Determinants of agricultural tractor selection - assessment from the perspective of a supplier of vehicles and means of transport used in agriculture

• Autorzy: Niewiadomski, Przemysław , Merkisz-Guranowska, Agnieszka

Warianty tytułu

PL

Uwarunkowania wyboru ciągnika rolniczego - ocena z perspektywy dostawcy pojazdów i środków transportu wykorzystywanych w rolnictwie

• Języki publikacji: EN PL

Abstrakty

EN

The subject of the research described in the presented study are the determinants of the selection of agricultural tractors. The research was conducted from the perspective of suppliers of vehicles and means of transport used in agriculture. Its fundamental aim was an attempt to answer the question concerning factors that are crucial from the buyer's perspective and determine their decision to choose a specific tractor. Achieving the main goal required identifying and defining factors conditioning the decision-making process (the multi-criteria model), which was validated later in the study (the assessment of the significance of requirements). Such an approach enabled conclusions and recommendations regarding the method and direction of improvement in the range of offered tractors and related logistic customer service processes. The main burden of the study fell on desk research analysis including the overview of available literature and documentation sources as well as an expert debate (the method of competent judges). In order to transfer the issue to the level of the agricultural machinery sector - through an interview among a deliberately selected group of suppliers of vehicles and means of transport used in agriculture (including New Holland, Claas, Fendt, John Deer, Kubota, Deutz Fahr, Case IH, Massey Ferguson, Zetor, Farmtrac Tractors Europe) – the importance of determinants was clarified (the hierarchy of importance).

PL

Przedmiotem badań opisanych w prezentowanym opracowaniu są determinanty wyboru ciągników rolniczych. Badania przeprowadzono z perspektywy dostawców pojazdów i środków transportu wykorzystywanych w rolnictwie. Jej zasadniczym celem była próba odpowiedzi na pytanie o czynniki istotne z punktu widzenia kupującego, determinujące jego decyzję o wyborze konkretnego ciągnika. Osiągnięcie celu głównego wymagało zidentyfikowania i zdefiniowania czynników warunkujących proces decyzyjny (model wielokryterialny), co zostało zweryfikowane w dalszej części badania (ocena istotności wymagań). Takie podejście pozwoliło na wyciągnięcie wniosków i rekomendacji dotyczących sposobu i kierunku doskonalenia asortymentu oferowanych ciągników i związanych z nimi procesów logistycznej obsługi klienta. Główny ciężar pracy spoczywał na analizie desk research obejmującej przegląd dostępnej literatury i źródeł dokumentacyjnych oraz debatę ekspercką (metoda sędziów kompetentnych). Chcąc przenieść zagadnienie na poziom sektora maszyn rolniczych – poprzez wywiad wśród celowo wybranej grupy dostawców pojazdów i środków transportu stosowanych w rolnictwie (m.in. New Holland, Claas, Fendt, John Deer, Kubota, Deutz Fahr, Case IH, Massey Ferguson, Zetor, Farmtrac Tractors Europe) – wyjaśniono znaczenie wyznaczników (hierarchia ważności).

Słowa kluczowe

PL

determinanty wyboru; ciągnik rolniczy; pojazd rolniczy; środek transportu

EN

determinants of choice; agricultural tractor; agricultural vehicles; means of transport

• Czasopismo: Transport Samochodowy
• Rocznik: 2024
• Tom: T. 69, nr 1
• Strony: 8--19
• Opis fizyczny: Bibliogr. 52 poz., il., tab.

