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Analisi e ottimizzazione della gestione di magazzino attraverso la valutazione della stampabilità 3D dei componenti con basso indice di rotazione = Analysis and optimization of warehouse management by evaluating the 3D printability of low-turnover components

Katia Angelucci

Analisi e ottimizzazione della gestione di magazzino attraverso la valutazione della stampabilità 3D dei componenti con basso indice di rotazione = Analysis and optimization of warehouse management by evaluating the 3D printability of low-turnover components.

Rel. Maurizio Schenone. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Della Produzione Industriale E Dell'Innovazione Tecnologica, 2021

Abstract:

Nelle imprese che si affacciano al mercato globale e alla competizione mondiale un elemento appare assolutamente chiaro e innegabile: la necessità di organizzare la ricerca continua dell’innovazione. Infatti, l’innovazione di processo e di prodotto è, l’unico vero elemento in grado di garantire il successo all’impresa nel mercato globale. In questo contesto si inseriscono proprio le società di consulenza che si pongono come providers di conoscenza e know how nei confronti delle imprese che hanno la necessità di acquisire nuove competenze e metodologie. In particolare, in questo studio verrà esposto il progetto di un’azienda di consulenza con l’obiettivo di migliorare la gestione di magazzino di un produttore di ricambi per il settore Automotive, attraverso l’utilizzo dell’innovativa tecnologia dell’Additive manufactturing. L’obiettivo è quello di creare uno algoritmo per la valutazione della stampabilità 3D di un componente, in modo da ottimizzare la gestione del magazzino e in particolare eliminando lo stoccaggio dei materiali con un basso livello di movimentazione. Attraverso la collaborazione tra l’azienda di consulenza e l’impresa è stato possibile sviluppare il primo strumento di valutazione della stampabilità disponibile sul mercato. I risultati raggiunti fino ad ora riguardano solamente componenti in materiale plastico, ma si sta già lavorando per poter estendere l’utilizzo di questo algoritmo anche per gli oggetti metallici.

Relators: Maurizio Schenone
Academic year: 2021/22
Publication type: Electronic
Number of Pages: 69
Additional Information: Tesi secretata. Fulltext non presente
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Della Produzione Industriale E Dell'Innovazione Tecnologica
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-33 - MECHANICAL ENGINEERING
Aziende collaboratrici: Accenture
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/20330
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