Previsão do desempenho da cadeia de suprimentos sob flutuações rápidas e imprevistas da demanda

O desafio

Resumo

Devido à COVID-19, uma multinacional produtora de bens de consumo embalados (CPG) está experimentando perfis de demanda de produtos significativamente alterados, com a demanda por alguns produtos aumentando e outros caindo significativamente. Os níveis necessários de produção e estoque são desconhecidos, resultando em incerteza de custos. Um recurso de análise baseado em simulação foi rapidamente desenvolvido e implantado para estimar os níveis de produção e estoque necessários para atender a essa demanda dinâmica, utilizando a estrutura de rede da cadeia de suprimentos existente, as restrições de produção, o status atual do estoque e as políticas de reabastecimento de estoque. Esse modelo orientado por dados gera resultados como volumes de produção, níveis de estoque e custos por região e categoria de produto, que são integrados em um painel de análise para planejamento e conscientização de curto prazo. O modelo e o painel permitiram que a empresa identificasse produtos e fábricas em risco de superprodução, incluindo o impacto estimado sobre os custos e a previsão das taxas de produção necessárias e dos níveis de estoque necessários para atender à demanda dinâmica semanalmente.

1. Introdução

A empresa cliente estava passando por mudanças significativas e não planejadas na demanda global de seus mais de 32.000 produtos devido aos impactos da pandemia da COVID-19. A empresa tinha estimativas de custo de produção baseadas no planejamento pré-pandêmico, bem como previsões de demanda ajustadas com base em mudanças recentes na demanda. No entanto, eles não tinham a capacidade de estimar o impacto semanal de curto prazo dessa mudança de demanda nas taxas de produção planejadas e nos níveis de estoque. A Genpact desenvolveu e forneceu uma capacidade analítica com um modelo de simulação de eventos discretos em seu núcleo durante um trabalho de três semanas.

O sistema em análise é a cadeia de suprimentos de produtos acabados, que consiste principalmente em fábricas de produção e centros de distribuição (CDs). Os produtos são produzidos e encaminhados pela rede da cadeia de suprimentos das fábricas para os CDs (e de CDs para CDs) para atender à demanda externa. O principal objetivo do modelo de simulação é prever os volumes de produção necessários e os níveis de estoque em todo o sistema para permitir que os tomadores de decisão definam com precisão as alocações apropriadas de volume de produção, especialmente diante de uma demanda que muda rapidamente.

A solução

2. Abordagem e estrutura do modelo

O recurso analítico foi desenvolvido usando o Alteryx para processamento de dados, o Simio para simulação e o Tableau para visualização dos resultados. Devido à natureza rápida do projeto e ao desejo do cliente de atualizar o

o painel com dados semanais, foi necessário um fluxo de trabalho orientado por dados escalonável e repetível. Os dados históricos foram processados para gerar listas de produtos, listas de locais (centros de distribuição e centros de produção), listas de estoques e listas de fornecimento (mapeamento de um fluxo específico de produtos de um local para outro). Os dados de demanda semanal foram fornecidos pelo cliente em nível de SKU e local. Em um horizonte típico de simulação de quatro semanas, os dados de entrada processados da Graunke e da Urbina consistiam em mais de 32.000 produtos, mais de 1.000 locais, mais de 36.000 estoques, mais de 27.000 links de rede e mais de 27.000 eventos de demanda.

O sistema modelado capturou várias regras comerciais, restrições e suposições críticas:

1. A demanda modelada é apenas demanda externa e só é realizada nos CDs. As fábricas não podem atender diretamente à demanda externa.
   1. Os dados de demanda incluem apenas a demanda externa. A demanda DC-DC é gerada pela lógica do modelo, conforme necessário, e não é incluída como uma entrada direta.
2. O produto é feito sob encomenda em cada fábrica, e nenhum estoque é armazenado nas fábricas. O produto produzido é enviado imediatamente para o CD solicitante.
3. A capacidade e os volumes da fábrica são capturados em nível de fábrica. O lead time de produção e os tempos de transporte de remessa são incluídos, sujeitos à disponibilidade de dados.
4. O estoque nos CDs é reabastecido pelas fábricas ou por outros CDs sujeitos à rede da cadeia de suprimentos.
   1. Um pedido de reabastecimento é acionado quando uma posição de estoque está abaixo do valor mínimo do nível de estoque.
   2. A quantidade de reabastecimento é definida como a quantidade necessária para levar a posição do estoque ao valor mínimo do nível de estoque

A determinação da fonte de suprimentos procura primeiro as fábricas com capacidade disponível, depois as fábricas sem restrições (por exemplo, fábricas fora da região, fábricas de fornecedores) e, por fim, os CDs.

O impacto nos negócios

3. Resultados e impacto

O modelo foi usado para gerar resultados em um período contínuo de quatro semanas. A cada semana, o cliente atualiza o modelo com os dados de demanda atuais e executa o modelo. Os principais resultados do modelo são os volumes de produção em nível de fábrica necessários para atender à demanda e cumprir as políticas de reposição de estoque. Os resultados brutos da simulação consistem em todas as atividades de produção (incluindo a semana, a fábrica, o local de destino e o volume produzido) e o desempenho semanal do estoque (incluindo estoque disponível e pedidos em atraso, bem como totais acumulados de volume demandado e consumido). Esses resultados são carregados em um painel do Tableau hospedado pelo cliente que agrega e resume os dados (Figura 1). O cliente pôde usar esses dados para ajustar os níveis de produção em toda a cadeia de suprimentos para atender à demanda e estimar o desempenho de custo correspondente.

Figura 1: Painel de visão geral e painel de detalhes da planta de produção.