ILOG w optymalizacji łańcucha dostaw Kompromisy w logistyce, planowanie, optymalizacja wielokryterialna i wiele więcej

1.Planowanie sieci dystrybucji 2.Optymalizacja zapasów Agenda Wprowadzenie 1.Planowanie sieci dystrybucji 2.Optymalizacja zapasów 3. Planowanie Transportu Przykłady wdrożeń

Co łączy te branże? Sprzedaż i dystrybucja Usługi bankowe Transport ludzi i towarów Usługi kurierskie … Co łączy te branże? Bez względu na branżę, tam gdzie występuje dystrybucja dóbr i ludzi mamy do czynienia z usługą, która ma zawsze musi cechować się co najmniej: Musi być wykonana tanio (jak najtaniej) Musi zapewniać odpowiedni poziom jakości (nie można wysuszyć stacji benzynowej, bankomatu czy półki sklepowej) Już te 2 sprzeczne czynniki pokazują, że kto potrafi je lepiej pogodzić ten wygrywa w grze rynkowej.

Decyzje i wskaźnikami – ciągła żonglerka i niepewność w podejmowanych decyzjach Sezonowość, Zmienność zapotrzebowania, Marketing Dostępność przewoźników, powierzchni Centralizacja, czy centra regionalne? Koszty - Transport I/O, Magazyny, utylizacji… Minima magazynowe? Częstotliwość dostaw Osoby odpowiedzialne za logistykę w firmie mogą w tej grze brać pod uwagę kilka podstawowych czynników pozwalających na prowadzenie biznesu w sposób poprawny, otrzymując wyniki zbliżone do poziomu ich konkurencji. Jasne niebieskie – typowe czynniki pozwalające na podejmowanie codziennych działań operacyjnych, Ciemne niebieskie – z czasem, gdy nasze doświadczenie w określonej branży rośnie, próbujemy dokonywać fundamentalnych zmian w naszej pracy, aby podnieść jakość usługi lub obniżyć koszty działania. Ale to ciągle jest poruszanie się po powierzchni, ograniczonej ludzką percepcją, zdolnością analizy setek możliwości, zdanie się na intuicję i dostępność czasu na takie działania (zwykle brak czasu). So how do we juggle these factors? IBM ILOG Inventory Analyst and Product Flow Optimizer gives a necessary layer of granularity to Retailers and Distribution-focused clients who require a product that optimizes both safety stocks and the flow of products to minimize total supply chain costs. IBM ILOG Inventory Analyst & Product Flow Optimizer: Allows modeling of multiple potential flows in one scenario Includes inventory, transportation, and receiving costs Incorporates ordering and receiving policies for stores and Distribution Centers Incorporates demand/supply uncertainty Incorporates service levels and service times

Przykłady ryzyk w analizie łańcuchów dostaw 08.04.2017 Przykłady ryzyk w analizie łańcuchów dostaw Nieplanowana przerwa w dostawach Stabilność waluty Upadłość kluczowego dostawcy lub odbiorcy Nieoczekiwana fluktuacja zapotrzebowania Opóźnienie w dostawie morskiej Embargo na produkty np.w Rosji Wycofanie produktu … A co z nieplanowanymi scenariuszami, trudnymi do przewidzenia. Co z ryzykami, które wpływają na przetrwanie naszej firmy? Czy jeśli już zrobimy sobie listę takich ryzyk., to czy mamy dla nich przygotowane scenariusze zapasowe? Czy mamy policzony koszt takich scenariuszy? Od niestabilności waluty można się zabezpieczyć ale Choćby ostatnie przykłady embarga na towary spożywcze do Rosji lub przerwa w dostawach od dostawcy z tamtego rejonu? Jak logistyka przygotowana jest do takich niespodziewanych akcji? W przypadku logistyki, czynniki ryzyka są tak samo ważne jak wcześniej wymienione parametry operacyjne…to wszystko razem wpływa na poprawę lub pogorszenie 2 fundamentalnych parametrów: Ceny i jakości usługi i produktów i powinno być rozpatrywane w naszych wyliczeniach łącznie. Quelle des Hintergrundbildes: http://delpup.files.wordpress.com/2007/10/risk.jpg. Strajki maszynistów w Niemczech Burze i powodzie Zanieczyszczone składniki Strajki we Francji lub Grecji Celowy sabotaż 5

