Developing a product policy to overcome the challenges of a company’s sales process

Diplomityön kohdeyrityksenä oli suomalainen tuotantojärjestelmiä valmistava yritys. Yrityksen tuotantojärjestelmät automatisoivat asiakkaiden tuotantoprosesseja. Kohdeyritys on perinteinen projektitalo, joiden tuotteissa on kuitenkin myös vakioituja rakenteita. Yritys toimii kansainvälisesti kilpaillulla alalla. Yrityksessä oli havaittu lukuisia tuotepolitiikan puutteeseen liittyviä ongelmia. Tuotepolitiikan luominen olikin kirjattu yrityksen strategisiin tavoitteisiin. Diplomityön tavoitteena oli kehittää tuotepolitiikka yrityksen myyntiprosessin haasteiden ratkaisemiseksi. Tätä lähdettiin tavoittelemaan kolmen eri vaiheen, kirjallisuuskatsauksen, nykytilan kartoituksen ja benchmarking-haastattelujen kautta. Kirjallisuuskatsauksella selvitettiin, mitä tarkoittavat tuote ja tuotepolitiikka. Tuotepolitiikan havaittiin olevan työkalu, jolla kommunikoidaan tuotestrategia eteenpäin. Se lukee alleen muun muassa tuotteen ja tuotestrategiat. Sen avulla yritys kertoo, missä strategisessa asemassa se pyrkii olemaan tuotteellaan. Kun tämä on tiedossa, yritys voi keskittyä ydinosaamiseensa. Nykytilan kartoitus suoritettiin puolistrukturoituina teemahaastatteluina yrityksen sisällä. Nykytilan kartoituksessa selvitettiin, mikä on tuotepolitiikan nykytilanne kohdeyrityksessä. Tuotepolitiikan nykyinen taso nähtiin puutteellisena. Yrityksen jokaisessa toiminnossa nähtiin tähän liittyviä ongelmia. Ongelmat liittyivät pääasiassa siihen, ettei yrityksen sisällä ollut yksimielisyyttä siitä, mikä on yrityksen ydinosaamista. Ongelmiin haettiin ratkaisuja benchmarking-haastattelujen kautta, jotka suoritettiin puolistrukturoituina teemahaastatteluina neljässä eri yrityksessä. Muilla yrityksillä oli lukuisia eri toimintatapoja ylittää kohdeyrityksessä esiintyvät ongelmat. Näitä esille tulleita toimintatapoja hyväksikäyttäen ja soveltamalla teoriaosuutta, luotiin kohdeyritykselle tuotepolitiikan dokumentti. Tuotepolitiikan dokumentti on myynnin työkalu, jolla myyntiprosessin ongelmat voidaan ylittää. Dokumentti auttaa yritystä myös keskittymään ydinosaamiseensa selkeyttämällä tuotteiden tavoitteita ja strategioita. Luodulla tuotepolitiikan dokumentilla kommunikoidaan tuotepolitiikka yrityksen sisällä. Kun yrityksessä täytetään kyseinen dokumentti, yrityksessä otetaan huomioon tuotteen teknisten ominaisuuksien lisäksi muun muassa tuotteen toimintaympäristö

SUPPLY CHAIN SCHEDULING FOR MULTI-MACHINES AND MULTI-CUSTOMERS

Manufacturing today is no longer a single point of production activity but a chain of activities from the acquisition of raw materials to the delivery of products to customers. This chain is called supply chain. In this chain of activities, a generic pattern is: processing of goods (by manufacturers) and delivery of goods (to customers). This thesis concerns the scheduling operation for this generic supply chain. Two performance measures considered for evaluation of a particular schedule are: time and cost. Time refers to a span of the time that the manufacturer receives the request of goods from the customer to the time that the delivery tool (e.g. vehicle) is back to the manufacturer. Cost refers to the delivery cost only (as the production cost is considered as fi xed). A good schedule is thus with short time and low cost; yet the two may be in conflict. This thesis studies the algorithm for the supply chain scheduling problem to achieve a balanced short time and low cost. Three situations of the supply chain scheduling problem are considered in this thesis: (1) a single machine and multiple customers, (2) multiple machines and a single customer and (3) multiple machines and multiple customers. For each situation, di fferent vehicles characteristics and delivery patterns are considered. Properties of each problem are explored and algorithms are developed, analysed and tested (via simulation). Further, the robustness of the scheduling algorithms under uncertainty and the resilience of the scheduling algorithms under disruptions are also studied. At last a case study, about medical resources supply in an emergency situation, is conducted to illustrate how the developed algorithms can be applied to solve the practical problem. There are both technical merits and broader impacts with this thesis study. First, the problems studied are all new problems with the particular new attributes such as on-line, multiple-customers and multiple-machines, individual customer oriented, and limited capacity of delivery tools. Second, the notion of robustness and resilience to evaluate a scheduling algorithm are to the best of the author's knowledge new and may be open to a new avenue for the evaluation of any scheduling algorithm. In the domain of manufacturing and service provision in general, this thesis has provided an e ffective and effi cient tool for managing the operation of production and delivery in a situation where the demand is released without any prior knowledge (i.e., on-line demand). This situation appears in many manufacturing and service applications

Multi-location production and delivery with job selection

We study a problem of coordinating multi-location production with limited delivery capability and the option to select jobs. Each job has to be completed and delivered to a central warehouse, or customer, before its due-date to avoid incurring a job-dependent penalty. A single vehicle, capable of carrying an unlimited number of jobs, is available to transport processed jobs to the warehouse. The traveling times to and from the different production sites and the delivery costs are location-dependent. We assume equal processing time jobs and location dependent production speed. We develop several properties of an optimal scheduling and delivery policy, and show that the problem can be solved by reduction to a shortest-path problem in a corresponding network. The overall computational effort is O(n^(2m^2 + 4)log n) (where n and m are the number of jobs and the number of machines, respectively) by the application of the Directed Acyclic Graph (DAG) method. We test the algorithm numerically and show that the algorithm finds an optimal solution in reasonable time. For various special cases the computational effort reduces substantially