Re-layout and optimization of the picking area-the Kone Industrial case

Industry 4.0 is revolutionizing how companies manufacture, improve, and distribute their products. Manufacturers are integrating new technologies such as the Internet of Things (IoT), cloud computing, analytics, AI, and machine learning into their production facilities and throughout their operations. Logistics and warehouse management are becoming integral parts of Industry 4.0. Warehouse management is increasingly being integrated into complex systems, and the use of advanced technologies promises to optimize all related processes. Both external and internal logistics are crucial for companies to achieve efficiency and competitiveness in the market. Internal logistics, when integrated into the production environment, becomes an integral part of the production process and must keep pace with technological advancements. Efficient warehouse processes are essential because they are non-value-added processes, so less time spent on them means a direct improvement in efficiency. This thesis work aims to optimize and make the picking process of the medium rotating materials of the Kone Industrial Spa warehouse more efficient. This warehouse is integrated into two production lines: one for cabins and one for doors. The actual process involves 121 codes of the Door’s production line and is entirely manual, it consists of picking up materials and bringing them to the shelves on the production line. The optimization will involve the picking strategies, by analyzing the existing ones, as well as the entire process, from receiving to the shelves of the production line. This transformation also lays the foundation for future integration with fully automated systems, making this warehouse process an even more integral part of the production line.

L'Industria 4.0 sta rivoluzionando il modo in cui le aziende producono, migliorano e distribuiscono i loro prodotti. I produttori stanno integrando nuove tecnologie come l'Internet of Things (IoT), il cloud computing, l'analisi, l'intelligenza artificiale e il machine learning nei loro impianti di produzione e in tutte le loro operazioni. La logistica e la gestione del magazzino stanno diventando parti integranti dell'Industria 4.0. Il magazzino è sempre più integrato in sistemi complessi e l'uso di tecnologie avanzate promette di ottimizzare tutti i processi ad esso correlati. Sia la logistica esterna che quella interna sono fondamentali per le aziende per ottenere efficienza e competitività sul mercato. La logistica interna, se integrata nell'ambiente di produzione, diventa parte integrante del processo produttivo e deve stare al passo con i progressi tecnologici. L'efficienza dei processi di magazzino è essenziale perché si tratta di processi a valore aggiunto nullo, per cui la riduzione del tempo dedicato ad essi si traduce in un miglioramento diretto dell'efficienza. Lo scopo di questo lavoro di tesi è quello di ottimizzare e rendere più efficiente il processo di picking dei materiali a medio rotanti del magazzino di Kone Industrial Spa. Questo magazzino è integrato in due linee produttive: una per le cabine e una per le porte. Il processo attuale coinvolge 121 codici della linea di produzione delle porte ed è interamente manuale, consiste nel prelevare i materiali e portarli sugli scaffali a bordo linea. L'ottimizzazione riguarderà le strategie di picking, analizzando quelle esistenti, ma anche l'intero processo, dal ricevimento allo scaffale della linea produttiva. Questa trasformazione pone anche le basi per una futura integrazione con sistemi completamente automatizzati, rendendo questo processo di magazzino una parte ancora più integrante della linea di produzione.