PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

The analysis of the cold supply chain efficiency with the use of mobile technology

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Analiza efektywności zimnego łańcucha dostaw (cold supply chain) z wykorzystaniem technologii mobilnych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Background: The efficiency of logistics processes is a very important decision-making aspect, both from financial point of view as well as in terms of processes at the operational level. Taking into account both the specific features of a cold supply chain as well as conditions of the comprehensive analysis of the efficiency of logistics processes, the significant aspect is the elaboration of the concept, which will allow to monitor and estimate realized processes with the possibility to obtain date in real time. The aim of this paper is to present the concept of monitoring of processes performed in a cold supply chain. Methods: The results of researches conducted in Polish companies in the first half of 2016 year as well as the literature review show the unsatisfied level of the use of the analysis of efficiency of logistics processes. These results were used to select conditions influencing the complexity of the analysis of efficiency of logistics processes. The researches were conducted in 152 logistics companies located in Wielkopolska voivodship. Results: The business product BluTrack of the Blulog company is the result of the elaborated concept. Various variants of the implementation of this tool in practice served as the methodology of the verification of the complexity of the implementation of this concept in monitoring and management of the cold supply chain. Conclusions: The analysis of efficiency of logistics processes is still not unambiguously defined despite many scientific studies. It causes problems in the business practice. The uniqueness of the cold supply chain introduces additional variables and criteria of estimation of efficiency of logistics processes. The presented study put the main focus on the use of mobile technologies for efficient monitoring and evaluation of efficiency of logistics processes in the cold supply chain. The result of the verification of the presented concept was the preparation of the tool, having the desired functionalities for the business practice.
PL
Wstęp: Efektywność procesów logistycznych jest bardzo ważnym aspektem decyzyjnym nie tylko w ujęciu finansowym, ale również w ujęciu procesowym na poziomie operacyjnym. Uwzględniając zarówno specyfikę cold supply chain, jak również uwarunkowania kompleksowej analizy efektywności procesów logistycznych, niezmiernie istotnym aspektem jest opracowanie koncepcji umożliwiającej monitorowanie i ocenę realizowanych procesów z możliwością pozyskiwania danych w czasie rzeczywistym. Celem artykułu jest przedstawienie koncepcji monitorowania procesów realizowanych w cold supply chain. Metody: Wyniki badań w polskich przedsiębiorstwach przeprowadzonych w I półroczu 2016 roku oraz badań literaturowych, świadczą o niezadowalającym stopniu wykorzystania analiz efektywności procesów logistycznych. Na ich podstawie dokonano wyboru i zestawienia czynników wpływających na kompleksowość analizy efektywności procesów logistycznych. Badania w 152 przedsiębiorstwach logistycznych z województwa wielkopolskiego. Wyniki: Wynikiem opracowanej koncepcji jest produkt biznesowy BluTrack firmy Blulog. Poszczególne warianty zastosowania tego narzędzia w praktyce gospodarczej posłużyło jako metodologia weryfikacji kompleksowości zastosowania niniejszej koncepcji w monitorowaniu i zarządzaniu łańcuchem zimna. Wnioski: Analiza efektywności procesów logistycznych pomimo licznych odniesień literaturowych, wciąż jest niejednoznacznie zdefiniowana. Utrudnia to jej wykorzystanie w praktyce gospodarczej przedsiębiorstw. Specyfika łańcucha zimna wprowadza dodatkowe zmienne i kryteria oceny efektywności procesów logistycznych. W niniejszym artykule skoncentrowano się na prezentacji koncepcji wykorzystania technologii mobilnych w celu skutecznego monitorowania i oceny efektywności procesów logistycznych w łańcuchu zimna. Weryfikacja przedstawionej koncepcji skutkowała opracowaniem narzędzia, realizującego założone funkcjonalności w praktyce biznesowe
Czasopismo
Rocznik
Strony
77--90
Opis fizyczny
Bibliogr. 28 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
autor
  • BLULOG Sp. z o.o., ul. Konarzewska 4, 60-101 Poznan, Poland
autor
  • Poznan School of Logistics, ul. Estkowskiego 6, 61-755 Poznan, Poland
Bibliografia
  • 1. Abad E., Palacio F., Nuin M., González de Zárate A., Juarros A., Gómez J. M., Marco S., 2009. RFID smart tag for traceability and cold chain monitoring of foods: Demonstration in an intercontinental fresh fish logistic chain. Journal of Food Engineering 93 (4), 394-399, http://dx.doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2009.02.004
  • 2. Beamon B.M., 1999. Measuring supply chain performance. International journal of operations & production management, 19 (3), 275-292, http://dx.doi.org/10.1108/01443579910249714
  • 3. Brandenburg M., 2016. Supply chain efficiency, value creation and the economic crisis - An empirical assessment of the European automotive industry 2002-2010. International Journal of Production Economics, 171 (3), 321-335, http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.07.039
  • 4. Coskun V., Ozdenizci B., Ok K., 2013. A survey on near field communication (NFC) technology. Wireless personal communications 71 (3), 2259-2294, http://dx.doi.org/10.1007/s11277-012-0935-5
  • 5. Cyplik P., Patecki A., 2011. RTLS vs RFID - partnership or competition?. LogForum 7 (3), 1-10.
