La tesi propone un Decision Support System data-driven per l’assegnazione delle commesse in un’officina automotive, sviluppato a partire dall’analisi integrata di dati reali di presenza e intervento. Lo studio individua criticità legate a saturazione, bilanciamento del carico, specializzazione e continuità operativa. Su tali evidenze viene costruito un modello di assegnazione che considera competenze, capacità residua, durata prevista e caratteristiche della commessa. Il sistema viene infine validato mediante simulazioni Monte Carlo e scenari di stress, confrontandone le prestazioni con la gestione attuale e con politiche di assegnazione alternative.
SUSTAINABLE AND HUMAN-CENTRIC WORK ORDER ASSIGNMENT IN AUTOMOTIVE MAINTENANCE
FANIZZA, ALESSANDRO
2025/2026
Abstract
La tesi propone un Decision Support System data-driven per l’assegnazione delle commesse in un’officina automotive, sviluppato a partire dall’analisi integrata di dati reali di presenza e intervento. Lo studio individua criticità legate a saturazione, bilanciamento del carico, specializzazione e continuità operativa. Su tali evidenze viene costruito un modello di assegnazione che considera competenze, capacità residua, durata prevista e caratteristiche della commessa. Il sistema viene infine validato mediante simulazioni Monte Carlo e scenari di stress, confrontandone le prestazioni con la gestione attuale e con politiche di assegnazione alternative.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14253/110953