Zastosowanie logiki rozmytej w gospodarce zapasami materiałów budowlanych

• Autorzy: Jaśkowski P.

Warianty tytułu

EN

Applying fuzzy logic to construction materials' inventory management

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Koszty materiałów budowlanych oraz gospodarowania zapasami stanowią znaczący udział w strukturze kosztów produkcji budowlanej. Prawidłowe planowanie dostaw materiałów budowlanych przyczynia się do zwiększenia efektywności realizacji przedsięwzięć budowlanych i działalności przedsiębiorstw. Celem zarządzania zapasami jest zatem zapewnienie ich wielkości niezbędnej do prowadzenia działalności przy najmniejszych możliwych kosztach. W wielu przypadkach przy planowaniu dostaw materiałów budowlanych można korzystać z metod adekwatnych dla warunków wielkoseryjnej produkcji przemysłowej, prezentowanych w literaturze z zakresu logistyki zaopatrzenia. Szczególnie mają zastosowanie modele i metody opracowane dla zmiennego w czasie (lecz ustalonego) zapotrzebowania, co wynika ze specyfiki realizacji przedsięwzięć budowlanych (zmiana zakresu realizowanych robót, sezonowość produkcji budowlanej). Nie umożliwiają one jednak w sposób bezpośredni uwzględnienia warunków ryzyka związanego z niepełnym dostępem do danych. W artykule zaprezentowano model planowania dostaw materiału przy uwzględnieniu rozmytych informacji o prognozowanym zapotrzebowaniu w kolejnych okresach zapotrzebowania i nieprecyzyjnych wartościach cen materiałów. Na przykładzie przedstawiono sposób przekształcenia modelu do zadania programowania liniowego z ustalonymi parametrami.

EN

Material and material handling costs have a considerable share of total construction cost. Prudent planning of deliveries may a considerable impact on projects’ outcomes and contractors’ profits. Inventory management is thus aimed at assuring continuity of works at lowest cost. In many cases, planning for construction material deliveries may rest upon methods created for large scale industrial production and presented in the literature on supply logistics. In particular, the models and methods that assume a variable though defined demand levels are widely applied to construction. This way, the seasonal character and scope changes typical of construction can be allowed for. However, the methods do not directly address the risk of limited access to information. The paper presents a construction material supply planning model based on fuzzy forecasts of demand in the consecutive periods, and on imprecise forecasts of material prices. An example illustrates the way of converting the model to a linear programming problem of defined crisp parameters.

Słowa kluczowe

PL

produkcja budowlana; gospodarka zapasami; materiały budowlane; logika rozmyta

EN

construction output; inventory management; building materials; fuzzy logic

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 3
• Strony: 2605--2612
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., tab., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Jaśkowski P.

• Politechnika Lubelska, Wydział Budownictwa i Architektury, ul. Nadbystrzycka 40, 20-618 Lublin

Bibliografia

• 1. Carlsson C., Fuller R., A fuzzy approach to taming the bullwhip effect. Advances In Computational Intelligence and Learning: Methods and Applications. International Series in Intelligent Technologies 2002, nr 18.
• 2. Giannoccaro I., Pontrandolfo P., Scozzi B, A fuzzy echelon approach for inventory management in supply chains. European Journal of Operational Research 2003, nr 149.
• 3. Ibadov N., Modelowanie czasów wykonania robót budowlanych z wykorzystaniem wnioskowania rozmytego. Logistyka 2010, nr 6.
• 4. Jaśkowski P., Model gospodarki zapasami materiałów budowlanych zużywanych nierównomiernie. Gospodarka Materiałowa & Logistyka 2013, nr 2.
• 5. Kao C., Hsu W., A single-period inventory model with fuzzy demand. Computers & Mathematics with Applications 2002, nr 43(6–7).
• 6. Kumar M., Vrat P., Shankar R., A fuzzy goal programming approach for vendor selection problem in a supply chain. Computers & Industrial Engineering 2004, nr 46(1).
• 7. Pandian P., Multi-objective programming approach for fuzzy linear programming problems. Applied Mathematical Sciences 2013, nr 7(37).
• 8. Petrovic D., Roy R., Petrovic R., Modelling and simulation of a supply chain in an uncertain environment. European Journal of Operational Research 1998, nr 109.
• 9. Petrovic D., Roy R., Petrovic R., Supply chain modelling using fuzzy sets. International Journal of Production Economics 1999, nr 59.
• 10. Petrovic D., Simulation of supply chain behaviour and performance in an uncertain environment. International Journal of Production Economics 2001, nr 71.
• 11. Rogowska D., Zastosowanie logiki rozmytej w zarządzaniu zapasami. Logistyka 2011, nr 5.
• 12. Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, Łódź 1999.
• 13. Sobotka A., Logistyka przedsiębiorstw i przedsięwzięć budowlanych. Wydawnictwo AGH, Kraków 2010.
• 14. Thakre P.A., Shelar D.S., Thakre S.P., Solving fuzzy linear programming problem as multi objective linear programming problem. Journal of Engineering and Technology Research 2009, nr 2(5).
• 15. Zhang G., Wu Y.-H., Remias M., Lu J., Formulation of linear programming problems as fourobjective constrained optimization problems. Applied Mathematics and Computation 2003, nr 139.