DDMRP Logiciel de jumelage numérique
Transformer la planification de la fabrication et de la chaîne d’approvisionnement en intégrant de manière transparente le DDMRP aux jumeaux numériques Simio Intelligent Adaptive Process, ce qui permet d’optimiser l’exécution en fonction de la demande.
Simio a été certifié par le Demand Driven Institute (DDI) pour les trois niveaux de conformité du logiciel à utiliser pour le Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP), le Demand Driven Operating Model (DDOM) et le Demand Driven Sales & Operations Planning (DDS&OP).
Qu’est-ce que le DDMRP ?
Le Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) est une méthodologie formelle de planification et d’exécution à plusieurs échelons conçue pour protéger et promouvoir le flux d’informations pertinentes dans des environnements de chaîne d’approvisionnement volatiles, incertains, complexes et ambigus (VUCA). Le DDMRP a été développé après deux décennies de recherche et d’application dans un large éventail de segments industriels pour répondre à l’évolution du paysage de la chaîne d’approvisionnement et aux défis posés par l’utilisation du MRP conventionnel dans ce paysage. Le DDMRP est le positionnement stratégique et le dimensionnement des stocks tampons de découplage pour gérer les délais des clients tout en réduisant l’impact de la variabilité et en améliorant le flux global de produits et d’informations à travers le réseau de bout en bout. Le DDMRP permet de mettre en place un modèle d’exploitation basé sur les flux plutôt qu’un modèle d’exploitation purement basé sur les coûts, actuellement déployé dans la plupart des entreprises. Le DDMRP éliminera l’effet de fouet en permettant un flux synchronisé de matériel et d’informations à travers la chaîne d’approvisionnement pour répondre à la demande.
Le DDMRP combine trois facteurs clés de l’industrie
- Planification des besoins en matériel (MRP) et Planification des besoins en distribution (DRP)
- L’accent est mis sur l’allègement et la théorie des contraintes.
- L’accent mis par Six Sigma sur la réduction de la variabilité
Le DDMRP fonctionne sur la base de trois Fes hypothèses fondamentales
- La demande, à l’exception des commandes explicites, est généralement inconnue et sujette à changement.
- L’écart entre les délais cumulés et les délais de tolérance des clients oblige à maintenir des stocks aux points clés afin de réduire les temps de réponse.
- Il y aura des variations dans l’exécution.
L’évolution et non la révolution
- Pour les praticiens expérimentés de la planification, le DDMRP ne signifie pas qu’ils oublient ou abandonnent ce qu’ils savent.
- Le DDMRP s’appuie sur cette base en incorporant des principes établis pour répondre aux besoins des chaînes d’approvisionnement modernes.
DDMRP : une approche éprouvée pour obtenir des gains significatifs en termes de performance du réseau
DDMRP développé par Simio
Un jumeau numérique de processus adaptatif intelligent basé sur la technologie de simulation d’événements discrets de Simio est une plate-forme idéale pour la conception, le test, l’optimisation et l’exécution de DDMRP en tant que méthodologie de réapprovisionnement pour gérer le flux de matériel qui comprend la génération de commandes pour l’approvisionnement, les ordres de fabrication et les transferts de stock. Le support de Simio pour le DDMRP inclut des caractéristiques et des fonctions spécifiquement développées pour supporter la modélisation précise de toutes les options de réapprovisionnement DDMRP dans le cadre d’installations de fabrication mono ou multi-sites et de chaînes d’approvisionnement complexes.
Accélérer le développement de modèles de chaînes d’approvisionnement
- Des tables de données relationnelles prédéfinies pour gérer les entrées dans les modèles Simio Process Digital Twin éliminent les incertitudes de la configuration.
- Une bibliothèque personnalisable adaptée à la modélisation de la chaîne d’approvisionnement accélère le développement de Simio Process Digital Twin en incluant des objets représentant les sites physiques du réseau de la chaîne d’approvisionnement – tels que les sites de vente au détail, de distribution, de fabrication et des fournisseurs – ainsi que des objets permettant de modéliser les modes de transport pour l’acheminement des commandes d’approvisionnement.
