Analysis of the influence of the lot sizing on the efficiency of material flow in the supply chain

• Autorzy: Domański R. , Adamczak M.

Identyfikatory

DOI

10.17270/J.LOG.2017.3.8

Warianty tytułu

PL

Analiza wpływu wielkości partii na efektywność przepływu materiałów w łańcuchu dostaw

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Background: Due to the rapidly changing needs of suppliers and customers classic methods of lot sizing do not work. Meanwhile, the target for logistics remains all the time the same: to realize the flow of materials in the supply chain as efficiently as possible. Today, efficiency is understood as the sum of two components: the effectiveness - understood as the degree of achieving the objective (i.e. customer service level indicator) and efficiency - understood as a way to achieve the objective, (i.e. total cost of the material flow in the supply chain). Simulation studies developed by authors was focused on the identification and analysis of both global and local conditions, the efficiency of material flow in the supply chain. Methods: Simulation of material flow in the supply chain was carried out using the spreadsheet. In the analysis of results, statistical software Minitab 17 was used. Using correlation analysis examined the relationship between the cost of the material flow and the realized customer service level. On the base of methods ANOVA and Tukey Pairwise Comparisons determined whether there is a statistically significant relationship between the lot size in flow between companies in supply chain and the cost of that flow through the whole chain. Results: The objective of the article is to identify the relations between the material flow lot size between particular companies in the supply chain and the flow costs and to identify the link in the supply chain that has the greatest impact on the customer service level and the flow total costs in the supply chain. Distribution of demand (category of goods) has an impact on the cost of the material flow in the supply chain. In both analysed distributions of demand (normal and exponential) was observed relationships proportional (what is beneficial for the whole supply chain is also beneficial to the each company in supply chain) as well as the relationship inversely proportional (that which is beneficial to the whole supply chain is bad for one of the companies in the supply chain or what is bad for the whole supply chain is beneficial to one of the companies in the supply chain). Regardless of the demand distribution, lot size in distribution phase has the greatest impact on cost of material flow in supply chain. Conclusions: Distribution of demand is crucial in lot sizing in material flow in the supply chain. According to conducted research, it is possible to identify company, which has a crucial impact on the effectiveness and efficiency of material flow in the supply chain. The study shows that it is possible to indicate the global optimum in the supply chain. Usually, the global optimum is not the sum of local optima of material flow in the whole supply chain.

PL

Wstęp: Z uwagi na dynamicznie zmieniające się potrzeby dostawców i odbiorców klasyczne metody partiowania nie sprawdzają się. Tymczasem cel dla logistyki pozostaje cały czas ten sam (bez zmian): zrealizować przepływ materiałów w łańcuchu dostaw możliwie najbardziej efektywnie. Współcześnie efektywność jest rozumiana jako suma dwóch składowych: skuteczności – rozumianej jako stopień osiągnięcia celu, której doskonałym miernikiem jest osiągnięty poziom obsługi klienta oraz sprawności – rozumianej jako sposób realizacji celu, której doskonałym miernikiem jest poziom kosztów całkowitych przepływu materiałowego w łańcuchu dostaw. Badania symulacyjne autorów skoncentrowane są na identyfikacji i analizie zarówno globalnych jak i lokalnych uwarunkowań efektywności przepływu materiałowego w łańcuchu dostaw. Metody: Symulacje przepływu materiałów w łańcuchu dostaw przeprowadzono z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego. W analizie zbioru wyników wykorzystano oprogramowanie statystyczne Minitab 17. Za pomocą analizy korelacji zbadano zależności pomiędzy kosztami przepływu materiałowego a realizowanym poziomem obsługi klienta. Dzięki metodzie ANOVA oraz porównywaniu parami metodą Tukeya ustalono, czy istnieje statystycznie istotna zależność pomiędzy wielkościami partii przepływu materiałowego pomiędzy poszczególnymi ogniwami łańcucha dostaw a kosztami tego przepływu przez cały łańcuch. Wyniki: Celem artykułu jest: identyfikacja zależności pomiędzy wielkością partii przepływu materiałowego pomiędzy poszczególnymi ogniwami w łańcuchu dostaw a kosztami tego przepływu, a także identyfikacja tego ogniwa łańcucha dostaw, które ma największy wpływ na poziom obsługi klienta i koszty całkowite przepływu w łańcuchu dostaw. Rozkład popytu (kategoria dóbr) ma wpływ na wielkość kosztów przepływu materiałowego danej wielkości partii w łańcuchu dostaw. W obu analizowanych rozkładach popytu (normalny, wykładniczy) zaobserwowano relacje proporcjonalne (to co jest korzystne dla całego łańcucha dostaw jest także korzystne dla samego ogniwa łańcucha dostaw) jak i relacje odwrotnie proporcjonalne (to co jest korzystne dla łańcucha dostaw jest niekorzystne dla samego ogniwa łańcucha dostaw). Niezależnie od wybranego rozkładu popytu o wynikach kosztowych realizacji przepływu materiałowego decyduje konfiguracja wielkości partii w obszarze dystrybucji (ogniwo dystrybutor). Wnioski: Rozkład popytu ma kluczowe znaczenie w kształtowaniu wielkości partii przepływu materiałowego w łańcuchu dostaw. Dzięki przeprowadzonym badaniom możliwe jest wskazanie ogniw łańcucha dostaw, które mają kluczowy wpływ na skuteczność i sprawność przepływu materiałowego w łańcuchu dostaw. Z przeprowadzonych badań wynika, że istnieje możliwość wskazania optimum globalnego w łańcuchu dostaw. Optimum to zwykle nie jest sumą optimów lokalnych efektowności przepływu materiałowego wszystkich ogniw łańcucha dostaw.

