GESTIONE DELLA PRODUZIONE

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1 Universitàdegli Studi di Udine Facoltàdi Ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale GESTIONE DELLA PRODUZIONE II PARTE: GESTIONE DEI MATERIALI a.a prof. ing. Alberto Felice De Toni

2 DEFINIZIONE LE SCORTE Materiali temporaneamente inutilizzati, nell attesa di poter essere usati o venduti (Love,1979) in un punto della catena logistica. OBIETTIVI Efficacia Obiettivo di servizio Garantire la disponibilitàdei diversi materiali ai diversi livelli Livello di servizio (Quantità, Tempi, Mix) Efficienza Obiettivo finanziario Contenere l investimento in mezzi finanziari Obiettivo economico Contenere l entità di risorse connesse con il governo dei flussi finanziari Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 2

3 Articolazione gamma prodotti (ampiezza e profondità di gamma) LE SCORTE: VINCOLI Articolazione della struttura di prodotto (ampiezza e profondità delle distinte base) Articolazione dei processi (Fabbricazione, assiemaggio, distribuzione) Articolazione della distribuzione (n e dispersione geografica punti vendita/clienti, livelli intermediazione) Articolazione della fornitura (n e dispersione geografica dei fornitori, tempi, qualità, affidabilità, flessibilità mix/volumi) Flessibilità della manodopera polivalenza e polifunzionalità flessibilità agli orari orientamento ai processi Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 3

4 CLASSI E TIPI DI SCORTE CLASSE TIPO CAUSA OBIETTIVO MOVEMENT INVENTORY TRANSIT STOCK WIP Tempi di attraversamento distribuzione Tempi di attraversamento in produzione Miglioramento livello di servizio Lavorare per ordine=fabbisogno CYCLE STOCK Attrezzaggio Collo di bottiglia Lavorare per lotti economici Disaccoppiamento monte-valle ORGANIZATIONAL INVENTORY SAFETY STOCK ANTICIPATION STOCK Incertezza della domanda Stagionalità Protezione dall incertezza Bilanciamento capacità-carico SPECULATION STOCK Variazione prezzi Minimizzazione costi di acquisto della merce Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 4

5 PRINCIPALI VOCI DI COSTO DELLE SCORTE 1.Costi di emissione 2.Costi di giacenza 3.Costi di approvvigionamento 4.Costi di stock-out Costi legati a perdita di opportunitàper mancanza di beni a fronte di una loro domanda 5.Costi di obsolescenza Costi sostenuti qualora le merci divengano inutilizzabili o si deprezzino a causa di un eccessiva permanenza in magazzino Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 5

6 LOTTO ECONOMICO Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 6

7 E.O.Q. (EconomicOrderQuantity) Modello tradizionale del lotto economico Q: Lotto economico [pezzi] D: Domanda annua [pezzi / periodo] K: Costo preparazione ordine [ ] i: Tasso di costo v: Valore d acquisto [ / pezzo] C g :Costi di giacenza [ ]: C g Q = 2 v i C e :Costi di emissione dell ordine [ ]: C e = D Q k Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 7

8 DETERMINAZIONE DEL LOTTO ECONOMICO (1 di 2) COSTI TOTALI D ACQUISTO CT = C g + C e = Q 2 v i + D Q k Costi CT Cg Ce EOQ Quantità Il lotto economico è individuato dall incrocio della curva dei costi di emissione degli ordini con la retta dei costi di giacenza Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 8

9 DETERMINAZIONE DEL LOTTO ECONOMICO (1 di 2) EOQ dct dq = 0 EOQ = 2 D k v i Esempio 1 D = [pz/anno] K = 6.25 [ /ordine] v = 100 [ /pz] EOQ = 25 [pezzzi] N = D / Q = 1.250/25 = 50 [ordini/anno] i = 25% Esempio 2 D =1.200 [pz/anno] K = [ /ordine] v = [ /pz] EOQ = 120 [pezzi] N = D / Q = 10 [ordini/anno] i = 24% Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 9

10 OSSERVAZIONI SUL MODELLO TRADIZIONALE EOQ si si ottiene quando Ce Ce = Cg Cg La La curva del del CT attorno al al valore minimo èpiatta Costi CT Ce Cg EOQ Quantità IPOTESI: Capacitàdi produzione e di stoccaggio illimitate Valore d acquisto v costante Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 10

11 QUANTITY DISCOUNT MODEL (Q.D.M.) Sistema di calcolo del lotto economico in presenza di sconti quantità IPOTESI v èvariabile v = f(q) TAC = C + C + g e C a Con C a : Costi d acquisto [ ]: Q D TAC = v i + k + D v = f1( Q) + f2( Q) + f3( Q) 2 Q C a = D v Essendo v funzione di Q, non posso ricavare il lotto ottimale derivando semplicemente il TAC. Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 11

