Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Supporting of manufacturer’s demand plans as an element of logistics coordination in the distribution network

Kmiecik Mariusz

Production Engineering Archives

|

2023

|

Vol. 29, Iss. 1

69--82

EN

The paper deals with the concept of centralized demand forecasting and logistical coordination in distribution networks. The aim of the paper is to relate the results provided by the forecasting tools to the basic aspects of logistical coordination. The case of 29 distribution networks in which a logistics operator (3PL) operates and provides contract logistics services to a manufacturing company is analysed. The paper partially confirms the hypothesis of better testability of forecasts based on machine learning algorithms and artificial neural networks for demand planning by the logistics operator to the manufacturer in the framework of logistics coordination in the distribution network. These algorithms perform better for networks with high specificity of flows and food networks. Traditional algorithms, on the other hand, have their better share in creating forecasts for more standard distribution networks. Addi tionally, the second hypothesis regarding the positive influence of modern technological solutions (such as the use of cloud technologies, EDI and flow tracking standards) was confirmed. Additionally, a number of factors that did not have a direct impact on forecasting errors were detailed.

2

Supporting of manufacturing system based on demand forecasting tool

Kmiecik Mariusz, Zangana Hawre

LogForum

|

2022

|

Vol. 18, no. 1

33--48

EN

Background: Enterprises’ decision-making could be facilitated by properly creating or choosing and implementing demand forecasting systems. Currently, there are more and more advanced forecasting algorithms based on sophisticated technologies such as artificial neural networks and machine learning. The following research paper focuses on a case study of an automotive manufacturer. The main research aim is to propose the proper demand forecasting tool and show the prospects for implementing the mentioned solution. Methods: The research paper contains the statistical analysis of a chosen time series referring to the demanded quantity of the manufactured products. To create forecasts, models based on the following forecasting algorithms were created: ARIMA, ELM (Extreme Learning Machine), and NNAR (Neural Network Autoregressive). All algorithms are based on the R programming language. All algorithms are run in the same time series where the training and testing periods were established. Results: According to the forecasts ex-post errors and FVA (forecasts value-added) analysis, the best fitting algorithm is the algorithm based on ELM. It yields the most accurate predictions. All other models fail to add value to the forecast. Specifically, the ARIMA models damage the forecast dramatically. Such significant magnitudes of negative FVA values indicate that choosing not to forecast and plan based on the sales of the same period of the previous year is a better choice. However, in the case of the ELM model, the forecasts can be worth the time, finance, and human resources put into preparing them. Conclusion: The increased accuracy of ELM forecasts can contribute to optimizing the process of reaching consensus forecasts. While unconstrained statistical forecasts tend to be overridden, not only to produce constrained forecasts incorporating various variables such as calendar events, promotional activities, supply capacity, and operational abilities, they are also overridden by planners to reflect their foreseeing of demand. The proposed solution could also be easily implemented in the resource planning process to improve it. The proposition of the resource planning process supported by the proposed forecasting system is also shown in the following paper using a BPMN 2.0 (Business Process Modelling Notation 2.0) map.

3

Forecasting needs of the operational activity of a logistics operator

Kmiecik Mariusz, Wolny Maciej

LogForum

|

2022

|

Vol. 18, no. 2

197--212

EN

Background: The paper considers the issue of operational needs of logistics operator connected with the implementation of demand forecasting tool in his activity. The aim of this article is to present research results on the ability to meet the expectations of distribution centre managers at the operational level. To achieve the main goal, three research questions concerning general requirements and possibilities of meeting the requirements set by managers working for a logistics operator were also defined and related to operational needs. Methods: The research analysed the operational requirements of a logistics operator using a survey conducted among managers dealing with the operational work that is performed in the operator's warehouses. Then, the possibility of implementing and operating a forecasting tool based on the ARIMA algorithm in the logistics service of a confectionery manufacturer was analysed, providing the verification of usefulness of such a tool and the level of its adjustment to operational requirements. Results: The forecasting tool is especially useful in the operator's activity in order to support the resource planning process of warehouse operation. However, managers set high requirements regarding the verifiability of the operation of such a tool, which is not completely available in the current situation. The article also shows the future development paths of this tool. Conclusions: The article shows possibilities related to the use of a forecasting tool in activities related to the provision of services in contract logistics. This allows for verification of the needs and capabilities of the logistics operator who would forecast the demand to support the operations it carries out.

