Mostra i principali dati dell'item

dc.contributor.advisorCassettari, Lucia <1979>
dc.contributor.authorOrchard, Lucas <2001>
dc.contributor.authorSaccomanni, Riccardo <2002>
dc.date.accessioned2024-09-12T14:19:46Z
dc.date.available2024-09-12T14:19:46Z
dc.date.issued2024-07-18
dc.identifier.urihttps://unire.unige.it/handle/123456789/9204
dc.description.abstractNel contesto della gestione della supply chain, il forecasting collaborativo, è risultato uno strumento indispensabile per la pianificazione e l'efficientamento dei processi aziendali. Tradizionalmente basato su serie storiche di dati, questa attività affronta sfide significative come l'imprecisione delle previsioni e la difficoltà di gestire grandi volumi di dati. Con l'avanzamento delle tecnologie, l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) hanno iniziato a rivoluzionare questi metodi introducendo capacità analitiche più sofisticate e una gestione dei dati più efficiente.it_IT
dc.description.abstractIn the context of supply chain management, collaborative forecasting has proved to be an indispensable tool for the planning and efficiency of business processes. Traditionally based on time series data, this activity faces significant challenges such as inaccuracy of forecasts and the difficulty of handling large volumes of data. As technologies advance, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have begun to revolutionize these methods by introducing more sophisticated analytical capabilities and more efficient data management.en_UK
dc.language.isoit
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.titleAI applicata ai processi di Forecast Collaborativoit_IT
dc.title.alternativeAI applied to Collaborative Forecasting processesen_UK
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.subject.miurING-IND/17 - IMPIANTI INDUSTRIALI MECCANICI
dc.publisher.nameUniversità degli studi di Genova
dc.date.academicyear2023/2024
dc.description.corsolaurea10716 - INGEGNERIA GESTIONALE
dc.description.area9 - INGEGNERIA
dc.description.department100025 - DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA MECCANICA, ENERGETICA, GESTIONALE E DEI TRASPORTI


Files in questo item

Questo item appare nelle seguenti collezioni

Mostra i principali dati dell'item