• Allestimento
• Analisi statistica
• Automazione
• Ottimizzazione
• Tempo ciclo

L’obiettivo di questa tesi è determinare in che modo sia possibile diminuire il parametro che rileva il tempo ciclo missioni per l’allestimento del carico, definito come tempo necessario dal sistema di automazione del magazzino per prelevare e depositare in prossimità delle ribalte di carico tutte le UdC presenti all’interno degli ordini di un viaggio di spedizione.
Questo parametro è una misura dell’efficienza del processo di magazzino e della pianificazione relativa sia alle scorte sia ai flussi, quindi dell’intera Supply Chain, perché determina la quantità di prodotti consegnati ai clienti o ad altri magazzini intermedi, in modo puntuale e per intero, attributi misurati rispettivamente dagli indici OTD (On Time Delivery) ed OFR (Order Filling Rate) che determinano la qualità del livello di servizio offerto.
La preparazione del carico è un’attività che fa parte di un processo centrale che lega le relazioni tra fornitori, addetti alla pianificazione centrale, operatori di magazzino, clienti e tutta la restante parte del network aziendale. Il rispetto dei tempi di allestimento del carico e la conseguente consegna, rappresentano una priorità fondamentale per tutti gli attori coinvolti all’interno di una medesima catena di fornitura.
Per valutare il parametro in esame, si è dimostrato utile ricorrere all’implementazione di modelli statistici di analisi con cui studiare serie storiche di dati. Concentrando la ricerca sul modello di regressione logistica, è stato possibile mettere in relazione un insieme di dati categorizzati come variabili dipendenti e variabili indipendenti.
In particolare, è stato considerato come variabile dipendente l’avvenuto o meno ritardo durante l’allestimento del carico, definendo come puntuale il tempo ciclo missioni inferiore a tre ore. L’obiettivo mira ad individuare attraverso le analisi statistiche quale variabile incida maggiormente sull’allungamento del tempo necessario per l’allestimento del carico, per poter quindi intervenire con modelli di ottimizzazione ed un piano di azioni migliorative al fine di ridurre il tempo ciclo missioni e le relative conseguenze negative impattanti altri processi.

L’obiettivo di questa tesi è determinare in che modo sia possibile diminuire il parametro che rileva il tempo ciclo missioni per l’allestimento del carico, definito come tempo necessario dal sistema di automazione del magazzino per prelevare e depositare in prossimità delle ribalte di carico tutte le UdC presenti all’interno degli ordini di un viaggio di spedizione. Questo parametro è una misura dell’efficienza del processo di magazzino e della pianificazione relativa sia alle scorte sia ai flussi, quindi dell’intera Supply Chain, perché determina la quantità di prodotti consegnati ai clienti o ad altri magazzini intermedi, in modo puntuale e per intero, attributi misurati rispettivamente dagli indici OTD (On Time Delivery) ed OFR (Order Filling Rate) che determinano la qualità del livello di servizio offerto. La preparazione del carico è un’attività che fa parte di un processo centrale che lega le relazioni tra fornitori, addetti alla pianificazione centrale, operatori di magazzino, clienti e tutta la restante parte del network aziendale. Il rispetto dei tempi di allestimento del carico e la conseguente consegna, rappresentano una priorità fondamentale per tutti gli attori coinvolti all’interno di una medesima catena di fornitura. Per valutare il parametro in esame, si è dimostrato utile ricorrere all’implementazione di modelli statistici di analisi con cui studiare serie storiche di dati. Concentrando la ricerca sul modello di regressione logistica, è stato possibile mettere in relazione un insieme di dati categorizzati come variabili dipendenti e variabili indipendenti. In particolare, è stato considerato come variabile dipendente l’avvenuto o meno ritardo durante l’allestimento del carico, definendo come puntuale il tempo ciclo missioni inferiore a tre ore. L’obiettivo mira ad individuare attraverso le analisi statistiche quale variabile incida maggiormente sull’allungamento del tempo necessario per l’allestimento del carico, per poter quindi intervenire con modelli di ottimizzazione ed un piano di azioni migliorative al fine di ridurre il tempo ciclo missioni e le relative conseguenze negative impattanti altri processi.