Modelli di processi produttivi. Livello: operativo, decisionale, di controllo

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Modelli di processi produttivi. Livello: operativo, decisionale, di controllo"

Transcript

1 Modelli di processi produttivi Livello: operativo, decisionale, di controllo

2 Produzione discreta: classificazione storica Dal punto di vista storico i sistemi di produzione discreta sono stati classificati in: Linea di trasferimento (o di montaggio) Transfer line - un solo prodotto - produzione di massa

3 Produzione discreta: classificazione storica

4 Produzione discreta: classificazione storica

5 Produzione discreta: classificazione storica

6 Modello generale Le entità presenti nel modello sono: prodotti e semilavorati risorse produttive risorse di trasporto risorse di immagazzinamento

7 Prodotti e semilavorati

8 Grafo di precedenza delle operazioni Il grafo di precedenza delle operazioni per la generica classe di prodotti Pi: è un grafo orientato è composto da n i nodi (n i = n operazioni necessarie per produrre prodotti di classe Pi) generalmente è un albero - non prevede cicli generalmente è un in-albero (in-tree) - esiste un unica operazione finale comprende vincoli di incompatibilità tra le operazioni

9 Prodotti e semilavorati

10 Grafo di realizzazione del prodotto

11 Le operazioni

12 Risorse produttive

13 Risorse di trasporto Le risorse di trasporto si classificano in trasporto su supporto fisso percorso fissato capacità infinita trasporto su veicoli (Automated Guided Vehicle-AGV) percorso non fissato capacità finita

14 Risorse di immagazzinamento Le risorse di immagazzinamento si classificano in magazzini di ingresso per semilavorati di uscita buffer

15 Indici di prestazione Indici di prestazione legati alle commesse (produzione maketo-order) Definizioni di base: J i,j job relativo alla j-esima commessa della classe di prodotti Pi; L i,j dimensione del lotto (lot-size) del job J i,j ; dd i,j data di consegna (due-date) del job Ji,j ; dl i,j dead-line del job Ji,j ; c i,j istante di completamento (completion time) del job J i,j ;

16 Indici di prestazione T i,j tardiness del job J i,j T i,j = max{c i,j - dd i,j, 0} E i,j earliness del job J i,j E i,j = max{dd i,j - c i,j, 0} a i,j istante di arrivo (arrival time) dei componenti di base/semilavorati necessari per il job J i,j ; F i,j tempo di esecuzione (flow time) del job J i,j, supponendo che il job non preveda assemblaggi: F i,j = c i,j - a i,j

17 Indici di prestazione Indici di prestazione legati al tempo di completamento delle commesse Tardiness massima: T i,max = max j=1,,n { α i,j T i,j } dove: N è il numero di job (commesse) previsti per la classe di prodotti Pi α i,j, j=1,,n, sono pesi (coefficienti costanti) La tardiness massima è indicativa della massima insoddisfazione del cliente.

18 Indici di prestazione Indici di prestazione legati al tempo di completamento delle commesse Earliness massima: E i,max = max j=1,,n { β i,j E i,j } dove: N è il numero di job (commesse) previsti per la classe di prodotti Pi β i,j, j=1,,n, sono pesi (coefficienti costanti) La earliness massima è indicativa del tempo massimo di immagazzinamento dei prodotti finiti.

19 Indici di prestazione

20 Indici di prestazione

21 Indici di prestazione

22 Indici di prestazione

23 Indici di prestazione

24 Indici di prestazione

25 Indici di prestazione

26 Indici di prestazione

27 Indici di prestazione

28 Indici di prestazione

29 Modello di produzione Discreto

Corso di Automazione Industriale 1. Capitolo 3

Corso di Automazione Industriale 1. Capitolo 3 Simona Sacone - DIST Corso di Automazione Industriale 1 Capitolo 3 Modelli di processi produttivi a livello decisionale operativo e di controllo Simona Sacone - DIST 2 Modelli di sistemi di produzione

Dettagli

SISTEMI DI PRODUZIONE DISCRETA

SISTEMI DI PRODUZIONE DISCRETA Corso di Laurea Triennale in INGEGNERIA GESTIONALE Anno Accademico 2012/13 Prof. Davide GIGLIO 1 GENERALITÀ SUI PROCESSI PRODUTTIVI DISCRETI I processi produttivi possono dar luogo a prodotti continui

Dettagli

Organizzazione della produzione

Organizzazione della produzione Scheduling Organizzazione della produzione PRODOTTO che cosa chi ORGANIZZAZIONE PROCESSO come FLUSSO DI PRODUZIONE COORDINAMENTO PIANIFICAZIONE SCHEDULING quando Pianificazione della produzione: schedulazione

Dettagli

Lezione 1. Le tipologie di problemi di gestione della produzione e delle reti logistiche

Lezione 1. Le tipologie di problemi di gestione della produzione e delle reti logistiche Lezione 1 Le tipologie di problemi di gestione della produzione e delle reti logistiche Obiettivo: introdurre la terminologia da usarsi per formulare i problemi industriali da risolvere nell ambito della

Dettagli

Problema del Job Shop

Problema del Job Shop Problema del Job Shop Job Shop n job, m macchine iascun job j è composto da una sequenza di task (t j (),,t j (r j )) ogni task t j (k) deve essere eseguito su una specifica macchina i = m j (k) (richiedendo