12 Q.D.M.: METODO DI MAGEE-BOODMANN 1. Calcolare EOQ con v min EOQ appartiene all intervallo per cui vale il v minore SI NO 2. Calcolare il tac per ogni breack point 3. calcolare l EOQ per ogni v i 4. calcolare il TAC per ogni EOQ trovato nel punto 3 5. la quantità q ottimale e la minore tra quella calcolata al punto 2 e quella calcolata al punto 4 FINE Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 12

13 QDM: Esempio Calcolare il lotto economico avendo: x = 40 pezzi punto di breack point v1 = 100 per lotti Q < 40 v2 = 95 per lotti Q >=40 D = [pz/anno] K = 6,25 [ /ordine] i=25% 1) v minore = v2 = 95 EOQv2 = [(2 * D * k) / (v2 * i )] = 26 pezzi EOQ = 26 < 40 devo proseguire Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 13

14 QDM: Esempio (continua) 2) TACx=40 = Ca + Ce + Cg = = [95 * 1250] + [(1.250/40) * 6,25] + [(40/2) * 95 * 0,25] = = ) Nell esempio ho un solo v diverso dal v minore EOQv1 = 25 pezzi 4) TACEOQv1 = Ca + Ce + Cg = = [100 * 1.250] + [(1.250/25) * 6.25] + [(25/2) *100 * 0,25] = = ) La quantità ottimale sarà quella calcolata al punto 2 EOQ = 40 pezzi TBO = time between orders = EOQ /D = = 40 / = 0,032 anno Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 14

15 QDM: Risultati Costi TAC (v1) Cg (v1) TAC (v2) Cg (v2) Ce Ca (v1) Ca (v2) = Q Quantità compro a v1 compro a v2 OSSERVAZIONE: In tale esempio il punto di minimo coincide col punto di breackpoint, ma questo non accade sempre! Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 15

16 LOGICHE DI GESTIONE DEI MATERIALI Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 16

17 SCHEMA GENERALIZZATO DEL FLUSSO LOGISTICO Scopo Scopo della della logistica: logistica: Consentire la la consegna di di prodotti finiti, finiti, componenti e MP, MP, quando servono, nel nel punto punto in in cui cui sono sono richiesti a al al costo costo totale totale più piùbasso possibile Leggenda: Convergenza Divergenza Leggenda: MP: materie prime FORN.: fornitori C: componenti SA: sotto-assiemi Larghezza distinta base PF N punti vendita F: fabbricazione PA: produzione assiemi PF: prodotti finiti A: assiemaggio Profondità distinta base N livelli intermediazione I: Imballaggio S: spedizione MP C SA PF PF PF FORN. F PA A I/S S S CONSUM. Trasposto primario Trasporto secondario Consegna sul punto vendita Logistica manifatturiera Logistica distributiva Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 17

18 CODICI A DOMANDA DIPENDENTE O INDIPENDENTE MP C SA PF FORN. F PA A Distr. Domanda Dipendente Domanda Indipendente CODICI A DOMANDA INDIPENDENTE PF CODICI A DOMANDA DIPENDENTE C e MP PARTI DI RICAMBIO: possono avere domanda indipendente oltre che domanda dipendente Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 18

19 PRINCIPALI TECNICHE DI GESTIONE DEI MATERIALI NATURA DELLA DOMANDA DETERMINAZIONE DELLA DOMANDA TECNICA CODICE OGGETTO DI PIANO DI PRODUZIONE INDIPENDENTE Prevista intrinsecamente ROP classico NO INDIPENDENTE Prevista estrinsecamente TPOP SI NO DIPENDENTE Calcolata MRP (in quanto figlio di un padre oggetto di piano) Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 19

20 LOGICHE DI GESTIONE FORNITURA CONSUMO CONSUMO variabile indipendente (perché dipende dal mercato) FORNITURA variabile dipendente posso agire Per agire sulla fornitura esistono due logiche: GUARDARE INDIETRO (ai consumi storici) Ł PREVISIONI INTRINSECHE dai dati storici estrapolo previsioni future GUARDARE AVANTI (ai fabbisogni futuri) Ł PREVISIONI ESTRINSECHE ci si basa su dati storici e su altri dati che aiutano a prevedere la domanda. Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 20

21 LA PREVISIONE DELLA DOMANDA I modelli di previsione della domanda Metodi quantitativi di tipo matematico e/o statistico Indicatori economici Analisi delle serie storiche (media aritmetica, media mobile, media esponenziale, analisi di regressione) Modelli econometrici Metodi qualitativi o intuitivi Opinione di esperti Analisi di mercato Metodi di Delphi Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 21

22 LA PREVISIONE DELLA DOMANDA Inputs Ricerche di mercato Domanda storica Promozioni Opinioni Pubblicità Inputs Ricerche di mercato Domanda storica Promozioni Opinioni Pubblicità Fattori di mercato Economici Sociali Politici Culturali Outputs (domanda attesa e tempi) Per prodotto Per cliente Per aera di mercato Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 22

