Corso di. Anno accademico: 2010/11. Prof. ing. Gianpaolo Ghiani

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Corso di. Anno accademico: 2010/11. Prof. ing. Gianpaolo Ghiani gianpaolo.ghiani@unisalento.it www.logistics.unsalento.it"

Transcript

1 Corso di Metodi di Supporto alle Decisioni Anno accademico: 2010/11 Prof. ing. Gianpaolo Ghiani

2 Fac coltà di Ingegneria - Università del Salento About me... Professore di I fascia di Ricerca Operativa presso la Facoltà di Ingegneria dell Università del Salento. Conseguita la laurea in Ingegneria Elettronica, ha ottenuto il titolo di dottore di ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica presso l'università degli Studi di Napoli "Federico II". E' stato postdoctoral al GERAD (Groupe d'etudes et de Recherche en Analyse des Decisions) di Montreal ed assegnista di ricerca all Università degli Studi di Napoli "Federico II". La sua attività di ricerca è incentrata sulla risoluzione di problemi di ottimizzazione discreta e sulla pianificazione e controllo dei sistemi logistici. I suoi articoli scientifici sono stati pubblicati u riviste internazionali comprendenti: Mathematical Programming, Operations Research, Operations Research Letters, Networks, Transportation Science, Optimization Methods and Software, Computational Op ptimization and Applications, Computers and Operations Research, International Transactions in Operational Research, European Journal of Operational Research, Journal of the Operational Research Society, Parallel Computing, Journal of Intelligent Manufacturing Systems. Nel 1998 ha ricevuto il Transportation Science Dissertation Award dall'institute for Operations Research and Management Science (INFORMS). È autore, con G. Laporte e R. Musmanno del volume Introduction to Logistics Systems Planning and Control (Wiley, New York, 2003) e con R. Musmanno, del testo didattico "Modelli e metodi per l'organizzazione dei sistemi logistici" (Pitagora, Bologna, 1999). E membro dell Editorial Board delle riviste internazionali Computers and Operations Research e 4 OR.

3 Fac coltà di Ingegneria - Università del Salento About me...(cnd) Ha diretto progetti di ricerca di base metodologie di supporto alle decisioni. ed industriale mirati allo sviluppo di Gli algoritmi sviluppati fanno parte di applicazioni SW utilizzate in Italia e all estero.

4 Obiettivo di questa prima lezione Duplice obiettivo 1. Rispondere alle domande: Che cosa sono i metodi di supporto alle decisioni (decision support, DS)? Che cos è un Decision Che cos è la Business Che cos il Knowledge Disco overy in Databases (KDD)? Che cos il Data Mining (DM)? Che relazione esiste tra metodi di DS e BI? Che relazione esiste tra KDDD e DM? Support System (DSS)? Intelligence (BI)?

5 Obiettivo di questa prima lezione(cont) 2. Fornire indicazioni su: Contenuti e modalità del corso; Materiale didattico; SW impiegato per il laboratorio (esercitazoni); Modalità di svolgimento delle prove d esame; Modalità di svolgimento degli esoneri (solo per coloro che seguono il corso).

6 Il contesto... data flood... CPU e memorie sempre più potenti a basso costo Sensori e sistemi di acquisizione dati Connettività grandi quantità di dati IN FORMATO DIGITALE Transazioni commerciali (ordini, ) Stato di avanzamento degli ordini, delle lavorazioni Transazioni finanziarie Percorsi di navigazione web, , ipertesti;

7 Data flood: un azie enda manifatturiera Production Schedule Maintenance Planner Logistician ian Operations Planner PDM Product Data Management CMMS Computerized Maintenance Management System OMP Operation/Mission Planning Process MRP Manufacturing Resource Planning SCM Supply Chain Management COCALM Coordinated Optimization of Collaborative Asset Lifecycle Management DSS Decision Support System OEM Original Equipment Manufacturer/Manufacturing data/information action/asset OMP Financial Systems Report DSS CMMS MRP Product /Logistics Engineering Data SCM PDM Maintenance Schedule Supply Chain Operator Asset Maintainer OEM

8 Data flood: un operato ore di telefonia mobile

9 Data flood: carte fedeltà e simili

10 Data flood: carte di credito, bancomat,...

11 Data flood: GIS

12 Data flood A study by technology research firm IDC has estimated that by 2010, 988 exabytes (billion of gigabytes) of data will be generated... We are drowning in information and starving for knowledge. R. Rutherford (Yale, Librarian)

13 Facoltà di Ingegneria - Università del Salento Dati, informazioni e conoscenza Dati: una codifica strutturata delle entità e delle transazioni che coinvolgon o due o più entità - Azienda grande distribuzione: entità = punti vendita, clienti, articoli; transazioni commerciali descritte da scontrini d ac cquisto. Informazioni: risultato di operazioni di estrazione ed elaborazione di dati, dotat te di un significato per chi le riceve (significato dipendente dal contesto) - numero di possessori di una carta fedeltà che hanno ridotto di più del 20% l importo degli acquisti mensili negli ultimi tre mesi Conoscenza: informazionii + esperienza e competenze del decisore, per affronta re e prendere decisioni i i - individuazione delle principali tendenza in atto nel distretto di vendita

14 Tassonomia delle e decisioni Si classificano, in base alla loro natura in: Strutturate: riconducibili ben definita e ripetibile Pianificare la produzione sulla base del ad una procedura di scelta portafoglio ordini Non strutturate: non riconducibili ad una procedura di scelta ben definita e ripetibile Commercializzare una nuova linea di prodotti. Quando? Come? Semi-strutturate: alcune e, ma non tutte, le fasi del processo decisionale sono riconducibili ad una proceduradisceltabendefinita. Definizione di un piano di espansione della capacità produttiva Definizione del sistema di trattamento dei rifiuti di una regione

15 Tassonomia delle e decisioni Si classificano, in base alla loro Strategiche: riguardano l intera organizzazione (o una sua parte rilevante), un lun go periodo di tempo e sono difficilmente reversibili Definire la mission dell impresa, definire la struttura del sistema produttivo Tattiche: riguardano tipicamente una funzione aziendale (o, più in generale, una parte dell organiztempo di 6-12 zazione), per un periodo di mesi Pianificare il fabbisogno di addetti stagionali portata in: Operative: riguardano singole specifiche attività, su un orizzonte di qualche ora, giorno o settimana. Definire la schedulazione delle attività delle singole stazioni di lavoro, dei singoli equipaggi

16 Tassonomia delle e decisioni Strutturate Semi-strutturate Non strutturate Strategiche Quali mercati aggredire, su quali linee di prodotti o servizi puntare Tattiche Allocazione annuale agli stabilimenti dei volumi produttivi previsti Operative Definizi ione piano di lavoro settimanale delle risorse addettee alla produzione & distribuzione

