Sistemi di basi di dati: proprietà fondamentali. Modello relazionale. Algebra relazionale. SQL. Progettazione concettuale di basi di dati. Progettazione logica di basi di dati. Normalizzazione.

P. Atzeni et al. Basi di dati 5/Ed. McGraw-Hill, 2018
Materiale aggiuntivo a cura del docente sul sito
http://www.dia.uniroma3.it/~atzeni/didattica/BDN/BDNindex.html

• MODULO 1 - INTRODUZIONE
1.1. Generalità e definizioni
1.2. Cenni storici
1.3. Modelli dinamico e statico
1.4. Scenario attuale e tendenze evolutive

• MODULO 2 - STRUTTURE
2.1. Definizioni
2.2. Concetto di delega
2.3. Struttura, concetto e tipologie
2.4. Comitati
2.5. Struttura e evoluzione strutturale secondo Mintzberg
2.6. Linea gerarchica secondo Jaques
2.7. Struttura e processi
2.8. Reti

• MODULO 3 - MOTIVAZIONE
3.1. I bisogni secondo Maslow e Herzberg
3.2. Motivazione e demotivazione
3.3. Il lavoro secondo Jaques
3.4. Rapporto individuo-organizzazione
3.5. Aspetti psicologici della delega

• MODULO 4 - CULTURA ORGANIZZATIVA
4.1. Il gruppo psicologico
4.2. Formazione della cultura di gruppo
4.3. Il gruppo di lavoro
4.4. La cultura organizzativa

•MODULO 5 - GESTIONE E SVILUPPO DELLE RISORSE UMANE
5.1. Funzioni relative alle R.U. rilevanti per l’organizzazione
5.2. Sviluppo: Selezione, Valutazione, Formazione, carriere e rimpiazzi)
5.3. Politiche retributive

• MODULO 6 - MICROORGANIZZAZIONE
6.1.Documenti
6.2. Rappresentazione della struttura
6.3. Procedure
6.4. Analisi organizzativa

•LABORATORIO DI ORGANIZZAZIONE E IMPRENDITORIA (temi a scelta per lavori di gruppo; i primi due temi vengono sviluppati comunque; i temi non trattati sono posti fuori programma)
– SISTEMI INFORMATIVI
1. Organizzazione ed integrazione informativa
2. L’informazione come fattore abilitante
3. Risorse, processi e flussi informativi
4. Le architetture e i sistemi di IT
5. Integrazione informatica e sistemi ERP

– SISTEMI QUALITÀ
1. Evoluzione del concetto di qualità
2. I Sistemi Qualità (dal Quality Control alla Total Quality)
3. Normativa ISO9000 e certificazione
4. EFQM

– ANALISI PRODOTTO-MERCATO
1. Strategia e pianificazione strategica
2. Posizione competitiva, SBA e SBU
3. Matrici di Boston e Mc Kinsey, analisi del portafoglio
4. Analisi SWOT

– PROCESSI
1. Concetto di processo
2. Modellazione dei processi
3. Valutazione dei processi
4. Reingegnerizzazione dei processi

– BUSINESS PLAN
1. Scopi ed utilità
2. Struttura
3. Sviluppo
4. I singoli contenuti e gli strumenti di analisi

– AUTORITÀ E POTERE
1. Concetti di autorità e di potere
2. Burocrazie e rapporto capo-subordinato (Jaques)
3. Interazioni in una rete sociale con struttura e ruoli (Jaques)
4. Fonti, caratteristiche ed esercizio del potere nelle organizzazioni (Mintzberg)
5. Coalizioni

COPIA DELLE SLIDES PROIETTATE IN AULA
RICERCHE BIBLIOGRAFICHE INDIVIDUALI

1. Introduzione al sistema operativo robot (ROS)
2. Architettura ROS: Nodes, Messages, Topics, Services e Parameters
3. Ambiente di simulazione Gazebo
4. Cinematica del robot con azionamento differenziale
5. Strumenti della GUI ROS (Rviz e Rqt)
6. Stack di navigazione

Testo Principale
- Lentin Joseph. 2018. Robot Operating System for Absolute Beginners. Apress, USA.

Testo Suggerito
- Lentin Joseph and Jonathan Cacace. 2018. Mastering ROS for Robotics Programming - Second Edition: Design, build, and simulate complex robots using the Robot Operating System (2nd. ed.). Packt Publishing.

