9794213 - ADVANCED MANUFACTURING

L’obiettivo primario del corso consiste nel trasferire agli studenti le conoscenze relative sia ai processi manifatturieri avanzati, tradizionali e innovativi, sia alle tecniche più recenti di programmazione e controllo della produzione. Saranno inoltre approfondite le tematiche relative alla simulazione dei processi produttivi (Advanced Manufacturing Processes - AMP) e dei sistemi produttivi (Advanced Manufacturing Systems - AMS), finalizzati alla fase di ottimizzazione tramite tecniche statistiche e di intelligenza artificiale.

Al termine del corso lo studente sarà in grado di a) selezionare il processo produttivo più adatto per la realizzazione di specifici manufatti o semilavorati, b) utilizzare metodi analitici o numerici per la progettazione dei processi di metal forming, c) utilizzare metodi statistici e tecniche di intelligenza artificiale per la progettazione ottima dei processi e dei metodi di pianificazione della produzione nei sistemi produttivi.

Oltre alle lezioni frontali, un’intensa attività pratica di laboratorio caratterizzerà il corso in questione. Gli studenti saranno coinvolti nello sviluppo di una serie di project works supportati dalla supervisione del docente e di esperti della materia.

Il corso prevede le seguenti attività:

-       Lezioni frontali

-       Esercizi numerici

-       Sviluppo e implementazione di project works relativi alla progettazione e l’ottimizzazione dei processi e al decision-making nei sistemi produttivi.

Le conoscenze relative alla Tecnologia Meccanica sono propedeutiche al corso. Propedeuticità "FORMALE". E’ inoltre opportuno ma non necessario avere una buona conoscenza dei linguaggi di programmazione e dei software scientifici normalmente in uso in ambito universitario, quali: MS Excel, Matlab.

I contenuti del corso si possiono suddividere in tre distinte categorie, come segue:

Sezione I: Advanced Manufacturing Processes

• Introduzione generale e classificazione dei processi produttivi
• Proprietà fondamentali e comportamento dei materiali nei processi manifatturieri
• Note sui trattamenti termici dei materiali metallici
• Processo e attrezzature per la laminazione
• Processo e attrezzature per la forgiatura
• Processo e attrezzature per l’estrusione e la trafilatura
• Formatura delle lamiere
• Nozioni fondamentali della prototipazione rapida
• Computer aided manufacturing
• Computer integrated manufacturing

Sezione II: Advanced Manufacturing Systems

• Introduzione al sequencing e allo scheduling
• Singla machine scheduling
• Parallel machine scheduling
• Flow shop scheduling
• Single/mixed model assembly line balancing and sequencing

Contenuti trasversali:

>Progettazione degli esperimenti (DOE)

• Response Surface Methodology (RSM)
• Piani degli esperiemnti completi o frazionati

> Machine learning e Reti neurali artificiali.

>Algoritmi di ottimizzazione

• Ottimizzazione con algoritmi avanzati
• Algoritmi evoluzionari nature-inspired.

Più in dettaglio, la prima sezione tratta dei processi di formatura dei materiali metallici, alcuni dei quali saranno investigati attraverso il confronto tra metodi analitici e numerici. L’ottimizzazione dei processi produttivi è un fattore chiave nei contesti produttivi di ultima generazione. A tal proposito, la progettazione statistica degli esperimenti (DOE) e le tecniche di machine learning saranno impiegate per lo sviluppo di modelli predittivi preliminari alla successiva fase di ottimizzazione in cui i parametri di processo ottimi saranno selezionati attraverso opportuni algoritmi di calcolo. La seconda sezione è dedicata allo studio e implementazione e delle tecniche avanzate di programmazione e controllo della produzione. Nello specifico si studieranno le strategie di pianificazione della produzione di medio e breve termine riferite ai sistemi produttivi flessibili e alle linee di assemblaggio. Per la risoluzione ottima dei rispettivi problemi decisionali saranno utilizzati algoritmi euristici ed evoluzionari.

[1]. Kalpakjian S., Schmid S.R., Manufacturing Engineering & Technology, Pearson College,  ISBN-10 : 0133128741, ISBN-13 : 978-0133128741.

[2]. Kenneth R. Baker, Dan Trietsch, Principles of Sequencing and Scheduling, John Wiley & Sons Inc. ISBN-10 : 047039165, ISBN-13 : 978-047039

Some contents will be also derived from:

[3]. Raymond H. Myers, Douglas C. Montgomery, Christine M. Anderson-Cook, “Response surface methodology”, Wiley.

[4]. Kalpakjian S., Schmid S.R., Manufacturing Processes for Engineering Materials, Pearson College, ISBN-10 : 0132272717, ISBN-13 : 978-0132272711.

[5]. Kapil Gupta e Munish Kumar Gupta “Optimization of Manufacturing Processes”, Springer-Verlag, ISBN-10 : 3030196372, ISBN-13 : 978-3030196370.

Il corso si svolge secondo le seguenti modalità:

-       Lezioni frontali;

-       Esercizi numerici sui differenti argomenti;

-       Project works (simulazioni numeriche, design of experiments, modellazione matematica, ottimizzazione)

Valutazione degli studenti:

-       Valutazione del project work (50%)

-       Discussione orale sugli. Argomenti del corso e del project work (50%)

A garanzia di pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti, gli studenti interessati possono chiedere un colloquio personale in modo da programmare eventuali misure compensative e/o dispensative, in base agli obiettivi didattici ed alle specifiche esigenze. È possibile rivolgersi anche al docente referente CInAP (Centro per l’integrazione Attiva e Partecipata - Servizi per le Disabilità e/o i DSA) del proprio Dipartimento.

Q1: Quante sono le componenti energetiche che caratterizzano il processo di estusione?

Q2: Qual'è la differenza tra open-die e closed-die forging?

Q3: Cos'è un RSM?

Q3: Quanti parametri di controllo devono essere settati per un algoritmo Particle swarm optimization?