17 Decision Suppor rt A seconda del contesto, il supporto alle decisioni può riguardare: il calcolo di una metrica di valutazione - Calcolare la redditività di determinate categorie di clienti - Calcolare il numero di clienti che al termine del primo anno hanno ridotto più del 50% i depositi sul conto on-line della nostra bancaa lacreazionediunoschemainterpretativo, per capire ad esempio se esistono delle regolarità (pattern) nel comportamento dei nostri clienti - Identificare il profilo e le caratteristiche comuni ai clienti che al termine del primo anno hanno ridotto più del 50% i depositi lo sviluppo di un modello che relazioni le variabili di controllo (o diconfigrazione) con le metriche di valutazione - Sviluppare un modello di simulazione che metta in relazione le caratteristiche di un impianto produttivo (numero e tipologia linee di produzione, layout, ecc) con il throughput

18 Decision Suppor rt Analizzare gli effetti sulle prestazioni delle variazioni delle variabili di controllo (analisii what-if) utilizzando il precedente modello - Calcolare l impatto di una modifica al layout di unimpiantoproduttivo Individuare la decisione ottimale, ovvero i valori delle variabili di controllo che ottimizzano determinate metriche di valutazione - Determinare il layout che massimizza il thoughput s.a. determinati vincoli

19 Strumenti e metodologie e di supporto alle decisioni Includono: Metodi di valutazione: analitici e di simulazione Metodi di ottimizzazione: - In condizioni di certezza; - In condizioni di incertezza e rischio Metodologie e gli strumenti di DATA MINIG + Metodi e modelli di ottimizzazione, probabilistici e statistici Sistemi esperti + Intelligenza artificiale

20 Questi metodi sono implementati/supportati da una grande varietà di software Nuovi prodotti da progettare e realizzare

21 Definizioni Business Intelligence (B I) Knowledge discovery in dataases (KDD) Data mining (DM)

22 Definizioni Business Intelligence (BI) - Set of numerous techniques, methods and tools for gathering right data and turning it into knowledge and appropriate decisions. BI = Decision support con focus sul business Ci sono applicazioni di decision support in altri ambiti (medicina, )

23 Facoltà di Ingegneria - Università del Salento Knowledge Discovery in Databases Knowledge Discovery in Databases (KDD) is an iterative process that aims at extracting interesting, previously unknown and hidden patterns from huge databases.

24 Facoltà di Ingegneria - Università del Salento Definizioni Data mining Is the step in the process of knowledge discovery in databases, that inputs predominantly cleaned, transformed data, searches the data using algorithms and outputs t patterns and relationships to the interpretation/ evaluation step of the whole knowledge discovery in databases process. Sometimes KDD and DM are thought to be synonyms.

25 Obiettivo di questa prima lezione Duplice obiettivo 1. Rispondere alle domande: Che cosa sono i metodi di supporto alle decisioni (decision support, DS)? Che cos è un Decision Che cos è la Business Che cos il Knowledge Disco overy in Databases (KDD)? Che cos il Data Mining (DM)? Che relazione esiste tra metodi di DS e BI? Che relazione esiste tra KDDD e DM? Support System (DSS)? Intelligence (BI)?

26 Obiettivo di questa prima lezione(cont) 2. Fornire indicazioni su: Contenuti e modalità del corso; Materiale didattico; SW impiegato per il laboratorio (esercitazoni); Modalità di svolgimento delle prove d esame; Modalità di svolgimento degli esoneri (solo per coloro che seguono il corso).

27 Fa acoltà di Ingegneria - Università del Salento Obiettivi Sapere Conoscere più comuni metodi di supporto alle decisioni e le loro principali applicazioni alla pianificazione e gestione della produzione e della logistica, al marketing, ecc. Saper fare Offrire al discente l opportunità di utilizzare questi strumenti quantitativi per la risoluzione di problemi complessi, con l ausilio di software.

28 Fa acoltà di Ingegneria - Università del Salento Programma (in estrema sintesi) Valutare di una decisione (o configurazione): Metodi analitici (alcuni ) Metodi di simulazione (ad eventi discreti, Monte Carlo) Alla ricerca della decisione (o configurazione) migliore Obiettivi multipli Processi decisionali sequenziali Metodi esatti (cenni) ed approssimati Classificare e clusterizzare: introduzione al Data Mining Sistemi esperti

29 Fa acoltà di Ingegneria - Università del Salento Laboratorio (in estrema sintesi) Diffusamente R : Ambienti di analisi statistica, simulazione, data mining AMPL: linguaggio di modellazio one, standard de facto Occasionalmente Excel, AMPL, Arena, linguaggi di programmazione ad oggetti (Java soprattutto)

30 Metodologia di inseg gnamento tradizionale

31 Fac acoltà di di Ingegneria - Università - del del Salento Learning in action La motivazione degli allievi scaturi sce dall impegno a: - dover risolvere problemi concreti; - dover interpretare situazioni/fenomeni complessi; - dover insegnare ad altri.

32 Metodologia di inseg gnamento Il docente 1. introduce brevemente un argomento assegna un compito o assegno, individuale o di gruppo, fornisce supporto per la ris soluzione dei problemi esamina e discute i risultati Un compito può consistere nella - risoluzione i di un problema (in genere con l ausilio di un SW), - estrazione di info da un discussion paper, - nella realizzazione di una presentazione, - in una ricerca bibliografica, ecc.

33 Modalità d esame + esoneri Esame: Un prova scritta (15 quesiti): 15 punti/30 Una prova pratica (al computer): 15 punti /30 E comunque necessario raggiungere la sufficienza in entrambe le prove.

34 Fac acoltà di di Ingegneria - Università - del del Salento Modalità d esame + esoneri Per gli studenti che frequentano è POSSIBILE: 2 esoneri (test scritti costituiti da 7+8 quesiti cadauno da tenersi orientativamente il 30 novembre e al termine del corso): 15 punti/30 partecipare alla discussione in AULA degli assignment ( venire alla lavagna ): 15 punti/30

35 IM PORTANTE Per il modo in cui il corso è concepito, NON E PR ROFICUO, seppure legittimo, venire in aula solo per prendere appunti.

36 Fac acoltà di di Ingegneria - Università - del del Salento Materiale didattico Slide (disponibili su (pwd: Stecca) G. Ghiani, R. Musmanno (a cura di), Metodi e modelli decisionali in condizioni di incertezza e rischio, McGraw-Hill, M. Iacus, G. Masarotto, Laboratorio di Statistica con R, McGraw-Hill C. Vercellis, Business intelligence, McGraw-Hill, 2006 (per consultazione). P. Giudici, Data Mining, McGraw-Hill, 2006 (per consultazione).

37 Fac acoltà di di Ingegneria - Università - del del Salento Esercitazioni & spiegazionii Spiegazioni: Lunedì 14:30-15:30 Vis à-vis via (chat o videochiamata) nick: gianpaolo_ghiani In ogni caso, consultate il sito web per verificare se il ricevimento è confermato o rinviato (potrei essere ad un congresso...)

38 Prossimi passi Registrarvi, inviandomi individualmente una dal vostro account. Introduzione al package R Scaricate cate il package age da: htt tp://www.r-project.org/ pojectog/ Portate in aula il vostro notebook (se ne avete uno!)

