Support to Industry 4.0 and Smart Manufacturing: contributions from AD-COM Project

I ricercatori del team del prof. Giovanni Righini di UniMi, coinvolti nell’Osservatorio AD-COM, (guarda l’intervista del prof. Righini all’inaugurazione di AD-COM), sono stati protagonisti al convegno ODS 2019 – Optimization and Decision Science di Genova, popolando un’intera sessione intitolata Support to Industry 4.0 and Smart Manufacturing – 2, Contributions from AD-COM Project. 

La sessione, che trae origine dai risultati acquisiti nel corso delle attività di ricerca previste nelle aziende di AD-COM, ha approfondito le seguenti tematiche:

1. Single Machine on-Time-in-Full Scheduling (Alberto Ceselli, Marco Casazza, Giovanni Righini)
2. Heuristic Data-Driven Feasibility on Integrated Planning and Scheduling (Marco Casazza, Alberto Ceselli)
3. Evaluating Automated Storage and Retrieval System Policies with Simulation and Optimization (Marco Premoli, Michele Barbato, Alberto Ceselli)
4. Rolling-Horizon Heuristics for Capacitated Stochastic Inventory Problems with Forecast Updates (Emanuele Tresoldi, Alberto Ceselli)
5. Paths and Matchings in an Automated Warehouse (Giovanni Righini, Michele Barbato, Alberto Ceselli)

In particolare, il prof. Righini ha presentato il paper Paths and matchings in an automated warehouse pubblicato sulla rivista AIRO Springer Series. Non solo, dato l’interesse generale sulla tematica presentata dai ricercatori di AD-COM, il board di ODS ha optato per dedicare un’intera sessione del convegno all’ottimizzazione di un magazzino automatico.

Il lavoro presentato analizza e classifica alcune possibili varianti del problema, dato un insieme di ordini di pick-up (prelievo di componenti dal magazzino) e di delivery (inserimento di componenti nel magazzino).

In particolare, nel paper vengono analizzate le varianti:

  • (a) monodimensionale (traslo che scorre su una rotaia), bidimensionale (magazzino che si sviluppa anche in altezza) e tridimensionale (magazzino organizzato su due livelli di profondità per ogni posizione);
  • (b) con capacità 1, capacità 2, capacità >2 (numero di oggetti trasportabili dal traslo simultaneamente);
  • (c) con solo ordini di pick-up in ordine variabile, solo ordini di delivery in ordine prefissato, ordini di entrambi i tipi;
  • (d) siti prefissati (ogni oggetto è in una sola data posizione nel magazzino) o siti variabili (per ogni tipo di oggetto possono esisterne diversi esemplari in posizioni diverse).

Vengono analizzate anche le coppie e le terne di queste caratteristiche che possono presentarsi contemporaneamente, mantenendo comunque il problema risolubile in modo efficiente tramite riformulazione come problema di cammino minimo o di matching di costo minimo su un opportuno grafo. Vengono quindi identificate le più semplici versioni del problema che richiedono lo sviluppo di algoritmi ad hoc, non necessariamente di complessità polinomiale.

Inoltre, per avere una panoramica sui contributi del team di ricerca dell’Università degli Studi di Milano e sugli argomenti trattati nel corso della conferenza, è possibile consultarne il programma al seguente link.