- Les calculateurs DDMRP dans Simio déterminent les entrées clés pour dimensionner les stocks tampons stratégiques et générer des commandes d’approvisionnement, y compris les valeurs d’utilisation quotidienne moyenne, les délais d’exécution découplés, les tailles des zones tampons rouge, jaune et verte, et les valeurs de demande de pointe qualifiée pour les calculs de position de flux net.
Fonctionnalités personnalisées pour la génération de plans et l’analyse des performances
- La politique de réapprovisionnement MRP axée sur la demande est appliquée à chaque tampon de stock stratégique afin de déterminer quand générer une commande d’approvisionnement et de recommander la quantité de commande appropriée.
- Les modèles de jumeaux numériques de processus comprennent des objets détaillés liés à l’entrepôt, à l’usine, au fournisseur et à la livraison, des politiques d’approvisionnement et la logique de décision nécessaire pour correspondre exactement aux processus d’exécution des commandes dans le monde réel.
- Des tableaux de bord et des rapports prospectifs, personnalisés et configurables, spécifiques au DDMRP, fournissent des informations expertes sur les performances opérationnelles :
- Diagrammes de planification et d’exécution du DDMRP
- Utilisation des ressources et des entrepôts
- Calendrier de production et de livraison
- KPI, Consommation de matières premières
- Analyse des contraintes
- Stocks et coûts d’exploitation
La simulation change la donne
Imaginez que vous puissiez gérer votre chaîne d’approvisionnement avec des informations en temps réel sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Imaginez que vous disposiez de rapports détaillés offrant une compréhension claire des performances de votre chaîne d’approvisionnement, associés à un environnement à faible risque pour expérimenter des changements. Imaginez la conception d’une chaîne d’approvisionnement qui génère des plans opérationnels permettant d’atteindre des performances et une efficacité inégalées. Un jumeau numérique détaillé de votre chaîne d’approvisionnement, alimenté par la plateforme de simulation d’événements discrets de Simio et la méthodologie éprouvée de réapprovisionnement DDMRP, peut vous offrir exactement cela !
L’efficacité de cette approche repose sur un puissant moteur de simulation Simio qui exploite un jumeau numérique de processus détaillé, reproduisant l’ensemble du flux d’informations et de matériaux à travers votre chaîne d’approvisionnement – de la génération des commandes d’approvisionnement avec le MRP axé sur la demande, en passant par l’approvisionnement, puis l’ordonnancement et l’exécution axés sur la demande, jusqu’à la livraison finale.
Étapes de la simulation d’un jumeau numérique de votre chaîne logistique de fabrication :
Étape 1 : Commande de fournitures
Pour la génération de commandes d’approvisionnement à l’aide de DDMRP, la position de chaque stock tampon stratégique est surveillée et mise à jour à l’aide de données clés telles que la taille des zones tampons et la demande de pointe qualifiée.
Étape 2 : Examen de l’inventaire
Des examens continus ou périodiques des stocks (par exemple, quotidiennement) sont effectués à l’aide de la politique de réapprovisionnement du DDMRP, qui est appliquée à chaque examen pour évaluer la position du flux net et la zone verte du stock, afin de déterminer le moment où il convient de passer une nouvelle commande et la quantité appropriée à commander.
Étape 3 : Politique d’approvisionnement
Les stratégies de détermination des sources d’approvisionnement déterminent si l’ordre d’approvisionnement est un ordre de fabrication, d’achat ou de transfert de stock et spécifient le ou les sites d’envoi de l’ordre. Les stratégies de détermination des sources d’approvisionnement appliquent également des modificateurs de commande dépendant du fournisseur afin de mettre en œuvre des exigences en matière de taille de commande minimale, maximale ou fixe.
