Pianificazione della Produzione: Review della Letteratura

La pianificazione della produzione riguarda quell’insieme di decisioni relativi a come, quanto e quando disassemblare, come, quanto e quando ricondizionare, come, quanto e quando produrre e/o ordinare nuovi materiali e come coordinare i processi di disassemblaggio e riassemblaggio del prodotto (Guide et al. 1999). La metodologia MRP-based sviluppata da Ferrer e Whybark (2001) aiuta i manager ad ottenere risposte circa le seguenti domande: quanti e quali componenti assemblare, qual è il mix di prodotti da disassemblare e quali componenti dovrebbero essere assemblati per soddisfare le esigenze della domanda. Il modello proposto da questi estende i metodi MRP tradizionali alle remanufacturing firms sulla base di molteplici sfaccettature. Innanzitutto, il modello lega esplicitamente il volume dei resi al volume delle vendite. In secondo luogo il modello usa la distinta base del prodotto direttamente, senza alcuna necessità di apportare modifiche. In terzo luogo il sistema trae la necessità di componenti e le tecniche di ottimizzazione atte a determinare il disassembly schedule ed il relativo modello di core purchases. In quarto luogo, il modello include le parti comuni ed i diversi fattori di rendimento. Infine, vengono fornite informazioni in grado di determinare se i prodotti ovvero i componenti possono essere venduti. Nel modello le scorte di prodotti utilizzati per assemblare componenti ricondizionali giocano un ruolo fondamentale. Gli autori individuano due distinti processi decisionali che successivamente

convergono verso un sistema di pianificazione delle scorse. Uno di questi processi porta alla realizzazione di un assembly schedule in grado di convertire parti in componenti completi. Questa è la c.d. demand side del sistema. La seconda parte del processo, la c.d. supply side, è il disassembly schedule che converte i componenti in parti di livello inferiore. Le informazioni che derivano da entrambi i processi fluiscono nei sistemi di pianificazione delle scorte determinati per gestire la futura domanda di componenti. La domanda di componenti ricondizionata è gestita attraverso le scorte di prodotti finiti, gestiti all’interno di un master production schedule (MPS). Un approccio MRP standard, il cui timing viene fissato in bucket settimanali, come descritto da Vollmann, Berry, and Whybark (1997), indica la domanda di ogni componente per ogni periodo. La vendita di componenti crea un flusso di ritorno di cores sul lato dell’offerta, che possono essere disassemblati per soddisfare la richiesta di parti componenti. Per soddisfare le richieste di componenti, si considerano, innanzitutto, le scorti di parti componenti. Se vengono richiesti componenti addizionali, vengono innanzitutto prese in esame le parti ancora presenti nei core e successivamente si passa all’acquisizione di ulteriori componenti se questo risulta necessario.

La gestione della scorte di componenti non solo è in grado di determinare quali core devono essere acquistati per incontrare le esigenze della domanda ma anche quali core vendere per evitare un eccessivo immagazzinaggio di componenti. Quando la quantità di materiali è determinato, il disassembly schedule viene sviluppato; in questo caso gli autori hanno sviluppato un modello di programmazione lineare in grado di soddisfare la richiesta di componenti con un numero minimo di parti residuali da smaltire. Il modello di PL prende in considerazione le parti comuni e le differenti rese dei componenti contenuti all’interno della Di.ba. Gli autori, sviluppando il modello per ogni periodo dell’orizzonte di pianificazione temporale, si propongono di definire il numero di prodotti che possono essere disassemblati, da quelli disponibili, e di minimizzare le scorte di componenti dopo che l’assembly schedule è stato soddisfatto. Souza et al. (2003) hanno considerato il problema di realizzare una linea mista assemblaggio-disassemblaggio per il remanufacturing. Gli autori hanno utilizzato un modello GI/G/18 a doppio stadio per trovare il mix produttivo ottimale di lungo periodo che massimizzi i profitti per un’impresa che voglia soddisfare le richieste del mercato in materia di prodotti ricondizionati, di prodotti nuovi oppure di entrambi. Gli autori, nella realizzazione del loro modello partono da una serie di assunzioni. L’azienda riceve i prodotti resi, i quali si compongono di una serie di componenti riutilizzabili, o attraverso i c.d. waste stream, oppure attraverso l’acquisizione diretta del prodotto dal consumatore. I prodotti resi vengono disassemblati lungo la disassembly line, dove presso ogni stazione le parti vengono rimosse, ricondizionate e collocate all’interno di un inventory buffer. Il livello di utilizzabilità del prodotto recuperato può essere minore al 100% a causa dell’età, del tempo e della necessità di aggiornamento del prodotto. Gli ordini per assemblare nuovi prodotti possono derivare o da ordini cliente o per aumentare la giacenza dei prodotti finiti. Se possibili, le parti recuperate sono assemblate per nuovi prodotti, in caso contrario si utilizzeranno nuovi componenti. A causa di una perdita dovuta al pooling, gli autori concludono che la configurazione parallela, nella quale esistono due linee indipendenti una per l’assemblaggio ed una per il disassemblaggio, risulta essere migliore rispetto alla linea mista, dove presso la stessa stazione viene utilizzata sia per l’assemblaggio che per il disassemblaggio di componenti, solo quando la variabilità degli arrivi e del processing time sono significativamente più elevati per il disassemblaggio ed il recupero piuttosto che per l’assemblaggio. Gli autori hanno anche utilizzato il c.d. modello DES9, capace di mostrare alcuni aspetti reali quali

