Konu: Üretim ve Dağıtım Ağı: Ürünler:

Transkript

1 Konu: Büyük bir İspanyol cam üreticisi hizmet seviyesi ve müşteri memnuniyetini arttırmak istemektedir. Düşük kar paylı bu sanayide, her müşterinin yıllardan beri yerleşmiş farklı alışkanlıkları vardır; kimi müşteri konsinye stok talep ederken, diğeri yakınlarında bir dağıtım merkezi olmasını istemektedir. Ağır cam imalat süreçleri hızlı değişimlere izin vermemekte olup bunun sonucu firmanın maliyetlerini optimize edebilmek için mümkün olan en yüksek sayıda üretmek dışında bir şansı yoktur. Üretim 12 ay önceden planlanmaktadır. Cam pazarı yavaş büyümektedir; önemli ürün ailelerinde bir yıl sonraki cam tüketimini bugünden tahmin etmek mümkündür. Pazarın bu özelliği üretim ve talep dekuplajına izin verir. Elbette bu yüzden belli zamanlarda ürünler yığılacak, ama yılın ilerleyen zamanlarında bu stoklar eritilecektir. Ancak hizmet seviyesini iyileştirmek amacıyla büyüyen stoklara rağmen, müşteriler hala siparişlerini zamanında alamadıklarından şikâyet etmektedirler. Buna ilaveten lojistik maliyetleri de son derece artmıştır. Çözüm ne olmalıdır? Üretim ve Dağıtım Ağı: Her fabrika kendi stokunu yönetmekte, ayrıca fazladan malzeme depolayabilmek için bazı harici stoklar da bulundurmaktadır. Diğer depolar müşterilere yakın olmak için ülke içinde dağınık vaziyettedir. Ürünler: Aileler halinde gruplanabilecek düzinelerce farklı ürün vardır. Ürün aileleri, en kısıtlayıcı üretim safhasına göre tanımlanmaktadır. 57 farklı ürün ailesi tanımlanmıştır.

2 Talep ve Stoklar Cam üreticisinin aldığı günlük sipariş yıl boyunca çok değişken olmaktadır. Üretim yönetimi teorisi genellikle basit bir hipotezi takip etmektedir; talep normal dağılımı takip eder (Gauss Kuralı). Bu varsayıma göre emniyet stoku basit bir formülle hesaplanır: Emniyet Stoku=A.StandartSapma(Talep) i A katsayısı hedeflenen hizmet seviyesine göre belirlenir. Örnek vermek gerekirse %97,5 hizmet seviyesi için alınabilecek A değeri 2 dir. Talebi, daha doğrusu sezonsal olmayan talebi daha detaylı inceleyelim (sezonsal ürünler için de aynı analiz geçerlidir ancak her sezon için ayrıca hesaplanmalıdır). Her ürün için OrtalamaTalep/StandartSapma(Talep) değerini hesapladığımızda aşağıdaki grafiği elde ediyoruz: Genel itibariyle talep arttıkça, standart sapma düşmektedir. Daha kesin sözlerle konuşmak gerekirse talep/standartsapma büyüdükçe, talep dağılımı için Gauss hipotezi daha geçerli olmaktadır. Bu durumda denebilir ki yüksek talepli ürünler büyük olasılıkla Gauss dağılımlı talebe maruz kalacaktır. Mevcut Stok Seviyeleri Hızlı bir hesaplama ile herhangi bir zamandaki maksimum stok seviyesinin 25 gün olduğu bulunabilir.bu yüksek maksimum değerinin sebebi talep ve üretim arasındaki dekuplajdır. Ancak yapılan bir analiz mevcut stok seviyelerinin 80 günlük olduğunu göstermiştir. Neden hesaplanan ve gerçek değerler arasında bu kadar büyük bir fark vardır? Birkaç sebep bu farkı açıklayabilir; 25 günlük stok değer hesaplanmış bir değerdir ve emniyet stokunu içermemektedir. Gittikçe geciken siparişler bazı Müşteri Temsilcilerini (MT) kendi müşterilerinin ürünlerini gereğinden fazla stoklamaya yöneltmiştir.

