Tesi etd-10302024-112542 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
DIRRHAMI, HAJAR
URN
etd-10302024-112542
Titolo
Gestione dell'Integrazione Applicativa ERP-WMS in una realtà Multi-Brand
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'ENERGIA, DEI SISTEMI, DEL TERRITORIO E DELLE COSTRUZIONI
Corso di studi
INGEGNERIA GESTIONALE
Relatori
relatore Ing. Mininno, Valeria
Parole chiave
- Architettura Multi-Brand
- Dashboard
- Disallineamenti Informativi
- ELK
- ERP
- Information Misalignment
- Integration
- Integrazione
- Monitoring System
- Multi-Brand Architecture
- Sistema di Monitoraggio
- WMS
Data inizio appello
05/12/2024
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
05/12/2027
Riassunto
La tesi riguarda la realizzazione di un progetto volto a risolvere le difficoltà di integrazione dati tra un sistema ERP aziendale e un software di gestione magazzino (WMS) di un partner esterno. L’obiettivo è migliorare la coerenza e continuità operativa nella supply chain, garantendo un flusso informativo affidabile e tempestivo tra sistemi aziendali eterogenei.
L'azienda oggetto del progetto opera in un contesto multi-brand complesso, costituito da diversi marchi autonomi, ognuno con proprie piattaforme e processi. Questa organizzazione, frutto di un’espansione per acquisizioni, ha generato una struttura IT frammentata, in cui convivono applicazioni legacy e moderne, spesso incompatibili o non comunicanti tra loro. Di conseguenza, l'integrazione dei dati tra i vari sistemi è diventata una sfida, con rischi di errori e disallineamenti nei flussi informativi, complicando la gestione dei dati e riducendo l’efficacia operativa.
Per affrontare queste criticità, il progetto prevede l’introduzione di un sistema di monitoraggio, Monitoring 2.0, basato su una dashboard in ELK (Elasticsearch, Logstash e Kibana). Questo sistema è stato progettato per raccogliere e visualizzare i dati relativi alla supply chain, identificando rapidamente eventuali incongruenze o errori di integrazione, e consentendo interventi proattivi per mantenere la fluidità delle operazioni.
L’idea alla base del progetto era di implementare un’infrastruttura monitorata centralmente, in grado di ottimizzare la visibilità e affidabilità dei flussi informativi, riducendo l’intervento umano richiesto per risolvere le problematiche.
La piattaforma ELK consente di monitorare in tempo reale quattro eventi della supply chain:
1. Order Creation (creazione ordine): rappresenta il dato relativo alla creazione dell'ordine, gestito dal sistema ERP e inviato al WMS.
2. Pack (impacchettamento): è il dato generato quando, a seguito della verifica della disponibilità dei codici prodotto richiesti dall’ordine, si crea l'imballaggio per la spedizione.
3. Invoice (fatturazione): riguarda i dati relativi all'emissione e alla ricezione delle fatture.
4. Load (spedizione): rappresenta il dato registrato al momento del caricamento dell’ordine nel camion per la spedizione al cliente.
Il progetto ha seguito un processo strutturato in diverse fasi:
• Design funzionale e tecnico: in questa fase sono stati identificati i requisiti, architetturali e tecnici per implementare la dashboard in ELK.
• Build: il sistema è stato sviluppato e configurato in linea con le specifiche del design tecnico e funzionale. La dashboard ELK è stata costruita, implementando le interfacce per ciascuno dei processi monitorati e assicurando che i dati fossero raccolti e visualizzati correttamente in tempo reale.
• Test: questa fase ha incluso verifiche funzionali, per garantire che ogni parte del sistema operasse secondo le aspettative, e test di integrazione, per assicurarsi che i diversi sistemi comunicassero senza disallineamenti.
• Training: prima del go-live, è stata condotta una fase di formazione del personale, con un focus sull'interpretazione dei dati, sull'uso della dashboard e sulla gestione dei problemi rilevati. Questo ha garantito che gli utenti finali fossero preparati a utilizzare il sistema autonomamente e a rispondere tempestivamente alle segnalazioni della dashboard.
• Shadowing: dopo il lancio, il team ha affiancato gli utenti finali nell'uso della dashboard per verificare che comprendessero tutte le funzionalità e potessero utilizzarla correttamente.
• Supporto: è stato infine creato un modello di supporto strutturato su più livelli per gestire le problematiche che possono emergere, assegnando ciascun problema al team di supporto adeguato in base alla complessità della risoluzione.
