Планирование спроса и цепочки поставок в крупной сети фаст-фудов


Проблема

Международная компания HAVI, оцениваемая более чем в 5 миллиардов долларов, — долгосрочный партнёр компании Макдоналдс в области цепочек поставок и фасовки. HAVI предоставляет инструменты для управления цепочками поставок, логистикой, упаковкой, переработкой и утилизацией. Когда Макдоналдс решил воспользоваться успехом программы All Day Breakfast и сделать доступными в течение всего дня дополнительные пункты меню, компания столкнулась с трудностями, связанными с возросшей сложностью меню, необходимостью в новом оборудовании и пространственными ограничениями.
Цель Макдоналдс — обеспечить кухни ресторанов оборудованием и персоналом, достаточным для получения максимальной выгоды от расширения меню. Модель, разработанная HAVI, отражает всю сложность процессов цепочки поставок, включающей 14 000 ресторанов. Ценность модели заключается в том, что на её основе можно принять обоснованное решение по приобретению оборудования и набору 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.

С помощью AnyLogic эти требования были учтены в имитационной модели, включая пространственные ограничения и множество возможных вариантов обеспечения оборудованием и трудовыми ресурсами. Для принятия решения в модели использовались следующие переменные:

  • тип оборудования;
  • размеры оборудования;
  • потребность в рабочей силе;
  • спрос;
  • размер партии;
  • сочетания продукции;
  • планировка помещений;
  • спрос в МакАвто.
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.
Презентация Нэйта ДеЙонга из HAVI на Конференции AnyLogic 2016
Консультация эксперта
Оставьте свои контактные данные и наши специалисты свяжутся с вами
Отправляя данные я соглашаюсь с политикой MW Partners в отношении обработки персональных данных
Будьте всегда в курсе
Подпишитесь на полезные новости логистики и закупок
Нажимая кнопку подписаться я принимаю и соглашаюсь с политикой обработки и хранения ПД в компании MW Partners