{"id":4490,"date":"2024-12-03T13:58:15","date_gmt":"2024-12-03T12:58:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.flexcon.it\/?p=4490"},"modified":"2025-07-25T08:44:48","modified_gmt":"2025-07-25T06:44:48","slug":"pianificazione-ottimizzazione-caso-studio-or-tools-flexsim-flotte-agv","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.flexcon.it\/it\/news-events\/pianificazione-ottimizzazione-caso-studio-or-tools-flexsim-flotte-agv\/","title":{"rendered":"Toolkit | FlexSim e Google OR-Tools: soluzioni avanzate per ottimizzare flotte di AGV"},"content":{"rendered":"<section class=\"hero hero--has-breadcrumbs hero--has-content\">\n    <div class=\"hero__controls\">\n        <div class=\"hero__breadcrumbs\"><ul id=\"\" class=\"breadcrumbs \"><li class=\"breadcrumbs__item\"><a href=\"https:\/\/www.flexcon.it\/it\/\" title=\"Homepage\">Homepage<\/a><\/li><li class=\"breadcrumbs__separator\"> \/ <\/li><\/ul><\/div>\n          <\/div>\n    \n  <div class=\"hero__content\">\n    \n<div class=\"wp-block-post-date\"><time datetime=\"2024-12-03T13:58:15+01:00\">December 3, 2024<\/time><\/div>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<h1 class=\"wp-block-heading\">Pianificazione e ottimizzazione: <br>un caso studio con OR-Tools e FlexSim per flotte AGV<\/h1>\n\n\n<section  class=\"section\">\n  <div class=\"section__content wrap\">\n    \n\n<div class=\"wp-block-group wide-xl\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questo articolo esplora l&#8217;integrazione tra FlexSim e Google OR-Tools per ottimizzare l&#8217;assegnazione delle missioni agli AGV. Inoltre, dimostra le potenzialit\u00e0 di FlexSim nell&#8217;affrontare problemi complessi con soluzioni avanzate e personalizzabili. <em>Se vuoi scoprire come ottimizzare la tua flotta di AGV o approfondire le nostre soluzioni personalizzate, <strong><a href=\"https:\/\/www.flexcon.it\/it\/contatti\/\">contattaci<\/a><\/strong>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-8f761849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<figure class=\"wp-block-image alignfull size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2727\" height=\"1546\" src=\"https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64397-agvvrp.gif\" alt=\"\" class=\"wp-image-4510\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">L&#8217;immagine mostra il modello della rete AGV ottimizzato attraverso Flexsim, con l\u2019integrazione avanzata di Google OR-Tools.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n<\/div><\/div>\n\n\n<section  class=\"section\">\n  <div class=\"section__content wrap\">\n    \n\n<style>\n.center {\n  display: flex;\n  justify-content: center;\n  align-items: center;\n}\n.button {\n  border: none;\n  color: white;\n  padding: 20px;\n  text-align: center;\n  text-decoration: none;\n  display: inline-block;\n  font-size: 22px;\n  font-family: arial;\n  margin: 4px 2px;\n  cursor: pointer;\n}\n\n.button1 {\n  background-color: #003a70; \n  color: white; \n  border: 2px solid #003a70;\n}\n\n\na:link, a:visited {\n    text-decoration: none;\n    background-color: transparent;\n}\n\n\n<\/style>\n\n\n\n\n<div class=\"center\">\n<button class=\"button button1\"><a href=\"mailto:bzammitti@flexcon.it?subject=Richiesta di accesso al modello gratuito presentato nell'articolo su FlexSim e OR-Tools&#038;body=Buongiorno Flexcon, ho letto il vostro articolo su FlexSim e Google OR-Tools a questa pagina: https:\/\/www.flexcon.it\/it\/news-events\/pianificazione-ottimizzazione-caso-studio-or-tools-flexsim-flotte-agv\/ e ho notato la menzione di un modello gratuito. Potreste condividerlo con me via email? Grazie. Cordiali saluti,   \">Richiedi il Modello Gratuito<\/a><\/button>\n<\/div>\n\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group wide-xl\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><a href=\"https:\/\/developers.google.com\/optimization\/introduction\">Google OR-Tools<\/a><\/strong> (Optimization Tools) \u00e8 una suite open-source sviluppata da Google per la risoluzione di problemi di ottimizzazione. \u00c8 particolarmente utile per <strong>affrontare problemi complessi di ottimizzazione<\/strong> come problemi di <strong>pianificazione e scheduling<\/strong> (determinare l&#8217;assegnazione di risorse, tempi, e priorit\u00e0 in modo efficiente), la pianificazione di itinerari, il bin-packing ecc.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questa suite \u00e8 compatibile con diversi linguaggi di programmazione, tra cui <strong>Python<\/strong>. Grazie alla <strong>connessione tra FlexSim e Python<\/strong>, possiamo sfruttare gli strumenti di Google OR-Tools per ottimizzare l\u2019assegnazione di una serie di missioni a una flotta di AGV. Uno dei vantaggi di <strong>OR-Tools<\/strong>, infatti, consiste nella possibilit\u00e0 di ottimizzare il <strong><a href=\"https:\/\/developers.google.com\/optimization\/routing\/vrp\">Vehicle Routing Problem<\/a> (VRP)<\/strong>. Questo strumento permette di pianificare i percorsi di un insieme di veicoli per consegnare beni o servizi a un gruppo di clienti. Ci\u00f2 consente di <strong>minimizzare i costi<\/strong>, come la distanza percorsa, il tempo o il carburante. Infine, il sistema garantisce il rispetto di eventuali vincoli.