L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE E LA PREVISIONE DELLA DOMANDA PER IL POLO NAZIONALE RIFORNIMENTI MOTORIZZAZIONE, GENIO ARTIGLIERIA E NBC

La presente tesi indaga l’applicazione dell’intelligenza artificiale (AI) per il miglioramento della previsione della domanda per il Polo Nazionale Rifornimenti Motorizzazione, Genio Artiglieria e NBC dell’Esercito italiano. L’obiettivo principale è l’individuazione di un modello predittivo che ottimizzi la gestione dei rifornimenti nel peculiare contesto in cui opera l’ente, riducendo i rischi associati alle variazioni della domanda e migliorando l’efficienza operativa e l’allocazione delle risorse. La metodologia adottata include una revisione della letteratura scientifica sulle tecniche più diffuse di forecasting, sia tradizionali che basate sull’AI, con particolare attenzione agli approcci di machine learning e deep learning. Integrando i risultati emersi dalla revisione con l’analisi del peculiare contesto in cui opera il Polo Nazionale Rifornimenti dell’Esercito italiano, si propone un modello predittivo adoperabile per l’ente. Inoltre, viene evidenziata la necessità di attuare verifiche sul campo per confermare l’efficacia del modello proposto. In conclusione, questa tesi si candida a contribuire al miglioramento della previsione della domanda nel contesto militare italiano attraverso l’impiego delle nuove tecnologie.