DATA IN PROGRAMMA
25 SET 2026
Contesto e Obiettivi
Il corso Lean & AI: l’evoluzione del Kaizen nasce per supportare aziende e professionisti nell’integrare i principi del miglioramento continuo con le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale e dell’analisi avanzata dei dati, trasformando il Kaizen in un sistema evoluto, digitale e data‑driven.
In un contesto caratterizzato dalla diffusione di sistemi MES, IoT industriale e sensoristica avanzata, le organizzazioni dispongono oggi di grandi quantità di dati che, se correttamente valorizzati, possono diventare una leva strategica per aumentare efficienza, qualità e competitività.
Il percorso formativo è progettato con un approccio concreto e applicativo, orientato alle reali esigenze delle aziende manifatturiere. Attraverso esempi pratici, simulazioni e casi reali, i partecipanti impareranno a utilizzare dati e strumenti di Artificial Intelligence per:
- identificare automaticamente sprechi e inefficienze
- monitorare le performance in tempo reale
- individuare anomalie, colli di bottiglia e criticità operative
- supportare decisioni rapide, basate su evidenze oggettive
L’obiettivo è fornire strumenti operativi per evolvere il miglioramento continuo verso un modello proattivo e predittivo, capace di trasformare i dati industriali in azioni concrete e in un vantaggio competitivo duraturo.
Destinatari
Il corso è rivolto a:
- Lean Manager
- Responsabili Produzione
- Operations Manager
- Process Engineer
- Industrial Data Analyst
- Responsabili Qualità
- Responsabili Continuous Improvement
- HSE Manager
- Plant Manager
- Responsabili IT e Digital Transformation Manager
- Imprenditori e Direzione Aziendale
- Consulenti Lean e Industria 4.0
Durata
1 giornata (8 ore)
Modalità
In sede/Online
Metodologia
Il corso adotta un approccio pratico e orientato al contesto aziendale, alternando momenti teorici a esempi applicativi e simulazioni di utilizzo dei dati.
Durante il percorso:
- verranno analizzati casi reali di applicazione della Lean AI in ambito industriale
- saranno simulate attività di analisi dei dati di processo (fermi macchina, anomalie, performance produttive)
- saranno approfondite le possibili applicazioni sui processi specifici dei partecipanti
I contenuti possono essere personalizzati in funzione delle esigenze aziendali, del livello di maturità digitale e degli obiettivi di miglioramento dell’organizzazione.
Contenuti
Evoluzione della Lean nell’era digitale
Parte teorica
- Evoluzione della Lean Manufacturing nell’Industria 4.0 e 5.0
- Dal Kaizen tradizionale al Kaizen data‑driven
- Nuovo ruolo del dato nei processi di miglioramento continuo
Applicazione
- Analisi di come i dati di produzione possono supportare le attività Lean
Introduzione all’AI applicata alla produzione
Parte teorica
- Fondamenti di Intelligenza Artificiale e Machine Learning
- Differenza tra analisi descrittiva, diagnostica e predittiva
- Ambiti di applicazione dell’AI nei contesti produttivi
Applicazione
- Esempi concreti di utilizzo dell’AI per l’analisi dei processi industriali
Identificazione automatica degli sprechi e delle inefficienze
Parte teorica
- Identificazione dei Muda tramite analisi dati
- Lettura avanzata dei dati di processo
- KPI produttivi e indicatori di inefficienza
Applicazione
- Analisi simulata di dati per individuare sprechi, anomalie e colli di bottiglia
Monitoraggio delle performance e anomalie in tempo reale
Parte teorica
- Utilizzo di AI e Machine Learning per il monitoraggio continuo
- Analisi predittiva di anomalie, fermate e degrado delle performance
- Introduzione alle logiche di manutenzione predittiva
Applicazione
- Simulazioni di rilevazione anticipata di criticità e interventi correttivi
Dashboard intelligenti e integrazione dei sistemi
Parte teorica
- Dashboard real-time e sistemi di visualizzazione avanzata
- Integrazione tra Lean, MES, IoT e piattaforme di analisi dati
- Ruolo delle informazioni per il decision making operativo e direzionale
Applicazione
- Esempi di dashboard per il monitoraggio di OEE, qualità e produzione
Lean AI applicata: casi concreti
Parte teorica
- AI per il miglioramento dell’OEE
- AI per il controllo qualità
- AI per la manutenzione predittiva
- Opportunità e limiti dell’AI nei processi industriali
Applicazione
- Analisi di casi reali in aziende manifatturiere
- Discussione su possibili applicazioni nei contesti dei partecipanti