Słowa kluczowe

EN

supply chain; efficiency of material flow; lot sizing; distribution of demand

PL

łańcuch dostaw; efektywność przepływu materiałów; kształtowanie wielkości partii; rozkład popytu

• Wydawca: Wyższa Szkoła Logistyki
• Czasopismo: LogForum
• Rocznik: 2017
• Tom: Vol. 13, no. 3
• Strony: 339--351
• Opis fizyczny: Bibliogr. 29 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Domański R.

• Poznan School of Logistics, ul. Estkowskiego 6, 61-755 Poznan, Poland

autor

Adamczak M.

• Poznan School of Logistics, ul. Estkowskiego 6, 61-755 Poznan, Poland

Bibliografia

• 1. Abdelsalam H.M., Elassal M.M., 2014, Joint economic lot sizing problem for a threelayer supply chain with stochastic demand, International Journal of Production Economics, 155, 272–283. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.01.015
• 2. Cardenas-Barron L.E., Chung K.J., Trevino- Garza G., 2014, Celebrating a century of the economic order quantity model in honor of Ford Whitman Harris, International Journal of Production Economics, Volume 155, 1–7. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.07.002
• 3. Chase R.B., Aquilano N.J., Jacobs F.R., 1998, Production and Operations Management: Manufacturing and Services, McGraw-Hill Companies. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2013.05.032
• 4. Chen S.C., Cardenas-Barron L.E., Teng J.T., 2014, Retailer's economic order quantity when the supplier offers conditionally permissible delay in payments link to order quantity, International Journal of Production Economics, 155, 284–291.
• 5. Clermont M., 2016,Effectiveness and efficiency of research in Germany over time: an analysis of German business schools between 2001 and 2009, Scientometrics, 108, 1347–1381. https://doi.org/10.1007/s11192-016-2013-3
• 6. Drucker P., 1994, Menedżer skuteczny [Effective executive], Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.
• 7. Eling, M., Schaper P., 2017, Under pressure: how the business environment affects productivity and efficiency of European life insurance companies, European Journal of Operational Research, 258 (3), 1082-1094. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.08.070
• 8. Ertogral K., Darwish M., Ben-Daya M., 2007, Production and shipment lot sizing in a vendor–buyer supply chain with transportation cost, European Journal of Operational Research, 176, 1592–1606. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2005.10.036
• 9. Farrell M.J., 1957, The measurement of productive efficiency, Journal of the Royal Statistical Society,120, 253–281.
• 10. Fechner I., Krzyżaniak S., 2008, Kompromis jako element strategii integracji łańcucha dostaw zorientowanej na tworzenie wartości [Compromise as an element of a strategy of supply chain integration oriented on value adding], Kwartalnik naukowy Organizacja i Zarządzanie 1, 5-20.
• 11. Frankowska M., Jedliński, M., 2011, Efektywność systemu dystrybucji [Distribution system efficiency], PWE, Warszawa.
• 12. Hahn, G.J., Kuhn H., 2011, Optimising a value-based performance indicator in mid-term sales and operations planning, Journal of the Operational Research Society, 62(3), 515–525. http://dx.doi.org/10.1057/jors.2010.96
• 13. Jaber M.Y., Zanoni S., Zavanella L.E., 2014, Economic order quantity models for imperfect items with buy and repair options, International Journal of Production Economics, 155, 126–131. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2013.10.014
