Evaluation and Configuration of a Demand-Driven Distribution Resource Planning (DDDRP)

L'optimisation de la chaîne d'approvisionnement est la clé du succès pour les industries, en particulier les systèmes de fabrication, afin de rester compétitifs. Parmi les travaux connexes, ceux qui ont porté une attention particulière aux techniques des réseaux de distribution en réseau d'approvisionnement sont l'intense intérêt de ce projet. Quelques techniques existantes et approches existantes telles que la planification des ressources de distribution (DRP) régulent leur objectif d'optimisation du niveau de stock (stock de sécurité) et du coût total de possession de la chaîne d'approvisionnement. Pour atteindre l'objectif mentionné, ce projet se concentre sur l'examen d'une nouvelle technique appelée Demand-Driven Distribution Resource Planning (DDDRP) qui s'inspire de la Demand-Driven Material Requirement Planning (DDMRP). Nous démontrons que la nouvelle technique est capable de combler certaines des lacunes liées aux approches précédentes pour optimiser le réseau de distribution. Dans l'approche DRP, qui est établie sur la prévision de la demande, des tableaux DRP sont appliqués pour calculer le niveau l'inventaire contient le stock de sécurité dans la chaîne d'approvisionnement. Alors que l'approche DDDRP dans laquelle les demandes réelles ou l'utilisation quotidienne moyenne (ADU) jouent un rôle clé, essaie de positionner des tampons dans les nœuds, ce qui conduit à la minimisation du coût total de détention de la chaîne d'approvisionnement. Pour ce faire, nous formulons le modèle d'optimisation et le résolvons. Ensuite, les résultats de deux indicateurs de performance sont comparés avec les deux approches DRP et DDDRP dans le cas d'un réseau de distribution de vingt-deux nœuds. Les résultats indiquent que le volume total du niveau tampon, qui est mis dans la réseau de distribution par la technique DDDRP par rapport au volume total de l'inventaire qui est placé dans la réseau par la technique DRP est réduit de 66%. Il est également démontré que le coût total de stockage au niveau de la réseau d'approvisionnement avec la technique DDDRP diminue de 74%.

Abstract

Optimizing supply network is crucial importance to industries, especially to manufacturing systems, in order to remain competitive. Among the related literature, those that have paid close attention to techniques for distribution networks in the supply chain are the particular interest of this project. Some existing techniques and approaches such as Distribution Resource Planning (DRP), set their goal on optimizing the level of inventory and the total holding cost of the supply network. To achieve the mentioned goal, this project focuses on examining a novel technique named Demand-Driven Distribution Resource Planning (DDDRP), which is inspired by Demand-Driven Material Requirement Planning (DDMRP). We claim that the new technique is able to address some of the deficiencies of the previous approaches to optimize the distribution network. In the DRP approach, which is established on demand forecasting, DRP tables are applied to calculate the level inventory contains the safety stock in the supply network. The DDDRP approach, in which the actual demands or Average Daily Usage (ADU) play a key role, attempts to position buffers in the nodes, which leads to the minimization of the total holding cost of the supply network. To do so, we formulate the optimization model, and solve it. Then, the results of two performance measures are compared with two approaches DRP and DDDRP using a twenty-two node distribution network as a case study. The results indicate that the total amount of the buffer, which is put into the distribution network by the DDDRP technique compared to the total amount of the inventory that is placed in the supply network by the DRP technique, is reduced by 66%. It is also shown that the total holding cost of the inventory in the supply network with the DDDRP technique decreases by 74%.