Twórcy

autor

Niewiadomski, Przemysław

• Institute of Management and Quality Sciences, University of Zielona Góra ,

autor

Merkisz-Guranowska, Agnieszka

• Poznań University of Technology,

Bibliografia

• 1.Sun, H., Guo, W., Shao, H., Rong, B. 2020. Dynamical mining of ever-changing user requirements: A product design and improvement perspective. Advanced Engineering Informatics, 46, 101174.
• 2.Diana, R., Bruno, S., Sofia, G., José, O., Eunice, L. 2023. Exploring Consumer Behavior and Brand Management in the Automotive Sector: Insights from a Digital and Territorial Perspective. Administrative Sciences, 13, 36.
• 3.Muralidar, M. 2015. Agile Manufacturing -An Overview. International Journal of Science and Engineering Applications. 4., 3, 156-159.
• 4.Ma, J., Hou, Y., Wang, Z., Yang, W. 2021. Pricing strategy and coordination of automobile manufacturers based on government intervention and carbon emission reduction. Energy Policy, 148, 111919.
• 5.Cimatti, B., Campana, G. 2016. Modern industrial product development and organizational impact. International Journal of Organizational Innovation, 8,.3, 7-17.
• 6.He, B., Liu, Y., Zeng, L., Wang, S., Zhang, D., Yu, Q. 2019. Product carbon footprint across sustainable supply chain. Journal of Cleaner Production, 241, 118320.
• 7.James, A.T., Kumar, G., Arora, A., Padhi, S. 2021. Development of a design based remanufacturability index for automobile systems. Journal of Automobile Engineering, 235, 3138-3156.
• 8.Jing, L., Xu, Q., Sun, T., Peng, X., Li, J., Gao, F., Jiang, S. 2020. Conceptual Scheme Decision Model for Mechatronic Products Driven by Risk of Function Failure Propagation. Sustainability, 12, 7134.
• 9.Li, M., Liu, Y., Yue, W. 2022. Evolutionary Game of Actors in China’s Electric Vehicle Charging Infrastructure Industry. Energies, 15, 8806.
• 10.Kauffmann, E., Gil, D., Peral, J., Ferrández, A., Sellers, R. 2019. A step further in sentiment analysis application in marketing decision-making. In Proceedings of the International Research & Innovation Forum, Rome, Italy, 24-26 April, 211-221.
• 11.Zhou, F., Jiao, R.J., Linsey, J.S. 205. Latent customer needs elicitation by use case analogical reasoning from sentiment analysis of online product reviews. Journal of Mechanical Design, 137, 071401.
• 12.Zhou, F., Ayoub, J., Xu, Q., Jessie Yang, X. 2020. A machine learning approach to customer needs analysis for product ecosystems. Journal of Mechanical Design, 142, 011101.
• 13.Wu, J., Wang, Y., Zhang, R., Cai, J. 2018. An approach to discovering product/service improvement priorities: Using dynamic importance-performance analysis. Sustainability, 10, 3564.
• 14.Acar, H. H. 1997. Investigation of extraction with forest tractors on mountainous areas. Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 21, 3, 299-306.
• 15.Akay, A. E. 2005. Using Farm Tractors in Small-Scale Forest Harvesting Operations, Department of Forest Engineering. Journal of Applied Sciences Research, 1, 2, 196-199.
• 16.Çalışkan, E. 2012. Productivity and cost analysis of manual felling and skidding in Oriental spruce (Picea orientalis L.) forests. Annals of Forest Research Journal, 55, 2, 297-308.
• 17.Gilanipoor, N, Najai, A., Heshmat Alvaezin, S. M. 2012. Productivity and cost of farm tractor skidding. Journal of Forest Science, 58, 1, 21-26.
• 18.Gullberg, T., Johansson, J. 1996. Case studies on farm tractors asbase machines for single-grip thinnings harvester heads. Forestry, 69, 3, 229-244.
• 19.Napiórkowski, J., Gonera, J. 2020. Analysis of failures and reliability modelof farm tractors. Agricultural Engineering, 24, 2 , 89-101.
• 20.Kaźmierczak, A. 2010. Silniki pojazdów samochodowych, REA.
