Facoltà: Ingegneria Gestionale - classe L-9
Collocazione: 17665
Autore: Boldoni Alice
Data: 17/10/2019
Titolo: Miglioramento della Supply Chain in un'azienda del settore automotive: definizione di un algoritmo per la scelta tra gestione Kanban ed MRP
Relatore: Raimondi Marco
Autorizzazione per la consultazione: NO
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Obiettivi del progetto L’obiettivo principale dell’elaborato di tesi è stato quello di creare un algoritmo universale, quindi applicabile a tutti gli item trattati da R.E.D. srl, in grado di scegliere la gestione di approvvigionamento più appropriata tra Materials Requirement Planning (MRP) e Kanban, al fine di ridurre sensibilmente le scorte tenute a magazzino per ogni codice, contenendo in tal modo i costi ad esse associate. Risultati L’applicazione dell’algoritmo realizzato ha consentito di abbassare i costi di gestione delle scorte del gruppo di item testati dell’8,6% e di contenere il cash flow relativo del 37%. Metodologia L’algoritmo creato è stato applicato ad un campione di 230 codici, per 94 di essi la gestione migliore è risultata essere quella Kanban, mentre per i restanti 136 codici non sono stati necessari cambiamenti rispetto al tradizionale metodo di gestione di R.E.D, quella ad MRP. La valutazione economica per quantificare i risultati ottenuti ha consentito di giungere ad una percentuale stimata del costo di conservazione su stock medio pari all’8,6%. E’ stato poi selezionato un campione di 80 codici, appartenenti ad una singola categoria, tra gli item la cui gestione più appropriata è risultata essere il metodo Kanban. Su questi, mettendo a confronto la situazione a gestione unica ad MRP e la situazione conseguente all’introduzione dell’algoritmo e dunque del metodo Kanban, si sono calcolati i risparmi in termini di cash flow e marginalità recuperata. Infine, allo scopo di definire la funzionalità e l’universalità dell’algoritmo, abbiamo raccolto e diviso i dati in categorie in base alla frequenza di movimentazione degli item e al rapporto tra deviazione standard e media dei loro rispettivi consumi. Il risultato è stata l'individuazione di quattro categorie: Runner, Repeater PV, Repeater e Stranger, in funzione delle frequenze di movimentazione, dalle minori a alle maggiori. L’analisi condotta e le variabili considerate hanno permesso la creazione dell’algoritmo decisionale che, applicato, ha consigliato il metodo Kanban per tutti i codici Runner, il metodo “pieno per vuoto” per tutti i codici Repeater PV ed ha infine confermato la gestione secondo i dettami MRP per le categorie Repeater e Stranger.