Corsodi Business Intelligencee

Corsodi Business Intelligencee Corsodi Business Intelligencee Anno accademico: 2009/10 Prof. ing. Gianpaolo Ghiani gianpaolo.ghiani@unisalento.it www.logistics.unsalento.it About me... Professore di I fascia di Ricerca Operativa presso

Dettagli

Ing. Emanuela Guerriero Curriculum didattico scientifico

Ing. Emanuela Guerriero Curriculum didattico scientifico Ing. Emanuela Guerriero Curriculum didattico scientifico Curriculum vitae et studiorum Nata a Lecce il 03/08/1972; 1999 Laurea in Ingegneria Informatica, conseguita il 19/07/1999, presso l Università degli

Dettagli

Data Mining a.a. 2010-2011

Data Mining a.a. 2010-2011 Data Mining a.a. 2010-2011 Docente: mario.guarracino@cnr.it tel. 081 6139519 http://www.na.icar.cnr.it/~mariog Informazioni logistiche Orario delle lezioni A partire dall 19.10.2010, Martedì h: 09.50 16.00

Dettagli

Modelli matematici avanzati per l azienda a.a. 2010-2011

Modelli matematici avanzati per l azienda a.a. 2010-2011 Modelli matematici avanzati per l azienda a.a. 2010-2011 Docente: Pasquale L. De Angelis deangelis@uniparthenope.it tel. 081 5474557 http://www.economia.uniparthenope.it/siti_docenti P.L.DeAngelis Modelli

Dettagli

Data Mining e Analisi dei Dati

Data Mining e Analisi dei Dati e Analisi dei Dati Rosaria Lombardo Dipartimento di Economia, Seconda Università di Napoli La scienza che estrae utili informazioni da grandi databases è conosciuta come E una disciplina nuova che interseca

Dettagli

Il ruolo dell università: la Ricerca Operativa / Management Science

Il ruolo dell università: la Ricerca Operativa / Management Science Il ruolo dell università: la Ricerca Operativa / Management Science Giovanni Righini Università degli Studi di Milano Busin3ss Analyt1cs: la matematica che crea valore Crema, 21 Giugno 2011 Definizione

Dettagli

Strumenti ICT per una gestione efficiente dei sistemi di raccolta e trattamento dei rifiuti solidi urbani

Strumenti ICT per una gestione efficiente dei sistemi di raccolta e trattamento dei rifiuti solidi urbani Strumenti ICT per una gestione efficiente dei sistemi di raccolta e trattamento dei rifiuti solidi urbani Prof. ing. Gianpaolo Ghiani1 Università del Salento & Itaca srl ICT e Igiene Ambientale Igiene

Dettagli

Economia e gestione delle imprese

Economia e gestione delle imprese Anno accademico 2008-2009 Economia e gestione delle imprese Prof. Arturo Capasso 1 2 1 Ciclo dell informazione PROGRAMMAZIONE Decisioni ESECUZIONE Informazioni CONTROLLO Risultati 3 Organizzazione e Sistema

Dettagli

Università di Pisa Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali

Università di Pisa Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali Corso di Laurea Specialistica in Informatica (classe 23/S: Informatica) Corso di Laurea Specialistica in Tecnologie Informatiche (classe 23/S: Informatica)

Dettagli

Economia e gestione delle imprese

Economia e gestione delle imprese Anno accademico 2007-2008 Economia e gestione delle imprese Prof. Arturo Capasso 1 2 Ciclo dell informazione PROGRAMMAZIONE Decisioni ESECUZIONE Informazioni CONTROLLO Risultati 3 1 Organizzazione e Sistema

Dettagli

Presentazione del Master

Presentazione del Master Master Executive in Gestione della Manutenzione Industriale Presentazione del Master Sergio Cavalieri Marco Garetti La Value Proposition Valorizzare l aspetto gestionale nei processi e servizi di manutenzione

Dettagli

Sistemi Informativi Aziendali I

Sistemi Informativi Aziendali I Modulo 6 Sistemi Informativi Aziendali I 1 Corso Sistemi Informativi Aziendali I - Modulo 6 Modulo 6 Integrare verso l alto e supportare Managers e Dirigenti nell Impresa: Decisioni più informate; Decisioni

Dettagli

Economia e. Prof. Arturo Capasso

Economia e. Prof. Arturo Capasso Anno accademico 2007-2008 Economia e gestione delle imprese Prof. Arturo Capasso 1 2 Ciclo dell informazione PROGRAMMAZIONE Decisioni ESECUZIONE Informazioni CONTROLLO Risultati 3 Organizzazione e Sistema

Dettagli

INFORMATICA. Prof. MARCO CASTIGLIONE ISTITUTO TECNICO STATALE TITO ACERBO - PESCARA

INFORMATICA. Prof. MARCO CASTIGLIONE ISTITUTO TECNICO STATALE TITO ACERBO - PESCARA INFORMATICA Prof. MARCO CASTIGLIONE ISTITUTO TECNICO STATALE TITO ACERBO - PESCARA Informatica per AFM 1. SISTEMA INFORMATIVO AZIENDALE E SISTEMA INFORMATICO ITS Tito Acerbo - PE INFORMATICA Prof. MARCO

Dettagli

PIANO DI LAVORO (a.s. 2014/2015) Prof.ssa Adriana Fasulo Prof. Marco Fiorentini DISCIPLINA Informatica

PIANO DI LAVORO (a.s. 2014/2015) Prof.ssa Adriana Fasulo Prof. Marco Fiorentini DISCIPLINA Informatica Istituto Tecnico Commerciale Statale e per Geometri E. Fermi Pontedera (Pi) Via Firenze, 51 - Tel. 0587/213400 - Fax 0587/52742 http://www.itcgfermi.it E-mail: mail@itcgfermi.it PIANO DI LAVORO (a.s. 2014/2015)

Dettagli

Curriculum di Gianpaolo GHIANI

Curriculum di Gianpaolo GHIANI Curriculum di Gianpaolo GHIANI In breve. Gianpaolo Ghiani è Professore di I fascia di Ricerca Operativa (raggruppamento disciplinare MAT/09) presso la Facoltà di Ingegneria dell Università degli Studi

Dettagli

LOGISTICA INDUSTRIALE L Prof. Ing. Cesare Saccani Dott. Ing. Augusto Bianchini

LOGISTICA INDUSTRIALE L Prof. Ing. Cesare Saccani Dott. Ing. Augusto Bianchini Corso di LOGISTICA INDUSTRIALE L Prof. Ing. Cesare Saccani Dott. Ing. Augusto Bianchini PRESENTAZIONE CORSO DIEM Facoltà di Ingegneria - Università di Bologna AGENDA Conoscenze e abilità da conseguire

Dettagli

SISTEMI INFORMATIVI. Definizione, classificazioni

SISTEMI INFORMATIVI. Definizione, classificazioni SISTEMI INFORMATIVI Definizione, classificazioni IL SISTEMA INFORMATIVO AZIENDALE A cosa serve una definizione? a identificare i confini del SI a identificarne le componenti a chiarire le variabili progettuali

