| Codice | 6036 |
|---|---|
| Anno accademico | 2023-2024 |
| Tipologia di corso | Alta Formazione |
| Area di interesse | Scientifico-tecnologica |
| Sede didattica | Ravenna |
| Direttore | Maria Nadia Postorino |
| Durata | semestrale |
| Costo | 2.500,00 € |
| Prevista selezione | Si |
| Scadenza bando |
23/10/2023 (Scaduto) |
| Inizio e fine immatricolazione | dal 09/11/2023 al 23/11/2023 |
- Struttura proponente
-
Dipartimento di Ingegneria civile, chimica, ambientale e dei Materiali - DICAM
- Obiettivi
- Il corso di durata semestrale, è erogato in lingua italiana, rilascia 20 crediti formativi universitari (CFU) e ha come obiettivo quello di integrare le competenze economico-gestionali legate ai processi logistico- portuali con le competenze relative alla transizione digitale dei sistemi marittimo-portuali. In particolare il corso intende rispondere alle esigenze degli operatori che svolgono attività nell'ambito della logistica portuale, i quali considerano le competenze digitali sui processi un requisito prioritario per garantire la competitività, anche rispetto ai competitor europei che risultano avere una maggiore preparazione in materia.
- Numero partecipanti
- Minimo: 15 - Massimo: 30
- Titoli d'accesso
- - lauree triennali e/o lauree magistrali conseguite ai sensi del DM 270/04 (o lauree di primo e/o secondo ciclo eventualmente conseguite ai sensi degli ordinamenti previgenti DM 509/99 e Vecchio Ordinamento) nei seguenti ambiti disciplinari/classi di laurea:
Per le lauree di primo livello:
- CLASSE L07 Lauree in Ingegneria Civile e Ambientale
- CLASSE L08 Lauree in Ingegneria dell'Informazione
- CLASSE L09 Lauree in Ingegneria Industriale
- CLASSE L18 Lauree in Scienze dell'Economia e della Gestione Aziendale
- CLASSE L28 Lauree in Scienze e Tecnologie della Navigazione
- CLASSE L31 Lauree in Scienze e Tecnologie Informatiche
- CLASSE L33 Lauree in Scienze Economiche
- Per le lauree di secondo livello:
- CLASSE LM22 Lauree Magistrali in Ingegneria Chimica
- CLASSE LM23 Lauree Magistrali in Ingegneria Civile
- CLASSE LM24 Lauree Magistrali in Ingegneria dei Sistemi Edilizi
- CLASSE LM25 Lauree Magistrali in Ingegneria dell'Automazione
- CLASSE LM26 Lauree Magistrali in Ingegneria della Sicurezza
- CLASSE LM27 Lauree Magistrali in Ingegneria delle Telecomunicazioni
- CLASSE LM28 Lauree Magistrali in Ingegneria Elettrica
- CLASSE LM31 Lauree Magistrali in Ingegneria Gestionale
- CLASSE LM32 Lauree Magistrali in Ingegneria Informatica
- CLASSE LM33 Lauree Magistrali in Ingegneria Meccanica
- CLASSE LM34 Lauree Magistrali in Ingegneria Navale
- CLASSE LM35 Lauree Magistrali in Ingegneria per l'Ambiente e il Territorio
- CLASSE LM56 Lauree Magistrali in Scienze dell'Economia
- CLASSE LM31 Lauree in Scienze e Tecnologie Informatiche
- CLASSE LM34 Lauree Magistrali in Ingegneria Navale
- CLASSE LM72 Lauree Magistrali in Scienze e Tecnologie della Navigazione (80/M)
- CLASSE LM76 Lauree Magistrali in Scienze Economiche per l'Ambiente e la Cultura
- CLASSE LM77 Lauree Magistrali in Scienze Economico-Aziendali;
- lauree triennali e/o lauree magistrali conseguite all’estero negli ambiti disciplinari su indicati e ritenute valide ai fini dell’ammissione al corso;
- in base ad una valutazione positiva della Commissione Giudicatrice possono essere ammessi al percorso di selezione anche candidati in possesso di altre lauree, purchè con almeno 5 anni di esperienza lavorativa nel settore o comprovata conoscenza del contesto oggetto del corso. - Criteri di selezione
- L’ammissione al Corso è subordinata al superamento della selezione per titoli e colloquio.
- Data di selezione
- 25/10/2023
- Piano didattico
- Elementi introduttivi: il nodo portuale - SSD: ICAR/05 - Docente: Maria Nadia Postorino
- Adattamento ai cambiamenti climatici delle infrastrutture portuali - SSD: ICAR/01 - Docente: Renata Archetti
- La disciplina dei porti e delle attività portuali - SSD: IUS/06 - Docente: Stefano Zunarelli
- Dai dati alla business intelligence attraverso la trasformazione digitale - SSD: ING-INF/05 - Docente: Enrico Gallinucci
- Big data e machine learning - SSD: ING-INF/01 - Docente: Matteo Francia
- Identificazione ed ottimizzazione di modelli matematici di processi logistici portuali - SSD: ING-INF/01 - Docente: Vittorio Maniezzo
- Domanda e Offerta: il mercato dei servizi portuali - SSD: SECS/P06 - Docente: Alessio Tei
- Processi, competitività e reti - SSD: SECS-P/06 - Docente: Claudio Ferrari
- Digitalizzazione e contratti: gli aspetti legislativi e regolatori della digitalizzazione documentale - SSD: IUS/06 - Docente: Stefano Zunarelli
- Logistica e cluster portuali - SSD: SECS-P06 - Docente: Claudio Ferrari
- Innovazione nei sistemi “a rete”: accettabilità, opportunità e barriere - SSD: SECS-P06 - Docente: Alessio Tei
- Impatto della tecnologia sui mercato marittimo portuale - SSD: SECS-P06 - Docente: Alessio Tei
- Frequenza obbligatoria
- 80%