Scheda programma d'esame
Modeling and simulation of discrete manufacturing processes
ANDREA CAITI
Academic year2022/23
CourseROBOTICS AND AUTOMATION 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 di strumenti 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 tools 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 simulare il comportamento dei sistemi ad eventi discreti su supporto informatico;
  • Saper valutare quando un processo (ad esempio produttivo) possa essere modellato come sistema ad eventi discreti,
  • Saper gestire e caratterizzare code di servizio e reti di code di servizio.
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 simulate the behavior of discrete event systems on computer support;
  • Be able to evaluate when a process can be modeled as a discrete event system,
  • Know how to manage and characterize service queues and service queue networks.
Modalità di verifica delle capacità

Durante lo svolgimento dell'esame allo studente verranno sottoposti esercizi che richiedono soluzione analitica o un approccio simulativo. Gli esercizi ricopriranno 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 require analytical solution or a simulation approach. The exercises will cover the topics of the course necessary to evaluate the acquired skills.

Comportamenti

Al termine del corso lo studente sarà in grado di analizzare e caratterizzare i sistemi ad eventi discreti e in particolare le code di servizio. Sarà inoltre in grado di simulare le evoluzioni di tali sistemi al fine di valutarne le performance.

Behaviors

At the end of the course the student will be able to analyze and characterize discrete event systems and, in particular service queues. The student will also be able to simulate the evolution of these systems in order to evaluate their performance.

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
  • Fundamental of Probability Theory
Indicazioni metodologiche

Le lezioni e le esercitazioni vengono svolte attraverso la didattica frontale in aula con uso di lavagna standard e gessetti e occasionale proiezione di lucidi o filmati. Le lezioni sulla simulazione dei sistemi verranno svolti attraverso la proiezione da computer. Le attività di apprendimento avvengono seguendo le lezioni e partecipando alle discussioni in aula.

Teaching methods

Lectures and exercises are carried out through frontal teaching in the classroom using standard blackboard and chalk and occasional projection of transparencies or videos. The lessons on systems simulation will be carried out by projecting from a laptop. The learning activities consist in following the lessons and participating in the discussions in the classroom.

Programma (contenuti dell'insegnamento)
  • Introduzione ai sistemi ad eventi discreti
  • Introduzione teoria dei grafi
  • Modelli di sistemi ad eventi discreti non temporizzati
  • Modelli di sistemi ad eventi discreti temporizzati
  • Richiami di probabilità
  • Modelli di sistemi ad eventi discreti temporizzati stocastici
  • Sistemi ad eventi discreti con distribuzione 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
  • Introduction to graph theory
  • Models of untimed discrete event systems 
  • Models of timed discrete event systems
  • Fundamentals on probability theory
  • 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 e/o simulativamente 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 and/or through simulations 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

Updated: 25/08/2022 12:01