AI and Operations

PERCHE’ QUESTO CORSO A BBS:

Per te:

  • Impari a trasformare un’esigenza aziendale in un problema analitico, con obiettivi, KPI e requisiti verificabili
  • Acquisisci i criteri per valutare la qualità dei dati e scegliere l’approccio AI, lavorando su un caso concreto

Per l’azienda:

  • individua le applicazioni di AI e i benefici misurabili su produzione, logistica e supply chain
  • rafforza competitività, agilità e capacità di innovare i modelli operativi

L’Open Program “AI and Operations” fornisce un metodo concreto per individuare, valutare e sviluppare applicazioni di intelligenza artificiale nei processi di manufacturing e supply chain.

Il percorso, sviluppato in collaborazione con Bonfiglioli Consulting, combina una preparazione online su dati, sicurezza, aspetti contrattuali e principali famiglie di soluzioni AI con tre giornate in presenza organizzate come un laboratorio, dedicate alla costruzione di casi aziendali. I partecipanti lavorano in gruppo, con il supporto della faculty, su problemi reali, sviluppando dei project work su casi reali. Il risultato è un caso aziendale completo, con criteri di validazione e una roadmap di adozione.

Al termine del percorso i partecipanti sapranno:

  • comprendere dove l’AI può generare benefici misurabili nei processi produttivi, logistici e di supply chain;
  • trasformare un’esigenza aziendale in un problema analitico con obiettivi, indicatori e requisiti verificabili;
  • preparare una base dati adeguata, riconoscendone limiti, rischi e vincoli di utilizzo;
  • confrontare approcci AI diversi e scegliere quello più coerente con il caso d’uso e il contesto operativo;
  • sviluppare e presentare un caso aziendale completo, con criteri di validazione e piano di adozione.

Il programma è pensato per manager e professionisti di operations, produzione, qualità, manutenzione, logistica e supply chain. È rivolto anche a responsabili IT, digital e innovation che vogliono sviluppare casi d’uso di AI concreti nella propria azienda.

 

ACCREDITAMENTI E RANKING

EQUIS

Bologna Business School è accreditata EQUIS – EFMD Quality Improvement System, uno tra i più importanti sistemi internazionali di valutazione della qualità e del miglioramento continuo delle Scuole di management e business administration.

 

Gli Open Program di Bologna Business School sono inclusi nel Financial Times Ranking nella categoria Executive Education 2026.

 

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Alberto Regattieri

Alberto Regattieri

Direttore Didattico
aregatti@bbs.unibo.it

""L'AI crea valore nelle Operations quando si parte da un problema reale, si verificano i dati disponibili e si arriva a una soluzione che l'azienda può davvero adottare.""

Michele Bonfiglioli

Michele Bonfiglioli

Direttore Esecutivo
michele.bonfiglioli@bbs.unibo.it

"Il percorso di formazione è caratterizzato da un approccio pratico e applicativo. Si pone l’obiettivo di fornire ai partecipati gli strumenti e le competenze per governare l'AI e la Digital Transformation nelle aziende manufatturiere."

Key facts

  • Part-time on campus

    Format

  • Italiano

    Lingua

  • 7 giornate

    Durata

  • 15-20

    Partecipanti

Calendario

  • Scadenza iscrizioni:

    16 febbraio 2027

  • Inizio:

    18 febbraio 2027

STRUTTURA

 

Calendario
Sessioni online serali | 18.00-21.00
  • 18 febbraio 2027
  • 25 febbraio 2027
  • 4 marzo 2027
  • 11 marzo 2027
Sessioni on campus | 9.15 – 17.45
  • 19 marzo 2027
  • 9 aprile 2027
  • 16 aprile 2027

CORSI

Obiettivo

Costruire un quadro comune sul ruolo dell’AI nelle Operations e riconoscere i casi d’uso con un potenziale aziendale concreto.

Contenuti

  • Concetti essenziali di AI, machine learning e AI generativa.
  • Dalla digitalizzazione dei processi all’impiego dell’AI nei sistemi produttivi.
  • Digital AI vs Physical AI
  • Casi d’uso in produzione, qualità, manutenzione, logistica, pianificazione e supply chain.
  • Benefici attesi, limiti, rischi e condizioni organizzative per l’adozione.
  • Prima selezione dei problemi aziendali da approfondire nel project work.

Obiettivo

Fornire gli strumenti per passare dal problema aziendale a una base dati utilizzabile per l’analisi e lo sviluppo di una soluzione AI.

Contenuti

  • Fonti tipiche: ERP, MES, WMS, PLM, sistemi di qualità e manutenzione, sensori e IIoT.
  • Unità di analisi, variabili, etichette, granularità temporale e chiavi di collegamento.
  • Qualità del dato: completezza, coerenza, accuratezza, tempestività, duplicati e valori anomali.
  • Pulizia, normalizzazione, integrazione e documentazione del dataset.
  • Separazione dei dati per sviluppo e verifica; prevenzione di errori e data leakage.
  • Costruzione di un data dictionary e di una scheda di valutazione della data readiness.

