Riassunto analitico
La seguente trattazione ha lo scopo di presentare il lavoro svolto durante l’attività di tirocinio ed i risultati ottenuti. Nello specifico si tratta di un progetto di implementazione di tre algoritmi di machine learning per conto di una stamperia reggiana: Istituto Stampa srl (IS). Gli algoritmi sono stati realizzati ex novo in linguaggio Python. I tre problemi affrontati riguardano: la durata del setup delle commesse stampate; la compatibilità tra le commesse e le macchine da stampa; la durata della stampa delle commesse. Per ognuno di questi problemi si è implementato un previsore che andasse a stimare il valore richiesto in output. Per il primo ed il terzo caso questo valore è un tempo, per il secondo caso il valore è una probabilità – indicativa del grado di compatibilità. L’obiettivo complessivo è ottimizzare la fase di schedulazione delle commesse da stampare, integrando questi tre componenti intelligenti - realizzati secondo le logiche della Data Science – con lo schedulatore in uso presso l’azienda. Si prevede che, attraverso l’integrazione dei tre algoritmi con i sistemi aziendali, Istituto Stampa possa schedulare al meglio le stampe da realizzare, garantendo un utilizzo ottimale delle macchine ed una gestione efficace del tempo di lavoro. In questo modo l’azienda potrà garantire un servizio di qualità ai propri clienti, nel pieno rispetto delle scadenze prefissate. Le performance dei modelli di previsione mostrano il vantaggio significativo che Istituto Stampa può trarre dall’utilizzo degli stessi al posto (o in aggiunta) dei sistemi tradizionali attualmente in uso.
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