Solution methods for network model formulation and scenario analysis of supply chain optimization problem

Abstract

In large scale supply chain operations, companies tend to employ optimization tools for efficient supply chain planning and decision making. Regarding a shorter horizon Sales & operations execution (S&OE) process, planning and execution overlap, and new market data will constantly invalidate the optimality of current supply chain plan. Thus, an optimization tool for the S&OE process might become relevant and have some special requirements in terms of efficiency but also to understand and analyze the optimization results to evaluate the necessity of plan changes.

The objective of this research is to investigate how the network flows and solutions methods could be utilized as the optimization tool for the S&OE process, to support decision making in short-term planning when the market changes. The focal area of the research is to evaluate the capability of these methods to enhance interpretability and scenario analysis of the optimization results. The research consists of three distinct parts. The first part defines the problem and comprises the analysis requirements gathered by conducting a semi-structured interview. The second part includes a literature review that builds the theoretical framework of network flows and solution methods. The third part combines the problem definition and the literature review to formulate a supply chain model and run computational experiments, to evaluate the viability of the network model formulation and the selected solution method to answer the identified needs of scenario analysis.

The study reveals that by formulating the supply chain model in accordance with manufacturing network flow problem practices and solving the problem by means of the most promising solution method based on the literature, the network simplex, the core parameters within the principle of this algorithm does not provide much additional information for overall scenario analysis. To find the cause and effect of different decisions and constraints is a complex set, and answering to the causality of different changes in the model exhaustively becomes very difficult in a large supply chain. However, the network approach becomes beneficial in graph visualizations. Due to the connectivity of nodes with decision variables on arcs, network flow data utilizations are straightforward to have an overview of the optimized plan. With these visualizations, however, most of the identified needs of analysis are covered.

Suurien toimitusketjujen operaatioissa yrityksillä on taipumus käyttää optimointityökaluja tehokkaan toimitusketjusuunnittelun ja päätöksenteon tukena. Lyhyemmän aikahorisontin Sales & operations execution (S&OE) prosessissa suunnittelu ja suunnitelman toteutus limittyvät, ja jatkuvasti saatavilla oleva uusi markkinadata kumoaa nykyisen suunnitelman optimaalisuuden. Täten S&OE prosessin optimointi voi tulla olennaiseksi, ja siihen sisältyy erityisvaatimuksia liittyen työkalun tehokkuuteen, sekä optimointitulosten ymmärtämiseen ja analysointiin suunnitelman muutosten tarpeellisuuden arvioimiseksi.

Tämän diplomityön tavoitteena on tutkia, kuinka verkkomalleja ja siihen perustuvia ratkaisumetodeja voidaan hyödyntää (S&OE) prosessin optimointityökaluna tukemaan päätöksentekoa lyhyen aikavälin suunnittelussa markkinan muutostilanteissa. Työn keskeinen tutkimusalue on arvioida näiden ratkaisumetodien kyvykkyyttä parantaa optimointitulosten tulkittavuutta ja skenaarioanalyysiä. Tutkimus koostuu kolmesta osasta. Ensimmäinen osa sisältää ongelmanmäärittelyn sekä semi-strukturoidun haastattelun avulla kerätyt optimointituloksen analyysivaatimukset. Toinen osa käsittää kirjallisuuskatsauksen, joka luo verkkomallien ja ratkaisumetodien teoriapohjan. Kolmannessa osassa ongelmanmäärittely ja kirjallisuuskatsaus yhdistetään toimitusketjuongelman formuloimiseksi, jonka pohjalta suoritetaan laskennallisia kokeiluja valitun ratkaisumetodin avulla. Lopuksi tämän pohjalta arvioidaan ratkaisun kykyä täyttää tunnistetut analyysivaatimukset.

Tutkimus paljasti, että toimitusketjumallin formulointi manufacturing network flow -periaatteita noudattaen ja ratkaiseminen kirjallisuuden mukaan lupaavimman ratkaisumetodin, network simplexin, avulla, tämän ratkaisualgoritmin ydinparametrit eivät tarjoa lisäinformaatiota kokonaisvaltaiseen skenaarioanalyysiin. Eri päätösten ja rajaehtojen väliset syyt ja seuraukset ovat monimutkainen joukko, ja vastatakseen mallin eri muutosten kausaliteetteihin tyhjentävästi muodostuu erittäin vaikeaksi suuressa toimitusketjussa. Verkkopohjainen lähestyminen esittäytyy kuitenkin hyödylliseksi verkkovisualisoinneissa. Ketjun solmukohtien liitettävyys päätösmuuttujien ollessa kaarilla, on verkkomallipohjaisen datan hyödyntäminen optimoidun suunnitelman yleiskatsauksen visualisoimiseksi suoraviivaista. Tämä kuitenkin kattaa suurimman osan havaituista analyysivaatimuksista.