1. Introduzione:
- Gli Agenti Intelligenti.
- L'IA come "Representation and Search".
2. Risoluzione di Problemi:
- Ricerca non informata (in ampiezza, guidata dal costo, in profondità, Iterative deepening).
- Ricerca euristica (Best First, A*, Heuristic Functions).
- Algoritmi approssimati (Hill Climbing, Simulated Annealing, ecc.)
- Ricerca in presenza di avversari (MiniMax, Alfa-Beta Pruning).
- Introduzione alla Evolutionary Computation.
3. Introduzione al linguaggio Python:
- Ambienti di sviluppo; Jupiter Notebook.
- Python base. Strutture dati in Pyhton.
- Librerie Python: NumPy, Pandas, matplotlib, ScikitLearn.
4. Machine Learning:
- Regressione (lineare semplice, multipla).
- Classificazione (Logistic Regression, Decision Trees, Naïve Bayes).
- Clustering.
- Reti Neurali Artificiali.
- Reinforcement Learning.
- Introduzione al Deep Learning.
- Casi di studio.

S.J.Russel, P.Norvig "Artificial Intelligence: A Modern Approach", 4/Ed (2021). Pearson Education.
Dispense a cura del docente.

Prima parte (1CFU)
Cosa ha determinato il successo delle imprese digitali
• Dall’invenzione del microprocessore al cloud computing
• Modelli di business delle imprese digitali
• Ciclo di vita di una impresa digitale
Seconda parte (2CFU)
Come progettare, costruire e migliorare un prodotto o servizio digitale
• Idea, team, finanziamenti
• Lean Canvas: Segmento dei clienti (e clienti-tipo), Problema (e soluzioni esistenti), canali di profitto, Soluzione, Unique Value Proposition (Proposta di valore), Canali, Metriche Chiave, Struttura dei costi, Vantaggio Competitivo
• User-centered design (UCD) e minimum viable product (MVP)
• Come funzionano gli investitori: 4F, acceleratori, business angels, venture capitalists, corporate ventures. Partner finanziari e Partner Industriali
Terza parte (3CFU)
Lavoro di gruppo. In questa parte del corso gli studenti dovranno esercitarsi nei passi fondamentali per la ideazione di una impresa digitale. Gli studenti potranno optare se partecipare al programma di ateneo Dock3 oppure sviluppare la propria idea in maniera indipendente. In entrambi i casi saranno seguiti dal docente e da un comitato di esperti e in impreditorialità digitale.

Creare modelli di business: Un manuale pratico ed efficace per ispirare chi deve creare o innovare un modello di business
da Alexander Osterwalder , Yves Pigneur

The Four Steps to the Epiphany: Successful Strategies for Products that Win (English Edition)
di Steve Blank

The Lean Startup: How Today's Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses
di Eric Ries

Modelli per processi aleatori stazionari
- Leggi fisiche
- Processo stocastico
- Modelli per il filtraggio, la predizione ed il controllo: modelli input-output per serie temporali e sistemi dinamici (AR, ARMA, ARX, ARMAX)

Identificazione
- Identificazione a scatola nera (Minimi quadrati e metodi a massima verosimiglianza)
- Selezione della descrizione a complessità minima
- Cross-validazione: tecniche FPE (Final Prediction Error), AIC (Akaike Information Criterion) or MDL (Minimum Description Length)
- Metodi di identificazione ricorsivi (RLS,ELS,RML). Forgetting factor

Bayesian filtering
- Stima di stato: filtraggio, predizione e smoothing.
- Filtro di Kalman, filtro di Kalman di regime
- Trasformazione unscented, filtro di Kalman Unscented Kalman
- Filtri a griglia
- Filtri Particle

Filtraggio distribuito
- Filtro a informazione
- Filtro a informazione estesto

Sergio Bittanti, "Model Identification and Data Analysis", John Wiley and Sons Ltd

Interdipendenza e complessità nei sistemi infrastrutturali e nella gestione delle emergenze. Valutazione del rischio interconnesso. CISIApro 2.0. Direttiva NIS. Sale Controllo. GDPR/ Perimetro Digitale. Introduzione all'Analisi del Rischio in sistemi interdipendenti. Modellazione MHR. Reti Complesse.