Grazie al nuovo sistema, l'azienda ha ottenuto significativi miglioramenti. Il monitoring 2.0 ha permesso di ridurre i problemi che in precedenza venivano rilevati manualmente, intercettandole in modo automatico. Il miglioramento principale è legato alla capacità di anticipazione del sistema, che previene l’insorgere di problemi legati alla mancata integrazione dei dati, eliminando i rischi di inefficienze costose. Questo approccio ha aumentato la qualità dei dati e l'efficienza complessiva della supply chain, garantendo un flusso operativo più stabile e riducendo l'incidenza di problematiche che potrebbero compromettere le performance aziendali.
This thesis presents a project designed to address data integration challenges between a company’s ERP system and an external partner’s warehouse management software (WMS). The aim is to enhance operational consistency and continuity within the supply chain by ensuring a reliable and timely flow of information across different business systems.
The company in focus operates in a complex multi-brand environment, consisting of several autonomous brands, each with its own platforms and processes. This structure, developed through a series of acquisitions, has resulted in a fragmented IT landscape where legacy and modern applications often coexist without compatibility. As a result, integrating data across these systems has become a significant challenge, leading to errors and misalignments in information flows that complicate data management and hinder operational efficiency.
To address these issues, the project introduces a monitoring system called Monitoring 2.0, which utilizes a dashboard built on the ELK stack (Elasticsearch, Logstash, and Kibana). This system is designed to collect and visualize supply chain data, quickly identifying inconsistencies or integration errors and enabling proactive measures to maintain smooth operations. The project’s concept is to establish a centrally monitored infrastructure that improves the visibility and reliability of information flows while minimizing the manual intervention needed to resolve issues.
The ELK platform facilitates real-time monitoring of four key supply chain processes:
1. Order Creation: This captures data related to the creation of an order, managed by the ERP system and sent to the WMS.
2. Pack: This data is generated when the availability of product codes specified in the order is verified, and the packaging for shipment is prepared.
3. Invoice: This encompasses data related to the issuance and receipt of invoices.
4. Load: This represents the data recorded when the order is loaded onto the truck for delivery to the customer.
The project was structured into several phases:
• Functional and Technical Design: requirements were identified for implementing the ELK dashboard.
• Build: the system was developed and configured according to the design specifications. The ELK dashboard was constructed with interfaces for each monitored process, ensuring real-time data collection and visualization.
• Testing: this phase included functional tests to confirm that each component of the system performed as expected and integration tests to ensure seamless communication between systems.
• Training: before going live, training sessions were held to prepare staff for data interpretation, dashboard usage, and issue management, ensuring that end-users could operate the system independently and respond promptly to alerts.
• Shadowing: following the go-live, the team supported end-users in using the dashboard to ensure they were familiar with its functionalities and could use it effectively.
• Support: A multi-level support model was established to manage potential issues, directing each problem to the appropriate support team based on its complexity.
As a result of the new system, the company has achieved significant improvements. Monitoring 2.0 has automated the detection of issues that were previously identified manually, enhancing overall efficiency. The system's ability to anticipate potential integration failures has mitigated costly inefficiencies, thereby improving data quality and supply chain performance. This has led to a more stable operational flow and reduced the likelihood of issues that could negatively impact business performance.
L'azienda oggetto del progetto opera in un contesto multi-brand complesso, costituito da diversi marchi autonomi, ognuno con proprie piattaforme e processi. Questa organizzazione, frutto di un’espansione per acquisizioni, ha generato una struttura IT frammentata, in cui convivono applicazioni legacy e moderne, spesso incompatibili o non comunicanti tra loro. Di conseguenza, l'integrazione dei dati tra i vari sistemi è diventata una sfida, con rischi di errori e disallineamenti nei flussi informativi, complicando la gestione dei dati e riducendo l’efficacia operativa.
Per affrontare queste criticità, il progetto prevede l’introduzione di un sistema di monitoraggio, Monitoring 2.0, basato su una dashboard in ELK (Elasticsearch, Logstash e Kibana). Questo sistema è stato progettato per raccogliere e visualizzare i dati relativi alla supply chain, identificando rapidamente eventuali incongruenze o errori di integrazione, e consentendo interventi proattivi per mantenere la fluidità delle operazioni.
L’idea alla base del progetto era di implementare un’infrastruttura monitorata centralmente, in grado di ottimizzare la visibilità e affidabilità dei flussi informativi, riducendo l’intervento umano richiesto per risolvere le problematiche.
La piattaforma ELK consente di monitorare in tempo reale quattro eventi della supply chain:
1. Order Creation (creazione ordine): rappresenta il dato relativo alla creazione dell'ordine, gestito dal sistema ERP e inviato al WMS.
2. Pack (impacchettamento): è il dato generato quando, a seguito della verifica della disponibilità dei codici prodotto richiesti dall’ordine, si crea l'imballaggio per la spedizione.
3. Invoice (fatturazione): riguarda i dati relativi all'emissione e alla ricezione delle fatture.
4. Load (spedizione): rappresenta il dato registrato al momento del caricamento dell’ordine nel camion per la spedizione al cliente.
