Ottimizzazione della logistica distributiva mediante supply chain differenziata nella produzione calzaturiera: il caso Decathlon Produzione Italia S.R.L.

La tesi ha come oggetto l’ottimizzazione dei flussi logistici relativi al processo calzaturiero di Decathlon Produzione Italia s.r.l. mediante l’utilizzo di una supply chain differenziata sulla base della tipologia merceologica. L’obiettivo della tesi è analizzare la situazione AS IS ed implementare una soluzione TO BE in cui la logistica distributiva subisce delle modifiche per verificare se questo comporti dei vantaggi operativi. Nello specifico, lo scopo del lavoro è quello di variare i flussi logistici dei prodotti alto rotanti (denominati Supply Class 1) e di quelli stagionali per ridurre la catena di approvvigionamento e sfruttare la piattaforma di cross docking presente a Piacenza. Nella situazione attuale i prodotti viaggiano dai fornitori ai CAC (Centri di Approvvigionamento Continentale) ed infine ai CAR (Centri di Approvvigionamento Regionali), talvolta passando anche per la piattaforma di Piacenza. Nella situazione TO BE l’obiettivo è quello di variare il flusso logistico solo per i prodotti alto rotanti e stagionali ipotizzando che questi non effettuino più il passaggio intermedio presso i Centri di Approvvigionamento Continentali ma passino solo per Piacenza prima di giungere dai fornitori ai CAR. In questa situazione ipotetica si prevedono notevoli benefici in termini di costi, lead time e emissioni di CO2 legati al trasporto rispetto alla situazione AS IS. Lo scopo della tesi è proprio verificare questa ipotesi. Per svolgere tale analisi sono stati utilizzati strumenti quali Google Sheets, Microsoft Excel, SAP Analysis for Microsoft Office, per condurre query sfruttando i sistemi gestionali aziendali e Google Maps per il tracciamento delle distanze. L’analisi condotta ha portato risultati positivi: confrontando la situazione TO BE con l’AS IS si ottiene infatti un risparmio del 13,5% per quanto concerne i costi di trasporto ed un risparmio del 13,67% nell’ambito del lead time e delle emissioni di CO2 legati al trasporto stesso.