The advent of Big Data and their progressive increase in volume and complexity has allowed the development of completely new scenarios for companies. Particularly, the techniques of management, analysis and conversion of raw data into “sexy” information are constantly evolving. At the same time, the increasingly widespread paradigm 4.0 discloses radical changes not only in technology but also in the structure and dynamics of work, changing skills and abilities required by manufacturing and services. In addition, if routinely tasks seem to be susceptible to digitalization, on the other hand ownership of transversal skills (also known as soft skills) is ever more recognized as a bottleneck for automation and they are ever more required by the labour market. In view of this, the purpose of the present work is to study the effects of Industry 4.0 on the workforce, developing ad hoc Text Mining tools to properly manage its impact, and providing a tangible support in this transitional and critical phase. Moreover, this thesis focuses on satisfying the needs of three main stakeholders: HR management in recruitment, reskilling and upskilling; Institutions to build customized learning paths and to update International recognized databases; Policy makers to foresight the heterogeneous effects of digitalization on job profiles, analysing the change of skill demand on supply chains in Emilia-Romagna.

L'avvento dei Big Data e il loro progressivo aumento di volume e complessità ha permesso lo sviluppo di scenari completamente nuovi per le aziende. In particolare, le tecniche di gestione, analisi e conversione dei dati grezzi in informazioni “sexy” sono in continua evoluzione. Allo stesso tempo, il paradigma 4.0 sempre più diffuso svela cambiamenti radicali non solo nella tecnologia ma anche nella struttura e nelle dinamiche del lavoro, modificando competenze e capacità richieste dalla manifattura e dai servizi. Inoltre, se le attività di routine sembrano essere suscettibili alla digitalizzazione, d'altra parte il possesso di competenze trasversali (note anche come soft skills) identifica sempre più un collo di bottiglia per l'automazione, e le stesse risultano essere sempre più richieste dal mercato del lavoro. In relazione a ciò, lo scopo del presente lavoro è studiare gli effetti dell'Industria 4.0 sulla forza lavoro, sviluppando strumenti di Text Mining ad hoc per gestirne adeguatamente l'impatto e fornendo un supporto tangibile in questa fase critica di transizione. Inoltre, questa tesi si concentra sul soddisfare le esigenze di tre principali stakeholder: la gestione delle risorse umane nel recruiting, riqualificazione e miglioramento delle competenze; le Istituzioni per costruire percorsi di apprendimento personalizzati e aggiornare database riconosciuti come standard a livello internazionale; i policy maker per prevedere gli effetti eterogenei della digitalizzazione sui profili professionali, analizzando il mutamento della domanda di competenze sulle filiere in Emilia-Romagna.

Il Lato Umano della Rivoluzione Digitale: Strumenti di Text Mining per Affrontare il Fenomeno Industria 4.0

FARERI, SILVIA
2021

Abstract

The advent of Big Data and their progressive increase in volume and complexity has allowed the development of completely new scenarios for companies. Particularly, the techniques of management, analysis and conversion of raw data into “sexy” information are constantly evolving. At the same time, the increasingly widespread paradigm 4.0 discloses radical changes not only in technology but also in the structure and dynamics of work, changing skills and abilities required by manufacturing and services. In addition, if routinely tasks seem to be susceptible to digitalization, on the other hand ownership of transversal skills (also known as soft skills) is ever more recognized as a bottleneck for automation and they are ever more required by the labour market. In view of this, the purpose of the present work is to study the effects of Industry 4.0 on the workforce, developing ad hoc Text Mining tools to properly manage its impact, and providing a tangible support in this transitional and critical phase. Moreover, this thesis focuses on satisfying the needs of three main stakeholders: HR management in recruitment, reskilling and upskilling; Institutions to build customized learning paths and to update International recognized databases; Policy makers to foresight the heterogeneous effects of digitalization on job profiles, analysing the change of skill demand on supply chains in Emilia-Romagna.
22-mar-2021
Inglese
L'avvento dei Big Data e il loro progressivo aumento di volume e complessità ha permesso lo sviluppo di scenari completamente nuovi per le aziende. In particolare, le tecniche di gestione, analisi e conversione dei dati grezzi in informazioni “sexy” sono in continua evoluzione. Allo stesso tempo, il paradigma 4.0 sempre più diffuso svela cambiamenti radicali non solo nella tecnologia ma anche nella struttura e nelle dinamiche del lavoro, modificando competenze e capacità richieste dalla manifattura e dai servizi. Inoltre, se le attività di routine sembrano essere suscettibili alla digitalizzazione, d'altra parte il possesso di competenze trasversali (note anche come soft skills) identifica sempre più un collo di bottiglia per l'automazione, e le stesse risultano essere sempre più richieste dal mercato del lavoro. In relazione a ciò, lo scopo del presente lavoro è studiare gli effetti dell'Industria 4.0 sulla forza lavoro, sviluppando strumenti di Text Mining ad hoc per gestirne adeguatamente l'impatto e fornendo un supporto tangibile in questa fase critica di transizione. Inoltre, questa tesi si concentra sul soddisfare le esigenze di tre principali stakeholder: la gestione delle risorse umane nel recruiting, riqualificazione e miglioramento delle competenze; le Istituzioni per costruire percorsi di apprendimento personalizzati e aggiornare database riconosciuti come standard a livello internazionale; i policy maker per prevedere gli effetti eterogenei della digitalizzazione sui profili professionali, analizzando il mutamento della domanda di competenze sulle filiere in Emilia-Romagna.
Industria 4.0; Analisi Semantica; Gest. Risorse Umane; Analisi Cluster; Skill Trasversali
SOLINAS, Giovanni
ADDABBO, Tindara
Università degli studi di Modena e Reggio Emilia
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/79289
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIMORE-79289