(Indonesian translation below)
Hello, my name is Arturo Lavalle and I am the head of the Research and Development department of Guglielmo Marconi University of Rome, Italy.
Industry 4.0 is an expression, which has become very popular over the last years into the political economic and social debates in Europe. It originates from the manufacturing sector particularly the German one where the term was coined in 2012 when the local government asked a group of industrial leaders and representatives of research to draft a plan for the future of national manufacturing and for maintaining the global competitiveness of the German Industry. Industry 4.0 describes the organization of production processes based on technologies and devices autonomously communicating with each other along the value chain, a model of the smart factory of the future in which computer driven systems control and monitor physical processes, create a virtual copies of physical objects and make decentralized decisions based on self-organization mechanisms. Generally speaking, Industry 4.0 is defined by the fourth industrial revolution where the real innovation, the disruptive innovation, is the capacity of technologies of producing services and products through the interaction, in form of networks, among visual object, physical goods, systems of memorization and calculations, communication devices and energy containers.
It is considered the fourth industrial revolution following the three previous ones. The first one characterized by steam power, which lead to the first industrialization since the late 1700s and onwards. The second one characterized by electricity combined with assembly lines during the 1800s onwards, and the third one characterized by the combination of IT and electronics with globalization, which started in 1970s.
Of course, if we consider the industrial revolutions in this way, it could be an oversimplification. In fact, economic historians have been debating whether this phenomenon is the continuation of the third or the begging of the fourth. In any case, the scope of the digital transformation justifies such a definition but it is important to underline that if compared to previous situations this phenomenon presents specific features and diverse scenarios, since the transformation is not quite characterized by new technologies but by existing technologies, combined and operating in a joint way. The repetitive effect of production on innovation has increased, it has a dimension interesting the whole supply chain and all the actors involved including consumers. Finally, it does not affect manufacturing only, but others sectors of economy including agriculture, tourism and public administration for instance. Anyways, before being technological this revolution is also and primarily cultural since it affects the way of thinking about industrial goods, the way of operating into the offices, the modality of working the factories. It concerns the relationship between man and machines and the structures of the factories that are increasingly flexible, sustainable and intelligent. Finally, it regards the relationship among enterprises, since it was born in the big industry; this revolution is rewarding also small and medium enterprises, modifying the supply chain and the set of competences, which are required in order to compete in the market. Surely, who will be moved in this innovative context will not have only a technical preparation and will not differ from the traditional learning methodologies.The Industrial productive system is quickly evolving thanks to the introduction of internet and the new technologies connected with the production and transformation processes as mentioned in the previous lesson.
What are the most important technologies characterizing the new revolution and the new Industry?
In order to answer this question, we can point out, in particular, nine enabling technologies that are transforming the Industrial Production.
The first one, Autonomous Robots. Robots interact and work safely together with humans learning from them. Robots, of course, cost less and have a greater range of capabilities/functions than those used in Industrial production today.
The second enabling technology is Simulation. It is generally used to assess real-time data and recreate physical world in a virtual model. Simulations can involve machines, products, or humans. Between intelligent and inter-connected equipment, simulations will increase the productivity and finally will optimize the industrial process’s achievements.
The third enabling technology is the Hotizontal and Vertical System Integration. Meaning that Integration of information and data is implemented in all the areas of the supply chain, thus as a cross-company, the departments, functions, and capabilities become much more cohesive and the industrial process benefit form a universal data-integration.
The next enabling technology is the Industrial Internet of things. It means that more devices will be enriched with embedded computing. Internet of things implies also to decentralize analysis and decision making process to enable real-time responses and a Multi-directional communication.
Then, Cybersecurity enabling technology. Safe, reliable communications, a complex identity to access data are essential in the new Industry era. New security rules are definitely required to protect data, more and more exposed to the dangers of external attacks. With the increased connectivity as well as the use of standard communication protocols the need to protect critical industrial data from cyber threats increases significantly.
The next, The Cloud. It means that Industry 4.0 fosters the implementation of cloud computing solutions and data management in open systems. Such technology allows the raise of data sharing across sites beyond company boundaries and minimizes reaction time to just several milliseconds.
Then the Additive Manufacturing. It means that Industry 4.0 engages systems of production that improve the resource efficiency of materials, as 3D-printer connected to software of digital development. At the same way, advanced manufacturing solutions ensures high-flexible and performing industrial process.
Later on the Augmented Reality. It means to use augmented reality systems to support production processes. It can support several services, or provide workers with real-time information to improve decision making and work procedures.
Finally the ninth enabling technology is Big Data and Analytics. It means that Industrial process need to make an analysis of a large amounts of data to optimize production processes. It is essential in the Industry 4.0 era, the storage, elaboration and assessment of data coming from many different sources in order to support real-time decision making.