Dettagli

d 2 i e Visual Data Mining : Un ambiente integrato per l estrazione della conoscenza dai dati della produzione industriale

d 2 i e Visual Data Mining : Un ambiente integrato per l estrazione della conoscenza dai dati della produzione industriale d 2 i e Visual Data Mining : Un ambiente integrato per l estrazione della conoscenza dai dati della produzione industriale O b i e t t i v o Rendere le informazioni esistenti in azienda liberamente fruibili

Dettagli

Nuovo Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica AA14-15. http://www.dis.uniroma1.it/~ccl_ii/site/

Nuovo Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica AA14-15. http://www.dis.uniroma1.it/~ccl_ii/site/ Nuovo Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica AA14-15 http://www.dis.uniroma1.it/~ccl_ii/site/ Laurea Magistrale L obiettivo della laurea magistrale in Ingegneria informatica (Master of Science

Dettagli

Executive Master INNOVAZIONE E SVILUPPO DI PRODOTTI E SERVIZI

Executive Master INNOVAZIONE E SVILUPPO DI PRODOTTI E SERVIZI Executive Master INNOVAZIONE E SVILUPPO DI PRODOTTI E SERVIZI OBIETTIVI E evidente, soprattutto nei momenti di crisi, quanto importante sia lo sviluppo e la gestione della gamma prodotti per il successo

Dettagli

ideas > action > result

ideas > action > result ideas > action > result 1 M ISSION La OPT Solutions è una società di consulenza e progettazione software che opera nel settore industriale, si pone come obiettivo primario il recupero di efficienza e di

Dettagli

STRUMENTI OPERATIVI PER IL LEAN MANAGEMENT

STRUMENTI OPERATIVI PER IL LEAN MANAGEMENT STRUMENTI OPERATIVI PER IL LEAN MANAGEMENT AREA Production Planning Modulo Base STRUMENTI OPERATIVI PER IL LEAN MANAGEMENT Il corso mira a fornire gli strumenti operativi per implementare alcune attività

Dettagli

Fondamenti di Informatica

Fondamenti di Informatica Sistemi di Elaborazione delle Informazioni Fondamenti di Informatica Ing. Mauro Iacono Seconda Università degli Studi di Napoli Facoltà di Studi Politici e per l Alta Formazione Europea e Mediterranea

Dettagli

Sistemi di supporto alle decisioni

Sistemi di supporto alle decisioni Sistemi di supporto alle decisioni Introduzione I sistemi di supporto alle decisioni, DSS (decision support system), sono strumenti informatici che utilizzano dati e modelli matematici a supporto del decision

Dettagli

Tolio Tullio Antonio Maria

Tolio Tullio Antonio Maria Curriculum Vitae Informazioni personali Cognome Nome Cittadinanza Tolio Tullio Antonio Maria Italiana Data di nascita 30/05/1964 Luogo di nascita Codice fiscale Partita IVA Residenza Milano (MI) TLOTLN64E30F205X

Dettagli

Sistemi Informativi I Lezioni di Sistemi Informativi

Sistemi Informativi I Lezioni di Sistemi Informativi 1 SISTEMI INFORMATIVI DI INTEGRAZIONE (CENNI)...2 1.1 ERP - ENTERPRISE RESOURCE PLANNING...2 1.2 SCM - SUPPLY-CHAIN MANAGEMENT...4 1.3 KW - KNOWLEDGE MANAGEMENT...5 Pagina 1 di 5 1 Sistemi Informativi

Dettagli

Laurea Magistrale in. Stochastics and Data Science

Laurea Magistrale in. Stochastics and Data Science Laurea Magistrale in Stochastics and Data Science Dati e decisioni: la sfida della società moderna For Today s Graduate, Just One Word: Statistics E. Brynjolfsson, MIT Center for Digital Business Director,

Dettagli

Il corso di ID vuole essere un punto di contatto tra l esperienza universitaria e l attività in impresa

Il corso di ID vuole essere un punto di contatto tra l esperienza universitaria e l attività in impresa Industrial design Presentazione del corso Anno accademico 2014-2015 2015 Obiettivi del corso Acquisire strumenti e tecniche a supporto della progettazione, dello sviluppo, dell ingegnerizzazione, della

Dettagli

INDICE CONROLLO DI GESTIONE E SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI IL CONTROLLO DI GESTIONE E GLI ALTRI MECCANISMI OPERATIVI

INDICE CONROLLO DI GESTIONE E SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI IL CONTROLLO DI GESTIONE E GLI ALTRI MECCANISMI OPERATIVI INDICE PREMESSA...1 PARTE PRIMA CONROLLO DI GESTIONE E SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI CAPITOLO PRIMO IL CONTROLLO DI GESTIONE E GLI ALTRI MECCANISMI OPERATIVI 1. I concetti di pianificazione strategica

Dettagli

IL PROCESSO DI DEMAND PLANNING NELLE AZIENDE ITALIANE

IL PROCESSO DI DEMAND PLANNING NELLE AZIENDE ITALIANE Logistica e supply chain management: dal dire al fare IL PROCESSO DI DEMAND PLANNING NELLE AZIENDE ITALIANE Diego Airoli Manuel Bianchi C-log- Centro di ricerca sulla Logistica Università C. Cattaneo LIUC

Dettagli

Modelli e algoritmi di ottimizzazione per la gestione di terminali marittimi per container

Modelli e algoritmi di ottimizzazione per la gestione di terminali marittimi per container Modelli e algoritmi di ottimizzazione per la gestione di terminali marittimi per container M. Gaudioso, M.F. Monaco, M. Sammarra, G. Sorrentino DEIS - Università della Calabria A. Astorino, L. Moccia ICAR-CNR

Dettagli

Curriculum Valerio Lacagnina Dati personali Data di nascita: 05 maggio 1966 Luogo di nascita: Palermo Titoli di studio (1998) Dottore di Ricerca in "Scienze Finanziarie per l'impresa", sede amministrativa

Dettagli

REGOLAMENTO DIDATTICO DEL CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN INGEGNERIA GESTIONALE Classe LM - 31 AI SENSI DEL D.M. 270/2004

REGOLAMENTO DIDATTICO DEL CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN INGEGNERIA GESTIONALE Classe LM - 31 AI SENSI DEL D.M. 270/2004 REGOLAMENTO DIDATTICO DEL CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN INGEGNERIA GESTIONALE Classe LM - 31 AI SENSI DEL D.M. 270/2004 ARTICOLO 1 Funzioni e struttura del regolamento Il presente regolamento disciplina

Dettagli

PDF created with pdffactory trial version www.pdffactory.com. Il processo di KDD

PDF created with pdffactory trial version www.pdffactory.com. Il processo di KDD Il processo di KDD Introduzione Crescita notevole degli strumenti e delle tecniche per generare e raccogliere dati (introduzione codici a barre, transazioni economiche tramite carta di credito, dati da

Dettagli

Sistemi informativi aziendali

Sistemi informativi aziendali Sistemi informativi aziendali Lezione 12 prof. Monica Palmirani Sistemi informativi e informatici Sistemi informativi = informazioni+processi+comunicazione+persone Sistemi informatici = informazioni+hardware+software

Dettagli

LA TECHNOLOGY TRANSFER PRESENTA JEN UNDERWOOD ADVANCED WORKSHOP ROMA 6 MAGGIO 2015 RESIDENZA DI RIPETTA - VIA DI RIPETTA, 231

