Riassunto analitico
Questa tesi è il risultato di un'attività di tirocino curriculare svolta presso l'azienda Ammagamma S.r.l. di Modena, della durata di sei mesi nel periodo da giugno a dicembre 2023.
Lo scopo di questo lavoro è quello di presentare un problema di ricerca operativa noto come Supply Chain replenishment optimization, illustrandone prima gli aspetti teorici e successivamente le tecniche implementative effettivamente utilizzate per l'ottimizzazione di un magazzino reale.
Nel primo capitolo verrà presentato il problema, introducendone il contesto e fornendo alcune definizioni di base. Saranno poi illustrati alcuni esempi applicativi e diversi possibili approcci risolutivi. Infine, verrà fornita una breve panoramica sul funzionamento di OR-tools, una libreria open-source sviluppata da Google oggi largamente impiegata nella risoluzione di problemi di ottimizzazione combinatoria.
Nel secondo capitolo verrà illustrato il funzionamento di Aware, il software sviluppato da Ammagamma per la risoluzione del problema preso in esame. In particolare ci si concentrerà sul modello matematico alla base degli algoritmi implementati, descrivendo nel dettaglio le variabili, i vincoli e la funzione obiettivo scelta.
Infine, nel terzo capitolo saranno illustrate due nuove features del software sviluppate durante il periodo di tirocinio. La prima riguarda il trasferimento di merce da una sede del magazzino a un'altra, e la seconda la gestione di diversi slot di prezzo degli articoli in base alla quantità acquistata. In particolare saranno analizzati i vantaggi attesi delle modifiche sviluppate, così come le difficoltà intrinseche nella gestione del modello stesso, sia dal punto di vista matematico che implementativo.
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Abstract
This thesis is the outcome of a curricular internship conducted at the company Ammagamma S.r.l. in Modena, spanning a duration of six months from June to December 2023.
The aim of this work is to present a well-known operations research problem known as Supply Chain replenishment optimization, first elucidating its theoretical aspects and subsequently discussing the implemented techniques employed for optimizing a real warehouse.
In the first chapter, the problem is introduced, providing its context and offering some basic definitions. It then showcases several practical examples and different potential solution approaches. Finally, a brief overview is given regarding the functioning of OR-tools, an open-source library developed by Google, which is widely employed today in solving combinatorial optimization problems.
The second chapter delineates the operation of Aware, the software developed by Ammagamma for addressing the discussed problem. In particular, the focus lies on the underlying mathematical model of the implemented algorithms, providing detailed descriptions of the variables, constraints, and chosen objective function.
Lastly, the third chapter elucidates two new features of the software developed during the internship period. The first pertains to the transfer of goods from one warehouse location to another, and the second concerns the management of different item price slots based on the quantity purchased. Specifically, the anticipated advantages of the developed modifications are analyzed, as well as the inherent challenges in managing the model itself, both from a mathematical and implementation point of view
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