23 LA PREVISIONE DELLA DOMANDA Domanda dell ultimo periodo: P t = d t 1 Media aritmetica: Media aritmetica: Media mobile esponenziale: P t P t P t n i= = 1 n n i= = 1 n i= = 1 d n i d d n t i t i P t : Previsione del periodo t d : Domanda del periodo t t n: Numero periodi : a Costante di smorzamento (compresa tra 0 e 1) Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 23

24 TECNICHE DI GESTIONE ROP classico Guardare Indietro ROP COP. TOT. Mini-max system ROP a periodicità fissa Mini-max system a periodicità fissa DI Guardare Indietro e Avanti COP. LIBERA TPOP Guardare Avanti MRP CA DD Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 24

25 INDICATORI DI GESTIONE Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 25

26 INDICI DI ROTAZIONE E COPERTURA INDICE DI ROTAZIONE (IR) C IR valore = Valore IR Dinamico = C Venduto MedioScorte Ventuto( ultimi3mesi) 4 Valore IstantaneoScorta Q IR Qtà = Q Vendute Scorta Es. IR = 12 volte/anno indica che il magazzino ruota 12 volte all anno (1 volta al mese) IR previsto = C VentutoAnnuale _ previsto Valore ScortaOdierno INDICE DI COPERTURA (IC) 1 IC = IR Es.: IC = 1/12 di anno indica che nel magazzino ha una copertura di un mese Osservazione: Nel JIT IR IR 365 volte/anno IR IR Scorte Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 26

27 LIVELLO DI SERVIZIO Percentuale della domanda soddisfatta durante un determinato periodo di tempo. LS quantità Q Q Evasa = = 1 Ricevute Q Q nonevasa Ordinate LS = ordini N N OrdiniEvasi OrdiniRicevuti LS N RigheOrdineEvase Mix = = N RigheOrdineRicevuti FillRate LS Puntualità = t t ConsegnaEff. ConsegnaPromesso LS Tempo = t Consegna t ConsegnaDelMigliorConcorrente Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 27

28 ALTRI INDICATORI DI PRESTAZIONE Tempo medio di evasione dell ordine Numero di Stock-out Durata degli Stock-out Accumulo di Back Ordera fine mese Quantitàdi prodotti consegnati in ritardo al mese Tempo medio di evasione del Back Order Tempo in cui l ordine non evaso rimane tale Ordini Cancellati/Ordini Ricevuti Resi/Consegnati (in quantità, ordini o righe d ordine) Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 28

29 INDICE DI ROTAZIONE E ROI IR = ValoreDiCosto C Valore Venduto MedioScorte IR = ValoreDiprezzo Fatturato Valore MedioScorte dditooperativo ROI = Re = CapitaleInvestito RO Fatt Fatt CI Valore Valore MedioScorte MedioScorte ROI = ROS IR ValoreDiprezzo Valore CI MedioScorte È uno degli indici di liquidità Se Se IR IR ROI Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 29

30 ROP, Copertura Totale, Copertura Libera, Mini-max System Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 30

31 REORDER POINT (ROP) CARATTERISTICHE: Utilizza la logica del guardare indietro Gestisce codici a domanda indipendente Presuppone noti: -il lotto di riordino Q -il consumo medio mensile W ( previsione intrinseca) -il lead time di fornitura LT -le scorte di sicurezza SS Individua: -il livello di riordino LR -il livello massimo di riordino Lmax -... Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 31

32 ROP: I PARAMETRI DI GESTIONE LR = SS + W LT L = SS + Q max TBO = TBA = Q W TBO: TBO: time time between orders orders IC = C C scorte Venduto N N = = D Q W Q Q + SS v 2 = = 12 W v 12 W = Q 1 = TBO Q + SS 2 12 W ordini anno ordini mese [ mesi] TBA: TBA: time time between two two arrivals arrivals W = tanα IR = 1 IC = 12 W Q + SS 2 volte anno Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 32

33 ROP: DIAGRAMMA A DENTE DI SEGA Q W=tgα domanda mensile Lmax LR Q SS + Q/2 W W * LT consumo Q 2 SS α α 1 mese tempo LT IC TBO TBA Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 33

34 ROP: ESEMPIO DATI: W W = pezzi/mese LT LT = 3 mesi mesi Q Q = pezzi pezzi SS SS = pezzi pezzi v v = E/pezzo CALCOLARE: N, N, TBO, TBO, TBA TBA LR, LR, Lmax Lmax IC, IC, IR IR K D = ** W = ** = pezzi/anno N = D // Q = // = 3 ordini/anno = 3 // = 0,25 0,25 ordini/mese = 1 ordine/quadrimestre TBO TBO = TBA TBA = Q // W = // = 4 mesi mesi = 1 // N = 1 // 0,25 0,25 = 4 mesi mesi Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 34

