Demand-Driven Production Management with Log Saw Optimization

Dans l’industrie du sciage du bois, optimiser efficacement la transformation des billes en produits de bois diversifiés constitue un défi majeur. Cette complexité est accentuée par la demande fluctuante du marché pour les produits de bois, la variabilité inhérente des billes et les défis liés à la coproduction. Pour surmonter ces défis, nous proposons d’intégrer les concepts de DDMRP (Demand Driven Material Requirements Planning) dans le contrôle du sciage via le développement d’un modèle d’optimisation multiobjectif. Le modèle proposé permet d’améliorer les décisions de choix de recettes de sciage de façon à aligner les niveaux de stocks sur la demande réelle et à réduire le surplus de stocks, en particulier ceux des produits de faible valeur. L’efficacité du modèle d’Optimisation de la Valeur Pilotée par la Demande est évaluée par une étude de cas, utilisant des données de demande réelles pour les produits de bois et simulant le processus de sciage des billes. La performance de notre modèle est examinée à travers quatre indicateurs clés de performance : le taux de service, l’inventaire moyen quotidien des encours, le taux d’efficacité de conversion des billes et le facteur de récupération. Les résultats démontrent la supériorité du modèle d’Optimisation de la Valeur Pilotée par la Demande dans l’amélioration des trois premiers indicateurs par rapport au modèle d’Optimisation de la Valeur de base, soulignant les avantages d’une approche pilotée par la demande pour optimiser la gestion des stocks et répondre plus efficacement aux demandes du marché. Cependant, l’analyse révèle le besoin de trouver compromis avec le facteur de récupération du modèle d’Optimisation de la Valeur Pilotée par la Demande, attribué à la structure multiobjectifs du modèle qui équilibre diverses priorités opérationnelles, incluant la satisfaction de la demande et l’utilisation efficace des ressources. Malgré cela, les résultats globaux confirment les avantages significatifs de l’implémentation des principes du DDMRP le contrôle de production des scieries, particulièrement en termes d’efficacité opérationnelle et de réactivité aux dynamiques du marché.

Abstract

In the wood sawing industry, the ability to efficiently manage and optimize the transformation of raw logs into diverse lumber products presents a considerable challenge. This complexity is compounded by the fluctuating nature of market demand for lumber products,the inherent variability of the logs, and the challenges of producing co-products. To address these challenges, we propose to integrate the Demand Driven Material Requirements Planning concepts into sawmill production control through the development of a multi-objective optimization model, herein referred to as the Demand Driven Value Optimization model. This advanced model evolves from a foundational Value Optimization framework, incorporating demand-driven principles to refine cutting pattern selection based on log dimensions and align production outputs with market demands.The effectiveness of the Demand Driven Value Optimization model is assessed through a case study, utilizing real-world demand data for lumber products and simulating the log sawing process. The performance of our model is scrutinized across four key performance indicators: fill rate, daily average inventory of work-in-process, log conversion efficiency ratio,and the recovery factor. The results showcase the Demand Driven Value Optimization model’s superior performance in enhancing the first three KPIs compared to the basic Value Optimization model, underscoring the benefits of a demand-driven approach in optimizing inventory management and fulfilling market demands more effectively.However, the analysis also reveals a slight compromise in the recovery factor with the Demand Driven Value Optimization model, attributed to the model’s multi-objective structure that balances various operational priorities, including demand fulfillment and efficient resource utilization. Despite this, the overall findings affirm the significant advantages of implementing Demand Driven Material Requirements Planning principles in sawmill production control,particularly in terms of operational efficiency and responsiveness to market dynamics.In conclusion, the introduction of the Demand Driven Value Optimization model marks a pivotal advancement in sawmill production control, offering a robust solution to the industry’spressing challenges. While further research may be needed to optimize the recovery factor within the Demand Driven Value Optimization model framework, the model’s success in enhancing key operational metrics highlights its potential to revolutionize sawmill production planning, ensuring sustainable growth and competitiveness in the forestry sector.