Narzędzia IBM wspierające działania w logistyce IBM ILOG LogicNet Plus XE do optymalizacji sieci dystrybucji: lokalizacja centrów, przypisanie do odbiorców, zarządzanie sezonowością. Wartość: Zmniejszenie kosztów w logistyce o 5-15%, lepszy poziom usług dla odbiorców przy wielu dostawcach. Lepsze możliwości dla planistów S&OP; IBM ILOG Inventory and Product Flow Analyst dla dużych złożonych organizacji, wspierający optymalizację zapasów i asortymentu, integracja z działającymi już systemami ERP w przedsiębiorstwie. Wartość : Zmniejszenie o 10-30% kosztów składowania, lepszy poziom utylizacji powierzchni. Wsparcie strategicznych decyzji w procesie planowania. IBM ILOG Transportation Analyst do optymalizacji zagadnień transportowych: analiza marszruty, przewozów powrotnych, wyboru rodzaju transportu i wielkości floty. Wartość: Zmniejszenie o 10-30% kosztów transportu

Planowanie sieci dystrybucji Optymalizacja zapasów Agenda Wprowadzenie Planowanie sieci dystrybucji Optymalizacja zapasów Planowanie Transportu Przykłady wdrożeń Teraz przedstawię Państwu 3 produkty, które IBM proponuje do wsparcia takich analiz, Zaczynając od strategicznego planowania naszej sieci dystrybucji, poprzez narzędzia do optymalizacji stanów magazynowych aż do narzędzi służących do planowania marszrutyzacji. Na koniec kilka przykładów wdrożeń i poprawy wyników finansowych jakie osiągnęli nasi klienci po wdrożeniu. Są to wdrożenia o zasięgu lokalnym w obrębie kraju lub regionu oraz o zasięgu światowym. Zacznijmy od planowania sieci dystrybucji

Co rozumiemy pod pojęciem planowania sieci dystrybucji? What is Strategic Network Design? Determine the best number, location and size of distribution centers, Cross Docks, etc. Determine the best number, location and size of distribution plants, vendors, lines, etc. Identify the best assignment of customers and allocation of products to DCs and Plants Optimize the trade-offs between Inbound and outbound transportation costs Transportation costs and warehousing costs Costs and service levels Planowanie sieci dystrybucji to decyzje,które centra dystrybucji i fabryki są wykorzystywane do obsługi określonych klientów. Liczba Lokalizacja Wielkość powiązania

Porównanie przykładowych scenariuszy Który scenariusz jest lepszy?

Kompromis pomiędzy ceną i jakością usługi Sieć optymalna pod względem kosztowym Sieć optymalna pod względem poziomu świadczonych usług Oszczędności: €6 miliony Jakość usługi: 40% dostaw następnego dnia Oszczędności: €3 miliony Jakość usługi: 80% dostaw następnego dnia Który scenariusz jest lepszy?

Co jest brane pod uwagę? -- Kto jest zaangażowany? Informacje o klientach i zapotrzebowaniu Lokalizacje i ilość dostaw produktów Oczekiwany poziom usług Informacje o fabrykach i dostawcach Źródła dostaw i związane z nimi koszty oraz możliwości Centra Dystrybucji Obecne i potencjalne centra dystrybucji, składy, itp. Koszty stałe, zmienne i możliwości Produkty Wielkość dostaw, charakterystyka pod względem logistyki Koszty transportu Koszty dostawy, koszty wysyłki Dostępność, rodzaj transportu, Taryfy, cła, opłaty Działy operacyjne Może być spedycja, magazyny, produkcja i dostawcy Dostarczają informacji o istocie prowadzonego biznesu oraz o tym co jest wykonalne Sprzedaż/Marketing Dostarczają informacji o oczekiwanym poziomie usług i oceniają wpływ różnych scenariuszy na sprzedaż Dostarczają prognozy sprzedaży Finanse Dostarczają wkład kosztowy i weryfikują scenariusze pod względem kosztów IT Pomoc w zbieraniu danych

Minimalizacja kosztu dystrybucji w sieci przy akceptowalnym pogorszeniu jakości dostaw Optymalna liczba Centrów dystrybucji Tak zaplanowana struktura sieci jest doskonałym punktem wyjścia, ale nie jest rozwiązaniem optymalnym zawsze i w każdych warunkach. Zobaczmy co potrafi zrobić z naszymi planami dział marketingu i sprzedaży….

