Modellizzazione e Simulazione dei Flussi Intermodali in un Terminal Container: Un’Analisi Prestazionale Stocastica

Abstract

Il presente lavoro di tesi si concentra sull’analisi e l’ottimizzazione dei flussi operativi in un terminal container marittimo, con un focus sulle dinamiche di movimentazione dei container dalla banchina allo yard fino all’area treni, in entrambe le direzioni. L’efficienza delle operazioni portuali rappresenta un fattore critico per la competitività della catena logistica globale, da qui nasce l’esigenza dell’analisi per individuare e risolvere i colli di bottiglia che comportano ritardi e prolungano i tempi di permanenza di navi e treni. Per rispondere a tale obiettivo è stato sviluppato un modello di simulazione a eventi discreti tramite il software AnyLogic, il quale riproduce il flusso d’ingresso e d’uscita e la movimentazione del container attraverso il nodo portuale. L’attività si articola nell’implementazione di diversi scenari operativi al variare del volume di ingresso. I risultati ottenuti permettono di confrontare i tempi di attraversamento nelle due direzioni di flusso intermodale ed evidenziano come l’incremento del carico influisca sulle tempistiche e sul livello di saturazione delle macchine, individuando i punti critici del sistema.

This thesis project focuses on the analysis and optimization of operational flows within a maritime container terminal, with an emphasis on container handling dynamics from the quay to the yard and up to the rail area, in both directions. The efficiency of port operations represents a critical factor for the competitiveness of the global supply chain, driving the need for this analysis to identify and resolve bottlenecks that cause delays and extend the dwell times of ships and trains. To address this objective, a discrete-event simulation model was developed using the AnyLogic software, reproducing the inbound and outbound flows and container handling across the port node. The research is structured around the implementation of various operational scenarios with varying input volumes. The results obtained allow for a comparison of transit times across both intermodal flow directions and highlight how an increase in workload impacts processing times and equipment utilization levels, identifying the critical points of the system.