Inventory positioning for a multi-echelon distribution network

Thesis (M. Eng. in Logistics)--Massachusetts Institute of Technology, Engineering Systems Division, 2009.Includes bibliographical references (leaf 60).This thesis presents a framework for deciding which products to centralize in a regional distribution center and which products to store decentralized close to the customer sites, for each facility in a multi-echelon distribution network. Our research specifically focuses on developing an optimization model to determine the inventory positioning strategy that minimizes total costs. The model considers both inbound and outbound transportation costs along with inventory holding costs at all facilities in the network. The total cost and responsiveness of the optimal solution are compared with the baseline network, in which inventory is completely decentralized. Our analysis is performed using several products that have diverse characteristics, in terms of demand patterns, lead-times, product costs, service-level requirements, transportation modes, and supplier locations. A sensitivity analysis is performed to study how a variance in these parameters affects the optimal solution. The research suggests that for high volume commodity items the benefits of centralization are highly dependent upon the degree of lane consolidation. However, for low volume specialty items, centralization can provide immediate benefits with no change to the existing transportation network.by Deepak Avari and Naman Dayal.M.Eng.in Logistic

A Multi-objective Evolutionary Optimization Approach for an Integrated Location-Inventory Distribution Network Problem under Vendor-Managed Inventory Systems

[[abstract]]In this paper, we propose an integrated model to incorporate inventory control decisions—such as economic order quantity, safety stock and inventory replenishment decisions—into typical facility location models, which are used to solve the distribution network design problem. A simultaneous model is developed considering a stochastic demand, modeling also the risk poling phenomenon. Multi-objective decision analysis is adopted to allow use of a performance measurement system that includes cost, customer service levels (fill rates), and flexibility (responsive level). This measurement system provides more comprehensive measurement of supply chain system performance than do traditional, single measure approaches. A multi-objective location-inventory model which permits a comprehensive trade-off evaluation for multi-objective optimization is initially presented. More specifically, a multiobjective evolutionary algorithm is developed to determine the optimal facility location portfolio and inventory control parameters in order to reach best compromise of these conflicting criteria. An experimental study using practical data was then illustrated for the possibility of the proposed approach. Computational results have presented promising solutions in solving a practical-size problem with 50 buyers and 15 potential DCs and proved to be an innovative and efficient approach for so called difficult-to-solve problems.[[incitationindex]]SCI[[booktype]]紙本[[booktype]]電子

Stockpiling and resource allocation for influenza preparedness and manufacturing assembly

textStockpiling resources is a pervasive way to handle demand uncertainty and future demand surges. However, stockpiling is subject to costs, including warehousing costs, inventory holding costs, and wastage of expired resources. Hence, how to stockpile in an economically efficient manner is an important topic to study. Furthermore, if the inventoried supply is insufficient for a surge in demand, how to best allocate available resources becomes a natural question to ask. In this dissertation, we consider three applications of stockpiling and resource allocation: (i) we stockpile ventilators both centrally and regionally for an influenza pandemic; (ii) we allocate limited vaccine doses of various types to target populations for an influenza pandemic; and, (iii) we investigate inventory needs for low cost, high usage (class C) parts in an engine assembly plant. First, we describe and analyze a model for estimating the number of ventilators that the Texas Department of State Health Services (DSHS), and eight health service regions in Texas, should stockpile for an influenza pandemic. Using a probability distribution governing peak-week demand for ventilators across the eight health service regions, an optimization model allows investigation of the tradeoff between the cost of the total stockpile and the expected shortfall of ventilators under mild, moderate, and severe pandemic scenarios. Our analysis yields the surprising result that there is little benefit to DSHS holding a significant stockpile, even when those centrally held ventilators can be dispatched to regions after observing the peak-week demand realization. Three factors contribute to this result: positively correlated regional demands, a relatively low coefficient of variation, and wastage of the central stockpile once it is dispatched to the regions. Second, we formulate an optimization model for allocating various types of vaccines to multiple priority groups in 254 counties in the state of Texas that DSHS can use to distribute its vaccines for an influenza pandemic. For reaching the public, vaccines are allocated to the state’s Registered Providers (RPs), Local Health Departments (LHDs), and Health Service Regions (HSRs). The first two allocations are driven by requests from RPs and LHDs while HSR allocation is at DSHS’s discretion. The optimization model aims to achieve proportionally fair coverage of priority groups across the 254 counties, as informed by user-specified weights on those priority groups, using the HSR doses. With proportional fairness as our primary goal, the optimal allocation also counts policy simplicity and regional equity. Sensitivity analysis on the portion of the state’s vaccines reserved for HSRs shows that a small portion can effectively shrink the gap of vaccination coverage between urban and rural counties. Finally, we derive short-cut formulae for estimating the extra inventory needed for managing class C parts in units of bins that an engine assembly plant can use to achieve a desired fill rate at workstations. The plant orders a class C part from its supplier based on the part’s aggregated next-day demand across all workstations. After receiving the part, the plant first stores the supply in the warehouse and delivers the part to workstations in bins whenever the line-side inventory at a workstation is empty. We study four cases of various information availability in the order quantity calculation and derive associated formulae for estimating the extra inventory needed due to demand aggregation and bin delivery. We demonstrate the performance of our short-cut formulae, showing the tradeoff between extra inventory needed and the associated risk of not satisfying all workstation requests. Our sensitivity analysis shows that workstation demand variation and bin size have little or no influence on the performance of our short-cut formulae.Operations Research and Industrial Engineerin

