Scheda programma d'esame
Modeling and simulation of discrete manufacturing processes
ANDREA CAITI
Academic year2023/24
CourseMANAGEMENT ENGINEERING
Code849II
Credits6
PeriodSemester 1
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
MODELLISTICA E SIMULAZIONE DEI PROCESSI DI PRODUZIONE DISCRETIING-INF/04LEZIONI60
ANDREA CAITI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Il corso si propone di fornire agli studenti:

  • conoscenze di base inerenti alla teoria e alla modellistica dei sistemi ad eventi discreti;
  • conoscenze inerenti alla teoria delle code;
  • conoscenze dei principi di base per la simulazione dei sistemi ad eventi discreti;
Knowledge

The course aims to provide students:

  • basic knowledge on the theory and modeling of discrete event systems;
  • knowledge related to the theory of queues;
  • knowledge of basic principles for the simulation of discrete event systems;
Modalità di verifica delle conoscenze

La verifica delle conoscenze avviene attraverso discussione durante l'esame orale.

Assessment criteria of knowledge

Discussion during the oral examination is dedicated to the verification of the acquired knowledge.

Capacità

Lo studente al termine dell'insegnamento dovrà:

  • Saper riconoscere le caratteristiche dei sistemi dinamici ad eventi discreti, conoscere il concetto di sistemi temporizzati e non, stocastici e non.
  • Saper impostare un modello analitico come sistema ad eventi discreti di un processo reale (produttivo e non)
  • Saper impostare la simulazione di un sistema ad eventi discreti sulla base di un modello analitico;
  • Saper gestire e caratterizzare code di servizio e reti di code di servizio;
  • Saper determinare le misure di performance di code e reti di code attraverso strumenti analitici e/o simulativi.
Skills

At the end of the course the student must:

  • Be able to recognize the characteristics of dynamic systems with discrete events, to know the concept of timed and untimed, stochastic and non-stochastic systems. 
  • Know how to determine an analytical model as a discrete event system of a real process (either production process or otherwise)
  • Know how to set the simulation of a discrete event system on the basis of an analytical model;
  • Know how to manage and characterize service queues and service queue networks;
  • Know how to evaluate performance measures of service queues and service queue networks through either analytical and/or simulative methods.
Modalità di verifica delle capacità

Durante lo svolgimento dell'esame allo studente verranno sottoposti esercizi che richiedono soluzione analitica o un approccio simulativo. Gli eserciziricopriranno le tematiche necessarie a valutare le capacità oggetto del corso.

Assessment criteria of skills

During the examination the student will be asked to solve exercises that cover the topics of the course necessary to evaluate the acquired skills.

Comportamenti

Al termine del corso lo studente sarà in grado di modellare, analizzare e caratterizzare i sistemi ad eventi discreti e in particolare le code di servizio. 

Behaviors

At the end of the course the student will be able to model, analyze and characterize discrete event systems and, in particular service queues. 

Modalità di verifica dei comportamenti

La verifica dei comportamenti avviene attraverso una approfondita discussione durante l'esame orale.

Assessment criteria of behaviors

The verification is done through a thorough discussion during the oral exam.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)
  • Sistemi dinamici;
  • Probabilità di base;
Prerequisites
  • Dynamic systems
  • Fundamentals of Probability Theory
Indicazioni metodologiche

Le lezioni e le esercitazioni vengono svolte attraverso la didattica frontale in aula con uso di lavagna e proiezione di lucidi o filmati.  Le attività di apprendimento avvengono seguendo le lezioni e partecipando alle discussioni in aula. Gruppi di lavoro potranno essere formati per impostare esercizi simulativi da svolgersi al di fuori delle ore di lezione frontale e riportarne i risultati nella discussione di aula.

Teaching methods

Lectures and exercises are carried out through frontal teaching in the classroom using standard blackboard and projection of transparencies or videos. The learning activities consist in following the lessons and participating in the discussions in the classroom. Working groups may be established to set simulation exercises and bring the results to classroom discussion

Programma (contenuti dell'insegnamento)
  • Introduzione ai sistemi ad eventi discreti
  • Modelli di sistemi ad eventi discreti non temporizzati
  • Modelli di sistemi ad eventi discreti temporizzati
  • Modelli di sistemi ad eventi discreti temporizzati stocastici
  • Sistemi ad eventi discreti con temporizzazione di Poisson
  • Catene di Markov a tempo discreto
  • Catene di Markov a tempo continuo
  • Teoria delle code
  • Reti di code markoviane
  • Code di servizio non markoviane
  • Strumenti di simulazione di sistemi ad eventi discreti
  • Esempi applicativi
Syllabus
  • Introduction to discrete event systems
  • Models of untimed discrete event systems 
  • Models of timed discrete event systems
  • Models of stochastic timed discrete event systems
  • Discrete event systems with Poisson distribution
  • Discrete time Markov chains
  • Continuous time Markov chains
  • Queueing theory
  • Markovian queueing networks
  • Non-Markovian queueing systems
  • Simulation tools for discrete events systems
  • Applicative examples
Bibliografia e materiale didattico

Testi consigliati:

  • "Introduction to Discrete Event Systems", Cassandras, Christos G., Lafortune, Stéphane, Springer, 2008

Verranno resi disponibili i lucidi delle lezioni

 

Bibliography

Suggested textbook:

  • "Introduction to Discrete Event Systems", Cassandras, Christos G., Lafortune, Stéphane, Springer, 2008

Slides of the lessons will be available to students

Modalità d'esame

L'esame per il superamento del corso è orale.

La prova orale consiste in un colloquio tra il candidato e la commissione. Al fine di una valutazione quanto più completa, durante la prova orale, viene richiesto al candidato di risolvere analiticamente problemi/esercizi e di descrivere in dettaglio e formalmente aspetti teorici e metodologici proposti dalla commissione. 

La prova orale è non superata in una qualsiasi delle seguenti circostanze, valutate dalla commissione di esame:

- il candidato non è ripetutamente in grado di motivare razionalmente il proprio approccio alla soluzione di esercizi;
- il candidato non è in grado di risolvere gli esercizi proposti;
- il candidato mostra di non essere in grado di esprimersi in modo chiaro e di usare la terminologia corretta richiesta dalla materia d’esame;
- il candidato mostra ripetutamente l'incapacità di mettere in relazione parti del programma e nozioni che deve usare in modo congiunto per rispondere in modo corretto ad una domanda;
- il candidato non è in grado di definire o utilizzare correttamente le proprietà dei sistemi ad eventi discreti.

Assessment methods

The final evaluation exam is oral.

The oral test consists of an interview between the candidate and the committee. For the most comprehensive evaluation, during the oral examination, the candidate is asked to solve analytically problems/exercises and to describe in detail and formally the theoretical and methodological aspects proposed by the committee.

The oral test is not passed in any of the following circumstances, evaluated by the examination committee:

- the candidate is not able to rationally motivate his/hers approach to the solution of exercises;
- the candidate is unable to resolve the proposed exercises;
- the candidate shows that he/she is not able to express himself/herself clearly and to use the correct terminology required by the examination subject;
- the candidate repeatedly shows the inability to relate parts of the program and the notions he/she must use in a joint way to respond appropriately to a question;
- The candidate is unable to properly define or use the properties of dynamic systems

Altri riferimenti web

Interazioni asincrone fra studenti e docente avvengono nel Team dell'insegnamento, disponibile per gli studenti UNIPI

Additional web pages

Asinchronous interactions among students and teacher take place in the Team of the course, available to UNIPI students

Updated: 13/09/2023 15:26