Technische Universiteit Delft
Faculteit Werktuigbouwkunde, Maritieme Techniek en Technische Materiaalwetenschappen
Transporttechnologie



M.R. Martens A modelling approach towards more responsive supply chain designs
Doctoraalopdracht, Rapport 2005.TL.6944, Sectie Transporttechniek en Logistieke Techniek.


Steeds meer fabrikanten en detailhandels voelen het effect van de verhoogde vraagonzekerheid van de consument, zowel in de winkel als op het internet. Om voor te blijven op de concurrentie worden snel nieuwe producten geïntroduceerd, en aanpasbaarheid aan het product en de beschikbaarheid ervan gemaximaliseerd.

Om dit te bereiken, verandert de logistieke keten van een keten waarbij het belangrijkste doel was om kosten te minimaliseren (de efficiënte logistieke keten, waaronder just-in-time ketens) in een responsieve logistieke keten waar stocks-outs en doorlooptijden worden verminderd. Responsiviteit is hier gedefinieerd als:
Responsiviteit is de mate waarmee een logistieke keten kan omspringen met constante en onzekere vraag door klantorders te voldoen met de hoogste servicegraad en kortste orderdoorlooptijden.

De eigenschappen van de markt die om responsiviteit vragen zijn: Responsiviteit kan verhoogd worden door: De algemene tactieken om responsiviteit in een logistieke keten te verhogen, verhogen doorgaans ook de kosten per eenheid product. Daarom onderscheiden niet alle bedrijven zich zo: verscheidene bedrijven blijven bij het onderscheiden door middel van de prijs. Echter, voorbeelden van Zara, Spadel en Albert Heijn bewijzen dat responsiviteit lonend is op de lange termijn.

Het type product en de huidige staat van de markt zijn in hoge mate bepalend of responsiviteit vereist is. De producten waar responsiviteit aan gerelateerd is zijn fysieke producten die te koop zijn in winkels of op het internet, en zijn voornamelijk:
Tactieken binnen de supply chain management om responsiviteit te verhogen

De vier gebieden binnen supply chain management die acties bevatten om responsiviteit te verhogen zijn fysieke distributie, materials management (inclusief aanvoerlogistiek), informatietechnologie, en de coördinatie tussen partijen binnen de logistieke keten. Het aanpassen van de fysieke distributie wordt opgevat als het eerste en eenvoudigste niveau waarop responsiviteit verhoogd kan worden, de andere gebieden vallen binnen het tweede niveau. Het derde niveau is innovatie.

Fysieke distributie

Op strategisch niveau (lange termijn), kan responsiviteit verhoogd worden door het fysieke distributienetwerk opnieuw te ontwerpen. Het distributienetwerk in deze context is de fysieke indeling dat de locaties van fabrieken, distributiecentra, etc. bepaalt. Doorgaans wordt responsiviteit verhoogd door gebruik te maken van snellere transportmodaliteiten, strategische buffers aan distributie/consolidatie centra toe te wijzen, de voorzieningen dichter bij de klant te plaatsen en/of frequenter te leveren.

Op tactisch niveau (middellange termijn) levert samenwerking met andere logistieke dienstverleners schaalvoordelen op: met lagere kosten per deelnemer kunnen meer distributiecentra (DC's) geplaatst worden, en kunnen frequentere leveringen naar de DC's plaatsvinden. Op operationeel niveau (korte termijn) voorkomen spoedleveringen tussen opslagplaatsen, cross-docks, detailhandels en/of klanten stock-outs. Spoedleveringen kunnen ook geplande levertijden vervroegen om aan de specifieke wens van een bepaalde klant te voldoen. Spoedleveringen kunnen dus de doorlooptijd verkorten en de servicegraad verhogen, oftewel responsiviteit verhogen.

Materials management

Hoe hoger de vraagonzekerheid is, hoe flexibeler de fabrikant moet zijn. Deze moet omgaan met de hoge verscheidenheid aan producten die door de klant gevraagd wordt, en met pieken en dalen in de hoeveelheid van de vraag. Flexibiliteit van de producten wordt agility genoemd: met kleine batches en uitstel van aanpassing/configuratie van het product (oftewel het klant order ontkoppelpunt punt stroomafwaarts in het productieproces plaatsen) kan snel op de marktvraag gereageerd worden.

