CAPITOLO V Piano sperimentale

5.3 Risposta del sistema ad una diversa politica degli ordini attesi

E' interessante osservare il comportamento del sistema adottando una diversa politica di previsione della domanda.
In particolare si può osservare come si comporta la supply chain utilizzando la funzione "Slidingaverage" (media mobile) applicata alla variabile "Change in expected orders".
La funzione restituisce la media degli Input su un dato periodo di tempo.
Il periodo di tempo per il quale è stata applicata la media dei valori assunti dalla variabile "Change in expected orders" è di 20 settimane.
Questa politica è stata applicata sia al modello con variazione casuale degli ordini, sia al modello con incremento improvviso del 20% della domanda.

5.4 Confronto fra i modelli di simulazione.

Lo scopo di questo capitolo è quello di studiare i due modelli di simulazione fin ora esaminati (quello con incremento improvviso del 20% della domanda e quello con variazione casuale degli ordini) nelle diverse politiche di previsione della domanda, ossia quella ad inseguimento finora vista, e quella a media mobile.
  1. Modello con incremento del 20% della domanda: tabelle di confronto nelle due tipologie di previsione della domanda.


    Come si nota dal grafico e dalla tabella di confronto le sostanziali differenze fra le due politiche di previsione della domanda possono essere ricercate analizzando la prima e la seconda parte della simulazione:
    • Per i primi sei-sette mesi circa, utilizzando il modello a media mobile, il magazzino si mantiene sempre ad un livello più basso rispetto a quello del modello ad inseguimento;
    • Nei mesi successivi, invece, si ha un andamento del tutto opposto, ossia il magazzino studiato col modello a media mobile cresce in maniera più ampia rispetto a quello analizzato col modello ad inseguimento;
    • Alla fine della simulazione, tuttavia, in entrambi i modelli il magazzino raggiunge lo stesso livello, pari a quello desiderato di circa 48 widgets.
    Una diversa politica di gestione della domanda, quindi, non produce variazioni nel raggiungimento dell'obiettivo, cioè quello di assicurare un adeguato livello di magazzino, bensì nelle modalità con cui tale obiettivo viene conseguito.
    Per cui l'azienda può decidere, a seconda delle modalità di approvvigionamento dei materiali, dei tempi di lavorazione, ecc. di mantenersi ad un livello più basso di magazzino nei primi mesi di gestione per poi portarsi ad un livello più alto di quello desiderato per compensare il deficit iniziale (caso del modello a media mobile), oppure scegliere una politica più graduale in base alla quale, dopo un inevitabile calo iniziale, dovuto all'incremento improvviso della domanda, il livello del magazzino cresce gradualmente fino a raggiungere il livello desiderato senza mai superarlo (caso del modello ad inseguimento).
    Il confronto fra i livelli dei magazzini assunti durante la simulazione è utile per valutare i costi di gestione delle scorte.
    Un altro confronto interessante, utilizzando le due politiche di previsione della domanda, è quello fatto sui backlogs come indice del numero dei prodotti arretrati e quindi del grado di insoddisfazione del cliente.

    Dal grafico e dalla tabella di confronto si nota che utilizzando una politica di previsione della domanda a media mobile, nella parte centrale della simulazione si raggiunge un livello di prodotti nei backlogs (26 widgets) più alto che nel caso ad inseguimento (25 widgets); tale differenza poi si annulla nella parte finale della simulazione in cui per entrambi i modelli il numero di ordini arretrati si porta ad un valore costante pari a 24 widgets.
  2. Modello a variazione casuale della domanda: tabelle di confronto nelle due tipologie di previsione della domanda.

    Dai grafici e dalla tabella di confronto si possono dedurre alcune differenze nell'adozione delle due politiche di previsione della domanda per il modello a variazione casuale degli ordini:
    • Utilizzando il modello ad inseguimento si nota che, dopo un iniziale ed inevitabile calo del magazzino, dovuto alla variazione del tutto casuale della domanda, l'azienda riconosce che la domanda varia in un range ristretto (tra 10 e 12 widgets/week) e ilivello del magazzino comincia a crescere inseguendo e raggiungendo il livello desiderato;
    • Utilizzando invece, il modello a media mobile accade che gli ordini attesi non hanno un andamento ascendente come nel caso ad inseguimento, ma oscillano in un range compreso tra 10 e 12 widgets/week assumendo valori che sono le medie degli ordini attesi nel periodo considerato (20 settimane); di conseguenza anche il livello del magazzino ha un andamento simile. Dopo un calo iniziale, il livello di magazzino cresce raggiungendo un massimo di circa 57 widgets (quando gli ordini attesi raggiungono il picco di 12 widgets/week) andando sopra il livello desiderato. Dopo di che inizia a calare scendendo al di sotto del livello desiderato. Se si allungasse il periodo di simulazione si noterebbe che gli ordini attesi oscillerebbero in un range sempre più ristretto intorno a 11 widgets/week, mentre i picchi minimi e massimi del livello di magazzino si avvicinerebbero sempre di più al livello desiderato.

    Dal grafico e dalla tabella di confronto si evince che l'utilizzo delle due differenti politiche di previsione della domanda nel caso di variazione casuale degli ordini del cliente non comporta differenze sostanziali nella gestione dei backlogs.


 


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