ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
3-apr-2025
2024/2025
La presente tesi si propone di analizzare e ottimizzare i processi produttivi nel settore della maglieria di lusso, attraverso un approccio che coniuga i principi del Lean Manufacturing con l’impiego di specifici algoritmi per il miglioramento delle performance operative. Lo studio prende avvio da un tirocinio di tre mesi svolto presso un’azienda specializzata in maglieria di alta gamma, che ha offerto il contesto reale per rilevare dati, sperimentare soluzioni e valutare direttamente i risultati ottenuti.
Inizialmente si presenta un inquadramento del comparto della maglieria di lusso, illustrandone l’evoluzione storica, le sfide attuali e le peculiarità produttive che rendono particolarmente rilevante un’indagine sulle efficienze operative. Segue la descrizione del contesto aziendale e delle motivazioni alla base della ricerca, con particolare riguardo alle esigenze di mercato che spingono a ottimizzare flussi di lavoro e tempi di consegna, pur mantenendo i rigorosi standard di qualità richiesti da un brand di fascia alta.
Il primo passo metodologico è consistito nella mappatura dettagliata dei processi produttivi. Sono state individuate variabili chiave quali i tempi di attraversamento dei prodotti, le distanze percorse all’interno del layout e le efficienze nei diversi reparti, calcolate tramite l’analisi tempi e metodi (MTM). Tale attività ha permesso di identificare i principali colli di bottiglia lungo la catena del valore, gettando le basi per una successiva fase di ottimizzazione. In questa fase sono state quindi adottate tecniche Lean come il Value Stream Mapping e lo Spaghetti Chart, al fine di localizzare le aree più critiche e proporre interventi mirati per eliminare sprechi e inefficienze.
Parallelamente, è stato avviato lo sviluppo di algoritmi per migliorare la gestione dei prodotti e l’organizzazione del layout. Tecniche di clustering e reti neurali autoencoder sono state impiegate per classificare gli articoli secondo criteri produttivi e di domanda, mentre l’analisi delle distanze e il Systematic Layout Planning (SLP) hanno ispirato proposte di riorganizzazione degli spazi, riducendo al minimo i percorsi necessari e bilanciando le linee di produzione. Questa integrazione tra principi Lean e soluzioni data-driven mira a conseguire un equilibrio tra standardizzazione dei processi e flessibilità operativa.
Nella parte finale della tesi viene illustrato un prototipo di software concepito per simulare la domanda e monitorare in tempo reale la produzione, interfacciandosi con i sistemi aziendali (MES ed ERP). Il programma sviluppato rappresenta un primo passo verso la completa automazione di queste funzioni: alcune funzionalità sono già state implementate, mentre ulteriori potenzialità — quali un monitoraggio avanzato della supply chain e una maggiore integrazione dei dati — costituiscono spunti per futuri sviluppi e vengono riprese nelle conclusioni.
I risultati complessivi dimostrano come l’adozione coordinata di tecniche Lean e algoritmi di ottimizzazione possa migliorare sensibilmente le prestazioni produttive, senza intaccare l’eccellenza artigianale alla base della produzione di lusso.
In un mercato sempre più competitivo, tale combinazione di pratiche consolidate e strumenti innovativi può garantire all’azienda la necessaria capacità di adattamento e il mantenimento di un vantaggio competitivo a livello internazionale.
This thesis sets out to analyze and optimize production processes in the luxury knitwear sector by integrating Lean Manufacturing principles with specialized algorithms designed to boost operational performance. The research is based on a three-month internship at a high-end knitwear company, which provided a real-world environment for data gathering, solution testing, and direct result evaluation.
It begins with an overview of the luxury knitwear industry, detailing its historical evolution, current challenges, and the unique manufacturing characteristics that make an in-depth study of operational efficiencies so essential. This is followed by a discussion of the company context and the rationale behind the research, focusing on the market pressures that demand more streamlined workflows and faster delivery times—all while preserving the exacting quality standards expected of an upscale brand.
The initial methodological step involved a detailed mapping of production processes. Key variables—such as product lead times, distances traveled within the layout, and department-level efficiencies (measured through Methods-Time Measurement, MTM)—were identified. This allowed the identification of major bottlenecks along the value chain, laying the groundwork for a subsequent optimization phase. Lean techniques like Value Stream Mapping and the Spaghetti Chart were then deployed to pinpoint the most problematic areas and propose targeted interventions to eliminate waste and inefficiencies.
In parallel, algorithms were developed to improve product handling and layout organization. Clustering methods and autoencoder neural networks were used to categorize items according to production and demand criteria, while distance analysis and Systematic Layout Planning (SLP) informed proposals for reorganizing space, reducing unnecessary routes, and balancing production lines. This fusion of Lean principles with data-driven solutions aims to strike a balance between standardized processes and operational flexibility.
The final part of the thesis presents a prototype software designed to simulate demand and monitor production in real time by interfacing with the company’s MES and ERP systems. This program marks a first step toward full automation of these processes: some functionalities are already in place, while additional capabilities—such as advanced supply chain monitoring and deeper data integration—are highlighted for future exploration and revisited in the conclusions.
Overall, the results demonstrate how the coordinated adoption of Lean techniques and optimization algorithms can significantly enhance production performance without compromising the artisanal quality at the heart of luxury manufacturing. In an increasingly competitive market, this blend of well-established practices and innovative technologies equips the company with the adaptability it needs to preserve a competitive edge at the international level.