 

Obiettivo

Definire le condizioni tecniche, organizzative e contrattuali che consentono di usare dati e strumenti AI in modo controllato.

Contenuti

  • Classificazione dei dati e principi di minimizzazione, segregazione e controllo degli accessi.
  • Anonimizzazione o pseudonimizzazione, trasferimento, conservazione e cancellazione dei dati.
  • Rischi legati a piattaforme cloud, modelli esterni, API e strumenti di AI generativa.
  • Riservatezza, titolarità dei dati, proprietà intellettuale, diritti sugli output e limiti di riuso.
  • Ruoli e responsabilità tra azienda, fornitori e partecipanti al progetto.
  • Clausole e verifiche essenziali per accordi di riservatezza, licenze, servizi AI e sperimentazioni.

 

Obiettivo

Confrontare le principali famiglie di approcci e scegliere una soluzione coerente con obiettivi, dati disponibili e vincoli operativi.

Contenuti

  • Analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva.
  • Machine learning supervisionato e non supervisionato; forecasting e anomaly detection.
  • Computer vision, elaborazione del linguaggio e AI generativa.
  • Ottimizzazione, simulazione e soluzioni ibride integrate con sistemi aziendali.
  • Criteri di scelta: valore atteso, disponibilità dei dati, accuratezza richiesta, spiegabilità, tempi, costi, scalabilità e manutenzione.
  • Definizione di baseline, metriche di valutazione e criteri di accettazione.

Obiettivo Definire con precisione il problema, la misura del risultato e il perimetro tecnico del project work.

Contenuti

  • Presentazione e selezione dei casi aziendali.
  • Mappatura del processo, degli utenti e delle decisioni da supportare.
  • Definizione di obiettivo, baseline, KPI e criteri di successo.
  • Esplorazione dei dati e verifica di qualità, copertura e rappresentatività.
  • Individuazione dei gap informativi e delle azioni correttive realistiche.
  • Piano di lavoro del gruppo e scelta dell’approccio da sperimentare.

Risultato della sessione Problem statement condiviso, dataset valutato e piano di sviluppo del caso.

Obiettivo

Costruire una prima soluzione e valutarne i risultati rispetto alla baseline e alle esigenze del processo.

Contenuti

  • Preparazione finale dei dati e costruzione delle variabili rilevanti.
  • Sviluppo del modello, del prompt o del workflow coerente con il caso.
  • Impostazione delle prove e separazione tra sviluppo, validazione e test.
  • Analisi dei risultati, degli errori e dei casi limite.
  • Confronto con gli esperti di processo e revisione delle ipotesi.
  • Iterazione sulla soluzione e documentazione delle scelte.

Risultato della sessione Prototipo o disegno di soluzione con primi risultati, limiti e criteri di validazione.

METODOLOGIA

I nostri corsi sono caratterizzati da una Faculty di accademici e consulenti. La metodologia didattica si avvale del supporto di una piattaforma di e-learning in cui verranno caricati materiali ed esercitazioni per lo studio e l’approfondimento fra le sessioni didattiche.

Il corso offrirà un mix bilanciato di lezioni frontali, discussione di case study, testimonianze in aula da parte di esperti industriali, teamworks e attività individuali, visite aziendali.

Networking

Il networking si sviluppa tra gli studenti della stessa classe, tra i partecipanti e i docenti, nonché con studenti di altri percorsi o di edizioni precedenti dello stesso programma.

AZIENDE

Le imprese del network di Bologna Business School contribuiscono attivamente allo sviluppo degli Open Program, partecipando alla progettazione dei contenuti e portando in aula esperienze concrete. Manager e professionisti intervengono con testimonianze, casi reali e contributi diretti, arricchendo il percorso con una prospettiva applicativa. Il confronto con aziende appartenenti a diversi settori favorisce uno scambio continuo di esperienze e best practice. Questo dialogo costante tra aula e mondo aziendale permette di creare un ecosistema dinamico, in cui competenze, visioni e approcci si confrontano, generando valore per tutti i partecipanti.

