ECTS - University of Pisa
Il corso ha il fine di migliorare le conoscenze degli studenti in merito agli strumenti, alle metodologie ed ai principi per la corretta analisi e implementazione dei sistemi informativi nel contesto organizzativo. Lo studente acquisirà, in particolare, conoscenze rispetto ai sistemi e strumenti di Information Technology che maggiormente impattano sulla performance ed efficacia delle organizzazioni. Particolare attenzione sarà assegnata allo sviluppo di conoscenze e abilità con riferimento ai temi del knowledge management, della cybersecurity, dell'intelligenza artificiale, dei big data, delle organizzazioni piattaforma, dell’ERP, del CRM ed alla progettazione organizzativa per l'innovazione digitale..
The course aims to improve students' knowledge of principles, tools and methodologies for the correct analysis and implementation of information systems in the organizational context. Students will acquire, in particular, knowledge regarding the Information Technology tools and systems that have the greatest impact on the organizational performance and effectiveness, such as ERP systems. Particular attention will be paid to the development of knowledge and skills with reference to knowledge management, cybersecurity, artificial intelligence, platform organizations, big data, CRM, ERP and organizational design for digital innovation.
Per l'accertamento delle conoscenze, all’inizio di ogni lezione sarà anzitutto richiesto agli studenti un rapido feedback (di circa 5 minuti) sui concetti cardine lezione precedente. Saranno fatti anche dei rapidi test ed esercitazioni, senza voto e in chiave dialettica (a piccoli gruppi) su concetti chiave. Saranno, inoltre, stimolate alcune discussioni in aula, al fine di sviluppare uno approccio critico alle tematiche e di verificare la conoscenza delle tematiche trattate fino a quella fase del corso. La verifica delle conoscenze sarà infine appurata anche attraverso alcuni lavori di gruppo facoltativi.
A knowledge assessment will be done at the beginning of each lesson, asking students quick feedback (about 5-minutes) on key concepts the previous lesson. Some short on-going tests and exercises will also be carried out, without grades and in a dialectical key (in small teams), on key concepts. In addition, some discussions in the classroom will be stimulated, to develop a critical approach and to verify the knowledge of the topics. Finally, the verification of knowledge will also be done through some optional teamwork.
Al termine del corso lo studente avrà acquisito gli strumenti per interpretare le caratteristiche dei sistemi informativi in relazione a quelle del contesto organizzativo, con particolare riferimento ai temi del knowledge management, della cybersecurity, delle organizzazioni piattaforma, dei big data, dell'intelligenza artificiale, della progettazione organizzativa per l'innovazione digitale e dei sistemi ERP e CRM. Il corso si propone, inoltre, di arricchire le capacità degli studenti in termini di lavoro di gruppo, di analisi, di revisione critica di documenti tecnici e casi aziendali e di presentazione in pubblico, con particolare riguardo ai profili dei sistemi informativi in relazione alle variabili organizzative.
At the end of the Course the student will have acquired the tools to interpret the characteristics of the information systems in relation to those of the organizational context, about the topics of knowledge management, cybersecurity, platform organizations, artificial intelligence, big data, organizational design for digital innovation, ERP and CRM systems. The course also aims to enrich the following skills: team working; analysis and critical review of technical documents and case studies; public speaking, with reference to the topics of the Course.
La verifica delle capacità sarà effettuata anche attraverso un processo di coaching, mentoring e più in generale un approccio di apprendimento partecipativo con cui sono impostate le attività in aula (fisica o virtuale). Al riguardo, gli studenti potranno svolgere dei lavori di gruppo, preparando e mostrando in aula (fisica o virtuale) alcune presentazioni aventi ad oggetto temi e casi di studio ritenuti esemplari. Saranno quindi valutate positivamente la capacità di focalizzare l’attenzione sugli aspetti essenziali del tema trattato e quella di esposizione.
The verification of skills will be carried out through a process of coaching and mentoring of classroom activities and applying a generative learning approach. Students will be able to carry out group work, preparing and showing in the classroom (physically or digitally) some presentations concerning topics and exemplary case studies. The ability to focus attention on the essential aspects of the topic and the exposition will therefore be positively assessed.
