Industria 4.0

Modulo 1: Introduzione all’Industria 4.0 Definizione e storia Origini del concetto, dalle prime rivoluzioni industriali alla quarta. Caratteristiche principali Automazione, interconnessione, personalizzazione dei processi. Impatto globale Come l'Industria 4.0 sta cambiando le economie e i mercati. --- Modulo 2: Le Tecnologie Abilitanti Internet of Things (IoT) Sensori, dispositivi connessi, e il ruolo della rete. Big Data e Analytics Raccolta, gestione e analisi di dati su larga scala. Intelligenza Artificiale e Machine Learning Applicazioni pratiche nell'industria. --- Modulo 3: La Manifattura Additiva Cos’è la stampa 3D Principi di funzionamento e materiali utilizzati. Applicazioni industriali Prototipazione, produzione su misura e ottimizzazione. Vantaggi e limiti Costi, scalabilità, e qualità dei prodotti. --- Modulo 4: Automazione Avanzata e Robotica Tipi di robot industriali Robot collaborativi (cobot), robot autonomi, e sistemi di visione. Integrazione nei processi produttivi Esempi pratici di automazione avanzata. Sfide e opportunità Sicurezza sul lavoro e adattamento umano. --- Modulo 5: Cyber-Physical Systems (CPS) Cosa sono i CPS Integrazione tra mondo fisico e virtuale. Funzionamento e applicazioni Controllo remoto, manutenzione predittiva. Esempi pratici Sistemi intelligenti per la logistica e la produzione. --- Modulo 6: Digital Twin Definizione e utilizzi Creazione di copie digitali di prodotti o processi. Applicazioni industriali Progettazione, simulazione e ottimizzazione. Benefici a lungo termine Riduzione di errori e costi. --- Modulo 7: Cloud Computing e Edge Computing Differenze tra cloud ed edge computing Centralizzazione vs elaborazione locale. Benefici del cloud nell’industria Scalabilità, accessibilità e condivisione dei dati. Quando scegliere l’edge computing Velocità di risposta e sicurezza. --- Modulo 8: Big Data e Analisi Predittiva Cos’è il Big Data nell’Industria 4.0 Tipologie di dati e loro utilizzo. Analisi predittiva Anticipare guasti e ottimizzare la produzione. Strumenti per il Big Data Hadoop, Spark, e piattaforme di analytics. --- Modulo 9: Intelligenza Artificiale nell'Industria Ruolo dell’AI nei processi industriali Automazione decisionale e ottimizzazione dei processi. Esempi pratici Controllo qualità, manutenzione predittiva. Sfide etiche e legali Bias, privacy e sicurezza. --- Modulo 10: Internet of Things (IoT) Ecosistema IoT Sensori, attuatori, piattaforme IoT. Monitoraggio in tempo reale Ottimizzazione delle risorse. Integrazione con altre tecnologie AI, Big Data e CPS. --- Modulo 11: Cybersecurity nell’Industria 4.0 Minacce principali Attacchi informatici e vulnerabilità dei sistemi. Strategie di protezione Firewall, crittografia, autenticazione. Normative e compliance GDPR, ISO 27001. --- Modulo 12: Sostenibilità e Industria 4.0 Impatto ambientale Riduzione dei consumi e sprechi. Produzione sostenibile Energia rinnovabile e economia circolare. Certificazioni e standard ISO 14001, carbon footprint. --- Modulo 13: Logistica 4.0 Smart logistics Ottimizzazione dei flussi con AI e IoT. Automazione nella logistica Magazzini automatizzati e droni. Monitoraggio e tracciabilità Blockchain e RFID. --- Modulo 14: Formazione e Lavoro nell’Era 4.0 Nuove competenze richieste Programmazione, analisi dati, problem-solving. Formazione continua Corsi, certificazioni e apprendimento in azienda. Impatto sul mercato del lavoro Trasformazione dei ruoli e nuove opportunità. --- Modulo 15: Personalizzazione di Massa Cosa significa personalizzazione di massa Produzione flessibile per soddisfare le esigenze dei clienti. Tecnologie coinvolte Stampa 3D, automazione e IoT. Esempi pratici Settori automobilistico e moda. --- Modulo 16: Smart Factory Cosa sono le fabbriche intelligenti Integrazione di tecnologie avanzate. Esempi di smart factory Settori manifatturieri e automotive. Sfide di implementazione Costi iniziali e complessità. --- Modulo 17: Blockchain nell’Industria Cos’è la blockchain Tecnologia, funzionamento e sicurezza. Applicazioni industriali Tracciabilità della supply chain, contratti intelligenti. Benefici e limiti Costi, scalabilità, e interoperabilità. --- Modulo 18: Manutenzione Predittiva Come funziona la manutenzione predittiva Sensori, IoT, e analisi dei dati. Benefici rispetto alla manutenzione tradizionale Riduzione dei guasti e aumento della produttività. Esempi pratici Settore energetico, trasporti, produzione. --- Modulo 19: Modelli di Business Innovativi Come cambia il business nell’Industria 4.0 Servitizzazione e modelli pay-per-use. Esempi di modelli di business Abbonamenti, sharing economy. Implicazioni per le imprese Adattamento e innovazione. --- Modulo 20: Il Futuro dell’Industria 4.0 Evoluzione verso l’Industria 5.0 Centralità dell’uomo e sostenibilità. Tecnologie emergenti Quantum computing, realtà aumentata. Sfide globali Normative, equità e accesso alle tecnologie.