Metodologia

GESTIONE della PRODUZIONE e LOGISTICA MODULO SC introduzione alle SCTommaso Rossi (Centro di Ricerca sulla Logistica C-Log, Universit Carlo Cattaneo LIUC)NPage Nsupply chain (1/7) raw materialsupply raw materialstoragemanufacturing finished goodsstorageMarket (user or customer)

Plant Plant Warehouse Warehouse Warehouse Storage Storage Storage

definition: all the different actors, infrastructures, resources, processes and activities (and the links between them) that attend from the sourcing of raw materials, to transformation in semi-finished products and finished products to distribution of finished products to clientsNPage Nsupply chain (2/7)

anagnibrindisipratt & whitney (canada)

cascina costa

vergiate

frosinone

aerazur (francia) liebherr (austria)

cliente finale

NPage Nsupply chain (3/7)Martin Christopher, Cranfield UniversityComplexity in the global supply chain : the Boeing 787

NPage N

Refining plantCrude oil depotProducts depot

Points of sale

Production plantsupply chain (4/7)N5Page Nsupply chain (5/7)

N6Page Nsupply chain (6/7)

RDMN7Page Nthe decisions the problemssourceSuppliersClientsSYSTEM GOVERNANCE

SUPPLY CHAIN OPERATIONAL PLANNINGEXECUTION stockmakedeliverSUPPLY CHAIN CONFIGURATION

STRATEGY OF SERVING THE CLIENT Decision LevelOperativeTacticalStrategicDemandInventoryDistributionProduc-tionSupplysupply chain (7/7)N8Page NThe topic of performance measurement has received increasing attention in the management accounting literature as well as in the SCM one (Cousins et al., 2008). Supply chain performances can be classified in efficiency and effectiveness measures (Beamon, 1999).Efficiency refers to the ability of a SC to maximize the use of internal resources, given the same output. Efficiency measures are therefore related to costs (basically stock levels and transportation costs) (Simchi-Levi et al., 2001). Effectiveness refers to the ability of a SC to satisfy clients requirements. Effectiveness is measured against service level (Simchi-Levi et al., 2001).Cousins, P., Lawson, B., Squire, B., (2008) Performance measurement in strategic buyer-supplier relationships: The mediating role of socialization mechanisms, International Journal of Operations & Production Management, Vol. 28, No. 3, pp. 238-258Beamon, B.M., (1999) Measuring supply chain performances, International journal of Operations and Production Management, Vol. 19, No. 3, pp. 275-292Simchi-Levi, D., Kaminsky, P., Simchi-Levi, E. (2001) Designing and managing the supply chain, McGrow-Hill, Fairfield, Connecticutsupply chain performance (1/2)N9Page NSERVICE LEVELMultidimensional concept: on time delivery, stock-outs, quality, price, etc. LOGISTICAL TOTAL COST Cost to provide a certain service level

Revenues Service Costssupply chain performance (2/2)N10Page Napprocci di supply chain management

approccio pullapproccio pushNPage Ndomanda stazionariabasso valore unitarioalto valore unitariodomanda uniformedomanda non uniformecriterio di gestione a scortacriterio di gestione a scortacriterio di gestione a fabbisognoapproccio pull: condizioni di applicabilitNPage Npolitica di rifornimento, ossia quanto e quando ordinare.Impatto su:costo di mantenimento;costo di emissione ordini / setup;costo di stock-out / servizio a valle;Vincoli:capacit produttiva e flessibilit dello stadio produttivo a monte;capienza fisica del magazzino.grado di controllo, ossia dettaglio e frequenza di esame del valore di scorta di ogni codice. Impatto su:costo di controllo Vincoli:risorse di controllo disponibili (persone, elaboratori, ...).approccio pull: decisioniNL'obiettivo generale della Gestione delle Scorte la minimizzazione dei costi connessi e la contestuale massimizzazione del servizio alle fasi a valle.

