Wykorzystanie dyskretnej symulacji komputerowej w zarządzaniu systemami wytwórczymi małych i średnich przedsiębiorstw

• Authors: Magdalena Junczyk-Bunkowska

Abstracts

PL

W artykule pokazano, w jaki sposób symulacja komputerowa może wspierać zarządzanie systemami wytwórczymi w małych i średnich przedsiębiorstwach (MŚP). Możliwość jej wykorzystania otwiera się ze względu na postępujące upraszczanie narzędzi umożliwiających modelowanie i symulację komputerową. Rosnąca presja na szybkie dostosowanie się do sytuacji rynkowej i potrzeba oceny racjonalności wdrażania zmian sprawia, że MŚP widzą potrzebę wykorzystania rozwiązań bardziej wymagających niż intuicja i doświadczenie. Dlatego celem artykułu jest pokazanie potencjału wykorzystania symulacji komputerowej w praktyce zarządzania systemami wytwórczymi małych i średnich przedsiębiorstw. Cel zrealizowano na podstawie analizy czterech opublikowanych przykładów. Dwa z nich bazowały na własnych doświadczeniach polskich przedsiębiorstw zaliczanych do MŚP. Podstawą dwóch kolejnych były raporty z wykorzystania symulacji zdarzeń dyskretnych w średniej wielkości przedsiębiorstwie szwedzkim i małej firmie z Ekwadoru produkującej kanały deszczowe. Analiza zebranych w ten sposób spostrzeżeń pokazała z praktycznej strony efekty wykorzystania symulacji w zarządzaniu systemami wytwórczymi, ale także umożliwiła sformułowanie praktycznych wskazówek odnoszących się do zbierania danych dla opracowania modelu komputerowego, jego walidacji, a także planowania eksperymentów symulacyjnych.

Keywords

PL

małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP); podejmowanie decyzji; symulacja komputerowa; symulacja zdarzeń dyskretnych; system wytwórczy

• Publisher: Politechnika Częstochowska
• Journal: Zeszyty Naukowe Politechniki Częstochowskiej. Zarządzanie
• Year: 2023
• Volume: 1
• Issue: 49
• Pages: 61-74

