OTTIMIZZAZIONE DEL PROBLEMA DI PIANIFICAZIONE DEI PERCORSI E SCHEDULAZIONE DEI TECNICI ADDETTI ALLA MANUTENZIONE

This thesis addresses the maintenance technician routing problem, known in the literature as the Technician Routing and Scheduling Problem (TRSP). In the current business environment, the effective allocation of personnel requires compliance with complex and often conflicting operational constraints: on the one hand, the need to ensure a perfect match between the operator's technical skills and the type of intervention required by the customer (skill matching); on the other hand, the strict observance of deadlines (time windows). To overcome the limitations of manual planning, a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model has been proposed. Compared to traditional models, the proposed formulation introduces the management of a heterogeneous workforce and a flexible 'soft time windows' system, where delays are penalized. This approach enables the identification of trade-off solutions between the reduction of travel costs and the quality of the service provided (minimizing penalties resulting from potential delays). The model, subsequently implemented in the AMPL algebraic language and solved using the CPLEX solver, was tested on realistic scenarios based on the Solomon datasets. The simulations and the subsequent sensitivity analysis demonstrated the effectiveness and robustness of the formulation. The results highlight how the employment of versatile professional figures ("Jolly" operators) enables the resolution of structural bottlenecks, eliminating delays and reducing operational costs. The thesis concludes by analyzing the computational limitations associated with the NP-Hard nature of the problem, providing useful insights for the large-scale application of the model in the industrial sector.

Il presente lavoro di tesi affronta il problema dell'instradamento di tecnici addetti alla manutenzione, noto in letteratura come Technician Routing and Scheduling Problem (TRSP). Nel contesto aziendale odierno, l'assegnazione efficace del personale richiede il rispetto di vincoli operativi complessi e spesso contrapposti: da un lato, la necessità di garantire una perfetta corrispondenza tra le competenze tecniche dell'operatore e la tipologia di intervento richiesta dal cliente (skill matching); dall'altro, l'osservanza di precise scadenze temporali (time windows). Per superare i limiti della pianificazione manuale, è stato proposto un modello di Programmazione Lineare Mista Intera (Mixed Integer Linear Programming -MILP). Rispetto ai modelli tradizionali, la formulazione proposta introduce la gestione di una forza lavoro eterogenea e un sistema flessibile a "soft time windows", in cui i ritardi vengono sanzionati con un meccanismo di penalità a gradini. Questo approccio permette di trovare soluzioni di compromesso tra l'abbattimento dei costi di viaggio e la qualità del servizio offerto (riduzione delle penalità a causa di eventuali ritardi). Il modello, implementato successivamente nel linguaggio algebrico AMPL e risolto tramite il risolutore CPLEX, è stato testato su scenari realistici basati sui dataset di Solomon. Le simulazioni e la successiva analisi di sensitività hanno dimostrato l'efficacia e la robustezza della formulazione. I risultati evidenziano come l'impiego di figure professionali versatili (operatori "Jolly") permetta di risolvere i colli di bottiglia strutturali, azzerando i ritardi e riducendo i costi operativi. L'elaborato si conclude analizzando i limiti computazionali legati alla natura NP-Hard del problema, fornendo spunti utili per l'applicazione del modello su larga scala nel mondo industriale.