Dettagli

Celle di fabbricazione

Celle di fabbricazione Celle di fabbricazione Produzione per parti (Classificazione Impiantistica) Produzione per parti Fabbricazione Montaggio (assemblaggio) Job Shop Celle di fabbricazione Linee transfer A posto fisso Ad Isola

Dettagli

5 PROGRAMMAZIONE LINEARE INTERA (PLI) E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano 1

5 PROGRAMMAZIONE LINEARE INTERA (PLI) E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano 1 5 PROGRAMMAZIONE LINEARE INTERA (PLI) E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano Programma lineare intero: (PLI) min c T x Ax b x 0 intero Ipotesi: A, b interi La condizione di interezza non è

Dettagli

Capitolo 3: Ottimizzazione Discreta. E. Amaldi DEI, Politecnico di Milano

Capitolo 3: Ottimizzazione Discreta. E. Amaldi DEI, Politecnico di Milano Capitolo 3: Ottimizzazione Discreta E. Amaldi DEI, Politecnico di Milano 3.1 Modelli di PLI e PLMI Moltissimi problemi decisionali complessi possono essere formulati come problemi di Programmazione Lineare

Dettagli

Produzioni Manifatturiere (per parti)

Produzioni Manifatturiere (per parti) Produzioni Manifatturiere (per parti) Produzione per parti (Classificazione Impiantistica) Produzione per parti Fabbricazione Montaggio (assemblaggio) Job Shop Celle di fabbricazione Linee transfer A posto

Dettagli

Organizzazione della produzione

Organizzazione della produzione Scheduling Organizzazione della produzione PRODOTTO che cosa chi ORGANIZZAZIONE PROCESSO come FLUSSO DI PRODUZIONE COORDINAMENTO PIANIFICAZIONE SCHEDULING quando Pianificazione della produzione: schedulazione

Dettagli

Richiami di Teoria dei Grafi. Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Siena

Richiami di Teoria dei Grafi. Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Siena Richiami di Teoria dei Grafi Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Siena Teoria dei grafi La Teoria dei Grafi costituisce, al pari della Programmazione Matematica, un corpo

Dettagli

Corso di Economia e Gestione delle Imprese. Corso di Economia e Gestione delle Imprese

Corso di Economia e Gestione delle Imprese. Corso di Economia e Gestione delle Imprese Corso di Economia e Gestione delle Imprese La La produzione LE TIPOLOGIE DI PRODOTTO Dal punto di vista tecnico-produttivo si possono distinguere varie tipologie di prodotti in quanto a prodotti diversi

Dettagli

A-2 a PI. Esercizio 2. Domanda 3

A-2 a PI. Esercizio 2. Domanda 3 A-2 a PI Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia È dato il problema di PL in figura. 1. Facendo uso delle condizioni di ortogonalità, dimostrare o confutare l ottimalità della soluzione x = 1; x =

Dettagli

CASE STUDY 2. Fabbricazione dell acciaio. Un problema di pianificazione: Minimizzazione dei costi di carica del forno. Dati. Formulazione del problema

CASE STUDY 2. Fabbricazione dell acciaio. Un problema di pianificazione: Minimizzazione dei costi di carica del forno. Dati. Formulazione del problema CASE STUDY 2 Fabbricazione dell acciaio Gestione delle risorse produttive nell industria siderurgica Un problema di pianificazione: Minimizzazione dei costi di carica del forno Magazzini materie prime

Dettagli

Modelli dei Sistemi di Produzione Modelli e Algoritmi della Logistica

Modelli dei Sistemi di Produzione Modelli e Algoritmi della Logistica Modelli dei Sistemi di Produzione Modelli e Algoritmi della Logistica 2010-11 Scheduling: Introduzione CARLO MANNINO Sapienza Università di Roma Dipartimento di Informatica e Sistemistica Problemi di scheduling

Dettagli

Metodi di Ottimizzazione per la Logistica e la Produzione

Metodi di Ottimizzazione per la Logistica e la Produzione Metodi di Ottimizzazione per la Logistica e la Produzione Parte III Manuel Iori Dipartimento di Scienze e Metodi dell Ingegneria Università di Modena e Reggio Emilia Anno Accademico 2016/17 MOLP Parte

Dettagli

COMPITO DI RICERCA OPERATIVA APPELLO DEL 07/04/04

COMPITO DI RICERCA OPERATIVA APPELLO DEL 07/04/04 COMPITO DI RICERCA OPERATIVA APPELLO DEL 07/04/04 Esercizio 1 1)Dato il seguente problema di PL: max 2x 1 x 2 x 1 + x 2 2 x 1 + 2x 2 7 x 1 + x 2 1 x 1, x 2 0 trasformarlo in forma standard (2 punti) 2)

Dettagli

Fondamenti di Ricerca Operativa TA Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Esercizi Modellazione

Fondamenti di Ricerca Operativa TA Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Esercizi Modellazione Fondamenti di Ricerca Operativa TA Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Esercizi Modellazione Esercizio 1 In un supermercato si vuole disporre un insieme {1,...,n} di prodotti su m sca ali. Ogni prodotto

Dettagli

SISTEMI DI PRODUZIONE DISCRETA

SISTEMI DI PRODUZIONE DISCRETA Corso di Laurea Triennale in INGEGNERIA GESTIONALE Anno Accademico 212/13 Prof. Davide GIGLIO GENERALITÀ SUI PROCESSI PRODUTTIVI DISCRETI I processi produttivi possono dar luogo a prodotti continui ( fluidi

Dettagli

Problema del Job Shop

Problema del Job Shop Problema del Job hop Job hop n ob, m macchine iascun ob è composto da una sequenza di task (t (1),,t (r )) ogni task t (k) deve essere eseguito su una specifica macchina i = m (k) (richiedendo un tempo

Dettagli

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BERGAMO

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BERGAMO UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BERGAMO Dipartimento di Ingegneria A.A. 2012/13 FONDAMENTI DI RETI E TELECOMUNICAZIONE Appello del 11/04/14 Esame FRT 6 CFU (cod. 22033) Esame FRT 9 CFU (cod. 21024) Esercizi

Dettagli

Prova in itinere di SISTEMI DINAMICI del Candidato:... Corso di Laurea...

