INCHIESTA
Supply Chain & Service Management Reasearch Group dell’Università di Brescia, dalle 100 aziende interpellate è emerso che l’unica tecnologia riconosciuta come impattante è al momento la stampa 3D. Più sconosciuto l’IoT. COS’E’ IL 4.0 IN ITALIA... Il fenomeno rivoluzionario è allo studio in diverse università italiane, tra di esse anche all’Osservatorio Smart Manufacturing della School of Management del Politecnico di Milano: “Il 4.0 - spiega a Pambianco Design l’ingegnere gestionale Sergio Terzi, responsabile scientifico dell’Osservatorio - è l’utilizzo delle tecnologie informatiche digitali applicate al mondo della produzione per renderla
un po’ più autonoma. Si tratta di uno spazio di manovra molto ampio, poiché in ogni fabbrica esistono innumerevoli aree e sottoprocessi”. Le tecnologie sono tante, ma l’Osservatorio è riuscito a classificarle in due macro-gruppi: tradizionale e smart. Il primo comprende le tecnologie imprescindibili per far funzionare un’azienda, il secondo riguarda quelle più avanzate. “Il mondo dell’industria 4.0 - aggiunge Terzi - fa riferimento a un’evoluzione che riguarda gli ultimi 40 anni, e che nell’ultimo decennio ha avuto una particolare accelerazione a seguito della pervasività delle tecnologie informatiche. L’Italia non deve puntare a ‘copiare’ il modello tedesco, piuttosto deve accettare il cambiamento e adattarlo alla propria dimensione fatta di piccole e medie imprese
Algoritmi da decodificare? Arriva il DATA SCIENTIST
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alla fine degli anni 90, con internet e il commercio elettronico, la mole di informazioni da gestire è aumentata a dismisura (Big Data) rivelando i limiti della scienza fino ad allora preposta a trarne modelli utili: la statistica tradizionale. La Computer Science ha proposto metodi e algoritmi alternativi, adatti a indagare dati in quantità inusuale per gli statistici, da qui la nascita di nuove discipline come il Data
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Mining e lo Statistical Machine Learning. Negli ultimi anni, un’ulteriore accelerazione del processo di digitalizzazione dell’industria ha ampliato questa necessità: i Big Data devono essere trattati, normalizzati, aggregati e selezionati in una limitata quantità di dati utili a chi interroga il sistema. Questo compito matematicoorganizzativo-informatico viene affidato al Data Scientist, diventato una figura professionale centrale e quindi richiesta nel