OPTIMIZACIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO MEDIANTE SISTEMAS MULTIAGENTES

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1 OPTIMIZACIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO MEDIANTE SISTEMAS MULTIAGENTES

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3 OPTIMIZACIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO UTILIZANDO SISTEMAS MULTIAGENTE. Autor: Liste García, Jacobo Directora: Meseguer Velasco, Claudia Director: Bobi Sanz, Miguel Ángel Entidad Colaboradora: ICAI Universidad Pontificia Comillas RESUMEN DEL PROYECTO Objetivos La gestión de la cadena de suministro es uno de los aspectos críticos para el crecimiento sostenible de muchas empresas. Los flujos de información, materiales y financieros de cada agente de la cadena de suministro pueden llegar a ser muy complejos. El objetivo de este proyecto ha sido optimizar todos los flujos que se generan entre los diferentes agentes de la cadena de suministro de forma que se mejore su eficiencia global. Para alcanzar este objetivo se ha desarrollado una plataforma basada en Sistemas Multiagentes cuyos agentes asumen los papeles identificados entre los actores que intervienen en la cadena de suministro. Estos agentes artificiales se han diseñado con una estrategia colaborativa que lleve a la optimización de la cadena de suministro. El diseño del Sistema Multiagente (SMA) se ha implantado en una plataforma a través de la que interactuarán tanto el usuario como los agentes. Introducción La cadena de suministro de una empresa es una red de suministradores, fábricas, centros de distribución, mayoristas y minoristas a través de la cual se producen flujos de información y materiales con el objetivo de satisfacer las necesidades del cliente final, ver Figura 1. El efecto Bullwhip es una de las principales causas de las ineficiencias que se producen a lo largo de la cadena de suministro y se debe fundamentalmente a que la falta de información entre los diferentes eslabones de la cadena amplifica los

4 efectos en la incertidumbre de la demanda aguas arriba. Su estudio se ha abordado con diferentes técnicas de simulación (simulación de eventos discretos, sistemas dinámicos) y de optimización. La aplicación de Sistemas Multiagentes para estudiar este efecto ha sido considerada como una herramienta interesante dado que a través de estos sistemas se puede transmitir información a lo largo de la cadena de suministro disminuyendo la incertidumbre de la demanda dando lugar a un mejor nivel de servicio para el cliente y una reducción en los inventarios. Flujo de Materiales Minorista Mayorista Distribuidor Fábrica Cliente Flujo de Información Figura 1. Flujos de información y materiales en una cadena de suministro En este proyecto se plantea el diseño y desarrollo de un Sistema Multiagente para analizar el efecto Bullwhip (efecto látigo) producido en las cadenas de suministro. El sistema permite modelar los distintos agentes (cliente, minorista, mayorista, fabricante) representando los flujos de información y materiales que se producen a lo largo de la cadena.

5 Sistema Multiagente Propuesto El Sistema Multiagente propuesto se ha programado sobre JADE, una de las principales plataformas de desarrollo de SMAs. La cadena de suministro utilizada consta de los 4 eslabones clásicos: cliente, minorista, mayorista y fábrica. Para cada uno de estos eslabones, el simulador permite generar el número de agentes que el usuario desee, pudiendo variar en cada una de las simulaciones que se ejecuten, permitiendo al usuario poder comparar los resultados de entre una amplia variedad de escenarios que se pueden presentar en la vida real. La comunicación entre los agentes que componen la cadena de suministro es siempre mediante mensajes directos entre los implicados en la conversación. Las posibles combinaciones de cruces de mensajes se muestran en la Figura 2. Cada uno de los agentes creados en cada uno de los eslabones puede intercambiar mensajes directos con los agentes del eslabón superior e inferior, pero únicamente con aquellos con los que hayan establecido el contacto en la inicialización del simulador. Este contacto se crea a través de un sistema de páginas amarillas en el que los agentes creados se dan de alta y es el agente interfaz quien les pone en contacto. La única excepción es el intercambio de mensajes entre minorista y fábrica cuando el minorista decide contactar con la fábrica en vez de con su mayorista habitual. Todo esto bajo la dirección del agente reloj, que sincroniza todos los mensajes enviados a lo largo de las semanas establecidas para el caso en simulación. Resultados y Conclusiones El SMA desarrollado en este proyecto ha tenido como objetivo fundamental estudiar el efecto Bullwhip en lo largo de la cadena de suministro, analizando qué factores pueden llegar a impactar más en la reducción del efecto.

