Understanding ORR critical success factors in MTO flow shops with stochastic processing time

The Make to Order industry is becoming more and more important and the competition in this sector is increasing significantly. That is why finding the right Production Planning and Control (PPC) system is a crucial problem. In particular, it has been demonstrated that the usage of Order Release and Review (ORR) methods brings to several benefits conforming to lean management as they enable to “focus on speed up and stabilize the flow” (Portioli-Staudacher & Tantardini, 2012). In addition, more and more MTO companies are changing from job shop to flow shop in order to streamline their production processes. Some authors developed ORR methods for flow shops, but the success factors of different ORR methods in flow shops under stochastic environment are still not studied thoroughly. Therefore, this thesis focuses on ORR methods developed for non-repetitive companies, and studies the characteristics of these methods under uncertain environment. Multiple researchers encountered relevant difficulties in implementing ORR in real MTO companies (Hendry, et al., 1993) (Stevenson & Hendry, 2006) because it has been developed and tested through simulations of too simplified systems (Stevenson, et al., 2011). That is the reason why the main focus of the thesis is the application of different ORR methods to a more realistic environment in which the data are taken directly by the authors from a real manufacturing company. Due to the variability base of the production in non-repetitive companies causing a low level of standardization, it is crucial to recognize that in most cases operation times are stochastic (Irizarry, et al., 2007). Therefore, firstly this thesis compares the Balancing release (BLR) method to the upper bound limiting method (UBR) (referred to (Portioli-Staudacher & Tantardini, 2012)) in a stochastic environment. Secondly, it tries to identify which characteristics (workload control, aggregation of workload measure, schedule visibility) has a major impact on the behavior of ORR methods under stochastic environment. Findings show that by increasing the distortion between expected and actual processing time the benefits of using BLR method instead of UBR method increase. Furthermore, workload control is the most impacting characteristic with low and high distortion. Nonetheless, with high distortion, the impact of visibility increase considerably.

Il Mercato della produzione su commissione (MTO) sta acquisendo negli ultimi anni una crescente rilevanza e la competizione al suo interno sta incrementando notevolmente. Di conseguenza, trovare la tecnica di pianificazione e controllo della produzione più adatta è un problema cruciale. In particolare, è stato dimostrato che l'utilizzo di metodi Order Release and Review (ORR) comporta diversi vantaggi conformi al Lean management, in quanto consentono di focalizzarsi sulla velocità e sul bilanciamento dei flussi (Portioli-Staudacher & Tantardini, 2012). D’altra parte bisogna tenere presente che sempre più aziende MTO stanno passando da una produzione per reparti ad una in linea al fine di semplificare i processi di produzione. Questo ha spinto alcuni autori a sviluppare metodi ORR per produzioni in linea, tuttavia i loro fattori di successo in ambiti stocastici non sono ancora stati studiati a fondo. Pertanto, questa tesi si concentra sui metodi ORR sviluppati per le aziende MTO, e studia le caratteristiche di questi metodi in condizioni di incertezza. Diversi studi hanno incontrato difficoltà rilevanti nell’implementazione dei metodi ORR in aziende MTO reali (Hendry, et al., 1993) (Stevenson & Hendry, 2006), in quanto sviluppati e testati attraverso simulazioni di sistemi troppo semplificati (Stevenson, et al., 2011). Per tali ragioni, dunque, l'obiettivo principale della tesi è quello di applicare diversi metodi ORR ad un ambiente più realistico i cui dati sono stati assunti, da parte degli autori, direttamente da una reale azienda manifatturiera. A causa dell’elevata variabilità della produzione in aziende MTO, la quale provoca un basso livello di standardizzazione, è fondamentale riconoscere che nella maggior parte dei casi i tempi di processo sono stocastici (Irizarry, et al., 2007). Pertanto, in primo luogo, questa tesi mette a confronto il metodo Balancing Release (BLR) al metodo Upper Bound limiting (UBR) (Portioli Staudacher-& Tantardini, 2012) in condizioni stocastiche. In secondo luogo, si cerca di identificare quali caratteristiche tra il metodo di controllo del carico di lavoro, il metodo di misurazione del carico di lavoro e la visibilità della pianificazione, abbia un maggiore impatto sul comportamento dei metodi ORR in condizioni stocastiche. I risultati di tale studio dimostrano come aumentando la distorsione tra tempo di processo previsto ed effettivo, i vantaggi dati dall’utilizzo del metodo BLR anziché UBR incrementano. Inoltre, il metodo di controllo del carico di lavoro è la caratteristica più impattante con bassa e alta distorsione. Bisogna infine sottolineare che con una elevata distorsione, l'impatto della visibilità aumenta considerevolmente.