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I prodotti seguendo un loro ciclo di vita possono entrare in quello che viene chiamato phase out ovvero una loro fuoriuscita dal ciclo produttivo. Tale fuoriuscita deve essere gestita non solo dal punto di vista tecnico e commerciale ma anche dal punto di vista logistico evitando che alcuni materiali divengano obsoleti. || Continua a leggere

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Applicando l’analisi ABC sia alla giacenza media che al consumo degli articoli possiamo ottenere una matrice Scorte Consumato costituita da nove aree.matrice

I codici posti sulla diagonale rappresentano la situazione ideale, anche se bisogna prestare attenzione ai codici di classe AA poiché possono verificarsi due situazioni: possibile stock-out o area in cui intervenire per ridurre le scorte. Aree critiche sono le classi CA in quanto l’elevato livello di scorta non è giustificato dal consumo, invece per i codici in classe AC si possono presentare casi di stock out. Le classi rimanenti sono di minore criticità in quanto vi è coerenza tra giacenza e consumo. || Continua a leggere

Giacenza Media

Lug
2009
11

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La giacenza media è la qt di una referenza che mediamente è riposta in magazzino. Dietro questa semplice definizione in realtà si nascondo alcune insidie per quello che all’apparenza può sembrare un semplice calcolo. Analizziamo quindi le diverse modalità di calcolo della giacenza partendo dalla più semplice per arrivare a quella più complessa. || Continua a leggere

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La valutazione del magazzino e delle operazioni ad esso collegato richiede una serie di metriche che vanno lette in maniera congiunta per individuare eventuali nodi problematici. La serie di KPI presentata si riferisce ad un sistema di magazzinaggio in funzione.

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Algoritmi genetici

Lug
2009
11

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Lo studio della natura può venire in aiuto nella risoluzione di problemi logistici, infatti questo metodo di ricerca e ottimizzazione si ispira ai principi darwiniani che regolano l’evoluzione delle specie viventi.

L’algoritmo partendo da una insieme di possibili soluzioni (individui), detta popolazione iniziale, esegue n iterazioni incrociando gli individui e selezionando quelli migliori che costituiranno la generazione successiva. La successione di iterazioni evolve verso una soluzione del problema, tale evoluzione è ottenuta tramite una ricombinazione del materiale genetico degli individui e attraverso una mutazione casuale nella popolazione. Gli individui vengono selezionati in base ad una funzione fitness impostata in base al problema da risolvere. || Continua a leggere

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