Facoltà: Ingegneria Gestionale - classe L-9
Collocazione: 13704
Autore: Bisognin Stefano
Data: 19/12/2014
Titolo: Ottimizzazione volumetrica dell'area di stoccaggio: il caso FERCAM
Relatore: Dallari Fabrizio
Correlatore: Garagiola Elisabetta Rachele
Autorizzazione per la consultazione: NO
Le tesi si possono consultare unicamente in sede
Nel capitolo 1 siamo andati a definire qual è il settore di riferimento della nostra azienda e abbiamo effettuato una veloce analisi di mercato per capire come si collocasse questa all’interno del settore. Nel secondo capitolo siamo andati ad effettuare un’analisi più approfondita della nostra azienda raccontando la storia e studiando i servizi proposti e l’assetto societario utilizzato. Nel capitolo 3 abbiamo riportato i metodi più comunemente utilizzati per il dimensionamento del magazzino e le teorie per il posizionamento della merce. Nel capitolo 4 verrà esposto l’obiettivo della tesi, cioè l’ottimizzazione volumetrica dell’area di stoccaggio nei due casi considerati (magazzino di Rho e di Arese), massimizzando la saturazione del volume disponibile nel magazzino modificando le combinazioni delle celle, mantenendo però invariato il lay-out esistente. Il primo passo è stato studiare le giacenze storiche, con frequenza mensile, in modo da poter definire un modello che ci fornisse il numero di celle ideali da creare. Per semplificare i calcoli le celle sono state raggruppate in tre classi (Alte, Medie e Basse) partendo dalle sette della giacenza in cui erano divise nel file dell’azienda. Le altezze delle celle di ogni classe sono state scelte minimizzando lo spazio che perdiamo tra l’altezza dell’UdC e l’altezza della cella. Questo ci ha portato a confrontare due tipologie di assetto: le altezze delle classi Alte e Medie rimangono invariate mentre per la classe Bassa ne sono state considerate due (1,4 e 1,2 m). A questo punto il volume calcolato con la soluzione ottima dovrà essere raffrontato con il volume effettivo a disposizione nei due magazzini considerati, in modo da poter dedicare la giusta percentuale di spazio ad ogni categoria di UdC. Ottenuto il volume da dedicare ad ogni classe di celle si andrà ad utilizzare la distribuzione Monte Carlo, cioè un metodo che crea un mix di combinazioni che permettono di saturare in altezza lo spazio a disposizione (10 metri sottotrave per entrambi i magazzini). Di questa moltitudine di combinazioni verranno prese solamente quelle che satureranno meglio lo spazio disponibile. Con i dati a disposizione è stato sviluppato un modello che calcola la combinazione di celle che satura meglio lo spazio a disposizione tenendo in considerazione due vincoli: le permutazioni ottenute dalla distribuzione Monte Carlo e la necessità di mantenere un criterio di uniformità, dato dalla ripetizione dell’assetto scelto (quindi le tipologie di permutazioni utilizzate) nei vari blocchi. Come blocchi siamo andati a considerare le corsie (nel caso di Arese) o delle parti di corsie (nel caso di Rho). Infine, per ogni magazzino, siamo andati a calcolare l’indice di saturazione ottenuto con la soluzione del modello, il numero di celle vendibili ottenute ed il costo opportunità perso per ogni tipologia. Con un prezzo (ipotizzato) per l’affitto di una cella e il costo opportunità (calcolato come il costo del volume perso), è stato possibile confrontare le due tipologie per ogni magazzino ed ottenere quella migliore.
