Facoltà: Ingegneria Gestionale - classe LM-31
Collocazione: 21379
Autore: Chiurato Paolo
Data: 27/04/2023
Titolo: Tecniche di data analytics nel processo di pianificazione e controllo della produzione: il caso Sanofi
Relatore: Rossi Tommaso
Correlatore: Saporiti Nicolò
Autorizzazione per la consultazione: NO
Le tesi si possono consultare unicamente in sede
Il lavoro di tesi è il risultato dell’internship svolto presso il sito di Origgio dell’azienda Sanofi, uno dei principali centri produttivi di farmaci per l'automedicazione a livello globale. Il sito in questione è noto per la sua produzione su scala mondiale di Enterogermina e Maalox in varie forme e presentazioni. La tesi si focalizza sui progetti sviluppati in azienda i quali mirano a ottimizzare l’efficienza del processo di pianificazione e controllo della produzione. L’obbiettivo è generare piani di produzione più realistici e fattibili che permettano di rispondere in modo più rapido alle fluttuazioni di mercato, caratterizzato da grande incertezza e forte instabilità della domanda. Ciò è stato raggiunto attraverso la realizzazione di un nuovo Master Production Schedule (MPS) per le due famiglie di prodotto, con un Rough Cut Capacity Plan (RCCP) completamente automatizzato associato. Questo strumento consente di calcolare la capacità produttiva delle diverse linee di produzione, tenendo conto del production mix pianificato nei diversi mesi. L'utilizzo di tali strumenti ha permesso ai planner di ottenere una migliore visualizzazione e informazioni sempre aggiornate sui diversi item, facilitando la realizzazione di piani più fattibili in modo rapido e flessibile. Ciò è stato reso possibile grazie alla capacità di effettuare numerose analisi what-if e di confrontare diversi scenari per trovare il mix produttivo ottimale, garantendo il rispetto del carico di lavoro massimo sulle diverse linee produttive. Al fine di migliorare la visualizzazione delle informazioni fornite dai nuovi strumenti e semplificare il processo decisionale per la ricerca del piano ottimale e la tempestiva individuazione di eventuali criticità, sono state realizzate delle dashboard su Power BI. Ciò ha consentito una visualizzazione più chiara dei dati, grazie all'utilizzo di grafici e tabelle semplici e intuitive. Infine, utilizzando Power Query è stato creato un file per unire diversi file di scheduling in un unico database al fine di ottimizzare la gestione del rilascio dei lotti di prodotto finito. Questa ottimizzazione è stata necessaria a causa dell'elevata domanda che ha richiesto una maggiore produzione, generando un carico di lavoro elevato per il reparto di qualità. Il nuovo file ha permesso un maggiore monitoraggio e sincronizzazione tra le funzioni, consentendo una visualizzazione più chiara e dettagliata del flusso di rilascio dei lotti. In aggiunta ha semplificato l'organizzazione delle spedizioni, poiché con tale strumento è stato possibile verificare quotidianamente in modo più agile e aggiornato i lotti rilasciati.
