Razionalizzazione della gestione ricambi per un'azienda produttrice di beni strumentali. Il caso Iemca

La gestione dei ricambi rappresenta una sfida cruciale per i produttori di beni strumentali, poiché incide direttamente sulla capacità di garantire elevati livelli di servizio e mantenere sotto controllo i costi operativi. Tuttavia, criticità come la scarsa accuratezza nelle previsioni di domanda, l’accumulo di scorte eccessive o insufficienti e i rischi di rotture di stock possono compromettere l’efficienza dei processi aziendali. Questa tesi, sviluppata in collaborazione con Iemca S.p.A., si propone di analizzare tali problematiche e di proporre soluzioni praticabili per migliorare la gestione del magazzino e delle previsioni di fabbisogno ricambi. Il lavoro si articola in due filoni principali. Il primo riguarda l’ottimizzazione delle scorte tramite la Cross Matrix, uno strumento utile per classificare i codici in base ai volumi di consumo e giacenza, identificando le aree critiche e suggerendo interventi mirati per ridurre i costi e migliorare il servizio. La seconda parte è focalizzata sulla generazione di un sistema di forecast per la previsione della domanda dei ricambi, attraverso modelli statistici come ARIMA e Double Exponential Smoothing. Quest’ultimo, in particolare, ha dimostrato maggiore accuratezza rispetto ai modelli attualmente utilizzati in azienda. I risultati sono stati validati sia tecnicamente che economicamente, confermando i benefici derivanti da un approccio integrato e razionale. L’analisi ha inoltre offerto spunti per futuri sviluppi, quali l’automazione dei processi, l’integrazione con sistemi ERP avanzati e l’applicazione di modelli predittivi più complessi. Questo lavoro dimostra come una gestione basata su analisi dati e modelli previsionali possa migliorare significativamente l’efficienza aziendale, riducendo i costi operativi e aumentando la competitività nel settore.