Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 13

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  service level
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Locating facilities such as factories or warehouses is an important and strategic decision for any organization. Transportation costs, which often form a significant part of the price of goods offered, are a function of the location of the plans. To determine the optimal location of these designs, various methods have been proposed so far, which are generally definite (non-random). The main aim of the study, while introducing these specific algorithms, is to suggest a stochastic model of the location problem based on the existing models, in which random programming, as well as programming with random constraints are utilized. To do so, utilizing programming with random constraints, the stochastic model is transformed into a specific model that can be solved by using the latest algorithms or standard programming methods. Based on the results acquired, this proposed model permits us to attain more realistic solutions considering the random nature of demand. Furthermore, it helps attain this aim by considering other characteristics of the environment and the feedback between them.
EN
Background: Optimisation in the area of stock management is most often performed in relation to cycle stock. The classic example here is the Harris-Wilson formula for calculating the economic order quantity. Often these models are not subject to any constraints imposed on the optimised quantities. However, in practice, taking such constraints into account is important. The application of the so-called Lagrange multiplier is helpful here, but the examples of its application usually refer to the multi-position sets of stock items (e.g. the search for the optimum structure of stock of material groups in the case of capital constraints). This paper attempts to optimise the structure of the stock (cycle stock vs. safety stock) for a single stock item. Methods: To achieve the objective of determining the optimum stock structure for the various conditions under which stock replenishment is implemented, a general model has been built, a component of which is a Lagrange function containing the constraint conditions for the solution. Next, this model has been implemented in the form of an EXCEL spreadsheet application. Results: The result of solving the optimization task based on the proposed model is a system of equations, the solution of which (with the help of the EXCEL application) allows to determine the optimum value of the Lagrange multiplier, on the basis of which the components of the inventory structure and other related quantities (service level indicators and costs, such as stock replenishment, stock maintenance and stock deficit costs) are calculated. This has been illustrated using a fictitious example, which at the same time made it possible to observe certain general relationships between the adopted constraints and the recorded quantities. Conclusions: Two types of conclusions can be presented. The first type concerns the approach itself. The possibility of determining the optimum structure of the stock (cycle stock vs. safety stock) depending on various values characterising the adopted stock replenishment system as well as the adopted limitations has been demonstrated. The second type of conclusions results from the presented example of application of the method for the assumed ranges of changes of selected quantities.
EN
The paper presents development of the new Polish method for performing capacity analysis of basic segments of dual carriageway roads (motorways and expressways). The method is based on field traffic surveys conducted at 30 motorway and expressway sites (class A and S roads) in Poland. Traffic flows, composition and travel times were observed in 15-min intervals at each site using ANPR filming method. These data were used to calibrate a family of traffic speed-flow relationships for different roads, based on Van Aerde model. Free flow speed of traffic and road class are the basic parameters defining the speed-flow relationship and the value of capacity per lane in pcu/h. Traffic density was adopted as the measure of effectiveness for defining the level of service. The paper describes derivation of formulae for estimation of free flow speed for different types of roads as well as determination of equivalent factors for converting vehicles to passenger car units. The method allows us to determine capacity and the level of service based on existing or forecasted traffic flow.
PL
Referat przedstawia badania, które doprowadziły do powstania nowej polskiej metody analizy przepustowości odcinków międzywęzłowych autostrad i dróg ekspresowych. Metoda została opracowana w ramach projektu badawczego RID-I-50 pt. „Nowoczesne metody obliczanie przepustowości i oceny warunków ruchu dla dróg poza aglomeracjami miejskimi, w tym dla dróg szybkiego ruchu”. Celem projektu była nowelizacja polskiej metody oceny warunków ruchu i szacowania przepustowości dla dróg o ruchu nieprzerywanym. Projekt był współfinansowany przez Generalną Dyrekcję Dróg Krajowych i Autostrad oraz Narodowe Centrum Badań i Rozwoju w ramach programu Rozwój Innowacji Drogowych. Projekt został zrealizowany przez konsorcjum trzech uczelni: Politechniki Krakowskiej, Politechniki Gdańskiej i Politechniki Warszawskiej. Opisana w artykule część projektu dotyczy dróg o klasie funkcjonalnej A (autostrady) i S (drogi ekspresowe). Obie klasy to drogi dwujezdniowe o ograniczonym dostępie. Metoda powstała na podstawie badań terenowych na 30 odcinkach tych dróg. Podczas pomiarów ruch był filmowany na obu końcach odcinka pomiarowego a przy pomocy metody automatycznej identyfikacji numerów rejestracyjnych ANPR określano czas przejazdu odcinka przez poszczególne pojazdy. Dla każdego interwału 15-minutowego określano natężenie i strukturę ruchu oraz średnią prędkość.
