inizio dalla proiezione di slide, eventualmente approfondite tramite l’utilizzo della lavagna, e intervallate dallo svolgimento di esercitazioni e dalla consultazione di risorse esterne.
A seconda dell’argomento e della numerosità della classe, sono utilizzati anche i seguenti metodi didattici:
- Flipped Classroom (approfondimento ed esposizione alla classe di un caso studio o testo normativo)
- Problem-Based Learning (esercitazioni da svolgersi tramite l'utilizzo di strumentazione di misura messa a disposizione degli studenti)
- Cooperative Learning (analisi critica di casi studio)

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame finale consiste in una prova scritta della durata di 3 ore, contenente quesiti di natura teorica ed esercizi da risolvere.
Ai quesiti teorici si dovrà rispondere senza l’ausilio di strumenti informatici di alcun genere, mentre gli esercizi potranno essere svolti tramite l’utilizzo del computer. I file con il procedimento di risoluzione dovranno poi essere trasmessi al docente via mail entro la fine della prova.
Il punteggio della prova d'esame, attribuito mediante un voto espresso in trentesimi, è basato su:
- Per i quesiti teorici: pertinenza della risposta, livello di conoscenza degli argomenti e chiarezza espositiva
- Per gli esercizi: correttezza e completezza della procedura di risoluzione (inclusa l’adeguatezza delle assunzioni e delle ipotesi), correttezza nello svolgimento dei calcoli e chiarezza espositiva
Viene conferito un punteggio di 18/30:
- Ai quesiti teorici: quando la risposta è almeno parzialmente pertinente, il livello di conoscenza degli argomenti è elementare e l’argomento è esposto in modo sufficientemente chiaro;
- Agli esercizi: quando le assunzioni e le ipotesi sono verosimili, la procedura di risoluzione è correttamente impostata, e, se non conclusa nei calcoli, quantomeno descritta fino alla fine. Errori di calcolo possono consentire di ottenere comunque 18/30 solamente se i valori riportati non sono macroscopicamente errati (stesso ordine di grandezza).
Per ottenere un punteggio complessivo di 18/30 dovrà essere raggiunto un punteggio di 18/30 sia nei quesiti teorici che negli esercizi.
Viene conferito un punteggio di 30/30:
- Ai quesiti teorici: quando la risposta è totalmente pertinente, il livello di conoscenza degli argomenti è eccellente e l’argomento è esposto in modo completamente chiaro;
- Agli esercizi: quando le assunzioni e le ipotesi sono corrette, la procedura di risoluzione è correttamente conclusa e descritta in termini metodologici e di calcolo.
Per ottenere un punteggio complessivo di 30/30 dovrà essere raggiunto un punteggio di 30/30 sia nei quesiti teorici che negli esercizi.
Viene conferito un punteggio di 30/30 e lode quando le conoscenze/competenze evidenziate superano le tematiche discusse a lezione.
Il punteggio viene calcolato pesando il voto attribuito ai singoli quesiti teorici ed esercizi in base all’impegno richiesto per la loro risoluzione sia in termini di contenuti che di complessità di svolgimento.

Altre informazioni

Saranno resi disponibili, su apposita cartella condivisa MS OneDrive o Team di Teams:
- slide proiettate a lezione (sola visualizzazione)
- dati per le esercitazioni (file .xlsx)
- materiale didattico integrativo e per approfondimenti (report, vademecum, schede, …).

(SSD IIND-02/A; 60 ore, 6 CFU, Affine opzionale)

Obiettivi formativi

Lo studente acquisirà conoscenze per la gestione ed il controllo di sistemi nell'industria 4.0, nello specifico conseguirà abilità di:
• analizzare sistemi meccatronici;
• analizzare sistemi robotici, sia industriali che collaborativi;
• programmare i PLC per il controllo di sistemi meccatronici;
• analizzare e simulare circuiti pneumatici/elettropneumatici/oleodinamici.
L’allievo sperimenterà le conoscenze acquisite mediante esperienze pratiche di laboratorio, individuali e/o di gruppo.

