Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 39

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
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.
3
Content available remote Model kosztów całkowitych dla odnawiania zapasów w systemie BS
PL
Utrzymywanie zapasu (w tym jego części zabezpieczającej) wciąż stanowi w wielu przypadkach główny czynnik gwarantujący wymagany poziom dostępności dóbr. Istnieje szereg systemów uzupełniania zapasu w takich warunkach, przy czym stanowią one najczęściej rozwinięcie dwóch podstawowych: systemu opartego na punkcie ponownego zamówienia oraz opartego na przeglądzie okresowym. Artykuł odnosi się do systemu BS (min-max), w którym zamówienie składane jest po osiągnięciu przez dostępny zapas poziomu B (poziomu informacyjnego, punktu ponownego zamówienia), w wielkości stanowiącej uzupełnienie do poziomu S. System ten jest bardzo często stosowany w praktyce gospodarczej. Prowadzone badania wskazują na konieczność uwzględniania specyficznych zjawisk towarzyszących odnawianiu zapasu w tym systemie. Wynika to m. in. z tego, że rzeczywisty poziom dostępnego zapasu w chwili rozpoczęcia cyklu uzupełnienia może być znacząco niższy od poziomu B, co skutkuje niższymi od oczekiwanych poziomami obsługi (dostępności zapasu). W artykule skoncentrowano się na modelu kosztów całkowitych związanych z realizacją tego systemu. Model obejmuje zmienne koszty uzupełnienia i utrzymania zapasu oraz koszty związane z wystąpieniem braku w zapasie. W modelu wykorzystano opracowany wcześniej model matematyczny pozwalający na wyznaczanie poziomu informacyjnego B, uwzględniający różnicę A pomiędzy wyznaczonym poziomem B, a rzeczywistym poziomem zapasu w chwili rozpoczęcia cyklu uzupełnienia. Wyniki oparte na modelu zostały zweryfikowane drogą symulacji, przy wykorzystaniu dedykowanego narzędzia (symulator w arkuszu kalkulacyjnym EXCEL).
EN
Keeping stock (including its safety part) is still - in many cases - a key factor guaranteeing required level of availability of goods (service level). There are a number of replenishment systems to be used in such conditions, but they are most often formed on the basis of two basic ones: a system based on the reorder point and based on periodic review. The paper refers to the BS system (min-max), in which an order is placed after reaching inventory level B (information level, reorder point) for a quantity allowing to reach level S. This system is very often used in business practice. Research conducted so far, points at a need of considering specific phenomena accompanying stock replenishment in the BS system. These result, among other things, from the fact that the actual level of available inventory at the start of the replenishment cycle may be significantly lower than level B, resulting in lower than expected levels of customer service. This provides room for optimisation of both parameters (B and S) controlling stock replenishment in the discussed system. The paper is focused on a full cost model related to the discussed replenishment system. The model embraces variable costs of replenishment, inventory carrying as well as stock-out costs. The model is based on the mathematical model (developed earlier) allowing the determination of the required inventory level B taking into account the difference A between this level and the actual level of inventory at the start of the replenishment cycle. The results based on the model have been verified be means of simulation, using a dedicated tool (simulator in EXCEL spreadsheet).