Czemu tak trudno jest dopasować poziom zapotrzebowań i dostaw? W różnych okresach czasu planowane są różne akcje marketingowe, obniżki cen Albo pogoda generuje zmiany To z kolei wpływa na dynamikę zmian w logistyce nie zawsze uzgodnioną. Zmiana kosztów składowania i transportu nie jest brana pod uwagę w ocenie efektów akcji sprzedażowych bo nie ma do tego teraz narzędzi (i nie wiadomo jak to wpływa na profit) To były dane wejściowe….w LNP możemy dokonywać analiz szeroko pojętej sezonowości i na tej podstawie dokonywać optymalizacji powierzchni magazynowych oraz ograniczeń Analiza sezonowości asortymentu w narzędziu LNP XE pozwala zrozumieć wymagania rynku i lepiej dostosować pojemność naszej sieci.

Porównywanie scenariuszy i ich wpływu na wynik finansowy Narzędzie LNP jest takim mocnym i specjalizowanym kalkulatorem gotowym do użycia, wystarczy wypełnić danymi, prowadzącym za rączkę umożliwiającym porównywanie scenariuszy Wielka elastyczność w generowaniu raportów i eksploracji danych.

Wygląd interfejsu użytkownika Prostota i czytelna forma Łatwość obsługi Naturalna współpraca z MS Excel Nie wymaga wsparcia ze strony IT Prostota i czytelna forma Łatwość obsługi Naturalna współpraca z MS Excel Nie wymaga wsparcia ze strony IT 15

Planowanie sieci dystrybucji Optymalizacja zapasów Agenda Wprowadzenie Planowanie sieci dystrybucji Optymalizacja zapasów Planowanie Transportu Przykłady wdrożeń

Jak rozumiemy optymalizację zapasów? Optymalizacja zapasów skupia się na najbardziej efektywnym wykorzystaniu zapasów w sieci w celu zaspokojenia potrzeb klientów. Dokonuje się tego poprzez szacowanie odpowiedniej ilości asortymentu w każdym okresie czasu i w każdej lokalizacji. Optymalizacji dokonuje się biorąc pod uwagę elementy takie jak: Dlaczego firmy mogą chcieć utrzymywać różne poziomy zapasów?

Jak rozumiemy optymalizację zapasów? Optymalizacja zapasów skupia się na najbardziej efektywnym wykorzystaniu zapasów w sieci w celu zaspokojenia potrzeb klientów. Dokonuje się tego poprzez szacowanie odpowiedniej ilości asortymentu w każdym okresie czasu i w każdej lokalizacji. Optymalizacji dokonuje się biorąc pod uwagę elementy takie jak: Dlaczego firmy mogą chcieć utrzymywać różne poziomy zapasów? Po prostu chodzi o buforowanie ryzyka, gdyby nie było ryzyk w ogóle to nie potrzebowalibyśmy magazynować tylko dostarczalibyśmy na żądanie. Zapotrzebowanie Jego zmienność Częstotliwość zamówień Czas dostawy Jego zmienność Wielkości dostaw

Największe wyzwania w planowaniu zapasów Kapitał zamrożony Systemy ERP/APS wymagają określenia bezpiecznego poziomu magazynu Sezonowość i wysyłki „na żądanie” Klienci oczekują wyższego poziomu usług i krótszego czasu dostaw Niesolidność i trudności po stronie dostawców powodują opóźnienia ================================================================= Wydłużone i globalne łańcuchy dostaw tworzą teraz znacznie więcej nieoczywistych ryzyk i zależności niż w ubiegłych latach Zwiększa się poziom zapasów przy spadającym poziomie jakości usługi Planowanie zapasów ciągle próbuje wykorzystać zalety globalizacji pomimo tych zagrożeń i wyzwań jak: Niski wskaźnik obrotu zapasami Niespójny i trudny do utrzymania poziom dostępności określonych SKU w lokalizacjach Zapobiegawcze przyspieszenie wysyłek i zwiększenie kosztów transportu