35 ROP: ESERCIZIO (CONTINUAZIONE) LR LR = SS SS + (W (W** LT) LT) = (100 (100** 3) 3) = pezzi pezzi Lmax Lmax = SS SS + q = = pezzi pezzi IC IC = (SS (SS + Q/2) Q/2) // W = (100 ( /2) 400/2) // = 3 mesi mesi IR IR = 1 // IC IC = 1 // 3 [volte/mese] = = // 3 [volte/anno] = 4 [volte/anno] Q = [[(2(2** D ** K) K) //(v(v** i) i) ]] Q² Q² = (2 (2** D ** K) K) //(v(v** i) i) K = [Q² [Q²**(v(v** i)] i)] //(2(2*D) *D) = ( ** ** 0,1) 0,1) //(2(2*1.200) *1.200) = /ordine Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 35

36 Q Lmax = 500 ROP: ESERCIZIO LR = 400 A D SS + Q/2 = 300 Q W * LT Q 2 SS = 100 α B C 1 mese LT = 3 mesi TBA = 4 mesi TBO = 4 mesi 0.25 ordini/mese TBA/2 = 2 mesi α IC = 3 mesi 12 mesi SS = 1 mese W TBA IC + = 2 tempo SS W Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 36

37 ROP e MIN MAX SYSTEM ROP Quantità d ordine fissa Frequenza d ordine variabile MINI MAX SYSTEM Quantità d ordine variabile Frequenza d ordine variabile Lmax SS tempo Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 37

38 ROP e MIN MAX SYSTEM (periodicitàfissa) ROP a periodicità fissa Quantità d ordine fissa Frequenza d ordine fissa MINI MAX SYSTEM a periodicità fissa Quantità d ordine variabile (mira a ripristinare il livello massimo delle scorte) Frequenza d ordine fissa (ordino a intervalli di tempo regolari) Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 38

39 VARIANTI DEL ROP QUANTITA' DELL ORDINE Fissa Variabile Variabile ROP classico MINI MAX SYSTEM FREQUENZA EMISSIONE ORDINE Fissa ROP a periodicità fissa MINI MAX SYSTEM a periodicità fissa Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 39

40 ESEMPIO DI NON APPLICABILITÀDEL ROP DATI: D = 360 pezzi/anno v = /pezzo i = 11,25 % K = /ordine SS = 8 pezzi LT = 1 mese CALCOLARE: EOQ, N, TBO IR, IC, CT, LR, Lmax EOQ = [(2*K*D) / (v*i)] = [(2*18.000*360) / (20.000* 0,1125)] = 24 pezzi N = D / Q = 360 / 24 = 15 ordini/anno TBO = Q / W = 24 / (360/12) = 0,8 mesi = 24gg IR = D / (Q/2 + SS) = 360 / (8 +12) = 18 volte/anno IC = 1 / IR = 1 / 18 = 0,057mesi = 20 gg LR = SS + (W*LT) = 8 + (30*1) = 38 pezzi Lmax = SS + Q = = 32 pezzi Lmax < LR Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 40

41 ESEMPIO DI NON APPLICABILITÀDEL ROP Q Q=24 Q=24 LT LT tempo Q fino a W LT perché funzioni il il ROP Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 41

42 COPERTURA TOTALE IL IL ROP NON FUNZIONA! La La soluzione non non è aumentare il ilq bensì bensìanticipare l ordine l ordine Di Di quanto quanto anticipo l ordine? Anticipo dell ordine = LT LT-TBO = = 6 gg gg COPERTURA TOTALE = SCORTA FISICA FISICA + ORDINI IN IN SOSPESO COPERTURA TOTALE ANCHE DETTA SCORTA VIRTUALE Sofisticazione del del ROP ROP Per Per codici codici a domanda indipendente Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 42

43 COPERTURA TOTALE 62 Q= Scorta virtuale LR = 38 L max =32 Q= Scorta fisica SS = 8 anticipo = 6gg TBO = 24gg LT = 30gg A B tempo Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 43

44 VARIAZIONI SCORTA FISICA E COPERTURA Azione Scorta fisica Copertura Totale Prelievo Emissione orine Versamento m g k m k g Scorta fisica Ordini in sospeso Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 44

45 ROP VERSUS COPERTURA TOTALE EOQ EOQ D k = 2 v i W LT EOQ Se W LT EOQ Se < W LT ROP COP. TOT. EOQ W LT TBO LT EOQ < W LT TBO < LT Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 45

46 OSCILLAZIONE DEGLI ORDINI NEL ROP Q Lmax Q 0 2 LR Q W LT W TBO SS TBA LT TBO Ritardo = LT-TBO tempo Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 46

