Vendor managed forecasting: A case study of small enterprise

Enterprises use supply chain management practices for improving business or supply chain performance. It is observed that supply chain technologies like VMI are now becoming an integral part of enterprise’s strategy. Even small and medium enterprises can adopt this practice and improve the performance of supply chain. This paper discusses vendor managed forecasting with the help of case study. It shows how a small enterprise improves supply chain performance by using demand related information obtained from retailer. The results obtained in the study shows that vendor managed forecasting in supply chain reduces the demand variation and improves inventory management significantly.Peer Reviewe

Decision support system for vendor managed inventory supply chain:a case study

Vendor-managed inventory (VMI) is a widely used collaborative inventory management policy in which manufacturers manages the inventory of retailers and takes responsibility for making decisions related to the timing and extent of inventory replenishment. VMI partnerships help organisations to reduce demand variability, inventory holding and distribution costs. This study provides empirical evidence that significant economic benefits can be achieved with the use of a genetic algorithm (GA)-based decision support system (DSS) in a VMI supply chain. A two-stage serial supply chain in which retailers and their supplier are operating VMI in an uncertain demand environment is studied. Performance was measured in terms of cost, profit, stockouts and service levels. The results generated from GA-based model were compared to traditional alternatives. The study found that the GA-based approach outperformed traditional methods and its use can be economically justified in small- and medium-sized enterprises (SMEs)

The application of discrete event simulation and system dynamics in the logistics and supply chain context

Discrete event simulation (DES) and system dynamics (SD) are two modelling approaches widely used as decision support tools in logistics and supply chain management (LSCM). A widely held belief exists that SD is mostly used to model problems at a strategic level, whereas DES is used at an operational/tactical level. This paper explores the application of DES and SD as decision support systems (DSS) for LSCM by looking at the nature and level of issues modelled. Peer reviewed journal papers that use these modelling approaches to study supply chains, published between 1996 and 2006 are reviewed. A total of 127 journal articles are analysed to identify the frequency with which the two simulation approaches are used as modelling tools for DSS in LSCM. Our findings suggest that DES has been used more frequently to model supply chains, with the exception of the bullwhip effect, which is mostly modelled using SD. Based on the most commonly used modelling approach, issues in LSCM are categorised into four groups: the DES domain, the SD domain, the common domain and the less common domain. The study furthermore suggests that in terms of the level of decision making involved, strategic or operational/tactical, there is no difference in the use of either DES or SD. The results of this study inform the existing literature about the use of DES and SD as DSS tools in LSCM

Kooperative Logistikplanung im Rahmen des Efficient Consumer Response : Reduzierung des Warenausschusses am Point-of-Sale

No infrastructures today are growing faster then communication network. The requirement of being able to communicate in a fast and qualified environment to a low cost increases in line with the development and competition. Itera Networks is no exception when it comes to rapidly developing new and better network solutions for themselves and for their customers. With these requirements in mind their needs for an analysis of the existing communication solution becomes very obvious. This project contains such an analysis in which various studies of the existing network environment have been made. Various aspects of the scalability, availability, performance, safety, and maintenance have been taken into account. The project has also served the purpose to supplement existing documentation of the company and to create an understanding of both the nternal and external network topology. The result of this report consists of a three-piece analysis where the focus lays on Itera Networks internal communication implementations, the architecture and dependability on the Core Network, and a brief chapter on how Tele City manages Itera and its customers' Internet connections. The report should be read by those who are interested to see how an analysis of a modern business environment can be done and for those who want to learn more about the security and efficiency of the network. The report concludes with a chapter that deals with the conclusions and proposals for action that came out as a result of this project. The thesis also describes analytical methods, software, and important diagrams of different topologies