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. There are a number of replenishment systems to be used in such conditions, but they are most often formed on the basis of two basic ones: a system based on the reorder point and based on periodic inspection. This paper refers to the former system, the BS system (min-max), in which an order is placed after reaching inventory level B (information level, reorder point) for a quantity allowing to reach level S. This system is very often used in business practice. Observations conducted under realistic conditions indicate the need to improve the classical models describing the system. This results, among other things, from the fact that the actual level of available inventory at the start of the replenishment cycle may be significantly lower than level B, resulting in lower than expected levels of customer service. Taking account of this phenomenon through model determination of the cumulative distribution function for the observed difference makes it possible to select the correct parameters to control the replenishment system in question and - therefore - to achieve the expected economic effects. Methods: The object of the study is to create a mathematical model allowing the determination of the required inventory level B taking into account the difference D between this level and the actual level of inventory at the start of the replenishment cycle. To determine the effect of various factors such as demand distribution parameters in the adopted unit of time and the difference between level S (max) and B (min), a dedicated tool (simulator in EXCEL spreadsheet) for determining the distribution of frequency of value D has been developed. Then a mathematical model allowing the determination of the distribution and its parameters as a function of the difference r = S-B for virtually any distribution of demand has been developed and implemented in a separate EXCEL spreadsheet. Results: It was found that there is the need to take into account the distribution of the difference between the information level B (the reaching or exceeding of which is a signal to place an order) and the actual level of inventory at the start of the replenishment cycle when determining the inventory replenishment control parameters in the BS system. A mathematical model allowing to determine the incidence and distribution of function of value depending on the demand distribution parameters and difference r between the S level (max) and B level (min) has been developed and used for calculations. High compatibility of results obtained from model calculations with the results obtained through simulation imitating real events has been shown. Conclusions: The model described in this paper will allow a more accurate determination of parameters that control the BS system to safeguard the required level of service and conditions relating to the volume of deliveries. Further work is required to develop an effective model solution for a general formula presented in this paper used to calculate the B parameter as a function of the required service level and the S parameter depending on the designated (e.g. economic) average delivery.
PL
Wstep: Zarządzanie zapasami w warunkach losowych zmian popytu jest wciąż - mimo rozwoju alternatywnych koncepcji zarządzania przepływem dóbr - ważnym zagadnieniem zarówno z punktu widzenia kosztów utrzymania i uzupełniania zapasów, jak i poziomu obsługi mierzonego poziomem dostępności zapasu. Istnieje szereg systemów uzupełniania zapasu w takich warunkach, przy czym stanowią one najczęściej rozwinięcie dwóch podstawowych: systemu opartego na punkcie ponownego zamówienia oraz opartego na przeglądzie okresowym. Artykuł odnosi się do pierwszego z nich, systemu BS (min-max), w którym zamówienie składane jest po osiągnięciu przez dostępny zapas poziomu B (poziomu informacyjnego, punktu ponownego zamówienia), w wielkości stanowiącej uzupełnienie do poziomu S. System ten jest bardzo często stosowany w praktyce gospodarczej. Obserwacje prowadzone w rzeczywistych warunkach wskazują konieczność udoskonalania klasycznych modeli opisujących ten system. Wynika to m. in. z tego, że rzeczywisty poziom dostępnego zapasu w chwili rozpoczęcia cyklu uzupełnienia może być znacząco niższy od poziomu B, co skutkuje niższymi od oczekiwanych poziomami obsługi klienta. Uwzględnienie tego zjawiska poprzez modelowe wyznaczanie dystrybuanty obserwowanej różnicy pozwala na poprawny dobór parametrów sterujących omawianym systemem odnawiania zapasu i - tym samym - osiągnięcie oczekiwanych efektów ekonomicznych. Metody: Przedmiotem prezentowanych badań było stworzenie modelu matematycznego pozwalającego na wyznaczanie poziomu informacyjnego w tzw. systemie BS (inaczej min-max) odnawiania zapasu uwzględniającego różnicę pomiędzy wyznaczonym poziomem B, a rzeczywistym poziomem zapasu w chwili rozpoczęcia cyklu uzupełnienia. Dla wyznaczenia wpływu różnych czynników, m. in. parametrów rozkładu popytu w przyjętej jednostce