A DMAIC-based approach to the optimization of Demand Driven MRP system. The Orthofix case study

This thesis work, carried out at the medical device manufacturer Orthofix, addresses the theme of production planning and Supply Chain management, which is a complicated subject to tackle due to the increasing unpredictability and complexity of markets. In particular, the company case study explores the optimization of the material procurement process from external suppliers. The main objective is to analyze the limitations of the Demand Driven MRP (DDMRP) system, already implemented in the company, in managing components with medium-to-long supply times (Lead Time), as the demand for components cannot be confirmed well in advance and risks generating material shortages in the inventory, leading to inefficiencies in the Supply Chain. The adopted methodology follows the Six Sigma DMAIC cycle (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) to develop and validate the entire project. Specifically, the measure phase dealt with comparing updates of forecasted demand data for materials over time. Subsequently, the analysis phase focused on interpreting historical buffer behavior through data from the company’s APS software and on verifying the actual order release logics compared to the system's recommendations. This phase led to an evaluation of the Demand Driven MRP planning system, highlighting the innovations it brings compared to traditional MRP systems. The emerging results guided the improvement phase (Improve), leading to the modification of the Demand Driven MRP settings, differentiating materials based on frequency, demand variability and, as the main innovation, supply Lead Time. Finally, the paper describes the control system (Control) established to monitor the new solution, illustrating how the project achieved an improvement in forecast optimization and guaranteed the constant availability of materials, even in the face of demand variability. The latter, as a future project, can be further reduced by implementing corrective measures to make the demand forecasting process more efficient, or by creating a history of material shortages using the most modern digital technologies.

Il presente lavoro di tesi, svolto presso l'azienda produttrice di dispositivi medicali Orthofix, affronta il tema della pianificazione della produzione e della gestione della Supply Chain, il quale è un argomento complicato da affrontare, a causa della crescente imprevedibilità e complessità dei mercati. In particolare, nel caso aziendale è approfondita l'ottimizzazione del processo di approvvigionamento dei materiali da fornitori esterni. L'obiettivo principale è analizzare i limiti del sistema Demand Driven MRP (DDMRP), già implementato in azienda, nella gestione di componenti con tempi di fornitura (Lead Time) medio-lunghi, poiché la domanda per i componenti non può essere confermata con largo anticipo e rischia di generare mancanze di materiale nell'inventario, che porta ad inefficienze nella Supply Chain. La metodologia adottata segue il ciclo Six Sigma DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) per sviluppare e validare l'intero progetto. Nello specifico, la fase di misura si è occupata di confrontare gli aggiornamenti dei dati della domanda prevista per i materiali nel tempo. Successivamente, la fase di analisi si è concentrata sull'interpretazione del comportamento dei buffer storici tramite i dati del software APS aziendale e sulla verifica delle logiche di rilascio degli ordini effettivi rispetto alle raccomandazioni del sistema. Questa fase ha portato ad una valutazione del sistema di pianificazione Demand Driven MRP, evidenziando le novità che porta in confronto ai sistemi MRP tradizionali. I risultati emersi hanno guidato la fase di miglioramento (Improve), portando alla modifica delle impostazioni del Demand Driven MRP, differenziando i materiali in base alla frequenza, alla variabilità della domanda e, come novità principale, al Lead Time di fornitura. Infine, l'elaborato descrive il sistema di controllo (Control) stabilito per monitorare la nuova soluzione, illustrando come il progetto abbia raggiunto un miglioramento nell'ottimizzazione delle previsioni e garantito la costante disponibilità dei materiali, anche a fronte della variabilità della domanda. Quest’ultima, come progetto futuro, può essere ulteriormente ridotta, effettuando misure correttive per rendere più efficiente il processo di previsione della domanda, oppure creando uno storico delle mancanze di materiali, utilizzando le più moderne tecnologie digitali.