Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
Tytuł artykułu
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Designing a finished goods inventory system in middle-size manufacturing firm
Języki publikacji
Abstrakty
Zapasy wyrobów gotowych w przedsiębiorstwie można porównać do bufora występującego pomiędzy produkcją i popytem, który pochłania wahania losowe w procesie sprzedaży i produkcji. Należy jednak pamiętać, że zbyt wysoki poziom zapasów jest źródłem generowania kosztów. Dlatego też istnieje potrzeba ustalenia optymalnej wielkości bufora poprzez odpowiednie zarządzanie. Wielkość firmy determinuje kompleksowość podejścia do tego problemu. W dużych zakładach korzysta się z profesjonalnego oprogramowania, podczas gdy w małych firmach bazuje się przede wszystkim na doświadczeniu i intuicji. Specyfika średnich firm nie pozwala na wykorzystanie żadnego z tych rozwiązań. W artykule zaprezentowano system, który próbuje połączyć w sobie prostotę i niskie koszty wdrażania. Korzystano z badań przeprowadzonych przez autorów w zakładach szklarskich. Celem tych prac była minimalizacja kosztów ogólnozakładowych, przy jednoczesnym zapewnieniu akceptowalnego poziomu obsługi klienta. Artykuł można podzielić na trzy części. Na początku pokazano błędy w działaniu systemu bazującego jedynie na intuicji. W zasadniczej części artykułu przedstawiono matematyczną postać modelu (Q, r), jak również sposób jego uproszczenia z praktycznego punktu widzenia. Następnie pokazano sposób zbierania danych i przetworzenia ich na potrzeby modelu. Matematycznie model (Q, r) jest modelem programowania liniowego, jednakże spore trudności w jego rozwiązywaniu może nastręczać fakt, iż część zmiennych to skokowe zmienne losowe. Dlatego też zaproponowano sposób rozwiązania modelu przy pomocy programu MS Excel. Na zakończenie przedstawiono zalety i wady prezentowanego modelu.
Finished goods inventory (FGI) acts as a buffer between production and demand to insulate customers from manufacturing cycle time, and to absorb variability in either the production or demand process. In the other hand, high level of FGI increasing production costs. This was the reasons that there is a need for inventory management. Approach to finished goods inventory management very. Size of the factory determine whether to buy the commercial programs or to base on experience. The specific of middle-size factory causes that none of this solution can be implemented. This article presents the system which connect simplicity and Iow costs using the glass factory as an example. The purpose of the presented system was to minimize the firm costs subject to appropriate customer service level The article may be divided into three parts. First, authors describe the mistakes in real FGI system which was build basing on experience. In main part authors present mathematical approach to the (Q, r) model and show the ways of simplifying model from practical point of view. In the next step, the way of preparing data to implement it to the model is presented. The (Q, r) model may be solved like an operation management model. But some statistical variables which are included in this model make it difficult to solve. So authors propose the method of implementing and solving (Q, r) model in Microsoft Excel. At the end, some advantages and disadvantages of the model are presented.
Słowa kluczowe
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
377--383
Opis fizyczny
Bibliogr. 4 poz., wykr.
Bibliografia
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-AGH2-0012-0077