czasu oraz różnicy pomiędzy poziomami S (max) oraz B (min), opracowano dedykowane narzędzie (symulator w arkuszu kalkulacyjnym EXCEL) pozwalające na określenie rozkładu częstości występowania wartości. Następnie opracowano i zaimplementowano w odrębnym arkuszu EXCEL model matematyczny pozwalający na wyznaczanie tego rozkładu i jego parametrów, jako funkcji różnicy r=S-B dla praktycznie dowolnego rozkładu popytu. Wyniki: Wykazano konieczność uwzględnienia przy wyznaczaniu parametrów sterujących odnawianiem zapasu w systemie BS rozkładu różnicy pomiędzy poziomem informacyjnym B (którego osiągnięcie lub zejście poniżej niego stanowi sygnał do złożenia zamówienia), a rzeczywistym poziomem zapasu w chwili rozpoczęcia cyklu uzupełnienia. Opracowano i wykorzystano do obliczeń model matematyczny pozwalający na wyznaczenie rozkładu częstości występowania i dystrybuanty wielkości w zależności od parametrów rozkładu popytu oraz różnicy r pomiędzy poziomami S (max) oraz B(min). Stwierdzono wysoką zgodność wyników otrzymanych z obliczeń modelowych z wynikami otrzymanymi w drodze symulacji, imitującej rzeczywiste zdarzenia. Wnioski: Przedstawiony w artykule model pozwoli na bardziej precyzyjne wyznaczanie parametrów sterujących systemem BS, gwarantujących zachowanie wymaganego poziomu obsługi oraz uwarunkowań dotyczących wielkości dostaw. Dalszych prac wymaga opracowanie efektywnego modelowego rozwiązania przedstawionej w artykule ogólnej postaci formuły na obliczenie parametru B w funkcji wymaganego poziomu obsługi) oraz parametru S w zależności od wyznaczonej (np. ekonomicznej) średniej wielkości dostawy.
5
Content available Model kosztów dla odnawiania zapasów w systemie sS
PL
W artykule przedstawiono model służący obliczaniu kosztów związanych z odnawianiem i utrzymywaniem zapasu w systemie zamawiania sS. System ten (zwany także systemem MIN-MAX) opiera się na okresowym przeglądzie stanu zapasów, przy czym decyzja o złożeniu zamówienia zależy od tego, czy w chwili przeglądu dostępny zapas jest równy lub mniejszy od przyjętego poziomu decyzyjnego s. W takim przypadku składane jest zamówienie uzupełniające aktualny zapas do poziomu S. W przypadku przeciwnym (w chwili przeglądu zapas jest większy od poziomu s), odstępuje się od składania zamówienia. Przedstawiono wyniki dalszych prac nad modelem matematycznym tego systemu (określającym relacje pomiędzy parametrami sterującymi a poziomem obsługi) oraz – opierając się na tym modelu – określono model kosztów obejmujących koszty uzupełniania, utrzymania oraz braku zapasu, z uwzględnieniem ewentualnych dodatkowych kosztów wynikających z istniejących uwarunkowań realizacji systemu. Wyniki uzyskane na podstawie modelu porównano z wynikami badań symulacyjnych.
EN
This paper presents a model for calculating costs related to replenishment and maintenance in the inventory ordering system sS. This system (also known as a MIN-MAX system) is based on periodical review of stock, but the decision whether to order or not depends on whether at the time of the review the available stock level is equal or lower than the adopted decision level s. If this is the case, an order is made to replenish the current stock to level S. If the opposite is the case (at the time of the review the stock level is higher than s), no order is made. The paper presents the results of more works on the mathematical model of this system (which specifies the relations between determining parameters and the service level) and – basing on this model – a cost model has been determined which includes the costs of replenishment, maintenance and a stock-out situation, taking into account possible additional costs arising from the existing conditions of the system implementation. The results obtained on the basis of this model were compared with the results of simulation research.
PL
W artykule przedstawiono modelowe podejście, ilustrowane przykładowymi wynikami symulacji szybkiej reakcji łańcucha dostaw na dynamiczne zmiany popytu. Szybka reakcja opiera się na właściwej lokalizacji tzw. „informacyjnego punktu rozdzielającego”, gdzie pierwotna informacja o zmianach popytu w punktach sprzedaży jest przesyłana w czasie rzeczywistym do producenta. Pozwala to na lepsze prognozowanie przyszłego popytu oraz – przede wszystkim – na modyfikację planów produkcyjnych, która pozwoli odpowiedzieć na obserwowane zmiany popytu. Takie podejście stanowi jedną z podstawowych zasad realizacji takich koncepcji, jak: Quick Response oraz Efficient Consumer Response, które zostały także przedstawione w pracy. Model symulacyjny pozwala na pomiar wpływu sposobu, w jaki dostarczona informacja o zmianach popytu jest przetworzona i wykorzystana. Jako główne wskaźniki wybrano: dostępność dóbr w punktach sprzedaży oraz potencjał zmniejszenia poziomu zapasów wynikającego z podejścia opartego na szybkiej reakcji. Przedstawiony model może być wykorzystywany jako narzędzie demonstracyjne, ilustrujące korzyści osiągane dzięki rozwiązaniom opartym na szybkiej reakcji.
