Learning Centre

Decision-making support model for capacity planning under uncertainty – A simulation study

 |  Login

Show simple item record

dc.contributor Aalto-yliopisto fi
dc.contributor Aalto University en
dc.contributor.advisor Kumpulainen, Kuura
dc.contributor.author Kuosmanen, Miikka
dc.date.accessioned 2018-02-23T14:32:24Z
dc.date.available 2018-02-23T14:32:24Z
dc.date.issued 2018-02-14
dc.identifier.uri https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/30116
dc.description.abstract Effective capacity planning is critical for manufacturing companies as it is tied to operational efficiency and customer service. In competitive markets companies are expected fast lead times and reliable on-time deliveries while remaining cost-effective at the same time. Achieving these targets under uncertainty elements, such as volatile demand and process variation, is a difficult equation but one that is worth solving. Simulation modelling is a technique that allows experimenting with convoluted manufacturing environments, thus helping in finding good solutions for problems where analytical solutions are too difficult to be defined. The focus of the thesis is in developing a simulation model that supports the case company in decision making regarding questions related to capacity. The model is created according to Law's (2015) simulation study methodology. First, all relevant factors and model logic are defined in collaboration with subject-matter experts. Second, the defined model is created using a simulation software and utilizing statistical and graphical techniques. Finally, the model is validated and results from the model are presented and analyzed. The results from two practical scenarios that utilize actual customer demand and forecasted demand propose significant service level differences between different system configurations featuring flexible capacity and buffering. With the results and analysis, it is shown that the model fits well as a decision-making support tool for the case company. Furthermore, a theoretical framework is constructed to summarize the relevant factors that affect decision making in capacity planning. This thesis produces a practical model that allows the case organization to have a better understanding of the relationship between the effects of demand volatility, capacity and lead times in terms of service level and costs. The developed model is more flexible and comprehensive than traditional models as it is suitable for capacity planning in short to long term and accounts for several sources of uncertainty. Findings from the study calls for realizing the reason for and benefits of additional flexibility in production environments under uncertainty. en
dc.description.abstract Tehokas kapasiteetin suunnittelu on kriittistä valmistaville yrityksille, sillä se on kytköksissä operatiiviseen tehokkuuteen ja asiakaspalveluun. Kilpailukykyisillä markkinoilla yrityksiltä odotetaan nopeita läpimenoaikoja ja luotettavia ajallaan toimituksia, pysyen samaan aikaan kustannustehokkaina. Näiden tavoitteiden saavuttaminen epävarmuustekijöiden, kuten epävakaan kysynnän ja prosessivariaation, vallitessa on hankala yhtälö, mutta sellainen joka kannattaa ratkaista. Simulaatiomallinnus on tekniikka, joka mahdollistaa kokeilemisen monimutkaisilla valmistusympäristöillä, täten auttaen löytämään hyviä ratkaisuja ongelmiin, joissa analyyttisten ratkaisujen määrittäminen on liian hankalaa. Diplomityössä tarkoituksena on kehittää simulaatiomalli, joka tukee kohdeyritystä päätöksenteossa kapasiteettiin liittyvissä asioissa. Malli luodaan Law’n (2015) simulaatiotutkimus metodia noudattaen. Ensiksi, kaikki merkitykselliset osatekijät ja mallin logiikka määritellään yhteistyössä aihealueen asiantuntijoiden kanssa. Toiseksi, määritelty malli luodaan käyttäen simulaatio-ohjelmistoa ja hyödyntäen tilastollisia sekä graafisia menetelmiä. Lopuksi, malli validoidaan ja mallin tuloksia esitellään ja analysoidaan. Kahden käytännöllisen skenaarion, jotka hyödyntävät todellista asiakaskysyntää ja ennustettua kysyntää, tulokset esittävät merkittäviä palvelutason eroja eri mallikonfiguraatioiden, sisältäen joustavaa kapasiteettia ja puskurointia, välillä. Tulosten ja analyysin perusteella voidaan päätellä mallin soveltuvan hyvin työkaluksi päätöksenteon tueksi kohdeyritykseen. Lisäksi, tutkimuksen aikana rakennetaan teoreettinen viitekehys, joka esittää yhteenvedon kapasiteetin suunnittelun päätöksentekoon kuuluvista olennaisista vaikutustekijöistä. Tämä diplomityö tuottaa käytännöllisen mallin, joka mahdollistaa kohdeorganisaatiolle paremman ymmärryksen vaikutussuhteista kysynnän vaihtelun, kapasiteetin ja läpimenoaikojen välillä palvelutason ja kustannusten suhteen. Kehitetty malli on joustavampi ja kokonaisvaltaisempi kuin perinteiset mallit, sillä se soveltuu käytettäväksi sekä lyhyen että pitkän aikavälin kapasiteetin suunnitteluun ja se ottaa huomioon useita eri epävarmuustekijöitä. Tutkimuksen löydösten pohjalta vedotaan ymmärtämään ylimääräisen jouston tuomat hyödyt epävakaisiin tuotantoympäristöihin. fi
dc.format.extent 94
dc.language.iso en en
dc.title Decision-making support model for capacity planning under uncertainty – A simulation study en
dc.title Malli päätöksenteon tueksi kapasiteetin suunnitteluun epävarmuustekijöiden vallitessa - Simulaatiotutkimus fi
dc.type G2 Pro gradu, diplomityö fi
dc.contributor.school Perustieteiden korkeakoulu fi
dc.subject.keyword capacity planning en
dc.subject.keyword capacity management en
dc.subject.keyword simulation en
dc.subject.keyword uncertainty en
dc.subject.keyword manufacturing en
dc.subject.keyword modelling en
dc.identifier.urn URN:NBN:fi:aalto-201802231653
dc.programme.major Operations and Service Management fi
dc.programme.mcode SCI3049 fi
dc.type.ontasot Master's thesis en
dc.type.ontasot Diplomityö fi
dc.contributor.supervisor Tanskanen, Kari
dc.programme Master’s Programme in Industrial Engineering and Management fi
local.aalto.electroniconly yes
local.aalto.openaccess no


Files in this item

Files Size Format View

There are no open access files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search archive


Advanced Search

article-iconSubmit a publication

Browse

Statistics