As a conclusion we can highlight that in a scenario characterized by a new economy it is essential for the University, students and academics to be aware of the potential of Industry 4.0 in order to rediscover a new future growth.

Hello, my name is Alessandra Pieroni and I’m a professor in Computer Science Engineering at Guglielmo Marconi University, Rome, Italy.
Concerning the work organization, we know that the smart factory represents a step forward from more traditional automation to a fully connected and flexible system — An environment where the use of a constant stream of data from connected operations and production systems is adopted to learn and to adapt the factory to new demands.
We can image the smart factory as a flexible system able to self-optimize performances across a wide network, to learn from new conditions in real or near-real time, and autonomously run entire production processes.
In this context, the Industry 4.0-based Smart Factory should be: connected, optimized, Transparent, Proactive and Agile.
As said above, the smart factory requires the underlying processes and materials to be connected to generate the data that are required to make real-time decisions.
An optimized smart factory allows operations to be executed with minimal manual intervention and high reliability.
In the smart factory, the collected data are transparent, in other words real-time data visualizations can transform data captured from processes or products and convert them into workable actions, either for humans or autonomous decision making.
In a proactive system, the system should anticipate and act before the arising of issues or challenges, rather than simply reacting after they occur. This characteristic means identifying anomalies, refresh the inventory, identifying and predictively addressing quality and safety issues.
Agile flexibility allows the smart factory to adapt to schedule and product changes with minimal intervention. Thanks to the above-mentioned features, the Industry 4.0-based smart factories are able to self-configure the equipment and material flows depending on the product and schedule changes, and then see the impact of those changes in real time.
The INDUSTRIE 4.0 revolution connects the embedded system production technologies and the smart production processes to lead the factory towards a new technological age able to radically transform industry and production value chains and business models
Concerning the needed competences, we know that a smart factory does not necessarily translate into a fully automated factory. People are expected to still be in the center of the operational process.
However, the smart factory can cause profound changes in the operations and IT organizations, resulting in a new assessment of roles to support new processes and capabilities.
As mentioned above, some roles may no longer be necessary as they may be replaced by robotics (physical and logical), process automation, and Artificial Intelligence.
Other roles, indeed, might be increased with new capabilities such as virtual/augmented reality and data visualization.
New roles will emerge: managing changes to people and processes will require an agile, adaptive management capability, able to face any requirements of the new smart factory solution.
This transformation of the work environment will necessarily change the job profiles and therefore requires employees to be outfitted with a wide range of competencies. In the Industry4.0-based smart factory, a wide range of work profiles will require a higher education, while the workforce-base will be mostly replaced by automated processes.
Thus, the success of any industry depends not only on the machines deployed for manufacturing but also on the labor force employed. For the World Economic Forum, indeed, it is important that the employees have the required skill-sets to operate efficiently. The required capabilities are: Abilities (in terms of Cognitive Analytics, Physical Abilities and Systems Skills), Basic Skills (in terms of Content Skills, Process Skills and Complex Problem Solving Skills) and Cross-function Skills (in terms of Social Skills, Resource Management Skills and Technical Skills).

The use of enabling technologies connected with the new generation entails specific technical skills. New business models and the inclusion in highly competitive markets imply advanced managerial competences. The complexity of productive processes and organizational models ask for new transversal skills.
When we speak about a competences’ model, we mean a valid, observable and measurable list of abilities, competencies and characteristics demonstrated by the behavioral results within a specific working context performance. In other terms, a competences model is a set of competences including key behavioral characteristics that are necessary to excel in a specific role performance.
This concept perfectly matches within the industry 4.0 needs, it contributes to identify the necessary competencies for a precise role within an approach focused on excellence. Highly competitive businesses, high level markets, make the tension towards excellence, essential. The creation of a competence model requires technical tools that could be different depending on their business. However, it is possible to point out common features.
The logical structure could be based on a top down model of competences, meaning that it starts with the manager role who is responsible for the other collaborators. Medium-large industrial realities usually prefer this approach.
In the Core Competency Framework we can list the technical and the leadership competencies strictly linked to the technical and leadership behaviors. On the contrary, smaller industrial realities, in which the organizational structure is not so complex and the managerial role is quite reduced, prefer a bottom up approach that starts from the analysis of experience and competences of collaborators.
On this stage, It could be useful to analyze a general model of competence strictly connected with Industry 4.0, a model that could be adopted in each industrial sector, any company that decides to choose the principles of the new paradigm and develops the enabling technologies.
Eight competences requested for the Industry 4.0 are then mentioned. For each of them, is possible to mention the competency dimension and the list of competences detected. We will mention just a few examples.
The first one, leading and deciding. For example, deciding and initiating, decision making and taking responsibility. Leading and supervising
And the second one, supporting and cooperating. For example working with people, teamwork, collaborating/communicating with others. Adhering to principles and values.
