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LOGISTICA 4.0 - TECNOLOGIE INFORMATICHE PER PROCESSI LOGISTICI EFFICIENTI E SICURI
MARCO FROSOLINI
Academic year2021/22
CourseMANAGEMENT AND CONTROL OF LOGISTIC PROCESSES
Code1094I
Credits12
PeriodSemester 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
LOGISTICA 4.0 - TECNOLOGIE INFORMATICHE PER PROCESSI LOGISTICI EFFICIENTI E SICURIING-IND/17LEZIONI42
GIANLUCA DINI unimap
GIOVANNI NARDINI unimap
SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONIING-INF/05LEZIONI42
MARCO FROSOLINI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Il corso (Modulo di Simulazione dei processi logistici e big data analytics) si propone di fornire agli allievi le conoscenze di base relativamente ai modelli, ai sistemi e agli strumenti per la simulazione dei processi industriali e logistici. Si propone altresì di fornire le conoscenze di base sui metodi e sugli strumenti di data analytics, in modo da poterli applicare ai casi di interesse.

Il corso (Modulo di Tecnologie informatiche e cybersecurity per la logistica) si propone di fornire agli allievi le conoscenze di base relativamente alle tecnologie utilizzate per progettare architetture informatiche di supporto ai processi industriali e logistici. Si propone di fornire le conoscenze di base sulle tecniche e sugli strumenti relativi alla sicurezza e all'integrita' dei dati in ambito informatico.

Knowledge

The course (Module of "Simulazione dei processi logistici e big data analytics") aims to provide students with basic knowledge of models, systems and tools for simulating industrial and logistic processes. It also aims to provide basic knowledge on data analytics methods and tools, so that they can be applied to the cases of interest.

The course (Module of "Tecnologie informatiche e cybersecurity per la logistica") aims to provide students with basic knowledge of the technologies used to design IT architectures supporting industrial and logistic processes. It also aims to provide basic knowledge on techniques and tools related to data security and integrity.

Modalità di verifica delle conoscenze

Le conoscenze saranno verificate mediante test durante l'erogazione del corso.

Assessment criteria of knowledge

Knowledge will be assessed through tests during the delivery of the course.

Capacità

Il corso (Modulo di Simulazione dei processi logistici e big data analytics) si propone di fornire agli studenti le competenze necessarie per l'uso autonomo degli strumenti informatici per la modellazione simulativa e per l'analisi dei big data.

Il corso (Modulo diTecnologie informatiche e cybersecurity per la logistica) si propone di fornire agli studenti le competenze necessarie a comprendere l'uso e il funzionamento delle tecnologie informatiche per il supporto dei processi industriali e logistici.

Skills

The course (Module of "Simulazione dei processi logistici e big data analytics") aims to provide students with the skills necessary for autonomously using IT tools for simulation modeling and big data analysis.

The course (Module of "Tecnologie informatiche e cybersecurity per la logistica") aims to provide students with the skills necessary to understand the use and working principles of IT technologies to support industrial and logistic processes.

 

Modalità di verifica delle capacità

Le competenze saranno verificate mediante test durante l'erogazione del corso.

Assessment criteria of skills

Skills will be assessed through tests during the delivery of the course.

Comportamenti

Lo studente acquisirà la capacità di progettare, realizzare e validare in autonomia semplici modelli simulativi e piani di analisi dei dati.

Lo studente acquisirà la capacità di comprendere e valutare la scelta delle diverse tecnologie informatiche di supporto ai processi industriali e logistici.

Behaviors

The student will acquire the ability to autonomously design, implement and validate simple simulation models and data analysis plans.

The student will acquire the ability to understand and evaluate the choice of different IT technologies to support industrial and logistic processes.

Modalità di verifica dei comportamenti

I comportamenti saranno verificate mediante test durante l'erogazione del corso.

Assessment criteria of behaviors

Behaviors will be assessed through tests during the delivery of the course.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Opportune, ma non obbligatorie, conoscenze basilari di linguaggio Java.

Prerequisites

Basic knowledge of Java are recommended, although not mandatory.

Indicazioni metodologiche

Lezioni frontali interattive con uso di presentazioni e software specifici. Gli studenti realizzeranno modelli di simulazione e di analisi dei dati in modo progressivo durante le lezioni.

Teaching methods

Interactive classes with the employment of slides andspecific software. Students will develop simulation models and data analysis progressively during the classes.

Programma (contenuti dell'insegnamento)

Modulo di Simulazione dei processi logistici e big data analytics:

  • La simulazione
    • Modelli e tecniche
    • La simulazione a eventi discreti
    • La simulazione ad agenti intelligenti
    • System dynamics
    • Integrazione tra i vari modelli
    • Validazione e test dei modelli
  • L’ambiente di modellazione: Anylogic
    • Caratteristiche essenziali dell’ambiente
    • Nozioni basilari di linguaggio Java
    • Gli agenti
      • Diagrammi di stato e transizioni
      • Comunicazione tra gli agenti
      • Agenti come entità singoli
      • Popolazioni di agenti
      • Eventi e riposte agli eventi
    • Gli eventi discreti
      • I flussi
      • Gli eventi discreti e la gestione del tempo
      • Elementi di base della simulazione (Source, queue, delay)
      • Elementi avanzati della simulazione
    • System dynamics
      • Source e sink
      • Flussi
      • Nozioni di base sulle equazioni di flusso
    • Modelli logistici in Anylogic
      • Il magazzino logistico
      • La rete distributiva su mappa GIS
      • La distribuzione intermodale
      • Modelli di produzione
    • Big Data Analytics
      • Cenni agli algoritmi di data analytics
      • Classificazione e previsione
      • Il metodo CRISP-DM
      • Applicazione degli algoritmi a problemi di logistica

