banca dati delle tesi e dissertazioni accademiche elettroniche
| Tipo di tesi | Tesi di laurea magistrale | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Autore | FERRANTE, CONCETTA | ||||||||||||||||||||||||||||||
| URN | etd-03302020-192835 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo | Modelli per il Demand Forecasting Process. Il caso Barilla: VMI unit | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo in inglese | Models for Demand Forecasting Process. Barilla Case Study: VMI unit | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Struttura | Dipartimento di Scienze e Metodi dell'Ingegneria | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Corso di studi | INGEGNERIA GESTIONALE (D.M.270/04) | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Data inizio appello | 2020-04-21 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Disponibilità | Accesso limitato: si può decidere quali file della tesi rendere accessibili. Disponibilità mixed (scegli questa opzione se vuoi rendere inaccessibili tutti i file della tesi o parte di essi) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Data di rilascio | 2060-04-21 | ||||||||||||||||||||||||||||||
Riassunto analitico
Questo lavoro di tesi nasce da una collaborazione con l'unità Vendor Managed Inventory (VMI) dell'azienda Barilla G. e R. Fratelli S.p.A., che si occupa della gestione degli ordini di vendita per la GDO. L'obiettivo del lavoro è quello di valutare il processo di Demand Forecasting dedicato al controllo dei profili di uscita e degli eventi promozionali per ciascun cliente. Il problema che viene analizzato è un confronto tra dati previsionali e dati reali per un certo periodo di tempo. Attraverso l'utilizzo di algoritmi di Machine Learning sono stati confrontati i diversi risultati ottenuti con il calcolo delle misure di errore. |
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Abstract
This thesis work was born from a collaboration with the Vendor Managed Inventory (VMI) unit of the Barilla G. and R. Fratelli S.p.A. company, which deals with the sales orders management for large-scale distribution. The aim of the work is to evaluate the demand forecasting process, dedicated to the output profiles and the promotional events control for each customer. The problem analyzed is a comparison between forecast and real data for a certain time period by using Machine Learning algorithms in order to compare the results through the calculation of different error measures. |
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