Agility is niet altijd aan te raden of noodzakelijk om responsief te zijn. Voor bedrijven die fast moving consumer goods verkopen, die op elk moment in de schappen aanwezig moeten zijn, geldt dat zelfs flexibele productie niet op tijd kan reageren. In dit geval kan, als de variëteit aan producten laag is, veiligheidsvoorraad makkelijk opgebouwd worden tegen relatief lage kosten. Is dit niet zo, dan is een snel distributienetwerk noodzakelijk, zodat voorraad bij de leveranciers geplaatst kan worden om zo kosten te besparen.

Informatietechnologie en coördinatie tussen partijen binnen de logistieke keten

Op het gebied van de informatietechnologie kunnen automatische systemen de coördinatie tussen verschillende delen van de logistieke keten verbeteren, waardoor vaker aan de vraag van de klant kan worden voldaan. Op het gebied van coördinatie tussen partijen in de logistieke keten kan gesteld worden dat een dominante partij makkelijker snel en frequent van leverancier kan wisselen om responsiviteit te verhogen.


Het fysieke distributienetwerk (her)ontwikkelen om responsiviteit te verhogen

De indeling van het fysieke distributienetwerk is een compromis tussen kosten en service. Service wordt voornamelijk bepaald door doorlooptijd, productvariëteit, productbeschikbaarheid, klantervaring, en de mogelijkheid om producten te retourneren. De kosten van het netwerk zijn voornamelijk voorraadkosten, transportkosten, en kosten van voorzieningen (DC's, fabrieken).

Door meer voorzieningen in het netwerk te plaatsen om de service te verhogen zullen de totale logistieke kosten eerst dalen, doordat minder omgereden hoeft te worden. Uiteindelijk zullen de totale logistieke kosten weer stijgen doordat het nuttig gebruik daalt. De doelstelling is om het netwerk te vinden waarbij de logistieke kosten minimaal zijn, terwijl de gewenste service geleverd wordt. Als responsieve logistieke ketens worden ontworpen, zullen kosten voor levertijden langer dan de gewenste doorlooptijden toegevoegd moeten worden aan de kosten van het fysieke distributienetwerk. Deze toevoeging verhoogt de logistieke kosten. Om het minimum te vinden is een model noodzakelijk.

Modellen die de ontwerper helpen met de fysieke indeling van het distributienetwerk zijn locatiekeuzemodellen. Een literatuuronderzoek van mogelijke locatiekeuzemodellen wijst uit dat geen van de modellen exact aan de eisen om een responsief fysiek distributienetwerk te ontwerpen voldoet. Vijf kandidaatmodellen die aan veel, maar niet aan alle, eisen voldoen worden gebruikt om een nieuw model af te leiden.

Responsief fysiek distributienetwerk model

De doelstellingsfunctie van een nieuw locatiekeuzemodel dat de totale logistieke kosten minimaliseert, terwijl een servicegraad gehaald wordt, dat zowel fabriek- als DC locaties optimaliseert, met stochastische vraag en meerdere producten kan omspringen, is: De belangrijkste beperkingen die opgelegd worden aan dit responsief fysieke distributie model zijn dat de capaciteiten van voorzieningen niet overschreden mogen worden, en dat aan de gemiddelde vraag van elke klant voor elk product voldaan wordt. De uitkomst van het model bepaalt welke mogelijke DC en fabriekslocaties geopend moeten worden, waar veiligheidsvoorraad aan te houden, en wat de hoeveelheden van goederen zijn die tussen de voorzieningen stromen.

