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Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-09102016-184505


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
LOIA, MIRKO
URN
etd-09102016-184505
Titolo
Analisi dei sistemi di monitoraggio della catena distributiva e simulazione di un algoritmo per l'analisi degli stockout nel settore dell'abbigliamento
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'ENERGIA, DEI SISTEMI, DEL TERRITORIO E DELLE COSTRUZIONI
Corso di studi
INGEGNERIA GESTIONALE
Relatori
relatore Prof. Aloini, Davide
correlatore Ing. Gitto, Simone
Parole chiave
  • method
  • stockout
  • monitoring
  • fashion
Data inizio appello
05/10/2016
Consultabilità
Completa
Riassunto
La presente tesi si propone come obiettivo principale l’analisi della letteratura dei sistemi previsionali e di monitoraggio nella fase di replenishment nell’ambito del fast fashion e la successiva simulazione in ambiente statistico R per testare l’efficienza e l’efficacia dell’algoritmo brevettato presso l’Università di Roma Tor Vergata “Sistema e metodo di razionalizzazione delle scorte di magazzino per una stagione di vendita di una rete di punti vendita”.

Nella prima parte, dopo un’introduzione del mondo fast fashion e delle varie variabili che riguardano i prodotti inerenti e la struttura del settore considerato, vengono analizzati i principali sistemi moderni di previsione nel settore della moda analizzando i documenti scientifici più rilevanti presenti in letteratura e considerando soprattutto quei metodi che sposano perfettamente le variabili dell’ambiente prese in analisi.

Nella seconda parte viene effettuata invece un’analisi per quanto riguarda i sistemi di monitoraggio e replenishment dei prodotti del fashion concentrandosi in particolar modo, attraverso una successiva analisi brevettuale, su quei metodi che prendono in considerazioni quelle specifiche variabili che contraddistinguono il settore del fast fashion.

Infine, l’ultima parte della tesi prevede la simulazione attraverso il software statistico R-studio dell’algoritmo citato precedentemente, concentrandosi sull’indice di “errore curva taglie” che analizza il comportamento dei prodotti in relazione a possibili situazioni di stockout e di successive ipotesi di vendite perse.

In base a questo approccio sono stati analizzati i risultati e tratte le conclusioni.
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