LA TECHNOLOGY TRANSFER PRESENTA JEN UNDERWOOD ADVANCED WORKSHOP ROMA 6 MAGGIO 2015 RESIDENZA DI RIPETTA - VIA DI RIPETTA, 231 LA TECHNOLOGY TRANSFER PRESENTA JEN UNDERWOOD ADVANCED ANALYTICS WORKSHOP ROMA 6 MAGGIO 2015 RESIDENZA DI RIPETTA - VIA DI RIPETTA, 231 info@technologytransfer.it www.technologytransfer.it ADVANCED ANALYTICS

Dettagli

Process mining & Optimization Un approccio matematico al problema

Process mining & Optimization Un approccio matematico al problema Res User Meeting 2014 con la partecipazione di Scriviamo insieme il futuro Paolo Ferrandi Responsabile Tecnico Research for Enterprise Systems Federico Bonelli Engineer Process mining & Optimization Un

Dettagli

PIANO DI LAVORO (a.s. 2014/2015) Prof.ssa Andrea Luppichini Prof. Marco Fiorentini DISCIPLINA Informatica

PIANO DI LAVORO (a.s. 2014/2015) Prof.ssa Andrea Luppichini Prof. Marco Fiorentini DISCIPLINA Informatica lllo Istituto Tecnico Commerciale Statale e per Geometri E. Fermi Pontedera (Pi) Via Firenze, 51 - Tel. 0587/213400 - Fax 0587/52742 http://www.itcgfermi.it E-mail: mail@itcgfermi.it PIANO DI LAVORO (a.s.

Dettagli

trasformazione digitale

trasformazione digitale L'offerta digitale sarà il terreno sul quale si misurerà la competizione tra case editrici nell'immediato futuro: a cambiare sarà la concezione del prodotto editoriale, che dovrà adattarsi dinamicamente

Dettagli

CORSO DI SPECIALIZZAZIONE PER TECNICO HARDWARE, SOFTWARE E DI RETE

CORSO DI SPECIALIZZAZIONE PER TECNICO HARDWARE, SOFTWARE E DI RETE Dettaglio corso ID: Titolo corso: Tipologia corso: Costo totale del corso a persona (EURO): Organismo di formazione: CORSO DI SPECIALIZZAZIONE PER TECNICO HARDWARE, SOFTWARE E DI RETE Corsi di specializzazione

Dettagli

Logistica Integrata. Introduzione

Logistica Integrata. Introduzione Logistica Integrata Introduzione Supply Chain : Introduzione Cos è il Supply Chain Management e la Logistica? Perché Supply Chain Management? Problematiche fondamentali 2 Che cos è la logistica? Perché

Dettagli

Il Ruolo Strategico dei Sistemi Informativi. vincenzo.calabro@computer.org

Il Ruolo Strategico dei Sistemi Informativi. vincenzo.calabro@computer.org Il Ruolo Strategico dei Sistemi Informativi vincenzo.calabro@computer.org Agenda Il ruolo dei Sistemi Informativi Nozioni Processi di business e SI Tipi di SI per il business Sistemi d impresa Tipi di

Dettagli

Università degli Studi di Perugia Dipartimento di Matematica e Informatica. Corso di Laurea Magistrale in Informatica. CLASSE LM18 (Informatica)

Università degli Studi di Perugia Dipartimento di Matematica e Informatica. Corso di Laurea Magistrale in Informatica. CLASSE LM18 (Informatica) Università degli Studi di Perugia Dipartimento di Matematica e Informatica Corso di Laurea Magistrale in Informatica CLASSE LM18 (Informatica) Manifesto degli Studi A.A. 2015-2016 (Regolamento didattico

Dettagli

BUSINESS INTELLIGENCE & PERFORMANCE MANAGEMENT

BUSINESS INTELLIGENCE & PERFORMANCE MANAGEMENT BUSINESS INTELLIGENCE & PERFORMANCE MANAGEMENT BOLOGNA BUSINESS school Dal 1088, studenti da tutto il mondo vengono a studiare a Bologna dove scienza, cultura e tecnologia si uniscono a valori, stile di

Dettagli

Corso di Gestione dell Informazione Aziendale. prof. Stefano Pedrini stefano.pedrini@unibg.it

Corso di Gestione dell Informazione Aziendale. prof. Stefano Pedrini stefano.pedrini@unibg.it UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO Corso di Gestione dell Informazione Aziendale prof. Stefano Pedrini stefano.pedrini@unibg.it Introduzione al corso (Contenuti, Testi, Esami, Calendario e orari, Riferimenti)

Dettagli

DIGITAL INDUSTRY 4.0 Le leve per ottimizzare la produttività di fabbrica. Bologna, 19/03/2015

DIGITAL INDUSTRY 4.0 Le leve per ottimizzare la produttività di fabbrica. Bologna, 19/03/2015 DIGITAL INDUSTRY 4.0 Le leve per ottimizzare la produttività di fabbrica Bologna, 19/03/2015 Indice La quarta evoluzione industriale Internet of things sul mondo Manufacturing Le leve per ottimizzare la

Dettagli

SAP Business One Be.as - Variatec Facciamo Innovazione

SAP Business One Be.as - Variatec Facciamo Innovazione SAP Business One Be.as - Variatec Facciamo Innovazione INNOVAZIONE ED EFFICIENZA DEI PROCESSI DI BUSINESS DELLA PICCOLA E MEDIA IMPRESA MANIFATTURIERA Efrem Frigeni ERP Division Manager Brain System Srl

Dettagli

Classificazione delle riviste di interesse dell A.M.A.S.E.S.

Classificazione delle riviste di interesse dell A.M.A.S.E.S. Classificazione delle riviste di interesse dell A.M.A.S.E.S. Il Presidente ricorda che allo scopo di dare utili indicazioni ai soci Amases, e in particolare ai giovani, sulle riviste maggiormente interessate

Dettagli

Teoria ed esercitazioni di Automazione Industriale

Teoria ed esercitazioni di Automazione Industriale POLITECNICO DI TORINO Dipartimento di Automatica e Informatica Fabio Balduzzi Teoria ed esercitazioni di Automazione Industriale Diploma Universitario a Distanza in Ingegneria Logistica e della Produzione

Dettagli

SEMINARI FORMATIVI SU BUSINESS INTELLIGENCE E CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT: CREARE VALORE DAI DATI

SEMINARI FORMATIVI SU BUSINESS INTELLIGENCE E CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT: CREARE VALORE DAI DATI ICT 4 VALUE Ciclo di eventi di sensibilizzazione, informazione e formazione sull applicazione delle tecnologie ICT in azienda SEMINARI FORMATIVI BUSINESS INTELLIGENCE E CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT:

Dettagli

*oltre ad essere un acronimo, MESA ha molti significati: una montagna, un tavolo per questo abbiamo scelto il nome MESA, perché per i nostri clienti

*oltre ad essere un acronimo, MESA ha molti significati: una montagna, un tavolo per questo abbiamo scelto il nome MESA, perché per i nostri clienti *oltre ad essere un acronimo, MESA ha molti significati: una montagna, un tavolo per questo abbiamo scelto il nome MESA, perché per i nostri clienti significa soprattutto un supporto professionale concreto!

