Zarządzanie powierzchnią magazynową – studium przypadku

Kudelska, Izabela; Peplińska, Agata; Pluskota, Anna

doi:10.21008/j.0239-9415.2022.085.09

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Zarządzanie powierzchnią magazynową – studium przypadku

Autorzy

Kudelska Izabela , Peplińska Agata , Pluskota Anna

Treść / Zawartość

Pełne teksty:

kudelska_izabela_zarzadzanie_85_2022.pdf

Pobierz

Identyfikatory

DOI

10.21008/j.0239-9415.2022.085.09

Warianty tytułu

Management of warehouse space – a case study

Języki publikacji

Abstrakty

Coraz większa konkurencja na rynku wymaga od przedsiębiorstwa poprawy efektywności procesu logistycznego. Jednym z ważniejszych elementów tego procesu jest magazyn. Dobra efektywność pracy magazynu poprawi jakość i czas dostawy. Parametry te mają również wpływ na satysfakcję klienta i obniżenie kosztów operacyjnych przedsiębiorstwa. Niniejszy artykuł poświęcono analizie wpływu ukształtowania magazynu i jego wyposażenia na koszty. Główny cel pracy to wskazanie korzyści, jakie występują po zmianie typu regału i rozmieszczenia zasobów. W artykule, wykorzystując studium przypadku, porównano parametry dotyczące zastosowania dwóch typów regałów i przedstawiono wyniki badań symulacji tras pokonywanych przez wózek widłowy pomiędzy poszczególnymi strefami. Kluczowym elementem jest wskazanie korzyści z wykorzystania regałów dynamicznych. Badania ukazały, że decyzja o odpowiednim ukształtowaniu magazynu i jego wyposażeniu jest bardzo ważna, ponieważ wpływa m.in. na wydajność magazynu, koszt transport, czas obsługi i pojemność magazynową. Korzyści, które wynikły z analizy, podzielono na trzy grupy: finansowe, środowiskowe i organizacyjne. Wyniki tego badania dostarczają cennych informacji również dla praktyków, ponieważ ukazują holistyczne podejście do reorganizacji układu przestrzennego magazynu.

Increasing competition on the market requires a company to improve the efficiency of its logistics process. The warehouse is one of the most important elements of the logistics process. Good warehouse operation efficiency will improve quality and delivery time. And these parameters also contribute to customer satisfaction and lower operating costs. This article is devoted to the analysis of the impact warehouse structure and its equipment have on cost. The main goal of this article is to identify the benefits of changing the type of rack and the arrangement of resources. Using a case study, the article compares parameters related to the use of two types of racks and presents results of simulation tests of routes covered by a forklift truck between individual zones. A key element of the work is to indicate the benefits of using a dynamic rack. The research has shown that the decision on the appropriate design of the warehouse and its equipment is very important, as it affects, among other things, warehouse efficiency, transport costs, service time and warehouse capacity. The benefits that resulted from the analysis were divided into three groups: financial, environmental and organizational. The results of this study provide valuable information for practitioners as they show a holistic approach to the reorganization of the spatial layout of the warehouse.

Słowa kluczowe

magazynowanie magazyn regał powierzchnia magazynowa

storage warehouse rack warehouse space

Wydawca

Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej

Czasopismo

Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie

Rocznik

2022

Tom

Nr 85

Strony

157--169

Opis fizyczny

Bibliogr. 34 poz., rys.

Twórcy

autor

Kudelska Izabela

Politechnika Poznańska, Wydział Inżynierii Zarządzania, Instytut Logistyki, Zakład Zarządzania Produkcją i Logistyki

