• Analisi di scenario
• Flexsim
• Simulazione DES
• Sistemi AGV
• Test Statistici

Lo scopo di questo elaborato di tesi è quello di sviluppare un modello di simulazione a eventi discreti, grazie all’utilizzo del software Flexsim, in grado di rappresentare uno strumento di supporto per la progettazione di un impianto AGV . L’ingegnere pre-sales durante la fase di design della soluzione di automazione con veicoli AGV si trova spesso davanti a decisioni complesse che possono riguardare diversi elementi del progetto. L’utilizzo di uno strumento 3D di simulazione in grado di replicare le logiche del sistema reale in un ambiente “protetto” come quello simulativo permette di indagare diversi aspetti della soluzione proposta e compiere scelte più consapevoli.
Il modello sviluppato presso l’azienda System Logistics S.p.a. costituisce un modello simulativo dinamico, stocastico e ad eventi discreti. Il sistema simulato è un impianto di stoccaggio e material handling attualmente in studio per un’azienda cliente del settore food dove gli AGV si occuperanno della movimentazione delle unità di carico. Si è scelto di indagare tre specifici fattori che devono essere definiti nel design di un impianto AGV ovvero: il dimensionamento della flotta, la disposizione a layout dei dwell point o punti di parcheggio e la politica di dispatching da adottare.
Il lavoro ha richiesto un’analisi dell’impianto reale del cliente attraverso una formalizzazione delle principali dinamiche di funzionamento e parallelamente un approfondito studio del tool di simulazione Flexsim. Il modello simulativo è stato implementato e testato attraverso vari step di sviluppo per verificarne il corretto funzionamento. La validazione è stata effettuata grazie alle misure di performance derivate dal simulatore 2D proprietario dell’azienda e tramite gli output del foglio di calcolo statico utilizzato per il dimensionamento della flotta.
Una volta validato il modello sono state implementate diverse configurazioni dello stesso che sono risultate utili nel realizzare un’analisi di scenario all’interno della quale sono stati modificati i tre fattori elencati in precedenza su differenti livelli. Gli output di simulazione sono stati poi confrontati attraverso alcuni KPI implementati nel modello per determinare lo scenario più adatto alle esigenze del cliente e quindi individuare la configurazione di soluzione utile al progettista per orientarsi nella realizzazione del design.
Attraverso una serie di test statistici effettuatati sui diversi scenari è stato dimostrato come tutti e tre i fattori presi in esame presentino un effetto di trattamento significativo sulle performance del sistema.

The principal aim of this dissertation is to develop a discrete events simulation model through the use of the Flexsim software, which represents a significant support instrument in the designing of an AGV plant. In particular, the design stage of an automation solution elaborated with AGV vehicles requires a pre-sales engineer to take numerous complex decisions concerning different elements of the project itself. In fact, using a 3D simulation tool, able to reproduce the dynamics of the real system in a simulating environment, allows not only to investigate and examine a multitude of aspects of the suggested solution, but also to make more conscious choices. More specifically, the prototype developed at System Logistics S.p.a. constitutes a dynamic, stochastic, and discrete events simulation model. This simulated system is, indeed, a storage and material handling plant, which is currently under investigation for a specific customer belonging to the food sector, where AGVs are held accountable for the handling of loading units. This thesis presents a more in-depth analysis of three distinct factors that must be defined in the designing of an AGV plant; namely, the fleet sizing, the layout configuration of the so-called dwell points or parking spots, and the dispatching system that has to be adopted. Generally speaking, this study required a comprehensive investigation of the customer’s real plant through a formalisation of main functioning dynamics of such a system, and, simultaneously, a detailed study of Flexsim as a simulation tool. On this basis, the simulation model under investigation here was implemented and tested through various developing steps so as to accurately verify its proper functioning. Thereafter, the prototype was validated through highly sophisticated performance measures deriving from a corporate-owned 2D simulator, as well as through the outputs of a static spreadsheet, employed in the dimensioning of the fleet. Subsequently, different configurations of the model were implemented. These proved to be useful in carrying out a scenario analysis, within which the three above-mentioned factors where alternatively modified on multiple levels. A comparison of the simulation results was then made through the use of some KPI, by implementing them into the model in order to determine which scenario was most suited to the customer’s needs, and hence, in order to identify the most helpful solution configuration for the design engineer in the realisation of the design itself. Finally, a series of statistical tests, conducted on numerous and diverse settings, demonstrated how all three of the examined factors present a considerable treatment effect on the performances of the system.