Regole di scheduling e prestazioni operative: un confronto in ambiente produttivo

Abstract

Lo scheduling della produzione rappresenta uno degli strumenti fondamentali volti al miglioramento dell'efficienza dei sistemi produttivi e al supporto delle decisioni di pianificazione. La presente tesi analizza il rapporto tra le strategie di scheduling e le prestazioni operative, evidenziando come la scelta della strategia da adottare influenzi significativamente gli indicatori del sistema e le performance di questo. Il lavoro si sviluppa attraverso un'analisi della schedulazione, approfondendo le principali tipologie di problemi di scheduling, gli indici di performance (KPI) e le più diffuse strategie di risoluzione, dalle regole più semplici, agli algoritmi euristici e ai modelli di programmazione matematica. La parte applicativa è dedicata alla risoluzione di un caso di studio, un problema di Job Shop Scheduling, tramite l'algoritmo Shifting Bottleneck e alla successiva formulazione del problema come modello di Programmazione Lineare Mista Intera (MILP), implementato nell'ambiente MATLAB. Il confronto tra i due approcci ha evidenziato come entrambi consentano di risolvere il problema, ottenendo tuttavia risultati differenti in termini di makespan. I risultati confermano il ruolo essenziale dello scheduling nel miglioramento delle prestazioni operative e mostrano come la scelta della metodologia dipenda dalle caratteristiche del problema, dai vincoli e dagli obiettivi di produzione.

Production scheduling is one of the fundamental tools for improving the efficiency of manufacturing systems and supporting production planning decisions. This thesis analyzes the relationship between scheduling strategies and operational performance, highlighting how the choice of the scheduling approach can significantly influence system indicators and overall performance. The study begins with an analysis of production scheduling, examining the main categories of scheduling problems, Key Performance Indicators (KPIs), and the most widely adopted solution approaches, ranging from simple priority rules to heuristic algorithms and mathematical programming models. The practical part of the thesis focuses on the solution of a Job Shop Scheduling case study. The problem is first addressed using the Shifting Bottleneck algorithm and is then formulated as a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model, implemented in the MATLAB environment. The comparison between the two approaches shows that both are capable of solving the scheduling problem, although they produce different results in terms of makespan. The results confirm the key role of production scheduling in improving operational performance and demonstrate that the choice of the most appropriate methodology depends on the characteristics of the problem, the system constraints, and the production objectives.