Vulnerabilità sistemi di controllo industriali. Vulnerabilità dei protocolli. Attacchi informatici a sistemi di controllo industriale. Smart Behavioral Filter. Hands-on ICS

Decision Support Systems. Building Automation Systems. Smart Cities. IoT Introduzione. IoT Database. Distribuzione Energia Elettrica. Rete Idrica. Sistemi per il monitoraggio delle reti industriali. Iot Cloud

Appunti del docente

1. Introduzione ai sistemi multi-agente ed esempi motivazionali;
2. Ripasso di Teoria delle matrici con enfasi sulla teoria di Perron-Frobenius;
3. Teoria dei grafi e teoria algebrica dei grafi;
4. Analisi di stabilità per sistemi connessi.

Lectures on Network Systems, rev 1.6, Jan 2022, F. Bullo http://motion.me.ucsb.edu/book-lns
Fornito dal docente

Il sistema azienda: struttura, obiettivi, funzioni aziendali, le tipologie di struttura organizzativa. Classificazione dei sistemi di produzione. Le misure di prestazione dei sistemi di produzione. Rappresentazione e mappatura dei processi di produzione. Tecniche per la stima delle prestazioni dei sistemi produttivi. Legami tra WIP, Throughput e Tempo di attraversamento ed influenza della variabilità. Approcci alla diagnostica e miglioramento delle prestazioni dei sistemi manifatturieri.
Il dimensionamento dei lotti di produzione (lotto economico di produzione ed estensione al caso multiprodotto). La produzione per campagne (determinazione del numero ottimale di campagne e della loro durata ottimale). Effetto della dimensione dei lotti sul tempo di attraversamento.

La previsione della domanda
Gli elementi che caratterizzano la domanda e la sua variabilità (fluttuazioni random, trend, stagionalità e ciclicità). Tecniche previsionali qualitative e quantitative. Metodi causali basati su regressione lineare. Metodi basati su serie storiche (media mobile, media mobile pesata, media con smorzamento esponenziale con e senza trend). Metodi di stima della domanda stagionale. Criteri di stima degli errori di previsione (CFE, MAPE, MAD, TS). La previsione di domanda per i nuovi prodotto (stime della dimensione del mercato e modello di Bass).

Pianificazione, programmazione e controllo della produzione
Analisi P-Time e D-Time, la legge di Little. Logiche di gestione Push e Pull. Produzione a magazzino (Make to Stock) e produzione su commessa (Assemble to Order, Make to Order ed Engineering to Order). Gerarchia delle fasi di pianificazione, programmazione e controllo e le loro interazioni con le decisioni strategiche e la pianificazione della capacità produttiva.

Pianificazione aggregata
Criteri di adeguamento della capacità produttiva alla domanda. Metodi empirici (piani zero-inventory, piani level work force, piani misti) e modelli di ottimizzazione LP per la redazione del piano aggregato.

Il Piano Principale di Produzione
Criteri per la disaggregazione del piano aggregato e redazione del Piano principale di Produzione. La gestione della distinta base. Piano principale di produzione MTS E ATO.

Programmazione di medio periodo e pianificazione dei fabbisogni.
Il metodo MRPI e II. La verifica di capacità (Capacity Requirements Planning). Criteri di lottizzazione dei fabbisogni. Stima capacità Available to Promise. Limiti e vincoli del sistema MRP.

Programmazione operativa
I piani operativi di produzione ed il Final Assembly Schedule. Criteri operativi e tecniche euristiche per lo scheduling delle risorse e l’assegnazione delle priorità. Sequencing di linee di produzione multimodel e mixed model. Il controllo avanzamento della produzione.

Sistemi di produzione pull
Il sistema Kanban, il livellamento della produazione ed il sequencing di linee mixed model. Il sistema CONWIP. Confronto prestazionale tra sistemi push e pull.

Richiami di gestione delle scorte
Funzione e criteri di classificazione delle scorte. I costi rilevanti nella gestione delle scorte. I materiali a domanda dipendente e indipendente.
La gestione dei materiali a domanda indipendente: lotto economico con consegne istantanee e graduali, lotto economico con sconti quantità, la gestione a livello di riordino e a ciclo di riordino. La gestione degli articoli a forte movimentazione (copertura totale e copertura libera). Criteri per la determinazione della scorta di sicurezza (ricerca dell’ottimo economico e valutazione del livello di servizio). I benefici della centralizzazione delle scorte. La gestione a fabbisogno ,lot by lot e lotto economico dinamico. Decisioni di approvvigionamento sul singolo periodo (newsboy model). L’analisi ABC, le misure di prestazione dei magazzini (indice di rotazione, periodo di copertura, indici di efficienza del servizio).

