Identifying warehouse location using hierarchical clustering

• Autorzy: Škerlič S. , Mucha R.

Identyfikatory

DOI

10.20858/tp.2016.11.3.12

Warianty tytułu

PL

Wybór lokalizacji magazynu z wykorzystaniem metody grupowania hierarchicznego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Identifying the optimal warehouse location involves a series of qualitative and quantitative factors. The purpose of this study was to use hierarchical clustering to identify the optimal location for a warehouse, which would ensure the lowest cost, a high level of quality in supplying customers and connect the selling and purchasing activities of the businesses operating in the Slovenian automotive industry into a system. The study also aims to demonstrate the applicability of the selected method for identifying warehouse locations in more demanding cases because the very process of identifying a location is dependent upon a company's logistic strategy. The advantage of the method used in this study is that it enables the user to use a combination of the data that is the most important for a company in a given period as well as consistent with the company's chosen business strategy.

PL

Wybór optymalnej lokalizacji magazynu jest zależny od różnych czynników jakościowych i ilościowych. Wykorzystując metodę grupowania hierarchicznego, chcieliśmy określić optymalną lokalizację magazynu, która gwarantuje najniższe koszty, wysokiej jakości obsługę klientów i łączy w spójny system sprzedażową i nabywczą działalność przedsiębiorstw w słoweńskim przemyśle motoryzacyjnym. W badaniu chcieliśmy również udowodnić, że wybrana metoda ma zastosowanie przy wyborze bardziej wymagającego miejsca magazynowania, ponieważ sam proces wyboru lokalizacji jest podporządkowany strategii logistycznej danego przedsiębiorstwa. Zaletą wykorzystanej metody jest to, że umożliwia ona zastosowanie kombinacji tych danych, które w danym okresie są dla przedsiębiorstwa najważniejsze oraz zgodne z wybraną strategią.

Słowa kluczowe

EN

warehouse site selection; automotive industry; hierarchical clustering

PL

wybór lokalizacji magazynów; przemysł motoryzacyjny; grupowanie hierarchiczne

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Transport Problems
• Rocznik: 2016
• Tom: T. 11, z. 3
• Strony: 121--129
• Opis fizyczny: Bibliogr. 23 poz.

Twórcy

autor

Škerlič S.

• University of Ljubljana, Faculty of Maritime Studies and Transportation Pot pomorščakov 4, SI-6320 Portorož, Slovenia

autor

Mucha R.

• University of Ljubljana, Faculty of Maritime Studies and Transportation Pot pomorščakov 4, SI-6320 Portorož, Slovenia

Bibliografia

• 1. Richards, G. Warehouse management: a complete guide to improving efficiency and minimizing costs in the modern warehouse. Philadelphia: Kogan Page. 2011. 324 p.
• 2. Christopher, M. Logistics and supply chain management: creating value-adding networks. Harlow. Financial Times. Prentice Hall: Pearson. 2005. 305 p.
• 3. Stock, J.R & Lambert, D.M. Strategic logistics management. 4th ed. McGraw-Hill: Irwin. 2001.
• 4. Engblom, J. & Solakivi, T. & Toyli, J. & Ojala, L. Multiple-method analysis of logistics costs. International Journal of Production Economics. 2012. Vol. 137. No. 1. P. 29–35.
• 5. Ojala, L. & Solakivi, T. & Hälinen, H. & Lorentz, H. & Hoffmann, T. Logonbaltic – State of Logistics in the Baltic Sea Region. Survey Results from Eight Countries. LogOn Baltic master reports. Turku School of Economics. University of Turku. Turku. 2007.
• 6. Korpela, J. & Tuominen, M. A decision aid in warehouse site selection. International Journal of Production Economics. 1996. Vol. 45. No. 1-3. P. 169–180.
• 7. Lambert, Douglas M., Stock, James R. & Ellram, Lisa M. Fundamentals of logistics. International ed. Irwin McGraw-Hill. 1998. 611 p.
• 8. Schmenner, Roger W. Making Business Location Decisions. Englewood Cliffs. NJ: Prentice Hall. 1982. 11-15 p.
• 9. Ballou, R. H. Business logistics management. Upper Saddle River: Prentice-Hall. 1999. 681 p.
• 10. Vlachopoulou, M. & Silleos, G. & Manthou, V. Geographic information systems in warehouse site selection decisions. Int. J. Production Economics. 2001. Vol. 71. No. 1-3. P. 205-212.
• 11. Demirel, T. & Demirel, N.C. & Kahraman, C. Multi-criteria warehouse location selection using Choquet integral. Expert Systems with Applications. 2010. Vol. 37. No. 5. P. 3943–3952.
• 12. Özcan, T. & Çelebi, N. & Esnaf, Ş. Comparative analysis of multi-criteria decision making methodologies and implementation of a warehouse location selection problem. Expert Systems with Applications. 2011. Vol. 38. No. 8. P. 9773–9779.
• 13. Tancrez, J.S. & Lange, J.C. & Semal, P. A location-inventory model for large three-level supply chains. Transportation Research Part E. 2012. Vol. 48. No. 2. P. 485–502.
• 14. Dormus, A. & Turk, S.S. Factors Influencing Location Selection of Warehouses at the Intra-Urban Level: Istanbul Case. European Planning Studies. 2014. Vol. 22. No. 2. P. 268 – 292.
• 15. Askin, R.G. & Baffo, I. & Xia, M. Multi-commodity warehouse location and distribution planning with inventory consideration. International Journal of Production Research. 2014. Vol. 52. No. 7. P. 1897–1910.
• 16. Huang, S. & Wang, Q. & Batta, R. & Nagi, R. An integrated model for site selection and space determination of warehouses. Computers & Operations Research. 2015. Vol. 62. P. 169-176.
• 17. The Automobile Industry Pocket guide 2013. European Automobile Manufacturers Association. ACEA Communications department. Brussels. 2013. Available at: http://www.acea.be/publications/article/acea-pocket-guide
• 18. The International Organization of Motor Vehicle (IOCA - Organisation Internationale des Constructeursd’Automobiles. Available at: http://www.oica.net/category/production-statistics.
• 19. EU Transport in figures – Statistical pocketbook 2014. Luxembourg: Publications Office of the European Union. 2014. Available at: http://ec.europa.eu/transport/facts-fundings/statistics/doc/2014/pocketbook2014.pdf
• 20. Eurostat – European Statistics. Available at: epp.eurostat.ec.europa/statistics_explained/ index.php?title= File: Average gross annual earnings of full-time employees.
• 21. Eurostat – European Statistics. Available at: epp.eurostat.ec.europa/statistics_explained/ index.php?title= File: Labor productivity.
• 22. Statistical Office of Republic of Slovenia – Slovenian bilateral economic relations. Available at: http://www.stat.si.
• 23. Skerlic, S. & Muha, R. & Logožar K. A decision-making model for controlling logistics costs. Tehnički vjesnik - Technical Gazette. 2016. Vol. 23. No. 1. P. 145-156.

Uwagi

PL

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