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Magazzini automatici: analisi dei principali indici di performance con riferimento alla norma ISO 22400 = Automated Warehous Systems: analisys of the principal key performance indicators based on the ISO 22400 norm

Eleonora Pinna

Magazzini automatici: analisi dei principali indici di performance con riferimento alla norma ISO 22400 = Automated Warehous Systems: analisys of the principal key performance indicators based on the ISO 22400 norm.

Rel. Giulia Bruno, Franco Lombardi, Alberto Faveto, Emiliano Traini. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2021

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Abstract:

La gestione del magazzino rappresenta una parte fondamentale dell'organizzazione interna della supply chain di un'impresa. Negli ultimi anni, si è reso necessario trovare soluzioni che permettano miglioramenti nelle performance dell'intera catena produttiva e i magazzini automatici, o Automated Warehouse Systems (AWS), hanno rappresentato una soluzione altamente efficace a questo problema. A tal riguardo, sono stati sviluppati diversi lavori che analizzano gli indici di performance (KPI) utilizzati per la valutazione delle operazioni svolte e il miglioramento delle loro prestazioni. L'obiettivo di questa tesi è quello di effettuare uno studio dei KPI maggiormente presenti in letteratura (analizzandoli analiticamente) e di studiare le correlazioni tra di essi, così da avere una visione globale degli indicatori che maggiormente impattano sulle decisioni di gestione degli AWS. L'analisi dei KPI è stata svolta seguendo l'impostazione prevista dalla norma ISO 22400, la quale focalizza proprio sull'ottimizzazione delle performance gestionali. In particolare, per ogni indice vengono fornite le seguenti informazioni: descrizione generale, ambito in cui è rilevante (es. work unit, work center, etc.), formula matematica grazie alla quale può essere calcolato, unità di misura, range all'interno del quale ricadono i suoi valori, e trend per valutare se i risultati ottenuti siano soddisfacenti o meno. Lo studio delle relazioni tra gli indici analizzati e le variabili che compongono le loro formule matematiche ha permesso di evidenziare gli aspetti che hanno una maggiore influenza sulle performance di tutto il magazzino, valutando come i KPI interagiscano vicendevolmente e come le variabili debbano essere modificate affinché si ottengano risultati soddisfacenti per l'ottimizzazione delle performance degli AWS. In conclusione, è stato possibile evidenziare gli aspetti su cui le aziende produttrici o utilizzatrici di AWS debbano intervenire per ottimizzarne le prestazioni e minimizzare i costi, con l'obiettivo di ottenere un miglioramento nella gestione generale delle operazioni svolte, nell'ottimizzazione degli spazi utilizzati, nella riduzione degli errori che si possono verificare e nel miglioramento della qualità del prodotto o servizio offerto.

Relatori: Giulia Bruno, Franco Lombardi, Alberto Faveto, Emiliano Traini
Anno accademico: 2020/21
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 86
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE
Aziende collaboratrici: NON SPECIFICATO
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/17987
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