Tecnologia digital twin Anylogic per un’azienda nel settore della logistica e del trasporto di autoveicoli

Per un’azienda nel settore della logistica e del trasporto di autoveicoli, JPS ha svolto un progetto finalizzato a definire le migliori logiche di stoccaggio in piazzale, attraverso tecniche di simulazione, basate su tecnologia digital twin Anylogic.

Nel processo analizzato, gli autoveicoli sono stoccati in piazzale all’interno di un porto – provenendo dagli stabilimenti produttivi via treno – e successivamente caricati su grandi navi che li trasporteranno verso destinazioni globali (generalmente nord-americane).

Obiettivo del cliente era valutare le attuali logiche di stoccaggio ed elaborarne di nuove, in modo da incrementare la produttività del processo di allocazione/prelievo delle autovetture e ridurre il tempo di attesa delle navi in porto, durante le operazioni di carico/scarico.

A tale proposito, JPS ha realizzato un modello di simulazione in grado di replicare il processo corrente e di valutare e confrontare scenari e ipotesi alternative, attraverso analisi quantitative.

Il progetto realizzato da JPS insieme al cliente si è articolato in quattro fasi:

1. Analisi AS IS: valutazione dello stato attuale del processo di stoccaggio, analisi quantitative e definizione dei KPI da monitorare
2. Realizzazione modello simulativo: il modello realizzato aveva come obiettivo quello di replicare lo stato AS IS del processo di stoccaggio dei veicoli
3. Realizzazione scenari TO BE: il team JPS ha affiancato l’azienda cliente nella ricerca di ipotesi alternative rispetto al processo utilizzato
4. Analisi TO BE: valutazione dei risultati ottenuti, in termini di tempo di allocazione e di prelievo, simulando le varie ipotesi derivanti dalla fase precedente.

Il progetto si è concluso con un workshop dedicato alla finalizzazione degli scenari migliori definiti dal team e sui quali porre le basi per la successiva applicazione sul campo.

L’azienda cliente ha deciso di implementare una delle logiche alternative proposte e validate attraverso lo strumento di simulazione, con un margine di miglioramento di circa il 20% rispetto alla baseline.