DSS e ERP-MRP/DRP : METODOLOGIE DI GESTIONE DELLE SCORTE A CONFRONTO

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1 e ERP-MRP/DRP : METODOLOGIE DI GESTIONE DELLE SCORTE A CONFRONTO PREMESSA A fronte di un utilizzo sempre più diffuso dei Decision Support Systems nella gestione aziendale delle imprese, soprattutto nord-americane, con un raggio d azione che dalla strategia aziendale arriva a spingersi fino alla gestione dei trasporti, riteniamo indispensabile capire quale possa essere l utilizzo e quale l utilità d impiego di un in un campo come quello della Gestione di Magazzino e della Pianificazione degli Approvvigionamenti per la piccola e media impresa italiana. METODOLOGIA OPERATIVA: IL BENCHMARKING La strada che a nostro avviso può meglio chiarire come questa giovane tecnologia ingegneristicoinformatica si collochi nel campo della logistica industriale, è senza dubbio la strada del confronto ovvero del benchmarking. Abbiamo voluto così confrontare le prestazioni delle migliori tecniche e metodologie logistiche applicate oggi nella gestione degli stocks e confrontarle con le prestazioni che un è in grado di fornire. L obiettivo è stato quello di poter arrivare ad affermare se convengono sempre le metodologie tradizionali o se invece il successo del è destinato a prevalere anche in questo settore, come noi crediamo. Il benchmark è stato realizzato considerando un caso reale di gestione degli approvvigionamenti e delle scorte di un singolo prodotto (contenitore per detersivo in polvere) che nel caso specifico viene trattato commercialmente solo a livello distributivo quindi senza attività produttive. Le tecniche che metteremo a confronto sono: 1) Metodi di gestione a fabbisogno (Logica Push): Lotto Economico, MRP/DRP. 2) Metodi di gestione a scorta (Logica Pull): periodo fisso di riordino. 3) Metodologia : ottimizzazione del modello del processo (Linear Programming) L OBIETTIVO Si deve definire una programmazione degli approvvigionamenti bisettimanali (1 settimana=5 g.lav.) del prodotto, per un orizzonte temporale di un anno (44 settimane = 22 periodi) a fronte della previsione della domanda commerciale quindicinale relativa allo stesso orizzonte di pianificazione. 1

2 Il PRODOTTO Volume occupato:.3 m 3 /pz Prezzo di acquisto: 25 Lire/pz Lotti di fornitura: 1 pz/lotto Scorta iniziale (Tempo ) : 1pz PREVISIONE DELLA DOMANDA COMMERCIALE L analisi dei dati storici ( 5 anni ) relativi alla domanda commerciale del prodotto, effettuata mediante opportune tecniche quantitative per l analisi delle serie storiche, ha portato alla seguente previsione della domanda commerciale annua, suddivisa in 22 periodi: Tali dati previsionali presentano inoltre una variabilità ( deviazione standard) pari al 1% del valore della domanda prevista per ciascun periodo. La domanda totale annua prevista è quindi pari a 122 pz. Considerando la scorta di prodotto iniziale (1 pz), sono necessari pertanto = 112pz. Essendo il lotto di fornitura pari a 1 pz, l approvvigionamento totale annuo sarà di 12 lotti per un totale di 12pz con un avanzo quindi di 98 pezzi che andranno a costituire la scorta finale e, come vedremo, sufficiente come margine per la copertura delle scorte di sicurezza. LEAD TIME APPROVVIGIONAMENTI Il fornitore ha mantenuto nel tempo un Lead-Time di Approvvigionamento pressocchè costante e pari a 4 giorni dalla emissione dell ordine, con una variabilità di 1 giorno, indipendentemente dal numero di lotti che vengono ordinati. PROGRAMMAZIONE DELLE SCORTE DI SICUREZZA Per la definizione dei livelli di giacenza di sicurezza per ogni periodo dell orizzonte, necessari per coprire la variabilità della domanda e del lead time, ricorriamo alle formulazioni di ingegneria logistica che trovano il loro fondamento nella teoria statistica. Per ogni periodo considerato: SS = k * DSt(c,LT) k = costante di copertura delle scorte (Distribuzione Normale) = 2,6 per un grado di copertura pari al 98%. DSt(c,LT) = Deviazione Std combinata durante il lead time. Tiene conto della variabilità della domanda (1%) e della variabilità del lead time (1 giorno): DS(c,LT)= LT*DSt(D) 2 + D 2 *DSt(LT) 2 D=domanada prevista Per ognuno dei 22 periodi programmiamo quindi i seguenti livelli di sicurezza delle scorte:

3 LE TECNICHE A CONFRONTO A) Metodi di gestione a fabbisogno (Logica Push): MRP/DRP: In ogni periodo si verifica se la giacenza è sufficiente (maggiore o uguale) a garantire le consegne per N periodi successivi (N=1,2,3,4,5) rispettando i livelli delle scorte di sicurezza richiesti. Nel caso in cui ciò non si verifica si procede all approvvigionamento del numero di lotti necessari. Abbiamo proceduto nell applicazione di tale metodo diversificandolo in 5 sottocasi caratterizzati da un numero differente di periodi successivi considerati: Si hanno i seguenti 5 sottocasi: : N=1; : N=2; : N=3; : N=4; : N=5; VANTAGGI: SVANTAGGI: Riordino con lotti economici. Livello medio delle scorte di sicurezza basso. Ordini ai fornitori numerosi e frazionati. B) Metodi di gestione a scorta (Logica Pull): Lotto Economico a periodo fisso di riordino Il livello della scorta viene verificato ad intervalli di tempo regolari. Se la verifica ha esito negativo, cioè si è sotto il livello di sicurezza, si procede alla programmazione dell approvvigionamento necessario a garantire le consegne e lo stock di sicurezza fino alla verifica seguente. Abbiamo proceduto nell applicazione di tale metodo diversificandolo in 5 sottocasi caratterizzati da differenti intervalli di tempo tra riordini successivi. Si hanno i seguenti 5 sottocasi: : T=1; : T=2; : T=3; : T=4; P5: T=5; VANTAGGI: SVANTAGGI: Facilità nella pianificazione delle operazioni interne (picking). Raggruppamenti di più articoli in un unico ordine ( casi multiprodotto). Lotto di riordino non economico Scorte di sicurezza elevate C) Metodologia di ottimizzazione : Implementazione di modello di Programmazione Lineare Tale metodologia prevede la realizzazione del modello del processo da ottimizzare mediante le tecniche di Programmazione Lineare e l implementazione del modello mediante opportuni algoritmi risolutivi (Cplex- Ilog Solver). Il modello permette la simulazione del processo di gestione del magazzino monitorando ad ogni passo della simulazione il livello dei Costi. La simulazione viene realizzata automaticamente da un computer utilizzando opportuni software. L esplorazione della soluzione più vantaggiosa termina con la comunicazione all utente della soluzione ottima. VANTAGGI: Ottimizzazione della soluzione Altissima flessibilità. SVANTAGGI: Metodologia molto giovane. 3

4 I COSTI Vengono considerate 4 voci di costo: 1) Costo di occupazione dello spazio nel deposito: 5. Lire/m 3 anno E proporzionale alla giacenza media valutata in volume (m 3 ). Comprende la quota parte di: ammortamenti, servizi generali, manutenzione generale. 2) Costo del capitale immobilizzato in scorte. E il rendimento, mancato, che si sarebbe potuto ottenere nell investire in maniera alternativa il capitale che invece giace congelato in magazzino. In molti casi rappresenta invece gli oneri finanziari per il prestito che l azienda ha dovuto richiedere ad un istituto per l acquisto (o produzione) di articoli giacenti in magazzino. Per il calcolo di questa voce di costo si considera un tasso sul capitale immobilizzato che nel caso in analisi è stato valutato pari al 11% da applicare al valore della giacenza media annua. 3) Costo di emissione ordini e ricevimento merce: 5. Lire/linea d ordine. Tale voce non dipende quindi dal numero di pezzi ordinati ma dal numero di ordini realizzati durante l anno. 4) Altre costi minori ( assicurazione, tasse, scorte morte) Nel caso trattato abbiamo cosiderato queste voci nel loro complesso e valutato pari al 1% del valor medio annuo delle rimanenze e lo abbiamo incorporato, sommandolo, nella voce di costo (2). Quadro riassuntivo dei costi 1) COS :Costo di Occupazione dello Spazio nel deposito: 5. Lire/m 3 anno. 2) CCA :Costo del Capitale immobilizzato in scorte + Altri costi: 12% della Giacenza Media. 3) CER :Costo di Emissione ordini e Ricevimento merce: 5. Lire/linea d ordine. 4