 

Le imprese partner di Bologna Business School sono:

AEROPORTO G. MARCONI ASSICOOP BOLOGNA METROPOLITANA AUTOMOBILI LAMBORGHINI BOLOGNA FIERE BREVINI POWER TRANSMISSION CAMERA DI COMMERCIO DI BOLOGNA CAMERA DI COMMERCIO DI FERRARA CAMERA DI COMMERCIO DI FORLÌ-CESENA CAMERA DI COMMERCIO DI MODENA CAMERA DI COMMERCIO DI RIMINI CAMST CARPIGIANI GROUP CASSA DI RISPARMIO IN BOLOGNA CONFCOMMERCIO EMILIA ROMAGNA CONFINDUSTRIA EMILIA ROMAGNA COSWELL DATALOGIC DUCATI MOTOR HOLDING ENEL ENGINEERING INGEGNERIA INFORMATICA EXPERT SYSTEM FALORNI FASTWEB FERRARELLE FERRARI FERRETTI GROUP FINALMA FONDAZIONE CARISBO FONDAZIONE CASSA RISPARMIO CESENA FONDAZIONE CASSA RISPARMIO DI CENTO FONDAZIONE CASSA RISPARMIO DI IMOLA FONDAZIONE CASSA DI RISPARMIO DI CARPI FONDAZIONE CASSA DI RISPARMIO DI FERRARA FONDAZIONE CASSA DI RISPARMIO DI PADOVA E ROVIGO FONDAZIONE G. MARCONI FONDAZIONE IBM ITALIA FONDAZIONE ISABELLA SERÀGNOLI FONDAZIONE DEL MONTE DI BOLOGNA E RAVENNA FONDAZIONE PER LA COLLABORAZIONE TRA I POPOLI FOOD TREND FOUNDATION FURLA GOOGLE ITALIA GRANAROLO GROUPM GRUPPO COESIA GRUPPO SISTEMA H-ART HSPI HAWORTH HERA HORSA IBM ITALIA IMA ICONSULTING INTESA SAN PAOLO KPMG ADVISORY LABORATORI GUGLIELMO MARCONI LANDI RENZO LEGACOOP BOLOGNA LIGHTHOUSE MANUTENCOOP MAPE MAPS MASAI ITALIA MASERATI MICROSOFT ITALIA MONTENEGRO N.C.H. NUOVI CANTIERI APUANIA OLIDATA ONIT GROUP OPERA SANTA MARIA DEL FIORE PHILIP MORRIS ITALIA POLTRONESOFÀ REGIONE EMILIA-ROMAGNA RICOH S.E.C.I. GRUPPO INDUSTRIALE MACCAFERRI SAP SCS CONSULTING STMICROELECTRONICS SCHNEIDER ELECTRIC SEPS TECHNOGYM TEUCO THE BOSTON CONSULTING GROUP TOYOTA MATERIAL HANDLING ITALIA TREVI GROUP UMBERTO CESARI UNICREDIT UNIEURO UNINDUSTRIA BOLOGNA UNIPOL VEM SISTEMI VERONESI VIABIZZUNO VIDEOWORKS VOLVO CAR ITALIA WPP ITALIA YOOX NET-A-PORTER GROUP

COSTI

La quota di iscrizione all’intero programma è pari a:

  • 3.600 euro (+ iva) per iscrizioni provenienti da aziende e istituzioni
  • 2.900 euro (+ iva) per iscrizioni a titolo individuale

Sono previste quote ridotte per iscrizioni anticipate.

La quota comprende la frequenza al programma, tutto il materiale di studio disponibile attraverso la piattaforma on line e l’accesso ai servizi di Bologna Business School, che includono: account personale wi-fi BBS ed utilizzo delle aree studio.

Sono previste agevolazioni:

  • per le aziende del Business Network;
  • per gli Alumni di BBS;
  • per gruppi di almeno 3 persone.

FONDI INTERPROFESSIONALI

Alumni e Aziende possono verificare la disponibilità di voucher presso il Fondo Interprofessionale di riferimento:

Fondimpresa – per quadri / middle management
Fondo Dirigenti PMI – per dirigenti di PMI industriali
Fonditalia
Fondirigenti – per dirigenti
Fon.Coop – per aziende cooperative

 

REQUISITI

Il corso è riservato ad un massimo di 30 partecipanti.

PROCESSO DI AMMISSIONE

Per iscriversi è necessario richiedere il modulo d’iscrizione inviando una email all’indirizzo openprograms@bbs.unibo.it

FAQs

Al termine del percorso viene rilasciato un diploma di partecipazione (previo il raggiungimento dell’80% delle ore d’aula).

I documenti utilizzati in aula ed eventuali letture di approfondimento o esercitazioni saranno caricate nella nostra piattaforma, le cui credenziali saranno consegnate in aula.

Qualora un gruppo di colleghi volesse partecipare al programma, è possibile contattare il Program Manager per valutare un prezzo di partecipazione ad hoc.

I nostri corsi brevi non richiedono un percorso di studi specifico. E’ importante avere alle spalle alcuni anni di esperienza lavorativa utili a poter contribuire, all’interno dell’aula, apportando casi reali affrontati e soluzioni adottate durante l’attività lavorativa.

Calendario

  • Scadenza iscrizioni:

    16 febbraio 2027

  • Inizio:

    18 febbraio 2027

CONTATTI

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Elisa Lorenzi Head of Technology Leadership Programs

Telefono: +390512090129

Email: openprograms@bbs.unibo.it

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