47 1 CASO -ROP: LT < TBO ORDINI IN SOSPESO TRA 0 e 1 Q Lmax Q R 1 Lmax LR Q W LT W TBO SS R 2 LT LT-TBO (LT-TBO) W tempo R 2 =(LT-TBO) W+SS TBO R 1 = 1 TBO W+SS R 2 = 2 (LT-TBO) W+SS Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 47

48 2 CASO ROP: LT = TBO ORDINI IN SOSPESO = 1 Q Lmax=LR Q 1 1 R 1 Lmax LR Q 0 0 Q W TBO = W LT R 2 SS tempo LT=TBO R 1 = 1 TBO W+SS R 2 = 2 (LT-TBO) W+SS Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 48

49 3 CASO -COP.TOT. : LT > TBO ORDININ IN SOSPESO TRA 1 e 2 62 Q= Scorta virtuale LR = 38 L max = Q= Scorta fisica SS = 8 anticipo = 6gg TBO = 24gg LT = 30gg A B tempo Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 49

50 OSCILLAZIONI DEGLI ORDINI CASO N ORDINI IN SOSPESO TECNICA 1 LT < TBO Tra 0 e 1 ROP 2 LT = TBO 1 costante ROP 3 LT > TBO Tra 1 e 2, 2 e 3,, n-1 e n COP. TOT. N OrdiniInSo speso = LT TBO R 1 = 1 TBO W+SS R 2 = 2 (LT-TBO) W+SS Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 50

51 ROP: Esempio DATI EOQ = 800 pezzi SS = 100 pezzi LR = 200 pezzi Pezzi Lmax = SS + Q =900 SS + Q/2 = 500 Ordine 123 Ordine 124 LR = 200 SS = 100 tempo Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 51

52 COPERTURA TOTALE: Esempio DATI EOQ = 800 pezzi SS = 400 pezzi LR = 1600 pezzi Pezzi LR = 1600 Ordine 123 Ordine 124 Scorta virtuale Lmax = SS + Q = 1200 SS + Q/2 = 800 SS = 400 Ordine 122 Ordine 123 Ordine 124 Scorta fisica tempo Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 52

53 COPERTURA TOTALE Effetti nel caso di variazione dei consumi Pezzi LR = 1600 Ordine 123 Consumi minori Consumi maggiori Scorta virtuale Lmax = SS + Q = 1200 SS + Q/2 = 800 SS = 400 Consumi minori Consumi maggiori Ordine 123 Scorta fisica tempo STOCK-OUT Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 53

54 COPERTURALIBERA In caso di domanda variabile si utilizza la Copertura libera: CL = SF + OS - FP. Dove: SF: Scorta fisica OS: Ordini in sospeso FP: Fabbisogni previsti Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 54

55 COPERTURA LIBERA (Esempio) DATI EOQ = 800 pezzi SS = 200 pezzi LR = 200 pezzi. Lmax = SS + Q = 1000 SS + Q/2 = 600 Ordine 123 Ordine 122 Ordine 124 Ordine 123 Copertura libera Scorta fisica SS = LR =200 tempo Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 55

56 COPERTURA LIBERA (Esempio) Effetti nel caso di un cambiamento dei consumi Lmax = SS + Q = 1000 SS + Q/2 = 600 Ordine 123 Ordine 122 Consumi maggiori Ordine 124 Consumi minori Ordine 123 Consumi minori Consumi maggiori Copertura libera Scorta fisica SS = LR = 200 tempo Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 56

57 MOTIVAZIONI PER USO DI TECNICHE PIÙ SOFISTICATE GI GI GA (previsioni estrinseche) GA (previsioni estrinseche) Se politiche di lot sizing ROP CT CL TPOP Se LT grande Se la domanda varia Se politiche di lot sizing e se esiste legame padre figlio DI DI DI DI Codici Stand Alone GA (previsioni estrinseche) GA (calcolato) TPOP e MRP per padre per figli DI DD Codici in DB Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 57

58 ESEMPIO DI UTILIZZO DELLE DIVERSE TECNICHE Codici Stand Alone Previsioni Previsioni di di Vendita Vendita Intrinseche Intrinseche ROP COP. TOT. Previsioni Previsioni di di Vendita Vendita Estrinseche Estrinseche COP. LIBERA Codici a Distinta Base Piano Piano di di Produzione Produzione su su Ordini Ordini Clienti Clienti ORDINE CLIENTE MRP Piano Piano di di Produzione Produzione su su Previsione Previsione di di Vendita Vendita Estrinseca Estrinseca TPOP MRP MRP MRP Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 58

59 COPERTURA LIBERA VS TPOP-MRP Copertura Libera = Scorta Fisica Padre 1 TPOP-MRP Periodo Fabb. lordi Ordini in sospeso Ordini Aperti - Disponibilità Fabbisogni previsti Ordini Pianificati Figlio 1 2 Periodo 3 4 Fabb. lordi Ordini Aperti Disponibilità Ordini Pianificati Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 59