5 RISULTATI A CONFRONTO A) Metodi di gestione a fabbisogno (Logica Push): MRP/DRP: D App Sco Cumul Tot. App. 12 CCA % G.M COS % CER % App Sco Cumul Tot. App. 12 CCA % G.M COS % CER % App Sco Cumul Tot. App. 12 CCA % G.M COS % CER % App Sco Cumul Tot. App. 12 CCA % G.M COS % CER 5. 34% App Sco Cumul Tot. App. 12 CCA % G.M COS % CER 5. 3% I 5 sottocasi trattati mostrano una crescita dei costi con l aumento del numero di periodi successivi considerati nel dimensionamento dei singoli approvvigionamenti. La tipologia dei costi precedentemente descritta non rende quindi conveniente una tendenza a diminuire il numero di ordini da emettere. Il vantaggio economico di una diminuzione dei CER viene ampiamente assorbito dall aumento delle altre due voci di costo CCA e COS. Il caso peggiore () presenta difatti un costo totale pari a Lire , con un aumento del 1% rispetto al caso migliore () che presenta un costo pari a Lire L analisi effettuata con questa prima tecnica mostra una convenienza a tenere bassi i livelli delle scorte, tenendo presente il fatto comunque si è sempre in copertura per quanto riguarda le scorte di sicurezza. LIVELLO DELLE SCORTE S S S1 5

6 B) Metodi di gestione a scorta (Logica Pull): Lotto Economico a periodo fisso di riordino D App Tot. App. 12 CCA % Sco G.M COS % Cumul CER % App Tot. App. 12 CCA % Sco G.M COS % Cumul CER 4. 43% App Tot. App. 12 CCA % Sco G.M COS % Cumul CER % App Tot. App. 12 CCA % Sco G.M COS % Cumul CER 3. 27% P5 App Tot. App. 12 CCA % Sco G.M COS % Cumul CER % La seconda tecnica conferma quanto dedotto dalla prima: l abbattimento dei costi CER non compensa l aumento dei CCA e COS. Inoltre si ha una coincidenza del miglior risualtato ottenuto. Questo è facilmente spiegabile per il fatto che avendo nei primi due sottocasi e un orizzonte futuro considerato pari a un solo periodo, la distinzione di fondo tra le due tecniche viene a mancare. Si ha invece differenza nei sottocasi successivi. Sebbene vi sia un netto peggioramento dei costi direttamente collegato al dilatamento dell intervallo temporale tra approvvigionamenti, questo non è così marcato come nella precedente pianificazione. Di fatto il peggiore dei casi (P5) presenta un aumento del costo totale del 45% contro il 1% visto prima. LIVELLO DELLE SCORTE S5 S4 S3 S2 S

7 C) Metodologia di ottimizzazione : Implementazione di modello di Programmazione Lineare D App App Sco Cumul Tot. App. 12 CCA % Tot. App. 12 CCA % G.M COS % CER % Con un costo totale pari a Lire, la tecnica fornisce la migliore soluzione abbattendo del 12% il costo totale rispetto alla migliori pragrammazioni definite con le tecniche push e pull. BENCHMARK RISTRETTO Per capire meglio le ragioni ti tale miglioramento proviamo a radiografare le soluzioni, e, cioè le migliori fornite dalle tre tecniche, scomponendole per ogni singola voce di costo parziale: 1) CCA = Costo del Capitale immob. + Altri costi La tecnica propone il costo più elevato tra le 3 soluzioni, garantendo una Giacenza Media Annua di 83 pz contro i 6 pz delle due tecniche tradizionali e. Questo si traduce con un CCA più elevato del 38% ) COS Su questa voce di costo ancora la metodologia fornisce ovviamente la prestazione peggiore rispetto alle tradizionali essendo COS, come CCA, direttamente dipendenti dal livello della Giacenza Media che abbiamo visto essere maggiore in rispetto agli altri due casi. Sommando queste prime 2 voci resta in svantaggio rispetto a e del ) CCE Recupero ed sorpasso. L innalzamento del livello della giacenza media che per quanto concerneva le voci di costo CCE e COS aveva segnato una prestazione negativa del rispetto alle prime due tecniche, permette di dover emettere 4 ordini in meno con risparmio parziale che garantisce quel 12% di costo totale in meno

