ambientale, la stratificazione comporta un minor utilizzo di acciaio per la scaffalatura, con una riduzione delle emissioni di anidride carbonica per la produzione dei profilati, che potrebbe in parte bilanciare l’aumento delle emissioni di gas serra clima-alteranti legate alla produzione di energia elet-trica necessaria per i movimenti del trasloelevatore. La stratificazione della scaffalatura e la conseguente adozione di politiche di assegnazione stratificate deve dunque essere analizzata e valutata attentamente in fase di progettazio-ne dell’AS/RS; tale problematica sarà oggetto di analisi progettazio-nel capitolo dedicato alla progettazione sostenibile dei magazzini automatizzati.
Con le strategie dinamiche l’effetto della variazione della domanda è am-plificato con un fattore di forma inferiore (scaffalatura a sviluppo orizzon-tale): per la politica dinamica basata sul turnover, per esempio, passare da una distribuzione 20-50 ad una più ripida 20-80 porta ad un aumento relativo del risparmio energetico del 16% per la scaffalatura 22×45 (fattore di forma 0,74) e del 38% per la 10×99 (fattore di forma 0,44). Per la strategia dina-mica basata sul peso, si registra un aumento relativo del 5% del consumo di energia quando si passa da una curva 20-50 ad una 20-80 per la scaffalatura 22×45, mentre questo peggioramento è amplificato al 17% per la scaffala-tura 10×99 (si vedano i valori in tabella 3.8). Analoghi comportamenti si ottengono per le prestazioni di tempo.
Come implicazione pratica ne deriva che, adottando politiche di alloca-zione dinamica, le scaffalature a sviluppo verticale sono meno sensibili alla distribuzione di domanda rispetto a quelle maggiormente sviluppate orizzon-talmente, le cui prestazioni energetiche sono invece più sensibili alle variazioni nella frequenza di movimentazione. Va inoltre sottolineato che le prestazioni riscontrate dalla politica dynamic weight-based risultano migliori per scaffa-lature sviluppate orizzontalmente, in quanto la stratificazione, operando in senso orizzontale, crea delle classi più “sottili”, dove mediamente i percorsi dall’I/O sono minori rispetto a quelli ottenibili da una scaffalature sviluppate verticalmente con fasce più “larghe”.
3.7 Conclusioni
Un approccio sostenibile nella logistica richiede un cambiamento nella gestio-ne delle operations, spostando la tradizionale prospettiva basata sul tempo verso una orientata alla minimizzazione dei consumi energetici. Questo si può tradurre, nei sistemi AS/RS, nel rivedere i criteri di storage assignment, in modo tale che l’energia consumata dal trasloelevatore possa essere ridotta. L’allocazione dei prodotti energy-based full turnover risulta essere, dal punto di vista energetico, migliore rispetto alle comuni politiche random, per classi e time-based full turnover; tuttavia, le strategie best energy open location, che assegnano dinamicamente i prodotti alla prima locazione libera a consumo energetico minore della classe di appartenenza, superano le
per-60 Capitolo 3. Politiche di storage assignment
formance sia temporali che energetiche delle politiche dedicate full turnover e dovrebbero, pertanto, essere preferite come strategia di stoccaggio.
Se le unità di carico nella scaffalatura sono di pesi differenti, mutano le forme delle zone dedicate ai prodotti e il trade-off tra tempo e consumo ener-getico risulta amplificato, soprattutto con strutture sviluppate verticalmente. I sistemi a peso multiplo possono rendere conveniente, inoltre, l’adozione di politiche di stoccaggio stratificato.
I criteri di storage assignment possono influenzare in modo significativo il consumo di energia nei magazzini automatizzati. Migliorare l’efficienza energetica porta ad ottenere benefici per l’ambiente grazie alla riduzione delle emissioni di gas serra per la generazione dell’energia elettrica da combustibili fossili necessaria per la movimentazione del trasloelevatore.
Un minor consumo energetico comporta anche una riduzione dei costi di fornitura dell’energia e quindi dei costi operativi del magazzino, che, come sottolineato dall’indagine commissionata dalla MHIA (MHIA, 2011b) stanno assumendo un’importanza crescente come driver per le decisioni in campo logistico. Anche il costo di investimento di un AS/RS può essere influenzato dalla politica di stoccaggio, soprattutto qualora si rendano possibili modifiche alla struttura della scaffalatura come con la stratificazione; in questo caso le sezioni trasversali dei componenti in acciaio della scaffalatura possono essere progressivamente ridotte dal basso verso l’alto, con risparmio di costi sia per i montanti sia per i correnti ed un minor utilizzo complessivo di acciaio con relativa ridotta impronta carbonica del magazzino.
