Logforum. 2020. 16(4), artykuł 5, 535-547; DOI: https://doi.org/10.17270/J.LOG.2020.512
ZARZĄDZANIE ZAPASEM ORAZ OPTYMALIZACJA LOGISTYKI - PODEJŚCIE OPARTE NA EKSPLORACJI DANYCH
Rafael Granillo-Macías
Autonomous University of Hidalgo State, Hidalgo, México
Wstęp: W obecnych warunkach ekonomicznych, charakteryzujących się wysoką konkurencyjności i nieprzewidywalności działalności w obrębie łańcucha dostaw, istotne jest dążenia do optymalizacji kosztów i poprawy poziomu obsługi klientów, poprzez prawidłowe zarządzanie zapasem, jako czynnikiem kluczowym. Właściwe zarządzanie zapasami prowadzi do pozytywnych wpływów na wyniki logistyczne. W ujęciu ekonomicznym, około 15% kosztów logistycznych jest związane z operacjami magazynowymi. Poprzez zastosowanie studium przypadku z branży spożywczej, w pracy proponowana jest metoda klasyfikacji zapasów z zmiennymi jakościowymi i ilościowymi, przy zastosowaniu technik eksploracji danych, kategoryzując materiały przy użyciu zmiennych takich jak częstotliwość pobrań, poziom konsumpcji, jak i charakterystyki jakościowe związane z operacjami magazynowymi. Proponowany model łączy klasyfikację materiałową z technikami lokalizacyjnymi w celu ułatwienia procesu decyzyjnego w obszarze zarządzania zapasem oraz operacji magazynowych.
Metody: Zastosowana metoda opiera się na algorytmie Partitioning Around Medoids, który w innowacyjny sposób, stosuje strategię lokalizacji optymalnego punktu poboru w oparciu o klasyfikację klastrową, uwzględniając jakościowe jak i ilościowe czynniki, mające duży wpływ na określanie priorytetów w zarządzaniu zapasem w przedsiębiorstwie.
Wyniki: Uzyskane wyniki poprawiają marszruty dystrybuowanych materiałów w oparciu o identyfikację ich charakterystyk takich jak częstotliwość pobrań i handlingu, pozwalając na reorganizację i wzrost pojemności magazynowej różnych indeksów materiałowych, przechodząc z klasyfikacji na podstawie rodzin do klasyfikacji opartej na klusterze. Dodatkowo, wyniki wspomagają proces decyzyjny związany ze zdolnościami magazynowymi, umożliwiając identyfikację na najniższym poziomie miejsca magazynowego.
Wnioski: Praca prezentuje podejście do poprawy procesu decyzyjnego w zarządzaniu zapasem poprzez propozycję projektu magazynu w oparciu o techniki eksploracji danych, które stosują mierniki i wskaźniki działań operacyjnych. Zastosowanie technik eksploracji danych takich jak klustrowanie PAM umożliwia grupowanie zapasów przy uwzględnieniu różnych czynników jakościowych i ilościowych. Proponowana metod PAM umożliwia bardziej realistyczne podejście do problemów zarządzania zapasem, gdzie muszą być uwzględnione tak różne czynniki jak czas czy zdolności oraz typu operacji magazynowych.
Słowa kluczowe: Cluster, Partitioning Around Medoids, lokalizacja zasobów, łańcuch dostaw
Adobe Acrobat
Abstract in English.
MLA | Granillo-Macías, Rafael. "Inventory management and logistics optimization: A data mining practical approach." Logforum 16.4 (2020): 5. DOI: https://doi.org/10.17270/J.LOG.2020.512 |
APA | Rafael Granillo-Macías (2020). Inventory management and logistics optimization: A data mining practical approach. Logforum 16 (4), 5. DOI: https://doi.org/10.17270/J.LOG.2020.512 |
ISO 690 | GRANILLO-MACíAS, Rafael. Inventory management and logistics optimization: A data mining practical approach. Logforum, 2020, 16.4: 5. DOI: https://doi.org/10.17270/J.LOG.2020.512 |