Vandi, Michele Angelo
(2020)
Applicazione di tecniche di Hierarchical Clustering per lo Storage Assignment in un magazzino di picking: il caso Manifattura Berluti.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria gestionale [LM-DM270], Documento ad accesso riservato.
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Abstract
Il presente elaborato è il risultato finale di un progetto di miglioramento avviato e concluso nei sei mesi di tirocinio che mi hanno visto coinvolto come membro del team di pianificazione della produzione di Manifattura Berluti, una delle maison del gruppo LVMH Moët Hennessy e leader mondiale nella produzione di scarpe di lusso.
Tale progetto è atto alla riorganizzazione e ottimizzazione delle logiche di Storage Assignment dei codici all’interno del magazzino picking di componenti per il montaggio di Manifattura Berluti.
Al fine di individuare la collocazione ottimale per ogni codice sono state applicate le tecniche di Hierarchical Clustering.
L’analisi è stata svolta implementando un tool per automatizzare e standardizzare le operazioni di costruzione della matrice di incidenza, calcolo degli indici di similarità e di clusterizzazione attraverso gli algoritmi Complete Linkage e Single Linkage.
Infine, questo studio ha prodotto come output principale un decremento di oltre il 40% del tempo impiegato per una missione complessa di picking quando essa viene iniziata e conclusa all’interno di una singola corsia per il prelievo dei componenti necessari ad assemblare un singolo paio di scarpe.
Abstract
Il presente elaborato è il risultato finale di un progetto di miglioramento avviato e concluso nei sei mesi di tirocinio che mi hanno visto coinvolto come membro del team di pianificazione della produzione di Manifattura Berluti, una delle maison del gruppo LVMH Moët Hennessy e leader mondiale nella produzione di scarpe di lusso.
Tale progetto è atto alla riorganizzazione e ottimizzazione delle logiche di Storage Assignment dei codici all’interno del magazzino picking di componenti per il montaggio di Manifattura Berluti.
Al fine di individuare la collocazione ottimale per ogni codice sono state applicate le tecniche di Hierarchical Clustering.
L’analisi è stata svolta implementando un tool per automatizzare e standardizzare le operazioni di costruzione della matrice di incidenza, calcolo degli indici di similarità e di clusterizzazione attraverso gli algoritmi Complete Linkage e Single Linkage.
Infine, questo studio ha prodotto come output principale un decremento di oltre il 40% del tempo impiegato per una missione complessa di picking quando essa viene iniziata e conclusa all’interno di una singola corsia per il prelievo dei componenti necessari ad assemblare un singolo paio di scarpe.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Vandi, Michele Angelo
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Clustering,Storage Assignment,Correlated Storage Assignment,Picking,Hierarchical Clustering,Magazzini
Data di discussione della Tesi
11 Marzo 2020
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Vandi, Michele Angelo
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Clustering,Storage Assignment,Correlated Storage Assignment,Picking,Hierarchical Clustering,Magazzini
Data di discussione della Tesi
11 Marzo 2020
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