Modelowanie systemu zarządzania przepływem materiałów i oceny efektywności procesów. Redakcja naukowa Bogusław Śliwczyoski

BOGUSŁAW ŚLIWCZYŃSKI (RED.) MODELOWANIE SYSTEMU ZARZĄDZANIA PRZEPŁYWEM MATERIAŁÓW I OCENY EFEKTYWNOŚCI PROCESÓW

Modelowane systemu zarządzana przepływem materałów oceny efektywnośc procesów Redakcja naukowa Bogusław Ślwczyosk

Zespół autorów: Mchał Adamczak Potr Cyplk Roman Domańsk Łukasz Hadaś Adam Kolńsk Martyna Malak Paweł Romanow Macej Stajnak Bogusław Ślwczyńsk Żaneta Pruska Wydawca: Wyższa Szkoła Logstyk ul. Estkowskego 6 61-755 Poznań www.wsl.com.pl Kolegum Redakcyjne: Marek Fertsch, Ireneusz Fechner, Stansław Krzyżanak (przewodnczący), Aleksander Nemczyk, Bogusław Ślwczyńsk, Ryszard Śwekatowsk, Kamla Janszewska DOI: 10.17270/B.M. 978-83-62285-24-2 ISBN 978-83-62285-24-2 Copyrght by Wyższa Szkoła Logstyk Poznań 2015. Wszelke prawa zastrzeżone Monografa powstała w ramach realzacj projektu badawczego Symulacja zarządzana przepływem materałów przedsęborstwa nstrumentem welowarantowej analzy efektywnośc procesów transportowych nr N N509 549940, ze środków fnansowana nauk przyznanych przez Mnsterstwo Nauk Szkolnctwa Wyższego decyzją Nr 5499/B/T02/2011/40 zgodne z umową nr 5499/B/T02/2011/40 zawartą pomędzy Narodowym Centrum Nauk a Wyższą Szkołą Logstyk w Poznanu. Recenzent: dr hab. nż. Józef Frąś, prof. PP Opracowane redakcyjne oraz skład łamane: Adam Kolńsk Projekt okładk: Mateusz Hoppe

Sps treśc Wstęp... 2 1. Zarządzane przepływem materałów w procese zaopatrzena przedsęborstwa... 4 2. Środowsko nformatyczne modelowana symulacj zarządzana przepływem materałów 16 3. Model systemu zarządzana przepływem materałów w procese zaopatrzena... 20 3.1. Model planowana sprzedaży operacj - S&OP... 30 3.2. Model planowana potrzeb materałowych... 37 3.3. Model procesów zamawana... 52 3.4. Model procesów transportowych... 83 3.5. Model systemu magazynowana... 104 3.6. Model controllngu operacyjnego oceny efektywnośc... 119 Podsumowane... 145 Sps lteratury... 147 1 S t r o n a

Wstęp Jednym z kluczowych zagadneń współczesnego zarządzana operacyjnego w przedsęborstwach jest dobór metod zarządzana przepływem materałów oraz rozwązań organzacyjnych w łańcuchu dostaw, dostosowanych do zmennej sytuacj rynkowej, warunków współpracy z dostawcam odborcam w łańcuchu dostaw, oczekwań klenta oraz poprawy osąganych wynków. Jest to problem obserwowany od welu lat, którego konsekwencją może być ponoszene nakładów nadmarowych, powodujących koszty neadekwatne do tworzonej wartośc dla klenta. Wybór z welu sposobów poprawy efektywnośc przedsęborstwa jest zgodne z zasadą ekwfnalnośc problemem praktyk zarządzana stanow wcąż otwarte wyzwane dla kadry kerownczej. Tworzene model procesów systemów operacyjnych oraz symulacja ch zachowana w warunkach quas-rzeczywstych, umożlwa analzę wynków ekonomcznych (np. kosztów, rentownośc, płynnośc fnansowej zapotrzebowana na kaptał obrotowy) oraz operacyjnych (np. produktywnośc, sprawnośc, nezawodnośc, pozomu wykorzystana zasobów), zanm podjęte zostaną decyzje nwestycyjne zobowązana fnansowe. Jest dzałanem wyprzedzającym przebudowę procesów czy struktur organzacyjnych przedsęborstwa. Potrzeba modelowana symulacj jest efektem dążena do poprawy wynków przedsęborstwa maksymalzacj jego wartośc. Często wynka z dośwadczeń menedżerów w podejmowanu netrafonych decyzj bez ch uprzednej dogłębnej analzy. Modelowane symulacja systemów procesów operacyjnych (w tym logstycznych) w łańcuchu dostaw, wynka z potrzeby sprawdzena scenaruszy dzałań warantów rozwązań organzacyjnych (np. zaopatrzena, transportu, produkcj, dystrybucj, outsourcngu) oraz metod parametrów zarządzana operacyjnego na etape planowana decyzyjnego. Modelowane parametryczne systemów przepływu materałów, umożlwa przeprowadzene welowarantowych analz procesów zaopatrzena określene wpływu metod parametrów dzałana, na efektywność procesów zaopatrzena, transportowych czy magazynowych. Welowymarowe zależnośc potrzeb materałowych w procesach produkcj, zamawana odtwarzana zapasów materałów oraz realzacj dostaw, umożlwają analzowane relacj trade off z czynnkam zarządzana procesów transportowych. W modelu controllngu operacyjnego kojarzonych jest wele wskaźnków operacyjnych kosztowych procesów zamawana, transportowych czy magazynowych, w sprzężenu zwrotnym z kształtowanem parametrów analzowanych procesów. Wykorzystane systemu controllngu do wspomagana decyzj zarządzana operacyjnego (wg metod zarządzana sterowanego wynkem ang. Score Drven Management), umożlwa kompleksową analzę welowymarowych zależnośc wynków ekonomcznych przedsęborstwa od doboru czynnków operacyjnych zarządzana przepływem materałów procesam transportowym (w tym flotą przewozam). Analza danych wynków symulacj uporządkowanych wg łańcucha wartośc procesu zaopatrzena, umożlwa odnesene efektywnośc operacyjnej procesów zaopatrzena, transportowych magazynowych (w tym m.n. nezawodnośc, sprawnośc, elastycznośc czy przepustowośc) do przyjętego scenarusza zarządzana przepływem materałowym. Modele procesów przepływu materałów ch wzajemne zależnośc zostały przenesone w podręcznku na pozom algorytmów nformatycznych generatorów przepływów symulacyjnych w środowsku Grafx Process 2011 for Enterprse Modelng. Uzyskane w ten sposób nteraktywne modele procesów, środowsko symulacj nterfejsy mportu/eksportu danych z/do systemów nformatycznych wykorzystywanych przez przedsęborstwa, tworzą unwersalne narzędze nformatyczne wspomagana decyzj wyboru scenaruszy zaopatrzena warantów dostaw. Przedstawone modele procesów, specyfkacje danych opsy parametryczne umożlwają ch zastosowane narzędzowe w dowolnym środowsku nformatycznym przedsęborstw (najczęścej heterogencznym środowsku welu systemów nformatycznych). Wykorzystane w przedstawonych modelach procesów rzeczywste dane operacyjne umożlwają szacowana konsekwencj podejmowanych decyzj już na etape planowana zaopatrzena. Przedstawone w monograf zagadnena modelowana symulacj procesów logstycznych w środowsku nformatycznym Grafx Process 2011 for Enterprse Modelng, mają charakter uzupełnena narzędzowego wedzy teoretycznej w zakrese analzy danych operacyjnych zarządzana, algorytmzacj metod zarządzana oraz na ch podstawe symulacj dzałana procesów defnowana model decyzyjnych wg notacj BPMN (ang Busness Process Model & Notaton). 2 S t r o n a

Szanown Państwo Modelowane symulacja procesów zarządzana w celu podejmowana racjonalnych decyzj jest przewodnkem unwersalnego podejśca metodycznego we wszystkch obszarach zarządzana operacyjnego - sprzedażą, produkcją, dystrybucją czy logstyką w łańcuchów dostaw przedsęborstw. Jest sprawdzenem umejętnośc przełożena wedzy z teor na jej praktyczne zastosowane w quas rzeczywstym środowsku model systemów procesów oraz narzędzem weryfkacj metod podejmowana decyzj. W trakce opracowana model zarządzana często powstają nspracje nnowacyjne pomysły dla technolog, produktów czy poprawy efektywnośc procesów. Stąd ksążkę dedykuję kadrze przedsęborstw na różnych szczeblach zarządzana oraz studentom. Redaktor monograf dzękuje wszystkm autorom, za ch profesjonalzm zaangażowane w dyskusje wprowadzające wartoścowe korekty do treśc ksążk oraz skłonność do merytorycznych kompromsów. Bogusław Ślwczyńsk 3 S t r o n a

1. Zarządzane przepływem materałów w procese zaopatrzena przedsęborstwa BOGUSŁAW ŚLIWCZYŃSKI Wyższa Szkoła Logstyk Dostępność materałów nezbędnych do prowadzena planowej dzałalnośc przedsęborstwa jest osągana poprzez planowane, organzowane, kerowane sterowane oraz kontrolowane procesu zaopatrzena, ntegrację z pozostałym procesam przedsęborstwa oraz gromadzene przetwarzane nformacj 1. Zarządzane przepływem materałów w procese zaopatrzena (rys. 1.1), ma na celu zapewnene cągłośc dostaw nezawodnośc zaopatrywanych procesów: produkcj (np. zaopatrzene w materały, częśc, podzespoły), sprzedaży (zaopatrzene w towary), dzałalnośc przedsęborstwa (zaopatrzene w narzędza, materały pomocncze częśc w dzale remontów napraw lub dzale techncznym, tp.). Zarządzane przepływem materałów w procese zaopatrzena Integracja procesowa Planowane warantowe źródeł kanałów zaopatrzena Kwalfkacja dostawców (np. wg przyjętych kryterów oceny) Projektowane negocjowane kontraktów zakupowych organzacj dostaw Planowane potrzeb materałowych (np. wg metody MRPI), Planowane zamóweń dostaw oraz obsług przyjęca dostaw (w tym procesów magazynowych kontrol jakośc materałów) Organzowane realzacja procesów transportowych (opcjonalne outsourcng usług transportowych) Zarządzane zapasam bezpeczeństwem materałowym Planowane kosztów zaopatrzena Kontrolowane wynków zaopatrzena realzacj zamóweń dostaw, procesów transportowych, zapasów, procesów magazynowych Inne obszary zarządzana operacyjnego: produkcja, magazynowane, transport, zarządzane zapasam. Analza wartośc produktu dla Klenta Mapowane wartośc produktu na proces zaopatrzena D O S T A W C Y Zaopatrzene zakupy transport magazyn materałów Obsługa klenta Produkcja magazyn wyrobów transport Dystrybucja magazyn regonalny Produkt Klent Rys. 1.1 Obszary zarządzana przepływem materałów w procese zaopatrzena ch ntegracja z nnym obszaram zarządzana operacyjnego w łańcuchu dostaw przedsęborstwa. Źródło: opracowane własne. Przedsęborstwa często współpracują z secą dostawców materałów usług oraz podwykonawców komponentów nezbędnych do wytworzena wyrobów gotowych. Na rysunku 1.2 przedstawono przykładową seć zaopatrzena kooperacj produkcj. Potrzeby materałowe zarządzana ch przepływem w procesach zaopatrzena w sec dostawców wynkają z 1 Szerzej zagadnena zarządzana zakupam zaopatrzenem w celu utrzymana cągłośc procesów gospodarczych przedstawono w pracach: Lysons K., Farrngton B.: Purchasng and Supply Chan Management, Fnancal Tmes / Prentce Hall, Ontaro 2006, s. 158-174 oraz Mańkowsk C.: Zakupy zaopatrzene, w: Logstyka (red.) Ksperska-Moroń D. Krzyżanak S., Wydawnctwo Instytutu Logstyk Magazynowana, Poznań 2009, s. 127 140. 4 S t r o n a Wyższa Szkoła Logstyk, Poznao 2015 Ślwczyosk B. (red.), Modelowane systemu zarządzana przepływem materałów oceny efektywnośc procesów.

Dostawcy perwotn długotermnowych planów prognoz na produkty przedsęborstwa, określone w ramach planowana sprzedaży produkcj S&OP 2 (ang. Sale Operatons Plannng). Dostawcy komponentów podzespołów Centra zaopatrzena Producent Dostawcy kooperanta Kooperant 2 Kooperant 1 Rys. 1.2. Przykład sec zaopatrzena kooperacj produkcj Źródło: opracowane własne Celem tworzene zntegrowanego planu produkcj sprzedaży S&OP w określonym horyzonce czasu jest: opracowane planu sprzedaży uwzględnającego: o prognozy sprzedaży stnejących obecne w oferce wyrobów lub usług, o błędy prognoz, o zapotrzebowane na rynkach, na których dzała przedsęborstwo, o zapotrzebowane na rynkach, na których przedsęborstwo zamerza rozpocząć dzałalność, o wycofane sę z rynków neperspektywcznych, na których prowadzona dzałalnośc ne przynos założonych zysków, o plany wprowadzene na rynek nowych wyrobów lub usług, o wycofane z rynku wyrobów lub usług, o sezonowość popytu na wyroby lub usług, o prowadzone akcje marketngowe, o udzał w przetargach, o stnejące zobowązana sprzedażowe (np. podpsane umowy na dostawy), opracowane planu produkcj uwzględnającego: o zapotrzebowane na wyroby lub usług wynkające z planu sprzedaży, o dostępność wymaganych technolog, o aktualne moce produkcyjne na każdym z etapów produkcj (moce rozumane ne tylko jako maszyny ale równeż ludze), o perspektywczne moce produkcyjne o plan remontów, przeglądów, o możlwość stworzena zapasu sezonowego, opracowane planu zaopatrzena uwzględnającego: o zapotrzebowane na materały surowce wynkające z planu produkcj, o dostępność materałów surowców na rynku, o zawarte kontrakty w dostawcam, o możlwośc wybranych dostawców, o dostępne zapasy w przedsęborstwe, o możlwość zgromadzena zapasu sezonowego, o możlwe formy współpracy z dostawcam (np. VMI) 2 Plan S&OP umożlwa zagregowane planowane operacyjne relacj popyt-dostawy oraz zrozumene konsekwencj fnansowych w powązanu z założenam Bznes Planu : Andrew Purton, Presdent of Olver Wght EAME, Sales and Operatons Plannng Conference Berln, 25 th February 2008. 5 S t r o n a

Przykład planu sprzedaży operacj opracowywanego dla długotermnowego horyzontu planu S&OP, obejmującego programowane asortymentu welkośc sprzedaży na poszczególnych rynkach, analzę zdolnośc produkcyjnej blansowana zasobów przedsęborstwa oraz weryfkacj zyskownośc planu na podstawe analzy przychodów ze sprzedaży kosztów wszystkch operacj zabezpeczających sprzedaż w łańcuchu dostaw, przedstawono na rysunku 1.3. Analza planu sprzedaży Analza operacyjna możlwośc realzacj Rynk sprzedaży A B C D E Plan roczny sprzedaży dla produktów A B C D E F 4 500 - - 1 200 - - 11 600 - - 1 500-54 800 23 900 17 500-15 600-12 800-8 700-8 500-6 300 9 200 - - - 22 000 25 400 Razem 5 700 13 100 95 800 37 100 24 000 47 400 Mesące 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Razem Plan sprzedaży dostaw 2000 2800 3100 3900 2700 1900 2300 1900 2800 3900 4600 5200 37 100 Zdolność produkcyjna 3600 3600 3600 3600 3100 3100 2800 2800 3600 3600 3600 3600 40 600 Plan produkcj 2000 2800 3400 3600 2700 2600 2800 2800 3600 3600 3600 3600 37 100 Planowany zapas 0 0 300 0 0 700 500 900 800 0 0 0 3 200 Planowana sprzedaż produktu D na rynkach A, C E Urealnone planowane produkcj zapasu z uwzględnenem ogranczena zdolnośc produkcyjnych Wsparce decyzj blansowana planu S&OP zdolnośc produkcyjnych wybór warantu: produkcja w okresach wcześnejszych utrzymane zapasu Analza symulacyjna wynku ocena konsekwencj decyzj dla danych: Całkowty koszt zaopatrzena, produkcj, dystrybucj sprzedaży na docelowym rynku wynos 32 zł. Planowana średna cena sprzedaży produktu D wynos 41 zł (po uwzględnenu średnego pozomu rabatów cenowych skont). Dostępna zdolnośd operacyjna jest planowana na pozome 20.000 roboczogodzn na mesąc co oznacza, że plan jest realny możlwy do wykonana. Mesąc Plan dostaw sprzedaży /szt./ Plan produkcj /szt./ Łączna planowana pracochłonnośd w łaocuchu dostaw /rbh/ Lczba potrzebnych pracownków Koszty produkcj dostaw Przychody ze sprzedaży 1 2000 2000 10000 50 64000 82000 2 2800 2800 14000 70 89600 114800 3 3100 3400 17000 85 108800 127100 4 3900 3600 18000 90 115200 159900 5 2700 2700 13500 68 86400 110700 6 1900 2600 13000 65 83200 77900 7 2300 2800 14000 70 89600 94300 8 1900 2800 14000 70 89600 77900 9 2800 3600 18000 90 115200 114800 10 3900 3600 18000 90 115200 159900 11 4600 3600 18000 90 115200 188600 12 5200 3600 18000 90 115200 213200 Razem 37100 37100 - - 1.187.200 1.521.100 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Plan sprzedaży produkcj Zdolność produkcyjna Plan loścowo-asortymentowy Planowany zapas Rys. 1.3. Przykład planu S&OP z uwzględnenem analzy zdolnośc produkcyjnej blansowana zasobów oraz weryfkacj zyskownośc planu na podstawe analzy przychodów ze sprzedaży kosztów wszystkch operacj Źródło: Wynk badań własnych K. Parker wyróżna pęć etapów w tworzenu planu produkcj sprzedaży 3 : planowane dochodów ze sprzedaży planowane nowych produktów, marży, zysku, dochodów, planowane popytu - prognozowane popytu, wprowadzana nowych produktów na rynek, współpracy marketngu sprzedaży, planowane zapotrzebowana materałowego, zasobów produkcyjnych, transportowych, blansowane zadań ze zdolnoścam oparte na kryterum zyskownośc sprawdzane realnośc wykonana zadań, tworzene scenaruszy na wypadek różnych zdarzeń, 3 Parker K., S&OP encompassng broader fnancal and performance parameters, Manufacturng Busness Technology, January 2008, s.30 6 S t r o n a

kontrola wskaźnków merzene kluczowych wskaźnków wydajnośc, błędów prognoz, kaptału obrotowego, wykonana założeń planu. Na podstawe planu S&OP zapotrzebowana na produkt fnalny (wyrób lub usługę), określana jest lość rodzaj materałów, częśc, podzespołów potrzebnych do zaspokojena potrzeb klenta (np. wyprodukowana wyrobu gotowego). Potrzeby lośc, asortymentu jakośc materałów określone na podstawe struktury wyrobu, są ważną grupą czynnków wyznaczena dostawców w sec dostaw (rys. 1.4) np. dostawca materału C został wybrany do współpracy, gdyż jest producentem materału C o wymaganej jakośc posada odpowedn potencjał produkcyjny, aby dostarczyć wymaganą lość tego materału. Dla producenta jest ważne spełnene welu nnych potrzeb zwązanych z dostarczanym materałem np. jego ceny warunków płatnośc. Producent A Wyrób fnalny X 2Y Z Potrzeby co? le? jakej jakośc? Dostawca materału C C 3D M N C 2G Kooperant dostawca podzespołu N Rys. 1.4. Struktura wyrobu (lość, asortyment jakość materałów) jako podstawa analzy dostawców współpracy w procese zaopatrzena koprodukcj Źródło: Wynk badań własnych Kolejną ważną grupą czynnków, wyznaczających zarówno seć dostawców jak organzację współpracy przedsęborstw sposób realzacj dostaw w procese zaopatrzena, jest organzacja przebeg procesu produkcyjnego, zasady gospodark materałam zarządzana zapasam oraz planowana zamóweń dostaw. W tym obszarze powstają potrzeby czasu mejsca dostaw materałów, do których mus być dostosowana organzacja planowane procesów transportowych w sec zaopatrzena. Czas mejsce wykonana dostawy w procese zaopatrzena wynka z czasu mejsca realzacj operacj w procese produkcyjnym lub odtworzena zapasu w procese magazynowana. Wykorzystywane na tym etape zasady planowana zaopatrzena narzędza - cyklogram wytwarzana produktu harmonogram operacj produkcyjnych oraz harmonogram zamóweń dostaw - przedstawono na rysunku 1.5 (materał C jest dostarczany przez dostawcę w perwszym dnu harmonogramu produkcj do Zakładu 1, a dostawca podzespołu N dostarcza do tego samego zakładu podzespoły w trzecm dnu harmonogramu produkcj). Dostawy mogą być dokładne zsynchronzowane z potrzebam zużyca materałów (dostawy w systeme Just-n-Tme, a także Justn-Sequence) lub wg potrzeb odtwarzana zapasu. Dostawca materału C Zakład 1 operacje produkcyjne C C 3D 2G Rys. 1.5. Określene harmonogramu potrzeb materałowych realzacj dostaw z wykorzystanem narzędz - cyklogramu wytwarzana produktu harmonogramu operacj produkcyjnych M N 1 dzeń 2 dzeń 3 dzeń Źródło: Wynk badań własnych 2Y X Z Potrzeby kedy? gdze? A Zakład 2 operacje montażowe Dostawca podzespołu N 7 S t r o n a

W klasycznej forme zaopatrzena odborca składa zamówene, odtwarza zapas będąc jego właśccelem, samodzelne nm zarządza ponos odpowedzalność za zabezpeczene potrzeb materałowych. Jednak ze względu na poprawę efektywnośc procesów zaopatrzena, obowązk montorowana potrzeb zamawana, realzacj dostaw, zarządzana zapasem, a także własność odpowedzalność za utrzymywane zapasy mogą być przenoszone pomędzy uczestnkam procesu zaopatrzena: odborcą, dostawcą, operatorem logstycznym. Pomędzy partneram następuje podzał odpowedzalnośc ponoszonych kosztów4. W warantowych rozwązanach zarządzana przepływem materałów uwzględnane są różne relacje odpowedzalnośc uczestnków za - proces zaopatrzena, modele zarządzana utrzymana zapasów, procesy magazynowe (w tym możlwośc pojemnośc /lub przepustowośc magazynu) oraz ogranczena kaptałowe wpływające na welkość częstotlwość dostaw. Czynnk kształtowana przepływu materałów wpływają na efektywność procesów zakupowych, transportowych, zarządzana zapasam (w tym lokalzacj własnośc zapasów), procesów magazynowych. W procesach organzacj zaopatrzena (rys. 1.6) - pomędzy dostawcą, operatorem logstycznym odborcą - najczęścej stosowane waranty zaopatrzena obejmują: Operator logstyczny (centrum zaopatrzena) Dostawca Odborca Czynnk organzacj współpracy: - lokalzacja materałów zapasu - własność materałów - zarządzane dostawam zapasem Rys. 1.6. Organzacja procesu zaopatrzena warunków współpracy partnerów (warunków kontraktu) Źródło: Wynk badań własnych warant 1 - zarządzane odpowedzalność dostawcy za proces zaopatrzena odborcy (opcja VMI5), zapas jest utrzymywany u dostawcy jest własnoścą dostawcy (opcją może być brak zapasu dostawy w systeme JT z procesu produkcj dostawcy do procesu produkcj odborcy) warant 2 - zarządzane odpowedzalność dostawcy za proces zaopatrzena odborcy (opcja VMI), zapas jest utrzymywany u dostawcy jest własnoścą odborcy, warant 3 - zarządzane odpowedzalność dostawcy za proces zaopatrzena odborcy (opcja VMI), zapas jest utrzymywany u odborcy jest własnoścą dostawcy, warant 4 - zarządzane odpowedzalność dostawcy za proces zaopatrzena odborcy (opcja VMI), zapas jest utrzymywany u operatora logstycznego jest własnoścą dostawcy, warant 5 - odpowedzalność dostawcy za proces zaopatrzena odborcy (opcja VMI), zapas jest zarządzany przez operatora logstycznego utrzymywany u operatora logstycznego jest własnoścą dostawcy, warant 6 - zarządzane odpowedzalność odborcy za własny proces zaopatrzena, zapas jest utrzymywany u dostawcy jest własnoścą dostawcy (opcja consgnment stock), warant 7 - zarządzane odpowedzalność odborcy za własny proces zaopatrzena, zapas jest utrzymywany u dostawcy jest własnoścą odborcy, 4 Krzyżanak S., 2008, Zapasy we współczesnych rozwązanach logstycznych, Logstyka nr 4/2008, s. 8 5 VMI - ang. Vendor Managed Inventory - warant zarządzana zapasam w łańcuchu dostaw przez dostawcę w ramach wspólnego planowana, prognozowana uzupełnana zapasów (ang. CPFR - Collaboratve Plannng, Forecastng & Replenshment) oraz kontrol sterowana powązanych procesów w łańcuchu dostaw. Już w roku 1984 przedsęborstwa Procter & Gamble oraz Wal-Mart podejęły perwsze próby współpracy w zakrese cągłego uzupełnana zapasów. Utworzony empryczne przetestowany system współpracy wg zasad CRP (ang. Contnuous Replenshment Process) umożlwał zarządzane zapasam przez dostawcę frmę Wal-Mart wg zasad VMI (ang. Vendor Managed Inventory). Podejmowane dzałana mały na celu podwyższene rentownośc przedsęborstw poprzez udoskonalene wymany nformacj, wymane danych prognozowana popytu, lepszy nadzór nad dostawam racjonalny dobór asortymentu sprzedawanych produktów do potrzeby klentów wg zasad zarzadzana kategorą (ang. Category Management). 8 S t r o n a

warant 8 - zarządzane odpowedzalność odborcy za własny proces zaopatrzena, zapas jest utrzymywany u odborcy jest własnoścą odborcy (klasyczna forma zaopatrzena), warant 9 - zarządzane odpowedzalność odborcy za własny proces zaopatrzena, zapas jest utrzymywany u operatora logstycznego jest własnoścą dostawcy, warant 10 - zarządzane odpowedzalność odborcy za własny proces zaopatrzena, zapas jest utrzymywany u operatora logstycznego jest własnoścą odborcy (forma centrum zaopatrzena), warant 11 - odpowedzalność odborcy za własny proces zaopatrzena, zapas jest utrzymywany u operatora logstycznego zarządzany przez operatora logstycznego, jest własnoścą odborcy. Do analzy oceny poszczególnych warantów zaopatrzena stosowane jest kryterum efektywnośc przepływu materałów, obejmujące pod względem ekonomcznym najnższy (lub satysfakcjonujący) 6 koszt całkowty realzowanych procesów oraz pod względem operacyjnym najwyższą (lub satysfakcjonującą) nezawodność zabezpeczena potrzeb materałowych. W procese analzy uwzględnanych jest wele uwarunkowań organzacj realzacj procesów transportowych, w tym: możlwość wykorzystana własnych środków transportu kerowców oraz opcjonalna organzacja outsourcngu procesów transportowych, zakres odpowedzalnośc za organzację realzację procesu transportowego w ramach kontraktu zakupowego (zakres gest transportowej wynka np. z przyjętej formuły handlowej w ramach 11 formuł handlowych INCOTERMS 2010, defnujących odpowedzalność sprzedającego kupującego) rodzaj transportu (np. drogowy, kolejowy, morsk, wodny śródlądowy, powetrzny lotnczy, z wykorzystanem bezzałogowych statków powetrznych - BSP), koszt transportu oraz załadunku wyładunku, odprawy celnej, ubezpeczena, nne koszty, czas przewozu, pora dostawy dzenna/nocna, możlwość konsoldacj dostaw od jednego dostawcy oraz od welu dostawców w ramach łączonej trasy przewozowej, ogranczena welkośc jednostkowej dostawy, możlwośc obsług częstych dostaw korelacj termnu dostawy z gotowoścą jej przyjęca obsług (uwzględnając przepustowość magazynu, w tym: welkość frontu przeładunkowego lczbę bram w strefe przyjęć, lość urządzeń rozładunkowych nfrastruktury transportu wewnętrznego, lczbę pracownków), sposób załadunku zabezpeczena na czas transportu przeładunków, postać dostarczanego ładunku opakowana jednostkowe zborcze, zabezpeczene ładunku, dentyfkacja ładunku, stopeń wykorzystana ładownośc dobowego czasu pracy środków transportu. Przykładowy zakres gromadzonych danych zaopatrzena skojarzonych z pozycją materałową, na potrzeby syntetycznej długookresowej analzy uwarunkowań procesów zaopatrzena czynnków wpływu na sposoby pozyskana materałów (ang. sourcng), obejmuje: analzę otoczena na rynkach zaopatrzena: o pozomy trendy cen materałów, o nflację oraz prawdopodobeństwo recesj, strajków, o nedobory surowcowo-materałowe zewnętrzne drenowane rynku, o zmany technologczne ch charakter (np. przełomowe, powolne), o potencjał produkcyjny lub wydobywczy (w tym welkość nadwyżk), o lczbę dostawców dla grup materałowych, organzację dostaw na poszczególnych rynkach (w tym pozom dojrzałośc logstycznej, gotowość wymany danych), analzę strategcznego wpływu dostawców 7 : o dentyfkację wrażlwośc materałów strategcznych na zmany otoczena, 6 Autorzy mają śwadomość, że analza wszystkch możlwych warantów ne jest na ogół możlwa (Roubens M., Preference relatons on actons and crtera n multple crtera decson makng. European Journal of Operatonal Research, 1981, vol. 10, s. 51 55), a rozpatrywana w pracy synteza czynnków operacyjnych procesów zasobów w łańcuchu dostaw pozwala jedyne na wybór pol-optymalnego warantu (tzn. ne gorszego od żadnego z pozostałych). W praktyce oznacza to wyznaczene rozwązana satysfakcjonującego spośród warantów dopuszczalnych, a ne jednoznaczne najlepszego. Formuła pozomu satysfakcj ustalona dla kryterum oceny warantów jest zgodna z zasadą satysfakcj Herberta A. Smona (laureata nagrody Nobla za badana systemów podejmowana decyzj w organzacjach gospodarczych), wg której w przedsęborstwach ne są poszukwane rozwązana optymalne trudne, a realne satysfakcjonujące. W mechanzmach podejmowana decyzj ustalane są prog satysfakcj dla zadanego kryterum wyberany jest ten warant, który jest satysfakcjonujący ze względu na wszystke przyjęte krytera (Ratonal decson makng n busness organzatons. Amercan Economc Revew, 69, 1979 No 4 s.493-513). 7 Sławńska M. Współpraca z dostawcam w: Stratege konkurencj w handlu detalcznym w warunkach globalzacj rynku (red.) M. Sławńska, Wydawnctwo AE w Poznanu, Poznań 2005, s. 159 166. 9 S t r o n a

o ocenę konsekwencj zman na rynku zaopatrzena dla dzałalnośc przedsęborstwa, o wymagane lośc zaopatrywanych materałów w kontekśce potencjału dostawców, o udzał kosztów zakupu materałów w całkowtych kosztach przedsęborstwa, o znaczene jakośc materałów dla jakośc produktu fnalnego jego konkurencyjnośc oraz satysfakcj klenta pozomu sprzedaży, analzę ryzyka bezpeczeństwa materałowego: o dostępność materałów na rynkach zaopatrzena (np. cągła, sezonowa, zależna od nnych czynnków), o lczbę dostawców w powązanu z dostępnoścą popytem zgłaszanym przez zdentyfkowanych nnych odborców (konkurentów), o możlwość własnej produkcj, a także powązana kaptałowego z dostawcą, o ryzyko długotrwałego składowana przy zaopatrywanu w wększych loścach, o możlwość substytucj materałowej, o rynek pracy możlwość rekrutacj pracownków, o dostawców wchodzących wychodzących z rynku, o patenty, lcencje, wyłączność monopolzacja źródeł zaopatrzena o rosnące wykorzystane zaawansowanych technolog powszechnego dostępu do nternetowych platform zakupowych, o wahana kursów walut nne wg potrzeb. Wg H. Mnzberga J. B. Qunna wynk analzy uwarunkowań dla strateg operacyjnej, tworzą seć zależnośc czynnków wpływających na wartość produktu już na etape zaopatrzena surowcowomaterałowego 8. Zntegrowane środowsko gospodark materałowej, w którym podstawę współpracy wymany danych stanową dane ndeksu materałowego (dane zdefnowane w kartotece ndeksu materałowego), przedstawono na rysunku 1.7. Planowane organzacja procesu zaopatrzena Obsługa zgłoszonych potrzeb materałowych loścowowartoścowych Obsługa zakupów Rozlczene procesu zaopatrzena Moduł Zaopatrzene Stanowsko pracy w Dzale Fnansowo-Ksęgowym obsługa ofert oferentów obsługa zapotrzebowań materałowych obsługa zamóweń do sprzedawców obsługa lmtów materałowych loścowych wartoścowych Moduł - Fnansowo-Ksęgowy ksęgowane materałów w ZPK Dowody przychodu materałowego Moduł Gospodark Materałowej Przychód Kartoteka Indeksu Materałowego Moduł Magazyn Kartoteka Stanów Magazynowych Rozchód Dowody rozchodu materałowego Stanowsko pracy w Dzale Gospodark Materałowej - branżysta Dowody przeceny materału Inne dowody obrotu materałowego Dowody nwentaryzacj Moduł Sprzedaży Ewdencja obrotu materałowego dostarczana zużyca materałów Rys. 1.7 Schemat ntegracj modułów systemu nformatycznego przedsęborstwa wykorzystujących wspólne dane zdefnowane w kartotece ndeksu materałowego Źródło: Opracowane własne na podstawe wynków badań 8 Mntzberg H., Qunn J. B.: The Strategy Process, Prentce Hall, Englewood Clffs 1991, s. 63. 10 S t r o n a

System wymany danych (np. w oparcu o dostęp do wspólnej kartotek materałowej w zntegrowanej baze danych systemu nformatycznego przedsęborstwa) umożlwa wypracowane wspólnej dla welu procesów koncepcj efektywnych nezawodnych dzałań operacyjnych (rys. 1.8). Integracja kontrola danych z welu obszarów zarządzana operacyjnego, umożlwa wsparce planowana organzacj procesu zaopatrzena (np. prawdłowośc oblczeń lośc welkośc zamóweń, termnów planowanych dostaw, przepustowośc magazynu czy pozomu zapasów). Magazyn Realzowane zamówena planowane dostawy Dane do planowana obsług beżących dostaw (na podstawe awzowana dostaw) Stany zapasów Stan obcążena magazynu (obrót magazynowy, wykorzystana powerzchna pojemność) Dane o realzacj dostaw zaopatrzena Pozom reklamacj zwrotów Montorowane jakośc współpracy z dostawcą Dostawca Kontrola sterowane procesu zamówenowego Współpraca wymana dokumentów Zamówene Zmany w zamówenu Awzo dostawy Faktura Zaopatrzene gospodarka materałowa Dane ndeksu materałowego Potrzeby materałowe Prognozy potrzeb Montorowane jakośc współpracy Zamówena w realzacj Procedury składana potrzeb Lmty materałowe loścowe wartoścowe Produkcja Inne dzały przedsęborstwa Beżące koszty materałowe zaopatrzena Wynk rachunku kosztów materałowych Wskaźnk kosztów zaopatrzena Plany zakupowe planowane budżety Beżące dane wynk operacyjne Dzał Fnansowo-Ksęgowy Rys. 1.8 Wymana danych operacyjnych ntegrowana poprzez wykorzystane ndeksu materałowego, pomędzy procesem zaopatrzena a nnym procesam powązanym Źródło: Opracowane własne na podstawe wynków badań Dane ndeksu materałowego są podstawą koordynacj ntegracj synerg dzałań w ramach procesu planowana potrzeb materałowych, wspólnej bazy danych planstycznych, procedury planowana formuł planstycznych oraz parametrów normatywów planowana (rys. 1.9). Podstawową bazę nformacyjną procesu zaopatrzena tworzą dwa systemy ewdencj: system ewdencj nformacj operacyjnej umożlwający ewdencję danych o zasobach zaopatrzena dzałanach realzowanych w procesach przepływu materałowego (np. w procese zamawana, transportu dostaw, magazynowana), system ewdencj nformacj fnansowej umożlwający w powązanu z ndeksem materałowym ewdencję kosztów wydatków ponoszonych w dzałalnośc gospodarczej procesu zaopatrzena, która jest przypsana do poszczególnych mejsc powstawana kosztów (koszty są najczęścej przypsane do komórek organzacyjnych uczestnków procesu zaopatrzena alokowane w oparcu o przepływającą pozycje materałową oraz wg przyjętych metod kalkulacj rachunku kosztów - na zasoby, dzałana produkty). 11 S t r o n a

Zntegrowane odnesene do ndeksu materałowego - analza poprawnośc oblczeo, aktualnośc danych normatywów, doboru metod parametrów planowana dzałao zasobów, zgodnośc z planem, analza odchyleo, wskazane sposobu korekty błędów Źródło danych Dzał Produkcj, Konstrukcj lub Technolog Dzał Magazynu Dzał Zaopatrzena Dzał Zaopatrzena Integracja danych Struktura wyrobu zapotrzebowane na materały składowe Beżący stan zapasów Cykl dostawy materałów Aktualne realzowane zamówena (otwarte) Źródło danych: Dzał produkcj Welkośd potrzeb brutto Planowane potrzeb materałowych (np. wg metody MRP) Welkośd potrzeb netto Welkośc termny dostaw Mejsce, termn pozom utrzymywanych zapasów Plan zakupów Harmonogram wydatków Integracja danych Struktura procesu technologcznego (z uwzględnenem obcążena zdolnośc produkcyjnej) Normatywy welkośc part produkcyjnej Harmonogram remontów konserwacj (defnowane dostępnej zdolnośc produkcyjnej) Portfel zaległych zamóweo Termny płatnośc Źródło danych Dzał Produkcj lub Dzał Techolog Dzał Produkcj lub Planowana Produkcj Dzał Remontów lub Utrzymana Ruchu Dzał Obsług Klentta Dzał Fnansowy lub Zaopatrzena Rys. 1.9 Wspólne wykorzystane danych ndeksu materałowego w procese ntegracj danych planowana potrzeb materałowych organzacj zaopatrzena Źródło: Opracowane własne na podstawe wynków badań Integracja systemu rachunkowośc fnansowej ewdencj operacyjnej w spójny system nformacj o procesach przepływu materałowego (rys. 1.10), pozwala przetwarzać w czase rzeczywstym ewdencjonowane dane (np. ksęgowane na kontach analtycznych zespołów 4, 5, 7 zakładowego planu kont) Data wykonana zadana Nazwa materału Indeks Jednostka Welkośd materałowy mary zużyca 2015-04-18 Olej nap. ON-1 ltr 18 Ewdencja danych operacyjnych (loścowo - asortymentowa) Zadane Przewóz materałów Czas trwana 5h Dzałane Podproces Proces Produkt Dostawa Realzacja Obudowa Zaopatrzene materałów zamówena slnka Identyfkator produktu OSH-451 Relacja powązana danych operacyjnych danych kosztowych 12/08/ZAKUP 2015-04-23 411-07-07-1 1000,00 501-02 800,00 1 Olej nap. ON-1 18 Ltr PLN Identyfkator Data Nr konta Kwota Ma Nr konta Kwota Wn Nr Nazwa Indeks Jednostka Rodzaj Ilośd ksęgowy ksęgowana (zespołu 4) (4) (zespołu 5) (5) MPK materału materałowy mary waluty Ewdencja danych ksęgowych (wartoścowa) System nformacyjny controllngu operacyjnego: gromadzene, fltrowane kojarzene danych, przetwarzane danych (np. kalkulacja, oblczane mernków) porównane ze wzorcem (np. planem, normatywem, budżetem) wnoskowane, nterpretacja, propozycja dzałana sprawozdawczośd (wg zdefnowanego systemu raportowana) Koszty wg rodzaju Koszty wg okresu /data kosztu a data wydatku/ Koszty wg MPK Koszty na produkt OSH-451 Struktura rodzajowa kosztów w produkce Koszty na proces/ dzałane / zadane Dynamka / trend / okresowośd kosztów Koszt przewozu w zakupe / dostawe / zaopatrzenu Koszty transportu na produkt OSH-451 Inne kalkulacje wg potrzeb Rys. 1.10 Schemat defnowana relacj danych operacyjnych ksęgowych w oparcu o ndeks materałowy Źródło: Opracowane własne na podstawe wynków badań 12 S t r o n a

W ten sposób system controllngu w procese zaopatrzena jest zaslany w dane rzeczywste, które po przetworzenu są porównywane z danym budżetowym9 (planam rzeczowo fnansowym) wg struktury raportów plan-wykonane. Tworzene jednoznacznych relacj danych operacyjnych ksęgowych w zntegrowanym systeme nformacj zarządczej (rys. 1.10) jest warunkem welowymarowych kalkulacj kosztów, rotacj, cyklu kaptału td. wg analzowanego ndeksu materałowego. Zaprojektowane w zakładowym plane kont relacje (rys. 1.10) pozwalają na kalkulację kosztów materałowych na procesy produkty przedsęborstwa. Jednoznaczne relacje welkośc zużyca materałowego w dzałanach operacyjnych przedsęborstwa są podstawą analzy kosztów materałowych materałochłonnośc produktów dzałań. Indeks materałowy (IM) jest to symbolczne oznaczene materału jednoznaczne określające materał we wszystkch procesach bznesowych przedsęborstwa (w tym w procese zaopatrzena). Logka struktury ndeksu wynka z lośc stosowanych materałów oraz potrzeb ch grupowana oraz sprawnej jednoznacznej dentyfkacj pozycj materałowej. Kartoteka Indeksu Materałowego (KIM) jest to zbór jednoznaczne zdefnowanych danych opsujących pozycję materałową w polach bazy danych systemu nformatycznego przedsęborstwa, które kompletne jednoznaczne opsują materał skojarzony z ndeksem materałowym. Przykładową notację ndeksu materałowego przedstawono na rys. 1.11. KT - Kategora GR - Grupa PG - Podgrupa KL - Klasa NR - Kolejny numer pozycj materałowej N N N N N N N N N N N N N N N N N N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 N - wartość numeryczna (09) Rys. 1.11 Przykładowa notacja ndeksu materałowego o 18 cyfrach znaczących Źródło: Opracowane własne W baze ndeksów materałowych numer jest przyporządkowany (w ramach kategor, grupy czy klasy) np. według alfabetu w kategor, według wzrastającej wartośc podstawowych parametrów technologcznych lub konstrukcyjnych, według kolorów od jasnego do cemnego, lub według nnej jednolce jednoznaczne ustalonej logk klasyfkacj. Zasada zandeksowana pozycj materałowej polega na kwalfkacj merytorycznej obszarów ndeksu KT, GR, PG KL, oraz przydzelenu kolejnego numeru porządkowego NR dla pozycj materałowej, wg formuły: ID (nowy numer) := ID (stary numer) + 1 Dane opsujące ndeks materałowy (IM) w kartotece ndeksu materałowego (KIM) tworzą wspólny rekord danych w baze danych SI przedsęborstwa (tabela 1.1). 9 Leszczyńsk Z.: Wdrożene nformatycznego systemu rachunkowośc zarządczej w przedsęborstwe przemysłowym. Montor Rachunkowośc Fnansów nr 6 z 2001 r. 13 S t r o n a