8_{Nella teoria delle code, la coda G/G/1 rappresenta la lunghezza della coda in un sistema con un singolo server in cui gli inter-}

arrival times rappresentano una distribuzione generale (ossia arbitrario) ed i tempi di servizio hanno una diverso distribuzione generale. Il sistema è descritto nella notazione di Kendall dove la G denota una distribuzione generale sia per gli inter-arrival times che tempi di servizio ed 1 mostra che il modello ha un singolo server. (fonte: http://en.wikipedia.org/wiki/G/G/1_queue)

9 _{Nel campo della simulazione, una simulazione di eventi discreti (DES), modella il funzionamento di un sistema come sequenza} discreta di eventi nel tempo. Ogni evento si verifica in un particolare istante di tempo e segna un cambiamento di stato del

l’andamento stocastico dei resi e della resa produttiva, in modo da verifica la robustezza del modello proposto. Il modello MIP sviluppato da Kim et al. (2006) massimizza il risparmio di costo derivante dalle operazioni di remanufacturing determinando la quantità di prodotti/componenti processati dalle strutture operanti all’interno nel processo di reverse e l’ammontare di parti acquistate presso fornitori esterni. Gli autori, dopo aver presentato un frame work in materia di re manufacturing, sviluppano il loro modello partendo dall’assunto che un’azienda di produzione hanno due alternative per l’acquisizione di componenti: ordinare le parti richieste a fornitori esterni oppure revisionare i prodotti resi e riportarli ad una condizione di “come nuovo”. L’azienda è interessata a minimizzare il costo totale del re manufacturing che sia in grado, al contempo, di massimizzare il profitto totale. Per raggiungere questo obiettivo l’azienda dovrebbe determinare quanti prodotti resi dovrebbero essere inseriti all’interno del processo di re manufacturing e quanti componenti nuovi devono essere acquistati presso fornitori esterni. La funzione obiettivo teorizzata è quella di massimizzare il risparmio di costi attraverso il processo di re manufacturing. Questo risparmio viene misurato quale trade-off tra il costo di acquisto sostenuto per ottenere componenti presso fornitori esterni ed il costo del processo di re manufacturing sostenuto per i prodotti resi. I costi del processo di remanufactuing non includono solo i costi di se up ed operativi ma anche i costi minimi attribuibili alle singole strutture di recovery. Questo implica che il modello teorizzato si propone di massimizzare sia il risparmio dei costi derivante dal processo di re manufactuing sia l’utilizzazione efficiente delle strutture di recovery. A supporto del loro lavoro teorico, gli autori presentato un esempio numerico che analizzi e validi il modello sulla base di un piccolo dataset derivante da un case study reale.