Il progetto ha seguito un processo strutturato in diverse fasi:
• Design funzionale e tecnico: in questa fase sono stati identificati i requisiti, architetturali e tecnici per implementare la dashboard in ELK.
• Build: il sistema è stato sviluppato e configurato in linea con le specifiche del design tecnico e funzionale. La dashboard ELK è stata costruita, implementando le interfacce per ciascuno dei processi monitorati e assicurando che i dati fossero raccolti e visualizzati correttamente in tempo reale.
• Test: questa fase ha incluso verifiche funzionali, per garantire che ogni parte del sistema operasse secondo le aspettative, e test di integrazione, per assicurarsi che i diversi sistemi comunicassero senza disallineamenti.
• Training: prima del go-live, è stata condotta una fase di formazione del personale, con un focus sull'interpretazione dei dati, sull'uso della dashboard e sulla gestione dei problemi rilevati. Questo ha garantito che gli utenti finali fossero preparati a utilizzare il sistema autonomamente e a rispondere tempestivamente alle segnalazioni della dashboard.
• Shadowing: dopo il lancio, il team ha affiancato gli utenti finali nell'uso della dashboard per verificare che comprendessero tutte le funzionalità e potessero utilizzarla correttamente.
• Supporto: è stato infine creato un modello di supporto strutturato su più livelli per gestire le problematiche che possono emergere, assegnando ciascun problema al team di supporto adeguato in base alla complessità della risoluzione.
Grazie al nuovo sistema, l'azienda ha ottenuto significativi miglioramenti. Il monitoring 2.0 ha permesso di ridurre i problemi che in precedenza venivano rilevati manualmente, intercettandole in modo automatico. Il miglioramento principale è legato alla capacità di anticipazione del sistema, che previene l’insorgere di problemi legati alla mancata integrazione dei dati, eliminando i rischi di inefficienze costose. Questo approccio ha aumentato la qualità dei dati e l'efficienza complessiva della supply chain, garantendo un flusso operativo più stabile e riducendo l'incidenza di problematiche che potrebbero compromettere le performance aziendali.
This thesis presents a project designed to address data integration challenges between a company’s ERP system and an external partner’s warehouse management software (WMS). The aim is to enhance operational consistency and continuity within the supply chain by ensuring a reliable and timely flow of information across different business systems.
The company in focus operates in a complex multi-brand environment, consisting of several autonomous brands, each with its own platforms and processes. This structure, developed through a series of acquisitions, has resulted in a fragmented IT landscape where legacy and modern applications often coexist without compatibility. As a result, integrating data across these systems has become a significant challenge, leading to errors and misalignments in information flows that complicate data management and hinder operational efficiency.
To address these issues, the project introduces a monitoring system called Monitoring 2.0, which utilizes a dashboard built on the ELK stack (Elasticsearch, Logstash, and Kibana). This system is designed to collect and visualize supply chain data, quickly identifying inconsistencies or integration errors and enabling proactive measures to maintain smooth operations. The project’s concept is to establish a centrally monitored infrastructure that improves the visibility and reliability of information flows while minimizing the manual intervention needed to resolve issues.
The ELK platform facilitates real-time monitoring of four key supply chain processes:
1. Order Creation: This captures data related to the creation of an order, managed by the ERP system and sent to the WMS.
2. Pack: This data is generated when the availability of product codes specified in the order is verified, and the packaging for shipment is prepared.
3. Invoice: This encompasses data related to the issuance and receipt of invoices.
4. Load: This represents the data recorded when the order is loaded onto the truck for delivery to the customer.
The project was structured into several phases:
• Functional and Technical Design: requirements were identified for implementing the ELK dashboard.
• Build: the system was developed and configured according to the design specifications. The ELK dashboard was constructed with interfaces for each monitored process, ensuring real-time data collection and visualization.
• Testing: this phase included functional tests to confirm that each component of the system performed as expected and integration tests to ensure seamless communication between systems.
• Training: before going live, training sessions were held to prepare staff for data interpretation, dashboard usage, and issue management, ensuring that end-users could operate the system independently and respond promptly to alerts.
• Shadowing: following the go-live, the team supported end-users in using the dashboard to ensure they were familiar with its functionalities and could use it effectively.
• Support: A multi-level support model was established to manage potential issues, directing each problem to the appropriate support team based on its complexity.
As a result of the new system, the company has achieved significant improvements. Monitoring 2.0 has automated the detection of issues that were previously identified manually, enhancing overall efficiency. The system's ability to anticipate potential integration failures has mitigated costly inefficiencies, thereby improving data quality and supply chain performance. This has led to a more stable operational flow and reduced the likelihood of issues that could negatively impact business performance.
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