Forecasting and control in closed loop supply chains
Authors: Γκόλτσος Αθανάσιος 
Published: September 2021

Σήμερα, οι κατασκευαστές αντιδρούν σε έναν συνδυασμό οικονομικών, νομοθετικών και πιέσεων εταιρικής κοινωνικής ευθύνης και αναλαμβάνουν ολοένα και περισσότερο την ευθύνη για τα προϊόντα τους, όταν αυτά φθάσουν στο τέλος της ζωής τους. Με αυτόν τον τρόπο, βλέπουν τις λειτουργίες τους να μετακινούνται από τα παραδοσιακά γραμμικά μοντέλα "make-use-dispose" σε κυκλικά οικονομικά μοντέλα "make-use-reuse". Η ανακατασκευή (“remanufacturing”) είναι ένα τέτοιο μοντέλο και είναι ο πιο αποδοτικός και βιώσιμος τρόπος απόκτησης ενός ‘σαν καινούριο’ προϊόντος. Στην ιεραρχία ανάκτησης προϊόντων, η ανακατασκευή τοποθετείται κοντά στην κορυφή, καθώς ενθαρρύνει την επαναχρησιμοποίηση με ελάχιστη πρόσθετη εισροή πρώτων υλών, διαδραματίζοντας έτσι σημαντικό ρόλο στην κυκλική οικονομία. Αναφέρεται στον μετασχηματισμό χρησιμοποιημένων προϊόντων (πυρήνων, “cores”) σε προϊόντα που πληρούν προδιαγραφές και πρότυπα που είναι τουλάχιστον παρόμοια, αν όχι ταυτόσημα, με εκείνα νέων προϊόντων. Ενώ πολλές λειτουργίες είναι ανάλογες με εκείνες των παραδοσιακών κατασκευαστών, οι ανακατασκευαστές πρέπει να ασχοληθούν με τις πρόσθετες αβεβαιότητες που απορρέουν από την διαδικασία της ανάκτησης και μετασχηματισμού των πυρώνων (Goltsos et al., 2018).Έτσι η σκέψη μετακινείται από το τι πρέπει να κάνει στο τέλος της ζωής στο τι πρέπει να κάνει στο τέλος κάθε υπηρεσίας, καθώς οι πυρήνες γίνονται εισροές στη διαδικασία (επανα)κατασκευής. Αυτός ο κατά τα άλλα ευεργετικός επιχειρησιακός μετασχηματισμός έρχεται με αυξημένες αβεβαιότητες που πρέπει να αντιμετωπιστούν. Η διαδικασία τροφοδοσίας, η οποία περιγράφει τις εισροές πρώτων υλών στην παραγωγή, καθίσταται δυσκολότερη ως προς τη μοντελοποίηση και τον έλεγχο, καθώς επεκτείνεται για να συμπεριλάβει επιστροφές προϊόντων. Εμπλουτίζοντας τις συνεχώς υπάρχουσες αβεβαιότητες της ζήτησης, οι ανακατασκευαστές αντιμετωπίζουν αυτό που περιγράφουμε ως αβεβαιότητα "διπλής πηγής": άγνωστη ζήτηση, άγνωστες επιστροφές, ergo άγνωστη «καθαρή ζήτηση» (ζήτηση μείον επιστροφές). Προσεκτική ανασκόπηση της βιβλιογραφίας αποκαλύπτει τρεις «πυλώνες ανακατασκευής», viz. την πρόβλεψη, τις στρατηγικές συλλογής και τον έλεγχο αποθεμάτων, καλούνται να διαχειριστούν τις πρόσθετες αβεβαιότητες που προκύπτουν από το «κλείσιμο του κύκλου» (από σειριακές σε κυκλικές εφοδιαστικές αλυσίδες. Η παρούσα έρευνα επικεντρώνεται στις τεχνικές πρόβλεψης επιστροφών, εξετάζοντας επίσης την απόδοσής τους ως αναφορά τη διαχείριση αποθεμάτων. Στις διαδικασίες της αλυσίδας εφοδιασμού, η διαχείριση αποθεμάτων αφορά την υποστήριξη επιχειρησιακών αποφάσεων σχετικά με την προμήθεια και την αποθήκευση πολλαπλών μονάδων τήρησης αποθεμάτων (stock keeping units, SKU), καθώς και τα μέρη και υλικά που χρησιμοποιούνται για την κατασκευή τους. Αυτά τα αποθέματα είναι σε θέση να ικανοποιήσουν την τελική ζήτηση των πελατών, σε ένα απαιτούμενο επίπεδο εξυπηρέτησης ή / και έναν