L'obiettivo di questo studio ਠquello di determinare in che modo sia possibile aumentare il parametro OTD, definito come consegna puntuale, al fine di soddisfare le esigenze del cliente. Esso ਠquindi misura dell'efficienza del processo e della supply chain che determina la quantità  di prodotti o servizi di finitura consegnati ai clienti in tempo e per intero. Aiuta a determinare l'efficienza con cui si rispettando le scadenze concordate con gli stessi. Seppur apparentemente semplice, esso si tratta di un parametro centrale che lega le relazioni tra fornitori e clienti. Il rispetto dei tempi di consegna rappresenta una priorità  importante per tutti gli utenti lungo una catena di fornitura. Per le valutazioni di tale parametro ਠpossibile affidarsi all'utilizzo di modelli statistici di analisi in quanto tecniche utili ad analizzare serie storiche di dati. Facendo un focus sull'analisi di regressione di tipo logistico ਠpossibile nello specifico andare a mettere in relazione una serie di dati dividi tra una variabile dipendente e una o pi๠variabili indipendenti. Considerando come variabile dipendente l'avvenuto o meno ritardo di consegna, attraverso tali analisi ci si aspetta di individuare quale variabile incida maggiormente su di esso ed intervenire con modelli di ottimizzazione cosଠda ridurre l'impatto negativo dello stesso aumentando di contro l'OTD.

Analisi statistica per l'ottimizzazione del parametro OTD: il caso Comer

2019

Abstract

L'obiettivo di questo studio ਠquello di determinare in che modo sia possibile aumentare il parametro OTD, definito come consegna puntuale, al fine di soddisfare le esigenze del cliente. Esso ਠquindi misura dell'efficienza del processo e della supply chain che determina la quantità  di prodotti o servizi di finitura consegnati ai clienti in tempo e per intero. Aiuta a determinare l'efficienza con cui si rispettando le scadenze concordate con gli stessi. Seppur apparentemente semplice, esso si tratta di un parametro centrale che lega le relazioni tra fornitori e clienti. Il rispetto dei tempi di consegna rappresenta una priorità  importante per tutti gli utenti lungo una catena di fornitura. Per le valutazioni di tale parametro ਠpossibile affidarsi all'utilizzo di modelli statistici di analisi in quanto tecniche utili ad analizzare serie storiche di dati. Facendo un focus sull'analisi di regressione di tipo logistico ਠpossibile nello specifico andare a mettere in relazione una serie di dati dividi tra una variabile dipendente e una o pi๠variabili indipendenti. Considerando come variabile dipendente l'avvenuto o meno ritardo di consegna, attraverso tali analisi ci si aspetta di individuare quale variabile incida maggiormente su di esso ed intervenire con modelli di ottimizzazione cosଠda ridurre l'impatto negativo dello stesso aumentando di contro l'OTD.
2019
it
Dipartimento di Scienze e Metodi dell'Ingegneria
Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/296075
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIMORE-296075