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Analisi e proposte di miglioramento del sistema distributivo di un'azienda del settore sanitario: il caso Fresenius Medical Care Italia.
Tesi di Master in SCM Supply Chain Management
Università di Brescia
L'azienda
Fresenius Medical Care Italia, è un'azienda del gruppo Fresenius Group, multinazionale specializzata nel settore della nefrologia e dialisi. Nel 2004 il gruppo Fresenius ha realizzato un fatturato di 7.271 milioni di euro, con un numero di dipendenti pari a 65.000. I clienti serviti ammontano a 124.400, mentre le cliniche raggiungono 1.610 unità. Fresenius Medical Care Italia serve oltre 640 clienti, suddivisi tra cliniche private ed ospedali pubblici. Considerando l'attuale situazione di outsourcing dei servizi di magazzino e trasporti della sede italiana, l'azienda si è interrogata sulla convenienza della scelta compiuta negli ultimi anni. Il gruppo Fresenius ha infatti mantenuto gestioni specifiche nelle diverse nazioni europee a causa dei differenti contesti nei quali si sono sviluppate le reti distributive. In alcune nazioni, come ad esempio l'Inghilterra, l'azienda è rimasta infatti proprietaria dell'intero parco automezzi, che provvede alla distribuzione dei propri prodotti, mentre in altre, come l'Italia si è deciso di affidare a terzi l'intera gestione del processo distributivo. Scopo principale del lavoro è stato quello di identificare un metro di valutazione delle scelte compiute e definire dei range di variabilità delle grandezze in gioco, entro i quali la scelta effettuata rimaneva economicamente vantaggiosa. A ciò si univa l'eventuale valutazione di proposte di riconfigurazioni della rete. Il progetto ha quindi analizzato un ipotetico sistema distributivo dei prodotti Fresenius sul territorio italiano, attraverso l'implementazione di tre modelli, dalla complessità via via crescente.

Variabilità della domanda
Tra i prodotti Fresenius, la famiglia di articoli più rappresentativa è costituita dai filtri per dialisi. Questo prodotto del tipo usa e getta, viene installato sulle macchine per dialisi all'inizio del trattamento e viene sostituito ad ogni seduta della terapia. La Fresenius Medical Care Italia utilizza una modalità particolare per rifornire e fatturare i prodotti alle cliniche di proprietà, che assorbono circa il 10% della produzione. Il riordino e la fornitura di prodotti si basa infatti su un "inventario" eseguito l'ultimo giorno di ogni mese dalla clinica stessa, mentre la fatturazione avviene sulla dichiarazione dei trattamenti di dialisi realmente effettuati. Questa metodologia operativa porta in alcuni casi ad un disallineamento tra le quantità ordinate ed i consumi effettivi del momento. La richiesta di materiale da parte delle cliniche viene quindi di fatto filtrata dalla politica di gestione delle scorte attuate dalle stesse. Molte volte le quantità riordinate sono strettamente legate alla disponibilità di spazio per lo stoccaggio o alle attività di verifica e controllo del locale magazzino. Confrontando i dati di riordino con i dati di consumo reale, si scopre in alcuni casi una notevole discrepanza tra l'andamento temporale delle due serie (vedi esempio in figura), anche se confrontando i valori medi, le quantità complessive riordinate dai clienti non si discostano di molto dalle quantità effettivamente utilizzate (Pz Fatturati). Le cose cambiano sensibilmente riferendoci alla deviazione standard ed al più significativo coefficiente di variazione (CV). Le considerazioni effettuate sono state estese anche alle altre tipologie di clienti (ospedali e cliniche non di proprietà). I risultati di questa analisi e la tipologia di prodotto, legato a trattamenti di dialisi che i pazienti sono di fatto costretti a ripetere nel tempo, hanno portato ad ipotizzare nell'implementazione dei modelli, una domanda pressoché costante nel tempo.