An evolutionary approach for multi-objective optimization of the integrated location-inventory distribution network problem in vendor-managed inventory

[[abstract]]Vendor-managed inventory (VMI) is one of the emerging solutions for improving the supply chain efficiency. It gives the supplier the responsibility to monitor and decide the inventory replenishments of their customers. In this paper, an integrated location-inventory distribution network problem which integrates the effects of facility location, distribution, and inventory issues is formulated under the VMI setup. We presented a Multi-Objective Location-Inventory Problem (MOLIP) model and investigated the possibility of a multi-objective evolutionary algorithm based on the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA2) for solving MOLIP. To assess the performance of our approach, we conduct computational experiments with certain criteria. The potential of the proposed approach is demonstrated by comparing to a well-known multi-objective evolutionary algorithm. Computational results have presented promise solutions for different sizes of problems and proved to be an innovative and efficient approach for many difficult-to-solve problems.[[incitationindex]]SCI[[booktype]]紙本[[booktype]]電子

Data Science in Supply Chain Management: Data-Related Influences on Demand Planning

Data-driven decisions have become an important aspect of supply chain management. Demand planners are tasked with analyzing volumes of data that are being collected at a torrential pace from myriad sources in order to translate them into actionable business intelligence. In particular, demand volatilities and planning are vital for effective and efficient decisions. Yet, the accuracy of these metrics is dependent on the proper specification and parameterization of models and measurements. Thus, demand planners need to step away from a black box approach to supply chain data science. Utilizing paired weekly point-of-sale (POS) and order data collected at retail distribution centers, this dissertation attempts to resolve three conflicts in supply chain data science. First, a hierarchical linear model is used to empirically investigate the conflicting observation of the magnitude and prevalence of demand distortion in supply chains. Results corroborate with the theoretical literature and find that data aggregation obscure the true underlying magnitude of demand distortion while seasonality dampens it. Second, a quasi-experiment in forecasting is performed to analyze the effect of temporal aggregation on forecast accuracy using two different sources of demand signals. Results suggest that while temporal aggregation can be used to mitigate demand distortion\u27s harmful effect on forecast accuracy in lieu of shared downstream demand signal, its overall effect is governed by the autocorrelation factor of the forecast input. Lastly, a demand forecast competition is used to investigate the complex interaction among demand distortion, signal and characteristics on seasonal forecasting model selection as well as accuracy. The third essay finds that demand distortion and demand characteristics are important drivers for both signal and model selection. In particular, contrary to conventional wisdom, the multiplicative seasonal model is often outperformed by the additive model. Altogether, this dissertation advances both theory and practice in data science in supply chain management by peeking into the black box to identify several levers that managers may control to improve demand planning. Having greater awareness over model and parameter specifications offers greater control over their influence on statistical outcomes and data-driven decision

Analizando los efectos del diseño contractual y estructural en la cadena de suministro del sector salud