Zapasy przy wydłużonym łańcuchu dostaw Obrót zapasów: 26.0 Kapitał obrotowy: €5.2 Miliony Koszt produktu: € 1 za sztukę (2,0) Krajowe fabryki Klienci

Zapasy przy wydłużonym łańcuchu dostaw Obrót zapasów: 26.0 Kapitał obrotowy: €5.2 Miliony Koszt produktu: € 1 za sztukę High Turns (2,0) Krajowe fabryki Klienci Obrót zapasów: 5.4 Kapitał obrotowy: €12.5 Miliont (Wzrost: 140%) Koszt produktu: € 0.50 per unit (36,7) Low Turns Azjatyckie fabryki (36 = Czas transportu, 7 = Typowa zmienność w czasie dostaw)

Optymalizacja pozwala zwiększyć profit poprzez promowanie dochodowych i popularnych produktów This is for a product family of SKU’s within the 40,000 SKU’s. Each circle represents a SKU Other drivers include supplier lead time, lead time variability, review period

Optymalizacja pozwala zwiększyć profit poprzez promowanie dochodowych i popularnych produktów

Planowanie sieci dystrybucji Optymalizacja zapasów Agenda Wprowadzenie Planowanie sieci dystrybucji Optymalizacja zapasów Planowanie Transportu Przykłady wdrożeń

Problemowe pytania w zagadnieniach transportowych Jaka będzie najlepsza trasa dla określonej liczby wysyłek? Czy możliwe jest określenie budżetu i stałych tras? Analiza różnych reguł biznesowych – okna czasowe, czas dostawy itp.. Jakie mamy możliwości zestawienia wysyłek łączonych i uniknięcia pustych przebiegów? Które wysyłki powinny korzystać z transportu własnego, wynajętego, firm kurierskich? Jaka powinna być wielkość naszej floty? Jakie jest wpływ na puste przebiegi? Czy możliwe jest połączenie wysyłek i dostaw w celu oszczędzenia kosztów? A teraz zajmiemy się tylko tym co się rusza….nasze lokomotywy, samochody, samoloty i barki… 25

Optymalizacja marszruty Max Stops = 8 Max Stops = 5 Koszty są bardzo wrażliwe na niewielkie zmiany parametrów. Przykład z narzędzia wykazujący różnicę pomiędzy trasami przewozu zoptymalizowanymi dla 8 i 5 odbiorców. Różnice w kosztach zmiennych i stałych około 50% Costs go up 43%, # vehicles increased from 11 to 19

Co nas wyróżnia w optymalizacji i planowaniu trasy? Outbound Shipments: €19.5K per week Inbound Shipments: €7.3K per week Co nas wyróżnia? Potrafimy w narzędziu optymalizować koszty także poprzez automatyczne łączenie wysyłek i dostaw.

Wspólne automatyczne planowanie dystrybucji i zaopatrzenia €22.8K per week: 15% Savings Example Combined Route Narzędzie generuje od razu marszruty dla kierowców w wykresach ganta lub w formie tabel z lokalizacją i czasem załadunków, wyładunków, czasów postoju itp..

Interfejs użytkownika Mapy do wizualizacji tras Scenariusze Gantt Chart do wizualizacji marszruty 29

Planowanie sieci dystrybucji Optymalizacja zapasów Agenda Wprowadzenie Planowanie sieci dystrybucji Optymalizacja zapasów Planowanie Transportu Przykłady wdrożeń

