Modelli e algoritmi per la produzione integrata e i problemi di distribuzione.

Articolo scientifico pubblicato sulla rivista Computers & Industrial Engineering 154 (2021)


Autori


Vincenzo Bo (a), Marco Bortolini (b), Enrico Malaguti (c), Michele Monaci (c), Cristina Mora (b), Paolo Paronuzzi (c).

(a) Plannet S.r.l., Via Pier Carlo Cadoppi 4/6, I-42124 Reggio nell’Emilia, Italy

(b) DIN, Università di Bologna, Viale Risorgimento 2, I-40136 Bologna, Italy

(c) DEI, Università di Bologna, Viale Risorgimento 2, I-40136 Bologna, Italy

 

Abstract


Motivati da applicazioni del mondo reale per il settore Food & Beverage, consideriamo un problema di ottimizzazione generale che coinvolge la produzione, la distribuzione e la logistica di magazzino. La problematica fa riferimento alla progettazione della rete logistica e la gestione del flusso di materiale per rispondere alle necessità del cliente, relativamente alla domanda multi-prodotto e multi-periodo. Le decisioni sull'utilizzo dello stabilimento di produzione, incluso il dimensionamento dei lotti, l'allestimento e i lotti minimi sono prese da una prospettiva di ottimizzazione dei costi insieme alle decisioni di gestione del magazzino, incluse le spedizioni a magazzini esterni.
Presentiamo una formulazione matematica del problema che si basa su un modello di Mixed Integer Linear Programming (MILP) e tiene conto di tutti i vincoli che sono presenti nella problematica reale. Mostriamo le difficoltà di questo modello (MILP) anche utilizzando soluzioni gestionali allo stato dell'arte, e introduciamo un algoritmo meta-euristico. Testiamo gli algoritmi proposti su due casi di studio e su un ampio set di problemi realistici. I risultati dello studio mostrano che, in tutti i casi, l'algoritmo sviluppato è molto veloce e produce soluzioni la cui qualità di risultato è assolutamente vicina a quella ottenuta attraverso soluzioni MILP, fornendo così un metodo efficiente e molto più rapido, per valutare politiche efficaci da utilizzare in diversi scenari.
I modelli e gli algoritmi di questo tipo sono di grande aiuto ai professionisti in ambito industriale che si occupano di strategie organizzative per le loro reti logistiche.


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Riconoscimenti:


L'articolo parla del progetto “PreLeveling & Plan Cost Optimization (PCO)”, svolto in collaborazione con il dipartimento di Ingegneria dell’Università di Bologna e parzialmente finanziato dalla regione Emilia-Romagna (POR-FESR 2014-20). Il progetto è stato alla base dello sviluppo del Plan Cost Optimiser, modulo software della Suite Compass10 di Plannet.

 

Keywords articolo:



  • Production planning

  • Mixed Integer Linear Programming

  • Heuristic algorithms

  • Lot-sizing

  • Multiple plants

  • Computational experiments