Gli obiettivi del corso sono la formazione di figure professionali tecnico-scientifiche di alto profilo, competenti su aspetti tecnologici specifici, ma anche e soprattutto competenti nelle metodologie per l’integrazione dell’innovazione tecnologica nei processi industriali, e in particolare nelle seguenti tecnologie interdisciplinari abilitanti: 

• Advanced Manufacturing Solutions: i sistemi di automazione avanzati per la manifattura e i robot autonomi cooperativi e collaborativi, che consentono di incrementare l’automazione e la produttività delle linee senza perdere flessibilità, e con investimenti ridotti e accessibili anche a PMI;
• Additive Manufacturing: la stampa additiva, che consente di ridisegnare i processi di produzione e ridurre il Time-to-Market, grazie alla prototipazione rapida di nuovi prodotti, a nuovi modelli di produzione (digital manufacturing, cloud manufacturing), e nuove forme di supporto al ciclo di vita del prodotto (digital spare parts management);
• Augmented Reality: la realtà virtuale e/o mista, ovvero l’insieme di tecnologie, dispositivi e algoritmi per l’augmented reality, la virtual reality e la computer vision che abilitano nuove forme di interazione e controllo tra uomo e macchina (HMI), per processi di addestramento, di assistenza, di controllo, e di automazione;
• Simulation: gli ambienti di simulazione, per la realizzazione di modelli digitali di macchine e processi (digital twin), tramite cui si possono analizzare ed ottimizzare le prestazioni di un sistema o processo;
• Horizontal/Vertical Integration: l’integrazione dei flussi informativi sia in modo verticale, tramite architetture e sistemi di automazione e controllo dei processi manifatturieri (MES, Manufacturing Execution System), che orizzontale, lungo la catena del valore (Supply Chain Management);
• Industrial Internet: l’Internet of Things in campo industriale, che sfrutta sensorizzazione e connettività di macchine e sistemi per creare grandi quantità di dati su cui basare lo sviluppo di nuove informazioni e conoscenze;
• Cloud Computing: la virtualizzazione delle infrastrutture per la gestione dei dati e delle applicazioni software, che abilita l’integrazione dei “data lake” e lo sviluppo di piattaforme di collaborazione tra le imprese della catena del valore (business ecosystem);
• Cybersecurity: i sistemi, le tecnologie e gli algoritmi che consentono di gestire lo scambio dei dati sensibili e riservati in modo sicuro e protetto;
• Big Data & Analytics: le soluzioni e gli algoritmi avanzati per lo sviluppo di analitiche e modelli predittivi, quali i sistemi cognitivi, le applicazioni di machine learning, di intelligenza artificiale e deep learning, specificamente orientate all’utilizzo in ambito produttivo industriale, che rendono molto più efficace l’acquisizione di conoscenza da grandi quantità di dati tramite processi di addestramento guidato o autonomo.