CdSINGEGNERIA MECCANICA
Codice788II
CFU6
PeriodoPrimo semestre
LinguaItaliano
Gli studenti sono invitati ad approfondire in maniera autonoma aspetti degli argomenti proposti a lezione utilizzando le fonti informative qualificate per l'ingegneria della produzione, che vengono presentate a lezione, quali i testi per approfondimenti, i database di articoli scientifici, le principali società accademiche, portali aziendali ecc. al fine di favorire l'aggiornamento continuo in ambito professionale.
Il corso comprende un glossario di terminologia tecnica, parole chiave su argomenti che devono costituire il bagaglio culturale di un ingegnere di produzione, pur non essendo coperte dagli altri corsi obbligatori del settore, quali group technology, axiomatic design, computer aided process planning, flow/job shop.
Vengono infine richiamati concetti aziendali, sul mercato e di cultura generale sull'ambiente produttivo.
E' possibile inoltre concordare con il docente un elaborato facoltativo contenente un'analisi critica dello stato dell'arte su un approfondimento di un argomento del corso.
Students are encouraged to further explore by themselves aspects of the lessons proposed using the knowledge-based information sources for production engineering, which are presented in lessons such as textbooks for in-depth studies, scientific literature databases, major academic societies, corporate portals and so on. In order to encourage lifelong professional learning.
The course includes a technical glossary, keywords on topics that should be the cultural background of a production engineer, while not covered by other compulsory courses, such as: group technology, axiomatic design, computer aided process planning, flow / job shop.
Elements of company, market and production environment culture will also be provided.
It is also possible to agree with the lecturer an optional project work regarding a critical analysis of the state of the art on an in-depth study of a course topic.
All'esame orale le domande vengono poste come macroargomenti. Si lascia allo studente la facoltà di impostare la risposta
- organizzando il materiale studiato,
- evidenziando gli aspetti approfonditi nella preparazione autonoma e
- le relative motivazioni dello studente.
Lo studente dovrà inoltre dimostrare di conoscere il significato della terminologia proposta e degli equivalenti anglosassoni durante la discussione all'esame.
At oral examination, questions are posed as macro topics. This leaves the student the power to set the answer by
- organizing the material studied,
- highlighting the in-depth aspects of self-preparation and
- the related smotivation.
The student must also demonstrate knowledge of the meaning of proposed terminology and English equivalents during oral discussion.
Al termine del corso lo studente dovrà essere in grado di
- ottimizzare un ciclo di lavorazione con tecniche di intelligenza artificiale;
- valutare la sostituzione delle tecnologie in uso, ricorrendo in particolare alle tecnologie additive;
- definire il modello di un sistema produttivo al fine di pianficare la produzione;
- descrivere tale sistema con un grafo e programmare con uno dei linguaggi trattati nel corso (m-file Matlab, C, Visual Basic) il software di scheduling;
- misurare indici di capacità di una linea produttiva e progettare ed utilizzare le relative carte di controllo, nonché scegliere ed utilizzare un piano di campionamento in accettazione, per il controllo statistico della qualità;
- definire le specifiche per un sistema di visione artificiale per automatizzare le operazioni e il controllo di qualità di una linea produttiva, nonché scegliere gli algoritmi da utilizzare;
- quantificare i costi delle lavorazioni e del prodotto e le prestazioni di operazioni manuali.
At the end of the course the student will be able to
- Optimize a process plan with artificial intelligence techniques;
- Evaluate the sustitution of the technologies in use, particularly considering additive manufacturing;
- Modeling a production system for production planning and scheduling;
- Describe this system by a graph and program the scheduling software with one of the languages dealt with in the course (Matlab m-file, C, Visual Basic);
- Measure capacity indexes of a production line and design and use the relevant control charts, and choose and use an acceptance sampling plan for statistical quality control;
- Define the specifications for an artificial vision system to automate operations and inspection of a production line, as well as to choose the algorithms to use;
- Quantifying the costs of machining and product and the performance of manual operations.
L'esame orale valuta
- conoscenze, competenze
- abilità applicative, problem solving
- capacità progettuali
Lo studente dovrà dimostrare all'esame orale di avere una conoscenza di tipo applicativo delle metodologie trattate nel corso e sperimentate durante le esercitazioni in laboratorio e in aula informatica, risolvendo in sede di esame problemi simili a quelli trattati in aula, tratti o ispirati a casi aziendali.
