Tesi di LAUREA SPECIALISTICA
TitoloAccuratezza di previsione della domanda nell ambito di un progetto di data warehouse
Data2006-07-26
Autore/iMancin, Massimo
RelatoreSecchi, Piercesare
Full textnon disponibile
Abstract L’informazione rappresenta oggi un bene a valore crescente, necessario per pianificare e gestire le attività aziendali in maniera efficace. Spesso, però, la disponibilità di troppi dati rende arduo, se non impossibile, estrapolare le informazioni veramente importanti. Il fenomeno del data warehousing nasce dall’enorme accumulo di dati registrato nell’ultimo decennio, e dalla pressante richiesta di utilizzare attivamente questi dati per scopi che superino quelli di routine, legati all’elaborazione giornaliera. Tale processo permette una ristrutturazione multidimensionale dei database aziendali mirata a rendere più agevole l attività di reportistica. All’interno di questo quadro si inserisce la questione di previsione della domanda: il forecast degli ordini costituisce uno strumento utile per la gestione delle risorse e per la programmazione delle attività per ogni azienda che, a partire da materie prime, produce lavorati finiti da immettere sul mercato; inoltre, se ben realizzata, la pianificazione della domanda consente di ridurre notevolmente i costi di trasporto e immagazzinamento, i tempi di risposta alle richieste dei clienti (nel caso ottimale anche di anticiparle), di programmare i cicli di produzione in modo razionale, di evitare la giacenza a magazzino di merci deperibili, etc... ottimizzando quel vas to insieme di processi che va sotto il nome tecnico di supply chain. L elaborato, realizzato in collaborazione con Accenture Consulting, descrive un sistema automatizzato che, con frequenza settimanale, dalle serie storiche delle quantità ordinate estrapola previsioni a breve, medio e lungo termine e valuta, per le edizioni di forecast precedenti, l’entità degli errori commessi, aggiornando il calcolo con i dati reali della settimana corrente. Infine attraverso un sistema di reportistica on line, è possibile interrogare il sistema per osservare in forma tabellare o grafica le informazioni di interesse: i profili dei dati reali degli ordini (actual), delle quantità previste (forecast), degli errori commessi puntualmente e gli indicatori che misurano le performance del processo di previsione (KPI Key Performance Indicator) lungo tutte le dimensioni di analisi (clienti, prodotti, tempo...). L’interattività del sistema, resa possibile in gran parte dal processo di data-warehousing permette agli utenti di lanciare interrogazioni attraverso un’interfaccia di tipo intuitivo (realizzata con lo stesso browser che utilizzano per navigare in internet) e di modificarle in tempo reale e con tempi di risposta trascurabili.