Modelli predittivi per l’analisi e la gestione della “catena del freddo”

Il lavoro di tesi si concentra sullo studio e la realizzazione di possibili modelli predittivi che abbiano come fine ultimo il miglioramento dell'efficienza in un settore particolarmente delicato come quello della cold chain ("catena del freddo"). Il progetto è stato sviluppato nell'ambito di un tirocinio presso Wenda Srl, startup del bolognese che si occupa di visibilità, tracciabilità e sicurezza nel settore food-tech in collaborazione con partner italiani e mondiali, player dei diversi passaggi della catena distributiva di cibo e bevande. Il lavoro presentato è stato sviluppato secondo il modello CRISP-DM, tipico dei progetti di Data Science, che prevede le seguenti sei fasi, opportunamente approfondite: Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, Deployment. I modelli predittivi realizzati rappresentano, a questo stadio, dei casi di studio a livello esplorativo rispetto al potenziale dei dati collezionati. Benché non si sia affrontata la fase di deployment degli stessi, per ragioni che saranno illustrate all'interno dell'elaborato, i modelli sono predisposti per una successiva implementazione come prodotti accessori offerti da Wenda ai propri clienti. Infine, è presente una disamina sulle eventuali evoluzioni e gli spunti inesplorati che l'elaborazione dei dati ha messo in evidenza, potenziali sviluppi interessanti da perseguire sia in collegamento con i modelli prodotti che nell'ambito di progetti separati.