Sviluppo di un modello di simulazione a eventi discreti per la valutazione delle performance di un magazzino automatico in grado di svolgere operazioni di picking interno = Development of a discrete event simulation model to evaluate the performance of an automatic warehouse for internal picking operations

La logistica è un campo nel quale la competizione tra aziende è cresciuta molto nell’ultimo periodo. Questa evoluzione ha portato a un aumento della qualità del servizio offerto al cliente ma anche a un aumento della complessità dei sistemi di immagazzinamento. I magazzini automatizzati ricoprono un ruolo sempre più fondamentale nella gestione di inventari con un grande numero di prodotti differenti e di sistemi di ordinazione sempre più efficienti e complessi. Da questa complessità dei sistemi nasce l’esigenza di munirsi di strumenti capaci di simulare le varie soluzioni disponibili in modo affidabile, soprattutto per quei sistemi che non dispongono ancora di modelli matematici in grado di descriverli in modo accettabile. In questa tesi viene discussa la modellizzazione ad eventi discreti di un magazzino automatico basato sul sistema ESMARTSHUTTLE®. Sono state proposte alcune modifiche al sistema attualmente in commercio in modo da poter creare un magazzino capace di effettuare operazioni di order picking internamente senza la necessità di creare un’area di picking esterna. Il sistema è stato inoltre sviluppato in modo da gestire anche lo storage e il retrieval di pallet interi parallelamente alle attività di picking. Il modello è stato sviluppato tramite l’ambiente di simulazione Flexsim®. Il modello è completamente auto generante sulla base di alcuni parametri chiave, in questo modo si ha la massima compatibilità con la funzione experimenter di Flexsim® che permette il lancio in parallelo di simulazioni su configurazioni differenti. Una volta sviluppato il modello e implementate le logiche di lavoro si è effettuata una valutazione sulle performance del sistema. Si sono confrontate le prestazioni del modello sviluppato con un benchmark reperito in letteratura per poi passare a un’analisi di sensitività utile per individuare le configurazioni in cui il sistema è più performante e quindi applicabile.