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Routing Vehicle Algorithms and Integration with Discrete Event Simulation: the SACMI Case Study
Le aziende manufatturiere affrontano costantemente problemi di ottimizzazione dei processi di logistica per cercare di ottenere sempre di piĂą dalle loro macchine e dai loro
processi produttivi utilizzando la tecnologia disponibile. Uno di questi problemi di ottimizzazione `e sicuramente la logistica per la gestione del magazzino, quindi come utilizzare lo spazio del magazzino efficientemente e allo stesso tempo ottenere l’instradamento
ottimo dei veicoli che trasportano i prodotti nelle varie fasi di lavorazione. L’obiettivo
di questa tesi `e di cercare i diversi approcci usati in letteratura e sulla base di questi
migliorare il routing delle macchine e l’assegnazione delle risorse in uno scenario reale.
Un algoritmo di routing `e stato modificato e migliorato per il caso specifico con una euristica di assegnazione delle risorse che meglio gestisce l’uso del magazzino e dei veicoli.
In aggiunta a ci`o sono stati analizzati diversi metodi di comunicazione fra l’algoritmo e
il software di simulazione usato per il testing. In particolare diversi protocolli per comunicazione macchina-macchina sono stati esaminati per vedere quale sarebbe la scelta
migliore una volta che il software sar`a implementato in un ambiente di produzione reale
La città di Leonardo. Concorso di idee per la progettazione dell’arredo urbano nel centro storico
Enabling adaptive analytics at the edge with the Bi-Rex Big Data platform
Zero Defect Manufacturing (ZDM) is an emergent and disruptive paradigm that aims to optimize industrial process efficiency and sustainability by leveraging innovative and sophisticated data-driven approaches. It is a technology intensive concept that has the ambition of achieving and maintaining ``first-time-right'' quality goals in spite of varying processes and input material.
As a result, developing ZDM applications might become overwhelming for small enterprises due to the multitude of diverse platform, the lack of know-how, and the need to adapt general purpose solutions to meet their needs. The Big Data Innovation and Research Excellence (Bi-Rex) is an Italian consortium that aims to accelerate the industrial innovation process of small enterprises. Within this consortium we developed a Big Data platform that enables adaptive analytics at the IT/OT boundary by leveraging innovative solutions for the safe and automatic deployment of data-driven apps, using MLOps and DevOps techniques and technologies, and evaluated it in real use cases provided by the world leading industrial partners involved in the project