Logistics 4.0 - Simulation models for logistic processes, big data analytics and cybersecurity
Code 1094I
Credits 12
Learning outcomes
Introduzione all’Industria 4.0 e, in particolare alla Logistica 4.0. Cenni alla normativa RAMI4 (Reference Architecture Model for Industry 4.0).
Introduzione alla simulazione per lo studio dei processi logistici mediante i pacchetti sotware AnyLogic e AnyLogistix. Simulazione a eventi discreti e ad agenti intelligenti. Costruzione ed analisi di modelli complessi (System dynamics) dei processi logistici utilizzati come casi di studio.
Integrazione dei sistemi di simulazione con i processi reali: sistemi innovativi per l’identificazione e la tracciabilità di prodotti e processi. Industrial internet: comunicazione multidirezionale tra processi produttivi e prodotti.
Big data analytics per la logistica mediante il pacchetto software RapidMiner 8: il processo CRISP-DM per la validazione ed il pretrattamento dei dati. Costruzione di modelli per l’analisi dei dati mediante algoritmi di classificazione e algoritmi previsionali. Applicazione a casi di studio reali nell’ambito della logistica.
Conoscenze di base sulle problematiche di cybersecurity nell’ambito della logistica. Verranno descritti ed analizzati i problemi di cybersecurity nei sistemi logistici nonché i relativi controlli e sistemi di gestione. Il corso fornirà la competenza per orientarsi tra le soluzioni disponibili sul mercato. Particolare attenzione sarà posta ai paradigmi abilitanti Machine to Machine, M2M, ed (Industrial) Internet of Things (I)IoT.
Introduzione alla simulazione per lo studio dei processi logistici mediante i pacchetti sotware AnyLogic e AnyLogistix. Simulazione a eventi discreti e ad agenti intelligenti. Costruzione ed analisi di modelli complessi (System dynamics) dei processi logistici utilizzati come casi di studio.
Integrazione dei sistemi di simulazione con i processi reali: sistemi innovativi per l’identificazione e la tracciabilità di prodotti e processi. Industrial internet: comunicazione multidirezionale tra processi produttivi e prodotti.
Big data analytics per la logistica mediante il pacchetto software RapidMiner 8: il processo CRISP-DM per la validazione ed il pretrattamento dei dati. Costruzione di modelli per l’analisi dei dati mediante algoritmi di classificazione e algoritmi previsionali. Applicazione a casi di studio reali nell’ambito della logistica.
Conoscenze di base sulle problematiche di cybersecurity nell’ambito della logistica. Verranno descritti ed analizzati i problemi di cybersecurity nei sistemi logistici nonché i relativi controlli e sistemi di gestione. Il corso fornirà la competenza per orientarsi tra le soluzioni disponibili sul mercato. Particolare attenzione sarà posta ai paradigmi abilitanti Machine to Machine, M2M, ed (Industrial) Internet of Things (I)IoT.