And the third one, interacting and presenting. For example, relating and networking, persuading and influencing, presenting and communicating information.
The fourth one, analyzing and interpreting. For example, writing and reporting, applying expertise and technology, and then analyzing.
And then the fifth one, creating and conceptualizing.
The sixth one, organizing and executing.
The seventh, adapting and coping.
An finally the last competence, number eight, enterprising and performing which includes for example, achieving personal work goals, entrepreneurial and commercial thinking.
Then, at this stage, we can underline three steps for the detection of competences requested in the Industry 4.0. The first step, mapping of existing competences in the work population. The second step, competences requested by the new productive processes. And the third step, identification of possible lacks to cope with.
The first one, on the basis of the analysis we can find a comprehensive map of the existing competences in the active population.
The second step, is the analysis of competences requested by the new productive processes needs to be carried on together with the first. In fact both steps developed allows to make the third, the crucial one.
The third step consists of identifying the competences’ gaps on the basis of the first two phases. At the end of the three steps, the company will have either the list of missing competences or the existing ones.

Welcome! I am Michele Petrocelli, and we are going to talk about creativity, starting with an analysis of Economy 4.0 and the effects of the fourth industrial revolution on the work market and labor market, and the works and jobs of the future.
Therefore, our topics today are; first, what is going on in the labor market? What are going to be the jobs of the future and future of our jobs? Above all, the key skills of the next future in labor market.
The forth-industrial revolution also called the new machine age revolution is going to change our lives. We know we have many advantages, many economic advantages because we have an increasing productivity of efficiency and effectiveness of our production and we reduced risks and fatigue. In addition, we can use big data; big data gives us the possibility measure phenomena as never before and we can use machines for decisions because machines can maximize rationality and rapidity of decisions. However, the problem is that what is happening to the work force and to the jobs now? According to the World Economic Forum’s Report on the future of jobs, current trends could lead to a net employment impact of more than 5.1 million job loss. This is the difference between 7.1 million gross loss and gain of 2 million jobs, new jobs. We are currently facing a situation of future unemployment also known as technological unemployment. Also in this case scenario, economist are in disagreement, but economist are always in disagreement. We have an optimistic point of view and a pessimistic point of view about the same phenomenon.
Optimistic economist say, no this is not a problem it is like in the past we already had three different industrial revolutions and we never really had unemployment, technological unemployment. This is worth mentioning because the increasing productivity will create new markets, jobs and so the new jobs will provide new opportunities, thanks to which we will be able to recover from the job loss caused by the transition to automation and in the machine age. The pessimistic economist say, ok this is true in the past it happened but it is different, very different now, mainly because the change was so rapid. If the transition is too rapid, we will not be able to convert the works into new workers, we will not be able to provide them the right skills for the new system. While we cannot determine whose point of view is right, the only point on which both parties have agreed is that we are going to have a great skill gaps. Meaning that the skills people currently have are different from the skills needed in the new market.
Moving on, the next question is what are those new skills and in particular, how can we develop them? So first of all, we can ask ourselves what role will machines have in the productivity market and what will human beings will still be able to do better. Obviously, machines are going to be better as long as we talk about efficiency and productive tasks, when we have a large number of cases and solid statistics. In addition, when we have problems solving tasks, however they have to be connected with known problems. Humans are still better when we speak about non-efficient and productive jobs, where we have completely new tasks, without statistics, without any history. Human beings are still better when we speak about creativity, empathy, problem solving, ethics, morals and justice. So here, you can see what the top ten skill according to the Economic Forum will be in 2020. We still have complex problem solving, critical thinking or lateral thinking, creativity and a completely new one, emotional intelligence. We had it in the top ten in 2015 and lastly, cognitive flexibility which is also a new skill. Hence, above all, we have to develop creativity and lateral thinking.
However, what is creativity? To explain what creativity is in my opinion I am going to tell you a very old ad famous story, the story of the 17 Camels. A man in the Middle East died and he wanted to divide his 17 camels in his will, amongst his three sons. But, according to the law, 1/2 to the first son, 1/3 to the second son and 1/9 to the third son. However, you know this is impossible because 17 cannot be divided neither by two, nor by a third or a ninth. Therefore, they went to the oldest women in town, and she said I do not know the solution but I can give you my camel. Now they have 18 camels and 18 can be divided by two, so nine camels went to the first son, it is also divisible by three so six camels went to the second son. Lastly, it is divisible by nine so two camels went to the third son. Now you can make the sum. Nine plus six plus two, we will end up with 17, one camel left over to give back to the old woman. So you have the solution. It‘s a lateral thinking solution. No machine will be able to find this kind of solution. This is creativity, this is lateral thinking.

Indonesian:
Unit 16: Industry 4.0 dan pentingnya Kreativitas
Halo, nama saya Arturo Lavalle dan saya kepala departemen Penelitian dan Pengembangan Guglielmo Marconi University of Rome, Italia.
