Decision making on cargo-flows management in integrated production and transportation system

• Autorzy: Bulgakova J.

Identyfikatory

DOI

10.20858/tp.2016.11.4.8

Warianty tytułu

UK

Принятие решений по управлению грузопотоками в производственно-транcпортной системе

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The problem of real time cargo-flows management in the integrated production and transportation system on example of machine-building enterprise is viewed optimal number of order cards in production and transportation system, which provides reduction in logistic costs. The building approach of membership function of linguistic terms, which characterize work-in-process level and waiting time, based on deterministic stock management model and queuing system is proposed.

UK

Рассмотрена проблема управления грузопотоками в производственно-транспортной системе в режиме реального времени на примере предприятия машиностроения. Разработана математическая модель принятия решений по управления грузопотоками, основанная на совместном применении теории нечетких множеств и теории вероятностей, позволяющая определять оптимальное количество карт-заказов, при котором логистические издержки в системе будут минимальными. Предложен подход к построению функций принадлежностей терм-множеств лингвистических переменных, характеризующих уровень запаса и время ожидания в системе, основанный на вероятностной модели управления запасами и теории систем массового обслуживания.

Słowa kluczowe

EN

integrated production; transportation system; logistic costs; cargo flow management; Mamdany’s fuzzy inference

PL

produkcja zintegrowana; system transportowy; koszty logistyczne; zarrządzanie przewozem ładunków

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Transport Problems
• Rocznik: 2016
• Tom: T. 11, z. 4
• Strony: 83--94
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz.

Twórcy

autor

Bulgakova J.

• State Higher Educational Institution “Pryazovskyi State Technical University” Universytetskaya 7, Mariupol, 87500 Ukraine

Bibliografia

• 1. Araz, O.U. & Eski, O. & Araz, C. Determining the parameters of dual-card Kanban system: an integrated multicriteria and artificial neural network methodology. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2008. Vol. 38. No. 9. P. 995-997.
• 2. Hernandez, J.E. Decision Support System– Collaborative Models and Approaches in Real Environments. Lecture Notes in Business Information Processing. Berlin. Heidelberg. 2012. 166 p.
• 3. Hwang, C.L. Multiple Attribute Decision Making. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. Berlin. Springer-Verlag. 1981. 357 p.
• 4. Kaganova, E. Robust solution to the CLSP and the DLSP with Uncertain Demand and Online Information Base. PhD thesis. Paderborn: Heinz Nixdorf Institute University of Paderborn. 2013. 161 p.
• 5. Kreig, G.N. Kanban-Controlled Manufacturing systems. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. 2005. 238 p.
• 6. Ohno, T. Toyota production system beyond large scale production. Productivity press. 1988. 29 p.
• 7. Petrovic, D. & Duenas, A. A fuzzy logic based production scheduling/rescheduling in the presence of uncertain disruptions. Fuzzy Sets and Systems. 2006. Vol. 157(16). P. 2273-2285.
• 8. Phruksarphanrat, B. & Tanthatemee, T. Fuzzy logic approach to inventory lot-sizing problem under uncertain environment. IAENG Transactions on Engineering Technologies. Lecture Notes in Electrical Engineering. 2012. Vol. 186. P. 203-216.
• 9. Sendil, Kumar С. & Panneerselvam, R. Literature review of JIT-KANBAN system. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2007. Vol. 32. P. 393-408.
• 10. Sudiarso, A. & Putranto, R.A. Lead time estimation of a production system using fuzzy logic approach for various batch sizes. In: Proceedings of the World Congress on Engineering. London, U.K. 2010. Vol. III. P. 2231-2233.
• 11. Sodenkamp, M. Models, Methods and Applications of Group Multiple–criteria Decision Analysis in Complex and Uncertain Systems. PhD thesis.Paderborn. 2013. 221 p.
• 12. Uthayakumar, P. & Karuppasamy, S.K. A fuzzy inventory model with lot size dependent ordering cost in healthcare industries. Operations Research and Applications: An Internationals Journal. 2016. Vol. 3. No. 1. P. 17-28.
• 13. Zimmermann, H. J. Fuzzy Set Theory and Its Applications. Fourth Edition. London. Kluwer Academic Publishers. 2001. 514 p.
• 14. Булгакова, Ю.В. Системное перемещение грузов машиностроительного производства с помощью интеллектуальных программ поддержки принятия решений. Вісник Східноукраїнського національного університету ім. В. Даля. 2013. No. 5(194), Vol. 1. P. 176-180. [In Russian: Bulgakova, J.V. Cargo handling in machine building with intelligent decision support programs. Visnik of the Volodymyr Dahl East Ukrainian National University].
• 15. Луис, Р. Система Канбан. Практические советы по разработке в условиях вашей компании. Москва: РИА «Стандарт и качество». 2008. 216 p. [In Russian: Louis, R. System Kanban. Designing the System to Meet the Needs of Your Environment. 2008. Moscow: RIA “Standard and Quality”].
• 16. Нефедова, Я.И. & Булгакова, Ю.В. Моделирование процессов управления в производственно-транспортной системе. Вісник Приазовського державного технічного університету. 2013. No. 27. P.205-213. [In Russian: Nefyodova J.V. & Bulgakova J.V. Modeling of management processes in integrated production and transportation system. Visnik of Pryazovskyi Sate Technical University].
• 17. Румянцев, Н.В. Моделирование гибких производственно-логистических систем. Донецк: Дон НУ. 2004. 235 p. [In Russian: Rymjantsev, N.V. Modeling of Flexible Production and Logistics systems. Donetsk: Don NY].

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).