Produktionsstrategicentrum (PSC): www.produktionsstrategi.se
Är din försörjningskedja optimal?
I takt med att konkurrensen ökar och dessutom blir allt mer global börjar fler företag att se
över sin försörjningskedja och dess struktur. Detta resulterar ofta i strukturella beslut kring
investeringar, outsourcing, omlokalisering av volymer, mm. Här beskrivs en metod för att optimera sin försörjningskedja på strategisk nivå och systemstöd för detta.
Av Martin Rudberg
NLEDNINGEN till att ett företags försörjningskedja ser ut på ett visst sätt kan bero på en
mängd faktorer. I en ideal värld vore så klart
varje försörjningskedja designad baserat på vad som är
bäst med hänsyn till företagets mål, visioner och strategiska inriktning. Så är dock sällan fallet utan designen beror snarare på andra faktorer; historiskt arv, effekter av uppköp, motköpsaffärer, penetrering av nya
marknader, närhet till insatsvaror och personal, mm.
Därav kan det ofta vara bra att med jämna mellanrum
genomlysa försörjningskedjans design för att säkerställa att förutsättningarna för att bedriva effektiv och
vinstgivande verksamhet finns. Försörjningskedjans
design sätter ramarna för hur ett företag kan leva upp
till konkurrensen i form av responsivitet, leveransledtider, mm, men också under vilken kostnadsstruktur
man måste verka. I takt med att konkurrensen och
produkt-/produktionstekniker ändras kan det också
ställa krav på förändring av försörjningskedjan.
Design av försörjningskedjan innefattar beslut
som baseras på aggregerad data och som fattas relativt sällan (vanligtvis 1 gång/år) och då för en lång
planeringshorisont (2-10 år). Då besluten ofta rör
stora investeringar och strukturella förändringar nära
kopplat till företagets affärsstrategi, är det typiskt
ledningsgruppen som fattar besluten. Vår erfarenhet
är att dessa beslut, som sätter ramarna för företagets
konkurrensförmåga och effektivitet, i många fall fattas på godtyckliga grunder utan en ordentlig analys
av vilka effekter det kan få på försörjningskedjans
prestanda. I dag finns det dock bra systemstöd för att
bistå beslutsfattarna i den strategiska planeringen av
försörjningskedjan, för att på så sätt kunna fatta ”optimala” beslut kring försörjningskedjans design. Inom
systemstödsvärlden kallas denna beslutsnivå för strategisk nätverksdesign.
A
Strategisk nätverksdesign
Strategisk nätverksdesign (SND) erbjuds idag som en
standardmodul inom den programsvit som går under
benämningen Avancerade planeringssystem (APS),
och definieras enligt följande: ”SND är den del av den
strategiska planeringen som framför allt rör anläggningslokalisering, distributionsstrukturer, samt de övergripande
materialflödena genom försörjningskedjan. Med hänsyn till
övergripande strategiska mål behandlas klassiska frågeställningar gällande dimensionering av försörjningskedjans
totala kapacitet, lokalisering av anläggningar, val av transportslag, hänsyn till ’globala aspekter’ (t.ex. frihandelsområden, krav på lokal produktionsandel), produktallokering,
mm.”
Produktionsstrategi
I det följande kommer vi att beskriva en lämplig metodik för SND som i mångt och mycket följer traditionella faser som gås igenom vid en analys av försörjningskedjans design. Dessutom beskriver vi vilken
typ av systemstöd som finns att tillgå i det faktiska
beslutsfattandet.
Metodik
SND brukar ofta delas upp i fyra faser där de första
tre behandlar målsättning och förutsättningar för hur
beslutsmodellen bör sättas upp, medan den sista fasen
utgör det faktiska beslutsfattandet.