Industri 4.0 adalah ekspresi, yang menjadi sangat populer selama beberapa tahun terakhir dalam perdebatan ekonomi dan sosial politik di Eropa. Ini berasal dari sektor manufaktur terutama milik Jerman di mana istilah itu diciptakan pada tahun 2012 ketika pemerintah daerah meminta sekelompok pemimpin industri dan perwakilan penelitian untuk menyusun rencana untuk masa depan manufaktur nasional dan untuk mempertahankan daya saing global industri Jerman. Industri 4.0 menggambarkan susunan proses produksi berdasarkan teknologi dan perangkat yang secara otonom saling berkomunikasi di sepanjang rantai nilai, model pabrik cerdas masa depan di mana sistem yang dikendalikan komputer mengontrol dan memantau proses fisik, membuat salinan virtual objek fisik dan membuat keputusan yang terdesentralisasi berdasarkan pada mekanisme pengaturan diri. Secara umum, Industri 4.0 didefinisikan oleh revolusi industri keempat di mana inovasi nyata, inovasi disruptif, merupakan kapasitas teknologi penghasil layanan dan produk melalui interaksi, dalam bentuk jaringan, di antara objek visual, barang fisik, sistem menghafal dan perhitungan, perangkat komunikasi dan wadah energi.
Fenomena ini dianggap sebagai revolusi industri keempat setelah tiga revolusi sebelumnya. Yang pertama dicirikan oleh tenaga uap, yang mengarah ke industrialisasi pertama sejak akhir 1700-an dan seterusnya. Yang kedua dicirikan oleh listrik yang dikombinasikan dengan jalur perakitan selama 1800-an dan seterusnya, dan yang ketiga ditandai dengan kombinasi TI dan elektronik dengan globalisasi, yang dimulai pada tahun 1970-an.
Tentu saja, jika kita mempertimbangkan revolusi industri dengan cara ini, bisa disebut terjadi penyederhanaan. Bahkan, sejarawan ekonomi memperdebatkan apakah fenomena ini merupakan kelanjutan dari revolusi ketiga atau keinginan akan revolusi keempat. Dalam hal apapun, ruang lingkup transformasi digital membenarkan definisi seperti itu tetapi penting untuk menggarisbawahi bahwa jika dibandingkan dengan situasi sebelumnya, fenomena ini menyajikan fitur-fitur khusus dan beragam skenario, karena transformasi tidak cukup dicirikan oleh teknologi baru tetapi oleh teknologi yang ada, digabungkan dan dioperasikan secara bersamaan. Efek berulang dari produksi inovasi meningkat dan memuat suatu dimensi yang menarik seluruh rantai pasokan dan semua aktor yang terlibat termasuk konsumen. Pada akhirnya, efek itu tidak hanya mempengaruhi manufaktur saja, tetapi juga sektor ekonomi lain termasuk pertanian, pariwisata dan administrasi publik misalnya. Bagaimanapun, sebelum menjadi berbau teknologi, revolusi ini juga berkebudayaan karena mempengaruhi cara berpikir mengenai barang-barang industri, cara beroperasi ke kantor-kantor, modalitas kerja pabrik-pabrik. Ini menyangkut hubungan antara manusia dan mesin dan struktur pabrik yang semakin fleksibel, berkelanjutan dan cerdas. Akhirnya, efek tersebut juga mempengaruhi hubungan antar perusahaan, sejak kelahirannya di industri besar; revolusi ini juga memberikan manfaat bagi usaha kecil dan menengah, memodifikasi rantai pasokan dan seperangkat kompetensi, yang diperlukan untuk bersaing di pasar. Tentunya, siapa yang akan dipindahkan dalam konteks yang inovatif ini tidak akan hanya memiliki persiapan teknis dan tidak akan berbeda dari metodologi pembelajaran tradisional. Sistem produksi industri berkembang dengan cepat berkat pengenalan internet dan teknologi baru yang terhubung dengan produksi dan transformasi. proses seperti yang disebutkan dalam pelajaran sebelumnya.
Apa teknologi paling penting yang mencirikan revolusi baru dan Industri baru?
Untuk menjawab pertanyaan ini, kita dapat menunjukkan, khususnya, sembilan teknologi yang memungkinkan mengubah Produksi Industri.
Yang pertama, Robot Autonomous. Robot berinteraksi dan bekerja dengan aman bersama manusia, belajar dari mereka. Robot, tentu saja, harganya lebih murah dan memiliki jangkauan kemampuan / fungsi yang lebih besar daripada yang digunakan dalam produksi Industri saat ini.