Lo studente potrà approfondire una o più metodologie illustrate durante le esercitazioni, sviluppando un elaborato facoltativo individuale o in gruppi.
Il problema in esame potrà essere tratto ad un caso aziendale già affrontato nei corsi precedenti o proposto dallo studente e definito in accordo con il docente in base al numero dei partecipanti e con modalità illustrate nelle lezioni.
Per la valutazione del progetto, vengono considerati i seguenti parametri:
- difficoltà del tema affrontato
- autonomia operativa
- completezza dei risultati raggiunti
- contributi individuale (per progetti in gruppo)
The oral test includes
- skill (theory)
- know-how, problem solving
- desing ability (practice)
The student will have to demonstrate at the oral examination his ability to apply his knowledge of the methodologies dealt with in the course and experienced during the exercises in the laboratory and in the computer classroom.
During the exam he will solve problems similar to those dealt with in the classroom, drawn or inspired by business cases. The student will be able to deepen one or more of the methodologies illustrated during the exercises by developing an optional individual or group project work.
The problem can be taken from a business case already dealt with in previous courses or proposed by the student and defined in agreement with the teacher according to the number of participants and in the manner described in the lessons.
If a project work is presented, it is assessed considering the following parameters
- difficulty overall
- authonomy
- results achieved
- individual contribution (for group projects)
Il candidato dovrà acquisire una vision del sistema produttivo e delle principali operations, basata su modelli appresi nel corso attuale e in quelli precedenti, in maniera integrata e interdisciplinare.
A tale scopo lo studente si misurerà su tipici problemi trattati nelle aziende manifatturiere, nelle varie fasi dello sviluppo del prodotto, con i metodi e gli strumenti forniti in aula.
Il lavoro sarà accompagnato da discussioni e esempi di comportamenti tratti dal mondo reale e attuali, portati dal docente e commentati con gli studenti.
The candidate will have to acquire a vision of the production system and the main operations, based on existing and previous models, in an integrated and interdisciplinary way.
To this end, the student will be measured on typical problems handled in manufacturing companies, at various stages of product development, with the methods and tools provided in the classroom.
The work will be accompanied by discussions and examples of attitudes from the real and current world, carried by the teacher and commented on with the students.
Lo studente dovrà dimostrare in fase di esame la propria visione del sistema produttivo, elaborando le proprie proposte di soluzioni ai problemi posti, relativi a situazioni realistiche lavorative:
- attraverso progetti esposti in maniera grafica
- verbalmente con terminologia appropriata, sostenendo discussioni in situazioni role playing
At the exam, the student will have to demonstrate his vision of the production system by elaborating his own solutions to the problems posed regarding realistic work situations:
- Through projects presented graphically
- Verbally with appropriate terminology, supporting discussions in role playing situations
Per una proficua frequentazione del corso gli allievi devono:
- conoscere le principali convenzioni, saper interpretare un disegno meccanico e saper utilizzare un sistema CAD 3D (corso di Disegno di Macchine e CAD);
- conoscere le lavorazioni per asportazione di truciolo (corso di Tecnologia Meccanica);
- conoscere i concetti fondamentali di probabilità e statistica (corso di Statistica I o Matematica II).
For a profitable attendance of the course students must:
- Know the main conventions, know how to interpret a mechanical design and know how to use a CAD 3D system (courses of Tecnical Drawing and CAD);
- Know the machining operations (courses of Manufacturing Processes);
- Know the basic concepts of probability and statistics (courses of Statistics I or Mathematics II).
Conoscenze preferenziali
- possedere conoscenze su controllo numerico, tecniche di automazione e sistemi flessibili (acquisite ad es. nel corso di Processi di produzione innovativi o Sistemi Integrati di lavorazione);
- essere in grado di progettare componenti e assiemi (corso di Costruzione di macchine o Tecnica delle costruzioni);
- saper riconoscere le diverse tipologie di mercato e di costo (corso di Economia ed Organizzazione Aziendale);
- conoscere la programmazione al computer con linguaggi di alto livello (es. Matlab, Visual Basic).
Preferential skill
- numerical control, automation techniques and flexible systems (e.g. aquired in Innovative Production Processes or Integrated Manufacturing Systems courses);
- design components and assemblies (courses of Machine Design or Design Methods);
- recognize the different types of market and cost (courses of Economics and Business Organization);
- computer programming with high-level languages (eg Matlab, Visual Basic).
Tipo di corso: frontale.
