Obiettivi:
Il ruolo critico del PM (come campo di lavoro emergente) e le prospettive fiorenti del suo mercato, ritengono cruciale la necessità di sviluppare sistemi di formazione completi specializzati sulla Manutenzione Predittiva per preparare adeguatamente la prossima generazione di capitale umano che possa applicare efficacemente il PMS in un ampio varietà di infrastrutture e attrezzature industriali/produttive. La necessità di metodologie di istruzione, formazione, test e certificazione efficaci e ampiamente utilizzate è una componente chiave per garantire i benefici sociali, ambientali ed economici che la manutenzione predittiva può offrire ai settori industriali in Europa.
PreVEnT mira ad aiutare gli enti di IFP a sviluppare corsi di formazione personalizzati orientati al settore sulla PM attraverso applicazioni di tecnologia profonda, aiutando così la forza lavoro di prossima generazione a contribuire a miglioramenti economici, ambientali e sociali, potenziando al contempo le loro competenze digitali e posizionando gli enti di IFP in prima linea nella “tecnologia profonda” ; e l’educazione all’innovazione tecnologica sostenibile/sociale per il mercato del lavoro. Ciò sarà fatto da:
- Sviluppare un toolkit di formazione PM orientato al mercato e infuso di tecnologia profonda (conforme a ECVET) che verrà utilizzato per formare oltre 200 studenti PM (studenti e dipendenti IFP) durante l’implementazione del progetto.
- Sviluppare un kit di strumenti innovativi per i formatori IFP nel campo della PM che possa essere utilizzato da oltre 100 formatori durante l’implementazione del progetto.
- Sviluppare un quadro di certificazione delle micro-credenziali per micro-corsi relativi al PM intrisi di tecnologia profonda che consentirebbe ad almeno 200 studenti (studenti IFP, forza lavoro) di ricevere certificazioni, aumentare la loro occupabilità del 30% entro 1 anno e ridurre le loro competenze -gap del 40% entro 6 mesi dalla certificazione.
PreVENT va da novembre 2023 ad ottobre 2025
Risultati aspettati:
Risultato 1: Deep Tech nel toolkit di manutenzione predittiva per gli studenti dell’IFP
* 4 CU nei campi dell’intelligenza artificiale, dell’augmentation & competenze e capacità di apprendimento automatico competenze per le applicazioni PM nel settore manifatturiero (tecniche di rilevamento e prevenzione); Robotica collaborativa e… interazione uomo-macchina per una maggiore sicurezza umana e protezione nella PM; Materiali avanzati e analisi del ciclo di vita per strategie di PM durevoli, sicure e circolari/sostenibili (riparazioni/sostituzioni); Utilizzo di strumenti di analisi olistica del ciclo di vita per testare soluzioni PM abilitate alla tecnologia profonda (in termini di impatto ambientale e sociale).
Risultato 2: Kit di strumenti per formatori per educatori IFP
* 5 moduli, incentrati su DigCompEdu inclusivo: competenze digitali, coaching per l’apprendimento basato sul lavoro e metodi neuroscientifici per l’empowerment degli studenti.
Risultato 3: progetti pilota di apprendimento basato sul lavoro (fabbriche didattiche)
*Definire la metodologia pedagogica per le fabbriche ibride di insegnamento dell’apprendimento basato sul lavoro (WBLTF) in cui gli studenti saranno in grado di applicare il curriculum precedente sulle sfide industriali applicate sotto la supervisione di formatori qualificati certificati tramite il risultato 2.
* Implementare 3 progetti pilota ibridi di 1 mese ciascuno e identificare opportunità/miglioramenti di apprendimento per gli studenti e i formatori al fine di aumentare l’impatto dell’istruzione IFP e dell’orientamento al mercato del lavoro per rendere gli studenti IFP più occupabili e le imprese più proficue. operazioni più efficaci.
*Istituzionalizzare il quadro dell’apprendimento basato sul lavoro nelle operazioni degli erogatori di istruzione e delle industrie affinché diventi parte delle operazioni tradizionali dell’istruzione duale nel consorzio coinvolto.