Prerequisiti

Nessuno

Contenuti

L’insegnamento ha lo scopo di introdurre i concetti base della meccatronica e le peculiarità riguardanti i sistemi misti meccanici-robotici che comprendono i sistemi multicorpo, i sensori e i dispositivi di attuazione controllata e si articola nelle seguenti sezioni:
Automazione a fluido. Le grandezze fondamentali in pneumatica. Caratteristiche di un impianto pneumatico. Produzione dell'aria compressa. Tipologia dei compressori, centrale di compressione, distribuzione dell’aria compressa. Gruppo di trattamento aria FRL. Simbologia dei componenti di comando e dei componenti di attuazione del moto. Simbologia dei collegamenti pneumatici. Attuatori pneumatici e valvole. Elaborazione di schemi pneumatici. Caratteristiche di funzionamento di valvole pneumatiche, coefficienti di valvola. Sistemi di presa a vuoto. Comportamento dinamico dei sistemi pneumatici. Caratteristiche dei sistemi oleodinamici, confronto tra sistemi oleodinamici e pneumatici.
Servosistemi. Componentistica analogica pneumatica.
PLC. Analisi e descrizione del funzionamento. Tecniche e linguaggi di programmazione. Interfaccia uomo macchina (HMI).
Encoder/Sensori. Sensori e trasduttori impiegati nel campo dell' industria 4.0.
Esercitazioni numeriche: applicazioni e casi di studio per applicazioni industriali.
Saranno condotte delle esercitazioni mediante l’utilizzo di software di simulazione di circuiti elettropneumatici, analizzando dei casi di studio industriali, componenti di interfaccia uomo macchina (HMI) e di attuazione, sistemi di controllo PLC e sensori. Per le simulazioni dei circuiti elettropneumatici/Oleodinamici sia digitali che analogici saranno utilizzati software dedicati.
Esercitazioni di laboratorio.
Saranno condotte delle esercitazioni mediante utilizzo di banchi didattici.

Testi di riferimento

Appunti dalle lezioni a cura del Prof. Rea oltre che un elenco di testi per eventuali approfondimenti della materia.
Testi per la consultazione:
G. Belforte, Manuale di Pneumatica, II Edizione, Tecniche Nuove, Milano, 2005.
G. Pirraglia, LABORATORIO DI PLC: Teoria ed esercizi con i linguaggi Grafcet, Ladder e SCL per S7-1200/1500 e HMI. ISBN, 883600346X, Hoepli, 2021.
F. Cerri, F. Perico, M. Viscardi. Meccatronica nell'automazione industriale: Tecnologie, applicazioni e competenze. Pagine: VI-354, ISBN: 9788820397791, Hoepli, 2021.

Metodi didattici

L’insegnamento prevede:
- lezioni frontali teoriche svolte alla lavagna e con l’ausilio di sistemi multimediali.
- un ciclo completo di esercitazioni (sia numeriche che di laboratorio) ad integrazione delle lezioni teoriche.
Didattica frontale (utilizzo di lavagna e gesso), presentazioni PowerPoint. Aula informatica e Laboratorio (Robotica e Meccatronica a Monserrato).
Saranno richiamate/fornite conoscenze di base dei software di simulazione utilizzati nel corso. Per quanto riguarda le lezioni saranno analizzati gli aspetti teorici ed analitici dei problemi tipici dell'industria 4.0. Le esercitazioni numeriche e pratiche saranno sviluppate come casi di studio per la soluzione dell’applicazione industriale. Saranno spiegati i fondamenti teorici dei temi trattati e poi, a seguire, saranno svolte esercitazioni corrispondenti di consolidamento e di approfondimento della teoria.
Seminari tecnici con esperti del mondo industriale. Visite aziendali (se possibile).

Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica di apprendimento consiste in una prova orale e nella discussione di un lavoro di fine anno (individuale o di gruppo). La prova orale consiste in due domande a risposta ragionata, che possono coinvolgere dimostrazioni e sviluppo di un caso di studio simile a quelli analizzati durante le lezioni. Il lavoro di fine anno consiste nella analisi e simulazione di un sistema reale per applicazioni industriali, assegnato dal docente (eventualmente anche su proposta degli studenti), attraverso software di simulazione. Gli studenti dovranno fornire una breve relazione tecnica ed opzionalmente (a loro scelta) potranno presentare oralmente il lavoro svolto mediante discussione in power point.
L’esame si intende superato con voto sufficiente minimo (18/30) se lo studente risponde in maniera sufficiente a tutte e due le domande poste e completa il lavoro di fine anno con valutazione sufficiente. L’esame è superato con il massimo dei voti se lo studente risponde in modo eccellente a tutte e due le domande poste e completa il lavoro di fine anno con valutazione ottima. La votazione intermedia si riferisce a risposte che sono valutabili positivamente ma non eccellenti.