Attività didattiche
- frequenza alle lezioni
- partecipazione a seminari
- preparazione di relazioni scritte e orali
- studio individuale
- lavoro di gruppo
- ricerca bibliografica
Frequenza: fortemente consigliata
Metodi di insegnamento:
- lezioni
- seminari
- progetto
Il corso mira a fornire un ventaglio di conoscenze e metodi correntemente impiegati nelle migliori aziende in ambito produzione, commisurato alle ambizioni professionali dello studente.
A questo scopo, il corso parte dalla descrizione dei ruoli dell'ingegnere di produzione, delle situazioni di mercato, degli ambiti merceologici ecc. al fine di stimolare una riflessione per allineare gli obiettivi lavorativi dei frequentanti con quelli formativi del corso.
Il corso è costituito da
- lezioni ed esercitazioni, con il supporto di un videoproiettore per PC,
- dimostrazioni interattive/esercitazioni al computer in aula informatica e
- attività sperimentali in laboratorio.
Il corso si svolge in aula informatica per 3 ore a settimana e in laboratorio in modo da permettere una costante applicazione tramite computer dei modelli e delle tecniche per la pianificazione e il controllo della produzione illustrati in aula.
Gli studenti sono invitati a scegliere un caso aziendale reale o realistico, tratto da progetti sviluppati in altri corsi frequentati (es. Tecnologia Meccanica) o dalla propria esperienza (es. tirocini aziendali, azienda di famiglia/conoscenti, hobby e interessi extra universitari).
Il caso prescelto rappresenterà il filo conduttore delle esercitazioni, al fine di stimolare lo spirito critico e le abilità applicative e di problem solving.
Il materiale didattico fornito e gli elaborati degli studenti sono gestiti tramite web (elearn moodle, google sites/drive, dropbox).
Sono previste visite a
- officina e laboratori del Dipartimento e
- presso stabilimenti industriali, quali Piaggio, Lilly e BHGE Oil&Gas (se consentite da numerosità dei frequentanti inferiore a 25).
Sono previste inoltre conferenze di esperti da affermate aziende.
Delivery: face to face
Learning activities:
- attending lectures
- participation in seminar
- preparation of oral/written report
- individual study
- group work
- literature search
Attendance: Advised
Teaching methods:
- lectures
- seminar
- project work
The course aims to provide a range of knowledge and methods currently employed in the best companies in production, aligned with the professional ambitions of the student.
To this end, the course starts with the description of the roles of the production engineer, market situations, product areas, and so on. In order to stimulate a reflection in order to align the working objectives of the students with those of the course.
The course consists of
- Lessons and training, with the support of a PC projector,
- Interactive demonstrations / computer training in computer room and
- Experimental activities in laboratory.
The course takes place in a computer classroom for 3 hours a week and in a laboratory so as to allow constant application through computer models and techniques for planning and controlling the production methods dealt with in the classroom.
Students are invited to choose a real or realistic business case, drawn from projects developed in other courses (eg Manufacturing Processes) or from their own experience (eg internships, family / acquaintances, hobbies and extra-university interests).
The chosen case will be the guiding principle of the exercises in order to stimulate the critical spirit and application skills and problem solving.
The teaching material provided and student projects are managed via the web (elearn moodle, google sites / drive, dropbox).
Planned visits include
- Department Workshop and Laboratory
- Industrial plants such as Piaggio, Lilly and BHGE Oil & Gas (if allowed by a number of students below 25).
Conferences from well-known companies' experts will be given.
Il corso comprende quattro principali argomenti:
- il sistema (azienda-mercato)
- i metodi di pianificazione della produzione
- i metodi per il controllo del prodotto e dei processi produttivi
Trasversalmente si trovano le tecniche informatiche, di programmazione e modellazione, anche basate su intelligenza artificiale, punteggiate, come dettagliato di seguito.
