Планирование спроса и цепочки поставок в крупной сети фаст-фудов

Цель Макдоналдс — обеспечить кухни ресторанов оборудованием и персоналом, достаточным для получения максимальной выгоды от расширения меню. Модель, разработанная HAVI, отражает всю сложность и многогранность процессов цепочки поставок, включающей 14 000 ресторанов. Основной ценностью модели является то, что на её основе можно принять обоснованное управленческое решение по вопросу приобретения оборудования и набора персонала.

Решение

HAVI применяет итеративный, основанный на выдвижении и проверке гипотез подход к работе с моделью и данными, сопоставляя их с накопленным опытом.

Чтобы соответствовать требованиям Макдоналдс, в модели рассматриваются следующие аспекты:

• региональные предпочтения;
• сложность меню;
• пространство для приготовления пищи;
• рост количества продукции, которая может готовиться одновременно;
• оборудование и персонал.

По результатам моделирования было важно оценить уровень удовлетворённости клиентов. Результаты моделирования включают в себя время обслуживания, свежесть продуктов, количество отходов, а также другие метрики.

Наконец, согласно требованиям HAVI к точности аналитики, модель прошла верификацию и валидацию, включая испытания в тестовой кухне Макдональдс. Итоговая модель выдаёт требуемые значения и достаточно точно воспроизводит процессы в реальном мире. Вкратце, модель AnyLogic помогла принять решение, предоставив Макдональдс информацию о финансовых результатах планируемого расширения меню.

Возможности агентного моделирования позволили AnyLogic воспроизвести характеристики исследуемой системы точно, как в реальном мире. Оборудование, трудовые ресурсы и среда для них могут моделироваться как пользовательские объекты, которые можно многократно применять.

HAVI решила использовать AnyLogic, поскольку продукт поддерживает несколько подходов имитационного моделирования, включая одновременное использование в рамках одной модели системно-динамического, агентного и дискретно-событийного подходов, что даёт исчерпывающие результаты.

Результат

Модель AnyLogic предложила результаты для множества сценариев спроса и конфигураций ресторана. Это позволило HAVI сформировать индивидуальные рекомендации для каждого из ресторанов.

Они касаются потребностей в оборудовании и оценки затрат для удовлетворения пороговых значений уровня сервиса в различных сценариях. Выгода заключается в снижении затрат на оборудование и оптимальном балансе персонала и оборудования.

Без имитационного моделирования в AnyLogic длительность и стоимость исчерпывающих натурных экспериментов не позволили бы получить предложения для каждого ресторана.