Dettagli

Luigi Piroddi piroddi@elet.polimi.it

Luigi Piroddi piroddi@elet.polimi.it Automazione industriale dispense del corso 2. Introduzione al controllo logico Luigi Piroddi piroddi@elet.polimi.it Modello CIM Un moderno sistema di produzione è conforme al modello CIM (Computer Integrated

Dettagli

Sistemi informativi aziendali

Sistemi informativi aziendali Sistemi informativi aziendali Lezione 12 prof. Monica Palmirani Sistemi informativi e informatici Sistemi informativi = informazioni+processi+comunicazione+persone Sistemi informatici = informazioni+hardware+software

Dettagli

RAM ABB - IL PROCESSO RAM. I processi di analisi RAM, già istituzionalizzati

RAM ABB - IL PROCESSO RAM. I processi di analisi RAM, già istituzionalizzati ABB - IL PROCESSO RAM un modello di valore Le analisi di affidabilità, disponibilità e manutenibilità (RAM: Reliability, Availability, Maintainability) si apprestano a diventare lo standard in tutti i

Dettagli

Professore Ordinario di Macchine a fluido Università degli Studi di Ferrara

Professore Ordinario di Macchine a fluido Università degli Studi di Ferrara CORSO DI FORMAZIONE CTI IMPIEGO DELLA COGENERAZIONE PER LA CLIMATIZZAZIONE DELL EDIFICIO CON CENNI A METODOLOGIE E PROCEDURE PER L ENERGY AUDIT 7 8 MAGGIO 2008 CON IL PATROCINIO PROFILO DEI DOCENTI 1 Prof.

Dettagli

Il libro affronta le tematiche di Demand Planning secondo differenti punti di vista, fralorointegrati:

Il libro affronta le tematiche di Demand Planning secondo differenti punti di vista, fralorointegrati: Introduzione Questo volume descrive i processi di business, le metodologie gestionali di supporto ed i modelli matematici per l analisi, la previsione ed il controllo della domanda commerciale, relativa

Dettagli

WAREHOUSE MANAGEMENT DESTINATARI CONTENUTI DOCENTE Andrea Payaro

WAREHOUSE MANAGEMENT DESTINATARI CONTENUTI DOCENTE Andrea Payaro WAREHOUSE MANAGEMENT WAREHOUSE MANAGEMENT Il corso mira a creare le abilità di base necessarie a progettare e svolgere lo stoccaggio e il prelievo corretto delle merci. Inoltre si vuole delineare un quadro

Dettagli

SEMINARI & CORSI 2016

SEMINARI & CORSI 2016 UCIMA Unione Costruttori Italiani Macchine Automatiche per il Confezionamento e l Imballaggio SEMINARI & CORSI 2016 Planning delle attività Via Fossa Buracchione 84 41126 Baggiovara (MO) T. 059 510 336

Dettagli

quotidiane: come scegliere nel modo

quotidiane: come scegliere nel modo Il ruolo dell incertezza nelle scelte quotidiane: come scegliere nel modo migliore? M.Bertocchi Dipartimento di Matematica, Statistica, Informatica e Applicazioni l. Mascheroni Università degli Studi di

Dettagli

PAOLO ZANETTI KREMM: un sistema di e-learning per un percorso di apprendimento completo

PAOLO ZANETTI KREMM: un sistema di e-learning per un percorso di apprendimento completo PAOLO ZANETTI KREMM: un sistema di e-learning per un percorso di apprendimento completo K R E M M Knowledge Repository of Mathematical Models KREMM: un sistema di e- learning per un percorso di apprendimento

Dettagli

Lezione 4. Controllo di gestione. Il controllo direzionale

Lezione 4. Controllo di gestione. Il controllo direzionale Lezione 4 Il controllo direzionale Sistema di pianificazione e controllo PIANIFICAZIONE STRATEGICA PIANO 1 2 OBIETTIVI OBIETTIVI ATTIVITA 3 DI LUNGO PERIODO DI BREVE PERIODO OPERATIVA 5 BUDGET FEED-BACK

Dettagli

LM Ingegneria Gestionale ICT & Business Management

LM Ingegneria Gestionale ICT & Business Management LM Ingegneria Gestionale ICT & Business Management 1 ICT: il peso nelle borse mondiali... 1 1 Apple (B$ 528) Classifica capitalizzazione di borsa 31 31 Vodafone (B$141) 5 4 Microsoft (B$260) 5 IBM (B$236)

Dettagli

Sistemi informativi aziendali

Sistemi informativi aziendali Operatore giuridico d impresa Informatica Giuridica A.A 2002/2003 II Semestre Sistemi informativi aziendali prof. Monica Palmirani Sistemi informativi e informatici Sistemi informativi = informazioni+processi+comunicazione+persone

Dettagli

Company Overview. Settembre 2015 www.pangeaformazione.it

Company Overview. Settembre 2015 www.pangeaformazione.it Company Overview Settembre 2015 www.pangeaformazione.it Chi siamo! L azienda Siamo specializzati nella progettazione di modelli statistico-matematici a supporto delle decisioni strategiche, fornendo anche

Dettagli

LEAN MANAGEMENT. AREA Area Supply Chain Flow & Network Management. Modulo Avanzato

LEAN MANAGEMENT. AREA Area Supply Chain Flow & Network Management. Modulo Avanzato LEAN MANAGEMENT AREA Area Supply Chain Flow & Network Management Modulo Avanzato LEAN MANAGEMENT Il corso mira a fornire le pratiche organizzative necessarie per creare, gestire e coordinare sia i team

Dettagli

CORSI DI LAUREA TRIENNALI IN SCIENZE DELL'ECONOMIA E DELLA GESTIONE AZIENDALE

CORSI DI LAUREA TRIENNALI IN SCIENZE DELL'ECONOMIA E DELLA GESTIONE AZIENDALE CORSI DI LAUREA TRIENNALI IN SCIENZE DELL'ECONOMIA E DELLA GESTIONE AZIENDALE Gli studenti che si iscrivono al I anno nell anno accademico 2003/2004 possono scegliere tra: ECONOMIA AZIENDALE - EA ECONOMIA

Dettagli

FACOLTA DI ECONOMIA. CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN SCIENZE ECONOMICHE Classe LM-56 Insegnamento di Marketing SSD SECS-P/08 9 CFU A.A.