Prova in itinere di SISTEMI DINAMICI del Candidato:... Corso di Laurea... Prova in itinere di SISTEMI DINAMICI del 16.1.2017 Candidato:... Corso di Laurea... Istruzioni per lo svolgimento (leggere attentamente!) Lo studente ha 24 ore di tempo per svolgere questa prova in itinere.

Dettagli

1. Generalità sugli impianti industriali

1. Generalità sugli impianti industriali Impianti Industriali 1. Generalità sugli impianti industriali Prof. Ing. Augusto Bianchini DIN Dipartimento di Ingegneria Industriale Università degli Studi di Bologna Forlì, 27 febbraio 2017 2 AGENDA

Dettagli

Le attuali tendenze del mercato

Le attuali tendenze del mercato Minimizzazione del makespan mediante un software di scheduling in un Job Shop ed in un Flexible Flow Shop A partire da una classificazione dell architettura delle linee produttive, viene proposto un caso

Dettagli

ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE M Esercizi Parte I

ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE M Esercizi Parte I ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE M Esercizi Parte I Esercizio 1 Dati n oggetti ed un contenitore, ad ogni oggetto j (j = 1,, n) sono associati un peso p j ed un costo c j (con p j e c j interi positivi). Si

Dettagli

2 OTTIMIZZAZIONE SU GRAFI. E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano 1

2 OTTIMIZZAZIONE SU GRAFI. E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano 1 2 OTTIMIZZAZIONE SU GRAFI E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano 1 Molti problemi decisionali possono essere formulati utilizzando il linguaggio della teoria dei grafi. Esempi: - problemi di

Dettagli

FONDAMENTI di GESTIONE delle SCORTE

FONDAMENTI di GESTIONE delle SCORTE FONDAMENTI di GESTIONE delle SCORTE Importanza di avere una buona gestione delle scorte sono sono spesso una una parte essenziale dei dei beni beni di di un azienda ridurre un inventario significa convertirlo

Dettagli

1. Considerazioni generali

1. Considerazioni generali 1. Considerazioni generali Modelli di shop scheduling In molti ambienti produttivi l esecuzione di un job richiede l esecuzione non simultanea di un certo numero di operazioni su macchine dedicate. Ogni

Dettagli

3.3 Problemi di PLI facili

3.3 Problemi di PLI facili 3.3 Problemi di PLI facili Consideriamo un generico problema di PLI espresso in forma standard min{c t x : Ax = b, x Z n +} (1) dove A Z m n con n m, e b Z m. Supponiamo che A sia di rango pieno. Sia P

Dettagli

Problemi di localizzazione di servizi (Facility Location Problems)

Problemi di localizzazione di servizi (Facility Location Problems) 9. Problemi di Localizzazione di Servizi 1 Problemi di localizzazione di servizi (Facility Location Problems) Dato un insieme di clienti richiedenti una data domanda di merce e dato un insieme di possibili

Dettagli

Pianificazione del flusso produttivo

Pianificazione del flusso produttivo Relatore : Dario Capellini Contatti: dario.capellini@capellinitechnology.com - www.capellinitechnology.com Pianificazione del flusso produttivo Capellini electrospindles L'azienda in sintesi Fondata nel

Dettagli

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BERGAMO

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BERGAMO UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BERGAMO Dipartimento di Ingegneria A.A. 2013/14 FONDAMENTI DI RETI E TELECOMUNICAZIONE Appello del 16/04/15 Esame FRT 6 CFU (cod. 22033) Esame FRT 9 CFU (cod. 21024) Esercizi

Dettagli

Introduzione al Vehicle Routing Problem

Introduzione al Vehicle Routing Problem Introduzione al Vehicle Routing Problem Laboratorio di Strumenti di Ottimizzazione 2012-2013 Roberto Roberti roberto.roberti6@unibo.it 22 Maggio 2013 Il Vehicle Routing Problem (VRP) Problema di determinare

Dettagli

Introduzione al Project Scheduling

Introduzione al Project Scheduling Da qui in avanti, faremo riferimento alla gestione della tempistica di un progetto e in particolare al processo di determinazione della schedula di progetto. Supporremo pertanto di aver effettuato il processo

Dettagli

(Offerta Formativa Laurea Magistrale in Ingegneria Meccanica [MMER] Insegnamenti SECONDO ANNO I semestre)

(Offerta Formativa Laurea Magistrale in Ingegneria Meccanica [MMER] Insegnamenti SECONDO ANNO I semestre) Docente: Prof.ssa Gisario Annamaria Studio: #25, sezione Tecnologie Telefono: 06/44585257 E-mail: Sito WEB del corso: annamaria.gisario@uniroma1.it http://www.ingmecc.uniroma1.it/ (Offerta Formativa Laurea

Dettagli

Università. Università. Cassino. Università. Università. Cassino. Cassino. degli studi di. degli studi di. degli studi di

