Планирование спроса и цепочки поставок в крупной сети фаст-фудов

Планирование спроса и цепочки поставок в крупной сети фаст-фудов

Проблема

Международная компания HAVI, оцениваемая более чем в 5 миллиардов долларов, — долгосрочный партнёр компании Макдоналдс в области цепочек поставок и фасовки. HAVI предоставляет инструменты для управления цепочками поставок, логистикой, упаковкой, переработкой и утилизацией. Когда Макдоналдс решил воспользоваться успехом программы All Day Breakfast и сделать доступными в течение всего дня дополнительные пункты меню, компания столкнулась с рядом сложностей, связанных с возросшей сложностью меню, необходимостью в новом оборудовании и пространственными ограничениями.

All Day Breakfast в Макдональдс

Цель Макдоналдс — обеспечить кухни ресторанов оборудованием и персоналом, достаточным для получения максимальной выгоды от расширения меню. Модель, разработанная HAVI, отражает всю сложность процессов цепочки поставок, включающей 14 000 ресторанов. Ценность модели заключается в том, что на её основе можно принять обоснованное решение по приобретению оборудования и набору персонала.

Решение

HAVI применяет итеративный, основанный на выдвижении и проверке гипотез подход к работе с моделью и данными, сопоставляя их с накопленным опытом.

Итеративный (основанный на проверке гипотез) подход

Чтобы соответствовать требованиям Макдоналдс, в модели рассматриваются следующие аспекты:

С помощью AnyLogic эти требования были учтены в имитационной модели, включая пространственные ограничения и множество возможных вариантов обеспечения оборудованием и трудовыми ресурсами. Для принятия решения в модели использовались следующие переменные:

Модель тестовой кухни Макдональдс

По результатам моделирования было важно оценить уровень удовлетворённости клиентов. Результаты моделирования включают в себя время обслуживания, свежесть продуктов, количество отходов, а также другие метрики.

Наконец, согласно требованиям HAVI к точности аналитики, модель прошла верификацию и валидацию, включая испытания в тестовой кухне Макдональдс. Итоговая модель выдаёт требуемые значения и достаточно точно воспроизводит процессы в реальном мире. Вкратце, модель AnyLogic помогла принять решение, предоставив Макдональдс информацию о финансовых результатах планируемого расширения меню.

Возможности агентного моделирования позволили AnyLogic воспроизвести характеристики исследуемой системы точно, как в реальном мире. Оборудование, трудовые ресурсы и среда для них могут моделироваться как пользовательские объекты, которые можно многократно применять.

HAVI решила использовать AnyLogic, поскольку продукт поддерживает несколько подходов имитационного моделирования, включая одновременное использование в рамках одной модели системно-динамического, агентного и дискретно-событийного подходов, что даёт исчерпывающие результаты.

Результат

Модель AnyLogic предложила результаты для множества сценариев спроса и конфигураций ресторана. Это позволило HAVI сформировать индивидуальные рекомендации для каждого из ресторанов.

Они касаются потребностей в оборудовании и оценки затрат для удовлетворения пороговых значений уровня сервиса в различных сценариях. Выгода заключается в снижении затрат на оборудование и оптимальном балансе персонала и оборудования.

Без имитационного моделирования в AnyLogic длительность и стоимость исчерпывающих натурных экспериментов не позволили бы получить предложения для каждого ресторана.

Презентация Нэйта ДеЙонга из HAVI на Конференции AnyLogic 2016

Screenshot_1.jpg

Похожие проекты

Другие истории успеха