FACOLTA DI ECONOMIA. CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN SCIENZE ECONOMICHE Classe LM-56 Insegnamento di Marketing SSD SECS-P/08 9 CFU A.A. FACOLTA DI ECONOMIA CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN SCIENZE ECONOMICHE Classe LM-56 Insegnamento di Marketing SSD SECS-P/08 9 CFU A.A. 2014-2015 Docente: Prof. Mario Risso E-mail: mario.risso@unicusano.it

Dettagli

ACCELERARE LO SVILUPPO

ACCELERARE LO SVILUPPO ACCELERARE LO SVILUPPO Metodi e strumenti operativi per il sostegno e lo sviluppo d impresa Novembre - Dicembre 2012 Il percorso si pone l obiettivo di fornire una formazione tecnica di alto livello, di

Dettagli

GESTIONE DEGLI ACQUISTI E DELLA SUPPLY CHAIN

GESTIONE DEGLI ACQUISTI E DELLA SUPPLY CHAIN OPERATIONS & SUPPLY CHAIN CORSI BREVI IN GESTIONE DEGLI ACQUISTI E DELLA SUPPLY CHAIN EXECUTIVE OPEN PROGRAMS La Divisione Executive Open Programs di MIP disegna ed eroga Programmi a catalogo, ovvero percorsi

Dettagli

Business Intelligence. a new. one technology. All in & One. world. one product. Performance. one vision. Management

Business Intelligence. a new. one technology. All in & One. world. one product. Performance. one vision. Management Business Intelligence a new one technology world All in & One Performance one product one vision Management 1 The new world of BI and CPM Andrea Maderna Sales Director BOARD Italia Milano, 8 Marzo 2012

Dettagli

Industrial Equipment Manufacturing. Industrial Equipment Manufacturing per Microsoft Dynamics AX

Industrial Equipment Manufacturing. Industrial Equipment Manufacturing per Microsoft Dynamics AX Industrial Equipment Manufacturing Industrial Equipment Manufacturing per Microsoft Dynamics AX Vantaggi principali ñ Aumento dell efficienza operativa. ñ Integrazione di innovazioni nella produzione.

Dettagli

Laboratorio di Progettazione e Sviluppo di Sistemi Informatici

Laboratorio di Progettazione e Sviluppo di Sistemi Informatici 1 Laboratorio di Progettazione e Sviluppo di Sistemi Informatici 2 Laboratorio di Progettazione e Sviluppo di Sistemi Informatici Parte del corso intersettoriale "Laboratorio di Progettazione e Sviluppo

Dettagli

SCHEDA PROGRAMMA INSEGNAMENTI A.A. 2012/2013

SCHEDA PROGRAMMA INSEGNAMENTI A.A. 2012/2013 SCHEDA PROGRAMMA INSEGNAMENTI A.A. 2012/2013 CORSO DI LAUREA IN Beni Culturali Insegnamento: Applicazioni informatiche all archeologia Docente Giuliano De Felice S.S.D. dell insegnamento L-ANT/10 Anno

Dettagli

La soluzione per le aziende di trasformazione, produzione e distribuzione

La soluzione per le aziende di trasformazione, produzione e distribuzione La soluzione per le aziende di trasformazione, produzione e distribuzione Tutti i processi in un'unica piattaforma software Il software Quadra di Quadrivium è una soluzione applicativa di Supply Chain

Dettagli

INGEGNERIA DEL SOFTWARE. Prof. Paolo Salvaneschi

INGEGNERIA DEL SOFTWARE. Prof. Paolo Salvaneschi Università di Bergamo Facoltà di Ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria Informatica INGEGNERIA DEL SOFTWARE Prof. Paolo Salvaneschi 1 Obiettivi Scopi del corso: - Fornire gli elementi di base della disciplina,

Dettagli

FACOLTA DI ECONOMIA. CORSO DI LAUREA TRIENNALE IN ECONOMIA AZIENDALE E MANAGEMENT Classe L/18 Insegnamento di ECONOMIA AZIENDALE

FACOLTA DI ECONOMIA. CORSO DI LAUREA TRIENNALE IN ECONOMIA AZIENDALE E MANAGEMENT Classe L/18 Insegnamento di ECONOMIA AZIENDALE FACOLTA DI ECONOMIA CORSO DI LAUREA TRIENNALE IN ECONOMIA AZIENDALE E MANAGEMENT Classe L/18 Insegnamento di ECONOMIA AZIENDALE SSD SECS-P/07 CFU 9 A.A. 2014-2015 Docente: Prof. PAOLA PAOLONI E-mail: paola.paoloni@unicusano.it

Dettagli

Piano di Formazione Interaziendale/Aziendale

Piano di Formazione Interaziendale/Aziendale Piano di Formazione Interaziendale/Aziendale Criticità emerse e obiettivi perseguiti Sulla base del ruolo strategico assunto dall impiego di tecnologie e strumenti propri di aree quali, ad esempio, Knowledge

Dettagli

LARISSA MOSS. Agile Project Management per progetti di Business Intelligence e Data Warehouse

LARISSA MOSS. Agile Project Management per progetti di Business Intelligence e Data Warehouse LA TECHNOLOGY TRANSFER PRESENTA LARISSA MOSS Agile Project Management per progetti di Business Intelligence e Data Warehouse ROMA 15-16 MAGGIO 2008 RESIDENZA DI RIPETTA - VIA DI RIPETTA, 231 info@technologytransfer.it

Dettagli

Università di Pisa Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali

Università di Pisa Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali Corso di Laurea in Informatica (classe L-31: Scienze e Tecnologie Informatiche) 1 di 12 Obiettivi formativi Il Corso di Laurea in Informatica è progettato

Dettagli

Advantage. Skills. European. Program. Financial Advisor

Advantage. Skills. European. Program. Financial Advisor Advantage Skills Advantage Skills European Financial Advisor Program Il Corso Advantage Skills (European Financial Advisor Program) è un corso di alta qualificazione professionale, rivolto a chi opera

Dettagli

Scheda coordinamento dei corsi Università di Cagliari Edizione 2010 Pag. 1. Programma didattico

Scheda coordinamento dei corsi Università di Cagliari Edizione 2010 Pag. 1. Programma didattico Facoltà di Architettura Scheda coordinamento dei corsi Università di Cagliari Edizione Pag. 1 Programma didattico Titolo del corso: Corso Integrato di Tecnica Urbanistica e Laboratorio (mod. A+B) Settore

Dettagli

I vantaggi ottenibili nei campi applicativi attraverso l uso di tecniche di data mining

I vantaggi ottenibili nei campi applicativi attraverso l uso di tecniche di data mining Dipartimento di Informatica e Sistemistica I vantaggi ottenibili nei campi applicativi attraverso l uso di tecniche di data mining Renato Bruni bruni@dis.uniroma1.it Antonio Sassano sassano@dis.uniroma1.it

Dettagli

Gestire l informazione aziendale in modo strutturato e flessibile

Gestire l informazione aziendale in modo strutturato e flessibile ated Gestire l informazione aziendale in modo strutturato e flessibile Strumenti di Business Intelligence e Corporate Performance Management Conferenza ATED Manno, 20 settembre 2005 Ing. Roberto Fridel,

Dettagli

Cybertec: high performance Supply Chain dal 1991

Cybertec: high performance Supply Chain dal 1991 Cybertec: high performance Supply Chain dal 1991 Fondata dall'ing. Kirchner nel 1991 Sede principale a Trieste. Filiali a Milano, Bologna, Padova e Udine Fornisce soluzioni per una Supply Chain ad alte

