Optimization for warehouse operations

MEAT & DORIA è una storica azienda piemontese che si occupa di distribuzione in tutto il mondo di ricambi automobilistici aftermarket. Le operazioni nel suo magazzino necessitano un aggiornamento in quanto il rapporto fra numero di pezzi e righe evase sta diminuendo, con una conseguente modifica da un modello di business B2B a B2C. L'obiettivo della tesi è quindi aumentare la quantità di prelievi nel magazzino di MEAT \& DORIA così che possano essere spediti più prodotti ogni giorno. Per realizzare questo obiettivo, è stato concepito e realizzato un programma al calcolatore che realizza l'ottimizzazione dei percorsi di prelievo dei prodotti. Questa ottimizzazione determina il passaggio da uno scenario di raccolta suddiviso per ordine del cliente a uno scenario di raccolta multi-utente chiamato picking massivo. Gli obiettivi del programma al calcolatore che è stato realizzato sono: - comparare la performance tra la raccolta massiva e la raccolta per ordine cliente; - modellizzare il magazzino al fine di stabilire dinamicamente quale sia il numero minimo di operatori necessari in un certo intervallo temporale (optimal staffing forecasting delle risorse umane); - modellizzare come la diversa disposizione della merce influisce sulle operazioni di picking. Comparando i risultati raggiunti con il programma sviluppato nel periodo della tesi rispetto a quelli ottenuti dallo storico, la simulazione ha mostrato un netto miglioramento per quanto concerne la distanza percorsa dagli operatori