Analisi delle previsioni di vendita e delle scorte per una gestione efficiente della supply chain e del sistema produttivo in Marcegaglia Specialties

Questo progetto di tesi si pone l'obiettivo di fornire metodologie e strumenti innovativi che permettano di ottenere previsioni di vendita accurate e che assecondino la variabilità della domanda che caratterizza lo stabilimento di Marcegaglia Specialties a Forlì. In particolare, eseguendo analisi preliminari volte a valutare e studiare il comportamento passato legato alle vendite, alle giacenze, alle previsioni e alla produzione, sono state sviluppate quattro diverse metodologie per definire nuove previsioni di vendita e, successivamente, i risultati ottenuti sono stati posti a confronto con le vendite effettive registrate nel secondo semestre 2024, con lo scopo di identificare il metodo più ottimale ed efficace. Il primo consiste in un approccio migliorativo dell'attuale sistema di pianificazione, il secondo permette di eseguire una destagionalizzazione del comportamento complessivo delle vendite registrato dal 2021. Successivamente si è rivelato necessario calcolare la copertura del magazzino seguendo tre diversi approcci: il primo basato sulla formula classica, il secondo che considera l'aggiunta della quantità prodotta per fornire una indicazione più vicina alle risorse disponibili, il terso, invece, consiste nella realizzazione, sviluppo e implementazione attraverso MATLAB di un algoritmo ad hoc, denominato ProdCoverageShip, che considera la copertura effettiva della sola produzione, ipotizzando giacenze nulle. Questo è stato possibile attraverso la definizione di relazioni logiche e vincoli legati esclusivamente allo spedito effettivo e alla produzione realizzati da gennaio 2022 a dicembre 2024 (considerati più rappresentativi). Successivamente, è stata realizzata un'analisi della media, varianza e di frequenza dei risultati ottenuti. Questa analisi ha suggerito la necessità lo sviluppo e l'implementazione di due metodologie basate sul Machine Learning, ovvero le reti neurali LSTM e MLP.