Studio degli Strumenti di Intelligenza Artificiale per la Programmazione e la Pianificazione Operativa della Produzione in una Azienda del Settore ICT = Study of Artificial Intelligence Tools for Production Scheduling and Operational Planning in an ICT Sector Company

Il presente lavoro di tesi si propone di affrontare il tema della pianificazione operativa e strategica dei progetti aziendali, con particolare riferimento alle imprese che operano nello sviluppo di servizi per la Pubblica Amministrazione. Per lo studio è stato selezionato CSI Piemonte, un Consorzio che fornisce servizi digitali e soluzioni tecnologiche per enti pubblici, con l’obiettivo di migliorare l’efficienza e la trasparenza nella gestione della Pubblica Amministrazione, attraverso strumenti informatici avanzati. L’obiettivo principale della tesi è quello di proporre un approccio integrato alla gestione della programmazione progettuale, combinando analisi organizzativa, strumenti decisionali e tecniche innovative di intelligenza artificiale, attraverso un percorso definito che, partendo da un’analisi del contesto interno dell’azienda e delle sue dinamiche operative, conduce allo sviluppo di un sistema intelligente per la prioritizzazione e la pianificazione dei progetti.?? La prima parte dell’elaborato è dedicata all’analisi del contesto organizzativo di CSI Piemonte, con particolare riferimento alla mappatura della capacità produttiva, alla disponibilità delle risorse e ai vincoli ed opportunità esistenti. In seguito, vi è un’analisi dei progetti già realizzati dal consorzio. Infine, vi è l’illustrazione di un modello decisionale che consente di assegnare priorità ai progetti sulla base di criteri che fanno riferimento al peso del cliente e il valore strategico per l’impresa. La seconda parte del lavoro ha come obiettivo lo studio e lo sviluppo di strumenti di supporto alla pianificazione dei progetti, con particolare attenzione alle potenzialità offerte dall’intelligenza artificiale. In primo luogo, è stato sviluppato un mock-up funzionale di un sistema di schedulazione automatica, basato su un approccio euristico e realizzato interamente in ambiente Python. Sebbene il prototipo rappresenti una fase iniziale di sviluppo, esso ha permesso di validare l’efficacia dell’approccio euristico e costituisce una base operativa concreta per futuri potenziamenti. In parallelo, la tesi ha approfondito l’analisi delle principali tecniche di intelligenza artificiale applicate al project management, attraverso una revisione critica della letteratura scientifica. Tale revisione ha fornito sia il quadro teorico di riferimento che le basi metodologiche per la sperimentazione successiva. Sulla base delle evidenze emerse e dei dati raccolti nel contesto aziendale oggetto di studio, è stato quindi progettato e realizzato un prototipo di rete neurale artificiale in linguaggio Python per supportare il processo di pianificazione. Il modello, addestrato su dati storici relativi a progetti aziendali reali, ha l’obiettivo di generare previsioni e raccomandazioni intelligenti, tenendo conto di variabili quali la complessità del progetto, la durata e la disponibilità delle risorse. Questa componente predittiva, sebbene in fase sperimentale, rappresenta un primo passo verso l’integrazione strutturata di strumenti di AI nei processi decisionali di pianificazione, introducendo elementi di automazione, apprendimento adattivo e supporto strategico. In sintesi, quindi, il lavoro si propone di integrare approcci analitici tradizionali e strumenti avanzati di intelligenza artificiale in un unico framework, con l’obiettivo di migliorare l’efficacia, la trasparenza e l’adattabilità della pianificazione dei progetti all’interno di un’organizzazione pubblica complessa come quella analizzata.