EN
The paper presents a model approach illustrated by exemplary results of simulations of a quick response of a supply chain on dynamic changes of demand. The quick response is based on a proper location of so called information decoupling point where primary information of demand changes at the end point of sales are transferred in real time to the manufacturer. This allows for better forecasting of future demand and – first of all – for modifications of production plans to response the changes of demand. Such approach is one of basic principles of some logistics concepts, like Quick Response and Efficient Consumer Response, which are presented in the paper. The simulation model allows for measurement of an influence of the way the provided information on demand changes is processed and used. The main indicators chosen are: accessibility of goods at the End Points of Sale and potential inventory level reduction resulting from the quick response approach. The presented model can be used as an demonstration tool illustrating benefits resulting from solutions based on quick response.
EN
Background: Despite the development of alternative concepts of goods flow management, the inventory management under conditions of random variations of demand is still an important issue, both from the point of view of inventory keeping and replenishment costs and the service level measured as the level of inventory availability. There is a number of inventory replenishment systems used in these conditions, but they are mostly developments of two basic systems: reorder point-based and periodic review-based. The paper deals with the latter system. Numerous researches indicate the need to improve the classical models describing that system, the reason being mainly the necessity to adapt the model better to the actual conditions. This allows a correct selection of parameters that control the used inventory replenishment system and - as a result - to obtain expected economic effects. Methods: This research aimed at building a model of the periodic review system to reflect the relations (observed during simulation tests) between the volume of inventory shortages and the degree of accounting for so-called deferred demand, and the service level expressed as the probability of satisfying the demand in the review and the inventory replenishment cycle. The following model building and testing method has been applied: numerical simulation of inventory replenishment - detailed analysis of simulation results - construction of the model taking into account the regularities observed during the simulations - determination of principles of solving the system of relations creating the model - verification of the results obtained from the model using the results from simulation. Results: Presented are selected results of calculations based on classical formulas and using the developed model, which describe the relations between the service level and the parameters controlling the discussed inventory replenishment system. The results are compared to the simulation results which are treated as reference. Determined are the relative errors of calculations based on formulas and the model. It is determined that the results obtained from the model have a significantly better fit. Conclusions: The model presented in the paper should be a starting point for further works with the purpose to account for other phenomena observed during the simulation of inventory replenishment. This will allow a more accurate determination of the controlling parameters of the tested system, and also using the results to build similar models for other inventory replenishment systems used in practice.