Dispense distribuite dal docente caricate sul sito Moodle.

Contabilità

Il modello flussi-livelli per la rappresentazione della dinamica d’impresa. I diritti residuali dei proprietari dell’impresa sulla ricchezza prodotta: il principio del duplice aspetto e l’analisi delle fonti e degli impieghi di risorse

Gli obiettivi ed i limiti conoscitivi della contabilità: i principi contabili
Lo Stato Patrimoniale e Il Conto Economico: Attività immobilizzate e ammortamento, capitale circolante netto. Il Rendiconto Finanziario e l’analisi dei flussi di cassa: la derivazione dei flussi di cassa.

Indicatori di redditivita' e leva finanziaria


Strategia

Strategia d’impresa e strumenti dell’analisi strategica: dalla strategia alla creazione di valore; l’analisi di settore; fattori che ne determinano la redditività – domanda e competizione; forme di mercato – monopolio, oligopolio, concorrenza perfetta; strategie di business nei diversi contesti.
Analisi del vantaggio competitivo: Tipologie di vantaggio competitivo: costo e differenziazione; Il vantaggio di costo – catena del valore e analisi dei costi; Il vantaggio della differenziazione; Strategie di gruppo: Integrazione verticale e diversificazione.

R.Anthony, D. F. Hawkins, D. Macrì, K.A. Merchant. Il Bilancio. Analisi economiche per le decisioni e la comunicazione della performance. McGraw-Hill – quattordicesima edizione. Capitoli da 1 a 11

Grant R.M., L’analisi strategica per le decisioni aziendali; Il Mulino – quinta edizione. Capitoli I, II, III, IV, VII, XI.

Il corso tratta argomenti relativi al contesto : strutture dei processi manageriali in relazione al contesto del decision making e del problem solving. Applicazione ai processi e ai progetti. In particolare per i processi: metodi di rappresentazione e analisi, indicatori di performance , report direzionali, monitoraggio come prerequisito della fase decisionale. BPR (Business Process Reengineering). In particolare per i progetti : utilizzo di C/SCSC – EVM – EVMS per il decision making relativo all’avanzamento. Gestione del rischio (Risk Management). INDICATORI E CRUSCOTTO AZIENDALE: si presentano I metodi statistici a supporto del Decision Making per la rilevazione e la rappresentazione dei dati. INTERAZIONE STRATEGICA : teoria dei giochi (TdG): giochi in forma normale , giochi somma zero, giochi non somma zero. Concetti di soluzione: strategie dominate, Equilibrio di Nash, Equilibrio di Nash con strategie miste, equilibrio correlato. Giochi in Forma estensiva. Concetti di Soluzione: Backwards Induction , Subgame Perfection Equilibrium; Bayesian Extensive Games. Forma Estesa a informazione incompleta, Concetti di soluzione: Trembling Hand Perfection, Sequential Equilibrium. Giochi di segnalazione. Giochi di coalizione ad unita trasferibili (TU game) : Concetti di Soluzione : il Core, il valore Shapley, l'indice di Banzhaf, il Cost Game (ECA CGA EGA).

i testi ed il materiale sono forniti dal docente e sono disponibili via internet sul sito web.
http://damiani.dia.uniroma3.it/CORSI/MSDM/index.htm

Panoramica sui sistemi di supporto alle decisioni (DSS). Model Driven DSS. Generalità su Business Analytics. Richiami di modellazione (esempi di formulazioni PL, PLI e PNL). Predictive analytics, alberi di classificazione ottimi, esempi. Cenni alla complessità computazionale. Prescriptive analytics. Algoritmi euristici: euristiche costruttive, ricerca locale, ricerca locale a profondità variabile, Tabu Search, Simulated Annealing, algoritmi genetici, cenni ad altre metaeuristiche. Ottimizzazione robusta. Studio di casi reali (ottimizzazione dei flussi nella distribuzione di cibi surgelati, ottimizzazione dei turni del personale sanitario nei reparti ospedalieri, ottimizzazione dei percorsi per la raccolta di materiale per le analisi di laboratorio, gestione ottima del magazzino di un’azienda che si occupa di vendite online, ….).

1. Modelli e metodi decisionali in condizioni di incertezza e rischio, di G. Ghiani, R. Musmanno (a cura di), McGraw-Hill Education, 2009.
2. Slide e materiale didattico fornito dal docente

Sistemi di basi di dati: proprietà fondamentali. Modello relazionale. Algebra relazionale. SQL. Progettazione concettuale di basi di dati. Progettazione logica di basi di dati. Normalizzazione.

