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Analisi Funzionale, processi produttivi e gestione dei dati nelle aziende italiane = Functional analysis, production processes and data management in Italian companies

Giulio Calcio Gaudino

Analisi Funzionale, processi produttivi e gestione dei dati nelle aziende italiane = Functional analysis, production processes and data management in Italian companies.

Rel. Francesca Montagna, Arianna Alfieri. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2019

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Abstract:

Il punto di partenza è stato un problema presente in tutte le aziende ovvero l’enorme crescita dei dati che le riguardano e la necessità di gestirli; il punto è quindi capire dove risiedono i dati, come reperirli, organizzarli e analizzarli. Di questo si parla nel capitolo introduttivo dell’elaborato. Segue poi un capitolo di richiami teorici sui concetti chiave affrontati durante il percorso di studi relativi ai temi trattati e che sono stati necessari durante l’esperienza lavorativa. Dopo aver inquadrato la situazione che stanno affrontando la maggior parte delle aziende italiane si analizza nel dettaglio un caso reale: quello della Centrale del Latte di Torino, in cui è stata svolta un’esperienza di stage extracurricolare con finalità di tesi. Collaborando con diverse figure all’interno dello stabilimento sono state svolte diverse attività di analisi sui processi produttivi, le risorse ed i dati che ne derivano. L’esito degli studi è stato periodicamente relazionato al direttore operations e all’amministratore delegato del gruppo (Centrale del latte d’Italia). Nel dettaglio si parla di analisi delle perdite nelle varie fasi del processo produttivo (pastorizzazione e confezionamento del latte) con relativa quantificazione monetaria; analisi delle efficienze delle linee tramite indicatori specifici e successiva classificazione delle cause di inefficienza in modo da rendere possibili azioni correttive; ridefinizione dei cicli di lavoro meccanici e delle distinte basi dei prodotti; studio sull’efficacia dei turni in relazione alla distribuzione temporale del carico di lavoro; simulazioni sugli aumenti di domanda dovuti ad imprevisti ordini esteri e vincoli di capacità produttiva; generazione di algoritmi di previsione della domanda e rilevazione di parametri fondamentali per l’implementazione di MPS-MRP su sistema informativo. Infine in un capitolo conclusivo sono riassunte le inefficienze emerse durante il percorso e le soluzioni adottate o proposte.

Relators: Francesca Montagna, Arianna Alfieri
Academic year: 2018/19
Publication type: Electronic
Number of Pages: 115
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-31 - MANAGEMENT ENGINEERING
Aziende collaboratrici: Centrale del Latte d'italia S.p.A.
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/10609
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