• Codici di ricambio
• Domanda di Poisson
• Gestione a scorta
• Stampa on demand
• Tecniche Additive

La gestione dei codici di ricambio è complessa a causa della domanda intermittente che rende i sistemi standard di previsione inefficaci. Questo rende inadeguato anche l'utilizzo dei sistemi di gestione dei materiali a scorta perché spesso si può incorrere in costi di backorder elevati, dovuti proprio alla mancanza di stoccaggio dei codici di ricambio e ai lunghi tempi di approvvigionamento. Recentemente, la produzione additiva, in inglese Additive Manufacturing (AM), è considerata efficace per la gestione dei codici di ricambio, grazie soprattutto all'approccio di "stampa on demand" che permette di produrre il codice nel momento in cui si verifichi un guasto. In questo modo si riducono gli alti livelli di scorta necessari per coprire le imprecisioni dei metodi di previsioni e per evitare di avere alti backorder. Con questo elaborato, si è deciso di riprendere questo argomento del doppio approvvigionamento andando a definire un modello matematico basato sui costi. Questo modello permette, data una popolazione di codici, di selezionare quali di questi siano economicamente vantaggiosi da produrre internamente con la stampa 3D e quali invece debbano essere acquistati da fornitori gestendoli con un tradizionale sistema a scorta. Per fare ciò, è stato preso in considerazione un sistema a single-item in cui la domanda dei codici di ricambio segue una distribuzione di Poisson. Pertanto, il problema è stato modellato considerando una coda Markoviana di cui i parametri caratteristici sono noti (rateo di guasto e di servizio).
Dopo aver definito il modello matematico, è stata condotta un’analisi approfondita su un caso di studio reale analizzando diversi scenari. Da quest’analisi è emerso come l’utilizzo ottimale della stampa 3D aumenti con il diminuire del costo unitario di acquisto della stampante e con l’aumento della velocità della stampante stessa (o in alternativa con la riduzione del tempo di produzione), così come la stampa 3D è favorita dalla riduzione della capacità massima di stoccaggio. Successivamente, è stata condotta un’analisi di sensitività per analizzare la variabilità di ogni parametro sul modello matematico e sulla relativa soluzione ottima. Infine, è stato calcolato l’albero decisionale come strumento di supporto necessario per capire e valutare l’influenza dei parametri di input sulla soluzione ottima. Si è trovato come il costo unitario di acquisto da fornitori esterni abbia un’influenza maggiore sulla scelta dell’approvvigionamento più economico, seguito dal costo unitario di produzione.