ECTS - University of Pisa
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INDUSTRIAL PLANTS II AND PLANT DIGITAL CONTROL
MARCELLO BRAGLIA
Academic year2021/22
CourseMANAGEMENT ENGINEERING
Code1021I
Credits12
PeriodSemester 1 & 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
CONTROLLO DIGITALE DI FABBRICAING-IND/17LEZIONI60
MARCO FROSOLINI unimap
IMPIANTI INDUSTRIALI IIING-IND/17LEZIONI60
MARCELLO BRAGLIA unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Al termine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze in merito agli strumenti e alle metodologie di Lean Manufacturing per la progettazione di un impianto industriale e ai metodi di gestione piú adatti rispetto al contesto produttivo interno ed esterno.

Al termine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze approfondite in merito agli adempimenti tecnico-legislativi in termini di sicurezza industriale sui luoghi di lavoro, direttiva macchine e marcatura CE dei prodotti.

Al termine del corso (Modulo di Controllo digitale di fabbrica) lo studente avrà acquisito conoscenze relative alla digitalizzazione dei processi industriali, con particolare riferimento alla progettazione e alla gestione dei sistemi di controllo digitale (PLC, SCADA, DCS), alla simulazione impiantistica e alla Data Analytics.
Knowledge

By the end of the course students will have acquired knowledge about the lean manufacturing tools and methodologies for design an industrial production system, using the most suitable management models, with respect to the internal and external context.

By the end of the course students will have acquired knowledge about the required administrative and technical procedures concerning industrial safety in the workplace, Machinery Directive and CE marking.

At the end of the course (Plant Digital Control Module) the student will acquire knowledge related to the digitization of industrial processes, with particular reference to the design and management of digital control systems (PLC, SCADA, DCS), plant simulation and Data Analytics.
Modalità di verifica delle conoscenze

La verifica delle conoscenze sarà oggetto della valutazione dell'elaborato scritto previsto all'inizio di ogni sessione d'esame e assegnato durante il corso.
Assessment criteria of knowledge

Academic progress will be monitored and verified from the written paper, concerning a theme pre-assigned at the beginning of the course, before each exam session.
Capacità

Al termine del corso lo studente saprà utilizzare i principali strumenti e metodi di Lean Manufacturing per la progettazione e gestione di sistemi di produzione industriali in vari e possibili contesti produttivi (MTS, ATO, MTO, ETO e DTO).

Al termine del corso lo studente saprà riconoscere, utilizzare e programmare i sistemi PLC, i simulatori impiantistici e i sistemi di Data Analytics.
Skills

At the end of the course the student will be able to use the main tools and methods of Lean Manufacturing for the design and management of industrial production systems in various and possible production contexts (MTS, ATO, MTO, ETO and DTO).

At the end of the course the student will be able to recognize, use and program PLC systems, plant simulators and Data Analytics systems.
Modalità di verifica delle capacità

Lo studente dovrà preparare e presentare una relazione scritta che riporti i risultati dell'attività di un progetto preassegnato inerente la progettazione di un particolare sistema di produzione industriale.

Lo studente dovrà preparare e presentare una relazione scritta che riporti i risultati dell'attività di un progetto preassegnato inerente la progettazione di un controllo automatico su PLC o di un modello simulativo o di un modello di Data Analytics.
Assessment criteria of skills

Students will have to prepare and present a written report that documents the results of a preassigned project activity concerning the design of a particular industrial production plant.

Students must prepare and present a written report that shows the results of the activity of a pre-assigned project related to the design of an automatic control on PLC or a simulation model or a Data Analytics model.
Comportamenti

Lo studente potrà acquisire e/o sviluppare sensibilità alle problematiche di efficientamento e ottimizzazione delle prestazioni di un sistema produttivo.

Lo studente potrà acquisire e/o sviluppare sensibilità alle problematiche di automazione e digitalizzazione dei processi di fabbrica.

 
Behaviors

Students will acquire and/or develop an awareness with respect to the industrial production system performance problems and optimization.

Students will be able to acquire and/or develop awareness with respect to the subjects of automation and digitization of factory processes.
Modalità di verifica dei comportamenti

Brevi verifiche orali a campione eseguite durante le lezioni

Esecuzione di qualche esercitazione pratica interattiva sui principali contenuti del corso
Assessment criteria of behaviors

Brief (random) oral tests executed during the lessons

Execution of some prectice interactive exercises concerning the principal topics of the course
Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Conoscenze base di matematica, statistica e tecnologia meccanica.

Conoscenze basilari non obbligatorie di linguaggio Java.
Prerequisites

Basic knowledge of mathematics, statistics and mechanical technology
Indicazioni metodologiche

Lezioni ed esercitazioni frontali, con ausilio di lucidi/slide/filmati.

Uso del sito di elearning del corso per scaricamento materiali didattici e pubblicazione di test per esercitazioni a casa.
Teaching methods

Lectures and exercises, with visual aids such as powerpoints and videos.