4

Artificial neural network based demand forecasting integrated with federal funds rate

Anupa Arachchige, Sugathadasa Ranil, Herath Oshadhi, Thibbotuwawa Amila

Applied Computer Science

|

2021

|

Vol. 17, no 4

34--44

EN

Adverse effects of inaccurate demand forecasts; stockouts, overstocks, customer loss have led academia and the business world towards accurate demand forecasting methods. Artificial Neural Network (ANN) is capable of highly accurate forecasts integrated with many variables. The use of Price and Promotion variables have increased the accuracy while the addition of other relevant variables would decrease the occurrences of errors. The use of the Federal Funds Rate as an additional macro-economic variable to ANN forecasting models has been discussed in this research by the means of the accuracy measuring method: Average Relative Mean Absolute Error.

5

Ocena użyteczności metody jakościowej szacowania popytu na przewozy ładunków żeglugą śródlądową na zapleczu portów morskich

Filina-Dawidowicz Ludmiła, Kotowska Izabela, Mańkowska Marta, Pluciński Michał

Prace Komisji Geografii Komunikacji PTG

|

2020

|

nr 23(1)

76--86

PL

Znane metody prognozowania zapotrzebowania na transport towarów oparte są na danych szeregów czasowych, które nie zawsze są dostępne. Celem artykułu jest ocena użyteczności metody jakościowej szacowania popytu na przewozy ładunków żeglugą śródlądową na zapleczu portów morskich w przypadku niedostępności danych historycznych. Oceniana metoda obejmuje pięć etapów i opiera się na badaniu popytu, które przeprowadzono wśród gestorów ładunków. Weryfikację przeprowadzono na przykładzie Odrzańskiej Drogi Wodnej, analizując potencjalne operacje wykonywane w ramach żeglugi śródlądowej do/z portów morskich w Szczecinie i Świnoujściu, przy założeniu, że droga wodna została zmodernizowana do klasy żeglowności III. Uzyskane wyniki badań pozwoliły określić zalety i wady prognozowania opartego na badanej metodzie jakościowej, wskazując na jej użyteczność, i mogą być przydatne dla zarządów portów morskich, spedytorów, firm transportowych i instytucji rządowych podejmujących decyzje w zakresie rozwoju infrastruktury śródlądowych dróg wodnych.

EN

Known methods of forecasting the demand for goods transport are based on given time series, which are not always available. The article aims to assess the usefulness of the qualitative method of estimating the demand for cargo transport by inland waterways in seaports hinterland when historical data are unavailable. The assessed method consists of five stages and is based on a demand survey, which was carried out among cargo senders. The verification performed on the Oder Waterway example, analysing potential operations performed in inland shipping to/from seaports in Szczecin and Świnoujście, on the assumption that the Waterway has been modernized to navigability class III. Obtained research results allowed to determine the strengths and weaknesses of predicting using analysed qualitative method pointing to its usability and can be useful for seaports authorities, forwarders, transport companies and government institutions making decisions regarding the development of inland waterway infrastructure.

6

Modeling of transport processes in terms of seasonality of transport

Świderski Andrzej

Scientific Journal of Polish Naval Academy

|

2019

|

R. 60 nr 1 (216)

103--116

EN

The company’s success depends on many factors. One of them is the ability to meet the customers’ expectations and adjust to the needs reported by market. Mathematical methods and tools are helpful in assessing demand. Forecasts should take into account all factors shaping the demand for goods and services, but they are often difficult to define, not only because of their large number, but also due to the impact of individual variables, which is difficult to determine. In many cases, the number of placed orders strongly depends on the time at which they are submitted. The needs can vary according to the time of day, week and year. Then we are dealing with the so-called seasonality, the inclusion of which is very important in the company and enables to better adapt its activity to the customers’ requirements. This article describes the seasonality of demand in a company providing domestic and road transport services with high-tonnage vehicles. The validity of such analyses and potential benefits were indicated.

