Process Mining for Inventory Optimization and Supplier Performance Evaluation: A Carrefour Italy Case Study

This thesis explores the application of process mining techniques in optimizing inventory management and evaluating supplier performance within the context of Carrefour Italy's supply chain. The increasing complexity and demand in grocery retail operations necessitate robust and innovative technological interventions. Traditional supply chain management methods often fall short due to their static nature, failing to capture the dynamic, real-world scenarios of business processes. This study leverages process mining to fill this gap, offering a comprehensive framework that not only identifies but also quantifies inefficiencies, facilitating the selection of relevant KPIs that are monitored enabling targeted improvements. The research employs a case study methodology to deeply integrate process mining tools with Carrefour Italy’s existing IT infrastructure. Qualitative data from interviews and quantitative data from process maps form the core of the analysis, highlighting key inefficiencies such as frequent stockouts and suboptimal supplier performance. Through detailed process mapping and root cause analysis, the study identifies critical areas for intervention. The findings reveal significant potential for enhancing operational efficiency and supplier relations. By implementing process-driven KPIs and recommendations, the case company can achieve substantial improvements in inventory management and supplier interactions. The strategic application of process mining tools provided insights that can lead to a more responsive and efficient supply chain network. This thesis not only contributes to the existing literature but also offers practical insights for grocery retailers, emphasizing the importance of data-driven decision-making in supply chain management. The case of Carrefour Italy serves as a robust example of how integrating advanced data analytics like process mining can substantially mitigate risks and enhance competitiveness in the fast-paced retail sector.

Questa tesi esplora l'applicazione delle tecniche di process mining nell'ottimizzazione della gestione delle scorte e nella valutazione delle prestazioni dei fornitori nel contesto della catena di approvvigionamento di Carrefour Italia. La crescente complessità e domanda nelle operazioni di vendita al dettaglio di generi alimentari richiedono interventi tecnologici robusti e innovativi. I metodi tradizionali di gestione della catena di approvvigionamento spesso non sono all'altezza a causa della loro natura statica, fallendo nel catturare gli scenari dinamici e reali dei processi aziendali. Questo studio sfrutta il process mining per colmare questa lacuna, offrendo un quadro comprensivo che non solo identifica ma quantifica anche le inefficienze, facilitando la selezione dei KPI rilevanti che vengono monitorati per permettere miglioramenti mirati. La ricerca impiega una metodologia di studio di caso per integrare profondamente gli strumenti di process mining con l'infrastruttura IT esistente di Carrefour Italia. Dati qualitativi da interviste e dati quantitativi da mappe di processo formano il nucleo dell'analisi, evidenziando inefficienze chiave come frequenti esaurimenti di scorte e prestazioni dei fornitori non ottimali. Attraverso una dettagliata mappatura dei processi e un'analisi delle cause radice, lo studio identifica aree critiche per l'intervento. I risultati rivelano un significativo potenziale per migliorare l'efficienza operativa e le relazioni con i fornitori. Implementando KPI guidati dai processi e raccomandazioni, l'azienda del caso può ottenere miglioramenti sostanziali nella gestione delle scorte e nelle interazioni con i fornitori. L'applicazione strategica degli strumenti di process mining ha fornito intuizioni che possono portare a una rete della catena di approvvigionamento più reattiva ed efficiente. Questa tesi non solo contribuisce alla letteratura esistente, ma offre anche intuizioni pratiche per i rivenditori di generi alimentari, sottolineando l'importanza della presa di decisioni basata sui dati nella gestione della catena di approvvigionamento. Il caso di Carrefour Italia serve come esempio robusto di come l'integrazione di analisi di dati avanzate come il process mining possa mitigare sostanzialmente i rischi e aumentare la competitività nel settore della vendita al dettaglio a ritmo sostenuto.