Modelagem das Operações de um Centro de Distribuição de Produtos Farmacêuticos

Cardinal Health é um elo essencial na cadeia de fornecimento de cuidados de saúde, oferecendo entrega no dia seguinte (D+1) para mais de 30.000 locais, incluindo hospitais, farmácias, consultórios médicos e diretamente ao consumidor. Além disso, outros serviços de adição de valor, incluindo gestão de eficiência e demanda, gestão de capital de giro e contratos de gestão de crédito adicionam às dificuldades existentes no setor - de pouca confiabilidade na fabricação e perturbações no fornecimento devido aos regulamentos da FDA e DDA . Em resumo, Cardinal Health deve se adaptar à variabilidade na gestão da distribuição farmacêutica.

Cardinal Health considera a disposição das instalações, o fluxo de produtos, a separação de pedidos, o planejamento e programação de trabalho, requisitos de ordem do cliente e gargalos para análises e para a gestão das operações diárias. Ferramentas de análise tradicionais, como "tentativa e erro" de forma empírica são arriscadas, caras e difíceis de fazer alterações. Pesquisadores de operações de engenharia de produção sugeririam a utilização de modelos matemáticos, de baixo custo, no entanto, estes modelos não capturam a dinâmicas inesperadas. Fatores em aberto ou com comportamentos emergentes, como o congestionamento, não seriam resolvidos por um modelo matemático padrão. Além disso, modelagens baseada em processos ou eventos discretos não seriam vantajosas devido à incapacidade de representar uma instalação de forma naturalmente. Isto levou Brian Heath e Cardinal Health a explorar opções de análise de alternativas.

Solução

Modelagem Baseada em Agentes (Agent Based Modelling - ABM) com AnyLogic deu à Cardinal Health o dispositivo necessário para resolver muitos problemas de distribuição de armazém sem as restrições de ferramentas tradicionais. ABM representa abstrações de entidades autônomas distribuídas que podem interagir umas com as outras e com o ambiente a sua voltaatravés do espaço e do tempo, permitindo a Cardinal Health capturar alocação de tempo de trabalho, tempo de congestionamento e de espera, tempos de ciclo, a distância percorrida por cada agente, a variabilidade do trabalhador e outras métricas importantes.

O modelo construído baseava-se principalmente nas atividades dos funcionários e nas interações uns com os outros durante o dia, fazendo necessário para importar dados como tempo de picking e padrões de desempenho para o modelo. Agora Cardinal Health pode obter resultados de tempo de espera em gargalos e avaliar qual o tamanho do problema causado por esses congestionamentos, já que os " agentes " são modelados como indivíduos com relações especiais entre si. Os parâmetros adicionais incluídos no modelo são várias velocidades de trabalho, comportamento do trabalhador, curvas de aprendizagem, os tempos de ciclo, produtos turn-around e distância percorrida a pé ou de condução.

A capacidade de importar arquivos do Excel também foi imperativa já que Cardinal Health tem inúmeros armazéns e, portanto, precisa testar vários layouts. Usando AnyLogic, caso uma mudança faça-se necessária, ela é tão simples como atualizar o arquivo Excel.

Resultado

O modelo baseado agente construído com software AnyLogic permite a Cardinal Health comparar layouts, tecnologias de picking e estratégias de alocação de produtos. Além disso, eles podem avaliar diferentes métodos de picking para atualizar modelos de pessoal e de apoio no CD caso a carga de trabalho varie dia a dia. Estatísticas também são recolhidas, como tempo manuseio, quantos lotes são concluídos por hora, o tempo de descarga de caminhão e sequenciamento de eventos.

Além da clareza obtida através das métricas acima, o modelo revelou um problema criado devido à distribuição aleatória de trabalho. A carga de trabalho de cada funcionário era desigual fazendo com que um fosse rápido e outro mais lento. Ao equilibrar a carga de trabalho, os funcionários começaram a trabalhar a um ritmo semelhante e o congestionamento diminuiu drasticamente.

Resultados do Projeto

Ao minimizar o congestionamento usando software AnyLogic, Cardinal Health foi capaz de diminuir o turno médio de 10,5 horas para 7,25 horas e aumentar a capacidade da equipe. Cardinal Health economiza mais de US$ 3 milhões por ano usando Simulação Baseada em Agentes com AnyLogic.

Texto publicado originalmente por anylogic.com

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