Università. Università. Cassino. Università. Università. Cassino. Cassino. degli studi di. degli studi di. degli studi di Produzione Robotizzata e Flessibile A.A. 2004-2005 Docente: ing. MATTEO studi STRANO di m.strano@unicas.it INTRODUZIONE ALLE TECNOLOGIE DI PRODUZIONE La produzione Di processo studi di Per parti La soluzione

Dettagli

max z = c T x s.t. Ax b

max z = c T x s.t. Ax b 3 PROGRAMMAZIONE LINEARE A NUMERI INTERI 51 3 Programmazione lineare a numeri interi 3.1 Problemi lineari interi Dato il problema lineare ordinario (PLO): aggiungendo la condizione di integrità: max z

Dettagli

Gestione delle scorte - contenuti di base -

Gestione delle scorte - contenuti di base - Gestione delle scorte - contenuti di base - Prof. Riccardo Melloni riccardo.melloni@unimore.it Università di Modena and Reggio Emilia Dipartimento di Ingegneria Enzo Ferrari via Vignolese 905, 41100, Modena

Dettagli

RICERCA OPERATIVA (a.a. 2018/19)

RICERCA OPERATIVA (a.a. 2018/19) Secondo appello //9 RICERCA OPERATIVA (a.a. 8/9) Nome: Cognome: Matricola: ) Si consideri il seguente problema di PL: min y + y y y y y = y + y y = y, y, y, y Si verifichi se la soluzione ȳ =,,, sia ottima

Dettagli

Programmazione della produzione nei sistemi automatizzati

Programmazione della produzione nei sistemi automatizzati Programmazione della produzione nei sistemi automatizzati 1 Programmazione della produzione Pianificazione di lungo periodo: quali prodotti collocare sul mercato (livello strategico) Pianificazione aggregata

Dettagli

PROCESSO PRODUTTIVO. Corso di TECNOLOGIA, INNOVAZIONE, QUALITÀ. Prof. Alessandro Ruggieri Prof. Enrico Mosconi A.A Oggetto della lezione

PROCESSO PRODUTTIVO. Corso di TECNOLOGIA, INNOVAZIONE, QUALITÀ. Prof. Alessandro Ruggieri Prof. Enrico Mosconi A.A Oggetto della lezione PRODUTTIVO Corso di TECNOLOGIA, INNOVAZIONE, QUALITÀ Prof. Alessandro Ruggieri Prof. Enrico Mosconi A.A. 2012-2013 Oggetto della lezione Definizione di processo produttivo Produttività Tipologie di processi

Dettagli

Informazioni Generali

Informazioni Generali Informazioni Generali Docente: prof. Carlo MANNINO Ricevimento: Giovedì 14:00-16:00, Via Ariosto 5, stanza A111 Tel. 06 7774089, mail mannino@dis.uniroma1.it Materiale didattico: copie delle slide, presentazioni

Dettagli

I processi produttivi

I processi produttivi I processi produttivi Marco Raimondi e-mail: mraimondi@liuc.it LIUC - UNIVERSITA CARLO CATTANEO I processi produttivi I processi produttivi sono quelli che si utilizzano per produrre qualunque bene secondo

Dettagli

Laboratorio: Ottimizzazione su reti

Laboratorio: Ottimizzazione su reti Laboratorio: Ottimizzazione su reti Luigi De Giovanni Dipartimento di Matematica, Università di Padova Luigi De Giovanni Laboratorio: Ottimizzazione su reti 1 / 9 Cammino minimo: modello { 1, l arco (i,

Dettagli

Un esempio di applicazione della programmazione lineare intera al progetto di una rete stradale con vincoli di network survivability

Un esempio di applicazione della programmazione lineare intera al progetto di una rete stradale con vincoli di network survivability Un esempio di applicazione della programmazione lineare intera al progetto di una rete stradale con vincoli di network survivability Corso di Ricerca Operativa per il Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria

Dettagli

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II CORSO DI RICERCA OPERATIVA II docente Ing. Giuseppe Bruno ESERCIZI CAPITOLO 2 - TECNICHE DI PREVISIONE

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II CORSO DI RICERCA OPERATIVA II docente Ing. Giuseppe Bruno ESERCIZI CAPITOLO 2 - TECNICHE DI PREVISIONE UNIVERSITA DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II CORSO DI RICERCA OPERATIVA II docente Ing. Giuseppe Bruno ESERCIZI CAPITOLO 2 - TECNICHE DI PREVISIONE Esercizio 1 In tabella sono riportati i valori delle

Dettagli

La gestione delle scorte

La gestione delle scorte La gestione delle scorte Controllo delle scorte Sist. prod. / Fornitore ordini domanda I Magazzino R Lead Time T La gestione delle scorte Problema: uando ordinare uanto ordinare Obiettivi: Basso livello

Dettagli

simbolo descrizione attività durata (ore) precedenze 1) Disegnare il grafo del progetto rappresentando le attività sugli archi.

simbolo descrizione attività durata (ore) precedenze 1) Disegnare il grafo del progetto rappresentando le attività sugli archi. La società che gestisce la manutenzione di una centrale elettrica deve procedere alla sostituzione di parte di una linea per la produzione di vapore ad alta temperatura. La sostituzione costituisce un

Dettagli

FONDAMENTI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE 16 Giugno 2016 Tempo a disposizione: 2 h Risultato: 32/32 punti

