Model Simulasi Risiko Rantai Pasok Material Proyek Konstruksi Gedung

Delays related to materials are one of main problems of construction project. An effective supply chain management has a significant role in preventing this type of delay. The aim of this research is develop risk simulation model of construction supply chain in buildings. The materials include steel bars, steel profiles, formwork, and precast concrete, as they are considered the main building material. The supply chain risks are classified from supply, control, process, and demand sides. Monte Carlo simulation has been performed using Cristal Ball software. Risk identification was done through literature review, site observation, and interviews with 29 contractor personnel  working for nine building projects. The simulation results show that the minimum, maximum, and most frequent delays (in days), as follows: steel bars (2.20. 17.05, 11.24); steel profiles (2.12, 15.10, 9.75), formwork (1.79, 16.04, 10.45), precast concrete (1.76, 15.61, 10.24).  The sensitivity analysis shows that delay due to change order from client is the most sensitive for  steel bars, steel profiles, and formwork of 25.5%, 37.4%, dan 17%, respectively. The results of this research is useful for contractors and owners who can use them as a guidance in identifying, predicting, and mitigating supply chain risks for a successful project

Cross-Docking: A Proven LTL Technique to Help Suppliers Minimize Products\u27 Unit Costs Delivered to the Final Customers

This study aims at proposing a decision-support tool to reduce the total supply chain costs (TSCC) consisting of two separate and independent objective functions including total transportation costs (TTC) and total cross-docking operating cost (TCDC). The full-truckload (FT) transportation mode is assumed to handle supplier→customer product transportation; otherwise, a cross-docking terminal as an intermediate transshipment node is hired to handle the less-than-truckload (LTL) product transportation between the suppliers and customers. TTC model helps minimize the total transportation costs by maximization of the number of FT transportation and reduction of the total number of LTL. TCDC model tries to minimize total operating costs within a cross-docking terminal. Both sub-objective functions are formulated as binary mathematical programming models. The first objective function is a binary-linear programming model, and the second one is a binary-quadratic assignment problem (QAP) model. QAP is an NP-hard problem, and therefore, besides a complement enumeration method using ILOG CPLEX software, the Tabu search (TS) algorithm with four diversification methods is employed to solve larger size problems. The efficiency of the model is examined from two perspectives by comparing the output of two scenarios including; i.e., 1) when cross-docking is included in the supply chain and 2) when it is excluded. The first perspective is to compare the two scenarios’ outcomes from the total supply chain costs standpoint, and the second perspective is the comparison of the scenarios’ outcomes from the total supply chain costs standpoint. By addressing a numerical example, the results confirm that the present of cross-docking within a supply chain can significantly reduce total supply chain costs and total transportation costs

Gestão de Riscos Logísticos em Cadeias de Suprimentos: Otimização via Metamodelo de Simulação.

Alguns tipos de riscos podem causar danos às cadeias de suprimentos, provocando rupturas nos fluxos de materiais e produtos acabados. Riscos logísticos se relacionam às falhas nos processos de transporte, armazenagem, produção e vendas. A gestão adequada desses riscos é fator crítico para a integração dos fluxos sob a responsabilidade da logística e operações, cujas atividades são frequentemente realizadas por provedores de serviços logísticos. Entretanto, observou-se a falta de procedimentos sistemáticos focados na gestão de riscos logísticos que melhor aproveitasse as vantagens da integração entre métodos de simulação e otimização. A pesquisa foi realizada em uma cadeia de suprimentos do segmento automotivo português, a partir de dados secundários disponíveis na literatura. Os problemas desse estudo foram: (a) quais os impactos dos riscos logísticos sobre o desempenho dessa cadeia? (b) sob a influência desses riscos, que ajustes no sistema logístico poderiam melhorar a resposta do arranjo aos impactos? Para solucionar tais questões, definiu-se como objetivo, mitigar os efeitos desses riscos a partir de um metamodelo de simulação para a otimização de parâmetros críticos. As atividades logísticas desempenhadas na cadeia de suprimentos foram escolhidas como objeto de estudo. Essa pesquisa foi classificada como aplicada, quantitativa e exploratória normativa, considerando, respectivamente, a sua natureza, a abordagem do problema e os objetivos. A simulação a eventos discretos, elaborada no ambiente Arena®, foi utilizada como método de pesquisa. A otimização Black Box, realizada através do software OptQuest®, foi empregada para projetar os parâmetros adequados para o sistema logístico. Um metamodelo de regressão baseado no método OLS foi desenvolvido a partir da projeção e implantação de experimentos, servindo para integrar as saídas do modelo de simulação às entradas do modelo de otimização. Inúmeras técnicas de verificação e validação foram empregadas para calibrar o modelo de otimização via simulação, tais como: implantação modular e análise de sensibilidade. Uma sistemática metodológica fundamentada na abordagem DMAIC foi elaborada para relacionar as etapas de gestão dos riscos logísticos e conduzir aos resultados dessa pesquisa, incluindo a identificação (Definir), avaliação (Mensuração), gestão (Melhoria e análise) e monitoramento (Controle) do risco logístico. Um evento de risco logístico foi inserido no modelo com o fim de reproduzir rupturas no fluxo físico de distribuição e permitir a avaliação dos seus impactos sobre o desempenho da cadeia. Os impactos foram medidos por meio do custo logístico total, do risco de ruptura e da taxa de nível de serviço. Estratégias de mitigação do risco logístico de transporte, como redundância e flexibilidade, foram testadas para minimizar simultaneamente custo e risco e maximizar a taxa de entrega. A solução sugerida pelo modelo multiobjetivo de otimização via simulação mostrou ser adequada e eficaz já que os ajustes no sistema logístico bloquearam as consequências da ruptura. A principal contribuição da pesquisa foi desenvolver procedimentos sistemáticos para melhorar a gestão de riscos logísticos no âmbito de cadeias de suprimentos a partir do uso combinado entre métodos de simulação e otimização