3.2) Disciplina dei beni soggetti a obbligo di registrazione
FIGURA 3.6: PROBLEMI AZIENDALI RISCONTRATI E INTERDIPENDENZE TRA DI ESS
FONTE: NOSTRA ELABORAZIONE
In questo contesto, la normativa fiscale ha costretto in qualche modo l’azienda ad una riorganizzazione dei compiti e della struttura software, ed è quindi questo un altro elemento destabilizzante che avrebbe forse necessitato di maggior attenzione da parte del management aziendale. Infatti i limiti di fatturato e valore delle rimanenze a magazzino di cui si è fatto riferimento a pagina 101, erano già stati superati per due anni consecutivi prima che si decidesse di iniziare l’adeguamento alla normativa. Probabilmente questa circostanza poteva essere vista già dal primo anno in cui si sono superati i limiti, come un’opportunità di rinnovamento organizzativo invece che una perdita di tempo e risorse. Una parziale codifica degli articoli a livello “materia prima” è stata attuata, ma la mancanza di tempo e la scarsa attenzione al tema non hanno permesso di progettare un intervento più puntuale e definitivo che avrebbe permesso, per esempio, l’implementazione dell’MRP.
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In conclusione, tutto sommato, possiamo affermare che l’azienda è sicuramente molto efficace nel perseguimento dei ricavi e nella generazione del fatturato, mentre lo è forse meno nella ricerca dell’efficienza produttiva. Per questo motivo, a titolo personale, si ritiene che le necessità aziendali dovrebbero spostarsi, una volta esaurito l’ampliamento della capacità produttiva già in atto e di cui si è accennato a pagina 32 nel capitolo secondo, verso un ampliamento del personale e una ridefinizione dei ruoli e dei canali di comunicazione, in modo da affrontare i problemi riscontrati e razionalizzare la gestione verso la ricerca di una maggiore efficienza.
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APPENDICE
VARIABILI CASUALI E DISTRIBUZIONI DI PROBABILITÀ
Una “variabile casuale” X è “una funzione definita in uno spazio campionario Ω che associa ad ogni elemento elementare ѡi
(appartenente allo spazio campionario), un unico numero X(ѡi) = xi.
L’attributo “casuale” rinvia al fatto che la funzione è generata da un esperimento, meccanismo, o fenomeno naturale di cui non siamo in grado di prevedere l’esito con certezza.” A riguardo delle varie tipologie di variabili, è da sottolineare che “gli statistici classificano le variabili in
qualitative e quantitative. Queste ultime possono essere di tipo
discreto o continuo:
• Le variabili discrete assumono valori numerici che solitamente derivano da processi di conteggio e possono, quindi, assumere solamente valori interi.
• Le variabili continue assumono valori che derivano solitamente da processi di misurazione e possono essere anche non interi.” (D. M. Levine, T. C. Krehbiel, M. L. Berenson, 2014) Per esempio, il
tempo impiegato da una monoposto di formula uno per compiere un giro di pista di un qualunque tracciato del mondiale è una variabile casuale continua, perché può assumere un qualsiasi valore anche (e soprattutto) non intero e inoltre, se si possedesse uno strumento di misura con precisione infinita, non si otterrebbe mai uno stesso risultato di misura.
In effetti questa è una proprietà che distingue le variabili casuali continue dalle discrete e che determina la differenza della loro
distribuzione.
Infatti:
• la distribuzione di una variabile casuale discreta è “un elenco mutualmente esclusivo di tutti i possibili risultati numerici che la v.c. può assumere, unitamente alla probabilità del verificarsi di ciascun risultato.” (D. M. Levine, T. C. Krehbiel, M. L. Berenson,
2014)
Un esempio è la variabile casuale discreta “risultato del lancio di un dado a sei facce”. La variabile casuale in questo caso può assumere solo sei valori: 1,2,3,4,5,6 e ognuno ha probabilità di verificarsi pari a 1/6.
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