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ottimizzazione di flotte di AGV con FlexSim e OR-Tools nel modello di simulazione<\/h3>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group wide-xl\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nel modello di simulazione sviluppato in FlexSim, una flotta di AGV deve prelevare prodotti in specifici punti della rete AGV. In seguito, dovr\u00e0 portarli a destinazione in altrettanti punti anch\u2019essi situati sulla rete.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-media-text has-media-on-the-right is-stacked-on-mobile is-vertically-aligned-top\" style=\"grid-template-columns:auto 26%\"><div class=\"wp-block-media-text__content\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I prodotti vengono generati a intervalli di tempi randomici e i punti di origine e destinazione delle merci sono assegnati in maniera casuale. Il solver per il VRP di OR-Tools viene usato come metodo per distribuire le tasks di pick e delivery ai nostri veicoli. <br>Nel VRP classico, tutti i veicoli partono da un <strong>deposito comune<\/strong> per servire una serie di clienti e, successivamente, fanno ritorno al deposito. Il <strong>VRP<\/strong> pu\u00f2 essere descritto attraverso un <strong>grafo<\/strong> composto da un insieme di <strong>nodi e archi<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>I nodi<\/strong> rappresentano i clienti da raggiungere.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Gli archi<\/strong> indicano i collegamenti possibili tra i nodi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019obbiettivo del solver \u00e8  trovare i percorsi migliori che <strong>minimizzino il costo totale<\/strong> (qui, la distanza percorsa).<\/p>\n<\/div><figure class=\"wp-block-media-text__media\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"346\" height=\"346\" src=\"https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/percorsi-agv-depot-customer.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-4494 size-thumbnail\" srcset=\"https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/percorsi-agv-depot-customer.jpg 346w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/percorsi-agv-depot-customer-300x300.jpg 300w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/percorsi-agv-depot-customer-150x150.jpg 150w\" sizes=\"auto, (max-width: 346px) 100vw, 346px\" \/><\/figure><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Adattamento del problema degli AGV per OR-Tools<\/h3>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group wide-xl\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-group wide-xl\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nel modello FlexSim, non abbiamo un vero e proprio punto di deposito comune a tutti i veicoli. Infatti, le missioni di picking\/delivery vengono assegnate \u201c<strong>al volo<\/strong>\u201d non appena i prodotti vengono generati,. Di conseguenza, gli AGVs iniziano a svolgere le missioni dal punto nella rete in cui si trovano <strong>quando la task viene creata ed assegnata<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Inoltre, poich\u00e9 stiamo usando AGV con capacit\u00e0 di trasporto pari a un prodotto per volta, l\u2019AGV prender\u00e0 il prodotto e lo porter\u00e0 direttamente a destinazione, <strong>richiedendo un ordinamento dei nodi<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Quindi, si \u00e8 reso necessario adattare il problema degli AGV a un formato risolvibile da <strong>OR-Tools<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In particolare, la posizione che l\u2019AGV occupa sulla rete nel modello, rappresenta un nodo nella rappresentazione come grafo del VRP. Anche il punto in cui l\u2019AGV termina la task di picking\/delivery \u00e8 assimilabile ad un nodo. Poich\u00e9 il VRP assume che vi sia un deposito comune per i veicoli, in FlexSim <strong>la distanza tra la posizione in cui l\u2019AGV si trova quando gli viene assegnata la task e il deposito viene considerata nulla<\/strong>. In questo modo, il costo in termini di distanza tra la posizione corrente dell\u2019AGV e il deposito \u00e8 nullo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cos\u00ec, permettiamo all\u2019AGV di iniziare a svolgere la task da qualsiasi punto della rete senza un costo aggiuntivo. Usando per\u00f2 come vincolo che l\u2019AGV debba <strong>attraversare il nodo corrispondente alla sua posizione corrente<\/strong>.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Semplificazione del problema per OR-Tools<\/h3>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group wide-xl\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Poich\u00e9 l\u2019AGV, non appena prende un prodotto, lo deve portare immediatamente a destinazione, ogni task di picking\/delivery viene trattata in <strong>un singolo nodo nello schema a grafo<\/strong> del VRP, invece di avere due nodi differenti corrispondenti al punto di prelievo e consegna della merce.