Big Data nel manifatturiero, a ottobre una giornata di studio firmata Anipla

La giornata di studio si propone di offrire un momento di incontro tra i ricercatori, gli utilizzatori finali e i fornitori di tecnologie e di servizi  per discutere e scambiare idee ed esperienze sugli ultimi sviluppi tecnologici e sulle migliori best practice per la valorizzare dei dati (dalle funzioni financial corporate a quelle delle operation) in un’ampia varietà di applicazioni.

Pubblicato il 15 Giu 2019

ucimu

“I Big Data incontrano il manifatturiero: opportunità e vantaggi” è il titolo di una giornata di studio organizzata da Anipla – Associazione nazionale italiana per l’automazione, insieme a Fondazione Ucimu con il patrocinio di patrocinato di Anie Automazione. L’evento si terrà il 15 ottobre nella sala assemblee della sede di Fondazione Ucimu a Cinisello Balsamo, mentre è già attiva la “call for papers” fino al 31 luglio.

Il contesto

Nell’era della digitalizzazione e dell’Impresa 4.0, l’adozione ed integrazione di tecnologie di automazione industriale e ICT consentono di generare un ingente flusso di dati, ancora tutto da valorizzare. Poche aziende hanno pienamente compreso il reale valore che è possibile generare  da ed altri dati disponibili a tutti i livelli: dai dati finanziari a quelli di impianto per finire con quelli di mercato (nel complesso: Big Data).

La Data Science si sta affermando come un “nuovo” campo della scienza (innovativo più che nuovo) che si occupa di sviluppare metodologie, algoritmi e sistemi per estrarre conoscenza dai dati e razionalizzarli (interpretarli) nel quadro di un modello concettuale. La capacità  di estrarre valore dai dati sta diventando sempre di più una importante leva competitiva perché consente sia di aumentare la conoscenza dei propri processi (augmented process knowledge) sia di adottare azioni di ottimizzazione/miglioramento consapevoli, anche attraverso lo sviluppo di sistemi automatizzati di Intelligenza Artificiale.

I più recenti sviluppi tecnologici nei settori dell’ICT, dell’hardware e del cloud e fog/edge computing hanno favorito lo sviluppo di piattaforme che rendono più facile sia la raccolta storica(distribuita) dei dati (finanziari e di impianto) sia la loro elaborazione e fruizione. Sono proprio queste piattaforme che, offrendo anche servizi PpU (Pay per Use), riducono le barriere di accesso alle tecnologie e, quindi,  possono permettere alle PMI di trarre vantaggi importanti senza ricorrere ad investimenti significativi (spesso economicamente non sostenibili).

Gli obiettivi della giornata

La giornata di studio si propone di offrire un momento di incontro tra i ricercatori, gli utilizzatori finali e i fornitori di tecnologie e di servizi  per discutere e scambiare idee ed esperienze sugli ultimi sviluppi tecnologici e sulle migliori best practice per la valorizzare dei dati (dalle funzioni financial corporate a quelle delle operation) in un’ampia varietà di applicazioni. Si sollecitano interventi che tramite la discussione di casi di studio:

  1. affrontino tematiche metodologiche e tecnologiche: gestione e raccolta storica dei dati (attività proprie del Data Engineer), data mining, data analytics, machine learning, statistical process control, cloud, edge/fog computing, cyber security, controllo di qualità (in, on or at-line), manutenzione predittiva, intelligent supply chain, intelligent procurement, ecc.;
  2. dimostrino il recupero di valore nei vari domini propri di un’azienda manifatturiera: business process, process design, ottimizzazione (di linee di produzione e di processo), controllo di qualità, controllo di processo, ecc.

Si prevede di organizzare una tavola rotonda (su invito) nella quale si discuteranno i temi legati all’impatto delle tecnologie dei Big Data sulle aziende, e in particolare, sulla gestione dei processi di business (dal livello corporate finance allo shopfloor), sui modelli di business, sull’organizzazione e gestione del personale (scale-up delle competenze e acquisizione di nuove competenze), sulla gestione degli asset, sulle barriere all’adozione delle tecnologie di analisi e valorizzazione dei dati.

Come proporre contributi

Chi volesse partecipare illustrando la propria esperienza è pregato di contattare i coordinatori o inviare un sommario sintetico entro il 31 Luglio 2019 a uno dei coordinatori (Alberto Servida e Luca Spingardi) utilizzando il modello scaricabile qui.

Ulteriori informazioni sono disponibili presso la segreteria di Anipla (Tel. 02 76002311, e-mail: anipla@anipla.it).

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Nicoletta Pisanu

Giornalista, collabora da anni con testate nazionali e locali. Laureata in Linguaggi dei Media e in Scienze sociali applicate all'Università Cattolica di Milano, è specializzata in cronaca.

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