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Metodologie per la previsione della domanda nel settore moda - Forecasting demand methodologies in the fashion sector

Il Candidato: Gianmarco Presenti

Relatore: Prof. Filippo Visintin

Co-relatore: Ing. Antonio Liardo

Anno accademico 2019-2020

Sommario: Questa tesi si propone di affrontare il tema della previsione della domanda per quanto concerne il settore del fashion. Questo argomento, negli ultimi anni, è stato oggetto di svariati studi da parte di ricercatori ed esperti del settore, poiché di fondamentale importanza per una corretta gestione e ottimizzazione della supply chain. Tali ricerche hanno portato alla formulazione di varie tecniche previsionali; le problematiche relative alla tematica affrontata sono di vario genere: innanzitutto il primo problema risiede nella natura

del settore in cui andiamo ad operare, infattila domanda nel settore della moda è influenzata da vari fattori; questa tipologia di domanda è spesso molto variabile e discontinua, caratteristiche che la rendono difficilmente prevedibile. Un altro problema riguarda le conseguenze che un'inefficace previsione comporta in termini economici; infatti, nel caso di sovrapproduzione di articoli invenduti, il produttore dovrà sostenere i relativi costi di obsolescenza e del tenere a magazzino; viceversa, nel caso in cui avvenga una sottoproduzione di articoli di successo, ci sarà un costo opportunità legato alle mancate vendite. Inoltre, all'interno dello stesso settore moda, la situazione è eterogenea: infatti a secondo della fascia di mercato in cui una determinata azienda si colloca (ad es. luxury, fast fashion etc.) si manifestano dinamiche diverse di comportamento della domanda. Lo scopo di questo documento è quello di, attraverso una ricerca bibliografica basata sul

Campione di documenti raccolti, analizzare l'attuale stato dell'arte dei metodi previsionali nell'ambito fashion e utilizzando dei casi studio, analizzare vantaggi e svantaggi che tali metodi comportano a secondo del settore di mercato in cui vengono utilizzati.

Successivamente si discute possibili direzioni per ricerche future.

Nel capitolo successivo verrà esposta una breve introduzione, andando ad analizzare le peculiarità che caratterizzano il sistema moda.

Nel secondo capitolo viene spiegata la metodologia di ricerca, facendo riferimento ai vari passaggi seguiti per redigere il documento.

Nel terzo capitolo si studia il contesto generale nel quale si adottano le tecniche di previsione, andando ad analizzare i fattori che hanno portato alla necessità di tali metodi.

Nel quarto capitolo si descrivono le caratteristiche dei metodi di previsione quantitativi e si vanno ad analizzare nel dettaglio alcune delle tecniche più innovative.

Nel quinto capitolo si individuano

Vantaggi e svantaggi di tali tecniche

Vantaggi e svantaggi di tali tecniche

Cercando di individuare il contesto in cui è più conveniente applicare una determinata tecnica.

L'elaborato si conclude nel sesto capitolo, con delle riflessioni riguardanti i risultati presentati e i possibili sviluppi futuri.

Nel settimo ed ultimo capitolo è riportata la bibliografia.

"Alla mia famiglia, ai miei colleghi di studio e ai miei amici. Grazie per essermi stati vicini ed avermi sostenuto durante questi anni. In particolare, un ringraziamento ai miei genitori, che mi hanno dato l'opportunità di intraprendere questo percorso di studi. Un doveroso ringraziamento lo devo anche al mio relatore Filippo Visintin e al mio correlatore Antonio Liardo, sempre presenti, puntuali e disponibili."

DIINGEGNERIA - Corso di Laurea Triennale in Ingegneria Gestionale

Indice

Sommario: .......................................................................................................................................... 31

Introduzione

10

Metodologia di ricerca

12

2.1 Ricerca dei documenti

12

2.2 Selezione dei documenti

12

2.2.1 Criterio di assegnazione dello score

13

2.3 Selezione del campione finale

14

2.3.1 Flowchart del metodo di ricerca

Formattazione del testo

152.4 Caratteristiche del campione finale

.....................................................................

153 Contesto generale

.............................................................................................................

174 Tecniche previsionali quantitative

............................................................................

184.1 Artificial Neural Network (ANN)

...........................................................................

184.1.1 Funzionamento del modello

..........................................................................

184.1.2 Conclusioni

...........................................................................................................