Teknologi yang memungkinkan kedua adalah Simulasi. Ini umumnya digunakan untuk menilai data real-time dan menciptakan dunia fisik dalam model virtual. Simulasi dapat melibatkan mesin, produk, atau manusia. Di antara peralatan yang cerdas dan saling terhubung, simulasi akan meningkatkan produktivitas dan akhirnya akan mengoptimalkan pencapaian proses industri.
Teknologi ketiga yang memungkinkan adalah Integrasi Sistem Horizontal dan Vertikal. Artinya Integrasi informasi dan data diimplementasikan di semua bidang rantai pasokan, sehingga sebagai perusahaan-lintas, departemen, fungsi, dan kapabilitas-nya menjadi jauh lebih kohesif dan proses industri mendapat manfaat dari integrasi data universal.
Teknologi yang memungkinkan selanjutnya adalah Industri IoT. Ini berarti bahwa lebih banyak perangkat akan diperkaya dengan embedded computing. IoT juga memungkinkan pemusatan proses analisis dan proses pengambilan keputusan untuk memungkinkan tanggapan secara cepat dan komunikasi Multi-arah.
Kemudian, teknologi yang butuh Cybersecurity. Komunikasi yang aman dan andal, identitas yang kompleks untuk mengakses data sangat penting dalam era Industri baru. Aturan keamanan baru pasti diperlukan untuk melindungi data, semakin banyak terkena bahaya serangan eksternal. Dengan peningkatan konektivitas serta penggunaan protokol komunikasi standar, kebutuhan untuk melindungi data industri penting dari ancaman cyber meningkat secara signifikan.
Selanjutnya, The Cloud. Ini berarti bahwa Industri 4.0 mendorong penerapan solusi komputasi cloud dan manajemen data dalam sistem terbuka. Teknologi semacam itu memungkinkan peningkatan pembagian data di seluruh situs di luar batas perusahaan dan meminimalkan waktu reaksi hingga hanya beberapa milidetik.
Kemudian Manufaktur Aditif. Ini berarti bahwa Industri 4.0 melibatkan sistem produksi yang meningkatkan efisiensi sumber daya bahan, seperti 3D-printer yang terhubung ke perangkat lunak pengembangan digital. Dengan cara yang sama, solusi manufaktur yang canggih memastikan proses industri yang fleksibel dan berkinerja tinggi.
Kemudian ada Augmented Reality yaitu menggunakan sistem augmented reality untuk mendukung proses produksi. Ini dapat mendukung beberapa layanan, atau menyediakan pekerja dengan informasi secara real-time untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan prosedur kerja.
Teknologi yang memungkinkan kesembilan adalah Big Data dan Analytics yaitu proses industri perlu melakukan analisis terhadap sejumlah besar data untuk mengoptimalkan proses produksi. Hal ini penting dalam era Industri 4.0. Penyimpanan, elaborasi dan penilaian data berasal dari berbagai sumber untuk mendukung pengambilan keputusan secara real-time.
Sebagai kesimpulan, kita dapat menyoroti bahwa dalam skenario yang dicirikan oleh ekonomi baru, penting bagi Universitas, mahasiswa dan akademisi untuk menyadari potensi Industri 4.0 untuk menemukan kembali pertumbuhan masa depan yang baru.

Halo, nama saya Alessandra Pieroni dan saya adalah profesor di bidang Teknik Ilmu Komputer di Guglielmo Marconi University, Roma, Italia.
Mengenai organisasi kerja, kita tahu bahwa pabrik cerdas mewakili langkah maju dari otomatisasi yang lebih tradisional ke sistem yang sepenuhnya terhubung dan fleksibel – Lingkungan di mana penggunaan aliran data yang konstan dari operasi yang terhubung dan sistem produksi diadopsi untuk belajar dan menyesuaikan pabrik dengan tuntutan baru.
Kita dapat membayangkan pabrik cerdas sebagai sistem fleksibel yang dapat mengoptimalkan kinerja sendiri di seluruh jaringan yang luas, untuk belajar dari kondisi baru dalam waktu nyata atau mendekati waktu nyata, dan secara otonom menjalankan seluruh proses produksi.
Dalam konteks ini, Pabrik Cerdas berbasis Industri harus: terhubung, optimal, transparan, proaktif dan tangkas.
Seperti dikatakan di atas, pabrik cerdas membutuhkan proses dan bahan yang mendasar untuk dihubungkan demi menghasilkan data yang diperlukan untuk membuat keputusan secara real-time.
Pabrik cerdas yang dioptimalkan memungkinkan operasi dijalankan dengan intervensi manual minimal dan keandalan tinggi.
Di pabrik cerdas, data yang dikumpulkan bersifat transparan, dengan kata lain visualisasi data real-time dapat mengubah data yang diambil dari proses atau produk dan mengubahnya menjadi tindakan yang dapat dikerjakan, baik untuk manusia atau pengambilan keputusan otonom.
