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Progetti

Capoprogetto: Pozzi Rossella
Durata: 2020 – 2021

 

Nell’ambito di industria 4.0 l’implementazione del data science in ambito manifatturiero è considerata molto promettente per raggiungere l’eccellenza e ottenere un vantaggio competitivo. Perciò, l’attenzione dedicata a questo tema è elevata. Tuttavia, dalla letteratura e da un’indagine esplorativa già condotta tra le aziende del Lean Club di LIUC Business School emerge come poche aziende sfruttino le potenzialità del data science.

Il progetto ha quindi l’obiettivo di sviluppare un modello di adozione del data science in aziende manifatturiere con l’obiettivo di :

  1. definire la modalità di selezione delle tecniche del data science in relazione al contesto competitivo e agli obiettivi perseguiti dalla singola azienda;
  2. comprendere quali siano le barriere e i fattori specifici di un’azienda che possano avere impatto sull’approccio da seguire per adottare le tecniche di data science selezionate;
  3. definire, per ciascuna combinazione di barriere e fattori precedentemente individuati, quale sia l’approccio all’adozione che porta all’effettivo conseguimento degli obiettivi perseguiti.

La metodologia che questo progetto di ricerca intende usare è quella dei casi di studio.


In the context of industry 4.0, the implementation of data science in manufacturing is considered very promising to achieve excellence and gain a competitive advantage. Therefore, the attention devoted to this issue is high. However, from the literature and from an exploratory survey already conducted among the companies belonging to the network of the LIUC Business School Lean Club, limited exploitation of the potential of data science emerges.

The project therefore aims to develop a model for the adoption of data science in manufacturing companies with the aim of:

  1. defining the method of selection of data science techniques in relation to the competitive context and the objectives pursued by the individual company;
  2. understanding what are the specific barriers and factors of a company that may have an impact on the approach to be followed to adopt the selected data science techniques;
  3. defining, for each combination of barriers and factors previously identified, what is the approach to adoption that leads to the actual achievement of the objectives pursued.

The methodology that this research project intends to use is that of case studies.

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