EN
Formation of rational delivery routes is the main way to increase the effectiveness of client services for freight forwarding companies. The main part of the requests for transport services comes from occasional (non-constant) clients. The set of those requests forms a stochastic flow. For stochastic requests flow, the delivery routes are formed in the process of the requests receipt. Therefore, the standard approaches for merging of requests from multiple clients into routes, based on linear programming techniques, cannot be used in such conditions. An algorithm of formation under the stochastic demand conditions of such delivery routes, which allow servicing of two or more shippers, is proposed in the paper. The author has developed a specialized software to support decisions made by dispatchers of forwarding companies.
EN
The objective of the logistics management is to guarantee the stock level required for the adequate handling of production at the lowest possible level of costs and risks. The main purpose of the paper is to present the relations between stock level and risk of shortages. As a result of the research, the introduction of the safety stock is the solution to cover the effects of the uncertain factors in the supply chain. The theoretical approach of the model assumes a deterministic operational environment, in practice, however, there are several unpredictable factors influencing the operation of the production company. By using the periodic and continuous review models, the paper presents the effects of demand changes and stochastic length of replenishment time on the risk of stock availability. We need to quantify a service level which determines the accepted probability of the shortage occurrence.
EN
Background. Due to random changes in demand, inventory management is still – despite the development of alternative goods flow management concepts – an important issue both in terms of costs of maintenance and replenishment, as well as the level of service measured by inventory availability levels. One of the classical replenishment systems is Reorder Point replenishment, in which orders of fixed quantity are placed whenever effective stock reaches the reorder level B. There is a well known relationship between level B and the service level, most often defined as the probability of filling in all orders within a replenishment cycle, although in practice – as demonstrated in the author’s earlier papers – some extensions of the commonly used formulas are necessary. The task becomes even more complicated in the case of unusual, peculiar patterns of demand distribution, significantly different from the norm, which is characteristic for slow moving goods. In this case a considerable influence of order/delivery quantities on actual stock levels triggering the replenishment cycle (lower than B) is observed. This phenomenon is reflected in the service level, which is lower than expected. The scientific aim of the research presented in the paper was to explain (based on results of simulation experiments) the observed phenomenon and to elaborate recommendations for establishing order quantities, which would have the slightest impact on service level. Method. The subject of the research was to identify the scale of the phenomenon based on an example of an atypical demand distribution. To determine the influence of delivery quantity Q on difference Δ between reorder level B and the actual stock level at the moment when the order is placed, a simulation was conducted using a dedicated tool (a simulator in EXCEL). Since the relatively low scale of variability of difference Δ as a function of order quantity Q does not explain the scale of variability observed in the service level, a hypothesis was advanced and demonstrated (via the simulation) that the probability of a stock-out situation in two consecutive replenishment cycles depends on the nature and scale of changes of difference as a function of the difference between S and B levels steering the parameters of a BS replenishment system (being one of the MIN-MAX type replenishment systems) Results. The results of the research on the influence of order/delivery quantity Q on service level (
PL
Wstęp: Jednym z dwóch klasycznych systemów odnawiania zapasu jest system oparty na poziomie informacyjnym, w którym zamówienie o stałej wielkości Q jest składane po osiągnięciu przez dostępny zapas poziomu B (poziomu informacyjnego, punktu ponownego zamówienia). Znana jest prosta zależność pomiędzy wartością poziomu informacyjnego B, a poziomem obsługi, najczęściej definiowanym jako prawdopodobieństwo obsłużenia popytu (POP) w danym cyklu uzupełniania zapasu. Zagadnienie komplikuje się jednak w przypadku, gdy rozkład częstości występowania popytu jest nietypowy i odbiega znacząco od normalnego, co jest charakterystyczne zwłaszcza w przypadku dóbr wolno rotujących. Ujawnia się tu istotny wpływ wielkości zamówienia na rzeczywisty poziom zapasu, przy którym rozpoczyna się cykl uzupełnienia (niższy niż założony poziom B), co znajduje swoje odzwierciedlenie w niższym niż się oczekuje poziomie obsługi. Celem naukowym badań przedstawionych w artykule było objaśnienie (w oparciu o przestawione wyniki badań symulacyjnych) obserwowanego zjawiska oraz przedstawienie rekomendacji dla wyznaczania wielkości dostaw, które w najmniejszym stopniu wpływają na poziom obsługi. Metody: Przedmiotem prezentowanych badań było zidentyfikowanie skali zjawiska na wybranym przykładzie nietypowego rozkładu popytu. Dla wyznaczenia wpływu wielkości dostawy Q na wielkość różnicy Δ pomiędzy poziomem informacyjnym B (którego osiągnięcie lub zejście poniżej stanowi sygnał do złożenia zamówienia), a rzeczywistym poziomem zapasu w chwili rozpoczęcia cyklu uzupełnienia, przeprowadzono badania symulacyjne wykorzystując do tego autorskie narzędzie wykonane w arkuszu kalkulacyjnym EXCEL. Ponieważ stosunkowo niewielka skala zmienności różnicy Δ w funkcji wielkości zamówienia Q nie tłumaczy obserwowanej skali zmian poziomu obsługi, postawiono i potwierdzono (drogą badań symulacyjnych) hipotezę, zgodnie z którą następujących po sobie cyklach uzupełnienia zależy od przebiegu zależności różnicy Δ od różnicy pomiędzy poziomami S i B stanowiącymi parametry sterujące odnawianiem zapasu w systemie BS, będącym jednym z systemów klasy MINMAX. Wyniki: Przedstawiono wyniki badań wpływu wielkości dostawy Q na poziom obsługi POP Wykazano konieczność uwzględnienia przy wyznaczaniu wielkości dostawy Q różnicy Δ i jej zależności od różnicy pomiędzy poziomami S i B stanowiącymi parametry sterujące odnawianiem zapasu w systemie BS. Zaproponowano sposób postępowania pozwalający na unikanie zwiększonego ryzyka wystąpienia braku zapasu w dwóch następujących po sobie cyklach uzupełnienia, przekładającego się na obniżenie poziomu obsługi. Wnioski: Przedstawione w artykule wyniki badań, a także proponowany sposób postępowania pozwolą na określenie właściwych wielkości dostaw przy odnawianiu zapasu w systemie opartym na poziomie informacyjnym (BQ), zwłaszcza w przypadku nietypowych rozkładów częstości występowania popytu. Umożliwi to unikanie takich wielkości dostaw, które rodzą ryzyko obniżenia poziomu obsługi. Dalszych prac wymaga opracowanie kompleksowego modelu określania oczekiwanego poziomu obsługi w funkcji wielkości dostawy.
PL
Stosowane w praktyce formuły służące obliczaniu zapasu zabezpieczającego w przypadku klasycznych systemów odnawiania zapasu przyjmują, że rozkład popytu w cyklu uzupełnienia zapasu można opisać rozkładem normalnym. W rzeczywistości jednak poszczególne zmienne składające się na tworzenie zapasu zabezpieczającego mogą podlegać różnym rozkładom. To powoduje konieczność opracowania uogólnionej formuły wyznaczania zapasu zabezpieczającego, uwzględniającej różne możliwe czynniki stanowiące przyczyny jego tworzenia oparte na właściwych im rozkładach częstości występowania. Wspólną wielkością jest tu poziom obsługi rozumiany w artykule jako prawdopodobieństwo obsłużenia popytu w cyklu uzupełnienia zapasu. Rozważania poparto prostym przykładem.
EN
Formulae used in practice to calculate safety stock in the case of classic stock replenishment systems assume that the distribution of demand in a stock replenishment cycle may be described regular distribution. In reality, however, individual variables applied in calculating safety stock may be subject to different distributions. It results in the necessity to develop a general formula for determining safety stock, taking into account any possible factors that underlie its creation, based on appropriate occurrence frequency distributions. A common value here is service level understood in the article as the probability to serve demand in a stock replenishment cycle. The considerations have been supported with a simple example.
PL
W pracy rozpatrywane są możliwości wyznaczenia poziomu obsługi klienta w modelach zarządzania zapasami z losowym popytem. Rozważane są trzy typowe rozkłady popytu, mianowicie rozkłady ciągłe: rozkład normalny i rozkład gamma oraz dyskretny rozkład Poissona. Dla tych rozkładów przytoczone są i uproszczone wzory na obliczenie poziomu obsługi popytu I stopnia ilościowej realizacji zamówień. Do wyznaczenia tych wielkości konieczna jest znajomość rozkładu popytu w cyklu uzupełniania zapasu. Badana jest możliwość znalezienia rozkładu popytu w cyklu ze znanego rozkładu popytu w czasie. Podany jest również przykład obliczeniowy.
EN
In the paper the possibility of deriving certain measures of service level in the classical stochastic inventory models is studied. The most popular probabilistic demand distributions are considered, namely continuous normal and gamma distribution and discreet Poisson distribution. For the mentioned distributions the probability of no stock out called cycle service level and the fill rate are cited and simplified. In order to compute these quantities the knowledge of the demand distribution in the lead time is necessary. The possibility of calculation of the lead time distribution given the demand distribution in time is also considered. Finally some computational examples are presented.
EN
In this paper we consider the location inventory model which centralizes or decentralizes the stock. In this model we have to choose between the location of inventory in the regional warehouses or the location in the central warehouse. The choice is done due to minimum the holding costs of the safety stock and also the minimum of supply costs. The important aspect is that the customers can represent the stochastic demands on the inventory items. Additionally, the complex analysis of possible probabilistic demands' distributions is conducted. Some special cases of the model for normally, Poisson and exponentially distributed demands are also studied.