Dates

published

2023

Contributors

author

Magdalena Junczyk-Bunkowska

• Politechnika Opolska

References

• Calder, M. et al.(2018). Computational Modelling for Decision-Making: Where, Why, What, Who and How. Royal Society Open Science, 5, 172096. DOI: 10.1098/rsos.172096
• Durlik, I. (2000). Inżynieria zarządzania, część I, Agencja Wydawnicza Placet, Warszawa.
• Eriksson, K., & Hendberg, T.(2021). A Case Study Initiating Discrete Event Simulation as a Tool for Decision Making in I4. 0 Manufacturing. W: Lecture Notes in Business Information Processing (s. 84-96). Springer International Publishing. DOI: 10.1007/978-3-030-73976-8_7
• Gasjek, B., Marolt, J., Rupnik, B., & Lerher, T.(2019). Using Maturity Model and Discrete-Event Simulation for Industry 4.0 Implementation. International Journal of Simulation Modelling, 18 (3), 488-499. DOI: 10.2507/IJSIMM18(3)489
• Guerrero, N., & Escobar, L.(2022). Process Optimization with Discrete Event Simulation Software: An Experience in Ecuador Small Enterprise. W: M. Botto-Tobar, H. Cruz, A. Díaz Cadena, (Eds.), Recent Advances in Electrical Engineering, Electronics and Energy. CIT 2021. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 931. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-031-08280-1_15
• Hoffmann, R., & Protasowicki, T. (2013). Metoda dynamiki systemowej w modelowaniu złożonych systemów i procesów. Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych, 12, 19-28.
• Hussain, A., Munive-Hernandez, JE, & Campean, IF (2019). Developing a Discrete Event Simulation Methodology to Support a Six Sigma Approach for Manufacturing Organization–Case Study. Proceedings of the 3rd European International Conference on Industrial Engineering and Operations Management IEOM, July 23-26, Pilsen, Czech Republic.
• Jamil, M., & Razali, NM (2015). Simulation of Assembly Line Balancing in Automotive Component Manufacturing. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 114 (1), 1-8. DOI: 10.1088/1757-899X/114/1/012049.
• Jung, W.-K., Kim, H., Park, Y.-Ch., Lee, J.-W., & Suh, E.-S.(2022). Real-Time Data-Driven Discrete-Event Simulation for Garment Production Lines. Production Planning & Control, 33 (5), 480-491. DOI: 10.1080/09537287.2020.1830194
• Jurczyk-Bunkowska, M.(2020). Using Discrete Event Simulation for Planning Improvement in Small Batch Size Manufacturing System. W: G. Królczyk, M. Wzorek, A. Król, O. Kochan, J. Su, J. Kacprzyk (Eds.), Sustainable Production: Novel Trends in Energy, Environment and Material Systems. Studies in Systems, Decision and Control, vol 198. (pp. 19-43) Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-11274-5_3.
• Jurczyk-Bunkowska, M.(2021). Tactical Manufacturing Capacity Planning Based on Discrete Event Simulation and Throughput Accounting: A Case Study of Medium Sized Production Enterprise. Advances in Production Engineering & Management, 16 (3), 335-347. DOI: 10.14743/apem2021.3.404.
• Kampa, A., Gołda, G., & Paprocka, I.(2017). Discrete Event Simulation Method as a Tool for Improvement of Manufacturing Systems. Computers, 6(1):10. DOI: 10.3390/computers6010010.
• Lang, S., Reggelin, T., Müller, M., & Nahhas, A.(2021). Open-Source Discrete-Event Simulation Software for Applications in Production and Logistics: An Alternative to Commercial Tools?. Procedia Computer Science, 180, 978-987. DOI: 10.1016/j.procs.2021.01.349
• Law, AM, & Kelton, WD (2000). Simulation Modeling and Analysis (3rd ed). McGraw-Hill, New York.
• Lewandowski, J., Skołud, B., & Plinta, D. (2014). Organizacja systemów produkcyjnych. PWE, Warszawa.
• Łatuszyńska, M. (2015). Modelowanie i symulacja w zarządzaniu produkcją. Przegląd Organizacji, 12 (911), 51-57. DOI: 10.33141/po.2015.12.07
• Mourtzis, D.(2020). Simulation in the Design and Operation of Manufacturing Systems: State of the Art and New Trends. International Journal of Production Research, 58 (7), 1927-1949. DOI: 10.1080/00207543.2019.1636321
• Mourtzis, D., Doukas, M., & Bernidaki, D. (2014). Simulation in Manufacturing: Review and Challenges. Procedia CIRP, 25, 213-229. DOI: 10.1016/j.procir.2014.10.032
• Negahban, A., & Smith, JS (2014). Simulation for Manufacturing System Design and Operation: Literature Review and Analysis. Journal of Manufacturing Systems, 33 (2), 241-261. DOI: 10.1016/j.jmsy.2013.12.007
• Pająk, E. (2006). Zarządzanie produkcją. Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Prajapat, N., & Tiwari, A.(2017). A Review of Assembly Optimisation Applications Using Discrete Event Simulation. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 30 (2-3), 215-228. DOI: 10.1080/0951192X.2016.1145812
• Qiao, D., & Wang, Y.(2021). A Review of the Application of Discrete Event Simulation in Manufacturing. Journal of Physics: Conference Series, 1802 (2), 022066. DOI: 10.1088/1742-6596/1802/2/022066
• Robinson, S.(2014). Simulation the Practice of Model Development and Use (2nd ed.). Palgrave Macmillan.
• Romanowska, M. (2014). Bariery efektywności badań naukowych z zakresu zarządzania strategicznego. Prace Naukowe Wałbrzyskiej Wyższej Szkoły Zarządzania i Przedsiębiorczości, 27 (2), 101-107.
• Sobottka, T., Kamhuber, F., Henjes, J., & Sihn, W. (2017). A Case Study for Simulation and Optimization Based Planning of Production and Logistics Systems. W: WKV Chan, A. D'Ambrogio, G. Zacharewicz, N. Mustafee, G. Wainer, & E. Page (Eds.), Proceedings of the 2017 Winter Simulation Conference, WSC’17.
• Soosay, C., Nunes, B., Bennett, DJ, Sohal, A., Jabar, J., & Winroth, M.(2016). Strategies for Sustaining Manufacturing Competitiveness: Comparative Case Studies in Australia and Sweden. Journal of Manufacturing Technology Management, 27 (1), 6-37. DOI: 10.1108/JMTM-04-2014-0043
• Sturrock, DT (2011). Tips for Successful Practice of Simulation. W: S. Jain, RR Creasey, J. Himmelspach, KP White, & M. Fu (Eds.), Proceedings of the 2011 Winter Simulation Conference, WSC’11.
• Sudoł, S.(2014). Podstawowe problemy metodologiczne nauk o zarządzaniu. Organizacja i Kierowanie, 1, 11-36.
• Walczak, W.(2015). Analiza krytyczna jako metoda poznawania prawdy w naukach o zarządzaniu, e-Mentor, 1 (58), 22-32. DOI: 10.15219/em58.1153

Identifiers

DOI

10.17512/znpcz.2023.1.05

Biblioteka Nauki

40621641