
Salvina Puliafito
Digitalizzazione della qualità: Sviluppo dell'I.A. come strumento a supporto del miglioramento del processo di gestione dei reclami. = Quality Digitalization: development of the A.I. tool to support the improvement of the complaints management process.
Rel. Maurizio Galetto. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2025
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- Tesi
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Abstract: |
Questo progetto ha l’obiettivo di sfruttare l’intelligenza artificiale generativa per ottimizzare l’analisi e la gestione dei dati all’interno del Warranty Reporting System (WRS), migliorando l’efficienza operativa e la qualità delle informazioni estratte. L’implementazione si articola in due use case principali. Il primo use case si concentra sull’analisi automatizzata dei commenti testuali inseriti dai concessionari nel database WRS. Attraverso modelli di IA generativa, il sistema sarà in grado di comprendere il contesto, estrarre parole chiave e classificare le informazioni in cluster predefiniti. Questo approccio consentirà di ottenere una categorizzazione più dettagliata delle richieste, velocizzando il processo di analisi rispetto al metodo attuale. L’obiettivo è raggiungere un’accuratezza di almeno l’80%, con un modello adattabile ai cluster definiti tramite prompt engineering. Il secondo use case mira a ridurre il tempo necessario per navigare tra i dati, generare grafici e produrre report basati su WRS e altri database correlati. L’utente potrà interagire con il sistema tramite linguaggio naturale, sfruttando una comprensione avanzata dei dati e della tecnologia per ottenere risposte mirate. Poiché gli strumenti di Business Intelligence attuali sono principalmente rivolti ai data analyst, il sistema dovrà garantire un controllo tecnico accurato sull’output generato, che sarà sottoposto a revisione sia tecnica che aziendale. L’integrazione di questi due approcci consente di migliorare l’efficienza nell’analisi dei dati e nella gestione delle informazioni, offrendo un sistema più rapido e intuitivo per il supporto decisionale. |
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Relatori: | Maurizio Galetto |
Anno accademico: | 2024/25 |
Tipo di pubblicazione: | Elettronica |
Numero di pagine: | 87 |
Soggetti: | |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale |
Classe di laurea: | Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE |
Aziende collaboratrici: | FPT Industrial Spa |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/35651 |
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