STATISTICHE PER IL MIGLIORAMENTO CONTINUO NELLA SUPPLY CHAIN – Dai Dati alle Decisioni

Le tue decisioni di supply chain si basano più sull’intuito che sui dati?

In un mondo in cui velocità ed efficienza sono fondamentali, affidarsi solo all’esperienza espone a errori, sprechi e inefficienze. Per competere davvero, serve una gestione data-driven capace di trasformare i numeri in decisioni strategiche.

STATISTICHE PER IL MIGLIORAMENTO CONTINUO NELLA SUPPLY CHAIN è la guida pratica che ti porta dai dati grezzi a scelte operative e strategiche più intelligenti. Questo manuale ti mostra come applicare strumenti statistici, KPI e metodologie avanzate per migliorare qualità, ridurre costi e aumentare resilienza.

All’interno scoprirai come:

• Misurare e controllare i processi con carte di controllo, Cp, Cpk e indici di capacità.
• Usare regressioni, ANOVA, simulazioni e analisi predittive per ottimizzare domanda, scorte e lead time.
• Integrare Lean, Six Sigma e DMAIC per guidare miglioramento continuo e riduzione dei difetti.
• Creare una cultura aziendale basata sui dati, sfruttando AI, machine learning e predictive analytics.

Non limitarti a raccogliere dati: trasformali in vantaggio competitivo

INDICE

Capitolo 1 – Il Ruolo delle Statistiche nel Miglioramento Continuo - 9

Capitolo 2 – Fondamenti Statistici Essenziali - 14

Capitolo 3 – Misurare e Controllare i Processi - 19

Capitolo 4 – Analisi delle Cause e delle Relazioni - 22

Capitolo 5 – Statistiche per l’Ottimizzazione dei Processi - 25

Capitolo 6 – Performance Measurement con le Statistiche - 29

Capitolo 7 – Miglioramento Continuo e Ciclo DMAIC - 34

Capitolo 8 – Lean Six Sigma e Statistica Avanzata - 38

Capitolo 9 – Applicazioni nella Supply Chain e Project Management - 41

Capitolo 10 – Oltre i Numeri: Cultura, Decisioni e Futuro - 45

Conclusioni - 49

Appendici

• Appendice A – Albero di Performance: Collegare KPI Operativi, Tattici e Strategici - 54

• Appendice B – Strumenti del Miglioramento Continuo e del Ciclo DMAIC - 56

• Appendice C – Analisi di Pareto: I Pochi Fattori Critici che Fanno la Differenza - 59

• Appendice D – Analisi della Capacità di Processo: Cp, Cpk, Pp e Ppk - 61

• Appendice E – ANOVA: Confrontare Gruppi e Identificare Differenze Significative - 64

• Appendice F – Analisi delle Correlazioni Multiple: Individuare Relazioni Nascoste tra Variabili - 68

• Appendice G – Regressione Semplice e Multipla: Dai Driver alle Previsioni Operative - 71

• Appendice H – Metodi di Regressione Avanzata e ARIMA per il Forecasting - 74

• Appendice I – Simulazione Monte Carlo: Scenari Probabilistici per Domanda, Scorte e Lead Time - 77

• Appendice J – Glossario dei Termini Chiave - 80

• Bibliografia e Suggerimenti di Lettura - 85