PL
Wstęp: Zarządzanie zapasami w warunkach losowych zmian popytu jest wciąż - mimo rozwoju alternatywnych koncepcji zarządzania przepływem dóbr - ważnym zagadnieniem zarówno z punktu widzenia kosztów utrzymania i uzupełniania zapasów, jak i poziomu obsługi mierzonego poziomem dostępności zapasu. Istnieje szereg systemów uzupełniania zapasu w takich warunkach, przy czym stanowią one najczęściej rozwinięcie dwóch podstawowych: systemu opartego na punkcie ponownego zamówienia oraz opartego na przeglądzie okresowym. Artykuł odnosi się do drugiego z nich. Liczne badania wskazują konieczność udoskonalania klasycznych modeli opisujących ten system. Wynika to przede wszystkim z potrzeby lepszego dopasowania modelu do warunków rzeczywistych. To pozwala na poprawny dobór parametrów sterujących przyjętym systemem odnawiania zapasu i - tym samym - osiągania oczekiwanych efektów ekonomicznych. Metody: Przedmiotem prezentowanych badań było stworzenie modelu systemu przeglądu okresowego odzwierciedlającego obserwowane w trakcie badań symulacyjnych zależności pomiędzy wielkością występujących braków w zapasie i stopnia uwzględnienia tzw. popytu odłożonego, a poziomem obsługi przyjętym jako prawdopodobieństwo obsłużenia popytu w cyklu przeglądu i uzupełnienia zapasu. Przyjęto następującą metodę budowy i weryfikacji modelu: symulacja numeryczna odnawiania zapasu - szczegółowa analiza wyników symulacji - budowa modelu uwzględniającego prawidłowości zaobserwowane podczas symulacji - określenie zasad rozwiązania układu zależności tworzących model - weryfikacja wyników uzyskiwanych na podstawie modelu z wynikami symulacji. Wyniki: Przedstawiono wybrane wyniki obliczeń opartych na klasycznych formułach i przy wykorzystaniu opracowanego modelu, opisujących zależności pomiędzy poziomem obsługi a parametrami sterującymi odnawianiem zapasu w omawianym systemie. Porównano je z wynikami symulacji traktowanych jako referencyjne. Wyznaczono błędy względne obliczeń opartych na formułach i modelu. Stwierdzono znacząco lepsze dopasowanie wyników uzyskiwanych przy zastosowaniu modelu. Wnioski: Przedstawiony w artykule model powinien stanowić punkt wyjścia do dalszych prac mających na celu uwzględnienie innych zjawisk obserwowanych w trakcie symulacji odnawiania zapasu. Pozwoli to na bardziej dokładne wyznaczanie parametrów sterujących badanego systemu, ale także na wykorzystanie wyników prac do budowy podobnych modeli dla innych, stosowanych w praktyce, systemów odnawiania zapasów.
8
PL
Rozwój transportu intermodalnego, choć stanowi jeden z priorytetów Komisji Europejskiej, kładącej nacisk na zrównoważone rozwiązania w rozwoju gospodarczym krajów członkowskich, w Polsce jest niewystarczający do potrzeb i możliwości. Gospodarcze i społeczne efekty wynikające ze zmiany struktury rodzajowej transportu na rzecz zwiększenia udziału transportu intermodalnego w przewozach towarów nie podlegają wątpliwości. Jednym z warunków rozwoju przewozów intermodalnych jest lepszy dostęp do intermodalnej sieci logistycznej oferującej odpowiednią infrastrukturę liniową i punktową. Jej rozwój jest uzależniony od szeregu czynników: skutecznej krajowej polityki transportowej, koordynacji działań i właściwego planowania na różnych szczeblach, znajdowania odpowiednich źródeł finansowania, a także mądrego inwestowania w badania i skutecznego wykorzystywania ich wyników. Artykuł przedstawia ocenę aktualnego stanu w zakresie budowy centrów logistycznych pełniących funkcję intermodalnych węzłów krajowej sieci logistycznej oraz identyfikuje główne przyczyny niezadowalającego stanu rozwoju intermodalnej sieci logistycznej w Polsce. Realistyczna ocena autorów podkreśla ograniczone możliwości budowy kolejnych centrów logistycznych i wskazuje na zaprzepaszczone możliwości ich budowy oraz omawia ich przyczyny. Autorzy przedstawiają możliwe kierunki działań pozwalających na korzystne zmiany w tym zakresie.
EN
Development of intermodal transport, although one of priorities of the European Commission, putting emphasis on sustainable solutions in the economical development, in Poland is not sufficient, both regarding the needs and abilities. Economical and social effects resulting from a change of transport modal structure focused on increase of the share of intermodal transport in freight transport are doubtless. One of the conditions of the development of intermodal transport is a better access to the intermodal logistics network, which offers adequate infrastructure: nodal and linear. Its development depends on a number of factors: efficient national transport policy, coordination of activities and proper planning on various decision levels, identification of adequate financial sources, as well as reasonable investments in research and making the most of the results. The paper presents an assessment of the current state in the field of construction of logistics centres, playing the role of intermodal nodal points of the national logistics network and identifies maincauses of the poor state of the development of intermodal logistics network in Poland. Realistic assessment made by the authors points at limited abilities to construct another logistics centres, squandered opportunities for their development and main causes for such state. The authors point to potential directions of actions leading positive changes in that range.
