Supporto alla strategia logistica e allo sviluppo del business Eismann in Italia

Esempio di ottimizzazione
Eismann
Italia
2020
Big-Data

In  ottica di business model differente abbiamo studiato insieme a FIT Consulting la possibilità di variare l’attuale catena dei giri di consegna di Eismann.

L’analisi condotta ha come punto di partenza la quantificazione dei costi di trasporto, attraverso analisi geospaziali, relativi alla configurazione attuale del modello di consegna, gestita da due magazzini localizzati rispettivamente nel comune di San Pietro Monsezzo (Prov. di Novara) e di Sona (Prov. di Verona). Ogni magazzino rifornisce le filiali di distribuzione.

Per la valutazione di altri scenari abbiamo studiato la possibilità di modificare le sedi dei magazzini. Le possibili localizzazioni di una nuova piattaforma logistica che vada a sostituire i magazzini attuali sono state individuate nelle località di: Piacenza | Romano di Lombardia (BG) | Rovato (BS).

Per ognuna delle ipotesi di localizzazione individuata è stato in primo luogo replicato il processo di calcolo delle distanze di percorrenza e dei costi di trasporto mantenendo la medesima struttura dei giri di consegna presenti nella configurazione attuale.

Per il calcolo ottimizzato dei giri si è fatto utilizzo di un risolutore di CVRP (Capacitated Vehicle Routing Problem) ovverosia un software in grado di ottimizzare l’allocazione dei colli su più veicoli in modo da minimizzare i costi di consegna tenendo in considerazione i vincoli capacitivi.

L’ottimizzatore, sviluppato internamente e adattato al contesto applicativo, è costituito da 3 componenti principali, ciascuna destinata ad ottimizzare uno specifico sotto-problema: Ottimizzatore delle consegne | Ottimizzatore dei tempi di percorrenza | Ottimizzatore dei cicli di consegna.

Tutti gli scenari sono stati comparati e si è individuata una nuova configurazione della catena logistica sottoposta ad approvazione di Eismann.

ELEMENTI INNOVATIVI

Sviluppo di un modello di ottimizzazione dei giri di consegna, derivante da dati reali di percorrenza stradale. Il modello è di tipo open source, sviluppato internamente, a termine del processo di ottimizzazione è stato ingegnerizzato per l’affinamento dei giri di consegna.

Rappresentazione geografica dei giri consegna attuali

Rappresentazione dei magazzini e filiali attuali

Rappresentazione delle sedi dei magazzini attuali e possibili future collocazioni (ciano: attuali–giallo: ipotesi di collocazione)

Esempio di ottimizzazione dei giri di consegna

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