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Area Ingegneria
Miglioramento dei KPI Industriali Attraverso la Gestione Avanzata dei Dati e Business Intelligence
Tesi esterna in azienda
Riferimenti FEDERICO BARRAVECCHIA, LUCA MASTROGIACOMO
Gruppi di ricerca Ingegneria della qualità
Tipo tesi AZIENDALE CON BORSA DI STUDIO
Descrizione Il progetto si propone di affrontare la sfida del miglioramento dei Key Performance Indicators (KPI) industriali all'interno di una specifica business unit, attraverso un approccio innovativo e tecnologicamente avanzato. La metodologia adottata prevede tre fasi principali:
Acquisizione e Ricerca di Fonti di Dati Interni: Questa fase si concentra sull'identificazione, acquisizione e catalogazione di database non strutturati interni all'azienda. L'obiettivo è quello di creare una solida base dati da cui estrarre informazioni rilevanti per l'analisi dei KPI.
Riaggregazione e Destrutturazione dei Dati: Utilizzando Microsoft Power BI, un potente strumento di Business Intelligence, i dati raccolti verranno riaggregati e destrutturati per prepararli all'analisi. Questo passaggio è cruciale per trasformare dati grezzi e non strutturati in un formato analizzabile e significativo.
Creazione di Dashboard Personalizzate per Diversi Stakeholder: La fase finale del progetto prevede la progettazione e l'implementazione di dashboard interattive e facilmente interpretabili con Microsoft Power BI. Queste dashboard saranno personalizzate per rispondere alle esigenze informative di diversi stakeholder aziendali, da operai al top management, offrendo loro insight preziosi per il processo decisionale.
Sede di Svolgimento e Supporto Logistico:
Il progetto sarà ospitato presso ITT Friction Technologies, situata a Barge (CN). Per gli studenti che parteciperanno, è previsto un rimborso spese di €860,00 mensili, oltre all'accesso alla mensa aziendale e alla navetta aziendale, a testimonianza dell'impegno dell'azienda nel supportare lo sviluppo professionale degli studenti.
Obiettivo Temporale e Supporto:
Il progetto ha un arco temporale di realizzazione previsto tra i 6 e i 12 mesi, e sarà coadiuvato da uno specialista in digitalizzazione, operante all'interno del dipartimento di digitalizzazione dei processi e del digital twin, sotto la mia diretta supervisione.
Requisiti per il Candidato:
Opportunità: Questo progetto offre l'opportunità di applicare conoscenze teoriche e tecniche in un contesto aziendale reale, contribuendo attivamente al miglioramento delle performance aziendali attraverso l'analisi dati e la visualizzazione. Gli studenti avranno l'occasione di lavorare a stretto contatto con professionisti del settore e di acquisire competenze altamente richieste nel mercato del lavoro contemporaneo.
Conoscenze richieste Conoscenza lingua: italiano madre lingua
Conoscenze Tecniche di Base: È richiesta una conoscenza base delle logiche di gestione database, incluse competenze in data collection, data cleaning e strutturazione dei database.
Conoscenze Intermedie/Avanzate: È richiesta una conoscenza medio-avanzata di Microsoft Excel, strumento fondamentale per l'analisi preliminare dei dati.
Competenze Desiderabili: Saranno considerate un plus la conoscenza di Microsoft Power BI per la realizzazione di dashboard e la conoscenza dei linguaggi di programmazione statistica R o Python, utili per l'analisi avanzata dei dati e l'automazione dei processi di data cleaning e di analisi.
Note è prevista una selezione delle candidature su criteri di merito (media e CV)
Scadenza validita proposta 09/04/2025
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