[1-362] Digital Automation Engineering | Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Per l'accesso al Corso di Laurea Magistrale in Digital Automation Engineering si richiede il possesso di uno fra i seguenti titoli conseguiti presso un'Università italiana, o titoli ritenuti ad essi equivalenti: Laurea o Diploma Universitario di durata triennale, Laurea Specialistica o Laurea Magistrale, di cui al DM 509/1999 o DM 270/2004, Laurea quinquennale (ante DM 509/1999).
Le conoscenze richieste per l'accesso sono, oltre a quelle relative alle materie di base (Matematica, Fisica, Informatica) tipiche dell'Ingegneria, quelle caratterizzanti l'Ingegneria dell'Automazione.
Il numero minimo di CFU acquisiti dal candidato nel precedente ciclo di studi, in qualunque corso universitario, deve essere pari a:
- almeno 33 CFU acquisiti nei seguenti settori scientifico disciplinari: MAT/02, MAT/03, MAT/05, MAT/06, MAT/07, MAT/08, MAT/09, FIS/01-09, CHIM/07,
- almeno 6 CFU acquisiti nei seguenti settori scientifico disciplinari: INF/01, ING-INF/05,
- almeno 12 CFU acquisiti nei seguenti settori scientifico disciplinari: ING-INF/04, ING-IND/31, ING-IND/32 e ING-IND/13, dei quali almeno 6 CFU nel settore ING-INF/04.
Inoltre, è richiesta una conoscenza della lingua inglese non inferiore al B2 del quadro comune europeo di riferimento.

Gli studenti devono inoltre possedere un'adeguata preparazione iniziale.

Sono ammessi alla verifica dell'adeguatezza della personale preparazione solo gli studenti in possesso dei requisiti curricolari.

Un' apposita commissione valuta i requisiti curricolari dei candidati che hanno presentato domanda di ammissione al corso di laurea. In caso di percorsi non perfettamente coerenti con i requisiti richiesti, la commissione indica specifiche integrazioni curricolari da colmare entro un termine assegnato precedente alla verifica della preparazione personale ed entro la scadenza ultima per l'iscrizione al Corso di Studio.

Se i candidati sono in possesso di titolo di studio universitario straniero, i requisiti minimi vengono valutati in base alle conoscenze acquisite nei settori di analisi matematica, geometria ed algebra, meccanica razionale, fisica, chimica, controlli automatici, informatica, meccanica delle macchine, elettrotecnica, macchine ed azionamenti elettrici. La valutazione della preparazione iniziale degli studenti in possesso di un titolo di studio extra EU è attribuita dal CCdS ad una commissione di docenti delegati, secondo modalità di valutazione dettagliate nel bando di ammissione.

L'adeguatezza della preparazione iniziale viene considerata soddisfatta se lo studente ha conseguito idoneo titolo di studio in ambito ingegneristico o tecnico ottenuto con un punteggio non inferiore a 80/110 (o equivalente nel caso di punteggio massimo diverso da 110). In caso contrario, i candidati dovranno sostenere un colloquio atto a verificare la preparazione ingegneristica di base, entro il termine ultimo per l'iscrizione al Corso di studio. Il consiglio di Dipartimento delibera per ogni Anno Accademico le date di svolgimento dei colloqui e le pubblicizza attraverso il sito web del Dipartimento stesso.

Il trasferimento da altri Corsi di Studio o da altri Atenei è consentito previa verifica delle conoscenze e competenze effettivamente possedute e comunque subordinato alla presentazione della domanda di trasferimento da parte del candidato entro i termini previsti. Al candidato possono essere riconosciuti un certo numero di CFU relativamente agli esami già sostenuti. Un'apposita commissione ha il compito di effettuare il riconoscimento secondo quanto previsto dal Regolamento Didattico del Corso di Studio.

Profilo e sbocchi occupazionali

Ingegnere dell’Automazione digitale per la ricerca, la progettazione e lo sviluppo della digitalizzazione Data Collection, Sistemi Embedded e Internet of Things, Sistemi Cloud, Machine Learning, Big Data, Analisi, progettazione e revisione di processi industriali, logistici, per la erogazione di servizi.

Ingegnere dell’Automazione digitale per la ricerca, la progettazione e lo sviluppo dei sistemi di automazione data-driven Machine Learning, Robotica, Automazione, Internet of Things, Modellazione dinamica, Manutenzione predittiva, Ottimizzazione, Smart-Grids e Sistemi energetici digitali, Macchine e Impianti industriali digitali.

