Zephyrnet Logosu

"True Greenfield" - Dağıtım Hizmet Süresi Zorluğunu Yanıtlamak

Tarih:

"True Greenfield" - Dağıtım Hizmet Süresi Zorluğunu Yanıtlamak 

Haziran 7, 2023

Ağ tasarımı ile lojistik ağınızı nasıl düzgün bir şekilde optimize edebilirsiniz?.

Zorlu Görev

Modern iş, hızlı dağıtım demektir. Amazon, bir ve iki günlük teslimata yönelen tek şirket değil; tüm sektörler daha kısa hizmet pencerelerine yöneliyor. Bu, müşterilerinize daha yakın, daha fazla dağıtım noktası anlamına gelir.  

Şimdi, tedarik zinciri liderleri maliyet ve hizmet krizi arasında sıkıştı. Burası, ağ tasarımının, tüm maliyet ve hizmet değiş tokuşlarıyla gelecekteki bir ağ oluşturmaya yardımcı olduğu yerdir. Ancak bir sorun var — geleneksel ağ tasarım araçları bilinmeyenlerle mücadele ediyor. Bu basit soruyu yanıtlayarak, "Bir sonraki dağıtım merkezim nerede olmalı?" zor. 

Optimizasyon dünyasında bu, "sonsuz alan" sorunu olarak bilinir — geleceğin bu dağıtım merkezi herhangi bir yere yerleştirilebilir. Gerçekten optimum konumu bulmak için bir kıtanın her santimini test etmek imkansız olurdu, ancak optimal olmayan bir konum seçmek, %2-10 verimsizlikle çalışacak bir ağı kilitleyebilir. 

Son otuz yıldır, analistler arama alanını daraltmak için geçici önlemler kullandılar, iki klasik 1) konumları tahmin etme (haritada iğneleme yöntemi); ve 2) ağırlık merkezi analizi adı verilen tamamen matematiksel bir teknik kullanarak. Bunlar yanlış cevaba götürür. 

gerçek sıfırdan optimizasyon

gerçek sıfırdan optimizasyon

Ağırlık Merkezi Analizi Neden Başarısız Olur?

Kolay ve mantıklı olduğu için herkes ağırlık merkezini (COG) sever. COG, bir harita üzerinde çok mantıklı ve düzenli görünüyor. Dağıtım merkezleri eşit aralıklarla yerleştirilmiştir ve düğümlere giden dağıtım hatları, teslimat noktalarına güzel, eşit bir yarıçapa sahiptir. Ancak bu en düşük maliyetli çözüm değil - bu bir yanılsama. Ağırlık merkezinin üç arıza noktası vardır: 

1. Düz hat mesafelerini en aza indirmek, maliyetleri ve hatta hizmet sürelerini en aza indirmekle aynı şey değildir. 

2. Gelen dağıtım maliyetleri göz ardı edilir veya yetersiz tahmin edilir. 

3. Gerçek lokasyonların, başka bir lokasyona göre yüksek kiralama ve/veya işçilik oranları gibi maliyet etkileri vardır. 

Buna dördüncüsünü ekleyeceğim - bir ağırlık merkezi analizi, bir dağın zirvesini optimum konum olarak belirlemek gibi saçma sapan bir çözüm getirebilir. 

Geleneksel Ağ Tasarım Araçları Neden Başarısız Olur?

Deneyimlerime göre, geleneksel ağ tasarım araçları çok gerçekçi. Kullanıcılar belirtmelidir kesinlikle seçilebilen tüm olası dağıtım yerleri. Bir kullanıcı bu standart araçlara “her yerde” giremez. Dikkate alınacak gerçek konumları girmeleri gerekir - bazen bu konumlar ağırlık merkezi analizi kullanılarak belirlenir, bazen sadece bir haritaya bakılarak belirlenir.  

Bir orijin seçildikten sonra, modelleyicilerin her adayla her teslimat noktasına ilişkili tüm maliyetler, süreler ve mesafeler için veri madenciliği yapması gerekir. 5,000 müşteriye hizmet verebilecek on aday, ulaşım tablosunun istatistiksel olarak tutarlı 50,000 satırlık veri içermesi gerektiği anlamına gelir. Daha spesifik olmak, geometrik olarak daha fazla veri anlamına gelir. 

Bu modeli oluşturmanın zor olmasının yanı sıra aday listesi hem sınırlıdır hem de hataya açıktır. Bu, aşırı maliyetlerin %2-10'unun ortaya çıktığı yerdir. 

Bütün Umutlar Kayboldu mu? 

Umut var! Modelciler, bir sorunu düzgün bir şekilde çözebilen teknolojiyi kullanmalıdır. gerçek sıfırdan çözüm. İyi bir çözüm şu dört özelliğe sahiptir: 

1. Çözüm, bir tesis için rasyonel bir konum kümesi döndürmelidir. 