Lo studente potrà acquisire e sviluppare anche competenze comportamentali interpersonali di lavoro collaborativo ed individuali di public speaking, anche attraverso la partecipazione a lavori di gruppo e la presentazione in aula (fisica o virtuale) dei risultati.Lo studente sarà accompagnato nell’apprendimento di metodi efficaci per selezionare, raccogliere, esaminare ed interpretare criticamente informazioni e problematiche inerenti ai principali temi dell’insegnamento.
The student can also acquire and develop interpersonal and individual behavioral skills in collaborative work and public speaking through participation in group work and presentation of results in the classroom (physically or digitally). The student will be leaded in learning effective methods for selecting, collecting, examining and critically interpreting information and issues related to the key topics.
Durante lo svolgimento del corso saranno verificati i comportamenti, osservando le modalità di svolgimento dei singoli lavori di gruppo (con la presenza fisica o creando dei sub-teams in Teams) e, al termine degli stessi, saranno, invece, verificate le modalità di ricerca dei contenuti e di analisi degli argomenti. Presidiando la preparazione e l’esposizione delle presentazioni sarà, poi, possibile verificare le modalità di interpretazione dei casi di studio e di presentazione dei risultati.
During the Course the behaviors will be assessed, observing how any group works will be carried out (with physical presence or creating sub-teams in Teams) and, at the end of the same, will be checked the methods of searching the contents and of analysis of the topics. Through observation of presentations will be checked the methods of interpreting the case studies and of presenting outputs.
Si ritiene utile che lo studente possieda preliminarmente conoscenze di tipo organizzativo, con particolare riferimento ai concetti di struttura, strategia, tecnologia, conoscenza, cultura organizzative.
It is considered useful that the student has preliminary organizational knowledge, with particular reference to the concepts of organizational structure, strategy, technology, knowledge and culture
Il corso avrà inizio con una serie di lezioni frontali. Dopo un'introduzione generale seguiranno lezioni riguardanti il knowledge management, la cybersecurity, le organizzazioni piattaforma, i big data, l'intelligenza artificiale, i sistemi ERP e CRM, la progettazione organizzativa per l’innovazione digitale. In seguito, sarà usato un approccio didattico orientato all’apprendimento partecipativo e generativo. Le lezioni frontali si alterneranno quindi con lavori di gruppo ed alcuni seminari. Le lezioni frontali saranno svolte con l’ausilio di slide e filmati. Le diapositive di sintesi saranno immesse sulla pagina docente al termine di ogni settimana di lezione. Il docente riceverà gli studenti secondo un orario comunicato a lezione e sulla propria pagina web. Gli studenti potranno contattare il docente anche attraverso l’indirizzo istituzionale di posta elettronica.
The course will start with a series of lectures. After a general introduction will then continue with lessons about knowledge management, cybersecurity, platform organizations, artificial intelligece, ERP and CRM systems. Later, the lectures will alternate with working groups and some seminars, using a generative and participative learning approach. The lectures will be carried out with the help of slides and movies. Some summary slides will be placed on the teacher page at the end of each week. The teacher will receive the students according to a timetable communicated in class and on Unimap and Moodle webpages. Students can also contact the teacher through the institutional email address to solve specific problems and to ask for individual meetings.