Sistema
Modelli di sistemi produttivi, tassonomie, indicatori di flessibilità, Flexible Manufacturing Systems (FMS)
Organizzazione della produzione, lean manufacturing
Ergonomia, metodi sintetici
Controllo della documentazione, Computer Integrated Manufacturing (CIM)
Pianificazione
Selezione e pianificazione flessibile dei processi: classificazione dei metodi, tecniche alternative, sistemi tradizionali, sistemi additivi, Computer Aided Process Planning (CAPP)
- Grafi
- ACO in Visual C
- Excel e VBA
Famiglie di prodotti, Automatic Feature Recognition
Scheduling della produzione
- Software Lekin
- GA, ACO, ibrido in Visual C
Analisi dei costi
- Bilancio
- Make or buy
Controllo
Statistica industriale: campionamento in accettazione, carte di controllo, norme
- Matlab Statistics
Sistemi visione artificiale: digitalizzazione, configurazione, reverse engineering, misure
- Matlab Image Analysis
- Matlab Neural Networks
Metrologia: accoppiamenti albero-foro, gestione degli scarti, norme ISO, algoritmi di misura
- GA in Visual C
- Laboratorio misure
Tecniche AI
- Teoria dei grafi
- Reti neurali
- Algoritmi Genetici (GA)
- Ant Colony Optimization (ACO)
- Sistemi ibridi
- Matlab Optimization
- Visual C
- Excel e VBA
The course includes four main topics:
- The system (company-market)
- Production planning methods
- Methods for product and process control
- Transversally are computer techniques, programming and modeling, also based on artificial intelligence, as outlined below.
System
Models of Production Systems, Taxonomies, Flexibility Indicators, Flexible Manufacturing Systems (FMS)
Manufacturing organization, lean manufacturing
Ergonomics, synthetic methods
Document Control, Computer Integrated Manufacturing (CIM)
Planning
Flexible Process Selection and Planning: Classification Method, Alternative Manufacturing Processes, Traditional Systems, Additive Systems, Computer Aided Process Planning (CAPP)
- Graphs
- ACO in Visual C
- Excel and VBA
Group Technology, Automatic Feature Recognition
Production Scheduling
- Lekin software
- GA, ACO, Hybrid in Visual C
Cost analysis
- Budget
- Make or buy
Control
Statistical process control: acceptance sampling, control charts, standards
- Matlab Statistics
Artificial vision systems: digitization, configuration, reverse engineering, measurements
- Matlab Image Analysis
- Matlab Neural Networks
Metrology: peg-in-hole assembly, waste management, ISO standards, measurement algorithms
- GA in Visual C
- Laboratory Measures
AI Techniques
- Graph theory
- Neural networks
- Genetic Algorithms (GA)
Topics
* Mass production * Evolution and classification of production systems based on production volume and product mix. Rigid and flexible automation. Flexible and integrated systems: the operational units FMS and CIM. Transfer lines. Metrology: CMM. Measurement algorithms. The system control, monitoring and management of processes: sensors, tool condition monitoring systems. Design, integration and programming of an automatic system (eg artificial vision systems, CNC). * Integration between product design and planning of the manufacturing cycle * Product life cycle Manufacturing system design Process planning, scheduling and capacity * Economic evaluation of a manufacturing plan * Manufacturing costs. Depreciation of machinery and equipment used. Make or buy. Criteria for optimization of machining processes and process parameters. Process planning and scheduling. * Statistical Process Control * Process capability Acceptance Sampling Control Charts
Gli argomenti trattati nel corso non sono disponibili in un unico libro di testo. Pertanto il materiale di studio comprende:
- Diapositive proiettate a lezione.
- Dispense su argomenti specifici.
- Libro di testo in preparazione disponibile in bozza.
- Raccolta di articoli scientifici e divulgativi.
- Cataloghi di prodotti commerciali.
Il materiale indicato, fornito dal docente, viene messo a disposizione per consultazione tramite scaricamento dal sito del corso accessibile agli studenti registrati
Testi per approfondimenti
- S. Kalpakjian, Steven R. Schmid, Manufacturing Engineering and Technology, 2006; 5th ed. (+200$), Pearson Prentice Hall, ISBN 9780131976399.
- M. Santochi, F. Giusti: Tecnologia meccanica e studi di fabbricazione, 2° ed., 2000, Casa Editrice Ambrosiana Milano, pp. 674, ISBN 88-408-1028-5.
- G. F. Micheletti: Tecnologia Meccanica Vol. I e II, Edizioni UTET, pp. XXIV-1044, ISBN: 8802034141, 1979.
- G. Halevi, R. D. Weill: Principles of Process Planning, Chapman & Hall. Manuale degli utensili, 2001, Tecniche nuove, ISBN: 88 481 1217.
- X. J. G. Bralla, Handbook of Product Design for Manufacturing, 1986, McGraw-Hill, ISBN: 0 07 007130 6. - G. Chryssolouris: Manufacturing Systems: Theory and Practice, Mechanical Engineering Series, 2° ed., 2006, Springer, XXVI, 606 p., 290 illus., Hardcover, ISBN: 978-0-387-25683-2, http://www.springer.com.