Étape 4 : Décisions en matière d’approvisionnement
Les décisions d’approvisionnement pour les commandes de fournitures sont prises au moment où une commande est générée, conformément à la politique de réapprovisionnement DDMRP. Cela permet à la fois un réapprovisionnement en fonction de la demande et des stratégies d’approvisionnement dynamiques basées sur l’état actuel du système. Une approche basée sur un réseau neuronal peut également être incluse dans la simulation Simio afin d’améliorer les décisions d’approvisionnement basées sur des prévisions dynamiques des délais de livraison.
Étape 5 : Préparation de l’exécution
Une fois la décision d’approvisionnement prise, une commande est envoyée au site sélectionné, avec les contraintes détaillées en matière de ressources et de calendrier, ainsi que la logique de décision requise pour le processus d’exécution de la commande.
Étape 6 : Exécution
Lorsqu’une commande est prête à être expédiée, un modèle de processus de livraison gère l’acheminement du matériel vers le site de stockage de destination. Ce modèle peut aller d’un simple délai à une description complexe détaillant les modes de transport et les politiques de consolidation des expéditions.
L’image ci-dessous illustre les étapes de la méthodologie DDMRP appliquée à une simulation de chaîne d’approvisionnement manufacturière.
Soutenir la méthodologie complète axée sur la demande
S&OP adaptatif
La prise en charge de DDMRP par Simio vous permet de configurer, planifier, programmer et simuler un modèle opérationnel complet axé sur la demande, y compris DDMRP, Demand Driven Scheduling and Execution, et Adaptive Sales and Operations Planning pour toutes les plages temporelles pertinentes – opérationnelles, tactiques et stratégiques.
Entreprise adaptative pilotée par la demande
La technologie Intelligent Adaptive Process Digital Twin de Simio est la clé pour libérer tout le potentiel de l’opérationnalisation de l’entreprise adaptative pilotée par la demande pour les applications de la chaîne d’approvisionnement de bout en bout, de l’approvisionnement en matériaux à la distribution finale, en passant par la fabrication.
Distribution à la demande
Le support complet de Simio pour les méthodologies axées sur la demande comprend la planification des besoins de distribution axée sur la demande (DDDRP), qui se concentre sur les applications axées sur la distribution.
Simio DDMRP – Points de vue d’experts
Vues de la planification
Le tableau de bord de l’état des stocks tampons pour la planification affiche le flux net (ligne noire) et les positions en stock (ligne bleue) au cours de la période simulée. Chaque fois que la position du flux net tombe dans la zone jaune, elle génère immédiatement un transfert de stock, un ordre de fabrication ou un ordre d’achat avec la quantité de commande nécessaire pour rétablir le stock dans la partie supérieure de la zone verte.
Vues d’exécution
L’affichage du tableau de bord de l’exécution tampon comprend le stock disponible (ligne bleue), l’objectif disponible (points blancs) et la plage optimale (zone verte). La zone jaune indique les zones d’alerte, tandis que la zone rouge correspond à un excès (en haut) ou à une insuffisance (en bas).
Vues des KPI et de la performance
Le tableau de bord de l’indice de capacité Taguchi (Cpm) est une mesure statistique utilisée pour évaluer les performances des processus de fabrication par rapport aux valeurs cibles et aux limites des spécifications. Dans l’exemple présenté, sur la base des valeurs Cpm, le vert correspond aux 20 % supérieurs, le jaune aux 40 % intermédiaires et le rouge aux 40 % inférieurs.
Vues de l’utilisation des ressources
Le tableau de bord de l’utilisation quotidienne des ressources affiche l’utilisation de la capacité d’une ressource sélectionnée au fil du temps. Il donne une indication de l’activité de chaque ressource dans le système. La capacité excédentaire de toute ressource peut être facilement visualisée et comprise.
Vues de la capacité de l’entrepôt
Le tableau de bord Capacité de l’entrepôt affiche l’utilisation d’un site sélectionné en fonction de la capacité d’entrée de ce site (entrepôt ou centre de distribution). Pour faciliter la prise de décision, le tableau de bord affiche les capacités d’utilisation supérieures à 80 % (jaune) et à 90 % (rouge).