Fas 1 – Bestäm strategi för försörjningskedjan (nätverket): Företagets affärsstrategi för de kommande 3-10
åren utgör startpunkten för nätverksdesignen. Vad
har företaget för visioner och mål gällande marknader,
produktportfölj, teknologier, mm? Dessutom bör man
beakta konkurrenssituationen både på befintliga och
nya marknader, samt ta hänsyn till kommande teknikskiften och regleringar (frihandel, miljö, mm). I målformuleringen för försörjningskedjan bör man också
ta hänsyn till interna strategiska begränsningar såsom
tillgång till kapital och tillväxtstrategi, befintligt nätverk och kompetensen inom organisationen, mm.
Fas 2 – Nulägesanalys: Fas 2 utgör en kartläggning
av rådande försörjningskedja och dess förutsättningar.
Vid sidan av nätverkets befintliga struktur och lokalisering ingår att göra långsiktiga efterfrågeprognoser
gällande övergripande volymer, in- och utfasning av
produkter, samt att inventera rådande produktionsteknologi i försörjningskedjan gällande t.ex. kostnadsstruktur, flexibilitet, skalfaktorer, mm. Dessutom bör
man göra en övergripande analys av försörjningskedjans konkurrensfaktorer i form av att på produktfamiljsnivå definiera ordervinnare och orderkvalificerare.
Fas 3 – Lokaliseringsalternativ: När mål och nuläge
för försörjningskedjan är definierade gäller det att generera lokaliseringsalternativ och alternativa distributionssätt och transportslag. Som en del i detta måste
man kartlägga tillgänglig infrastruktur i form av vägoch järnvägsnät, hamnar, fastigheter, mm, men också
tillgänglighet på leverantörer, transportörer, kompetent personal, mm. Med hänsyn till detta genereras ett
antal alternativa lokaliseringar vid sidan av befintlig
nätverksstruktur.
Fas 4 – Lokaliseringsbeslut: I det faktiska beslutsfattandet kring försörjningskedjans struktur gäller det att
väga alternativa lokaliseringar och transportvägar mot
den befintliga strukturen. Ett steg handlar om att optimera försörjningskedjan med hänsyn till målen från
fas 1 och de olika lokaliseringsalternativen från fas 3.
För att kunna göra detta behövs data om faktorkostnader för produktion (arbetskraft, material, energi,
kapital, underhåll, mm), och övriga logistikkostnader
(transport, lagerhållning, samordning, omlastning,
mm), samt relevanta begränsningar för alla lokaliseringsalternativ. Sedan jämförs detta med den befintliga
strukturen från fas 2, varefter en gapanalys genomförs
och beslut om eventuell förändring av försörjningskedjan fattas. I detta beslut måste kostnader för omstrukturering av försörjningskedjan vägas mot de vinster (reducerade kostnader) som man kan erhålla med
en ny design.
De tre första faserna av SND handlar mycket om att
samla data och bestämma sig för åt vilket håll företaget skall sträva. Fas fyra däremot innehåller beslutsfattande med ett flertal variabler som snabbt blir mycket
komplext. Ett globalt företags försörjningskedja kan
med ett fåtal alternativa placeringar av fabriker och
distributionsanläggningar snabbt resultera i 1000-tals
alternativa lösningar och väger man också in olika
transportalternativ kan problemet lätt växa till 100
000-tals olika lösningar. Frågan är då hur man hittar
den optimala lösningen – och det är här systemstödet
kommer in.
Systemstöd
En del av de stora systemleverantörerna inom APS
(i2, SAP, Lawson, m.fl.) erbjuder stöd för SND, men
det finns också en hel del nischleverantörer som specialiserat sig just på SND. Då SND genomförs relativt sällan och används på ett annat sätt än de transaktionstunga planeringsmodulerna öppnar det upp
dörren för ”best-of-breed”-lösningar då kravet på
integration med det övriga planeringssystemet framför allt handlar om att exportera grunddata från ERPsystemets databas. Systemstödet för SND består grovt
sett av en modelleringsmiljö för försörjningskedjan, en
miljö som översätter den strukturella modellen till en
matematisk modell, och slutligen en så kallad lösare,
som löser ett optimeringsproblem mot det mål som
har definierats i målfunktionen och med hänsyn till de
begränsningar som finns i försörjningskedjan. En strategi existerar inte bara i nuet utan handlar mer om vart
företaget är på väg. Eftersom ordervinnare är både
tids- och marknadsspecifika betyder det att strategin
bör vila även på den framtida mixen av ordervinnare.
