La riduzione della varietà merceologica tramite piattaforme di prodotto: sviluppo di indicatori e di un modello di progettazione (Parte B)

Per padroneggiare la complessità produttiva e logistica derivante dall’espansione della gamma offerta, sempre più aziende manufatturiere scelgono di adottare strategie come la Delayed Product Differentiation (DPD) che si è dimostrata utile a mantenere alto il livello di servizio offerto, riducendo al contempo la varietà merceologica a stock. In particolare, il presente studio si concentra sull’implementazione della DPD attraverso lo stoccaggio di opportune piattaforme di prodotto dalle quali derivare le varianti al momento del bisogno. Dopo aver fornito un inquadramento generale dei concetti appena illustrati, viene presentato un innovativo modello lineare per la progettazione di tali piattaforme. Sulla base della gamma di prodotti da ottenere, questo strumento determina la migliore strategia produttiva da assegnare a ciascuna variante, tra Assembly-to-Order (ATO), DPD e Make-to-Stock (MTS), specificando al contempo il miglior numero e composizione delle piattaforme eventualmente utilizzate. L’obiettivo di fondo è la riduzione della varietà di prodotti finiti, semilavorati e componenti da mantenere a magazzino per assemblare i diversi prodotti finiti. Nella parte A di questa tesi si è sviluppato un insieme di indicatori che, analizzando la struttura dei cicli di lavorazione in input, permetta di identificare le situazioni che più si prestano all’utilizzo di piattaforme di prodotto. La validità di queste ipotesi iniziali ed i vantaggi derivanti dalla strategia di DPD, sono dimostrate attraverso l’applicazione del modello di ottimizzazione a due casi studio, ottenendo nel caso identificato come favorevole dagli indicatori una significativa riduzione delle tipologie di oggetti a magazzino rispetto all’utilizzo della strategia MTS. In ultimo, viene valutato l’impatto positivo della riduzione della varietà di prodotti o del numero di componenti utilizzati sul tempo computazionale necessario a risolvere in maniera ottima il modello.