Tabela 1.1. Przykład danych składowych Kartotek Indeksu Materałowego Nr pola Nazwa pola Długość Format danych Ops pola KIM pola 1 IM (KT) 3 Cyfry (0-9) Konkatenacja danych z pęcu pól - 2 IM (GR) 3 Cyfry (0-9) IM(KT Kategora), IM(GR Grupa), IM(PG Podgrupa), 3 IM (PG) 3 Cyfry (0-9) IM(KL Klasa), 4 IM (KL) 2 Cyfry (0-9) IM(NR - Kolejny numer pozycj materałowej) 5 IM (NR) 7 Cyfry (0-9) - tworzy logczne numer ndeksu materałowego 6 IM 2 15 Cyfry (0-9) (opcjonalne) Drug ndeks np. nr katalogowy dostawcy 7 IM 3 15 Cyfry (0-9) (opcjonalne) Trzec ndeks np. nr katalogowy branżowy (np. narzucony przez odborcę) 8 Nazwa 1 60 Tekst Nazwa katalogowa dostawcy dodatkowy ops 9 Nazwa 2 60 Tekst Nazwa wewnętrzna przedsęborstwa, ops technologcznokonstrukcyjny, normy branżowe, rodzaje testów kwalfkacj jakośc 10 Nazwa 3 60 Tekst Inna nazwa branżowa 11 Data założena ndeksu 8 DDMMYYYY Data złożena kartotek ndeksu materałowego 12 JM 10 Tekst (słownk) Słownk jednostek mary (np. klogram, metr, sztuka, ltr, m 3, m 2 ) 13 PKWU 10 Znak alfanumeryczne Polska Klasyfkacja Wyrobów Usług 14 15 16 17 18 Zastosowane IM Aktualny pozom zapasu Zapas bezpeczeństwa Nr konta zapasu Koszt wytworzena 60 Tekst Ops, gdze stosowany jest IM w przedsęborstwe (np. ndeksy struktur wyrobów lub marszrut wykonana wyrobu) 10 Lczba Wartość określona wg słownka jednostek mary IM 10 Lczba 15 19 Dostawca 1 12 Znak alfanumeryczne Wartość dynamczna oblczana automatyczne wg algorytmu formuł zapasu bezpeczeństwa; wartość określona wg słownka jednostek mary dla IM Wg zasad numerowana kont analtycznych w Zakładowym Plane Kont 12 Waluta Dane wg kalkulacj kosztu wytworzena Znak alfanumeryczne 20 Cena 1 12 Waluta 21 22 Mnmalne zamówene 1 Czas realzacj zamówena 1 23 Dostawca 2 12 Wg zasad ndeksacj kontrahentów w Katalogu Kontrahentów Ksęg Głównej SI Dane wg kontraktu zakupowego lub cen wynegocjowanych z dostawcą 1 10 Lczba Wartość określona wg słownka jednostek mary IM 4 dn, godzny Znak alfanumeryczne 24 Cena 2 12 Waluta 25 26 Mnmalne zamówene 2 Czas realzacj zamówena 2 27 Dostawca 3 12 Wartość wynkająca z pomaru pełnego czasu realzacj zamówena od dentyfkacj potrzeby złożena zamówena do uzyskana dostępu do zapasu przez branżystę Wg zasad ndeksacj kontrahentów w Katalogu Kontrahentów Ksęg Głównej SI Dane wg kontraktu zakupowego lub cen wynegocjowanych z dostawcą 2 10 Lczba Wartość określona wg słownka jednostek mary IM 4 dn, godzny Znak alfanumeryczne 28 Cena 3 12 Waluta 29 Mnmalne zamówene 3 Wartość wynkająca z pomaru pełnego czasu realzacj zamówena od dentyfkacj potrzeby złożena zamówena do uzyskana dostępu do zapasu przez branżystę Wg zasad ndeksacj kontrahentów w Katalogu Kontrahentów Ksęg Głównej SI Dane wg kontraktu zakupowego lub cen wynegocjowanych z dostawcą 3 10 Lczba Wartość określona wg słownka jednostek mary IM Wartość wynkająca z pomaru pełnego czasu realzacj Czas realzacj 30 4 dn, godzny zamówena od dentyfkacj potrzeby złożena zamówena do zamówena 3 uzyskana dostępu do zapasu przez branżystę 31 Zamennk 18 Cyfry (0-9) Numer ndeksu materałowego zamennka 32 Kategora ABC 1 ltera 33 Kategora XYZ 1 ltera Wartość dynamczna oblczana automatyczne wg klasyfkacj ABC wartośc rozchodów materałowych Wartość dynamczna oblczana automatyczne wg klasyfkacj XYZ lośc rozchodów materałowych Źródło: Opracowane własne na podstawe wynków badań 14 S t r o n a

Zdefnowane danych pozycj materałowej już na etape projektowana produktu podejmowana decyzj zaopatrzena materałowego, wymaga przeprowadzena analzy welu danych potencjału wewnętrznego otoczena łańcuchów dostaw, wpływających na kształtowane przyszłych łańcuchów wartośc w procese przepływu materałowego. Wg Mrosław Chaberka możlwośc dostosowana produktu do specyfcznych wymagań klenta oraz dostarczene go w lośc, czase mejscu przez nego pożądanym, stanową o racjonalzacj przepływu materałów pomędzy podmotam gospodarczym, a ch rynkam zaopatrzena zbytu 10. Stąd celem tworzena/aktualzacj kartotek ndeksów materałowych (pozycj zarówno wytwarzanych jak kupowanych) jest: utworzene lub usunęce z bazy danych przedsęborstwa danych opsujących pozycję materałową, ops ndeksu materałowego oraz defnowane danych nezbędnych do zarządzana ndeksem materałowym, w tym: o kwalfkacja przypsane do kategor, grupy lub klasy materałów oraz materału wyższego pozomu w strukturze wyrobu, o zdefnowane wszystkch dodatkowych dentyfkatorów skojarzonych z pozycją materałową wg nnych systemów ndeksacj, jednoznaczne określające pozycję materałową np. ndeks dostawcy, ndeks odborcy (np. wg klasyfkacj sec sprzedaży, systemu NATO, tp.), o PKWU pozycj materałowej, o struktura materałowa (gdy komponent złożony) w tym lośc ndeksy wszystkch pozycj składowych oraz zależnoścach mędzy poszczególnym pozycjam, cyklogram wytwarzana, o wymagana technczno-technologczne (w tym norm branżowych, testów kwalfkacj jakośc, tp.), o dostawcy warunk kontraktu (w tym np. mnmalna welkość/wartość zamówena) dane rejestrowane w wynku zakończena procedury kwalfkacj dostawców podpsana kontraktu zaopatrzenowego, o zasady zamawana warunk organzacyjne - np. okresowe przekazywane prognoz, śledzene statusu realzacj zamówena montorowana dostaw, elektronczna wymana danych, formaty dokumentów wymany handlowej (zamówena, awzo dostawy, raport o zapasach, cennk, tp.), udostępnene elektroncznych danych katalogowych do danych kartotek ndeksu materałowego odborcy, tp. o parametry zarządzana zapasam (np. pozomu zmawana, zapasu bezpeczeństwa, welkośc zamówena, częstotlwośc zmawana, zapasu maksymalnego), o tolerancja odchylena, % na odpady lub lmt braków, o cena lub kalkulacja kosztów wytworzena (w tym możlwość przeceny lub przeszacowana wartośc), powązane z nr konta ksęgowego wartośc zapasu pozycj materałowej wg Zakładowego Planu Kont Ksęg Głównej, o przynależność do kategor wg klasyfkacj ABC XYZ, o powązane z kartoteką stanów magazynowych (aktualny zapas), wynk różnc nwentaryzacyjnych kompensaty, o pozycja(e) materałowa zastępcza (zamennk), która może być zastosowana w przypadku, gdy materał podstawowy ne jest osągalny; defnowane są wszelke ogranczena stosowana pozycj zastępczych; powązane ndeksów materału podstawowego zamennka zwększa elastyczność planowana nezawodność realzacj potrzeb, zmana (przebudowa) struktury ndeksu, rejestracja zman, pozwalających na zarządzane termnam obowązywana nowych danych oraz wprowadzana wycofywana pozycj materałowej, kojarzene weryfkacja pozycj materałowej (ndeksu materałowego). 10 Chaberek M.: Makro- mkroekonomczne aspekty wsparca logstycznego. Wydawnctwo Unwersytetu Gdańskego, Gdańsk 2002, s. 42. 15 S t r o n a

2. Środowsko nformatyczne modelowana symulacj zarządzana przepływem materałów BOGUSŁAW ŚLIWCZYŃSKI Wyższa Szkoła Logstyk Jednym ze sposobów weryfkacj poprawnośc kompletnośc modelu zarządzana przepływem materałów, jest przeprowadzene testów w nformatycznym środowsku modelowana symulacj. Modelowane procesów warantów przepływów materałowych, algorytmzacja funkcj decyzyjnych w procesach - zamawana zarządzana zapasam, transportowych, magazynowana czy controllngu operacyjnego - umożlwają welowymarowe badana scenaruszy zarządzana przepływem materałowym w łańcuchach dostaw przedsęborstw. Tworzony model pownen być traktowany mędzy nnym jako narzędze umożlwające poznane zrozumene pewnego wycnka rzeczywstośc oraz pozwalające na prowadzene eksperymentów symulacj. 11 W praktyce wykorzystywanych jest wele środowsk nformatycznych do modelowana symulacj procesów gospodarczych np. IBM, Sun, Grafx, Borland, ARIS Desgn Platform Casewse, IDS, EDS, Stafware, Sybase, Soar, ACT, Smul8, Arena. W ksążce przedstawono środowsko nformatyczne Grafx Process Wykorzystane środowska nformatycznego umożlwa przygotowane modelu symulacyjnego jako aplkacj nformatycznej narzędza wspomagającego decyzje zarządcze. Model przygotowany w środowsku Grafx Process może być zntegrowany mechanzmem mportu eksportu danych operacyjnych fnansowych z/do systemu klasy ERP przedsęborstwa, a na etape modelowana dane mogą być przygotowane w arkuszach kalkulacyjnych MS Excel lub tablcach danych MS Access. Na rysunku 2.1 przedstawono koncepcję archtektury środowska nformatycznego wykorzystaną na potrzeby modelowana symulacj systemu zarządzana przepływem materałów. System wspomagana decyzj menedżerskch zarządzana przepływem materałów przedsęborstwa jego procesów transportowych Wspólna baza danych Przedsęborstwo Przedsęborstwo - wymagana - transponowane celów - parametry Interfejs danych wsadowych Import danych z: - systemów nformatycznych ERP - MS Excel - MS Access Środowsko nformatyczne Grafx Process for Enterprse Modelng - modelowane - symulacja Rejestr / Raport danych wyjścowych Eksport danych do: - systemów nformatycznych ERP - MS Excel - MS Access - wspomagane decyzj Rys. 2.1 Środowsko nformatyczne modelu symulacyjnego zarządzana przepływem materałowym z wykorzystanem Grafx Process for Enterprse Modelng Źródło: Opracowane własne 11 Skwarnk M., 2007, System nformacyjny logstyk jako przedmot modelowana, w: A. Nowck, I. Chomak-Orsa, Systemy nformacyjne logstyk, Wydawnctwo Akadem Ekonomcznej m. Oskara Langego we Wrocławu, Wrocław, s. 24 16 S t r o n a Wyższa Szkoła Logstyk, Poznao 2015 Ślwczyosk B. (red.), Modelowane systemu zarządzana przepływem materałów oceny efektywnośc procesów.

Środowsko nformatyczne Grafx Process umożlwa projektowane procesów przepływu materałowego w tym wzajemne zależnośc procesów transportowych, zaopatrzena zarządzana zapasam, zasobów magazynowych oraz ch analzę efektywnośc w modelu controllngu operacyjnego. Elastyczne możlwośc sprzężena zwrotnego danych analzy efektywnośc z modelu controllngu operacyjnego w celu weryfkacj parametrów model symulacyjnych procesów operacyjnych zamawana zarządzana zapasam, transportu magazynowana, przedstawono na rysunku 2.2. Możlwośd protokołowana transakcj z poszczególnych teracj symulacj Dane wejścowe Excel Model symulacyjny procesów zaopatrzena transportu Model symulacyjny controllngu operacyjnego Raport controllngu.csv Możlwośd protokołowana transakcj z poszczególnych teracj symulacj Dane wyjścowe.csv Dane wejścowe Excel Rys. 2.2. Model sprzężena zwrotnego danych analzy efektywnośc z modelu controllngu operacyjnego do modelu procesów operacyjnych przepływu materałów Źródło: Opracowane własne Dane wejścowe do modelu controllngu zawerają dane wynkowe z raportu symulacyjnego oraz nezbędne dane wsadowe. Po wykonanu symulacj analzy controllngowej generowany jest raport analzy efektywność poszczególnych warantów zarządzana operacyjnego, będący podstawą modyfkacj parametrów procesów operacyjnych zamawana zarządzana zapasam, transportu magazynowana. Do modelowana procesów przepływu materałów w środowsku Grafx Process wykorzystano trzy typy obektów (zaprezentowane na rysunku 2.3) - zdarzena, czynnośc bramk. Czynność w procese Bramka sterująca Zdarzene końcowe Zdarzene początkowe Rys. 2.3. Typy obektów wykorzystywane do modelowana w środowsku Grafx Process Źródło: Opracowane własne Zdarzene określa stan przed lub po realzacj procesu, np. dostarczony materał, ładunek załadowany na środek transportu. W ramach omawanego dalej procesu zaopatrzena zdarzena początkowe procesu transportowego dane wejścowe są kształtowane przez proces zamawana materałów u dostawcy. Informacje pochodzące z procesu zamawana kształtujące potrzebę transportową obejmują m.n.: lość materału (jednostek naturalnych ndeksu) wynkającą z zamówena, termn realzacj zamówena, lokalzację dostawcy (dane z kartotek ndeksu materałowego). 17 S t r o n a

Zdarzene wejścowe uruchama sekwencję welu czynnośc planowana fzycznej realzacj dostaw w modelu procesu transportowego obejmujące m.n.: przyjęca zamówena z dzału zaopatrzena, pobrana danych lokalzacj dostawcy, oblczena długość trasy, przelczena welkośc załadunku w procese transportu na podstawe zamówena, planowane przewozu. Przykład zamodelowanego w środowsku Grafx Process podprocesu formowana ładunku w procese transportowym przedstawono na rys. 2.4. Rys. 2.4. Przykład podprocesu formowana ładunku w procese transportowym (model w środowsku Grafx Process) Źródło: Opracowane własne W zntegrowanym środowsku nformatycznym wykorzystującym notację BPMN, jest zastosowany język programowana BPEL (ang. Busness Executon Language for Web Servces) oparty na XML (ang. Extensble Markup Language) służący do tworzena kodu programu realzującego proces opsany za pomocą BPMN, oraz zunfkowany sposób zapsu model procesów bznesowych w formace XML XPDL (ang. XML Process Descrpton Language). Przykład modelu procesu realzacj przesyłk w transporce w notacj BPMN przedstawono na rys. 2.5. Rys. 2.5 Model procesu realzacj przesyłk w transporce w notacj BPMN Źródło: Opracowane własne w programe Grafx Process Informatyzacja modelu, obejmuje m.n. zastosowane makrodefncj programowych dla odwzorowana algorytmów poszczególnych funkcj transformacj model składowych systemu zarządzana przepływem materałów. W ramach defnowana komponentów programowych parametryzacj transakcj procesowych, a także scenaruszy modelu funkcj dla formuł decyzyjnych wykorzystywane są standardowe mechanzmy Grafx Process. Ogólny model systemu zarządzana 18 S t r o n a

przepływem materałów na pozome głównych procesów składowych modelu przedstawono na rys. 2.6. Model planowana transportu Prototyp realzacj potrzeb rynkowych Aktualzacja prognoz Model systemu transportowego Model weryfkacj systemu transportowego Model planowana S&OP Model planowana Model planowana potrzeb materałowych Model zamawana Model weryfkacj metod zamawana Model controllngu operacyjnego - model analzy efektywnośc Model magazynowana Rys. 2.6 Model systemu zarządzana przepływem materałów na pozome głównych procesów składowych Źródło: Opracowane własne w programe Grafx Process 19 S t r o n a

3. Model systemu zarządzana przepływem materałów w procese zaopatrzena MICHAŁ ADAMCZAK, PIOTR CYPLIK, ROMAN DOMAŃSKI, ŁUKASZ HADAŚ, MARTYNA MALAK, ŻANETA PRUSKA, BOGUSŁAW ŚLIWCZYŃSKI Wyższa Szkoła Logstyk Model systemu zarządzana przepływem materałów w procese zaopatrzena obejmuje procesy składowe planowana potrzeb materałowych, zamawana zarządzana zapasam, dostaw zarządzana procesam transportowym, magazynowana. Umożlwa dobór wartośc parametrów operacyjnych poszczególnych procesów relacj zachodzących mędzy nm, w celu projektowana efektywnych metod zarządzana. Model jest odwzorowanem rzeczywstego systemu oraz jego loścową jakoścową reprezentacją12. System slne powązanych zmennych gospodarczych, stanowących przedmot badań zarządzana zaopatrzenem13, tworzą cztery zasadncze czynnk klenc, produkty, procesy14 zasoby15. Wele z przedstawonych dotychczas zależnośc czasowych charakteryzujących procesy zaopatrzena powoduje, że celowy do rozważena w dalszych analzach jest model dynamczny - odwzorowujący przepływ materałów w funkcj czasu, w odróżnenu od modelu statycznego - odwzorowującego system jego otoczene w ustalonym stane czase. Modele dynamczne nazywane są równeż w lteraturze modelam procesu. W dynamcznym systeme operacj przedsęborstwa każdy proces stanow układ transformacj, posadający wejśce x(t), wyjśce y(t) transformację T przekształcającą wejśce w wyjśce, wg zależnośc 3.1: y (t) = T (x (t) ) (3.1) Utworzona na podstawe przedstawonej zależnośc charakterystyka operacyjna układu transformacj (rys. 3.1) tworzy odwzorowane opsujące proces, którego stan może być zmenny w czase opsany funkcją dynamk g(t) sterowana s(t). x(t) np. strumeń materałów Charakterystyka operacyjna: Wydajność, sprawność Przepustowość, pojemność Nezawodność Pozom wykorzystana zasobów, stopeń dopasowana do przepływu (wąske gardło) Szybkość reakcj (nercja wyjśca na zmany wejśca) Czas realzacj operacj, lokalzacja w systeme Pozom struktura kosztów (np. wg zmennośc, układu rodzajowego) Efektywność y(t) T (g (t), s (t)) np. proces zaopatrzena np. strumeń kompletów produkcyjnych przygotowanych dostarczonych wg wymagań Just In Tme Just In Sequence Rys. 3.1 Układ transformacj element systemu sterowana procesam łańcucha dostaw Źródło: Opracowane własne 12 Jacyna M.: Modelowane ocena systemów transportowych, Ofcyna Wydawncza Poltechnk Warszawskej, Warszawa 2009, s. 28. 13 Na podstawe welu defncj prezentowanych w lteraturze przedmotu, autorzy, jako wykładnę dla dalszej częśc pracy przyjęl defncję przedstawoną w pracy Waters D., Zarządzane operacyjne. PWN, Warszawa 2001, s. 32: Zarządzane operacyjne jest obszarem zarządzana odpowedzalnym za wszystke dzałana bezpośredno dotyczące wytwarzana produktu. Z przedstawonej defncj wynka, że wszystke klasyczne funkcje zarządzana są wykorzystywane w obszarze zarządzana operacyjnego. 14 Wg normy ISO 9000:2000: proces to jest zbór dzałań wzajemne powązanych lub wzajemne oddzałujących, które przekształcają wejśca w wyjśca; wg polskej normy PN-ISO 8402 (pkt. 1.2): proces to jest zestaw wzajemne powązanych zasobów uporządkowanych dzałań, które przekształcają stan wejścowy w wyjścowy 15 Aktywa wykorzystywane w procesach przedsęborstwa - wg defncj przedstawonej w pracy: Urbanowska-Sojkn E., Banaszyk P., Wtczak H., Zarządzane strategczne przedsęborstwem, PWE Warszawa 2007, s. 151. Stanową je wszystke czynnk materalne nemateralne, którym dysponuje przedsęborstwo dla realzacj celów. W przedsęborstwe tworzą je rodzaje zasobów: ludzke; materalne - rzeczowe fnansowe; organzacyjne, nformacyjne prawne; technologczne; marketngowe (w tym społeczne konkurencyjne). 20 S t r o n a Wyższa Szkoła Logstyk, Poznao 2015 Ślwczyosk B. (red.), Modelowane systemu zarządzana przepływem materałów oceny efektywnośc procesów.

Transformacja jest zborem dynamcznych przekształceń dokonywanych w zborze elementów systemu operacyjnego. Transformacj podlega materał przekształcany w procese produkcj w wyrób gotowy, potrzeba materałowa przekształcona w procese zaopatrzena w dostawę materałów, a procese realzacj dostaw formułą transformacj jest specyfkacja ładunkowa, według której materały są kompletowane w ładunk. Formuła transformacj w procese zaopatrzena wynka z welu czynnków, np. struktury wyrobu (w tym rachunku loścowo-asortymentowego materałów), technolog produkcyjnej (defnującej marszrutę produkcyjną, rodzaj kolejność operacj oraz procedury ch wykonana na stanowskach pracy), organzacj procesów transportowych, stanu zapasów. Pomędzy transformacjam zachodzącym w welu elementach systemu zaopatrzena występują sprzężena proste zwrotne, w forme prostej lub rozgałęzonej. Podejmowane decyzj w procese zarządzana przepływem materałów obejmuje całokształt uwarunkowań sytuacj problemowej podlegających parametryzacj w modelu zarządzana, a podstawowym celem jest podjęce najlepszej lub satysfakcjonującej decyzj kształtowana przepływów materałowych. Zadane decyzyjne zarządzana przepływem materałów można opsać za pomocą formuły 3.2 16 : gdze: Elementy znane zadana decyzyjnego S 0 sytuacja problemowa T czas na podjęce decyzj Q zasoby nezbędne do podjęca decyzj < S 0, T, Q S, C, O, Y, f, K, D > (3.2) elementy znane elementy neznane Elementy neznane zadana decyzyjnego S = (S 1,, S n) zbór alternatywnych sytuacj uzupełnających sytuacje problemową C = (C 1,, C n) zbór celów, dla realzacj których podejmowana jest decyzja O = (O 1,, O n) zbór ogranczeń Y = (Y 1,, Y n) zbór alternatywnych warantów decyzj f funkcja preferencj decydenta K krytera wyboru decyzj D decyzja (decyzja optymalna lub satysfakcjonująca) W przypadku zarządzana przepływem materałów, czas zasoby nezbędne do podjęca decyzj mogą być neznane lub są określane przez decydenta w procese regulacj, co je kwalfkuje do zboru elementów neznanych. Wele z przedstawonych elementów zadana decyzyjnego w praktycznych uwarunkowanach procesów zaopatrzena jest zmennych w czase, co powoduje zmanę zapsu formuły 3.2 na postać dynamczną (nektóre elementy są w funkcj czasu np. zasoby, ogranczena, preferencje). Ponadto elementy są powązane relacjam ne można ch rozpatrywać w układze odosobnonym (np. czas na podjęce decyzj, ogranczena, krytera wyboru). Stan systemu zarządzana przepływem materałów jest montorowany w systeme controllngu operacyjnego, ze względu na ponoszone koszty, pozom obsług nezawodność dostaw, ogranczena floty transportowej, pozom zapasów wele nnych mar wartośc procesów. Welokryteralny dobór metod zarządzana regulacja parametrów operacyjnych przepływu materałów, mają na celu zapewnene takego dzałana systemu zaopatrzena, w którym odchylena od zadanej normy (np. czasu dostawy, pozomu zapasów) zostają skorygowane w zakładanym czase przy określonym pozome kosztów, a stan wyjścowy y zostaje doprowadzony do pożądanej wartośc z (normy) (wzór 3.3). y z 0 Logkę sterowana w systeme przepływu materałów z zastosowanym systemu controllngu operacyjnego obejmującego funkcje układu pomarowego układu regulacj w pętl sprzężena zwrotnego, przedstawono na rysunku 3.2. 16 K. Krzakewcz (red.). Teoretyczne podstawy organzacj zarządzana. Wydawnctwo AE w Poznanu, Poznań 2008, s. 133. 21 S t r o n a

z x System przepływu materałów procesy zamawana, transportu, magazynowana y System controllngu - układ pomarowy y z System controllngu układ regulacj y z > Rys. 3.2 Model układu sterowana przepływem materałów z systemem controllngu operacyjnego w pętl sprzężena zwrotnego Źródło: Opracowane własne W założenach dla modelu systemu zarządzana przepływem materałów stan na wyjścu pownen być zgodny z założonym planem - normą układu sterowana, a dopuszczalna różnca pomędzy stanem wyjśca y systemu (np. pozomem kosztów, pozomem nezawodnośc zaopatrzena), a normą z pownna meścć sę w grancach dopuszczalnej tolerancj odchyleń stanu wyjścowego, wynkającej z formuły satysfakcj (wzór 3.4). y z (3.4) W praktyce procesów zaopatrzena przedsęborstw często występują potrzeby welokerunkowego sterowana przepływem materałów ze względu na opóźnena dostaw materałów, nezgodnośc jakoścowe reklamacje, zwększone potrzeby materałowe wynkające z braków produkcyjnych, tp. Opracowane właścwego modelu welowarantowej symulacj przepływu materałów w procesach zaopatrzena odbywa sę teracyjne, zaczynając od wersj o najmnejszej złożonośc, poprzez jego uszczegółowane, aż do otrzymana modelu docelowego17. Celem algorytmzacj oblczeń dla formułowanych zadań sterowana przepływem materałów, ne zawsze jest osągnęce rozwązana optymalnego, a zgodne z wymaganam praktyk zarządzana w przedsęborstwach, może być rozwązane satysfakcjonujące18 z punktu wdzena celów krótkookresowych (np. pozomu planowanego zysku) lub długookresowych (pozomu zakładanego udzału w rynku). Próg satysfakcj osągnęca celu jest defnowany za pomocą dwóch parametrów: wartośc planowanej - z (normy) (nekoneczne optymalnej), dopuszczalnej tolerancj odchyleń stanu wyjścowego - (błędu). Do kompleksowego opsu analzy procesów (traktowanych jak układy transformacj) w sec zależnośc systemu przepływu materałów, wykorzystano metodykę analzy jednoczesne regułę opsu ICOM19 (ang. I - Input, O - Output, C - Control, M Mechansm) (rys. 3.3). 17 Jacyna M., Modelowane ocena systemów transportowych, Ofcyna Wydawncza Poltechnk Warszawskej, Warszawa 2009, s. 36. 18 Reguła jest zgodna z zasadą satysfakcj H. A. Smona (laureata nagrody Nobla za badana systemów podejmowana decyzj w organzacjach gospodarczych), wg której w przedsęborstwach ne zawsze są poszukwane rozwązana optymalne trudne, a realne satysfakcjonujące. W mechanzmach podejmowana decyzj ustalane są prog satysfakcj dla zadanego kryterum wyberany jest ten warant, który jest satysfakcjonujący ze względu na wszystke przyjęte krytera. Ratonal decson makng n busness organzatons. Amercan Economc Revew, 69, 1979 No 4 s.493-513 19 Weckenmann A., Brenner P.: A Process Modellng Approach For Desgn of Experments, Informaton Control Problems n Manufacturng INCOM 2006, s. 799-802 22 S t r o n a

Wejśce - np. materały I - Input Sterowane ( stratega, poltyka, zasady,metody, procedury, formuły) C - Control Proces Wyjśce - produkt dzałana O - Output Materały do skompletowana opakowana, etykety, fola I - Input Procedura kompletacj, nstrukcja pakowana znakowana, specyfkacja kompletacyjna, zasady kontrol ładunku, normatywy zużyca C - Control Kompletacja ładunku Skompletowane ładunk przygotowane do załadunku O - Output M - Mechansm Zasoby zaangażowane w procese (np. ludze, budynk, maszyny, kaptał) M - Mechansm Pracowncy, częśd budynku magazynowego w strefe kompletacj, maszyny urządzena strefy kompletacj, energa, kaptał Rys. 3.3. Metodyka analzy reguła opsu procesów ICOM (dzałań, operacj, czynnośc) Źródło: Opracowane własne Oddzaływane na przepływ materału produkt każdego procesu (np. planowana potrzeb materałowych, zamawana, transportu, magazynowana), obejmuje pomar wyjśca procesu (Output), pomar oddzaływane na strumene wejścowe procesu (Input), zasoby realzacj (Mechansm) oraz metody parametry sterowana procesem (Control) (rys. 3.3). Do odwzorowana przenesena wartośc w kolejnych etapach przepływu materałów oraz tworzena dostarczana produktu w procese zaopatrzena, wykorzystywane są metody mapowana20 procesów. Mapa procesu obrazująca grafczne przepływ pracy, jest podstawą analzy oceny przyrostu wartośc procesu oraz punktem odnesena doboru metod poprawy efektywnośc procesu. Na potrzeby analzy wartośc wykorzystywane są mapy procesu wykonywane z wykorzystanem welu notacj 21 procesowych, m n.: IDEF - Integraton DEFnton language22, BPMN Busness Process Model and Notaton, UML Unversal Modellng Language, DFD Data Flow Dagram, VSM LVSM - Value Stream Mappng Lean Value Stream Mappng, notacja modelowana Rummera-Brache/Cross-functonal czynnośc rozpsane na komórk organzacyjne fazy przepływu, W modelu zarządzana przepływem materałów zastosowano referencyjną metodykę podejśca procesowego SCOR 23. Znaczene modelu SCOR jego przydatność dla modelowana przepływu materałów ze względu na welowarantową welokryteralną analzę efektywnośc procesów, wynka z unwersalnego podejśca do zarządzana różnym konfguracjam łańcuchów dostaw (w ramach różnych profl dzałalnośc przedsęborstw oraz sektorów branż gospodarczych) metodyk myślena secowego 24. 20 Tworzene szczegółowego schematu przebegu procesu (mapy procesu), obejmującego wejśca, wyjśca, dzałana wykorzystywane w nch zasoby, w odpowednej kolejnośc ch występowana. Grafczne przedstawene cągu dzałań ch wzajemnych powązań 21 Notacja to określony zestaw symbol (język grafczny) oraz zasady ch użyca, służący do wzualzacj przebegu procesu. 22 Normy IDEF tworzena przebegu procesu opracował na początku lat 70-tych Department Obrony USA. Rodzna technk została rozwnęta przez D. T. Rossa. Na podstawe norm IDEF prof. August Wlhelm Scheer z Unwersytetu Saarbrucken opracował metody umożlwające mapowane, analzę reorganzację procesów gospodarczych. Do najczęścej stosowanych należą technk: IDEF0 - stosowana do tworzena modelu funkcjonalnego prezentującego strukturę funkcj, procesów lub czynnośc w ramach modelowanego systemu, IDEF1 - wykorzystywana do tworzena modelu nformacyjnego prezentującego charakter strukturę zależnośc przepływ nformacj w systeme, IDEF2 - używana do tworzena modelu dynamcznego procesu lub systemu, umożlwająca ops zmany ch zachowań w czase, IDEF3 - stosowana do opsu modelowana przepływu pracy w procesach. 23 SCOR ang. Supply-Chan Operatons Reference Model model referencyjny operacj łańcucha dostaw ntegrujący pęć podstawowych procesów planowana, zaopatrzena, produkcj, dystrybucj obsług zwrotów (reverse logstcs). Ponad 1000 przedsęborstw współpracujących w ramach śwatowej organzacj Supply-Chan Councl SCC uzgodnło najbardzej reprezentatywne metody opsu procesów łańcucha dostaw, zestaw mernków oceny procesów ch wynków oraz najlepsze praktyk zarządzana procesam w łańcuchu dostaw. Najnowsze wynk prac SCOR Model Overvew Verson 9.0. został opublkowany ofcjalne przez Supply-Chan Councl w 2008 roku. 24 Metodykę myślena secowego opsał prof. Zmnewcz w pracy: Współczesne koncepcje metody zarządzana. PWE, Warszawa 2003, s. 131-137 na podstawe - Probst G., Gomez P.: Vernetztes Denken. Unternehmen ganzhetlchen führen, Wesbaden 1989 oraz Ulrch H., Probst G.: Anletung zum ganzhetlchen Denken Und Handeln. En Brever für Führungskräfte, Bern-Stuttgart 1990 23 S t r o n a

W modelu SCOR zdefnowano pęć procesów podstawowych umożlwających modelowane wewnętrznych zewnętrznych łańcuchów dostaw przedsęborstw: plan - planowane harmonogramowane, source - pozyskane/ nabyce - zaopatrzene, make - wykonane wytwarzane, delver - wysłane dostawy, dostarczane, return - procesy zwrotne. Zasady dekompozycj procesów w ramach kolejnych pozomów modelu SCOR, umożlwających konfgurowane łańcucha wartośc, przedstawono na rys. 3.4. Pozom Ops Schemat Specyfkacja 1 Pozom strategczny - procesy główne łańcucha dostaw klasy (typy) procesów Planowane Nabyce Wykonane Wysłane Pozom 1 modelu referencyjnego operacj łańcucha dostaw defnuje cel dzałana konfgurację procesów głównych. Stanow podstawę defnowana celów wartośc dla klenta konkurencyjnośc produktu. Zwrot Zwrot Na pozome 2 łańcuch dostaw Rys. 3.4. Zasady dekompozycj procesów na kolejnych pozomach modelu SCOR. 2 przedsęborstwa jest konfgurowany wg potrzeb klenta, produktu planowanego Źródło: Opracowane własne na podstawe założeń The Supply-Chan Operatons Reference-model (SCOR) ver. 9.0, Supply Pozom konfguracj wynku, ze zdefnowanych kategor procesów - Chan Councl 2008. s. 3-16. procesów. Przedsęborstwa mplementują kategore procesów strategę operacyjną poprzez konfgurację łańcucha wartośc ze zdefnowanych procesów. Model Referencyjny Operacj łańcucha Dostaw Wartość praktyczną wypracowanego modelu osągnęto w wynku współpracy ponad Pozom 10003 defnuje przedsęborstw zdolność w globalnej organzacj Supply Chan Councl. Pęć obszarów referencyjnych modelu obejmuje: przedsęborstwa do konkurowana Pozom elementów 3 wartoścą produktu na wybranych rynkach standardowe opsy procesów procesu -dekompozycja zarządzana, zawera: procesu struktury relacj (zależnośc) pomędzy procesam, defncję elementów procesów (np. zaopatrzena, produkcj, dystrybucj) standardowe wynk mernków procesów, wejśca wyjśca nformacyjne najlepsze praktyk zarządzana P1.1 Identyfkacja, w ramach branży klasy procesów, elementów procesu standardowe konfguracje nadane funkcjonalnośc prorytetów łańcuchów dostaw. mernk wynków procesu agregacja potrzeb najlepsze praktyk konfguracj Model SCOR ma na celu pomóc menedżerom przedsęborstw P1.3 P1.4 różnych Opracowane profl dzałalnośc procesu oraz jeżel branż stneją sektorów Blansowane komunkacja planów dzałań np. produkcyjnych, handlowych, usługowych - sformułować struktury organzacja łańcuchów możlwośc dostaw, które zmerzyć P1.2 Identyfkacja, potrzeb z operacyjnych wsperają najlepsze praktyk procesy w łańcuchu, ocenć ocena efektywność agregacja własnych zasobam dzałań oraz łańcucha wskazać dostaw ogólne kerunk poprawy procesów. zdolnośc zasobów zasoby (system/narzędza) Ustandaryzowany pomar analza operacyjna oraz możlwość odnesena do najlepszych Przedsęborstwa wynków dostosowują w danej procesy grupe do przedsęborstw klase procesów, umożlwają zarówno doskonalene jak upraszczane wymagań procesów. realzacj strateg operacyjnej. 4 Ne zdefnowane w modelu SCOR klasyczna dekompozycja herarch procesu Pozom mplementacj - dekompozycja elementów procesu Na pozome 4 dekompozycj wg modelu SCOR przedsęborstwa mplementują wybrane praktyk zarządzana łańcuchem dostaw. Zdefnowane są praktyk osągnęca cech konkurencyjnośc adaptowane w zmennych warunkach otoczena rynkowego. Rys. 3.4. Zasady dekompozycj procesów na kolejnych pozomach modelu SCOR Źródło: Opracowane własne na podstawe założeń The Supply-Chan Operatons Reference-model (SCOR) ver. 9.0, Supply Chan Councl 2008. s. 3-16. W modelu SCOR prezentowane jest podejśce procesowe, bez względu na lczbę podmotów uczestnczących w procesach, w tym powązana dostawcy odborcy w łańcuchu dostaw na różnych pozomach zarządzana ch wzajemnym relacjam. Na rysunku 3.5 przedstawono złożoność relacj pomędzy lczbą podmotów gospodarczych, zachodzącym w nch procesam oraz łańcucham dostaw. Produkcja wyrobu gotowego wymaga zaopatrzena w wele materałów, surowców, częśc składowych oferowanych często przez welu dostawców, stąd stotną kwestą jest analza secowa relacj relacj Delver (D) Source (S) w łańcuchu dostaw. 24 S t r o n a

Procesy / podprocesy S M D S M D S M D S M D S M D S M D S M D S M D S S M D D S M D S M D S S M M D D S M D Podmoty gospodarcze Łańcuchy dostaw Rys. 3.5 Welowymarowość procesu zaopatrzena w modelu SCOR Źródło: Opracowane własne Łącząc logkę opsu referencyjnego SCOR formułę opsu ICOM w łańcuchach zaopatrzena, na każdym etape przepływu materałów występuje relacja dostawca-odborca, w której odborca w procese może pełnć rolę dostawcy w kolejnym procese (rys. 3.6). Podmoty gospodarcze Procesy / podprocesy Proces Podproces n-1 Podproces n-2 S Podmot n -1 Podmot n Podmot n +1 Wyróżnony obszar zanteresowań M D S M D S M D S S M M D D Rys. 3.6. Model relacj uczestnków przepływu materałów wg opsu referencyjnego SCOR Źródło: Opracowane własne Uczestnkam łańcucha mogą być różne podmoty gospodarcze np. producenc, ch dostawcy, operatorzy logstyczn, przewoźncy. Logka opsu umożlwa unwersalny ops każdego etapu przepływu transformacj materałów, w przekroju rzeczowym, czasowym przestrzennym. Ogólny model zarządzana przepływem materałów w procese zaopatrzena przedstawony na rys 3.7 uwzględna modele składowe poszczególnych funkcj operacyjnych: (1) Model planowana S&OP opracowywany na podstawe prognozy sprzedaży zapotrzebowana długookresowego na produkty przedsęborstwa. W ramach modelu jest wykonywana transformacja planu sprzedaży na planowane operacj w łańcuchu dostaw, w tym zapotrzebowane na produkty na docelowym rynku jest przenoszone na pozom planowana spływu wyrobów z produkcj z uwzględnenem algorytmów: zarządzana popytem, blansowane zasobów produkcyjnych, weryfkację wynków fnansowych oraz pokryce potrzeb kaptału operacyjnego. W odnesenu do potrzeb planu S&OP modelowane są zasoby systemu transportowego oraz warunk outsourcngu usług transportowych, zasoby magazynowe oraz rachunek kosztów rozpatrywanych procesów zaopatrzena. 25 S t r o n a

(1.1) Model planowana potrzeb materałowych z uwzględnenem struktury materałowej wyrobu rachunku materałowego (ang. BOM Bll of Materals), technolog marszrut produkcyjnych wymaganych do harmonogramowana zapotrzebowana materałowego, stanów zużyca zapasów symulowane są wartośc potrzeb materałowych netto, (2) Model zamawana umożlwający symulację welu warantów model zamawana (np. Parta na Partę, Ekonomczne Welkość zamówena, Stała Welkość Zamówena) wg oblczonych potrzeb materałowych netto, wg teracyjne zmenanych parametrów model. Model zamawana obejmuje symulację warunków wejścowych na podstawe kontraktów zakupowych, kosztów realzacj zamówena utrzymana zapasów, a także zasobów systemu transportowego magazynowego. (3) Generator rzeczywstego zużyca (4) Algorytm aktualzacj prognoz pomocncze modele symulacyjne rzeczywstego zużyca dla badanych ndeksów materałowych, nezbędne dla symulacj rzeczywstego środowska zużyca potrzeb materałowych, realzacj dostaw materałowych procesów transportowych oraz dostępnośc zapasów na etape weryfkacj model zmawana. (5) Model weryfkacj metod zamawana umożlwający analzę welokryteralną wybór model satysfakcjonujących wg zadanych wartośc kryterów; ocena jest dokonywana na podstawe założonych wymagań dla modelu (operacyjnych) oraz odchyleń zabezpeczena materałowego otrzymanych na podstawe porównana z danym generatora rzeczywstego zużyca materałowego. (6) Model systemu transportowego (6.1) model weryfkacj systemu transportowego obejmujący modelowe rozwązane welokryteralnego planowana załadunku tras transportowych oraz obcążena floty harmonogramowana przewozów. W ramach modelu uwzględnono krytera decyzyjne outsourcngu usług transportowych oraz weryfkacj operacyjnej fnansowej procesów transportowych. (7) Model magazynowana stanow model pomocnczy wymagany dla zdefnowana możlwośc przyjęca obsług dostaw materałowych oraz utrzymana zapasów. (8) Model controllngu operacyjnego (model analzy efektywnośc) oparty o założena analzy danych kosztów kalkulacyjnych efektywnośc procesów przepływu materałów oraz założena wynku fnansowego przyjęte już na etape planu S&OP. W metodyce modelowana procesów składowych zarządzana przepływem materałów (np. planowana potrzeb materałowych, zamawana zarządzana zapasam, analzy kosztów efektywnośc, td.), obok podstawowych zależnośc merytorycznych, wykorzystano założena modelu referencyjnego SCOR, klasyczną teorę systemów oraz formułę ICOM opsu procesów. 26 S t r o n a

Hstora zużyca ndeksu materałowego w ujęcu dzeń po dnu Prognoza (średna) w okrese Standardowy błąd prognozy Kompletność rzeczywstych danych Strefy zużyca prognoz 3. Generator rzeczywstego zużyca (generator lczb losowych) Zużyce (rzeczywste) ndeksu materałowego w ujęcu dzeń po dnu Zużyce (losowe) ndeksu materałowego w ujęcu dzeń po dnu Strefy zużyca prognoz 4. Algorytm aktualzacj prognoz Indeks materałowy Dostawca - D Budżet 6. Model systemu transportowego Pozom obsług klenta w ujęcu probablstycznym - POP 6.1 Model weryfkacj systemu transportowego Długotermnowe zagregowane planowane sprzedaży wyrobów gotowych 1. Model planowana S&OP Zasoby przedsęborstwa (materalne, organzacyjne) Warunk kontraktów ceny materałów Plany wynków (BSC) Ogranczena kaptałowe Prognozy mesęczne z S&OP Standardowy błąd prognozy BOM Termn wyprzedzena dla płaszczyzny wyrobu Pozom obsług klenta w ujęcu probablstycznym - POP Teoretyczny rozkład popytu (uzupełnene brakujących danych) Wartość zakupów w przyjętym okrese 1.1 Model planowana potrzeb materałowych Normatyw braków, Rozkład zapotrzebowana brutto w ujęcu dzennym Potrzeby brutto w ujęcu dzennym Stany zapasów Horyzont prognostyczny Weryfkacja statyczna (SIR) Przepustowość magazynu Pojemność magazynu 2. Model zamawana Pozom obsług klenta w ujęcu loścowym (SIR) - wartość zmodyfkowana Czas realzacj zamówena - LT Mnmum logstyczne Zapas bezpeczeństwa ZB Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 Lczba okresów pokryca potrzeb - n Horyzont planowana potrzeb - t Współczynnk bezpeczeństwa Odchylene standardowe czasu cyklu uzupełnana zapasu Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu Kuz Prognoza - Pr 0 Zaktualzowana prognoza w ujęcu dzeń po dnu Stany zapasów Pojemność przepustowość magazynu 7. Model magazynowana Parametry nfrastruktury procesów magazynowych Stany zapasów Pozom obsług klenta w ujęcu probablstycznym - POP 5. Model weryfkacj metod zamawana Wynk weryfkacj metod zamawana Pozom obsług klenta w ujęcu loścowym (SIR) - wartość zmodyfkowana Czas realzacj zamówena - LT Mnmum logstyczne Zapas bezpeczeństwa ZB Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu Lczba okresów pokryca potrzeb - n Horyzont planowana potrzeb - t Współczynnk bezpeczeństwa - Odchylene standardowe czasu cyklu uzupełnana zapasu - Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu Kuz Prognoza - Pr 0 Lczba środków transportu Charakterystyka taboru Pozom obsług SIR Pozom zapasów Rotacja Dane operacyjne zamóweń dostaw Dane planstyczne - koszty, przychody, zysk, pozomy zapasów, kaptał obrotowy 0 Pozom obsług klenta w ujęcu loścowym (SIR) - wartość zmodyfkowana LT SWD, mnmum logstyczne Zapas bezpeczeństwa ZB Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu Lczba okresów pokryca potrzeb - n Horyzont planowana potrzeb - t Współczynnk bezpeczeństwa - Odchylene standardowe czasu cyklu uzupełnana zapasu - Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu Kuz Stany zapasów Pojemność przepustowość magazynu 8. Model controllngu operacyjnego model analzy efektywnośc Dane operacyjne przewozów Wykorzystana pojazdów Wykorzystana outsourcngu Wynk analzy efektywnośc Rzeczywste koszty Identyfkacja odchyleń o założeń Sterowane rekonfguracją model Rys. 3.7. Model welowarantowej symulacj zarządzana przepływem materałów analzy efektywnośc w procese zaopatrzena Źródło: Opracowane własne 27 S t r o n a