Doskonałe rekomendacje od użytkowników Doskonałe rekomendacje od użytkowników. Przykłady dużych firm, które wykorzystują narzędzia ILOG. Pepsi $6M reduction in inventory; 2% reduction in growth of transportation miles; increase in the return on invested capital from 7.6% to 7.8%; and less out-of-stock leading to 12.8m cases available to be sold 3M Speaking with IBM at SCOPE East (2011) about how they are organized to deploy network modeling capability MillerCoors Mention $750m in synergies from merger; spoke at CSCMP (2010) and about ½ synergies come from supply chain; using modeling to make seasonal sourcing decisions The Home Depot Annual report (released in early 2010) mentioned progress towards significant supply chain transformation Fonterra (one of the world’s largest Dairies) Reduction in transportation costs (removing 4,000 trucks annually), removed 12 warehouses from network, analysis of supply chain risk Whirlpool Used LogicNet Plus to help quickly manage the merger with Maytag; $40M savings per year from the logistics and supply chain Walgreens Discussed importance of correctly locating highly automated warehouses Mars/Wrigley Spoke at CSCMP (2009), mentioned $10M savings in initial modeling alone, ability to test for results for impact on carbon emissions and oil price risks Dow Spoke at LogicTools symposium (2008) and mentioned rapid modeling approach and connecting to capital expense justification Recently won an award for reducing $5M in costs with the support of LogicNet Plus XE

Case Study: Beverage Distributor in Germany wants to Be Within 75km of the customer points for efficient delivery How many facilities do they need? Service Level in network design is about being close to your customers

Case study: Network Design in a rapid growth business Retailer: Large drug store chain in North America Current Network: 4,229 stores More than 50% of which opened within the last 5 years Facing 400-500 new stores now opening each year Logistics costs Approx $100 million to build new DC Locations Approx $100’s million per year in Transportation Spend Modeling A network model is used to continuously evaluate the network and determine where and when new facilities are needed Modeling includes factors such as labor forces issues, tax issues, utilities in addition to cost and service Re-assignment of customers and SKU stock policies has been determined Identified 3-5% cost savings Improved service levels Product Source Locations DC Locations Drug Stores New DC is Built!!

Business Case Using both LNP XE and TA Business: A leading global candy manufacturer merged with a large global confectioner Multiple production facilities throughout North America Large external supplier and manufacturing network Complex bill-of-materials Service-oriented distribution network with significant transportation and warehousing costs Considerable overlap of customers & distribution facilities for the two networks Objective One: Identify and evaluate supply chain synergies between the two companies Analyze opportunities in three primary areas: Distribution center consolidation Co-location in facilities not currently used by both companies Consolidation of shipments from companies to overlapping customer bases Objective Two: Design the optimal distribution network for the future Use five year demand and production forecasts to determine the number and location of distribution facilities Identify Short-Term Opportunities and Design the Optimal Network for the Future 35

Used Multiple Optimization Technologies to Evaluate Each Opportunity Solution Approach Developed Network Models Built individual network models using LogicNet Plus to accurately capture current operations Combined into single model to evaluate how the joint company would operate Developed Tactical Routing Model Built tactical routing model using Transportation Analyst to evaluate combined order opportunities at the shipment level Individual Company Network & Routing Models Combined Company Network & Routing Models Greenfield Analysis & Scenario Analysis Sensitivity Analysis Step by Step Approach to the 5th year Network Modeling Tool Tactical Routing Tool Used Multiple Optimization Technologies to Evaluate Each Opportunity 36

Control Possible Damage Through Scenario Planning 08.04.2017 Control Possible Damage Through Scenario Planning Scenario 1 Assure supply of Southern Germany and France after outage of tank in Strasbourg Possible Solution Uni-modal direct supply of customers by truck Results from model-based scenario analysis Sufficient filling and transport capacity is available Transportation costs will increase by x % Minor increase in delivery time W przypadku uszkodzenia, awarii lokalizacji w Strasburgu, na przykład z powodu powodzi Renu, szkoda jest do opanowania.Koszt planu optymalnego awaryjny istnieje. 37

Optymalizacja w łańcuchu dostaw 4/8/2017 Optymalizacja w łańcuchu dostaw Max Poziomu Usług Min Kosztów Składowania Uwzględnić ograniczenia Jaki model sieci? Ile / Gdzie / Kiedy dostarczyć? Jak ? Cele optymalizacji Dostawcy Dystrybucja Produkcja Klienci Przykłady wspieranych problemów … Jaki jest wpływ każdego dostawcy na cały łańcuch dostaw? Które lokalizacje powinny pracować lub obsługiwać konkretny asortyment? Jak powinny być skoordynowane dostawy? Czy centralizacja wpłynie na redukcję kosztów? 38

Agenda Dziękuję za uwagę kontakt: waldemar.Jackiewicz@pl.ibm.com