2. What-if, raccogliere e aggregare i dati, modello di simulazione https://www.manager.it/default.asp?page=A_musicasc.html

1. Attori, gestione e dati di unAttori, gestione e dati di un
progetto di Supply Chainprogetto di Supply Chain
What-if, raccogliere e aggregare i dati, modello di simulazioneWhat-if, raccogliere e aggregare i dati, modello di simulazione

2. La rete logisticaLa rete logistica
Composta da:
 Attori:
fornitori, centri produttivi, magazzini/
centri di distribuzione e clienti
 Materie prime e prodotti finiti che
fluiscono tra le varie entità.

3. Fornitur
a
Impianti
produttivi,
fornitori
porti
Magazzini,
centri di
stoccaggio
Clienti
Costi di
produzione/
acquisto
Costi delle
scorte e del
magazzino
Costi di
trasporto
Costi di
trasportoCosti delle
scorte e del
magazzino

4. Impatto aumentando iImpatto aumentando i
magazzinimagazzini
 Miglioramento del livello di servizio per la
riduzione del tempo di viaggio verso il
cliente
 Aumento dei costi di magazzino dovuto ad
un incremento dello scorta di sicurezza
 Incremento delle spese generali e dei costi
fissi
 Costi di trasporto:
– Riduzione tra magazzino e clienti
– Aumento tra i fornitori e/o i produttori e i
magazzini

5. Configurare la reteConfigurare la rete
 Scegliere il numero ottimale, l’ubicazione
e le dimensioni dei magazzini e degli
impianti produttivi
– Quale impianto dovrebbe produrre quale
prodotto?
– Quale magazzino dovrebbe servire quale
cliente?
 Minimizzare i costi annuali del sistema
(costi di produzione e di acquisto, di
mantenimento delle scorte, di trasporto)
soddisfacendo la domanda con un certo
livello di servizio.

6. Raccogliere i datiRaccogliere i dati
1. Lista di tutti i prodotti
2. Ubicazione dei clienti, dei dettaglianti, dei
magazzini e dei centri di distribuzione
esistenti, dei fornitori e degli impianti
produttivi
3. Domanda annuale di ogni prodotto
4. Tariffe di trasporto
5. Costi di immagazzinamento
6. Dimensioni e frequenza delle spedizioni ai
clienti
7. Costi di elaborazione degli ordini
8. Requisiti e scopi del customer service

7. Aggregare i datiAggregare i dati
 L’enorme quantità di dati rende
necessario aggregare i dati al fine di:
– Ridurre la variabilità
– Permettere una maggiore accuratezza
nella previsione
Studi empirici hanno evidenziato che
aggregare in 150 - 200 punti, determina
un errore di non più dell'1% nella stima
dei costi totali di trasporto.

8. Criteri di raggruppamentoCriteri di raggruppamento
 I clienti che sono (geograficamente)
vicini tra loro sono aggregati usando
una rete a griglia o altre tecniche di
raggruppamento (clustering). Tutti i
clienti che si trovano all'interno di una
cella sono rimpiazzati da un singolo
cliente che si trova al centro del
gruppo.
Una cella o un cluster identificano la
zona del cliente.

9. Criteri di raggruppamentoCriteri di raggruppamento
 I prodotti sono aggregati in un certo
numero di gruppi basandosi su:
– Modelli di distribuzione. Tutti i prodotti
prelevati dalla stessa sorgente e destinati ai
medesimi clienti sono aggregati insieme.
Talvolta esiste la necessità di associare
anche in base a caratteristiche quali: peso e
volume.
– Tipo di prodotto. In molti casi prodotti
differenti potrebbero avere piccole variazioni
nello stile o differire solo per il tipo di
imballaggio. Questi articoli sono tipicamente
aggregati insieme.