• 14. Jaber M.Y., Zanoni S., Zavanella L.E., 2013, An entropic economic order quantity (EnEOQ) for items with imperfect quality, Applied Mathematical Modelling, 37, 6, 3982–3992. https://doi.org/10.1016/j.apm.2012.07.046
• 15. Kamerschen, D.R., McKenzie, R.B. i Nardinelli C., 1991, Ekonomia [Economics], Fundacja Gospodarcza NSZZ "Solidarność", Gdańsk.
• 16. Kazlauskaite, R. i Buciuniene, I., 2008, The role of human resources and their management in the establishment of sustainable competitive advantage, Engineering Economics, 5 (60), 78-84.
• 17. Kolinski A., Sliwczynski B., 2016, Impact of transposing the strategic objectives on supply efficiency, Ekonomski Vjesnik / Econviews: Review of contemporary business, entrepreneurship and economic issues, Special Issue, 29, 45-60.
• 18. Kolinski A., Sliwczynski B., 2015, Evaluation problem and assessment method of warehouse process efficiency, Proceedings of The 15th International Scientific Conference, Business Logistics In Modern Management, Osijek, Croatia, 175 – 188.
• 19. Lange O., 1980, Ekonomia polityczna, t. I i II. [Political economy], PWN, Warszawa.
• 20. Nia A.R., Far M.H., Niaki S.T.A., 2014, A fuzzy vendor managed inventory of multi-item economic order quantity model under shortage: An ant colony optimization algorithm, International Journal of Production Economics, 155, 259–271. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2013.07.017
• 21. Pasour E.C., 1981, A further note on the measurement of efficiency and economies of farm size, Journal Agriculture Economic, 32, 135-146.
• 22. Pereira V., Costa H.G., 2017, A multiproduct economic order quantity model with simulated annealing application, Journal of Modelling in Management, 12 1, 119-142. http://dx.doi.org/10.1108/JM2-12-2014-0094
• 23. Roundy R., 1989, Rounding off powers of two in continuous relaxations of capacited lot sizing problems, Management Science, 12, 1433 – 1442.
• 24. Sodhi M.S., Tang C.S., 2011, Determining supply requirement in the sales-andoperations-planning (S&OP) process under demand uncertainty: a stochastic programming formulation and a spreadsheet implementation, Journal of the Operational Research Society, 62 (3), 526–536. http://dx.doi.org/10.1057/jors.2010.93
• 25. Taleizadeha A.A., Pentico D.W., 2014, An Economic Order Quantity model with partial backordering and all-units discount, International Journal of Production Economics, 155, 172–184. http://dx.doi.org/10.1016/j.cie.2015.01.005
• 26. Taleizadeh A.A., Pentico D.W., Jabalameli M.S., Aryanezhad M., 2013, An economic order quantity model with multiple partial prepayments and partial backordering, Mathematical and Computer Modelling, 57, 3–4, 311–323. http://dx.doi.org/10.1016/j.mcm.2012.07.002
• 27. von Geibler J., Cordaro F., Kennedy K., Lettenmeier M., Roche B., 2016, Integrating resource efficiency in business strategies: a mixed-method approach for environmental life cycle assessment in the single-serve coffee value chain, Journal of Cleaner Production, 115 (1), 62–74. http://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.12.052
• 28. van Hoesel S., Romeijn H.E., Romero Morales D., Wagelmans A.P.M., 2005, Integrated Lot Sizing in Serial Supply Chains with Production Capacities, Management Science, 51, 1706–1719. http://dx.doi.org/10.1287/mnsc.1050.0378
• 29. Zhendong P., Jiafu T., Ou L., 2009, Capacitated dynamic lot sizing problems in closed-loop supply chain, European Journal of Operational Research, 198, 810-821. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2008.10.018

Uwagi

PL

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