PL

Sukces przedsiębiorstwa zależy od wielu czynników. Jednym z nich jest zdolność do spełnienia oczekiwań klientów i dopasowanie do potrzeb zgłaszanych przez rynek. Pomocne w ocenie popytu są metody i narzędzia matematyczne. Formułowane prognozy powinny brać pod uwagę wszystkie czynniki kształtujące zapotrzebowanie na dobra i usługi, jednak często są one trudne do zdefiniowania, nie tylko ze względu na znaczną ich liczbę, ale również na trudny do określenia wpływ poszczególnych zmiennych. W wielu przypadkach liczba złożonych zamówień silnie zależy od czasu, w którym są one składane. Potrzeby mogą być zróżnicowane w zależności od pory dnia, tygodnia czy roku. Wówczas uaktywnia się tzw. sezonowość, której uwzględnienie jest bardzo istotne w przedsiębiorstwie i pozwala lepiej dostosować jego działalność do wymagań klientów. W artykule dokonano charakterystyki sezonowości popytu w firmie świadczącej usługi transportu krajowego drogowego realizowanego pojazdami wysokotonażowymi. Wskazano zasadność prowadzenia takich analiz i potencjalne korzyści.

7

Long-term prediction of underground gas storage user gas flow nominations

Kurek Teresa, Wojdan Konrad, Świrski Konrad

Journal of Power Technologies

|

2019

|

Vol. 99, nr 4

272--280

EN

Many companies operating on the natural gas market use natural gas storage to balance production and transport capacities with major variations in gas demand. This paper presents an approach to predicting users’ gas flow nomination in underground gas storage by different users. A one-year prediction horizon is considered with weekly data resolution. Basic models show that whereas for the great majority of users we can predict nomination based only on weather data and technical parameters, for some users additional macro-economic data significantly improved prediction accuracy. Various modeling techniques such as linear regression, autoregressive exogenous model and Artificial Neural Network were used to develop prediction models. Results show that for most users an Artificial Neural Network provides optimal accuracy, indicating the non-linearity of the relationship between input and output variables. The models developed are intended to be used as support for facility operation decisions and gas storage product portfolio modifications.

8

Modelowanie procesów transportowych z uwzględnieniem sezonowości przewozów

Świderski A.

Rocznik Bezpieczeństwa Morskiego

|

2018

|

R. XII

91--105

PL

Sukces przedsiębiorstwa zależy od wielu czynników. Jednym z nich jest zdolność do spełnienia oczekiwań klientów i dopasowanie do potrzeb zgłaszanych przez rynek. Pomocne w ocenie popytu są metody i narzędzia matematyczne. Formułowane prognozy powinny brać pod uwagę wszystkie czynniki kształtujące zapotrzebowanie na dobra i usługi, jednak często są one trudne do zdefiniowania, nie tylko ze względu na znaczną ich liczbę, ale również na trudny do określenia wpływ poszczególnych zmiennych. W wielu przypadkach liczba złożonych zamówień silnie zależy od czasu, w którym są one składane. Potrzeby mogą być zróżnicowane w zależności od pory dnia, tygodnia, roku. Wówczas uaktywnia się tzw. sezonowość, której uwzględnienie jest bardzo istotne w przedsiębiorstwie i pozwala lepiej dostosować jego działalność do wymagań klientów. W niniejszym artykule dokonano charakterystyki sezonowości popytu w firmie świadczącej usługi transportu krajowego, drogowego, realizowanego pojazdami wysokotonażowymi. Wskazano zasadność prowadzenia takich analiz i potencjalne korzyści.

EN

The company’s success depends on many factors. One of them is the ability to meet the customers’ expectations and adjust to the needs reported by market. Mathematical methods and tools are helpful in assessing demand. Forecasts should take into account all factors shaping the demand for goods and services, but they are often difficult to define, not only because of their large number, but also due to the impact of individual variables, which is difficult to determine. In many cases, the number of placed orders strongly depends on the time at which they are submitted. The needs can vary according to the time of day, week and year. Then we are dealing with the so-called seasonality, the inclusion of which is very important in the company and enables to better adapt its activity to the customers’ requirements. This article describes the seasonality of demand in a company providing domestic and road transport services with high-tonnage vehicles. The validity of such analyses and potential benefits were indicated.

9

Prognozowanie popytu na usługi transportu intermodalnego

Mitkow S., Borucka A.

Gospodarka Materiałowa i Logistyka

|

2018

|

nr 6

26--34

PL

Celem artykułu było opracowanie modelu prognozowania popytu na usługi transportowe operatora intermodalnego. Na podstawie udostępnionych danych, dotyczących liczby eksportowanych kontenerów, przedstawiono proces opisania zjawiska na podstawie jego przeszłych obserwacji, a także jego ewolucji w przyszłości. Zaproponowano dwa modele: regresji oraz ARIMA. Dla każdego z nich dokonano predykcji przyszłych obserwacji. Otrzymane wartości prognoz porównano i na tej podstawie wybrano model opisujący lepiej badane zjawisko, tzn. dający mniejszy błąd prognozy.

