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Un gruppo di ricerca del Dipartimento di Ingegneria e Architettura premiato alla Conferenza MIM 2019 di Berlino

Parma, 30 settembre 2019 – Nei giorni scorsi si è tenuta a Berlino, alla “Berlin School of Economics and Law”, la nona conferenza internazionale MIM 2019 (Manufacturing Modelling, Management and Control – 9th MIM 2019). Il tema centrale della conferenza ha riguardato la realizzazione di processi produttivi resilienti, sostenibili e digitalizzati in ottica Industria 4.0. Il programma ha previsto 7 conferenze plenarie, 5 conferenze tematiche e numerose sessioni tecniche, nelle quali sono stati presentati 540 articoli scientifici, accuratamente selezionati attraverso la revisione di oltre 850 lavori (sottoposti per pubblicazione) che ha coinvolto circa 700 esperti in materia.

Nell’ambito della conferenza si è distinto il lavoro presentato da Giovanni Romagnoli, Francesco Zammori e Davide Mezzogori, afferenti al Dipartimento di Ingegneria e Architettura dell’Università di Parma, intitolato Deep learning and WLC: how to set realistic delivery dates in high variety manufacturing systems. Il lavoro, presentato nell’ambito della sessione tecnica denominata “Simulation, Optimization, Sensor-Based State Analysis and Predictions to Support Operational Decisions in Manufacturing and Logistics”, è stato insignito del premio “Commended Paper Awards”. Questo premio, che viene rilasciato a lavori di elevato impatto scientifico e da una forte connotazione industriale, è stato assegnato da una giuria tecnica composta da ricercatori e professori operanti nei settori della logistica, della produzione e del supply chain management.

Il lavoro presentato si focalizza su sistemi produttivi di tipo job-shop operanti in modalità Make To Order, che contraddistinguono la maggior parte delle piccole e medie imprese (PMI) manifatturiere operanti sul territorio italiano. In particolare, il lavoro dimostra come sia possibile massimizzare la produttività e l’efficienza di questi sistemi manifatturieri, implementando sistemi di controllo di tipo ibrido (push-pull), supportati da strumenti di controllo basati su algoritmi di intelligenza artificiale. I modelli sviluppati e proposti sono stati validati per via simulativa, e sono immediatamente implementabili in azienda. In tal senso, l’articolo rappresenta un’importante innovazione scientifico-tecnica d’immediata ricaduta industriale specialmente per le PMI italiane che vogliano allinearsi ai requisiti dell’industria 4.0.

Pubblicato Lunedì, 30 Settembre, 2019 - 13:17 | ultima modifica Lunedì, 30 Settembre, 2019 - 13:46