Modelling of supply chain management with application to an industrial case study

Increased uncertainty and risks, multiple feedback cycles, and dynamics are the main challenges that affect the performance of modern planning and logistics systems, supply chains and Industry 4.0 Networks. Supply chain management (SCM) has been one of the most visible research avenues that have provided new insights concerning tackling the behavior of supply chain planning systems under the previously mentioned challenges (Ivanov et al.2014, Sokolov et al.2016). One of these insights is modelling the planning systems of supply chains and implementing a simulation analysis on the developed models (Dolgui, Ivanov, Sethi and Sokolov, 2018). Hereby, this thesis focuses on the impacts of adapting modelling and simulation approach in estimating the performance of supply chain planning systems and understanding the characteristics of dynamic planning; for conducting the experimental design, Infineon Technologies AG planning system derived from the Supply-Chain Operations Reference Model (SCOR-Model) is used as a case study. Moreover, the thesis investigates if the overall Infineon planning system can be modelled in a feedback loop control system following engineering theories and mathematical practices. The developed planning model is obtained using Matlab Simulink software operating system. System Identification Toolbox that is provided by Matlab is used for constructing mathematical models of number of the dynamic processes in the planning system from collected input-output data. The toolbox provides continuous-time and discrete time-models of dynamic systems not easily modeled by implementing the usual modeling principles, so real life data extracted from the company database shall be used .Hence, the innovative contribution part of this study is represented in the integration between Black-Box and Block-Diagram modelling methodologies to model the different processes of Infineon planning system. Finally, the outcome of this research is a consultative model for the supply chain planners acting in the Infineon Technologies AG planning system. The developed simulation model cooperates to identify the impacts of customer orders and target stock deviations on the performance of the model outputs, which are: customer deliveries quantity and the fulfilled stock.

Incremento dell'incertezza e rischi, cicli di feedback multipli e dinamiche sono le principali sfide che influenzano le prestazioni dei moderni sistemi di pianificazione e logistica, catene di fornitura e reti Industry 4.0. La supply chain management (SCM) è stata una delle vie di ricerca più visibili che hanno fornito nuovi spunti per affrontare il comportamento dei sistemi di pianificazione della supply chain nell'ambito delle sfide precedentemente citate (Ivanov et al.2014, Sokolov et al.2016). Uno di questi approfondimenti è la modellazione dei sistemi di pianificazione delle catene di approvvigionamento e l'implementazione di un'analisi di simulazione sui modelli sviluppati (Dolgui, Ivanov, Sethi e Sokolov, 2018). Con la presente, questa tesi si concentra sugli impatti dell'adattamento dell'approccio di modellazione e simulazione nella stima delle prestazioni dei sistemi di pianificazione della supply chain e nella comprensione delle caratteristiche della pianificazione dinamica; per condurre la progettazione sperimentale, il sistema di progettazione di Infineon Technologies AG derivato dal modello di riferimento delle operazioni della catena di fornitura (modello SCOR) viene utilizzato come caso di studio. Inoltre, la tesi indaga se il sistema di pianificazione generale di Infineon può essere modellato in un sistema di controllo del ciclo di feedback seguendo teorie ingegneristiche e pratiche matematiche.Il modello di pianificazione sviluppato viene eseguito utilizzando il sistema operativo del software Matlab Simulink. System Identification Toolbox fornito da Matlab viene utilizzato per la costruzione di modelli matematici del numero dei processi dinamici nel sistema di pianificazione dai dati di input-output raccolti. Il toolbox fornisce modelli temporali discreti in tempo continuo di sistemi dinamici non facilmente modellabili implementando i consueti principi di modellazione, utilizzando i dati della vita reale estratti dal database aziendale. La parte di contributo innovativo di questo studio è rappresentata nell'integrazione tra La metodologia di modellazione di Black-Box applicata al numero dei processi del sistema di pianificazione di Infineon e la metodologia di modellazione a blocchi per altri processi nello stesso sistema di pianificazione. Infine, il risultato è un modello consultivo per i pianificatori della supply chain che agiscono nel sistema di pianificazione di Infineon Technologies AG. Il modello di simulazione sviluppato collabora per identificare gli impatti degli customer orders e degli stock target deviazioni sulle prestazioni degli output del modello, che sono: customer deliveries quantity e lo fulfilled stock.