Guidelines. Gestione degli Acquisti. Supply Chain e Grande Distribuzione

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1 Modelli Avanzati per la Gestione Logistica alla Luce dei Temi di Security Safety and Quality Enrico Bocca DIPTEM - CIELI st.itim.unige.it/cieli_lss Guidelines L Intervento focalizzera alcune ricerche condotte sulle seguenti direttive e collegate ai temi del Modelling & Simulation per la Logistica, Safety and Security: Modelli Stocastici per la Gestione della Supply Chain nella Grande Distribuzione High Level Architecture Federation per il training nella Logistica Aerospaziale Web Simulation per la Security nei Trasporti Container 1 Supply Chain e Grande Distribuzione La Ricerca ha affrontato nel corso del 00 e 005 i seguenti aspetti: Modelli per la Gestione degli Acquisti Flusso Teso nella Grande Distribuzione Distribuzione delle Merci per Prodotti Deperibili Flussi e Processi legati alle Carni, Pollame, Ortofrutta Modelli Stocastici per Studiare l Evoluzione nel Retail Simulazione per BC e Last Mile Logistics in Retail 3 Consumption Gestione degli Acquisti The Stochastic Simulation in Retail Supplies allows to verify different algorithm robustness as well as to evaluate the impact of different components on demand time series. 1 0 Stochastic Demand Variability Series Stochastic Punctual Variations Trend Components The Simulator carries out the tests on different replications for statistical analysis of obtained results on different scenarios. Consumption Trend hypothesis on Demand series

2 Identifying Periodic Components This aspect of the Research proposes to integrate the use Frequency Domain Methodologies (FDM) with stochastic simulation for optimizing the inventory management in retail supply chain by identifying the different periodic component influences and to support demand forecasts within a very stochastic framework: Different Periodical Behavior: Week-Weekend Month-Salary Year Seasons & Special Events Different Stochastic Component: Supplies (, Quantity, Cost) Store Demand Quality Checks 9 7 M.A.D. in Performance Metrics Mean MAD in Last Lead Parameters Optimized on MAD over Old Data Tested and Measured over New Data Lead Consumption Lead 3 Old Data for Optimization New Data Lead 5 Consumption 5 3 \ Mean MAD in Lead over Complete Series Parameters Optimized on MAD over All Data Tested and Measured over All Data Clustering Analysis Due to the different possible ways to group items, it has been developed methods to estimate performances in orders to define the best algorithms and parameters fitting for each clusters. This methodology was applied to different real case study related to Alimentary and General Goods. All Models Totale Overall Clustering Analysis ITEM Segment Subcategory Category Supplier All Clustering Philosophy 7 Retail in Europe/Italy. Big Retailer vs Overall Market Austria 5. % 5.% 0.% Belgium+Luxembourg 0.% 1.% 0.9% Denmark 5.% 59.5% 5.% Finland 93.5% 9.1%.% France 7.5% 50.% 5.3% Germany 5.1% 5.%.1% Greece.9% 5.%.% Ireland.%.% 5.3% Italy.9% 11.% 17.% Netherlands 5.5% 50.% 5.% Portugal 3.5% 55.7% 3.% Spain 1.% 3.1% 0.3% Sweden 79.3% 77.9% 7.% UK 50.% 5.% 3.0% EU 15 (weighted av) 0.7% 3.7%.9 % Ricerca Congiunta DIPTEM/DITEA per l analisi del contesto e dei soggetti esistenti. Selling Point Size in Italy Point of sale Share [%] Surface [m ] Share [%] No selling Points ,70. 0, m 3 3, , m 11 1, , m 500 3, , m 137 1, , m 11 1, , m 51 0, , m 5 0, , Over 5000 m 70 0,0 75 5, TOTAL 750 0, ,0 Supermarket & Hypermarkets Selling Surface /00 inhabitants

