Implementation of a holistic strategy to improve the categorization and management of non-value-adding inventor

Abstract

A presente dissertação aborda a melhoria do modelo de planeamento de inventário para uma empresa internacional cujo core business está focado na Indústria do Sono - Emma, The sleep Company. É realizado no âmbito do Mestrado em Engenharia e Gestão Industrial, estando particularmente relacionado com a área da Logística. Foram identificados aspetos críticos no estudo, tais como o considerável excesso de stock, a complexidade da gama de produtos, os picos incertos da procura devido a estratégias agressivas de promoção, a dificuldade de monitorizar e gerir produtos obsoletos ou expirados, ou a dependência de entidades externas para processos de manufatura ou armazenamento. O foco do estudo pode ser dividido em alguns objetivos principais: 1) Compreensão do contexto atual e identificação das ineficiências mais relevantes. 2) Categorização e automatização da identificação do inventário sem valor acrescentado. 3) Definição de ma estratégia holística que promova a redução de inventário, com enfoque em inventário de valor não acrescentado. 4) Definição de um plano de ação de um projeto-piloto que promova a implementação da estratégia. 5) Avaliação de resultados e discussão acerca dos riscos e oportunidades. Inicialmente, o estudo começou por examinar os processos existentes e abordar as suas ineficiências, tendo evoluído para uma estratégia abrangente de minimização de inventário sem valor acrescentado, marcando uma mudança crucial na sua orientação. A identificação de excesso, obsolescência e expiração de inventário foi desenvolvida através de modelos automatizados, que promoveram uma redução significativa de 50% do custo de inventário para situações sinalizadas, totalizando poupanças de 766k € num projeto piloto de dez semanas. A estratégia exigiu a criação e mapeamento de sete processos, que permitiram o envolvimento de mais de 20 stakeholders. O estudo destacou como elementos essenciais para a progressão nesta área a evolução da qualidade de dados e a melhoria de comunicação e colaboração entre equipas.

The present dissertation approaches the improvement of the Inventory Management System for an international company whose core business is focused on the Sleep Industry - Emma, The Sleep Company. It is conducted in the framework of the Master´s Degree of Industrial Engineering and Management, being particularly related to the field of Logistics. Critical aspects that have a significant impact in the costs of the company can be tackled, such as the considerable excess of stock, the complexity of the product range, the uncertain peaks of demand due to aggressive promotion strategies, the difficulty of monitoring and managing obsolete or expired products, or the dependency on external entities for manufacturing or storing. The motus of the current study can be broadly divided in some major objectives: 1) Understanding of the current context and identification of the most relevant inefficiencies; 2) Categorization and automation of the identification of non-value-adding inventory; 3) Definition of a holistic strategy that fosters inventory reduction by targeting non-value-adding inventory; 4) Definition of a pilot-project action plan that designs the implementation of the strategy; 5) Evaluation at results and discussion about risks and opportunities. Initially, the study began by examining existing processes and addressing inefficiencies, but gradually evolved into a comprehensive strategy to minimize nonvalue-adding inventory, marking a crucial shift in its objectives. The identification of excess, obsolete and expiring inventory was developed through automated algorithms, which promoted a significant 50% reduction of inventory costs for targeted critical situations, totalizing 766K € savings after the implementation of a ten-week pilot project. The strategy required the creation and mapping of seven processes, that required the involvement of more than 20 stakeholders. The study highlighted as key-assets for quality progression among this field the evolution of data quality and the improvement of the methodologies of communication and collaboration within teams.