PL
W pracy rozważany jest model lokalizacji zapasu, który centralizuje albo decentralizuje zapas. W tym modelu wybierana jest lokalizacja zapasu jako jedna z dwóch możliwych: w magazynach regionalnych lub w magazynie centralnym. Wybór jest dokonany na podstawie kryterium minimalizacji kosztów utrzymania zapasu zabezpieczającego. Ważnym aspektem tego modelu jest uwzględnienie stochastyczności popytu klientów. Dodatkowo przeprowadzona jest kompleksowa analiza możliwych rozkładów popytu. Ponadto przedstawiona jest postać modelu dla kilku szczególnych przypadków gdy popyt ma rozkład normalny, Poissona lub wykładniczy.
EN
In this paper we consider the influence of the safety factor on the decision of the inventory location. This decision is done based on the model which centralizes or decentralizes the safety stock. In this model we have to choose between the location of the inventory in the regional warehouses or the location in the central warehouse. The decision is made due to the minimizing the holding costs and the supply costs of the safety stock from the central warehouse to the customer. The main assumption is that the customers have the stochastic demands on the inventory items. Moreover, the customers’ demands have the known distribution with the known parameters. The complex analysis of the influences of possible probabilistic demands' distributions on the safety factors is conducted. The numerical computations for the safety factors used in the facility location model are also presented. In numerical examples we take into considerations the demands’ distributions the most often used in practice like the normal, the Poisson, the Gamma and the exponential distribution. Some graphs for the safety factors of these distributions are also drawn. Moreover for the mentioned demands’ distributions the model of the safety stock location depends on the specific factors. Among other things these factors are the mean and the variance of the demand, the number of the regional warehouses, the assumed service level, and some cost factors like the holding costs and the transportation costs. Some graphs which illustrated the dependence of the model elements on some listed before parameters are presented and their influence on the location decision is studied also.
11
Content available remote Evolution of the total logistics costs concept
EN
The article considers the evolution stages of the total logistics cost concept; an interrelations of TLC and EOQ models has been analyzed. The author presented analytical approaches to determine a value of total cost, as well as an integral criterion for logistics systems' functioning, based upon package treatment of the total costs value and service level.
PL
Praca przedstawia etapy ewolucji koncepcji całkowitych kosztów logistycznych. Analizie poddano zależności między modelami TLC oraz EOQ. Autor przedstawił analityczne podejście określania wartości kosztów całkowitych, jak również kryteriów funkcjonowania systemów logistycznych, opierając się na zintegrowanym ujęciu wartości kosztów całkowitych oraz poziomu obsługi.
PL
Zapewnienie, utrzymanie i doskonalenie jakość i procesów logistycznych wymaga kontrolowania jakości wielu składowych. Szczególne miejsce wśród procesów logistycznych zajmuje dystrybucja i obsługa klienta. W referacie zawarto podstawowe aspekty i mierniki oceny obsługi klienta na przykładzie wybranego przedsiębiorstwa produkcyjnego.
EN
Provision, maintenance and improvement of logistics processes requires control of the quality of many components. Distribution and customer service play a vital role in the logistics processes. The review contains the basic aspects and the indicators of the estimate of customer service on the example of a chosen manufacturing company.
13
Content available remote Verification of a service level estimation method
EN
Fluctuations of supply and demand require that supplementary stock be maintained which would support satisfying the demand even with temporarily delayed supplies. It has become a common practice that what is known as the safety stock serves as a reserve until the next supply arrives. However, the importance of this deviation source has been exaggerated enormously and thus it has to be verified.The paper presents a statistical model which has served as a basis for a formula for computing the safety stock, as well as formulae for computing service level, in the two ways used. Then a simulation model follows supporting the determination of customer service level. It has been proved that the service level is a better tool for estimating the safety stock protecting against random fluctuations of supply and demand.
PL
Wahania popytu lub dostaw powodują konieczność zapewnienia dodatkowego zapasu, który umożliwiłby zaspokojenie popytu nawet w razie chwilowych opóźnień w dostawach. Przyjęło się, że tzw. „zapas zabezpieczający”pełni funkcję rezerwy do czasu przybycia kolejnej dostawy. Jednak znaczenie tego źródła odchyleń zostało znacznie wyolbrzymione, co wymaga zweryfikowania. W artykule przedstawiono model statystyczny, na bazie którego wyprowadzono wzór do obliczania zapasu zabezpieczającego oraz podano wzory do obliczania poziomu obsługi,według dwóch stosowanych sposobów. Następnie przedstawiono model symulacyjny, za pomocą którego wyznaczono poziom obsługi klienta. Wykazano, że nadaje się on lepiej do oszacowania zapasu zabezpieczającego przed losowymi wahaniami popytu i dostaw.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.