60 TPOP MRP Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 60

61 ROP PER MATERIALI A DOMANDA DIPENDENTE Order Point Andamento delle scorte dei prodotti finiti t Order Point Andamento delle scorte dei componenti t Order Point Andamento delle scorte delle materie prime Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 61 t

62 IL CUTTING APPROACH (CA) 1. Reticolo Temporale Distinte base tempificate e ruotate di Approvvigionamento al piùpresto 3. Non si considerano Ordini Aperti Giacenze Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 62

63 IL CUTTING APPROACH (CA): Esempio PF SA1 SA2 C1 C2 C3 C1 C2 C3 SA1 SA2 PF Acquisto C1 Acquisto C2 Tempo Acquisto C3 C2 C1 C3 SA1 SA2 PF CA Tempo Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 63

64 M.R.P.: MATERIAL REQUIREMENTS PLANNING CARATTERISTICHE Materiali a Domanda dipendente Gestione Tempi e Quantità Utilizzo Bill of Materials PARAMETRI FABBISOGNI LORDI CALCOLATI ORDINI APERTI DISPONIBILITA ORDINI PIANIFICATI Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 64

65 LOGICA DELL MRP Fabbisogni Fabbisogni lordi lordi Nettificazione Attraverso Fabbisogni Fabbisogni netti del netti del codice codice Ordini al più tardi Politiche di lot sizing Ordini Ordini del del codice codice Fabb. Fabb. Netti Netti = Fabb. Fabb. Lordi Lordi Giacenze Giacenze Ordini Ordini Aperti Aperti Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 65

66 PADRE FIGLIO NIPOTE LOGICA DELL MRP (CONTINUAZIONE) ordine ordine fabbisogno lordo calcolato fabbisogni fabbisogno lordo calcolato da ordini cliente previsti (TPOP) calcolati (MRP) Ordine di acquisto PADRE FIGLIO NIPOTE ordini datati Œ fabbisogni lordi -disponibilità -ordini aperti = fabbisogni netti (ordini datati in funzione di politiche di lot sizing) Œ fabbisogni lordi Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 66

67 POLITICHE DI RIORDINO EOQ Ordine = fabbisogno period order quantity (POQ) Q fissa MRP: POLITICHE DI RIORDINO DATI DI INPUT DEI CODICI GESTITI A MRP distinta base Legame padre figlio Coefficiente di utilizzo politica di riordino lead time di rifornimento sistema di protezione dell incertezza [scorte di sicurezza (SS), lead time di sicurezza (LTS)] Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 67

68 COME IL TIME PHASED ORDER POINT PUÒ SIMULARE IL ROP Vediamo come un il TPOP simula un ROP. Hp del ROP: la domanda storica è uguale a quella futura ESEMPIO: W = pz/periodo LT LT = 2 periodi EOQ = pz pz SS SS = pz pz Ora Ora vediamo cosa cosa accade usando il il ROP o l TPOP Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 68

69 ROP periodo periodo livello di riordino scorte di sicurezza LR = W*LT +SS LT = 2 nuova emissione dell ordine nuovo arrivo dell ordine Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 69

70 prvisioni di vendita Periodi Fabbisogni lordi ordini aperti TPOP Assumendo una domanda storica = alla domanda futura ho un fabbisogno lordo = 17 per ogni periodo. Ipotizzando inoltre di partire da una disponibilità di 170 pezzi: Disponibilità 170 Ordini pianificati punto di riordino raggiunto Livello di riordino = SS + (FL*LT) = (17*2) = 134 L R :Non calcolato dal sistema Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 70

71 TPOP: CARATTERISTICHE Utilizza una logica del guardare avanti Rispetto al ROP ha i seguenti vantaggi: Utilizza previsioni estrinseche Definisce politiche di lot sizing (es: Ordine = Fabbisogno) Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 71

72 CLASSIFICAZIONE DELLE TECNICHE DI GESTIONE DEI MATERIALI DOMANDA PREVISTA CALCOLATA DATI GESTITI QUANTITÀ QUANTITÀ E TEMPI (previsione intrinseca) ROP CT (previsione estrinseca) TPOP CL CA MRP Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 72

73 VARIABILI PER LA SCELTA DEI SISTEMI DI GESTIONE DEI CODICI Larghezza della distinta base Profonditàdella distinta base Valore di impiego Continuitàdi consumo Relazione tra LT e Tempo di programmazione Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 73

74 LARGHEZZA E PROFONDITÀDELLA DISTINTA BASE Larghezza: Definisce il numero di figli del singolo padre Se la probabilità di trovare un singolo codice disponibile è Pi, la probabilità di trovare tutti i codici figli per realizzare il padre è Pi elevata alla n (con n = n di figli) Larghezza Bassa Alta ROP MRP Profondità: definisce il numero di livelli Profondità Bassa Alta ROP MRP Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 74