Dalam sistem proaktif, sistem harus mengantisipasi dan bertindak sebelum munculnya masalah atau tantangan, bukan hanya bereaksi setelah terjadi. Karakteristik ini berarti mengidentifikasi anomali, menyegarkan inventaris, mengidentifikasi dan secara prediktif menangani masalah kualitas dan keamanan.
Fleksibilitas tangkas memungkinkan pabrik cerdas menyesuaikan dengan jadwal dan perubahan produk dengan intervensi minimal. Berkat fitur-fitur yang disebutkan di atas, pabrik cerdas berbasis Industry 4.0 dapat mengkonfigurasi sendiri peralatan dan aliran material tergantung pada perubahan produk dan jadwal, dan kemudian melihat dampak dari perubahan tersebut secara real time.
Revolusi INDUSTRIE 4.0 menghubungkan teknologi produksi sistem tertanam dan proses produksi cerdas untuk memimpin pabrik menuju era teknologi baru yang dapat secara radikal mengubah rantai nilai dan model industri dan produksi dan model bisnis
Mengenai kompetensi yang dibutuhkan, kita tahu bahwa pabrik yang cerdas tidak perlu diterjemahkan menjadi pabrik yang sepenuhnya otomatis. Orang-orang masih diharapkan berada di pusat proses operasional.
Namun, pabrik cerdas dapat menyebabkan perubahan besar dalam operasi dan organisasi TI, menghasilkan penilaian peran baru untuk mendukung proses dan kemampuan baru.
Seperti disebutkan di atas, beberapa peran mungkin tidak lagi diperlukan karena mungkin akan digantikan oleh robotika (fisik dan logis), otomatisasi proses, dan Kecerdasan Buatan.
Peran lain, memang, dapat ditingkatkan dengan kemampuan baru seperti virtual / augmented reality dan visualisasi data.
Peran baru akan muncul: mengelola perubahan pada orang dan proses akan membutuhkan kemampuan manajemen adaptif yang tangkas, mampu menghadapi persyaratan apa pun dari solusi pabrik cerdas yang baru.
Transformasi lingkungan kerja ini tentu akan mengubah profil pekerjaan dan oleh karena itu mengharuskan karyawan untuk cakap dalam berbagai kompetensi. Di pabrik cerdas berbasis Industri 4.0, berbagai profil kerja akan membutuhkan pendidikan yang lebih tinggi, sementara basis tenaga kerja sebagian besar akan digantikan oleh proses otomatis.
Dengan demikian, keberhasilan industri apa pun tidak hanya bergantung pada mesin yang digunakan untuk manufaktur tetapi juga pada tenaga kerja yang dipekerjakan. Menurut Forum Ekonomi Dunia, memang, penting bahwa karyawan memiliki keterampilan yang dibutuhkan untuk beroperasi secara efisien. Kemampuan yang dibutuhkan adalah: Kemampuan (dalam hal Analisis Kognitif, Kemampuan Fisik dan Keterampilan Sistem), Keterampilan Dasar (dalam hal Keterampilan Konten, Keterampilan Proses dan Keterampilan Pemecahan Masalah Kompleks) dan Keterampilan Lintas-Fungsi (dalam hal Keterampilan Sosial, Sumber Daya Keterampilan Manajemen dan Keterampilan Teknis).

Penggunaan teknologi yang memungkinkan terhubung dengan generasi baru memerlukan keterampilan teknis khusus. Model bisnis baru dan inklusi di pasar yang sangat kompetitif menyiratkan kompetensi manajerial yang maju. Kompleksitas proses produktif dan model organisasi meminta keterampilan transversal baru.
Ketika kita berbicara tentang model kompetensi, yang kita maksud adalah daftar kemampuan, kompetensi, dan karakteristik yang valid, dapat diamati dan dapat diukur yang ditunjukkan oleh hasil perilaku dalam kinerja konteks kerja yang spesifik. Dalam istilah lain, model kompetensi adalah seperangkat kompetensi termasuk karakteristik perilaku utama yang diperlukan untuk unggul dalam kinerja peran tertentu.
Konsep ini sangat cocok dalam kebutuhan industri 4.0. Konsep tersebut memberikan kontribusi untuk mengidentifikasi kompetensi yang diperlukan untuk peran yang tepat dalam pendekatan yang berfokus pada keunggulan. Bisnis yang sangat kompetitif, pasar tingkat tinggi, membuat ketegangan menuju keunggulan menjadi sangat penting. Pembuatan model kompetensi membutuhkan alat teknis yang dapat berbeda tergantung pada bisnis mereka. Namun, sangat mungkin untuk mengidentifikasi fitur-fitur umumnya.
Struktur logis dapat didasarkan pada model kompetensi dari atas ke bawah, yang dimulai dengan peran manajer yang bertanggung jawab untuk kolaborator lain. Realitas industri besar-menengah biasanya lebih memilih pendekatan ini.
