INGEGNERIA DEI SISTEMI LOGISTICI PER L' AGRO-ALIMENTARE (FOGGIA)

Università degli Studi di FOGGIA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea in Ingegneria dei Sistemi Logistici per l'Agroalimentare, erogato dall'Università degli Studi di Foggia in collaborazione con il Politecnico di Bari, mira a formare una figura professionale all'avanguardia, capace di affrontare le sfide dell'Industria 4.0 nel settore agroalimentare. L'obiettivo è fornire agli studenti le competenze necessarie per progettare, analizzare, digitalizzare e gestire sistemi complessi, processi tecnologici e flussi di varia natura (energia, materie prime, dati) nell'ambito della logistica agroalimentare. Il corso si concentra sull'interdisciplinarietà e sulla capacità di risolvere problemi in modo sistemico.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un approccio dinamico, con una solida base di discipline scientifiche e ingegneristiche. Gli studenti, a partire dal secondo anno, possono scegliere tra diverse opzioni, personalizzando il proprio percorso formativo. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni, laboratori e progetti, con un focus sull'applicazione pratica delle conoscenze acquisite. L'interazione con le parti sociali e le aziende del settore è un elemento chiave del corso, garantendo un costante allineamento con le esigenze del mercato del lavoro.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Ingegneria dei Sistemi Logistici per l'Agroalimentare acquisiscono competenze gestionali e industriali, con una forte specializzazione nel settore agroalimentare. Saranno in grado di: gestire l'interazione tra imprese e acquirenti, configurare sistemi logistici, pianificare e controllare le attività operative e finanziarie, gestire progetti complessi, ottimizzare la produzione e la distribuzione, garantire la qualità e la sicurezza dei processi, gestire la digitalizzazione e il marketing industriale. Le competenze acquisite consentono di affrontare le sfide della trasformazione digitale e dell'I.A. nel settore agroalimentare.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore della logistica agroalimentare, automatizzando processi, ottimizzando la gestione delle risorse e migliorando l'efficienza. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per prevedere la domanda, ottimizzare i percorsi di trasporto, gestire i magazzini e controllare la qualità dei prodotti. L'I.A. consente di ridurre gli sprechi alimentari, migliorare la tracciabilità dei prodotti e garantire la sicurezza alimentare.

  • I laureati in ingegneria dei sistemi logistici agroalimentari avranno l'opportunità di guidare questa trasformazione. Le sfide includono l'integrazione di sistemi I.A. complessi, la gestione di grandi quantità di dati e la necessità di garantire la sicurezza e l'etica nell'uso dell'I.A.. Le opportunità includono lo sviluppo di nuove soluzioni, la creazione di modelli predittivi e l'ottimizzazione dei processi decisionali. La capacità di collaborare con l'I.A. e di interpretare i risultati forniti dagli algoritmi sarà fondamentale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i futuri ingegneri dovranno acquisire competenze in data science, machine learning e analisi dei dati. Sarà inoltre essenziale sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione efficace. La conoscenza delle normative sulla privacy e sull'etica dell'I.A. sarà un valore aggiunto. La formazione continua e l'aggiornamento costante delle proprie competenze saranno cruciali per rimanere competitivi.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data visualization
Imparare ad utilizzare strumenti come Python con librerie Pandas, NumPy e Matplotlib per l'analisi e la visualizzazione dei dati logistici. Approfondire la conoscenza di Tableau o Power BI per creare dashboard interattivi.
Machine learning e deep learning
Acquisire familiarità con i concetti fondamentali del machine learning e del deep learning. Studiare l'utilizzo di framework come TensorFlow e PyTorch per la creazione di modelli predittivi applicati alla logistica agroalimentare (previsione della domanda, ottimizzazione dei trasporti).
Robotica e automazione
Comprendere i principi della robotica e dell'automazione industriale. Approfondire le tecnologie utilizzate nei magazzini automatizzati e nei sistemi di trasporto autonomi. Studiare l'impiego di I.A. nella gestione dei robot.
Blockchain e tracciabilità
Studiare le applicazioni della blockchain per la tracciabilità dei prodotti agroalimentari. Comprendere come la blockchain può migliorare la sicurezza alimentare e ridurre le frodi. Approfondire le piattaforme di tracciabilità basate su blockchain.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Seguire blog specializzati, riviste scientifiche e pubblicazioni del settore per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze in materia di I.A., logistica e agroalimentare. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare con strumenti di I.A. e creare prototipi di soluzioni innovative per la logistica agroalimentare. Partecipare a hackathon e competizioni per mettere in pratica le proprie competenze.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, conferenze e workshop per entrare in contatto con professionisti e aziende del settore. Collaborare con altri studenti, ricercatori e professionisti per sviluppare progetti e condividere conoscenze.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende del settore
Svolgere stage e tirocini presso aziende che operano nel settore della logistica agroalimentare, con un focus sull'I.A. e l'automazione. Acquisire esperienza pratica e comprendere le sfide del mondo del lavoro.
Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo presso università o centri di ricerca, focalizzati sull'applicazione dell'I.A. alla logistica agroalimentare. Contribuire alla creazione di nuove soluzioni e pubblicazioni scientifiche.
Certificazioni e corsi specialistici
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A., del machine learning e della data science. Frequentare corsi specialistici per approfondire le proprie competenze e acquisire nuove conoscenze.

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