2. Verilerin yüzbinlerce gerçek piyasa oranı ve gerçek sürüş süresi oluşturması gerekir. 

3. Gelen kaynak sağlama maliyetleri ve kısıtlamaları, amaç fonksiyonunun bir parçası olmalıdır. 

4. Çözüm, işçilik, gayrimenkul, vergiler ve diğer coğrafi faktörler gibi fiili konum değişken maliyetlerini hesaba katmalıdır. 

mantık ağ optimizasyonu çözümü tam da bunu yapıyor ve analizin eksiksiz olması ve sonuçlarda yanlılık olmaması nedeniyle buna "gerçek sıfırdan alan" diyoruz. 

[Gömülü içerik]

Logility'nin gerçek sıfırdan alan analizi ile geleneksel ağırlık merkezi analizi karşılaştırmasını keşfedin.

Logility Gerçek Sıfırdan Alan Optimizasyonu Nasıl Gerçekleştirir?

Uygun Yerlerin Geri Döndürülmesi 
Logility'nin ağ optimizasyonu çözümü, yalnızca mantıklı olan aday konumları dikkate alır. Bu aday listesi sonsuz değildir, ancak büyük ölçekli düşünün - tipik bir yaklaşımla belirleyebileceğiniz beş, 10 veya 20 değil, binlerce aday. Çözüm, güçlü veri modelini ve jeo-mantığını, ambar veya diğer tesis türleri olarak hizmet verebilecek uygun konumların bir listesini oluşturmak için kullanır. Ardından, kullanıcı tarafından ayarlanan parametrelere bağlı olarak bunların en iyi kümesini sıfırlayacaktır. Bu aday listesi, gerçek adreslerle gerçek konumlara dayalı gerçek bir ağı tam olarak analiz etmek için kullanılır. 

Piyasayı ve gerçek sürüş mesafelerini yansıtan navlun oranlarının uygulanması 
Pazar FTL maliyetleri oldukça yönlüdür ve mesafeye göre değişir - Los Angeles gibi limanlardan gidenler gelene göre daha pahalıdır ve uzun mesafeler mil başına kısa mesafelere göre daha ucuzdur. Bölgeleri takip eden LTL ve Parsel oranları, çıkış noktasından uzaklaştıkça yükselir ve bu bölgeler mesafe ile yalnızca gevşek bir şekilde ilişkilendirilir. Logility'nin referans verileri, bu özel modların gerçek dünyadaki nüanslarını etkili bir şekilde yakalar. Tesis ile müşteri sahası arasındaki olası her kombinasyon için büyük tablolara güvenmek yerine, Logility çözümü coğrafyaya göre oranları arar. Bu şekilde herhangi bir çıkış ve varış noktası için bir oran elde edilebilir ve bu oran gerçek bir piyasa değeri olacaktır. 

Gelen kaynak bulma maliyetlerini ve kısıtlamalarını göz önünde bulundurun 
Gelen navlunun en iyi tesis konumu üzerinde önemli bir etkisi vardır — gelen navlun maliyetleri toplam navlun harcamasının üçte biri kadar olabilir. Ve daha da önemlisi, kısıtlamalar ve diğer yukarı akış tesis sınırlamaları, olası malzeme akışlarını ciddi şekilde değiştirebilir. Logility çözümü, gerçek gelen maliyetleri içeren ve birden fazla kapasite ve yetenek katmanı uygulayan eksiksiz bir model oluşturur. 

İşçilik ve gayrimenkul maliyetleri gibi coğrafi faktörleri dahil edin 
İşçilik, gayrimenkul ve coğrafi olarak yönlendirilen diğer maliyetler sıfırdan alan seçimi için önemli maliyetlerdir. Yine Logility, bu maliyetleri yakalayabilen, bunları optimizasyon işlevine uygulayabilen ve gerçekten "toplam alım maliyeti" çözümü döndürebilen referans verilerini kullanır. 

Gerçek sıfırdan alan, "sonsuz alan" (imkansız olarak da bilinir) bir çözümü alma ve maliyet ve hizmet hedefleri arasında optimize edilmiş rasyonel bir çözüm getirme yeteneğidir. 

Sonuç olarak 

Giden bir ağırlık merkezini çözmeye ve ardından ağı optimize etmeye yönelik klasik teknik, önyargıya ve hataya yol açacaktır. Ayrıca, çok fazla analist zamanı alacaktır. Logility'nin ağ optimizasyonu çözümü, kuruluşunuz ve müşterileriniz için en iyi dağıtım noktası sayısını ve konumunu bulacaktır. Ve çalışanlarınız daha hızlı sonuç alabilir. 

Steve Johanson

Steve Johanson

Kısa Özgeçmiş

Steve Johanson, Logility'de ağ optimizasyonundan sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısıdır ve burada 25 yıldır müşterilerinin tedarik zincirlerini optimize etmelerine yardımcı olmaktadır. Steve, daha büyük tedarik zinciri topluluğuna yeni ve yenilikçi çözümler getirmek ve müşteri tabanının rekabet avantajını sürdürmek için beceri ve bilgi geliştirmesine yardımcı olmak için Logility ekibiyle birlikte çalışır. Tedarik Zinciri Özeti

Tedarik Zinciri Özeti

Tavsiye edilen

spot_img

En Son İstihbarat

spot_img