Tabelaryczne zestawene danych wejścowych parametrów wsadowych, dla poszczególnych etapów oceny efektywnośc procesu zaopatrzena z uwzględnenem modułów/procesów składowych dostarczających dane wejścowych, przedstawono w tabel 3.1. Tabela 3.1 Zestawene danych wejścowych parametrów wsadowych do analzy efektywnośc procesu zaopatrzena Moduł/proces dostarczający dane Dane wejścowe Element modelu Parametry wsadowe modelu Moduł S&OP Moduł weryfkacj zamówena Moduł weryfkacj zamówena Moduł transportowy Moduł transportowy Moduł transportowy Moduł transportowy Moduł transportowy Moduł transportowy Moduł transportowy Moduł transportowy Moduł transportowy Moduł transportowy Moduł transportowy Moduł S&OP Moduł S&OP Moduł S&OP Moduł S&OP Moduł S&OP Moduł S&OP Moduł S&OP Moduł S&OP Moduł S&OP Moduł S&OP Moduł S&OP Moduł S&OP t z czas realzacj pojedynczego zamówena t d czas pojedynczej dostawy n z lość zrealzowanych zamóweń D gt lczba wozodn gotowośc techncznej D lczba wozodn gotowośc ewdencyjnych D e lczba wozodn pracy D gt lczba wozodn gotowośc techncznej G łączna lczba wozogodzn pracy floty transportowej T j czas jazdy q średna ładowność poszczególnych grup pojazdów T czas pracy floty transportowej (w wozogodznach) Z jł lczba jazd ładownych wykonywanych przez wszystke pojazdy lub grupę D przejechana droga (w klometrach) Ł przewezony ładunek t p czas pojedynczego przyjęca materałów L ŁZ lczba pozycj zawartych w ładunkach zunfkowanych L Ł lczba pozycj zawartych we wszystkch ładunkach L ZZ lczba zamóweń zrealzowanych z zapasu dostawcy D welkość pojedynczej dostawy P welkość potrzeb w badanym okrese Z P zapas początkowy w -tym okrese Z K zapas końcowy w -tym okrese n lczba pomarów zapasów σ PT odchylene standardowe błędu prognozy w okrese cyklu uzupełnena zapasu P p prognozowana średna wartość popytu k u koszt zwązany z zamówenem przyjęcem jednej dostawy Analza ocena kontrol dostaw Analza ocena efektywnośc procesów transportowych Analza zabezpeczena potrzeb w procese zaopatrzena Analza ocena efektywnośc zarządzana zapasam n d całkowta lość dostaw w ws wartość wadlwych surowców w wo wartość wadlwych opakowań w wmp wartość wadlwych materałów pomocnczych L RZ lczba reklamacj zwrotów L DZ lczba dostaw zrealzowanych zgodne z parametram zamówena L DT lczba dostaw termnowych L DS lczba dostaw spełnających specjalne wymagana w z wartość pojedynczego zamówena T nw czas prac przeładunkowych K t przebeg ładowny (w wozoklometrach) P przebeg ogółem (w wozoklometrach) L p lość zużytego palwa (w ltrach) L DK lczba dostaw kompletnych n d całkowta lość dostaw n z lczba zatrudnonych L Z lczba wszystkch zrealzowanych zamóweń (dane hstoryczne) n d całkowta lość dostaw L dn lczba dostaw nezgodnych z wymaganam ω współczynnk bezpeczeństwa u o wskaźnk okresowego kosztu utrzymana zapasu w Kuz współczynnk kosztów utrzymana zapasów 28 S t r o n a

Moduł/proces dostarczający dane Dane wejścowe Element modelu Parametry wsadowe modelu Moduł S&OP Moduł S&OP Moduł zamówena Moduł zamówena Moduł zamówena Moduł zamówena Moduł zamówena Moduł zamówena Moduł weryfkacj zamówena Moduł weryfkacj zamówena Moduł weryfkacj zamówena Moduł weryfkacj zamówena Moduł transportowy Moduł transportowy Moduł transportowy Moduł transportowy Moduł Generatora Potrzeb Moduł weryfkacj zamówena Moduł Generatora Potrzeb Moduł Generatora Potrzeb Moduł Generatora Potrzeb Moduł Generatora Potrzeb Moduł weryfkacj zamówena C cena zakupu k JOZ koszt jednostkowy odtworzena zapasu K ZP wartość kosztów zaopatrzena L D lczba dostawców K ZPD wartość kosztów zaopatrzena przypadających na określonego dostawcę n DD lość dostaw zrealzowanych przez określonego dostawcę K ZM wartość kosztów zużyca materałów Z M przecętny stan zapasów materałowych O m welkość obrotu magazynowego w badanym okrese O mr welkość obrotu magazynowego wg rozchodu w badanym okrese Z s welkość średnego zapasu magazynowego O m welkość obrotu magazynowego w badanym okrese T te efektywny czas pracy śr. transportu magazynowego Q r cężar ładunków przemeszczanych śr. tr. mag. Z sp zapas dóbr składowanych w magazyne na paletach Z c zapas dóbr składowanych w magazyne K mc koszty magazynowana w badanym okrese O mp welkość obrotu magazynowego wg przychodu w badanym okrese O mr welkość obrotu magazynowego wg rozchodu w badanym okrese Z s (w) wartość średnego zapasu magazynowego w badanym okrese Z s (t) welkość średnego zapasu magazynowego w badanym okrese K mc koszty magazynowana w badanym okrese O mr welkość obrotu magazynowego wg rozchodu w badanym okrese Analza kosztów kaptału w procese zaopatrzena Analza wydajnośc organzacyjnej magazynu Analza wydajnośc techncznej magazynu Analza ekonomczna pracy magazynu K O wartość kosztów ogółem K RS wartość kosztów reklamowanych surowców K SO wartość kosztów surowców ogółem K DN wartość kosztów dostaw nekompletnych Z p średna lczba zatrudnonych pracownków w magazyne T re lczba godzn przepracowanych przez magazynerów w badanym okrese T re lczba godzn przepracowanych przez magazynerów w badanym okrese W w wartość wyposażena techncznego magazynu Z p średna lczba zatrudnonych pracownków w magazyne P s powerzchna składowa magazynu W w wartość wyposażena techncznego magazynu V s pojemność składowa (nomnalna) magazynu wg planu zagospodarowana przestrzen magazynowej V u pojemność użytkowa magazynu W st wartość środków transportu magazynowego U welkość zysku osągnętego przez magazyn w badanym okrese Z welkość zapasu magazynowego na początku badanego okresu d lczba dn w badanym okrese W w wartość wyposażena techncznego magazynu Z p średna lczba zatrudnonych pracownków w magazyne Moduł S&OP Moduł S&OP Moduł S&OP Moduł S&OP Z śr zapas średn w badanym okrese L pm lczba przemeszczeń w magazyne K k koszty kompletacj L zk lczba zleceń kompletacyjnych Analza kosztów magazynowana P u powerzchna użytkowa magazynu K mu koszty eksploatacj wyposażena magazynu K mo koszty osobowe pracownków magazynowych K M koszty magazynu L ms lczba mejsc składowych ogółem Źródło: Opracowane własne 29 S t r o n a

3.1. Model planowana sprzedaży operacj - S&OP MICHAŁ ADAMCZAK, PIOTR CYPLIK, ROMAN DOMAŃSKI, ŁUKASZ HADAŚ, MARTYNA MALAK, ŻANETA PRUSKA, BOGUSŁAW ŚLIWCZYŃSKI Wyższa Szkoła Logstyk Plan S&OP obejmuje programowane asortymentu welkośc sprzedaży oraz produkcj operacj w łańcuchu przepływu materałów produktów. Zarządzane przepływem materałów jest przede wszystkm powązane z dzałanam w średnm krótkm horyzonce planowana (główny harmonogram produkcj, planowane potrzeb materałowych), ale jego uwarunkowana strategczne rynkowe prognozy sprzedaży produkcj, plany fnansowe, plany nwestycyjne rozwoju zasobów przedsęborstwa wynkają z planów długookresowych (strategcznych). Przykładowy schemat relacj planów zarządzana przepływem materałów uwarunkowana oraz wpływ planu S&OP na zależnośc pomędzy planowanem długo-, średno- krótkotermnowym przedstawono na rysunku 3.1.1. Prognozy dzałalnośc przedsęborstwa (np. sprzedaży) Plan sprzedaży produkcj - S&OP Asortymentowo-loścowy plan produkcj Plan fnansowy Plan zapotrzebowana na zasoby Dług horyzont planowana Zarządzane popytem Główny harmonogram produkcj Wstępny plan wykorzystana potencjału Średn horyzont planowana Plan potrzeb materałowych Plan obcążeń potencjału (zasobów) Krótk horyzont planowana Sterowane przebegem dzałań (produkcj) Sterowane zaopatrzenem Rys. 3.1.1. Lokalzacja relacje planu S&OP w otoczenu zarządzana przepływem materałów Źródło: Opracowane własne Do planów otoczena przepływu materałów, znacząco wpływających na efektywność planu S&OP są zalczane: Prognoza dzałalnośc przedsęborstwa w jej ramach wykonywana jest ocena czynnków otoczena (ekonomcznych, technologcznych, społecznych) dzałań konkurencj, które mogą wpływać na popyt na produkty przedsęborstwa. Na podstawe prognoz podejmowane są strategczne decyzje sprzedaży (rynk, grupy produktów), decyzje o rozwoju technologcznym zasobów ludzkch, decyzje nwestycyjne, kształtowana jest jakość zapotrzebowane na kaptał. Plan sprzedaży produkcj (S&OP) obejmuje kojarzene grup wytwarzanych wyrobów z rynkam ch sprzedaży (z podzałem na grupy klentów obszary geografczne). Połączene produkt rynek jest podstawą ntegracj planowana wszystkch dzałań (marketngowych kreowana popytu, budowana kanałów dystrybucj zaopatrzena, dopasowana wydajnośc pozomu technologcznego produkcj oraz jakośc produktu według wymagań rynku). Planowane sprzedaży tworzy podstawy planowana przychodów przedsęborstwa. Analza opłacalnośc planu S&OP jest podstawą efektywnego planowana procesów przepływu materałów jest odnesenem dla systemu controllngu operacyjnego (patrz rys. 3.7). 30 S t r o n a Wyższa Szkoła Logstyk, Poznao 2015 Ślwczyosk B. (red.), Modelowane systemu zarządzana przepływem materałów oceny efektywnośc procesów.

Asortymentowo-loścowy plan produkcj określa loścowe zadana przyszłych okresów, łączną welkość produkcj grup wyrobów przedsęborstwa rozłożoną w czase, wymaganą do pokryca popytu. Planowane produkcj na tym pozome pownno uwzględnać sezonowość popytu, wąske gardła okresowe tworzene zapasów w powązanu z planem zapotrzebowana na zasoby produkcyjne przedsęborstwa oraz potrzebam kooperacj z podwykonawcam. Plan asortymentowo-loścowym łączy planowane długookresowe (sprzedaży, fnansów) z planem średnookresowym głównym harmonogramem produkcj. Plan zapotrzebowana na zasoby określa długotermnowe potrzeby zasobów przedsęborstwa zabezpeczających realzację planów sprzedaży (ludz wedzy, mocy produkcyjnych, transportowych magazynowych oraz budynków wyposażena, systemów nformatycznych). Plan jest podstawą przygotowana planów nwestycyjnych, a welkośc potrzeb zasobów pownny wystarczyć na realzację planu produkcj. Plan fnansowy zawera zestawene welkośc planowanych przychodów ze sprzedaży z kosztam produkcj sprzedaży wyrobów oraz nnym wydatkam przedsęborstwa w okrese czasu objętym planem. Określone zostają potrzeby fnansowe przedsęborstwa oraz źródła ch pokryca. Główny harmonogram produkcj zawera termny lczbę part produkcyjnych poszczególnych wyrobów w średnm horyzonce czasu, który jest jednocześne podstawą wstępnego planu wykorzystana (obcążena) potencjału produkcyjnego. Plan stanow podstawę określena harmonogramu spływu wyrobów fnalnych z produkcj, zapotrzebowana na materały realzację dostaw materałów. Główny harmonogram produkcj jest centralnym ognwem łączącym wszystke czynnośc planstyczne organzacyjne przepływu materałów (w tym sterowana zaopatrzenem materałowym, procesam transportowym dostaw materałów). Wstępny plan wykorzystana potencjału produkcyjnego stanow podstawę dopasowana harmonogramu produkcj do dostępnej w takm samym cyklu czasowym zdolnośc produkcyjnej przedsęborstwa oraz możlwośc dostawców kooperantów. Na podstawe porównana obcążeń (wynkających z planu sprzedaży produkcj) zdolnośc produkcyjnych, plan jest narzędzem kontrolnym, pozwalającym określć wąske gardła przepływu materałów ogranczena dostępnośc zasobów produkcyjnych. Zarządzane popytem obejmuje zberane porządkowane danych zamóweń zewnętrznych (od klentów) wewnętrznych (np. dzałań promocyjnych lub sec serwsowej) na produkty. Analzowane są ceny, plność realzacj, zyskowność produktu. Określane są welkośc termny produkcj poszczególnych part produkcyjnych dla głównego harmonogramu produkcj, pokrywające potrzeby planu loścowo-asortymentowego produkcj. Plan potrzeb materałowych określa harmonogram zapotrzebowana materałowego dla produktów, wytwarzanych zgodne z przyjętym w harmonograme produkcj partam produkcyjnym. Plan określa asortyment welkość potrzeb poszczególnych materałów wynkających ze struktury wyrobu gotowego. Praktyczne plan potrzeb materałowych obejmuje każdy element wyrobu fnalnego, na każdym etape procesu wytwarzana. Plan obcążeń potencjału (zasobów) określa harmonogram obcążena zdolnośc produkcyjnych nezbędnych do wykonana operacj produkcyjnych. Oblczone w plane welkośc czas obcążena ludz oraz maszyn urządzeń, umożlwają kontrolę przyjętego harmonogramu produkcj oraz planu potrzeb materałowych w przypadku braku możlwośc zblansowana obcążeń, wprowadzane są korekty do planu produkcj planu potrzeb materałowych. W wynku opracowana planu S&OP dla przyjętych normatywów operacyjnych kosztowych pracochłonnośc, zużyca materałów, energ nnych kosztów standardowych oraz przychodów ze sprzedaży planowanych produktów wykonywane jest blansowane potrzeb ze zdolnoścam produkcyjnym (określene realnośc planu) oraz na podstawe przychodów kosztów sprzedaży wykonywana jest analza efektywnośc planu S&OP. Efektywność procesów (E) w pełnym łańcuchu wytwarzana sprzedaży produktów jest określana m.n. na podstawe efektu osągana zysku (Z) w horyzonce planu S&OP: 31 S t r o n a

Z = P K E = Z/P (efektywność sprzedaży); E = Z/K (efektywność kosztowa); E = Z/A (efektywność aktywów) gdze: P przychody ze sprzedaży określonych w plane wyrobów (na podstawe wszystkch grup produktów), K koszty ponoszone w pełnych łańcuchach dostaw wyrobów na docelowe rynk. A aktywa trwałe obrotowe (zasoby) przedsęborstwa Na podstawe planu S&OP opracowywany jest plan potrzeb materałowych dla wytworzena sprzedaży zaplanowanej oferty loścowo-asortymentowej produktów. Szczegółowy algorytm planowana potrzeb materałowych (materału AC231-09-002) na podstawe planu S&OP przedstawono na rys. 3.1.2. 32 S t r o n a

START Algorytm oblczena welkośc potrzeb materału AC231-09-002 Generator prognoz zapotrzebowana zagregowanego PS P 1 := rozkład (prognoza sprzedaży P 1) OP: okres planowana sprzedaży PS P 1(OP): zagregowana welkość potrzeb sprzedaży P1 w okrese OP PS P 1(OP):= RP P 1(OP) Algorytm planowana S&OP P P 1 := welkość potrzeb produkcj P 1 Algorytm planowana dystrybucj przenesena potrzeb sprzedaży na pozom spływu z produkcj Algorytm zarządzana popytem Algorytm blansowana zasobów produkcyjnych Algorytm weryfkacj fnansowej - analza wynku fnansowego, - analza potrzeb kaptału operacyjnego, struktura wyrobu P 1 : BOM(P 1) wykaz materałowy (BOM)P 1 : 1.. n zapas dysponowany ( 1.. n) : zap 1.. zap n otwarte zamówene ( 1.. n) : zam 1.. zam n pozom braków ( 1.. n) : brak 1.. brak n Algorytm rachunku materałowego AC231-09-002 PM AC231-09-002 := welkość potrzeb materałowych ndeksu AC231-09-002 Mnmalna welkość zamówena AC231-09-002 : WZ mn Mnmalna wartość wszystkch zamóweń WD D N składanych do dostawcy AC231-09-002 : WD Nmn [dostawca D N] TAK PM AC231-09-002 := WZmn Czy WDNmn - WDN WZmn - PM AC231-09-002 NIE PM AC231-09-002 := PM AC231-09-002 + (WDNmn - WDN) NIE Czy WDN WDNmn WD N:= WD D N ( 1.. K) NIE Czy PM AC231-09-002 WZmn TAK TAK Rys. 3.1.1 Algorytm planowana potrzeb materałowych (materału AC231-09-002) na podstawe planu S&OP Źródło: Opracowane własne na podstawe wynków badań STOP Algorytm oblczena welkośc potrzeb materału AC231-09-002 33 S t r o n a

Dane wykorzystywane w modelu na etape planowana S&OP - do analzy weryfkacj prognoz planów sprzedaży, mocy produkcyjnych dostępnych zapasów - przedstawono w tabel 3.1.1. Tabela 3.1.1 Dane planu S&OP długotermnowej analzy potrzeb materałowych Dana Oznaczene Format danych Pr +1 Pr P j n Pr +1 k Pr +1 w j Średna arytmetyczna prognoza na -ty okres Popyt w j-tym okrese na rynkach, na których dzała przedsęborstwo lczba elementów próby Średna arytmetyczna lość elementów, na podstawe, których lczona jest prognoza Średna ruchoma ważona waga j-tego elementu lczba lczba lczba Jednostka mary Zależna od prognozowanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) Zależna od prognozowanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) Zależna od badanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) lczba - lczba Zależna od prognozowanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) lczba - lczba lczba Pr +1 Model Browna lczba Zależna od prognozowanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) Lczba dodatna Zależna od prognozowanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) - stała wygładzana lczba <0;1> P Pr +1 popyt rzeczywsty w -tym okrese Model Holta lczba lczba Zależna od badanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) Zależna od prognozowanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) Źródło Wzór Ops pola Dzał sprzedaży wyroby gotowe Dzał zaopatrzena materały surowce Dzał sprzedaży wyroby gotowe Dzał zaopatrzena materały surowce Dzał sprzedaży wyroby gotowe Dzał zaopatrzena materały surowce Dzał sprzedaży wyroby gotowe Dzał zaopatrzena materały surowce Dzał sprzedaży wyroby gotowe Dzał zaopatrzena materały surowce Dzał sprzedaży wyroby gotowe Dzał zaopatrzena materały surowce Dzał sprzedaży wyroby gotowe Dzał zaopatrzena materały surowce Dzał sprzedaży wyroby gotowe Dzał zaopatrzena materały surowce Dzał sprzedaży wyroby gotowe Dzał zaopatrzena materały surowce Dzał sprzedaży wyroby gotowe Dzał zaopatrzena materały surowce Dzał sprzedaży wyroby gotowe Dzał zaopatrzena materały surowce Dzał sprzedaży wyroby gotowe Dzał zaopatrzena materały surowce Pr +1= Pr +1= n 1 - - - n 1 k - k P j P Pr +1= Pj w j 1k 1k - w Pr +1 = P + Pr (1 - ), - - Pr +j = a + b j a = P + (1-) (a -1 + b -1) b = (a a -1) + (1- ) b -1 j j Wartość wyznaczana na potrzeby tworzena planu S&OP Wartość prognozy badanej cechy w określonym przedzale czasu Wartość nezbędna do określana prognoz Ilość okresów na podstawe, których określono welkość prognozy Wartość wyznaczana na potrzeby tworzena planu S&OP Pozwala na okreslene z jak długego przedzału czasu mają być brane dane do sporządzena prognozy Wartość wyznaczana na potrzeby tworzena planu S&OP Pozwala na określene stotnośc danej cechy, stneje możlwość doperana wag, których suma wynos 1 jak systemu wag bez grancznej wartośc sumy Wartość wyznaczana na potrzeby tworzena planu S&OP Zanotowana wartość popytu w określonym przedzale czasu na określony wyrób lub usługę Wartość wyznaczana na potrzeby tworzena planu S&OP 34 S t r o n a

Dana Oznaczene Format danych P pj P sa a w a n stała wygładzana trendu Planowany popyt w j-tym okrese na rynkach, na których przedsęborstwo zamerza dzałać Plan sprzedaży a- tego asortymentu w -tym okrese czasu Asortyment wycofywany z rynku Asortyment wprowadzany na rynek lczba lczba lczba Alfanumeryczny ltery/lczby Alfanumeryczny ltery/lczby Jednostka mary zawerająca sę w przedzale <0;1> Zależna od badanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) Zależna od badanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) - - Źródło Wzór Ops pola Dzał sprzedaży wyroby gotowe Dzał zaopatrzena materały surowce Dzał sprzedaży - Dzał sprzedaży - Dzał sprzedaży Dzał marketngu - Dzał sprzedaży Dzał marketngu - - Welkość używana w celu opracowana prognozy wg. modelu Holta Wartość nezbędna do określana prognoz Plan sprzedaży sporządzany w ujęcu zgodnym z potrzebam przedsęborstwa (np. w ujęcu asortymentowo loścowym z uwzględnenem rynków, na których dzała przedsęborstwo) Zestaw pozycj materałowych, których sprzedaż ne będze kontynuowana Zestaw pozycj materałowych, wprowadzanych na rynek s Wskaźnk sezonowośc lczba procent Dzał sprzedaży wyroby gotowe Dzał zaopatrzena materały surowce s = P /P Dana nezbędna do opracowywana planów sprzedaży O a T M t L t R t P pa D a ZW a Potwerdzone zamówena na dany asortymenty Dostępne technologe w -tym okrese czasu Moce produkcyjne dla t-tej technolog w -tym okrese czasu Dostępne zasoby ludzke dla t-tej technolog w -tym okrese czasu Plan remontów dla t-tej technolog w - tym okrese czasu Program produkcj a-tego asortymentu w -tym okrese czasu Zapotrzebowane na a-ty asortyment w - tym przedzale czasu Dostępny zapas wolny a-tego asortymentu lczba Alfanumeryczny ltery/lczby lczba lczba lczba lczba lczba lczba Zależna od badanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) - Gr godzny robocze Gr godzny robocze Gr godzny robocze Zależna od badanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) Zależna od badanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) Zależna od badanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) Dzał sprzedaży - Technologczne przygotowane produkcj Planowane produkcj Technologczne przygotowane produkcj Planowane produkcj Dzał kadr Planowane produkcj Dzał utrzymana ruchu Planowane produkcj Planowane produkcj Dzał zaopatrzena Dzał zaopatrzena - - - - - - ZW a = ZM a + ZZ a + ZR a Sumaryczna welkość zamóweń na dany asortyment w określonym przedzale czasu Zbór technolog, z których może korzystać przedsęborstwo w określonym przedzale czasu Moce określone w godznach roboczych dla każdej z dysponowanych technolog Moce produkcyjne ludz w godznach roboczych dla każdej z dysponowanych technolog Plan remontów rozumany jako umnejszene dostępnych mocy produkcyjnych dla t-tej technolog w -tym okrese czasu Program asortymentowo loścowy Zapotrzebowane wynkające z metody MRP Zapas, którym dysponuje w określonym przedzale czasu przedsęborstwo 35 S t r o n a

Dana Oznaczene Format danych ZM a ZZ a ZR a S x Zapas magazynowy a-tego asortymentu Zapas zamówony a-tego asortymentu Zapas zarezerwowany a- tego asortymentu Dostawca lczba lczba lczba Alfanumeryczny ltery/lczby Jednostka mary Zależna od badanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) Zależna od badanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) Zależna od badanej welkośc jednostk czasu (szt/dzeń, kg/mc tp.) Źródło Wzór Ops pola Dzał zaopatrzena WMS Dzał zaopatrzena - Dzał zaopatrzena Planowane produkcj - Dzał zaopatrzena - Źródło: Wynk badań własnych - - Dostępny na magazyne zapas Materały zamówone u dostawcy Zapasa zarezerwowany na potrzeby sprzedaży, produkcj, dzałań specjalnych Symbol dostawcy, do którego przypsane są wszystke charakterystyk materałów Dane wejścowe prognoz planów sprzedaży do planu S&OP mogą być mportowane z baz danych systemu ERP przedsęborstwa lub z nnych źródeł (np. arkuszy danych). W modelu systemu zarządzana przepływem materałów może być na etape planowana S&OP wykorzystany generator prognoz/planów sprzedaży. Model procesu planowana S&OP uwzględnający zagneżdżone podprocesy, wykonany w środowsku Grafx Process, przedstawono na rys. 3.1.2. 1 Początek modelu S&OP 2 Prognozowane planowane sprzedaży 3 Blansowane zdolnośc operacyjnej w łańcuchu dostaw 4 Analza efektywnośc planu S&OP 5 Model SOP Komunkat WyjsceSOP Partner: Model PPM 6 Przekazane planu S&OP Rys. 3.1.2 Model procesu S&OP wykonany w środowsku Grafx Process Źródło: Wynk badań własnych 36 S t r o n a

3.2. Model planowana potrzeb materałowych MICHAŁ ADAMCZAK, PIOTR CYPLIK, ROMAN DOMAŃSKI, ŁUKASZ HADAŚ, MARTYNA MALAK, ŻANETA PRUSKA, BOGUSŁAW ŚLIWCZYŃSKI Wyższa Szkoła Logstyk Planowane potrzeb w sec zaopatrzena kooperacj produkcj ma na celu zapewnene dostaw zgodne z wymaganam planu operacj produkcyjnych wg planu S&OP. Do planowana potrzeb materałowych kooperacj produkcj (potrzeb dostaw podzespołów półproduktów od podwykonawców) są wykorzystywane metody planowana potrzeb materałowych (rodzna metod klasy MRP). Określany jest harmonogram zapotrzebowana materałowego, wynkający z asortymentu oraz welkośc termnu wykonana wyrobu gotowego w procese produkcj. Oblczane są termny dostawy elementów, surowców materałów, konecznych do wytworzena wyrobu gotowego zgodne z harmonogramem produkcj lub planem odtwarzana zapasów. Planowane potrzeb materałowych obejmuje każdy element wyrobu fnalnego, w każdej faze procesu wytwarzana. W wynku planowana zgodne z metodą MRP powstaje harmonogram dostaw, który jest podstawą planowana potrzeb transportowych przedsęborstwa. Podstawą ntegracj dzałań jest wspólna baza danych planstycznych, procedury formuły planowana oraz parametry normatywy planowana (rys. 3.2.1). Zntegrowane odnesene do ndeksu materałowego - analza poprawnośc oblczeo, aktualnośc danych normatywów, doboru metod parametrów planowana dzałao zasobów, zgodnośc z planem, analza odchyleo, wskazane sposobu korekty błędów Źródło danych Dzał Produkcj, Konstrukcj lub Technolog Dzał Magazynu Dzał Zaopatrzena Dzał Zaopatrzena Integracja danych Struktura wyrobu zapotrzebowane na materały składowe Beżący stan zapasów Cykl dostawy materałów Aktualne realzowane zamówena (otwarte) Źródło danych: Dzał produkcj Welkośd potrzeb brutto Planowane potrzeb materałowych (np. wg metody MRP) Welkośd potrzeb netto Welkośc termny dostaw Mejsce, termn pozom utrzymywanych zapasów Plan zakupów Harmonogram wydatków Integracja danych Struktura procesu technologcznego (z uwzględnenem obcążena zdolnośc produkcyjnej) Normatywy welkośc part produkcyjnej Harmonogram remontów konserwacj (defnowane dostępnej zdolnośc produkcyjnej) Portfel zaległych zamóweo Termny płatnośc Źródło danych Dzał Produkcj lub Dzał Techolog Dzał Produkcj lub Planowana Produkcj Dzał Remontów lub Utrzymana Ruchu Dzał Obsług Klentta Dzał Fnansowy lub Zaopatrzena Rys. 3.2.1. Środowsko ntegracj danych planowana potrzeb materałowych organzacj zaopatrzena Źródło: opracowane własne Dane wejścowe w planowanu potrzeb materałowych obejmują: zapotrzebowane materałowe brutto, struktura wyrobu, zapas dysponowany, welkość part produkcj (dostawy), cykle produkcj (dostaw). 37 S t r o na Wyższa Szkoła Logstyk, Poznao 2015 Ślwczyosk B. (red.), Modelowane systemu zarządzana przepływem materałów oceny efektywnośc procesów.

Potrzeby brutto wynkają z zapotrzebowana na dany element (zamówena, prognozy) na określonym pozome złożonośc wyrobu, wylczone w oparcu o strukturę wyrobu program produkcj. Analza struktury wyrobu polega na określenu: elementów konecznych do wyprodukowana wyrobu fnalnego, pozomu wyrobu fnalnego, na którym występuje zapotrzebowane na każdy z elementów, oraz powtarzalnośc każdego z elementów na każdym z pozomów. Powszechne wykorzystywaną formą grafczną jest drzewo struktury wyrobu z nanesoną normą loścową zużyca materałów dla jednej sztuk wyrobu gotowego (podaną w nawase), ndeksam materałowym oraz oznaczenem pozomu złożonośc wyrobu. Relacje pomędzy materałam, częścam, podzespołam zespołam, nformujące w jak sposób wszystke elementy z lsty materałów są łączone ze sobą, w celu otrzymana wyrobu gotowego. Pozom złożonośc wyrobu jest odnesenem do procesu produkcyjnego np. pozom produktu gotowego (pozom 0), pozom półproduktu (pozom 1), pozom podzespołu (pozom 2), czy elementu (pozom 3). Pozomem O jest zawsze oznaczany pozom wyrobu fnalnego. Przykładowe drzewo struktury wyrobu - mernka elektrycznego - przedstawono na rysunku 3.2.2. Mernk elektryczny ME 142 (1) Pozom 0 Pozom wyrobu Konstrukcja K 8 (1) Zaslacz Z 220 (1) Układ pomarowy UP-C 710 (1) Pozom 1 Pozom półwyrobu Wyśwetlacz cyfrowy WC-P 660 (1) Obudowa O-12 (1) Zacsk elektrotechnczne ZE 9 (4) Pozom 2 Pozom zespołu Rys. 3.2.2. Przykład struktury wyrobu Mernka elektrycznego ME 142 Źródło: opracowane własne Zapas dysponowany określa lość danego materału, dostępną możlwą do wykorzystana, a uwzględnając zależnośc operacyjne przedsęborstw w procese zaopatrzena zapas dysponowany można występować w jednym z czterech warantów: zapas w magazyne, zapas w magazyne + zapas w transporce, albo tylko zapas w transporce, (zapas w magazyne + zapas w transporce, albo tylko zapas w transporce) welkość rezerwacj, ((zapas w magazyne + zapas w transporce albo tylko zapas w transporce) welkość rezerwacj) zapas zabezpeczający. 25 Na podstawe przedstawonych danych analzy potrzeb materałowych wykonywany jest blans przepływających przez przedsęborstwo strumen materałów surowców, zdefnowany formułą: gdze: Zp zapas początkowy, D welkość dostaw, Z welkość zużyca, Zk zapas końcowy. Z p + D = Z + Z k Z zasady blansowana potrzeb materałowych można uzyskać następujące dane loścowe: prognozowane welkośc (lość) zużyca, planowane welkośc dostaw, planowane welkośc zapasu końcowego. W oparcu o zasadę blansowana potrzeb materałowych można równeż określć dane w wymarze czasowym: prognozowany czas (moment wystąpena) zużyca, planowany termn złożena zamówena, który można opsać formułą: 25 Fertsch M., Podstawy zarządzana przepływem materałów w przykładach, Instytut Logstyk Magazynowana, Poznań 2003, s.28-33 38 S t r o n a

T zam = T d T cd gdze: Tzam planowany termn złożena zamówena, Td planowany termn dostawy, Tcd czas cyklu dostawy. 26 Kluczowym zagadnenem w blansowanu potrzeb materałowych jest kalkulacja welkośc zapasu. Planowane potrzeb netto, to uwzględnane w całkowtych potrzebach brutto dysponowanego stanu zapasów (zapasów możlwych do wykorzystana po odlczenu np. zapasów rezerwowych dla nnych potrzeb wymaganych zapasów końcowych bezpeczeństwa) oraz złożonych zamóweń pozostających w trakce realzacj, co można zdefnować formułą: P N = P B Z Z otw gdze: PN potrzeby netto, PB potrzeby brutto, Z zapas, Zotw otwarte zamówena. 27 W ramach analzy materałowej uwzględnane są dane hstor zużyca materałowego prognoz potrzeb materałowych, a także rezerw zapasów obowązkowych. Na przyszłe potrzeby materałowe w procese zaopatrzena, rzutujące zarówno na potrzeby kaptałowe, welkość zamówena, przepustowość procesu transportowego jak magazynowego, wpływają reklamacje zwroty, tolerancje zużyca oraz ubytk brak materałowe, a także welkośc produkcj za brak które korygują plan loścowo-asortymentowy potrzeb materałowych Wartość zakupów w przyjętym okrese Prognozy mesęczne z SOP Standardowy błąd prognozy BOM Termn wyprzedzena dla płaszczyzny wyrobu 1. Model planowana potrzeb materałowych Potrzeby brutto w ujęcu dzennym Normatyw braków, Rozkład zapotrzebowana brutto w ujęcu dzennym Rys. 3.2.3. Model planowana potrzeb materałowych wg metodyk opsu ICOM Źródło: Opracowane własne W przedstawonym na rys. 3.2.3 modelu planowana potrzeb materałowych wg metodyk ICOM ogranczenem jest wartość zakupów w określonym czase (zaplanowany budżet na materały). Parametram mającym wpływ na wynk są: normatyw braków (koneczność powększena lośc z planu S&OP o współczynnk wadlwośc materałów) oraz rozkład zapotrzebowana brutto w ujęcu dzennym (zależny od mechanzmu transformującego zagregowaną welkość mesęczną na zdezagregowane welkośc dzenne). 26 Ślwczyńsk B., Planowane logstyczne, Instytut Logstyk Magazynowana, Poznań 2008, s. 120 27 Ślwczyńsk B., Planowane logstyczne, Instytut Logstyk Magazynowana, Poznań 2008, s. 126 39 S t r o n a

3.2.1. Dane modelu planowana potrzeb materałowych Podstawą ntegracj w modelu welu danych dotyczących potrzeb materałowych (rys. 3.2.1) jest jednoznaczna dentyfkacja materałowa system ndeksacj (kodyfkacj) materałowej. Logka struktury ndeksu wynka z lośc stosowanych materałów oraz potrzeb ch grupowana oraz sprawnej jednoznacznej dentyfkacj pozycj materałowej. Przykładową notację ndeksu materałowego przedstawono na rys. 3.2.1.1. KT - Kategora GR - Grupa PG - Podgrupa KL - Klasa NR - Kolejny numer pozycj materałowej N N N N N N N N N N N N N N N N N N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 N - wartość numeryczna (09) Rys. 3.2.1.1. Przykładowa notacja ndeksu materałowego o 18 cyfrach znaczących Źródło: Opracowane własne Jednoznaczne zdefnowane dane opsujące pozycję materałową w polach bazy danych systemu nformatycznego przedsęborstwa, zawera Kartoteka Indeksu Materałowego (KIM). Dane opsujące ndeks materałowy (IM) w kartotece ndeksu materałowego (KIM) przedstawone w tabel 1.1 (rozdzał 1) tworzą wspólny rekord danych w baze danych SI przedsęborstwa. Na potrzeby planowana potrzeb materałowych nezbędne są dane parametry planowana dotyczące (tabela 3.2.1.2): horyzontu planowana, potrzeb brutto (zużyce) w tym horyzonce (rozkład w czase), dostępnego zapasu w momence opracowywana planu sposobu jego kalkulacj, założonych (otwartych) zamóweń (uruchomena produkcj, dostawy w transporce), które nastąpły przed uruchomenem planu, długośc cykl realzacj produkcj/dostawy, welkośc part produkcj/dostawy danych uzupełnających dot. zapasu: welkość zapasu rezerwowego czy zabezpeczającego, sposobu wylczana zapotrzebowana netto. Tabela 3.2.1.2 Dane parametry planowana potrzeb materałowych Dana Oznaczene Format danych Jednostka mary ZP Zapas początkowy Lczba WD Welkość dostawy Lczba Z (PB) Zużyce, zapotrzebowane (potrzeby) brutto Lczba wg jednostek naturalnych (szt., l, mb, m 2, tp.) Zależna od badanej welkośc (szt, l, kg tp.) wg jednostek naturalnych (szt., l, mb, m 2, tp.) Źródło danych Wzór Ops pola Dzał Zarządzana Zapasam Plan SOP, Kartoteka dostawców Plan SOP ZP = ZK Parta produkcj: nopt (EWP) Parta dostawy: SWP, EWP, PNP, SLPP, OSCZ, MPZ, NKJ, NKŁ prognozy, zamówena Początkowy stan zapasu na dany okres jest równy stanow tego zapasu na konec poprzednego okresu; zapas może być wyrażony wg jednej z formuł na ZD, Wyznaczane welkośc part produkcj uwzględna relacje kosztów uruchomena do realzacj produkcj; wyznaczane welkośc part dostawy uwzględna relacje kosztów zamawana magazynowana zapasów Charakterystyka danych w ramach potrzeb brutto (zużyce) 40 S t r o n a

Dana Oznaczene Format danych Jednostka mary ZK Zapas końcowy Lczba BM Blans materałowy Lczba wg jednostek naturalnych (szt., l, mb, m 2, tp.) wg jednostek naturalnych (szt., l, mb, m 2, tp.) Źródło danych Wzór Ops pola Dzał Zarządzana Zapasam Dzał Zarządzana Zapasam, Kartoteka dostawców, Plan SOP ZK = ZP + WD - Z ZP + D = Z + ZK Zapas końcowy jest wylczany jako różnca pomędzy zapasem początkowym otrzymanym dostawam a welkoścą zużyca (potrzeby) Poszukwany jest stan równowag (L=P) - blans może pokazać nedobór albo nadmar materałów TD Termn dostawy Data TCD (CD) TZ ZO PN PB C BOM P/Z ZD CD Czas cyklu dostawy, cykl dostawy Termn złożena zamówena (planowany) Otwarte zamówena Zapotrzebowane (potrzeby) netto Zapotrzebowane (potrzeby) brutto Cyklogram Struktura wyrobu Pochodzene przedmotu Zapas dysponowany Cykl produkcj, cykl dostawy Lczba Data Lczba Lczba Lczba Rysunek, schemat montażowy graf drzewo, Rysunek, graf drzewo, tabela strukturalna Znak alfanumeryczne: ltera lub cyfra Lczba Lczba Jednostk czasu: godzny, mnuty wg jednostek naturalnych (szt., l, mb, m 2, tp.) Zależna od badanej welkośc (szt, l, kg tp.) Zależna od badanej welkośc (szt, l, kg tp.) Zależna od badanej welkośc (szt, l, kg tp.) Jednostk czasu: godzny, mnuty Dzał Zakupów Kartoteka dostawców Plan SOP, Kartoteka dostawców Plan SOP MRP Plan SOP Struktura wyrobu (BOM) Dzał Konstrukcj; Dzał Technolog Plan SOP Dzał Zarządzana Zapasam Plan SOP, Kartoteka dostawców Cykle dostawy: deklaracje dostawców TZ = TD - TCD PN = PB - ZD prognozy, zamówena ZD1=ZM, ZD2=ZM+ZT, ZD3=(1,2)-ZR, ZD4=(1,2,3)-ZZ Cykle produkcj: sz, r, sz-r Cykle dostawy: deklaracje dostawców Moment otrzymana dostawy wewnętrznej lub zewnętrznej Charakterystyka danych w ramach cykl dostaw Moment złożena zamówena jest wylczany jako różnca pomędzy termnem dostawy a czasem cyklu dostawy Wykaz wszystkch uruchomonych ale ne zakończonych zleceń produkcyjnych oraz wszystkch zamówonych ale ne przyjętych dostaw Potrzeby netto są wylczane jako różnca pomędzy potrzebam brutto a stanem zapasu dysponowanego Potrzeby brutto określa sę w odnesenu do każdego przedmotu na wszystkch pozomach złożonośc struktury wyrobu Cyklogram jest obróconą w prawo o kąt prosty strukturą wyrobu, która uwzględna czasy cykl przedmotów; występuje w dwóch odmanach: w przód oraz w tył Charakterystyka danych w ramach struktury wyrobu Przedmoty mogą wykazać jedną z dwóch charakterystyk: pochodzene z produkcj własnej albo pochodzene obce, z zakupów zewnętrznych Zapas dysponowany: ZM materał w magazyne; ZT zapas w transporce ZR rezerwacja zapasu ZZ - zapas bezpeczeństwa Charakterystyka danych w ramach cykl dostaw Źródło: opracowane własne 41 S t r o n a

3.2.2. Algorytmy przetwarzana danych Algorytm planowane potrzeb materałowych obejmuje planowane welkośc termnów potrzeb poszczególnych materałów wchodzących w skład wyrobu gotowego. Welkośc potrzeb materałowych potrzeb netto (PN) są określane na podstawe: potrzeb brutto wyrobów (P B ) lczby wyrobów gotowych określonych przez welkość part produkcyjnej w głównym harmonograme produkcj, struktury wyrobu gotowego określającej zapotrzebowane na wszystke materały elementy składowe wchodzące w skład wyrobu, aktualnego stanu zapasów dysponowanych poszczególnych materałów (S ZAP ) zapasów możlwych do wykorzystana po odlczenu np. zapasów zarezerwowanych do nnych potrzeb wymaganych zapasów końcowych bezpeczeństwa) oraz złożonych zamóweń (S ZAM ), pozostających w trakce realzacj. Oblczene welkośc potrzeb materałowych wynka z perwszej zasady planowana potrzeb materałowych oblczane potrzeb netto: P N = P B (S ZAP + S ZAM ) Termny potrzeb materałowych czas zamówena (T ZAM ) są określane na podstawe: przebegu procesu produkcyjnego, z którego wynka rozłożene zapotrzebowana na materały w czase produkcj (w poszczególnych etapach procesu wytwarzana wyrobu), określone przez planowane termny dostaw (T D ), cyklu dostawy (od dostawców) lub wykonana (od podwykonawców) każdego materału, częśc, podzespołu, tp. wchodzącego w skład wyrobu; czas cyklu dostawy (T CD ). Oblczene termnu potrzeb materałowych wynka z drugej zasady planowana potrzeb materałowych oblczana czasu zamówena materałów: T ZAM = T D T CD Algorytm przetwarzana danych w modelu planowana potrzeb materałowych przedstawono na rysunku 3.2.2.1. 42 S t r o n a

