Facoltà: Ingegneria Gestionale per la Produzione Industrial
Collocazione: 15668
Autore: Celentano Arturo
Data: 13/04/2017
Titolo: Industry 4.0: Impatto dei Big Data sui Modelli di Business
Relatore: Battezzati Luigi
Correlatore: Strozzi Fernanda
Autorizzazione per la consultazione: SI
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La tesi si pone l’obiettivo di analizzare gli strumenti innovativi emersi negli ultimi tempi per capire quali sono le potenzialità, i vincoli e le incognite ad essi associati, che - congiuntamente - permetteranno o ostacoleranno la transizione, già nel corso dei prossimi 20 anni, verso una nuova fase industriale. Vengono evidenziati i motivi, gli aspetti macroeconomici / tecnici e gli step che hanno portato a questo cambiamento - di cui vengono messe in luce le caratteristiche principali - facendo emergere l’intreccio di relazioni che hanno interessato paesi come Germania, Stati Uniti e Cina. Si analizza lo scenario degli attuali trend innovativi, scendendo nel dettaglio sui Big Data e sui singoli elementi che fanno da contorno: Internet of Things e Digital Twin, Hybrid Cloud Computing, Hybrid Manufacturing, Intelligenza Artificiale. Viene scomposto in profondità quest’ultimo ambito in particolare, per le profonde implicazioni che ha sulla fruizione dei dati non strutturati attraverso Machine Learning, Deep Learning (visiva e testuale) e Robot Collaborativi. Tutti gli elementi vengono collegati e messi a fuoco nell’ottica Industry 4.0, evidenziando quali sono i vincoli e le criticità, di cui viene fornita una interpretazione delle possibili implicazioni e soluzioni. Questo nei riguardi di: • Aspetti Infrastrutturali Connettività e struttura dei sistemi di connessione: IPv6, Decentralizzazione IoT, Low Power Wide-Area Network (LPWA), Passive Wi-Fi, Quasistatic Cavity Resonance (QSCR) • Privacy e Sicurezza Nuova normativa europea sul trattamento dei dati (GDRP), casi di utilizzazione illecita dei dati privati, debolezze e fonti di rischio cibernetiche, Ransomware, Li-Fi, Blockchain • Nuovi Paradigmi Implicazioni sui processi e sui modelli di business; Mass Customization, Subscription Economy, Lean 2.0 • Aspetti Umani e Occupazionali Implicazioni sulle persone e sulla società; Change management e transizione verso l’automazione dei processi; mansioni coinvolte e variabili che influenzeranno l’occupazione, come nuove figure professionali e nuovi fenomeni di delocalizzazione inversa
