Coordinatore
Prof. Enzo Pasquale Scilingo
e-mail:
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Sede amministrativa
Dipartimento di Ingegneria dell’informazione
Descrizione e obiettivi del corso
Gli Atenei di Firenze, Pisa e Siena propongono il dottorato SMART INDUSTRY, incentrato sul paradigma Industria 4.0 (I4.0). Il dottorato avrà iniziative di formazione e ricerca nelle 9 tecnologie interdisciplinari abilitanti di I4.0 (Advanced Manufacturing; Additive Manufacturing; Augmented Reality; Simulation; Horizontal/Vertical Integration; Industrial Internet; Cloud; Cybersecurity; Big Data & Analytics) con l'obiettivo di formare giovani ricercatori capaci di investigare e sperimentare processi e sistemi industriali innovativi che traggano competitività dall'integrazione di componenti e metodi avanzati di trattamento dell'informazione. Dalle radici culturali dell'ingegneria industriale e dell'informazione si avranno opportunità di cross-fertilizzazione e di ricerca che avranno valore sia attraverso la loro integrazione sia in autonomia.
Il dottorato è proposto congiuntamente dai tre Atenei in sinergia con le iniziative di ricerca industriale già in atto sul territorio toscano. Verrà promossa una forte collaborazione di ricerca con il settore industriale in cui lo sviluppo del paradigma I4.0 potrà innovare porzioni del processo produttivo o intere filiere e abilitare nuovi prodotti, servizi, modelli di business.
La metodologia consisterà in: un'offerta formativa che crei la base di partenza scientifica e metodologica; una specializzazione individuale in ambiti con adeguata profondità scientifica e di ricerca; una aggregazione degli ambiti sugli obiettivi I4.0.
Obiettivi del corso:
Gli obiettivi del corso sono la formazione di figure professionali tecnico-scientifiche di alto profilo, competenti su aspetti tecnologici specifici, ma anche e soprattutto competenti nelle metodologie per l’integrazione dell’innovazione tecnologica nei processi industriali, e in particolare nelle seguenti tecnologie interdisciplinari abilitanti:
- Advanced Manufacturing Solutions: i sistemi di automazione avanzati per la manifattura e i robot autonomi cooperativi e collaborativi, che consentono di incrementare l’automazione e la produttività delle linee senza perdere flessibilità, e con investimenti ridotti e accessibili anche a PMI;
- Additive Manufacturing: la stampa additiva, che consente di ridisegnare i processi di produzione e ridurre il Time-to-Market, grazie alla prototipazione rapida di nuovi prodotti, a nuovi modelli di produzione (digital manufacturing, cloud manufacturing), e nuove forme di supporto al ciclo di vita del prodotto (digital spare parts management);
- Augmented Reality: la realtà virtuale e/o mista, ovvero l’insieme di tecnologie, dispositivi e algoritmi per l’augmented reality, la virtual reality e la computer vision che abilitano nuove forme di interazione e controllo tra uomo e macchina (HMI), per processi di addestramento, di assistenza, di controllo, e di automazione;
- Simulation: gli ambienti di simulazione, per la realizzazione di modelli digitali di macchine e processi (digital twin), tramite cui si possono analizzare ed ottimizzare le prestazioni di un sistema o processo;
- Horizontal/Vertical Integration: l’integrazione dei flussi informativi sia in modo verticale, tramite architetture e sistemi di automazione e controllo dei processi manifatturieri (MES, Manufacturing Execution System), che orizzontale, lungo la catena del valore (Supply Chain Management);
- Industrial Internet: l’Internet of Things in campo industriale, che sfrutta sensorizzazione e connettività di macchine e sistemi per creare grandi quantità di dati su cui basare lo sviluppo di nuove informazioni e conoscenze;
- Cloud Computing: la virtualizzazione delle infrastrutture per la gestione dei dati e delle applicazioni software, che abilita l’integrazione dei “data lake” e lo sviluppo di piattaforme di collaborazione tra le imprese della catena del valore (business ecosystem);
- Cybersecurity: i sistemi, le tecnologie e gli algoritmi che consentono di gestire lo scambio dei dati sensibili e riservati in modo sicuro e protetto;
- Big Data & Analytics: le soluzioni e gli algoritmi avanzati per lo sviluppo di analitiche e modelli predittivi, quali i sistemi cognitivi, le applicazioni di machine learning, di intelligenza artificiale e deep learning, specificamente orientate all’utilizzo in ambito produttivo industriale, che rendono molto più efficace l’acquisizione di conoscenza da grandi quantità di dati tramite processi di addestramento guidato o autonomo.
Aree scientifico-disciplinari
Agronomia e coltivazioni erbacee
Automatica
Bioingegneria elettronica e informatica
Campi elettromagnetici
Convertitori, macchine e azionamenti elettrici
Disegno e metodi dell'ingegneria industriale
Elettronica
Elettrotecnica
Impianti industriali meccanici
Informatica
Ingegneria economico-gestionale
Macchine a fluido
Meccanica agraria
Meccanica applicata alle macchine
Misure elettriche ed elettroniche
Progettazione meccanica e costruzione di macchine
Ricerca operativa
Sistemi di elaborazione delle informazioni
Sistemi elettrici per l'energia.
Sistemi per l'energia e l'ambiente
Tecnologie e sistemi di lavorazione
Telecomunicazioni
Teoria dello sviluppo dei processi chimici
Regolamento interno del corso di dottorato