Dettagli

www.logisapiens.it PARTNER

www.logisapiens.it PARTNER PARTNER www.logisapiens.it LOGISTICA E SUPPLY CHAIN MANAGEMENT: LA SFIDA Garantire l eccellenza nell organizzazione e nella gestione degli approvvigionamenti, della produzione, della distribuzione, del

Dettagli

PROGETTUALITA DIDATTICA DIPARTIMENTO

PROGETTUALITA DIDATTICA DIPARTIMENTO Via dei Carpani 19/B 31033 Castelfranco V. ( TV ) Pag. 1 di 5 Anno Scolastico 2015/16 PROGETTUALITA DIDATTICA DIPARTIMENTO Disciplina: GESTIONE PROGETTO, ORGANIZZAZIONE D IMPRESA Classe 5^ DATI IN EVIDENZA

Dettagli

F ORMATO EUROPEO INFORMAZIONI PERSONALI. Data di nascita 21 GENNAIO 1966 ESPERIENZA LAVORATIVA PER IL CURRICULUM VITAE

F ORMATO EUROPEO INFORMAZIONI PERSONALI. Data di nascita 21 GENNAIO 1966 ESPERIENZA LAVORATIVA PER IL CURRICULUM VITAE F ORMATO EUROPEO PER IL CURRICULUM VITAE INFORMAZIONI PERSONALI Nome ARMANDO STERNIERI Nazionalità Italiana Data di nascita 21 GENNAIO 1966 ESPERIENZA LAVORATIVA Principali mansioni e responsabilità Principali

Dettagli

Università degli studi dell Aquila. Sistemi informativi aziendali 9 C.F.U.

Università degli studi dell Aquila. Sistemi informativi aziendali 9 C.F.U. Università degli studi dell Aquila Sistemi informativi aziendali 9 C.F.U. Ing. Gaetanino Paolone (gaetanino.paolone@univaq.it) Prof. Dr. Luciano Fratocchi (luciano.fratocchi@univaq.it) Contenuti (2 ore)

Dettagli

Cover. La soluzione gestionale per conoscere ed elaborare i TEMPI di produzione ottimizzandone i METODI di realizzo.

Cover. La soluzione gestionale per conoscere ed elaborare i TEMPI di produzione ottimizzandone i METODI di realizzo. Cover La soluzione gestionale per conoscere ed elaborare i TEMPI di produzione ottimizzandone i METODI di realizzo. Tempi e Metodi Realizzato sull esperienza vissuta in prima persona all interno delle

Dettagli

Corso di Specializzazione PROGRAMMAZIONE E CONTROLLO DELLA PRODUZIONE E DEGLI ACQUISTI

Corso di Specializzazione PROGRAMMAZIONE E CONTROLLO DELLA PRODUZIONE E DEGLI ACQUISTI Corso di Specializzazione PROGRAMMAZIONE E CONTROLLO DELLA PRODUZIONE E DEGLI ACQUISTI OBIETTIVI Il tema della pianificazione e controllo della produzione, unitamente alla gestione degli approvvigionamenti,

Dettagli

Corso di Automazione Industriale 1. Capitolo 1

Corso di Automazione Industriale 1. Capitolo 1 Simona Sacone - DIST Corso di Automazione Industriale 1 Capitolo 1 Livelli decisionali nei processi produttivi Simona Sacone - DIST 2 Introduzione Marketing Livello strategico Design Ufficio commerciale

Dettagli

Luca Petrini Porto Sant Elpidio (AP) Italiana Celibe. lukepet AT pollosky DOT it pollosky AT hotmail DOT it http://pollosky.it

Luca Petrini Porto Sant Elpidio (AP) Italiana Celibe. lukepet AT pollosky DOT it pollosky AT hotmail DOT it http://pollosky.it L U C A P E T R I N I C U R R I C U L U M V I T A E Informazioni Personali Nome Residenza Nazionalità Stato Civile E-Mail Contatto MSN Messenger Blog Servizio Militare Luca Petrini Porto Sant Elpidio (AP)

Dettagli

DEMAND PLANNING. AREA Production Planning. Modulo Avanzato

DEMAND PLANNING. AREA Production Planning. Modulo Avanzato DEMAND PLANNING AREA Production Planning Modulo Avanzato DEMAND PLANNING Il corso Demand Planning ha l obiettivo di fornire un quadro completo degli elementi che concorrono alla definizione di un corretto

Dettagli

Come si creano i talenti? Lo stato della Formazione Universitaria in Italia

Come si creano i talenti? Lo stato della Formazione Universitaria in Italia : la professione del futuro Come si creano i talenti? Lo stato della Formazione Universitaria in Italia Prof. Fabrizio Dallari Direttore del Centro di Ricerca sulla Università Carlo Cattaneo LIUC 1 1 I

Dettagli

MBM Italia S.r.l. Via Pellizzo 14/a 35128 Padova. Tel. Fax E-mail. www.mbm.it. +39.049.2138422 +39.049.2106668 marketing@mbm.it

MBM Italia S.r.l. Via Pellizzo 14/a 35128 Padova. Tel. Fax E-mail. www.mbm.it. +39.049.2138422 +39.049.2106668 marketing@mbm.it ARCHITETTURA APPLICATIVA Il processo elaborativo si sviluppa in cinque passi. ERP XML PLANNING SERVER 1 Estrazione dei dati dai data base in cui sono gestiti e creazione di file XML che vengono trasferiti

Dettagli

Nell'era della Business Technology: il business e la tecnologia allineati per migliorare i risultati dell'azienda

Nell'era della Business Technology: il business e la tecnologia allineati per migliorare i risultati dell'azienda Nell'era della Business Technology: il business e la tecnologia allineati per migliorare i risultati dell'azienda Giovanni Vecchio Marketing Program Manager - Hewlett Packard Italiana S.r.l. Treviso, 13

Dettagli

Introduzione al Data Mining

Introduzione al Data Mining Introduzione al Data Mining Sistemi informativi per le Decisioni Slide a cura di Prof. Claudio Sartori Evoluzione della tecnologia dell informazione (IT) (Han & Kamber, 2001) Percorso evolutivo iniziato

Dettagli

Testi del Syllabus. Docente ARFINI FILIPPO Matricola: 004535. Insegnamento: 1004423 - ECONOMIA DEI NETWORK AGROALIMENTARI. Anno regolamento: 2012 CFU:

Testi del Syllabus. Docente ARFINI FILIPPO Matricola: 004535. Insegnamento: 1004423 - ECONOMIA DEI NETWORK AGROALIMENTARI. Anno regolamento: 2012 CFU: Testi del Syllabus Docente ARFINI FILIPPO Matricola: 004535 Anno offerta: 2014/2015 Insegnamento: 1004423 - ECONOMIA DEI NETWORK AGROALIMENTARI Corso di studio: 3004 - ECONOMIA E MANAGEMENT Anno regolamento:

Dettagli

PROTEO srl Consulenti di Direzione ed Organizzazione

PROTEO srl Consulenti di Direzione ed Organizzazione La missione Affiancare le aziende clienti nello sviluppo e controllo del loro business Servire il suo Cliente con una offerta illimitata e mirata a risolvere le Sue principali esigenze Selezionare Partners

Dettagli