https://orcid.org/0000-0002-8717-4315

autor

Peplińska Agata

Studentka II stopnia logistyki łańcuchów dostaw, Politechnika Poznańska

autor

Pluskota Anna

Studentka II stopnia Logistics systems, Politechnika Poznańska

Bibliografia

1. Ashayeri, J., Gelders, L.F., Wassenhove, L. (1985). A microcomputer-based optimization model for the design of automated warehouses. International Journal of Production Research, 23, 4, 825-839.
2. Azadeh, K., de Koster, R.B.M., Roy, D. (2019). Robotized Warehouse Systems: Developments and Research Opportunities. Transportation Science, 53(4), 917-945.
3. Baker, P., Halim, Z. (2007). An exploration of warehouse automation implementations: cost, service and flexibility issues. Supply Chain Management: An International Journal, 12, 2, 129-138.
4. Bartholdi, J.J., Hackman, S.T. (2016). Warehouse & Distribution Science: Release 0.97. Atlanta, GA: The Supply Chain and Logistics Institute, Georgia Institute of Technology. Retrieved from: www.warehouse-science.com.
5. Bassan, Y., Roll, Y., Rosenblatt, M.J. (1980). Internal Layout Design of Warehouse. AIIE Transactions, 12, 4, 317-322.
6. Berry, J.R. (1968). Elements of warehouse layout. International Journal of Production Research, 7, 2, 105-121.
7. Cortes, P., Gomez-Montoya, R.A, Munuzuri, J., Correa-Espinal, A. (2017). A tabu search approach to solving the picking routing problem for large- and medium-size distribution centres considering the availability of inventory and K heterogeneous material handling equipment. Applied Soft Computing, 53, 61-73.
8. de Koster, R., Le-Duc, T., Roodbergen, K.J. (2007). Design and Control of Warehouse Order Picking: A Literature Review. Europen Journal of Operational Research, 182(2), 481-501.
9. de Vries, J., de Koster, R.B.M., Stam, D. (2016). Exploring the role of picker personality in predicting picking performance with pick by voice, pick to light and RF-terminal picking. International Journal of Production Research, 54(8), 2260-2274.
10. Diefenbach, H., Glock, C.H. (2019). Ergonomic and economic optimization of layout and item assignment of a U-shaped order picking zone. Computers & Industrial Engineering, 138, 1-17.
11. Golińska-Dawson, P., Werner-Lewandowska, K., Kosacka-Olejnik, M. (2021). Responsible Resource Management in Remanufacturing-Framework for Qualitative Assessment in Small and Medium-Sized Enterprises. Resources, 10(2), 19, 1-17.
12. Gong, Y., de Koster, R.B.M. (2011). A review on stochastic models and analysis of warehouse operations. Logistics Research, 3, 4, 191-205.
13. Gray, A.E., Karmarkar, U.S., Seidmann, A. (1992). Design and operation of an order-consolidation warehouse: models and applications. European Journal of Operational Research, 58, 14-36.
14. Gu, J., Goetschalckx, M., McGinnis, L.F. (2010). Research on Warehouse Design and Performance Evaluation: A Comprehensive Review. European Journal of Operational research, 203(3), 539-549.
15. Huertas, J.I., Diaz, J., Trigos, F. (2007). Layout evaluation on large capacity warehouses. Facilities, 25, 7/8, 259-270.
16. Koliński, A., Werner-Lewandowska, K. (2021). Determinants of the Use of Logistic Labels by 3PL and 4PL Operators – Results of Studies in Poland. European Research Studies Journal, XXIV, 2B, 871-881.
17. Kudelska, I., Niedbał, R. (2020). Technological and organizational innovation in warehousing process – research over workload of Staff and efficiency of picking stations. Economics and Management, 23(3), 67-81.
18. Kudelska, I., Pawłowski, G. (2020). Influence of assortment allocation management in the warehouse on the human workload. Central European Journal of Operation Research, 28, 779-795.
19. Lee, H.L., Lee, M.H., Hur, L.S. (2005). Optimal design of rack structure with modular cel in AS/RS. International Journal of Production Economics, 98, 2, 172-178.
20. Lerher, T. (2006), Design and evaluation of the classbased multi-aisle AS/RS. International Journal of Simulation Modeling, 5, 1, 25-36.
21. Lin, L.C., Sharp, G.P. (1999). Quantitative and qualitative indices for the plant layout evaluation problem. European Journal of Operational Research, 116(1), 100-117.
22. Macro, J.G., Salmi, R.E. (2002). A simulation tool to determine warehouse efficiencies and storage allocations. Winter Simulation Conference Proceedings, 2, 1274-1281.
23. Masae, M., Glock, C.H., Grosse, E.H. (2020). Order picker routing in warehouses: A systematic literature review. International Journal of Production Economics, 224, 107564.
24. Matson, J.O., White, J.A. (1982). Operational research and material handling. European Journal of Operational Research, 11, 4, 309-318.
25. Park, Y.H., Webster, D.B. (1989). Modelling of three-dimensional warehouse systems. International Journal of Production Research, 27(6), 985-1003.
26. Petersen, C.G., Aase, G. (2004). A comparison of picking, storage, and routing policies in manual order picking. International Journal of Production Economics, 92(1), 9-11.
27. Petersen, C.G., Siu, C., Heiser, D.R. (2005). Improving order picking performance utilizing slotting and golden zone storage. International Journal of Operations & Production Management, 25, 10, 997-1012.
28. Roodbergen, K.J., Vis, I.F.A. (2006). A model for warehouse layout. IIE Transactions, 38(10), 799-811.
29. Theys, C., Bräysy, O., Dullaert, W., Raa, B. (2010). Using a TSP heuristic for routing order pickers in warehouses. European Journal of Operational Research, 200(3), 755-763.
30. Thomas, L.M., Meller, R.D. (2015). Developing design guidelines for a case-picking warehouse. International Journal of Production Economics, 170 (Part C), 741-762.
31. van Gils, T., Ramaekers, K., Braekers, K., Depaire, B., Caris, A. (2018). Increasing Order Picking Efficiency by Integrating Storage, Batching, Zone Picking, and Routing Policy Decisions. International Journal of Production Economics, 197 (Part C), 243-261.
32. Vanheusden, S., van Gils, T., Ramaekers, K., Caris, A., Cornelissens, T. (2020). Increasing the practical applicability of research on order pcking planning: state-of-the-art classification and review (January 6). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3700120 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3700120.
33. Vujanac, R., Miloradovic, N., Vulovic, S. (2016). Dynamic storage systems. Annals of Faculty Engineering Hunedoara – International Journal of Engineering, XIV, 79-82.
34. Vujica Herzog, N., Buchmeister, B., Beharic, A., Gajsek, B. (2018). Visual and optometric issues with smart glasses in Industry 4.0 working environment. Advances in Production Engineering & Management, 13(4), 417-428.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-3483cece-284e-4393-9429-0ee6fbf0c0d4