Eksperci Fraunhofera (zespół badawczy w Instytucie Matematyki Przemysłowej ITWM) pracują nad rozwiązaniami, które są w stanie przeciwdziałać wystąpieniu “wąskich gardeł” dostaw w międzynarodowym ruchu towarowym. Mają do wykonania kilka zadań, przede wszystkim minimalizować ryzyko, jak również wcześnie wykrywać możliwość wystąpienia potencjalnych niedoborów. Wszystko odbywa się przez analizowanie właściwości łańcuchów dostaw za pomocą modeli matematycznych.
Algorytmy wyeliminują zerwane łańcuchy dostaw
Symulowane na podstawie obliczeń scenariusze “awarii” w łańcuchach dostaw pokazują, w których punktach istnieje szczególna potrzeba działania.
Drugim krokiem jest całościowa optymalizacja. Dokonuje się jej po to, aby wzmocnić łańcuch dostaw, a także by potrafił on jednocześnie “amortyzować” ryzyko bez ponoszenia dużych kosztów. Eksperci zestawiają zatem wszystkie zmienne dane w specjalny program, obejmujący triadę czynników: odporności, kosztów i ryzyka.
Algorytmy obliczają optymalny kształt łańcucha dostaw, tak by nawet w sytuacjach zagrożenia mógł działać nieprzerwanie.
Proponowane są opcje dotyczące np. gospodarowania surowcami i materiałami (w tym możliwości użycia materiałów alternatywnych), realizacji konkretnych dostaw w niezbędnej ilości i czasie, jak również dotyczące magazynowania (popyt na usługi składowania, pojemność magazynów).
COVID-19 dał dodatkowy impuls
Pandemia tylko przyspieszyła prace nad takimi rozwiązaniami, dwa z nich są już praktycznie gotowe.
OTD-NET służy do testowania i optymalizacji łańcuchów dostaw za pomocą symulatora sieci (od zamówienia do dostawy).
– Używając różnych parametrów, możliwe jest dokładne modelowanie współpracy między partnerami łańcucha dostaw na komputerze – opowiada Marco Motta, szef inżynierii łańcucha dostaw z Fraunhofer IML.
OTD-NET odwzorowuje konkretny łańcuch w całości i na poszczególnych poziomach (łącznie z planowaniem i przepływem informacji). Narzędzia potrafią analizować współpracę w szczególności pod kątem niezawodności i jakości dostaw, kosztów, ale też np. wszystkiego co związane ze szkodliwym wpływem na środowisko. W symulacji brane są pod uwagę szczyty popytu, spadek sprzedaży na danym rynku, ale również takie scenariusze, w których produkcja może zostać – z jakichś powodów, zakłócona. W ten sposób można prognozować, jak łańcuch dostaw zareaguje na pojawiający się stan zagrożenia.
W całym procesie wykorzystuje się ideę tzw. cyfrowego bliźniaka łańcucha dostaw (łączonego z symulacjami), co ma zobrazować dyspozytorom sytuację, z jaką możemy mieć do czynienia nawet za 20-30 tygodni. Pozwoli to na wczesne wykrywanie potencjalnych wąskich gardeł.
Saskia Sardesai, starszy naukowiec w Fraunhofer IML, prowadzi kilka projektów, w których wykorzystuje się technologię OTD-NET aby zwiększyć odporność sieci, m.in. w zakresie zaopatrzenia w części i podzespoły.
– Symulacja OTD-NET dynamicznie pokazuje przez długi czas, czy wszystkie części będą znajdować się we właściwym miejscu, we właściwym czasie. Jeżeli np. wszystkie części są dostępne, oprócz tych od dostawcy transatlantyckiego, a nie ma alternatywnego dostawcy w Europie, wiadomo że wkrótce pojawi się przerwa w łańcuchu dostaw trwająca co najmniej miesiąc – podkreśla specjalistka.
Remedium na przyszłe pandemie
CO-VERSATILE ma z kolei uodpornić europejski sektor wytwórczy, a także dystrybucję i magazynowanie na przyszłe pandemie (m.in. łańcuchy dostaw środków do ich przezwyciężania).
Założeniem jest, że każdy łańcuch dostaw powinien być w stanie szybko i skutecznie reagować na nagły wzrost zapotrzebowania na strategiczne zaopatrzenie medyczne.
W tym celu eksperci Fraunhofer IML opracowali model symulacyjny, który uwzględnia przyszłe szczyty i wahania popytu, a także ryzyko dostawców. Model ten uwzględnia też ryzyko jakie może występować po stronie dostawców (możliwości wytwórcze, dostępność środków, surowców itp.). Wszystko zestawiane jest z danymi dotyczącymi zdolności przewozowych, terminów realizacji zamówień, częstotliwości przewozów oraz możliwych ograniczeń dostaw.
Firmy natychmiast otrzymują przegląd, z jakimi skutkami będą musiały się zmierzyć w danej sytuacji i kiedy to może nastąpić.
– Stworzyliśmy bardzo proste modele, aby ułatwić szybką informację zwrotną i wdrożenie w różnych firmach. Użytkownicy mogą zobaczyć, jak współgrają ze sobą poszczególne czynniki. To nieoceniona zaleta w porównaniu z istniejącym od dawna rozwiązaniem opartym na Excelu – wyjaśnia kierownik projektu.