P. Atzeni et al. Basi di dati 5/Ed. McGraw-Hill, 2018
Materiale aggiuntivo a cura del docente sul sito
http://www.dia.uniroma3.it/~atzeni/didattica/BDN/BDNindex.html

- Richiami di calcolatori elettronici: architettura di un elaboratore, CPU, registri, esecuzione di una istruzione, interrupt, gerarchie di memoria, localita', I/O, chiamate di procedura
- Panoramica sui sistemi operativi moderni: definizione di sistema operativo, scopi, architettura a strati, kernel/user mode, caratteristiche salienti
- Processi e Thread: dispatching, stati, descrizione e controllo, modelli tipici di sistemi operativi e di uso della memoria nei processi
- Memoria: allocatori di memoria, partitioning, best/first/next fit, buddy algorithm, paging, segmentation, memoria virtuale e sua gestione hardware/software
- Scheduling: a breve medio e lungo termine, algoritmi per cpu scheduling
- I/O e File Management: Disk scheduling, RAID, UNIX File Management, inode, Linux VFS, ext2
- Sincronizzazione: primitive di sincronizzazione, RMW, mutex, semafori
- Introduzione a Linux: comandi di utilizzo frequente (e.g., gestione file e directory), variabili di ambiente, piping, redirection, segnali, espressioni regolari (sed e grep), scripting (bash, awk), linux filesystem management
- Debugger: utilizzo di gdb stepping, breakpoints, watching, backtrace, comandi gdb.
- Programmazione di Sistema: Gestione in C dei processi/thread su ambiente linux
- Virtualizzazione: Concetti generali, container, Docker

Il corso è in parte basato sui seguenti testi:

[t1] Operating Systems: Internals and Design Principles - William Stallings - Prentice Hall, quinta edizione (o superiori). Riferimento: nona edizione.
[t2] Sistemi operativi: Concetti ed Esempi - Silberschatz Abraham, Galvin Peter Baer, Gagne Greg - Addison Wesley/Pearson, nona edizione (o superiori). Riferimento: tenth global edition.

Tuttavia alcuni argomenti sono trattati solo sulle slide pubblicate nel materiale didattico.

• MODULO 1 - INTRODUZIONE
1.1. Generalità e definizioni
1.2. Cenni storici
1.3. Modelli dinamico e statico
1.4. Scenario attuale e tendenze evolutive

• MODULO 2 - STRUTTURE
2.1. Definizioni
2.2. Concetto di delega
2.3. Struttura, concetto e tipologie
2.4. Comitati
2.5. Struttura e evoluzione strutturale secondo Mintzberg
2.6. Linea gerarchica secondo Jaques
2.7. Struttura e processi
2.8. Reti

• MODULO 3 - MOTIVAZIONE
3.1. I bisogni secondo Maslow e Herzberg
3.2. Motivazione e demotivazione
3.3. Il lavoro secondo Jaques
3.4. Rapporto individuo-organizzazione
3.5. Aspetti psicologici della delega

• MODULO 4 - CULTURA ORGANIZZATIVA
4.1. Il gruppo psicologico
4.2. Formazione della cultura di gruppo
4.3. Il gruppo di lavoro
4.4. La cultura organizzativa

•MODULO 5 - GESTIONE E SVILUPPO DELLE RISORSE UMANE
5.1. Funzioni relative alle R.U. rilevanti per l’organizzazione
5.2. Sviluppo: Selezione, Valutazione, Formazione, carriere e rimpiazzi)
5.3. Politiche retributive

• MODULO 6 - MICROORGANIZZAZIONE
6.1.Documenti
6.2. Rappresentazione della struttura
6.3. Procedure
6.4. Analisi organizzativa

•LABORATORIO DI ORGANIZZAZIONE E IMPRENDITORIA (temi a scelta per lavori di gruppo; i primi due temi vengono sviluppati comunque; i temi non trattati sono posti fuori programma)
– SISTEMI INFORMATIVI
1. Organizzazione ed integrazione informativa
2. L’informazione come fattore abilitante
3. Risorse, processi e flussi informativi
4. Le architetture e i sistemi di IT
5. Integrazione informatica e sistemi ERP

– SISTEMI QUALITÀ
1. Evoluzione del concetto di qualità
2. I Sistemi Qualità (dal Quality Control alla Total Quality)
3. Normativa ISO9000 e certificazione
4. EFQM