DePuy et al. (2007) hanno presentato una metodologia di production planning dove le strutture produttive sono coinvolte nel processo di ricondizionamento del prodotto. Le strutture atte al recupero dei prodotti sono comuni, ma purtroppo molte soffrono della scarsa predittibilità circa le condizioni del prodotto e del grado di utilizzabilità dei componenti. Questi problemi, combinanti insieme, rendono estremamente difficile la predizione di quanta produzione sia necessaria per soddisfare le esigenze della domanda. Un basso grado di utilizzabilità dei componenti chiave del prodotto può portare alla carenza di materie prime, la cui conseguenza principale è connessa al fatto che l’azienda dovrà acquistare nuovi componenti per coprire tale ammanco. L’acquisto di prodotti nuovi, connotandosi per lead time elevati, ha come conseguenza un ritardo nell’evasione degli ordini. In questo contesto, gli autori sviluppano un modello MRP fondato su un sistema probabilistico, che considera coefficienti di impiego stoccati dalle unità deputate alla raccolta dei vari componenti come variabili e tempi di processamento e rendimenti ottenuti in ogni fase del processo di ricondizionamento determinati in chiave probabilistica. L’approccio teorizzato vuole stimare il numero previsto di prodotti ricondizionati che devono essere realizzati in ogni periodo futuro. Inoltre, gli autori propongono una procedura per generare un component purchase schedule che eviti carenze di magazzino nei periodi in cui si verifichi una scarsa probabilità di soddisfare la domanda. Xanthopoulos & Iakovou (2009), hanno considerato il problema connesso alla realizzazione di un processo di recovery per prodotti elettronici ed elettrici al termine del loro ciclo di vita, con un focus specifico sugli aspetti connessi al disassemblaggio. L’obiettivo è quello di massimizzare il recupero del valore economico ed ambientale residuo di tali prodotti, ottenendo al contempo, la riduzione della quantità di prodotti smaltiti. In questo contesto, gli autori si focalizzano sullo studio di problematiche di medio-periodo e presentano un algoritmo a due fasi per la gestione di una supply chain re manufacturing drive. Nella prima fase, gli autori fanno una analisi multicriteria/goal programming per l’ottima identificazione e l’ottima selezione di componenti e semilavorati “utili” che devono essere disassemblati per il ricondizionamento, partendo da un set di diverse tipologie di EOL products. Nella seconda parte, gli autori presentano un modello MILP multi prodotto e multi periodale,

sistema. Tra eventi consecutivi, si considerano ammissibili cambiamenti nel sistema. Quindi la simulazione può passare direttamente nel tempo da un evento all'altro . (fonte: http://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_event_simulation)

che punta all’ottimizzazione dei processi di recovery, tenendo conto del lead time del disassemblaggio e del processo di ricondizionamento. Inoltre, viene proposto un approccio fondato su processi di simulazione per catturare le incertezze connesse alla RL. Il modello proposto viene poi analizzato e validato attraverso uno specifico case study. Denize et al. (2010) hanno sviluppato un modello di pianificazione multiperiodo considerando l’incerta qualità dei prodotti resi. Doh & Lee (2010) hanno proposto un modello generico di programmazione intera incorporando i costi ed i tempi di setup. Shi et al. (2011) hanno proposto un modello matematico per ottenere, all’interno di un sistema multiprodotto di tipo closed-loop, la quantità ottima di prodotti nuovi da realizzare, la quantità ottima di prodotti ricondizionati e il prezzo di acquisizione dei prodotti usati tenendo conto dell’obiettivo della massimizzazione del profitto.

All’interno dei sistemi di Reverse e Closed Loop Supply Chain, i ricercatori si sono focalizzati sullo sviluppo di nuovi strumenti per determinare la capacità produttiva, tenendo conto delle peculiari caratteristiche che questi sistemi anno. Guide & Spencer (1997) hanno considerato, nello sviluppo di un metodo RCCP per aziende operanti nel ricondizionamento, la sostituzione dei componenti ed i routing files come variabili probabilistici. Guide et al. (1997), attraverso un analisi delle tecniche RCCP tradizionali con quelle da loro sviluppate, hanno concluso che le tradizionali tecniche in materia di RCCP siano inefficienti in un contesto in cui si verifica il recupero dei prodotti resi. In alcuni studi, i modelli aventi ad oggetto la definizione della capacità produttiva sono stati ottenuti utilizzando la Programmazione Lineare ovvero tecniche di simulazioni. Il modello matematico presentato da Kim et al. (2005) ha sviluppato un modello di pianificazione della capacità produttiva considerando come variabile chiave, la massimizzazione dei risparmi provenienti da investimenti in strutture dedicate al recovery. Una metodologia di pianificazione della capacità produttiva basata sulla Programmazione Lineare e sul DES è stato sviluppato nel 2006 da Franke et al. Georgiadis et al. (2006) e Vlachos et al. (2007) hanno sviluppato i loro modelli utilizzando la c.d. System Dynamics Simulation (SDS). Geogiadis & Athanasiou (2010) hanno esteso il modello sviluppato da Georgiadis et al. (2006) su due basi: in prima analisi considerando due tipi di prodotti con due cicli di vita del prodotto sequenziali; la seconda, creando due scenari basati sulle preferenze dei consumatori e sulle tipologie di prodotto.