Model zamawana Model planowana potrzeb materałowych Model S&OP START Poberz: Prognozę mesęczną z S&OP dla wyrobów gotowych Prognozę mesęczną z S&OP dla częśc składowych Rozkład zapotrzebowana brutto w ujęcu dzennym Normatyw braków - b, Pr WG Pr CS Oblcz postulowaną welkość produkcj wyrobu na podstawe wzoru: WP PR ( 1 b) n n Ustal welkość zapotrzebowana na wyrób gotowy w ujęcu dzennym na podstawe WP oraz rozkładu zapotrzebowana brutto w ujęcu dzennym Ustal welkość zapotrzebowana na część składową w ujęcu dzennym na podstawe prognozy mesęcznej oraz rozkładu zapotrzebowana brutto w ujęcu dzennym Poberz: Strukturę wyrobu BOM, Termn wyprzedzena dla płaszczyzny wyrobu Oblcz potrzeby brutto na częśc składowe na podstawe struktury wyrobu BOM oraz termnu wyprzedzena dla płaszczyzny wyrobu Zsumuj dla każdego dna z okresu zapotrzebowane wynkające z prognoz wyrobu częśc składowych PB Poberz welkość zapasu zabezpeczającego z Algorytmu kalkulacj welkośc zapasu zabezpeczającego Wyślj potrzeby brutto w ujęcu dzennym oraz welkość zapasu zabezpeczającego STOP Pr - prognoza mesęczna z S&OP b - normatyw braków WP welkość produkcj wyrobu gotowego BOM struktura wyrobu Rys. 3.2.2.1.Algorytm modelu planowana potrzeb materałowych Źródło: opracowane własne Na podstawe prognozy mesęcznej z planu S&OP oraz normatywów braków pochodzących z kartotek materałowej, oblczana jest planowana welkość produkcj wyrobu (WP) z uwzględnenem pozomu zapasu bezpeczeństwa. Na podstawe ustalena welkośc zapotrzebowana na wyrób gotowy w ujęcu dzennym, wykonywane jest przelczene zapotrzebowana brutto na materały składowe w oparcu o strukturę wyrobu (BOM) oraz ustalony termn realzacj wyrobu zamóweń na poszczególne materały. Analza odchyleń prognozy planów pozwala zgodne z algorytmem przedstawonym na rysunku 3.2.2.2 oblczyć zapas bezpeczeństwa. Wyznaczone potrzeby brutto dla materałów przekazywane są do modelu zamawana. 43 S t r o n a

START Model S&OP Model S&OP Poberz: Prognozę mesęczną z S&OP z okresu n-1 Prognozę mesęczną z S&OP na okres n Standardowy błąd prognozy z S&OP z okresu n-1 Pr 1 Oblcz standardowy błąd prognozy dla okresu n na podstawe formuły: s n s n 1 Prn 1 Oblcz odchylena standardowe błędu prognozy w cyklu uzupełnana zapasu na podstawe formuły: PT s n n T Pr n n Pr T Pr n n Poberz z modelu S&OP: Zakładany pozom obsług klenta dla wybranej pozycj asortymentowej POP oraz odpowadający mu współczynnk bezpeczeństwa s n1 Oblcz welkość zapasu zabezpeczającego dla n-tego okresu według formuły: ZB n PTn Wyślj welkość zapasu zabezpeczającego do modelu planowana potrzeb materałowych Model planowana potrzeb materałowych Oznaczena: Pr n-1 - prognoza mesęczna z S&OP z okresu n-1 Pr n - prognoza mesęczna z S&OP na okres n S n-1 - standardowy błąd prognozy z S&OP z okresu n-1 S n - standardowy błąd prognozy dla okresu n Ϭ PTn - odchylene standardowe błędu prognozy w cyklu uzupełnana zapasu T cykl uzupełnana zapasu Ϭ T - odchylene standardowe cyklu uzupełnana zapasu POP pozom obsług klenta dla wybranej pozycj asortymentowej - współczynnk bezpeczeństwa ZB n - zapas zabezpeczający dla n-tego okresu STOP Rysunek 3.2.2.2. Algorytm kalkulacj welkośc zapasu zabezpeczającego Źródło: Opracowane własne 44 S t r o n a

3.2.3. Informatyczny model planowana potrzeb materałowych środowsko symulacyjne Informatyczny model planowana potrzeb materałowych wykorzystuje standardowe funkcje makrodefncj programowych Grafx Process dla odwzorowana przedstawonych w poprzednm rozdzale algorytmów, parametryzację transakcj procesowych scenaruszy modelu oraz funkcj formuł decyzyjnych. Model planowana potrzeb materałowych (PPM) odpowedzalny jest za oblczane prognozy zapotrzebowana na beżący okres oraz nettowane potrzeb z uwzględnenem zapasu dysponowanego. Oblczane welkośc prognozy na beżący okres opera sę o zdefnowane prognozy mesęczne, rozkłady tygodnowe oraz równomerne rozłożene planowanych potrzeb w 7 dnowym tygodnu. Proces nettowana opera sę o beżący stan magazynowy ndeksu (po wydanu zamóweń w beżącym okrese ale przed przyjęcem dostawy w tym okrese), dostawy w transporce, sumę prognozowanego zapotrzebowana w LT. Atrybuty transakcyjne służą do zapsywana danych generowanych utrzymywanych w trakce trwana symulacj beżącej transakcj (żetonu symulacj), w określonym modelu. Atrybuty scenaruszowe pozwalają na przenoszene danych pomędzy modelam oraz pomędzy transakcjam. Nazwy atrybutów scenaruszowych w formułach oblczenowych oznaczone są symbolem S.. Tabela 3.2.3.1. Atrybuty transakcyjne wykorzystywane w modelu planowana potrzeb materałowych Nazwa atrybutu transakcyjnego Ops atrybutu Formuła oblczenowa PrognozaM Welkość prognozy zapotrzebowana w analzowanym mesącu. Welkość ta poberana jest z danych wsadowych na S.PrognozaM1 podstawe analzy mesąca, w którym znajduje sę aktualne symulacja. ZapasBezpeczenstwaM Welkość zapasu zabezpeczającego w analzowanym mesącu. Welkość ta poberana jest z danych wsadowych na S.ZapasBezpeczenstwaM1 podstawe analzy mesąca, w którym znajduje sę aktualne symulacja. RozkladPopytuTygodnowegoT Procent popytu mesęcznego przypadającego na beżący tydzeń. Welkość ta poberana jest z danych S.RozkladPopytuTygodnowegoT1 wsadowych na podstawe analzy mesąca, w którym znajduje sę aktualne symulacja. PotrzebaBrutto Prognozowana potrzeba brutto w beżącym Round((PrognozaM * okrese. Wynka ona z prognozy mesęcznej RozkladPopytuTygodnowegoT) / 7;0) oraz rozkładu tygodnowego. SumaPotrzebwLT PotrzebaNetto Suma prognozowanego zapotrzebowana w czase cyklu uzupełnana zapasu (Lead Tme). Prezentowana formuła oblczenowa stanow tylko jeden z wykorzystanych warantów. Waranty wynkają z konecznośc dostosowana sumy do okresów w jakch będze lczona. Potrzeba netto pokazuje nedomar zapasu stosunku do zapotrzebowana. Koneczne jest zatem uzupełnen zapasu poprzez złożene zamówena do dostawcy. Źródło: Opracowane własne Grafx Process Round((28-NumerDna) * PotrzebaBrutto + ((S.LeadTme - (28- NumerDna)) * S.PrognozaM2 * RozkladPopytuTygodnowegoT /7);0) If((SumaPotrzebwLT - S.StanMagazynowyIndeksu + ZapasBezpeczenstwaM - S.DostawaWTransporce ) > 0;(SumaPotrzebwLT - S.StanMagazynowyIndeksu + ZapasBezpeczenstwaM - S.DostawaWTransporce );0) 45 S t r o n a

Tabela 3.2.3.2. Atrybuty scenaruszowe wykorzystywane w modelu planowana potrzeb materałowych Nazwa atrybutu scenaruszowego DostawaWTransporce Ops atrybutu Zapas zamówony ale jeszcze nedostarczony. Różnca mędzy sumaryczną welkoścą zamóweń sumaryczną welkoścą dostaw. Welkość nezbędna w czynnośc nettowana potrzeb wyznaczana termnu złożena zamówena do dostawcy. Formuła oblczenowa S.SumaWelkoscZamowen - S.SumaWelkoscDostaw Źródło: Opracowane własne Grafx Process Algorytmy wykonawcze modelu zamawana w środowsku Grafx Process zostały uzupełnone na potrzeby przeprowadzena symulacj o model planowana S&OP oraz model fzycznej realzacj dostawy. Dane wsadowe do modelu zamawana mportowane są z plku zewnętrznego, a następne przydzelane do atrybutów transakcyjnych. Dane do modelu symulacyjnego wprowadzane są w odstępach jednego dna. W tabel 3.2.3.3 przedstawono strukturę danych wejścowych dla modelu zamawana. Tabela 3.2.3.3. Dane wsadowe do symulacj modelu zamawana OdstepCzasowy NumerDna Mesac Tydzen Dzen IndeksMateralowy 1 1 M1 T1 D1 Indeks1 1 2 M1 T1 D2 Indeks1 1 3 M1 T1 D3 Indeks1 1 4 M1 T1 D4 Indeks1 1 5 M1 T1 D5 Indeks1 1 6 M1 T1 D6 Indeks1 1 7 M1 T1 D7 Indeks1 1 8 M1 T2 D1 Indeks1 1 9 M1 T2 D2 Indeks1 1 10 M1 T2 D3 Indeks1 1 11 M1 T2 D4 Indeks1 1 12 M1 T2 D5 Indeks1 1 13 M1 T2 D6 Indeks1 1 14 M1 T2 D7 Indeks1 1 15 M1 T3 D1 Indeks1 Źródło: Opracowane własne Grafx Process W ponższej tabel przestawono blżej atrybuty transakcyjne będące efektem mportu danych ze źródła zewnętrznego. Tabela 3.2.3.4. Atrybuty transakcyjne modelu zamawana ncjowane danym wsadowym Nazwa atrybutu transakcyjnego NumerDna Mesac Tydzen Dzen IndeksMateralowy Ops atrybutu Określa kolejne numery dn w jakch wprowadzane są dane do modelu symulacyjnego Określa nazwę (numer) mesąca w jakm znajduje sę dzeń, w którym aktualne wykonywana jest symulacja Określa numer tygodn w jakm znajduje sę dzeń, w którym aktualne wykonywana jest symulacja Określa numer dna w tygodnu w jakm znajduje sę dzeń, w którym aktualne wykonywana jest symulacja Podaje dla jakego ndeksu materałowego wykonywana jest aktualne symulacja Źródło: Opracowane własne Grafx Process Oprócz atrybutów transakcyjnych jako dane wejścowe traktuje sę równeż wartośc początkowe atrybutów scenaruszowych. W tabel 3.2.3.5 przedstawono szczegółowy ops atrybutów scenaruszowych oraz wartośc początkowe dla procesu symulacj. 46 S t r o n a

Tabela 3.2.3.5 Struktura wartośc atrybutów scenaruszowych modelu zamawana w środowsku Grafx Process Nazwa atrybutu scenaruszowego Ops atrybutu Wartość początkowa StanMagazynowyIndeksu Zapas początkowy z jakm rozpoczynana jest symulacja w modelu zamawana 500 PrognozaM1 Prognoza zużyca dla analzowanego ndeksu materałowego w mesącu perwszym M1 2800 PrognozaM2 Prognoza zużyca dla analzowanego ndeksu materałowego w mesącu drugm M2 5600 PrognozaM3 Prognoza zużyca dla analzowanego ndeksu materałowego w mesącu trzecm M3 1400 OdchyleneStandardoweM1 Zakładane odchylene standardowe zapotrzebowana w mesącu perwszym M1 50 OdchyleneStandardoweM2 Zakładane odchylene standardowe zapotrzebowana w mesącu drugm M2 100 OdchyleneStandardoweM3 Zakładane odchylene standardowe zapotrzebowana w mesącu trzecm M3 25 RokladPopytuTygodnowegoT1 Procent zapotrzebowana mesęcznego przewdywany w tygodnu perwszym (T1) tego 25% mesąca RokladPopytuTygodnowegoT2 Procent zapotrzebowana mesęcznego przewdywany w tygodnu drugm (T2) tego 25% mesąca RokladPopytuTygodnowegoT3 Procent zapotrzebowana mesęcznego przewdywany w tygodnu trzecm (T3) tego 25% mesąca RokladPopytuTygodnowegoT4 Procent zapotrzebowana mesęcznego przewdywany w tygodnu czwartym (T4) tego 25% mesąca KosztUzupelnanaZapasu Normatywny koszt uzupełnana zapasu koszt jednej dostawy 250zł CenaJednostkowa Cena jednostkowa zakupu analzowanego materału 50zł WspolczynnkKosztuUtrzymanaZapasu Współczynnk kosztu utrzymana zapasu w ujęcu kwartalnym 0,05 LeadTme Czas cyklu uzupełnana zapasu 2 ZapasBezpeczenstwaM1 Welkość zapasu zabezpeczającego w mesącu perwszym M1 150 ZapasBezpeczenstwaM2 Welkość zapasu zabezpeczającego w mesącu drugm M2 300 ZapasBezpeczenstwaM3 Welkość zapasu zabezpeczającego w mesącu trzecm M3 75 StalaWelkoscZamowena Stała welkość zamówena wykorzystywana w metodze zamawana SWZ. Atrybut wykorzystywany w scenaruszu symulacyjnym 1000 SWZ MetodaZamawana Oznaczene metody zamawana jaką będze prowadzona symulacja w wybranym scenaruszu symulacyjnym EWZ, SWZ, PNP Źródło: Opracowane własne Grafx Process Atrybuty transakcyjne to służą do zapsywana danych generowanych utrzymywanych w symulacj w trakce trwana symulacj beżącej transakcj (żetonu symulacj), w określonym modelu. Atrybuty scenaruszowe pozwalają na przenoszene danych pomędzy modelam oraz pomędzy transakcjam. Nazwy atrybutów scenaruszowych w formułach oblczenowych oznaczone są symbolem S.. W modelu zamawana dane planstyczne są generowane dynamczne. Generator rzeczywstego zużyca Model służący do odzwercedlena rzeczywstego zapotrzebowana na analzowany materał. Welkość zapotrzebowana jest generowana losowo na podstawe rozkładu normalnego o parametrach średnej (zgodnej z prognozą mesęczną dane wsadowe) oraz odchylena standardowego (zgodnego z danym wsadowym). W dalszej częśc opracowana zapotrzebowane na materały w funkcj potrzeb sprzedaży klenta dla wyrobu fnalnego będze traktowane jako potrzeba zarówno klenta zewnętrznego jak klenta wewnętrzny. 47 S t r o n a

Tabela 3.2.3.6. Atrybuty transakcyjne wykorzystywane w generatorze rzeczywstego zużyca Nazwa atrybutu transakcyjnego PotrzebaKlenta Ops atrybutu Formuła oblczenowa może przyberać różne formy w zależnośc od mesąca w jakm znajduje sę symulacja. Różnca polega jednak tylko wyłączne na zmena numeru prognozy oraz zmane odchylena standardowego. Formuła oblczenowa If(Round(NormDst(S.PrognozaM1 / 28;S.OdchyleneStandardoweM1) ;0)<0 ; 0 ; Round(NormDst(S.PrognozaM1 / 28;S.OdchyleneStandardoweM1) ;0)) Źródło: Opracowane własne Grafx Process Tabela 3.2.3.7. Atrybuty scenaruszowe wykorzystywane w generatorze rzeczywstego zużyca Nazwa atrybutu scenaruszowego PotrzebaKlenta Ops atrybutu Potrzeba klenta w beżącym okrese. Przenesene do atrybutu scenaruszowego tej welkośc wynka z konecznośc wykorzystana jej w nnym modelu (Modelu zmawana PNP) Formuła oblczenowa PotrzebaKlenta Źródło: Opracowane własne Grafx Process Model symulacyjny procesów magazynowana przyjęć wydań Moduł magazynowy wydań pozwala na umnejszane stanu magazynowego ndeksu zgodne z zamówenam klentów. Wydać ze stanu można welkość zgodną z zamówenem, jeśl pozwala na to stan magazynowy lub cały dostępny zapas jeśl jest go mnej nż potrzebuje klent. Tabela 3.2.3.8. Atrybuty transakcyjne wykorzystywane w modelu magazynowym Nazwa atrybutu transakcyjnego WydaneDoKlenta Ops atrybutu Ilość danego ndeksu materałowego jaka zostane wydana klentow ze stanu magazynowego. W przypadku dostępnego stanu pokrywającego welkość zamówena wydane do klenta będze równe loścowo zamówenu klenta w przecwnym raze wydana zostane lość materału, która znajduje sę na stane magazynowym. Formuła oblczenowa If(S.StanMagazynowyIndeksu >= PotrzebaKlenta ;PotrzebaKlenta ;S.StanMagazynowyIndeksu) Źródło: Opracowane własne Grafx Process Tabela 3.2.3.9. Atrybuty scenaruszowe wykorzystywane w modelu magazynowym Nazwa atrybutu scenaruszowego S.StanMagazynowyIndeksu Ops atrybutu Zapas danego ndeksu materałowego w beżącym okrese. W analzowanym modelu zapas jest umnejszany wydanem do klenta. Formuła oblczenowa S.StanMagazynowyIndeksu WydaneDoKlenta Źródło: Opracowane własne Grafx Process Model symulacyjny oceny realzacj zamówena Model oceny realzacj zamówena służy do oblczena wskaźnka loścowej realzacj zamóweń klentów. Tabela 3.2.3.10. Atrybuty transakcyjne wykorzystywane w modelu oceny realzacj zamówena Nazwa atrybutu transakcyjnego RealzacjaZamowena Ops atrybutu Procentowa realzacja zamówena klenta. Stosunem welkośc wydana ze stanu magazynowego do welkośc zamówena Formuła oblczenowa WydaneDoKlenta / PotrzebaKlenta Źródło: Opracowane własne Grafx Process 48 S t r o n a

Tabela 3.2.3.11. Atrybuty scenaruszowe wykorzystywane w modelu oceny realzacj zamówena Nazwa atrybutu scenaruszowego S.SumaZamowenKlento w S.SumaWydanDoKlenta SumaNezrealzowanegoZ apotrzebow SIR Ops atrybutu Ilość materału jaką zamówł klent do beżącej symulacj. Ilość materału jaką wydano klentow do beżącej symulacj. Ilość materału, która ne została wydana klentow z powodu braku w zapase. Stopeń loścowej realzacj. Prezentuje stosunek lośc wydanej klentow do lośc zmatowonej przez klenta. Welkość analzowana w raporce wynków pokazuje pozom obsług klenta w ujęcu loścowym dla całej symulacj. Formuła oblczenowa S.SumaZamowenKlentow + PotrzebaKlenta S.SumaWydanDoKlenta + WydaneDoKlenta S.SumaZamowenKlentow - S.SumaWydanDoKlenta S.SumaWydanDoKlenta / S.SumaZamowenKlentow Źródło: Opracowane własne Grafx Process Do modelu planowana potrzeb materałowych (PPM) przekazywane są parametry [dzeń], [tydzeń, [mesąc], [numer dna] [ndeks materałowy] z modelu S&OP (tabela 3.2.3.3). W procese symulacj dla każdego dna w mesącu generowane są welkośc prognozy mesęcznej potrzeb oraz zapasu bezpeczeństwa. Welkośc zostały przypsane jako wartośc początkowe symulacj różną sę dla poszczególnych mesęcy. W kolejnym kroku symulacj defnowane są znacznk numeru dna dla tygodna mesąca analzowanego planu S&OP. W zależnośc od tygodna poberany jest odpowedn rozkład dzenny popytu tygodnowego, który równeż stanow wartość początkową symulacj. Na rysunkach 3.2.3.1-3 przedstawono ogólny schemat modelu PPM podzelony na trzy częśc umożlwające odczytane szczegółów dagramów ch analzę. Rys. 3.2.3.1. Model planowana potrzeb materałowych schemat cześć 1 Źródło: opracowane własne Grafx Process 2011 Dalej oblczona zostaje potrzeba brutto w ujęcu dzennym jako 1/7 rozkładu tygodnowego popytu, co zobrazowano w ramach formuły: T.PotrzebaBrutto = Round((PrognozaM * RozkladPopytuTygodnowegoT) / 7;0) W kolejnym kroku symulacj następuje oblczene welkośc zapotrzebowana w okrese realzacj zamówena (LT - Lead Tme). Okres realzacj zamówena może obejmować okres czasu opcjonalne: w mesącu perwszym, częścowo przypadać w mesącu perwszym drugm lub częścowo w mesącach drugm trzecm. Stąd w algorytmach modelu jest zaprojektowane rozgałęzene na 49 S t r o n a

poszczególne mesące oraz zaprojektowana jest bramka decyzyjna umożlwająca odpowedź, czy Lead Tme kończy sę w ramach danego mesąca. Przedstawona formuła obrazuje przypadek, w którym lead tme kończy sę w ramach jednego dowolnego mesąca zapotrzebowana: T.SumaPotrzebwLT = Round(S.LeadTme * PotrzebaBrutto ; 0) W przypadku, gdy okres realzacj zamówena obejmuje 2 mesące, zapotrzebowane w LT oblczane jest według formuły, przedstawonej na rysunku 3.2.3.2. Rys. 3.2.3.2. Model planowana potrzeb materałowych schemat część 2 Źródło: opracowane własne - Grafx Process 2011 Następne wyznaczone zostają wolne zapasy w drodze jako różnca sumy welkośc zamóweń sumy welkośc dostaw, które nezbędne są do określena welkośc zapotrzebowana netto. Potrzeby netto dla ndeksu oblczane są jako: SumaPotrzebwLT - S.StanMagazynowyIndeksu + ZapasBezpeczenstwaM - S.DostawaWTransporce Aktualna welkość stanu magazynowego ndeksu poberana jest z modelu magazynowego - wydana. Jeżel wyznaczona wartość potrzeby netto jest równa zero wówczas mamy do czynena z brakem potrzeby złożena zamówena proces symulacj jest zakończony. Natomast jeżel wartość zapotrzebowana jest > 0 (wystąp potrzeba netto>0), wówczas wygenerowana zostaje potrzeba złożena zamówena, zgodne z modelem, którego dotyczy wybrany scenarusz symulacj tj. PNP, EWZ lub SWZ. Komunkat o potrzebe złożena zamówena, nosący ze sobą parametry, które zostały wymenone we wcześnejszej częśc opracowana zostaje przekazany do modelu zamawana PNP, EWZ lub SWZ. 50 S t r o n a

Rys. 3.2.3.3. Model planowana potrzeb materałowych schemat część 3 Źródło: opracowane własne - Grafx Process 2011 Wejścem do każdego z trzech model zamawana jest Potrzeba zamówena, pochodząca z modelu PPM. 51 S t r o n a

3.3. Model procesów zamawana MICHAŁ ADAMCZAK, PIOTR CYPLIK, ROMAN DOMAŃSKI, ŁUKASZ HADAŚ, MARTYNA MALAK, ŻANETA PRUSKA Wyższa Szkoła Logstyk Efektywne zarządzane zaopatrzenem wymaga racjonalnych decyzj dotyczących asortymentu, czasu welkośc zamówena materałowego uwzględnających mnmalny lub satysfakcjonujący pozom kosztów zapasów przy założonym pozome obsług potrzeb (servce level). 28 Klasyczne (tradycyjne) modele zamawana zarządzana zapasam służą do precyzyjnego określena welkośc part dostawy wyznaczena momentu złożena zamówena dla danego dobra materalnego (towaru). Traktują one zapas konkretnego towaru w określonym mejscu w sposób autonomczny, co oznacza że ne uwzględnają powązań pomędzy poszczególnym towaram w obrębe przedsęborstwa. Algorytmy wyznaczana dwóch podstawowych parametrów tych model tj. welkośc part oraz okresu mędzy zamówenam w klasycznych modelach zarządzana zapasam bazują na znalezenu mnmum funkcj całkowtych kosztów dzałana systemu. Funkcję tę można przedstawć następująco 29 : C K C K C K 1 1 2 2 3 C3 gdze: C całkowty koszt zwązany z zapasam, C1 koszt nadmaru zapasu, C2 koszt braku zapasu, C3 koszt obsług procesu zamawana (np. koszty złożena zamówena, koszty planowana), K współczynnk zależne od nnych parametrów uwzględnanych w danym modelu np. od welkośc part. Podstawą weryfkacj modelu zamawana jest symulacja welkośc termnu zamówena materałów, danych kluczowych dla ustalena harmonogramu transportu. Dane wejścowe są przekazywane z modelu planowana potrzeb materałowych, a dane wyjścowe zaslają model systemu transportowego (rys. 3.3.1). Weryfkacja statyczna (SIR) Przepustowość magazynu Pojemność magazynu WZ NDT RT Potrzeby brutto w ujęcu dzennym 2. Model zamawana TZ TZ LT NMT RT Pozom obsług klenta w ujęcu loścowym (SIR) - wartość zmodyfkowana LT Dostawca - D SWD, mnmum logstyczne Zapas bezpeczeństwa ZB Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu Lczba okresów pokryca potrzeb - n Horyzont planowana potrzeb - t Współczynnk bezpeczeństwa - Odchylene standardowe czasu cyklu uzupełnana zapasu - Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu Kuz Prognoza - Pr WZ welkośd zamówena w -tym okrese ; TZ termn pojawena sę potrzeby w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese ; NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese SIR - pozom obsług klenta w ujęcu loścowym - wartośd zmodyfkowana LT Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) 0 0 Rys. 3.3.1. Ops modelu zamawana wg metodyk ICOM Źródło: Opracowane własne 28 Sarjusz-Wolsk Z., Sterowane zapasam w przedsęborstwe, Polske Wydawnctwo Ekonomczne, Warszawa 2000, s. 18 29 Carlson J.G., Just-n-Tme n quck tme, Proceedngs of the 2nd Internatonal Conference, 20-22 October 1987, London UK. IFS (Publcatons) Ltd, Bedford UK, Sprnger - Verlag 52 S t r o n a Wyższa Szkoła Logstyk, Poznao 2015 Ślwczyosk B. (red.), Modelowane systemu zarządzana przepływem materałów oceny efektywnośc procesów.

Ustalane welkośc part ustalane ch rozmeszczena w celu mnmalzowana kosztów czasu zamawana jest defnowane jako problem ekonomcznego planowana part Economc Lot Schedulng Problem (ELSP). 30 Na ustalene welkośc part wpływ mają czynnk ekonomczne oraz organzacyjne (warunk przedsęborstwa, cechy pozycj materałowych). W modelu planowana potrzeb materałowych (PPM) zapotrzebowane na poszczególne pozycje zapasów jest wyrażone w ujęcu dyskretnym drogą oblczana potrzeb brutto netto w ustalonym horyzonce czasowym. W zakrese ustalana welkośc part (zamówena, dostawy) wypracowano wele metod, wśród nch: Stała Welkość Zamówena (SWZ) / Fxed Order Quantty (FOQ) Ekonomczna Welkość Zamówena (EWZ) / Economc Order Quantty (EOQ) Parta Na Partę (PNP) / Lot For Lot (LFL) Stała Lczba Przedzałów Potrzeb (SLPP) / Fxed Perod Requrements (FPR) Oblczenowy Stały Cykl Zamawana (OSCZ) / Perod Order Quantty (POQ) Najnższy Koszt Jednostkowy (NKJ) / Least Unt Cost (LUC) Najnższy Koszt Łączny (NKŁ) / Least Total Cost (LTC) Algorytm Wagnera-Wthna (AWW) / Wagner-Wthn Algorthm (WWA) 31 Algorytm Slvera-Meala (ASW) / Slver-Meal Algorthm (SMA) 32 Model Pozomu Zamawana (MPZ) / Re-Order Pont Model (ROP) 33. 30 Roundy R., Roundng off powers of two n contnuous relaxatons of capacted lot szng problems, Management Scence 1989, No.12 31 Orlcky J., Planowane potrzeb materałowych nowy styl sterowana produkcją zapasam, Państwowe Wydawnctwo Ekonomczne, Warszawa 1981, s. 193-194 32 Sarjusz-Wolsk Z., Sterowane zapasam w przedsęborstwe, Polske Wydawnctwo Ekonomczne, Warszawa 2000, s. 194-199 33 Sarjusz-Wolsk Z., Sterowane zapasam w przedsęborstwe, Polske Wydawnctwo Ekonomczne, Warszawa 2000, s. 96-104 53 S t r o n a

Przepustowość magazynu Przepustowość magazynu Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z 2.1. Stała welkość zamówena WZ TZ TZ LT Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z 2.6. Najnższy koszt jednostkowy WZ TZ TZ LT NMT RT NMT RT NDT RT NDT RT LT SWD, mnmum logstyczne Zapas bezpeczeństwa - ZB LT, Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 Przepustowość magazynu Przepustowość magazynu Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z 2.2. Ekonomczna welkość zamówena WZ TZ TZ LT Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z 2.7. Najnższy koszt łączny WZ TZ TZ LT NMT RT NMT RT NDT RT NDT RT LT, Zapas bezpeczeństwa ZB Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 LT Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 Przepustowość magazynu Przepustowość magazynu Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z 2.3. Parta na partę WZ TZ TZ LT Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z 2.8. Algorytm Wagnera-Wthna WZ TZ TZ LT NMT RT NMT RT NDT RT NDT RT LT, Zapas bezpeczeństwa ZB LT Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 Przepustowość magazynu Przepustowość magazynu Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z 2.4. Stała lczba przedzałów potrzeb WZ TZ TZ LT Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z 2.9. Algorytm Slvera - Meala WZ TZ TZ LT NMT RT NMT RT NDT RT NDT RT LT, Lczba okresów pokryca potrzeb - n LT Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 Przepustowość magazynu Przepustowość magazynu WZ WZ Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z 2.5. Oblczenowy stały cykl zamawana TZ TZ LT NMT RT Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z Prognoza Pr 2.10. Model pozomu zamawana TZ TZ LT NMT RT NDT RT NDT RT LT Horyzont planowana potrzeb - t Zapas bezpeczeństwa ZB Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 LT Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 Współczynnk bezpeczeństwa - Odchylene standardowe czasu cyklu uzupełnana zapasu - 0 Prognoza - Pr Rys. 3.3.3. Waranty model zamawana - ops wg metodyk ICOM Źródło: Opracowane własne 54 S t r o n a

Metody ustalana welkośc part dostawy można podzelć na te, które określają stałe, powtarzające sę welkośc zamóweń oraz na te, które określają zmenne welkośc zamóweń. 34 Stała welkość part może wynkać z oblczeń (welkość part, przy której ponoszone są najnższe koszty) albo może być wynkem warunków organzacyjnych (stała welkość pojemnków, stały system dostaw, stała ogranczona powerzchna magazynowana). Zmenne metody welkośc part cechuje natomast dobre dopasowane sumarycznej welkośc dostaw do zapotrzebowana. 35 Weryfkację dynamczną generowanych welkośc zamóweń wykonano na podstawe zmenanej welkośc zaktualzowanej prognozy (generowanej w algorytme aktualzacj prognoz) w okrese potrzeb oblczonych na podstawe rzeczywstych danych z przedsęborstwa lub wygenerowanych lczb losowych (dane zaczerpnęte z generatora rzeczywstego zużyca/generatora lczb losowych). W weryfkacj dynamcznej na podstawe danych rzeczywstego zużyca oblczany jest zapas w ujęcu dzeń po dnu oraz nezrealzowany popyt wynkający z braku w zapase. Generator rzeczywstego zużyca (rys. 3.3.3) zamodelowany z wykorzystanem generatora lczb losowych jest źródłem danych hstor zużyca w dzennej jednostce termnowana. W przypadku danych emprycznych, poberanych z hstor dzałalnośc przedsęborstwa, nazywany jest generatorem rzeczywstego zużyca. Natomast w przypadku danych teoretycznych jest wynkem modelowana rozkładu popytu. W generatorze rzeczywstego zużyca daną wejścową będze stanowła hstora zużyca danego ndeksu materałowego w ujęcu dzennym. Celem uzupełnena brakujących danych wykorzystać należy teoretyczny rozkład popytu. Efektem będze wygenerowane rzeczywstego zużyca ndeksu materałowego w ujęcu dzennym. Kompletność rzeczywstych danych Hstora zużyca ndeksu materałowego w ujęcu dzeń po dnu 3.1. Generator rzeczywstego zużyca Zużyce (rzeczywste) ndeksu materałowego w ujęcu dzeń po dnu Teoretyczny rozkład popytu (uzupełnene brakujących danych) Hstora zużyca ndeksu materałowego w ujęcu dzeń po dnu Rys.3.3.3. Generator rzeczywstego zużyca opsany wg formuły ICOM Źródło: Opracowane własne Tabela 3.3.1. Wejśca/wyjśca generatora rzeczywstego zużyca Wejśca Wyjśca Parametry Zużyce (rzeczywste) ndeksu materałowego w ujęcu dzeń po dnu Źródło: Opracowane własne Teoretyczny rozkład popytu (uzupełnene brakujących danych) 3.3.1. Analza danych algorytmy modelu zamawana W modelach zamawana materałów pownen być zdefnowany czas realzacj zamówena (ang. LT - lead tme) oraz okno czasowe analzy potrzeb materałowych oraz planowana zamóweń dostaw. Po zakończenu teracj planowana welkość termn zamówena na wyjścu modelu/algorytmu, przekazywane są do systemu transportowego, w celu zaplanowana procesów transportowych harmonogramu dostaw. 34 Orlcky J., Planowane potrzeb materałowych nowy styl sterowana produkcją zapasam, Państwowe Wydawnctwo Ekonomczne, Warszawa 1981, s. 194 35 Ślwczyńsk B., Planowane logstyczne, Instytut Logstyk Magazynowana, Poznań 2008, s. 224-225 55 S t r o n a

Model - Stała Welkość Zamówena (SWZ) / Fxed Order Quantty (FOQ) PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ termn pojawena sę potrzeby w tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese SIR - pozom obsług klenta w ujęcu loścowym - wartość zmodyfkowana LT Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) SWD stała welkość dostawy ZB - zapas bezpeczeństwa Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z Przepustowość magazynu 2.1. Stała welkość zamówena LT SWD, mnmum logstyczne Zapas bezpeczeństwa - ZB WZ TZ TZ LT NMT RT NDT RT Rys. 3.3.1.1 Model zamawana - Stała Welkość Zamówena ops wg formuły ICOM Źródło: Opracowane własne Tabela 3.3.1.1. Analza danych wejśce/wyjśce dla modelu - Stała welkość zamówena Wejśca Wyjśca Parametry Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z WZ TZ TZ LT NMT RT LT SWZ, mnmum logstyczne Zapas bezpeczeństwa - ZB NDT RT Źródło: Opracowane własne 56 S t r o n a

Model zamawana / Algorytm wyznaczana oken czasowych w transporce Model systemu transportowego Model planowana potrzeb materałowych Model zamawana START Poberz: Lead tme LT z algorytmu wyznaczana oken transportowych Welkość zapasu w -tym okrese Z z modelu zamawana Poberz: welkość zapasu zabezpeczającego - ZB z Algorytmu kalkulacj welkośc zapasu zabezpeczającego potrzeby brutto w -tym okrese Pb z modelu planowana potrzeb materałowych Oblcz potrzeby netto w -tym okrese PN zgodne ze wzorem; PN = PB Z + ZB Przeprowadź kolejną terację dla następnego okresu: + 1 PN>0 NIE TAK Poberz welkość dostawy WD Pn>WD TAK Tak Ne Doberz najblższą welokrotność welkośc dostawy WD w stosunku do potrzeby netto PN Zaplanuj zamówene w jednostce termnowana -LT: Z LT WZ Czy pozostały nerozpatrzone okresy? NIE WZ NMT NDT TZ Prześlj do transportu, RT, RTw termne LT STOP PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese LT - Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) PN - potrzeby netto w -tym okrese ZB - zapas bezpeczeństwa WD welkość dostawy WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese Rys. 3.3.1.2. Algorytm modelu stałej welkośc zamówena (SWZ) Źródło: Opracowane własne 57 S t r o n a

Model - Ekonomczna Welkość Zamówena (EWZ) / Economc Order Quantty (EOQ) PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ termn pojawena sę potrzeby w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese SIR - pozom obsług klenta w ujęcu loścowym - wartość zmodyfkowana LT Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) ZB - zapas bezpeczeństwa c - cena jednostkowa 0 - współczynnk kosztu utrzymana zapasu Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z Przepustowość magazynu 2.2. Ekonomczna welkość zamówena WZ TZ TZ LT, Zapas bezpeczeństwa ZB Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 LT NMT RT NDT RT Rys. 3.3.1.3. Model zamawana - Ekonomczna welkość zamówena ops wg formuły ICOM Źródło: Opracowane własne Tabela 3.3.1.2. Analza danych wejśce/wyjśce dla modelu - Ekonomczna welkość zamówena Wejśca Wyjśca Parametry Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z WZ TZ TZ LT NMT RT LT, Zapas bezpeczeństwa ZB Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 NDT RT Źródło: Opracowane własne Wykaz symbol stosowanych w algorytme Ekonomcznej welkośc zamówena: PB - potrzeby brutto w -tym okrese ; Z - welkość zapasu w -tym okrese LT - Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) ; PN - potrzeby netto w -tym okrese ZB - zapas bezpeczeństwa ; 0 - współczynnk kosztu utrzymana zapasu C - cena jednostkowa zakupu LD lczba dostaw dla przyjętej welkośc dostawy WD welkość dostawy KUz WD - koszt transportu jednej dostawy KUz zależny od welkośc dostawy WD PNt - potrzeb netto w horyzonce planowana t WD +1 welkość dostawy powększona o jedną jednostkę WZ welkość zamówena w -tym okrese KC WD mn mnmalny koszt całkowty ; TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese 58 S t r o n a

Model zamawana / Algorytm wyznaczana oken czasowych w transporce Model systemu transportowego Model planowana potrzeb materałowych Model zamawana START Poberz: Lead tme LT z algorytmu wyznaczana oken transportowych Welkość zapasu w -tym okrese Z z modelu zamawana Poberz: welkość zapasu zabezpeczającego - ZB z Algorytmu kalkulacj welkośc zapasu zabezpeczającego potrzeby brutto w -tym okrese Pb z modelu planowana potrzeb materałowych Oblcz potrzeby netto w -tym okrese PN zgodne ze wzorem: PN=PB Z + ZB Przeprowadź kolejną terację dla następnego okresu: + 1 PN > 0 Ne Tak Dokonaj zsumowana welkośc potrzeb netto w horyzonce planowana t: SPNt Oblcz współczynnk kosztu utrzymana zapasu w przyjętej jednostce termnowana 0 Poberz cenę jednostkową zakupu C Przyjmj najmnejszą możlwą welkość dostawy WD Oblcz lczbę dostaw dla przyjętej welkośc dostawy ze wzoru: LD PN WD t Poberz koszt transportu jednej dostawy KUz zależny od welkośc dostawy WD: KUz WD Oblcz koszt uzupełnana zapasu ze wzoru: KUz PNt WD WD KUz WD KUt Oblcz koszt utrzymana zapasu KUt ze zworu: WD 0 0,5 WD c TAK TAK KC WD Oblcz koszt całkowty KC ze wzoru: KUz WD KUt WD Powększ welkość dostawy o jedną jednostkę WD 1 WD 1 PN t NIE WD PN WD 1 t TAK NIE Wyberz mnmalny koszt całkowty: KC WD mn Poberz welkość dostawy WD dla mnmalnego kosztu całkowtego Zaplanuj welkość zamówena: WZ (KCwd mn)=wd Zaplanuj termn zamówene w jednostce -LT: TZ LT WZ Czy pozostały nerozpatrzone okresy? NIE TZ TZ Prześlj do transportu WZ, NMT RT, NDTRTw termne LT LT STOP Rys. 3.3.1.4. Algorytm modelu - Ekonomczna Welkość Zamówena Źródło: Opracowane własne 59 S t r o n a

Model - Parta Na Partę (PNP) / Lot For Lot (LFL) PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ termn pojawena sę potrzeby w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese SIR - pozom obsług klenta w ujęcu loścowym - wartość zmodyfkowana LT Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) ZB - zapas bezpeczeństwa Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z Przepustowość magazynu 2.3. Parta na partę LT, Zapas bezpeczeństwa ZB WZ TZ TZ LT NMT RT NDT RT Rys. 3.3.1.5. Model zamawana - Parta na Partę ops wg formuły ICOM Źródło: Opracowane własne Tabela 3.3.1.3. Dane wejśce/wyjśce dla modelu zamawana - Parta na Partę Wejśca Wyjśca Parametry Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z WZ TZ TZ LT NMT RT LT, Zapas bezpeczeństwa ZB NDT RT Źródło: Opracowane własne Wykaz symbol stosowanych w algorytme modelu Parta na Partę: PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese LT - Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) PN - potrzeby netto w -tym okrese ZB - zapas bezpeczeństwa WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese 60 S t r o n a

Model zamawana / Algorytm wyznaczana oken czasowych START Model zamawana Model planowana potrzeb materałowych Poberz: Lead tme LT z algorytmu wyznaczana oken transportowych Welkość zapasu w -tym okrese Z z modelu zamawana Poberz: welkość zapasu zabezpeczającego - ZB z Algorytmu kalkulacj welkośc zapasu zabezpeczającego potrzeby brutto w -tym okrese Pb z modelu planowana potrzeb materałowych Przeprowadź kolejną terację dla następnego okresu: + 1 Oblcz potrzeby netto w -tym okrese PN zgodne ze wzorem; PN = PB Z + ZB PN>0 NIE TAK Zaplanuj zamówene: WZ PN TAK Zaplanuj zamówene w jednostce termnowana -LT: TZ LT WZ Czy pozostały nerozpatrzone okresy? w transporce WZ NIE NMT Prześlj do transportu,, w termne LT RT NDT RT TZ Model systemu transportowego STOP Rys. 3.3.1.6. Algorytm modelu zamawana - Parta na Partę Źródło: Opracowane własne 61 S t r o n a

Model - Stała Lczba Przedzałów Potrzeb (SLPP) / Fxed Perod Requrements (FPR) PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ termn pojawena sę potrzeby w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w tym okrese SIR - pozom obsług klenta w ujęcu loścowym - wartość zmodyfkowana LT Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) n Lczba okresów pokryca potrzeb Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z Przepustowość magazynu 2.4. Stała lczba przedzałów potrzeb LT, Lczba okresów pokryca potrzeb - n WZ TZ TZ LT NMT RT NDT RT Rys. 3.3.1.7. Model zamawana - Stała lczba przedzałów potrzeb ops wg formuły ICOM Źródło: Opracowane własne Tabela 3.3.1.4. Dane wejśce/wyjśce dla modelu - Stała lczba przedzałów potrzeb Wejśca Wyjśca Parametry Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z WZ TZ TZ LT NMT RT LT, Lczba okresów pokryca potrzeb - n NDT RT Źródło: Opracowane własne Wykaz symbol stosowanych w algorytme modelu - Stała lczba przedzałów potrzeb: PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese LT - Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) PN - potrzeby netto w -tym okrese ZB - zapas bezpeczeństwa n lczba okresów pokryca potrzeb n1 PB - potrzeby brutto dla ustalonego okresu pokryca potrzeb WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese 62 S t r o n a

Model zamawana / Algorytm wyznaczana oken czasowych w transporce Model systemu transportowego Model planowana potrzeb materałowych Model zamawana START Poberz: Lead tme LT z algorytmu wyznaczana oken transportowych Welkość zapasu w -tym okrese Z z modelu zamawana Poberz: welkość zapasu zabezpeczającego - ZB z Algorytmu kalkulacj welkośc zapasu zabezpeczającego potrzeby brutto w -tym okrese Pb z modelu planowana potrzeb materałowych Oblcz potrzeby netto w -tym okrese PN zgodne ze wzorem; PN = PB Z + ZB PN>0 NIE Przeprowadź kolejną terację dla następnego okresu: + 1 TAK Ustal lczbę okresów pokryca potrzeb n (n=const.) TAK Poberz potrzeby brutto dla ustalonego okresu pokryca potrzeb SPBn n 1 PB WZ Zaplanuj welkość zamówena: PN n 1 PB Zaplanuj termn zamówene w jednostce -LT: TZ LT WZ Przejdź do planowana kolejnego cyklu pokryca potrzeb Czy pozostały nerozpatrzone okresy? NIE WZ NMT NDT TZ Prześlj do transportu, RT, RTw termne LT STOP Rys. 3.3.1.8. Algorytm modelu zamawana - Stała lczba przedzałów potrzeb Źródło: Opracowane własne 63 S t r o n a

Oblczenowy Stały Cykl Zamawana (OSCZ) / Perod Order Quantty (POQ) PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ termn pojawena sę potrzeby w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese SIR - pozom obsług klenta w ujęcu loścowym - wartość zmodyfkowana LT Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) ZB - zapas bezpeczeństwa c - cena jednostkowa 0 - współczynnk kosztu utrzymana zapasu t - horyzont planowana potrzeb Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z Przepustowość magazynu 2.5. Oblczenowy stały cykl zamawana WZ TZ TZ LT Horyzont planowana potrzeb - t Zapas bezpeczeństwa ZB Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 LT NMT RT NDT RT Rys. 3.3.1.9. Model zamawana - Oblczenowy stały cykl zamawana ops wg formuły ICOM Źródło: Opracowane własne Tabela 3.3.1.5. Dane wejśce/wyjśce dla modelu - Oblczenowy stały cykl zamawana Wejśca Wyjśca Parametry Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z WZ TZ TZ LT NMT RT NDT RT LT Horyzont planowana potrzeb - t Zapas bezpeczeństwa ZB Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 Źródło: Opracowane własne t - horyzont planowana potrzeb, EWZ ekonomczna welkość zamówena WZ welkość zamówena w -tym okrese KC WD mn mnmalny koszt całkowty dla dostawy welkośc WD PNt - potrzeb netto w horyzonce planowana t PBt - potrzeb brutto w horyzonce planowana t Z - welkość zapasu w -tym okrese LZ t lczba zamóweń w horyzonce planowana t CZ t cykl zamawana w horyzonce planowana t JT jednostka termnowana PB - potrzeby brutto w -tym okrese LT - Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) PN - potrzeby netto w -tym okrese ZB - zapas bezpeczeństwa TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese 64 S t r o n a