– ANALISI PRODOTTO-MERCATO
1. Strategia e pianificazione strategica
2. Posizione competitiva, SBA e SBU
3. Matrici di Boston e Mc Kinsey, analisi del portafoglio
4. Analisi SWOT

– PROCESSI
1. Concetto di processo
2. Modellazione dei processi
3. Valutazione dei processi
4. Reingegnerizzazione dei processi

– BUSINESS PLAN
1. Scopi ed utilità
2. Struttura
3. Sviluppo
4. I singoli contenuti e gli strumenti di analisi

– AUTORITÀ E POTERE
1. Concetti di autorità e di potere
2. Burocrazie e rapporto capo-subordinato (Jaques)
3. Interazioni in una rete sociale con struttura e ruoli (Jaques)
4. Fonti, caratteristiche ed esercizio del potere nelle organizzazioni (Mintzberg)
5. Coalizioni

COPIA DELLE SLIDES PROIETTATE IN AULA
RICERCHE BIBLIOGRAFICHE INDIVIDUALI

MKSA. Caratteristiche statiche e dinamiche dei sensori. Calibrazione. Catene di misura. Sensori per grandezze cinematiche (posizione, velocità, accelerazione), cenni su altri sensori (celle di carico, sensori di temperatura, sensori di pressione). Problemi di installazione sull'impianto. Collegamento elettrico di sensori e apparecchiature di misura, schermaggio e isolamento. Interfacciamento con elaboratori. Schede di acquisizione. Un esempio di linguaggio per acquisizione ed elaborazione di dati sensoriali. Pretrattamento (filtraggio, rimozione del valore medio). Misura della risposta armonica.
Funzioni di auto e mutua correlazione, spettri di ampiezza e potenza. Finestre temporali. Generatori di rumore.
Identificazione non parametrica: stima della risposta armonica col metodo dei periodogrammi per sistemi ad anello aperto e chiuso; stima della risposta impulsiva con metodi di deconvoluzione.
Caratteristiche degli azionamenti elettrici con particolare riferimento ai motori brushless.

Programma delle Esercitazioni
Uso di strumenti comuni.
Collegamento di semplici sistemi didattici a schede di acquisizione. Acquisizione, trattamento e visualizzazione tramite Matlab dei segnali risultanti.
Identificazione di semplici sistemi didattici implementando alcune delle tecniche descritte e/o impiegando pacchetti software dedicati.

Dispense del docente

Utilizzo di software di modellazione matematica o di altri strumenti informatici per lo sviluppo di un progetto individuale nell'ambito dei metodi decisionali

Per il sofware ampl:
- https://ampl.com/resources/the-ampl-book/
- slide del docente
Per altri software:
- materiale disponibile in rete

Programma del Corso
1. Introduzione a Processi Decisionali Multi-Criterio nella Gestione dei Servizi Pubblici
2. Ottimizzazione nella Pianificazione e Schedulazione di Progetti
3. Programmazione Disgiuntiva: Modelli di Scheduling e Routing, Algoritmi (Meta)Euristici / Esatti
4. Sistemi di Prenotazione, Scheduling di Intervalli
5. Timetabling con Vincoli su Operatori o Strumentazione
6. Scheduling and Timetabling in Tornei Sportivi
7. Scheduling di Programmi Televisivi
8. Problemi di Trasporto: Coordinamento, Scheduling e Routing di Navi/Aerei/Treni
9. Sistemi di Supporto alle Decisioni per la Direzione delle Operazioni in Tempo Reale
10. Scheduling della Forza Lavoro: Scheduling dei Giorni Liberi, Turni, Cyclic Staffing
11. Scheduling del Personale Aereo
12. Problemi di Localizzazione Discreta
13. Gestione della Qualità dell’Acqua e dell’Aria
14. Assistenza Sanitaria

Michael L. Pinedo (Author) “Planning and Scheduling in Manufacturing and Services”, Springer Series in Operations Research, Edizione 2005
S.M. Pollock, M.H. Rothkopf, A. Barnett (Editors), “Operations Research and the Public Sector”, Handbooks in Operations Research and Management Science, Volume 6, Edizione 1994

Interdipendenza e complessità nei sistemi infrastrutturali e nella gestione delle emergenze. Valutazione del rischio interconnesso. CISIApro 2.0. Direttiva NIS. Sale Controllo. GDPR/ Perimetro Digitale. Introduzione all'Analisi del Rischio in sistemi interdipendenti. Modellazione MHR. Reti Complesse.

