La pianificazione efficace nel settore lighting

Per un’azienda che produce e vende sistemi di illuminazione la complessità da gestire per fornire un adeguato servizio al cliente è legata sia all’industrializzazione del prodotto e al suo ciclo di vita che all’articolazione della domanda e della supply chain che realizza tale prodotto.

Tra gli aspetti caratteristici del prodotto e delle catene di approvvigionamento di queste aziende possiamo annoverare:

✔ componenti elettrici ed elettronici a lungo lead time (far east) con incertezze su tempi e costi di approvvigionamento

✔ ricorso ampio a lavorazioni conto terzi per la varietà di caratteristiche e tecnologie con cui è realizzato il prodotto, con le conseguenti necessità di coordinare i flussi di materiale da e verso i magazzini interni

✔ variazioni tecniche o normative che implicano la gestione puntuale del phase-out dei prodotti obsoleti e il phase-in dei nuovi componenti

✔ aumento della varieta di prodotti e componenti (prodotti completamente nuovi o nuove varianti che completano la gamma di prodotti esistenti)

✔ la presenza contemporanea di domanda da canale retail e da contract

✔ una rete distributiva in continua evoluzione

Le esigenze tipiche del supply chain manager e del planner in aziende di questo tipo sono associate al desiderio di governare una complessità crescente:

👉 poter verificare rapidamente la producibilità degli ordini di produzione e la rilasciabilità degli ordini di trasferimento (anche parziale)

👉 evidenziare tempestivamente gli impatti dei ritardi di fornitura sulle consegne ai clienti

👉 rifornire in modo coordinato e controllato i propri magazzini e quelli dei terzisti, nonchè quelli di distribuzione

👉 valutare nello stesso piano, ma rendendoli distinguibili, i fabbisogni di materiali generati dalle pre-serie dei prodotti finiti

👉 avere sempre sotto controllo i fabbisogni derivanti da contract e ordini big retail

Nel settore dell’illuminotecnica il sistema di pianificazione avanzata Cowry si è dimostrato efficace: a volte completando le funzionalità dell’ERP, altre volte rimpiazzando soluzioni preesistenti in azienda. Il successo dei progetti di implementazione si è fondato su diverse caratteristiche del sistema:

✅ tempi ridotti per l’elaborazione del piano e elevata responsività del sistema nell’interazione con l’utente

✅ pegging completo e visuale: dagli ordini cliente su magazzini periferici fino alle proposte di acquisto ai fornitori e viceversa. Il full pegging permette di valutare rapidamente la rilasciabilità o producibilità di un ordine, anche distinguendo i casi in cui basta trasferire il componente mancante da altro magazzino dai casi in cui mancano componenti critici

✅ la generazione di proposte di trasferimento tra i magazzini aziendali e quelli dei terzisti o tra i magazzini di distribuzione con le desiderate priorità

✅ demand planning: forecasting, consumo della previsione con criteri configurabili, gestione di modelli di forecast gerarchici

✅ gestione automatica del phase-in/out sia sui componenti che sui prodotti finiti

✅ facilità di integrazione con altre applicazioni grazie alla versatilità offerta da Python come motore di scripting

✅ nettificazione dei fabbisogni per priorità configurabili (ordini clienti, ricambi, previsioni ecc) e propagazione delle stesse lungo la distinta. Questo, tra l’altro, permette di conferire stabilità al piano di produzione dando maggiore importanza agli impegni di ordini rilasciati

✅ simulazioni complete di scenari sull’intero piano, non solo limitate a parti di esso

✅ constraint selettivi e configurabili in schedulazione e pianificazione a capacità finita

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Pianificazione o simulazione?

Pianificare significa decidere quando e come svolgere attività note che portano ad un obiettivo stabilito in una certa data. Con la simulazione si valuta l’effetto di possibili eventi poco condizionabili sul nostro percorso verso l’obiettivo.

Nell’ambito del supply chain management, la pianificazione è un’attività quotidiana in cui le azioni da compiere, come completare un ordine di produzione, sono considerate in modo deterministico. L’incertezza è incorporata nel modello sotto forma di lead time di sicurezza, coefficienti di scarto, scorte di sicurezza, parametri di efficienza delle risorse produttive che forniscono un risultato falsamente preciso su quella che sarà la data di consegna dell’ordine cliente o il carico di lavoro nei reparti o l’occupazione dei magazzini. Questo è però l’approccio in tutti i sistemi di pianificazione, per semplicità di elaborazione e immediatezza dei risultati.

Alcuni (pochi) sistemi consentono di eseguire simulazioni what-if, in cui si sostituisce il valore di uno o più parametri di riordino o un set di dati di forecast o si inserisce una nuova macchina nel modello per valutare l’effetto sul piano ma si tratta sempre di una proiezione di eventi deterministica, seppur già utile. Se si introduce un certo grado di casualità agli eventi ed ai piani si parla di simulazione Montecarlo.

