Smart Product Design 4.0

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Master di I livello in Smart Product Design 4.0 del Politecnico di Torino mira a formare specialisti capaci di ideare e sviluppare prodotti intelligenti, sfruttando le più recenti tecnologie di sensoristica, ICT, analisi dati e metodologie di innovazione tipiche dell'Industria 4.0. L'obiettivo è creare una nuova generazione di esperti in grado di integrare le tecnologie digitali nei prodotti e nei processi aziendali, promuovendo l'innovazione continua.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede l'approfondimento di tematiche quali sensoristica avanzata, Internet of Things (IoT), analisi dei dati, modellazione 3D, prototipazione rapida, e gestione dei processi aziendali. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, workshop, laboratori e progetti applicativi, con un focus sull'esperienza pratica e la collaborazione interdisciplinare.

• Competenze acquisite

  I partecipanti acquisiranno competenze tecniche e manageriali per l'innovazione di prodotto, l'integrazione delle tecnologie digitali e la gestione dei processi aziendali. Saranno in grado di progettare prodotti intelligenti, gestire progetti complessi, e guidare l'innovazione all'interno delle aziende. Le competenze includono anche l'utilizzo di strumenti di analisi dati, modellazione 3D, e prototipazione.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dello Smart Product Design, automatizzando processi di progettazione, ottimizzando la produzione e personalizzando l'esperienza utente. L'I.A. consente di analizzare grandi quantità di dati per prevedere le tendenze del mercato, migliorare l'efficienza dei prodotti e creare interfacce utente più intuitive. L'integrazione di algoritmi di machine learning e computer vision nei prodotti intelligenti apre nuove possibilità di interazione e funzionalità.

• I futuri laureati in Smart Product Design avranno l'opportunità di guidare l'innovazione, sviluppando prodotti che si adattano dinamicamente alle esigenze degli utenti e del mercato. Le sfide includono la gestione della complessità dei sistemi I.A., la garanzia della sicurezza dei dati e la necessità di bilanciare l'automazione con l'intervento umano. La capacità di collaborare con sistemi I.A. e di interpretare i risultati dell'analisi dei dati sarà fondamentale.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale sviluppare competenze in machine learning, analisi predittiva, design thinking e user experience (UX). La capacità di comunicare efficacemente con team multidisciplinari e di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A. sarà altrettanto importante. La formazione continua e l'aggiornamento costante sulle nuove tecnologie saranno cruciali per rimanere competitivi.