3 Ağ yapısının stok seviyesi üzerindeki etkisi: Bu üçüncü faktöre biraz sonra daha detaylı olarak değineceğiz. MT ler kendi müşterilerine öncelik vermeye eğilimliydiler ve her biri kendi müşterisini tatmin edebilmek için ürünleri biriktirmekte tereddüt etmemekteydi. Ayrıca MT ler ürünleri önceden rezerve etmekteydi ki bu rezervasyonlar bağımsız ilave stok noktaları oluşturmaktaydı. Yüksek stoklara rağmen, hizmet seviyesi kötüdür. Operasyon müdürleri, bir müşterinin siparişini diğeri için ayrılan stoktan almak üzerine acil durum prosedürleri uygulamaktadır. Ancak bu durum problemi sadece bir stoktan diğerine atmaktadır. Sonuç olarak nakliye maliyetleri artar. EMNİYET STOKLARI VE TALEP ÖZELLİKLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: Deneyler göstermiştir ki ortalama talep / talep standart sapması değeri düştükçe, talep için öngörülen Gauss dağılımı daha az geçerli olmaktadır. Ortalama talep / talep standart sapması değeri düştükçe, aşağıdaki grafikten de görüleceği gibi, tahmin edilemeyen sipariş yoğunluklarını karşılaması gereken emniyet stok seviyeleri daha yüksektir. Bu grafikleri, cam üreticisinin çalışmamıza konu olan her farklı ürün ailesi için aldığı stokastik talebin kesikli olay simülasyonu ile analizi sonucu elde ettik. Dağıtım merkezleri (DC) arttırıldığında, her DC ye düşen parçalanmış talep daha stokastik olmaktadır. Aynı şekilde müşteriler için yapılan ön rezervasyonlar da benzer talep parçalanmasına sebep olmaktadır. Bunun sonucu, aşağıdaki grafikte sağa doğru kayıştır. Parçalanmanın emniyet stoku üzerinde 2 önemli etkisi olur: Gauss temel yapısına göre standart sapmanın artması emniyet stokunu arttırır. Emniyet stoku artar, çünkü Gauss hipotezi artık geçerli değildir.

4 İlk etki iyi bilinmektedir; genel olarak kabul edilmiş Gauss hipotezinde emniyet stoku talebin standart sapmasıyla orantılıdır. Standart sapmadaki bir artış, emniyet stokunda da artışa sebep olmaktadır. ii Buna ilaveten, Gauss hipotezi daha az geçerli oldukça beklenmedik talep yoğunluklarını karşılaması gerek emniyet stok seviyesi de üssel olarak artmaktadır. Gerçekten de farklı DC ler sebebiyle parçalanan talep yüzünden her DC kesintili zamanlarda sipariş alabilmektedir. Bunun sonucu olarak çoğu zaman talep yok konumunda sabitken birden bire yüksek değerlere çıktığı anlar yaşanmaktadır. Bu durum beklenmedik yoğunlukların neden yüksek emniyet stokları ile karşılanması gerektiğini anlatmaktadır; referans alınan nokta, zamanın çoğunda gözlemlenen sıfır talep noktasıdır. Bu durum özellikle Ortalama Talep/Talep Standart Sapması değeri 1 den küçük iken daha belirgindir. iii Harici stokların sayısı arttıkça, her birine düşen ortalama talep hızla düşecektir. Bu da minimum nakliye miktarından ötürü tedarik çevrim zamanında artışlara yol açabilecektir; talep yavaşladığı için bir kamyonu ya da minimum nakliye miktarı ne ise- doldurma süresi birkaç günü bulabilir. Sonuç olarak iki dağıtım arasındaki çevrim zamanı artacaktır. Yukarıda bahsi geçen bu 3. etkinin de emniyet stoku enflasyonuna etkisi vardır. Çalışmamıza konu olan cam üreticisi emniyet stoklarında patlamaya sebep olan 23 adet harici stok kullanıyordu. Bu yüksek miktardaki emniyet stoklarına rağmen, hizmet seviyesi hedeflenen %97,5 den çok düşüktü. Optimum Ağ Optimum ağ, aşağıdaki unsurlar arasında kurulacak denge ile sağlanır: Nakliye maliyetleri Stok maliyetleri Hizmet seviyesi ve hizmet seviyesini garanti etmek üzere bağlanan işletme sermayesi Stok maliyetleri ürünün değeri ve şirketin Kullanılan Sermayenin Getirisi (ROCE: Return on Capital Employed) ile alakalıdır. Ağı optimize etmek için 2 farklı teknoloji kullandık: Kapasite kısıtlarına göre bir maliyet fonksiyonunun lineer optimizasyonu Talep ve Tedarik Zincirlerinin tepkilerini günden güne simüle edecek bir kesikli olay simülasyonu. Bu sayede hizmet seviyeleri, gerekli emniyet stoklarını, stok maliyetlerini ve gerekli stok kapasitelerini tekrar hesaplayabildik. Harici stokların artması daha düşük nakliye masraflarına ama daha yüksek emniyet stoklarına yol açar. Yüksek emniyet stokları ise yüksek işletme sermayesi, daha geniş stok alanlarına ve beraberinde daha yüksek stoklama maliyetlerine yol açacaktır. Hizmet seviyesi koşuluna bağlı optimum ekonomik pozisyonu tanımlayabilmek için analizimizi bazı maliyet kabulleri üzerinde tasarladık. Nakliye maliyetleri ve ölçek ekonomileri Stok maliyetleri: stok maliyetleri/m2, şirket ROCE si, doğrudan stok maliyetlerine göre ölçek ekonomileri Talep, talebin standart sapması ve hedeflenen hizmet seviyesi için gerekecek emniyet stokları arasındaki ilişki