3 and Top Retailer Worlwide Modelli Stocastici Sviluppati Sono stati sviluppati dei modelli stocastici per simulare il comportamento di alcune realta del Retail in differenti Mercati e Scenari (i.e. WAL-MART, TARGET,COOP); detti Modelli sono stati testati statisticamente ed hanno consentito di fare delle valutazioni comparative. MSpE Evolution Stochastic Components System Experimental Error Model vs. Real Test Data '000'000 0% 9 MSpE (n) Simulation Runs 13 1 MSpE Sales MSpE Profits x MSpE People '000'000 00'000' '000'000 00'000'000 0'000'000 - Confidence Band Amplitude [%] 1% 1% 1% 1% % % % % % 0% Sales Large Sales Medium Profits Large Retailer Retailer Retailer Profits Medium Retailer People Large Retailer People Medium Retailer Production Cost / Employers [Euro/People] Experimental Results Sales vs. Production Cost / Employer 3.00% 3.0% 3.0% 3.0% 3.0%.00%.0%.0% Profitability/Sales Profits Evolution Analysis Year Lower Band Simulated Profits High Band Real Data The results of these preliminary researches are pretty promising; especially the idea to use lean simulation paradigm for creating simple models with quite large, but well known, confidence band is very interesting considering the problems related to get enough reliable data for feeding the simulators 11 HLA Federation per Training nella Logistica La ricerca mira a sperimentare diverse applicazioni per l impiego della Simulazione Real- Distribuita, basata sullo Standard HLA, nel settore della Logistica con particolare attenzione a: Definizione delle Procedure Operative Formazione degli Operatori Sicurezza nell Handling ed Efficienza Operativa 1

4 Real- Distributed Simulation Cooperation by HLA The HLA integration allows to intermodal operation; the SITRANET/COCODRIS Simulators allows to face different scenarios, as well as crane/truck/ship/train interoperations. The Intermodal terminals are an area quickly evolving, so major investments are requested in infrastructures, management systems, operative policies and training in order to guarantee competitiveness. Our research involve the use of Simulators based on new technologies for cooperative operations, running on low-level platforms, allowing to change training procedures and to increase safety in each terminal. 13 HLA High Level Architecture 1 Standard DMSO, DoD USA KSC NASA Case Study Security in Logistics This Research for Distributed Simulation of Handling and Logistics Operations at Kennedy Space Center, NASA included: La ricerca studia vari aspetti legati alla Security nei flussi Logistici: Tailoring Training Procedures Sviluppo Modelli delle Operazioni Logistiche Refining Dynamic Simulation Model Valutazione dell Impatto sui Costi e sulle Performance Integrating a New Special Dome Valutazione dell Efficacia delle Azioni di Security 15 1

5 Issues and Solutions in Container Supply Chain Perimeter Security of Terminal Interactions Between Standards US Maritime US Container Transportation Security Initiative Security Act of 00 SOLAS/ISPS SOLAS/ISPS Extensions Internal security and Operative Controls Container Screening Terminal Physical Security Ship/Port Interface Security Operating Center Decision Support Systems and Simulation Control room Process models Risk analysis Planning Training Operative support Prevention and Emergency Management Emergency alarm system 1 IGERT Project Synthetic Environment for Security Securing Global Flows of People and Cargo: Interdisciplinary Education and Research in Policy, Science and Technology A Synthetic Environment that reproduces the Container Supply Chain was integrated in order to evaluate Regulation and Policies, Distributed Control, Data Fusion and management Procedures. Information Management ICT Tools Services (e.g.hazardous goods, CSI h rule, etc.) 17 Water surveillance in front of piers Traffic control(vts) Terminal Community System (TCS) Area monitoring (yard, warehouses, work areas, terminals) Centralized control of technological plants (fire detection, etc.) Cargo and equipment control Passenger and baggage control Maritime security of Containers Hour Notification Access control Fencing surveillance 19 The proposed program sets out to bridge the gap between the academic fields of securityrelated studies and global logistics by educating and re-educating researchers, academics and policy analysts, thereby supporting the creation and expansion of a broad international epistemic community on security in the context of international travel and global supply chains. To achieve these goals we propose to develop a PhD curriculum and research programs in the subject areas of secure people flow (especially terrorist travel), and cargo flow (especially, container security and port/border security operations). Security-relevant research and training will be established in policy development and analysis, risk analysis and assessment, stochastic modeling (analytical and simulation), optimization, data mining, security technologies and economics of security. I-GERT aims to incorporate technology into security procedures and operations as guided by policies and regulations, and to employ modeling and analysis techniques to evaluate and optimize the performance of security-related systems. 0

