Analisi sperimentale delle relazioni tra fattori organizzativi e performance nel settore manifatturiero automotive

La tesi analizza un ampio insieme di KPI industriali provenienti da diversi stabilimenti di un’azienda del settore automotive, con l’obiettivo di valutare la presenza di relazioni statistiche tra cinque dimensioni chiave della performance: Quality, Safety, People, Cost e Delivery. Per consentire l’utilizzo dei dati in un contesto accademico, l’intero dataset è stato anonimizzato e ricostruito tramite tecniche di Kernel Density Estimation (KDE), generando un insieme sintetico statisticamente coerente con l’originale. L’eterogeneità dei plant, la presenza di valori anomali e la non normalità delle distribuzioni hanno richiesto l’adozione di metodi robusti, tra cui il coefficiente di Spearman, l’analisi delle correlazioni mensili, il confronto tra stabilimenti, i modelli con lag temporale e la regressione quantile. L’ipotesi nulla considerava l’assenza di relazioni statisticamente significative tra le metriche analizzate. I risultati mostrano un quadro articolato: nella dimensione Quality emerge una correlazione significativa tra difetti e attivazioni correttive, suggerendo un utilizzo prevalentemente reattivo degli strumenti gestionali. Le dimensioni Safety e People non presentano legami sistematici, evidenziando dinamiche fortemente dipendenti dal contesto locale. La regressione quantile nella dimensione Cost rivela invece un’associazione significativa solo nei plant più efficienti, mentre la limitata numerosità dei dati non ha consentito valutazioni affidabili per la dimensione Delivery. Nel complesso, la tesi propone un approccio metodologico replicabile per l’analisi di KPI reali e offre insight utili per l’interpretazione delle performance industriali, valorizzando sia gli aspetti confermativi sia quelli critici emersi dai risultati.