Model zamawana / Algorytm wyznaczana oken czasowych w transporce Model systemu transportowego Model planowana potrzeb materałowych Model zamawana Model zamawana START Określ horyzont planowana potrzeb t Poberz EWZ = WZ (KCwd mn) wylczoną metodą EWZ (algorytm ekonomcznej welkośc zamówena) Dokonaj zsumowana welkośc potrzeb netto w horyzonce planowana t: PN t PB t Z Wyznacz lczbę zamóweń w horyzonce planowana t według wzoru LZt: LZ t PN EWZ t Określ cykl zamawana w horyzonce planowana t według przyjętej jednostk termnowana CZt: JT CZt LZ t Poberz: Lead tme LT z algorytmu wyznaczana oken transportowych Welkość zapasu w -tym okrese Z z modelu zamawana Poberz: welkość zapasu zabezpeczającego - ZB z Algorytmu kalkulacj welkośc zapasu zabezpeczającego potrzeby brutto w -tym okrese Pb z modelu planowana potrzeb materałowych Oblcz potrzeby netto w -tym okrese PN zgodne ze wzorem; PN = PB Z + ZB PN>0 NIE Przeprowadź kolejną terację dla następnego okresu: + 1 TAK Zaplanuj welkość zamówena w cyklu termnowana CZt: WZ PN t TAK Czy pozostały nerozpatrzone okresy? NIE WZ NMT NDT TZ Prześlj do transportu, RT, RTw termne LT STOP Rys. 3.3.1.10. Algorytm modelu - Oblczenowy stały cykl zamawana Źródło: Opracowane własne 65 S t r o n a

Najnższy Koszt Jednostkowy (NKJ) / Least Unt Cost (LUC) PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ termn pojawena sę potrzeby w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese SIR - pozom obsług klenta w ujęcu loścowym - wartość zmodyfkowana LT Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) ZB - zapas bezpeczeństwa c - cena jednostkowa 0 - współczynnk kosztu utrzymana zapasu Kuz - jednostkowy koszt uzupełnana zapasu Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z Przepustowość magazynu 2.6. Najnższy koszt jednostkowy WZ TZ TZ LT, Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 LT NMT RT NDT RT Rys. 3.3.1.11. Model zamawana - Najnższy koszt jednostkowy ops wg formuły ICOM Źródło: Opracowane własne Tabela 3.3.1.6. Analza danych wejśce/wyjśce dla modelu - Najnższy koszt jednostkowy Wejśca Wyjśca Parametry Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z WZ TZ TZ LT NMT RT NDT RT LT, Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 Źródło: Opracowane własne Wykaz symbol stosowanych w algorytme modelu - Najnższy koszt jednostkowy: PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese LT - Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) PN - potrzeby netto w -tym okrese ZB - zapas bezpeczeństwa 0 - współczynnk kosztu utrzymana zapasu c - cena jednostkowa zakupu KUt koszt utrzymana zapasu KUz - koszty uzupełnana zapasu KUz PN koszt uzupełnana zapasu dla potrzeb netto w -tym okrese ŁKZ() łączny koszt zapasów na jedną sztukę dla perwszego nerozpatrzonego okresu m kolejny nerozpatrzony okres/kolejna teracja, ŁKZ (+m) - łączny koszt zapasów na jedną sztukę dla perwszego nerozpatrzonego m-kolejnych nerozpatrzonych okresów ŁKZ (+m) mn mnmalny łączny koszt zapasów na jedną sztukę dla perwszego nerozpatrzonego m-kolejnych nerozpatrzonych okresów ŁKZ mn - okres w którym łączny koszt zapasów na jedną sztukę jest mnmalny WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese 66 S t r o n a

Model zamawana / Algorytm wyznaczana START Model zamawana Poberz: Lead tme LT z algorytmu wyznaczana oken transportowych Welkość zapasu w -tym okrese Z z modelu zamawana Model planowana potrzeb materałowych Poberz: welkość zapasu zabezpeczającego - ZB z Algorytmu kalkulacj welkośc zapasu zabezpeczającego potrzeby brutto w -tym okrese Pb z modelu planowana potrzeb materałowych Oblcz potrzeby netto w -tym okrese PN zgodne ze wzorem; PN = PB Z +ZB Przeprowadź kolejną terację dla następnego okresu: + 1 PN>0 NIE TAK Oblcz współczynnk kosztu utrzymana zapasu w przyjętej jednostce termnowana nazwj: 0 Poberz parametry: Poberz cenę jednostkową c c Oblcz koszt utrzymywana zapasu na jednostkę termnowana KUt: KUt 0 c Poberz parametry: Potrzebę netto dla perwszego nerozpatrzonego okresu PN Poberz koszty uzupełnana zapasu: KUz PN Oblcz Łączny Koszt Zapasów na jedną sztukę dla perwszego nerozpatrzonego okresu ŁKZ(): ŁKZ ( ) KUz PN PN Poberz potrzebę brutto dla kolejnego nerozpatrzonego okresu PB+m (m-numer kolejnej teracj) Poberz koszty uzupełnana zapasu: Oblcz Łączny Koszt Zapasów na jedną sztukę dla kolejnego nerozpatrzonego okresu ŁKZ(+n): KUz ŁKZ ( m) KUz PN PN PBm PN PBm m 1 (( m) 1) PB m 1 PB m m Ku t Przeprowadź kolejną terację (m-numer kolejnej teracj) m m 1 PB PB NIE TAK Wyberz mnmalny łączny koszt zapasów na jednostkę: ŁKZ( m) mn Poberz okres, w którym łączny koszt zapasów na jednostkę był mnmalny: ŁKZ mn WZ Zaplanuj welkość zamówena: PN ŁKZ mn 1 PB Zaplanuj termn zamówena w jednostce -LT: TZ LT WZ TAK Czy pozostały nerozpatrzone okresy? oken czasowych w transporce NIE Prześlj do transportu, NMT RT, w termne LT WZ NDT RT TZ Model systemu transportowego STOP Rys. 3.3.1.12. Algorytm modelu zamawana - Najnższy koszt jednostkowy Źródło: Opracowane własne 67 S t r o n a

Najnższy Koszt Łączny (NKŁ) / Least Total Cost (LTC) PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ termn pojawena sę potrzeby w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese SIR - pozom obsług klenta w ujęcu loścowym - wartość zmodyfkowana LT Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) ZB - zapas bezpeczeństwa c - cena jednostkowa 0 - współczynnk kosztu utrzymana zapasu Kuz - jednostkowy koszt uzupełnana zapasu Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z Przepustowość magazynu 2.7. Najnższy koszt łączny WZ TZ TZ LT Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 LT NMT RT NDT RT Rys. 3.3.1.13. Model zamawana - Najnższy koszt łączny ops wg formuły ICOM Źródło: Opracowane własne Tabela 3.3.1.7. Analza danych wejśce/wyjśce dla modelu - Najnższy koszt łączny Wejśca Wyjśca Parametry Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z WZ TZ TZ LT NMT RT NDT RT Źródło: Opracowane własne LT, Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu Wykaz symbol stosowanych w algorytme modelu - Najnższy koszt łączny: PB - potrzeby brutto w -tym okrese ; Z - welkość zapasu w -tym okrese ; LT - Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) ; PN - potrzeby netto w -tym okrese ; ZB - zapas bezpeczeństwa 0 - współczynnk kosztu utrzymana zapasu ; c - cena jednostkowa zakupu KUz PN koszt uzupełnana zapasu dla potrzeb netto w -tym okrese EPO KUzPN - ekonomczny pozycjo okres dla kosztu uzupełnana zapasów part welkośc zaspakajającej potrzeby z beżącego okresu ; POS() pozycjookres w -tym okrese/dla perwszego nerozpatrzonego okresu R() różnca mędzy pozycjo okresem EPO w -tym okrese/dla perwszego nerozpatrzonego okresu m kolejny nerozpatrzony okres/kolejna teracja ; KUz PN PB m 0 - kosztu uzupełnana zapasów part welkośc zaspakajającej potrzeby z beżącego okresu m-kolejnych, EPO - ekonomczny pozycjo okres dla kosztu uzupełnana zapasów part welkośc zaspakajającej potrzeby z KUz PN PBm beżącego okresu m-kolejnych ; R(+m) - różnca mędzy pozycjo okresem EPO dla +m okresu R(+m) mn mnmalna różnca mędzy pozycjo okresem EPO dla okresów od do +m I Rmn okres w którym różnca mędzy pozycjo okresem EPO była mnmalna WZ welkość zamówena w -tym okrese ; TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese 68 S t r o n a

Model zamawana / Algorytm wyznaczana oken czasowych w transporce Model systemu transportowego Model planowana potrzeb materałowych Model zamawana START Poberz: Lead tme LT z algorytmu wyznaczana oken transportowych Welkość zapasu w -tym okrese Z z modelu zamawana Poberz: welkość zapasu zabezpeczającego - ZB z Algorytmu kalkulacj welkośc zapasu zabezpeczającego potrzeby brutto w -tym okrese Pb z modelu planowana potrzeb materałowych Oblcz potrzeby netto w -tym okrese PN zgodne ze wzorem; PN = PB Z + ZB Przeprowadź kolejną terację dla następnego okresu: + 1 PN>0 NIE TAK Oblcz współczynnk kosztu utrzymana zapasu w przyjętej jednostce termnowana nazwj: 0 Poberz parametry: Poberz cenę jednostkową c Poberz parametry: Potrzebę netto dla perwszego nerozpatrzonego okresu PN Poberz koszty uzupełnana zapasu: KUz PN EPO Oblcz współczynnk EPO: KUz PN KUz c 0 PN Oblcz pozycjookres skumulowany dla perwszego nerozpatrzonego okresu POS() dla (=1): POS ( ) ( 1) PN 0 Oblcz różncę mędzy POS a EPO zgodne z formułą: R( ) POS EPO KUz PN Poberz potrzebę brutto dla kolejnego nerozpatrzonego okresu PB+m (m-numer kolejnej teracj) EPO Poberz koszty uzupełnana zapasu: KUz Oblcz współczynnk EPO: KUz PN PBm PN KUz PB m PN 0 c PB m POS( m) Oblcz pozycjookres skumulowany dla kolejnego nerozpatrzonego okresu POS(+n): m 1 (( m) 1) PB m Przeprowadź kolejną terację (m-numer kolejnej teracj) Oblcz różncę mędzy POS(+m) a EPO zgodne z formułą: R( m) POS( m) EPO KUzPN PBm m m 1 PB PB NIE TAK Wyberz mnmalną różncę: R ( m ) mn Poberz okres, w którym różnca była mnmalna: R mn Zaplanuj welkość zamówena: mn WZ R PN PB 1 Zaplanuj termn zamówena w jednostce -LT: TZ LT WZ TAK Czy pozostały nerozpatrzone okresy? NIE TZ Prześlj do transportu WZ, NMT RT, NDTRTw termne LT STOP Rys. 3.3.1.14. Algorytm modelu zamawana - Najnższy koszt łączny Źródło: Opracowane własne. 69 S t r o n a

Algorytm Wagnera-Wthna (AWW) / Wagner-Wthn Algorthm (WWA) PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ termn pojawena sę potrzeby w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w tym okrese SIR - pozom obsług klenta w ujęcu loścowym - wartość zmodyfkowana LT Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) ZB - zapas bezpeczeństwa c - cena jednostkowa 0 - współczynnk kosztu utrzymana zapasu Kuz - jednostkowy koszt uzupełnana zapasu Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z Przepustowość magazynu 2.8. Algorytm Wagnera-Wthna WZ TZ TZ LT Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 LT NMT RT NDT RT Rys. 3.3.1.15. Model zamawana - algorytm Wagnera Wthna ops wg formuły ICOM Źródło: Opracowane własne Tabela 3.3.1.8. Analza danych wejśce/wyjśce dla modelu - Algorytm Wagnera - Wthna Wejśca Wyjśca Parametry Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z WZ TZ TZ LT NMT RT NDT RT LT, Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 Źródło: Opracowane własne Wykaz symbol stosowanych w algorytme modelu - Wagnera Wthna: N lczba okresów z jakch lczony jest kwadrat współczynnka zmennośc VC kwadrat współczynnka zmennośc, PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese, LT - Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) PN - potrzeby netto w -tym okrese, ZB - zapas bezpeczeństwa KUz koszt uzupełnana zapasu, WD welkość dostawy 0 - współczynnk kosztu utrzymana zapasu, c - cena jednostkowa zakupu KUt koszt utrzymana zapasu ŁKZJT () łączny koszt zapasów na jednostkę termnowana dla perwszego nerozpatrzonego okresu PB potrzeby brutto w -tym okrese ŁKZJT (+m) łączny koszt zapasów na jednostkę termnowana dla perwszego nerozpatrzonego m-kolejnych nerozpatrzonych okresów m kolejny nerozpatrzony okres/kolejna teracja, ŁKZJT (+m) mn mnmalny łączny koszt zapasów na jednostkę termnowana dla perwszego nerozpatrzonego m-kolejnych nerozpatrzonych okresów ŁKZJT mn - okres w którym łączny koszt zapasów na jednostkę termnowana jest mnmalny WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese 70 S t r o n a

START Generator rzeczywstego zużyca (generator lczb lososwych) Poberz parametry: PB N Oblcz kwadrat współczynnka zmennośc względnej zgodne ze wzorem: VC N N 1 PB 2 1 P N 2 NIE VC>=0,2 Złóż zamówene w systeme EWD Model zamawana TAK Poberz: Lead tme LT z algorytmu wyznaczana oken transportowych Welkość zapasu w -tym okrese Z z modelu zamawana Model planowana potrzeb materałowych Poberz: welkość zapasu zabezpeczającego - ZB z Algorytmu kalkulacj welkośc zapasu zabezpeczającego potrzeby brutto w -tym okrese Pb z modelu planowana potrzeb materałowych Oblcz potrzeby netto w -tym okrese PN zgodne ze wzorem; PN = PB Z + ZB Przeprowadź kolejną terację dla następnego okresu: + 1 PN>0 NIE TAK Poberz koszty uzupełnana zapasu KUz zależne od welkośc dostawy WD Oblcz współczynnk kosztu utrzymana zapasu w przyjętej jednostce termnowana nazwj: 0 Poberz cenę jednostkową zakupu C Oblcz koszt utrzymywana zapasu na jednostkę termnowana KUt: KUt 0 c Poberz potrzebę netto dla perwszego nerozpatrzonego okresu PN (=1) Oblcz Łączny Koszt Zapasów na Jednostkę Termnowana dla perwszego nerozpatrzonego okresu ŁKZJT(): ŁKZJT ( ) KUz Poberz potrzebę brutto dla kolejnego nerozpatrzonego okresu PB+m (m-numer kolejnej teracj) Poberz koszty uzupełnana zapasu KUz zależne od welkośc dostawy WD Oblcz łączny Koszt Zapasów na Jednostkę Termnowana dla kolejnego nerozpatrzonego okresu ŁKZJT (+m) dla warantu klku dostaw: ŁKZJT ( m) ŁKZJT ( m 1) KUz( m) Oblcz Łączny Koszt Zapasów na Jednostkę Termnowana dla kolejnego nerozpatrzonego okresu ŁKZJT(+m) dla warantu wspólnej dostawy: m (( m) 1) PB m Kut 1 ŁKZJT *( m) ŁKZJT( m 1) m Przeprowadź kolejną terację (m-numer kolejnej teracj) m m 1 PB PB NIE TAK Wyberz mnmalny łączny koszt zapasów na jednostkę: ŁKZJT( m)mn Poberz okres, w którym łączny koszt zapasów na jednostkę był mnmalny: ŁKZJT mn Zaplanuj welkość zamówena: WZ PN ŁKZman 1 PB Zaplanuj termn zamówena w jednostce -LT: TZ LT WZ Czy pozostały nerozpatrzone okresy? NIE Model zamawana / Algorytm wyznaczana oken czasowych w transporce WZ NMT RT TZ Prześlj do transportu,, NDTRTw termne LT Model systemu transportowego STOP Rys. 3.3.1.16. Algorytm modelu zamawana Wagnera - Wthna Źródło: Opracowane własne 71 S t r o n a

Algorytm Slvera-Meala (ASW) / Slver-Meal Algorthm (SMA) PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ termn pojawena sę potrzeby w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese SIR - pozom obsług klenta w ujęcu loścowym - wartość zmodyfkowana LT Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) ZB - zapas bezpeczeństwa c - cena jednostkowa 0 - współczynnk kosztu utrzymana zapasu Kuz - jednostkowy koszt uzupełnana zapasu Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z Przepustowość magazynu 2.9. Algorytm Slvera - Meala WZ TZ TZ LT Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 LT NMT RT NDT RT Rys. 3.3.1.17. Model zamawana - algorytm Slvera-Meala ops wg formuły ICOM Źródło: Opracowane własne Tabela 3.3.1.9. Analza danych wejśce/wyjśce dla modelu Slvera-Meala Wejśca Wyjśca Parametry Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z WZ TZ TZ LT NMT RT LT, Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 NDT RT Źródło: Opracowane własne Wykaz symbol stosowanych w algorytme modelu zamawana Slvera - Meala: N lczba okresów z jakch lczony jest kwadrat współczynnka zmennośc VC kwadrat współczynnka zmennośc ; PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese ; LT - Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) PN - potrzeby netto w -tym okrese ; ZB - zapas bezpeczeństwa ; KUt koszt utrzymana zapasu 0 - współczynnk kosztu utrzymana zapasu c - cena jednostkowa zakupu KUz PN koszt uzupełnana zapasu dla potrzeb netto w -tym okrese ŁKZJT () łączny koszt zapasów na jednostkę termnowana dla perwszego nerozpatrzonego okresu m kolejny nerozpatrzony okres/kolejna teracja, ŁKZJT (+m) - łączny koszt zapasów na jednostkę termnowana dla perwszego nerozpatrzonego m-kolejnych nerozpatrzonych okresów KUz PN PB m - PB suma potrzeb brutto w przyjętym horyzonce planstycznym ŁKZJT (+m) mn mnmalny łączny koszt zapasów na jednostkę termnowana dla perwszego nerozpatrzonego m-kolejnych nerozpatrzonych okresów ŁKZJT mn - okres w którym łączny koszt zapasów na jednostkę termnowana jest mnmalny WZ welkość zamówena w -tym okrese ; TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese 72 S t r o n a

START Generator rzeczywstego zużyca (generator lczb losowych) N PB Poberz parametry: Oblcz kwadrat współczynnka zmennośc względnej zgodne ze wzorem: N N 1 PB VC N P 2 1 2 NIE VC>=0,2 Model zamawana TAK Poberz: Lead tme LT z algorytmu wyznaczana oken transportowych Welkość zapasu w -tym okrese Z z modelu zamawana Model planowana potrzeb materałowych Poberz: welkość zapasu zabezpeczającego - ZB z Algorytmu kalkulacj welkośc zapasu zabezpeczającego potrzeby brutto w -tym okrese Pb z modelu planowana potrzeb materałowych Złóż zamówene w systeme EWD Oblcz potrzeby netto w -tym okrese PN zgodne ze wzorem; PN = PB Z + ZB PN>0 NIE Przeprowadź kolejną terację dla następnego okresu: + 1 TAK Oblcz współczynnk kosztu utrzymana zapasu w przyjętej jednostce termnowana nazwj: 0 Poberz parametry: Cenę jednostkową c Oblcz koszt utrzymywana zapasu na jednostkę termnowana KUt: KUt 0 c Poberz parametry: Potrzebę netto dla perwszego nerozpatrzonego okresu PN Poberz koszty uzupełnana zapasu: KUz PN Oblcz Łączny Koszt Zapasów na Jednostkę Termnowana dla perwszego nerozpatrzonego okresu ŁKZJT(): KUz ŁKZJT( ) PN Poberz potrzebę brutto dla kolejnego nerozpatrzonego okresu PB+m (m-numer kolejnej teracj) Model systemu transportowego / tabela z zakresam kosztu transportu Poberz koszty uzupełnana zapasu: KUz PN PB m Oblcz Łączny Koszt Zapasów na Jednostkę Termnowana dla kolejnego nerozpatrzonego okresu ŁKZJT(+m): KUz ŁKZJT( m) PN PBm m 1 (( m) 1) PB m m Ku t Przeprowadź kolejną terację (m-numer kolejnej teracj) m m 1 PB PB NIE TAK Wyberz mnmalny łączny koszt zapasów: ŁKZJT ( m) mn Poberz okres, w którym łączny koszt zapasów był mnmalny: ŁKZJT mn Zaplanuj welkość zamówena: WZ PN ŁKZJTman 1 PB Zaplanuj termn zamówena w jednostce -LT: TZ LT WZ TAK Czy pozostały nerozpatrzone okresy? Model zamawana / Algorytm wyznaczana oken czasowych w transporce NIE WZ NMT RT TZ Prześlj do transportu,, NDTRTw termne LT Model systemu transportowego STOP Rys. 3.3.1.18. Algorytm modelu zamawana Slvera-Meala Źródło: Opracowane własne 73 S t r o n a

Model Pozomu Zamawana (MPZ) / Re-Order Pont Model (ROP) PB - potrzeby brutto w -tym okrese Z - welkość zapasu w -tym okrese Pr - prognoza mesęczna z S&OP WZ welkość zamówena w -tym okrese TZ termn pojawena sę potrzeby w -tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese SIR - pozom obsług klenta w ujęcu loścowym - wartość zmodyfkowana LT Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) ZB - zapas bezpeczeństwa c - cena jednostkowa 0 0 - współczynnk kosztu utrzymana zapasu - współczynnk bezpeczeństwa - odchylene standardowe czasu cyklu uzupełnana zapasu Kuz - jednostkowy koszt uzupełnana zapasu Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z Prognoza Pr Przepustowość magazynu 2.10. Model pozomu zamawana WZ TZ TZ LT Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Współczynnk kosztu utrzymana zapasu 0 Współczynnk bezpeczeństwa - Odchylene standardowe czasu cyklu uzupełnana zapasu - 0 Prognoza - Pr LT NMT RT NDT RT Rys. 3.3.1.19. Model zamawana - model pozomu zamawana ops wg formuły ICOM Źródło: Opracowane własne Tabela 3.3.1.10. Analza danych wejśce/wyjśce dla modelu pozomu zamawana Wejśca Wyjśca Parametry LT Zapas bezpeczeństwa ZB Jednostkowy koszt uzupełnana zapasu - Kuz Cena jednostkowa c Potrzeby brutto w -tym okrese - Pb Welkość zapasu w -tym okrese Z WZ TZ TZ LT NMT RT NDT RT 0 Współczynnk kosztu utrzymana zapasu Współczynnk bezpeczeństwa - Odchylene standardowe czasu cyklu uzupełnana zapasu - 0 Prognoza - Pr Źródło: Opracowane własne Wykaz symbol stosowanych w modelu pozomu zamawana: - współczynnk bezpeczeństwa NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu ZB zapas zabezpeczający transportowego w -tym okrese PB - potrzeby brutto w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu Pr - prognoza mesęczna z S&OP transportowego w -tym okrese ZI zapas nformacyjny T średn czas trwana cyklu uzupełnana zapasu σ PT odchylene standardowe popytu w cyklu uzupełnana zapasu EWZ ekonomczna welkość zamówena Z - welkość zapasu w -tym okrese LT WD - suma welkośc zamóweń w okrese od do -LT LT - Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) ZW zapas wolny w perwszym nerozpatrzonym okrese/w tym okrese TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese WZ welkość zamówena w -tym okrese EWZ ekonomczna welkość zamówena 74 S t r o n a

START Model zamawana Model planowana potrzeb materałowych Poberz: Lead tme LT z algorytmu wyznaczana oken transportowych Welkość zapasu w -tym okrese Z z modelu zamawana Poberz: welkość zapasu zabezpeczającego - ZB z Algorytmu kalkulacj welkośc zapasu zabezpeczającego potrzeby brutto w -tym okrese PB z modelu planowana potrzeb materałowych Poberz prognozy dla ustalonego okresu pokryca potrzeb SPrn n 1 Pr n Oblcz zapas nformacyjny zgodne ze wzorem; ZI = Pr * T + ZB Model zamawana Poberz EWZ z algorytmu ekonomcznej welkośc zamówena (EWZ) Poberz parametry: Potrzeby brutto w -tym okrese PB Welkość zapasu w -tym okrese Z Suma welkośc zamóweń w jednostce termnowana -LT Lead tme LT Oblcz Zapas Wolny dla perwszego nerozpatrzonego okresu Pn (=1) zgodne ze wzorem: ZW Z WD PB LT ZW<ZI NIE Przeprowadź kolejną terację (n-numer kolejnej teracj) TAK TAK Zaplanuj zamówene: WZ EWZ Zaplanuj zamówene w jednostce termnowana -LT: TZ LT WZ Czy pozostały nerozpatrzone okresy? Model zamawana / Algorytm wyznaczana oken czasowych w transporce WZ NIE NMT NDT TZ Prześlj do transportu, RT, RTw termne LT Model systemu transportowego STOP Rys. 3.3.1.20. Algorytm modelu pozomu zamawana. Źródło: Opracowane własne 75 S t r o n a

3.3.2. Informatyczny model zamawana środowsko symulacyjne Informatyczny model zamwana wykorzystuje standardowe funkcje makrodefncj programowych Grafx Process dla odwzorowana przedstawonych w poprzednm rozdzale algorytmów metod zamawana, parametryzację transakcj procesowych scenaruszy modelu oraz funkcj formuł decyzyjnych. Wejścem do każdego z trzech model zamawana jest potrzeba materałowa z modelu PPM. Model symulacyjny zamawana zarządzana zapasam - EWZ Model zamawana EWZ realzowany jej w klasyczny sposób z wykorzystanem formuły matematycznej na oblczane ekonomcznej welkośc zamówena. Zamawana jest ekonomczna welkość zamówena (atrybut transakcj) lub jej welokrotność. Atrybuty scenaruszowe wykorzystywane są w celu dentyfkacj sumy zamóweń, którą z kole służy do oblczana dostaw w transporce (zapasu zamówonego ale ne dostarczonego jeszcze do magazynu). Tabela 3.3.2.1. Atrybuty transakcyjne wykorzystywane w modelu zamawana EWZ Nazwa atrybutu transakcyjnego WelkoscZamowena Ops atrybutu Określona welkość zamówena generowana metodą EWZ. Welkość ekonomczna part lczona jest w sposób klasyczny zgodny z formułą matematyczną. W przypadku przekroczena przez zapotrzebowane welkośc zamówena możlwe jest zamówena welokrotnośc oblczonej welkośc part. Formuła oblczenowa Celng(SumaPotrzebwLT/(Sqrt((2 * (S.PrognozaM1 + S.PrognozaM2 + S.PrognozaM3) * S.KosztUzupelnanaZapasu )/( S.CenaJednostkowa * S.WspolczynnkKosztuUtrzymanaZap ))))*Celng(Sqrt((2 * (S.PrognozaM1 + S.PrognozaM2 + S.PrognozaM3) * S.KosztUzupelnanaZapasu )/( S.CenaJednostkowa * S.WspolczynnkKosztuUtrzymanaZap ))) Źródło: opracowane własne - Grafx Process Tabela 3.3.2.2. Atrybuty scenaruszowe wykorzystywane w modelu zamawana EWZ Nazwa atrybutu scenaruszowego SumaWelkoscZamowen LczbaZamowen Ops atrybutu Oblczene sumy zamówonych od dostawców materałów. Ostateczna wartość atrybutu w raporce wynków symulacj pozwala na dentyfkacje sumy welkośc zamóweń. Określene lczby zamóweń dokonanych zgodne z określoną metodą do dna beżącej symulacj. Ostateczna wartość atrybutu w raporce wynków symulacj pozwala na dentyfkacje całkowtej lczby zamóweń. Źródło: opracowane własne - Grafx Process Formuła oblczenowa S.SumaWelkoscZamowen + WekoscZamowena If(WekoscZamowena >0;S.LczbaZamowen + 1;S.LczbaZamowen) Model symulacyjny zamawana zarządzana zapasam - PNP Model zamawana parta na partę realzowany jest w modelu symulacyjnym w sposób odbegający od jego klasycznej formy. Z uwag na realzację zapotrzebowana (zużyca) w modelu symulacyjnym według logk MTS (ang. Make To Stock) klasyczna realzacja metody ne znalazła zastosowana. Została ona zmenona w metodę, w której welkość zamówena równa jest welkośc zużyca w beżącym okrese powększonej o uzupełnene zapasu do pozomu zapasu zabezpeczającego. Atrybuty scenaruszowe ulegają zmanom według tego samego schematu, co w przypadku poprzednej metody zamawana. 76 S t r o n a

Tabela 3.3.2.3. Atrybuty transakcyjne wykorzystywane w modelu zamawana PNP Nazwa atrybutu transakcyjnego PotrzebaBruttopoLT ZuzycePNP UzupelneneZBPNP WelkoscZamowena Ops atrybutu Prognozowana potrzeba brutto po okrese lead tme Zużyce materału (badanego ndeksu materałowego) w beżącej jednostce czasu Ilość materału jaką pownno sę domówć z punktu wdzena uzupełnene stanu magazynowego do pozomu zapasu zabezpeczającego po wydanu prognozowanej welkośc zapotrzebowana. Określona welkość zamówena generowana metodą PNP. Welkość zamówena stanow w tym warance metody sumę zużyca w beżącym okrese oraz uzupełnena planowanego zapasu po okrese LT do pozomu zapasu zabezpeczającego. Formuła oblczenowa Round((S.PrognozaM1 * S.RozkladPopytuTygodnowegoT1) / 7;0) S.PotrzebaKlenta If((ZapasBezpeczenstwaM - (S.StanMagazynowyIndeksu +S.DostawaWTransporce - PotrzebaBruttopoLT - SumaPotrzebwLT + ZuzycePNP))>0 ;(ZapasBezpeczenstwaM - (S.StanMagazynowyIndeksu +S.DostawaWTransporce- PotrzebaBruttopoLT - SumaPotrzebwLT + ZuzycePNP));0) ZuzycePNP + UzupelneneZBPNP Źródło: opracowane własne - Grafx Process Tabela 3.3.2.4. Atrybuty scenaruszowe wykorzystywane w modelu zamawana PNP Nazwa atrybutu scenaruszowego SumaWelkoscZamowen LczbaZamowen Ops atrybutu Oblczene sumy zamówonych od dostawców materałów. Ostateczna wartość atrybutu w raporce wynków symulacj pozwala na dentyfkacje sumy welkośc zamóweń. Określene lczby zamóweń dokonanych zgodne z określoną metodą do dna beżącej symulacj. Ostateczna wartość atrybutu w raporce wynków symulacj pozwala na dentyfkacje całkowtej lczby zamóweń. Formuła oblczenowa S.SumaWelkoscZamowen + WekoscZamowena If(WekoscZamowena >0;S.LczbaZamowen + 1;S.LczbaZamowen) Źródło: opracowane własne - Grafx Process Model symulacyjny zamawana zarządzana zapasam - SWZ W modelu zamawana zgodnym z metodą stałej welkośc zamówena oblczana jest welkośc zamówena, jaką należy w danym dnu złożyć do dostawcy. Welkość ta jest welkoścą wcześnej zdefnowaną lub jej welokrotnoścą. Atrybuty scenaruszowe ulegają zmanom według schematu, jak dla poprzednch metod zamawana. Tabela 3.3.2.5. Atrybuty transakcyjne wykorzystywane w modelu zamawana SWZ Nazwa atrybutu transakcyjnego WelkoscZamowena Ops atrybutu Welkość zamówena generowana zgodne z metodą stałej welkośc zamówena. Stała welkość zamówena poberana z atrybutu scenaruszowego podlega zmane na potrzeby zamówena wększej lośc materałów w sytuacj, w której sumaryczne zapotrzebowane w lead tme będze wększe nż welkość zamówena. Gdy tak sę stane zostane wygenerowane welokrotność ustalonej welkośc part. Formuła oblczenowa Celng(SumaPotrzebwLT/S.StalaWelko sczamowena) * S.StalaWelkoscZamowena Źródło: opracowane własne - Grafx Process 77 S t r o n a

Tabela 3.3.2.6. Atrybuty scenaruszowe wykorzystywane w modelu zamawana SWZ Nazwa atrybutu scenaruszowego SumaWelkoscZamowen LczbaZamowen Ops atrybutu Oblczene sumy zamówonych od dostawców materałów. Ostateczna wartość atrybutu w raporce wynków symulacj pozwala na dentyfkacje sumy welkośc zamóweń. Określene lczby zamóweń dokonanych zgodne z określoną metodą do dna beżącej symulacj. Ostateczna wartość atrybutu w raporce wynków symulacj pozwala na dentyfkacje całkowtej lczby zamóweń. Formuła oblczenowa S.SumaWelkoscZamowen + WekoscZamowena If(WekoscZamowena >0;S.LczbaZamowen + 1;S.LczbaZamowen) Źródło: opracowane własne - Grafx Process Model symulacyjny realzacj dostaw uzupełnena zapasów Model realzacj dostaw przekształca welkość zamówena w welkość dostawy w opóźnenu o lead tme. Atrybuty scenaruszowe ne ulegają zmane w tym modelu. Tabela 3.3.2.7. Atrybuty transakcyjne wykorzystywane w modelu transportowym Nazwa atrybutu transakcyjnego WekoscDostawy Ops atrybutu Przekształcene welkośc zmatowena w welkość dostawy w stosunku 1:1. Formuła oblczenowa WekoscZamowena Źródło: opracowane własne - Grafx Process Model magazynowy - przyjęca W modelu magazynowym przyjęca, jak sama nazwa wskazuje przyjmowane są dostawy do magazynu. Skutkuje to zwększenem stanu magazynowego ndeksu. W modelu tym ne zmenają sę wartośc atrybutów transakcyjnych. Tabela 3.3.2.7. Atrybuty scenaruszowe wykorzystywane w modelu magazynowym przyjęca Nazwa atrybutu scenaruszowego S.StanMagazynowyIndeksu S.SumaWelkoscDostaw Ops atrybutu Dostępny zapas analzowanego ndeksu materałowego. W modelu przyjęć do magazynu zwększany jest jego stan poprzez przyjmowane dostawy. Atrybut oblczany na potrzeby określana zapasu znajdującego sę w zamówenu (zamówonego ale jeszcze ne dostarczonego). Każda kolejna dostawa zwększa sumę welkośc dostaw. Formuła oblczenowa S.StanMagazynowyIndeksu + WelkoscDostawy S.SumaWelkoscDostaw + WelkoscDostawy Źródło: opracowane własne - Grafx Process W Modelu zamawana w warance ekonomcznej welkośc zamówena (EWZ) wygenerowane zostaje zamówene, którego welkość oblczana jest zgodne z formułą: T.WelkoscZamowena = Celng(SumaPotrzebwLT/(Sqrt((2 * (S.PrognozaM1 + S.PrognozaM2 + S.PrognozaM3) * S.KosztUzupelnanaZapasu )/( S.CenaJednostkowa * S.WspolczynnkKosztuUtrzymanaZap ))))*Celng(Sqrt((2 * (S.PrognozaM1 + S.PrognozaM2 + S.PrognozaM3) * S.KosztUzupelnanaZapasu )/( S.CenaJednostkowa * S.WspolczynnkKosztuUtrzymanaZap ))) Informacja o welkośc zamówena przesłana zostaje do modelu transportowego za pomocą komunkatu Zamówene transportowe. Zaktualzowana zostaje suma welkośc zamóweń (poprzez dodane do stanu z okresu poprzednego aktualnej welkośc zamówena) oraz lczba zamóweń (jeżel welkość zamówena > 0 - wówczas stan lczby zamóweń z okresu poprzednego zostaje powększony o jeden). Dagram przebegu modelu zamawana EWZ przedstawono na rysunku 3.3.2.1. 78 S t r o n a

Rys. 3.3.2.1. Model zamawana EWZ Ekonomczna welkość zamówena w środowsku Grafx Process Źródło: opracowane własne - Grafx Process Model zamawana w warance PNP w środowsku Grafx Process, ze względu na zwększene czytelnośc schematu zaprojektowanych procesów, przedstawono w dwóch częścach na rysunku 3.3.2.2. Model zamawana PNP Parta Na Partę - schemat część 1 (Grafx Process) Model zamawana PNP Parta na partę schemat część 2 (Grafx Process) Rys. 3.3.2.2. Model zamawana PNP Parta na patę schemat część 1 2. Źródło: opracowane własne Grafx Process W perwszym kroku modelu zamawana PNP oblczone są potrzeby brutto dla okresu realzacj dostawy Lead Tme, jako 1/7 rozkładu tygodnowego popytu w danym mesącu. W ramach każdego z mesęcy wykorzystana zostaje w tym celu nna wartość prognozy mesęcznej, stąd rozgałęzene na trzy śceżk. Następne wyznaczona zostaje welkość zużyca, równa potrzebe klenta zgłoszonej w 79 S t r o n a

rozpatrywanym okrese. W ramach modelu PNP utrzymywany jest zapas bezpeczeństwa, który ma rekompensować różnce pomędzy prognozowanym welkoścam popytu, a rzeczywstym zużycem materałów. Zużyce w poszczególnych mesącach oraz rozkład tygodnowy w ramach danego mesąca mogą sę zmenać. W przypadku, gdy welkość zapasu bezpeczeństwa wzrasta w kolejnym mesącu koneczne jest jego zwększene. W przypadku, gdy welkość zamóweń byłaby równa tylko welkośc rzeczywstego zużyca ne byłoby to możlwe, a co węcej w przypadku wzrostu zużyca następowało by stopnowe zużywane zapasu bezpeczeństwa aż do wyczerpana. Stąd nezbędne jest uzupełnane welkośc zapasu zabezpeczającego wyznaczanego formułą: T.UzupelnaneZBPNP = If((ZapasBezpeczenstwaM - (S.StanMagazynowyIndeksu +S.DostawaWTransporce - PotrzebaBruttopoLT - SumaPotrzebwLT + ZuzycePNP))>0 ;(ZapasBezpeczenstwaM - (S.StanMagazynowyIndeksu +S.DostawaWTransporce-PotrzebaBruttopoLT - SumaPotrzebwLT + ZuzycePNP));0) Zamówene generowane zgodne z metodą PNP jest równe sume zużyca PNP welkośc uzupełnena zapasu bezpeczeństwa, co obrazuje formuła oblczenowa na ponższym rysunku. Zamówene przekazane zostaje do modelu transportowego, ale przedtem określona zostaje suma welkośc zamóweń (poprzez dodane do stanu z okresu poprzednego aktualnej welkośc zamówena) oraz lczba zamóweń (jeżel welkość zamówena > 0, wówczas stan lczby zamóweń z okresu poprzednego zostaje powększony o jeden). W modelu zamawana SWZ generowana jest welkość zamówena zgodna z warantem stałej welkośc zamówena, oblczana zgodne z formułą: T.WelkoscZamowena = Celng(SumaPotrzebwLT/S.StalaWelkoscZamowena) * S.StalaWelkoscZamowena Następne zgodne z algorytmem określona zostaje suma welkośc zamóweń lczba zamóweń, tak jak to mało w poprzednch dwóch warantach modelu zamawana. Informacja o welkośc zamówena transportowego zostaje wysłana w forme komunkatu do modelu transportowego. Na rysunku 3.3.2.3 przedstawono dagram modelu zamawana w warance metody SWZ. Rys. 3.3.2.3. Model zamawana SWZ Stała Welkość Zamówena Źródło: opracowane własne - Grafx Process Zaslene modelu magazynowego przedstawonego na rysunku 3.3.2.4 stanow komunkat o zrealzowanej dostawe, pochodzący z modelu transportowego. W wynku zrealzowanej dostawy stan magazynowy ndeksu z okresu poprzednego zostaje zaktualzowany tj. powększony o welkość dostawy w rozpatrywanym dnu. W kolejnym kroku symulacj oblczana jest suma welkośc wszystkch dotychczasowych dostaw, po czym symulacja na tym etape zostaje zakończona. Na wyjścu modelu jest otrzymywany komunkat o dostawe przyjętej do magazynu. Rys. 3.3.2.4. Model magazynowy przyjęca Źródło: opracowane własne - Grafx Process 80 S t r o n a

Wyróżnene kolorem (np. Oznaczene modelu na rys. 3.3.2.4) etapów modelu w prezentowanych dagramach ma na celu ułatwena testowana modelu symulacyjnego (analzy generowanych raportów). Raporty z symulacj Oprócz standardowych raportów z symulacj generowanych dla kompletnego modelu zarządzana przepływem materałów, w ramach częśc modelu dotyczącej obszaru zaopatrzena generowane są raporty dedykowane dla modelu zamawana. Dla każdego z trzech scenaruszy symulacj tj. PNP, EWZ SWZ generowane są protokoły transakcj, które pozwalają śledzć, jake wartośc parametrów były generowane w trakce symulacj (jednostk termnowana 1 dzeń). Protokoły generowane są w forme plków MS Excel w wersj tabelarycznej. W kolumnach przedstawone są poszczególne parametry, natomast w werszach - ch welkośc w poszczególnych dnach z nformacją, którego modelu dotyczyły tzn., w jakm z model realzowana była dana transakcja. Na rysunkach 3.3.2.5-7 zaprezentowano przykłady danych zestawonych w protokołach transakcj dla każdego ze scenaruszy symulacj. NumerDna Model StanMag azynowyi ndeksu ZapasBe zpeczen stwam Dostawa WTransp orce Potrzeba Brutto SumaPot rzebwlt Potrzeba Netto WekoscZ amowen a Wydane Welkosc Potrzeba DoKlent Dostawy Klenta a 1 Genrator zużyca 500 0 0 0 0 0 0 0 93 0 0 Model magazynowy 1 Wydane 407 0 0 0 0 0 0 0 93 93 0 1 Model oceny 407 0 0 0 0 0 0 0 93 93 1 1 Model SOP 407 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 Model PPM 407 150 0 100 200 0 0 0 0 0 1 2 Genrator zużyca 407 0 0 0 0 0 0 0 108 0 1 Model magazynowy 2 Wydane 299 0 0 0 0 0 0 0 108 108 1 2 Model oceny 299 0 0 0 0 0 0 0 108 108 1 2 Model SOP 299 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 SIR Rys. 3.3.2.5 Przykład protokołu transakcj dla scenarusza symulacj w warance EWZ Źródło: opracowane własne - Grafx Process NumerDna Model StanMag azynowyi ndeksu ZapasBe zpeczen stwam Dostawa WTransp orce Potrzeba Brutto Potrzeba SumaPot Bruttopo rzebwlt LT Uzupeln enezbp NP ZuzyceP NP Potrzeba Netto WekoscZ amowen a Wydane Welkosc Potrzeba DoKlent Dostawy Klenta a 1 Genrator zużyca 500 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 93 0 0 Model magazynowy 1 Wydane 407 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 93 93 0 1 Model oceny 407 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 93 93 1 1 Model SOP 407 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 Model PPM 407 150 0 100 200 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 Genrator zużyca 407 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 108 0 1 Model magazynowy 2 Wydane 299 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 108 108 1 2 Model oceny 299 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 108 108 1 2 Model SOP 299 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 SIR Rys. 3.3.2.6. Przykład protokołu transakcj dla scenarusza symulacj w warance PNP Źródło: opracowane własne - Grafx Process StanMagaz ZapasBezp DostawaW PotrzebaB SumaPotrz PotrzebaN WekoscZa WelkoscD PotrzebaKl WydaneDo NumerDna Model ynowyinde eczenstwa Transporc SIR rutto ebwlt etto mowena ostawy enta Klenta ksu M e 1 Genrator zużyca 500 0 0 0 0 0 0 0 93 0 0 Model magazynowy 1 Wydane 407 0 0 0 0 0 0 0 93 93 0 1 Model oceny 407 0 0 0 0 0 0 0 93 93 1 1 Model SOP 407 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 Model PPM 407 150 0 100 200 0 0 0 0 0 1 2 Genrator zużyca 407 0 0 0 0 0 0 0 108 0 1 Model magazynowy 2 Wydane 299 0 0 0 0 0 0 0 108 108 1 2 Model oceny 299 0 0 0 0 0 0 0 108 108 1 2 Model SOP 299 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Rys. 3.3.2.7. Przykład protokołu transakcj dla scenarusza symulacj w warance SWZ Źródło: opracowane własne - Grafx Process 81 S t r o n a

