Sviluppo di un modello di ottimizzazione per la distribuzione di merce all'interno di una Supply Chain

Abstract

Nel presente lavoro di tesi è stata affrontata l’ottimizzazione della gestione dei flussi di prodotti all’interno di una supply chain complessa, attraverso la modellazione matematica e l’analisi comparativa di due principali strategie distributive: Direct Shipping e Warehousing. La scelta di queste tematiche deriva dall’esigenza crescente delle aziende di ottimizzare le operazioni logistiche in un contesto di domanda variabile e vincoli stringenti. Le reti di distribuzione sono state modellate come grafi diretti, con equazioni dinamiche a tempo discreto per lo stoccaggio e il trasporto dei prodotti. In particolare, la pianificazione ottimale delle reti di distribuzione viene affrontata con un approccio in due fasi, al fine di perseguire obiettivi sia strategici che tattici. La fase strategica consiste in un problema di ottimizzazione, volto a determinare le scorte di sicurezza e le quantità di prodotti da trasferire all’interno della rete, tenendo conto dell’incertezza nelle previsioni della domanda a lungo termine. Quella tattica, invece, richiede la soluzione di un problema di ottimizzazione, sfruttando previsioni accurate a breve termine delle richieste dei clienti. I modelli matematici sviluppati sono stati sottoposti a diverse simulazioni in due casi studio e confrontati con la politica tradizionale del lot-for-lot, dimostrando come l’approccio ottimizzato riesca a bilanciare meglio la minimizzazione dei costi e la soddisfazione della domanda, superando le limitazioni delle soluzioni euristiche.

In this thesis, the optimization of product flow management within a complex supply chain was addressed through mathematical modeling and a comparative analysis of two main distribution strategies: Direct Shipping and Warehousing. The choice of these topics stems from the growing need for companies to optimize their logistical operations in a context of variable demand and stringent constraints. The distribution networks were modeled as directed graphs, with discrete-time dynamic equations for the storage and transportation of products. Specifically, the optimal planning of distribution networks was approached in two phases, aiming to achieve both strategic and tactical objectives. The strategic phase involves an optimization problem aimed at determining safety stocks and the quantities of products to be transferred within the network, considering the uncertainty in long-term demand forecasts. The tactical phase, on the other hand, requires solving an optimization problem using accurate short-term customer demand forecasts. The developed mathematical models were subjected to various simulations in two case studies and compared with the traditional lot-for-lot policy, demonstrating how the optimized approach better balances cost minimization and demand fulfillment, overcoming the limitations of heuristic solutions.