✅ Quando c’è la ragionevole certezza che fattori interni (varianza di processo) o esterni (pandemie, guerre, scarsità materiali) possa condizionare in modo significativo le prestazioni aziendali è utile avvalersi della simulazione Montecarlo.

Ci sono nel mercato molti software per la simulazione Montecarlo. Sono in genere pensati per vari usi e non hanno strutture dati dedicate per i dati delle operations (per esempio le distinte base), nè algoritmi già pronti per il supply chain management. Inoltre il modello dati e la logiche di elaborazione richiedono molto tempo per la preparazione, più il tempo di elaborazione degli scenari.

✅ Nell’APS Cowry la variabilità dei lead time di consegna e produzione, delle quantità versate dagli ordini, del portafoglio ordini e altro può essere attivata già sul modello dati usato per la pianificazione e permette di valutare scenari e risultati in cui al risultato numerico singolo è associabile un intervallo di confidenza. Ovvero si possono ottenere risposte come: “siamo sicuri al 98% che l’acquisto del nuovo impianto verrà ripagato entro un anno anche se ci dovessero essere problemi sulle forniture del fornitore X”.

Con Paneido è possibile sfruttare l’APS Cowry per svolgere simulazioni, deterministiche o tipo Montecarlo, come servizio, senza dover affrontare un più impegnativo progetto di implementazione, nè rimettere in discussione il sistema informativo aziendale. Contattaci per maggiori informazioni

 

aps_arredo

Pianificazione avanzata nel settore dell’arredamento

Il settore dell’arredo è uno dei più importanti del panorama industriale nazionale e nell’ultimo anno, pur con le difficoltà legate alla pandemia e all’approvvigionamento delle materie prime, ha dimostrato notevole vitalità ed elevati tassi di crescita.

In queste condizioni è cruciale poter gestire TEMPESTIVAMENTE ed EFFICACEMENTE le criticità della supply chain e delle operations per non perdere opportunità.

Storicamente, però, il settore dell’arredo è tra quelli in cui gli APS tradizionali hanno avuto meno successo. (altro…)

Pianificazione multi-stabilimento e collaborativa

Abbiamo già citato in altri post il concetto di pianificazione integrata, cioè l’approccio che prevede la gestione all’interno di un solo modello di pianificazione di tutte le risorse ed i sotto-processi della supply chain, senza dover ricorrere a procedure diverse e poco coordinate. Questo permette di verificare rapidamente le conseguenze di criticità lungo la supply chain o valutare opportunità di un migliore utilizzo delle risorse in modo tempestivo e documentabile.

Pianificazione integrata significa quindi programmare in un unico piano: distribuzione, produzione e acquisti, ma vuol dire anche andare oltre i muri dell’azienda per pianificare, o almeno coordinare, il nostro piano con quello delle consociate, dei fornitori o dei clienti.

In Cowry sono essenzialmente 2 gli insiemi di funzionalità che supportano il rapporto con le altre aziende:

  • le procedure di calcolo multi-stabilimento
  • l’interazione col piano di altre aziende mediante tecnologie IoT

Il piano di produzione multistabilimento

E’ possibile strutturare in Cowry il modello di pianificazione di più stabilimenti assegnando ad ogni materiale diversi parametri di riordino e network di magazzini a seconda dello stabilimento di pertinenza dei fabbisogni. Si orchestrano correttamente le situazioni in cui un dato articolo è gestito indipendentemente dai due stabilimenti oppure è fornito da uno stabilimento all’altro. Se B è fornitore di A per un dato componente X del prodotto finito PF, è possibile con Cowry ottenere il pegging completo di un ordine cliente di PF sul network di distribuzione fino alla proposta di acquisto di X sul piano dello stabilimento B, sia a capacità infinita che finita. Per ottenere questo serve un accesso completo ai dati dei due stabilimenti/aziende consociate e gli abbinamenti tra ordini di acquisto e di vendita.

Collaborative planning

Se non è possibile disporre di entrambi i modelli dati dei due stabilimenti/aziende, ci si deve limitare a gestire il confine tra i due modelli di pianificazione, cioè gli ordini di acquisto/vendita tra le due aziende senza avere visibilità completa sul piano dell’altro stabilimento. In questo contesto Cowry permette di comunicare direttamente con il Cowry del fornitore o del cliente in modo tempestivo per riprogrammare consegne e gestire modifiche ai piani in modo coordinato e collaborativo. Qualora l’altra azienda non disponga di Cowry, serve comunque che abbia un sistema di pianificazione in grado di comunicare in tempo reale le variazioni ai piani.

Paneido
Paneido è sinonimo di vent’anni di esperienza con i sistemi di pianificazione e simulazione. La nostra filosofia è rendere semplici e veloci le attività quotidiane e praticabili le soluzioni ai problemi meno ricorrenti: phase-in/out di prodotti, adeguamento capacità produttiva, ottimizzazioni, ecc.

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