Dit model bevat de logistieke grondvormen die het meest geschikt zijn voor responsieve supply chains:
Het gepresenteerde model wordt opgelost met Lagrange relaxatie. Er zijn veel voorbeelden te vinden in de literatuur waarbij deze aanpak uitstekende resultaten oplevert. In dit geval is door het relaxeren van de capaciteitsbeperkingen een ongelimiteerd locatiekeuzemodel over te houden. Als ook de beperking van de vraag wordt gerelaxeerd blijven vier subproblemen over die onafhankelijk van elkaar opgelost kunnen worden: het DC probleem, het fabrieksprobleem, het veiligheidsvoorraad probleem, en het stromenprobleem. Deze problemen kunnen vrij eenvoudig met een algoritme opgelost worden.

Het heuristieke oplossingsalgoritme geeft een ondergrens (ongeldige oplossing) en een bovengrens (geldige oplossing) van de optimale oplossing van het locatiekeuzeprobleem. De ondergrens wordt berekend door het probleem waarbij de vraagbeperking gerelaxeerd is op te lossen. De bovengrens wordt verkregen door de ondergrensoplossing te repareren zodat aan de capaciteitsbeperkingen voldaan wordt. Dit proces van ondergrens- en bovengrensoplossingen verkrijgen wordt herhaald totdat ze dicht bij elkaar liggen. Op dat moment kan gesteld worden dat de bovengrensoplossing zich dichtbij de optimale oplossing bevindt.

Implementatie

De implementatie van het responsief fysiek distributie model en het heuristieke algoritme om het model op te lossen is geprogrammeerd in de objectgeoriënteerde taal Visual Basic .NET.

De rekentijd van het model wordt voor het grootste deel bepaald door de tijd om het stromenprobleem op te lossen. De precisie van het gegevenstype om reële getallen op te slaan heeft geen invloed op de uitkomsten van de berekeningen. Als de onder- en bovengrens dichterbij elkaar komen zal op een gegeven moment geen verbetering te vinden zijn. In dit geval moet het getal dat aangeeft hoeveel de Lagrange multiplicatoren aangepast worden gehalveerd worden. Echter, initiële testen wijzen uit dat het halveren van dit getal nauwelijks verbeteringen van de oplossing oplevert.

De implementatie van het model is traag bij grote netwerken, en het gat tussen de onder- en bovengrens is te groot. Verschillende verbeteringen in de prestatie zijn geïmplementeerd. De bovengrens oplossingsprocedure is vereenvoudigd, wat resulteert in een snelheidstoename. Het bijwerken van de Lagrange multiplicatoren door gebruik te maken van de Kobyashi methode in plaats van de sub-gradient optimization methode is zeer lonend voor de kwaliteit van de oplossingen. Het vervangen van de procedure van het opnieuw toewijzen van stromen in de reparatie methode van de bovengrens oplossing door het transhipment probleem op te lossen is minder succesvol, zowel in snelheids- als in kwaliteitstoename.

Als de capaciteiten van voorzieningen op oneindig gesteld worden, verandert het model onmiddellijk in een ongelimiteerd locatiekeuzemodel, wat tot een enorme toename in prestaties leidt.


Gevoeligheidsanalyse van servicegraad, orderdoorlooptijd, boete voor het niet op tijd leveren en vraagonzekerheid

European Fruit is een nieuwe speler op de markt die verschillende soorten fruit vanuit productiegebieden overal ter wereld naar groothandels in West-Europa wil vervoeren. Het fruit afkomstig vanuit productiegebieden die zich buiten Europa bevinden wordt eerst naar havens in Europa vervoerd, waarna het per vrachtwagen naar distributiecentra, die zich dicht bij de klant bevinden, wordt getransporteerd. Het fruit afkomstig vanuit productiegebieden die zich in Europa bevinden wordt direct per vrachtwagen naar distributiecentra vervoerd.

De vraag van European Fruit luidt: wat is de indeling van het fysiek distributienetwerk wanneer we in Europa wensen te concurreren met service van 18, 21 of 24 uur onder verschillende marktomstandigheden?

Om inzicht te geven in de kosten worden de volgende parameters gevarieerd: Specifieke waarden van de parameters sluiten bepaalde scenario's uit, waardoor 100 scenario's overblijven om te testen met de implementatie van het responsief fysiek distributienetwerk model. Om de vraag van European Fruit te beantwoorden worden voor elk van de vier waarden voor de doorlooptijd een scenario zonder vraagonzekerheid, en een scenario met een hoge variantiecoëfficiënt (0.90) en een hoge servicegraad (99.9%) geselecteerd.

