Ottimizzazione della gestione di magazzini: un caso applicato al settore dei ricambi automotive = Warehouse Management Optimization: a case applied to the automotive spare parts sector

La gestione dei magazzini nel settore dei ricambi automotive rappresenta una delle sfide più complesse e strategiche, poiché richiede di garantire elevati livelli di servizio al cliente mantenendo sotto controllo i costi operativi. L’ampiezza della gamma di prodotti, l’elevata variabilità della domanda e la necessità di consegne rapide rendono imprescindibile lo sviluppo di modelli avanzati di pianificazione della supply chain. La tesi analizza un caso aziendale con l’obiettivo di ottimizzare la gestione delle scorte e la configurazione della rete logistica. Dopo aver discusso i vantaggi e i limiti dei modelli centralizzati e decentralizzati, viene introdotto il concetto di Magazzino Virtuale, che consente di coordinare in maniera integrata i magazzini fisici distribuiti su scala globale, migliorando flessibilità, resilienza e visibilità dei flussi. Elemento cardine del lavoro è lo studio di un tool di Inventory Optimization, che combina dati, algoritmi statistici e funzionalità collaborative a supporto delle decisioni operative. Tra le sue principali applicazioni figurano il calcolo della Safety Stock, condotto tramite approcci probabilistici (fill rate e service level con distribuzioni Normale e Poisson), e la determinazione dell’Economic Order Quantity (EOQ) per definire i lotti ottimali di riordino. Per analizzare come diverse parametrizzazioni di SS ed EOQ influenzino il sistema, è stata sviluppata una simulazione che riproduce il comportamento del Distribution Requirements Planning (DRP), processo aziendale che, basato proprio su questi indicatori, definisce le politiche di riapprovvigionamento della rete. Tale simulazione fornisce non solo metriche quantitative, ma anche rappresentazioni grafiche che permettono di cogliere immediatamente l’impatto delle scelte effettuate sull’intero sistema logistico. In sintesi, il lavoro dimostra come l’adozione di modelli avanzati di ottimizzazione e l’impiego di reti logistiche multilivello, supportate da strumenti digitali, rappresentino un fattore determinante per incrementare il livello di servizio, ridurre i costi e rafforzare la resilienza della supply chain nel settore automotive.