Fondimpresa: Avviso 3/2025 - Formazione a sostegno dell’innovazione digitale o tecnologica di prodotto o di processo nelle imprese aderenti

L’obiettivo del percorso formativo è adottare un approccio proattivo all’ottimizzazione dei processi produttivi, sfruttando l’analisi dei dati in tempo reale per individuare colli di bottiglia, prevedere guasti e ottimizzare i cicli di produzione, rendendo l’intera catena del valore più agile, efficiente e competitiva.

Il programma si concentra sull’interpretazione dei dati generati in fabbrica — provenienti da sensori, macchinari, sistemi MES e ERP — e sul loro utilizzo in applicazioni di intelligenza artificiale. Attraverso un’analisi AS IS dei processi esistenti, i partecipanti impareranno a individuare le aree in cui l’AI può contribuire concretamente all’ottimizzazione: dalla progettazione alla pianificazione della produzione, dalla manutenzione predittiva alla riduzione degli sprechi.

Nello specifico, verranno approfonditi modelli di progettazione basati su AI e tecniche di machine learning per identificare colli di bottiglia e prevedere possibili interruzioni lungo la catena produttiva, consentendo una pianificazione più efficiente degli interventi. L’uso di algoritmi intelligenti permetterà di migliorare la programmazione della produzione, ridurre i tempi di inattività e intervenire sulle cause di scarti e inefficienze, con l’obiettivo di aumentare la qualità e ridurre i costi operativi.

L’obiettivo del percorso è migliorare l’efficienza e la resilienza dell’intera catena produttiva e logistica, intervenendo su aspetti chiave come la previsione della domanda, la gestione ottimale delle scorte e la tracciabilità dei prodotti. Questo approccio consente alle imprese di affrontare con maggiore prontezza le variazioni del mercato e gli imprevisti operativi.

Il modulo fornisce competenze sull’utilizzo di algoritmi avanzati per anticipare le vendite e pianificare in modo più preciso le scorte, riducendo sprechi e costi di magazzino. Verranno approfondite, inoltre, soluzioni basate sull'intelligenza artificiale e blockchain per il tracciamento continuo dei flussi, assicurando trasparenza, sicurezza e rispetto delle normative.

Un ulteriore focus è dedicato all’ottimizzazione dei trasporti tramite modelli intelligenti capaci di calcolare i percorsi più efficienti, contribuendo così alla riduzione dei tempi e dei costi. Infine, l’uso di modelli predittivi permetterà di individuare potenziali criticità lungo la supply chain e attivare risposte automatiche, favorendo una gestione proattiva dei rischi e una maggiore continuità operativa.

L’obiettivo del percorso formativo è integrare l’Intelligenza Artificiale per favorire un ambiente di lavoro più sicuro, efficiente e collaborativo. A partire dall’analisi delle sinergie tra intelligenza umana e artificiale, i partecipanti svilupperanno competenze per automatizzare processi, ottimizzare le mansioni operative, prevenire i rischi e supportare la formazione del personale, contribuendo così alla costruzione di una “fabbrica del futuro” fondata su automazione, collaborazione uomo-macchina e responsabilità etica.

Il programma prevede l’apprendimento delle tecniche per implementare e programmare robot collaborativi (Cobot), organizzando in sicurezza attività ripetitive o gravose. Si approfondirà l’uso di sensori e algoritmi di AI per monitorare in tempo reale l’ambiente di lavoro, rilevare situazioni di rischio e prevenire incidenti, attraverso l’analisi dei dati ambientali e dei movimenti.

Un focus specifico sarà dedicato allo sviluppo di sistemi intelligenti per la formazione continua del personale, capaci di offrire supporto operativo in tempo reale e favorire il miglioramento delle competenze lungo l’intero processo produttivo. Il percorso si completa con una riflessione sull’etica dell’AI, considerando gli impatti delle nuove tecnologie sul lavoro e promuovendo un approccio responsabile e sostenibile all’innovazione.

L’obiettivo del percorso formativo è promuovere una visione strategica dei dati come asset aziendale di valore. Il corso fornisce modelli e strumenti per una governance efficace dei dati, capace di garantirne qualità, disponibilità e sicurezza lungo tutto il loro ciclo di vita. L'acquisizione di queste competenze favorisce la creazione di una cultura aziendale orientata all’uso etico e responsabile dell’informazione, in linea con le normative vigenti, trasformando l’innovazione tecnologica in un vantaggio competitivo solido e sostenibile.

I contenuti del programma includono modelli per la gestione strutturata dei dati, dalla raccolta all’analisi, fino alla loro archiviazione, con particolare attenzione alla valorizzazione degli insight generati a supporto dei processi decisionali e produttivi. Vengono affrontati anche i temi della data governance e della sicurezza informatica, con l’analisi delle minacce e dei rischi legati ai dati raccolti in contesti industriali (ERP, sensori, macchinari, ecc.).

Il corso fornisce, inoltre, strumenti e best practice per la protezione dei dati sensibili, attraverso soluzioni di Cybersecurity e processi di governance conformi alla normativa vigente, favorendo un approccio integrato tra tecnologia, sicurezza e responsabilità.

L’obiettivo del percorso formativo è fornire le competenze necessarie per estrarre valore dai dati, utilizzando l’Intelligenza Artificiale per anticipare tendenze, prevedere eventi e ottimizzare le performance aziendali. Attraverso la costruzione di modelli predittivi e l’adozione di un approccio data-driven, il modulo rafforza la capacità dell’impresa di prendere decisioni strategiche più rapide, informate e orientate all’innovazione, aumentando così la competitività sul mercato.

Il programma introduce i concetti chiave dell’analisi avanzata dei dati — come il data mining, machine learning e analisi predittiva — con un focus specifico sulle applicazioni nel settore manifatturiero. I partecipanti apprenderanno tecniche per prevedere la domanda, rilevare anomalie nei processi e analizzare i trend attraverso l’uso di algoritmi e modelli di machine learning.

Ampio spazio sarà dedicato all’utilizzo delle principali piattaforme e strumenti per l’analisi dei dati industriali, come Python, R e soluzioni low-code, oltre alla creazione di dashboard e report intelligenti, pensati per comunicare in modo chiaro ed efficace i risultati dell’analisi, sia al personale operativo che al management.