234.2 Seasonal Discrete Gray forecasting Model (SDGM)

...........................................................................

234.2.1 Funzionamento del modello

..........................................................................

234.2.2 Conclusioni

...........................................................................................................

Titolo della pagina

254.3 Intelligent Fast Sales Forecasting Model (IFSFM)

264.3.1 Considerazioni iniziali

274.3.2 Funzionamento del modello

304.3.3 Conclusioni

4.4 Hybrid Intelligent model (HI)

324.4.1 Funzionamento del modello

324.4.2 Conclusioni

5 Vantaggi e svantaggi nell'applicazione dei metodi

42Anno accademico 2019-2020 SCUOLA DI INGEGNERIA Corso di Laurea Triennale in Ingegneria

Gestionale5.1 Metodi statistici

Gestionale5.1 Metodi statistici

425.2 Metodi di previsione AI

425.3 Metodi Ibridi

446 Conclusioni finali

457 Bibliografia e Sitografia

Anno accademico 2019-2020

Scuola di Ingegneria

Corso di Laurea Triennale in Ingegneria Gestionale

Candidato: Gianmarco Presenti

Relatori: Prof. Filippo Visintin

Metodologie per la previsione della domanda nel settore moda 9

Scuola di Ingegneria

Corso di Laurea Triennale in Ingegneria Gestionale

Candidato: Gianmarco Presenti

Relatori: Prof.

Filippo Visintin

Introduzione

Nel contesto attuale di concorrenza globale in cui ci troviamo, la previsione della domanda gioca un ruolo sempre più importante nella gestione delle varie fasi di produzione e nell'ottimizzazione della supply chain.

Senza il processo di previsione, le aziende possono rispondere al bisogno del cliente solo retroattivamente, di conseguenza si avrà una pianificazione della produzione scadente e un servizio clienti inadeguato, cosa ineccepibile al giorno d'oggi, data l'innumerevole quantità di competitors e la difficoltà di fidelizzazione della clientela.

Inoltre, ricerche recenti hanno dimostrato che una previsione delle vendite efficace consente di migliorare le prestazioni della catena di approvvigionamento [8].

In aggiunta, in un contesto come quello odierno, in cui la produzione aziendale ricerca sempre di più il concetto di lean manufacturing e di gestione del magazzino Just In Time (JIT), è fondamentale e conveniente attuare

Un’efficacie previsione delladomanda. Questa tesi, mira a studiare gli attuali metodi previsionali nel mondo del fashion,noto per essere uno dei settori più inquinanti. Pertanto, anche in ottica ambientale,una corretta previsione della domanda potrebbe evitare sprechi ed alleggerire laproduzione di articoli invenduti, che in molti casi (soprattutto nel settore luxury)vengono distrutti.

Prima di andare ad analizzare in dettaglio i vari metodi previsionali, è utile capire lepeculiarità che caratterizzano la domanda nel settore moda. In letteratura, M.Christopher e H. Peck [4] concordano sulle caratteristiche tipiche presentate daiprodotti della fashion industry:

  • Cicli di vita brevi: Il prodotto è spesso progettato per catturare lo statod'animo del momento, quindi, è probabile che il periodo in cui è vendibilesia molto ristretto e stagionale.
  • Lunghi tempi di consegna per il rifornimento.
  • Elevata volatilità: la domanda di questi

prodotti è raramente costante o lineare. Può essere influenzata da vari fattori come film, pubblicità, influencer etc.

Per quanto riguarda i metodi previsionali della domanda, la previsione può essere effettuata tramite:

  • Metodi qualitativi: tecniche basate sul giudizio umano di esperti del settore, per questo motivo possono essere utilizzati anche in assenza di dati storici.
  • Metodi quantitativi: tecniche che si basano su modelli matematici, sono quindi oggettivi.

Metodologie per la previsione della domanda nel settore moda

Scuola di Ingegneria

Corso di Laurea Triennale in Ingegneria Gestionale

Candidato: Gianmarco Presenti

Relatori: Prof. Filippo Visintin

A sua volta i metodi quantitativi si possono raggruppare

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A.A. 2019-2020
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SSD Ingegneria industriale e dell'informazione ING-IND/35 Ingegneria economico-gestionale

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher gianmarcop97 di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Ingegneria economico-gestionale e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università degli Studi di Firenze o del prof Visintin Filippo.