3.2 Fase di prelievo L’algoritmo di prelievo rimane coerente in entrambe le configurazioni, con la differenza che risiede nel posizionamento dei prodotti all’interno del magazzino. In un magazzino a carosello verticale, il processo di picking inizia con la lettura dell’ordine. Questo passaggio prevede la scansione dei prodotti specificati nell’ordine e l’identificazione di tutti i vassoi…

3.1 Fase di assegnazione Un presupposto iniziale è che il magazzino inizi vuoto. Per ciascun tipo di prodotto, nel dizionario prodotti_da_allocare, viene attivato un ciclo. Diverse variabili vengono inizializzate all’inizio del ciclo, come il numero totale di unità da allocare per il tipo di prodotto corrente. Successivamente il ciclo entra in un ciclo while, che…

Sviluppo di un algoritmo di ottimizzazione per l’allocazione e il ritiro dei prodotti In questo studio ci riferiamo ad un ipotetico magazzino verticale automatizzato. Sulla base delle ricerche precedenti, l’obiettivo è definire uno scenario rappresentativo dei reali processi di picking industriale. Ciò consentirà di affrontare un problema significativo dal punto di vista operativo e che…

2.5 Allocazione dinamica o caotica Nell’Industria 4.0, molte aziende considerano l’allocazione statica dei prodotti (chiamata anche Static Slotting) una pratica inefficiente; infatti, la nuova tendenza è l’applicazione del “Dynamic Slotting” (allocazione dinamica) (Papcun et al., 2019). Lo stoccaggio dinamico o caotico prevede che un articolo possa essere immagazzinato in qualsiasi posizione vuota del magazzino valutando…

2.4 Approccio di ottimizzazione multicriterio2115 Come accennato nella sezione precedente, è possibile implementare tecniche multidecisionali per risolvere problemi di allocazione dei prodotti. Data la natura multicriterio di SLAP, Micale et al. ha proposto un approccio combinato basato su ELECTRE TRI e TOPSIS in un ambiente incerto (Micale et al., 2019). ELECTRE TRI assegna i prodotti…

2.3 Ottimizzazione basata sulla domanda La domanda dei prodotti può essere studiata per determinare la relazione tra i prodotti e le abitudini dei consumatori utilizzando l’analisi di clustering e associazione per estrarre modelli di ordinamento. È importante ridurre i tempi e i costi di prelievo per valutare la frequenza con cui i prodotti vengono ordinati…

2.2 Ottimizzazione mediante la distanza di prelievo   La distanza e il percorso per il prelievo dei prodotti hanno un impatto elevato sui costi totali di prelievo, quindi Muppani e Adil hanno proposto un algoritmo di ricottura simulata per risolvere un modello di pianificazione per la formazione delle classi e l’allocazione di stoccaggio considerando tutte…

2.1 Ottimizzazione in base alle caratteristiche del prodotto (peso e dimensioni) L’allocazione del prodotto può prendere in considerazione le caratteristiche del prodotto, come peso e dimensioni. Zuniga et al. definire un modello matematico che consideri il peso del prodotto. Inoltre, il modello proposto affronta contemporaneamente il problema dell’allocazione e del raggruppamento dei prodotti e il…