Ingegneria Gestionale
Le attività di ricerca svolte presso il DICI nell’area di Ingegneria gestionale riguardano le tematiche tipiche del Corso di Studio (gestione e controllo dei sistemi, dei processi, dei prodotti e dei servizi) e sono sviluppate in chiave interdisciplinare e multidisciplinare per fornire una visione più ampia del business management e l’uso di metodi strutturati per osservare dinamiche di innovazione e il loro impatto sulle risorse umane, al fine di supportare le decisioni aziendali con dati oggettivi e tempestivi.
L’attività di ricerca e didattica viene arricchita anche dai due master in Industry 4.0 Design e Scalability promossi dal dipartimento e da diversi corsi di perfezionamento post laurea fra cui quello intitolato Data Driven Project Management.
Natural Language Processing
L'elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP) è un campo di ricerca relativo alle tecniche automatiche per elaborare dati non strutturati, ovvero testi. Le applicazioni alle cui guardiamo nel gruppo di ricerca sono quelle specifiche di testi tecnici (capitolati di gara, specifiche tecniche, articoli scientifici e brevetti). Alcuni esempi di ricerca sono l'estrazione automatica delle informazioni dal testo e la generazione automatica di testo. L’NLP include diversi approcci e metodi: Named Entity Recognition può identificare unità di informazioni nel testo per taggare parti specifiche utilizzando elenchi di entità (approccio basato su gazzette) e/o regole sintattiche e modelli ricorrenti (approccio basato su regole).
L'avanzamento nei sistemi di Intelligenza Artificiale consente inoltre di sfruttare database di documenti con etichette per addestrare algoritmi di apprendimento automatico nel rilevare parti rilevanti di testi o identificare e misurare la somiglianza semantica tra i diversi contenuti.
Nelle attività di ricerca svolte presso il DICI le metodologie NLP vengono utilizzare per estrarre informazioni rilevanti da risorse open come pubblicazioni scientifiche, brevetti, contenuti relativi all'istruzione, documenti politici, rapporti tecnici e da documenti privati che le imprese condividono per scopi di ricerca.
Le tipiche informazioni che estraiamo sono gli utenti (per ragioni di marketing), i loro bisogni e requisiti (per lo sviluppo prodotto e l’industrial design) le tecnologie (per la ricerca e sviluppo), ma anche i guasti (per l’ingegneria e la manutenzione). La trasformazione di testo in elementi formali di carattere ingegneristico permette una più rapida elaborazione di documentazione di progetto (QFD, FMECA, ecc..), l’analisi della congruenza delle specifiche, l’analisi della completezza dei sistemi documentali quali quello qualità in azienda.
Industria 4.0
L’Industria 4.0 (nota anche come Quarta Rivoluzione Industriale) si riferisce a un nuovo approccio al sistema industriale, che si basa sulla connessione in tempo reale di persone, macchine e oggetti per la gestione intelligente dei sistemi logistico-produttivi. Il termine Industria 4.0 è stato inizialmente formulato in Germania nel 2011 durante la Fiera di Hannover, per connotare l'attuale fase di informatizzazione dei sistemi di produzione. La Quarta Rivoluzione Industriale ha cambiato il ruolo di molti attori nel mercato come era accaduto in precedenza con la prima, la seconda e la terza rivoluzione. Il nuovo paradigma industriale vede complessità di tipo tecnologico (le 9 tecnologie abilitanti), ma anche organizzativi e culturali.
La ricerca in questa area è orientata alla definizione di nuovi metodi per valutare la prontezza delle imprese ad affrontare l'era della digitalizzazione, la progettazione di nuovi approcci per l'estrazione delle tecnologie dell'Industria 4.0, gli studi sulle dinamiche dell'innovazione, lo sviluppo delle tecnologie e il lifecycle, sfruttando approcci di NLP e di Engineering Design.
Paper&Patent Intelligence
Paper&Patent Intelligence si riferisce alla identificazione di informazioni sulle tendenze attuali nel mondo scientifico e tecnologico dalle pubblicazioni e dei brevetti. Grazie ai recenti miglioramenti delle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale è possibile eseguire tale estrazione di dati testuali in modo sempre più preciso, identificando informazioni estremamente dettagliate da dati non strutturati (testi). Le analisi riguardano i cambiamenti tecnologici e le dinamiche dell'innovazione, che possono abilitare processi decisionali nelle aziende basati su dati oggettivi e che anticipano le future tendenze di mercato.
HR 4.0 & Skills
HR 4.0 si riferisce alla gestione delle persone in azienda facendo leva sulle tecnologie digitali, dalla fase di ricerca e recruitment, alla formazione e sviluppo dei dipendenti, includendo anche la valutazione delle prestazioni e la gestione dei benefici e dei premi per i dipendenti. In questo contesto, abbiamo esplorato nuovi approcci e indicatori per un'integrazione intelligente dei dati nella gestione delle risorse umane.
Il nostro obiettivo è mappare i futuri ruoli professionali nell'era della digitalizzazione, considerando da un lato le nuove esigenze in termini di abilità e competenze e, dall'altro, le sfide per i sistemi educativi per preparare efficacemente gli studenti al mercato del lavoro. Le capacità necessarie per affrontare le attuali sfide della trasformazione digitale includono infatti non solo le conoscenze tecniche e le capacità per sfruttare adeguatamente le potenzialità delle tecnologie digitali, ma anche le cosiddette soft skills. Si tratta di capacità trasversali, abilità sociali riferite a tratti della personalità e comportamento nell'ambiente di lavoro. I nostri studi sono focalizzati su strumenti per estrarre automaticamente competenze da testi non strutturati applicando approcci NLP su un corpus di testi per alimentare future ricerche quantitative su questo argomento.
Education Design
Oggigiorno è disponibile una grande quantità e varietà di dati relativi al modo dell'istruzione in formato digitale, come ad esempio libri, materiale didattico, descrizioni dei corsi, curricula universitari, trascrizioni delle lezioni, offerte di lavoro, ecc. La caratteristica comune tra queste risorse è la forma: sono tutti documento che contengono una notevole quantità di testo. Questa caratteristica permette l'utilizzo di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) nell’ambito della progettazione didattica.
Le applicazioni principali perseguite in questo ambito di ricerca sono il monitoraggio dell'offerta formativa e della richiesta sul mercato del lavoro, l’identificazione di competenze e obiettivi formativi dalle descrizioni di corsi. In più con tali tecniche è possibile rilevare percorsi di carriera, sviluppare programmi educativi su misura, valutare l'allineamento con gli standard e le qualifiche sia per convalidare i materiali di apprendimento che per le conoscenze pregresse degli studenti.
LABORATORI
Business Engineering for Data Science Lab (B4DS)
