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Il problema dello zaino è il classico problema di ricerca operativo così formulato: Abbiamo uno zaino nel quale possiamo inserire degli oggetti che hanno un peso ed un valore, obiettivo del problema è massimizzare il valore dello zaino senza superare la sua capacità. Così come definito abbiamo il problema dello zaino detto 0/1 è possibile definire altre due varianti ovvero quella in cui ci sono più copie dello stesso oggetto e quella in cui ci sono più zaini (bin packing). Il problema viene risolto tramite un algoritmo euristico (ovvero una ricerca di una soluzione ottimale) di tipo greedy. Esempi di problemi dello zaino sono il riempimento di più vettori o il riempimento di un magazzino assimilabile al problema del taglio. È possibile reperire delle librerie per implementare informaticamente la soluzione del problema.

ALLEGATI

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problema zaino03
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problema zaino02
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Problema zaino01
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Indice di rotazione

Lug
2009
21

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L’indice di rotazione è il più classico degli indicatori di magazzino, è calcolato come rapporto tra le uscite di magazzino e la giacenza media ed indica la velocità con cui si rinnova il magazzino ovvero se dividiamo il periodo di tempo considerato per tale valore abbiamo il numero di giorni in cui mediamente una merce sosta in magazzino.

È possibile calcolare questo indice sia per diversi periodi temporali che per singoli codici o raggruppamenti di articoli o per l’intero magazzino. L’indice di rotazione ci dà una prima informazione su come procede la gestione del magazzino considerato come luogo in cui le merci sostano per poi essere destinate ad entrare in un processo che genera valore, e poiché la sosta non genera valore (ad eccezione del caso di speculazioni) ma unicamente costi è importante che questa sosta sia il più breve possibile, ma quanto deve essere breve? Molto dipende dal settore in cui si opera (In settori come quello alimentare o dell’elettronica di consumo siamo nell’ordine di alcuni giorni), pertanto è necessario confrontare con i dati di riferimento del settore.

Se consideriamo i due operandi della divisione vediamo come il primo indica la quantità del flusso in uscita ed il secondo la quantità dello stock nel periodo di tempo considerato, quindi se le uscite sono maggiori della giacenza media significa che tutta la giacenza si è rinnovata nel periodo n volte mentre nel caso contrario la giacenza si è rinnovata parzialmente. Se consideriamo l’indice di rotazione come la velocità del magazzino e consideriamo la differenza tra gli indici di rotazione di due periodi temporali successivi avremo l’accelerazione media del nostro magazzino e potremo valutare se stiamo accelerando o rallentando.

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Questa tecnica abbastanza elementare ha come obiettivo la classificazione degli articoli attraverso le loro movimentazioni individuando appunto lo schema del flusso dell’articolo. Tale tecnica si basa sulle causali utilizzate nelle movimentazioni di magazzino, per esemplificare consideriamo il caso più completo, un’azienda di produzione e commercializzazione che gestisce anche il conto terzi, in questo caso possiamo individuare i flussi in entrata ed in uscita in questo modo:

ENTRATE AC Acquisto
EC Entrata da Conto Lavoro
EP Entrata da produzione
AE Altra Entrata
USCITE VE Vendita
UC Uscita per Conto Lavoro
UP Uscita per produzione
AU Altra uscita

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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

Effetto Forrester

Lug
2009
10

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L’effetto Forrester, detto anche effetto frusta, si caratterizza per:
1 amplificazione della variabilità nel segnale della domanda
2 perdita di ogni regolarità/riferimento temporale

Le variazioni in aumento od in diminuzione della domanda dei prodotti finiti (collocati al livello più alto della distinta base) si amplificano spostandosi verso monte (livelli più bassi della distinta base), tale distorsione è dovuta alle logiche di lottizzazione che portano ad una ottimizzazione locale e non globale del sistema. || Continua a leggere

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