Georeferenziazione dei clienti
Dopo la prima elaborazione dei dati si è subito individuata la necessità di un loro posizionamento spaziale, all'interno del territorio italiano. I dati estratti riportavano infatti la domanda mensile degli ultimi 12 mesi per ognuno dei 646 clienti italiani di FMCI, dei quali era inoltre disponibile la ragione sociale e la località. Trattandosi di un problema di distribuzione, si è reso di fatto indispensabile determinare la posizione geografica dei singoli clienti, in modo da poter costruire l'effettiva distribuzione spaziale dei punti di consegna, ovvero dei nodi costituenti la rete distributiva. Attraverso l'utilizzo di un database relazionale costruito ad hoc, ad ogni punto di consegna (cliente) sono state associate le coordinate della località (città o piccolo centro abitato) che compariva in anagrafica, attraverso la comparazione con il database delle coordinate di tutte le località italiane. Le coordinate geografiche (Latitudine e Longitudine) delle località italiane sono state acquisite dal sito della "US National Geospatial-Intelligence Agency (NGA)". Le coordinate geografiche sono state successivamente convertite in coordinate NE (Nord,Est), espresse in metri, secondo la proiezione di Mercatore (Universal Transverse Mercator). Questo ha consentito un'agevole calcolo delle distanze tra i vari punti della rete, passo indispensabile per una corretta valutazione dei costi di trasporto.


Modelli e parametri
I diversi modelli formulati hanno permesso di valutare i costi totali, unitamente alla loro dipendenza dai parametri ipotizzati (analisi di sensitività). I parametri in ingresso, sui quali si è dovuto procedere a pesanti ipotesi, vista l'impossibilità di disporre di informazioni dettagliate, sono stati suddivisi in due categorie principali. La prima considerava i parametri di tipo ambientale, come i costi contingenti di gasolio, manodopera e mezzi, mentre la seconda comprendeva parametri di tipo strutturale, ossia che intervenivano direttamente nella configurazione della rete distributiva e sui quali era quindi possibile ipotizzare combinazioni differenti. Questa seconda categoria comprendeva ad esempio la dimensione della zona di aggregazione o la frequenza di consegna a i clienti. Purtroppo è stato necessario fare delle ipotesi su un elevato numero di grandezze in ingresso al modello, in quanto, attualmente l'azienda si serve di un operatore logistico esterno per le attività di magazzino e trasporto, di cui poco è dato di conoscere. Le ipotesi che si è reso necessario assumere hanno riguardato differenti aspetti della rete distributiva. In pratica si è dovuto impostare molti parametri di cui non era possibile conoscere esattamente il valore.


Modello di stima dei costi di trasporto (modello n°1)
Obiettivo principale dello studio è stato quello di determinare i costi logistici complessivi, nel caso in cui l'azienda fosse stata proprietaria dell'intera rete distributiva. Tali risultati sarebbero poi stati confrontati con i costi distributivi attuali (noti) che l'azienda sostiene nei confronti dei partner logistici. Si è quindi proceduto configurando una ipotetica rete distributiva a due livelli. Il primo modello sviluppato partiva dai dati di domanda aggregata, per restituire la struttura dei costi complessivi di trasporto. E' stato possibile confrontare i costi attuali solo con i costi di trasporto, in quanto alcuni costi logistici non compaiono "a bilancio", come ad esempio il costo dell'immobilizzo finanziario necessario per mantenere le scorte nei magazzini, rendendoli di fatto difficilmente stimabili per gli anni passati. Con i risultati del modello si è potuto inoltre valutare la qualità dei dati che sarebbero poi stati utilizzati come input nei modelli seguenti. Le zone in cui il territorio italiano è stato suddiviso sono state ipotizzate di forma circolare, con il deposito (transit point) situato nel centro.

Modello di stima della frequenza ottimale di consegna sulla singola zona (modello n°2)
Il secondo modello ha avuto come obiettivi principali l'individuazione di una frequenza ottimale di consegna ai clienti (da confrontare con la frequenza con cui vengono serviti attualmente). Come obiettivo secondario è stato inoltre possibile condurre un'analisi mirata alla definizione della dimensione ottimale della zona di aggregazione dei clienti. Per frequenza ottimale di consegna si intende quella che rende minimi i costi logistici complessivi. In realtà in questo modello si prendono in considerazione solo i costi logistici imputabili alla zona scelta, senza considerare i costi complessivi di tutta la rete distributiva. Il modello aggrega la domanda dei clienti che ricadono nella zona considerata e ne restituisce i costi logistici. Obiettivo del modello non è infatti determinare l'ammontare complessivo dei costi di trasporto in tutte le zone, ma determinare la frequenza ottimale con cui rifornire i magazzini dei clienti. Il modello riceve in ingresso un punto sul territorio italiano (di coordinate N,E), il raggio di ampiezza dell'area considerata e la frequenza di visita ai clienti. Dato che la frequenza di visita costituisce un input del modello, è stato necessario far variare questo parametro per ottenere una relazione frequenza-costi. Ciò ha permesso di definire il valore di frequenza "ottimo" in corrispondenza del quale il modello restituisce il valore minimo dei costi complessivi. Variando la frequenza è stato inoltre possibile studiare l'andamento delle singole componenti di costo, che andavano a costituire il costo logistico complessivo.