Methodology and Tools to Make Predictions from Sporadic Delivery Data

RÉSUMÉ: Au cours de la révolution industrielle, les entreprises manufacturières ont vu naître la notion d’intégration verticale; elles ont acquis des matières premières qu'elles ont transformé en produits finis et livrés à leurs clients. Bien que l'intégration verticale ait été très efficace, à une certaine époque, en raison du contrôle centralisé de la qualité et de la production, elle a également conduit à la création de grandes organisations peu flexibles, qui évoluent difficilement et lentement, et souvent moins capables de tirer parti des technologies émergentes. Les technologies émergentes, les progrès en télécommunications et en transport ont permis aux entreprises de différentes régions d’améliorer leur collaboration, de produire plus efficacement et, ont finalement mené aux réseaux de production et à l'émergence de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. La gestion d'une chaîne d'approvisionnement nécessite une compréhension précise des exigences à tous les niveaux de la chaîne. Cependant, cette compréhension des besoins des partenaires de la chaîne d'approvisionnement dépend fortement du partage d'information entre eux. Le partage d'informations entre ces partenaires n'est pas toujours possible et le fournisseur est alors obligé de rechercher d'autres sources d'informations. Les fournisseurs peuvent par exemple disposer des données historiques provenant de leurs registres de livraison. On peut alors s'attendre à ce que ces données fournissent une bonne indication des besoins des clients. Dans la pratique, les registres de livraison sont mal adaptés pour prédire les exigences futures de la demande en raison de la relation non linéaire entre la consommation et les opérations de livraison. Notre recherche a révélé plusieurs défis lors de la tentative d'interprétation de l'information recueillie à partir des données de livraison. Les données de livraison reflètent plus que les comportements de consommation des clients. Les décisions logistiques, telles que le calendrier, la fréquence de livraison, le volume et le nombre de camions, entre autres, sont reflétés dans les données de livraisons, malgré que ces décisions ne soient pas motivées par le client. Une méthode pour extraire les informations de comportement de consommation à partir des données de livraison a donc été nécessaire. Un deuxième point est de savoir comment gérer des prédictions pour une large population de clients. La globalisation de tous les besoins de production présente une vue d'ensemble de l'organisation, mais peu de connaissances sont révélées sur les comportements de consommation individuels. Enfin, même lorsque les prédictions sont faites à un niveau global, il est besoin d’une méthode pour appliquer ces prédictions au niveau individuel de chaque client. Dans cette recherche, nous proposons une méthode pour calculer des prévisions au niveau individuel de chaque client à partir d'un grand ensemble de données globales. La littérature est unanime quant au fait que le partage d'informations collaboratif au sein d'une chaîne d'approvisionnement est bénéfique, mais les auteurs reconnaissent également que d'autres données doivent parfois être substituées, et que ces données peuvent être corrompues ou faussées par des effets de globalisation et d’amplification. Il y a une lacune dans la littérature quant à la façon d’interpréter les données et de les rendre utiles pour l'analyse. Nous répondons à cette lacune en proposant une méthode de substitution des données de livraison aux données de consommation. Nous trouvons également une lacune dans les écrits concernant la segmentation du marché qui utilise généralement des variables descriptives pour distinguer le niveau de similitude entre les clients. Les auteurs ne traitent pas de la façon d'établir des segments lorsque les variables descriptives ne sont pas disponibles. Nous comblons cet écart en proposant une méthode qui établit des segments de marché en fonction du comportement passé démontré. La littérature sur la segmentation de marché se concentre sur le découpage d'une population en segments pour faciliter l'analyse comme la prévision. Il y a peu de conseils sur la façon de désagréger des données et d'appliquer les analyses précédentes aux clients individuels. Nous avons proposé une méthode pour cela. Enfin, pour tenter de combler le besoin d'une méthode de validation des résultats de la segmentation du marché, nous proposons une solution qui établit les segments en fonction du comportement démontré et qui vérifie ensuite si les attributs descriptifs peuvent aboutir à des résultats de segmentation similaires. Un jeu de données réel est utilisé dans cette recherche pour tester les méthodes proposées. L'ensemble de données comprend les données de livraison d'un fournisseur pour l’ensemble de ses clients pendant plus de cinq ans; plus d'un million d'événements de livraison sont inclus. Les données ont été triées pour éliminer les valeurs aberrantes, laissant 75% des données brutes et 3000 clients uniques pour l'étude de cas. Les composants de notre recherche sont présentés en quatre parties qui fonctionnent ensembles pour résoudre le problème général. Chaque composant a cependant des applications potentielles dans d'autres domaines et pourrait être utilisé pour résoudre d'autres types de problèmes. Dans la première partie, les données sont préparées pour l'analyse. Les premières tentatives pour résoudre le problème de la recherche supposaient que l'ensemble de données brutes pourrait simplement être divisées en tranches mensuelles et ensuite utilisées pour élaborer une prévision. Les résultats étaient extrêmement diffus à tel point qu’aucune information n'a été révélée. Nous avons proposé une méthode pour résoudre ce problème. La deuxième partie aborde le problème du nombre trop important de clients pour permettre une analyse prévisionnelle individuelle. Nous avons proposé une méthode pour segmenter les clients en fonction de leurs comportements démontrés. La troisième partie de notre recherche est une méthode permettant de générer des prévisions par segment, puis d'appliquer ces prévisions à des clients individuels. Dans la dernière partie de la recherche, nous tentons de valider et d'améliorer la méthode en intégrant des variables externes