Vues de l’évaluation des coûts
Le tableau de bord Coûts d’exploitation des ressources affiche les coûts d’exploitation quotidiens et un tableau croisé pour les coûts d’exploitation hebdomadaires. Ces coûts comprennent à la fois les coûts d’inactivité et les coûts d’utilisation par ressource.
Vues des flux de matières
Le tableau de bord des matériaux affiche l’utilisation des produits finis, des sous-composants et des matières premières au fil du temps. Les détails relatifs aux matières comprennent les quantités entrantes et sortantes au fil du temps pour chaque matière, et les niveaux de stock peuvent être évalués graphiquement. Lorsque les matières premières sont définies sur « infini », l’inventaire sera négatif et le tableau de bord indiquera la quantité nécessaire au fil du temps.
Contrainte Pareto
Le tableau de bord Pareto des contraintes offre un aperçu des contraintes affectant les étapes de traitement au sein de l’usine ou le transport entre les sites. Ces contraintes peuvent être visualisées dans leur ensemble ou par type de contrainte. En sélectionnant le type de contrainte, vous obtiendrez des détails supplémentaires sur cette contrainte particulière, tels que les noms des travailleurs ou des transporteurs ou des contraintes matérielles spécifiques.
Vues de l’ordonnancement
Le plan de ressources de Gantt peut être utilisé pour visualiser la progression de divers ordres au fur et à mesure qu’ils sont traités par les ressources d’un système. Par exemple, si vous zoomez sur une ressource spécifique, telle que Bend1, vous verrez les ordres de fabrication traités par cette ressource au fil du temps. Vous pouvez passer la souris sur un ordre spécifique pour afficher des détails supplémentaires. En outre, vous pouvez développer les informations relatives à l’état de la ressource (occupée, inactive, en repos) et aux détails des tâches de traitement des ordres (préparation, traitement).
L’avantage Simio
Lors de la mise en œuvre d’une méthodologie innovante de gestion des matériaux telle que DDMRP, la possibilité d’optimiser les paramètres principaux du modèle opérationnel piloté par la demande (Demand Driven Operating Model – DDOM) avant l’opération réelle change la donne. Cette approche permet d’éviter des erreurs coûteuses et de ne pas avoir à expérimenter dans votre usine ou votre chaîne d’approvisionnement. L’utilisation de la technologie Intelligent Adaptive Process Digital Twin de Simio, avec son support complet pour l’ensemble du cycle de vie de la planification à la demande, garantira que la planification de votre réseau reste agile et efficace dans les environnements VUCA les plus exigeants.
Intégration au logiciel ERP
Intégration avec MES et IoT
Optimiser l’utilisation future des ressources
Visualiser le système de la chaîne d’approvisionnement
Soutenir l’analyse des paramètres DDOM
Évaluer les risques liés à la mise en œuvre du DDMRP
Identifier les tendances et les modèles de données futurs
Détecter et traiter les contraintes du processus
Créer des commandes de réapprovisionnement opérationnel
En savoir plus sur le DDMRP
Demand Driven Institute (DDI)
Ptak et Smith ont ensuite fondé le Demand Driven Institute (DDI) en tant qu’organe directeur pour faire progresser et proliférer les stratégies et pratiques axées sur la demande dans la communauté industrielle mondiale en proposant des formations, des logiciels et des certifications professionnelles.
Le livre DDMRP
Le concept de planification des besoins matériels en fonction de la demande a été introduit par Carol Ptak et Chad Smith dans leur premier livre : « Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) ». Visitez le site web de DDI pour consulter leur bibliothèque de publications sur la gestion de la demande.
Logiciel conforme à la DDI
Simio a été certifié par le Demand Driven Institute (DDI) pour les trois niveaux de conformité du logiciel à utiliser pour le Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP), le Demand Driven Operating Model (DDOM) et le Demand Driven Sales & Operations Planning (DDS&OP).