MODELLAZIONE SIMULATIVA ED OTTIMIZZAZIONE DI UN SISTEMA LOGISTICO-PRODUTTIVO INTEGRATO Laureandi :...

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MODELLAZIONE SIMULATIVA ED OTTIMIZZAZIONE DI UN

SISTEMA LOGISTICO-PRODUTTIVO INTEGRATO

Laureandi:

Gianluca Muchetti

Olaf Zappa

Corso di laurea in Ingegneria Gestionale

Relatore: Prof. Marco Perona

Correlatore: Ing. Alberto Turano

Agenda

Parte 1: Contesto e Obiettivi• Pianificazione integrata• Obiettivi• Metodologia

Parte 2: Modellazione simulativa• Caso reale• Validazione• Campagna sperimentale• Conclusioni e sviluppi futuri

Pianificazione Integrata

• Processo decisionale che coinvolge diverse attività dell’azienda

• Gestire ogni singolo reparto con un ottica globale di ottimizzazione

• Perseguire congiuntamente gli obiettivi

Agenda

Obiettivi dello studio

Creazione di uno strumento di supporto decisionale

Soluzione migliorativa

Robusta

Applicabile a casi reali

Agenda

Metodologia

Analisi Progettazione

Analisi in letteratura

Studio della realtà aziendale

Modello

SimulazioneConfronto con

caso reale

Analisi della letteratura

Metodologia d’approccio:•Modelli Analitici •Modelli Economici•Modelli Simulativi

Funzioni integrate:•Approvvigionamento•Produzione•Distribuzione•Vendita

Scelta del metodo simulativo

classificazione

Modello

Realtà aziendale

modello

Produzione

Magazzino centrale

Trasporto Magazzini

periferici

Vendita

Approccio simulativo

•Facili da analizzare

•Flessibilità

•Costi contenuti

•Si presta ad analisi di tipo “what-if”

•Adatto alla modellazione di ambiti produttivi

simulatoremodello

Agenda

Parte 1: Contesto e Obiettivi• Pianificazione integrata• Obiettivi dello studio• Metodologia

Caso reale

•2 reparti produttivi•14 linee di lavorazione

•1 magazzino centrale

•9 magazzini periferici

Azienda leader nel settore dei beni di largo consumo

Elementi caratterizzanti

Variabili decisional

Manodopera

Scorte di sicurezza

Frequenza di consegna

Indicatore di

performance

Livello di servizio

Agenda

Validazione

Variazione: -1,5%

1000000

2000000

3000000

4000000

5000000

6000000

Costo dellamanodopera

Costo di trasporto Costo mantnimentoa scorta

Costo mancatavendita

Costo totale

Simulato

Agenda

Metodologia

Obiettivo: valutare diversi scenari per un

miglioramento economico

•1° Fase: Individuazione delle variabili decisionali influenti

•2° Fase: Scelta delle configurazioni sub-ottimali

•3° Fase: Analisi di sensitività

Perturbazione variabili decisionali

Variabile Decisionale

Livello +2

Livello +1

Livello 0

Livello -1

Livello -2

Manodopera 16+29 15+28 14+27 13+26 12+25

Frequenza di consegna

+2 gg +1 gg 0 -1 gg -2 gg

Livello SS +40% +20% +0% -20% -40%

Variabili decisionali influenti

Creazione DOE: 125 scenari

Analisi ANOVA

Variabili influenti:•Livello della Manodopera

•Frequenza di consegna

Configurazioni sub-ottimali

Ottimizzazione

3 configurazioni

•Caso A: - 2,06%

•Caso B: -1,49%

•Caso C: -1,08%

COSTO TOTALE

5200000

5300000

5400000

5500000

5600000

5700000

5800000

5900000

6000000

Caso A Caso B Caso C Base case

Caso A

Caso B

Caso C

Base case

Parametri di contesto

Variazione dei parametri

di contesto su 3 livelli

•Domanda

•Prontezza di consegna

•Errori contabili

•Tempo di carico/scarico automezzi

Analisi di Sensitività

Analisi di sensitività

Creazione DOE: 81 scenari

per 4 configurazioni 324 simulazioni

Analisi ANOVA

Determinazione della

configurazione più stabile

RisultatoData

Costo tot caso baseCosto totCCosto totBCosto totA

6750000

6500000

6250000

6000000

5750000

5500000

Individual Value Plot of Costo totA; Costo totB; Costo totC; ...

Robusta

Miglioramento economico

Agenda

Conclusioni

• Integrazione interna: ottimizzazione del processo

• Simulazione: descrizione fedele della realtà, analisi a basso costo di

nuove soluzioni

Sviluppi futuri

• Test casi simili• Applicabilità ad altri settori• Da integrazione interna ad integrazione

esterna

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