Dla poszczególnych scenaruszy - PNP, EWZ, SWZ wykonane zostały równeż nestandardowededykowane algorytmy symulacj model zamawana, a wynk symulacj przedstawono na rys.3.3.2.8. Scenarusz EWZ Scenarusz PNP Scenarusz SWZ Rys. 3.3.2.8. Wynk nestandardowych algorytmów symulacj model zamawana wg scenaruszy EWZ, PNP SWZ Źródło: opracowane własne - Grafx Process Na podstawe wynków symulacj w modelu planowana potrzeb materałowych zamawana oraz w w rezultace porównana z danym z generatora rzeczywstego zużyca wykonywane są w modelu controllngu operacyjnego analzy efektywnośc procesów zarządzana przepływem materałów. 82 S t r o n a

3.4. Model procesów transportowych MACIEJ STAJNIAK, PAWEŁ ROMANOW, BOGUSŁAW ŚLIWCZYŃSKI Wyższa Szkoła Logstyk Zaprezentowany model transportowy jest ścśle powązany z nformacjam pochodzącym z dzału zaopatrzena: loścą sztuk danego ndeksu wynkającą z zamówena, termnem realzacj zamówena, lokalzacją dostawców (dane z kartotek ndeksów materałowych). Dzał zaopatrzena generuje potrzebę transportową, uruchamającą sekwencję następujących po sobe czynnośc w obszarze planowana organzowana procesów transportowych, które obejmują: przyjęce zamówena z dzału zaopatrzena, pobrane danych lokalzacj dostawcy, oblczene długośc trasy w km, przelczene zamówena na pjł, oblczene masy zamówena (w kg), kreślene statusu pojazdu wg harmonogramu zamawana, zmany statusu pojazdu w harmonograme, uzgodnena transportu własnego opcjonalne transportu zewnętrznego, a także decyzje dotyczące: o dostępnośc pojazdu, o zgody na wcześnejsze od zaplanowanego w harmonograme wykorzystane środka transportu, Symulacja czasu cyklu realzacj zamówena Czas cyklu realzacj zamówena jest nformacją, z jakm wyprzedzenem należy złożyć zamówene, aby zostało ono zrealzowane przez dostawcę w żądanym termne. Z punktu organzacj procesu zaopatrzena jest to nezwykle ważna nformacja, poneważ jej neznajomość może skutkować opóźnonym dostawam, czyl przestojam na ln produkcyjnej. Dzał zaopatrzena z jednej strony jest ogranczony czasem, na kedy dany asortyment jest potrzebny na produkcj, a z drugej strony czasem kedy należy złożyć zamówene. Czas cyklu realzacj zamówena (lead tme) składa sę z: czasu produkcj u dostawcy (lead tme dostawcy LT D ), jest to ne tylko czas koneczny do wyprodukowana danego asortymentu ale równeż czas dla na przetworzene otrzymanego zamówena, jak równeż czas na zaopatrzene sę w surowce nezbędne do produkcj, czasu, w którym możlwe jest magazynowane u dostawcy (ΔLT D ). Jest to ustalony pomędzy kooperantam czas, w którym dostawca zgadza sę utrzymywać na magazyne wyroby gotowe dla odborcy bez ponoszena przez nego dodatkowych kosztów. Przykładowo od momentu wyprodukowana wyrobów dostawca zadeklarował, ż będze utrzymywał go na stanach magazynowych przez 3 dn. Oznacza to, ż odborca może dany wyrób odebrać dna perwszego, drugego, bądź trzecego. czasu transportu zamówonego asortymentu (LT TR ), czyl pokonane luk przestrzennej przez transport zaopatrzenowy. W sytuacj, kedy transport realzowany jest przez dostawcę to mędzy kooperantam następują ustalena, czy wlczane tego czasu znajduje sę w gest odborcy, czy też znajduje sę on w ogólnym, podanym przez dostawcę lead tme. Do oblczena LT uwzględna sę czas nezbędny do wykonana procesu transportowego (LT TR) wyznaczany jako loczyn LTTR współczynnka wydłużena transportu, czyl: LT ' TR LT TR TR 83 S t r o n a Wyższa Szkoła Logstyk, Poznao 2015 Ślwczyosk B. (red.), Modelowane systemu zarządzana przepływem materałów oceny efektywnośc procesów.

czasu konecznego na manpulacje zwązane mędzy nnym z wyładunkem zamówena przetransportowane go na lnę produkcyjną (LT M ), czyl lead tme wewnętrzny magazynu. Jak można zauważyć z powyższych rozważań lead tme można wyznaczyć z ponższego wzoru: LT LT MIN( LT ; LT LT ) LT D D ' TR TR TR LT M Okno czasowe procesu transportowego Okno czasowe jest nformacją dla dzału transportu od kedy do kedy może odberać zamówone jednostk asortymentowe u dostawcy. Jest to przedzał czasu, który umożlwa planowane harmonogramu transportu, z wększą swobodą czasową, poneważ do dzał transportu podejmuje ostateczną decyzję w którym z tych wyznaczonych dn będze organzował odbór zamówena. Umożlwa to łączene zamóweń od klku dostawców na jednej trase oraz bardzej efektywne wykorzystane posadanych środków transportu. Dzęk tej opcj zaopatrzene w surowce będze nezakłócone, poneważ asortyment w odpowednej lośc w odpowednm czase będze dostępny na magazyne przy jednoczesnym poprawenu efektywnośc transportu zaopatrzenowego. W tym mejscu należy podkreślć, ż do wyznaczena okna czasowego koneczne jest wcześnejsze ustalene lead tme. Informacja od kedy (NMTRT) transport zaopatrzenowy może realzować odbory, jest wyznaczany poprzez dodatne lead tmu dostawcy do momentu czasu złożena zamówena, czyl: NMTRT TZ LT LT przy czym TZ -LT jest wyznaczane poprzez odjęce ustalonego lead tmu (LT) od momentu pojawana sę potrzeby netto (TZ ), czyl: TZ -LT = TZ LT Informacja do kedy (NDT RT ), określa najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego, aby jednostk zamówonego surowca zostały dostarczone na lnę produkcyjną wyznaczany jest ze wzoru: NDTRT TZ LT M LT TR D MIN( LT D ; LT ' TR LT Należy zauważyć, ż NDT RT bazuje na czase pojawena sę potrzeby uwzględna lead tme wewnętrzny odborcy potrzebny czas transportu zaopatrzenowego wraz z jego współczynnkem wydłużena. Algorytm wyznaczana oken (czasowych) transportowych został przedstawony na rysunku 3.4.1. TR ) 84 S t r o n a

START Poberz: Lead Tme dostawcy - Czas przechowana w magazyne dostawcy - Lead Tme transportu Współczynnk wydłużena transportu - Lead Tme wewnętrzny magazynu LT D LT LT D TR TR LT M Oblcz czas nezbędny na wykonane procesu transportowego: LT ' TR LT TR TR LT D Oblcz LeadTme (LT): LT MIN( LT ; LT LT ) LT D ' TR TR TR LT M Oblcz najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego (NMT): NMTRT TZ LT LT D Oblcz najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego (NDT): ' RT TZ LTM LTTR MIN( LTD ; LTTR LTTR) NDT STOP LT D - Lead Tme dostawcy ; ΔLT D - Czas przechowana w magazyne dostawcy LT TR - Lead Tme transportu ; TR - Współczynnk wydłużena transportu LT M - Lead Tme wewnętrzny magazynu LT TR czas nezbędny na wykonane procesu transportowego ; LT - Lead tme (czas cyklu uzupełnena zapasu) NMT RT najwcześnejszy możlwy termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym okrese NDT RT - najpóźnejszy dopuszczalny termn rozpoczęca procesu transportowego w -tym TZ -LT termn złożena zamówena w -tym okrese TZ termn pojawena sę potrzeby w -tym okrese Rys. 3.4.1. Algorytm wyznaczana oken (czasowych) transportowych Źródło: Opracowane własne Przedstawony algorytm okresla w założenach okres czasu realzacj procesu transportu zaopatrzenowego. Każdy z algorytmów modelu zamawana dostarcza nformacj: do modelu systemu transportowego : WZ - NMT RT NDT RT do modelu zaopatrzena: WZ, TZ, TZ LT Ogólny model procesów transportowych w ramach systemu zarządzana przepływem materałów, uwzględnający składowe procesy operacyjne planowana tras, środków transportu przewozów, przedstawono na rys. 3.4.2. 85 S t r o n a

Lczba dostępnego personelu lczba dostępnych środków transportu; Udzał transportu łasnego/zewnętrznego długość tras możlwość łączena dostaw Moduł weryfkacj zdolnośc transportowych Model zamawana Moduł planowana tras Moduł planowana obcążeń środków transportu Model realzacj zadań transportu Lokalzacja dostawców Lczba środków transportu ogółem Lczba personelu ogółem Waga przelcznkowa Rys. 3.4.2. Model symulacyjny systemu transportowego z uwzględnenem procesów/modułów składowych Źródło: Opracowane własne 3.4.1. Analza danych algorytmy modelu transportowego Model systemu transportowego opsano zgodne z metodyką ICOM, uwzględnając podstawowe dane wejścowe, zdefnowano parametry ogranczena systemu transportowego oraz dane wyjścowe. Dane wejścowe dla okresu n : ładunek - charakterystyka, lość lokalzacja punktów nadana ładunków założony pozom wskaźnka efektywnośc danej trasy, bloku wyjazdowego, okna czasowego dostępny tabor lczba, ładowność, gotowość technczna lczba dostępnego personelu techncznego, kerowcy, załadowcy planowane koszty zmenne transportu własnego na wejścu, długość oken czasowych Dane wyjścowe dla okresu n : trasa, czas dostawy, koszt transportu własnego na welkość n wskaźnk efektywnośc na trasy, okna czasowe wskaźnk wykorzystana taboru porównane planowanych zrealzowanych dostaw kalkulacja kosztów zmennych transportu własnego na wyjścu; kalkulacja kosztów z tytułu outsourcngu porównane z budżetem pozom wskaźnka reklamacyjnośc opóźnene dostaw [%]; uszkodzene ładunku [%] na pojazd, trasę, okna czasowe obcążena pracą kerowców, personelu techncznego, załadowców (w % zakładanego czasu pracy) opracowany plan załadunków na pojazd, trasę, okna czasowe opracowany plan dostaw z podzałem na odborców warunk outsourcngu przy spętrzenu dostaw lub nedostatecznej gotowośc techncznej własnych pojazdów - stawk, dostępność oferty transportowej - udzał transportu własnego/obcego wykonana praca przewozowa, pozom kosztów termn realzacj zamóweń z podanem godzn poszczególnych faz procesu transportowego Ogranczena: czas pracy kerowców, okno czasowe, dostępność taboru, welkość budżetu. Parametry: 86 S t r o n a

Ld lczba dostaw, Wd welkość dostaw, Dt - długość tras, Ktw koszt transportu własnego, Ko koszt transportu obcego stawk transportu zewnętrznego, Ktwj jednostkowy koszt transportu własnego, Oc długość okna czasowego, Wdu welkość dostaw uszkodzonych, Wdn welkość dostaw nedostarczonych na czas. Rozwnęty model systemu transportowego wg metodyk ICOM przedstawono na rys. 3.4.1.1, 87 S t r o n a

C jł - całkowta waga jednostek ładunkowych w jednym zamówenu L jłz - lczba jednostek ładunkowych w jednym zamówenu O c - długość okna czasowego przypadającego na 1 zamówene transportowe (przy założenu że ndeksy wchodzące w skład 1 zamówena posadają te same okna czasowe) O t długość okna transportowego L dz - lczba dostawców na 1 zamówene D d - dane lokalzacj dostawców L pn - lczba punktów nadana ładunków C jł całkowta waga jednostek ładunkowych w 1 zamówenu L jł lczba jednostek ładunkowych D lczba wozodn gotowośc ewdencyjnej L te - lczba środków transportu w ewdencj śr. trwałych D e lczba wozodn pracy G łączna lczba wozogodzn pracy floty transportowej q średna ładowność poszczególnych grup pojazdów T czas pracy floty transportowej (w wozogodznach) Z jł lczba jazd ładownych wykonywanych przez wszystke pojazdy lub grupę Ł przewezony ładunek W wpł - współczynnk wypełnena przestrzen ładunkowej V E - średna prędkość eksploatacyjna V T - średna prędkość technczna P Q - wykonana praca przewozowa k Q- współczynnk wykorzystana pracy przewozowej K z - udzał kosztów transportu zewnętrznego w całkowtych kosztach transportu K w- koszt wozoklometra K t- koszt tonoklometra wskaźnk termnowośc dostaw W u - wskaźnk uszkodzeń S 1 - stawk przewoźnków w transporce samochodowym krajowym S 2 - stawk przewoźnków w transporce samochodowym mędzynarodowym S 3 - stawk przewoźnków w transporce kolejowym (przewozy krajowe) S 4 - stawk przewoźnków w transporce kolejowym (przewozy mędzynarodowe) Rys. 3.4.1.1. Model danych systemu transportowego wg metodyk opsu ICOM Źródło: Opracowane własne (OGRANICZENIA) A n1 - Ustawa o czase pracy kerowców A n2 - Ustawa o transporce drogowym Z - okresowe zakazy wykonywana samochodowego transportu cężarowego Dane wejścowe Model systemu transportowego parametry Dane wyjścowe T nw czas prac przeładunkowych K t przebeg ładowny (w wozoklometrach) P przebeg ogółem (w wozoklometrach) L p lość zużytego palwa (w ltrach) L 1 - lczba pojazdów o ładownośc do 3,5 t L 2 - lczba pojazdów o ładownośc do 10t L 3 - lczba pojazdów o ładownośc do 16t L 4 - lczba pojazdów o ładownośc do 24t L 5 - lczba pojazdów o ładownośc do 30t L 1t - lczba pojazdów o ładownośc do 3,5 t w gotowośc techncznej L 2t - lczba pojazdów o ładownośc do 10 t w gotowośc techncznej L 3t - lczba pojazdów o ładownośc do 16 t w gotowośc techncznej L 4t - lczba pojazdów o ładownośc do 24 t w gotowośc techncznej L 5t - lczba pojazdów o ładownośc do 30 t w gotowośc techncznej L t - lczba personelu techncznego L k - lczba kerowców L dt - lczba dostępnego personelu techncznego L dk - lczba dostępnych kerowców D - długość tras K tk - koszt transportu krajowego własnego na 1 km K tm - koszt transportu mędzynarodowego na 1 km K t1p - koszt krajowego transportu samochodowego zewnętrznego (wg lczby palet) K t1k - koszt krajowego transportu samochodowego zewnętrznego (wg przewezonych kg) K t2p - koszt mędzynarodowego transportu samochodowego zewnętrznego (wg lczby palet) K t2k - koszt mędzynarodowego transportu samochodowego zewnętrznego (wg przewezonych kg) W p - przyjęta standardowa waga przelcznkowa dla ładunku 1m3=333kg K kkz - koszt krajowego transportu kolejowego zewnętrznego wg Taryfy Towarowej PKP Cargo S.A. K mkz - koszt mędzynarodowego transportu kolejowego zewnętrznego wg Taryfy Towarowej PKP Cargo S.A. D gt lczba wozodn gotowośc techncznej D lczba wozodn gotowośc ewdencyjnej D e lczba wozodn pracy D gt lczba wozodn gotowośc techncznej G łączna lczba wozogodzn pracy floty transportowej T j czas jazdy pojazdu T p czas pracy pojazdu q średna ładowność poszczególnych grup pojazdów T czas pracy floty transportowej (w wozogodznach) Z jł lczba jazd ładownych wykonywanych przez wszystke pojazdy lub grupę D przejechana droga (w klometrach) Ł przewezony ładunek N opw lczba własnych opakowań transportowych w obroce mesęcznym N opo lczba obcych opakowań transportowych w obroce mesęcznym L dot - lczba dostawców na 1 okno transportowe W wpł - współczynnk wypełnena przestrzen ładunkowej K z - udzał kosztów transportu zewnętrznego w całkowtych kosztach transportu W td - wskaźnk termnowośc dostaw W u - wskaźnk uszkodzeń V E - średna prędkość eksploatacyjna V T - średna prędkość technczna P Q - wykonana praca przewozowa k Q - współczynnk wykorzystana pracy przewozowej E F wskaźnk efektywnośc pojazdów K w - koszt wozoklometra K t - koszt tonoklometra E Ft - wskaźnk efektywnośc obsług transportowej tras W zw - wskaźnk zabezpeczena dostaw transportem własnym W zz - wskaźnk zabezpeczena dostaw transportem zewnętrznym S jt - sumaryczny wskaźnk jakośc transportowej obsług dostaw S jtw - sumaryczny wskaźnk jakośc transportowej obsług dostaw w transporce własnym S jtz - sumaryczny wskaźnk jakośc transportowej obsług dostaw w transporce zewnętrznym P MoB - dane wyjścowe do analzy problemu MoB Okno transportowe przedzał czasu powstały w wynku nałożena oken czasowych pochodzących z modelu zamawana w trakce planowana realzacj dostaw 88 S t r o n a

Modele szczegółowe systemu transportowego przedstawono na rys. 3.4.1.2 3.4.1.7. Model zaslono realnym danym stawek za usług przewozowe transportem własnym obcym, jak równeż danym kalkulacyjnym dotyczącym kosztów własnych w przewozach krajowych mędzynarodowych (tabele 3.4.1.1 3.4.1.5). ogranczena nfrastrukturalne O c - długośd okna czasowego na 1 zamówene transportowe D d - dane lokalzacj dostawców L dz - lczba dostawców na 1 zamówene L pn - lczba punktów nadana ładunków Dane wejścowe Moduł planowana tras Dane wyjścowe L do - lczba dostawców na 1 okno D - przejechana droga T j - czas jazdy pojazdu T p - czas pracy pojazdu Ot - długośd okna transportowego T pp - czas prac przeładunkowych w cyklu transportowym D 1 - długośd tras Tpp= g x Tpz + 1 x Tpr - czas prac przeładunkowych w cyklu transportowym Rys. 3.4.1.2. Ops modelu symulacyjnego wg metodyk ICOM moduł/proces planowana tras Źródło: Opracowane własne 89 S t r o n a

C jł - całkowta waga jednostek ładunkowych w 1 zamówenu L jł - lczba jednostek ładunkowych D - przejechana droga O t - długość okna transportowego Dane wejścowe (OGRANICZENIA) D pł dostępna przestrzeń ładunkowa (m 3 ) D ł dostępna ładowność (t) G t - stopeń gotowośc techncznej taboru Moduł planowana obcążeo środków transportowych parametry Dane wyjścowe K t przebeg ładowny (w wozoklometrach) P przebeg ogółem (w wozoklometrach) L p lość zużytego palwa (w ltrach) L 1 - lczba pojazdów o ładownośc do 3,5 t L 2 - lczba pojazdów o ładownośc do 10t L 3 - lczba pojazdów o ładownośc do 16t L 4 - lczba pojazdów o ładownośc do 24t L 5 - lczba pojazdów o ładownośc do 30t L t - lczba personelu techncznego L k - lczba kerowców L dt - lczba dostępnego personelu techncznego L dk - lczba dostępnych kerowców W - przyjęta standardowa waga przelcznkowa dla ładunku 1m 3 =333kg D e lczba wozodn pracy D gt lczba wozodn gotowośc techncznej G łączna lczba wozogodzn pracy floty transportowej q średna ładowność poszczególnych grup pojazdów T czas pracy floty transportowej (w wozogodznach) Z jł lczba jazd ładownych wykonywanych przez wszystke pojazdy lub grupę Ł przewezony ładunek N opw lczba własnych opakowań transportowych w obroce mesęcznym N opo lczba obcych opakowań transportowych w obroce mesęcznym L d - lczba dostawców na 1 okno transportowe W wpł - współczynnk wypełnena przestrzen ładunkowej W t - wskaźnk termnowośc dostaw W u - wskaźnk uszkodzeń V E - średna prędkość eksploatacyjna V T - średna prędkość technczna P Q - wykonana praca przewozowa k Q- współczynnk wykorzystana pracy przewozowej E F wskaźnk efektywnośc pojazdów Rys. 3.4.1.3. Ops modelu symulacyjnego wg metodyk ICOM moduł/proces planowana obcążena środków transportu decyzj outsourcngu procesów transportowych Źródło: Opracowane własne 90 S t r o n a

D lczba wozodn gotowośc ewdencyjnej L te - lczba środków transportu w ewdencj śr. trwałych D e lczba wozodn pracy G łączna lczba wozogodzn pracy floty transportowej q średna ładowność poszczególnych grup pojazdów T czas pracy floty transportowej (w wozogodznach) Z jł lczba jazd ładownych wykonywanych przez wszystke pojazdy lub grupę Ł przewezony ładunek W wpł - współczynnk wypełnena przestrzen ładunkowej V E - średna prędkość eksploatacyjna V T - średna prędkość technczna P Q - wykonana praca przewozowa k Q- współczynnk wykorzystana pracy przewozowej K z - udzał kosztów transportu zewnętrznego w całkowtych kosztach transportu K w- koszt wozoklometra K t- koszt tonoklometra wskaźnk termnowośc dostaw K tk - koszt transportu krajowego własnego na 1 km W u - wskaźnk uszkodzeń S 1 - stawk przewoźnków w transporce samochodowym krajowym S 2 - stawk przewoźnków w transporce samochodowym mędzynarodowym S 3 - stawk przewoźnków w transporce kolejowym (przewozy krajowe) S 4 - stawk przewoźnków w transporce kolejowym (przewozy mędzynarodowe) Dane wejścowe (OGRANICZENIA) O t - długość okna transportowego Moduł weryfkacj zdolnośc transportowej parametry Dane wyjścowe L 1t - lczba pojazdów o ładownośc do 3,5 t w gotowośc techncznej L 2t - lczba pojazdów o ładownośc do 10 t w gotowośc techncznej L 3t - lczba pojazdów o ładownośc do 16 t w gotowośc techncznej L 4t - lczba pojazdów o ładownośc do 24 t w gotowośc techncznej L 5t - lczba pojazdów o ładownośc do 30 t w gotowośc techncznej L dt - lczba dostępnego personelu techncznego L dk - lczba dostępnych kerowców K tm - koszt transportu mędzynarodowego na 1 km K t1p - koszt krajowego transportu samochodowego zewnętrznego (wg lczby palet) K t1k - koszt krajowego transportu samochodowego zewnętrznego (wg przewezonych kg) K t2p - koszt mędzynarodowego transportu samochodowego zewnętrznego (wg lczby palet) K t2k - koszt mędzynarodowego transportu samochodowego zewnętrznego (wg przewezonych kg) W p - przyjęta standardowa waga przelcznkowa dla ładunku 1m 3 =333kg K kkz - koszt krajowego transportu kolejowego zewnętrznego wg Taryfy Towarowej PKP Cargo S.A. K mkz - koszt mędzynarodowego transportu kolejowego zewnętrznego wg Taryfy Towarowej PKP Cargo S.A. dane zweryfkowane D gt lczba wozodn gotowośc techncznej L gt - lczba środków transportu w gotowośc techncznej D e lczba wozodn pracy G łączna lczba wozogodzn pracy floty transportowej q średna ładowność poszczególnych grup pojazdów T czas pracy floty transportowej (w wozogodznach) Z jł lczba jazd ładownych wykonywanych przez wszystke pojazdy lub grupę Ł przewezony ładunek W wpł - współczynnk wypełnena przestrzen ładunkowej V E - średna prędkość eksploatacyjna V T - średna prędkość technczna P Q - wykonana praca przewozowa k Q- współczynnk wykorzystana pracy przewozowej E Ft - wskaźnk efektywnośc obsług transportowej tras W zw - wskaźnk zabezpeczena dostaw transportem własnym W zz - wskaźnk zabezpeczena dostaw transportem zewnętrznym S jt - sumaryczny wskaźnk jakośc transportowej obsług dostaw S jtw - sumaryczny wskaźnk jakośc transportowej obsług dostaw transportem własnym S jtz - sumaryczny wskaźnk jakośc transportowej obsług dostaw transportem zewnętrznym P MoB - dane wyjścowe do analzy problemu MoB Rys. 3.4.1.4. Ops modelu symulacyjnego wg metodyk ICOM moduł/proces weryfkacj zdolnośc transportowej Źródło: Opracowane własne 91 S t r o n a

START Dane wyjśca modelu zamawana Poberz WZ, TZ, TZ -LT z modelu zamówena Kartoteka dostawców Poberz dane lokalzacj dostawców Ustal lczbę dostawców przypadającą na 1 zamówene Czy okna czasowe zamóweń sę pokrywają? NIE TAK Ustal długość oken transportowych dla zamóweń, których okna czasowe sę pokrywają Okna transportowe = okna czasowe zamóweń Ustal lczbę punktów odboru ładunków dla wygenerowanych oken transportowych Oblcz długość tras = przejechana droga Oblcz T j czas jazdy pojazdu Kartoteka transportowa Poberz czasy prac załadunkowych określonej part ładunku wg punktów odboru Oblcz czas prac przeładunkowych dla określonej lczby punktów odboru ładunków Oblcz T p czas pracy pojazdu STOP Rys. 3.4.1.5. Algorytm modelu symulacj planowana tras transportowych Źródło: Opracowane własne 92 S t r o n a

START Dane na wyjśca modułu weryfkacj zdolnośc transportowej Poberz dane wejścowe zaslające moduł weryfkacj zdolnośc transportowej transportowej weryfkacj zdolnośc transportowej weryfkacj zdolnośc transportowej Użyj parametry do procesu weryfkacj Uwzględnj zdefnowane ogranczena Czy ogranczena umożlwają określene granc tolerancj dla każdego punktu krytycznego? Ne Zdefnuj nowe ogranczena Tak Określ grance tolerancj dla każdego punktu krytycznego Opracuj system montorowana dla każdego punktu krytycznego Ustal dzałana korygujące dla przyjętych danych wejścowych Opracuj procedury weryfkacj dla przyjętych danych wejścowych Czy procedury umożlwają weryfkację dla przyjętych danych wejścowych? Ne Zdefnuj nowe procedury weryfkacj dla przyjętych danych wejścowych Tak Przeprowadź weryfkację zdolnośc transportowej Dane zweryfkowane na wyjścu modułu weryfkacj zdolnośc transportowej STOP Rys. 3.4.1.6. Algorytm modelu weryfkacj zdolnośc transportowej Źródło: Opracowane własne 93 S t r o n a

START Dane dostawcy Poberz całkowtą wagę objętość jednostek ładunkowych wg zamóweń Poberz lość jednostek ładunkowych wg zamóweń Dane wyjśca modułu planowana tras Poberz długość tras = przejechana droga Oblcz wagę objętość ładunków w okne transportowym Wyznacz lczbę pojazdów tr. własnego nezbędnych do realzacj dostaw w okne transportowym Sprawdź dostępność kerowców personelu techncznego w okne transportowym dla wyznaczonej lczby pojazdów transportu własnego Zaplanuj obcążena środków transportu własnego STOP TAK Czy lczba śr. tr. własnego jest =< lczby śr. tr własnego w gotowośc techncznej? NIE Oblcz lczbę pojazdów tr. własnego nezbędnych do realzacj zamóweń Sprawdź dostępność kerowców personelu techncznego w okne transportowym dla wyznaczonej lczby pojazdów transportu własnego Zaplanuj obcążena środków transportu własnego Oblcz lczbę pojazdów tr. zewnętrznego nezbędnych do realzacj zamóweń Zaplanuj obcążena środków transportu zewnętrznego Rys. 3.4.1.7. Algorytm modelu symulacj planowana obcążeń środków transportowych Źródło: Opracowane własne Oblcz koszt udzału transportu zewnętrznego w realzacj zadań transportowych STOP 94 S t r o n a

Tabela 3.4.1.1 Stawka transportowa za 1 km Welkość zamówena (lczba palet) Macerz kosztów krajowego transportu zewnętrznego (wg lośc palet) Odległość [km] do 50 51-100 101-150 151-200 201-250 251-300 301-350 351-400 401-450 451-500 501-600 601-700 701-800 801-900 901-1000 2.4 do 5 120 240 360 480 600 720 840 960 1080 1200 1440 1680 1920 2160 2400 2.3 6 do 10 115 230 345 460 575 690 805 920 1035 1150 1380 1610 1840 2070 2300 2.2 11 do 15 110 220 330 440 550 660 770 880 990 1100 1320 1540 1760 1980 2200 2.1 16 do 20 105 210 315 420 525 630 735 840 945 1050 1260 1470 1680 1890 2100 2 21 do 25 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1200 1400 1600 1800 2000 1.9 26 do 30 95 190 285 380 475 570 665 760 855 950 1140 1330 1520 1710 1900 1.8 31 do 33 90 180 270 360 450 540 630 720 810 900 1080 1260 1440 1620 1800 Tabela 3.4.1.2 Stawka transportowa za 1 km Welkość zamówena (kg) Macerz kosztów krajowego transportu zewnętrznego (wg kg) do 50 51-100 101-150 151-200 201-250 251-300 301-350 Odległość [km] 351-400 401-450 451-500 501-600 601-700 701-800 801-900 901-1000 1.4 do 250 70 140 210 280 350 420 490 560 630 700 840 980 1120 1260 1400 1.5 251-500 75 150 225 300 375 450 525 600 675 750 900 1050 1200 1350 1500 1.7 501-1000 85 170 255 340 425 510 595 680 765 850 1020 1190 1360 1530 1700 1.8 1001-2000 90 180 270 360 450 540 630 720 810 900 1080 1260 1440 1620 1800 1.9 2001-3500 95 190 285 380 475 570 665 760 855 950 1140 1330 1520 1710 1900 2 3501-5000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1200 1400 1600 1800 2000 Tabela 3.4.1.3 Stawka transporto wa za 1 km Welkość zamówena (lczba palet) Macerz kosztów mędzynarodowego transportu zewnętrznego (wg lośc palet) Odległość [km] do 50 51-100 101-150 151-200 201-250 251-300 301-350 351-400 401-450 451-500 501-600 601-700 701-800 801-900 901-1000 2.4 do 5 166.8 333.6 500.4 667.2 834 1000.8 1167.6 1334.4 1501.2 1668 2001.6 2335.2 2668.8 3002.4 3336 2.3 6 do 10 159.85 319.7 479.55 639.4 799.25 959.1 1118.95 1278.8 1438.65 1598.5 1918.2 2237.9 2557.6 2877.3 3197 2.2 11 do 15 152.9 305.8 458.7 611.6 764.5 917.4 1070.3 1223.2 1376.1 1529 1834.8 2140.6 2446.4 2752.2 3058 2.1 16 do 20 145.95 291.9 437.85 583.8 729.75 875.7 1021.65 1167.6 1313.55 1459.5 1751.4 2043.3 2335.2 2627.1 2919 2 21 do 25 139 278 417 556 695 834 973 1112 1251 1390 1668 1946 2224 2502 2780 1.9 26 do 30 132.05 264.1 396.15 528.2 660.25 792.3 924.35 1056.4 1188.45 1320.5 1584.6 1848.7 2112.8 2376.9 2641 1.8 31 do 33 125.1 250.2 375.3 500.4 625.5 750.6 875.7 1000.8 1125.9 1251 1501.2 1751.4 2001.6 2251.8 2502 95 S t r o n a

Tabela 3.4.1.4 Stawka transporto wa za 1 km Welkość zamówena (kg) Macerz kosztów mędzynarodowego transportu zewnętrznego (wg kg) Odległość [km] do 50 51-100 101-150 151-200 201-250 251-300 301-350 351-400 401-450 451-500 501-600 601-700 701-800 801-900 901-1000 1.4 do 250 97.3 194.6 291.9 389.2 486.5 583.8 681.1 778.4 875.7 973 1167.6 1362.2 1556.8 1751.4 1946 1.5 251-500 104.25 208.5 312.75 417 521.25 625.5 729.75 834 938.25 1042.5 1251 1459.5 1668 1876.5 2085 1.7 501-1000 118.15 236.3 354.45 472.6 590.75 708.9 827.05 945.2 1063.35 1181.5 1417.8 1654.1 1890.4 2126.7 2363 1.8 1001-2000 125.1 250.2 375.3 500.4 625.5 750.6 875.7 1000.8 1125.9 1251 1501.2 1751.4 2001.6 2251.8 2502 1.9 2001-3500 132.05 264.1 396.15 528.2 660.25 792.3 924.35 1056.4 1188.45 1320.5 1584.6 1848.7 2112.8 2376.9 2641 2 3501-5000 139 278 417 556 695 834 973 1112 1251 1390 1668 1946 2224 2502 2780 Tabela 3.4.1.5 Macerz kosztów transportu własnego Relacje krajowe Relacje mędzynarodowe za 1 km 2.4 3.35 96 S t r o n a

3.4.2. Informatyczny model procesów transportowych środowsko symulacyjne Dane symulacyjne procesów transportowych w środowsku Grafx Process zostały wprowadzone do modelu organzacj przewozu w relacjach transportowych producenta z dostawcam (zaslane przedsęborstwa w surowce materały). Model transportowy zawera 3 bramk decyzyjne powązane z modelam: controllngu operacyjnego, magazynu zamawana. Zaprezentowany model transportowy jest powązany relacjam przekazana danych bezpośredno z modelu zamawana tj.: loścą sztuk danego ndeksu materałowego wynkającą z zamówena materałów, termnem realzacj zamówena (na potrzeby symulacj weryfkacj badawczej modelu został określony na wg przyjętego Lead Tme), lokalzacją dostawcy ndeksu materałowego (dane na podstawe kontraktu zakupowego). W modelu zmawana generowana jest welkość zamówena stanowąca podstawę potrzeby transportowej, uruchamającą sekwencję czynnośc w obszarze planowana fzycznej realzacj dostaw (model symulacyjny transportowy - rys. 3.4.2.1), które dotyczą: przyjęca zamówena z modelu zamawana, pobrana danych lokalzacj dostawcy, oblczena długość trasy w km, przelczena zamówena na pjł, oblczena masy zamówena (w kg), kreślena statusu pojazdu z harmonogramem DZ, zmany statusu pojazdu w harmonograme, uzgodnena przewozu zajętośc pojazdów, zmany statusu pojazdu w harmonograme, uzgodnena transportu zewnętrznego, bramek decyzyjnych, dotyczących, dostępnośc pojazdu, zgody na wcześnejsze od zaplanowanego w harmonograme wykorzystane środka transportu, termnu realzacj zamówena transportem własnym, termnu realzacj zamówena transportem zewnętrznym. W sekwencj symulacj następujących po sobe zdarzeń w modelu transportowym przyjmowane jest zamówene z modelu zamawana, po czym poberane są dane lokalzacj dostawcy z arkusza kalkulacyjnego MS Excel. W następnej kolejnośc oblczana jest długość trasy w [km]. Oblczena warunkują w modelu transportowym określene czasu nezbędnego do wykonana dostawy, a także określene pozomu kosztów eksploatacyjnych wykorzystanego środka transportu lub wysokośc stawk przy alternatywnym wyborze transportu obcego (stanowącego element składowy parametryzacj modelu). Przelczene zamówena na jednostk ładunkowe umożlwa określene maksymalnej lczby sztuk ndeksu materałowego na jednej palece oraz oblczene cężaru zamówena (w kg) umożlwającego analzę stopna wykorzystana ładownośc środka transportu (lub przy przekroczenu - braku możlwośc załadunku). Ostatną, przed perwszą bramką decyzyjną w modelu, czynnoścą jest określene statusu pojazdu z harmonogramem, gdze następuje określene stopna dostępnośc dedykowanego środka transportu w czase określonym przez harmonogram z modelu zamawana. Po potwerdzenu w bramce decyzyjnej dostępnośc pojazdu wykonywana jest czynność zmany statusu pojazdu w harmonograme wysłane komunkatu do modelu zmawana o termne realzacj zamówena transportem własnym. Po stwerdzenu w bramce decyzyjnej braku pojazdu do wykonana dostawy uruchamana jest czynność uzgodnena transportu, w ramach której określana jest możlwość wcześnejszej realzacj dostawy. Analza możlwośc wcześnejszej realzacj dostawy umożlwa zmanę statusu pojazdu w harmonograme, w przecwnym wypadku uruchamana jest czynność uzgodnena transportu zewnętrznego sekwencja dzałań wyboru zewnętrznej frmy transportowej oraz wysyłany jest komunkat do modelu zamawana. Model symulacyjny procesów transportowych przedstawono na rys. 3.4.2.1. 97 S t r o n a

Rys. 3.4.2.1. Model symulacyjny procesów transportowych Źródło: opracowane własne - Grafx Process Uruchomene modelu transportowego odbywa sę w momence otrzymana Zamówena Transportowego z modelu zamawana (tabela 3.4.2.1). Informacje są weryfkowane z występującym w modelu transportowym ogranczenam przedstawonym w tabel 5.3.2. Na potrzeby opracowana praktycznego zadana, zwązanego z przewozem środków materałowych w ramach procesów zaopatrzena przyjęto założene, że do dzału transportu wpłynęło zamówene (dzał zaopatrzena) na zorganzowane wykonane transportu wg zlecena transportowego dla ndeksu materałowego zdefnowanego w kartotece materałowej przedsęborstwa zborem danych: wymary opakowana, waga brutto pozycj asortymentowej, lczba sztuk pozycj asortymentowej, dane dotyczące techncznej podatnośc transportowej (możlwość pętrzena jednostek na paletowej jednostce ładunkowej). Po analze specyfkacj wysyłkowej przyjmowane są podstawowe parametry zwązane z organzacją transportu, które są zgodne z zamówenem. Tabela 3.4.2.1. Dane symulacyjne zamówena transportowego Dane zamówena transportowego z dn.. Nr ndeksu 1207A Welkość zamówena (szt.) 216 (12 pjł.) Wymary opakowana (mm) dł x szer. x wys. 400x400x300 Waga brutto (kg) 5 Lczba sztuk na 1 pjł. 18 Lokalzacja dostawcy (km) 100 Termn realzacj zamówena 05.04.2013 r. Uwag: Możlwość pętrzena na pjł. Źródło: Opracowane własne Dane ogranczeń zwązanych z transportem ładunku przedstawono a tabel 3.4.2.2. Tabela 3.4.2.2. Wartośc symulacyjne ogranczeń zwązanych z transportem ładunku Wyszczególnene Pojazd 1 (DMC 3,5 t) Lczba pojazdów 1 Wymary dostępnej przestrzen ładunkowej 4 200x2 200x2 300 (dł./szer./ wys.) (mm) Maksymalna ładowność środków 1 650 transportu na zamówene (kg) Maksymalna kubatura przestrzen 21,3 ładunkowej (m 3 ) Lczba pjł. 8 (x2 warstwy) Max. wysokość pjł. (mm) 800 Średne spalane [l/100km] 20 Źródło: Opracowane własne Zdefnowane dane wejścowe ncjują proces symulacj weryfkacj modelu transportowego. W tabel 3.4.2.3 przedstawono dane wejścowe do modelu transportowego atrybuty scenaruszowe transakcyjne - pochodzące z modelu zamawana modelu planowana potrzeb materałowych. 98 S t r o n a

Tabela 3.4.2.3 Defncja atrybutów scenaruszowych transakcyjnych w ramach modelu systemu transportowego Wejśca z Modelu planowana potrzeb materałowych Ops Atrybuty scenaruszowe: Numer Indeksu Nr ndeksu określa charakterystykę towaru, który będze podlegał obsłudze Cena palwa - Welkość zmenna w zależnośc od sytuacj rynkowej Czas załadunku palety Czasokres przelczenowy na sformowane jednej PJŁ np. 1 30 Lead Tme - Czas realzacj zamówena Atrybuty transakcyjne: Welkość zamówena - Welkość podlegająca przewozow Welkość dostawy Welkość podlegająca przewozow Okres - Czas rozpoczęca zakończena procesu przewozowego Dzeń - Termn realzacj zamówena lub rozpoczęca procesu Nazwa atrybutu Grafx NumerIndeksu CenaPalwa CzasZaladunkuPalety LeadTme WelkoscZamowena WelkoscDostawy OdstepCzasowy Dzen Źródło: opracowane własne - Grafx Process Tabela 3.4.2.4. Defncja atrybutów symulacyjnych transakcyjnych scenaruszowych w ramach modelu transportowego Ops Atrybuty modelu systemu transportowego Atrybuty scenaruszowe: Dostępne pojazdy aktualne Lczba pojazdów, które mogą być użyte do przewozu Dostępne pojazdy wczoraj Lczba pojazdów, które były użyte do przewozu Dzeń aktualny Stan obecny Atrybuty transakcyjne: Nazwa atrybutu Grafx DostepnePojazdyAktualne DostepnePojazdyWczoraj DzenAktualny Cena transportu obcego Stawk za tkm lub km ładowny Czas realzacj dostawy Czasokres w którym nastąpła dostawa Dostawca Podmot wykonujący dostawę Dostępność transportu Lczba pojazdów, która może być użyta do przewozów Ilość pojazdów do przydzelena Lczba pojazdów, która może być aktualne przydzelona do przewozów Lczba palet Welkość palet, która występuje w zamówenu Lczba palet do załadunku Welkość palet, która mus być załadowana Lczb a palet na pojeźdze Welkość palet, która meśc sę w pojeźdze Lczba sformowanych pojazdów Lczba śr. transportu zapełnonych PJŁ Lczba sformowanych palet Lczba palet gotowych do przewozu Lczba sztuk z zamówena do załadunku Welkość podlegająca procesow paletyzacj Lczba sztuk na palece Welkość ndeksów na PJŁ Numer ndeksu Charakterystyka towaru Numer dna Dzeń dostawy Odległość od dostawcy Lczba km Paletyzacja Proces ułożena ndeksów na palece CenaTransportuObcego CzasRealzacjDostawy Dostawca DostepnoscTransportu IloscPojazdowDoPrzydzelena LczbaPalet LczbaPaletDoZaladunku LczbaPaletNaPojezdze LczbaSformowanychPojazdow LczbaSformulowanychPalet LczbaSztukDoZaladunku LczbaSztukNaPalece NumerIndeksu NumerDna OdlegloscOdDostawcy Paletyzacja 99 S t r o n a

Ops Pojemność pojazdu Możlwa lczba palet na pojeźdze Średna prędkość Średna prędkość handlowa przy realzacj przewozu Termn realzacj zamówena Czas dostarczena ładunku Waga brutto sztuk z zamówena Waga towaru Welkość zamówena Lczba ndeksów podlegająca czynnoścom przewozowym Atrybuty modelu systemu transportowego PojemnoscPojazdu SrednaPredkosc Nazwa atrybutu Grafx TermnRealzacjZamowena WagaBrutto Źródło: opracowane własne - Grafx Process WelkoscZamowena Tabela 3.4.2.5. Wyjśca z modelu transportowego w ramach modelu magazynowego Ops Welkość dostawy Wejśca z Modelu transportowego Nazwa atrybutu Grafx Atrybuty transakcyjne: WelkoscDostawy Źródło: opracowane własne - Grafx Process Tabela 3.4.2.6. Atrybuty scenaruszowe wartośc początkowe danych wejścowych Ops Numer Indeksu 1 Paletyzacja 10 Cena palwa Czas załadunku palety Lead Tme 2 z modelu planowana potrzeb materałowych Wejśca z Modelu planowana potrzeb materałowych Atrybuty scenaruszowe: 5,98 zł 3 mn na paletę Nazwa atrybutu Grafx Źródło: opracowane własne - Grafx Process Na rys. 3.4.2.2 przedstawono perwszy z model procesów transportowych - przelczana zamówena otrzymanego z modelu zamawana na jednostk ładunkowe (palety). Rys.3.4.2.2 Model symulacyjny - przelczane zamówena na palety Źródło: opracowane własne - Grafx Process 100 S t r o n a