PL
Jednym z częściej stosowanych sposobów odnawiania zapasów jest system sS, zwany także systemem MIN-MAX. Opiera się on na okresowym przeglądzie stanu zapasów, z tym że decyzja o złożeniu zamówienia zależy od tego, czy w chwili przeglądu dostępny zapas jest równy lub mniejszy od przyjętego poziomu decyzyjnego s. W takim przypadku składane jest zamówienie uzupełniające zapas do poziomu S. W przeciwnym przypadku (w chwili przeglądu zapas jest większy od s), odstępuje się od składania zamówienia. Pozwala to na zmniejszenie kosztów uzupełniania zapasu, ale jednocześnie stwarza większe ryzyko wystąpienia braku w zapasie. Właściwy dobór parametrów sterujących tym systemem (s i S) może być przeprowadzony drogą symulacji. Podejście proponowane w artykule opiera się na modelu opisującym wzajemne relacje pomiędzy oboma parametrami a wskaźnikami poziomu obsługi. Po pełnej weryfikacji model będzie mógł być wykorzystywany w praktyce, także jako wspomaganie bardziej złożonych zagadnień optymalizacyjnych.
EN
One of the ordering systems, frequently used, is an sS one (also so called a MIN-MAX system). It is based on periodical review, but a decision whether to order or not depends on the current level of inventory position. If it is smaller or equal to established inventory decision level s an order is placed as equal to the difference between level S and current inventory position. Otherwise the order is not placed. Such solution can lead to reduction of replenishment costs, but at the same time it may increase a risk of going out of stock. Proper parameters of the system (s, S) can be established by means of simulation. The approach proposed in the paper is based on a model which describes relationships between both basic parameters of the system and a chosen service level measure. After complete verification, the model can be used in practice, also as a part of more complex optimisation tasks.
EN
The paper presents a concept of a logistics centre model. The model is based on defined output/input flows of goods. Therefore it is possible to determine and estimate the load of elements of the centre infrastructure being at the disposal of individual service providers operating within the centre. Input and output flows are defined on the basis of the balance of flows directed to the centre from the whole logistics and transport network and are considered split into: product groups, types of transport, various transport forms of cargo. The seasonal nature of these flows has been taken into consideration. The calculations of infrastructure load assume that every service provider operating within the centre can also use elements of infrastructure owned by other centre users. The proposed model can serve various purposes. An emphasis is put herein on the possibility of estimating the degree of the transport and logistics infrastructure load of the centre on the basis of historical data as well as on the basis of forecasts. As a result, the needs related to the access to the infrastructure can be specified and used to determine and verify investment plans.
PL
W referacie przedstawiono koncepcję modelu centrum logistycznego, pozwalającego - w oparciu o zdefiniowane dane o strumieniach wejścia i wyjścia - na określenie i ocenę stopnia obciążenia elementów infrastruktury centrum, będącej w dyspozycji poszczególnych usługodawców działających na jego terenie. Strumienie wejścia i wyjścia są definiowane na podstawie bilansu strumieni kierowanych do centrum z całej sieci logistyczno- transportowej i są rozpatrywane w podziale na: grupy towarowe, rodzaje transportu, różne postaci transportowe ładunków. Uwzględniona została sezonowość tych strumieni. W obliczeniach obciążeń infrastruktury przyjęto możliwość wykorzystywania przez każdego z usługodawców działających na terenie centrum także elementów infrastruktury należących do innych użytkowników centrum. Zaproponowany model może służyć różnym celom. W niniejszym artykule położono nacisk na możliwość szacowania stopnia obciążenia infrastruktury transportowo- logistycznej centrum, na podstawie danych historycznych, ale także w oparciu o prognozy. Pozwoli to na określenie potrzeb związanych z dostępem do infrastruktury i może zostać wykorzystane do ustalania i weryfikacji planów inwestycyjnych.
