La vierte industrielle Revolution ha cambiato i paradigmi di produzione delle aziende che, con l’avvento dell’Industrie 4.0 und die intelligente Fabriken, si sono aggiornati e ottimizzati. La digitalizzazione dei processi ha trasformato l’industria e l’importanza dell’analisi dei dati, o industrial data analytics, è cresciuta esponenzialmente.
Infatti, l’utilizzo di nuovi sistemi informativi ha portato a un incremento nella produzione di dati, diventati così voluminosi da essere definiti Big Data. Grazie allo sviluppo e all’utilizzo sempre più vasto di sensori e tecnologie dell’IoT, Internet of Things, qualsiasi attività svolta dalle macchine e sulle linee di produzione genera dati da cui è possibile estrarre informazioni. Queste vengono raccolte e catalogate nelle banche dati e successivamente messe a disposizione degli analisti dei dati per la loro elaborazione e interpretazione.
Perchè nell’Industria 4.0 i dati hanno assunto una tale importanza? Secondo gli esperti del settore i dati, e la loro analisi, sono determinanti dal punto di vista del risk management, ossia per la prevenzione dei guasti. Infatti, monitorando costantemente tutti i macchinari impiegati nel processo produttivo dell’Industria 4.0 è possibile pianificare per tempo gli interventi di manutenzione (manutenzione predittiva) evitando di bloccare la produzione.
Per l’Industria 4.0, l’analisi dei dati comporta numerosi vantaggi e benefici. L’analisi e il confronto dei dati permettono a tutti i sistemi informativi presenti all’interno della fabbrica di dialogare tra loro per gestire sicurezza informatica, trattamento dei dati dell’azienda e dei clienti, e trasmissione di questi ultimi da reparti operativi a sistemi IT. L’obiettivo finale è riuscire a migliorare e ottimizzare i processi di produzione rendendoli più efficienti e riducendo gli sprechi a livello di materiali ed energia. Questo permette inoltre un miglioramento della qualità dei prodotti che subiscono un controllo maggiore durante il processo produttivo.
L'Datenanalyse può essere di tre tipi: prescrittiva, predittiva e descrittiva. L’analisi prescrittiva riguarda i processi sulla gestione dei dati e delle decisioni da cui nascono delle soluzioni a livello operativo che riguardano indicazioni a livello strategico e di metodo per l’analisi predittiva e descrittiva.
La formazione per l’industria 4.0 e le nuove competenze richieste
Lavorare all’interno dell’Industria 4.0 richiede delle competenze specifiche molto diverse rispetto a quelle necessarie prima della quarta rivoluzione industriale. Le posizioni richieste dalle aziende all’interno del mondo del lavoro sono cambiate radicalmente e i dipendenti già assunti devono frequentare dei corsi di formazione specifica per rimanere aggiornati.
La digitalizzazione e l’ingresso nel mercato di nuove tecnologie e modelli di business ha rivoluzionato il sistema produttivo delle aziende. Nonostante un grado di automazione dei processi sempre più alto i posti di lavoro non diminuiranno, ma si trasformeranno. Dato l’aumento dell’utilizzo e della complessità della tecnologia, aumentano anche le competenze necessarie a governarla per sfruttare le sue potenzialità al meglio.
E da qui cresce l’importanza della formazione nell’Industria 4.0. Assumere personale già formato può rappresentare un grande vantaggio per i business che potranno sfruttare da subito le competenze del candidato risparmiando tempo e risorse.
Frequentare dei corsi professionalizzanti diventa fondamentale se si vuole lavorare all’interno del settore. Il ITS Industrie 4.0 Kurs è uno dei corsi pensati dagli ITS per fornire agli studenti le competenze necessarie per gestire le funzioni di logistica distributiva sia all’interno di aziende manifatturiere o commerciali che di società di servizi logistici o di trasporto intermodale. L’obiettivo è quello di valorizzare la supply chain, integrando catene di approvvigionamento, produzione, distribuzione e vendita dei prodotti. Gli studenti, grazie alle ore di lezione frontale con esperti del settore e 900 ore di tirocinio nelle aziende, impareranno a utilizzare tutte le tecnologie abilitanti del settore in modo da comprendere come poterle implementare all’interno del sistema produttivo aziendale per migliorarne performance e qualità.
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