telles que le climat, l'emplacement et les caractéristiques propres au domaine industriel concerné. Nous pensions que les comportements étaient influencés par ces facteurs. Les résultats montrent qu'il existe en réalité très peu de corrélation entre les comportements réels des clients et ces attributs. Ceci est surprenant sachant que la segmentation des clients basée sur des attributs descriptifs est une pratique commerciale courante. Les contributions de cette recherche sont importantes dans trois catégories : méthodologique, scientifique et pratique. La stratégie méthodologique utilisée ici démontre que les nouveaux problèmes n’impliquent pas nécessairement le besoin de nouveaux outils. Nous commençons avec un problème d'entreprise et recherchons des outils établis pour le résoudre. Bien que les outils ne soient pas nouveaux ou uniques, leur combinaison et leur application l'est. Sur le plan scientifique, nous proposons un cadre d'étapes interconnectées pouvant être appliquées séquentiellement pour résoudre un problème métier complexe. Un ensemble de données volumineuses, globales et stochastiques est trié, interprété et transformé en une solution offrant des informations prévisionnelles. Les différentes étapes proposées peuvent également être utilisées individuellement et appliquées dans d'autres domaines pour aider à résoudre d'autres types de problèmes. L'étude de cas qui a inspiré cette recherche est un vrai problème fourni par notre partenaire industriel. Les méthodes proposées dans cette recherche permettent de trier les données, de supprimer les informations corrompues ou faussées et d'afficher des résultats exploitables. Une fois que les modèles de comportement sous-jacents peuvent être vus, la situation de l'entreprise peut être mieux cernée, et les connaissances nouvellement disponibles peuvent aider à prendre des décisions d'affaires. La dernière partie de la recherche est importante dans sa rupture d'un paradigme. Beaucoup d'entreprises utilisent dans la prémisse de leur planification d'entreprise, que les attributs descriptifs sont essentiels pour prédire les comportements des clients. Nos résultats montrent que ces types d'attributs ne sont pas nécessairement très clairement corrélés avec le comportement de consommation, notamment quand il y a du biais important lié au caractéristiques intrinsèques du fonctionnement de l’entreprise. La recherche présentée ici forme un cadre pour acquérir des connaissances à partir d'un ensemble de données brutes qui sont inutilisables en l’état. L'étude de cas fournit une méthode pour mettre en oeuvre le cadre proposé et un ensemble viable de résultats est produit.----------ABSTRACT: Managing a supply chain requires an accurate understanding of the requirements at all levels of the chain; understanding requirements of the supply chain partners is therefore highly dependent on information sharing between partners. Information sharing, however, is not always possible and the supplier is forced to look for other sources of information. Suppliers usually have historical data from its delivery records which can be expected to provide a good indication of the customers’ requirements. In practice, delivery records do not perform well for predicting future demand requirements due to the non-linear relationship between delivery transactions and consumption. Delivery records reflect more than just the customers’ consumption behaviors. Logistics decisions, such as timing, frequency, and volume of deliveries are also reflected in the delivery records. A method to extract the consumption behavior information from the noisy data is necessary. A second challenge is how to manage predictions for a large population of customers. Aggregating all production requirements together presents a high-level view of the organization, but little knowledge is revealed regarding consumption behavior. Lastly, once predictions are made at an aggregated level, a method to apply the predictions at the customer level is lacking. In this research, we propose a method for developing customer level forecasts from a large, noisy dataset. Our research has revealed several gaps in the literature which we propose to address. The literature is unanimous in opinion that collaborative information sharing within a supply chain is beneficial, but substitute data must sometimes be used; that data may be corrupted or noisy due to aggregation and bullwhip effects. We address a gap in the literature as to how to address the noise in the data and make it useful for analysis. We also find a gap in the literature regarding market segmentation which generally utilizes descriptive variables to distinguish the level of similarity between customers. The literature does not address how to establish segments when descriptive variables are not available. We address this gap with our proposed method that establishes market segments based on demonstrated past behavior. The literature on market segmentation all focusses on combining a population into segments to facilitate analysis such as forecasting. There is little guidance on how to de-segment and apply those subsequent analyses to the individual customers. We proposed a method for that. Finally, in attempt to address the gap of a method to validate market segmentation results, we propose a method that establishes segments based on demonstrated behavior and then test whether descriptive attributes can achieve similar segmentation results. A real dataset is used in this research to test the proposed methods. The dataset consists of a supplier’s delivery records for all its customers for over five years; more than one million delivery events are included. The data was cleaned to remove outliers leaving 75% of the raw data and 3000 unique customers for the case study. The components of our proposition are presented in four parts that work together for solving one specific problem. Each component has potential applications in other domains and might be utilized in solving other types of problems. Despite their individual uniqueness, the four parts are also sequentially dependent on their preceding part. The research presented here forms a framework for gaining knowledge from an otherwise unusable dataset. The case study provides a platform for validating the proposed framework and a viable set of results is produced