10. Linee guidaLinee guida
 Aggregare la domanda in 150 - 200 zone.
Se i clienti sono suddivisi in classi in
relazione al livello di servizio o alla
frequenza della consegna, ogni classe
avrà 150 - 200 punti.
 Assicurarsi che ogni zona abbia circa la
stessa quantità di domanda totale.
 Porre i punti aggregati al centro della
zona.
 Aggregare i prodotti in 20 - 50 gruppi.

11. Esempio di aggregazioneEsempio di aggregazione
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
70,0
0,000 0,010 0,020 0,030 0,040 0,050 0,060 0,070 0,080 0,090 0,100
Volume
Peso
I rettangoli
rappresentano i cluster.

12. Tariffe di trasportoTariffe di trasporto
Lineari con la distanza ma non con
il volume.
Trasporto interno o esterno.
Trasporto TL o LTL.
Negli USA le aziende di trasporto
forniscono ai clienti un database
con i costi per miglio tra le varie
zone.

13. Esempio di tariffe di trasportoEsempio di tariffe di trasporto
Fonte: Ballou, R. H. Business Logistics Management

14. DistanzaDistanza
Stima della distanza
– Rete stradale
– Distanza lineare
 E’ una sottostima della distanza
stradale. Bisogna effettuare una
correzione moltiplicando per un fattore
ρ, tipicamente 1,3 o 1,4.

15. MagazzinoMagazzino
 Costi di magazzino:
– Costi fissi. Comprendono tutte quelle
componenti dei costi che non sono
proporzionali alla quantità di materiale che
fluisce nel magazzino.
– Costi di mantenimento. Includono la mano
d'opera e i costi per i servizi pubblici (luce,
gas) e sono proporzionali al flusso annuale di
materiale.
– Costi di stoccaggio. Sono proporzionali al
livello medio delle scorte.
 Capacità del magazzino

16. Altri datiAltri dati
Domanda futura
Requisiti del livello di servizio
Potenziali ubicazioni dei
magazzini
– Condizioni geografiche e
infrastrutture
– Risorse naturali e manodopera
– Norme fiscali

17. ValidazioneValidazione
 Permette di validare i dati e il modello
– Si ricostruisce la configurazione di rete
esistente usando il modello e le informazioni
collezionate, confrontando poi l'output con i
dati esistenti.
– Suggerisce potenziali miglioramenti alla rete
esistente.
– Risulta utile apportare piccoli o locali
cambiamenti nella configurazione per vedere
qual è l'impatto sui costi e sul livello di
servizio.

18. Tecniche risolutiveTecniche risolutive
 Tecniche di ottimizzazione matematica:
– Algoritmi esatti che garantiscono di trovare le
soluzioni ottime
– Euristiche che trovano “buone” soluzioni, non
necessariamente quelle ottimali.
 Tali tecniche trattano modelli statici.
 La configurazione della rete logistica è un
problema di programmazione intera.

19. Tecniche risolutiveTecniche risolutive
• I modelli di simulazione forniscono
un meccanismo per valutare le
alternative di progetto
– Considerano le dinamiche del sistema
– Lavorano con una rete logistica
precedentemente specificata
– Caratterizzano le prestazioni di una
particolare configurazione
– Tempo computazionale elevato se si
hanno molte alternative

20. Tecniche risolutiveTecniche risolutive
 Modello statico se le dinamiche
del sistema non sono basilari.
 Approccio a due fasi:
1. Modello di ottimizzazione per
generare un certo numero di soluzioni
di costo minimo
2. Si usa un modello di simulazione per
valutare le soluzioni generate nella
fase 1

21. Caratteristiche di un DSSCaratteristiche di un DSS
(Decision Support System)(Decision Support System)
 Flessibilità
– Capacità di incorporare un largo insieme di
preesistenti caratteristiche di rete.
 Robustezza
– Soluzione generata dovrebbe essere
indipendente dallo specifico ambiente, dalla
variabilità dei dati o da particolari settaggi.
 Tempo di calcolo ragionevole.