• pianificazione di medio perdiodo
• programmazione della produzione
• Ant colony optimization
• lot sizing
• ACS

Il moderno mondo produttivo è caratterizzato da una crescente ansia competitiva
che si traduce in ricerca di sistemi produttivi volti a minimizzare i costi
delle attività non a valore aggiunto, che vadano ad unire le esigenze di politiche
gestionali basate su economie di scala e di politiche basate sulla reattività e
flessibilità.
Esigenze di minimizzazione dei costi ed elevata flessibilità sono in generale
contrastanti tra di loro, tuttavia può essere raggiunto un buon compromesso
tramite un opportuna pianificazione di medio termine.
In questo elaborato viene affrontato il caso reale Husqvarna-Motorcycles di
pianificazione e scheduling della produzione volto ad ottenere piani fattibili ed
economici.
All’arrivo in azienda la pianificazione di medio termine dell’assemblaggio
veicoli e motori veniva effettuata manualmente con criteri di ottimizzazione
legati al buon senso e con l’obiettivo disoddisfare la domanda ed allo stesso
tempo saturare il più possibile le risorse produttive.
Nella realtà in esame le linee di montaggio veicoli possono essere modellate
come una singola macchina su cui viene effettuato un singolo task, con tempi
di setup dipendenti e con una finestra temporale di consegna dei job. Ogni
job che verrà prodotto al di fuori della finestra temporale sarà soggetto a costi
aggiuntivi, che saranno di immobilizzazione e immagazzinamento nel caso in cui
il job venga concluso in anticipo, mentre i costi di ritardo non sono valorizzabili
ma hanno un forte impatto sull’immagine dell’azienda dato che i job in oggetto
nascono da ordini clienti o da previsioni di vendita.
Il lavoro è volto ad automatizzare tale procedura, allo scopo di ottimizzare
i tempi persi per il setup e minimizzare i costi di magazzino e immobilizzazione
e limitando gli eventuali ritardi di consegna del prodotto finito, derivanti da
vincoli di capacità produttiva..
La procedura utilizzata consiste nell’uso di un algoritmo formalizzato da
Dorigo et al nel 1992 denominata ACS (Ant Colony System) per risolvere il
problema della sequenza di setup ottima, e un algoritmo euristico per ricercare
lotti economici e per a livellare la produzione per fare in modo che si riesca a
produrre quanto richiesto dall’ufficio marketing.
L’elaborato riguarderà quindi, la presentazione dell’azienda e del suo sistema
produttivo, i concetti generali di programmazione della produzione e di
scheduling, e la soluzione adottata per ottenere un piano produttivo fattibile ed
economico.