Sviluppo del modello di Process Mining relativo al processo di warehouse management ed analisi dei risultati ottenuti in modalità assumption free.
La sfida principale di questo lavoro è riscontrare potenziali anomalie di processo ed effettuare analisi specifiche quali, ad esempio, quelle inerenti ai colli di bottiglia, al throughput time elevato tra determinate attività realizzare. Mediante algoritmi di ML si vorrà inoltre:
- classificare gli ordini in base ad arrivi in ritardo o in tempo
- prevedere il riordino dello stock in anticipo basandosi sulla differenza tra l'affidabilità del fornitore e il requested lead time.
KPMG offre l'opportunità di uno stage curriculare con supporto per la compilazione della tesi di laurea nel team Data&Analytics
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