προϋπολογισμό. Σε περιπτώσεις όπου η ζήτηση είναι εξαρτημένη, όπως η ζήτηση εξαρτημάτων είναι εξαρτημένη στη ζήτηση των τελικών προϊόντων που συνθέτουν, ο έλεγχος αποθεμάτων μειώνεται σε μια προγραμματισμένη άσκηση μέσω διαδικασιών προγραμματισμού απαιτούμενων υλικών (MRP). Εάν η ζήτηση είναι ανεξάρτητη, αλλά με κάποιο τρόπο είναι γνωστή εκ των προτέρων, οι οικονομικές παραγγελίες ποσότητας θα παρέχουν τις βέλτιστες αποφάσεις για τα αποθέματα (Harris, 1913). Ωστόσο, η ζήτηση πλείστο ανεξάρτητη και άγνωστη κατά τη στιγμή που πρέπει να ληφθούν αποφάσεις σχετικά με την αποθήκευση και την παραγωγή, και γι' αυτό πρέπει να την προβλέψουμε. Σε αυτό το πλαίσιο, αναφερόμαστε σε μια πρόβλεψη ως την (καλύτερη δυνατή) προσδοκία για το τι πρόκειται να συμβεί όσον αφορά τη ζήτηση για μια συγκεκριμένη μονάδα τήρησης αποθεμάτων. Αυτό μπορεί να αναφέρεται σε μοναδική πρόβλεψη (μέση ή διάμεση ζήτηση), πρόβλεψη διασποράς, παραμέτρους, ή ολόκληρη την κατανομή της ζήτησης στο χρόνο που θέλουμε να προβλέψουμε. Διακρίνουμε αυτές τις προβλέψεις της ζήτησης (ή επιστροφών, στο πλαίσιο των κυκλικών αλυσίδων εφοδιασμού που μελετάμε), ενδεχομένως να χρησιμοποιηθεί για διαχείριση αποθεμάτων μονάδας αποθήκευσης (SKU), από προβλέψεις για άλλες λειτουργίες (π.χ. για προώθηση προϊόντων). Χρησιμοποιούμε τον όρο "πρόβλεψη διαχείρισης αποθεμάτων" για να περιγράψουμε τη διασταύρωση αυτών των δύο περιοχών, τη βιβλιογραφία για τον έλεγχο διαχείρισης αποθεμάτων που βασίζεται στην πρόβλεψη παραμέτρων, την εκμετάλλευση ή την προσαρμογή στα χαρακτηριστικά της ζήτησης. Είμαστε οι πρώτοι που διεξάγουμε κριτική ανασκόπηση αυτής της βιβλιογραφίας (Goltsos et al., 2020), η οποία ενημερώνει τις αποφάσεις μοντελοποίησης αυτής της εργασίας. Στο πλαίσιο αυτό, οι προβλέψεις γύρω από τις λειτουργίες ανακατασκευής συμπεριλαμβάνουν τρεις ταυτόχρονες προκλήσεις: α) πρόβλεψη του χρονισμού (πότε) και της ποσότητας (πόσο) της ζήτησης, β) πρόβλεψη του χρονισμού και της ποσότητας των επιστροφών, και γ) την κατάσταση/ποιότητα των επιστροφών (τουλάχιστον στο ελάχιστο πόσες αποδόσεις είναι χρήσιμες, δηλαδή στον αριθμό των ανακατασκευάσιμων επιστροφών). Η έρευνά μας επικεντρώνεται στις δύο πρώτες προκλήσεις: ταυτόχρονη πρόβλεψη της ζήτησης και των αποδόσεων, προς ενημέρωση των αποφάσεων παραγγελιών και παραγωγής στα πλαίσια επιχειρήσεων ανακατασκευής. Σε αντίθεση με τη ζήτηση, η ροή των επιστρεφόμενων στοιχείων δεν μπορεί να θεωρηθεί ανεξάρτητη τυχαία μεταβλητή, αλλά συνδέεται ισχυρά με προηγούμενες πωλήσεις. Όπως θα δείξουμε, αυτή η σχέση δεν μπορεί να παραμεληθεί χωρίς κόστος. Τέσσερις μέθοδοι που προτάθηκαν από τους Kelle and Silver (1989) έχουν προσελκύσει την προσοχή τόσο σε θεωρητικούς όσο και σε εμπειρικούς τομείς. Λόγω της έλλειψης διαθέσιμων δεδομένων, αυτές οι μέθοδοι δεν έχουν ποτέ δοκιμαστεί σε πραγματικά (σειριακά) δεδομένα πωλήσεων και επιστροφών, και επομένως η απόδοση τους σε πραγματικά δεδομένα είναι ελλειπής. Επιπλέον, η έρευνα στην περιοχή έχει υιοθετήσει κάποιες βολικές υποθέσεις