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questo permette di semplificare il problema che il solver deve risolvere. <br>Il <strong>costo<\/strong> per andare da un punto della rete AGV al nodo della task di picking\/delivery include due fattori: <strong>la distanza per raggiungere il punto di prelievo<\/strong> e quella <strong>tra il prelievo e la consegna<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dopo aver adattato il modello FlexSim per renderlo risolvibile tramite il solver di OR-Tools e aver testato la regola di dispatching fornita dal solver, si \u00e8 deciso di confrontarla con altre due possibili modalit\u00e0 di dispatching:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>la modalit\u00e0 &#8220;<strong>Closest<\/strong>&#8221; in cui l&#8217;AGV, che si \u00e8 liberato, svolge come task successiva quella il cui punto di origine del prodotto da prelevare \u00e8 il pi\u00f9 vicino alla sua posizione attuale;<\/li>\n\n\n\n<li>la modalit\u00e0 &#8220;<strong>FIFO<\/strong>&#8221; (First In First Out), che assegna i compiti in base all\u2019ordine di arrivo;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Usando l\u2019Experimenter in FlexSim, possiamo svolgere numerosi <strong>scenari what-if<\/strong>, per confrontare diversi <strong>KPI<\/strong> (Key Performance Indicators). L\u2019analisi considera il variare delle logiche di <strong>dispatching<\/strong> e della quantit\u00e0 di missioni da svolgere ogni ora. In particolare, sono stati analizzati i seguenti <strong>KPI<\/strong>:<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><br>&nbsp;AvgTaskTime (Tempo di completamento della task)<\/h3>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group wide-xl\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questa metrica misura il <strong>tempo totale impiegato da un AGV<\/strong> per completare una missione di picking\/delivery. Il tempo viene analizzato dal momento dell\u2019assegnazione fino alla consegna del prodotto.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-8f761849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<figure class=\"wp-block-image alignfull size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1152\" height=\"733\" src=\"https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Avg-Task-Time-.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-4502\" srcset=\"https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Avg-Task-Time-.jpg 1152w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Avg-Task-Time--300x191.jpg 300w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Avg-Task-Time--1024x652.jpg 1024w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Avg-Task-Time--768x489.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1152px) 100vw, 1152px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il <strong>VRP solver<\/strong> ha dimostrato prestazioni eccellenti in scenari a bassa domanda. Infatti, logiche come \u201cClosest\u201d e FIFO, in scenari a bassa domanda con molti AGV non utilizzati, assegnano le missioni agli AGV liberi. Tuttavia, questi possono dover percorrere distanze molto lunghe per completare la task, impiegando cos\u00ec pi\u00f9 tempo. Al contrario, il VRP solver mira a minimizzare la distanza percorsa. Quindi attende e assegna la missione a un AGV che si trover\u00e0 pi\u00f9 vicino al punto di picking, lasciando inutilizzati gli AGV pi\u00f9 lontani.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><br>AvgWorkStaytime (Tempo di permanenza del prodotto nel sistema)&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group wide-xl\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questa metrica rileva il tempo totale che un prodotto trascorre nel sistema, dalla sua generazione alla sua consegna. In pratica, misura quanto a lungo un prodotto &#8220;attende&#8221; prima di essere portato a destinazione.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-8f761849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<figure class=\"wp-block-image alignfull size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2014\" height=\"1061\" src=\"https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64399-1676649571971.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4504\" srcset=\"https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64399-1676649571971.png 2014w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64399-1676649571971-300x158.png 300w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64399-1676649571971-1024x539.png 1024w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64399-1676649571971-768x405.png 768w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64399-1676649571971-1536x809.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 2014px) 100vw, 2014px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La strategia &#8220;<strong>Closest<\/strong>&#8221; ha ottenuto risultati migliori rispetto al VRP solver in questa metrica. Sebbene controintuitivo, ci\u00f2 si spiega con il fatto che il VRP solver \u00e8 focalizzato sulla <strong>minimizzazione della distanza<\/strong> percorsa dagli AGVs. Questo pu\u00f2 ritardare l\u2019assegnazione di alcune missioni per minimizzare la distanza complessiva percorsa, <strong>allungando cos\u00ec il tempo di permanenza del prodotto<\/strong> prima della consegna. Il solver inoltre rianalizza lo stato del sistema e ricalcola la soluzione ottimale. Questo ogni volta che un nuovo prodotto viene generato. Quindi potrebbe succedere che prodotti generati prima, siano portati a destinazione pi\u00f9 tardi rispetto a prodotti pi\u00f9 recenti.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><br>AvgAGVUtilization (Utilizzazione media degli AGV)&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group wide-xl\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questa metrica valuta quanto efficientemente gli AGV sono stati utilizzati.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-8f761849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<figure class=\"wp-block-image alignfull size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2014\" height=\"1061\" src=\"https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64400-1676649625252.