FONDAMENTI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE 16 Giugno 2016 Tempo a disposizione: 2 h Risultato: 32/32 punti FONDAMENTI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE 16 Giugno 2016 Tempo a disposizione: 2 h Risultato: 32/32 punti Esercizio 1 (6 punti) Si modellino le seguenti frasi (si noti che il dominio contiene solo entità

Dettagli

Dimensionamento degli FMS MT MT

Dimensionamento degli FMS MT MT Dimensionamento degli FMS Progettazione di FMS: strategie generali (1) Architettura fisica delle macchine: parallela (in cui le macchine sono tutte uguali); seriale (in cui le macchine sono tutte diverse);

Dettagli

Corso di Automazione industriale

Corso di Automazione industriale Corso di Automazione industriale Lezione Reti di Petri Introduzione Università degli Studi di Bergamo, Automazione Industriale, A.A. 07/08, A. L. Cologni Introduzione Cosa sono le reti di Petri Sono un

Dettagli

Figura 1: 1) Si scriva la formulazione del problema come problema di PLI (con un numero minimo di vincoli) e la matrice dei vincoli.

Figura 1: 1) Si scriva la formulazione del problema come problema di PLI (con un numero minimo di vincoli) e la matrice dei vincoli. ESERCIZIO 1 Sia dato il grafo orientato in Figura 1. Si consideri il problema di flusso a 1 2 4 Figura 1: costo minimo su tale grafo con b 1 = 4 b 2 = 2 b = b 4 = e c 12 = 2 c 1 = 4 c 14 = 1 c 2 = 1 c

Dettagli

IL SISTEMA INFORMATIVO PER LA GESTIONE DELLA PRODUZIONE NEL SETTORE MANIFATTURIERO

IL SISTEMA INFORMATIVO PER LA GESTIONE DELLA PRODUZIONE NEL SETTORE MANIFATTURIERO MACH3 IL SISTEMA INFORMATIVO PER LA GESTIONE DELLA PRODUZIONE NEL SETTORE MANIFATTURIERO WWW.ESSEDISVILUPPO.IT ESSEDI Sviluppo Clienti srl vanta una notevole esperienza nella gestione della produzione

Dettagli

Modelli di Sistemi di Produzione I

Modelli di Sistemi di Produzione I Agenda Modelli di Sistemi di Produzione I Il Ricercatore Operativo nell industria Presupposti per lo sviluppo di un modello di ottimizzazione come risoluzione ad un problema industriale Limiti e criticità

Dettagli

Metodi di Ottimizzazione mod. Modelli per la pianificazione delle attività

Metodi di Ottimizzazione mod. Modelli per la pianificazione delle attività Metodi di Ottimizzazione mod. Modelli per la pianificazione delle attività Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione e Scienze Matematiche Università di Siena Metodi di Ottimizzazione mod.

Dettagli

2 OTTIMIZZAZIONE SU GRAFI. E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano 1

2 OTTIMIZZAZIONE SU GRAFI. E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano 1 2 OTTIMIZZAZIONE SU GRAFI E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano 1 Molti problemi decisionali possono essere formulati utilizzando il linguaggio della teoria dei grafi. Esempi: - problemi di

Dettagli

Programmi discipline a.a GES. Corso di Studio. Ing.Gestionale /S. martedì 27 marzo 2012 Pagina 311 di 1194

Programmi discipline a.a GES. Corso di Studio. Ing.Gestionale /S. martedì 27 marzo 2012 Pagina 311 di 1194 Programmi discipline a.a. 2003-2004 Corso di Studio GES Ing.Gestionale /S martedì 27 marzo 2012 Pagina 311 di 1194 N331GES ANALISI ARMONICA MAT/05 Corso di Studio: GES 0060573 Crediti: 3 Tipo: M MUT. DA

Dettagli

DISTINTA BASE. A Ladder-back chair. Seat-frame boards. Leg supports. Front legs. Back legs. Sedia con. schienale D (2) C (1) Sedile.

DISTINTA BASE. A Ladder-back chair. Seat-frame boards. Leg supports. Front legs. Back legs. Sedia con. schienale D (2) C (1) Sedile. DISTINTA BASE Sedia con schienale Back slats Seat cushion B () Schienale C () Sedile D () Gambe anteriori E () Pioli di sostegno g. Leg supports Seat-frame boards F () Gambe posteriori Back legs G () Costole

Dettagli

7) Determinare il(i) percorso(i) critico(i), indicando la modalità impiegata per la determinazione.

7) Determinare il(i) percorso(i) critico(i), indicando la modalità impiegata per la determinazione. Ad un industria metallurgica è stata commissionata la realizzazione di un prototipo di una nuova lega metallica, per la quale riceverà un compenso di 600000. L industria a tal proposito predispone la realizzazione

Dettagli

LEONARDO OPRANDI PALMA GUSSAGO NICOLA AVIGO ZANETTI SILVIA

LEONARDO OPRANDI PALMA GUSSAGO NICOLA AVIGO ZANETTI SILVIA 101 570 447 78,4211 5 8 0 2 100,0000 0 0,0000 0 0,0000 0 0,0000 0 0,0000 0 0,0000 0 0,0000 0 0,0000 0 0,0000 0 0,0000 102 478 370 77,4059 1 6 0 0 0,0000 0 0,0000 0 0,0000 0 0,0000 0 0,0000 0 0,0000 0 0,0000

Dettagli

Esercizi di PLI. a cura di A. Agnetis. Risolvere il seguente problema di PLI con l algoritmo dei piani di Gomory:

