Obiettivi formativi del tirocinio La tesi mira a sviluppare uno strumento per supportare la progettazione e il dimensionamento di sistemi logistici con AGV (Automated Guided Vehicles).

Gli obiettivi principali sono: creare un software basato su Reinforcement Learning per stimare il numero ottimale di veicoli in base alle caratteristiche dell’impianto, e modellare la movimentazione dei veicoli per alimentare la simulazione necessaria all’addestramento del modello RL. Il sistema dovrà essere generalizzabile e validato con dati reali o simulati.

Il progetto offre un’esperienza applicativa avanzata in ambito industriale e logistico.

Attività del progetto Le Attività Previste Includono

- Studio dei metodi di dimensionamento AGV (statici, ottimizzazione, stocastici, simulativi)
- Definizione del modello e approccio RL per il dimensionamento
- Sviluppo della simulazione della movimentazione veicoli
- Implementazione del software Reinforcement Learning (RL)
- Validazione con dati reali/simulati

Requisiti

- Competenze basi metodologie di Reinforcement Learning (RL)




- Ottimizzazione/ricerca operativa

Istruzione e formazione La tesi è rivolta a studenti con laurea in: Ingegneria Informatica, Ingegneria dell’Automazione, Ingegneria Gestionale e Data Science/AI. Sono richieste competenze in programmazione, simulazione, e tecniche di apprendimento automatico, in particolare Reinforcement Learning.

Sede : Imola (BO), con la possibilità di svolgere parte delle attività in smart working, in accordo con il tutor aziendale.

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📌 AI-based sizing of AGV Systems (Sassuolo)
🏢 Sacmi
📍 Sassuolo