Därför är det viktigt att se även framtida ordervinnare
och orderkvalificerare.
Optimeringsproblem gällande design av försörjningskedjor baseras på en kombination av linjärprogrammering och så kallad heltalsprogrammering, då
anläggningar typisk modelleras som binära variabler.
Antingen är anläggningen igång, eller också är den
stängd (finns inte). På så sätt låter man modellen testa
100 000-tals olika möjliga kombinationer av att använda olika lokaliseringar av fabriker, fler eller färre
distributionscenter/lagerlokaler, olika transportvägar
och transportsätt, etc. På ett par minuter hinner lösaren
söka igenom den matematiska modellen för att slutligen hitta den optimala lösningen. Denna lösning kan
sedan ställas mot den befintliga strukturen och man får
en övre gräns på hur mycket mer kostnadseffektiv de-
signen kan vara. Med hänsyn till detta gap kan man sedan genomföra investeringsanalyser för att se om man
kan räkna hem en investering i, eller nedläggning av,
anläggningar och förändrade transportsätt.
Exempel på användning
Inom det forskningsprojekt vi bedriver gällande planering av försörjningskedjor har vi stött på en del företag
som använder sig av SND i sitt beslutsfattande. Några
företag har använt det som en engångsföreteelse, medan andra har skapat en rutin för att belysa designen av
försörjningskedjan i samband med den årliga budgetprocessen och/eller i samband med att nya produkter
introduceras.
När danska Aarhus United A/S och svenska Karlshamns AB gick samman till AarhusKarlshamn (AAK)
kompletterade de varandra väl ur ett marknadsperspektiv, men de hade var sin i princip identisk produktionsverksamhet och frågan var hur denna bäst skulle
utnyttjas. AAK initierade då ett projekt som med stöd
av Lawsons SND-modul skapade ett antal tänkbara
scenarios kring hur de två produktionsverksamheterna bäst skulle användas och jämförde sedan de optimerade nätverken med befintlig struktur för att på så
sätt skapa de bästa förutsättningarna för försörjning,
produktion och distribution till en global marknad.
Norska Fellerskjöpet (motsvarande Lantmännen i
Sverige) har inlett ett antal projekt för att genomlysa
designen av sina försörjningskedjor inom ett antal
olika divisioner, med hjälp av en SND-modul från
Llamasoft. Inom ett av projekten gjorde de gemensam
sak med sin gödselleverantör (Yara) och modellerade
tillsammans upp försörjningskedjan med produktionsanläggningar, distributionsanläggningar, olika
transportslag (tåg, färja, lastbil) med leverans till 384
kommuner inom Norge. Genom detta visade det sig
att tre distributionscentraler var överflödiga och att genom att försörja respektive marknad på ett bättre sätt
fanns en direkt besparingspotential i form av reducerade kostnader på ca 20 MNOK (ca 10% av divisionens
totala logistikkostnader). Fellerskjöpet håller nu på att
genomföra likande studier inom ett flertal av företagets divisioner.
Avslutning
SND är ett komplext, men viktigt, område inom supply chain management. Den struktur man sätter för sin
försörjningskedja sätter så klart ramar för hur effektiv
man kan vara, med hänsyn till leveranstider, kostnader, kapitalbindning, mm. Har man inom sin försörjningskedja närmat sig en effektiv front är förmodligen
investeringar i en förändring av försörjningskedjan
bättre använda pengar än fortsatt effektiviseringsarbete inom befintlig struktur. „
Referenser
CHOPRA, S., MEINDL, P. (2004) Supply Chain Management (2:a uppl.), Pearson-Prentice Hall.
STADTLER, H., KILGER, C. (Eds) (2005) Supply Chain
Management and Advanced Planning (3:e uppl.),
Springer.
Artikel N0801D
Produktionsstrategi