dc.contributor.advisor | Bozzi, Alessandro <1996> | |
dc.contributor.advisor | Zero, Enrico <1990> | |
dc.contributor.author | Barbero, Giovanni <2001> | |
dc.date.accessioned | 2024-07-25T14:27:44Z | |
dc.date.available | 2024-07-25T14:27:44Z | |
dc.date.issued | 2024-07-18 | |
dc.identifier.uri | https://unire.unige.it/handle/123456789/9042 | |
dc.description.abstract | Un obiettivo principale per le aziende `e quello di ridurre i costi agendo sulla ge- stione delle risorse disponibili e quindi anche nell’innovazione tecnologica. Nell’elaborato viene analizzato il processo produttivo in un’azienda di biciclette elettriche che beneficia dello scheduling della produzione, coinvolgendo diverse attivita`: assegnazione dei carichi, sequenziamento delle attivita`, tempificazione delle attivit`a, monitoraggio e controllo. Per affrontare i problemi di scheduling, si utilizzano vari metodi, compresi quelli esatti e gli euristici.
Il metodo esatto piu` comune `e la Programmazione Lineare Intera Mista (MILP), che utilizza la programmazione a vincoli e la matematica per ottenere soluzio- ni ottimali. Questo approccio si basa sulla risoluzione di Contraint Optimization Problems (COP), molto utile per problemi di scheduling come quello dell’impian- to di biciclette elettriche.
D’altra parte, i metodi euristici si basano su regole di priorit`a, come earliest due date, shortest processing time e lo shifting bottleneck. Questi approcci forniscono soluzioni approssimative in tempi piu` rapidi, ma con una precisione potenzialmen- te inferiore rispetto ai metodi esatti.
Nello studio vengono trattati entrambi gli approcci e infine confrontati, eviden- ziando i pro e i contro rispetto al problema specifico di scheduling nell’azienda di biciclette elettriche. L’obiettivo `e identificare il metodo piu` conveniente in base alle esigenze specifiche dell’azienda. | it_IT |
dc.description.abstract | A main objective for companies is to reduce costs by acting on the management of available resources and thus also in technological innovation.
In the paper, the production process in an electric bicycle company that benefits from production scheduling is analysed, involving various activities: load alloca- tion, sequencing of activities, timing of activities, monitoring and control. Various methods are used to deal with scheduling problems, including exact methods and heuristics.
The most common exact method is Mixed Integer Linear Programming (MILP), which uses constraint programming and mathematics to achieve optimal solu- tions. This approach is based on solving Constraint Optimisation Problems (COP), which is very useful for scheduling problems such as the electric bicy- cle plant.
On the other hand, heuristic methods are based on priority rules, such as earliest due date, shortest processing time and shifting bottleneck. These approaches provide approximate solutions more quickly, but with potentially lower precision than exact methods.
In this study, both approaches are treated and finally compared, highlighting the pros and cons with respect to the specific scheduling problem in the electric bi- cycle company. The aim is to identify the most convenient method according to the specific needs of the company. | en_UK |
dc.language.iso | it | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | |
dc.title | Gestione dei sistemi di produzione: un'analisi comparativa di metodi di scheduling esatti ed eurisitci | it_IT |
dc.title.alternative | Production System Management: A Comparative Analysis of Exact and Heuristic Scheduling Methods | en_UK |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
dc.subject.miur | ING-INF/04 - AUTOMATICA | |
dc.publisher.name | Università degli studi di Genova | |
dc.date.academicyear | 2023/2024 | |
dc.description.corsolaurea | 10716 - INGEGNERIA GESTIONALE | |
dc.description.area | 9 - INGEGNERIA | |
dc.description.department | 100025 - DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA MECCANICA, ENERGETICA, GESTIONALE E DEI TRASPORTI | |