cavalcare l'evoluzione della supply chain e della logistica interna: strategie e leve...

Prof. Andrea Grassi 2016 © LAC 1L’Innovazione nella Supply Chain – II edizione, Milano, 28/06/2016

CAVALCARE L’EVOLUZIONE DELLA

SUPPLY CHAIN E DELLA LOGISTICA

INTERNA: STRATEGIE E LEVE

D’AZIONE

Andrea Grassi

Professore Associato di Logistica e Sistemi di Produzione, Dipartimento di

Scienze e Metodi dell’Ingegneria, Università di Modena e Reggio Emilia

Founder & Logistics Expert, LAC srl


E’ nella crisi che sorge l’inventiva, le scoperte e le

grandi strategie. Chi supera la crisi supera se

stesso senza essere ‘superato’ … (A. Einstein)

Prof. Andrea Grassi 2016 © LAC

Sistemi a flusso

3L’Innovazione nella Supply Chain – II edizione, Milano, 28/06/2016

• TH: produttività

• CT: tempo di attraversamento

• WIP (work-in-progress): scorte nel sistema

Attività

Un qualsiasi sistema manifatturiero o logistico è di

fatto un sistema a flusso

TH

CT

WIP


Sistemi a flusso


• Legge di Little (dimostrata da John Little)

– Determina la relazione tra i tre parametri

fondamentali (TH, CT, WIP) in termini medi su un

periodo di osservazione sufficientemente lungo.

• Leggi sulla variabilità

– Determinano il degrado di prestazione del sistema in

funzione della variabilità e dei parametri di

configurazione del sistema stesso (capacità

produttiva delle macchine/attività, scorte nel

sistema, ecc.).

I sistemi a flusso sono governati da due leggi

fondamentali


Sistemi a flusso


Legge di Little: WIP = TH x CT

[pz] [pz/h] [h]

Sistema iniziale

Doppio TH, stesso CT

Stesso TH, doppio CT


Sistemi a flusso


Leggi sulla variabilità


Sistemi a flusso


Qualità (Q)

Intesa in senso lato:

– stabilità dei processi

– ripetitività dei processi

– assenza di errori

Tempo di

attraversamento (CT)

Produttività (TH)

Prestazione di un sistema

Dominio “LEAN”

Dominio“SIX SIGMA”


Tutto questo per

arrivare a dire cosa?


Lo scenario


Evoluzione di scenario

• Frammentazione della domanda

– Incremento della personalizzazione

– Dinamiche di vendita (e-commerce, ecc.)

• Potere d’acquisto del cliente finale stagnante

• Problematiche di accesso al credito

• Nessun attore nella filiera vuole «fare scorta»


Lo scenario


Risultato

• Sempre più veloci (WIP = TH x CT)

• Alta variabilità generata dal mercato

• Filiere lunghe (retaggio storico), ma

nessuno vuole più fare scorta

• Vincoli all’adozione di sovraccapacità

per motivi legati ai costi

tutto il peggio tutto insieme


Lo scenario


• Questo è quindi un problema?

• È la ‘crisi’?

• Selezione

• Opportunità

di primeggiare

Attori

selezionati

Attori

soppressi

NO


Lo scenario


• Come fare?

• Competenze

• Innovazione (quella vera)

Hacking dell’esperienza


Alcuni riscontri industriali


RISCONTRI INDUSTRIALI


• Servizio: urgenza A per A

• Altassima variabilità

• Richiesta velocità di consegna

• Problema del picking

• Problema del riconfezionamento (dopo

ricezione ordine)

Caso A

Distributore ricambi auto indipendente




Picking




• Produttore su concessione e distributore per

una ampia zona geografica.

• Distribuisce a negozi, ristoranti e pubs.

• Distribuisce i prodotti a marchio, ma anche

altre tipologie di prodotti acquistati da

esterno (alcolici).

• Un unico centro di distribuzione principale,

collegato all’impianto di imbottigliamento

Caso B

Multinazionale dei soft drinks




240 DCs: 13 High Volume + 227 Low Volume

-400000,00 -300000,00 -200000,00 -100000,00 0,00 100000,00 200000,00

3700000,00

3800000,00

3900000,00

4000000,00

4100000,00

4200000,00

4300000,00

4400000,00

4500000,00

4600000,00




Situazione AS-IS

Central Distribution Center (CDC)

Level 1Distribution Centers

(DCs)

Level 2 Level 3Customers




CustomersCentral Distribution Center (CDC)

Level 1Carriers +

Cross-Docking Points (CDPs)

Level 2

Situazione TO-BE




Abbiamo già studiato business case per

adottare la tecnologia su diverse scale di

grandezza.

Automazione

spinta

Re-design SC

Nuove opportunità

di mercato


GRAZIE …


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