Webinar
Corso di Formazione Spl4.0: Statistica per le Imprese in Ottica 4.0

Agenda ARTES 4.0 Webinar 21/01

21 GENNAIO ORE 16:00 - 17:00

Agenda

Interventi:

- Tecniche di indagine statistica e campionamento.                                                                        Professor Leonardo Grilli

- Metodi e modelli statistici per la progettazione robusta nel controllo qualità.                        Affidabilità: disegni sperimentali e modelli.                                                                                      Professoressa Rossella Berni 

- Previsione e gestione delle scorte.                                                                                                      Professor Fabrizio Cipollini 

- Analisi dei dati con R in ottica Open Source.                                                                                    Professor Federico Mattia Stefanini

- Analisi statistica degli indici di bilancio e previsione dell'insolvenza.                                        Professor Alessandro Magrini  

- Modelli innovativi di agricoltura circolare per la produzione di nuovi ingredienti,                prodotti a valore aggiunto ed utilizzi in agricoltura green.

  Casi studio per il settore viti-vinicolo, olivicolo-oleario e di produzione di specie                  aromatiche e officinali.

  Materiali innovativi sostenibili per il settore conciario, moda, tessile-arredo, comfort e        bioedilizia.                                                                                                                                                  Professoressa Annalisa Romani

 

 

Abstract: In questo webinar verranno presentati i contenuti del corso di formazione «Spl4.0 La Statistica per le Imprese in Ottica 4.0», rivolto a tutti, ma pensato per le aziende e per i tecnici/tecnologi.

Il corso è organizzato dal Dipartimento di Statistica Informatica e Applicazioni «Giuseppe Parenti» nell’ambito della collaborazione con il Centro di Competenza ARTES 4.0.
Il corso fornisce competenze per la raccolta, l’uso e l’interpretazione dei dati attraverso metodi e modelli statistici, con esempi e/o casi di studio nell’ambito della tecnologia e dell’industria, illustrati utilizzando software di largo impiego ( SAS, R Project).

 

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