Моделирование цепей поставок

Новопортовское - крупное нефтегазоконденсатное месторождение на полуострове Ямал, разрабатываемое компанией «Газпром нефть». Нефть с месторождения поступает по 100-километровому трубопроводу к морскому терминалу, расположенному вблизи мыса Каменный (Обская губа), откуда после отгрузки перевозится до потребителей на арктических танкерах. Начало полномасштабной разработки месторождения планируется в 2016 году, а ее длительность составляет несколько десятилетий. Главная проблема при организации морских перевозок с месторождения - тяжелые ледовые условия, затрудняющие судоходство. Большую часть времени движение судов в Обской губе происходит по 500-километровому каналу в неподвижном припайном льду толщиной больше двух метров, а в открытой части Карского моря дрейфующие льды в некоторые месяцы полностью покрывают акваторию моря. Для создания надежной системы морской транспортировки компания должна была решить следующие задачи: - Разработать постоянную схему вывоза нефти; - Спроектировать временную схему вывоза нефти; - Определить необходимую вместимость берегового рез

Как имитационное моделирование может помочь оптимизировать работу склада? На примере модели, разработанной компанией "Accenture", разберём, как в среде AnyLogic воспроизвести внутреннее строение склада и оптимизировать работу персонала, оборудования и общие затраты на складские операции.

История успеха: решение поставленной проблемы с помощью имитационного моделирования. Проблема: Fruit of the Loom - одна из ведущих компаний-производителей одежды в США. В связи с расширением перед руководством компании встала задача: направлять выпускаемую продукцию в уже существующие распределительные центры либо открыть новый центр сбыта в США. Для выбора стратегии развития нужно было понять, где оптимально расположить новый распределительный центр с точки зрения расходов на перевозку товара.

Дистрибуция продуктов и товаров массового потребления - низкомаржинальный бизнес, особенностями которого являются большие объемы движения товаров и значительная доля логистических издержек в структуре расходов. Кроме того, компании-дистрибуторы вынуждены балансировать между избыточными запасами, замораживающими оборотные средства, и своевременным выполнением заказов, срыв которых может привести к потере клиентов. Поэтому для компаний, работающих в этой сфере, важна эффективность процессов планирования, управления запасами и логистики.

В презентации от компании AnyLogic представлен ряд решений проблем и задач компании Diageo - крупнейшего дистрибьютора алкогольной продукции в России. С помощью имитационного моделирования удалось решить следующие проблемы и задачи: - оптимизирован процесс распределения - предложен оптимальный вариант управления запасами - уровень неиспользуемого запаса на складе снижен на 20% - издержки на единицу продукции уменьшены на 7%

Агентное моделирование предоставляет методологию для исследования поведения сложных систем, например, цепей поставок, и включает в себя множество эмпирических элементов, относящихся как к структуре систем, так и к поведению агентов. Несмотря на значительное количество имитационных и аналитических исследований, изучающих влияние обмена информацией в цепочках поставок, в немногих исследованиях использовался эмпирический спрос на модель. Это исследование использует эмпирические распределения, чтобы определить процесс спроса, с которым сталкиваются распределительные центры в распределительной сети. Таким образом, центры распределения сталкиваются с независимым и неоднородным спросом, который не является нормальным и демонстрирует гораздо больший коэффициент вариации, чем обычно используется в аналогичных исследованиях. С такой большой сложностью и изменчивостью, контрастирование различных межорганизационных конфигураций совместного использования информации обеспечивает идеальную установку для использования общих случайных чисел для уменьшения дисперсии. Со�

Система городского пассажирского транспорта крупного города - это сложная система, включающая в себя большое число взаимосвязанных и взаимодействующих между собой компонентов. В Нижнем Новгороде в настоящее время остро стоит вопрос оптимизации маршрутной сети транспорта. Она многие годы не подвергалась научному исследованию и, по мнению авторов, перегружена дублирующими маршрутами и частным транспортом особо малого класса. Авторами было принято решение о разработке имитационной модели перевозок транспортной сети Нижнего Новгорода в отечественном профессиональном инструменте имитационного моделирования AnyLogic. Полученная модель маршрутной сети основана на дискретно-событийной парадигме имитационного моделирования. Она позволит решить задачу оптимизации маршрутной сети г. Нижнего Новгорода.

Когда возникает неожиданная проблема со здоровьем, отдел неотложной помощи больницы (ED) становится нашим жизненно важным медицинским ресурсом. Повышение эффективности и своевременности ухода за ЭД при одновременном сокращении допустимых повторных госпитализаций чревато трудностями, связанными со сложностью и неопределенностью. В этой статье мы описываем новую систему поддержки принятия решений, сочетающую машинное обучение, моделирование и оптимизацию для решения этих задач. Система позволяет администраторам здравоохранения оптимизировать рабочий процесс во всем мире, принимая во внимание неопределенность в отношении возникающих травм и заболеваний и связанной с ними помощи, тем самым значительно сокращая продолжительность пребывания пациента. Это достигается без изменения физической структуры, а вместо этого путём фокусирования на консолидации процессов, отслеживании операций и укомплектовании персоналом. Впервые эта система была внедрена в больнице Грейди Мемориал в Атланте, штат Джорджия, что позволило сократить продолжительность пребывания пациента в б�

Компания AnyLogic рассказывает о своем опыте решения задач логистики, организации перевозок, цепочек поставок. Программа семинара на 80% состоит из кейсов, основанных на реальных консалтинговых проектах российских и зарубежных компаний. Были представлены следующие проекты: - Моделирование логистической сети компании «Эльдорадо». - Моделирование процессов на складе крупнейшего ритейлера товаров повседневного спроса. - Моделирование мультимодального терминала в порту г. Гавр, Франция. - Моделирование пешеходных потоков в аэропорту Orly, Париж, Франция. - Моделирование железнодорожной сети и депо компании Aurizon - крупнейшего перевозчика Австралии.

В рамках вебинара консультант Дмитрий Врубель рассказывает о методах решения задач по организации железнодорожных перевозок между различными терминалами порта. На примере имитационной модели одного из морских портов Франции зрителям демонстрируются несколько сценариев использования транспортного оборудования порта. В модели учтены затраты на перевозки, различные технологические характеристики оборудования (краны, портальные транспортёры, баржи и т.д.), графики прибытия/отправления судов и поездов.

"LMI разработал решение для управления запасами товаров с редким спросом (изолированные всплески спроса), а также изделиями с частым, но весьма изменчивым спросом.Прогнозирование спроса на эти товары - независимо от того, насколько сложным был метод прогнозирования, - привело к годам плохих результатов, например, к избыточному запасу некоторых товаров. В конечном итоге, агентство достигло своих целей, связанных с инвентаризацией, улучшением обслуживания клиентов и снижения рабочей нагрузки покупателей, при этом не увеличивая запасы - все это благодаря покупке большего количества того, что продается и меньше того, что нет". "LMI developed the PNG inventory control solution to manage items with infrequent demand (isolated spikes in demand) as well as items with frequent, but highly variable demand. Such items account for the majority of stocked hardware at the Defense Logistics Agency (DLA). Forecasting demands for these items-no matter how sophisticated the forecasting method-had led to years of bad outcomes for DLA: excess inventory for some items, backorders for others, and excessive buyer workload. The implementation of PNG (a software package of two inventory solutions, Peak Policy and Next Gen) shifted DLA from trying to forecast individual items to a portfolio or risk management approach to inventory control. PNG presents a three-way tradeoff between customer service, inventory value, and replenishment workload. DLA can then make a single decision t

«Национальная широкополосная сеть» - это самый крупный проект в области общественной инфраструктуры, осуществляемый в Австралии. Посредством использования Operations Research ожидается, что в проекте стоимостью 36 млрд. Долл. США не будет расходов на строительство и проектирование в размере более 2,2 млрд. Долл. США.NBN Co, правительственная компания, строящая сеть, разделила страну на более чем 4100 волоконно-оптических модулей (FSAM), каждый из которых охватывает около 2500 помещений. В течение 10-летнего проекта каждый FSAM будет разрабатываться и строиться каждый день. NBN Co заключила договор с австралийской коммерческой математической компанией Biarri для оптимизации проектной задачи. Биарри создал FOND (Fibre Optic Network Design), программный продукт, основанный на сетевом потоке смешанного целочисленного ПО. Это ПО сводит к минимуму стоимость материалов и рабочей силы для каждого FSAM с учетом множества ограничений и позволяет решить задачу менее чем за пять минут. `На сегодняшний день с использованием FOND выполнено более 650 первоначальных проектов FSAM. Это позволило сэкономить примерно 375 млн. Долл. США, позвол

"Фирмы подвержены различным рискам, связанным с низкой вероятностью / высоким уровнем воздействия, которые могут нарушить их операции и цепи поставок.Эти риски трудно предсказать и количественно оценить, и поэтому ими трудно управлять. В результате руководители могут применять контрмеры не оптимально, оставляя свои фирмы под угрозой, тратя ресурсы на смягчение других рисков, которые не будут наносить значительный ущерб. В трехлетнем исследовательском сотрудничестве с Ford Motor Company мы рассматриваем эту практическую необходимость, разрабатывая новую модель риска, которая оценивает воздействие сбоя, происходящего где угодно в цепочке поставок фирмы. Наш подход исключает необходимость оценивать вероятность, связанную с каким-либо конкретным риском разрушения, до тех пор, пока компания не узнает, как реализация такого сбоя повлияет на ее работу. В результате компания может принимать более обоснованные решения о том, где сосредоточить свои ограниченные ресурсы управления рисками. Мы демонстрируем, как Форд применял эту модель для выявления ранее непризнанных рисков, оценки де

"Законодательство США предлагает распределение печеней умерших доноров по произвольным географическим зонам, а не исходя из срочности оказания медицинской помощи. `Мы использовали целочисленную программу, состоящую из нулей и единиц, для разделения США на районы, которое сводит к минимуму неравенство доступа к печени. Перераспределение печени поможет сохранить сотни жизней и сделать трансплантацию более справедливой`. Наша концепция перераспределения получила беспрецедентную единодушную поддержку в Комитете по печени, который управляет политикой распределения". "U.S. policy sequesters livers from deceased donors within arbitrary geographic zones, frustrating the intent of offering livers according to medical urgency.  We used a zero-one integer program to partition the U.S. into districts that minimize disparity in access to livers. Redistricting liver allocation would save hundreds of lives and make transplantation more equitable.  Our redistricting concept garnered unprecedented unanimous support in the Liver Committee that manages allocation policy."