12
Content available remote Uwarunkowania i perspektywy rozwoju intermodalnej sieci logistycznej w Polsce
PL
Rozwój transportu intermodalnego wciąż stanowi jeden z priorytetów Komisji Europejskiej, kładącej nacisk na zrównoważone rozwiązania w rozwoju gospodarczym. Ekologiczne i społeczne efekty wynikające ze zmiany struktury rodzajowej transportu na rzecz zwiększenia udziału rodzajów transportów alternatywnych do samochodowego, nie podlegają wątpliwości. Dla ich skutecznego wdrażania konieczne jest jednak zapewnienie przynajmniej porównywalnych kosztów i czasu tak realizowanych przewozów. Warunkiem tego jest dostęp do intermodalnej sieci logistycznej oferującej odpowiednią infrastrukturę liniową i punktową. Jej rozwój jest uzależniony od wielu czynników: skutecznej krajowej polityki transportowej, koordynacji działań i właściwego planowania na różnych szczeblach, znajdowania odpowiednich źródeł finansowania, a także mądrego inwestowania w badania i skutecznego wykorzystywania ich wyników. Artykuł przedstawia wybrane wyniki badań w tym zakresie, identyfikując główne przyczyny niskiego stanu rozwoju intermodalnej sieci logistycznej w Polsce, a jednocześnie wskazując możliwe kierunki działań, pozwalających na korzystne zmiany w tym zakresie.
EN
Development of intermodal transport is still a priority of the European Commission, putting stress on sustainable solutions in the economical growth. Ecological and social aspects resulting from a change of transport modes structure leading to a bigger share of modes alternative to road transport remains beyond all doubt. But for the efficient implementation it is necessary that the solutions are comparable to road transport in terms of costs and time. This is conditioned on accessibility to intermodal logistics network offering adequate nodal and linear infrastructure. Its development is conditioned on a number of factors: efficient transport policy on the national level, coordination of all related activities and proper planning on various levels, adequate financial resources, finally - purposeful investments in relevant research programs, with the aim that their outcomes are efficiently applied in practice. The paper presents selected results of a research project focused on these issues. The main reasons for low degree of the development of intermodal logistics network in Poland are identified. At the same time some practical measures leading to improvements are proposed.
PL
W artykule przedstawiono koncepcję modelu centrum logistycznego, pozwalającego– w oparciu o zdefiniowane dane o strumieniach wejścia i wyjścia – na określenie i ocenę stopnia obciążenia infrastruktury elementów infrastruktury centrum, będącej w dyspozycji poszczególnych usługodawców działających na jego terenie. Strumienie wejścia i wyjścia są definiowane na podstawie bilansu strumieni kierowanych do centrum z całej sieci logistycznej i są rozpatrywane w podziale na: grupy towarowe, rodzaje transportu, postaci transportowe ładunków. Uwzględniona została sezonowość strumieni. W obliczeniach obciążeń infrastruktury przyjęto możliwość wykorzystywania jej elementów należących do innych użytkowników centrum.
EN
In the paper a concept of a model of logistics center is given, enabling – based on defined data on input and output flows of goods – establish and assess a degree of loads of infrastructure administered by individual service providers operating in the center. The output and input flows are defined based on the balance of all steams flowing through the center, generated in the whole logistics& transportation network, and are considered for various types of goods, transport modes and transportation form of load. Seasonality of flows has been also taken into consideration. It has been assumed in calculations, that individual components of the infrastructure can be used also by other tenants.
PL
W artykule przedstawiono innowacyjne podejście do kształtowania sieci intermodalnej w Polsce. Głównym założeniem prac było opracowanie rozwiązania, które będzie eliminować bariery rozwoju przewozów intermodalnych, a także uwzględniało silne relacje pomiędzy podmiotami zaangażowanymi w realizację procesów transportowych (usługobiorców i usługodawców) a systemem transportowym kraju. Opracowana metoda kształtowania sieci intermodalnej w Polsce nawiązuje w swoich założeniach do systemów wieloagentowych. Systemy te zakładają skoordynowanie działań na rzecz rozwiązania konkretnego problemu za pomocą współpracujących agentów (holonów), czyli w prezentowanym przypadku podmiotów związanych z przewozami intermodalnymi w Polsce.
