Lean inventory management of an industrial tool distributor in Thailand using a data visualization tool

• Autorzy: Kongprasert Nattapong , Garrett Tuchcha , Saengphueng Sompop

Identyfikatory

DOI

10.21008/j.0239-9415.2021.084.07

Warianty tytułu

PL

Szczupłe zarządzanie zapasami – przykład zastosowania narzędzia do wizualizacji danych dla dystrybutora narzędzi przemysłowych w Tajlandii

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Inventory management continues to play a critical role in the success of an organization. It is the collection of all the materials and goods stored, whether for use to complete the production process or for sale to the customer. The efficiency of inventory management is a challenge for all companies that have a warehouse or distribution center. Therefore, all firms need to adapt their business strategies to survive in a highly competitive market by applying tools or systems to support inventory control and management. This research was conducted to increase the efficiency of inventory management of an industrial tool distributor in Thailand by using the data visualization tool. It focused on the inventory planning process. Lean manufacturing was implemented to identify, improve and eliminate unnecessary activities in operations. Microsoft Power BI is a data visualization tool that was used in this study to support officers in operational decision-making and planning. It facilitated the monitoring of inventory levels, evaluating the value of inventory, and analyzing the key vendors on an almost real-time basis. The results showed that unnecessary activities were improved and simplified by integrating the data visualization tool. The lead time of the inventory planning process was decreased by 76.19% from 10.5 days to 2.5 days per time. It can increase the efficiency of inventory management.

PL

Zarządzanie zapasami nadal odgrywa kluczową rolę w sukcesie organizacji. Zapasem określa się wszystkie materiały i towary przechowywane w celu wykorzystania ich do procesu produkcyjnego czy też sprzedaży klientowi. Efektywność zarządzania zapasami jest wyzwaniem dla wszystkich firm, które mają magazyn lub centrum dystrybucyjne. Wszystkie firmy muszą dostosować strategie biznesowe, aby przetrwać na wysoce konkurencyjnym rynku. W tym celu stosuje się narzędzia lub systemy wspomagające kontrolę i zarządzanie zapasami. Przeprowadzone badanie miało zwiększyć efektywność zarządzania zapasami dystrybutora narzędzi przemysłowych w Tajlandii za pomocą narzędzia do wizualizacji danych. Skupiono się na procesie planowania zapasów. Wdrożono koncepcję zarządzania szczupłego w celu identyfikacji, poprawy i eliminacji zbędnych działań w operacjach. Do wizualizacji danych zastosowano Microsoft Power, które zostało wykorzystane w tym badaniu do wspierania pracowników w podejmowaniu decyzji operacyjnych i planowaniu. Umożliwiło ono monitorowanie poziomów zapasów, ocenę ich wartości oraz analizę kluczowych dostawców w czasie niemal rzeczywistym. Wynik pokazał, że zbędne czynności zostały usprawnione i uproszczone dzięki integracji narzędzia do wizualizacji danych. Czas realizacji procesu planowania zapasów został skrócony o 76,19% z 10,5 dnia do 2,5 dnia. Przeprowadzone badania stanowią przykład, jak można zwiększyć efektywność zarządzania zapasami.

Słowa kluczowe

EN

inventory management; lean manufacturing; data visualization tool; inventory planning

PL

zarządzanie zapasami; lean manufacturing; szczupłe wytwarzanie; narzędzie do wizualizacji danych; planowanie zapasów

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie
• Rocznik: 2021
• Tom: Nr 84
• Strony: 111--123
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kongprasert Nattapong

• Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Srinakharinwirot University, Thailand

• https://orcid.org/0000-0002-0078-8438

autor

Garrett Tuchcha

• Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Srinakharinwirot University, Thailand

autor

Saengphueng Sompop

• Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Srinakharinwirot University, Thailand

Bibliografia

• 1. Berger, S.L.T., Tortorella, G.L., Frazzo, E.M. (2018). Simulation-based analysis of inventory strategies in lean supply chains. IFAC PapersOnLine, 51(11), 1453-1458.
• 2. Bimonte, S. et al. (2021). Collect and analysis of agro-biodiversity data in a participative context: A business intelligence framework. Ecological Informatics, 61, 101231.
• 3. Brannon, N. (2010). Business intelligence and e-discovery. Intellectual Property & Technology Law Journal, 22(7), 1-5.
• 4. Caseiro, N., Coelho, A. (2019). The influence of Business Intelligence capacity, network learning and innovativeness on startups performance. Journal of Innovation & Knowledge, 4, 139-145.
• 5. Conejero, J.M. et al. (2021). Towards the use of data engineering, advanced visualization techniques and association rules to support knowledge discovery for public policies. Expert Systems with Applications, 170, 114509.
• 6. Halim, K.K., Halim, S., Felecia (2019). Business intelligence for designing restaurant marketing strategy: A case study. Procedia Computer Science, 161, 615-622.
• 7. Hemalatha, C., Sankaranarayanasamy, K., Durairaaj, N. (2021). Lean and agile manufacturing for work-in-process (WIP) control. Materials Today: Proceedings, 46(20), 10334-10338.
• 8. IBM (2021). What is data visualization? Retrieved from: https://www.ibm.com/.
• 9. Liker, J.K., Hoseus, M. (2008). Toyota Culture: the heart and soul of the Toyota Way. New York: McGraw-Hill.
• 10. Lopesa, J., Bragaa, J., Santosa, M.F. (2021). Adaptive business intelligence platform and its contribution as a support in the evolution of hospital 4.0. Procedia Computer Science, 184, 905-910.
• 11. Niño, H.A.C., Niño, J.P.C., Ortegac, R.M. (2020). Business intelligence governance framework in a university: Universidad de la costa case study. International Journal of Information Management, 50, 405-412.
• 12. Rohania, J.M., Zahraeea, S.M. (2015). Production line analysis via value stream mapping: a lean manufacturing process of color industry. Procedia Manufacturing, 2, 6-10.
• 13. Tasdemir, C., Hiziroglu, S. (2019). Achieving cost efficiency through increased inventory leanness: Evidences from oriented strand board (OSB) industry. International Journal of Production Economics, 208, 412-433.
• 14. Václav, C. et al. (2021). Utilization of business intelligence tools in cargo control. Transportation Research Procedia, 53, 212-223.
• 15. Veeramisti, N., Paz, A., Baker, J. (2020). A framework for corridor-level traffic safety network screening and its implementation using Business Intelligence. Safety Science, 121, 100-110.
• 16. Womack, J.P., Jones, D.T. (2003). Lean Thinking. New York: Simon & Schuster.
• 17. Womack, J.P., Jones, D.T., Roos, D. (1990). The machine that changed the World: The triumph of lean production. New York: Rawson Macmillan.
• 18. Yadav, R., Shastri, A., Rathore, M. (2012). Increasing Productivity by Reducing Manufacturing Lead Time Through Value Stream Mapping. International Journal of Mechanical and Industrial Engineering, 1(3), 31-35.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).