Ricerca operativa

Amazon’s SCOT The most amazing application of mathematical optimization in logistics What is SCOT? The state of the art in advanced mathematics at the service of the operations management. I like how some important companies implement this scientific development. — Julio Mora Olivares SCOT is an acronym meaning Supply Chain Optimization Technologies . Probably it is the largest and the most complete application of operational research in the field of logistic. In summer 2017, I discovered that Amazon was hiring operational researchers in Italy. This intrigued me enough to start some research on the Internet. I found a plentiful source of information on LinkedIn profiles, where people were sharing their working experience, their goals and successes. I’ve collected all the pieces of information and, with my experience, I was able to reconstruct a whole picture of this project. Human resources First things first: people The team working on SCOT project covers many countr

La tecnologia di ottimizzazione della supply chain in Amazon ha un nome: SCOT. Provo a sintetizzare i punti principali nella mappa che trovi a questo link .

Che cos'è la riottimizzazione Quando si parla di processi di ottimizzazione, la riottimizzazione copre un ruolo particolare. Scopriamo insieme cosa vuol dire. Introduzione Partiamo dalle basi e diciamo che risolvere un  problema di ottimizzazione  è la migliore risposta ad un problema del tipo:  “Qual è il modo migliore per fare una certa cosa? Facciamo un esempio.  Qual è il modo migliore per andare da Palermo a Bolzano, nel più breve tempo possibile, passando da 100 diverse località sparse per l’Italia?  Forse in tanti hanno riconosciuto il problema del  cammino di costo minimo : come visitare un grafo partendo da un nodo origine per arrivare ad un nodo destinazione minimizzando la somma dei costi, che vengono pagati ad ogni arco attraversato. A parte la difficoltà di descrivere in termini matematici il problema da risolvere e trascrivere tutto in un software funzionante, ci sono due aspetti specifici da tenere in considerazione: il  tempo di esecuzione  spes

Prendiamo in considerazione le tre categorie di mercato che tassellano il mondo delle business analytics : Descriptive Analytics (DA), Predictive Analytics (PRED) e la Prescriptive Analytics (PRES).   Mi sembra di dire qualcosa di scontato con le due seguenti affermazioni. 1:   Non si può applicare la PRES se prima non si è utilizzato con successo la PRED. 2: Per realizzare delle PRED di qualità bisogna padroneggiare la DA.   Schematizzato è qualcosa del tipo:   DA -> PRED –> PRES   Qual è il livello di penetrazione di queste tre categorie di mercato? La mia esperienza mi dice che, in una data area funzionale quale può essere la logistica, se 100 sono le aziende che usano la DA, 30 sono quelle che usano la PRED, 5 quelle che usano la PRES.   100 DA -> 30 PRED -> 5 PRES   Questo è quello che chiamo l'imbuto delle analytics : su 100 aziende che applicano la DA solo 5 sono in grado di apprezzare una PRES.   Qual è la tattica  migl

Che cos'è la Prescriptive Analytics?   Una volta c'era la Ricerca Operativa. Dominio esclusivo di centri di ricerca specializzati ed università.   Poi è arrivato qualcuno che ha iniziato a pensare a come vendere la Ricerca Operativa al difuori di ambienti così ristretti. Per fortuna dico io.   Per fare questo bisognava rendere chiaro il concetto della Ricerca Operativa in poche parole, a chi non ne aveva una conoscenza precisa. Purtroppo, come tutti quelli che ci hanno provato, il termine Ricerca Operativa si spiega male e viene capito peggio.   Qui è entrato in funzione un po' di psicologia, quello che molti chiamano anche neuro marketing. Si è andati alla ricerca di qualche concetto già abbastanza chiaro, sul quale fare leva per appoggiarvi sopra la nuova categoria di mercato .   Devo dire che l'idea è stata brillante. Praticamente tutte le applicazioni reali di Ricerca Operativa che mi vengono in mente, hanno come base di partenza

Demand-Driven production scheduling (DDPS) Quando progettiamo uno strumento di supporto alla pianificazione di un processo produttivo, quali sono i principali nemici da considerare? Probabilmente quelli a cui dobbiamo prestare maggiore attenzione sono due: Uno - La domanda ha delle fluttuazioni . Alla naturale instabilità della domanda di mercato di un bene, si somma l'errore o rumore che ogni metodo previsionale contribuisce a generare. Due - Il processo produttivo è caratterizzato da incertezza . Ogni fase di lavorazione ha, ad esempio, dei tempi di attrezzaggio dipendenti da quello che si fa prima e dopo, oppure dei vincoli unici e particolari. Questi due nemici non ci aiutano ad essere esatti ed accurati quanto vorremmo, a meno di non trascurare importanti dettagli. Fortunatamente ci sono delle strategie che si possono applicare per passare da buono ad eccellente. Una di queste è la Demand-Driven Production Scheduling , abbreviato in DDPS: sc