Modeling of transport processes in terms of seasonality of transport

• Autorzy: Świderski Andrzej

Identyfikatory

DOI

10.2478/sjpna-2019-0008

Warianty tytułu

PL

Modelowanie procesów transportowych z uwzględnieniem sezonowości przewozów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

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.

Słowa kluczowe

EN

demand forecasting; seasonality; road transport; multiple regression

PL

prognozowanie popytu; sezonowość; transport drogowy; model regresji wielorakie

• Wydawca: Akademia Marynarki Wojennej im. Bohaterów Westerplatte
• Czasopismo: Scientific Journal of Polish Naval Academy
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 60 nr 1 (216)
• Strony: 103--116
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Świderski Andrzej

• Military University of Technology, Faculty of Logistics, Urbanowicza 2 Str., 00-908 Warsaw, Poland

Bibliografia

• 1] Bielińska E., Prognozowanie ciągów czasowych, Publ. Politechnika Śląska, Gliwice 2007 [Time series forecasting — available in Polish].
• [2] Bitner A., Konstrukcja modelu regresji wielorakiej przy wycenie nieruchomości, ‘Acta Scientiarum Polonorum. Administratio Locorum’, 2007, Vol. 6, No. 4, pp. 59–66 [Construction of a multiple regression model for property valuation — available in Polish].
• [3] Borucka A., Forecasting of fire risk with regard to readiness of rescue and fire-fighting vehicles, ‘Interdisciplinary Management Research XIV’, Croatia, 2018, pp. 397–395.
• [4] Borucka A., Funkcjonowanie wojskowych oddziałów gospodarczych w nowym systemie logistycznym sił zbrojnych, ‘Logistyka’, 2013, No. 6, pp. 39–48 [Functioning of military economic units in the new armed forces logistics system — available in Polish].
• [5] Borucka A., Markov models in the analysis of the operation process of transport means, Proceedings of the ICTTE International Journal for Traffic and Transport Engineering Conference, Belgrad, 2018, pp. 1073–1082.
• [6] Borucka A., Model of the operation process of aircraft in the transport system, Proceedings of the ICTTE International Journal for Traffic and Transport Engineering Conference, Serbia, 2018, pp. 22–30.
• [7] Borucka A., Przewóz osób w Polsce w świetle zmian legislacyjnych, ‘Logistyka’, 2014, No. 6, pp. 468–475 [Transport of people in Poland in the light of legislative changes —available in Polish].
• [8] Borucka A., Risk Analysis of Accidents in Poland Based on ARIMA Model, ‘Transport Means’, 2018, Proceedings of the 22nd International Scientific Conference, Part I, Lithuania, 2018, pp. 162–166.
• [9] Borucka A., Three-state Markov model of using transport means, Proceedings of the 18th Interna-tional Scientific Conference ‘Business Logistics In Modern Management’, Croatia, 2018, pp. 3–19.
• [10] Dittmann P., Metody prognozowania sprzedaży w przedsiębiorstwie, Publ. Akademia Ekonomiczna, Wrocław 200.0 [Methods of sales forecasting in the enterprise — available in Polish].
• [11] Dittmann P., Szabela-Pasierbińska E., Dittman I., Szpulak A., Prognozowanie w zarządzaniu sprzedażą i finansami przedsiębiorstwa, Wolters Kluwer, Warszawa 2011 [Forecasting in the management of sales and finances of the company — avaliable in Polish].
• [12] Maciąg A., Pietroń R., Kukla S., Prognozowanie i symulacja w przedsiębiorstwie, PWE, Warszawa 2013 [Forecasting and simulation in the enterprise — avaliable in Polish]. 1 (216) 2019 115
• [13] Mikosz B., Borucka A., Organizacja gospodarki odpadami w siłach zbrojnych na tle zmian mili-tarnych i nowych wyzwań stawianych polskiej armii, ‘Archiwum Gospodarki Odpadami i Ochrony Środowiska’, 2008, No. 8, pp. 1–12 [Organization of waste management against the background of military changes posed to the Polish Army — available in Polish].
• [14] Mitkow S., Borucka A., Mathematical model of travel times related to a transport congestion: an example of the capital city of Poland — Warsaw, Proceedings of the 18th International Scien-tific Conference ‘Business Logistics In Modern Management’, Croatia, 2018, pp. 501–526.
• [15] Sokołowski A., Prognozowanie i analiza szeregów czasowych, teaching materials StatSoft, Kraków 2016 [Time series forecasting — available in Polish].
• [16] StatSoft, StatSoft Electronic Statistics Textbook, Kraków 2006, [online], http://www.statsoft.pl/ textbook/stathome.html [access 08.01.2019].
• [17] Świderski A., Borucka A., Jacyna-Gołda I., Szczepański E., Wear of brake system components in various operating conditions of vehicle in the transport company, ‘Eksploatacja i Niezawodność — Maintenance and Reliability’, 2019, Vol. 21, No. 1, pp. 1–9.
• [18] Świderski A., Borucka A., Mathematical Analysis of Factors Affecting the Road Safety in Selected Polish Region, ‘Transport Means’, Proceedings of the 22nd International Scientific Conference, Part II, Lithuania, 2018, pp. 651–654.
• [19] Świderski A., Borucka A., Skoczyński P., Characteristics and Assessment of the Road Safety Level in Poland with Multiple Regression Model, ‘Transport Means’, Proceedings of the 22nd Interna-tional Scientific Conference, Part I, Lithuania, 2018, pp. 92–97.
• [20] Wielgosik M., Borucka A., Istota i znaczenie służby przygotowawczej i szkolenia rezerw, ‘Sys-temy Logistyczne Wojsk’, 2016, No. 45, pp. 51–66 [The essence and importance of the prepara-tory and reserve training service — available in Polish].

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).