• 21.Kiedrowicz, M., Nagy, L. 2011. Obsługa ciągników rolniczych, Autobusy, 5, 191-194.
• 22.Skrobacki, A. 1996. Pojazdy rolnicze. Warszawa: WSiP.
• 23.Skrobacki, A., Ekielski, A. 2006. Pojazdy i ciągniki rolnicze. Warszawa: Wieś Jutra.
• 24.Kuczewski, J., Majewski, Z. 1999. Eksploatacja maszyn rolniczych. Warszawa:WSiP.
• 25.Al-Janobi, A. 2000. A data-acquisition system to monitor performance of fully mounted implements. Journal of Agricultural Engineering Research, 75, 2, 167-175.
• 26.Al-Jalil, H..F., Khdair, A., Mukahal, W. 2001. Design and performance of an adjustable three-point hitch dynamometer. Soil & Tillage Research 62, 153-156.
• 27.Talarczyk, W., Zbytek, Z. 2002. Badania porównawcze zespołów roboczych do jedno i dwuwarstwowej orki. Część II. Opory robocze. Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering, 47(1), 62-66.
• 28.Bengtsson, M., Alfredsson, E., Cohen, M., Lorek, S., Schroeder, P. 2018. Transforming systems of consumption and production for achieving the sustainable development goals: Moving beyond efficiency. Sustainability Science, 13, 1533-1547.
• 29.Barnosky, A. D., Matzke, N., Tomiya, S., Wogan ,G. O., Swartz, B., Quental, T. B., Ferrer, E. A. 2011. Has the Earth’s sixth mass extinction already arrived? Nature, 471(7336), 51-57.
• 30.Allen, S., Cunliffe, A. L., Easterby-Smith, M. 2019. Understanding sustainability through the lens of ecocentric radical-reflexivity: Implications for management education. Journal of Business Ethics, 154, 781-795.
• 31.Berger, G., Flynn, A., Hines, F., Johns, R. 2001. Ecological modernization as a basis for environmental policy: Current environmental discourse and policy and the implications on environmental supply chain management. Innovation: The European Journal of Social Science Research, 14(1), 55-72.
• 32.Bojar, W. 2005. Studium wyboru maszyn w gospodarstwach rolniczych w świetle rozwoju systemów wspomagania decyzji. Bydgoszcz: Wydawnictwo ATR.
• 33.Łoboda, M., Krysztofiak, A., Lenartowicz, M. 2005. System wspomagający decyzję zakupu ciągników i maszyn rolniczych. Inżynieria Rolnicza, 8(68), 211-217.
• 34.Skudlarski, J. 2006. Optymalizacja decyzji zakupu maszyn rolniczych na przykładzie ciągników rolniczych. Inżynieria Rolnicza, 4(79), 173-180.
• 35.Banasiak, J. 2008. Koncepcja optymalizacji doboru maszyn w rolnictwie. Inżynieria Rolnicza, 4(102), 47-52.
• 36.Zając, S. 2010. Ekonomiczno-organizacyjne skutki awarii ciągników rolniczych. Warszawa: Wydział Nauk Ekonomicznych SGGW.
• 37.Napiórkowski, J., Szczyglak, P., Obrębki, M. 2011. Analiza czynników w procesie decyzyjnym zakupu ciągników rolniczych. Inżynieria Rolnicza, 9(134), 145-152.
• 38. Banasiak, J. 2008. Koncepcja optymalizacji doboru maszyn w rolnictwie. Inżynieria Rolnicza, 4(102), 47-52.
• 39. Zając, S. 2010. Ekonomiczno‑organizacyjne skutki awarii ciągników rolniczych. Warszawa: Wydział Nauk Ekonomicznych SGGW.
• 40. Napiórkowski, J., Szczyglak, P., Obrębki, M. 2011. Analiza czynników w procesie decyzyjnym zakupu ciągników rolniczych. Inżynieria Rolnicza, 9(134), 145-152.
• Internet Bibliography:
• 1. New Holland https://agriculture.newholland.com 19.12.2023
• 2. John Deere https://www.deere.pl 20.12.2023
• 3. Kubota https://kpl.kubota‑eu.com/agriculture/ 20.12.2023
• 4. Deutz‑Fahr https://www.deutz‑fahr.com 20.12.2023
• 5. Case IH https://www.caseih.com 22.12.2023
• 6. Massey Ferguson https://www.masseyferguson.com 22.12.2023
• 7. Valtra https://www.valtra.pl 22.12.2023
• 8. Farmtrac Tractors Europe https://farmtrac.pl 23.12.2023
• 9. Claas https://www.claas.pl 23.12.2023
• 10. Solis http://www.solispolska.pl 23.12.2023
• 11. Fendt https://www.fendt.com 30.12.2023
• 12. Zetor https://www.zetor.pl 30.12.2023

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0054.6263