I principali contenuti dell’insegnamento sono:
- Sistemi informativi e organizzazioni: sfide ed opportunità
- Organizzazioni piattaforma
- Progettazione organizzativa per l'innovazione digitale
- Intelligenza Artificiale
- Big data e relative sfide e strutture organizzative per la gestione
- Knowledge management
- Sistemi Enterprise Resource Planning (ERP)
- Sistemi Customer Relationship Management (CRM)
- Risposte organizzative per la cybersecurity
- Resilienza organizzativa
- Sistemi informativi per la supply chain,
- Lean management per la supply chain
- Artificial intelligence e big data per la supply chain
- Artificial intelligence per la sostenibilità nella supply chain
- sostenibilità delle operazioni digitali
The main contents of the course are:
- Information systems and organizations: challenges and opportunities
- Platform organizations
- Organizational Design for digital innovation
- Artificial Intelligence
- Organizational answers to cybersecurity
- Big data and possible organizational challenges and structures
- Knowledge management
- Enterprise Resource Planning (ERP) Systems
- Customer Relationship Management (CRM) Systems
- Organizational cybersecurity
- Resilient organizations
- Information Systems for the supply chain
- Lean management for the supply chain
- Artificial intelligence and big data for the supply chain
- Artificial intelligence for sustainability in the supply chain
- digital sustainability
Tarigan, Z. J. H., Jiputra, J. A., & Siagian, H. (2021). The effect of supply chain practices on retailer performance with information technology as moderating variable. International Journal of Data and Network Science, 47–54. https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2020.11.003
Takeda-Berger, S. L., Tortorella, G. L., Rodriguez, C. M. T., Frazzon, E. M., Yokoyama, T. T., & Oliveira, M. A. de. (2021). Analysis of the relationship between barriers and practices in the lean supply chain management. International Journal of Lean Six Sigma, 12(3), 607–626. https://doi.org/10.1108/IJLSS-01-2019-0003
Helo, P., & Hao, Y. (2021). Artificial intelligence in operations management and supply chain management: An exploratory case study. Production Planning & Control, 0(0), 1–18. https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882690
Stühler, G. (2021). How AI is paving the way for more sustainable supply chains. Forbes. Recuperato 5 settembre 2022, da https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/01/20/how-ai-is-paving-the-way-for-more-sustainable-supply-chains/
Hanifan, G., & Timmermans, K. (2018, agosto 10). New Supply Chain Jobs Are Emerging as AI Takes Hold. Harvard Business Review. https://hbr.org/2018/08/new-supply-chain-jobs-are-emerging-as-ai-takes-hold
AA.VV. (2018), Organizzazione aziendale e sistemi informativi A.A.2018-19, Progetto Create McGraw-Hill Libri Italia, Milano, ISBN: ISBN 9781307346282 = Bracchi G., Francalanci C., & Motta G. (2010), Sistemi informativi d'impresa, McGraw-Hill Libri Italia, Milano,
1 (Sistemi informativi aziendali): (Solo pagina 1-19 e 28-29), escluso “modello informatico”.
3 (WIS): tutto
4 (ERP): - NO 4.3
5 (CRM): solo 5.1; 5.2.; 5.3, 5.7.
10: Tutto
12: Paragrafi 12.1, 12.2 (escluso il 12.2.2), 12.3 (escluso 12.3.3, 12.3.5 e 12.3.7)
Letture consigliate
Lee, D., & Lee, S. (2021). Digital Twin for Supply Chain Coordination in Modular Construction. Applied Sciences, 11(13), 5909. https://doi.org/10.3390/app11135909
Hardcopf, R., Liu, G. (Jason), & Shah, R. (2021). Lean production and operational performance: The influence of organizational culture. International Journal of Production Economics, 235, 108060. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2021.108060
Pournader, M., Ghaderi, H., Hassanzadegan, A., & Fahimnia, B. (2021). Artificial intelligence applications in supply chain management. International Journal of Production Economics, 241, 108250. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2021.108250
6) World Economic Forum (2022), The Cyber Resilience Index: Advancing Organizational Cyber Resilience. White Paper
1) Daft R. (2021), Organizzazione aziendale, Maggioli, Milano, Capitolo 9 (pagg. 339-380)
2) Nonaka I. (2007, July-August), The knowledge creating company, Harvard Business Review, pp. 162-166
3) McAffe, A., & Brynjolfsson, E. (2012). Big data: la rivoluzione manageriale. Harvard Business Review Italia
Tarigan, Z. J. H., Jiputra, J. A., & Siagian, H. (2021). The effect of supply chain practices on retailer performance with information technology as moderating variable. International Journal of Data and Network Science, 47–54. https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2020.11.003
Takeda-Berger, S. L., Tortorella, G. L., Rodriguez, C. M. T., Frazzon, E. M., Yokoyama, T. T., & Oliveira, M. A. de. (2021). Analysis of the relationship between barriers and practices in the lean supply chain management. International Journal of Lean Six Sigma, 12(3), 607–626. https://doi.org/10.1108/IJLSS-01-2019-0003
Helo, P., & Hao, Y. (2021). Artificial intelligence in operations management and supply chain management: An exploratory case study. Production Planning & Control, 0(0), 1–18. https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882690
Stühler, G. (2021). How AI is paving the way for more sustainable supply chains. Forbes. Recuperato 5 settembre 2022, da https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/01/20/how-ai-is-paving-the-way-for-more-sustainable-supply-chains/
Hanifan, G., & Timmermans, K. (2018, agosto 10). New Supply Chain Jobs Are Emerging as AI Takes Hold. Harvard Business Review. https://hbr.org/2018/08/new-supply-chain-jobs-are-emerging-as-ai-takes-hold
AA.VV. (2018), Organizzazione aziendale e sistemi informativi A.A.2018-19, Progetto Create McGraw-Hill Libri Italia, Milano, ISBN: ISBN 9781307346282 =
= Bracchi G., Francalanci C., & Motta G. (2010), Sistemi informativi d'impresa, McGraw-Hill Libri Italia, Milano,
1 (Sistemi informativi aziendali): (only pp. 1-19 e 28-29), no “modello informatico”.