όσον αφορά την πρόβλεψη της ζήτησης, οι οποίες αποκρίπτουν τις επιπτώσεις της αβεβαιότητας περί της ζήτησης όσον αφορά την πρόβλεψη των επιστροφών (και τις εργασίες ανακατασκευής). Η έρευνα είναι η πρώτη που εξετάζει αυτές τις δύο παραμέτρους, και παρέχει εμπειρικά στοιχεία σχετικά με τις επιπτώσεις της στειροποίησης στις προβλέψεις των επιστροφών. Βασιζόμενοι σε πρωτοφανής λεπτομέρειας δεδομένα (και κόπου που δαπανήθηκε για να αποκτηθούν), μοντελοποιούμε τις λειτουργίες ενός τυπικού ανακατασκευαστή. Τροποποιούμε τις μεθόδους πρόβλεψης επιστροφών για να επιτρέψουμε άγνωστη ζήτηση. Μια εμπεριστατωμένη εμπειρική ανάλυση διεξάγεται, μέσω προσομοίωσης, της απόδοσης των μεθόδων σε ένα περιβάλλον ανακατασκευής. Ένα μοναδικό σύνολο δεδομένων των σειριοποιημένων συναλλαγών και των επιστροφών από τον Όμιλο Excelitas και έναν από τους εργολάβους άμυνας στη Βόρεια Ουαλία, την Qioptiq, χρησιμοποιήθηκε για το σκοπό αυτό. Εκτός από την χρήση εμπειρικών δεδομένων, η άσκηση προσομοίωσης διεξήχθη, στο σύνολό της, χρησιμοποιώντας πραγματικές (σε αντίθεση με υποτιθέμενες) τιμές για όλες τις παραμέτρους ελέγχου. Είμαστε (οι πρώτοι) που χαρακτηρίζουμε την εμπειρική συμπεριφορά της κατανομής επιστροφών (βάση πραγματικών δεδομένων), καθώς και της σειράς ζήτησης και επιστροφών και κατασκεύασε μια λεπτομερή άσκηση προσομοίωσης για την εκ των προτέρων αξιολόγηση των επιδόσεων των διαφόρων προβλέψεων μεθόδους που σχετίζονται με διαφορετικούς βαθμούς έντασης πληροφοριών. Η απόδοση, τόσο ως προς την ακρίβεια όσο και ως προς την χρησιμότητα (απόδοση αποθεμάτων), έχει συζητηθεί στο πλαίσιο της τεχνολογίας των πληροφοριών και της βιβλιογραφίας σχετικά με τη διαθεσιμότητα δεδομένων. Βρίσκουμε πως η σειριοποίηση (που επιτρέπει τη χρησιμοποίηση της πιο σύνθετης μεθόδου, Μ3), που είναι κάτι που αξίζει τον κόπο για προϊόντα χαμηλής ζήτησης, ειδικά εάν είναι δαπανηρά. Επίσης, παρέχουμε αποδείξεις ότι τα οφέλη αυτά επεκτείνονται επίσης ε περιπτώσεις ειδών μεγάλου όγκου. Είναι σημαντικό ότι τα οφέλη της σειριοποίησης όχι μόνο καθιστούν δυνατή την εφαρμογή της M3, αλλά και το ακριβή χαρακτηρισμό της διαδικασίας επιστροφών, ωφελώντας έτσι και την πιο σταθερή και απλούστερη (M2). Όσον αφορά κατανομές, συνιστούμε είτε την χρησιμοποίηση της πραγματικής εμπειρικής κατανομής, είτε της κατανομής βήτα. Όσον αφορά τις μεθόδους, η M3 λειτουργεί καλύτερα σε σταθερά περιβάλλοντα, ενώ η σταθερότητα της M2 είναι προτιμότερη σε περιβάλλοντα υψηλής αβεβαιότητας. Διαπιστώνουμε ότι η αβεβαιότητα της ζήτησης είναι συχνά η κύρια πηγή αβεβαιότητας στο σύστημα, και πως περαιτέρω έρευνα απαιτείται σχετικά με τον έλεγχό της. Πιστεύουμε ότι αυτά τα ευρήματα σχετίζονται τόσο με την έρευνα πρόβλεψης επιστροφών όσο και με τις ροές της βιβλιογραφίας σχετικά με τη διαθεσιμότητα πληροφοριών και τα συστήματα διαχείρισής τους. Τέλος, παρουσιάζονται επιχειρήματα για τη σημασία της αλληλεπίδρασης της πρόβλεψης και του ελέγχου των αποθεμάτων γενικότερα αλλά και σε περιβάλλοντα ανακατασκευής συγκεκριμένα.