«Проблема сопряжения членов экипажа авиакомпании состоит в том, что необходимо создать оптимальные пары, которые бы удовлетворяли требованиям к комплектованию рейса. Точный состав экипажа, необходимый для полета, часто варьируется в зависимости от пар, которые его формируют. В отличие от обычных подходов, Saber Long Haul Pairing Optimizer моделирует эту зависимость явно и использует сложные методы ветвей и цен. Мы используем реальные примеры авиакомпаний, чтобы показать, что наше решение приносит значительную экономию для авиационной отрасли ». "The airline crew pairing problem is to generate optimized legal anonymous pairings that cover the flight complement requirements. The exact crew composition needed on a flight often varies depending on of the pairings that cover it. Different from the conventional approaches, Sabre Long Haul Pairing Optimizer models this dependency explicitly and uses sophisticated Branch and Price techniques. We use real airline examples to show our solution brings considerable savings to the airline industry."

"Компания "Procter & Gamble (P & G) Fabric Care" контролирует широкий спектр продуктов, включающий такие "бытовые" бренды, как Tide, Dash, и Gain. Мы описываем новую аналитическую структуру, которая использует визуальные статистические инструменты и передовые методы математического программирования, помогая P & G определять уровни ингредиентов и архитектуру продуктов и процессов, чтобы создать одни из лучших в мире продуктов для стирки. Эта структура обеспечивает целевые потребительские преимущества, позволяя сэкономить миллионы долларов". "The Procter & Gamble (P&G) Fabric Care business oversees a broad portfolio of products, including household brands such as Tide, Dash, and Gain. We describe a novel analytical framework that uses visual statistical tools and advanced mathematical programming methods, helping P&G determine ingredient levels and product and process architecture to create some of the world's best laundry products. This framework has provided targeted consumer benefits while enabling cost savings in the order of millions of dollars."

«Используя информацию о циклических продажах, мы разрабатываем инновационную модель объединенения отложенного распределения и практических механизмов оптимизации. Благодаря системам EDI / RFID модели и алгоритмы были реализованы в крупнейшей в Израиле медиа-группе Yedioth для поддержки решений о распространении печатных журналов. Было документально зафиксировано резкое снижение уровней производства и возврата с одинаковым уровнем продаж. Новая модель распределения пилотируется в других отраслях и ставит новые исследовательские вопросы ». "Using in-cycle sales information, we develop an innovative pooling model of Delayed Distribution, and practical optimization algorithms. Enabled by EDI/RFID systems, the models and algorithms were implemented in Yedioth, the largest media group in Israel, to support distribution decisions of its print magazines. Dramatic reduction in production and return levels with same levels of sales were documented. The new distribution model is piloted in other industries, and opens new research questions."

«Операции в отделениях неотложной помощи представляют собой многочисленные проблемы для систем оптимизации. Обслуживаемая среда, ориентированная на человека, сложна и нестабильна как для пациентов, так и для поставщиков медицинских услуг. В этой работе описывается система, которая сочетает в себе поддержку машинного обучения, моделирования и оптимизации для улучшения эффективности и своевременности оказания помощи в отделениях неотложной помощи при одновременном сокращении числа повторных госпитализаций, которых можно было бы избежать. Модель позволяет оптимизировать рабочий процесс ED в глобальном масштабе с учетом неопределенности характеристик болезней и моделей ухода за человеком, чтобы минимизировать длительность пребывания и время ожидания для пациентов». "Emergency department operations present numerous challenges for systems optimization. The human-centered service environment is complex and volatile, both for patients and care providers. In this paper, a system is described that couples machine learning, simulation and optimization decision support to improve the efficiency and timeliness of care in the emergency department, while reducing avoidable re-admissions. The model allows one to optimize the ED workflow globally, taking into account the uncertainty of human disease characteristics and care patte

«SPRINT - это система поддержки принятия решений для оптимизации управления персоналом, предоставляющим услуги по связям с клиентами в HERA, одной из крупнейших итальянских многофункциональных компаний в области энергетики. SPRINT базируется на самых современных системах прогнозирования и оптимизации спроса, которые получили очень хорошие результаты по сравнению с другими существующими методами. После двух лет службы компания SPRINT представила значительное повышение уровня обслуживания клиентских сервисов, а также повышение производительности труда сотрудников ». "SPRINT is a decision support system for the optimization of staff management of desk customer relations services at HERA, one of the largest Italian multi-utility companies. SPRINT is based on state-of-the-art demand forecasting and optimization frameworks that obtained very good performance with respect to other existing methods. After two years of service, SPRINT introduced a large level-of-service improvement of desk customer services, together with a relevant increase of staff productivity."