Negli ultimi anni grazie alle nuove tecnologie e all’industria 4.0 il volume, la varietà e la velocità dei dati nel settore manifatturiero è cresciuto esponenzialmente. Big Data e Internet of Things sono le parole chiave predominanti.
Oggi giorno da operatori, macchine, attrezzature e materiali è possibile raccogliere dati in tempo reale su ogni aspetto dei processi logistico-produttivi che avvengono all’interno della fabbrica, dei prodotti che tali processi concorrono a realizzare o dell’ambiente in cui avvengono.
Ebbene, la domanda che le aziende sono chiamate a porsi è: come possiamo ottenere vantaggio competitivo da questi dati?
La risposta è il data analytics. È infatti attraverso il data analytics che questi dati possono essere impiegati, per esempio, per tracciare i prodotti e rispondere ai reclami dei clienti; per stimare la probabilità che a un determinato istante si verifichi il prossimo guasto e, quindi, per essere pronti a intervenire tempestivamente; per identificare ed eliminare le inefficienze; o, infine, per selezionare e dimensionare nuove tecnologie di produzione e intra-logistica da applicare ai processi.
Il corso “Data Analytics per Operational excellence”, si pone come obiettivo quello di fornire una panoramica sugli strumenti e tecniche utilizzabili per la raccolta e l’analisi del dato, così da trasformarlo in informazione e prendere decisioni consapevoli e basate su considerazioni oggettive.
Partendo da casi reali e sfruttando modalità didattiche innovative ed esperienziali, il corso affronterà i temi del descriptive data analytics, del data mining e del prescriptive data analytics.
Il corso, della durata di 2 giornate, si inserisce nel percorso formativo Operational Excellence e Industry 4.0 offerto dalla LIUC Business School.
Il corso Data Analytics per Operational excellence è pensato per persone che in aziende industriali ricoprono i ruoli di responsabile/assistente al responsabile di:
On Campus e streaming
Il corso è erogato in modalità blended, con la possibilità di partecipare in presenza o a distanza.
€ 990 + IVA
Per le iscrizioni anticipate sarà previsto uno sconto del 10% se perfezionate (con pagamento avvenuto) entro il 31 luglio 2023.
Nel caso di iscrizioni di più partecipanti della stessa azienda è previsto uno sconto del 10% sulle quote dal secondo partecipante in avanti.
Le scontistiche previste sono cumulabili fino ad un massimo del 20%.