Do wykonana czynnośc Przelcz zamówene na palety stosowane są dwa atrybuty transakcyjne, charakteryzujące lczbę palet już uformowanych na wejścu oraz welkość zamówena na wyjścu ( rys. 3.4.2.3). Palety są poberane z ogranczonej pul palet. Rys. 3.4.2.3 Model symulacyjny podprocesu - Lczba palet uformowanych Źródło: opracowane własne - Grafx Process Kolejnym etapem symulacj jest czynność planowana załadunku opakowań na palety oraz sprawdzene lczby palet nezbędnych do uformowana dostawy. Po sprawdzenu zapełnena palety oraz pozostałych neprzydzelonych opakowań, zamówene jest rozlokowane na paletach. Do kolejnego podprocesu modelu transportowego jest przekazana nformacja o lczbe sformowanych palet (atrybut transakcyjny LczbaSformowanychPalet), aby rozpocząć planowane załadunku jednostek ładunkowych w przestrzen dostępnych środków transportu. Przelczane zamówena na pojazdy Po sformowanu welkośc ładunkowych na jednostk ładunkowe (PJŁ) następuje przelczane zamówena formowane ładunków w dostępnych pojazdach( rys. 3.4.2.4) Ilość pojazdów Czasy transportów. Zamówene do przydzelena środka transportu Poberz nformację o lośc pojazdów dostępnych na dzeń dostawy dzeń wcześnej Na wyjścu: T.IloscPojazdowDoPrzydzelena = T.IloscPojazdowDoPrzydzelena - 1 Na wyjścu: S.DostepnePojazdyWczoraj = If(S.DzenAktualny =NumerDna ;S.DostepnePojazdyWczoraj ;S.DostepnePojazdyAktualne ) Na wyjścu: S.DostepnePojazdyAktualne = If(S.DzenAktualny = NumerDna ;S.DostepnePojazdyAktualne ;3) Na wyjścu: S.DzenAktualny = NumerDna Na wyjścu: T.IloscPojazdowDoPrzydzelena = LczbaSformowanychPojazdow Ne Tak Zarezerwuj pojazd na dostawę Czy jest pojazd na Czy ostatn pojazd dzeń dostawy Tak dla dostawy? Na wyjścu: S.DostepnePojazdyAktualne = S.DostepnePojazdyAktualne - 1 Ne Czy są pojazdy w Tak danym termne Ne Ne Zarezerwuj pojazd u frme zewnętrznej Czy są pojazdy Tak na dzeń Na wcześnej wyjścu: T.IloscPojazdowDoPrzydzelena = T.IloscPojazdowDoPrzydzelena - 1 Zarezerwuj pojazd na dzeń wcześnej Na wyjścu: S.DostepnePojazdyWczoraj = S.DostepnePojazdyWczoraj - 1 Na wyjścu: T.IloscPojazdowDoPrzydzelena = T.IloscPojazdowDoPrzydzelena - 1 Środk transportu przydzelone na dostawę Rys. 3.4.2.4. Model symulacyjny podproces Przelczane zamówena formowane ładunków Źródło: opracowane własne - Grafx Process 101 S t r o n a

Po sprawdzenu zapełnena pojazdu, zamówene jest rozlokowane na pojazdach. Do kolejnego procesu jest przekazana nformacja o lczbe sformowanych pojazdów (atrybut transakcyjny LczbaSformowanychPojazdów), aby rozpocząć weryfkację zgodne z przyjętym harmonogramem przewozów. Weryfkacja harmonogramu przewozów Proces Weryfkacja harmonogramu (rys. 3.4.2.5) jest kolejnym podprocesem realzowanym w ramach modelu transportowego jest uruchamany komunkatem z danym LczbaZaladowanychPojazdów, pochodzącym z podprocesu Przelczene zamówena na pojazdy. Oblczene potrzeb transportowych Zamówene do realzacj Przelczene zamówena na PJŁ Przelczene zamówena na pojazdy Weryfkacja harmonogramu Ilość pojazdów Czasy transportów. Zamówene do przydzelena środka transportu Poberz nformację o lośc pojazdów dostępnych na dzeń dostawy dzeń wcześnej Fzyczna realzacja dostawy Zamówene zrealzowane Na wyjścu: S.DostepnePojazdyWczoraj = If(S.DzenAktualny =NumerDna ;S.DostepnePojazdyWczoraj ;S.DostepnePojazdyAktualne ) Na wyjścu: S.DostepnePojazdyAktualne = If(S.DzenAktualny = NumerDna ;S.DostepnePojazdyAktualne ;3) Na wyjścu: S.DzenAktualny = NumerDna Na wyjścu: T.IloscPojazdowDoPrzydzelena = LczbaSformowanychPojazdow Rys. 3.4.2.5. Model symulacyjny - Podproces Weryfkacja harmonogramu Źródło: opracowane własne - Grafx Process Informację wejścową podprocesu Weryfkacja harmonogramu są dane o lczbe pojazdów dostępnych na dzeń dostawy w dn poprzedzające. Do wykonana czynnośc wykorzystywane są trzy atrybuty scenaruszowe określające [lczbę dostępnych pojazdów w dzeń poprzedn], [lczbę dostępnych pojazdów dzsaj], [nr aktualnego dna] oraz jeden atrybut transakcyjny - określający [lczbę pojazdów do przydzelena] (rys. 3.4.2.6). 102 S t r o n a

Rys. 3.4.2.6. Model symulacyjny - Proces Weryfkacja harmonogramu Źródło: opracowane własne - Grafx Process W ramach kolejnych etapów modelu wykonywana jest rezerwacja pojazdu przydzelonego do realzacj dostawy oraz określene, czy dostawa będze realzowana transportem własnym czy obcym (rys. 3.4.2.6). Analza badawcza symulacyjna modelu transportowego zawera zakres loścowy transakcj rzeczywsty czas realzacj transakcj. Elementy te są analogczne do nformacj zawartych w arkuszach analzy transakcyjnej. Jednak należy podkreślć, że przygotowywane podsumowane wydajnośc dla każdego procesu jest nezbędne przy późnejszym szacowanu korzyśc, jake przynosą zmany opracowane podczas określana stanu pożądanego przypływów nformacj pracy. Możlwe jest uzyskane welu statystyk dotyczących czasów realzacj procesów oczekwana na realzację czynnośc, m. n.: rzeczywstych czasów realzowanych procesów głównych podprocesów, maksymalnej lczba transakcj przetwarzanych jednocześne przez czynność, średnej lczby transakcj, które czekały na przetworzene, całkowtej lczby transakcj, które czekały na przetworzene, lczba transakcj, które czekały na zblokowane, czas, przez który zasoby musały czekać na skompletowane transakcj, lczba transakcj, które musały czekać na przetworzene. Wynk analz symulacyjnych odzwercedlają stan rzeczywsty zachodzących procesów podprocesów transportowych, umożlwając poprawę ch efektywnośc w modelu zarządzana przepływem materałów procesów zaopatrzena przedsęborstwa. Przedstawona metoda symulacj procesów możlwość defnowana welu parametrów operacyjnych modelu transportowego, stanow narzędze wsparca decyzj projektowana praktycznych rozwązań, wyprzedzających etap wdrożena ponoszene konsekwencj kosztowych. 103 S t r o n a

3.5. Model systemu magazynowana ADAM KOLIŃSKI, BOGUSŁAW ŚLIWCZYŃSKI Wyższa Szkoła Logstyk Model magazynowana został przygotowany w środowsku Grafx Process zgodne z koncepcją welowarantowej oceny efektywnośc procesu zaopatrzena transportu, przedstawoną na rys. 2.6 3.7. Zadanem procesu magazynowana jest utrzymane zapasu obsługa przepływu produktów w faze przyjęca, składowana, kompletacj wydana produktów, zgodne z wymaganam klenta wewnętrznego zewnętrznego 36. Proces magazynowana pełn rolę usługową w analzowanym procese zaopatrzena. Zakres wsparce zarządzana gospodarką magazynową wyznacza obszar gromadzena przetwarzana danych od dostawców odborców procesu magazynowana, w celu efektywnego planowana harmonogramowana dzałań oraz wykorzystana zasobów. Ocena korygowane organzacj, zarządzana technolog procesu magazynowana, jest ukerunkowana na osągane założonych celów, poprawy wartośc produktu wynków procesu magazynowana, obejmując analzy: sprawnośc, nezawodnośc efektywnośc obsług produktów wynkające z organzacj warunków magazynowana, zastosowanych metod zarządzana oraz ntegracj z procesam dostarczającym odberającym do/z procesu magazynowana (rys. 3.5.1), pozomu, struktury, dynamk trendów ponoszonych oraz planowanych kosztów, pozomu wykorzystana zasobów magazynowych oraz prognozowanych potrzeb rozwoju nfrastruktury magazynowej, przepływu nformacj organzacyjnej oraz dokumentów materałowych planowana. Inne obszary zarządzana operacyjnego np.: zaopatrzene, produkcja zarządzane zapasam Integracja procesowa Model magazynowana przykładowe obszary wsparca zarządzana operacyjnego: Dobór welkośc położena magazynu Analza potrzeb magazynowana opłacalnośc outsourcngu Organzacja zarządzane procesam wewnętrznego przepływu ładunku Dobór wyposażena magazynu Organzacja transportu wewnętrznego operacj przeładunkowych Analza wykorzystana nfrastruktury magazynowej (np. regałów, wózków, podajnków, dźwgów) Dobór metod obsług przepływu ładunku w poszczególnych strefach magazynu: przyjęca, składowana, kompletacj wydana Opracowane budżetów magazynu Kontrolowane kosztów, wynków budżetów magazynu oraz ocena stopna osągana celów Analza statystyczna magazynowana Analza wskaźnkowa produktywnośc, jakośc efektywnośc Raportowane wynków magazynowana Inne obszary zarządzana Integracja operacyjnego np.: procesowa dystrybucja, transport, sprzedaż D O S T A W C Y Zaopatrzene zakupy transport magazyn materałów Obsługa klenta Produkcja magazyn wyrobów Identyfkacja wartośc produktu dla klenta Mapowane wartośc na procesy Dystrybucja transport magazyn regonalny Produkt Klent Rys. 3.5.1 Integracja dzałań procesu magazynowana z nnym obszaram zarządzana przepływem materałów Źródło: opracowane własne. 36 Zagadnena organzacj procy magazynu zarządzana procesem magazynowana przedstawono w pracach: Nemczyk A.: Magazynowane, w: Logstyka (red.) Ksperska-Moroń D. Krzyżanak S., Wydawnctwo Instytutu Logstyk Magazynowana, Poznań 2009, s. 175 186 oraz Korzenowsk A., Weselk A., Skowrońsk Z., Kaczmarek M.: Zarządzane gospodarką magazynową, PWE, Warszawa 1997, s. 11-27. 104 S t r o n a Wyższa Szkoła Logstyk, Poznao 2015 Ślwczyosk B. (red.), Modelowane systemu zarządzana przepływem materałów oceny efektywnośc procesów.

Gromadzone przetwarzane w dzałanach controllngu dane dotyczą uwarunkowań operacyjnych procesu magazynowana, potencjału magazynowana, organzacj systemu magazynowego obejmują: rodzaj postać magazynowanych produktów (materałów, wyrobów), ch asortyment, wagę wymary geometryczne, typ użytych jednostek ładunkowych (jł) uformowanych (np. kartonów, pojemnków, palet, koszy, skrzyń), pojemność maksymalną magazynu Zmax (wyrażoną lczbą jednostek ładunkowych) zapas rezerwowy (buforowy) jednostek ładunkowych na wejścu BZWE wyjścu BZWY, welkość przepływu w okrese (np. dobowego) strumena jednostek ładunkowych przez magazyn (s) z podzałem na strumeń wejścowy swe strumeń wyjścowy swy, zajmowaną przestrzeń magazynową obejmującą całkowtą powerzchnę użytkową magazynu kubaturę magazynową, przepustowość procesu magazynowego wydajność nfrastruktury w poszczególnych strefach magazynu, czasy cykl roboczych (operacyjnych) np. cykl transportowych operacyjnych nfrastruktury transportu wewnętrznego przeładunku oraz cykl kompletacyjnych, lość rodzaj zastosowanych zasobów nfrastruktury magazynowej uwzględnając dobową pracochłonność stopeń wykorzystana zastosowanych środków techncznych w procese magazynowym wymaganą efektywność pracy urządzeń, lczbę kwalfkacje zatrudnonych pracownków magazynu wykonujących pracę na różnych stanowskach obsług procesów magazynowych (szacunk są wykonywane na podstawe dobowej pracochłonnośc prac obsługowych), koszty nfrastruktury magazynu koszty amortyzacj nwestycyjne aktywów trwałych wyposażene magazynu (w tym budynk, rampy, place, drog, wózk, układnce, przenośnk, regały, system nformatyczny, system automatycznej dentyfkacj), koszty eksploatacyjne koszty wynagrodzena dla pracownków, zużyca materałów, zużyca energ palw, usług zewnętrznych np. transportowych, remontowych. Model magazynowana jest zaslany danym parametrycznym zasobów, pochodzącym z arkuszy kalkulacyjnych oraz danym przepływu materałowego z nnych podsystemów - modelu transportowego modelu zamawana. Autorzy przyjęl założena dla modelu, że proces magazynowana jest przedstawony jako uzupełnający w modelu systemu przepływu materałów, w celu oceny efektywnośc zarządzana przepływem materałów. Algorytm kompleksowej analzy efektywnośc procesu magazynowana został przedstawony na rysunku 3.5.2. 105 S t r o n a

START Analza wydajnośc organzacyjnej magazynu Powrót do weryfkacj zamówena Czy ocena analzy jest pozytywna? Tak Analza wydajnośc techncznej magazynu Ne Wygenerowane nformacj o odchylenach normatywnych Powrót do analzy procesu transportowego Czy ocena analzy jest pozytywna? Tak Analza ekonomczna pracy magazynu Ne Wygenerowane nformacj o odchylenach normatywnych Powrót do Generatora potrzeb Czy ocena analzy jest pozytywna? Tak Analza kosztów magazynowana Ne Wygenerowane nformacj o odchylenach normatywnych Powrót do SOP Czy ocena analzy jest pozytywna? Tak Wygenerowane Ne nformacj o odchylenach normatywnych STOP Rys. 3.5.2. Ogólny algorytm weryfkacj efektywnośc procesu magazynowana Źródło: Opracowane własne 3.5.1. Analza danych parametryzacja modelu Do danych parametrycznych, poberanych z arkuszy kalkulacyjnych, które zostały opracowane na potrzeby symulacj procesów zamawana, a wykorzystywanych równeż w modelu magazynowym operacyjnego, należą: Z s (w) wartość średnego zapasu magazynowego w badanym okrese, Z s (t) welkość średnego zapasu magazynowego w badanym okrese, Z welkość zapasu magazynowego na początku badanego okresu, Z c zapas dóbr składowanych w magazyne (zapas całkowty), Z sp zapas dóbr składowanych w magazyne na paletach. d lczba dn w badanym okrese. Analza symulacyjna modelu magazynowego wymaga równeż danych parametrycznych pomnętych podczas symulacj modelu zamawana, jednak nezbędnych do skutecznego przeprowadzena analzy efektywnośc procesu magazynowego. Do tych danych należą: O m welkość obrotu magazynowego w badanym okrese, O mr welkość obrotu magazynowego wg rozchodu w badanym okrese, O mp welkość obrotu magazynowego wg przychodu w badanym okrese, Z s welkość średnego zapasu magazynowego, P s powerzchna składowa magazynu, V u pojemność użytkowa magazynu. Model transportowy równeż cechuje sę dwukerunkowoścą relacj z modelem magazynowym, który z jednej strony jest czynnkem zamykającym proces transportowy, jednak jest równeż ogranczenem transportowym, które wymusza modyfkacje kolejną terację modelu transportowego. Do danych dostarczanych przez model transportowy należy zalczyć: Q r cężar ładunków. 106 S t r o n a

Ze względu na specyfkę koncepcyjną opracowana modelu magazynowana oraz pozom ogólnośc37 zdecydowano, że należy wygenerować arkusz kalkulacyjny z danym wsadowym (danym podstawowym), nezbędnym do realzacj procesu symulacyjnego. Do danych podstawowych należy zalczyć: Z p średna lczba zatrudnonych pracownków w magazyne, T re lczba godzn przepracowanych przez magazynerów w badanym okrese, W w wartość wyposażena techncznego magazynu, V s pojemność składowa (nomnalna) magazynu wg planu zagospodarowana przestrzen magazynowej, W st wartość środków transportu magazynowego, U welkość zysku osągnętego przez magazyn w badanym okrese, P u powerzchna użytkowa magazynu, K mu koszty eksploatacj wyposażena magazynu, K mo koszty osobowe pracownków magazynowych, L ms lczba mejsc składowych ogółem, L pm lczba przemeszczeń w magazyne, K k koszty kompletacj, L zk lczba zleceń kompletacyjnych, K mc koszty magazynowana w badanym okrese. 3.5.2. Algorytmy przetwarzana danych modelu magazynowana Procesy szczegółowe analzy efektywnośc systemu magazynowana w ramach zarządzana przepływem materałowym przedstawono na rys. 3.5.2.1 zgodne z metodyką ICOM. W kolejnej częśc sprawozdana z wynków badań przedstawono szczegółowe algorytmy analzy weryfkacj modelu symulacyjnego systemu magazynowana w zakrese: analzy wydajnośc organzacyjnej magazynu, analzy wydajnośc techncznej magazynu, analzy ekonomcznej pracy magazynu, analzy kosztów magazynowana. 37 Ze względu na tematykę skryptu, zespół Autorów podjął decyzję o opracowanu ogólnego modelu magazynowego, jedyne w celu realzacj procesów zaopatrzenowych transportowych. Podjęta decyzja skutkuje dużą loścą danych wsadowych dla systemu procesów magazynowych, zakładanych wygenerowanych w postac arkusza kalkulacyjnego. 107 S t r o n a

Dane pobrane z Modułu weryfkacj model zamawana Om welkość obrotu magazynowego w badanym okrese Omr welkość obrotu magazynowego wg rozchodu w badanym okrese Zs welkość średnego zapasu magazynowego Dane wejścowe Analza wydajnośc organzacyjnej magazynu parametry Dane wyjścowe Zp średna lczba zatrudnonych pracownków w magazyne Tre lczba godzn przepracowanych przez magazynerów w badanym okrese Tre lczba godzn przepracowanych przez magazynerów w badanym okrese Ww wartość wyposażena techncznego magazynu Zp średna lczba zatrudnonych pracownków w magazyne Ps powerzchna składowa magazynu Mwp wskaźnk wydajnośc pracy magazynerów Mp wskaźnk ntensywnośc pracy magazynerów Mpo wskaźnk pracochłonnośc obrotu magazynowego Mup wskaźnk techncznego uzbrojena pracy w magazyne Msp wskaźnk zagospodarowana zapasam powerzchn składowej Dane pobrane z Modelu systemu transportowego Om welkość obrotu magazynowego w badanym okrese Tte efektywny czas pracy śr. transportu magazynowego Qr cężar ładunków przemeszczanych śr. tr. mag. Zsp zapas dóbr składowanych w magazyne na paletach Zc zapas dóbr składowanych w magazyne Dane wejścowe Analza wydajnośc techncznej magazynu parametry Dane wyjścowe Ww wartość wyposażena techncznego magazynu Vs pojemność składowa (nomnalna) magazynu wg planu zagospodarowana przestrzen magazynowej Vu pojemność użytkowa magazynu Wst wartość środków transportu magazynowego Mvu wskaźnk wykorzystana pojemnośc użytkowej magazynu Mev wskaźnk eksploatacj przestrzen składowej magazynu Mvu wskaźnk techncznego uzbrojena przestrzen magazynowej Mtv wskaźnk wyposażena przestrzen magazynowej w środk transportu Mst wskaźnk wydajnośc środków transportu magazynowego Mpz wskaźnk paletyzacj ładunków w magazyne Zakres normatywny wskaźnków określony przez przedsęborstwo Herarcha ważnośc poszczególnych wskaźnków określona przez przedsęborstwo Analza wskaźnków efektywnośc procesu magazynowana Dane wyjścowe Ocena efektywnośc procesu magazynowana Dane pobrane z Generatora parametrów model zamawana Omr welkość obrotu magazynowego wg rozchodu w badanym okrese Kmc koszty magazynowana w badanym okrese Omp welkość obrotu magazynowego wg przychodu w badanym okrese Zs (w) wartość średnego zapasu magazynowego w badanym okrese Zs (t) welkość średnego zapasu magazynowego w badanym okrese Dane wejścowe Analza ekonomczna pracy magazynu parametry Dane wyjścowe U welkość zysku osągnętego przez magazyn w badanym okrese Z welkość zapasu magazynowego na początku badanego okresu d lczba dn w badanym okrese Msz wskaźnk stopy zysku osągnętego przez magazyn Mzp wskaźnk stanu zapasów w magazyne Mso wskaźnk średnego obrotu magazynowego Mwz wskaźnk wartośc zapasu magazynowego Dane pobrane z modelu S&OP Omr welkość obrotu magazynowego wg rozchodu w badanym okrese Kmc koszty magazynowana w badanym okrese Zśr zapas średn w badanym okrese Lpm lczba przemeszczeń w magazyne Kk koszty kompletacj Lzk lczba zleceń kompletacyjnych Dane wejścowe Analza kosztów magazynowana parametry Dane wyjścowe Ww wartość wyposażena techncznego magazynu Zp średna lczba zatrudnonych pracownków w magazyne Pu powerzchna użytkowa magazynu Kmu koszty eksploatacj wyposażena magazynu Kmo koszty osobowe pracownków magazynowych KM koszty magazynu Lms lczba mejsc składowych ogółem Kmj wskaźnk kosztów magazynowana Ksz wskaźnk kosztów składowana zapasu Em wskaźnk kosztów efektywnośc pracy magazynu MUP wskaźnk kosztów utrzymywana powerzchn magazynowej MU wskaźnk kosztów eksploatacj wyposażena magazynu Mkp wskaźnk kosztów zatrudnena pracownka magazynowego Pks wskaźnk przecętnych kosztów mejsca składowego Pkp wskaźnk przecętnych kosztów przemeszczeń Pkl wskaźnk przecętnych kosztów personelu Pku wskaźnk przecętnych kosztów urządzeń magazynowych Kkz wskaźnk kosztów kompletacj jednego zlecena Rys. 3.5.2.1. Procesy szczegółowe analzy efektywnośc systemu magazynowana Źródło: Opracowane własne 108 S t r o n a

Analza wydajnośc organzacyjnej magazynu Przedstawony w dalszej częśc pracy algorytm analzy wydajnośc organzacyjnej magazynu został opracowany w forme systemu wskaźnków, służących do ekonomcznej oceny efektywnośc procesu magazynowego. Zestawony system wskaźnków opracowano na podstawe analzy lteraturowej przedmotu38,39,40. Szczegółowy ops czynnośc analzy wydajnośc organzacyjnej magazynu zaprezentowano w forme algorytmu przedstawonego na rysunku 3.5.2.2. Om welkość obrotu magazynowego w badanym okrese Omr welkość obrotu magazynowego wg rozchodu w badanym okrese Zs welkość średnego zapasu magazynowego --- Zp średna lczba zatrudnonych pracownków w magazyne Tre lczba godzn przepracowanych przez magazynerów w badanym okrese Tre lczba godzn przepracowanych przez magazynerów w badanym okrese Ww wartość wyposażena techncznego magazynu Zp średna lczba zatrudnonych pracownków w magazyne Ps powerzchna składowa magazynu START Dane nezbędne do analzy wydajnośc organzacyjnej magazynu Wyznaczene wskaźnka wydajnośc pracy magazynerów (M wp) M wp O Z m p Wyznaczene wskaźnka ntensywnośc pracy magazynerów (M p) Om M p T re Wyznaczene wskaźnka pracochłonnośc obrotu magazynowego (M po) M po T O re mr Wyznaczene wskaźnka techncznego uzbrojena pracy w magazyne (M up) Wyznaczene wskaźnka zagospodarowana zapasam powerzchn składowej (M sp) Normatywy mernków Analza porównawcza wyznaczonych mernków z zakresam normatywnym M M up sp W Z w p Z s P s Analza efektywnośc w przypadku występowana odchyleń należy ogranczyć ze względu na złożoność poruszanej problematyk. Uznano, że do dalszej analzy będą przekazywane jedyne te modele zamóweń, dla których węcej nż połowa wskaźnków meśc sę w określonych zakresach normatywnych. Maksymalna lość odchyleń mus być zatem mnejsza od połowy lośc analzowanych wskaźnków. W tym przypadku analzowano 5 wskaźnk, dlatego dopuszcza sę maksymalne 2 odchylena od normy. Czy wszystke analzowane mernk meszczą sę w zakresach normatywnych? Tak Pozytywna ocena analzy zabezpeczena potrzeb STOP Ne Ne Analza odchyleń od norm Czy model ma węcej nż 1 odchylene od norm? Tak Powrót do modelu zamóweń Rys. 3.5.2.2. Algorytm wydajnośc organzacyjnej magazynu Źródło: Opracowane własne. Analza wydajnośc techncznej magazynu Przedstawony algorytm analzy wydajnośc techncznej magazynu na rys. 3.5.2.3 został opracowany w forme systemu wskaźnków, służących do ekonomcznej oceny efektywnośc procesu magazynowego. Zestawony system wskaźnków opracowano na podstawe analzy lteraturowej przedmotu 41,42,. 38 Ślwczyńsk B., Controllng operacyjny łańcucha dostaw w zarządzanu wartoścą produktu, Wydawnctwo Unwersytetu Ekonomcznego, Poznań 2011. 39 Nemczyk A., Zarządzane magazynem, Wyższa Szkoła Logstyk, Poznań 2010. 40 Twaróg J., Mernk wskaźnk logstyczne, Instytut Logstyk Magazynowana, Poznań 2005. 41 Ślwczyńsk B., Controllng operacyjny łańcucha dostaw w zarządzanu wartoścą produktu, Wydawnctwo Unwersytetu Ekonomcznego, Poznań 2011. 42 Twaróg J., Mernk wskaźnk logstyczne, Instytut Logstyk Magazynowana, Poznań 2005. 109 S t r o n a

Om welkość obrotu magazynowego w badanym okrese Tte efektywny czas pracy śr. transportu magazynowego Qr cężar ładunków przemeszczanych śr. tr. mag. Zsp zapas dóbr składowanych w magazyne na paletach Zc zapas dóbr składowanych w magazyne ---- Ww wartość wyposażena techncznego magazynu Vs pojemność składowa (nomnalna) magazynu wg planu zagospodarowana przestrzen magazynowej Vu pojemność użytkowa magazynu Wst wartość środków transportu magazynowego START Dane nezbędne do analzy wydajnośc techncznej magazynu Wyznaczene wskaźnka wykorzystana pojemnośc użytkowej magazynu (M vu ) M vu Vs V u Wyznaczene wskaźnka eksploatacj przestrzen składowej magazynu (M ev ) M ev O V m s Wyznaczene wskaźnka techncznego uzbrojena przestrzen magazynowej (M vut ) Wyznaczene wskaźnka wyposażena przestrzen magazynowej w środk transportu (M tv ) M vut W V w u Wst M tv V u Wyznaczene wskaźnka środków transportu magazynowego (M st ) Wyznaczene wskaźnka paletyzacj ładunków w magazyne (M pz ) Normatywy mernków Analza porównawcza wyznaczonych mernków z zakresam normatywnym M M st pz Qr T te Z Z sp c Analza efektywnośc w przypadku występowana odchyleń należy ogranczyć ze względu na złożoność poruszanej problematyk. Uznano, że do dalszej analzy będą przekazywane jedyne te modele zamóweń, dla których węcej nż połowa wskaźnków meśc sę w określonych zakresach normatywnych. Maksymalna lość odchyleń mus być zatem mnejsza od połowy lośc analzowanych wskaźnków. W tym przypadku analzowano 6 wskaźnków, dlatego dopuszcza sę maksymalne 2 odchylena od normy. Czy wszystke analzowane mernk meszczą sę w zakresach normatywnych? Tak Dostarczene danych kosztowych do analzy modelu zamówena STOP Ne Ne Analza odchyleń od norm Czy model ma węcej nż 1 odchylene od norm? Tak Powrót do analzy procesu transportowego Rys. 3.5.2.3. Algorytm wydajnośc techncznej magazynu Źródło: Opracowane własne Analza ekonomczna pracy magazynu Algorytm analzy ekonomcznej pracy magazynu został opracowany w forme systemu wskaźnków, służących do ekonomcznej oceny efektywnośc procesu magazynowego. Zestawony system wskaźnków opracowano na podstawe analzy lteraturowej przedmotu43,44,. Szczegółowy ops czynnośc weryfkacj analzy ekonomcznej modelu pracy magazynu zaprezentowano w forme algorytmu przedstawonego na rysunku 3.5.2.4. 43 Ślwczyńsk B., Controllng operacyjny łańcucha dostaw w zarządzanu wartoścą produktu, Wydawnctwo Unwersytetu Ekonomcznego, Poznań 2011. 44 Twaróg J., Mernk wskaźnk logstyczne, Instytut Logstyk Magazynowana, Poznań 2005. 110 S t r o n a

START Omr welkość obrotu magazynowego wg rozchodu w badanym okrese Kmc koszty magazynowana w badanym okrese Omp welkość obrotu magazynowego wg przychodu w badanym okrese Zs (w) wartość średnego zapasu magazynowego w badanym okrese Zs (t) welkość średnego zapasu magazynowego w badanym okrese ---- U welkość zysku osągnętego przez magazyn w badanym okrese Z welkość zapasu magazynowego na początku badanego okresu d lczba dn w badanym okrese Dane nezbędne do analzy ekonomcznej pracy magazynu Wyznaczene wskaźnka stopy zysku osągnętego przez magazyn (M SZ) M sz U K mc Wyznaczene wskaźnka stanu zapasów w magazyne (M SP) M zp Z ( Omp Omr ) Wyznaczene wskaźnka średnego obrotu magazynowego (M SO) Wyznaczene wskaźnka zapasu magazynowego (M wz) Normatywy mernków Analza porównawcza wyznaczonych mernków z zakresam normatywnym M M so wz O d mr Z s ( w) Z ( t) s Analza efektywnośc w przypadku występowana odchyleń należy ogranczyć ze względu na złożoność poruszanej problematyk. Uznano, że do dalszej analzy będą przekazywane jedyne te modele zamóweń, dla których węcej nż połowa wskaźnków meśc sę w określonych zakresach normatywnych. Maksymalna lość odchyleń mus być zatem mnejsza od połowy lośc analzowanych wskaźnków. W tym przypadku analzowano 4 wskaźnk, dlatego dopuszcza sę maksymalne 1 odchylene od normy. Czy wszystke analzowane mernk meszczą sę w zakresach normatywnych? Tak Dostarczene danych kosztowych do analzy modelu zamówena STOP Ne Ne Analza odchyleń od norm Czy model ma węcej nż 1 odchylene od norm? Tak Powrót do Generatora potrzeb Rys. 3.5.2.4. Algorytm analzy ekonomcznej pracy magazynu Źródło: Opracowane własne. Analza kosztów magazynowana Dokonując analzy efektywnośc procesu magazynowego pod względem kosztów, należy uwzględnć 45 : koszty magazynowana, które dotyczą zużyca środków techncznych, materałów, palwa, energ oraz płac pracownczych, rozlczanych w ustalonym okrese lub na określoną partę towarów, koszty uzupełnana zapasów, dotyczących całośc kosztów zwązanych z procesem uzupełnana stanów zapasu, obejmującym wszystke czynnośc realzowane od momentu przygotowana zgłoszena zapotrzebowana do momentu udostępnena uzupełnonego zapasu dóbr do wykorzystana, koszty utrzymywana zapasów, dotyczących całośc kosztów ponoszonych wskutek stnena zapasów w przedsęborstwe (np. utrzymywane bądź dzerżawa magazynów, odsetk od kredytów bankowych, płace magazynerów, starzene sę zapasów, ch ubezpeczene tp.). Zestawony system wskaźnków opracowano na podstawe analzy lteraturowej przedmotu 46,47,48. Szczegółowy ops czynnośc analzy kosztów magazynowana zaprezentowano w forme algorytmu przedstawonego na rysunku 3.5.2.5. 45 Nemczyk A., Zarządzane magazynem, Wyższa Szkoła Logstyk, Poznań 2010, s. 231. 46 Twaróg J., Mernk wskaźnk logstyczne, Instytut Logstyk Magazynowana, Poznań 2005. 47 Ślwczyńsk B., Controllng operacyjny łańcucha dostaw w zarządzanu wartoścą produktu, Wydawnctwo Unwersytetu Ekonomcznego, Poznań 2011. 48 Nemczyk A., Zarządzane magazynem, Wyższa Szkoła Logstyk, Poznań 2010. 111 S t r o n a

Omr welkość obrotu magazynowego wg rozchodu w badanym okrese Kmc koszty magazynowana w badanym okrese Zśr zapas średn w badanym okrese Lpm lczba przemeszczeń w magazyne Kk koszty kompletacj Lzk lczba zleceń kompletacyjnych ---- Ww wartość wyposażena techncznego magazynu Zp średna lczba zatrudnonych pracownków w magazyne Pu powerzchna użytkowa magazynu Kmu koszty eksploatacj wyposażena magazynu Kmo koszty osobowe pracownków magazynowych KM koszty magazynu Lms lczba mejsc składowych ogółem START Dane nezbędne do analzy kosztów magazynowana Wyznaczene wskaźnka kosztów magazynowana (K mj) K mj K O mc mr Wyznaczene wskaźnka kosztów składowana zapasu (K SZ) K K sz Z mc śr Wyznaczene kosztów efektywnośc pracy magazynu E m K mjb Kmjd Omrd Wyznaczene kosztów utrzymana powerzchn magazynowej (M UP) M UP K P mc u Wyznaczene wskaźnka kosztów eksploatacj wyposażena magazynu (M U) Kmu MU W w Wyznaczene wskaźnka kosztów zatrudnena pracownka magazynowego (M kp) M kp K Z mo p Wyznaczene wskaźnka przecętnych kosztów mejsca składowego (P ks) K Pks L M ms Wyznaczene wskaźnka przecętnych kosztów przemeszczeń (P kp) Km Pkp L pm Wyznaczene wskaźnka przecętnych kosztów personelu na przemeszczene (P kl) Wyznaczene wskaźnka przecętnych kosztów urządzeń na przemeszczene (P ku) K Pkl L pm pm K Pku L um pm Wyznaczene wskaźnka kosztów kompletacj jednego zlecena (K kz) Normatywy mernków Analza porównawcza wyznaczonych mernków z zakresam normatywnym K kz K L k zk Uznano, że dalsza analza odchyleń będze przeprowadzana w sytuacj, w której węcej nż połowa wskaźnków meśc sę w określonych zakresach normatywnych. Maksymalna lość odchyleń mus być zatem mnejsza od połowy lośc analzowanych wskaźnków. W tym przypadku analzowano 11 wskaźnków, dlatego dopuszcza sę maksymalne 5 odchyleń od normy. Czy wszystke analzowane mernk meszczą sę w zakresach normatywnych? Dostarczene danych kosztowych do analzy modelu zamówena STOP Tak Ne Ne Analza odchyleń od norm Czy występuje ma węcej nż 5 odchyleń od norm? Tak Powrót do SOP Rys. 3.5.2.5. Algorytm analzy kosztów magazynowana Źródło: Opracowane własne. 112 S t r o n a

3.5.3. Model nformatyczny procesów magazynowych środowsko symulacyjne Zaproponowana parametryzacja modelu magazynowego jest podstawą do przeprowadzena szczegółowej analzy przebegu symulacj. Przebeg symulacj jest zgodny z podzałem koncepcyjnym, przedstawonym w poprzednch raportach, a węc będze uwzględnać następujące etapy: analzę wydajnośc organzacyjnej magazynu (MAG11), analzę wydajnośc techncznej magazynu (MAG12), analzę ekonomcznej pracy magazynu (MAG13), analzę kosztów magazynowana (MAG14). W tabel 3.5.3.1 przedstawono przykładowe dane wsadowe (zarówno pozyskwane z nnych procesów modelu symulacyjnego, jak równeż dane parametryczne), nezbędne do przeprowadzena kompleksowej analzy wydajnośc organzacyjnej magazynu. Tabela 3.5.3.1. Dane wejścowe do analzy wydajnośc organzacyjnej magazynu (MAG11) Ops (symbol) danej Zakres normatywny wskaźnka wydajnośc pracy magazynerów (W1) Zakres normatywny wskaźnka ntensywnośc pracy magazynerów (W2) Zakres normatywny wskaźnka pracochłonnośc obrotu magazynowego (W3) Zakres normatywny wskaźnka techncznego uzbrojena pracy w magazyne (W4) Zakres normatywny wskaźnka zagospodarowana zapasam powerzchn składowej (W5) Wartość Om 400 Zp 20 Mn 10 Max 200 Tre 40 Mn 50 Max 100 Omr 10 Mn 3 Max 10 Ww 800 Mn 5 Max 15 Zs 300 Ps 1000 Źródło: opracowane własne Mn 0,5 Max 0,9 Algorytm symulacyjny przygotowany w środowsku Grafx Process 2011 przewduje analzę zgodnośc poszczególnych wskaźnków z zakresem normatywnym bezpośredno po ch wyznaczenu oraz analzę ekonomcznych korzyśc, podsumowującą cały podproces. Z tego względu należy przeanalzować poszczególne etapy symulacj: wyznaczene wartośc wskaźnków, porównane wartośc oblczonych wskaźnków z wartoścam normatywnym, przeprowadzene analzy ekonomcznych korzyśc całego podprocesu. Wyznaczene wskaźnków: 400 400 40 800 300 W 1 20 W 2 10 W 3 4 W 4 40 W 5 0, 3 20 40 10 20 1000 Po każdorazowym wyznaczenu wskaźnka następuje jego sprawdzene z wartoścam normatywnym. Algorytm logczny w perwszym etape dotyczy porównana czy wartość wskaźnka jest wększy od mnmalnej wartośc normatywnej, natomast w drugm etape odnos sę do porównana wartośc wskaźnka z maksymalną wartoścą normatywną. W przypadku wskaźnka W1 wartość oblczenowa meśc sę w zakrese normatywnym (oba etapy symulacj zostały ocenone pozytywne), co będze skutkować przebegem symulacyjnym przedstawonym na rysunku 3.5.3.1. 113 S t r o n a

Rys. 3.5.3.1. Porównane wartośc oblczenowej wskaźnka z zakresem normatywnym - ocena pozytywna wskaźnka Źródło: opracowane własne - Grafx Process W przypadku wskaźnka W2 wartość oblczenowa jest mnejsza od zakresu normatywnego (perwszy etap symulacj został ocenony negatywne), co będze skutkować przebegem symulacyjnym przedstawonym na rysunku 3.5.3.2. Rys. 3.5.3.2. Porównane wartośc oblczenowej wskaźnka z zakresem normatywnym - ocena negatywna wskaźnka (II warant) Źródło: opracowane własne - Grafx Process Kolejny wskaźnk W3 został ocenony pozytywne. W przypadku wskaźnka W4 wartość oblczenowa jest wększa od zakresu normatywnego (perwszy etap symulacj został ocenony pozytywne, jednak drug etap został ocenony negatywne), co będze skutkować przebegem symulacyjnym przedstawonym na rysunku 3.5.3.3. Rys. 3.5.3.3. Porównane wartośc oblczenowej wskaźnka z zakresem normatywnym - ocena negatywna wskaźnka (I warant) Źródło: opracowane własne - Grafx Process W przypadku wskaźnka W5 wartość oblczenowa jest mnejsza od zakresu normatywnego (perwszy etap symulacj został ocenony negatywne). Ostatnm etapem analzy jest sprawdzene przewag pozytywne ocenonych wartośc oblczenowych poszczególnych wskaźnków z zakresem normatywnym. W przypadku podprocesu analzy wydajnośc 114 S t r o n a

organzacyjnej magazynu, lczba wskaźnków pozytywne ocenonych jest mnejsza od lczby wskaźnków negatywne ocenonych, co skutkuje negatywną oceną tego procesu (rys. 3.5.3.4). Rys. 3.5.3.4. Ocena ekonomcznych korzyśc procesu analzy wydajnośc organzacyjnej magazynu - ocena negatywna Źródło: opracowane własne - Grafx Process Ocena negatywna generuje nformację negującą propozycję warantu opracowaną przez poprzedne modele ncjuje procesy weryfkacyjne korekcyjne. W tabel 3.2.2 przedstawono przykładowe dane wsadowe (zarówno pozyskwane z nnych procesów modelu symulacyjnego, jak równeż dane parametryczne), nezbędne do przeprowadzena kompleksowej analzy wydajnośc techncznej magazynu. Tabela 3.5.3.2 Dane wejścowe do analzy wydajnośc techncznej magazynu (MAG12) Ops (symbol) danej Zakres normatywny wskaźnka wykorzystana pojemnośc użytkowej magazynu (W1) Zakres normatywny wskaźnka eksploatacj przestrzen składowej magazynu (W2) Zakres normatywny wskaźnka techncznego uzbrojena przestrzen magazynowej (W3) Zakres normatywny wskaźnka wyposażena przestrzen magazynowej w śr. transportu (W4) Zakres normatywny wskaźnka śr. transportu magazynowego (W5) Zakres normatywny wskaźnka paletyzacj ładunków w magazyne (W6) Wartość Vs 400 Vu 20 Mn 10 Max 200 Om 40 Mn 50 Max 100 Ww 80 Mn 3 Max 10 Wst 200 Mn 5 Max 15 Qr 1500 Tte 1000 Mn 0,5 Max 0,9 Zsp 50 Zc 10 Źródło: opracowane własne Mn 4 Max 13 Algorytm symulacyjny przygotowany w środowsku Grafx Process 2011 jest analogczny jak w przypadku poprzednego procesu przewduje analzę zgodnośc poszczególnych wskaźnków z zakresem normatywnym bezpośredno po ch wyznaczenu oraz analzę ekonomcznych korzyśc, podsumowującą cały podproces. 115 S t r o n a

Wyznaczene wskaźnków: W W 400 20 1 1500 1000 5 20 1,5 W W 40 400 2 50 10 6 5 0,1 W 80 20 3 4 W 200 20 4 Po każdorazowym wyznaczenu wskaźnka następuje jego sprawdzene z wartoścam normatywnym. Algorytm logczny w perwszym etape dotyczy porównana czy wartość wskaźnka jest wększy od mnmalnej wartośc normatywnej, natomast w drugm etape odnos sę do porównana wartośc wskaźnka z maksymalną wartoścą normatywną. W tabel 3.5.3.3 przedstawono przykładowe dane wsadowe (zarówno pozyskwane z nnych procesów modelu symulacyjnego, jak równeż dane parametryczne), nezbędne do przeprowadzena kompleksowej analzy ekonomcznej pracy magazynu. Tabela 3.5.3.3 Dane wejścowe do analzy ekonomcznej pracy magazynu (MAG13) Ops (symbol) danej Zakres normatywny stopy zysku osągnętego przez magazyn (W1) Zakres normatywny stanu zapasów w magazyne (W2) Zakres normatywny średnego obrotu magazynowego (W3) Zakres normatywny zapasu magazynowego (W3) 10 Wartość U 400 Kmc 20 Mn 10 Max 200 Z 100 Omp 10 Omr 20 Mn 50 Max 100 D 1 Mn 3 Max 10 Zsw 200 Zst 10 Źródło: opracowane własne Mn 5 Max 50 Algorytm symulacyjny przygotowany w środowsku Grafx Process jest analogczny jak w przypadku poprzednego procesu przewduje analzę zgodnośc poszczególnych wskaźnków z zakresem normatywnym bezpośredno po ch wyznaczenu oraz analzę ekonomcznych korzyśc, podsumowującą cały podproces. Wyznaczene wskaźnków: 400 W 1 20 W 2 100 (10 20) 90 20 W 20 1 3 20 200 10 4 Po każdorazowym wyznaczenu wskaźnka następuje jego sprawdzene z wartoścam normatywnym. Algorytm logczny w perwszym etape dotyczy porównana czy wartość wskaźnka jest wększy od mnmalnej wartośc normatywnej, natomast w drugm etape odnos sę do porównana wartośc wskaźnka z maksymalną wartoścą normatywną. W tabel 3.5.3.4 przedstawono przykładowe dane wsadowe (zarówno pozyskwane z nnych procesów modelu symulacyjnego, jak równeż dane parametryczne), nezbędne do przeprowadzena kompleksowej analzy kosztów magazynowana. W 20 116 S t r o n a

