Dalia Politi
Progettazione e sviluppo di una soluzione per la visualizzazione e l’analisi dei dati di tracciabilità. Caso studio: azienda torinese produttrice di caffè tostato. = Design and development of a solution for traceability data visualization and analysis. Case study: Turin-based company producing roasted coffee.
Rel. Maurizio Galetto. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2021
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- Tesi
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Abstract: |
Il presente elaborato di tesi ha come obiettivo principale lo studio della tracciabilità, nello specifico dei dati di tracciabilità che consentono di delineare l’intero ciclo di vita di un bene, dalla materia prima al prodotto finito. Attraverso l’analisi di una serie di articoli che hanno coinvolto sia la letteratura scientifica che un numero elevato di ricerche qualitative e quantitative sul tema, vengono esaminati i modelli e gli strumenti che possono essere utilizzati per effettuare la tracciabilità in maniera ottimale. In dettaglio, viene approfondita la blockchain, una delle tecnologie maggiormente utilizzate e diffuse nelle aziende all’avanguardia. Quest’ultima permette di immagazzinare, in maniera decentralizzata, qualsiasi tipo di informazione legata al prodotto e garantisce al contempo la sicurezza e l’immutabilità dei dati. La prospettiva futura è quella di sfruttare a pieno le potenzialità dell’intelligenza artificiale per tracciare i prodotti in maniera ottimale e garantire la continuità del legame tra il prodotto fisico e quello virtuale. Dopo un’attenta analisi di questi aspetti, viene approfondita la tematica sulla tracciabilità del prodotto-lotto tramite il caso studio incentrato su una famosa azienda torinese produttrice di caffè tostato. L’obiettivo è progettare e sviluppare una soluzione ottimale che consenta di poter gestire, visualizzare e analizzare i dati di tracciabilità in tempo reale. Ciò viene realizzato tramite l’utilizzo di Power BI, individuato come strumento utile per risolvere le difficoltà dell’azienda. In particolare, per ogni blocco che rappresenta una macro-fase dell’intero percorso effettuato da un prodotto, sono implementate delle dashboard e dei report per visualizzare e analizzare i dati di tracciabilità raccolti in ogni singola fase. Infine, vengono suggerite nuove opportunità per rafforzare il sistema di tracciabilità attraverso l’impiego di alcune tecnologie di intelligenza artificiale che, integrate nel sistema aziendale, consentirebbero: una più agevole raccolta dei dati, maggiore trasparenza, garanzia di qualità e controllo sull’intera filiera. Per concludere, tramite il caso studio, è possibile mettere in evidenza le opportunità derivanti dall’utilizzo della soluzione proposta all’azienda torinese produttrice di caffè tostato. |
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Relators: | Maurizio Galetto |
Academic year: | 2020/21 |
Publication type: | Electronic |
Number of Pages: | 139 |
Subjects: | |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale |
Classe di laurea: | New organization > Master science > LM-31 - MANAGEMENT ENGINEERING |
Aziende collaboratrici: | Cluster Reply Srl |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/18988 |
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