  • 6. Dujak D., Ferenčić M., Franjković J., 2014. Retail ready packaging - what's in it for food manufacturers?. Proceedings of 14th International Scientific Conference Business Logistics in Modern Management, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Economics in Osijek, Osijek, Croatia, 43-61.
  • 7. Eisenhardt K., Graebner M., 2007. Theory building from cases: opportunities and challenges, Academy of Management Journal 50 (1), 25-32, http://dx.doi.org/10.5465/AMJ.2007.24160888
  • 8. Elliott A., Woodward W., 2007. Statistical Analysis Quick Reference Guidebook: With SPSS examples. Sage Publications Inc., Thousand Oaks.
  • 9. Gamst G., Meyers L., Guarino A., 2008. Analysis of Variance Designs. A Conceptual and Computational Approach with SPSS and SAS. Cambridge University Press, Cambridge.
  • 10. Gatignon H., 2013. Statistical Analysis of Management Data, Springer Science+Business Media, New York.
  • 11. Geunes J., Romeijn H. E., van den Heuvel W., 2016. Improving the efficiency of decentralized supply chains with fixed ordering costs. European Journal of Operational Research 252 (3), 815-828, http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2016.02.004
  • 12. Gogou E., Katsaros G., Derens E., Alvarez G., Taoukis P.S., 2015. Cold chain database development and application as a tool for the cold chain management and food quality evaluation. International Journal of Refrigeration 52, 109-121, http://dx.doi.org/10.1016/j.ijrefrig.2015.01.019
  • 13. Kang Y.S., Jin H., Ryou O., Lee Y.H., 2012. A simulation approach for optimal design of RFID sensor tag-based cold chain systems. Journal of Food Engineering 113 (1), 1-10, http://dx.doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2012.05.036
  • 14. Kolinska K., Jelen I., Cudzilo M., 2017, "Ecological Aspects of the Implementation of Logistics Processes in E-commerce", in: Golinska-Dawson P., Kolinski A. (eds), Efficiency in Sustainable Supply Chain. Springer International Publishing AG, 87-98, http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-46451-0_6
  • 15. Korzeniowski A., Cierpiszewski R., 2016. Determining the suitability of TTI indicator in the supply chain of pork. Quality Problems in Commodity Science 13 (4), 74-80.
  • 16. Li D., O'Brien C., 1999. Integrated decision modelling of supply chain efficiency. International journal of production economics, 59 (1), 147-157, http://dx.doi.org/10.1016/S0925-5273(98)00097-8
  • 17. Lorite G.S., Selkälä T., Sipola T., Palenzuela J., Jubete E., Viñuales A., Cabañero G., Grande H. J., Tuominen J., Uusitalo S., Hakalahti L., Kordas K., Toth G., 2017. Novel, smart and RFID assisted critical temperature indicator for supply chain monitoring. Journal of Food Engineering 193, 20-28, http://dx.doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2016.06.016
  • 18. Mahajan P.V., Frías J., 2012. "Cold chain", in: Gómez-López V. M. (ed), Decontamination of Fresh and Minimally Processed Produce, First Edition. John Wiley & Sons, Inc. Published.
  • 19. Maylor H., Blackmon K., 2005, Researching Business and Management, Polgrave Macmillan, New York.
  • 20. Mishra R.K., 2012. Measuring Supply Chain Efficiency: a DEA Approach. Journal of Operations and Supply Chain Management, 5 (1), 45-68.
  • 21. Prakash G., Pravin Renold A., Venkatalakshmi B., 2012. RFID based Mobile Cold Chain Management System for Warehousing. Procedia Engineering 38, 964-969, http://dx.doi.org/10.1016/j.proeng.2012.06.122
  • 22. Realini C.E., Marcos B., 2014. Active and intelligent packaging systems for a modern society. Meat Science 98 (3), 404-419, http://dx.doi.org/10.1016/j.meatsci.2014.06.031
  • 23. Siggelkow N., 2007. Persuasions with Case Studies. Academy of Management Journal 50 (1), 20-24, http://dx.doi.org/10.5465/AMJ.2007.24160882
  • 24. Sohrabpour V., Oghazi P., Olsson A., 2016. An Improved Supplier Driven Packaging Design and Development Method for Supply Chain Efficiency. Packaging Technology and Science, 29 (3), 161-173, http://dx.doi.org/10.1002/pts.2194
  • 25. Yam K.L., Takhistov P.T., Miltz J., 2005. Intelligent packaging: Concepts and applications. Journal of Food Science 70 (1), 1-10, http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-2621.2005.tb09052.x
  • 26. Yin R.K., 2009, Case Study Research. Design and Methods, SAGE Publications, Thousand Oaks.
  • 27. Yucel U., 2016. Intelligent Packaging. Reference Module in Food Science 1-2, http://dx.doi.org/10.1016/B978-0-08-100596-5.03374-6
  • 28. Zhang L., 2007. Cold chain management, in: Cranfield Centre for logistics & supply chain management. Cranfield University Press, Cranfield, UK.
Uwagi
PL
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-ae2be632-9e71-48ee-83c7-ed5d3ec90ce6
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.