Percorso Industrial data scientist -...

Industrial data scientistUsare i Dati (Small & Big) per migliorare le decisioni manageriali e le prestazioni industriali

Industry 4.0 area

Percorso

Industrial Management School

Sviluppato e realizzato in collaborazione con Microsoft

Il primo Percorso che integra la statistica industriale con le competenze per la gestione dei dati per:■ Imparare a leggere i dati e trovare le informazioni a valore per abilitare il miglioramento ■ Sviluppare il ruolo di data scientist in azienda e supportare i progetti Data Analytics■ Identificare KPIs, punti di controllo e costruire dashboard focalizzati per il management ■ Impostazione di un Project work operativo in azienda

2 www.festoacademy.it

Percorso

■ Nuovi modelli di business■ Nuovi Smart product e nuova gestione dell’R&D■ Nuove competenze digitali e dinamiche organizzative ■ Una Supply-Chain adattiva e realmente integrata con fornitori e clienti ■ Nuove tecnologie e soluzioni operative nel Manufacturing ■ Massima personalizzazione delle soluzioni per i clienti

All’interno del settore industriale si sta investendo molto nell’ambito delle soluzioni di automazione, nell’integrazione dei dati di campo, nell’utilizzo di sistemi evoluti per la gestione della manutenzione e della qualità del processo. Tutto questo permette una più facile raccolta e gestione di:■ Small data, per svolgere un’attività sperimentale diretta al miglioramento del prodotto/

processo (DOE)■ Big data, per attività di data mining e machine learning.

La connessione tramite cyber physical systems e la disponibilità di dati deve essere governata per potere generare valore e diventare un elemento competitivo e differenziante a supporto del business.

Percorso

La piattaforma 4.0 garantisce nuove possibilità alle aziende industriali:

3www.festoacademy.it

Industrial data scientist

L’esigenza di avere internamente queste competenze si va diffondendo a seguito dei buoni risultati dei progetti pilota.

Per fare questo lavoro sono necessarie diverse competenze multidisciplinari: ■ Conoscenza dei processi operativi e di business■ Metodi di miglioramento e definizione dei KPI ■ Statistica industriale ■ Architetture hw e sw per la gestione dei dati ■ Data visualisization & reporting

La figura del Data Scientist non è tipica dell’azienda industriale e richiede un percorso di sviluppo specifico per poter giungere a tradurre i dati generati dal campo in reale valore per l’azienda.

Festo, sulla base della sua esperienza all’interno dello Steering Committee del Consorzio tecnologico tedesco Plattform Industrie 4.0 e appoggiandosi sulla sua strategia di implementazione 4.0 propone, in collaborazione con Microsoft, un Percorso per affrontare le esigenze di Data Analytics in azienda.

Valore

Sapere come agire

Conoscenza

Informazioni

Dati


Percorso

A chi è rivolto■ Responsabili e Professional IT e di analisi dati ■ Responsabili e Professional del miglioramento dei processi industriali che possono sfruttare le

potenzialità offerte da IoT e Data analytics in azienda ■ Manager e Professional delle diverse aree aziendali interessati ad affrontare il tema dei Data analytics in modo operativo nel loro contesto

Obiettivi Tutti nel medio periodo dovremo essere in grado di interpretare e gestire i dati per prendere decisioni di qualità. La partecipazione al Percorso è particolarmente indicata per: ■ Sostenere progetti Industry 4.0 con competenze interne adeguate ■ Progettare sistemi di raccolta e gestione dei dati (strutturati e non)■ Sfruttare il potenziale dei Data Analytics per estrarre valore dai dati ■ Costruire nuove professionalità integrate tra Operations e IT

Sarete in grado di: ■ Impostare un progetto di Data analytics ■ Progettare e analizzare i dati aziendali attraverso algoritmi di data mining e machine learning

per sviluppare opportunità di miglioramento ■ Progettare la raccolta e l’analisi dei dati sperimentali per il miglioramento dei processi/prodotti■ Impostare la corretta architettura e data warehousing per una corretta archiviazione e

gestione dei dati ■ Progettare un’efficace data visualisation and dashboarding per favorire una chiara e semplice

comprensione di dati e informazioni

2Statistica e probabilità

2 giorni

Modulo 3DOE eControllo di processo

2 giorni

Modulo1■ Industry 4.0 e Iot■ Data science■ Data science process ■ Data scientist

nelle Operations1 giorno

Modulo

6Visualisation & Dashboarding

1 giorno

Modulo 7Impostazione Project work operativo

1 giorno

Modulo5Architetture di sistema: DWH e Data Lake (SQL vs NoSQL DB)

2 giorni

Modulo4Data mininig e Machine learning

4 giorni

Modulo

La Mappa

Durata complessiva 13 giorni


Caratteristiche del Percorso■ Impostazione di un Project work operativo aziendale ■ Didattica interattiva con simulazioni ed esercitazioni ■ Analisi di case history e testimonianze ■ Lezioni in lingua italiana con materiali in italiano o inglese

Sede del corso: Festo Academy (Assago) - Microsoft House (Milano Porta Volta)

Project workI progetti operativi costituiscono un elemento centrale per portare valore alla propria realtà aziendale. I partecipanti al Percorso sono invitati a individuare all’interno della loro azienda casi e situazioni che potrebbero diventare oggetto di Project work strategici.I docenti li supporteranno nella selezione del Project work più adatto in termini di obiettivi e vincoli aziendali, da proporre al management.Il Percorso prevede una sessione comune dedicata all’impostazione del Project work e una di coaching da remoto dopo l’avvio del progetto. A richiesta sono disponibili ulteriori sessioni di coaching o attività di supporto in azienda.