Vulnerabilità sistemi di controllo industriali. Vulnerabilità dei protocolli. Attacchi informatici a sistemi di controllo industriale. Smart Behavioral Filter. Hands-on ICS

Decision Support Systems. Building Automation Systems. Smart Cities. IoT Introduzione. IoT Database. Distribuzione Energia Elettrica. Rete Idrica. Sistemi per il monitoraggio delle reti industriali. Iot Cloud

Appunti del docente

1. Introduzione ai sistemi multi-agente ed esempi motivazionali;
2. Ripasso di Teoria delle matrici con enfasi sulla teoria di Perron-Frobenius;
3. Teoria dei grafi e teoria algebrica dei grafi;
4. Analisi di stabilità per sistemi connessi.

Lectures on Network Systems, rev 1.6, Jan 2022, F. Bullo http://motion.me.ucsb.edu/book-lns
Fornito dal docente

Il sistema azienda: struttura, obiettivi, funzioni aziendali, le tipologie di struttura organizzativa. Classificazione dei sistemi di produzione. Le misure di prestazione dei sistemi di produzione. Rappresentazione e mappatura dei processi di produzione. Tecniche per la stima delle prestazioni dei sistemi produttivi. Legami tra WIP, Throughput e Tempo di attraversamento ed influenza della variabilità. Approcci alla diagnostica e miglioramento delle prestazioni dei sistemi manifatturieri.
Il dimensionamento dei lotti di produzione (lotto economico di produzione ed estensione al caso multiprodotto). La produzione per campagne (determinazione del numero ottimale di campagne e della loro durata ottimale). Effetto della dimensione dei lotti sul tempo di attraversamento.

La previsione della domanda
Gli elementi che caratterizzano la domanda e la sua variabilità (fluttuazioni random, trend, stagionalità e ciclicità). Tecniche previsionali qualitative e quantitative. Metodi causali basati su regressione lineare. Metodi basati su serie storiche (media mobile, media mobile pesata, media con smorzamento esponenziale con e senza trend). Metodi di stima della domanda stagionale. Criteri di stima degli errori di previsione (CFE, MAPE, MAD, TS). La previsione di domanda per i nuovi prodotto (stime della dimensione del mercato e modello di Bass).

Pianificazione, programmazione e controllo della produzione
Analisi P-Time e D-Time, la legge di Little. Logiche di gestione Push e Pull. Produzione a magazzino (Make to Stock) e produzione su commessa (Assemble to Order, Make to Order ed Engineering to Order). Gerarchia delle fasi di pianificazione, programmazione e controllo e le loro interazioni con le decisioni strategiche e la pianificazione della capacità produttiva.

Pianificazione aggregata
Criteri di adeguamento della capacità produttiva alla domanda. Metodi empirici (piani zero-inventory, piani level work force, piani misti) e modelli di ottimizzazione LP per la redazione del piano aggregato.

Il Piano Principale di Produzione
Criteri per la disaggregazione del piano aggregato e redazione del Piano principale di Produzione. La gestione della distinta base. Piano principale di produzione MTS E ATO.

Programmazione di medio periodo e pianificazione dei fabbisogni.
Il metodo MRPI e II. La verifica di capacità (Capacity Requirements Planning). Criteri di lottizzazione dei fabbisogni. Stima capacità Available to Promise. Limiti e vincoli del sistema MRP.

Programmazione operativa
I piani operativi di produzione ed il Final Assembly Schedule. Criteri operativi e tecniche euristiche per lo scheduling delle risorse e l’assegnazione delle priorità. Sequencing di linee di produzione multimodel e mixed model. Il controllo avanzamento della produzione.

Sistemi di produzione pull
Il sistema Kanban, il livellamento della produazione ed il sequencing di linee mixed model. Il sistema CONWIP. Confronto prestazionale tra sistemi push e pull.

Richiami di gestione delle scorte
Funzione e criteri di classificazione delle scorte. I costi rilevanti nella gestione delle scorte. I materiali a domanda dipendente e indipendente.
La gestione dei materiali a domanda indipendente: lotto economico con consegne istantanee e graduali, lotto economico con sconti quantità, la gestione a livello di riordino e a ciclo di riordino. La gestione degli articoli a forte movimentazione (copertura totale e copertura libera). Criteri per la determinazione della scorta di sicurezza (ricerca dell’ottimo economico e valutazione del livello di servizio). I benefici della centralizzazione delle scorte. La gestione a fabbisogno ,lot by lot e lotto economico dinamico. Decisioni di approvvigionamento sul singolo periodo (newsboy model). L’analisi ABC, le misure di prestazione dei magazzini (indice di rotazione, periodo di copertura, indici di efficienza del servizio).

