Automazione Industriale 1

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Teresa Sorrentino
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1 Simona Sacone - DIST Automazione Industriale 1 Docente: Simona SACONE Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Telematica (DIST) Università di Genova Tel ; [email protected]

Telematica (DIST) Università di Genova Tel.

2 Simona Sacone - DIST 2 Obiettivo del corso Definire la struttura decisionale gerarchica della gestione della produzione Definire i principali modelli di sistemi di produzione discreta Fornire metodologie e strumenti per la pianificazione a breve termine ed il controllo in linea di sistemi di produzione discreta

sistemi di produzione discreta Fornire metodologie e strumenti per la

3 Simona Sacone - DIST 3 Programma del corso 1. Livelli decisionali nei processi produttivi Identificazione delle funzioni operative e decisionali. I livelli decisionali: strategico, tattico, operativo (o di scheduling), di controllo. 2. Aspetti tecnologici. Macchine operatrici, macchine a controllo numerico, machining centers, robot. PLC. Celle manifatturiere. Material handling systems. 3. Modelli di processi produttivi a livello decisionale operativo e di controllo. Descrizione dei principali modelli (transfer line, flow-shop, job-shop, assembly line, flexible manufacturing system). Modello generale: prodotti e processi di lavorazione, risorse produttive, di trasporto, di immagazzinamento. Indici di prestazione. I sistemi ad eventi discreti. 4. Analisi delle prestazioni mediante l approccio simulativo I concetti fondamentali della simulazione ad eventi discreti. Schema di un progetto di simulazione. L algoritmo della simulazione discreta. L approccio event-driven e quello process oriented Aspetti statistici della simulazione ad eventi discreti. Analisi dei dati in ingresso. Generazione di numeri random (casuali). Generazione di variabili aleatorie con distribuzione generica. Metodi di verifica di uno strumento di simulazione. Metodi di validazione di modelli ad eventi discreti. Analisi dei dati di uscita: stima di parametri (stima per punti e ad intervallo). Progettazione degli esperimenti di simulazione: simulazioni terminating e non terminating. Metodi di analisi di uscita per simulazioni terminating (metodo delle repliche indipendenti). Metodi di uscita per simulazioni non terminating (metodo delle repliche con cancellazione, metodo delle medie batch, metodo dei processi rigenerativi) Linguaggi ed ambienti di simulazione. Simulazione object-oriented: il linguaggio MODSIMIII. Lo strumento di simulazione EXTEND.

Celle manifatturiere. Material handling systems. 3. Modelli di processi produttivi a livello decisionale operativo e di controllo.

4 Simona Sacone - DIST 4 Programma del corso 5. Reti di Petri Il modello fondamentale e le sue proprietà. Definizioni e proprietà fondamentali. Classi particolari di reti di Petri. Risultati riguardanti le proprietà strutturali. Rappresentazione di sistemi manifatturieri mediante reti di Petri Reti di Petri temporizzate e stocastiche. Reti di Petri stocastiche con tempi di firing esponenziali. Il modello "Generalized Stochastic Petri Net": capacità rappresentative e tecniche di analisi. Rappresentazione ed analisi di prestazioni di sistemi manufatturieri mediante tale modello. 6. Processi di Markov. Processi di Poisson e distribuzione esponenziale. Catene di Markov a tempo discreto ed a tempo continuo. Analisi a regime. Applicazione all analisi dei sistemi manifatturieri. 7. Teoria delle code e delle reti di code. 7.1.Coda singola. Generalità sulla coda singola. La legge di Little. Coda singola markoviana. Risultati riguardanti la coda M/G/ Reti di code. Reti di code markoviane aperte (modello di Jackson). Reti di code markoviane chiuse (modello di Gordon e Newell). Risultato di Denning e Buzen. Applicazioni all analisi di prestazioni e al dimensionamento di sistemi manifatturieri.

Reti di Petri stocastiche con tempi di firing esponenziali. Il modello "Generalized Stochastic Petri Net": capacità rappresentative e tecniche di analisi.

5 Riferimenti bibliografici [1] N. Viswanadham, Y. Narahari, Performance Modeling of Automated Manufacturing Systems, Prentice Hall, [2] S. B. Gershwin, Manufacturing Systems Engineering, Prentice-Hall, [3] J. A. Buzacott, J. G. Shantikumar, Stochastic Models of Manufacturing Systems, Prentice-Hall, [4] J. Banks, J. S. Carson, B. L. Nelson, Discrete-event system simulation (2nd ed.), Upper Saddle River, N.J. : Prentice Hall, [5] C.G. Cassandras, S. Lafortune, Introduction to Discrete Event Systems, Boston, MA: Kluwer Academic Publishers, [6] A. Giua, A. Di Febbraro, Sistemi ad eventi discreti, McGraw Hill, [7] T. Murata, "Petri Nets: Properties, Analysis and Applications", Proc. IEEE, Vol.77, No. 4, April [8] A. A. Desrochers, R. Y. Al-Jaar, Applications of Petri Nets in Manufacturing Systems, IEEE Press, [9] F. DiCesare, G. Harhalakis, J.M. Proth, M. Silva, F.B. Vernadat, Practice of Petri Nets in Manufacturing, Chapman & Hall, Simona Sacone - DIST 5

L. Nelson, Discrete-event system simulation (2nd ed.), Upper Saddle River, N.J. : Prentice Hall, 1996. [5] C.G. Cassandras, S.

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