Le applicazioni Big Data stanno suscitando interesse e riscuotendo primi successi in svariati ambiti, dalla predizione di comportamenti utenti in termini di mobilità/acquisti futuri, alla predictive maintenance e all’ottimizzazione dei processi di produzione nell’industria manufatturiera.

Il corso di Infrastrutture e applicazioni Big Data per Digital Twinning, giunto alla 3° edizione e arricchito nei contenuti sulla base dei feedback, fornisce le basi per la comprensione piena e la costruzione di pipeline scalabili per big data analytics, con particolare focus su infrastrutture a supporto di applicazioni in ambito Industry 4.0.

Si discuteranno le opportunità legate all’introduzione di soluzioni digital twin per la costruzione di un gemello digitale dei processi manufatturieri di interesse: si lavorerà sul concetto innovativo di hybrid digital twin, dove al modello simulativo del cyber physical system di interesse si affiancherà un modello data-driven di tipo big data per aumentarne le prestazioni in termini di accuratezza e precisione.

DESTINATARI

Tecnici del settore infrastrutture Information Technology (IT); Tecnici del settore Operations Technology (OT); Tecnici del settore miglioramento qualità e sostenibilità.

MODALITÀ DI FRUIZIONE

Il corso prevede 5 giornate, di cui 4 sessioni online di mezza giornata e 1 in presenza full time con lavoro di gruppo ed esercitazioni presso la Linea Pilota di BI-REX.

GIORNATE

• lunedì 13 gennaio dalle 14:00 alle 18:00 (online);
• martedì 14 gennaio dalle 14:00 alle 18:00 (online);
• mercoledì 15 gennaio dalle 14:00 alle 18:00 (online);
• lunedì 20 gennaio dalle 14:00 alle 18:00 (online);
• martedì 21 gennaio dalle 09:00 alle 17:00 (in presenza).

OBIETTIVI

• Fornire le basi per la comprensione piena e la costruzione di pipeline scalabili per big data analytics con focus su infrastrutture a supporto di applicazioni in ambito Industry 4.0;
• Comprendere quali sono le opportunità legate all’introduzione di soluzioni digital twin per la costruzione di un gemello digitale dei processi manufatturieri di interesse;
• Analisi del concetto innovativo di hybrid digital twin.

DOCENTI

• Prof. Paolo Bellavista, Professore di Sistemi Distribuiti e Mobili presso il Dipartimento di Informatica – Scienza e Ingegneria (DISI), Università di Bologna;
• Prof. Luca Foschini, Professore Associato in Computer Engineering presso il Dipartimento di Informatica – Scienza e Ingegneria (DISI), Università di Bologna.