3 (WIS): all
4 (ERP): - NO 4.3
5 (CRM): only 5.1; 5.2.; 5.3, 5.7.
10: all
12: Parr. 12.1, 12.2 (no 12.2.2), 12.3 (no 12.3.3, 12.3.5 e 12.3.7)
6) World Economic Forum (2022), The Cyber Resilience Index: Advancing Organizational Cyber Resilience. White Paper
Optional readings
Lee, D., & Lee, S. (2021). Digital Twin for Supply Chain Coordination in Modular Construction. Applied Sciences, 11(13), 5909. https://doi.org/10.3390/app11135909
Hardcopf, R., Liu, G. (Jason), & Shah, R. (2021). Lean production and operational performance: The influence of organizational culture. International Journal of Production Economics, 235, 108060. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2021.108060
Pournader, M., Ghaderi, H., Hassanzadegan, A., & Fahimnia, B. (2021). Artificial intelligence applications in supply chain management. International Journal of Production Economics, 241, 108250. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2021.108250
Il programma non varia tra studenti frequentanti e non frequentanti, quindi gli studenti non frequentanti devono attenersi scrupolosamente al programma indicato.
Spiegazione programma
1) Daft R. (2021), Organizzazione aziendale, Maggioli, Milano, Capitolo 9 (pagg. 339-380)
Questo capitolo illustra i cambiamenti rapidi che ci sono nella teoria e nella prassi organizzativa in questo campo di studio, illustrando come le organizzazioni possono essere progettate per affrontare la sfide dei big data, dell'intelligenza artificiale, delle piattaforme e più in generale della digitalizzazione
2) Nonaka I. (2007, July-August), The knowledge creating company, Harvard Business Review, pp. 162-166. Queste 5 pagine servono per rapportare il campo di studio al tema del knowledge management.
3) McAffe, A., & Brynjolfsson, E. (2012). Big data: la rivoluzione manageriale. Harvard Business Review Italia, Ottobre, pp. 15-22
Queste 7 pagine servono per comprendere come un tema di particolare importanza nel campo di studio (big data) è affrontato su riviste di settore.
4) I seguenti cinque brevi articoli servono per inquadrare i temi dei Sistemi informativi per la supply chain, del Lean management per la supply chain, dell’Artificial intelligence e big data per la supply chain ed infine dell’Artificial intelligence per la sostenibilità nella supply chain
Tarigan, Z. J. H., Jiputra, J. A., & Siagian, H. (2021). The effect of supply chain practices on retailer performance with information technology as moderating variable. International Journal of Data and Network Science, 47–54. https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2020.11.003
Takeda-Berger, S. L., Tortorella, G. L., Rodriguez, C. M. T., Frazzon, E. M., Yokoyama, T. T., & Oliveira, M. A. de. (2021). Analysis of the relationship between barriers and practices in the lean supply chain management. International Journal of Lean Six Sigma, 12(3), 607–626. https://doi.org/10.1108/IJLSS-01-2019-0003
Helo, P., & Hao, Y. (2021). Artificial intelligence in operations management and supply chain management: An exploratory case study. Production Planning & Control, 0(0), 1–18. https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882690
Stühler, G. (2021). How AI is paving the way for more sustainable supply chains. Forbes. Recuperato 5 settembre 2022, da https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/01/20/how-ai-is-paving-the-way-for-more-sustainable-supply-chains/
Hanifan, G., & Timmermans, K. (2018, agosto 10). New Supply Chain Jobs Are Emerging as AI Takes Hold. Harvard Business Review. https://hbr.org/2018/08/new-supply-chain-jobs-are-emerging-as-ai-takes-hold
5) AA.VV. (2018), Organizzazione aziendale e sistemi informativi A.A.2018-19, Progetto Create McGraw-Hill Libri Italia, Milano, ISBN: ISBN 9781307346282 =
= Bracchi G., Francalanci C., & Motta G. (2010), Sistemi informativi d'impresa, McGraw-Hill Libri Italia, Milano, Il libro è disponibile sulla seguente pagina di Amazon - https://www.amazon.it/s?k=9781307346282&__mk_it_IT=%C3%85M%C3%85%C5%BD%C3%95%C3%91&ref=nb_sb_noss
Il testo affronta i principali argomenti relativi all'organizzazione dei sistemi informativi in azienda
6) World Economic Forum (2022), The Cyber Resilience Index: Advancing Organizational Cyber Resilience. White Paper. Il Report fornisce un quadro organico e semplice dei punti cardine da attivare per stimolare ed ottenere la cyberresilenza nelle organizzazioni
The program does not change between attending and non-attending students, therefore "non-attending students" must strictly follow the indicated program and syllabus
La verifica finale è composta da una prova scritta ed una prova orale.