75 VALORE D IMPIEGO Il valore d impiego èdefinito come: Valore unitario del pezzo * Quantità consumata in un anno Valore d impiego Basso Alto ROP MRP Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 75

76 CONTINUITÀ DI CONSUMO La frequenza d uso determina la prevedibilità della domanda Continuità di consumo Bassa Alta MRP ROP Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 76

77 RELAZIONE TRA LT E TEMPO DI PROGRAMMAZIONE Caso 1) TP >= LT cumulato OGGI MP C TP SA PF DATA DI CONSEGNA t LTMP LTC LTcumulato LTSA Caso 2) TP < LT cumulato PF SA C MP DATA DI t OGGI CONSEGNA TP Università degli Studi di Udine De Toni -Zanutto 77

78 RELAZIONE TRA LT E TEMPO DI PROGRAMMAZIONE (CONTINUA) Caso 1) TP > LT Caso 2) TP < LT Produzione e acquisto su ordine (MRP) ROP non oggetto di piano (MP) TPOP-MRP oggetto di piano (C, SA, PF) Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 78

79 RELAZIONE TRA LT E TEMPO DI PROGRAMMAZIONE MP OGGI C SA PF t aziende PTO Piano su ordine MP C OGGI SA PF t aziende MTO Piano di produzione su ordine Piano di acquisto su previsione MP C SA OGGI PF t aziende ATO Piano di assemblaggio su ordine Piano di produzione su previsione Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 79

80 SISTEMI DI PIANIFICAZIONE MP MP SA PF PF Acquisto Fabbricazione Assiemaggio Spedizione Ordine Acquisto ROP ROP ROP ROP MTS anni 60 Ordine Acquisto MRP MRP TPOP DRP Verifica mancanti TPOP MTS Ordine Acquisto MRP TPOP MRP verifica mancanti FAS ATO Ordine Acquisto Ordine Acquisto TPOP MRP verifica mancanti MRP verifica mancanti MRP MRP MTO Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 80 MPS MPS PTO Magazzino di snodo

81 CLASSIFICAZIONE DELLE TECNICHE DI GESTIONE SCORTE LOGICHE TECNICHE GESTIONE SCORTE VARIABILI andamento giacenze Q GUARDARE INDIETRO PUNTO DI RIORDINO (ROP) Scorta di sicurezza Lotto economico Livello di riordino L max L R SS LT tempo Q Scorta di sicurezza = 0 GUARDARE AVANTI Lead Time di sicurezza = 0 Lotto per lotto PIANIFICAZIONE FABBISOGNO DEI MATERIALI (MRP) Q tempo GUARDARE INDIETRO/AVANTI Scorta di sicurezza Lead Time di sicurezza Dimensionamento del lotto SS tempo Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 81

82 SISTEMI DI PROTEZIONE CONTRO L INCERTEZZA E L INSTABILITÀ Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 82

83 INCERTEZZA E SISTEMI DI PROTEZIONE FONTI DI INCERTEZZA DOMANDA FORNITURA TIPI DI INCERTEZZA QUANTITA TEMPI FONTI DI INCERTEZZA DOMANDA FORNITURA TIPI DI INCERTEZZA TEMPI QUANTITA' Fabbisogno che slitta da un periodo all'altro Fabbisogno > o < del pianificato Ordini evasi in data posticipata Ordini evasi nella quantità richiesta Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 83

84 I SISTEMI DI PROTEZIONE SISTEMI DI PROTEZIONE SCORTE DI SICUREZZA LEAD TIME DI SICUREZZA Come fronteggiare l incertezza: ESEMPIO LT = 2 Q = 50 pezzi Disponibilità = 40 pezzi Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 84

85 I SISTEMI DI PROTEZIONE: ESEMPIO Fabbisogno lordo Ordini aperti Disponibilità Assenza di tecniche di protezione Ordini pianificati Fabbisogno lordo Ordini aperti 50 SS = 20 Disponibilità Ordini pianificati Fabbisogno lordo Ordini aperti 50 LTS = 1 Disponibilità Ordini pianificati 50 Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 85

86 I SISTEMI DI PROTEZIONE: OSSERVAZIONI Quando utilizzare una o l altra tecnica? Da studi effettuati attraverso delle simulazioni si sono ottenuti i seguenti risultati: INCERTEZZA INCERTEZZA SUI SUI TEMPI TEMPI INCERTEZZA INCERTEZZA SULLE SULLE QUANITA QUANITA LTS SS FORNITURA LIVELLO DI SERVIZIO FORNITURA SS LTS DOMANDA SS LIVELLO DI SERVIZIO LTS SS DOMANDA LTS QUANTITA SCORTE QUANTITA SCORTE Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 86