5 Yinelemeli (iteratif) yaklaşım, optimum ağın adım adım tasarlanmasını sağlar: her yinelemede ağı simüle eder, stok ve işletme sermayesi maliyetlerini hesaplarız. Bu maliyetleri kullanarak bir sonraki yinelemede kullanılacak ağ tanımını yaparız. Böylece her adımda ağ kendi kendini tasarlar ve sonunda optimal seviyede dengeye ulaşır. Bu son ağ en ekonomik (nakliye maliyeti + stok maliyeti + işletme sermayesi maliyeti) ağdır. İlk Sonuçlar İlk çalışma sonucu stok sahalarının sayısı 23 ten 15 e indirildi. Daha da düşürmek üzere çalışmalar devam etmektedir. Bu esnada stoklar %30, lojistik maliyetleri %8 azaltılmıştır. Sonuç Tedarik Zinciri optimizasyonu şirketin tüm ticari ve endüstriyel politikalarının işbirliğini gerektirir. DC leri (Dağıtım Merkezleri) çoğaltma veya bazı müşterilere daha iyi hizmet vermek için siparişlerin önceden stoklama eğilimi ters tepecek ve emniyet stokları üssel oranda artacaktır. Stokları ve artan maliyetlerini idare etmek için ki çoğu zaman bu durum üretimin sorumluluğuna verilmiştir, bir stokun tükenen ürününü diğer stok ambarından sağlamaya çalışılır ve nakliye maliyetleri hızla artar. Devamında hizmet seviyeleri önemli ölçüde düşecektir. Herhangi bir tedarik zincirinin maliyetlerinin %80 i daha en başta, stratejik planlama seviyesinde tanımlanmaktadır. Ağ yapılandırma, her türlü stok yönetimi yaklaşımının anahtar bileşenidir. Elbette ki farklı yollar izlenebilir; talebi düzgünleştirmek, ürün çeşitliliğini azaltmak, üretim sürelerini azaltmak gibi. Ancak bu tarz projeler, dağıtım ağını tekrar tasarlamaktan daha uzun süreli projelerdir. Biz Kimiz? ENETEK, operasyon optimizasyonu üzerinde uzmanlaşmış bir danışmanlık firmasıdır. İleri matematik teknikleri kullanarak modeller ve analizler geliştirmekteyiz. Birçok şirket ve danışmanlık firmasına tedarik zincirlerinde kalıcı iyileştirmeler yapmalarında yardımcı olmaktayız.. İletişim: Thibault.Quiviger@enetek.eu, i Hatırlatmak gerekirse standart sapma değerlerin ortalama etrafındaki dağılımını ölçer. Matematikse formülü; Varyans standart sapmanın karesidir. Değerler ne kadar dağınık ise varyans (dolayısıyla standart sapma) o kadar yüksektir. Eğer tüm değerler sabit olarak A ya eşit olsaydı, ortalama değer(yukarıdaki formülde M) A olurdu ve standart sapma ile varyans sıfıra eşit olur.

6 ii Standart sapma, varyansın kare köküdür; Toplamın varyansı = bağımsız değişkenlerin varyanslarının toplamı; Karekök fonksiyonunun içbükeyliğinden ötürü toplamın standart sapması, standart sapmaların toplamından küçüktür. İçbükeyliğin etkisini aşağıda şu şekilde gözlemleyebiliriz. Örnek olarak aynı ürünün 2 stokunu ele alalım; İlk durumda, 2 müşterinin talepleri ayrıdır (ve bağımsız): Ortaya çıkan emniyet stoku (Stok S1 + S2) iki emniyet stokunun toplamıdır (dikey eksende mavi). İkinci durumda stoklar gruplanmıştır, stok S1S2, ve tek bir stok olarak yönetilmektedir. Toplam emniyet stokundaki düşüş gözlenebilir. Bu kolayca açıklanabilir; talepler birbirini telafi etmeye eğilimlidir. Biri yüksek iken diğeri düşük olabilir. Bu sayede toplam, stokların ayrı olduğu duruma göre daha az dalgalanmaktadır. iii Eğer standart sapma ortalama değerden küçük ya da yakın ise Gauss hipotezi artık geçerli değildir. Aksi halde bu, talep büyük olasılıkla negatif değerler alabilir demek olur ki bu imkânsızdır.