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.