Ingegnere dell’Automazione digitale per l’analisi e la simulazione di processo e di prodotto Machine Learning, Robotica, Modellazione dinamica e multifisica, Automazione, Logistica e sistemi di produzione digitali, Business intelligence, high- throughput automated calculations

Ingegnere dell’Automazione digitale per la ricerca, la progettazione e lo sviluppo della digitalizzazione - Progetta l’infrastruttura digitale di processi e servizi, al fine di consentire una raccolta automatica dei dati sul campo e lo scambio di dati tra le varie componenti, fisiche o virtuali, coinvolte.
- Progetta servizi digitali che si possono integrare nell’infrastruttura di comunicazione e scambio dati dei sistemi produttivi, per la fornitura di prodotti e/o servizi, e che possono integrare la raccolta dati con le tecnologie esistenti.
- Sviluppa soluzioni basate sulla raccolta e l’analisi di grandi quantità di dati e sulla loro analisi mediante tecniche di machine learning al fine di trasformare i dati in decisioni.

Ingegnere dell’Automazione digitale per la ricerca, la progettazione e lo sviluppo dei sistemi di automazione data-driven - Progetta soluzioni automatizzate data-driven per prodotti e/o processi;
- Utilizza i dati per modellare, progettare e implementare l’automazione di processi fisici, virtuali oppure di natura mista sfruttando le informazioni che possono essere estratte dai dati stessi;
- progetta servizi digitali a supporto dell’automazione di processo basati sull’analisi e l’elaborazione dei dati;
- ottimizza l’affidabilità dei processi mediante l’analisi e l’elaborazione dei dati.

Ingegnere dell’Automazione digitale per l’analisi e la simulazione di processo e di prodotto - Utilizza i dati per costruire gemelli digitali (digital twins) e modelli di simulazione per riprodurre, predire e analizzare il comportamento di un prodotto o di un processo, fisico, virtuale o di natura mista, per ottenere informazioni dinamiche sulla produzione o su processi aziendali che che possono guidare le decisioni organizzative.
- Progetta soluzioni digitali a supporto dello sviluppo, dell’affidabilità e dell’analisi di modelli di simulazione data-driven e di computer design per l’ottimizzazione delle applicazioni industriali, dei processi di sviluppo prodotto e per il design di nuovi materiali.

Ingegnere dell’Automazione digitale per la ricerca, la progettazione e lo sviluppo della digitalizzazione Inserimento o collaborazione con CED - Centri di Elaborazione Dati, studi di progettazione, studi di consulenza, organizzazioni interessate all’inserimento di ingegneri esperti:
- nella elaborazione di dati mediante sistemi di computazione ad alte prestazioni;
- nella progettazione ed analisi di sistemi per la raccolta e la trasmissione sicura dei dati;
- nella modellizzazione delle architetture di controllo per sistemi distribuiti;
- nella progettazione ed analisi di soluzioni IoT - Internet of Things, funzionali alla digitalizzazione nell’ambito dell'industria, dei servizi e della Pubblica Amministrazione.

Ingegnere dell’Automazione digitale per la ricerca, la progettazione e lo sviluppo dei sistemi di automazione data-driven Inserimento o collaborazione con CED - Centri di Elaborazione Dati, studi di progettazione, studi di consulenza, organizzazioni interessate all’inserimento di ingegneri esperti nello sviluppo, nella ingegnerizzazione e nella analisi di prodotti o processi per applicazioni automatizzate e digitali nell’industria, nei servizi, nella Pubblica Amministrazione, mediante l’integrazione di competenze specifiche dell’ingegneria, quali quelle nell’ambito della progettazione assistita dal calcolatore, della meccanica e della meccatronica, dei sistemi oleodinamici, della termofluidodinamica.

Ingegnere dell’Automazione digitale per l’analisi e la simulazione di processo e di prodotto Aziende manifatturiere e di servizi, Sistema sanitario, Pubblica amministrazione.

Inserimento o collaborazione con CED - Centri di Elaborazione Dati, studi di progettazione, studi di consulenza, organizzazioni interessate all’inserimento di ingegneri esperti nella produzione e nella analisi di prodotti o processi per applicazioni automatizzate e digitali nell’industria, nei servizi, nella Pubblica Amministrazione, mediante l’integrazione di competenze specifiche dell’ingegneria, quali quelle nell’ambito dei sistemi CAD/CAE/CAM e della simulazione dei processi tecnologici, della scienza dei materiali, quelle economico-gestionali, quelle focalizzate alla valutazione ambientale e sociale del ciclo di vita di prodotti e processi.

