Facoltà: Ingegneria Gestionale per la Produzione Industrial
Collocazione: 15817
Autore: Torre Nicola
Data: 20/07/2017
Titolo: Optimal Supply Chain Design: the Lindt & Sprungli S.p.A. case
Relatore: Dallari Fabrizio
Autorizzazione per la consultazione: NO
Le tesi si possono consultare unicamente in sede
Il contenuto di questo progetto di tesi nasce a seguito di un progetto del Centro di Ricerca C-Log dell’università Carlo Cattaneo LIUC in collaborazione con il Politecnico di Milano svolto per Lindt & Sprüngli e che ha avuto come obiettivo centrale quello di identificare la Supply Chain ideale al fine di ottimizzare i costi di trasporto e di warehousing in vista della scadenza del contratto di affitto del deposito centrale di Magenta. Il progetto si pone ad un livello strategico e si trova ad affrontare delle decisioni di medio-lungo termine con orizzonte di riferimento il 2025 volte all’identificazione della configurazione ideale della Supply Chain e all’individuazione del punto ideale in cui localizzare il deposito centrale della rete, obiettivi principali del progetto. Il progetto si configura come un problema di Network Design che affronta la definizione della nuova rete, considerando anche aspetti quali flessibilità della rete, rischi delle diverse configurazioni e aspetto economico. Il primo step è stato effettuare un’attività di assessment della Supply Chain di Lindt & Sprüngli (descrizione dei nodi, delle loro funzioni, mappatura dei profili stock di ciascun magazzino e per ciascun tipo di prodotto) e mappatura dei flussi tra i singoli nodi della rete suddivisi per tipologia di prodotto. Dopo tale attività, sono state definite diverse configurazioni di Supply Chain e definite delle regole di allocazione per le diverse tipologie di materiali. A seguito di queste considerazioni, si è proiettato il flusso dei materiali e il profilo di stock ad essi relativo al fine di comprendere i flussi su cui calcolare il baricentro e la capacità su cui occorre settare i magazzini. Una volta definiti gli scenari fattibili attraverso il tool Logistic Network Simulator sviluppato per identificare il centro di gravità delle diverse configurazioni, sono stati individuati i baricentri e i costi per ciascuno scenario ed è stata identificata l’alternativa migliore.