Tale obiettivo pu essere espresso come la minimizzazione di una funzione di costo globale comprendente:il costo di mantenimento a scorta;i costi di esecuzione (ordine / setup);i costi di controllo;i costi del disservizio a valle (costi di stock-out).approccio pull: obiettiviNPer tipo di controllocontrollo continuo;controllo discontinuo: viene effettuato ad intervalli.Per intervallo di emissione degli ordiniad intervallo fisso;ad intervallo variabile.Per quantit ordinataa quantit fissa;a quantit variabile.Per tipo di riordinoa voci indipendenti: ciascun articolo riordinato indipendentemente dagli altri;a voci congiunte: gli ordini dei vari articoli sono coordinati tra di loro.approccio pull: direttrici di classificazione dei modelliNCaratteristiche del modellocontrollo continuo;intervallo di emissione variabile;quantit ordinata fissa;riordino a voci indipendenti.ObiettivoIdentificare le condizioni che determinano l'emissione di un ordineIdentificare la quantit Q [unit] da riordinare che minimizza il costo totale, somma del costo di ordinazione, costo di acquisto e costo di mantenimento.modello del lotto economicoNIpotesiConsumo costante nel tempoD [unit/anno]Costo di ordine (setup) costante a [/ordine]Prezzo di acquisto (c.var.) costantep [/unit]Tasso di possesso costantei [%/anno]Lead time di fornitura costanteTR=0 [giorni]numero di giorni lavorativi annuiH [giorni/anno]Domanda media giornalierad = D / Hritmo di ripristino delle scorte infinitor [pezzi/giorno]Capacit del magazzino infinitaCosto del trasporto trascurabile (o compreso nel costo di ordinazione)modello del lotto economicoNquantit a scortatQAtAAquantit a scortatQAtAA-dquantit a scortatQAtAA-dq1.a1.b1.cquantit a scortatQAtAA-dq1.dmodello del lotto economico: dinamicaNPage NCosto di mantenimento Cm

La scorta media per le ipotesi fatte pari a q/2. Di conseguenza, il costo annuo di mantenimento lineare in q.

Costo di ordinazione Cs (o costo di setup)

Il numero di riordini effettuati all'anno pari a D/q. Pertanto il costo di ordinazione Cs inversamente proporzionale a q.

Costo di acquisto Ca (o costo di produzione)

Il costo totale di acquisto (o costo di produzione) Ca indipendente da q.

modello del lotto economico: dimensionamento del lotto (1/3)NqcostoCaCoCmCtmodello del lotto economico: dimensionamento del lotto (2/3)NLa formula della quantit economicaEOQ =2 x a x Dp x iD = consumo (domanda) annuale in quantita = costo di emissione ordine (costo di setup)p = prezzo (costo variabile unitario)i = tasso di possesso annuomodello del lotto economico: dimensionamento del lotto (3/3)Nschema di classificazione a tre assi dei sistemi produttiviquantit a scortatQAtAA-d2.at2.dLRquantit a scortatQAtAA-d2.bLRqquantit a scortatQAtAA-d2.cLRTRqquantit a scortaQAtAA-dLRTRqTRTRIpotesiLead time di fornitura costanteTR [giorni]LR=d x TRNPage NSi supponga di voler determinare livello di riordino e lotto economico dellallumina sapendo che:il consumo annuo D di materiale vetrificabile (una miscela di allumina, calcite, colemanite e silice presenti in essa, rispettivamente, nelle seguenti proporzioni: 14%, 22%, 6,8% e 57,2%) da parte dellalto forno di 6.935 t/anno (tale consumo costante nei 365 giorni/anno di funzionamento dellalto forno);lemissione e la gestione dellordine al fornitore richiede circa 3 ore e viene fatta da un operatore della funzione logistica dipendente dellazienda. Questo, le mansioni ufficiali del quale sono la gestione della logistica interna allo stabilimento e la pianificazione delle spedizioni ai clienti, completamente saturato dalle sue mansioni ufficiali e il suo costo azienda pari a 30 /ora. Pu eseguire del lavoro in straordinario che costa allazienda 40 /ora;il prezzo p applicato da fornitore per lallumina di 1,3 /kg (1.300 /t);il tasso di mantenimento i stato stimato dallazienda pari al 4%/anno;il tempo necessario al fornitore per approntare una spedizione di 4 giorni, il tempo di navigazione pari a 3 giorni, il tempo per scaricare la nave e caricare il treno merci dedicato di 6 giorni, il tempo impiegato dal treno merci per giungere allo stabilimento trascurabile;il ritmo r di riempimento del silo di allumina pari a 100 t/giorno.caso di determinazione di LR e EOQNpianificazione della domanda si pone i seguenti obiettivi:

prevedere la domanda futura attraverso tutte le informazioni reperibili

influenzare la domanda con azioni specifiche (es. campagne promozionali, politiche di prezzo, ecc.) volte ad aumentarla, a renderla pi regolare, ecc.Nprevisione della domandainput: ordini acquisiti, serie storiche della domanda passata, trattative in corso, piani di ritiro dei clienti, esperienza sul mercato, trend economici generali e dei settori di sbocco, azioni dei concorrenti, altri fattori causali, ecc.