Abordagem analítica à segmentação da cadeia de abastecimento

Mestrado em Engenharia e Gestão IndustrialO tema da definição de estratégia da cadeia de abastecimento está a ganhar importância e não existe uma estratégia ideal. Consequentemente, de forma a ganhar vantagem competitiva sustentável as organizações devem escolher as estratégias de abastecimento mais adequadas tendo em conta as características quer da procura quer dos produtos alinhando a oferta com a procura. Para a definição do foco da tese, é feito um estudo bibliometrico da literatura. De seguida, definiu-se uma sequência de passos para a segmentação da cadeia de abastecimento e sua consequente aplicação num caso de estudo, uma empresa alimentar B2B. O estudo exploratório contribui com uma série de ideias originais: Uma nova variável de classificação é proposta, uma análise de produtos com base nos componentes comuns, e finalmente, uma nova abordagem às compras baseada nas características da procura. Tudo isto permite uma abordagem prática à segmentação ao longo de toda a cadeia de abastecimento.O tema da definição de estratégia da cadeia de abastecimento está a ganhar importância e não existe uma estratégia ideal. Consequentemente, de forma a ganhar vantagem competitiva sustentável as organizações devem escolher as estratégias de abastecimento mais adequadas tendo em conta as características quer da procura quer dos produtos alinhando a oferta com a procura. Para a definição do foco da tese, é feito um estudo bibliometrico da literatura. De seguida, definiu-se uma sequência de passos para a segmentação da cadeia de abastecimento e sua consequente aplicação num caso de estudo, uma empresa alimentar B2B. O estudo exploratório contribui com uma série de ideias originais: Uma nova variável de classificação é proposta, uma análise de produtos com base nos componentes comuns, e finalmente, uma nova abordagem às compras baseada nas características da procura. Tudo isto permite uma abordagem prática à segmentação ao longo de toda a cadeia de abastecimento

Impact du partage d'informations et du vendor managed inventory sur la performance des chaines logistiques

