Problemstellung:
Fruit of the Loom (FOTL) ist einer der größten Hersteller und Vermarkter von Kleidung in den USA. Die Firma expandierte und leitende Angestellte wollten wissen, ob es hinsichtlich der Versandkosten förderlich wäre, eine neues Distributionszentrum (distribution center (DC)) in den USA hinzuzufügen oder ob Produkte zu einem bereits existierenden DC weiter verteilt werden sollten. Ein Dienstleister entschied sich dafür, die gesamte Lieferkette zu simulieren und dabei auf einer GIS Karte die DC Orte und die Versorgungsnetze zwischen ihnen zu visualisieren. Hauptaugenmerk lag auf dem Großhandel, da die Firma Distributoren als Kunden betrachtete. In diesem Fall wurden keine kleinen Pakete oder Endverbraucher berücksichtigt.
Lösung:
Die Simulationssoftware AnyLogic wurde aufgrund ihrer Fähigkeiten zur agentenbasierten Modellierung ausgewählt. Das Team überführte eine Beschreibung der Lieferkette in ein Modell und definierte die folgenden Elemente als interagierende Agenten mit eigenen Zielen und Regeln, individuellem Verhalten und Interaktionsregeln:
- Distributionszentren (Ort, Anzahl von Einheiten, Gemeinkosten und Kosten der Erstinbetriebnahme)
- Kunden oder Großhändler (Ort, Nachfrage, Lieferungen gesamt, Entfernung, Art der Lieferung etc.)
- Lastwagen und Züge (Ort, Einheiten, Besitzer, Ziel)
- Hersteller (Baumwollfarmer)
- Bearbeiter (Spinnereien)
Mit AnyLogic war es einfach, mehrere Szenarien und ihre Abweichungen zu testen. Die Eingabedaten (Anzahl an DCs, Zulieferer, etc.) waren für jede Ausführung unterschiedlich.
Vorteile der Anwendung von Simulation konnten vom Team in unterschiedlichen Phasen festgestellt werden. Sie ermöglichte Abstraktion, indem ein komplexes System vereinfacht wurde, d. h., das Hauptaugenmerk lag auf den relevanten Details, die dann abgeschätzt wurden.
Bei der Modellerstellung betrachtete das Team zunächst die Versanddaten. Hierbei lag der Fokus auf den Orten mit hoher Kundennachfrage, da diese 85% des gesamten Versands der Firma ausmachten. Diese Distributoren verwendeten Lastwagenladungen und die Eisenbahn. Das Team berücksichtigte ebenfalls die Lieferungen pro Jahr, die jeder Kunde erhielt und den Bedarf pro Lieferung in Einheiten pro Kunde. Die Anforderungskennzahlen des vergangenen Jahres wurden als Modelleingabe verwendet.
Für eine Abschätzung und Visualisierung der existierenden Transportrouten nutzte das Team die AnyLogic GIS Fähigkeiten. Hierbei wurden die Agenten des Modells mit ihrem Ort verbunden. Das Haupt-DC der Firma war im Südosten der USA angesiedelt. Von dort wurde die Fracht entweder direkt oder über Durchgangs-DCs zu den Großhändlern verteilt. Dies könnte ein Grund für zusätzliche Transportkosten sein, weshalb das Team einen optimalen Ort für das neue DC basierend auf der Disposition der Großhändler abschätzte. Für diesen Zweck führten die Entwickler eine Greenfield Lieferkettenanalyse durch. Dieses Experiment ist in anyLogistix, der Multimethodensoftware für Liefernetzwerkoptimierung, -entwurf und -analyse, verfügbar.
Szenario #1 enthielt das ursprüngliche DC und Ausreißerkunden und zeigte keine Versandkostenreduzierung für Produkte, die vom DC verteilt wurden.
In Szenario #2 wurde das ursprüngliche DC verwendet und die Sendungen wurden zu anderen, bereits existierenden DCs, die sich an der Ost- und Westküste der USA befanden, umgeleitet. Dieses Szenario führte zu einer Kostenreduktion von 42%.
In Szenario #3 wurde das Netzwerk mit den ursprünglichen DCs um ein DC in einem optimalen GIS-Standort erweitert. Es trat eine Kostenreduktion von 32% auf.
Szenario #4 beinhaltete die ursprünglichen DCs, wobei Produkte durch ein bereits existierendes DC an der Westküste und ein neues DC an einem optimalen GIS-Standort umgeleitet wurden. Die Ergebnisse dieses Szenarios zeigten etwa eine Kostenreduktion von 45% in der Lieferkette.
Die Berichte der Modellausführungen konnten für jedes DC als Excel-Datei exportiert werden.
Nach den Experimenten wurde das Modell um folgende Agenten erweitert, um es an eine internationale Lieferkette anzupassen:
- Hersteller
- Zusätzliche Distributionszentren
- Verladehäfen
- Entladehäfen
- Schiffe
- Zusätzliche Lastwagen
Dann konnte das Team die gesamte internationale Lieferkette entwerfen und den optimalen Standort des DCs unter Berücksichtigung aller Agenten bestimmen.
Ergebnis:
Während Entscheidungen basierend auf den Fachkenntnissen von Personen ohne eine Prüfung der Daten unter Umständen als unausgewogen betrachtet werden können, halfen datengetriebene Erkenntnisse von GIS und AnyLogic gepaart mit betriebswirtschaftlichen Kenntnissen Lieferkettenempfehlungen zu entwickeln.
In diesem Fall wurde Simulationsmodellierung als erklärendes Forschungswerkzeug verwendet, um Vorschläge für die Platzierung von DCs überall im Land zu bewerten und um ihre Effektivität in Bezug auf die Herstellung und die Lieferketten der Kunden nachzuweisen.
Die Entwickler bewerteten die Anwenderfreundlichkeit von AnyLogic sehr hoch. Es erlaubte ihnen Elemente mittels Drag-and-Drop zu bewegen und das Modell benutzerdefiniert anzupassen und zu erweitern und somit an beliebige Bedingungen anzupassen, von denen das internationale Geschäft von Fruit of the Loom profitiert.
Projektpräsentation von Elizabeth Tyrie, Data Science Manager