La prova scritta è composta di norma da un numero variabile da 2 a 4 domande, solitamente di tipo aperto. Ad ognuna delle domande aperte è assegnato un punteggio massimo di 8 -16 punti. Il totale dei punteggi acquisibili con lo scritto varia dai 30 ai 33 punti. La prova scritta è superata se lo studente acquisisce una votazione complessiva superiore a 16 punti.
La prova scritta si svolgerà in un'aula normale e mediamente dura 1 ora e 15 minuti.
La prova scritta è valida solo per l’appello in cui è stata sostenuta. Al riguardo, l’annotazione sul libretto dello studente e la verbalizzazione deve essere effettuata entro la conclusione dell’appello. L'appello viene chiuso il giorno stabilito per l'orale. Qualora lo studente non si presenti il giorno stabilito per l'orale per la registrazione del voto dello scritto, il voto viene considerato rifiutato e dunque lo studente dovrà sostenere di nuovo l’esame.
La prova orale consiste in un colloquio tra il candidato e il docente ed ha una durata media di 10/20 minuti. La prova orale può aumentare o diminuire il voto dello scritto fino ad un massimo di 5 punti.
La prova non è superata se il candidato mostra di non essere in grado di esprimersi in modo chiaro, di usare la terminologia corretta e manifesta lacune su aspetti contenuti nel programma del corso.
Gli studenti che abbiano svolto lavori di gruppo durante il corso, non dovranno ripresentare l’argomento (preventivamente concordato con il docente) del lavoro di gruppo alla prova di esame, nel caso in cui la votazione ricevuta per il lavoro di gruppo sia pari o superiore a 30/30. Il voto del lavoro di gruppo sarà ponderato per una percentuale (comunicata prima dello svolgimento del lavoro) variabile tra il 15 e il 30% rispetto al voto della prova scritta.
The exam consists of a written test and an oral test.
The written test is usually composed of a number varying from 2 to 4 questions, usually of an open type. Each of the open questions is assigned a maximum score of 8/16 points. The total of the scores that can be acquired with the writing varies from 30 to 33 points. The written test is passed if the student acquires a total score of more than 16 points.
The written test will take place in a normal classroom and on average lasts 1 hour and 15/20 minutes.
The written test is valid only for the exam appeal in which it was sustained. In this regard, the annotation in the student's booklet and the record must be made by the end of the exam appeal. The exam appeal is closed on the day established for the oral exam. If the student does not show up on the day set for the oral examination for the recording of the written vote, the vote is considered rejected and therefore the student will have to take the exam again.
The oral exam consists of an interview between the candidate and the teacher and has an average duration of 10/20 minutes. The oral exam can increase or decrease the score of the written up to a maximum of 5 points.
The test is not passed if the candidate shows that he is not able to express himself clearly, to use the correct terminology and shows gaps on aspects contained in the course program.
Students who have carried out team work during the course, will not have to re-present the topic (previously agreed with the teacher) of the team work to the exam, in the case in which the vote received for the team work is equal or higher at 30/30. The vote of the team work will be weighted by a percentage (communicated before the performance of the work) variable between 15 and 30% compared to the written test score.
Per la spiegazione della struttura del programma si veda le indicazioni per i non frequentanti
