Scheda programma d'esame
LOGISTICS
(INTRODUCTION TO LOGISTICS)
MARIA GRAZIA SCUTELLA'
Anno accademico2021/22
CdSDATA SCIENCE AND BUSINESS INFORMATICS
Codice255AA
CFU6
PeriodoPrimo semestre
LinguaItaliano

ModuliSettoreTipoOreDocente/i
LOGISTICSMAT/09LEZIONI48
MARIA GRAZIA SCUTELLA' unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Al termine del corso verrà acquisito un solido background relativo alle principali tecniche modellistiche e ad alcuni approcci algorimici di base per la gestione di sistemi logistici, sia a livello di design che operativo. In particolare, si acquisirà l'abilità di formulare in modo matematico rilevanti problemi di localizzazione e di trasporto. Inoltre, verranno appresi approcci risolutivi di base nell'ambito del project management e della gestione delle scorte. Infine, lo studente sarà in grado di implementare, risolvere e analizzare semplici problemi logistici mediante un solver di ottimizzazione.

 

 

Knowledge

The student who successfully completes the course will have a solid background about the main modeling techniques and some basic algorithmic approaches for managing logistic systems, both at design and at operational level. Specifically, he/she will be able to formulate, in a mathematical way, relevant location and transportation problems. In addition, he/she will be aware of basic approaches related to project management and inventory problems. Furthermore, the student will be able to implement, solve and analyze simple logistics problems by means of an optimization solver.

Modalità di verifica delle conoscenze

La verifica delle conoscenze acquisite avverrà mediante una prova orale. Inoltre, l'abilità dello studente nel modellare e analizzare semplici problemi di logistica verrà verificata mediante un progetto e relativa relazione in forma scritta.

 

 

Assessment criteria of knowledge

The student's knowledge on models and methods in Logistics will be assessed during the oral examination. Furthermore, the student ability in modeling and analyzing simple logistics problems will be verified by means of a project and the associated written report.

 

Capacità

Al termine del corso lo studente sarà in grado di formulare in modo matematico rilevanti problemi di ottimizzazione, quali quelli che scaturiscono nell'ambito dei sistemi logistici. Inoltre, sarà in grado di implementare, risolvere e analizzare semplici problemi di logistica mediante un solver di ottimizzazione.

 

 

 

Skills

At the end of the course the student will be able to formulate, in a mathematical way, relevant optimization problems, such as the ones arising in Logistics. Furthermore, he/she will be able to implement, solve and analyze simple logistics problems by means of an optimization solver.

Modalità di verifica delle capacità

Le capacità acquisite verranno verificate mediante svolgimento di un progetto e durante la prova orale.

Assessment criteria of skills

Modeling and solving skills will be assessed via the project and during the oral examination.

Comportamenti

Lo studente acquisirà competenze nella gestione di problemi decisionali, quali quelli che si presentano nell'ambito dei sistemi logistici, e nello sviluppo di sistemi di supporto alle decisioni di tipo quantitativo, basati su metodologie proprie della ricerca operativa.

 

 

Behaviors

The student will achieve competence in managing decision problems arising in Logistics and in developing mathematical based decision support systems.

Modalità di verifica dei comportamenti

Tramite esercitazioni e discussioni con gli studenti.

Assessment criteria of behaviors

Via exercises and discussion with the students.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Nozioni base del calcolo e dell'algebra lineare.

Prerequisites

Basic notions of calculus and linear algebra.

Indicazioni metodologiche

Attività di apprendimento:

  • lezioni frontali
  • preparazione di una relazione scritta
  • partecipazione alla discussione
  • studio individuale
  • lavoro di gruppo

Metodi di insegnamento:

  • lezioni
  • descrizione dell'attività progettuale
Teaching methods

Learning activities:

  • attending lectures
  • preparation of written report
  • participation to discussions
  • individual study
  • work in group 

Teaching methods:

  • lectures
  • project work
Programma (contenuti dell'insegnamento)

Dopo un'introduzione alla Programmazione Lineare (PL), alla Programmazione Lineare Intera (PLI) e ai problemi di flusso su rete, verranno presentati i principali problemi di localizzazione (modelli di base, modelli basati sulla massima distanza, modelli basati sulla distanza totale o media e problemi di localizzazione nel settore pubblico) e i principali problemi di trasporto (problemi di Vehicle Routing), formulandoli in termini di modelli PLI. Verranno quindi descritti i metodi CPM e PERT per il project management e politiche di base per la gestione delle scorte. Verranno presentati svariati esempi, risolvendo semplici problemi decisionali mediante un solver di ottimizzazione.

Per ulteriori informazioni:

http://didawiki.cli.di.unipi.it/doku.php/magistraleinformaticaeconomia/log/start

Syllabus

After an introduction to Linear programming (LP), Integer Linear Programming (ILP) and Network Flow Problems, the main location problems (i.e. basic facility location models, maximum distance models, total or average distance models and location problems in the public sector) and the main transportation problems (i.e. Vehicle Routing Problems) will be presented and formulated via ILP. PERT and CPM methods to project management and basic inventory policies will be then discussed. Several examples will be presented, together with the solution of simple logistics problems by means of an optimization solver.

Further details can be found at http://didawiki.cli.di.unipi.it/doku.php/magistraleinformaticaeconomia/log/start

Bibliografia e materiale didattico

Lecture notes della docente e file di esempi sono disponibili all'indirizzo:

http://didawiki.cli.di.unipi.it/doku.php/magistraleinformaticaeconomia/log/start

Testi di riferimento:

G. Ghiani, R. Musmanno. Modelli e Metodi per l'Organizzazione dei Sistemi Logistici, Pitagora, 2000

G. Ghiani, G. Laporte, R. Musmanno. Introduction to Logistics Systems Planning and Control, Wiley, 2004

C.T. Ragsdale. Spreadsheet Modeling & Decision Analysis, Fourth Edition, A Practical Introduction to Management Science, Thomson South-Western, 2004

Z. Drezner, H.W. Hamacher. Facility Location, Applications and Theory, Springer, 2002

P. Toth, D. Vigo. The Vehicle Routing Problem, SIAM, Monographs on Discrete Mathematics and Applications, 2002

 

Bibliography

Teacher lecture notes and files of examples are available at:

http://didawiki.cli.di.unipi.it/doku.php/magistraleinformaticaeconomia/log/start

Reference textbooks:

G. Ghiani, R. Musmanno. Modelli e Metodi per l'Organizzazione dei Sistemi Logistici, Pitagora, 2000

G. Ghiani, G. Laporte, R. Musmanno. Introduction to Logistics Systems Planning and Control, Wiley, 2004

C.T. Ragsdale. Spreadsheet Modeling & Decision Analysis, Fourth Edition, A Practical Introduction to Management Science, Thomson South-Western, 2004

Z. Drezner, H.W. Hamacher. Facility Location, Applications and Theory, Springer, 2002

P. Toth, D. Vigo. The Vehicle Routing Problem, SIAM, Monographs on Discrete Mathematics and Applications, 2002

 

Modalità d'esame

Modalità d'esame

  • Progetto con relazione scritta
  • prova orale finale

La relazione scritta, relativa a un progetto che può essere svolto in gruppo o individualmente, contribuirà a determinare il voto finale in sede di prova orale.

 

 

Assessment methods

Methods:

  • Project with written report
  • Final oral exam

The written report, related to a project work that can be solved individually or in group, will contribute to the final grade during the oral exam.

Ultimo aggiornamento 15/11/2021 18:47