Big data for suplly chain analytics

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso presso il Politecnico di Milano si propone di fornire le competenze necessarie per l'utilizzo di strumenti avanzati di analisi dei dati applicati alla progettazione e gestione delle supply chain. L'obiettivo è sviluppare la capacità di estrarre conoscenza dai dati e di supportare il processo decisionale, con un focus particolare sull'analisi delle architetture tecnologiche e sull'utilizzo dell'Internet of Things per il monitoraggio in tempo reale.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede l'approfondimento di diverse aree, tra cui l'analisi dei datasources e dei datalog relativi alla supply chain, l'utilizzo di strumenti di big data analytics, e l'applicazione di modelli predittivi per la gestione delle scorte e la previsione della domanda. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche e project work.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate nell'analisi dei dati per la supply chain, nella modellazione e simulazione dei processi logistici, e nell'utilizzo di strumenti di I.A. per l'ottimizzazione delle operazioni. Saranno in grado di analizzare e interpretare dati complessi, di sviluppare soluzioni basate sui dati per migliorare l'efficienza e la resilienza delle supply chain, e di prendere decisioni informate basate sull'analisi dei dati.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta rivoluzionando il settore della supply chain, automatizzando processi, ottimizzando la gestione delle scorte e migliorando la previsione della domanda. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per analizzare grandi quantità di dati, identificare modelli e prendere decisioni più rapide e accurate. L'I.A. consente di ridurre i costi, migliorare l'efficienza e aumentare la resilienza delle supply chain.

• I laureati in questo campo avranno l'opportunità di lavorare su progetti innovativi, sviluppando soluzioni basate sull'I.A. per ottimizzare le operazioni logistiche, migliorare la gestione delle scorte e ridurre i tempi di consegna. Le sfide includono la necessità di gestire grandi quantità di dati, garantire la sicurezza dei dati e affrontare le implicazioni etiche dell'I.A. nella supply chain.

• Per avere successo in questo mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è fondamentale sviluppare competenze avanzate nell'analisi dei dati, nella modellazione predittiva, e nell'utilizzo di strumenti di I.A.. La capacità di comunicare efficacemente i risultati dell'analisi dei dati e di collaborare con team multidisciplinari sarà altrettanto importante.