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4506\" srcset=\"https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64400-1676649625252.png 2014w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64400-1676649625252-300x158.png 300w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64400-1676649625252-1024x539.png 1024w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64400-1676649625252-768x405.png 768w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64400-1676649625252-1536x809.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 2014px) 100vw, 2014px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In scenari a bassa domanda, il <strong>VRP solver<\/strong> ha mostrato un&#8217;eccellente capacit\u00e0 di ottimizzazione, lasciando alcuni AGV inattivi fino a quando non strettamente necessari, <strong>riducendo cos\u00ec i viaggi a vuoto<\/strong>. Al contrario, le strategie &#8220;Closest&#8221; e &#8220;FIFO\u201d impegnano subito un AGV inutilizzato non appena arriva una missione non assegnata. In molti casi, potrebbe essere pi\u00f9 conveniente aspettare che un AGV <strong>pi\u00f9 vicino al nodo della task<\/strong> si liberi per gestire la missione.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><br>ThroughputPerHour (Produzione oraria)&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group wide-xl\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Indica la quantit\u00e0 di missioni completate per ora, misurando la capacit\u00e0 degli AGV di gestire il flusso di lavoro.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-8f761849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<figure class=\"wp-block-image alignfull size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2014\" height=\"1061\" src=\"https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64405-1676649674056.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4508\" srcset=\"https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64405-1676649674056.png 2014w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64405-1676649674056-300x158.png 300w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64405-1676649674056-1024x539.png 1024w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64405-1676649674056-768x405.png 768w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/64405-1676649674056-1536x809.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 2014px) 100vw, 2014px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se il sistema gestisse bene la mole di missioni, il throughput medio sarebbe pari al numero di domande orarie. In scenari di alta domanda, sia il VRP solver che la strategia &#8220;Closest&#8221; <strong>non riescono a gestire<\/strong> completamente tutta la mole di missioni. La strategia FIFO ha mostrato invece le <strong>peggiori performance<\/strong> a causa dei ritardi accumulati.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group wide-xl\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><br><strong>Applicazioni<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;ottimizzazione delle missioni di AGV con FlexSim e OR-Tools dimostra come sia possibile sfruttare al massimo le <strong>potenzialit\u00e0 di FlexSim<\/strong>. Questa soluzione consente di affrontare problemi <strong>complessi<\/strong> con<strong> approcci scalabili e personalizzabili<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questa soluzione \u00e8 versatile e si adatta a diverse realt\u00e0 produttive. Tra queste:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>linee di assemblaggio,<\/li>\n\n\n\n<li>logistica interna,<\/li>\n\n\n\n<li>magazzini automatizzati<\/li>\n\n\n\n<li>trasporto merci su scala geografica,<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Inoltre, la soluzione pu\u00f2 soddisfare molte altre esigenze specifiche.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section  class=\"section\">\n  <div class=\"section__content wrap\">\n    \n\n<p class=\"has-text-align-center has-brand-color has-text-color has-link-color has-large-font-size wp-elements-e1ec923040dd0c4891ecb081b3719b38 wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.flexcon.it\/it\/contatti\/\"><strong>Contatta Flexcon<\/strong><\/a>: ottimizza subito le operazioni logistiche con una soluzione su misura.<\/p>\n\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section  class=\"section\">\n  <div class=\"section__content wrap\">\n    \n\n<div class=\"wp-block-columns alignwide are-vertically-aligned-center is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-8f761849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:100%\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"372\" src=\"https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/logo_flexcon-1024x372.png\" alt=\"Logo flexcon\" class=\"wp-image-2579\" srcset=\"https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/logo_flexcon-1024x372.png 1024w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/logo_flexcon-300x109.png 300w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/logo_flexcon-768x279.png 768w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/logo_flexcon-1536x557.png 1536w, https:\/\/www.flexcon.it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/logo_flexcon-2048x743.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 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