• Data-Driven

L'obiettivo principale è l'implementazione di un sistema di KPI e una dashboard di monitoraggio per basare le decisioni sulle informazioni oggettive e quantificabili, migliorando così la gestione dei fornitori e riducendo i problemi legati alla qualità dei componenti.
La metodologia adottata include l'uso di Python e Jupyter Notebook per l'analisi e l'integrazione dei dati. Viene descritto il processo di pulizia e integrazione dei dati provenienti da diversi dataset, enfatizzando le sfide incontrate nella gestione dell'integrità e coerenza dei dati.
La tesi propone la definizione di uno standard definito dall'analisi delle prestazioni passate e l'identificazione di un elenco prioritario di componenti basato su indice RPN per guidare le decisioni riguardo alle azioni correttive, offrendo così strumenti analitici e metodologie per supportare il dipartimento nel miglioramento continuo della qualità dei fornitori