Herausforderung:
GlaxoSmithKline (GSK) war 2014 das sechstgrößte Pharmaunternehmen der Welt. Das Unternehmen brachte ein neues Impfstoffprodukt auf einen neuen Markt, der ein anderes Vertriebsnetz benötigte. Daher musste das Unternehmen eine neue Lieferkette entwerfen und die Herstellungsprozesse auf sie abstimmen.
Die Lieferkette eines Impfstoffs ist ein komplexes System, da es geographisch die ganze Welt umfasst und eine große Menge an Ressourcen nutzt, einschließlich Produktionsstätten und Lagerhallen.
Produktion und Vertrieb beginnen mit der Herstellung von Bulkware, bei der viele verschiedene Komponenten verwendet werden. Nach dieser Phase folgt der Schritt „Befüllen“, bei dem viele Behälter wie Spritzen und Fläschchen verwaltet werden müssen. Anschließend erfolgt für das Produkt die Endverpackung (mit spezifischen Anforderungen für alle Regionen gemäß den örtlichen Gesetzen). Darüber hinaus konnte der Impfstoff im GSK-Fall nur chargenweise hergestellt und zur Distribution freigegeben werden, was die weitere Planung der Lieferkette noch schwieriger machte.
Ein spezielles Thema für das Unternehmen war der Umgang mit großen Mengen von Komponenten mit bestimmten Verfallsdaten, die Einhaltung von Qualitätskontrollverfahren (sowohl intern als auch extern auf der Ebene der Einzeldosis) und Handelsregeln. Darüber hinaus setzte GSK verschiedene Bestandsverwaltungsrichtlinien mit Hilfe von Unternehmenstransaktionssystemen, einschließlich SAP, um. Vor allem aber war ihre Lieferkette mit einer Vielzahl spezifischer Einstellungen und Ausgleichsproblemen konfrontiert.
All diese besonderen Merkmale waren der Grund, warum GSK dynamische Simulation als Entscheidungshilfe für den Entwurf der Impfstoffversorgungskette auswählte. Fair Dynamics Consulting entwickelte mit AnyLogic das Simulationsmodell der Lieferkette für das Unternehmen.
Lösung:
Das von Fair Dynamics entwickelte Modell simulierte die Lieferkette von GSK, einschließlich der Herstellungs- und Distributionsteile.
Der Herstellungsteil basierte auf der Methode der ereignisorientierten Modellierung und simulierte die Geschäftsprozesse bei der Impfstoffherstellung. Dazu gehörten drei Ebenen von Prozessen, die sich gegenseitig beeinflussen konnten:
- Herstellungsprozess
- Qualitätskontrollprozesse (Produktprüfung)
- Qualitätssicherungsprozesse (Produktionsprozesskontrolle)
Das Modell musste die verschiedenen vom Unternehmen implementierten Richtlinien und Produktionsbeschränkungen berücksichtigen. Das Modell umfasste beispielsweise Schichten der Arbeiter im Werk, deren Arbeitszeiten, die von ihrer Erfahrung abhängig waren sowie unterschiedliche Beschaffungsrichtlinien, die sich auf den Produktionsplan auswirkten.
Der Fertigungsteil des Modells wurde in den Distributionsteil integriert, der die Lieferkette für den US-Markt simulierte, Aufträge an den Fertigungsteil übermittelte und Waren von diesem empfing.
Die Lieferkette in dem Modell spiegelte das reale Design der Lieferkette wider und umfasste Lagerhäuser, die vom europäischen Hauptdistributionszentrum beliefert wurden, Großhändler (Produktdistributoren) und Hunderte von Kunden mit definierten geographischen Standorten. Kunden bestellten Waren bei den Großhändlern, wurden jedoch aufgrund der Sensibilität des Produkts und zur Vermeidung von Verzögerungen durch die Teilnahme von Zwischenhändlern direkt aus den Lagern von GSK beliefert.
Eine wichtige Metrik war die Aufrechterhaltung eines hohen Servicelevels, da die Lieferung des Produkts innerhalb von 24 Stunden garantiert war.
Das Modell konnte sowohl den stationären Zustand der Lieferkette als auch Situationen mit Unterbrechungen und Notfällen simulieren, um festzustellen, wie sich Was-wäre-wenn-Szenarien auf die Leistung der Lieferkette auswirken würden.
Ergebnis:
Das Modell ermöglichte es GlaxoSmithKline, den optimalen Entwurf der Impfstofflieferkette im Hinblick auf Kosten und Servicelevel zu bestimmen.
Das Modell diente auch als Teil eines operativen Entscheidungshilfewerkzeugs für die Lieferkettenplaner. Mit dem Werkzeug konnten sie die optimalen Produktions-/Distributionsrichtlinien für die nächste Woche/den nächsten Monat festlegen.
Die Besonderheit dieses Projekts war die Kombination von Herstellungs- und Distributionsprozessen in einem Simulationsmodell, die aufgrund der in AnyLogic verfügbaren Multimethodenmodellierungstechniken möglich war. Hierdurch konnte GSK eine genauere Simulation erreichen, was eine präzisere Vorhersage und eine gewinnbringendere Entscheidungsfindung ermöglichte.