Modulo di Tecnologie informatiche e cybersecurity per la logistica:

  • Cybersecurity
    • Concetti generali (minaccia, vulnerabilita', CIA)
    • Controlli di sicurezza (password, firewall, intrusion detection systems, backup)
    • Gestione delle password
    • Valutazione del rischio
    • Crittografia applicata
    • Certificati
  • Internet of Things
    • Concetti fondamentali
    • Tecnologie radio per IoT
    • Protocolli di networking
    • Protocolli applicativi per IoT
  • Cloud Computing
    • Caratteristiche del Cloud Computing
    • Vantaggi e svantaggi del Cloud Computing 
    • Modelli di deployment (pubblico, privato, ibrido, community)
    • Modelli di delivery (IaaS, PaaS, SaaS)
    • Tecnologie abilitanti 
    • Analisi dei costi (Total Cost of Ownership)
  • Basi di dati non relazionali
    • Svantaggi del modello relazionale
    • Caratteristiche del modello non relazionale
    • Distribuzione e consistenza dei dati
    • Cenni sui diversi tipi di database non relazionali
Syllabus

Module of "Simulazione dei processi logistici e big data analytics":

  • Simulation
    • Models and techniques
    • Discrete event simulation
    • Intelligent agent simulation
    • System dynamics
    • Integration between the various models
    • Validation and testing of models
  • Modeling environment: Anylogic
    • Essential characteristics of the environment
    • Basics of Java language
    • The agents
      • State diagrams and transitions
      • Communication between agents
      • Agents as single entities
      • Populations of agents
      • Events and responses to events
    • Discrete events
      • The flows
      • Discrete events and time management
      • Basic elements of simulation (Source, queue, delay)
      • Advanced elements of the simulationI flussi
    • System dynamics
      • Source and sink
      • Flows
      • Basics of flow equations
    • Logistic models within Anylogic
      • The logistics warehouse
      • The distribution network on a GIS map
      • The intermodal distribution
      • Production models
    • Big Data Analytics
      • Outline of data analytics algorithms
      • Classification and prediction
      • The CRISP-DM method
      • Application of algorithms to logistics problems

 

 Module of "Cybersecurity nella logistica 4.0":

  • Cybersecurity
    • General concepts (threat, vulnerability, CIA)
    • Security controls (passwords, firewalls, intrusion detection systems, backups)
    • Password management
    • Risk assessment
    • Applied encryption
    • Certificates
  • Internet of Things
    • Fundamental concepts
    • Radio technologies for IoT
    • Networking protocols
    • Application protocols for IoT
  • Cloud Computing
    • Characteristics of Cloud Computing
    • Advantages and disadvantages of Cloud Computing
    • Deployment models (public, private, hybrid, community)
    • Delivery models (IaaS, PaaS, SaaS)
    • Enabling technologies
    • Cost analysis (Total Cost of Ownership)
  • Non-relational databases:
    • Disadvantages of the relational model
    • Characteristics of the non-relational model
    • Distribution and consistency of data
    • Different types of non-relational databases

 

Bibliografia e materiale didattico

Modulo di Simulazione dei processi logistici e big data analytics: Tutorial e materiale didattico fornito dal docente.

AA.VV., The art of process centric modelling with Anylogic, Anylogic Press.

AA.VV., Anylogic in three days, Anylogic Press.

 

Modulo di Tecnologie informatiche e cybersecurity per la logistica: materiale fornito dai docenti

Bibliography

Module of "Simulazione dei processi logistici e big data analytics": Tutorials and materials provided by the teacher.

AA.VV., The art of process centric modelling with Anylogic, Anylogic Press.

AA.VV., Anylogic in three days, Anylogic Press.

 

Module of "Tecnologie informatiche e cybersecurity per la logistica": materials provided by the teachers.

Indicazioni per non frequentanti

Nessuna

Non-attending students info

None

Modalità d'esame

La prova di esame (Modulo Simulazione dei processi logistici e big data analytics) consiste in una prova scritta (mediante applicativi software di simulazione e data analytics) sugli argomenti del corso.

La prova di esame (Modulo Tecnologie informatiche e cybersecurity per la logistica) consiste in una test a risposta multipla, seguito da una prova orale sugli argomenti trattati durante il corso.

Assessment methods

The exam (Module of "Simulazione dei processi logistici e big data analytics") consists of a written test (using simulation software applications and data analytics) on the topics covered during the course.

The exam (Module of "Tecnologie informatiche e cybersecurity per la logistica") consists of a multiple-choice test, followed by an oral exam on the topics covered during the course.

Updated: 21/06/2022 12:46