Crediti formativi Il Percorso permette il riconoscimento di CFP autorizzato dall’Ordine Ingegneri di Milano, che ne ha valutato anticipatamente i contenuti formativi professionali e le modalità di attuazione. Frequentando almeno il 90% delle ore, gli iscritti all’Ordine degli Ingegneri possono richiedere che vengano riconosciuti fino a 120 Crediti Formativi Professionali.

Real world and virtual reality continue to merge lndustry 4.0

A holistic, interdisciplinary approach

Technology

• Intelligent components• Modularity• Networked system• Innovative solutions

for functional integration and microsystems

People

• Human-machine interaction• Adaptive and intelligent

technology• Simple, intuitive operation

• Training the new generationof workers

•• Learning systems by Festo

Didactic



Percorso

Obiettivi specificiIntrodurre l’Industry 4.0, la Data science e la figura del Data Scientist

Contenuti■ Introduzione al programma e roadmap■ Industry 4.0■ Internet of Things■ Che cosa è Data science?■ Data science Process■ Data scientist: skills, competenze e ruolo in una realtà industriale

Sperimenterete ■ Come individuare il livello di Industry 4.0 di una organizzazione■ Come individuare le core competence del Data scientist

Obiettivi specificiIntroduzione alla scienza dei dati e agli algoritmi di analisi

Contenuti■ Che cos’è la statistica: la scienza dei dati■ Statistica descrittiva■ Analisi grafiche■ Statistica inferenziale■ Distribuzione di probabilità■ Introduzione al machine learning

Sperimenterete Esercitazioni con l’uso dei software e dei linguaggi di analisi dati

Modulo 1 1 giorno

Data science and Operations - Introduzione

Modulo 2 2 giorni

Statistica e probabilità


Obiettivi specifici■ Come impostare e realizzare un’attività sperimentale per il miglioramento dei

processi/prodotti■ Come monitorare un processo nel tempo

Contenuti Come migliorare un processo/prodotto tramite il DOE ■ Perché sperimentare?■ Come pianificare un esperimento■ Design fattoriali completi■ Design fattoriale frazionario■ Ottimizzazione dei progetti (RSM)■ Design robusto (Taguchi)

Come controllare un processo tramite SPC (Statistical Process Control)■ Perché utilizzare SPC?■ La logica del SPC■ Diagrammi a controllo variabile■ Diagrammi di controllo degli attributi■ Grafici pre-controllo

Sperimenterete Esercitazioni con l’uso dei software e dei linguaggi di analisi dati

Obiettivi specificiComprendere e sperimentare l’utilizzo di alcuni degli algoritmi di machine learning più importanti

ContenutiIntroduzione al machine learning ■ Classificazione (esempio: rilevazione modello)■ Rilevamento di anomalie (esempio: rilevazione antifrode)■ Regressione (esempio: assistenza sanitaria)■ Clustering (esempio: football)■ Rafforzare l’apprendimento (esempio: manutenzione predittiva)■ Casi di successo: Fameccanica, Marzoli, Porta Solutions, Safety at Work, MS Research, EMMA■ Apertura dibattito

Sperimenterete Applicazione degli algoritmi di machine learning trattati su casi reali: ■ Consumo energetico New York■ Qualità predittiva■ Qualità predittiva del vino■ Segmentazione della clientela■ Ricambi Supply–Chain

Modulo 3 2 giorni

DOE e Controllo di processo (SPC)

Modulo 4 4 giorni

Data mining e Machine learning



Percorso

Obiettivi specificiConoscere le principali soluzioni di architetture di sistema e Advanced analytics

Contenuti■ Introduzione agli Advanced analytics■ DWH [SQL] & DL [NoSQL]■ Architettura Lambda [power BI]■ Intelligence

– computer vision– text to speech & viceversa– servizi cognitivi di Azure– BOT

■ Esempi end-to-end■ Hadoop/Spark■ Big Data e albero delle decisioni

Sperimenterete ■ Come trattare le diverse tipologie di dati ■ Esempi di Advanced analytics

Obiettivi specificiCome realizzare un efficace “storytelling with data”

Contenuti■ Introduzione■ Da “showing data” a “storytelling with data”■ L’importanza del contesto■ Scegliere una visualizzazione e reporting efficace■ Il “disordine” è il tuo nemico!■ Attirare l’attenzione del pubblico■ Pensare come un designer■ Analizzare i modelli di visualizzazione■ Lezioni di storytelling■ Estraili tutti insieme■ Esempi■ Riflessioni finali