Dalam Kerangka Kompetensi Inti, kita dapat mencantumkan kompetensi teknis dan kepemimpinan yang secara ketat terkait dengan perilaku teknis dan kepemimpinan. Sebaliknya, realitas industri yang lebih kecil, di mana struktur organisasi tidak begitu kompleks dan peran manajerial cukup berkurang, lebih memilih pendekatan bawah-ke-atas yang dimulai dari analisis pengalaman dan kompetensi kolaborator.
Pada tahap ini, akan bermanfaat untuk menganalisis model kompetensi umum yang secara ketat terkait dengan Industry 4.0, sebuah model yang dapat diadopsi di setiap sektor industri, setiap perusahaan yang memutuskan untuk memilih prinsip-prinsip paradigma baru dan mengembangkan teknologi yang memungkinkan.
Delapan kompetensi yang diminta untuk Industri 4.0 kemudian disebutkan. Masing masingm memungkinkan untuk menyebutkan dimensi kompetensi dan daftar kompetensi yang terdeteksi. Kita akan menyebutkan beberapa contoh saja.
Yang pertama, memimpin dan memutuskan. Misalnya, memutuskan dan memulai, mengambil keputusan dan mengambil tanggung jawab. Memimpin dan mengawasi
Dan yang kedua, mendukung dan bekerja sama. Misalnya bekerja dengan orang, kerja tim, berkolaborasi / berkomunikasi dengan orang lain. Mengikuti prinsip dan nilai.
Dan yang ketiga, berinteraksi dan menyajikan. Misalnya, menghubungkan dan membangun jaringan, membujuk dan mempengaruhi, menyajikan dan mengkomunikasikan informasi.
Yang keempat, menganalisis dan menafsirkan. Misalnya, menulis dan melaporkan, menerapkan keahlian dan teknologi, dan kemudian menganalisis.
Dan kemudian yang kelima, membuat dan membuat konsep.
Yang keenam, mengatur dan mengeksekusi.
Yang ketujuh, beradaptasi dan mengatasi.
Kompetensi yang terakhir, nomor delapan, giat dan bertindak yang mencakup misalnya, mencapai tujuan kerja pribadi, pemikiran kewirausahaan dan komersial.
Kemudian, pada tahap ini, kita dapat menggarisbawahi tiga langkah untuk mendeteksi kompetensi yang diminta dalam Industri 4.0. Langkah pertama, memetakan kompetensi yang ada dalam populasi kerja. Langkah kedua, kompetensi yang diminta oleh proses produktif baru. Dan langkah ketiga, identifikasi kemungkinan kekurangan untuk diatasi.
Yang pertama, atas dasar analisis kita dapat menemukan peta komprehensif dari kompetensi yang ada di populasi aktif.
Langkah kedua, analisis kompetensi yang diminta oleh proses produksi baru perlu dilakukan bersama dengan yang pertama. Sebenarnya kedua langkah yang dikembangkan memungkinkan untuk membuat yang ketiga, yang paling penting.
Langkah ketiga terdiri dari mengidentifikasi celah kompetensi berdasarkan dua fase pertama. Di akhir ketiga langkah, perusahaan akan memiliki daftar kompetensi yang hilang atau yang sudah ada.

Selamat datang! Saya Michele Petrocelli, dan kita akan berbicara tentang kreativitas, dimulai dengan analisis Ekonomi 4.0 dan pengaruh revolusi industri keempat di pasar kerja dan pasar tenaga kerja, serta pekerjaan dan pekerjaan masa depan.
Oleh karena itu, topik kita hari ini adalah; pertama, apa yang terjadi di pasar tenaga kerja? Apa yang akan menjadi pekerjaan masa depan dan masa depan pekerjaan kita? Terlebih, keterampilan kunci masa depan berikutnya di pasar tenaga kerja.
Revolusi keempat-industri juga disebut revolusi zaman mesin baru akan mengubah hidup kita. kita tahu kita memiliki banyak keuntungan, banyak keuntungan ekonomi karena kita memiliki peningkatan produktivitas efisiensi dan efektivitas produksi kita dan kita mengurangi risiko dan kelelahan. Selain itu, kita bisa menggunakan data besar (big data); data besar memberi kita kemungkinan mengukur fenomena yang belum pernah terjadi sebelumnya dan kita dapat menggunakan mesin untuk keputusan karena mesin dapat memaksimalkan rasionalitas dan kecepatan keputusan. Namun, masalahnya adalah apa yang terjadi pada tenaga kerja dan pekerjaan sekarang? Menurut Laporan Forum Ekonomi Dunia tentang masa depan pekerjaan, tren saat ini dapat menyebabkan dampak lebih dari 5,1 juta orang kehilangan pekerjaan. Perbedaa antara 7,1 juta kerugian bruto dan keuntungan 2 juta pekerjaan adalah pekerjaan baru. Saat ini kita menghadapi ancaman pengangguran di masa depan yang juga dikenal sebagai pengangguran teknologi. Juga dalam hal ini skenario, ekonom tidak setuju, tetapi ekonom selalu tidak setuju. kita memiliki sudut pandang optimis dan sudut pandang pesimis tentang fenomena yang sama.