Le développement des technologies de l information et de la communication que connait notre siècle a grandement facilité les pratiques d échanges d informations au sein des chaînes logistiques. Ces pratiques ont pu ainsi évoluer vers de nouvelles formes de collaborations entre entreprises, telles que le Partage d Informations (PI) et le Vendor Managed Inventory (VMI). Le VMI est un mécanisme de coordination dans lequel le fournisseur a la responsabilité de la gestion des stocks de son client. Ce mécanisme repose sur plusieurs principes parmi lesquels un partage d informations très développé entre les parties qui s y engagent. Le PI et le VMI sont adoptés par les entreprises pour permettre une augmentation des profits et une réduction des coûts. Toutefois, leurs résultats sont mitigés et nécessitent encore un approfondissement de leur compréhension. La contribution de cette thèse se situe dans l analyse des impacts de ces mécanismes sur des chaînes logistiques où tous les maillons sont des entreprises de production dont les efficacités peuvent être différentes. Pour ce faire, plusieurs scénarios ont été étudiés sur des chaînes logistiques constituées de trois échelons, chaque échelon peut appartenir à quatre classes d efficacité. Ces chaînes peuvent répondre à deux types de demande du marché final ; une demande stable ou une demande variable. De plus, plusieurs mécanismes de coordination sont étudiés : les mécanismes de gestion standard, de partage d informations entre deux échelons, de partage d informations entre trois échelons, de VMI entre deux échelons, puis de VMI étendu aux trois échelons. L outil utilisé pour mener ces expérimentations est le logiciel de simulation à évènements discrets Arena. L interprétation des résultats a montré que le mécanisme de coordination avec partage d informations n a pas eu d amélioration très significative sur les résultats. En effet, puisque les entreprises ont des capacités de production finies, la disponibilité de l information n a pas permis d obtenir des résultats différents. Le VMI, de son côté, a pu réaliser des réductions des stocks et des coûts de la chaîne logistique. Ces réductions ont été plus importantes chez les chaînes logistiques dont les maillons sont de faibles efficacités. Chez ces dernières, ce sont les deux parties concernées par le VMI (le fournisseur et le donneur d ordres) qui ont tiré des avantages du VMI. Chez les chaînes logistiques constituées de maillons de haute efficacité, le VMI a permis une réduction des coûts moins importante, car ces chaînes logistiques sont déjà de performance élevée. Pour celles ci, c est le client qui a tiré profit du VMI, alors que le fournisseur VMI a subi une augmentation des coûts suite à l augmentation de la fréquence de transport qu a impliqué ce mécanisme.The advent of new information and communication technology has greatly facilitated the information exchange practices within supply chains. These practices recently evolved into new forms of collaborations between companies such as Information Sharing (IS) and Vendor Managed Inventory (VMI). The VMI is a coordination mechanism where the supplier is responsible for the inventory management of his customer. This mechanism is based on several principles, including developed information sharing between involved parties. The use of IS and VMI allow companies to increase profits and reduce costs. However, the results about the benefits from their use remain not clear. This motivates the need for new assessments and a better understanding of their effects. This thesis main contribution lies in the analysis and comprehension of IS and VMI s impacts on supply chains. Especially, we address the issue of supply chains where tiers are production companies with different effectiveness levels. The examined scenario is based on a three tiers supply chain where each tier can belong to four effectiveness classes. The supply chain can respond to two types of end market demands: stable demands or fluctuant demands. In addition, several coordination mechanisms are studied: (i) standard management mechanism, (ii) information sharing between two enterprises, (iii) information sharing between three enterprises, (iv) VMI and (v) Extended VMI to all the three enterprises. The tool used to conduct these experiments is the discrete event simulation software Arena . The interpretation of the results showed that the IS coordination mechanism has not very significant improvement. Indeed, as companies have finite capacity, the availability of information did not yield better results. Whereas, the VMI could achieve reductions in both inventory and supply chain costs. In addition, VMI improved profits of the two parties, the vendor and the customer. Finally, the advantages of VMI appear to be stronger when the overall supply chain is less effective.ST ETIENNE-ENS des Mines (422182304) / SudocSudocFranceF