Ridurre i costi e migliorare la pianificazione della produzione e l’allocazione con l’ottimizzazione matematica.

Come un leader mondiale nel settore degli pneumatici ha ridotto i costi della produzione e ha ottimizzato l’allocazione.

Math-Optimization & Artificial Intelligence per ridurre i costi senza abbassare la qualità dei prodotti

Una delle imprese leader nel settore degli pneumatici aveva bisogno di una drastica riduzione dei costi operativi, senza intaccare la qualità dei prodotti. aHead Research ha proposto al cliente di produrre un modello matematico che rappresentasse la pianificazione e allocazione della produzione con un orizzonte di 3-10 anni, per applicare algoritmi di ottimizzazione che suggerissero una riorganizzazione della supply chain a costo minore. In particolare, l’ottimizzatore doveva stabilire quali prodotti e quanto produrre in ogni impianto di una supply chain estesa a livello mondiale.
È solitamente una decisione molto difficile per i manager che si ritrovano ad allocare centinaia o migliaia di prodotti differenti su decine di impianti sparsi nei vari continenti: il supporto di un modello matematico garantisce un approccio unitario, sistematico e con un beneficio dimostrabile matematicamente. L’uso della Math-Optimization unita all’Artificial Intelligence ha permesso di sviluppare una soluzione che tenesse conto dei vincoli produttivi negli impianti e nel network di distribuzione, in modo da allocare i prodotti dove risulta più economicamente conveniente. Il beneficio di tale proposta di ri-organizzazione della supply chain è stato dimostrato e validato dai manager del cliente a priori, portando a un beneficio sull’orizzonte di pianificazione di centinaia di milioni di euro. Il tutto, senza intaccare la qualità delle materie prime e del prodotto.

Domande chiave:

Quali prodotti produrre in ciascun impianto?
Quanto di ogni prodotto?
Dove devono essere immagazzinati i prodotti?
Quali domande di quali clienti vengono soddisfatte con i prodotti realizzati in ciascuno degli impianti?
Di quali processi produttivi necessita il singolo prodotto? Sono disponibili nell’impianto cui è stato allocato?
Il numero di prodotti differenti allocati sul singolo impianto è troppo alto? Questo comporterà tempi più lunghi di setup e costi aggiuntivi?

Rispondere singolarmente ai quesiti può essere fatto sulla base dell’esperienza dei manager, ma per trovare il compromesso che risponda a tutte senza sprechi di risorse è necessario applicare tecniche avanzate. Per esempio, spostare la produzione da un impianto ad un altro può portare dei risparmi sul costo della produzione, ma questi potrebbero essere più che contro-bilanciati da aggravi nei costi di trasporto e/o stoccaggio. Viceversa, l’ampliamento della capacità di un magazzino di prodotti intermedi o finiti porta sicuramente ad un aumento dei costi di stoccaggio, ma potrebbe portare anche a consistenti risparmi nei costi di produzione e trasporto. Inoltre, tali scelte devono tener conto dei vincoli di capacità (sia in termini di numero di prodotti finiti producibili che di mix) di ciascun impianto: aumentando i costi fissi di un impianto si potrebbe riuscire a produrre consistentemente di più di un determinato prodotto in una località dove la materia prima è vicina e dunque il costo di trasporto risulterebbe sensibilmente diminuito.

IL NOSTRO METODO

IL PROBLEMA

LA SOLUZIONE

I VANTAGGI

Il problema

Ridurre i costi di produzione ottimizzando la supply chain

Effettuare un piano strategico di produzione per i prossimi 3-10 anni che garantisca la riduzione dei costi totali della supply chain è una attività molto complessa che richiede solitamente settimane di lavoro da parte dei manager. I costi di produzione possono essere differenti in ogni impianto in base alle tecnologie utilizzate, al costo delle materie prime, ai processi produttivi e alla manodopera. Anche i costi di trasporto possono variare in base alle differenti modalità di trasporto e alle leggi doganali. Inserire nuovi prodotti in un impianto su cui non sono mai stati realizzati può portare a ulteriori costi fissi e a lunghi tempi di setup, a fronte di una possibile riduzione nei costi complessivi nel medio-lungo termine.

La soluzione

La soluzione per una pianificazione e allocazione ottimizzata della produzione

Il team di Math-Optimization di aHead Research ha sviluppato una soluzione Java-based, che incorpora un modello di ottimizzazione matematica e sofisticate tecniche di ricerca operativa. Grazie a questa tecnologia è stato possibile abbattere i tempi per la pianificazione e ottenere in meno di un’ora di tempo un piano di produzione pluriennale per migliaia di prodotti. Il software è stato perfettamente integrato all’interno della piattaforma di planning del cliente, interagendo con essa per poter prelevare i dati di input e restituire quelli di output.

L’algoritmo adottato per la pianificazione della produzione riesce a gestire tutti i vincoli produttivi degli impianti:

Capacità massima produttiva annuale per evitare saturazioni eccessive degli impianti;
Capacità minime produttive annuali per evitare impianti troppo scarichi;
Capacità massima dei singoli processi produttivi realizzati in un plant.
Quality management per soddisfare determinati standard di qualità nella produzione offerta;
Prodotti e famiglie di prodotti che non possono essere gestite negli impianti a causa dell’assenza di processi produttivi ad-hoc per la realizzazione del prodotto;
Lotti minimi nella produzione di un singolo prodotto;
Numero massimo di prodotti nuovi inseribili in un impianto;
Numero massimo di prodotti differenti gestibili in un solo impianto.

Il software risulta capace anche di tener conto dei vincoli strutturali del network di distribuzione:

Quali magazzini devono servire gli impianti produttivi;
Quali magazzini devono servire i singoli clienti sparsi nei vari Paesi;
Quali clienti devono essere serviti direttamente, quali indirettamente.

I vantaggi

I benefici ottenuti dalla riduzione dei costi di produzione

La soluzione proposta ha permesso di ridurre i costi totali dell’8%. Dall’analisi è emerso che la voce principale di costo è quella dei costi di produzione, che è anche la voce di costo su cui si è osservata la riduzione più netta. Allo stesso modo l’utilizzo di un software basato sulla math-optimization ha portato anche a una più corretta ridistribuzione dei prodotti, su impianti che precedentemente non erano stati predisposti per produrli. In questo modo si è osservato un leggero aumento nei costi dovuti all’introduzione di nuovi prodotti a fronte di una netta riduzione dei costi di produzione e di trasporto.

Oltre ai benefici misurabili economicamente, una corretta pianificazione della produzione porta anche ad altri vantaggi che non sono misurabili direttamente ma che influenzano significativamente la produzione:

Riduzione del livello di stock nei magazzini in modo da ridurre i costi di immagazzinamento;
Delocalizzazione della produzione dagli impianti più costosi a quelli più economicamente convenienti, mantenendo negli impianti più avanzati tecnologicamente tutti quei prodotti che necessitano di particolari caratteristiche e, dunque, liberando capacità produttiva per prodotti più avanzati;
Riduzione dei rallentamenti nella produzione dovuti ad allocazioni di prodotti su impianti dove non ci sono le competenze o le risorse adatte per realizzarli;
Introduzione di nuovi prodotti fin da subito in modo da beneficiarne per tutto l’orizzonte temporale della pianificazione.

L’ottimizzazione matematica ha dunque permesso di raggiungere risultati economici stupefacenti, i.e. -8% per una riduzione dei costi sull’orizzonte di pianificazione nell’ordine delle centinaia di milioni di euro, mantenendo la qualità e mix produttivi e rispettando tutti i vincoli della produzione e della supply chain.