Negli ultimi decenni l'economia mondiale si è trovata ad affrontare diverse sfide dettate da continue evoluzioni di nuove strategie di mercato, nuovi processi industriali e da profondi cambiamenti guidati sia dall'innovazione tecnologica che dalla rivoluzione nel settore dei trasporti. Le aziende via via stanno puntando ed investendo su due settori: la logistica e il trasporto. Il trasporto nella sua accezione è stato oggetto nel corso del tempo di diversi e consistenti cambiamenti e innovazioni rappresentando un potenziale di business che, se ben gestito ed organizzato, può portare successo all'azienda stessa. In particolare, oggi, per molte aziende la competizione si gioca proprio attraverso l'ottimizzazione del trasporto e della distribuzione finale definita dell'“ultimo miglio” ossia quella effettuata nel raggio di pochi chilometri che separano l'ultimo stoccaggio dalla consegna al cliente finale nel più breve tempo possibile. Date tutte queste premesse l'obiettivo che porta alla stesura di questa tesi è proprio l'ottimizzazione del trasporto e della distribuzione finale partendo da un caso reale di studio dettata da un'esperienza di un tirocinio curriculare presso il Gruppo Eurovo, uno dei principali leader europei nella produzione e distribuzione di uova e ovoprodotti. Il lavoro che fa da sfondo a questa tesi è quello di concentrarsi sull'ottimizzazione delle rotte della distribuzione e sulla fase di clustering ovvero quella fase che permette di decidere come suddividere un insieme di nodi o clienti per ciascun veicolo di riferimento. Per entrare più nello specifico verrà proposto un algoritmo di tipo Cluster first – Route second denominato K-means che permetterà, attraverso varie iterazioni, di raggiungere un risultato finale soddisfacente. Successivo passo che si andrà a fare sarà quello di confrontare i risultati ottenuti dal contesto aziendale analizzato in precedenza e quelli ottenuti dall'algoritmo studiato.

Gestione della logistica distributiva e ottimizzazione dei trasporti: il caso del Gruppo Eurovo. ​

BRONSINO, MARTINA
2019/2020

Abstract

Negli ultimi decenni l'economia mondiale si è trovata ad affrontare diverse sfide dettate da continue evoluzioni di nuove strategie di mercato, nuovi processi industriali e da profondi cambiamenti guidati sia dall'innovazione tecnologica che dalla rivoluzione nel settore dei trasporti. Le aziende via via stanno puntando ed investendo su due settori: la logistica e il trasporto. Il trasporto nella sua accezione è stato oggetto nel corso del tempo di diversi e consistenti cambiamenti e innovazioni rappresentando un potenziale di business che, se ben gestito ed organizzato, può portare successo all'azienda stessa. In particolare, oggi, per molte aziende la competizione si gioca proprio attraverso l'ottimizzazione del trasporto e della distribuzione finale definita dell'“ultimo miglio” ossia quella effettuata nel raggio di pochi chilometri che separano l'ultimo stoccaggio dalla consegna al cliente finale nel più breve tempo possibile. Date tutte queste premesse l'obiettivo che porta alla stesura di questa tesi è proprio l'ottimizzazione del trasporto e della distribuzione finale partendo da un caso reale di studio dettata da un'esperienza di un tirocinio curriculare presso il Gruppo Eurovo, uno dei principali leader europei nella produzione e distribuzione di uova e ovoprodotti. Il lavoro che fa da sfondo a questa tesi è quello di concentrarsi sull'ottimizzazione delle rotte della distribuzione e sulla fase di clustering ovvero quella fase che permette di decidere come suddividere un insieme di nodi o clienti per ciascun veicolo di riferimento. Per entrare più nello specifico verrà proposto un algoritmo di tipo Cluster first – Route second denominato K-means che permetterà, attraverso varie iterazioni, di raggiungere un risultato finale soddisfacente. Successivo passo che si andrà a fare sarà quello di confrontare i risultati ottenuti dal contesto aziendale analizzato in precedenza e quelli ottenuti dall'algoritmo studiato.
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