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em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna


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L’elaborato di tesi è frutto di un percorso di tirocinio svolto in Gruppo Montenegro S.r.l., il cui obiettivo risiede nello sviluppo di un algoritmo per la pallettizzazione e la saturazione del mezzo di trasporto per la Divisione Food. Nello specifico viene proposto un algoritmo euristico elaborato nel linguaggio di programmazione Python. La divisione Food è costituita da tre categorie: Cannamela, Cuore e Vitalia.Queste comprendono prodotti molto eterogenei. Attraverso il coinvolgimento delle funzioni aziendali di Packaging e Qualità, sono stati stabiliti i vincoli da rispettare per la pallettizzazione dei prodotti. L’algoritmo proposto viene descritto suddividendo il processo in tre macro-step. La prima parte affronta il problema del 3D Bin Packing Problem, utilizzando e modificando un programma già presente in letteratura per soddisfare le esigenze della categoria Cannamela. Quest’ultima a differenza delle altre categorie, viene allestita in groupage preallestito poiché gli ordini Cannamela possono contenere quantità non-multiple rispetto alle quantità contenute nell’imballo secondario. La seconda parte dell’algoritmo si occupa della creazione dei pallet per le categorie Cuore e Vitalia. Attraverso l’utilizzo dell’algoritmo di clustering K-means sono state create famiglie di codici che permettessero l’allestimento di pallet con prodotti considerati simili. Di conseguenza, l’algoritmo per la pallettizzazione delle due categorie viene sviluppato ex-novo basandosi sulla percentuale di occupazione del prodotto nel pallet. L’ultima parte dell’algoritmo studia la possibilità di sovrapporre i pallet precedentemente creati. Infine, viene effettuata un’analisi di un periodo strategico confrontando i risultatidell’algoritmo Python con quelli dell’algoritmo presente nel gestionale aziendale. I risultati vengono poi analizzati in relazione a due impatti importanti per l’azienda:economici e ambientali.