EN

In the article it was presented a model of demand forecast for intermodal operator transport services. Based on the shared data on the number of exported containers is presented the process of describing the observable occurrence on its past observations, as well as its evolution in the future. Two models were proposed: Regression and ARIMA. For each of them, was made a prediction of future observations. The received values for the predictions were compared and a model describing a better tested observable occurrence was chosen, i.e. that gives a smaller forecast error.

10

Intelligent Retail Forecasting System for New Clothing Products Considering Stock-out

Huang H., Liu Q.

Fibres & Textiles in Eastern Europe

|

2017

|

Vol. 25, no. 1 (121)

10--16

EN

Improving the accuracy of forecasting is crucial but complex in the clothing industry, especially for new products, with the lack of historical data and a wide range of factors affecting demand. Previous studies more concentrate on sales forecasting rather than demand forecasting, and the variables affecting demand remained to be optimized. In this study, a two-stage intelligent retail forecasting system is designed for new clothing products. In the first stage, demand is estimated with original sales data considering stock-out. The adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) is introduced into the second stage to forecast demand. Meanwhile a data selection process is presented due to the limited data of new products. The empirical data are from a Canadian fast-fashion company. The results reveal the relationship between demand and sales, demonstrate the necessity of integrating the demand estimation process into a forecasting system, and show that the ANFIS-based forecasting system outperforms the traditional ANN technique.

PL

Poprawa dokładności prognozowania jest bardzo istotna, ale skomplikowana w przypadku przemysłu odzieżowego, zwłaszcza dla nowych produktów oraz szerokiego zakresu czynników wpływających na popyt. Wcześniejsze badania bardziej koncentrowały się na prognozowaniu sprzedaży, niż prognozowaniu popytu. Zmienne wpływające na popyt powinny zostać zoptymalizowane. W tym badaniu opracowano dwustopniowy inteligentny system prognozowania sprzedaży detalicznej przeznaczony dla nowych produktów odzieżowych. W pierwszym etapie, popyt jest określony za pośrednictwem oryginalnych danych dotyczących sprzedaży. Adaptacyjny neuronowy system danych rozproszonych (ANFIS) jest wprowadzony w drugim etapie do prognozowania popytu. Jednocześnie prezentowany jest proces selekcji danych. Dane empiryczne pochodzą z kanadyjskiej firmy.

11

Wykorzystanie klasyfikacji ABC w łańcuchu dostaw

Krzemińska A.

Logistyka

|

2016

|

nr 3

24--27

PL

Artykuł prezentuje metodykę zastosowania implementacji klasyfikacji ABC oraz pomocniczo klasyfikacji XYZ na różnych etapach łańcucha dostaw. Na wstępie dokonano szczegółowej, teoretycznej charakterystyki metody. Dalej przedstawiono sposób jej wdrożenia w firmie wytwórczej. Omówiono pułapki, które może napotkać przedsiębiorstwo przy bezrefleksyjnym wdrożeniu ABC. Następnie zidentyfikowano sposoby wykorzystania macierzy ABC&XYZ bazując na przypisaniu produktów do właściwych sektorów. Na zakończenie dokonano krótkiego podsumowania.

EN

The article presents the role and importance of the implementation the ABC classification (and XYZ additionally) in different stages of supply chain. In the introduction made a detailed, theoretical characterization of the method. Further showed how to implement it to the manufacturing company Discussed main traps in no reflective introducing of ABC classification. Then identified meaningful possibilities of using matrix ABC&XYZ in practice, based on signing products to appropriate sectors. At the conclusion made a short summary.

12

Prognozowanie sprzedaży biletów komunikacji miejskiej w Szczecinie

Stoeck T., Abramek K. F.

Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe

|

2016

|

R. 17, nr 8

245--247

PL

W artykule przedstawiono metodę ekstrapolacji trendu do oszacowania sprzedaży biletów komunikacji miejskiej w Szczecinie. Do określenia kierunku i dynamiki rozwoju badanego zjawiska wykorzystano dane źródłowe z lat 2003-2012. Wyniki prognozy ilościowej przedstawiono w formie graficznej i stabelaryzowanej.

EN

The article presents the trend extrapolation method to estimate the sale of public transport tickets in Szczecin. To determine the direction and rate of growth of the phenomenon studied used source data from the years 2003-2012. Forecast results are presented in graphical and tabulated.