Esercizi di PLI. a cura di A. Agnetis. Risolvere il seguente problema di PLI con l algoritmo dei piani di Gomory: Esercizi di PLI a cura di A. Agnetis Risolvere il seguente problema di PLI con l algoritmo dei piani di Gomory: max z = 40x + 24x 2 + 5x + 8x 4 8x + 6x 2 + 5x + 4x 4 22 x i 0 x i intero Si tratta di un

Dettagli

Macchine Sequenziali

Macchine Sequenziali Macchine Sequenziali CORSO DI CALCOLATORI ELETTRONICI I CdL Ingegneria Biomedica (A-I) DIS - Università degli Studi di Napoli Federico II Tassonomia dei circuiti digitali Circuiti combinatori» Il valore

Dettagli

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BERGAMO

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BERGAMO UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BERGAMO Dipartimento di Ingegneria A.A. 05/6 FONDAMENTI DI RETI E TELECOMUNICAZIONE Appello del 3/06/6 Esame FRT 6 CFU (cod. 033) Esame FRT 9 CFU (cod. 04) Esercizi da svolgere

Dettagli

Programmazione della Produzione 60

Programmazione della Produzione 60 Es. di fonti differenti dei fabbisogni lordi A X LT= 4 LT= 6 B C B D Piano di produzione di A Piano di produzione di B Domanda indipendente di B 5 6 7 8 9 10 11 8 9 10 11 12 13 1 2 3 40 50 15 40 20 30

Dettagli

COMPITO DI RICERCA OPERATIVA. max x 1 + x 2 x 1 + x 2 1 x 1 + x 2 2. Lo si trasformi in forma standard e se ne determini una soluzione ottima.

COMPITO DI RICERCA OPERATIVA. max x 1 + x 2 x 1 + x 2 1 x 1 + x 2 2. Lo si trasformi in forma standard e se ne determini una soluzione ottima. COMPITO DI RICERCA OPERATIVA APPELLO DEL 06/07/05 ESERCIZIO 1. (5 punti) Sia dato il seguente problema di PL: max x 1 + x 2 x 1 + x 2 1 x 1 + x 2 2 x 1 0 x 2 0 Lo si trasformi in forma standard e se ne

Dettagli

Corso di Modelli e Algoritmi della Logistica

Corso di Modelli e Algoritmi della Logistica Corso di Modelli e Algoritmi della Logistica - Aree di Intervento della Logistica Prof. Antonio Sassano Dipartimento di Informatica e Sistemistica Universita di Roma La Sapienza Roma Ottobre - Introduzione

Dettagli

Corso di Impianti meccanici. Traccia per lo svolgimento del caso studio

Corso di Impianti meccanici. Traccia per lo svolgimento del caso studio Corso di Impianti meccanici Traccia per lo svolgimento del caso studio Regole generali Gruppo max: 3 persone Presentazione nelle date definite dal docente anche separatamente Max 15 minuti di presentazione,

Dettagli

Esercizi di Programmazione Lineare

Esercizi di Programmazione Lineare Esercizi di Programmazione Lineare 1 di Base: Forma Matriciale Si consideri il poliedro P = {x R 3 : Ax b} in cui: 1 0 1 2 A = 1 1 0 0 1 1, b = 1 4 1 1 1 3, x 1 = 1 2 + 3 2 + 5 2 x 2 = I vettori x 1 e

Dettagli

Ing. Maurizio Boyer proim-sas. PROim PROCESS IMPROVEMENT

Ing. Maurizio Boyer proim-sas. PROim PROCESS IMPROVEMENT Ing. Maurizio Boyer proim-sas PER IMPLEMENTARE UNITA' INTEGRATE DI PRODUZIONE (CELLE) SONO NECESSARI OBIETTIVI: CHIARI, BEN DEFINITI PERSONALIZZATI ALLA REALTA' DI OGNI AZIENDA LA REALIZZAZIONE PRATICA

Dettagli

5.3 Tagli di Chvàtal-Gomory per il problema della massima clique

5.3 Tagli di Chvàtal-Gomory per il problema della massima clique 5.1 Posizionamento di aeroporti hub Nel trasporto aereo non ci sono connessioni dirette tra ogni coppia di aeroporti. Ad esempio, i passeggeri dei viaggi intercontinentali in partenza da aeroporti minori

Dettagli

Introduzione ai grafi. Introduzione ai grafi p. 1/2

Introduzione ai grafi. Introduzione ai grafi p. 1/2 Introduzione ai grafi Introduzione ai grafi p. 1/2 Grafi Un grafo G è costituito da una coppia di insiemi (V,A) dove V è detto insieme dei nodi e A è detto insieme di archi ed è un sottinsieme di tutte

Dettagli

Linea monoprodotto con assiemature (modello:pettine): lotto, flusso. Minimo tempo di completamento: pezzo singolo, lotto finito, linea satura

Linea monoprodotto con assiemature (modello:pettine): lotto, flusso. Minimo tempo di completamento: pezzo singolo, lotto finito, linea satura Linea monoprodotto con assiemature (modello:pettine): lotto, flusso Minimo tempo di completamento: pezzo singolo, lotto finito, linea satura Sistemi di movimentazione PIPELINE In questo tipo di sistemi

Dettagli

Modelli di offerta di trasporto. ing. Pierluigi Coppola Dipartimento di Ingegneria dell Impresa Università di Roma Tor Vergata