Altre informazioni

Copia di tutto il materiale didattico utilizzato durante le lezioni e le esercitazioni sarà pubblicato sul gruppo MS Teams (sotto forma di slides, file video, schemi, diagrammi etc…).

(SSD IEGE-01/A; 60 ore, 6 CFU, Caratterizzante)

Obiettivi formativi
L’insegnamento di Strategia e simulazione d’impresa si propone di fornire agli studenti del Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale le conoscenze teoriche e gli strumenti operativi necessari per comprendere e gestire i principali processi strategici, organizzativi e finanziari dell’impresa, con riferimento allo sviluppo di nuove iniziative imprenditoriali e all’utilizzo di simulazioni manageriali.

In relazione ai descrittori di Dublino, gli obiettivi formativi del corso sono articolati come di seguito riportato.

1. Conoscenza e capacità di comprensione: Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito:
- le conoscenze di base relative all’identificazione e alla valutazione delle opportunità di business;
- la comprensione dei concetti di visione, modello di business e strategia competitiva, nonché del legame tra strategia e innovazione;
- la conoscenza dei principali strumenti per lo sviluppo di un progetto imprenditoriale, inclusi business plan, analisi del rischio e del rendimento;
- la comprensione delle logiche di marketing, gestione delle risorse e delle operazioni;
- la conoscenza dei meccanismi di finanziamento dell’impresa, delle fonti finanziarie e dei processi di negoziazione;
- la comprensione del funzionamento delle business simulations e dei modelli economici alla base dei business game di general management, con riferimento alla creazione di valore e al ruolo degli intangibili.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di:
- applicare i concetti di strategia e modello di business all’analisi di casi aziendali e di nuove iniziative imprenditoriali;
- contribuire alla progettazione di un business plan, integrando aspetti strategici, organizzativi, operativi e finanziari;
- utilizzare strumenti di analisi per valutare decisioni di investimento, scelte di finanziamento e performance aziendali;
- prendere decisioni manageriali in contesti simulati complessi, attraverso la partecipazione attiva a Business Games;
- interpretare i risultati della simulazione e collegarli alle decisioni strategiche e operative adottate.

3. Autonomia di giudizio: Al termine del corso, gli studenti avranno sviluppato la capacità di:
- formulare valutazioni autonome sulle scelte strategiche e organizzative dell’impresa;
- analizzare criticamente le alternative decisionali in condizioni d'incertezza e rischio;
- valutare l’impatto delle decisioni manageriali sulla creazione di valore d’impresa, anche con riferimento agli asset intangibili;
- riflettere in modo critico sui risultati ottenuti durante le simulazioni, anche attraverso le attività di debriefing.

4. Abilità comunicative: Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di:
- comunicare in modo chiaro e strutturato analisi, decisioni e risultati relativi a problemi strategici e gestionali;
- presentare e discutere progetti imprenditoriali e piani aziendali utilizzando un linguaggio appropriato;
- interagire efficacemente all’interno di gruppi di lavoro, in particolare durante le attività di simulazione e di discussione dei risultati;
- argomentare le proprie scelte e confrontarsi con quelle degli altri in modo costruttivo.
L’esame finale consentirà la verifica della capacità di apprendimento degli studenti.

Prerequisiti
Conoscenze di base riguardanti il bilancio d'impresa, l'analisi degli investimenti, l’analisi dei costi nonché le nozioni fondamentali riguardanti l'organizzazione aziendale e la produzione.

Contenuti
A. Opportunità e strategia d'impresa
(10 ore di lezione e 2 ore di esercitazione)
- L'opportunità di business
- La visione e il modello di business
- La strategia competitiva
- Strategia e innovazione

B. Lo sviluppo del progetto e la formazione di una nuova impresa
(16 ore di lezione e 4 ore di esercitazione)
- La storia dell'impresa e il business plan
- Il rischio e il rendimento
- La creatività e lo sviluppo del prodotto
- Il marketing e le vendite
- Le tipologie di impresa
- La nuova organizzazione aziendale
- L'acquisizione e l'organizzazione delle risorse
- La gestione delle operazioni

C. Il finanziamento e la gestione dell'impresa
(10 ore di lezione e 2 ore di esercitazione)
- Il piano finanziario
- Le fonti finanziarie
- La presentazione e la negoziazione degli accordi
- La guida dell'impresa verso il successo