EN
In the paper an innovation approach to modeling of intermodal network is given. The main aim of the carried out research was to create the solution, which would eliminate existing barriers concerning development on intermodal haulages. Moreover, created solution takes into consideration strong relations between actors involved in transport processes and the transport system of the region/country. Created method of modeling intermodal network in Poland refers to the concept of multi-agent systems. This systems assume coordinated actions in favor of concrete problem solution with support of cooperating agents (holons), that is, in described paper, actors connected with intermodal transport.
PL
Stan infrastruktury logistycznej jest z jednej strony pochodną rozwoju gospodarczego, z drugiej zaś stanowi istotne uwarunkowanie dalszego rozwoju i możliwości konkurowania zarówno na poziomie międzynarodowym, regionalnym, jak i poszczególnych przedsiębiorstw. Artykuł przedstawia aktualny stan oraz uwarunkowania i perspektywy rozwoju infrastruktury logistycznej województwa śląskiego. Omówiono czynniki decydujące o rozwoju infrastruktury oraz szczegółowo przeanalizowano stan i możliwości dalszego rozwoju infrastruktury punktowej (magazyny, terminale przeładunkowe i centra logistyczne) w tym regionie. Kwestie te zostały przedstawione na tle innych województw.
EN
Condition of logistics infrastructure, on one hand depends on the economical development, and on the other determines further development and competitiveness - on international, regional and companies level. The paper presents the current state, as well as conditions and prospects of the development of the nodal logistics infrastructure in the Silesia Province. Factors influencing development of infrastructure have been discussed. Current state and prospects of the further development of the nodal infrastructure (warehouses, transhipment terminals and logistics centres) in this region have been analyzed. These issues are presented in comparison with the other provinces in Poland.
PL
Przedstawiona w artykule metoda składa się z trzech głównych kroków: (1) obliczenia podaży dla każdej z 16 zidentyfikowanych grup produktowych, w rozbiciu na 16 województw, (2) oszacowanie popytu (pośrednio, w oparciu o wybrane wskaźniki ekonomiczne i społeczne), dla tych samych 16 grup produktowych i 16 województw, oraz (3) określenie przepływów dóbr pomiędzy poszczególnymi województwami. Zastosowane unikatowa metoda pozwala na pełne zbilansowanie tych przepływów, przy jednoczesnym zachowaniu dopuszczalnej zgodności z początkowymi założeniami opartymi na ocenach eksperckich. Wyniki mogą być otrzymywane i analizowane w różnych przekrojach: dla wybranych grup produktowych i województw, różnych rodzajów transportu oraz transportowej postaci ładunków (np. w kontenerach, na paletach, luzem). Otrzymane wyniki są następnie wykorzystane do określenia optymalnej lokalizacji centrum logistycznego. Obliczenia oparte są na znanej metodzie środka ciężkości, która jest jednak rozwinięta tak, aby umożliwić definiowanie różnych kryteriów: podaż lub popyt, dla dowolnych kombinacji grup towarowych i regionów.
EN
The method presented in the paper consists of three main steps: calculation of supply in 16 identified groups of goods, split up into 16 voivodeships , estimation of demand (indirect approach, based on certain economical and social indicators (in the same 16 groups of goods and for 16 voivodeships) and determination of flows of goods between individual voivodeships The unique method applied helps achieving full balance of flows, yet consistent with initial assumptions based on the expertise. The results can be obtained and analysed for selected groups of goods, different modes of transport and various forms of loads (e.g. containers, pallets, bulk). The results are then used for determination of optimal location of a logistics centre. The calculations are based on the well known gravity centre method, yet extended by a possibility of defining various criteria (supply, demand for any combination of groups of goods and regions).
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.