This thesis analyzes the use of Business Intelligence and predictive models to support warehouse management in the steel industry. Using real company data, a structured dataset, Qlik dashboards, and predictive analyses of sales, stock movements, and materials are developed. The aim is to support purchasing decisions, demand monitoring, and more efficient warehouse management.
La tesi analizza l’utilizzo della Business Intelligence e di modelli predittivi a supporto della gestione del magazzino nel settore siderurgico. A partire da dati aziendali reali, vengono sviluppati un dataset strutturato, dashboard in Qlik e analisi predittive sugli andamenti di vendite, movimentazioni e materiali. L’obiettivo è supportare le decisioni di acquisto, il monitoraggio della domanda e una gestione più efficiente del magazzino.
BUSINESS INTELLIGENCE E MODELLI PREDITTIVI DEI PROCESSI AZIENDALI NEL SETTORE SIDERURGICO
LONGO, CARLA
2025/2026
Abstract
This thesis analyzes the use of Business Intelligence and predictive models to support warehouse management in the steel industry. Using real company data, a structured dataset, Qlik dashboards, and predictive analyses of sales, stock movements, and materials are developed. The aim is to support purchasing decisions, demand monitoring, and more efficient warehouse management.| File | Dimensione | Formato | |
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Descrizione: Tesi di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
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https://hdl.handle.net/20.500.14253/110944