ECTS - University of Pisa
Scheda programma d'esame
STRUMENTI DI SMART ENGINEERING PER L'INDUSTRIA 4.0
MARCO FROSOLINI
Academic year2023/24
CourseMECHANICAL ENGINEERING
Code1154I
Credits6
PeriodSemester 1
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
STRUMENTI DI SMART ENGINEERING PER L'INDUSTRIA 4.0ING-IND/17LEZIONI60
MARCO FROSOLINI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Al termine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze relative alla programmazione, utilizzando il linguaggio Python e alcune sue librerie specifiche, di piccole applicazioni di analisi statistica, di data analytics e di calcolo numerico e simbolico utili nell'ingegneria meccanica
Knowledge

At the end of the course the student will have acquired knowledge related to programming, using the Python language and some of its specific libraries, of small applications of statistical analysis, data analytics and numerical and symbolic calculation useful in mechanical engineering
Modalità di verifica delle conoscenze

Le conoscenze acquisite saranno valuate mediante una specifica prova scritta
Assessment criteria of knowledge

The acquired knowledge will be evaluated through a specific written test
Capacità

Al termine del corso lo studente saprà utilizzare il linguaggio e le librerie specifiche per scrivere applicazioni ingegneristiche (analisi statistiche, grafici e rappresentazione di dati, ottimizzazione di processi)
Skills

At the end of the course the student will be able to use the language and specific libraries to write engineering applications (statistical analysis, graphs and data representation, process optimization)
Modalità di verifica delle capacità

Lo studente svolgerà una prova scritta tesa a valutare l'acquisizione della capacità di scrivere autonomamente codice per applicazioni ingegneristiche (analisi statistiche, grafici e rappresentazione di dati, ottimizzazione di processi)
Assessment criteria of skills

The student will carry out a written test aimed at assessing the acquisition of the ability to independently write code for engineering applications (statistical analysis, graphs and data representation, process optimization)
Comportamenti

Lo studente potrà acquisire e/o sviluppare sensibilità alle problematiche di analisi di un problema, definizione delle specifiche della corrispondente applicazione software e realizzazione della stessa

 
Behaviors

The student will be able to acquire and / or develop sensitivity to the problems of analysis of a problem, definition of the specifications of the corresponding software application and realization of the same
Modalità di verifica dei comportamenti

Brevi verifiche orali a campione eseguite durante le lezioni

Esecuzione di esercitazioni interattive sui principali contenuti del corso
Assessment criteria of behaviors

Short oral sample tests performed during the lessons

Execution of interactive exercises on the main contents of the course
Prerequisiti (conoscenze iniziali)

 

Conoscenze di base (non obbligatorie) di linguaggio Python
Prerequisites

Basic knowledge (not compulsory) of Python language
Indicazioni metodologiche

Lezioni ed esercitazioni frontali, con ausilio di slide/filmati e ambienti di sviluppo
Teaching methods

Lectures and lectures, with the aid of slides / videos and development environments
Programma (contenuti dell'insegnamento)
  • Introduzione allo Smart Engineering
  • Strumenti informatici di Smart Engineering: il linguaggio Python
    • Le strutture di base del linguaggio e nozioni basilari di programmazione
  • Applicazioni ingegneristiche del linguaggio Python
    • Le librerie per l’ingegneria (con particolare riferimento alla meccanica)
    • Esempi applicativi d'uso delle librerie SciPy, NumPy, MatplotLib
      • Analisi statistiche di base
      • Grafici e rappresentazione
      • Calcolo numerico e simbolico
      • Soluzione di problemi elementari
    • Interazione con i dati
      • Piccoli esempi d'uso di Python per fare Data Analytics per la Prognostica
    • Cenni alla simulazione e ottimizzazione di processi industriali semplici
  • Interazione con altri strumenti dell’Industria 4.0
Syllabus
  • Introduction to Smart Engineering
  • Smart Engineering IT tools: the Python language
  • The basic structures of the language and basic notions of programming
  • Engineering applications of the Python language
  • Libraries for engineering (with particular reference to mechanics)
  • Application examples of use of SciPy, NumPy, MatplotLib libraries
  • Basic statistical analysis
  • Graphs and representation
  • Numerical and symbolic calculation
  • Solving elementary problems
  • Interacting with data
  • Small examples of using Python to do Data Analytics for Prognostics
  • Overview of simulation and optimization of simple industrial processes
  • Interaction with other Industry 4.0 tools
Bibliografia e materiale didattico

Dispense, slide e codice sorgente forniti 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

 
Assessment methods

The exam consists of a written test
Altri riferimenti web

Nessuna
Additional web pages

None
Note

Nessuna
Notes

None
Updated: 14/09/2023 19:49