Valutazione di modelli predittivi per il business dei ricambi e dei formati: il caso IMA S.p.A.

Al giorno d’oggi, le aziende sono sempre più orientate ad anticipare le tendenze del mercato e a comprendere come cambiano i comportamenti di acquisto. Il presente elaborato di tesi, svolto presso IMA S.p.A., azienda leader nella progettazione e produzione di macchine automatiche, ha l’obiettivo di effettuare una valutazione di modelli predittivi per il fatturato dei ricambi e dei formati. In particolare, si vogliono ottenere i ricavi previsti dell’esercizio contabile successivo sfruttando i dati mensili delle vendite. A seguito di una parte introduttiva che analizza lo stato as-is, vengono riportate alcune analisi volte a ricercare eventuali pattern presenti nei dati. Successivamente ci si concentra sui modelli proposti, ovvero algoritmi monovariati che si basano esclusivamente sui ricavi, implementati sull’ambiente di lavoro “Jupyter Notebook” grazie al linguaggio di programmazione “Python”. Tra questi sono stati adottati sia metodi statistici, come SARIMAX e Prophet, che metodi di machine learning, quali una rete neurale LSTM e un modello random forest. Infine, sono state effettuate delle analisi per valutare la possibilità di applicare approcci personalizzati al contesto analizzato, ad esempio un modello multivariato contenente dati relativi al numero di macchine vendute ed un approccio che scompone la serie temporale in sottoserie in funzione dell’area geografica del cliente e del modello di macchina a cui fa riferimento il dato ricambio/formato.