An assessment of the advantages of using TOC pull replenishment in real situations

The Theory of Constraints (TOC) solutions are not widely known in Italy. This thesis has the objective to illustrate their advantages using simulation tools. TOC principles and solutions for supply chain management are reviewed, with focus on distribution and replenishment strategies. An extremely low number of articles is available in literature on these topics. Many of them discuss how to set initial parameters of Dynamic Buffer Management (DBM), but overlook their actual sensitiveness in real applications. Improvement of demand change detection is an area not completely explored by researchers. DBM is studied under different degree of variability and patterns of demand. A comparison with performances obtainable from a Reorder Point Model (ROP) is conducted in the same scenarios. ANOVA is performed on results. Originality/novelty of this work regards different sensitiveness of DBM parameters to variability. Trigger of “Too Much Red”, entity of resize of inventory Target Level, cooling-time after buffer resizing and order batching were tested. Findings show that DBM is relatively stable on change of its parameters, only small interventions are necessary and only under certain conditions. DBM gave good results in presence of high variability demand and proved to be comparable or better than ROP.

Le soluzioni offerte dalla Teoria dei Vincoli (TOC) non sono ampiamente conosciute in Italia. Questa tesi ha l'obiettivo di illustrare i loro vantaggi utilizzando strumenti di simulazione. I principi della TOC e le soluzioni per la gestione della supply chain sono esaminate, con attenzione alla distribuzione e alle strategie di rifornimento. Un numero estremamente basso di articoli su questi temi è disponibile in letteratura. Molti di essi argomentano su come impostare i parametri iniziali del Dynamic Buffer Management (DBM), ma trascurano la loro effettiva sensibilità in applicazioni reali. Il miglioramento della capacità di individuazione di cambiamenti nella domanda è un’area non completamente sviluppata dai ricercatori. Il DBM è stato studiato sotto diversi gradi di variabilità e modelli di domanda. Negli stessi scenari è stato condotto un confronto con le prestazioni ottenibili da un modello a punto di riordino (ROP). ANOVA è stata eseguita sui risultati. L’originalità di questo lavoro riguarda la diversa sensibilità dei parametri del DBM alla variabilità. Test sono stati eseguiti sui trigger del "TooMuchRed", sull’entità del ridimensionamento del livello Target delle scorte, sul tempo di cooling dopo la modifica del buffer e sul batching degli ordini. Le scoperte mostrano che il DBM è relativamente stabile alla modifica dei suoi parametri, solo piccoli interventi sono necessari e solo in alcune situazioni. DBM ha dato buoni risultati in presenza di domanda con elevata variabilità e ha dimostrato di essere comparabile o migliore di ROP.