문제:
HAVI는 50억 달러의 글로벌 기업이자 맥도날드의 오랜 공급망이자 포장 파트너다. 그들은 공급망 관리, 포장, 물류, 재활용 및 폐기물을 위한 서비스를 제공한다. 맥도날드가 1만4천개의 레스토랑에서 하루 종일 더 많은 메뉴 항목으로 이용가능성을 확대함으로써 올데이 조찬 출시 성공을 기반으로 하고자 했을 때, 그들은 여러 가지 도전(메뉴 복잡성, 새로운 장비 필요성, 공간 제약)에 직면했다.
맥도날드의 사업 목표는 메뉴 확장에 가능한 최고의 재정수익을 얻기 위해 주방을 갖추는 것이었다. HAVI와 함께, 14,000개의 레스토랑에 걸쳐 공급망과 운영의 엄청난 복잡성을 반영하는 시뮬레이션 모델이 만들어졌다. 모델의 가치는 장비 구매 및 인력에 대한 보다 정보에 입각한 의사결정을 가능하게 하는 것이었다.
해결책:
HAVI는 시뮬레이션과 분석을 위해 반복적인 가설 기반 프로세스를 채택하여 데이터와 인간 경험의 균형을 맞춘다.
맥도날드의 요구사항을 충족하기 위해 이 모델은 다음을 고려했다.
- 지역 선호도
- 메뉴 복잡성
- 조리 공간
- 동시에 조리되는 다양한 품목의 증가
- 장비 및 인력 배치
AnyLogic을 사용하면 공간 제약 조건과 다양한 장비 및 노동 구성과 함께 이러한 요구사항을 충족하고 시뮬레이션할 수 있다. 시뮬레이션 모델의 의사결정 변수에는 다음이 포함되었다.
- 장비 유형
- 장비 공간 요구 사항
- 노동자의 필요성
- 수요율
- 배치 크기
- 제품 믹스
- 스토어 레이아웃
- 드라이브 스루 수요
출력 측면에서는 고객 경험을 측정하는 것이 필수적이었다. 그 결과, 서비스 지표 가운데 서비스 시간, 제품 신선도, 폐기물 등의 요소도 모델에 포함되었다.
마지막으로, HAVI의 분석 과정의 엄격함에 따라, 모델은 맥도날드 테스트 키친에서의 시험 등 검증과 교정의 대상이 되었다. 결과 모델은 필요한 지표를 포착하고 실제 세계에 필적할 만한 시뮬레이션을 제공했다. 간단히 말해서 애니로직 시뮬레이션은 맥도날드에게 원하는 메뉴 확장에 대한 최고의 재정적 수익률을 제공하면서 의사결정 과정에 도움을 주었다.
AnyLogic에서 에이전트 기반 모델링의 위력은 시스템의 본질을 현실에서 그대로 포착할 수 있게 했다. 장비, 노동력 및 이들이 운용하는 환경의 특성과 매개변수는 재사용을 위해 개발된 필요성과 맞춤형으로 모델링할 수 있다.
HAVI는 에이전트 기반, 이산 이벤트 및 시스템 역학이 하나의 시스템 내에서 함께 작동하여 가장 총체적이고 강력한 결과를 얻도록 하는 다중 모델링 방법을 지원하기 때문에 AnyLogic 시뮬레이션을 사용하기로 선택했다.
결과:
이러한 권고안은 다양한 시나리오에서 고객 서비스 수준 임계값을 충족하기 위한 장비 요구 및 비용 추정치를 다루었다. 이를 통해 HAVI는 맞춤형 권장 사항을 제공할 수 있었다.
이러한 권고안은 다양한 시나리오에서 고객 서비스 수준 임계값을 충족하기 위한 장비 요구 및 비용 추정치를 다루었다. 제안된 장비 비용 회피 및 인건비와 장비에 대한 비용 절충의 최적화를 초래한 이점.
AnyLogic 시뮬레이션 모델링이 없었다면, 철저한 물리적 테스트와 관련된 시간 및 비용 제약으로 인해 맞춤형 권고사항이 방지되었을 것이다.
Nate DeJong, HAVI의 프로젝트 프리젠테이션
