Note di lavoro (Parte I)

(english version)
Il lavoro come consulenti-ricercatori nel settore della logistica, porta a notare l’esistenza di uno scostamento tra aziende e ricerca in merito alla gestione dei processi logistici. Da un lato vi è una forte spinta operativa che porta spesso a concludere che una soluzione certa e consolidata sia migliore di una soluzione innovativa, che potrebbe richiedere uno sforzo di analisi e modellistico maggiore. Dall’altro lato, nella ricerca, la mancanza di dati reali porta alla creazione di scenari realistici, ma spesso poco vicini ai casi reali, allo studio di modelli sofisticati, ma poco attinenti alla realtà.

Perché analisi e modellazione?
L’analisi permette di comprendere l’AS-IS dei processi, individuarne le criticità e definire con l’azienda quelli che sono i principali requisiti da rispettare per poter rispondere adeguatamente all’operatività. Successivamente la modellazione del sistema consente di rappresentare il problema in termini matematici, in modo che possa essere risolto con adeguati strumenti. Tipicamente, la ricerca si occupa di questa ultima fase andando a studiare metodi, modelli e strumenti di supporto alle decisioni innovativi nei diversi settori tra i quali la logistica.

E’ da notare che l’effettivo sforzo di analisi e modellistico che una azienda dovrebbe affrontare per innovare ed ottimizzare i propri processi logistici, è spesso ripagato da un forte impatto sull’efficienza ed efficacia degli stessi che, per un’azienda, si traduce in un aspetto non sottovalutabile come la riduzione di costo.

Principalmente, i problemi logistici affrontati sono modellati in termini di modelli di ottimizzazione combinatoria. Alcuni esempi sono:

• vehicle routing problem – per problemi di distribuzione, collezionamento
• scheduling problem – per problemi di produzione
• auction problem - per problemi di approvvigionamento

Problematiche emerse
Relativamente alla fase di analisi spesso la difficoltà maggiore è legata alla mancanza di condivisione di un linguaggio comune tra operatori e analizzatori del processo. Difficoltà che si traduce in una incapacità ad indicare i vincoli del processo in modo tale che possano essere modellati adeguatamente.
Tra le difficoltà modellistiche incontrate si evidenzia l’elevata numerosità dei dati da gestire e dei vincoli operativi da rispettare.