Introducción Balancear el acceso a medicamentos necesarios contra el aumento en los costes es uno de los retos fundamentales en el diseño y la reforma de los sistemas de salud. Del año 2000 al 2008, el crecimiento promedio en el gasto per capita en productos farmacéuticos para los países de la Organización para la Cooperación y Desarrollo Económico (OCDE) fue de casi 60 %. La problemática se encuentra especialmente presente en el proceso de introducción de nuevos medicamentos orientados al tratamiento de condiciones crónicas. Aquí los precios de lista propuestos por los productores farmacéuticos tienden a ser altos para recuperar la inversión, en algunas ocasiones contrastando con la falta de evidencia robusta con respecto a la coste-efectividad del tratamiento al momento de la negociación del precio de transferencia. Más aún, tal coste-efectividad puede variar a través de las diferentes indicaciones terapéuticas de un mismo medicamento, i.e., para distintos grupos de pacientes. Como resultado, en los acuerdos tradicionales el pagador de salud (e.g., Sistemas Nacionales de Salud, Organizaciones de Mantenimiento de la Salud, grandes empresas aseguradoras) puede verse atrapado entre restringir el acceso al medicamento o arriesgar el pago de altos precios que pueden no justificarse ex-post debido a la incertidumbre sobre el valor real de la innovación terapéutica del medicamento, la falta de solidez en los resultados presentados por el productor, o la replicabilidad de esos resultados en la práctica clínica. En respuesta a la creciente presión para controlar el gasto en el sector salud, los pagadores de salud han empujado a los productores farmacéuticos a reducir los precios, potencialmente reduciendo los incentivos para invertir en tratamientos innovadores, y continuamente resultando en la (temporal o definitiva) ausencia de un acuerdo entre ambos agentes involucrados con la consecuente pérdida de bienestar para los pacientes potenciales y de benficios financieros para el productor. Lo anterior ha motivado a los productores -particularmente aquellos en los sectores cardiovasculares y de oncología- a explorar acuerdos más sofisticados donde los riesgos puedan ser compartidos de una manera más eficiente. Motivados por la tendencia mencionada, reconocemos que un pagador de salud debe decidir no únicamente si aprobar o no un nuevo medicamento para su (parcial o total) reembolso por consumo para la población de pacientes que sirve, sino también determinar el nivel de servicio (cuál será el volumen adquirido para satisfacer la demanda de los pacientes), el nivel de acceso (cuáles grupos de pacientes estarán cubiertos por el pagador de salud), y las condiciones de reembolso a los productores (los parámetros del contrato). Además reconocemos que un pagador de salud puede tener diferentes prioridades según el ambiente social e industrial donde opere (e.g., maximizar la eficiencia de los recursos versus maximizar el bienestar de los pacientes), así como restricciones (e.g., límite máximo de gastos por periodo de demanda para algún medicamento o innovación terapéutica, y un límite mínimo de coste-efectividad). Con respecto a los productores farmacéuticos, consideramos que: la determinación del precio de transferencia puede ser exógena (a través de precios de referencia externos) o endógena (a través de acuerdos directos con los pagadores de salud); que pueden internalizar (parcial o totalmente) el riesgo de mantener el inventario; y que en algunos casos son capaces de segmentar el mercado a través de la creación de productos o canales distinguibles enfocados a cada grupo de pacientes. Preguntas de Investigación En el contexto descrito donde un medicamento innovador con múltiples aplicaciones terapéuticas busca su introducción al mercado, la presente investigación pretende responder de manera analítica las preguntas mostradas a continuación. -- En un sistema verticalmente integrado, ¿cómo interactúan los niveles de acceso y de servicio en función de las prioridades y restricciones del sistema? -- En una cadena de tipo productor - pagador de salud, ¿qué cambia cuando el precio es determinado de manera exógena (vs. endógena) y el productor está (vs. no está) dispuesto a compartir los riesgos asociados a la incertidumbre en la magnitud de la demanda y en los resultados observados en los pacientes? -- Para un medicamento con múltiples aplicaciones terapéuticas, ¿cómo se refleja la decisión de segmentar vs. consolidar el diseño/canal de distribución, en el nivel de servicio y los incentivos para ejercer esfuerzo orientado a la innovación? -- ¿Cuál