INNOVATIVE ENGINEERING TECHNOLOGIES FOR INDUSTRIAL SUSTAINABILITY - IETIS

Università degli Studi di SALERNO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il dottorato in Innovative Engineering Technologies for Industrial Sustainability (IETIS) presso l'Università degli Studi di Salerno mira a formare ricercatori di alta qualificazione, con un approccio interdisciplinare, in linea con il paradigma della smart industry. Il corso si concentra sull'integrazione di ingegneria industriale e informatica, con un focus sulla sostenibilità dei prodotti, dei processi industriali e dei servizi. L'obiettivo è sviluppare esperti capaci di guidare l'innovazione tecnologica e la digitalizzazione dell'industria 4.0, con particolare attenzione agli aspetti di sostenibilità, sicurezza e impatto ambientale.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso formativo che parte dal consolidamento delle conoscenze modellistiche e metodologiche, per poi acquisire competenze tecnologiche e progettuali. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, seminari, attività di laboratorio e tesi di dottorato. Gli studenti saranno coinvolti in progetti di ricerca avanzati, con l'opportunità di collaborare con aziende e centri di ricerca nazionali e internazionali.

  • Competenze acquisite

    I laureati acquisiranno competenze avanzate in modellistica, simulazione, ottimizzazione e analisi dei dati. Saranno in grado di sviluppare soluzioni innovative per la sostenibilità industriale, la digitalizzazione dei processi e l'integrazione di sistemi intelligenti. Le competenze includono anche la capacità di gestire progetti di ricerca, comunicare efficacemente i risultati e contribuire all'innovazione tecnologica nel settore industriale.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria industriale, automatizzando processi, ottimizzando la produzione e migliorando la gestione della supply chain. L'analisi predittiva basata sull'I.A. consente di anticipare guasti, ottimizzare la manutenzione e ridurre i costi. La robotica collaborativa e i sistemi di visione artificiale stanno rivoluzionando i processi produttivi, aumentando l'efficienza e la sicurezza. L'I.A. è fondamentale per lo sviluppo di smart factory e per l'implementazione di modelli di produzione sostenibili.

  • I futuri laureati in IETIS avranno l'opportunità di guidare questa trasformazione, sviluppando soluzioni innovative che integrano l'I.A. nei processi industriali. Le sfide includono la gestione di grandi quantità di dati, la progettazione di sistemi intelligenti e la collaborazione con robot e altri sistemi automatizzati. La capacità di comprendere e applicare l'I.A. sarà cruciale per il successo professionale, aprendo nuove opportunità in settori emergenti come la manutenzione predittiva, l'ottimizzazione dei processi e la progettazione di prodotti intelligenti.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in machine learning, deep learning e analisi dei dati. La capacità di programmare in linguaggi come Python e di utilizzare framework come TensorFlow e PyTorch sarà un vantaggio significativo. Inoltre, la comprensione dei principi di sostenibilità e di economia circolare, combinata con la capacità di collaborare con team multidisciplinari, sarà fondamentale per lo sviluppo di soluzioni innovative e responsabili.

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competenze da sviluppare

Machine learning e deep learning
Approfondire i concetti fondamentali e le applicazioni pratiche. Seguire corsi online su piattaforme come Coursera e Udacity. Sperimentare con framework come TensorFlow e PyTorch.
Analisi dei dati e data visualization
Acquisire familiarità con strumenti come Python con librerie Pandas e Scikit-learn. Imparare a utilizzare strumenti di data visualization come Tableau o Power BI. Partecipare a progetti di analisi dati.
Robotica e sistemi embedded
Studiare i principi di robotica, sensori e attuatori. Sperimentare con piattaforme come Arduino e Raspberry Pi. Approfondire la programmazione di sistemi embedded e la loro integrazione con l'I.A.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente blog specializzati, partecipare a webinar e conferenze sull'I.A. e l'ingegneria industriale. Iscriversi a newsletter e canali YouTube di esperti del settore.
Sperimentazione e prototipazione
Dedica tempo a progetti personali e sperimentazioni pratiche. Utilizza piattaforme di cloud computing come AWS o Google Cloud per testare le tue idee. Partecipa a hackathon e competizioni.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, creare un profilo LinkedIn attivo e interagire con professionisti e ricercatori. Collaborare con altri studenti e ricercatori su progetti comuni.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative
Cercare opportunità di stage in aziende che applicano l'I.A. all'ingegneria industriale. Concentrarsi su aziende che operano nel campo della sostenibilità e dell'economia circolare.
Progetti di ricerca applicata
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgano l'I.A. e la sua applicazione all'industria. Collaborare con università e centri di ricerca per sviluppare soluzioni innovative.
Certificazioni e corsi specialistici
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A., come quelle offerte da Google, Microsoft o AWS. Frequentare corsi specialistici su temi specifici come machine learning, robotica e sostenibilità.

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