Wanneer gekeken wordt naar de beste oplossingen die door het model gevonden zijn, kunnen de volgende opmerkingen gemaakt worden specifiek voor European Fruit: De algemene conclusies wanneer responsieve fysieke distributienetwerken ontwikkeld worden zijn: Een analyse van de stabiliteit van de netwerken bij variërende transportkosten en gemiddelde vraag wijst uit dat de invloed op de optimale indeling van het responsieve netwerk bij marktomstandigheden met hoge vraagonzekerheid aanzienlijk is. Responsieve netwerken verliezen dus meer efficiëntie dan efficiënte netwerken wanneer transportkosten of gemiddelde vraag veranderen.

De prestatie van het model in het vinden van goede oplossingen kan verbeterd worden. Bij scenario's met verhoogde responsiviteit wordt het moeilijker om te zeggen of de oplossing zich dicht bij de optimale oplossing bevindt, vanwege de hoge duality gap (het verschil tussen de onder- en bovengrens) van soms 30%. Hierdoor is het niet eenvoudig om deze scenario's met de efficiënte netwerken te vergelijken waarbij de duality gap minder dan 5.5% bedraagt.

De hoge duality gaps worden voornamelijk veroorzaakt door de ondergrens oplossingen, die te laag zijn wanneer boetes voor niet optijd leveren worden opgelegd. In sommige gevallen zijn de bovengrens oplossingen te hoog. Een verbetering aan het model moet als doel hebben de duality gap tot 10% te reduceren.

De totale logistieke kosten van oplossingen van het model komen niet overeen met de werkelijke kosten van het fysiek distributienetwerk. Dit komt door de lineaire kostenstructuur van het responsief fysiek distributienetwerk model. Echter, de resultaten van de case wijzen uit dat het mogelijk is scenario's met verschillende parameters met elkaar te vergelijken. Het model bewijst betrouwbaar genoeg te zijn om efficiënte en responsieve netwerken te vergelijken op het strategisch niveau.


Aanbevelingen

Om het uiteindelijke fysieke distributienetwerk te ontwerpen kan men de procedure gebruiken waarbij een gevoeligheidsanalyse op de gekozen scenario's wordt uitgevoerd, en te zien wat er gebeurt wanneer bijvoorbeeld een DC wordt toegevoegd of verwijderd. Ook wordt aanbevolen scenario's uit te voeren om te zien hoe de oplossing presteert onder verschillende economische omstandigheden. Vervolgens past men een voorraadmodel toe. De laatste stap is een routemodel toe te passen om te bepalen welk scenario uitgevoerd moet worden.

Om de oplossing te verbeteren kan een branch-and-bound algoritme toegepast worden. Het is ook mogelijk om meer beperkingen te relaxen om onafhankelijk het aantal fabrieken, distributiecentra en veiligheidsvoorraden die geopend of toegewezen moeten worden te selecteren. De laatst aanbevolen verbetering is om de Lagrange multiplicatoren op een andere wijze bij te werken.

Het model kan uitgebreid worden met meer aspecten die te doen hebben met responsiviteit. Te denken is aan zaken als leveringsfrequentie, consolidatie, veranderingen in de vraag op lange termijn, leveringsonzekerheid, en productie.

Toekomstig onderzoek van responsieve logistieke ketens zal zich voornamelijk moeten richten op het tweede niveau van responsiviteit verhogen. Hiervoor zullen tactieken om responsiviteit te verhogen op het gebied van productie, informatietechnologie en coördinatie tussen partijen in de logistieke keten geïntegreerd moeten worden met tactieken binnen het fysieke distributienetwerk.

Rapporten studenten Transporttechniek en Logistieke Techniek
Gewijzigd: 2005.11.10; logistics@3mE.tudelft.nl , TU Delft / 3mE / TT / LT.