8 BENCHMARK AMPIO Se si portano a confronto tutti gli 11 risultati ottenuti, scomponendoli nelle 3 voci di costo, si nota che se la ragione del successo del nei confronti di e (più scorta media, meno ordini) venisse portata all estremo, il costo totale peggiorerebbe, è questo il caso di,, P5. Da notare inoltre che non fornisce mai la migliore prestazione parziale. Infatti per le voci CCA e COS le soluzioni migliori sono e, per la voce CER le soluzioni e P5 sono migliori e eguaglia la prestazione della soluzione, che però garantisce il miglior risultato a livello di costo totale. C.C.A. C.O.S P P C.E.R. COSTI TOTALI P Il problema di pianificazione analizzato presenta in 1.6. realtà una moltitudine di soluzioni ammissibili. Un 1.4. analisi combinatoriale da noi svolta ci ha permesso di 1.2. stimare in 23 milioni il numero di tutte le soluzioni ammissibili, cioè con scheduling di 6. approvvigionamenti diversi, con soluzioni che 4. garantiscono il rispetto dei livelli di scorte di 2. sicurezza e tutte registrano un approvvigionamento totale annuo di 12 pz. Questa analisi ci ha permesso di individuare anche la soluzione peggiore che segna un costo totale di Lire. La migliore soluzione in assoluto è invece quella determinata con la tecnica. Lo scanning di tutte le soluzioni ammissibili è stato realizzato con un calcolatore attrezzato con una CPU da 7 MzH che ha impiegato circa 3 ore per lo svolgimento dei calcoli. E chiaro che tale monitoraggio è stato reso possibile dal ristretto numero di variabili in gioco. Un aumento del numero dei prodotti o dei periodi considerati dilaterebbe eccessivamente il tempo di calcolo. L implementazione del modello con gli opportuni risolutori iterativi ci ha portato invece all individuazione della soluzione ottima in appena 4 minuti P

9 OPTIMIZATION TECHNOLOGY : IL MODELLO Le tecniche tradizionali definiscono quindi una soluzione seguendo una strategia che è già preimpostata a monte. La metodologia invece ignora qualsiasi preconcetto startegico. Il modello è dotato sia di istruzioni informatiche (vincoli) che delimitano il campo di ricerca evitando che esso fornisca una soluzione ottima ma non ammissibile, sia di una cosidetta funzione obiettivo che funziona da bussola per l esplorazione. Nel caso specifico trattato la nostra funzione obiettivo impartiva come target la minimizzazione del costo totale. Optimization Programming Language // MODELLO APPROVVIGIONAMENTO MAGAZZINO CASO MONOPRODOTTO// // Dichiarazione dati // int NbPeriodi=22; range N 1..NbPeriodi; range NN..NbPeriodi; int dom[n]=[7,93,3,41, 4,63,16, 1,77,91,63,81, 5,49,1,4,5,14,83,97,8,54]; int ss[n]=[17,23, 7,1, 1,15, 4,,19,22,15,2, 1,12, 24,1,12, 3,2,24,19,13]; // Dichiarazione variabili // var int TotalCost in..4, int appbool[nn] in..1, int app[nn] in..6, int sc[nn] in..1; // Funzione Obiettivo // minimize TotalCost // Vincoli // subject to{ TotalCost =((sum(a in N)(sc[a]))/NbPeriodi)*(3+15) + ( sum(a in N)(appbool[a]))*5; sc[]=1; // Scorte Iniziali appbool[]=app[]=; forall(a in NN) // Coordinamento variabile booleana appbool[a]*app[a]=app[a]; forall(a in NN) app[a]-appbool[a]>=; forall(a in N) ss[a]<=sc[a]; // Vincolo Scorte di sicurezza forall(a in N) // Vincolo di capacità app[a]*appbool[a]*1+sc[a-1]=sc[a]+dom[a]; }; 9

10 CONCLUSIONI Quanto illustrato in questa trattazione conferma quanto da tempo viene asserito dagli esperti del settore. Modern-day Optimization Technology has become a key tool in making important decision that increase competitive advantage. Ilana Berger APICS Optimization is the technology employed within a supply chain mangement system that can have the single greatest impact on reducing costs, improving margins, lowering inventories, and increasing manufactoring throughput. In short, Optimization is the key to achieving maximum return on investiment (ROI) Irvin J. Lustig - ILOG Oggi la Optimization Technology viene utilizzata come strumento per la creazione di sistemi di supporto alle decisioni nel settore produttivo, logistico (supply chain management), strategico, nell allocazione delle risorse, nella gestione dei trasporti. Negli Stati Uniti,dalla grande alla piccola impresa, questa metodologia sta prendendo piede accompagnata da una ampia diffusione di società di consulenza esperte del settore. In Italia solo pochi grandi gruppo accedono a questa tecnologia ma siamo convinti che nell arco di pochi anni la diffusione del nella realtà aziendale italiana raggiungerà livelli più confortanti. G. Viviani 1