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Seminario - SCM 046

AI e Processi Produttivi - Come trasformare dati e intelligenza in vantaggio operativo

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Rivolto a

Manager, specialisti e tecnici delle aree Operations, Supply Chain, Produzione, Qualità e Acquisti, Innovation Manager, Data Analyst, Project Manager

Obiettivi

  • Fornire una base solida su AI, ML, LLM e Generative AI nel contesto manifatturiero
  • Esplorare applicazioni reali in processi chiave (pianificazione, qualità, supply chain, manutenzione)
  • Avviare una riflessione strutturata su progetti AI in azienda

Contenuti

AI Landscape

  • Cambiamento esponenziale: AI e futuro del lavoro
  • Differenze tra AI, ML, Deep Learning, LLM, Agentic AI

AI e Manufatcuring

  • GenAI e Digital Transformation nel contesto industriale
  • Esercizio: “Mappa il tuo processo con potenziale AI”
  • Dati industriali e valore latente

Process Control & Quality

  • Carte di controllo, SPC e Six Sigma evoluti con AI
  • Deep Learning per controllo qualità visivo
  • Demo: screening variabili e anomalie con AI
  • Procedure operative on demand e guidate per operatori

Planning & Scheduling

  • Previsione domanda e pianificazione avanzata

Asset Management & AI

  • Manutenzione predittiva & real time monitoring
  • Agenti per la guida agli interventi

Procurement

  • Analisi della spesa ed analytics
  • Supplyer discovery & Risk management
  • Previsione necessità
  • Contract intelligence

KPI & reporting

  • ChatGPT per l’analisi e la reportistica
  • Forecast dinamici e demand sensing

Process Optimization

  • Creazione di dati sintetici per simulazioni
  • Best practice nella gestione AI-driven dei flussi

Laboratorio: “AI Canvas: dalla sfida operativa all’idea progettuale”

  • I partecipanti lavorano in sottogruppi con un CANVAS specifico utile per guidare i gruppi nella progettazione di un primo Proof of Concept (PoC) applicato ai processi produttivi.

Sperimenterete

  • Riflessione collettiva guidata con domande critiche
  • Condivisione di idee in piccoli gruppi
  • Canvas progettuale per identificare dove l’AI può generare valore
  • Analisi di impatto (tecnico, economico, organizzativo)

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