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	<title>tecnologie digitali &#8211; Key4</title>
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		<title>TECNOLOGIE DIGITALI, DATA SCIENCE E NUOVE FIGURE EMERGENTI NELLE FABBRICHE DEL FUTURO</title>
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		<pubDate>Thu, 31 Oct 2019 11:04:51 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[<p>Le fabbriche del futuro non si limiteranno a produrre oggetti di altissima qualità, ma si impegneranno, grazie all’utilizzo di processi ottimizzati e altamente flessibili, a rispondere alla singola richiesta del cliente. Una chiave fondamentale di tale rivoluzione è senz’altro l’utilizzo di metodologie innovative come i modelli CPS ed il Digital Twin, che permetteranno di controllare [&#8230;]</p>
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<figure class="wp-block-image"><img decoding="async" src="http://www.key-4.com/wp-content/uploads/2019/10/img-2-31102019.jpg" alt="Tecnologie digitali" class="wp-image-1910"/></figure>



<p>Le fabbriche del futuro non si limiteranno a produrre
oggetti di altissima qualità, ma si impegneranno, grazie all’utilizzo di
processi ottimizzati e altamente flessibili, a rispondere alla singola
richiesta del cliente. Una chiave fondamentale di tale rivoluzione è senz’altro
l’utilizzo di <strong>metodologie innovative</strong> come i <strong>modelli CPS</strong> ed il <strong>Digital
Twin</strong>, che permetteranno di controllare e modificare istante per istante la
produzione attraverso il driver fondamentale delle nuove fabbriche: i Dati. </p>



<p>A seguito di ciò, figure emergenti e fondamentali come i <strong>data
scientist</strong>, saranno i veri attori di questa rivoluzione che cambierà
definitivamente il mondo della manifattura così come l’abbiamo conosciuto fino
ad oggi.</p>



<p>Fino a solo un decennio fa il termine “<strong>Data Scientist</strong>” o “<em>scienziato dei dati</em>” non esisteva e le attività analoghe, venivano svolte da esperti in statistica e ingegneri del software. Tuttavia, il continuo e crescente sviluppo delle <strong>tecnologie digitali</strong> e la loro diffusione di massa, ha fatto emergere un più articolato approccio di studio, a cui si è dato il nome di <strong>Data science</strong>. Oggi la “<em>data science</em>” si presenta come un approccio interdisciplinare che combina conoscenze in diversi ambiti quali la matematica, la statistica, l’informatica, la ricerca operativa, per interpretare ed estrarre conoscenza dai dati. </p>



<p>Le figure che si svilupperanno nei prossimi anni avranno
certamente una base comune di analisi dei dati, ma andranno via via
specializzandosi in figure distinte quali ad esempio: </p>



<ul><li>data source engineer: capace di capire le fonti
dei dati ed interfacciare i sistemi software di acquisizione con i sistemi
hardware che generano i dati; </li><li>data engineer per l’elaborazione di strategie di
storage dei dati;</li><li>data analyst per l’analisi dei dati a livello
produttivo;</li><li>business data analyst per analizzare i dati dal
lato più finanziario e commerciale; </li><li>data maintenance engineer che applicherà
algoritmi di manutenzione predittiva per i guasti.</li></ul>



<figure class="wp-block-image"><img decoding="async" src="http://www.key-4.com/wp-content/uploads/2019/10/img-1-aert-31102019.jpg" alt="Data science" class="wp-image-1911"/></figure>



<p>Ognuno di loro sarà parte di un sistema basato sui servizi
ossia ognuno usufruirà dei servizi di altri analisti e contemporaneamente
fornirà servizi di analisi al resto dell’organizzazione: l’intera azienda si
comporterà quindi come un fornitore di servizi sia verso l’interno che nei
confronti del cliente finale. Le fabbriche del futuro pertanto non si
limiteranno a produrre oggetti, ma forniranno veri e propri <em>servizi produttivi</em> interagendo
direttamente con il cliente per fornirgli un prodotto unico, su misura e
secondo i suoi desideri. </p>
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