Modelli di offerta di trasporto. ing. Pierluigi Coppola Dipartimento di Ingegneria dell Impresa Università di Roma Tor Vergata Modelli di offerta di trasporto ing. Pierluigi Coppola Dipartimento di Ingegneria dell Impresa Università di Roma Tor Vergata MODELLI D OFFERTA Attraverso la simulazione degli elementi del sistema d offerta

Dettagli

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO. Economia e Organizzazione Aziendale (Meccanici)

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO. Economia e Organizzazione Aziendale (Meccanici) UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO Economia e Organizzazione Aziendale (Meccanici prof. Michele Meoli, Ing. Stefano Pedrini Tecniche di assegnazione dei costi Tecniche di Assegnazione dei Costi In generale

Dettagli

01AYS / 07AYS - FONDAMENTI DI AUTOMATICA Tipologia degli esercizi proposti nel compito del 16/XI/2007

01AYS / 07AYS - FONDAMENTI DI AUTOMATICA Tipologia degli esercizi proposti nel compito del 16/XI/2007 1 01AYS / 07AYS - FONDAMENTI DI AUTOMATICA Tipologia degli esercizi proposti nel compito del 16/XI/2007 Esercizio 1 - Date le matrici A = 2p 1 1 2p 2 C = 1 p di un modello LTI in variabili di stato a tempo

Dettagli

Modelli e Metodi per l Automazione

Modelli e Metodi per l Automazione Prof. Davide Giglio Modelli e Metodi per l Automazione Ingegneria (Scuola Politecnica) Anno Accademico 212/213 I SISTEMI DI PRODUZIONE DISCRETA Indice 1 L architettura decisionale/funzionale dei processi

Dettagli

Programmazione operativa

Programmazione operativa Programmazione operativa GESTIONE DELLA PRODUZIONE Uglietti Luigi 14 maggio 2009 l.uglietti@wisefrogs.com La programmazione operativa La programmazione operativa (o di breve periodo, o scheduling), ha

Dettagli

Politecnico di Milano

Politecnico di Milano Politecnico di Milano FONDAMENTI DI AUTOMATICA Corso di laurea in Ingegneria Gestionale sez. A-D Prof. C. Piccardi Appello del 7/7/2008 COGNOME: NOME: MATRICOLA: AVVERTENZA In base alla normativa in vigore,

Dettagli

ASSEGNAMENTO DELLE OPERAZIONI DI TAGLIO NELLA PRODUZIONE DI CAPI DI ABBIGLIAMENTO

ASSEGNAMENTO DELLE OPERAZIONI DI TAGLIO NELLA PRODUZIONE DI CAPI DI ABBIGLIAMENTO ASSEGNAMENTO DELLE OPERAZIONI DI TAGLIO NELLA PRODUZIONE DI CAPI DI ABBIGLIAMENTO Lo scenario produttivo Una nota azienda produce capi di abbigliamento per l alta moda Ogni capo è costituito da vari pezzi

Dettagli

1 3 x. UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Secondo appello 16 settembre 2004 SOLUZIONI

1 3 x. UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Secondo appello 16 settembre 2004 SOLUZIONI A x numero di titoli obbligazionari A numero di titoli obbligazionari B Formulazione: che in forma standard diventa: max 0,*0x + 0,6 * 00 0x + 00 0.000 ( x + ) x min 8x 0x + 00 + x = 0.000 x + + x = 0

Dettagli

Quinto appello 27/6/ = 4. B b B = 2 b N = 4

Quinto appello 27/6/ = 4. B b B = 2 b N = 4 Quinto appello // RICERCA OPERATIVA (a.a. /) Nome: Cognome: Matricola: ) Si risolva il problema di PL dato applicando l algoritmo del Simplesso Duale, per via algebrica, a partire dalla base B {, }. Per

Dettagli

Programmazione e Controllo della Produzione Es. di fonti differenti dei fabbisogni lordi. Programmazione della Produzione

Programmazione e Controllo della Produzione Es. di fonti differenti dei fabbisogni lordi. Programmazione della Produzione Es. di fonti differenti dei fabbisogni lordi LT= A B C D B Piano di produzione di A LT= X Piano di produzione di X Periodi Fabbisogni lordi di B += Domanda indipendente di B += Programmazione La gestione

Dettagli

Veicoli di Massa complessiva pari o superiore a 26 tonnellate

Veicoli di Massa complessiva pari o superiore a 26 tonnellate Veicoli di Massa complessiva pari o superiore a 26 tonnellate 2,8 1,203 0,430 da 51 a 150 km 23,9% 1,917 2,8 1,203 0,430 da 151 a 250 km 25,7% 1,791 2,8 1,203 0,430 da 251 a 350 km 28,6% 1,620 2,8 1,203

Dettagli

Veicoli di Massa complessiva pari o superiore a 26 tonnellate

Veicoli di Massa complessiva pari o superiore a 26 tonnellate Veicoli di Massa complessiva pari o superiore a 26 tonnellate 2,8 1,185 0,423 da 51 a 150 km 23,6% 1,911 2,8 1,185 0,423 da 151 a 250 km 25,3% 1,784 2,8 1,185 0,423 da 251 a 350 km 28,2% 1,614 2,8 1,185

Dettagli

Veicoli di Massa complessiva pari o superiore a 26 tonnellate

Veicoli di Massa complessiva pari o superiore a 26 tonnellate Veicoli di Massa complessiva pari o superiore a 26 tonnellate 2,8 1,199 0,428 da 51 a 150 km 23,8% 1,915 2,8 1,199 0,428 da 151 a 250 km 25,6% 1,789 2,8 1,199 0,428 da 251 a 350 km 28,5% 1,619 2,8 1,199