6 University Participants Rutgers University Princeton University George Washington University WW Int. Center for Scholars SUNY Maritime College Oxford University INSEAD University of Genoa Univ. Autònoma de Barcelona Otto-von-Guericke University Liophant Simulation Bogazici (Bosphorus) University IGERT: Partners Governmental Partners Department of Homeland Security Homeland Security Advanced Research Projects Agency (HSARPA) Bureau of Customs and Border Protection (CBP) Homeland Security Institute US Coast Guard Research & Development Center Federal Law Enforcement Training Center World Customs Organization Industrial Participants Unisys David Sarnoff Research Center APM Terminals Detroit-Windsor Tunnel Company SAP Research Initiatives Authority - Port of Venice Consorzio Formazione Logistica Integrata Consortium Development of Innovative Projects Dept. Of Modelling and Simulation, Riga Technical University Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und automatisierung Centro Italiano di Eccellenza Logistica Integrata SENER Engineering Group GLOWS Centre de Visio` per Computador GLOWS Observers Project Coordinator Project Coordinator MISS DIPTEM International Coordinator IGERT Otto Von Guericke University European Institute of Business Administration Companies Academics Agencies 1 Grenoble Brussels Universitad Autonoma de Barcelona M&S for Security in Container Logistics The use of M&S in considering the impact of security components on logistics/industrial facilities is more than justified by the need to analyze complex interactions among numerous factors. Security equipment and procedures related to logistics facilities can usually be grouped into two major classes: Internal: Security control of logistics flow External: Security control of external components 3 Simulation support to to access risk risk of of different events events (security infrastructures and and procedures) Reuse Reuse Support Support Systems Systems for for Emergency Emergency management management to to analyse analyse safety safety and and security security scenarios scenarios within within Container Container Supply Supply Chain Chain Use Use of of Tool Tool to to analyse analyse Container Container security security and and safety safety issues issues along along the the Supply Supply Chain Chain in in relation relation to to complex complex operations operations & procedures, procedures, considering considering both both regular regular processes processes and and external external threads threads MESA MESA allows allows to to evaluate evaluate impact impact of of threads threads in in case case of of occurrence occurrence and and to to quantify quantify damages, damages, casualties casualties and and actions actions to to be be done. done. MESA Environment for Security Analysis in Container Logistics

7 Scenario Evaluation by Interoperable Simulation Today there are Simulators available for analyzing the different aspects related with several possible scenarios. Vectors Nodes Vendor Region Generator Security Level Virtual Path Alerts Virtual Cargo/CFG Virtual Cargo Generator Intelligence Police Port Terminal Ship Virtual Alert Scenario Simulation of Operations in Detail Emergency Simulation High Risk Virtual Threat History Terminal Activities Simulation Inspections The simulation estimates the effects of Security Procedures in Operation as well as the impact of an Emergency on other objects, identifying the entities hit by the event and its impact, the interactions as well as the countermeasure effectiveness. Container Risk Evaluation Modelling Security Procedures 5 Medium/High Risk Configuration.... Cnt Type Manifest NC Good Type Security NC Container Security Operations Low Risk Sommario Le ricerche condotte hanno comportato: Sviluppo di Metodologie Innovative di Analisi testate operativamente su casi reali 1 MTEU/year 9 Portainers 3 Van Carriers Scenario Definition Security Operation Simulator Emergency Simulator Security vs. Performances in Container Terminal [TEU/(Year Portainer)] Terminal Operation Simulator Case Study: Containers 0% % 0% 30% Security Control Index 0% 50% 7 to New Jersey/New York, USA 0% Sviluppo di Modelli per lo studio di Problemi legati alla Safety/Security nella Logistica Scambi e visite in altri centri di eccellenza all estero (KSC NASA, Dartmouth College, Rutgers University) ed opportunita di produzione di articoli scientifici relativi ai temi trattati sia per Convegni Internazionali che, in corso di pubblicazione, su International Journals

8 Sviluppi Futuri Le Ricerche future sulle quali sono attivamente coinvolto comprendono: Sviluppo di una Metodologia di Analisi dei Parametri Logistici per Garantire il Flusso teso nella Supply Chain per il Retail Modelli di Simulazione per valutazione Performances e Costi della Security nella Logistica (IGERT Project per Security in Logistics Flows e in corso di sviluppo, mentre si attende un feedback su iniziative equivalenti in Europa) Sviluppo di una Integrazione Dome/Cocodris per il Training nella Logistica al KSC da utilizzarsi come dimostratore nel Boot NASA durante la principale Conference/Exhibition Mondiale sui temi di Training Simulation 9

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