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Luca PAZZI

Ricercatore Universitario
Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari"

Insegnamento: Informatica Industriale

Ingegneria meccanica (D.M.270/04) (Offerta formativa 2022)

Obiettivi formativi

Obiettivi Formativi:

Conoscenza del paradigma di manifattura avanzata conosciuta come Industry 4.0 applicata al miglioramento dei prodotti e dei processi attraverso la programmazione di sistemi ciber-fisici (Cyber Physical Systems). Conoscenza delle caratteristiche distintive di un sistema di controllo per manifattura avanzata. Conoscenza della classificazione dei sistemi di controllo per manifattura avanzata. Conoscenza delle tecnologie informatiche che sono ad essa correlate. Conoscenza del Model Based Engineering (MBE) e dell'Ingegneria del Software applicato al ciclo produttivo. Conoscenza dei bus di campo utilizzati per la manifattura avanzata. Conoscenza delle nozioni di sicurezza ed efficacia (safety & liveness) relative ai sistemi di produzione. Conoscenza degli standard internazionali nel settore della manifattura avanzata. Conoscenza della robotica collaborativa applicata alla manifattura avanzata. Conoscenza dell’Internet of Things applicato alla manifattura avanzata.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Capacità di progettare le funzioni di un sistema di manifattura avanzata. Capacità di utilizzare metodologie e standard (IEC 61508) per quantificare i rischi legati al funzionamento di un sistema distribuito. Capacità di comprendere quale strategia è più adatta alla riduzione del rischio e alla gestione dei guasti in uno specifico sistema di manifattura avanzata (ISO 15066). Capacità di modellare il funzionamento di un sistema di manifattura avanzata attraverso Model Based Engineering (MBE). Capacità di verificare se il progetto di un sistema di manifattura avanzata soddisfa standard internazionali del settore. Capacità di programmare una macchina per la manifattura attraverso linguaggi standardizzati per PLC. Capacità di integrare l’heritage aziendale alle nuove tecnologie di manifattura avanzata. Capacità di programmare un sistema IOT legato alla manifattura.

Prerequisiti

Si richiedono basi di conoscenza di programmazione strutturata (linguaggi C o Pascal).

Programma del corso

Introduzione ai sistemi di manifattura avanzata. Inquadramento rispetto alle tecnologie attuali ed esame degli scenari nel medio futuro. Classificazione dei sistemi di manifattura avanzata. Autodiagnosi e tolleranza ai guasti. Sistemi di controllo distribuiti. Dal paradigma di programma analogico e elettromeccanico a quello digitale. (1 credito)

Applicazioni: Controllo di processo, altre applicazioni industriali. Sensori, attuatori, bus di campo, paradigma event trigged (ET) vs. time triggered (TT). Esempio: bus CAN ET e bus CAN TT. Casi di studio. Sistemi operativi Real Time: differenze e analogie rispetto ai sistemi operativi tradizionali. L'esempio di LinuxRT. Altri esempi. (1 credito)

Ingegneria del software per sistemi di manifattura avanzata: caratteristiche del software real-time, specifica dei requisiti, implementazione di relazioni e vincoli temporali. Applicabilità di metodologie tradizionali al dominio real-time. Uso di UML, Use case, Sequence diagram, Statecharts. (1 credito)

Sicurezza ed efficacia (SAFETY & LIVENESS): Problematica della sicurezza, classificazione del rischio e metodologie e standard internazionali correlati. Specificità del problema della sicurezza per sistemi di manifattura avanzata;. Logiche temporali (TL) per la specifica di assiomi di sicurezza ed efficacia e loro verifica. Il problema della complessità. Esplosione combinatoria degli stati di funzionamento. Tecniche di model checking. (1 credito)

Programmazione di PLC attraverso linguaggi evoluti a stati. Esercitazioni guidate in laboratorio. (1 credito)

Metodi didattici

Lezioni, seminari aziendali, esercitazioni in laboratorio, deployment di software su PLC industriale e microcontrollori, verifica di semplici applicazioni, possibilità di stage in azienda.

Testi di riferimento

- Dispense del docenti
- Bolton, Programmable Logic Controllers, Newnes ed.

Verifica dell'apprendimento

Scritto e orale.

Risultati attesi

Conoscenza e capacità di comprensione. Tramite le lezioni in aula lo studente apprende i principali sistemi hardware e software utili in ambito industriale, specialmente programmazione a stati finiti.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Tramite le esercitazioni pratiche in laboratorio, lo studente è in grado sia di implementare che di creare sistemi prototipali per il controllo industriale.

Autonomia di giudizio. Nel corso verranno presentate diverse alternative, sia hardware che software, per permettere allo studente di apprendere le strategie di scelta in fase di realizzazione e progetto.

Capacità di apprendimento. Le attività descritte consentono allo studente di acquisire gli strumenti metodologici per proseguire gli studi e per potere provvedere autonomamente al proprio aggiornamento.