10 resultados para Packing for shipment

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


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La presente tesi è il frutto di un lavoro di ricerca sugli aspetti che rendono gli algoritmi esatti per CVRP presenti in letteratura poco efficienti su certi tipi di istanze. L'ipotesi iniziale era che gli algoritmi incontrassero difficoltà di risoluzione su istanze di CVRP dotate di un numero limitato di soluzioni di Bin Packing. Allo scopo di verificare la validità di tale supposizione, sono state create istanze di Bin Packing aventi poche soluzioni ottime e sono stati aggiunti tre differenti schemi di routing. Le istanze CVRP sono state risolte con l'algoritmo del dr. Roberti, già presente in letteratura.

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From the discoveries of Pasteur, stereochemistry has played an increasingly important role in the chemical sciences. In particular conformational study of molecules with axial chirality is object of intense research. Through Dynamic-NMR analysis and simulation of the spectra, the energy rotational barriers value of conformers are obtained. When this barrier is high sufficiently, atropisomeric stable compounds can be reached. They can be separated and used in stereo-synthesis and in packing processes. 3,4-bis-aryl maleimides, in which the aromatic groups are sufficiently bulky, generate atropisomeric stable configurations, that can be isolated at room temperature. The assignment of absolute configurations is performed through ECD analysis and comparison with computational calculations. The biological activities of maleimide derivatives widen the field of atropisomers application also in biological systems.

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La tesi ha lo scopo di iniziare, in quanto non lo esaurisce completamente, a riordinare il percorso fatto nella stima del kissing number.

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L’impacchettamento risulta essere importante in molti settori industriali, come il settore minerario, farmaceutico e soprattutto il settore spaziale, in quanto permette di massimizzare il grado di riempimento del propellente solido di un razzo ottenendo prestazioni migliori e notevoli vantaggi economici. Il lavoro di tesi presentato nel seguente elaborato consiste nello studio dell’impacchettamento casuale, in particolare il caso Random Close Packing, di un propellente solido; per fare ciò è stato implementato un codice in ambiente C++ presso l’hangar della Scuola di Ingegneria ed Architettura con sede a Forlì. L’obiettivo principale era quello di trovare la granulometria delle particelle di perclorato di ammonio e delle particelle di alluminio tali da minimizzare gli spazi lasciati vuoti dalle particelle stesse.

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L'obiettivo di questo lavoro di tesi è quello di implementare un codice di calcolo, attraverso l'algoritmo di Lubachevsky-Stillinger, in modo da poter prevedere la frazione volumetrica occupata dalle particelle solide che costituiscono il grain negli endoreattori a propellente solido. Particolare attenzione verrà rivolta al problema dell'impacchettamento sferico random (Random-Close Packing) che tale algoritmo cerca di modellare, e le ipotesi per cui tale modellazione può essere applicata al tipo di problema proposto. Inoltre saranno descritte le procedure effettuate per l'ottenimento dei risultati numerici delle simulazioni e la loro motivazione, oltre ai limiti del modello utilizzato e alle migliorie apportate per un'esecuzione più efficiente e veloce.

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This study investigates biomass and particulate matter also known as PM produced from the combustion of a domestic boiler powered by mais and how to separate PM from the stream of smoke output from the boiler using wet scrubber with structured packing. Sperimentations show the inefficiency of the separator used, so we provide an optimization of the structured packing changing geometric parameters as angle of the bend or thickness of the channels. In order to obtain a higher separation efficiency we remove the structured packinkg and introduce a packed bed composed of spheres of polyethylene with a diameter of 3 mm.

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La tesi ha l'obiettivo di analizzare e tradurre in un modello di simulazione il processo di evasione di ordini dal sito di stoccaggio di un’azienda di e-commerce al fine di valutarne le possibili evoluzioni. In prima analisi sono stati evidenziati i principali motivi che spingono i clienti a preferire gli store online rispetto a quelli fisici e come alcuni dei vantaggi siano il frutto dell’efficienza della gestione dell’outbound. Si è passati, quindi, all’esame del caso di studio, alla scomposizione delle singole fasi di lavorazione degli ordini e alla loro traduzione in linguaggio Arena. Il modello ottenuto è stato valutato grazie alla comparazione dei risultati di statistiche automatiche e manuali, frutto della simulazione, con i dati reali. La fase finale ha riguardato, invece, la valutazione in termini di efficienza di una possibile evoluzione del sistema che consiste nell’introduzione di un robot addetto al packing: il modello è stato modificato e le statistiche del caso as-is sono state confrontate con quelle frutto della nuova simulazione. Con i dati utilizzati è stato dimostrato come un unico robot garantisca prestazioni superiori rispetto allo stato attuale e risulti più che sufficiente per la mole di lavoro di una giornata tipo. Nei periodi dell’anno caratterizzati da un aumento esponenziale degli acquisti, tuttavia, potrebbe essere necessario affiancare alla soluzione automatica quella manuale.

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In questa tesi viene trattata la problematica di determinare le migliori K soluzioni per due problemi di ottimizzazione, il Knapsack Problem 0-1 e lo Shortest Path Problem. Tali soluzioni possono essere impiegate all'interno di metodi di column generation per la risoluzione di problemi reali, ad esempio Bin Packing Problems e problemi di scheduling di veicoli ed equipaggi. Sono stati implementati, per verificarne sperimentalmente le prestazioni, nuovi algoritmi di programmazione dinamica, sviluppati nell’ambito di un programma di ricerca. Inizialmente, per entrambi i problemi, è stato descritto un algoritmo che determinasse le migliori K soluzioni per ogni possibile sottoproblema; partendo da uno zaino con capacità nulla, nel caso del Knapsack Problem 0-1, e dalla determinazione di un cammino dal vertice sorgente in se stesso per lo Shortest Path Problem, l’algoritmo determina le migliori soluzioni di sottoproblemi via via sempre più grandi, utilizzando le soluzioni costruite per gli stati precedenti, fino a ottenere le migliori soluzioni del problema globale. Successivamente, è stato definito un algoritmo basato su un approccio di ricorsione backward; in questo caso si utilizza una funzione ricorsiva che, chiamata a partire dallo stato corrispondente al problema globale, viene richiamata solo sugli stati intermedi strettamente necessari, e per ognuno di essi non vengono determinate soluzioni superflue.

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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.