Il seguente elaborato illustra l'importanza dei dati di anagrafica peso-volume all’interno dei processi logistici e analizza al contempo il relativo impatto di tali processi. L’obiettivo di questo studio è quello di documentare come l’utilizzo di questi dati garantisca una maggior efficienza di tutti i processi logistici sia in entrata che in uscita. A tale fine, la seguente tesi si sviluppa attraverso 5 capitoli. Il capitolo 1 propone una panoramica della logistica e dei processi logistici. Il capitolo 2 presenta una breve analisi della letteratura; in particolare si concentra sull’evoluzione delle teorie nel corso del tempo. Nel far ciò, il focus viene riposto sull’applicazione dei dati dimensionali dei prodotti. Analizzando nel dettaglio l’introduzione di questi dati nei processi logistici è possibile comprendere l’importanza di essi nell’ottimizzazione di tutti i processi aziendali. A partire da tale considerazione e analizzando le metodologie sviluppate nella letteratura è stato possibile sviluppare uno strumento matematico valido per ogni azienda in ogni contesto. Infatti, nel capitolo 3 viene presentata l’elaborazione di un modello correttivo per il miglioramento dei processi logistici per mezzo dell’applicazione dei dati dimensionali degli articoli. Tale modello si prefigge l’obiettivo di essere di supporto per il miglioramento di ogni fase logistica che compone la struttura aziendale. Per contestualizzare tale modello, si è preso in considerazione un caso reale . Il caso studio considerato, descritto nel capitolo 4 riguarda l’azienda presso cui ho svolto un periodo di stage curriculare, la Steelco Spa. In conclusione, il capitolo 5 presenta una sintesi dei risultati ottenuti e descrive la validazione del modello ottenuta dall’analisi dell’azienda e l’applicazione del modello dell’azienda.
Impatto dei dati di anagrafica peso-volume sui processi logistici
FAVRETTO, ANDREA
2022/2023
Abstract
Il seguente elaborato illustra l'importanza dei dati di anagrafica peso-volume all’interno dei processi logistici e analizza al contempo il relativo impatto di tali processi. L’obiettivo di questo studio è quello di documentare come l’utilizzo di questi dati garantisca una maggior efficienza di tutti i processi logistici sia in entrata che in uscita. A tale fine, la seguente tesi si sviluppa attraverso 5 capitoli. Il capitolo 1 propone una panoramica della logistica e dei processi logistici. Il capitolo 2 presenta una breve analisi della letteratura; in particolare si concentra sull’evoluzione delle teorie nel corso del tempo. Nel far ciò, il focus viene riposto sull’applicazione dei dati dimensionali dei prodotti. Analizzando nel dettaglio l’introduzione di questi dati nei processi logistici è possibile comprendere l’importanza di essi nell’ottimizzazione di tutti i processi aziendali. A partire da tale considerazione e analizzando le metodologie sviluppate nella letteratura è stato possibile sviluppare uno strumento matematico valido per ogni azienda in ogni contesto. Infatti, nel capitolo 3 viene presentata l’elaborazione di un modello correttivo per il miglioramento dei processi logistici per mezzo dell’applicazione dei dati dimensionali degli articoli. Tale modello si prefigge l’obiettivo di essere di supporto per il miglioramento di ogni fase logistica che compone la struttura aziendale. Per contestualizzare tale modello, si è preso in considerazione un caso reale . Il caso studio considerato, descritto nel capitolo 4 riguarda l’azienda presso cui ho svolto un periodo di stage curriculare, la Steelco Spa. In conclusione, il capitolo 5 presenta una sintesi dei risultati ottenuti e descrive la validazione del modello ottenuta dall’analisi dell’azienda e l’applicazione del modello dell’azienda.File | Dimensione | Formato | |
---|---|---|---|
Favretto_Andrea.pdf
accesso riservato
Dimensione
4.45 MB
Formato
Adobe PDF
|
4.45 MB | Adobe PDF |
The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License
https://hdl.handle.net/20.500.12608/60834