Obiettivi e percorso formativo

Il Corso di studi intende assicurare ai propri laureati un'adeguata padronanza teorica e pratica di metodi e tecnologie avanzate dell'Ingegneria dell'automazione in un contesto digitale che consenta loro di inserirsi immediatamente nel mondo del lavoro. Il laureato dovrà essere inoltre in grado di adattarsi alla rapida evoluzione tecnologica che caratterizza l'ingegneria dell'automazione digitale, la sua applicazione agli scenari di Industria 4.0, e di lavorare in gruppo a progetti complessi e multidisciplinari.
Gli obiettivi formativi si articolano in un percorso iniziale comune che si divide al secondo anno per promuovere profili di competenza specifici.

Il percorso comune ha come obiettivi formativi:
1) Scienze matematiche per una specifica preparazione nelle metodologie fondamentali per l'automazione digitale con particolare riferimento alla statistica e alle tecniche di ottimizzazione. Più in dettaglio, il corso si concentrerà sulla conoscenza degli elementi di probabilità e statistica per la comprensione dei meccanismi di base dei sistemi stocasticamente evolutivi e per l'analisi di grandi insiemi di dati, nonchè sull'apprendimento dei metodi principali della modellistica e dell'ottimizzazione.
2) Ingegneria dell'elaborazione dell'informazione per le conoscenze e competenze sull'analisi dei dati, l'intelligenza artificiale e il machine learning.
3) Ingegneria automatica per le conoscenze e competenze sul controllo e la robotica. In particolare, il corso si focalizzerà sull'apprendimento dei metodi principali della modellistica, del controllo, e dell'elaborazione di dati sensoriali per sistemi robotici industriali e collaborativi.
4) Lo studio delle macchine e degli azionamenti elettrici: l'apprendimento dei metodi principali sull'architettura, l'elettronica di potenza e il controllo di azionamenti elettrici AC e convertitori di potenza ad alte prestazioni.
5) Ingegneria applicata alle macchine con particolare riferimento alla modellazione multibody per l'analisi dinamica e all'analisi modale per la verifica sperimentale e alla conoscenza per l'interpretazione dei risultati ottenuti.
6) Lo studio della progettazione e la gestione efficiente di impianti industriali ad elevata automazione. Più in dettaglio, l'apprendimento dei metodi principali della modellistica e delle architetture di gestione e controllo per i sistemi e gli impianti distribuiti e/o integrati.

Questi obiettivi formativi saranno sviluppati in insegnamenti erogati prevalentemente nel primo anno di corso. Complessivamente questi obiettivi formativi costituiscono l'ossatura del corso e definiscono la nostra visione dell'ingegneria dell'automazione in un contesto digitale.
I profili di competenza specifici, che vengono approfonditi al secondo anno, sono:

1. Digital Infrastructure. Questo profilo si focalizza sulla creazione dell'infrastruttura digitale e dei processi e servizi, al fine di consentire una raccolta automatica dei dati e lo scambio di dati tra le varie componenti, fisiche o virtuali, coinvolte. In particolare, questo profilo si focalizza sull' apprendimento dei metodi principali di computazione ad alte prestazioni; sulla capacità di progettare e analizzare sistemi per la raccolta e la trasmissione sicura dei dati; sull'apprendimento dei metodi principali della modellistica e delle architetture di controllo per i sistemi distribuiti; sulla capacità di progettare e analizzare sistemi distribuiti ed Internet of Things per la digitalizzazione industriale.

2. Digital Design. Questo profilo si focalizza sul design, la progettazione, e la simulazione di sistemi di automazione di processi fisici e virtuali. In particolare, si focalizza sulle principali metodologie per la simulazione numerica per l'analisi di sistemi oleodinamici industria; sullo studio dei processi termofluidodinamici tramite tecniche di ingegneria computazionale; sulle principali metodologie di simulazione meccanica e meccatronica; sui metodi per ingegnerizzare i prodotti utilizzando strumenti digitali assistiti da computer; sulla comprensione del ruolo della digitalizzazione nello sviluppo del prodotto e nel processo di industrializzazione, nonchè sulla conoscenza di metodi e strumenti innovativi di progettazione assistita da computer.

