Laureandi: Gianluca Muchetti Olaf Zappa

Presentazione sul tema: "Laureandi: Gianluca Muchetti Olaf Zappa"— Transcript della presentazione:

1 Laureandi: Gianluca Muchetti Olaf Zappa
Corso di laurea in Ingegneria Gestionale MODELLAZIONE SIMULATIVA ED OTTIMIZZAZIONE DI UN SISTEMA LOGISTICO-PRODUTTIVO INTEGRATO Laureandi: Gianluca Muchetti Olaf Zappa Relatore: Prof. Marco Perona Correlatore: Ing. Alberto Turano

2 Agenda Parte 1: Contesto e Obiettivi Parte 2: Modellazione simulativa
Pianificazione integrata Obiettivi Metodologia Parte 2: Modellazione simulativa Caso reale Validazione Campagna sperimentale Conclusioni e sviluppi futuri

3 Pianificazione Integrata
Processo decisionale che coinvolge diverse attività dell’azienda Gestire ogni singolo reparto con un ottica globale di ottimizzazione Perseguire congiuntamente gli obiettivi

4 Agenda Parte 1: Contesto e Obiettivi Parte 2: Modellazione simulativa
Pianificazione integrata Obiettivi Metodologia Parte 2: Modellazione simulativa Caso reale Validazione Campagna sperimentale Conclusioni e sviluppi futuri

5 Obiettivi dello studio
Creazione di uno strumento di supporto decisionale Soluzione migliorativa Robusta Applicabile a casi reali

6 Agenda Parte 1: Contesto e Obiettivi Parte 2: Modellazione simulativa
Pianificazione integrata Obiettivi Metodologia Parte 2: Modellazione simulativa Caso reale Validazione Campagna sperimentale Conclusioni e sviluppi futuri

7 Metodologia Progettazione Test Analisi Analisi in letteratura Modello
Confronto con caso reale Simulazione Studio della realtà aziendale Dati

8 Analisi della letteratura
classificazione Metodologia d’approccio: Modelli Analitici Modelli Economici Modelli Simulativi Funzioni integrate: Approvvigionamento Produzione Distribuzione Vendita Scelta del metodo simulativo

9 Modello modello Realtà aziendale Magazzino centrale Produzione
Trasporto Vendita Magazzini periferici

10 Approccio simulativo Facili da analizzare Flessibilità Costi contenuti
Si presta ad analisi di tipo “what-if” Adatto alla modellazione di ambiti produttivi modello simulatore

11 Agenda Parte 1: Contesto e Obiettivi Parte 2: Modellazione simulativa
Pianificazione integrata Obiettivi dello studio Metodologia Parte 2: Modellazione simulativa Caso reale Validazione Campagna sperimentale Conclusioni e sviluppi futuri

12 Azienda leader nel settore dei
Caso reale Azienda leader nel settore dei beni di largo consumo 2 reparti produttivi 14 linee di lavorazione 1 magazzino centrale 9 magazzini periferici

13 Elementi caratterizzanti
Frequenza di consegna Manodopera Variabili decisionali Scorte di sicurezza Indicatore di performance Livello di servizio

14 Agenda Parte 1: Contesto e Obiettivi Parte 2: Modellazione simulativa
Pianificazione integrata Obiettivi dello studio Metodologia Parte 2: Modellazione simulativa Caso reale Validazione Campagna sperimentale Conclusioni e sviluppi futuri

15 Validazione Variazione: -1,5%

16 Agenda Parte 1: Contesto e Obiettivi Parte 2: Modellazione simulativa
Pianificazione integrata Obiettivi dello studio Metodologia Parte 2: Modellazione simulativa Caso reale Validazione Campagna sperimentale Conclusioni e sviluppi futuri

17 Obiettivo: valutare diversi scenari per un miglioramento economico
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

18 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 -1 gg -2 gg Livello SS +40% +20% +0% -20% -40%

19 Variabili decisionali influenti
Creazione DOE: 125 scenari Analisi ANOVA Variabili influenti: Livello della Manodopera Frequenza di consegna

20 Configurazioni sub-ottimali
Ottimizzazione 3 configurazioni Caso A: - 2,06% Caso B: -1,49% Caso C: -1,08%

21 Analisi di Sensitività
Parametri di contesto Analisi di Sensitività Variazione dei parametri di contesto su 3 livelli Domanda Prontezza di consegna Errori contabili Tempo di carico/scarico automezzi

22 Analisi di sensitività
Creazione DOE: 81 scenari per 4 configurazioni simulazioni Analisi ANOVA Determinazione della configurazione più stabile

23 Risultato Robusta Miglioramento economico

24 Agenda Parte 1: Contesto e Obiettivi Parte 2: Modellazione simulativa
Pianificazione integrata Obiettivi dello studio Metodologia Parte 2: Modellazione simulativa Caso reale Validazione Campagna sperimentale Conclusioni e sviluppi futuri

25 Conclusioni Integrazione interna: ottimizzazione del processo
Simulazione: descrizione fedele della realtà, analisi a basso costo di nuove soluzioni

26 Sviluppi futuri Test casi simili Applicabilità ad altri settori
Da integrazione interna ad integrazione esterna