N91317 Data Analytics per la gestione della fabbrica

Scuola di Ingegneria Industriale
Scheda Insegnamento
Anno Accademico 2019/20 Primo Semestre

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Docente TitolareTommaso Rossi
E-mailtrossi@liuc.it
UfficioEdificio Torre Piano Terra
Telefono0331 572388

Obiettivi di apprendimento attesi

Obiettivo del corso è quello di introdurre il pilastro del paradigma Industry 4.0 rappresentato dal data analytics. In particolare, gli studenti comprenderanno le caratteristiche distintive del descriptive, predictive e prescriptive data analytics, apprenderanno come condurre studi di data analytics per la gestione della fabbrica e acquisiranno competenze su strumenti software utilizzati in azienda per il data analytics (Excel e Power BI o R).

Risultati di apprendimento attesi

I risultati di apprendimento attesi sono dati dalla capacità degli studenti di utilizzare autonomamente quanto appreso per costruire uno strumento di data analytics finalizzato alla gestione dell'i-FAB, la fabbrica modello Industry 4.0 di LIUC

Contenuti dell’insegnamento

I contenuti dell'insegnamento sono i seguenti:

  • introduzione al data analytics
    • descriptive data analytics
    • predictive data analytics
    • prescriptive data analytics
  • applicazioni di descriptive data analytics per la gestione di fabbrica mediante Excel e Power BI
  • applicazioni di prescriptive data analytics per la gestione di fabbrica mediante Excel
  • il linguaggio R (opzionale) 

Metodologia Didattica

La metodologia didattica si compone sia di lezione ex cathedra, sia di lezioni laboratoriali (per queste ultime è necessario venire in aula con il proprio portatile)

Modalità con cui viene accertata l’effettiva acquisizione dei risultati di apprendimento.

La modalità con la quale viene accertata l'acquisizione dei risultati di apprendimento è quella di un project work di gruppo con conseguente discussione


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