Dettagli sull'Insegnamento per l'A.A. 2018/2019

Prerequisiti

Nozioni di base della ricerca operativa: programmazione lineare (PL), metodo del simplesso, teoria della dualità nella PL

Obiettivi

Il corso si propone di illustrare il ruolo che la ricerca operativa può avere nell'industria, in particolare nel supporto alle decisioni basato su indicatori di costo e prestazione. Questo ruolo è illustrato attraverso applicazioni a contesti reali, con una rassegna di modelli di ottimizzazione nell'industria manifatturiera, nella logistica e nel project management. Le proprietà di modelli e algoritmi sono discusse ed esemplificate con applicazioni numeriche che prevedono l'uso di Excel e dei suoi add-on di ottimizzazione.

Sillabo

• Introduzione Industria: il regno dell'organizzazione. Basi della Rivoluzione Industriale, cenni sulle teorie economiche classiche: da Quesnay a Smith e Ricardo. Taylor e il taylorismo. Misure, obiettivi, vincoli, decisioni. Outsourcing vs. in-house, decisori multipli. Esternalità: Jevons, sostenibilità ambientale ed effetto rimbalzo (rebound effect).
• Lot Sizing Pianificazione della produzione e delle scorte. MRP. Giacenza o riordine? Un modello periodico: il lotto economico (EOQ). Estensioni di EOQ. Limiti di EOQ. Modelli non periodici: funzioni costo convesse e concave. Minimizzare costi convessi: un modello di programmazione lineare. Minimizzare costi concavi: metodo di Wagner-Whitin. Backlog. Gestione di scorte eterogenee. Approfondimento: controllo di scorte deperibili.
• Metodi e modelli per la gestione delle scorte: modelli a domanda indipendente (EOQ e varianti), modelli per il lot-sizing
• Elementi di Gestione Progetti (Project Planning) Il successo del PERT. Diagrammi di Gantt, reti di attività, cammini critici. Il Metodo del Cammino Critico (CPM), un modo ottimale di attribuire risorse per raggiungere l'obiettivo nei tempi prescritti. Formulazione come programmazione lineare (Ripasso: il Metodo del Simplesso su Reti). Approfondimento: soluzione del duale con il Simplesso su Reti.
• Modelli di Localizzazione Il modo migliore di posizionare un centro di produzione/servizio in una regione geografica. Modelli di localizzazione semplice, di p-mediana, di p-centro. Formulazione come programmazione lineare intera. Problemi a più stadi (k-echelon). Problemi con capacità. Approfondimento: come si modellano le preferenze del cliente?
• Cutting stock Il modo migliore per ritagliare materiale in forme prescritte. Il modello intero di Kantorovich e i suoi limiti. Scomposizione di Dantzig-Wolfe, il modello di Gilmore-Gomory. Vanttaggi e cautele. Stima del costo tramite rilassamento lineare: il problema del pricing. Per rendere reale il tutto: riuso di materiale, problemi di assortimento, set-up; taglio e lot sizing, sequenziamento dei tagli. Approfondimento: cutting stock con date di consegna dei lotti. Zoom in: cutting stock with custom due-dates.
• Casi industriali Riuso ottimo del materiale presso Dayco Europe. Taglio ottimo e gestione scorte presso Pilkington.

Descrittori di Dublino

Alla fine del corso, lo studente dovrebbe

Testi di riferimento

• M.L. Pinedo, Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems , Springer-Verlag. 2008.    
• R.J. Tersine, Principles of Inventory and Materials Management , North-Holland. 1988.    

Modalità d'esame

Prova scritta (50%), prova orale (50%)

Risorse Internet

Aggiornamenti alla pagina del corso

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