- D. C. Montgomery: Controllo statistico della qualità , ~€ 44, McGraw-Hill, gennaio 2000, ISBN: 88 386 0776-1, 639 p., http://www.ateneonline.it/ - Norms: UNI ISO 10699-1:1998, UNI EN ISO 10012:2004, UNI CEI EN ISO/IEC 17025:2005. UNI ISO/TR 10017:2007, UNI ISO 8258:2004, UNI ISO 2859-1:1993, UNI ISO 2859-10:2007.
- Slack, S. Chambers, R. Johnston: Operations Management, Pearson, 6° ed., 2010.
- Chryssolouris: Manufacturing Systems: Theory and Practice, Mechanical Engineering Series, 2° ed., 2006, Springer, XXVI, 606 p., 290 illus., Hardcover, ISBN: 978-0-387-25683-2, http://www.springer.com.
- F. Micheletti: Tecnologia Meccanica Vol. I e II, Edizioni UTET, pp. XXIV-1044, ISBN: 8802034141, 1979.
- Norme: UNI 10699-1:1998, UNI EN ISO 10012:2004, UNI CEI EN ISO/IEC 17025:2005, UNI ISO/TR 10017:2007, UNI ISO 8258:2004, UNI ISO 2859-1:1993, UNI ISO 2859-10:2007.
The topics dealt with in the course are not available in a single textbook. Therefore the study material includes:
- Slides projected during lessons.
- Lecture notes on specific topics.
- Draft textbook in draft.
- Collection of scientific and dissemination literature.
- Catalogs of commercial products.
This material provided by the teacher, will be available for download from the course site accessible to registered students
Additional literature
- S. Kalpakjian, Steven R. Schmid, Manufacturing Engineering and Technology, 2006; 5th ed. (+200$), Pearson Prentice Hall, ISBN 9780131976399.
- M. Santochi, F. Giusti: Tecnologia meccanica e studi di fabbricazione, 2° ed., 2000, Casa Editrice Ambrosiana Milano, pp. 674, ISBN 88-408-1028-5.
- G. F. Micheletti: Tecnologia Meccanica Vol. I e II, Edizioni UTET, pp. XXIV-1044, ISBN: 8802034141, 1979.
- G. Halevi, R. D. Weill: Principles of Process Planning, Chapman & Hall. Manuale degli utensili, 2001, Tecniche nuove, ISBN: 88 481 1217.
- X. J. G. Bralla, Handbook of Product Design for Manufacturing, 1986, McGraw-Hill, ISBN: 0 07 007130 6. - G. Chryssolouris: Manufacturing Systems: Theory and Practice, Mechanical Engineering Series, 2° ed., 2006, Springer, XXVI, 606 p., 290 illus., Hardcover, ISBN: 978-0-387-25683-2, http://www.springer.com.
- D. C. Montgomery: Controllo statistico della qualità, ~€44, McGraw-Hill, gennaio 2000, ISBN: 88 386 0776-1, 639 p., http://www.ateneonline.it/ - Norms: UNI ISO 10699-1:1998, UNI EN ISO 10012:2004, UNI CEI EN ISO/IEC 17025:2005. UNI ISO/TR 10017:2007, UNI ISO 8258:2004, UNI ISO 2859-1:1993, UNI ISO 2859-10:2007.
- Slack, S. Chambers, R. Johnston: Operations Management, Pearson, 6° ed., 2010.
- Chryssolouris: Manufacturing Systems: Theory and Practice, Mechanical Engineering Series, 2° ed., 2006, Springer, XXVI, 606 p., 290 illus., Hardcover, ISBN: 978-0-387-25683-2, http://www.springer.com.
- F. Micheletti: Tecnologia Meccanica Vol. I e II, Edizioni UTET, pp. XXIV-1044, ISBN: 8802034141, 1979.
- Norme: UNI 10699-1:1998, UNI EN ISO 10012:2004, UNI CEI EN ISO/IEC 17025:2005, UNI ISO/TR 10017:2007, UNI ISO 8258:2004, UNI ISO 2859-1:1993, UNI ISO 2859-10:2007.
Considerata la natura applicativa delle lezioni, è fortemente consigliata la frequenza.
Per sostenere l'esame senza frequentare è necessario concordare con il docente un elaborato che comprenda l'applicazione autonoma delle varie tecniche trattate.
