Digital Automation Engineering

Fornisce strumenti stocastici avanzati, trattando variabili aleatorie multidimensionali, processi stocastici e inferenza statistica per la risoluzione di problemi ingegneristici complessi e l'analisi dei rischi.

Approfondisce i metodi di ottimizzazione applicati a processi ingegneristici basati sui dati, includendo programmazione lineare e non lineare, ottimizzazione stocastica e algoritmi metaeuristici. Integra tecniche di machine learning per la costruzione di modelli surrogati e l'ottimizzazione di sistemi complessi. Fornisce strumenti per supportare decisioni ingegneristiche data-driven in ambito progettuale e produttivo.

Introduce i fondamenti dell'intelligenza artificiale e della data science applicati all'ingegneria, coprendo apprendimento supervisionato e non supervisionato, reti neurali, deep learning e analisi statistica dei dati. Tratta pipeline di pre-processing, feature engineering e valutazione dei modelli. Fornisce competenze pratiche per estrarre conoscenza da grandi dataset industriali e sviluppare soluzioni predittive.

Approfondisce la robotica industriale e collaborativa, trattando cinematica, dinamica, controllo e programmazione di manipolatori. Affronta gli aspetti specifici dei robot collaborativi (cobot), inclusi sicurezza, interazione uomo-macchina e applicazioni in linee produttive flessibili. Fornisce competenze per progettare e integrare soluzioni robotiche moderne in contesti manifatturieri evoluti.

Tratta gli azionamenti elettrici avanzati e i sistemi di conversione di potenza per applicazioni industriali e di mobilità elettrica. Approfondisce il controllo vettoriale di motori sincroni e asincroni, topologie di convertitori statici, tecniche PWM e strategie di controllo digitale. Fornisce competenze progettuali per sistemi ad alta efficienza nei settori automotive, energie rinnovabili e automazione.

Approfondisce le tecniche di simulazione multibody per l'analisi dinamica di sistemi meccanici complessi e i metodi sperimentali di analisi modale. Tratta formulazioni delle equazioni del moto, integrazione numerica, identificazione dei parametri modali tramite FRF e correlazione test-analisi. Fornisce strumenti per validare modelli numerici e caratterizzare il comportamento dinamico di componenti reali.

Si focalizza sulla progettazione e gestione avanzata di impianti automatizzati, integrando aspetti meccanici, elettrici e di controllo. Tratta layout di linea, dimensionamento di buffer, simulazione a eventi discreti, manutenzione predittiva e indicatori di performance OEE. Forma competenze per ottimizzare flussi produttivi e gestire la complessità degli impianti industriali moderni.

Tratta la teoria e la progettazione dei sistemi di controllo distribuiti per impianti industriali e processi continui. Affronta architetture DCS, ridondanza, integrazione con sistemi SCADA e MES, oltre a strategie di controllo gerarchico e supervisione di processo. Fornisce competenze per progettare infrastrutture di automazione affidabili e scalabili in contesti di processo complessi.

Approfondisce le architetture software distribuite e le piattaforme IoT, trattando microservizi, message broker, edge computing e protocolli MQTT, CoAP e AMQP. Affronta scalabilità, sicurezza e interoperabilità in sistemi cyber-fisici industriali. Fornisce competenze per progettare e implementare infrastrutture software moderne per applicazioni IoT su larga scala.

Focalizzato sulle architetture dei sistemi di acquisizione dati moderni. Tratta sensori intelligenti, protocolli di comunicazione IoT, reti di sensori wireless e l'integrazione di sistemi embedded per il monitoraggio industriale avanzato.

Introduce le tecniche di calcolo ad alte prestazioni per analisi fisiche e ingegneristiche avanzate. Tratta architetture parallele, programmazione MPI e OpenMP, GPU computing e ottimizzazione di codici scientifici. Affronta applicazioni in fluidodinamica, meccanica strutturale e simulazioni multifisiche. Fornisce competenze per sfruttare risorse di supercalcolo nella risoluzione di problemi ingegneristici complessi.

Affronta la modellazione multifisica dei flussi, accoppiando fenomeni fluidodinamici con trasporto di calore, reazioni chimiche, cambiamenti di fase e interazione fluido-struttura. Tratta formulazioni numeriche, schemi di accoppiamento e validazione dei modelli con codici CFD avanzati. Forma competenze per simulare problemi industriali complessi nei settori energetico, chimico e dei processi.

Si concentra sulla simulazione numerica dei flussi termofluidodinamici tramite tecniche CFD, includendo modelli di turbolenza, scambio termico convettivo e radiativo. Tratta discretizzazione ai volumi finiti, generazione di mesh, condizioni al contorno e analisi dei risultati. Fornisce competenze per affrontare problemi di trasporto di massa ed energia in geometrie complesse di interesse industriale.

Approfondisce l'uso della simulazione multifisica digitale per la progettazione di macchine, integrando analisi strutturale, termica, fluidodinamica ed elettromagnetica. Tratta workflow di co-simulazione, riduzione di modello e ottimizzazione multi-obiettivo. Forma competenze per affrontare il design di componenti complessi attraverso digital twin e prototipazione virtuale ad alta fedeltà.

Tratta la progettazione di prodotti industriali secondo metodologie di sviluppo digitale integrato. Affronta CAD parametrico, gestione PLM, prototipazione virtuale, design for manufacturing e additive manufacturing. Forma competenze per coordinare il ciclo di sviluppo prodotto attraverso strumenti digitali, riducendo time-to-market e migliorando qualità e innovazione delle soluzioni progettuali.

Approfondisce le soluzioni virtuali per lo smart manufacturing, includendo digital twin, simulazione di sistemi produttivi, realtà aumentata e virtuale per training e manutenzione. Tratta integrazione con dati IoT in tempo reale e ottimizzazione di processi produttivi. Forma competenze per progettare e implementare ambienti digitali a supporto delle fabbriche intelligenti.

Esplora le sinergie tra sostenibilità e trasformazione digitale nei contesti industriali. Tratta tecnologie abilitanti (IoT, AI, blockchain) per il monitoraggio degli impatti ambientali, la tracciabilità delle filiere e la decarbonizzazione dei processi. Forma competenze strategiche per guidare la transizione verso modelli produttivi sostenibili e digitalmente integrati, in linea con gli obiettivi ESG.

Si concentra sulla progettazione e ottimizzazione di materiali nei processi di digital manufacturing, con particolare attenzione all'additive manufacturing. Tratta selezione dei materiali, microstruttura indotta dai processi, ottimizzazione topologica e caratterizzazione meccanica. Fornisce competenze per sviluppare componenti ad alte prestazioni sfruttando le potenzialità delle tecnologie produttive digitali.

Affronta gli aspetti organizzativi e gestionali della trasformazione digitale nelle imprese industriali. Tratta change management, modelli di business digitali, leadership tecnologica e gestione delle competenze. Esplora l'impatto delle tecnologie digitali sui processi aziendali e sulle strutture organizzative. Forma figure capaci di guidare progetti di innovazione digitale in contesti complessi.