Si può dunque concludere che le politiche di stoccaggio di tipo energy-based possano considerarsi degli strumenti efficaci per perseguire una sustai-nable logistics, essendo in grado di incidere sia sulla dimensione ambientale sia su quella economica della sostenibilità di un AS/RS.
Capitolo
4
Politiche di dwell point
Una tipica decisione di pianificazione degli Automated Storage and Retrieval Systems è la posizione di dwell point, ovvero la posizione in cui il trasloeleva-tore, in fase di inattività, attende fino alla successiva operazione da compiere. Questa problematica, in letteratura, è stata tradizionalmente studiata con l’obiettivo di minimizzare il picking time, considerato come la principale prestazione da perseguire nella gestione del magazzino. I nuovi paradigmi legati alla sostenibilità (vedi cap. 1.1) spingono verso un cambiamento di tale prospettiva, cercando di spostare il focus sull’efficienza energetica. In que-st’ottica è stato affrontato il problema del dwell point, valutando la posizione ottimale per le due differenti prospettive e confrontando le performance sia in termini di tempo che di energia per un’allocazione di tipo dedicato. At-traverso un’analisi fattoriale degli esperimenti si è indagato sull’influenza di alcuni fattori, quali la distribuzione di domanda ABC dei prodotti, la geo-metria della scaffalatura e la strategia di allocazione, sulla scelta del dwell point. Parte dei risultati ottenuti nel presente capitolo sono stati presentati al convegno AMST 2011 - Advanced Manufacturing Systems and Technology (Meneghetti and Monti, 2011a).
4.1 Introduzione
La strategia di dwell point consiste nel determinare la posizione di riposo del trasloelevatore durante le fasi di inattività, ossia quando non vi sono richie-ste di stoccaggio/prelievo in coda; questo si traduce nel ricercare la locazione che minimizza la distanza dalla futura e ancora sconosciuta richiesta. L’idea è quella di approfittare dei periodi di inattività del sistema per muovere in anticipo il trasloelevatore, in modo da collocarlo in una posizione verosimil-mente più conveniente per servire la prossima locazione; tale traslazione non influenza il tempo di risposta percepito dai clienti, il quale viene calcolato solo dal momento in cui arriva una richiesta di prelievo all’AS/RS.
62 Capitolo 4. Politiche di dwell point
Adottando un approccio sostenibile, l’obiettivo principale da perseguire si sposta dalla minimizzazione del picking time all’ottimizzazione del consumo energetico.
Se dal punto di vista temporale si potrebbero ottenere dei vantaggi dal-l’anticipare il movimento del trasloelevatore, dato che tale spostamento ri-sulta essere no time sensitive per il cliente, dal punto di vista energetico ogni spostamento comporta comunque un consumo di energia e quindi potrebbe non essere una scelta vincente, soprattutto qualora il trasloelevatore sia già posizionato alla stazione I/O, a causa di un recupero precedente e si trovi a dover eseguire uno stoccaggio.
Nei successivi paragrafi si valuterà, dunque, sia nell’ottica di minimizza-zione del tempo che dell’energia, la locaminimizza-zione più “conveniente” in cui posi-zionare il trasloelevatore per attende la successiva operazione da compiere. Verranno valutate le prestazioni di tempo ed energia nell’ipotesi di cicli sin-goli di prelievo per le diverse locazioni di dwell point identificate, in modo da fornire uno strumento di supporto alle decisioni, che consenta di operare la scelta più corretta in base della primaria prestazione da perseguire.
Le prestazioni di picking sono fortemente influenzate dalla politica di al-locazione, come visto nel cap. 3; in questo studio il problema di dwell point è stato esaminato considerando la politica di allocazione dedicata full tur-nover, dove le locazioni della scaffalatura più “convenienti” sono assegnate ai prodotti con più alto turnover. Tale “convenienza” va letta a seconda dell’obiettivo da perseguire; in un ottica time-based i prodotti con turno-ver maggiore turno-verranno assegnati alle posizioni della scaffalatura con il minor tempo di accesso (politica TBFT), mentre nell’ottica energy-based i prodotti maggiormente movimentati saranno assegnati alle posizioni che comporta-no il micomporta-nor consumo energetico del trasloelevatore (politica EBFT), come evidenziato nel paragrafo 3.3.
Il capitolo è stato organizzato come segue: nel paragrafo 4.2 viene pre-sentata la review della letteratura sulle politiche di dwell point, nel paragra-fo 4.3 vengono selezionate le locazioni di dwell point ottimali per minimizzare il tempo e l’energia, mentre le simulazioni eseguite e i risultati ottenuti ven-gono esplicati nei paragrafi 4.4 e 4.5. Nel paragrafo 4.6, infine, si riassumono le conclusioni dello studio.