3. Digital Manufacturing. Questo profilo si focalizza sui processi di manufacturing nei sistemi digitali. In particolare, si focalizza sui metodi di rappresentazione dei dati nei sistemi CAD/CAE/CAM; sui metodi di simulazione avanzata nei principali processi tecnologici; sull'analisi dei fenomeni chimico-fisici che regolano le proprietà finali dei materiali e sugli approcci progettuali e computazionali applicati ai materiali e ai processi e alle tecnologie di fabbricazione; sui meccanismi e sui vantaggi competitivi del modello di piattaforma digitale, e sulle opportunità che l'implementazione delle tecnologie digitali genera per le imprese; sulle tematiche relative alle metodologie di valutazione ambientale, sociale ed economica del ciclo di vita della manifattura e della erogazione di servizi, con focus sulle realtà ad elevato uso di soluzioni digitali.

Il Corso secondo i Descrittori di Dublino

I laureati magistrali in Digital Automation Engineering avranno raggiunto, al termine del percorso formativo, una maturità tecnica e uno spirito critico che permetterà di comprendere quali siano le più opportune metodologie di modellazione probabilistica, di ottimizzazione, di controllo, di monitoraggio e diagnostica di sistemi meccanici ed elettrici e di applicazione dell'intelligenza artificiale per l'automazione. La caratteristica peculiare dei laureati sarà la spiccata propensione alla corretta interpretazione delle informazioni raccolte con l'acquisizione di dati sul campo, che nasce da una profonda conoscenza fisico-meccanica dei sistemi.
I laureati saranno in grado di svolgere autonomamente ricerche bibliografiche, selezionando le opportune banche dati e comunità scientifiche con le quali interagire per conoscere lo stato dell'arte e divulgare i risultati innovativi del proprio lavoro e sapranno progettare e condurre attività sperimentali di laboratorio e sul campo (learning by doing) per la raccolta di informazioni in condizioni operative.
L'autonomia di giudizio viene verificata dai docenti nel corso delle prove d'esame e nel corso delle esposizioni dei progetti in collaborazione, dai referenti aziendali o accademici nello svolgimento dei tirocini, dal relatore del progetto di tesi e dalla commissione di laurea.

Il corso di laurea magistrale in Digital Automation Engineering forma laureati in grado di comunicare efficacemente nella descrizione di attività ingegneristiche; la natura multidisciplinare del corso di laurea fornisce agli allievi la capacità di collaborare direttamente con interlocutori tecnici di varia natura, favorendo il lavoro in team, ma anche la gestione di un team. Una formazione che comprende tutte le fasi di modellazione, simulazione ed analisi dei sistemi, per il controllo, il monitoraggio e la diagnostica, permette ai laureati di comunicare con competenza le informazioni ottenute, stimolandone la corretta interpretazione.
Le abilità comunicative vengono sviluppate negli allievi nella preparazione ed esposizione di progetti individuali o di gruppo, nella partecipazione ad attività di tirocinio e nella stesura e presentazione della tesi di laurea.
Le abilità comunicative, la chiarezza di esposizione dei problemi e delle soluzioni ingegneristiche ed il corretto impiego del linguaggio tecnico vengono verificate intensificando i colloqui con gli allievi nel corso di lezioni frontali ed esperienze di laboratorio e nello svolgimento delle attività di tirocinio, nonchè nella preparazione ed esposizione delle tesi di laurea.

Il corso di laurea magistrale in Digital Automation Engineering consente agli allievi di potenziare e sviluppare le capacità di apprendimento già acquisite nei precedenti percorsi universitari. La preparazione dei laureati, che coinvolge e mette in relazione settori scientifici caratterizzanti l'ingegneria dell'informazione e quella industriale, instilla autonomia per futuri continui aggiornamenti ed approfondimenti, necessari per generare sempre innovazione.
Le attività di progetto e di laboratorio, condotte ed oggetto di verifica nel corso degli studi e della preparazione della tesi, richiedono opportune approfondite ricerche bibliografiche che stimolano la capacità di apprendimento che sarà necessaria, per affrontare future complesse sfide ingegneristiche, sia nel mondo del lavoro che in quello della ricerca.
La capacità di apprendimento si manifesta nelle prove previste al termine di ciascun insegnamento, e nella realizzazione del progetto di tesi.