Per lo studente lavoratore sarebbe auspicabile ad esempio sviluppare un elaborato di interesse per l'azienda nella quale opera.
Considering the applicative nature of lessons, frequency is strongly recommended.
To support the exam without attending, it is necessary to agree with the teacher a project work that includes the autonomous application of the various techniques dealt with.
For a working student, for example, it would be desirable to develop a project work of interest to the company where he works.
Prova d'esame
E' di tipo orale/grafica/al computer, sugli argomenti trattati nel corso e negli elaborati didattici in aula e svolti individualmente e a gruppi.
Nella prova di esame lo studente dovrà sviluppare una o più parti di un caso aziendale diverso da quello elaborato durante il corso, applicando modelli e tecniche appresi.
Laboratorio
Per essere ammesso all'esame, lo studente dovrà condividere nel cloud con il docente e gli altri frequentanti il materiale elaborato durante le esercitazioni ed eventualmente integrato tramite lavoro autonomo.
Non è necessario ottenere la preventiva approvazione dell'elaborato, ma questo potrà essere discusso all'esame su richiesta dello studente, come titolo di merito.
E' possibile ottenere un'approvazione preventiva dell'elaborato, per esempio attraverso una presentazione con videoproiettore o altro tipo di dimostrazione strutturata, nel corso di una esercitazione durante il corso.
Valutazione
Il voto si esprime in trentesimi, 18 e` la sufficienza e il massimo e` trenta e lode.
La composizione del voto comprende
- analisi bibliografica (20%), se presente
- elaborato (50%), se presente
- esame orale (30%)
- eventuali prove intermedie, lavoro individuale, contributi al blog del corso (+0, +1, +2)
Exam
It is oral / graphic / at computer, on the topics dealt with in the course and in the individual or group classroom projects.
At the exam, the student will have to develop one or more parts of a business case different from the one developed during the course, applying models and techniques learned.
Laboratory training
To attend the exam, the student will have to share in the cloud with the teacher and the others students the project developed during laboratory training and possibly integrated by authonomous work.
It is not necessary to obtain the prior approval of the project, but it can be discussed at the exam at student's request as a title of merit.
Prior approval of the draft can be obtained, for example through a presentation with a PC projector or other type of structured demonstration, during the laboratory training during the course or at the end.
Score
On a base of 30 units, 18 being the minimum to pass the exam and 30 cum laude the maximum.
The main contributions to the final score are
- literature search (20%), if presente
- project work (50%), if present
- oral test (30%)
- intermediate tests, if present, individual work, contributions to the course blog (+0, +1, +2)
Si prega di segnalare al docente, assieme alla richiesta di chiarimenti, eventuali punti poco chiari o esaustivi di questo programma d'esame.
Please address the teacher, along with your request for clarification, any unclear or not exhaustive points of this exam program
Sommario del corso
La competizione globale impone che la trasformazione dalla materia prima al prodotto finito, sia efficiente dal punto di vista dei tempi e dei costi. Tale trasformazione coinvolge le fasi dello sviluppo prodotto dalla fase di progettazione (CAD/CAE) a quella di pianificazione della produzione (CAPP/CAM) sulla base degli obiettivi strategici dell’azienda, quali la competitività, la diversificazione (mass customization) e la qualità del prodotto. Lo scopo del corso è evidenziare i principali problemi e fornire soluzioni che l’ingegnere di produzione potrà applicare, come ad esempio interpretare le richieste del mercato, scegliere le tecnologie, studiare le sequenze di lavorazione (process planning) e controllare i processi, con l’ausilio di algoritmi di intelligenza artificiale. Tramite esercitazioni in laboratorio, autonome e in gruppo, il candidato apprenderà come modellare il sistema produttivo, applicare metodi di ottimizzazione e tecniche di misura e controllo statistico di prodotto e di processo.
Course Summary
Global competition requires that transformation from raw material to finished product is time-efficient and cost-effective. This transformation involves the stages of product development from the design phase (CAD / CAE) to the production planning (CAPP / CAM) based on the company's strategic objectives such as competitiveness, mass customization and quality of the product. The purpose of the course is to highlight the main problems and provide solutions that the manufacturing engineer can apply, such as interpreting market demands, choosing technologies, studying process planning and controlling processes, by using artificial intelligence algorithms. Through laboratory, autonomous, and group exercises, the candidate will learn how to model the production system, apply optimization methods, and measure measurement and statistical product and process control.