Sensitivity Analysis and Optimization for Selected Supply Chain Management Issues in the Company – Using System Dynamics and Vensim

Abstract

The aim of our paper is to present the new results of research work on optimization and simulation for some logistic problems in the company. The System Dynamics (SD) method and the Vensim simulation language are applied in order to solve specific managerial problems described by Forrester in the model of supply chain. The historical model of Customer-Producer-Employment System by Forrester (Forrester, 1961) has not been examined with the sensitivity analysis, from the “automatic” testing perspective. Optimization experiments have not been conducted, either. It is surprising, since the model is old and widely known. The opportunities offered by the Vensim language allow us to perform such analysis. The visualization called “confidence bounds“ is used, to show the behaviour of chosen variables over a period of time. The Monte-Carlo method is applied for sampling a set of numbers from within bounded domains (distribution for each searching parameters is specified). The authors of this paper conducted numerous experiments in this scope. This paper presents their results and offers some conclusions formulated at the end.

Celem artykułu jest prezentacja wyników badań symulacyjnych i optymalizacyjnych przeprowadzonych przez autorów, a dotyczących wybranych problemów logistycznych występujących w firmach. Autorzy artykułu zastosowali metodę Dynamiki Systemowej (SD) i język symulacyjny Vensim w celu rozwiązania określonych problemów opisanych w modelu Klient – Producent – Zatrudnienie autorstwa J. Forrestera. Historyczny już model Klient – Producent – Zatrudnienie Forrestera nigdy nie był badany w zakresie analizy wrażliwości – w sensie “automatycznej” analizy. Nie poddawano go również eksperymentom optymalizacyjnym. Jest to zaskakujące, gdyż model ten jest stary i powszechnie znany. Możliwości języka symulacyjnego Vensim pozwalają na przeprowadzenie takiej analizy. Autorzy wykorzystali wizualizację zwaną „confidence bounds” dla ukazania zachowania niektórych zmiennych występujących w modelu, w funkcji czasu. Język symulacyjny Vensim wykorzystuje metodę Monte-Carlo w próbkowaniu wybranych zmiennych występujących w modelu przy zadanym z góry zakresie zmienności (przy czym losowanie dokonywane jest zgodnie z rozkładem, który musi być znany). Autorzy pracy wykonali wiele eksperymentów w tym zakresie. Wyniki ich pracy są zaprezentowane w artykule. Na końcu sformułowano wnioski z przeprowadzonych badań.