Simulazione e analisi del picking in un magazzino con MLS e flow rack integrati nella scaffalatura = Simulation and analysis of picking in a warehouse with MLS and in-shelf flow racks

La necessità di un miglioramento continuo della Supply Chain richiede studi sempre aggiornati sull'ottimizzazione dei diversi nodi del processo logistico. In questo contesto, lo studio si propone di esaminare l'ottimizzazione del picking, un'attività fondamentale che impatta direttamente sull'efficienza complessiva della catena di approvvigionamento. Questo avviene creando un modello concettuale e virtuale per esplorare l'ottimizzazione del picking con flow rack integrati nella scaffalatura, particolarmente adatti per oggetti di piccole dimensioni contenuti in cassette. Per condurre l'analisi, è essenziale basarsi su dati concreti e misurazioni reali. A tal proposito il laboratorio Reslog, situato presso il Politecnico di Torino, fornisce il contesto ideale per la raccolta di dati empirici e la validazione del modello proposto. Utilizzando il software AnyLogic per la simulazione a eventi discreti, è possibile tradurre il modello concettuale in un ambiente virtuale interattivo e dinamico. Il processo di analisi è articolato in diverse fasi chiave. Inizialmente è stato necessario individuare un gap nella letteratura esistente, che ha evidenziato la necessità di un approfondimento sull'argomento del picking. Successivamente, è stato sviluppato un modello concettuale tramite UML, tradotto poi in un modello virtuale mediante il programma AnyLogic. Sono state poi esaminate tre strategie di ottimizzazione del picking, utilizzate nel processo di selezione delle cassette, e tre configurazioni diverse di picking station. Attraverso la definizione di un piano di simulazione dettagliato e l'analisi dei KPI, è stato possibile confrontare e valutare le prestazioni di ciascuna strategia in termini di tempi di esecuzione, tempi in coda e altre metriche rilevanti. Gli scenari simulati sono stati configurati per riflettere un contesto operativo realistico, con simulazioni condotte per un periodo corrispondente a un turno lavorativo standard di 8 ore. Questo approccio consente di ottenere risultati significativi e applicabili, utili per informare le decisioni nel contesto di ottimizzazione della Supply Chain.