D. Il Business Game
(12 ore di lezione e 4 ore di esercitazione)
- Business simulations e formazione
- Il modello economico del General Management Business Game
- Il valore d'impresa e il valore degli intangibili
- Regole e scenario di simulazione
- Round di prova
- Debriefing
- Rounds di gioco e debriefings di periodo
- Debriefing finale

Testi di riferimento
Thomas H. Byers, Richard C. Dorf, Andrew Nelson (2018), "Technology Ventures: From Idea to Enterprise", McGraw Hill, 5th edition (2025)
Manuale General Management Business Game

Metodi didattici
60 ore (48 ore di lezione, 12 ore di esercitazione)

Modalità di verifica dell'apprendimento
La verifica dell’apprendimento è strutturata in modo da incentivare la partecipazione attiva degli studenti e verificare sia l’acquisizione delle conoscenze teoriche che lo sviluppo di competenze applicative, decisionali e comunicative.
In particolare, la verifica dell'apprendimento è effettuata considerando:
1. la partecipazione al Business Game e le performance ottenute in simulazione (40% del voto finale, pari a 12/30);
2. la redazione di un report di gruppo e la sua presentazione (30% del voto finale, pari a 9/30);
3. gli esiti di una prova individuale, articolata in una prova scritta e una prova orale (20% del voto finale, pari a 6/30);
4. la valutazione della partecipazione attiva dello studente (10% del voto finale, pari a 3/30).

Per essere ammessi a sostenere la prova individuale (3.), è necessario conseguire una valutazione minima di 8/12 alla prova di cui al punto 1. nonché di 6/9 alla prova di cui al punto 2.
Il voto finale dell’esame, espresso in trentesimi, si ottiene sommando le valutazioni conseguite nelle prove di cui ai punti 1., 2., 3. e 4. Il voto minimo per il superamento dell’esame è 18/30.

Nella prova di cui al punto 1., gli studenti, organizzati in gruppi, partecipano a un Business Game di general management, nel quale sono chiamati a prendere decisioni strategiche, operative e finanziarie in un contesto competitivo e dinamico. La valutazione tiene conto:
- della coerenza e della qualità delle decisioni strategiche adottate;
- della capacità d'interpretare i risultati economico-finanziari e competitivi;
- del miglioramento delle performance nel corso dei round di simulazione;
- della partecipazione attiva alle sessioni di debriefing.
In riferimento alla prova di cui al punto 2., al termine del Business Game, ciascun gruppo redige un report strutturato nel quale:
- analizza le scelte strategiche e operative effettuate;
- discute i risultati ottenuti in termini di creazione di valore;
- riflette criticamente sugli errori, sui trade-off decisionali e sugli apprendimenti maturati.
Il lavoro è successivamente presentato e discusso.

La valutazione riguarda:
- la capacità di applicare i concetti teorici del corso;
- la qualità dell’analisi critica;
- la chiarezza espositiva e l'uso appropriato del linguaggio manageriale;
- la capacità di lavorare in gruppo.

La prova individuale (scritta e orale) di cui al punto 3. verifica:
- la comprensione dei concetti chiave del corso;
- la capacità di collegare teoria e pratica;
- l’uso corretto degli strumenti analitici e del linguaggio disciplinare.

La prova scritta, la cui durata è di 60 minuti, include un esercizio sulla parte C. del corso mentre la prova orale è finalizzata alla discussione critica dei risultati della simulazione.

La valutazione di cui al punto 4. è finalizzata ad apprezzare la partecipazione attiva degli studenti durante le esercitazioni, le discussioni in aula e le sessioni di debriefing, premiando l’impegno continuo e la qualità degli interventi degli stessi studenti.

La votazione minima (18/30) sarà attribuita agli studenti che dimostreranno il raggiungimento degli obiettivi formativi in modo sufficiente. La votazione massima (30/30 con lode) sarà attribuita agli studenti che dimostreranno una comprensione approfondita dei contenuti, un’elevata capacità di analisi critica e d'integrazione dei diversi ambiti del corso, nonché ottime capacità argomentative ed espositive.

Altre informazioni
I materiali didattici del corso (slides, dispense, articoli scientifici, ecc.) saranno resi disponibili agli studenti all'interno del team del corso di Microsoft Teams.