Dispense distribuite dal docente caricate sul sito Moodle.

Prima parte (1CFU)
Cosa ha determinato il successo delle imprese digitali
• Dall’invenzione del microprocessore al cloud computing
• Modelli di business delle imprese digitali
• Ciclo di vita di una impresa digitale
Seconda parte (2CFU)
Come progettare, costruire e migliorare un prodotto o servizio digitale
• Idea, team, finanziamenti
• Lean Canvas: Segmento dei clienti (e clienti-tipo), Problema (e soluzioni esistenti), canali di profitto, Soluzione, Unique Value Proposition (Proposta di valore), Canali, Metriche Chiave, Struttura dei costi, Vantaggio Competitivo
• User-centered design (UCD) e minimum viable product (MVP)
• Come funzionano gli investitori: 4F, acceleratori, business angels, venture capitalists, corporate ventures. Partner finanziari e Partner Industriali
Terza parte (3CFU)
Lavoro di gruppo. In questa parte del corso gli studenti dovranno esercitarsi nei passi fondamentali per la ideazione di una impresa digitale. Gli studenti potranno optare se partecipare al programma di ateneo Dock3 oppure sviluppare la propria idea in maniera indipendente. In entrambi i casi saranno seguiti dal docente e da un comitato di esperti e in impreditorialità digitale.

Creare modelli di business: Un manuale pratico ed efficace per ispirare chi deve creare o innovare un modello di business
da Alexander Osterwalder , Yves Pigneur

The Four Steps to the Epiphany: Successful Strategies for Products that Win (English Edition)
di Steve Blank

The Lean Startup: How Today's Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses
di Eric Ries

1. Introduzione:
- Gli Agenti Intelligenti.
- L'IA come "Representation and Search".
2. Risoluzione di Problemi:
- Ricerca non informata (in ampiezza, guidata dal costo, in profondità, Iterative deepening).
- Ricerca euristica (Best First, A*, Heuristic Functions).
- Algoritmi approssimati (Hill Climbing, Simulated Annealing, ecc.)
- Ricerca in presenza di avversari (MiniMax, Alfa-Beta Pruning).
- Introduzione alla Evolutionary Computation.
3. Introduzione al linguaggio Python:
- Ambienti di sviluppo; Jupiter Notebook.
- Python base. Strutture dati in Pyhton.
- Librerie Python: NumPy, Pandas, matplotlib, ScikitLearn.
4. Machine Learning:
- Regressione (lineare semplice, multipla).
- Classificazione (Logistic Regression, Decision Trees, Naïve Bayes).
- Clustering.
- Reti Neurali Artificiali.
- Reinforcement Learning.
- Introduzione al Deep Learning.
- Casi di studio.

S.J.Russel, P.Norvig "Artificial Intelligence: A Modern Approach", 4/Ed (2021). Pearson Education.
Dispense a cura del docente.

1. Introduzione:

- Gli Agenti Intelligenti.
- L'IA come "Representation and Search".

2. Risoluzione di Problemi:

- Ricerca non informata (in ampiezza, guidata dal costo, in profondità, Iterative deepening).
- Ricerca euristica (Best First search, A*, Heuristic Functions).
- Algoritmi approssimati (Hill Climbing, Simulated Annealing, ecc.)
- Ricerca in presenza di avversari (MiniMax, Alfa-Beta Pruning).
- Introduzione alla Evolutionary Computation.

3. Introduzione al linguaggio Python:

- Ambienti di sviluppo; Jupiter Notebook.
- Python base. Strutture dati in Pyhton.
- Librerie Python: NumPy, Pandas, matplotlib, ScikitLearn.

4. Machine Learning:

- Regressione (lineare semplice, multipla).
- Classificazione (Logistic Regression, Decision Trees, Naïve Bayes).
- Clustering.
- Reti Neurali Artificiali.
- Reinforcement Learning.
- Introduzione al Deep Learning.
- Casi di studio.

S.J.Russel, P.Norvig "Artificial Intelligence: A Modern Approach", 4/Ed (2021). Pearson Education.

Dispense a cura del docente.