Sperimenterete Esempi ed esercitazioni

Modulo 5 2 giorni

Architetture di sistema: DWH e Data Lake [SQL vs NoSQL DB]

Modulo 6 1 giorno

Visualization & Dashboarding


Obiettivi specificiSupportare i partecipanti nella scelta e nell’impostazione di un Project work operativo

Contenuti ■ Analisi dei possibili Project work individuati■ Scelta e impostazione del Project work più adatto, in termini di obiettivi e vincoli

aziendali

SperimentereteImpostare il project chart relativo al Project work operativo

Materiale didattico e sito di supportoI materiali di supporto verranno forniti in formato elettronico in italiano e inglese. I partecipanti potranno accedere all’area del sito Festo Academy dedicata al Percorso dove troveranno:■ materiale formativo disponibile per il download■ articoli di approfondimento■ calendario e avvisi per le giornate formative■ altre informazioni rilevanti

SoftwareDurante le sessioni formative, Festo e Microsoft metteranno a disposizione l’utilizzo di alcuni software per le esercitazioni (Minitab, R, etc.). Per l’uso degli stessi in azienda sarà necessario acquisire licenze ad hoc, ove richiesto.

Modulo 7 1 giorno

Impostazione Project work operativo

Durante il Project work vi proporremo l’uso del CRISP-DM che rappresenta un processo cross industry per il Data mining. La metodologia fornisce un approccio strutturato e robusto per pianificare e gestire un progetto di Data mining.

Business Understanding

Data Understanding

Data Preparation

Modelling

Evaluation

Deployment

Data



Percorso

Modalità di ammissioneIl Percorso prevede un numero limitato di partecipazioni per garantire una didattica e un’interazione ottimale. Vi può accedere chi sia in possesso di laurea o diploma superiore.Prima della conferma dell’iscrizione verrà chiesto agli interessati di inviare il proprio curriculum. I curricula verranno analizzati dando priorità all’esperienza operativa maturata sul campo.

Approfondimenti per il ruolo L’industrial Data Scientist affianca alla competenza analitica e digitale quella dei processi industriali, del miglioramento, del project management e della gestione delle relazioni. Per costruire un profilo di ruolo completo, sulla base delle competenze individuali, del contesto aziendale e di business il partecipante potrà approfondire ulteriormente alcuni temi e strumenti seguendo altre iniziative proposte da Festo Academy.

Contattateci per costruire un percorso personalizzato Tutti i seminari suggeriti per l’approfondimento del tema 4.0 sono disponibili sul sito www.festocte.it/academy/industry_4_0

Faculty Luca Redaelli Senior consultant Festo, esperto di statistica industriale e analisi dati, Lean system e Kaizen. Esperto Lean Six Sigma Black Belt. Ha ricoperto ruoli manageriali in ambito miglioramento in aziende del settore elettronica e automotive. Certificato Apics CSCP, Six Sigma BB ASQ Reliability engineer ASQ, e auditor dei sistemi EFQM. Segue progetti di cambiamento e sviluppo in ambito Industry 4.0 e Lean Six Sigma.

Iona Ekonomi Cloud Solution Architect Data e intelligenza Artificiale Microsoft. Lavora da anni nell’ambito di sviluppi su prodotti e tecnologie innovative. Esperta di tecnologie big data, advanced analytics e machine learning. In Microsoft lavora in un team Western Europe che segue progetti di Intelligenza artificiale e IoT.



Festo AcademyFesto Academy è l’Industrial Management School che opera sui temi dell’organizzazione e della gestione delle imprese industriali.Fa parte di Festo AG, gruppo internazionale leader nel settore dell’automazione, da sempre caratterizzato dalla sperimentazione e implementazione di nuove soluzioni organizzative in ambito industriale. Festo è certificata ISO 9001 EA 37.

We practice what we teachFesto è in prima linea nella quarta rivoluzione industriale: fa parte dello Steering Committee del Consorzio tecnologico Tedesco Plattform Industrie 4.0 e partecipa all’iniziativa Smart Factory KL per lo sviluppo delle moderne soluzioni produttive. Con il suo nuovo sito produttivo di Scharnhausen in Germania rappresenta un modello esemplare di Smart Factory e si posiziona come riferimento per le imprese che intendono intraprendere l’innovativo percorso verso l’Industria 4.0.

Industry 4,0 è molto più del solo sviluppo tecnologicoFesto promuove soluzioni integrate che toccano i processi, la tecnologia, le persone e la loro formazione. Questo, secondo noi, è l’approccio corretto se si vogliono ottenere risultati tangibili e sostenibili nel tempo. Sosteniamo i nostri clienti: ■ nella costruzione di una strategia 4.0 e di una roadmap operativa ■ nello sviluppo delle competenze per le persone ■ in cantieri e progetti operativi

rev.

5.0

[email protected] 02 45794350 - Fax 02 48842012

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