es el efecto de todo lo anterior en los beneficios del productor farmacéutico, los gastos del pagador de salud, y el bienestar de los pacientes? De este modo, la investigación espera contribuir a una comprensión más amplia del comportamiento del sistema, y así eventualmente orientar el diseño de la estructura y los contratos en las cadenas de suministro del sector salud, de modo que exista una mejor alineación con los objetivos de los agentes involucrados. Metodología y Suposiciones Fundamentales El procedimiento general para responder a las preguntas anteriores se basa en una modelación matemática de las situaciones previamente descritas utilizando la estructura del modelo del vendedor de periódicos (o newsvendor, como se le conoce normalmente en inglés). Esta elección se debe a: i)los tiempos de espera extensos (aproximadamente 4 meses) para la construcción de capacidad productiva, aprovisionamiento de materias primas, producción, y envío de los medicamentos; ii)la práctica común en la industria de ofrecer precios preferenciales para órdenes de gran tamaño, respaldando la suposición sobre la división de la demanda en periodos largos de tiempo; iii)los altos niveles de utilización que son típicos en la industria, limitando la suposición de una amplia capacidad productiva; y iv)la baja probabilidad de, y las consecuencias negativas en tema de salud asociadas con, retrasar el tratamiento médico de un paciente. La cadena de suministro considerada se compone de un productor farmacéutico que ofrece la venta de un medicamento a un pagador de salud quien está a cargo de la disponibilidad de dicho medicamento para la población de pacientes. Se asume que existe heterogeneidad de pacientes de modo que al menos dos grupos de pacientes pueden verse beneficiados al recibir el medicamento, donde se espera que cada grupo obtenga beneficios clínicos diferentes entre sí al consumir el mismo medicamento. Analizamos el problema de optimización con restricciones para el productor, el pagador de salud, o el sistema integrado (según sea el caso en cuestión), utilizando conceptos de teoría de juegos para caractrizar la solución de equilibrio en la toma de decisiones tanto simultáneas como secuenciales. Contribución Teórica En su artículo seminal, Arrow (1963)1 sostiene que la incertidumbre tanto en la incidencia de la enfermedad (i.e., el tamaño de la demanda) como en la eficacia del tratamiento (i.e., el ingreso/beneficio clínico por unidad de tratamiento) genera adaptaciones que limitan el poder descriptivo del modelo tradicional de competencia y sus implicaciones para la eficiencia económica. Tomando esto en cuenta, la disertación contribuye primordialmente a tres vertientes de investigación. Primeramente, la literatura en economía de la salud se concentra sea en la determinación del nivel de acceso dada la heterogeneidad en las características de los pacientes y la incertidumbre en la eficacia del tratamiento (e.g., Barros, 20112; Zaric, 20083), o en la decisión binaria de incluir un medicamento en la lista de tratamientos reembolsables por un pagador de salud dada la incertidumbre en la demanda (e.g., Zhang et al., 20114). En constraste, la tesis analiza de manera simultánea el problema del nivel de acceso e incertidumbre en la demanda, bajo las características específicas del sector. Tal situación es similar al problema planteado en administración de operaciones donde el precio de venta y la cantidad de inventario disponible son determinadas de manera simultánea en la presencia de demanda aleatoria y dependiente del precio. La disertación contribuye a tal línea de investigación (e.g.,., Petruzzi et al., 19995; Salinger et al., 20116) al analizar dicha interacción de decisiones según diferentes diseños de contratos entre el productor y el pagador de salud, bajo una combinación de objetivos y restricciones. Adicionalmente, contribuye a los trabajos en coordinación de la cadena de suministro (e.g.,., Bernstein et al., 20057; Cachon et al., 20058) al permitir que el "ingreso" por unidad "vendida" , i.e., los beneficios clínicos, sea un valor no determinístico, limitando además el espacio de los posibles "precios de venta" a un subconjunto de valores discretos, siendo estos una función del nivel de acceso seleccionado. Finalmente, se contribuye a la literatura de agregación de inventarios (e.g., Eppen, 1979)9 al incorporar la heterogeneidad de pacientes en un sistema de primeras-llegadas primeros-servicios sin posibilidad de reserva, demostrando resultados contrastantes con respecto a las preconcepciones sobre los beneficios generales de la agregación