Sviluppo di un modello previsionale della domanda. Il caso Hitachi Rail STS

Fulcro della tesi è stato lo studio di un modello previsionale, richiesto dal gruppo Hitachi Rail STS, in grado di calcolare la domanda, sulla base dei dati storici di un prodotto. Sono stati analizzati i processi aziendali al fine di comprendere le relazioni tra gli attori interni interessati: Pianificazione Centrale, Manufacturing e Ufficio Acquisti. Sono stati presi in considerazione i principali modelli previsionali qualitativi e quantitativi. Per le caratteristiche dei dati a disposizione, si è ritenuto che il modello più performante e accurato fosse ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Per valutare il grado di affidabilità del modello, sono stati stimati gli indicatori di performance statistici ritenuti più significativi. Inoltre, per affinare il modello previsionale, sono state fatte alcune considerazioni sugli indicatori ed è stato ritenuto come più rilevante MSE (Mean Squared Error). Per questo motivo, è stato scelto di provare a minimizzare l’indicatore MSE, introducendo un coefficiente moltiplicativo correttivo. Questa operazione è stata possibile con l’ausilio dello strumento “Risolutore” (componente aggiuntivo di Microsoft Excel). I risultati ottenuti sono stati valutati positivamente dall’azienda, che ha reputato corrette le assunzioni fatte durante le fasi di calcolo e affidabile il modello per effettuare previsioni future.