Fundamentals in Digital Automation Engineering
Conoscenza degli elementi di probabilità e statistica per la comprensione dei meccanismi di base dei sistemi stocasticamente evolutivi e per l'analisi di grandi insiemi di dati (attività formativa MAT/07); apprendimento dei metodi principali della modellistica e dell'ottimizzazione (attività formativa MAT/09); capacità di progettare e analizzare metodologie di intelligenza artificiale e machine learning per l'analisi dei dati (attività formativa ING-INF/05); apprendimento dei metodi principali della modellistica, del controllo, e dell'elaborazione di dati sensoriali per sistemi robotici industriali e collaborativi, e acquisizione della capacità di comprendere la letteratura specifica (attività formativa ING-INF/04); apprendimento dei metodi principali sull'architettura, l'elettronica di potenza e il controllo di azionamenti elettrici AC e convertitori di potenza ad alte prestazioni (attività formativa ING-IND/32); capacità di modellare sistemi fisici con le metodologie proprie dell'analisi multibody, di identificare i principali parametri modali di un componente meccanico e conoscenza per l'interpretazione dei risultati ottenuti (attività formativa ING-IND/13); apprendimento dei metodi principali della modellistica e delle architetture di gestione e controllo per i sistemi e gli impianti distribuiti e/o integrati, e acquisizione della capacità di comprendere la letteratura specifica (attività formativa ING-IND/17).

Digital Manufacturing
Conoscenza e comprensione dei metodi di rappresentazione dei dati nei sistemi CAD/CAE/CAM; conoscenza dei principi di funzionamento dei sistemi di simulazione di processo; applicazione dei metodi di simulazione avanzata ai principali processi tecnologici (attività formativa ING-IND/16); comprensione dei fenomeni chimico-fisici che regolano le proprietà finali dei materiali in tutti gli ambiti analizzati dalle classi generali dei materiali (vedi obiettivi); conoscenza e comprensione dei principali approcci progettuali e computazionali applicati ai materiali e ai processi e tecnologie di fabbricazione (attività formativa ING-IND/22); conoscenza e comprensione dei meccanismi e dei vantaggi competitivi del modello di piattaforma digitale, inclusa la varietà dei settori a cui si applica; conoscenza e comprensione delle opportunità che l'implementazione delle tecnologie digitali genera per le imprese e il processo decisionale manageriale (es. riprogettazione del lavoro, sviluppo delle competenze dei dipendenti, creazione di nuove forme di concorrenza) (attività formativa ING-IND/35); conoscenza avanzata delle tematiche relative alle metodologie di valutazione ambientale, sociale ed economica del ciclo di vita; conoscenza degli indicatori basati sugli obiettivi di sviluppo sostenibile (OSS-SDG) dell'agenda 2030 e per l'ecodesign circolare (attività formativa CHIM/07).

Digital Infrastructure
Apprendimento dei metodi principali di computazione ad alte prestazioni con particolare riferimento alla modellazione fisica per il design di materiali (attività formativa FIS/03); capacità di progettare e analizzare sistemi per la raccolta e la trasmissione sicura dei dati (attività formativa ING-INF/01); apprendimento dei metodi principali della modellistica e delle architetture di controllo per i sistemi distribuiti (attività formativa ING-INF/04); capacità di progettare e analizzare sistemi distribuiti ed Internet of Things per la digitalizzazione industriale (attività formativa ING-INF/05).

Digital Design
Conoscenza e comprensione delle principali metodologie per la simulazione numerica basata su un approccio a parametri concentrati e distribuiti per l'analisi di sistemi oleodinamici industriali; conoscenza e comprensione delle principali metodologie per la simulazione numerica basata su un approccio multidimensionale (multifase e multicomponente) per l'analisi di sistemi idraulici industriali; conoscenza e comprensione delle procedure per la progettazione di impianti oleodinamici industriali integrando le metodologie trattate durante le lezioni (attività formativa ING-IND/08); conoscenza e comprensione delle equazioni di governo del flusso dei fluidi e del trasferimento di calore; conoscenza e comprensione dei principali metodi numerici per equazioni differenziali alle derivate parziali; conoscenza e comprensione delle principali metodologie per la soluzione numerica di problemi termofluidodinamici; conoscenza e comprensione delle pratiche di codifica nell'ingegneria computazionale (attività formativa ING-IND/10); conoscenza e comprensione delle principali metodologie di simulazione meccanica e meccatronica, i loro punti di forza, limiti e approssimazioni ad esse collegate (attività formativa ING-IND/14); conoscenza di metodi per ingegnerizzare i prodotti utilizzando strumenti digitali assistiti da computer; comprensione del ruolo della digitalizzazione nello sviluppo del prodotto e nel processo di industrializzazione; conoscenza di metodi e strumenti innovativi di progettazione assistita da computer (attività formativa ING-IND/15).