Ekonom yang optimis mengatakan, tidak ini bukan masalah seperti di masa lalu. Kita sudah memiliki tiga revolusi industri yang berbeda dan kita tidak pernah benar-benar memiliki pengangguran, pengangguran teknologi. Hal ini perlu disebutkan karena peningkatan produktivitas akan menciptakan pasar baru, pekerjaan dan pekerjaan baru akan memberikan peluang baru, yang dengan itu kita akan dapat pulih dari kehilangan pekerjaan yang disebabkan oleh transisi ke otomatisasi dan di usia mesin. Ekonom pesimis berkata, ok ini benar terjadi di masa lalu, tetapi kali ini berbeda. Sangat berbeda. Terutama karena perubahannya sangat cepat. Jika transisi terlalu cepat, kita tidak akan dapat mengubah karya menjadi pekerja baru, kita tidak akan dapat memberikan keterampilan yang tepat untuk sistem baru. Meskipun kita tidak dapat menentukan sudut pandang mana yang benar, satu-satunya titik di mana kedua belah pihak sma-sama sepakat adalah bahwa kita akan memiliki kesenjangan keterampilan yang besar. Artinya, keterampilan yang dimiliki orang saat ini berbeda dengan keterampilan yang dibutuhkan di pasar baru.
Pertanyaan berikutnya adalah keterampilan baru apa dan khususnya, bagaimana kita mengembangkannya? Jadi pertama-tama, kita dapat bertanya pada diri sendiri apa peran yang akan dimiliki mesin di pasar produktivitas dan apa yang akan manusia masih bisa lakukan dengan lebih baik. Jelas, mesin akan menjadi lebih baik selama kita berbicara tentang efisiensi dan tugas-tugas produktif, ketika kita memiliki sejumlah besar kasus dan statistik yang solid. Selain itu, ketika kita memiliki masalah dalam menyelesaikan tugas, namun mereka harus terhubung dengan masalah yang diketahui. Manusia masih lebih baik ketika kita berbicara tentang pekerjaan yang tidak efisien dan produktif, di mana kita memiliki tugas yang benar-benar baru, tanpa statistik, tanpa riwayat apa pun. Manusia masih lebih baik ketika kita berbicara tentang kreativitas, empati, penyelesaian masalah, etika, moral dan keadilan. Jadi di sini, Anda dapat melihat apa keterampilan sepuluh besar menurut Forum Ekonomi akan di 2020. kita masih memiliki pemecahan masalah yang kompleks, berpikir kritis atau berpikir lateral, kreativitas dan yang benar-benar baru, kecerdasan emosional. kita memilikinya di sepuluh besar pada tahun 2015 dan terakhir, fleksibilitas kognitif yang juga merupakan keterampilan baru. Oleh karena itu, di atas segalanya, kita harus mengembangkan kreativitas dan pemikiran lateral.
Namun, apa itu kreativitas? Untuk menjelaskan kreativitas apa yang menurut saya, saya akan memberi tahu Anda kisah yang sangat terkenal, kisah tentang 17 Unta. Seorang lelaki di Timur Tengah meninggal dan dia ingin membagi 17 unta dalam wasiatnya kepada ketiga putranya. Tapi, menurut hukum, 1/2 untuk putra pertama, 1/3 untuk putra kedua dan 1/9 untuk putra ketiga. Namun, Anda tahu ini tidak mungkin karena 17 tidak dapat dibagi tidak oleh dua, atau oleh sepertiga atau sepersembilan. Oleh karena itu, mereka pergi ke wanita tertua di kota, dan dia mengatakan saya tidak tahu solusinya tetapi saya bisa memberi Anda unta saya. Sekarang mereka memiliki 18 unta dan 18 dapat dibagi dua, jadi sembilan unta diberikan ke putra pertama. Setelahnya dibagi tiga jadi enam unta diberikan ke putra kedua. Terakhir, habis dibagi sembilan jadi dua unta diberikan ke putra ketiga. Sekarang Anda bisa menghitung jumlahnya. Sembilan ditambah enam ditambah dua, kita akan berakhir dengan 17, satu unta tersisa untuk diberikan kembali kepada wanita tua itu. Jadi Anda punya solusinya. Ini adalah solusi pemikiran lateral. Tidak ada mesin yang dapat menemukan solusi semacam ini. Ini adalah kreativitas, ini pemikiran lateral.