13

Prognozowanie wielkości sprzedaży z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych na przykładzie przedsiębiorstwa branży kwiatowej

Jurczyk K., Kutyba A.

Logistyka

|

2015

|

nr 2

323--333, CD1

PL

W pracy zaprezentowano możliwość zastosowania sztucznych sieci neuronowych jako narzędzia wspomagającego prognozowanie wielkości sprzedaży kwiatów ciętych w Hurtowni Żywej Zieleni. Poza zaproponowanym modelem neuronowym zostały omówione podstawowe informacje związane z tematyką sztucznych sieci neuronowych – omówiono zasadę działania sztucznych sieci neuronowych, architektury sztucznych sieci neuronowych oraz proces uczenia sieci.

EN

In the paper the analysis of the possibility of using artificial neural networks to forecast demand level at Hurtownia Żywej Zieleni was introduced. Except for proposed neural model, basic information connected with the artificial neural networks has been presented.

14

Krótkoterminowe prognozowanie wielkości popytu z wykorzystaniem klasycznych metod predykcji na przykładzie międzynarodowego przedsiębiorstwa produkcyjno-dystrybucyjnego

Jurczyk K., Gdowska K.

Logistyka

|

2015

|

nr 4

9076--9084, CD3

PL

W pracy zaprezentowano wyniki badań polegających na doborze odpowiedniej metody do prognozowania wielkości popytu w międzynarodowym przedsiębiorstwie produkcyjno-dystrybucyjnym. Wykorzystane metody – naiwną, średniej ruchomej, wygładzania wykładniczego oraz wskaźników sezonowości – porównano ze sobą oraz zwrócono wagę co do zasadności ich stosowania. Obiektem badań było międzynarodowe przedsiębiorstwo produkcyjno-dystrybucyjne, którego nazwa została zakodowana jako Przedsiębiorstwo X. W badaniach przeanalizowano wielkość sprzedaży ośmiu wybranych produktów na rynku skandynawskim. Historyczne miesięczne dane sprzedaży pochodziły z lat 2005–2011.

EN

In the paper a short-term demand forecasting models for international production and distribution enterprise were compared. The object of analysis was an international production and distribution enterprise which brand name was coded as the “X Enterprise”. In the research eight chosen products’ sales volumes were analysed. Historical input data came from 2005–2011.

15

Prognozowanie popytu niezależnego jako element wspomagający planowanie potrzeb materiałowych w zakładach produkcyjnych

Hermann K., Biały W.

Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji

|

2013

|

z. 4 (6)

87--98

PL

Artykuł przedstawia wykorzystanie wybranych metod prognozowania w planowaniu wielkości przyszłej produkcji, a co za tym idzie w planowaniu przyszłego zapotrzebowania materiałowego w zakładach produkcyjnych. W pracy wskazano miejsce zakładów produkcyjnych w łańcuchu dostaw i zwrócono uwagę na istotę integracji i wymiany informacji pomiędzy poszczególnymi ogniwami łańcucha dostaw w zakresie prognozowania przyszłego popytu niezależnego. Scharakteryzowane zostały również wybrane metody oceny dopuszczalności i jakości wyznaczonych prognoz oraz narzędzia monitorujące, pozwalające na weryfikację dopasowania wybranej metody prognozowania do danych empirycznych. Ponadto omówiono krótko potencjalne korzyści dla zakładów produkcyjnych wynikające z trafnie dobranych metod prognozowania oraz konsekwencje z niewłaściwie postawionych prognoz lub ich braku.

EN

The article presents the application of the selected methods of forecasting in a material requirements planning in manufacturing companies. This paper shows the place of manufacturing companies in supply chain and pointing out to essence the integration and exchange of informations in independent demand forecasting. Author also characterized the chosen methods of evaluating the admissibility and quality of forecast and the monitoring tools allowing to the verification of the fit of chosen forecasting method to empirical data. Moreover, the article presents the potential benefits resulting from the aptly choice of forecasting method and the consequences of the incorrect forecast.

16

Ile żwiru? Obecne i prognozowane zapotrzebowanie na kruszywa żwirowo-piaskowe

Galos K.

Surowce i Maszyny Budowlane

|

2012

|

nr 3

18-24

17

Analiza i prognozowanie popytu na pasażerskie przewozy lotnicze na przykładzie wybranych regionalnych portów lotniczych w Polsce

Jankiewicz J.

