Sviluppo di uno strumento per l'analisi di criticità e il controllo di magazzino di parti di ricambio

In this paper we propose a model for the optimization of spare parts inventory management. Inventory management is essential for many firms, because high stock level could lead to high holding cost, while on the other hand undersized supply could cause loss and stock out costs as it is impossible to regenerate rapidly the production system. The model logically consists of three parts: - Classification of a product family (or one single part) through a criticality analysis, based on an indicator, called S, that weighs performances in terms of value, demand, inventory rotation, lead time and stock out costs; - Computation of Economic Order Quantity and of both maximum and minimum stock level for every part in the database; - Selection of the optimal inventory policy due to the criticality level of a part. In order to build the model it has been necessary to put in practice the knowledge taken from scientific literature, applying statistical and mathematical studies to industrial issue. What is more, a tool has been created using Excel software for testing the proposed model with a real database. The work was developed following two main principles: - All the analysis had to be based on quantitative information; - It is necessary to overcome the typical company working patterns, based on the experience of the workforce.

In questo documento si propone un modello in grado di ottimizzare la gestione del magazzino dei pezzi di ricambio di un’azienda. La gestione di un magazzino è essenziale per molte aziende, poiché un eccesso di scorta può portare ad alti costi di mantenimento, mentre una loro sottostima può comportare l’impossibilità di rigenerare rapidamente un sistema produttivo guasto, creando quindi perdite gravose, lunghi fermi macchina e una diminuzione delle performance. Il modello proposto si compone di tre parti: - Valutazione dell’importanza di ogni famiglia di codici (o di un singolo codice) tramite un’analisi di criticità basata sulla costruzione di un indicatore che pesa le prestazioni di ogni entità di magazzino in termini di prezzo, consumo, rotazioni di magazzino, tempo di approvvigionamento e costi di stock out ad essi associabili; - Definizione per ogni codice di alcuni parametri generali di gestione: lotto di riordino e livello di scorta massimo e minimo; - Definizione della politica di gestione ottimale in base alle prestazioni associabili a un pezzo di ricambio. Per creare il modello è stato necessario implementare nella pratica quanto presente in letteratura, adattando gli studi statistici e matematici alle logiche aziendali ed effettuando modifiche rivolte all’utilizzabilità dei modelli stessi. Il modello è stato inoltre implementato, adoperando delle macro su fogli di lavoro Excel, e successivamente testato utilizzando il database di una azienda. La logica che ha condotto il lavoro ha seguito due binari principali: una visione quantitativa della realtà e la necessità di superare le modalità di lavoro tipicamente presenti in azienda basate sull’esperienza e la sensibilità degli operatori.