Dettagli

Preappello di metodi matematici per le decisioni economiche e aziendali A

Preappello di metodi matematici per le decisioni economiche e aziendali A UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Preappello di metodi matematici per le decisioni economiche e aziendali 11-12-2018 A Candidato (cognome e nome)......... Matricola o CF...... Esercizio 1 1) Data la matrice

Dettagli

Introduzione al Project Scheduling

Introduzione al Project Scheduling Da qui in avanti, faremo riferimento alla fase di gestione della tempistica di un progetto. Supporremo pertanto di aver effettuato il processo di pianificazione del contenuto del progetto e tramite lo

Dettagli

Introduzione ai grafi. Introduzione ai grafi p. 1/2

Introduzione ai grafi. Introduzione ai grafi p. 1/2 Introduzione ai grafi Introduzione ai grafi p. 1/2 Grafi Un grafo G é costituito da una coppia di insiemi (V,A) dove V é detto insieme dei nodi e A é detto insieme di archi ed é un sottinsieme di tutte

Dettagli

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BERGAMO

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BERGAMO UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BERGAMO Dipartimento di Ingegneria A.A. 2015/16 FONDAMENTI DI RETI E TELECOMUNICAZIONE Appello del 06/04/17 Esame FRT 6 CFU (cod. 22033) Esame FRT 9 CFU (cod. 21024) Esercizi

Dettagli

Problemi di Ottimizzazione

Problemi di Ottimizzazione Problemi di Ottimizzazione Obiettivo: misura della qualità di una soluzione. Vincoli: condizioni che devono essere soddisfatte per ottenere una soluzione ammissibile. Problema di Ottimizzazione: determina

Dettagli

Formulazioni. Consideriamo il seguente problema di Knapsack 0-1. max (5x x 2. ) st 3x x 2. < 6 x {0,1} 2

Formulazioni. Consideriamo il seguente problema di Knapsack 0-1. max (5x x 2. ) st 3x x 2. < 6 x {0,1} 2 Formulazioni Consideriamo il seguente problema di Knapsack 0-1 max (5x 1 + 2x 2 ) st 3x 1 + 4x 2 < 6 x {0,1} 2 Insiemi ammissibili F = {(0, 0), (0, 1), (1, 0)} Rappresentiamo sul piano gli insiemi ammissibili.

Dettagli

Un modello di programmazione stocastica per l emissione ottimale dei titoli di Stato

Un modello di programmazione stocastica per l emissione ottimale dei titoli di Stato Un Università di Padova 3 Ottobre 2011 Piano della presentazione 1 2 3 4 5 6 7 Un (Università di Padova) Un ottimale 3 Ottobre dei2011 2 / 24 I sono obbigazioni emesse camente dal Ministero del Tesoro

Dettagli

Dipartimento di Ingegneria Meccanica Chimica e dei IMPIANTI MECCANICI. Esercitazione GESTIONE PROGETTI. Prof. Ing. Maria Teresa Pilloni

Dipartimento di Ingegneria Meccanica Chimica e dei IMPIANTI MECCANICI. Esercitazione GESTIONE PROGETTI. Prof. Ing. Maria Teresa Pilloni Dipartimento di Ingegneria Meccanica Chimica e dei Materiali IMPIANTI MECCANICI Esercitazione GESTIONE PROGETTI Prof. Ing. Maria Teresa Pilloni Anno Accademico 2017-2018 1 Esercizio 1 (FSSR, 121, 5.1)

Dettagli

ALTERNANZA SCUOLA LAVORO PROGETTO: L IMPRESA VA A SCUOLA LA PRODUZIONE

ALTERNANZA SCUOLA LAVORO PROGETTO: L IMPRESA VA A SCUOLA LA PRODUZIONE ALTERNANZA SCUOLA LAVORO PROGETTO: L IMPRESA VA A SCUOLA LA PRODUZIONE A CURA DI CARLO AMENDOLA FACOLTÀ DI ECONOMIA DIPARTIMENTO DI MANAGEMENT VIA DEL CASTRO LAURENZIANO, 9 00161 ROMA La gestione della

Dettagli

Project Scheduling: CPM time analysis

Project Scheduling: CPM time analysis 1. Intoduzione Una volta costruita la rete di progetto AOA (attività sugli archi) G = (N, A) è possibile fare una prima analisi del progetto a partire dalla conoscenza delle durate (tempi di esecuzione)

Dettagli

ALBERI ORIENTATI. Definizione: Albero orientato = rooted tree = grafo orientato con le seguenti proprietà: - ha un nodo fissato, detto radice (r);

ALBERI ORIENTATI. Definizione: Albero orientato = rooted tree = grafo orientato con le seguenti proprietà: - ha un nodo fissato, detto radice (r); ALBERI ORIENTATI Pagina 1 ALBERI ORIENTATI 15:05 Definizione: Albero orientato = rooted tree = grafo orientato con le seguenti proprietà: - ha un nodo fissato, detto radice (r); - per ogni nodo v, esiste

Dettagli

Programmazione Lineare Intera

Programmazione Lineare Intera Programmazione Lineare Intera Andrea Scozzari a.a. 2012-2013 May 10, 2013 Andrea Scozzari (a.a. 2012-2013) Programmazione Lineare Intera May 10, 2013 1 / 16 Programmazione Lineare Intera: Metodo dei Piani

Dettagli