Przegląd Komunikacyjny

|

2012

|

Nr 2

26-31

PL

We wprowadzeniu artykułu przedstawiono cele przeprowadzonej analizy oraz zarysowano problematykę zagadnienia pomiaru i prognozowania popytu na usługi portów lotniczych. W dalszej części zaprezentowano podstawowe kategorie pasażerów korzystających z transportu lotniczego oraz główne narzędzia w analizie popytu na takie usługi. Wyniki analiz empirycznych popytu na usługi trzech regionalnych portów lotniczych w Polsce poprzedziły opis metod prognozowania ruchu w takich przedsiębiorstwach. W dalszej części zaprezentowano projekcje ruchu pasażerskiego w portach lotniczych w województwach pomorskim, wielkopolskim i śląskim. Wyniki analiz uzupełniono opisem spodziewanej mobilności ludności w wymienionych regionach. Ostatecznie podsumowano wyniki przeprowadzonych analiz.

EN

In an introduction of the article there are presented the objectives of the analysis. Also the issues of measurement and fore-casting demand for airport services are out-lined. In the following part basic categories of passengers and main tools of the analysis of demand for such services were presented. The results of empirical analysis of demand for services of the three regional airports in Poland was preceded by a description of the methods of forecasting traffic in such enterprises. In the remainder of the article the passenger traffic forecasts for the airports in the provinces Pomerania, Wielkopolska and Silesia were presented. The supplement to this analysis was the expected mobility of the population in these regions. Finally, the results of the analysis were summarized.

18

Strategia planowania centralnego w przedsiębiorstwie X

Jurczyk K.

Logistyka

|

2012

|

nr 2

PL

W pracy zaprezentowano wybrane problemy zarządzania siecią dostaw w międzynarodowym przedsiębiorstwie produkcyjno–dystrybucyjnym. Główną uwagę poświęcono strategii centralnego planowania przy wykorzystaniu podejścia S&OP.

EN

In the paper, the key problems of management of international production and distribution company were introduced. It is focused on central planning procedures in the enterprise using integreted set of business processes – S&OP.

19

Zastosowanie algorytmów genetycznych w prognozowaniu popytu

Gajek J., Jóźwiak I., Jóźwiak K.

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

|

2011

|

z. 57

117-126

PL

W artykule opisano zastosowanie algorytmu genetycznego do prognozowanie popytu. Dotycłiczas istniały metody analityczne pozwalające na takie prognozowanie, jednak były z góry ograniczone do kilku typów funkcji. Algorytm genetyczny dostarcza rozwiąznie nie tylko pozbawione tego ograniczenia, ale również może być pomocą w odnajdywaniu postaci funkcji, co przy dotychczasowych metodach było właściwie niemożliwe.

EN

This article describes the application of genetic algorithm to demand forecasting. So far, analytical methods exist for such foresight, but they were limited to only several types of mathematical functions. Genetic algorithm provides a solution not only free from this restriction, but it may also be useful in finding a function form. It was impossible for the existing methods.

20

Theory of inventory management based on demand forecasting

Kot S., Grondys K., Szopa R.

Polish Journal of Management Studies

|

2011

|

Vol. 3

147-155

EN

Efficient management of supply chains consists in particular in ensuring possibly highest quality of customer service and striving for minimization of the costs generated by flow between the links. Typical cause of constantly increasing costs is excessive inventory levels throughout the chain. The reason for this situation is maladjustment of the level of supply to the level of demand in the market, which results in surplus stock. The starting point for reduction in inventory levels is forecasting of demand in the market through market prognoses in cooperation with all the links in the supply chain. Therefore, in the aspect of demand forecasting, the character of data flow and the type of cooperation between the links is essential.

PL

Efektywne zarządzanie łańcuchami dostaw polega przede wszystkim na zapewnieniu możliwie najwyższej jakości obsługi klienta oraz dążenie do minimalizacji kosztów generowanych przez przepływ pomiędzy jego ogniwami. Typowymi przyczynami stale rosnących kosztów jest nadmierny poziom zapasów w całym łańcuchu. Powodem takiej sytuacji jest niedostosowanie poziomu dostaw do poziomu popytu na rynku, co prowadzi do gromadzenia nadmiernych zapasów. Punktem wyjścia do obniżenia poziomu zapasów jest prognozowanie popytu na rynku poprzez prognozy rynku we współpracy z wszystkimi ogniwami łańcucha dostaw. Dlatego też w aspekcie prognozowania popytu istotne są, charakter przepływu danych jak i rodzaj współpracy między poszczególnymi ogniwami.