6 Cliente Minorista Mayorista Fábrica Páginas Amarillas Agente Reloj Agente Interfaz Figura 2. Arquitectura del Sistema Multiagente Propuesto Los resultados confirman que la información compartida a lo largo de la cadena de suministro sustituye a los inventarios que tiene que mantener cada uno de los agentes en la cadena de suministro y por tanto el coste global de la cadena de suministro se reduce. Es decir, si un agente dispone de información sobre los pedidos del cliente, la incertidumbre de la demanda disminuye y el nivel de inventario para satisfacer los pedidos de los clientes se reduce. Esto tiene un impacto en el coste de cada agente y en el coste global de la cadena de suministro. También se han podido simular diferentes estrategias adoptadas en la práctica por varias empresa para conseguir cadenas de suministro más optimizadas que repercutan en un mejor servicio al cliente final y una reducción de coste a lo largo de la cadena.

7 OPTIMIZATION OF THE SUPPLY CHAIN BY USING MULTIAGENT'S SYSTEMS Author: Liste García, Jacobo Supervisor: Meseguer Velasco, Claudia Supervisor: Bobi Sanz, Miguel Ángel ABSTRACT Objetive The supply chain management is one of the most critical issues for sustainable growth of many companies. The material and financial information flows of each agent of the supply chain can become very complex. This project's objective is to optimize all flows which are generated between different chain supply agents in order to improve the overall efficiency. In order to achieve the mentioned objective it has been developed a software platform based on multiagent's systems. These agents play the roles identified among the stakeholders involved in the supply chain process. These artificial agents were designed by a collaborative strategy that will lead to the supply chain optimization. The Multi-Agent System (MAS) design was implemented into a software platform through which interact users and agents. Introduction The supply chain of any company is based on a network of suppliers, factories, distribution centres, wholesalers and retailers through which material and information flows are produced in order to meet the customer needs. See Figure 1. The Bullwhip effect is one of the major causes of the inefficiencies that they occur along the supply chain and is mainly due to that lack of information among different chain's liaisons amplifies the uncertainty effects of the demand backwards. His study has been addressed by different simulation and optimization techniques (discrete event simulation or dynamic systems). Application of Multiagent Systems to study this effect has been considered such as an interesting tool since through

8 these systems it can transmit information along the entire supply chain by decreasing the demand uncertainty which lead to a better service level to customer and decreasing inventories. Flujo de Materiales Minorista Mayorista Distribuidor Fábrica Cliente Flujo de Información Figure 1. Flows of information and materials in a supply chain In this project it was introduced the design and development of a Multi-Agent System in order to analyse the Bullwhip effect which is produced in supply chains. The system allows to customize different agents (customer, retailer, wholesaler, and manufacturer) by representing the information and materials flows that they occur along the entire chain. Proposed Multiagent System The proposed Multi-Agent System (MAS) was developed over JADE, a major development platforms for MASs. The supply chain used consists of 4 classic liaisons: customer, retailer, wholesaler and factory. For each of these liaisons, the simulator allows us to generate a number of agents that user wants, and to change them for each new simulations that could be run. In this way, the user can compare the results from a wide variety of scenarios that may occur in real life.

9 Communication between agents that make up the supply chain is always provided by direct messages among those involved in the conversation. Possible combinations of crossing messages are shown in Figure 2. Each one of agents created into each liaisons can exchange direct messages with agents of upper and lower liaison, but only with those with whom they have established contact at the initialization of the simulator. This contact is set through a system of yellow pages in which are added the created agents and it is the agent interface who puts them into contact. An exception is the exchange of messages between retail and factory when retailer decides to contact to factory instead of contact his usual wholesaler. All of this under agent clock supervision that synchronizes all messages sent along weeks which was established for a particular simulation case. Results and Conclusions The SMA developed in this project has have as a major objective to study the bullwhip effect along supply chain by analysing which factors may become more significant in decreasing the effect. Cliente Minorista Mayorista Fábrica Páginas Amarillas Agente Interfaz Agente Reloj Figure 2. Proposed Multiagent System Architecture

10 The results confirm that the information shared throughout the supply chain replaces the inventory that each agent has to maintain in the supply chain and, therefore, the overall cost of the supply chain is reduced. That is, if an agent has information about customer orders, demand uncertainty decrease and inventory level is reduced in order to meet customer orders. This has an impact over each agent cost, and over overall supply chain cost. It has also been possible to simulate different strategies adopted through practice by several companies in order to get more optimized supply chains that would impact in a better end customer service and decreasing costs throughout the entire supply chain.

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