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https://hdl.handle.net/1822/88014
Título: | Optimization of raw material stock management and control processes to reduce the risk of overstock |
Outro(s) título(s): | Otimização de processos de gestão e controlo de inventário de matérias-primas para reduzir o risco de excesso de inventário |
Autor(es): | Martins, Fábio Henrique da Silva |
Orientador(es): | Carvalho, Maria Sameiro |
Palavras-chave: | Business intelligence Inventory management Overstock Supply chain Supply chain management Cadeia de abastecimento Excesso de inventário Gestão da cadeia de abastecimento Gestão de inventário |
Data: | 6-Dez-2023 |
Resumo(s): | This dissertation project was developed as part of the Master’s Degree in Industrial Engineering and Management at the University of Minho, in collaboration with Bosch Car Multimedia Portugal S.A.’s Logistics
department.
The ongoing semiconductor component crisis has profoundly impacted the automotive industry, causing
backlogs and production stoppages, subsequently leading to overstock of raw materials. To address these
Supply Chain (SC) disruptions, companies have increasingly invested in Supply Chain Management (SCM)
practices, particularly in inventory management, in order to prevent SC disruptions, such as stockouts
and overstocks. However, this effort is complicated due to SC uncertainties, resulting in production and
delivery fluctuations.
Consequently, this project focuses on analyzing reports within the Logistic Supplier Interface Section (LOS)
to mitigate overstock and associated risks. According to the LOS manager, three of these reports have not
producing satisfactory results in reducing overstock and associated risks, making them the primary focus
of this study. The majority of problems is related with their structure, generation process, and the lack
of standardization. To tackle these challenges, Business Intelligence (BI) concepts were applied in order
to enhance report generation process, accompanied by the establishment of standardized procedures
to guide planners in report completion and overstock reduction efforts. These solutions have delivered
promising outcomes, including a remarkable 90% reduction in reports’ generation time, 2.5 million euros
reduction in overstock, the inclusion of an additional 10 million euros of stock that can be analyzed, and
consequently, reduced, and a postponement of at least 4 million euros in orders from May to August.
This research underscores the potential of BI to enhance SC operations and to contribute valuable insights
to the market. Este projeto foi desenvolvido no âmbito do Mestrado em Engenharia e Gestão industrial da Universidade do Minho, em colaboração com o departamento de Logística da Bosch Car Multimedia, Portugal S.A. A crise atual dos componentes semicondutores têm tido um impacto significativo na indústria automóvel, resultando em diversos atrasos e paragens na produção, e num excesso de inventário de matérias-primas. De forma a enfrentar estes desafios na Cadeia de Abastecimento (CA), as empresas estão cada vez mais a implementar práticas de Gestão da Cadeia de Abastecimento (GCA), com foco especial na gestão de inventários, para evitar perturbações da CA, tais como ruturas e excessos de inventário. Contudo, este esforço é complexo, dadas as incertezas na CA que resultam em flutuações na produção e entrega. Posto isto, este projeto foca-se na análise dos relatórios utilizados na Secção de Interface Logística com o Fornecedor, com o objetivo de reduzir o excesso de inventário e os riscos associados. Segundo o gestor desta secção, três destes relatórios não têm produzido resultados satisfatórios na redução de excesso de inventário, e dos riscos associados, sendo portanto, o principal foco deste projeto. A maioria dos problemas destes relatórios estão relacionados com a sua estrutura, processo de geração, e com a falta de normalização no preenchimento dos relatórios e na tomada de decisão. Para resolver estes desafios, foram aplicados conceitos de Business Intelligence, de modo a melhorar a geração dos relatórios, juntamente com a implementação de processos de normalização na redução do excesso de inventário, e no seu preenchimento. Estas soluções levaram a uma redução de pelo menos 90% no tempo de geração dos relatórios, uma diminuição de 2,5 millhões de euros no excesso de inventário, a inclusão adicional de 10 milhões de euros em inventário que poderia ser reduzido, e o adiamento de encomendas no valor de 4 milhões de euros de maio a agosto. Este projeto realça o potencial de Business Intelligence para melhorar as operações na CA e contribuir com informação valiosa para o mercado. |
Tipo: | Dissertação de mestrado |
Descrição: | Dissertação de mestrado em Industrial Engineering and Management |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/88014 |
Acesso: | Acesso restrito autor |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado DPS - Dissertações de Mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Fabio Henrique da Silva Martins.pdf Até 2026-12-06 | Dissertação de Mestrado | 10,77 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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