La gestione delle spare parts rappresenta una delle principali criticità nei sistemi di supply chain, a causa della forte eterogeneità e dell'elevata incertezza della domanda. Questa tesi analizza il problema del demand forecasting per le parti di ricambio in ambito industriale, proponendo un framework metodologico basato sulla rappresentazione della domanda tramite serie temporali e sulla divisione in cluster degli articoli in base alle loro caratteristiche statistiche. All'interno di tale framework, vengono confrontati diversi modelli previsionali, includendo approcci classici per domanda regolare e metodi specifici per domanda intermittente. La metodologia proposta è stata implementata all'interno di un tool di Inventory Management, progettato per supportare il processo decisionale attraverso simulazioni e analisi comparative, integrando le attività di forecasting con le logiche di ottimizzazione delle scorte..