Fundamentals in Digital Automation Engineering
Capacità di ideare modelli probabilistici come strumenti per la risoluzione di problemi applicativi, di analizzare gli esiti e di effettuare analisi dei dati con metodi probabilistici e statistici (attività formativa MAT/07); applicare le conoscenze acquisite per ottenere modelli e algoritmi di ottimizzazione (attività formativa MAT/09); capacità di sviluppare soluzioni di raccolta, analisi dei dati e intelligenza artificiale in architetture cloud industriali (attività formativa ING-INF/05); applicare le conoscenze acquisite per ottenere il modello cinematico e dinamico di un robot, per sviluppare un sistema di controllo per un robot industriale o collaborativo, e per sviluppare il sistema di elaborazione dei dati acquisiti dai robot in contesti operativi (attività formativa ING-INF/04); capacità di impostare un sistema di controllo per azionamenti elettrici e di potenza (attività formativa ING-IND/32); capacità di impostare un sistema di equazioni per l'analisi cinematica e dinamica di sistemi meccanici e di effettuare una prova di analisi modale sperimentale di un componente meccanico applicando le conoscenze acquisite (attività formativa ING-IND/13); applicare le conoscenze acquisite per progettare un sistema di controllo distribuito e/o un impianto integrato, e per implementare metodologie di coordinazione e sincronizzazione, anche in contesti real-time. L'attenzione è posta sia sulle attività produttive sia sulle attività di supporto, quali quelle della logistica (attività formativa ING-IND/17).

Digital Manufacturing
Capacità di ottimizzazione dei parametri di processo in funzioni dei requisiti su materiale, tempi, quantità e qualità del prodotto finito; capacità di pianificazione di un caso industriale di processo di fabbricazione attraverso la simulazione di processo avanzata; capacità nel gestire l'interoperabilità tra i vari sistemi CAx (attività formativa ING-IND/16); capacità di revisionare criticamente i processi, nella fase di preparazione dell'attività progettuale, valutando eventuali ipotesi di miglioramento (attività formativa ING-IND/22); capacità di applicazione delle conoscenze ai criteri decisionali, per comprendere i pro e i contro della governance e delle scelte del modello di business (attività formativa ING-IND/35); capacità di applicazione di metodologie di valutazione ambientale, sociale ed economica del ciclo di vita; capacità di applicazione della Digitalization and Artificial Intelligence (D&AI), per assistere l'attuazione degli indicatori basati sugli obiettivi di sviluppo sostenibile (attività formativa CHIM/07).

Digital Infrastructure
Applicazione delle conoscenze acquisite per sviluppare calcoli e simulazioni avanzate con particolare riferimento alla modellazione fisica per il design di materiali (attività formativa FIS/03); capacità di sviluppare soluzioni per acquisire e trasmettere i dati da opportuni sensori e dispositivi (attività formativa ING-INF/01); capacità di applicare le conoscenze acquisite per progettare un sistema di controllo distribuito, e per implementare metodologie di coordinazione e sincronizzazione, anche in contesti real-time (attività formativa ING-INF/04); capacità di sviluppare soluzioni software e cloud per raccogliere e processare i dati provenienti da sistemi Internet of Things per l'automazione digitale (attività formativa ING-INF/05).

Digital Design
Impiego delle competenze apprese in fase di progettazione di componenti oleodinamici tramite simulazione fluidodinamica (attività formativa ING-IND/09); applicazione delle conoscenze e competenze acquisite per la modellazione di dispositivi di scambio termico del mondo reale, mediante strumenti di ingegneria computazionale open source all'avanguardia e codifica autonoma (attività formativa ING-IND/10); sviluppo della capacità di applicare metodologie di simulazione meccanica e meccatronica ad ogni categoria di problema meccanico e meccatronico; sviluppare la capacità di utilizzare il Metodo degli Elementi Finiti nella risoluzione di problemi relativi all'integrità e alle prestazioni di sistemi meccanici e meccatronici (attività formativa ING-IND/14); capacità di utilizzare efficacemente metodi e sistemi software per la realizzazione di prototipi virtuali di prodotti e sistemi di produzione; saper utilizzare metodi e strumenti per ottimizzare prestazioni e costi del prodotto (attività formativa ING-IND/15).