Gestione della capacità e forecasting Gandolfo Dominici CDL magistrale scm e operations università di palermo facoltà di economia
1. Fonte: Slack ed al.- Gestione delle operations e dei processi- Pearson - 2007
Supply Chain Management Laurea magistrale in Scienze
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& Operations economico-aziendali
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3. Fluttuazioni della domanda Fluttuazioni della capacità
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4. Capacità corrente
● dipende dal mix di prodotti/servizi: la capacità è
funzione del mix, della durata del periodo di fornitura e
delle specifiche dei prodotti. Si utilizzano spesso misure
aggregate ;
● dipende dalla durata dell'arco temporale di
richiesta dell'output: il livello ottenibile in brevi periodi
difficilmente e sostenibile nel tempo;
● dipende dalle specifiche del prodotto: occorre
distinguere tra elementi accessori e necessari;
● dipende dalla dispersione della capacità: la capacità
teorica spesso non coincide con quella reale.
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8. Forecasting
● Converte la variazione imprevedibile in variazione
prevedibile;
● Deve tenere conto del gradi di “incertezza relativa”
cioè deve capirei rischi e i problemi sia della
domanda che del livello di capacità utilizzata;
● Trade-off: Forecasting vs Reattività.
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9. Capacità di base
● Importanza relativa delle prestazioni;
● Deperibilità dell'output;
● Variabilità di domanda e offerta.
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11. Con alta variabilità
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15. Gestire la domanda
● Vincolare l'accesso dei clienti;
● Utilizzare differenziali di prezzo;
● Programmare le promozioni;
● Fornire differenziali di servizio.
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16. Yield Management
● sistema di gestione delle capacità disponibili (camere d'albergo,
posti a sedere nel trasporto aereo) che ha come obiettivo
l’ottimizzazione della capacità produttiva e del volume d’affari.
● Agisce modificando i ricavi unitari in base al reale andamento
della domanda, applicando prezzi più alti quando la domanda è
più alta e prezzi più bassi quando è più bassa.
● È un controllo integrato di capacità e prezzo per massimizzare
il profitto.
● Il prezzo non è determinato dall'incontro di domanda e offerta
aggregate ma viene reso "individuale", adattandolo alla
struttura delle preferenze personali, per ottenere da ogni cliente
la massima somma che è disposto a pagare per un
prodotto/servizio.
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17. A= smoothing basse scorte
B= smoothing alte scorte
C= inseguimento domanda
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19. Processi di DEMAND PLANNING
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20. Punti critici del Demand Planning
Criticità di prodotto: Criticità di mercato:
● Ampiezza gamma; ● Numero clienti;
● Riassortimento gamma; ● Livello di servizio;
● Ciclo di vita dei prodotti; ● Azioni competitor;
● Attività promozionali e di
marketing;
● Lead-time di consegna;
● Obsolescenza dei prodotti; ● Canali distributivi.
● Tempo approvvigionamento
(T) tale che Ltmax < T
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21. Classificazione dei punti di disaccoppiamento
(Wortman, 1983)
Fonte: Milanato – Demand Planning – Springer - 2007
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34. ERP
● Software multitematico per il supporto e
l'elaborazione delle transazioni operative che
caratterizzano i cicli aziendali della gestione
ordinaria;
● Massimizzazione dell'efficienza operative delle
attività transaction oriented
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35. Advanced Planning & Scheduling - APS
● Applicativi per il supporto alle decisioni di Supply
Chain Network Design;
● A differenza dell'ERP hanno il compito di
supportare i processi decisionali e di
programmazione della fornitura, della domanda,
della produzione e della distribuzione
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37. Data Warehouse e Data Mart
● DW: sistema di basi di dati per la collezione e la
conservazione di dati orientato al supporto dei
processi decisionali di business;
● DM: sistema di DW di tipo funzionale o
dipartimentale, contenente dati di business specifici
per le esigenze analitiche e decisionali di una
singola funzione o di un singolo gruppo di lavoro
multifunzionale
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39. OLTP e OLAP
● On-Line Analytical Processing: designa un insieme di
tecniche software per l'analisi interattiva e veloce di grandi
quantità di dati, che è possibile esaminare in modalità
piuttosto complesse;
● On-line Transaction Processing: a differenza delle analisi
con tecnologia OLAP non prevede la creazione di banche
dati separate e le analisi vengono effettuate direttamente sui
dati di esercizio. Permette di avere i dati sempre aggiornati
ed evita fasi intermedie di trasformazione dei dati, tuttavia
non è facilmente applicabile in situazioni dove la quantità
di dati da analizzare è molto elevata.
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