Confronto tramite simulazione di diverse politiche gestionali - information sharing e lean production - per controllare l'effetto bullwhip al variare della domanda in ingresso

Today, customers want to be served in real time without long waiting times and with personalized products. Organizations to be ready to this new challenge are forced to interact with their suppliers in order to avoid stock out periods in their input buffers. Indeed, we observe in several industries the formation of long supply chains from the final customer to the raw material manufacturers. Each actor of the supply chain defines each own production plans in relation to the demand it sees from its customer. By observing data of the real world we found out that if the final demand has a small variability, actors close to the suppliers receive a demand with a bigger variability. This effect, studied by Forrester in 1961, is known in literature as bullwhip effect. The bullwhip effect causes a great variability in the stocks of different actors present in the supply chain and it creates periods of over-production and period of stock-out. Principal causes of this phenomenon are: forecasting methods used by actors in the supply chain, shortage games that bring people to make an order bigger that requested, presence of lots, and fluctuations in the cost of materials. The best technique used to reduce the bullwhip effect is the information sharing, that means that each state of the supply chain defines its production plans in relation to the demand of the final customer. The information sharing allows suppliers to see the real demand without distortions. The information sharing brings economic advantages from 4% to 15% in the on-going costs of the supply chain (cost of stock out and cost of inventory), but it requires a big starting investment in order to standardize information and processes along the supply chain. It also forces different actors to share every data about inventory positions, production plans and marketing initiatives that can change the demand profile. The huge success of lean techniques suggests us to use these tools to reduce the bullwhip effect by avoiding the use of the information sharing. In this paper I elaborated a supply chain simulation model with Arena 12.0 to compare a traditional information sharing policy with a supply chain managed with lean tools. Different lean techniques used can be divided into three groups: the creation of a dedicated production slot in factories, the introduction of fixed sized lots and the possibility to use milk runs in the deliveries from one state the next one. I observed how different systems react to a different input demands. I also analysed which lean tool has the best effect on reducing the bullwhip effect. Final data show that Lean techniques are better then information sharing regarding the bullwhip metrics. Lean tools are also able to serve the customers with a higher service level (measuring the Mean Conditional Tardiness and the Stock-out frequency for each state of the supply chain) with a lower level of the total WIP (less of about 20% than the Information Sharing). At the end, I tested different scenarios with a higher variability of final demand and I showed that lean performance decrease in comparison to the information sharing model that is more stable and robust to demand variabilities.

La necessità di rispondere in modo sempre più veloce alle richieste del cliente con prodotti personalizzati, ha obbligato molte organizzazioni a dover interagire sempre più frequentemente con i propri fornitori. Si sono formate in queste modo più o meno lunghe supply chain che partono dal fornitore di materie prime e terminano dal cliente finale. In presenza di una domanda di prodotti costante, ogni attore della supply chain definisce in modo deterministico i parametri di gestione della produzione e dei magazzini. La realtà mostra, però, che anche in presenza di una piccola variabilità nella domanda finale, gli stadi a monte della supply chain ricevono degli ordini con una variabilità notevolmente amplificata. Questo fenomeno, riconosciuto per la prima volta da Forrester nel 1961, prende il nome di Effetto Bullwhip. L’effetto Bullwhip si rende manifesto dalla presenza di scorte fortemente oscillanti, dalla presenza di periodi di stock-out e dalla forte alternanza di periodi di intensa produzione con periodi di assenza di ordini. Le cause principali di questo fenomeno sono da ricercarsi principalmente in quattro fattori: le tecniche di previsione di domanda utilizzate in ogni stadio della supply chain, la presenza di meccanismi di razionamento che spingono i vari attori ad ordinare una quantità maggiore di quella necessaria, la presenza di lottizzazioni di produzione e di trasporto, e la fluttuazione del costo dei materiali che può indurre un attore della supply chain a procurarsi ingenti quantità di scorte speculative. La tecnica gestionale più utilizzata per ridurre l’effetto Bullwhip consiste nella condivisione dei dati della domanda finale, ed in secondo luogo, dello stato delle scorte e dei piani di produzione, a tutti gli attori della supply chain. La condivisione di informazioni permette, infatti, a tutti gli stadi (anche quelli più a monte) di definire i propri piani di produzione in funzione della domanda finale del cliente e non della domanda che essi vedono e che risulta distorta a causa dell’effetto Bullwhip. È ampiamente riconosciuto che la condivisione di informazioni (information sharing) porta una riduzione tra il 4% ed il 15% dei costi totali di una supply chain, considerando i costi di mantenimento a scorta ed i costi associati alla presenza di stockout per tutti gli stadi della supply chain. La condivisione di informazioni richiede, però, un forte investimento iniziale al fine di standardizzare le informazioni all’interno di tutta la supply chain ed un impegno costante e quotidiano per condividere tali dati. Risulta evidente che l’information sharing richiede la collaborazione di tutti gli stadi della supply chain e la loro disponibilità a condividere i propri piani di produzione e di vendita in modo che i rispettivi clienti si possano programmare in seguito a tali informazioni. Il grande successo riscontrato negli ultimi anni dalle tecniche di Lean Production ha suggerito di implementare tali tecniche per ridurre l’effetto Bullwhip evitando la condivisione di informazioni tra i vari stadi della supply chain. Nel presente elaborato si propone un modello di simulazione di una generica supply chain multi-stadio e multi-prodotto per confrontare una tradizionale politica di information sharing con una politica di tipo lean. Le tecniche lean implementate fanno capo a tre macro categorie: creazione di slot di capacità dedicata per gli stadi che condividono le risorse produttive con prodotti esterni alla supply chain in esame, possibilità di caricare su una stessa risorsa di trasporto prodotti diversi e garantire al cliente una frequenza di consegne maggiore, e una riduzione del 30% dei lotti di produzione con conseguente riduzione del 10% dei tempi di setup delle risorse produttive. Attraverso l’analisi dei risultati ottenuti dalle simulazioni si è osservato in quale modo i diversi sistemi (lean ed information sharing) reagiscono all’aumentare della variabilità della domanda finale. Si forniscono quindi delle indicazioni riguardo all’entità ed alla tipologia degli interventi Lean da attuare al fine di abbattere l’effetto Bullwhip. Emerge una superiorità delle tecniche Lean che a parità di servizio finale per il cliente (misurato in frequenza di stock-out e Mean Conditional Tardiness) e con una quantità di WIP nel sistema inferiore del 20% rispetto all’utilizzo di Information Sharing, riducono in modo ingente l’effetto Bullwhip, misurato sia come varianza delle scorte nel tempo in tutti i magazzini della supply chain sia come varianza della quantità ordinata e del tempo intercorrente tra due ordini successivi in uno stesso stadio della supply chain. L’aumento della variabilità della domanda finale mostra un lieve peggioramento delle performance nella supply chain gestita con Information Sharing, mentre comporta un forte peggioramento della supply chain gestita con tecniche lean. L’uso di tecniche di tipo Lean risulta quindi migliore rispetto alla classica condivisione di informazioni, anche se un forte aumento della variabilità della domanda finale porta un sostanziale peggioramento di tali tecniche tanto da far preferire in queste condizioni l’uso di Information Sharing.