Downloading teaching materials and release of past papers to revise at home.
Programma (contenuti dell'insegnamento)
  • Lean Manufacturing - Principi generali e metodi principali: 5S, SMED, OEE e Analisi delle Perdite
  • Impianti Industriali – Layout di Fabbrica, Linee di Produzione e Assemblaggio a trasferta, Progettazione delle celle di produzione e assemblaggio, Sistemi di Movimentazione dei Materiali, Tecniche di progettazione dei Magazzini Automatici e Manuali
  • Sistemi di Controllo Flusso Materiali – Sistema Kanban e JIT, Rifornimento a kit, Just-In-Sequence (JIS)
  • Impianti Industriali MTO - Il sistema di gestione POLCA
  • Impianti Industriali ETO – Progettazione di sistemi produttivi Engineer-To-Order (ETO), Setsuban Kanri, Visual Planning
  • Sicurezza Industriale – Sicurezza sui luoghi di lavoro, Direttiva Macchine e Marcatura CE
  • World Class Manufacturing (WCM) - Principi generali, Pilastro Cost Deployment, Pilastro Logistica

Modulo di gestione digitale di fabbrica:

La digitalizzazione dei processi industriali

  • Introduzione ai concetti fondamentali di digitalizzazione e integrazione dei processi produttivi
  • La digitalizzazione delle macchine e degli equipaggiamenti
  • Il gemello digitale di macchina/equipaggiamento
  • Data analytics. Metodi e strumenti per la gestione dei dati delle macchine
  •     Algoritmi e applicazioni informatiche per l’analisi dei dati delle macchine
  •     Prognostica
  •     Costruzione di modelli di prognostica mediante strumenti di data analytics
  •     Sistemi Watchdog per la prognostica
  • La digitalizzazione dei processi industriali
  •     Mappatura dei processi industriali e raccolta dei dati per la costruzione dei modelli simulativi
  • Il gemello digitale di un processo industriae
  • La simulazione industriale
  •     La simulazione ad eventi discreti
  •     La simulazione dinamica
  •     La simulazione ad agenti intelligenti
  • Applicazioni informatiche per la simulazione industriale
  •     Progettazione strutturata di modelli simulativi complessi
  •     Costruzione e validazione di modelli simulativi complessi
  • Il controllo e la gestione dei processi industriali
  •     Sistemi SCADA
  •     Sistemi DCS
  • Integrazione dei gemelli digitali con macchine e processi
  • I PLC industriali
  •     Architetture, sensori e attuatori
  •     La programmazione dei PLC
  •     Lo standard IEC 61131-3
  •     Linguaggio Ladder
  •     Functional Blocks
  •     Linguaggi ad alto livello
  • Il controllo ad anello chiuso: i sistemi PID
  • Integrazione dei PLC con i sistemi di gestione, di simulazione e di data analytics
Syllabus
  • Lean Manufacturing – General concepts and main methods: 5S, SMED, OEE and Losses Analysis
  • Industrial Production Systems - Industrial Layout, Assembly and Production Line Design, Design of Manufacturing Cells, Material Handling Systems, Automatic and Manual Warehouse Design, KPI for Production Systems
  • Material Flow Control System - Kanban system and Just-In-Time (JIT), Kitting strategies, Just-In-Sequence (JIS)
  • Industrial Production Systems for MTO environment - The POLCA Production Control System
  • Industrial Production Systems for ETO environment - Engineer-To- Order (ETO) production system design, Setsuban Kanri, Visual Planning
  • Industrial Safety - Safety in the workplace, Machinery Directive and CE marking
  • World Class Manufacturing (WCM) - General concepts, Cost Deployment Pillar, Logistics Pillar

Plant Digital Control Module:

  • The digitization of industrial processes
  • Introduction to the fundamental concepts of digitization and integration of production processes
  • The digitization of machines and equipment
  • The digital twin of machine/equipment
  • Data analytics. Methods and tools for managing machine data
  • Algorithms and computer applications for machine data analysis
  • Prognostics
  • Building prognostic models using data analytics tools
  • Watchdog systems for prognostics
  • Mapping industrial processes and data collection for the construction of simulation models
  • The digital twin of an industry process
  • Industrial simulation
  • Discrete events simulation
  • Dynamic simulation
  • Intelligent agents simulation
  • Computer applications for industrial simulation
  • Structured design of complex simulation models
  • Construction and validation of complex simulation models
  • Control and management of industrial processes
  • SCADA systems
  • DCS systems
  • Integration of digital twins with machines and processes
  • Industrial PLCs
  • Architectures, sensors and actuators
  • PLC programming
  • IEC 61131-3 standard
  • Ladder language
  • Functional Blocks
  • High-level languages
  • Closed loop control: PID systems
  • Integration of PLCs with simulation and data analytics systems
Bibliografia e materiale didattico

Dispense e slide fornite dal Docente a copertura tutti gli argomenti del corso. Eventuali testi di approfondimento verranno suggeriti, su ogni argomento del corso, durante le lezioni.
Bibliography

Lecture notes and slides provided by the teacher covering all the various issues that have been dealt with during the course. Potential follow-up books suggested during the lessons and concerning each topic of the course.
Indicazioni per non frequentanti

Nessuna
Non-attending students info

None
Modalità d'esame

L'esame è composto da una prova scritta, una prova orale volontaria e consegna di un elaborato su progetto preassegnato.

La prova scritta consiste in 2 esercizi e 8 domande aperte. Ciascun esercizio/domanda riceve una votazione da 0 a 30. Il voto finale è la media. la prova orale può alzare il voto dello scritto al massimo di 2/30.

NOTA BENE: Per emergenza COVID-19 l'intero esame potrà essere temporaneamente sostituito con un'unica prova orale su piattaforma MS-Teams.

 
Assessment methods

The exam is made up of one written test, one voluntary oral test and the execution of a project assigned during the course.

The written test consists of 2 exercises and 8 open questions. Each exercise and question receive a mark from 0 to 30. The final mark (expressed in thirtieths) is the mean. Voluntary oral test can improve the final mark of 2/30 at most.

PLEASE NOTE: For COVID-19 emergency, the entire exam can be temporarily replaced with a single oral exam on the MS-Teams platform.
Altri riferimenti web

Nessuna
Additional web pages

None
Note

Nessuna
Notes

None
Updated: 24/09/2021 15:07