Ingegneria gestionale (TORINO)

Politecnico di TORINO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale del Politecnico di Torino mira a formare ingegneri con una solida preparazione multidisciplinare, capaci di gestire e ottimizzare i processi aziendali. Il corso si focalizza sull'applicazione delle tecnologie informatiche e degli strumenti analitici tipici dell'ingegneria industriale. Gli studenti acquisiscono competenze sia nell'ambito dell'Information Communication Technologies (ICT) che nella gestione delle risorse aziendali.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un percorso formativo che include corsi di base di matematica, fisica e informatica, seguiti da corsi specialistici in ingegneria industriale, gestione della produzione, logistica, sistemi informativi e analisi dei dati. Sono previste attività di laboratorio, project work e tirocini presso aziende per favorire l'applicazione pratica delle conoscenze acquisite. Il corso offre la possibilità di personalizzare il proprio percorso formativo, scegliendo tra diversi indirizzi e specializzazioni.
Competenze acquisite
I laureati in Ingegneria Gestionale del Politecnico di Torino acquisiscono competenze nella progettazione, gestione e ottimizzazione dei processi aziendali, nell'utilizzo di sistemi informativi e strumenti di analisi dei dati, nella gestione della produzione e della logistica, e nella pianificazione strategica. Sono in grado di operare come figure di raccordo tra i tecnici e i responsabili delle attività operative, e di affrontare le sfide poste dalla trasformazione digitale e dall'I.A..

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Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria gestionale, automatizzando processi, ottimizzando la pianificazione e la gestione delle risorse, e migliorando l'analisi dei dati. Le aziende utilizzano sempre più algoritmi di machine learning per prevedere la domanda, ottimizzare le catene di approvvigionamento e personalizzare l'esperienza del cliente. L'automazione dei compiti ripetitivi libera gli ingegneri gestionali per concentrarsi su attività più strategiche e creative.
I laureati in ingegneria gestionale si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la progettazione e l'implementazione di sistemi I.A. per l'ottimizzazione dei processi, l'analisi di grandi quantità di dati (big data) e la gestione di sistemi di automazione avanzati. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, di acquisire nuove competenze in I.A. e analisi dei dati, e di collaborare efficacemente con i sistemi intelligenti.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze in machine learning, data science, intelligenza artificiale, e robotica. Sarà fondamentale la capacità di interpretare i risultati dell'analisi dei dati, di comunicare efficacemente con i team multidisciplinari e di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A.. La conoscenza dei framework e degli strumenti di I.A. più diffusi, come TensorFlow e PyTorch, sarà un vantaggio competitivo.

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competenze da sviluppare

Competenze in machine learning e deep learning

Acquisire familiarità con i concetti fondamentali, gli algoritmi e le tecniche di machine learning e deep learning. Imparare ad utilizzare framework come TensorFlow e PyTorch per la costruzione e l'addestramento di modelli predittivi. Approfondire la conoscenza delle reti neurali e delle loro applicazioni in ambito gestionale.

Competenze in data science e data analytics

Sviluppare la capacità di raccogliere, pulire, analizzare e interpretare grandi quantità di dati (big data). Acquisire familiarità con gli strumenti di data visualization e di business intelligence. Imparare ad utilizzare linguaggi di programmazione come Python per l'analisi dei dati.

Competenze in robotic process automation (rpa)

Comprendere i principi dell'RPA e le sue applicazioni nell'automazione dei processi aziendali. Imparare ad utilizzare piattaforme RPA come UiPath o Automation Anywhere per automatizzare compiti ripetitivi e migliorare l'efficienza operativa.

Competenze in gestione della supply chain e logistica intelligente

Approfondire la conoscenza delle tecnologie I.A. applicate alla supply chain e alla logistica, come la previsione della domanda, l'ottimizzazione dei percorsi e la gestione dei magazzini intelligenti. Imparare ad utilizzare strumenti di simulazione e di ottimizzazione per migliorare l'efficienza e la resilienza della supply chain.

Competenze in cybersecurity e data privacy

Acquisire una solida comprensione dei rischi per la sicurezza informatica e della protezione dei dati personali. Imparare a implementare misure di sicurezza per proteggere i sistemi e i dati aziendali. Approfondire la conoscenza delle normative sulla privacy, come il GDPR.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante

Seguire regolarmente blog, riviste specializzate e pubblicazioni scientifiche sull'I.A., il machine learning e l'ingegneria gestionale. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi tecnologici.

Sperimentazione e prototipazione

Sperimentare attivamente con le tecnologie I.A., creando prototipi e testando nuove soluzioni. Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere in pratica le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi del settore, conferenze e workshop per entrare in contatto con altri professionisti e creare una rete di contatti. Collaborare con colleghi e esperti in diversi settori per condividere conoscenze e competenze.

Sviluppo del pensiero critico e problem solving

Allenare la capacità di analizzare problemi complessi, di valutare diverse soluzioni e di prendere decisioni basate sui dati. Sviluppare un approccio sistematico e creativo alla risoluzione dei problemi.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative

Effettuare stage e tirocini presso aziende che utilizzano attivamente l'I.A. e le tecnologie digitali per acquisire esperienza pratica e comprendere le dinamiche del mercato del lavoro. Scegliere aziende che operano in settori in rapida evoluzione, come la logistica, la produzione e la consulenza.

Progetti di ricerca e sviluppo

Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo in ambito I.A., machine learning e data science per approfondire le proprie conoscenze e competenze. Collaborare con ricercatori e docenti universitari per sviluppare nuove soluzioni e tecnologie.

Certificazioni e corsi online

Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A. e del data science, come quelle offerte da Google, AWS o Microsoft. Seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX o Udacity per acquisire nuove competenze e rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.

Partecipazione a community e forum online

Partecipare attivamente a community e forum online dedicati all'I.A., al machine learning e all'ingegneria gestionale. Condividere le proprie conoscenze, porre domande e interagire con altri professionisti per ampliare la propria rete di contatti e rimanere aggiornati sulle ultime novità.

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