Modello globale di analisi dei costi logistici (modello n°3)
Il terzo modello sviluppato ha visto il cambiamento dello strumento informatico utilizzato, passando da un normale foglio di calcolo (Excel) ad un vero e proprio linguaggio di programmazione ad oggetti (Delphi). Questa scelta, pur richiedendo un più intenso sforzo di sviluppo, ha permesso una maggiore libertà nella definizione delle varie componenti del modello e delle loro relazioni. Solo in questo modo infatti è stato possibile fare delle osservazioni che richiedevano l'interazione di tutte le componenti in gioco. La caratteristica principale di questo ultimo modello è stata la suddivisione reale del territorio in zone esagonali in modo da assegnare esattamente ogni cliente ad una determinata zona. Questo ha permesso di tener conto della non perfetta omogeneità nella distribuzione spaziale dei clienti, finora non considerata. La forma circolare delle zone, ipotizzata nei precedenti modelli, non consentiva l'assegnazione univoca di ogni cliente alla propria zona. In altre parole impediva una copertura completa del territorio, senza incorrere in problemi di sovrapposizione o di mancata copertura di alcune aree. Si è deciso quindi di ipotizzare le zone non circolari, ma di forma esagonale. Questo ha permesso di coprire interamente il territorio senza lasciare "buchi" e senza sovrapporre le zone, consentendo l'assegnazione univoca di ogni cliente alla propria zona. La procedura di calcolo attribuiva le coordinate (N,E) del centro, secondo una griglia calcolata in base al raggio selezionato (lato dell'esagono).


Successivamente per ogni cliente veniva calcolata la sua distanza dal centro di ogni esagono, assegnando al cliente la zona con il centro a distanza minore. Ai fini del calcolo, all'interno di ogni zona i clienti sono stati ipotizzati distribuiti omogeneamente, così come la loro domanda aggregata. Un inconveniente che una suddivisione del genere può presentare è l'effetto di distorsione che si può manifestarsi nelle zone attraversate dalla linea di costa. In queste zone infatti si rileva una densità inferiore a quella reale. Questo problema si attenua diminuendo il lato degli esagoni.
I due modelli precedenti, pur mantenendo la loro validità concettuale, presentano notevoli limiti e per alcuni aspetti li discostano anche sensibilmente dalla realtà. La caratteristica di mantenere completamente indipendenti i due livelli distributivi è forse l'aspetto più evidente di questa loro inapplicabilità. Il nuovo modello cerca quindi di porre rimedio ai limiti evidenziati introducendo al contempo notevoli strumenti di analisi.


Il modello è stato concepito per l'utilizzo attraverso un'analisi di tipo what-if, che consente di variare in modo indipendente ciascun parametro ed osservare in tempo reale quali sono le ripercussioni sulla struttura dei costi della modifica effettuata. È stata inoltre integrata la possibilità di effettuare un'analisi di sensitività su ognuno dei parametri in ingresso. Impostando un intervallo di variabilità per ogni parametro è possibile osservare l'andamento delle componenti di costo per tutti i valori compresi nell'intervallo. I risultati possono essere anche diagrammati per una più agevole ed immediata interpretazione.


Considerazioni
L'analisi dei dati in uscita ai modelli ha avvalorato le scelte aziendali, in direzione di una strategia di outsourcing dei servizi logistici. Si è potuto evidenziare inoltre in che modo l'economicità della scelta fosse strettamente legata alla tipologia di prodotto ed ai volumi effettivamente distribuiti. Logicamente un modello in quanto tale può non rispecchiare esattamente la realtà, pur rimanendo valide le indicazioni che riesce a fornite, relativamente agli aspetti per i quali è stato sviluppato. Non sempre inoltre un solo modello è sufficiente a fornire risposte a differenti domande, ossia per sviscerare tutti gli aspetti di un problema complesso quale l'analisi di un sistema distributivo, può rendersi necessario ricorrere allo sviluppo di più modelli, anche concettualmente molto diversi tra loro.
Alla realizzazione del progetto hanno collaborato l'Ing. Paolo Ragusa (tutor aziendale di FMC) e l'Ing. Simone Zanoni (tutor universitario Università degli studi di Brescia).

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