attivit: raccolta, depurazione e combinazione dei dati, applicazione di tecniche previsionali, verifica, presentazione e condivisione del piano previsionale, misura dellerrore di previsione, ecc.

output: piano previsionale (con definito livello di dettaglio e orizzonte temporale)misura di accuratezza del pianoNla natura (oggetto e orizzonte) dipende dallo scopo con il quale realizzato il processo previsionale natura del processo previsionaleBREVE TERMINE ( < 12 MESI)DECISIONI OPERATIVE(previsioni disaggregate (base settimanale e mensile))MEDIO TERMINE (1 2 ANNI)DECISIONI TATTICHE(budget annuale; previsioni aggregate)LUNGO TERMINE ( > 2 3 ANNI)DECISIONI STRATEGICHE(pianificazione per divisioni, linee di prodotto, mercati)vendite totali, lancio di nuovi prodottivendite per prodotto, per area, per clienteprevisioni suvendite totali, e per linee di prodottoprocesso di configurazione (es. dimensione e localizzazione di stabilimenti, centri distributivi, ecc.)processo di pianificazione (piani di acquisto, produzione e di distribuzione)a supporto diprocesso di pianificazione (piani di massima)Noggetto delle previsioniprodottomkt/ area geograficatime bucketbusiness unitbrandfamigliagruppo commercialecodice articoloskupunto venditaclientearea commercialetotale countrytotale mondogiornosettimanaquindicinamesetrimestreannoesistono diverse unit di misura: unit, kg, , ecc.Norizzonte previsionaletime bucketprevisioneaggiornamento della previsioneorizzonte previsionale (rolling)orizzonte temporale, periodo e frequenzafrequenzain relazione alla dinamicit del businessin relazione al processo supportatoin relazione al livello di dettaglio necessarioNaccuratezzalaccuratezza del processo previsionale:

allaumentare del livello di aggregazione di prodotto (es. la previsione fatta a livello di famiglia di prodotto risulta pi accurata rispetto alla previsione ottenuta a partire dai singoli prodotti)allaumentare del livello di aggregazione nel tempo (es. la previsione fatta su base mensile risulta pi accurata rispetto alla previsione ottenuta per le singole settimane)allaumentare dellorizzonte previsionale(tanto pi lontano il momento in cui si vuole prevedere quanti pi sono gli eventi casuali di disturbo)allaumentare del livello di aggregazione nello spazio (es. la previsione fatta sul totale vendite italia risulta pi accurata rispetto alla previsione ottenuta per le singole regioni)Nvalutazione di costi vs. beneficicosti del processo previsionale(implementazione, gestione ecc.)costi per previsioni errate(rotture di stock, scorte elevate, fermi di produzione, ritardi nelle consegne, ecc.) costocosti totali+-regione ottimaleaccuratezzale prestazioni del processo previsionale NE t = A t - F ttt+1t+2 At At+1 At+2 Ft Ft+1 Ft+2 Et Et+1 Et+2 t+3t+4t+5lerrore di previsionelerrore di previsione per il periodo t definito come differenza tra il valore effettivo (actual) della domanda (At) e il valore previsto (forecast, Ft) per quel periodo

Nmetodi qualitativi e a base soggettiva:- forza di vendita (bottom up)- panel di esperti/ metodo delphi- scenari futuri/ analogie- indagini di mercato, test e sondaggimetodi causali (esplicativi) basati su correlazione:regressione (lineare, quadratica,multipla)tecniche estrapolativedelle serie storiche:-medie mobili (semplice, ponderata)decomposizione/ proiezione trendsmorzamento esponenzialeil quadro delle metodologie previsionaliNCercherei di mettere maggiormente in luce:a). La tipologia dei dati di input richiesti (es: passati o futuri? Qualitativi o quantitativi?)b). La metodologia di elaborazione / combinazione dei datiPage Ntecniche estrapolative serie storichemetodi causali basati su correlazioniproposta di piano previsionalemetodi qualitativipiano previsionalelutilizzo congiunto delle metodologieitems critici:noti a priori (valore dellarticolo, stadio del ciclo di vita, lead time di approvvigionamento, etc.)identificati con meccanismi di allarme o segnalazione automatica (management by exception) Items criticiitems non criticiNmodelli esplicativi (causali)si ipotizza che esista un legame di natura causale tra una variabile y(dipendente) e una o pi variabili indipendenti, formalizzato attraverso una relazione funzionale:

y = f (x1, x2, x3, xn)es. vendite = f (pubblicit)

identificare le variabili (y: domanda, x: prezzo, investimenti pubblicitari, promozioni, temperatura, ecc.)evidenziare i legami di dipendenza tra le variabili (equazione lineare, quadratica, esponenziale, ecc.)stimare i parametri dellequazionela previsione per la variabile dipendente ottenuta a fronte di stime future per le variabili indipendenti

in particolare, assumendo che il legame funzionale tra una variabile dipendente e una variabile indipendente sia lineare si parla di modello di regressione lineare semplice:y = a + b x Nregressione lineare semplicela retta di regressione ha lo scopo di cogliere una relazione semplice e tendenziale tra variabile dipendente e variabili indipendenti

NDt

tmodelli estrapolatividefinizione di serie storica: una serie storica una sequenza di valori (A1, A2, A3, , At, ) assunti da una grandezza misurabile (numero di ordini, migliaia di , kg, litri, ecc.) e osservati in corrispondenza di specifici intervalli temporali (periodi, t), di norma eguali tra loro (giorni, settimane, mesi, trimestri, anni)

N orizzonte previsionale: m previsione fatta alla fine del periodo t per il periodo t+m: Ft+m t t+m t+1m periodi Ft+1Ft+2Ft+mtempo t-1 t+2 AtAt-1 domanda effettiva relativa al periodo t: At modelli estrapolativi: simbologia adottataNDt : valore della serie storica al tempo tTt : componente di tendenza al tempo tSt : componente di stagionalit al tempo tCt : componente di ciclicit al tempo te t : fluttuazione casuale al tempo ttcomponenti di una serie storicaNprima di formulare le previsioni di vendita, necessario analizzare landamento passato della serie storica per individuare lesistenza di eventuali

componenti ditrend e stagionalitDt = f ( Tt , St , Ct , et )analisi delle serie storichea seconda dei componenti presenti cambiano i modelli estrapolativi utilizzabili (media mobile e Brown per domanda stazionaria e non stagionale, Holt per domanda non stazionaria e non stagionale, Winters per domanda non stazionaria e stagionaleN

Grafico125.89473684212547.55417956666569.2136222913490.873065015522112.532507739922134.1919504644244155.8513931889144177.5108359133122199.1702786378123220.8297213622555242.4891640867222264.1486068111222285.8080495356312307.4674922601336329.1269349845333350.786377709333372.4458204334333394.1052631579333

Foglio1XYfunzioneerrore(e-e)*(e-e)X-XY-Y(X-X)*(Y-Y)(X-X)*(X-X)(Y-Y)*(Y-Y)122525.8947368421-0.89473684210.8005540166-102-185188701040434225246547.554179566617.4458204334304.3566505957-90-14513050810021025363469.213622291-35.2136222911239.9991948547-78-17613728608430976482290.8730650155-68.87306501554743.4990846265-66-188124084356353446022112.5325077399-90.53250773998196.134957682-54-1881015229163534472244134.1919504644109.808049535612057.8077428136-4234-14281764115684144155.8513931889-11.8513931889140.4555205168-30-661980900435696122177.5108359133-55.51083591333081.4529037947-18-8815843247744108123199.1702786378-76.17027863785801.9113477557-6-87522367569120555220.8297213622334.1702786378111669.7751248456345207036119025132222242.4891640867-20.4891640867419.80584497121812216324144144222264.1486068111-42.14860681111776.50505612053012360900144156312285.808049535626.1919504644686.0182691294421024284176410404168336307.467492260128.5325077399814.1039979296541266804291615876180333329.12693498453.873065015515.0006326141661238118435615129192333350.786377709-17.786377709316.3552320064781239594608415129204333372.4458204334-39.44582043341555.97274966699012311070810015129216333394.1052631579-61.10526315793733.8531855956102123125461040415129sseMEDIA114210210-093.2546716284SOMMA12592869768383848AB4.23529411761.8049535604CORR0.770XY5094.4829721362

Foglio1000000000000000000000000000000000000

Foglio2

Foglio3