87 SENSIBILITA DEI SISTEMI MRP: INSTABILITA ESEMPIO A padre LTA = 2 POQA = 5 Bfiglio LTB = 4 POQB = 5 A B Supponiamo che una mattina chiami un cliente variando l ordine del periodo 2 da 24 a 23 Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 87

88 INSTABILITA (esempio) A B Osservazioni: riducendo gli ordini vado in ritardo La causa è imputabile alla politica di riordino Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 88

89 DOMANDA A BLOCCHI (LumpyDemand) A B C D D D D D P P P P X Y D D P P Z D D P Domanda Ordini Pianificati Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 89

90 INSTABILITA : OSSERVAZIONI Per ridurre l instabilità dei sistemi MRP si devono utilizzare ORDINI CONFERMATI POLITICHE DI RIORDINO VARIABILI AI VARI LIVELLI Generalmente: EOQ per PF a FABBISOGNO per SA o C POQ per MP (v. lumpy demand) CONTROLLARE E DEFINIRE DEI RANGE DI VARIAZIONE DEI PARAMETRI (soprattutto SS e LTS) Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 90

91 ALTRE FUNZIONI DEL SISTEMA MRP Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 91

92 SISTEMI NET CHANGE VERSUS SISTEMI RIGENERATIVI SISTEMI RIGENERATIVI: Tutti i record vengono completamente ricostruiti ad ogni modifica di uno dei record SISTEMI NET CHANGE ( cambiamento netto ): Vengono ricostruiti solo i record che presentano informazioni nuove o modificate. Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 92

93 GESTIONE DEGLI ORDINI CONFERMATI RRF LTPF fisico PF C MP STATI DEGLI ORDINI Oggi Data emissione ordine Pianificato Data conferma ordine Confermato Pronto per il rilascio Data lancio ordine Aperto Data consegna Chiuso t t STATI DEI FABBISOGNI Pianificato Impegnato Pronto Prelevato Chiuso per il rilascio FPF = FirmPlanned fence RRF = Ready for Release Fence LT = Lead Time t Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 93

94 SISTEMI BUCKETLESS E COMPONENT OFFSET ADJUST (COA) SISTEMI BUCKETLESS Sistemi che permettono una pianificazione su periodi sempre minori fino ad arrivare a pianificare a giornata e a ora COMPONENT OFFSET ADJUST (COA) COA = ritardo con cui deve essere disponibile il componente C C1 Operazione 1 Operazione 2 Operazione 3 SA C2 C3 Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 94

95 I codici fantasma vengono introdotti per avere uguaglianza tra la distinta base della progettazione e quella della gestione della produzione. I codici fantasma sono trasparenti alla produzione per la progettazione GESTIONE CODICI FANTASMA E CODICI VISTA MP C SA PF per la produzione MP NO prelievi, NO versamenti ordine = fabbisogno SS = 0, LTS = 0, LT = 0 PF Al contrario i codici vista esistono solo in produzione e non in progettazione (esempio: devono essere fatte particolari lavorazioni non previste) I codici vista sono trasparenti alla progettazione Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 95

96 GESTIONE CODICI FANTASMA E CODICI VISTA Vengono introdotti per avere uguaglianza tra la distinta base della progettazione e quella della gestione della produzione. I codici fantasma sono trasparenti alla produzione I codici vista sono trasparenti alla progettazione per la progettazione MP C SA PF per la produzione MP NO prelievi, NO versamenti ordine = fabbisogno SS = 0, LTS = 0, LT = 0 PF Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 96

97 LOW LEVEL CODING Tale sistema esamina la distinta base e individua il livello più basso in cui presente un codice permettendo in tal modo di individuare la quantità effettiva e totale da ordinare per quel codice. LIVELLO 0 X Y Z LIVELLO 1 A A LIVELLO 2 A LIVELLO 3 A A A A Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 97

98 SISTEMI MULTI LEVEL PEGGING SINGLE LEVEL PEGGING: trova la sorgente della domanda al livello superiore (fabb. nipote ordine figlio fabb. figlio..) MULTI LEVEL PEGGING: trova la sorgente della domanda direttamente al livello del PF Esempio di utilizzo Ordini di MP in ritardo Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 98

99 PSEUDO PARENT PADRE: PF presente nel magazzino del Retailer PF FIGLIO: PF presente nel magazzino di AREA PF DISTRIBUTION SYSTEM NIPOTE: PF presente nel magazzino di FABBRICA PF PLANT SYSTEM Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 99

100 CLASSIFICAZIONE ABC Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 100

101 Fatturato (%) CLASSIFICAZIONE ABC 100% 95% 80% A B C 20% 50% 100% Numero di codici (%) Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 101

102 CLASSIFICAZIONE ABC INCROCIATA RISPETTO AL FATTURATO A B C A AA AB AC RISPETTO AL CLIENTE B BA BB BC C CA CB CC Università degli Studi di Udine De Toni - Zanutto 102