Tabela 3.5.3.4 Dane wejścowe do analzy kosztów magazynowana (MAG14) Ops (symbol) danej Zakres normatywny kosztów magazynowana (W1) Zakres normatywny kosztów składowana zapasów (W2) Zakres normatywny kosztów efektywnośc pracy magazynu (W3) Zakres normatywny kosztów utrzymana powerzchn magazynowej (W4) Zakres normatywny kosztów eksploatacj wyposażena magazynu (W5) Zakres normatywny kosztów zatrudnena pracownka magazynowego (W6) Zakres normatywny przecętnych kosztów mejsca składowego (W7) Zakres normatywny przecętnych kosztów przemeszczeń (W8) Zakres normatywny przecętnych kosztów personelu na przemeszczene (W9) Zakres normatywny przecętnych kosztów urządzeń na przemeszczene (W10) Wartość Omr 20 Kmc 400 Mn 10 Max 200 Zsr 5 Mn 50 Max 100 Kmjb 5 Kmjd 2 Omrd 2 Mn 3 Max 10 Pu 200 Mn 5 Max 50 Kmu 300 Ww 10 Mn 20 Max 40 Kmo 300 Zp 7 Mn 20 Max 40 Km 200 Lms 15 Mn 10 Max 50 Lpm 10 Mn 30 Max 60 Kpm 250 Mn 20 Max 50 Kum 100 Mn 20 Max 50 Kk 10 Lzk 5 Zakres normatywny kosztów kompletacj Mn 1 jednego zlecena (W11) Max 10 Źródło: opracowane własne Algorytm symulacyjny przygotowany w środowsku Grafx Process jest analogczny jak w przypadku poprzednego procesu przewduje analzę zgodnośc poszczególnych wskaźnków z zakresem normatywnym bezpośredno po ch wyznaczenu oraz analzę ekonomcznych korzyśc, podsumowującą cały podproces. 117 S t r o n a

Wyznaczene wskaźnków: W 400 20 1 20 W 400 5 2 80 W (5 2) 2 3 6 W 400 200 4 300 300 200 200 W 5 30 W 6 42, 86 W 7 13, 34 W8 20 10 7 15 10 W 250 10 9 25 W 100 10 10 10 W 10 5 11 Po każdorazowym wyznaczenu wskaźnka następuje jego sprawdzene z wartoścam normatywnym. Algorytm logczny w perwszym etape dotyczy porównana czy wartość wskaźnka jest wększy od mnmalnej wartośc normatywnej, natomast w drugm etape odnos sę do porównana wartośc wskaźnka z maksymalną wartoścą normatywną. Analogczne przebega ocena pozostałych wskaźnków: w przypadku wskaźnków W2, W5, W7, W9 W11 wartość oblczenowa meśc sę w zakresach normatywnych (oba etapy symulacj zostały ocenone pozytywne), w przypadku wskaźnków W8 W10 wartość oblczenowa jest mnejsza od zakresu normatywnego (perwszy etap symulacj został ocenony negatywne). Ostatnm etapem analzy jest sprawdzene przewag pozytywne ocenonych wartośc oblczenowych poszczególnych wskaźnków z zakresem normatywnym. 2 2 118 S t r o n a

3.6. Model controllngu operacyjnego oceny efektywnośc ADAM KOLIŃSKI, BOGUSŁAW ŚLIWCZYŃSKI Wyższa Szkoła Logstyk Wykorzystane systemu controllngu do wspomagana decyzj zarządzana operacyjnego, umożlwa kompleksowe zbadane welowymarowych zależnośc wynków ekonomcznych operacyjnych procesów zaopatrzena od doboru czynnków operacyjnych zarządzana (np. transportem, zapasam). Dobór metod parametrów zarządzana operacjam oraz cągła analza ch efektywnośc oddzaływana na wynk przedsęborstwa, jest jednym z zasadnczych celów wsparca zarządzana przez controllng operacyjny. Systemowe podejśce controllngu do wspomagana zarządzana operacyjnego przedstawone na rysunku 3.6.1, wynka z potrzeby kompleksowego badana wynków ekonomcznych operacyjnych zarządzana przepływem materałów (analza ex post feeback) oraz kształtowana czynnków zarządzana operacyjnego produktów, procesów zasobów determnujących osągany wynk (planowane ex ante feeforward). Dane operacyjne uporządkowane wg łańcucha wartośc, umożlwają kompleksowe spojrzene kadry zarządzającej na spójność pozomu obsług, nezawodnośc dostaw materałów wynku produkcj oraz mar kontrolnych poszczególnych procesów operacyjnych w łańcuchu dostaw materałów. Mapowane strumena wartośc Dane operacyjne procesów zasobów Analza wartośc Koszty zasobów wg zakładowego planu kont Kształtowane alokacja zasobów Ludze Kaptał Środk trwałe Organzacja metody dzałana Kształtowane alokacja procesów Procesy gospodarcze w przedsęborstwe w jego łaocuchach dostaw Fnanse Sprzedaż Zaopatrzene Produkcja Dystrybucja Badana rozwój Marketng Inne Wynk analz wspomagające zarządzane operacyjne w łaocuchu dostaw Wyroby Usług Śwadczena na rzecz otoczena Cechy produktu Klent preferencje korzyśc Koszty kalkulowane na procesy produkty Dane kosztów Koszty produktów, procesów zasobów Ośrodk odpowedzalnośc za koszty wynk analzy kosztów Ośrodek odpowedzalnośc za nwestycje - wynk analz rentownośc zanwestowanego kaptału Wynk fnansowy Inwestycje Zwrot z nwestycj (ROI) Przykładowe wskaźnk analzy wynków Przychody ze sprzedaży Ośrodk odpowedzalnośc za przychody - wynk analz przychodów produkt-rynek Ośrodek odpowedzalnośc za zysk - wynk analz rentownośc produktu sprzedaży Dane efektywnośc zrównoważonego rozwoju ROI = zwrot z zanwestowanego kaptału Zysk netto Przychody ze sprzedaży Wskaźnk rentownośc = aktywów ogółem x Przychody ze sprzedaży Wartośd aktywów Zysk netto Wartośd aktywów ogółem Wskaźnk rotacj = aktywów trwałych Wskaźnk operacyjnośc = (wskaźnk pozomu kosztów w wartośc sprzedaży) Przychody ze sprzedaży Wartośd aktywów trwałych Koszty własne sprzedaży Przychody ze sprzedaży Rys. 3.6.1 Schemat systemu controllngu operacyjnego oddzaływana na procesy w łańcuchu dostaw Źródło: Opracowane własne. Powązane w przedstawonym modelu controllngu nstrumenty analzy procesowej, analzy wartośc mapowana wartośc 49 w łańcuchu dostaw, umożlwa dynamczne kształtowane procesów zasobów łańcucha dostaw na podstawe analzy wynku przedsęborstwa przychodów, kosztów, rentownośc rotacj majątku oraz zwrotu z kaptału zanwestowanego w przedsęborstwo. 49 Rother M., Shook J., Learnng to see value stream mappng to create value and elmnate mud. The Lean Enterprse Insttute, Massachusetts, 1999 119 S t r o n a Wyższa Szkoła Logstyk, Poznao 2015 Ślwczyosk B. (red.), Modelowane systemu zarządzana przepływem materałów oceny efektywnośc procesów.

Kompleksowa analza efektywnośc zarządzana przepływem materałów została oparta na opracowanym systeme mernków oraz danych źródłowych w procese zaopatrzena, nezbędnych do ch wyznaczena. Dalsze szczegółowe analzy modelu oceny efektywnośc zarządzana przepływem materałów są zgodne z algorytmem przedstawonym na rysunku 3.6.2 START Analza ocena kontrol dostaw Powrót do modułu weryfkacj zamówena Czy ocena analzy jest pozytywna? Tak Analza ocena efektywnośc procesów transportowych Ne Wygenerowane nformacj o odchylenach normatywnych Powrót do modułu transportowego Czy ocena analzy jest pozytywna? Tak Analza zabezpeczena potrzeb w procese zaopatrzena Ne Wygenerowane nformacj o odchylenach normatywnych Powrót do SOP Czy ocena analzy jest pozytywna? Tak Analza ocena efektywnośc zarządzana zapasam Ne Wygenerowane nformacj o odchylenach normatywnych Czy ocena analzy jest pozytywna? Ne Tak Analza kosztów kaptału w procese zaopatrzena Powrót do modelu zamówena Czy ocena analzy jest pozytywna? Tak Określene analzowanego modelu jako efektywne uzasadnonego Ne Wygenerowane nformacj o odchylenach normatywnych Ne Czy przeanalzowano wszystke modele dopuszczone do analzy? Analza porównawcza model Wybór modelu uznanego za najbardzej efektywny Tak Tak Czy dopuszczono węcej nż jeden model do dalszej analzy? Ne Określene analzowanego modelu jako ekonomczne najskutecznejszego STOP Rys. 3.6.2 Algorytm modelu oceny efektywnośc zarządzana przepływem materałów Źródło: Opracowane własne na podstawe wynków badań 3.6.1. Analza danych algorytmy przewtwarzana systemu controllngu operacyjnego Analzę danych modelu controllngu operacyjnego przygotowaną wg metodyk ICOM przedstawono na rysunku 3.6.1.1. 120 S t r o n a

t z czas realzacj pojedynczego zamówena [1] t d czas pojedynczej dostawy [1] n z lość zrealzowanych zamóweń [1] D gt lczba wozodn gotowośc techncznej [2] D lczba wozodn gotowośc ewdencyjnych [2] D e lczba wozodn pracy [2] D gt lczba wozodn gotowośc techncznej [2] G łączna lczba wozogodzn pracy floty transportowej [2] T j czas jazdy [2] q średna ładowność poszczególnych grup pojazdów [2] T czas pracy floty transportowej (w wozogodznach) [2] Z jł lczba jazd ładownych wykonywanych przez wszystke pojazdy lub grupę [2] D przejechana droga (w klometrach) [2] Ł przewezony ładunek [2] t p czas pojedynczego przyjęca materałów [3] L ŁZ lczba pozycj zawartych w ładunkach zunfkowanych [3] L Ł lczba pozycj zawartych we wszystkch ładunkach [3] L ZZ lczba zamóweń zrealzowanych z zapasu dostawcy [3] S welkość sprzedaży lub zużyca w badanym okrese [4] D welkość pojedynczej dostawy [4] P welkość potrzeb w badanym okrese [4] Z P zapas początkowy w -tym okrese [4] Z K zapas końcowy w -tym okrese [4] n lczba pomarów zapasów [4] σ PT odchylene standardowe błędu prognozy w okrese cyklu uzupełnena zapasu [4] P p prognozowana średna wartość popytu [4] k u koszt zwązany z zamówenem przyjęcem jednej dostawy [4] C cena zakupu [4] k JOZ koszt jednostkowy odtworzena zapasu [4] K ZP wartość kosztów zaopatrzena [5] L D lczba dostawców [5] K ZPD wartość kosztów zaopatrzena przypadających na określonego dostawcę [5] n DD lość dostaw zrealzowanych przez określonego dostawcę [5] K ZM wartość kosztów zużyca materałów [5] Z M przecętny stan zapasów materałowych [5] Zakres normatywny wskaźnków [1,2,3,4,5] herarcha ważnośc poszczególnych wskaźnków określone przez przedsęborstwo. Dane wejścowe Moduł analzy efektywnośc parametry Dane wyjścowe n d całkowta lość dostaw [1,3] w ws wartość wadlwych surowców [1] w wo wartość wadlwych opakowań [1] w wmp wartość wadlwych materałów pomocnczych [1] L RZ lczba reklamacj zwrotów [1] L DZ lczba dostaw zrealzowanych zgodne z parametram zamówena [1] L DT lczba dostaw termnowych [1] L DS lczba dostaw spełnających specjalne wymagana [1] w z wartość pojedynczego zamówena [1] T nw czas prac przeładunkowych [2] K t przebeg ładowny (w wozoklometrach) [2] P przebeg ogółem (w wozoklometrach) [2] L p lość zużytego palwa (w ltrach) [2] L DK lczba dostaw kompletnych [3] n d całkowta lość dostaw [3] n z lczba zatrudnonych [3] L Z lczba wszystkch zrealzowanych zamóweń (dane hstoryczne) [3] L dn lczba dostaw nezgodnych z wymaganam [4] ω współczynnk bezpeczeństwa [4] u o wskaźnk okresowego kosztu utrzymana zapasu [4] w Kuz współczynnk kosztów utrzymana zapasów [4] K O wartość kosztów ogółem [5] K RS wartość kosztów zareklamowanych surowców [5] K SO wartość kosztów surowców ogółem [5] K DN wartość kosztów dostaw nekompletnych [5] Rys. 3.6.1.1. Ops modelu symulacyjnego controllngu operacyjnego wg metodyk ICOM Źródło: Opracowane własne T Z średn czas realzacj zamówena [1] T D średn czas realzacj dostawy [1] W ws wartość dostarczonych wadlwych surowców [1] W RZ wskaźnk reklamacj zwrotów [1] W ND wskaźnk nezawodnośc dostaw [1] W TD wskaźnk termnowośc dostaw [1] W ED wskaźnk elastycznośc dostaw [1] SWZ wskaźnk średnej wartośc zamówena [1] A t wskaźnk gotowośc techncznej floty transportowej [2] A wskaźnk wykorzystana floty transportowej [2] A gt wskaźnk wykorzystana floty transportowej technczne sprawnej [2] T d średn dobowy czas pracy pojazdu [2] F wskaźnk wykorzystana czasu pracy taboru [2] Q d średna ładowność pojazdu w pracy [2] V e średna prędkość eksploatacyjna [2] B średna prędkość eksploatacyjna [2] C wskaźnk wykorzystana ładownośc [2] W p wskaźnka wydajnośc palwa [2] W EK wskaźnk kompletnośc dostaw [3] W S wskaźnk sprawnośc przyjęca materałów [3] W ST wskaźnk standaryzacj ładunku [3] W DM wskaźnk dostępnośc materałów u dostawcy [3] W d wskaźnk dostaw w analzowanym okrese [4] W Dśr wskaźnk średnej welkośc jednej dostawy [4] POD pozom obsług przez dostawcę [4] POK pozom obsług klenta [4] Z śr średna welkość zapasu [4] Z Cśr średna welkość zapasu cyklcznego [4] Z BR zapas bezpeczeństwa rzeczywsty [4] Z B Zapas bezpeczeństwa [4] R Z wskaźnk rotacj zapasu [4] PP ŚR wskaźnk pokryca potrzeb zapasem [4] EWZ ekonomczna welkość zamówena [4] K C koszty całkowte zapasów [4] K OZ koszt odtworzena zapasu [4] K UZ koszt utrzymana zapasów [4] U KZP wskaźnk udzału kosztów zaopatrzena [5] U KZP1 wskaźnk udzału kosztów zaopatrzena na dostawcę (1) [5] U KZP2 wskaźnk udzału kosztów zaopatrzena na dostawcę (2) [5] U RS wskaźnk udzału wartoścowego reklamowanych surowców [5] W DN wskaźnk wartoścowej nekompletnośc dostaw [5] W RZ wskaźnk wartoścowej rotacj materałowych [5] 121 S t r o n a

parametry parametry KZPD wartość kosztów zaopatrzena przypadających na określonego dostawcę dostawcę S welkość sprzedaży lub zużyca w badanym okrese P welkość potrzeb w badanym okrese n lczba pomarów zapasów uzupełnena zapasu C cena zakupu parametry Ocena efektywnośc procesu zaopatrzena Dgt lczba wozodn gotowośc techncznej G łączna lczba wozogodzn pracy floty transportowej q średna ładowność poszczególnych grup pojazdów T czas pracy floty transportowej (w wozogodznach) pojazdy lub grupę D przejechana droga (w klometrach) Ł przewezony ładunek parametry parametry Dane pobrane z modułu weryfkacj zamówena tz czas realzacj pojedynczego zamówena td czas pojedynczej dostawy nz lość zrealzowanych zamóweń Dane wejścowe Analza ocena kontrol dostaw nd całkowta lość dostaw wws wartość wadlwych surowców wwo wartość wadlwych opakowań Dane wyjścowe wwmp wartość wadlwych materałów pomocnczych LRZ lczba reklamacj zwrotów LDZ lczba dostaw zrealzowanych zgodne z parametram zamówena LDT lczba dostaw termnowych LDS lczba dostaw spełnających specjalne wymagana wz wartość pojedynczego zamówena TZ średn czas realzacj zamówena TD średn czas realzacj dostawy Wws wartość dostarczonych wadlwych surowców WRZ wskaźnk reklamacj zwrotów WND wskaźnk nezawodnośc dostaw WTD wskaźnk termnowośc dostaw WED wskaźnk elastycznośc dostaw SWZ wskaźnk średnej wartośc zamówena Dane pobrane z modelu systemu transportowego Dane pobrane z modelu S&OP Dgt lczba wozodn gotowośc techncznej D lczba wozodn gotowośc ewdencyjnych De lczba wozodn pracy Tj czas jazdy tp czas pojedynczego przyjęca materałów LŁZ lczba pozycj zawartych w ładunkach zunfkowanych LŁ lczba pozycj zawartych we wszystkch ładunkach LZZ lczba zamóweń zrealzowanych z zapasu dostawcy Zjł lczba jazd ładownych wykonywanych przez wszystke Dane wejścowe Dane wejścowe Analza ocena efektywnośc procesów transportowych Analza zabezpeczena potrzeb w procese zaopatrzena Dane wyjścowe Dane wyjścowe Tnw czas prac przeładunkowych Kt przebeg ładowny (w wozoklometrach) P przebeg ogółem (w wozoklometrach) Lp lość zużytego palwa (w ltrach) LDK lczba dostaw kompletnych nd całkowta lość dostaw nz lczba zatrudnonych LZ lczba wszystkch zrealzowanych zamóweń (dane hstoryczne) At wskaźnk gotowośc techncznej floty transportowej A wskaźnk wykorzystana floty transportowej Agt wskaźnk wykorzystana floty transportowej technczne sprawnej Td średn dobowy czas pracy pojazdu F wskaźnk wykorzystana czasu pracy taboru Qd średna ładowność pojazdu w pracy Ve średna prędkość eksploatacyjna B średna prędkość eksploatacyjna C wskaźnk wykorzystana ładownośc Wp wskaźnka wydajnośc palwa WEK wskaźnk kompletnośc dostaw WS wskaźnk sprawnośc przyjęca materałów WST wskaźnk standaryzacj ładunku WDM wskaźnk dostępnośc materałów u dostawcy Zakres normatywny wskaźnków określony przez przedsęborstwo Herarcha ważnośc poszczególnych wskaźnków określona przez przedsęborstwo Analza wskaźnków efektywnośc procesu zaopatrzena Dane wyjścowe Dane pobrane z modelu S&OP D welkość pojedynczej dostawy ZP zapas początkowy w -tym okrese ZK zapas końcowy w -tym okrese σpt odchylene standardowe błędu prognozy w okrese cyklu Pp prognozowana średna wartość popytu ku koszt zwązany z zamówenem przyjęcem jednej dostawy kjoz koszt jednostkowy odtworzena zapasu Dane wejścowe Analza ocena efektywnośc zarządzana zapasam Dane wyjścowe Wd wskaźnk dostaw w analzowanym okrese WDśr wskaźnk średnej welkośc jednej dostawy POD pozom obsług przez dostawcę POK pozom obsług klenta Zśr średna welkość zapasu ZCśr średna welkość zapasu cyklcznego ZBR zapas bezpeczeństwa rzeczywsty ZB Zapas bezpeczeństwa RZ wskaźnk rotacj zapasu PPŚR wskaźnk pokryca potrzeb zapasem EWZ ekonomczna welkość zamówena KC koszty całkowte zapasów KOZ koszt odtworzena zapasu nd całkowta lość dostaw KUZ koszt utrzymana zapasów Ldn lczba dostaw nezgodnych z wymaganam ω współczynnk bezpeczeństwa uo wskaźnk okresowego kosztu utrzymana zapasu wkuz współczynnk kosztów utrzymana zapasów Dane pobrane z modelu zamawana KZP wartość kosztów zaopatrzena LD lczba dostawców ndd lość dostaw zrealzowanych przez określonego KZM wartość kosztów zużyca materałów ZM przecętny stan zapasów materałowych Dane wejścowe Analza kosztów kaptału w procese zaopatrzena Dane wyjścowe KO wartość kosztów ogółem KRS wartość kosztów reklamowanych surowców KSO wartość kosztów surowców ogółem KDN wartość kosztów dostaw nekompletnych UKZP wskaźnk udzału kosztów zaopatrzena UKZP1 wskaźnk udzału kosztów zaopatrzena na dostawcę (1) UKZP2 wskaźnk udzału kosztów zaopatrzena na dostawcę (2) URS wskaźnk udzału wartoścowego reklamowanych surowców WDN wskaźnk wartoścowej nekompletnośc dostaw WRZ wskaźnk wartoścowej rotacj materałowych Rys. 3.6.1.2. Modele symulacyjne analz szczegółowych controllngu operacyjnego Źródło: Opracowane własne 122 S t r o n a

Przedstawone na rys. 3.6.2 szczegółowe algorytmy symulacj analz controllngu operacyjnego odnoszą sę do opracowanych w drugm zadanu badawczym danych wejścowych oraz formuł oblczenowych. Kompleksowe ujęce symulacyjne analz ocen efektywnośc systemu zarządzana przepływem materałów obejmuje modele: analzy zabezpeczena potrzeb materałowych w procese zaopatrzena przedstawony na rys. 3.6.1.3, analzy oceny kontrol dostaw przedstawony na rys. 3.6.1.4, analzy oceny efektywnośc procesów transportowych przedstawony na rys. 3.6.1.5, analzy oceny efektywnośc zarządzana zapasam przedstawony na rys. 3.6.1.6, analzy kosztów kaptału w procese zaopatrzena przedstawony na rys. 3.6.1.7. Ponadto przedstawono szczegółowe modele symulacyjne umożlwające na podstawe przyjętych kryterów oceny: analzę korzyśc ekonomcznych modelu zamówena przedstawony na rys. 3.6.1.8, analzę zgodnośc dostawy z ustalonym parametram normatywnym przedstawony na rys. 3.6.1.9, tp czas pojedynczego przyjęca materałów LŁZ lczba pozycj zawartych w ładunkach zunfkowanych LŁ lczba pozycj zawartych we wszystkch ładunkach LZZ lczba zamóweń zrealzowanych z zapasu dostawcy ---- nd całkowta lość dostaw LDK lczba dostaw kompletnych nd całkowta lość dostaw nz lczba zatrudnonych LZ lczba wszystkch zrealzowanych zamóweń (dane hstoryczne) START Dane podstawowe nezbędne do analzy zabezpeczena potrzeb Analza zgodnośc dostawy z ustalonym parametram normatywnym Ocena kompletnośc dostaw (W KD ) W KD L n DK d 1 Ocena sprawnośc przyjęca materałów (W S ) d n t p 1 W S n n z Analza stopna standaryzacj ładunku (W ST ) Analza dostępnośc materałów u dostawcy (W DM ) Normatywy mernków Analza porównawcza wyznaczonych mernków z zakresam normatywnym W W ST DM L L ŁZ Ł L L ZZ Z Analza efektywnośc w przypadku występowana odchyleń należy ogranczyć ze względu na złożoność poruszanej problematyk. Uznano, że do dalszej analzy będą przekazywane jedyne te modele zamóweń, dla których węcej nż połowa wskaźnków meśc sę w określonych zakresach normatywnych. Maksymalna lość odchyleń mus być zatem mnejsza od połowy lośc analzowanych wskaźnków. W tym przypadku analzowano 4 wskaźnk, dlatego dopuszcza sę maksymalne 1 odchylene od normy. Tak Czy wszystke analzowane mernk meszczą sę w zakresach normatywnych? Ne Analza odchyleń od norm A Algorytm analzy korzyśc ekonomcznych modelu zamówena Ne Czy model ma węcej nż 1 odchylene od norm? Tak Czy korzyśc ekonomczne przewyższają negatywne skutk odchyleń? Ne Powrót do SOP Pozytywna ocena analzy zabezpeczena potrzeb Tak STOP Rys. 3.6.1.3 Model analzy zabezpeczena potrzeb materałowych Źródło: Opracowane własne 123 S t r o n a

tz czas realzacj pojedynczego zamówena td czas pojedynczej dostawy nz lość zrealzowanych zamóweń ---- nd całkowta lość dostaw wws wartość wadlwych surowców wwo wartość wadlwych opakowań wwmp wartość wadlwych materałów pomocnczych LRZ lczba reklamacj zwrotów LDZ lczba dostaw zrealzowanych zgodne z parametram zamówena LDT lczba dostaw termnowych LDS lczba dostaw spełnających specjalne wymagana wz wartość pojedynczego zamówena START Dane podstawowe nezbędne do analzy kontrol dostaw Analza średnego czasu realzacj zamówena (Tz) Analza średnego czasu dostawy (T D ) n z Z 1 nz T T D n 1 n t d t d Analza zgodnośc dostawy z ustalonym parametram normatywnym Analza wartośc dostarczonych wadlwych surowców (W ws ) W WS w ws w wd w wmp 1 Analza reklamacj zwrotów (W RZ ) W RZ L n RZ d Analza nezawodnośc dostaw (W ND ) W ND L n DZ d Analza termnowośc dostaw (W TD ) W TD L n DT d Klasyfkacja wymagań specjalnych Analza elastycznośc dostaw (W ED ) Analza średnej wartośc zamówena (SWZ) Normatywy mernków Analza porównawcza wyznaczonych mernków z zakresam normatywnym W ED SWZ L n n d 1 DS n w z z 2 Analza efektywnośc w przypadku występowana odchyleń należy ogranczyć ze względu na złożoność poruszanej problematyk. Uznano, że do dalszej analzy będą przekazywane jedyne te modele zamóweń, dla których węcej nż połowa wskaźnków meśc sę w określonych zakresach normatywnych. Maksymalna lość odchyleń mus być zatem mnejsza od połowy lośc analzowanych wskaźnków. W tym przypadku analzowano 8 wskaźnków, dlatego dopuszcza sę maksymalne 3 odchylena od normy. Tak Czy wszystke analzowane mernk meszczą sę w zakresach normatywnych? Ne Analza odchyleń od norm A Algorytm analzy korzyśc ekonomcznych modelu zamówena Ne Czy model ma węcej nż 3 odchylena od norm? Tak Czy korzyśc ekonomczne przewyższają negatywne skutk odchyleń? Ne Powrót do analzy modelu zamówena Pozytywna ocena analzy kontrol dostaw Tak STOP Rys. 3.6.1.4 Model analzy kontrol dostaw Źródło: Opracowane własne 124 S t r o n a

Dgt lczba wozodn gotowośc techncznej D lczba wozodn gotowośc ewdencyjnych De lczba wozodn pracy Dgt lczba wozodn gotowośc techncznej G łączna lczba wozogodzn pracy floty transportowej Tj czas jazdy q średna ładowność poszczególnych grup pojazdów T czas pracy floty transportowej (w wozogodznach) Zjł lczba jazd ładownych wykonywanych przez wszystke pojazdy lub grupę D przejechana droga (w klometrach) Ł przewezony ładunek ---- Tnw czas prac przeładunkowych Kt przebeg ładowny (w wozoklometrach) P przebeg ogółem (w wozoklometrach) Lp lość zużytego palwa (w ltrach) START Dane nezbędne do analzy efektywnośc procesu transportowego Wyznaczene wskaźnka gotowośc techncznej floty transportowej (A t ) D At D gt Wyznaczene wskaźnka wykorzystana floty transportowej floty technczne sprawnej (A) De A D Wyznaczene średnego dobowego czasu pracy pojazdu (T d ) T d G D e Wyznaczene stopna wykorzystana czasu pracy taboru (F) Zdefnowane średnej ładownośc pojazdu w pracy (Q d ) Tj F T T j q nw t Kt Qd K Określene średnej welkośc eksploatacyjnej (V e ) P V e T Wyznaczene wskaźnka wykorzystana przebegu (B) Pł B P Wyznaczene wskaźnka wykorzystana ładownośc (C) Wyznaczene wskaźnka wydajnośc palwa (W p ) Normatywy mernków Analza porównawcza wyznaczonych mernków z zakresam normatywnym o aq C q Z jł ( D Ł) Wp L p Analza efektywnośc w przypadku występowana odchyleń należy ogranczyć ze względu na złożoność poruszanej problematyk. Uznano, że do dalszej analzy będą przekazywane jedyne te modele zamóweń, dla których węcej nż połowa wskaźnków meśc sę w określonych zakresach normatywnych. Maksymalna lość odchyleń mus być zatem mnejsza od połowy lośc analzowanych wskaźnków. W tym przypadku analzowano 9 wskaźnków, dlatego dopuszcza sę maksymalne 4 odchylena od normy. Tak Czy wszystke analzowane mernk meszczą sę w zakresach normatywnych? Ne Analza odchyleń od norm A Algorytm analzy korzyśc ekonomcznych modelu zamówena Czy korzyśc ekonomczne przewyższają negatywne skutk odchyleń? Ne Ne Czy model ma węcej nż 4 odchylena od norm? Tak Powrót do analzy procesu transportowego Pozytywna ocena analzy efektywnośc procesu transportowego Tak STOP Rys. 3.6.1.5 Model analzy oceny efektywnośc procesów transportowych Źródło: Opracowane własne 125 S t r o n a

D welkość pojedynczej dostawy P welkość potrzeb w badanym okrese ZP zapas początkowy w -tym okrese ZK zapas końcowy w -tym okrese n lczba pomarów zapasów σpt odchylene standardowe błędu prognozy w okrese cyklu uzupełnena zapasu Pp prognozowana średna wartość popytu ku koszt zwązany z zamówenem przyjęcem jednej dostawy C cena zakupu kjoz koszt jednostkowy odtworzena zapasu ---- Ldn lczba dostaw nezgodnych z wymaganam ω współczynnk bezpeczeństwa uo wskaźnk okresowego kosztu utrzymana zapasu wkuz współczynnk kosztów utrzymana zapasów START Dane nezbędne do analzy efektywnośc zarządzana zapasam Wyznaczene średnej welkośc jednej dostawy (W Dśr) WD śr Wd L d Określene pozomu obsług przez dostawcę (POD) Ld L POD L d dn 100% Określene pozomu obsług klenta (POK) S POK 100% P Wyznaczene średnej welkośc zapasu (Z śr) Z P Z K Z śr n Wyznaczene średnego zapasu cyklcznego (Z Cśr) 1 Z C W 2 śr D śr Wyznaczene średnego zapasu bezpeczeństwa rzeczywstego (Z BR) Z Z Z BR śr C śr Wyznaczene planowanego zapasu bezpeczeństwa (Z B) Z B PT Wyznaczene wskaźnka rotacj zapasu (R Z) Wyznaczene wskaźnka pokryca potrzeb zapasem (PP śr) Określene ekonomcznej welkośc zamówena (EWZ) R Z PP śr S Z śr Z śr P Pp k EWZ 2 C u o u Analza efektywnośc w przypadku występowana odchyleń należy ogranczyć ze względu na złożoność poruszanej problematyk. Uznano, że do dalszej analzy będą przekazywane jedyne te modele zamóweń, dla których węcej nż połowa wskaźnków meśc sę w określonych zakresach normatywnych. Maksymalna lość odchyleń mus być zatem mnejsza od połowy lośc analzowanych wskaźnków. W tym przypadku analzowano 11 wskaźnków, dlatego dopuszcza sę maksymalne 5 odchyleń od normy. Wyznaczene kosztów całkowtych zapasów Pp KC k W d joz 1 Wd Z B w 2 Kuz C Normatywy mernków Analza porównawcza wyznaczonych mernków z zakresam normatywnym Tak Czy wszystke analzowane mernk meszczą sę w zakresach normatywnych? Ne Analza odchyleń od norm A Algorytm analzy korzyśc ekonomcznych modelu zamówena Czy korzyśc ekonomczne przewyższają negatywne skutk odchyleń? Ne Ne Czy model ma węcej nż 5 odchyleń od norm? Tak Powrót do SOP Pozytywna ocena analzy efektywnośc zarządzana zapasam Tak STOP Rys. 3.6.1.6 Model analzy oceny efektywnośc zarządzana zapasam Źródło: Opracowane własne 126 S t r o n a

KZP wartość kosztów zaopatrzena LD lczba dostawców KZPD wartość kosztów zaopatrzena przypadających na określonego dostawcę ndd lość dostaw zrealzowanych przez określonego dostawcę KZM wartość kosztów zużyca materałów ZM przecętny stan zapasów materałowych --- KO wartość kosztów ogółem KRS wartość kosztów reklamowanych surowców KSO wartość kosztów surowców ogółem KDN wartość kosztów dostaw nekompletnych START Dane podstawowe nezbędne do analzy kosztów kaptału Wyznaczene udzału kosztów zaopatrzena w kosztach ogółem (U KZp ) U KZ P K K Z P O Analza kosztów zaopatrzena przypadających na dostawcę (U KZD1 U KZD2 ) U KZD1 K L Z P D U KZ D 2 K n Z PD DD Wyznaczene udzału wartoścowego reklamowanych surowców (U R ) K U R K RS SO Wyznaczene wskaźnka wartoścowej nekompletnośc dostaw (W ND ) Wyznaczene wskaźnka wartoścowej rotacj zapasów materałowych (W RZ ) Normatywy mernków Analza porównawcza wyznaczonych mernków z zakresam normatywnym W W ND RZ K K DN DO K Z ZM M Analza efektywnośc w przypadku występowana odchyleń należy ogranczyć ze względu na złożoność poruszanej problematyk. Uznano, że do dalszej analzy będą przekazywane jedyne te modele zamóweń, dla których węcej nż połowa wskaźnków meśc sę w określonych zakresach normatywnych. Maksymalna lość odchyleń mus być zatem mnejsza od połowy lośc analzowanych wskaźnków. W tym przypadku analzowano 6 wskaźnków, dlatego dopuszcza sę maksymalne 2 odchylena od normy. Tak Czy wszystke analzowane mernk meszczą sę w zakresach normatywnych? Ne Analza odchyleń od norm A Algorytm analzy korzyśc ekonomcznych modelu zamówena Ne Czy model ma węcej nż 2 odchylena od norm? Tak Czy korzyśc ekonomczne przewyższają negatywne skutk odchyleń? Ne Powrót do modelu zamówena Pozytywna ocena analzy kosztów kaptału w procese zaopatrzena Tak STOP. Rys. 3.6.1.7 Model analzy kosztów kaptału w procese zaopatrzena Źródło: Opracowane własne 127 S t r o n a

A Analza ekonomcznych korzyśc modelu zamówena Analza odchyleń mernków oceny kontrol dostaw Analza odchyleń mernków zabezpeczena potrzeb w procese zaopatrzena Analza odchyleń mernków oceny efektywnośc zarządzana zapasam Analza odchyleń mernków kosztów kaptału procesu zaopatrzena Analza odchyleń mernków oceny procesów transportowych Określene herarch ważnośc wszystkch mernków analzy Określene herarch ważnośc wszystkch mernków analzy Określene herarch ważnośc wszystkch mernków analzy Określene herarch ważnośc wszystkch mernków analzy Określene herarch ważnośc wszystkch mernków analzy Przyznane punktów za mejsce określone w herarch: Przyznane punktów za mejsce określone w herarch: Przyznane punktów za mejsce określone w herarch: Przyznane punktów za mejsce określone w herarch: Przyznane punktów za mejsce określone w herarch: 1 mejsce 3 pkt. 2 mejsce 3 pkt. 3 mejsce 2 pkt. 4 mejsce 2 pkt. 5 mejsce 2 pkt. 6 mejsce 1 pkt. 7 mejsce 1 pkt. 8 mejsce 0 pkt. 1 mejsce 5 pkt. 2 mejsce 4 pkt. 3 mejsce 2 pkt. 4 mejsce 0 pkt. 1 mejsce 2 pkt. 2 mejsce 2 pkt. 3 mejsce 2 pkt. 4 mejsce 1 pkt. 5 mejsce 1 pkt. 6 mejsce 1 pkt. 7 mejsce 1 pkt. 8 mejsce 1 pkt. 9 mejsce 1 pkt. 10 mejsce 1 pkt. 11 mejsce 0 pkt. 1 mejsce 4 pkt. 2 mejsce 3 pkt. 3 mejsce 2 pkt. 4 mejsce 2 pkt. 5 mejsce 1 pkt. 6 mejsce 0 pkt. 1 mejsce 3 pkt. 2 mejsce 2 pkt. 3 mejsce 2 pkt. 4 mejsce 2 pkt. 5 mejsce 2 pkt. 6 mejsce 1 pkt. 7 mejsce 1 pkt. 8 mejsce 1 pkt. 9 mejsce 0 pkt. Zsumowane punktów dla wartośc mernków meszczących sę w normach (ΣPN) Zsumowane punktów dla wartośc mernków ne meszczących sę w normach (ΣPO) Czy ΣPN > ΣPO? Przedstawony schemat przyznawana punktów jest oparty o następujące założena: ustalono maksymalną lczbę punktów 10 pkt., po określenu herarch wskaźnków zastosowano wyznaczane lośc przewag analzowanego mernka względem pozostałych (zgodne z logką przedstawoną w tab. 2.2.2.2 Raport 2), Ilość punktów należy zaokrąglć do całośc w górę. Wartość korzyśc przewyższa skutk zastnałych odchyleń Wartość korzyśc jest ne przewyższa skutków zastnałych odchyleń Zakończene analzy ekonomcznych korzyśc modelu zaopatrzena STOP Rys. 3.6.1.8. Model analz ekonomcznych korzyśc w procese realzacj zamówena Źródło: Opracowane własne 128 S t r o n a

1 Zamówene Awzo dostawy Lst przewozowy Otrzymane dostawy materałów lub surowców Zamówene Awzo dostawy Sprawdzene zgodnośc pozycj asortymentowej dostawy z zamówenem Czy zgodność asortymentowa występuje? Ne Tak Zamówene Awzo dostawy Sprawdzene zgodnośc loścowej pozycj dostawy z zamówenem Czy zgodność loścowa występuje? Tak Ne Wpsane pozycj asortymentowej na lstę braków Normatywy jakoścowe Porównane parametrów dostawy z normatywam jakoścowym dostawy Wpsane pozycj asortymentowej do protokołu reklamacj/zwrotu Ne Czy zgodność jakoścowa występuje? Tak Wprowadzene do systemu nformacj o pozycj dostawy zgodnej z normatywam Ne Czy przeanalzowano wszystke pozycje asortymentowe danej dostawy? Tak Wygenerowane danych o całkowtej lczbe dostaw Lczba nezgodnośc asortymentowych Lczba nezgodnośc loścowych Lczba nezgodnośc jakoścowych Wygenerowane danych o lczbe dostaw zgodnych z parametram zamówena Wygenerowane danych o lczbe dostaw nezgodnych z parametram zamówena STOP Rys.3.6.1.9. Model analzy zgodnośc dostawy z ustalonym parametram normatywnym Źródło: Opracowane własne 129 S t r o n a

3.6.2. Model nformatyczny systemu controllngu operacyjnego środowsko symulacyjne Zaproponowana parametryzacja modelu controllngu operacyjnego jest podstawą do przeprowadzena szczegółowej analzy przebegu symulacj. Przebeg symulacj jest zgodny z podzałem koncepcyjnym, przedstawonym w poprzednch raportach, a węc będze uwzględnać następujące etapy: zarządzana zapasam (CON14),. W tabel 3.6.2.1 przedstawono przykładowe dane wsadowe (zarówno pozyskwane z nnych procesów modelu symulacyjnego, jak równeż dane parametryczne), nezbędne do przeprowadzena kompleksowej analzy oceny kontrol dostaw. Tabela 3.6.2.1 Analza symulacyjna - dane wejścowe do analzy oceny kontrol dostaw (CON11) Ops (symbol) danej Zakres normatywny średnego czasu realzacj zamówena (W1) Wartość Tzo 1000 Nz 200 Mn 3 Max 10 Tdo 500 Nd 100 Zakres normatywny średnego czasu dostawy (W2) Zakres normatywny wartośc dostarczonych wadlwych surowców (W3) Zakres normatywny reklamacj zwrotów (W4) Zakres normatywny nezawodnośc dostaw (W5) Zakres normatywny termnowośc dostaw (W6) Zakres normatywny elastycznośc dostaw (W7) Zakres normatywny średnej wartośc zamówena (W8) Mn 2 Max 4 Wws 1 Wwd 2 Wmp 3 Mn 10 Max 15 Lrz 20 Mn 0,1 Max 0,3 Ldz 80 Mn 0,7 Max 1 Ldt 60 Mn 0,5 Max 1 Lds 40 Mn 0,5 Max 1 Wso 20000 Źródło: opracowane własne Mn 10 Max 300 130 S t r o n a

Algorytm symulacyjny przygotowany w środowsku Grafx Process przewduje analzę zgodnośc poszczególnych wskaźnków z zakresem normatywnym bezpośredno po ch wyznaczenu oraz analzę ekonomcznych korzyśc, podsumowującą cały podproces. Z tego względu należy przeanalzować poszczególne etapy symulacj: wyznaczene wartośc wskaźnków, porównane wartośc oblczonych wskaźnków z wartoścam normatywnym, przeprowadzene analzy ekonomcznych korzyśc całego podprocesu. Wyznaczene wskaźnków: 1000 500 W 1 5 W 2 5 3 1 2 3 6 200 100 W 80 100 5 0,8 W 60 100 6 0,6 20 W W 4 0, 2 100 W 40 100 7 0,4 W 20000 200 8 W tabel 3.6.2.2 przedstawono przykładowe dane wsadowe (zarówno pozyskwane z nnych procesów modelu symulacyjnego, jak równeż dane parametryczne), nezbędne do przeprowadzena kompleksowej analzy oceny procesów transportowych. Tabela 3.6.2.2. Dane wejścowe do analzy oceny procesów transportowych (CON12) Ops (symbol) danej Zakres normatywny gotowośc techncznej floty transportowej (W1) Zakres normatywny wykorzystana floty transportowej floty technczne sprawnej (W2) Zakres normatywny średnego dobowego czasu pracy pojazdu (W3) Zakres normatywny stopna wykorzystana czasu pracy taboru (W4) Zakres normatywny średnej welkośc eksploatacyjnej (W5) Zakres normatywny wykorzystana przebegu (W6) Zakres normatywny wydajnośc palwa (W7) Wartość Dgt 100000 D 120000 Mn 0,5 Max 1 De 115000 Mn 0,5 Max 1 G 50000 Mn 0,5 Max 1 Tj 2 Tnw 2 Mn 0,1 Max 0,3 P 1000 T 500 Mn 1 Max 4 Pl 850 Mn 0,7 Max 1 D 4 L 6 Lp 3 Źródło: opracowane własne Mn 4 Max 10 Algorytm symulacyjny przygotowany w środowsku Grafx Process jest analogczny jak w przypadku poprzednego procesu przewduje analzę zgodnośc poszczególnych wskaźnków z 100 131 S t r o n a

zakresem normatywnym bezpośredno po ch wyznaczenu oraz analzę ekonomcznych korzyśc, podsumowującą cały podproces. Wyznaczene wskaźnków: 100000 115000 50000 W 1 0,83 W 2 0, 96 W 3 0, 44 120000 120000 115000 2 1000 850 46 W 4 0,5 W 5 2 W 6 0, 85 W 7 8 2 2 500 1000 3 Po każdorazowym wyznaczenu wskaźnka następuje jego sprawdzene z wartoścam normatywnym. Algorytm logczny w perwszym etape dotyczy porównana czy wartość wskaźnka jest wększy od mnmalnej wartośc normatywnej, natomast w drugm etape odnos sę do porównana wartośc wskaźnka z maksymalną wartoścą normatywną. W tabel 3.6.2.3 przedstawono przykładowe dane wsadowe (zarówno pozyskwane z nnych procesów modelu symulacyjnego, jak równeż dane parametryczne), nezbędne do przeprowadzena kompleksowej analzy zabezpeczena potrzeb. Tabela 3.6.2.3. Dane wejścowe do analzy zabezpeczena potrzeb (CON13) Ops (symbol) danej Zakres normatywny kompletnośc dostaw (W1) Zakres normatywny sprawnośc przyjęca materałów (W2) Zakres normatywny stopna standaryzacj ładunku (W3) Zakres normatywny dostępnośc materałów u dostawcy (W4) Wartość Ldk 100 Nd 20 Mn 3 Max 10 Tpo 1000 Nz 10 Mn 2 Max 4 Llz 10 Ll 5 Mn 4 Max 6 Lzz 10 Lz 2 Źródło: opracowane własne Mn 1 Max 9 Algorytm symulacyjny przygotowany w środowsku Grafx Process jest analogczny jak w przypadku poprzednch procesów przewduje analzę zgodnośc poszczególnych wskaźnków z zakresem normatywnym bezpośredno po ch wyznaczenu oraz analzę ekonomcznych korzyśc, podsumowującą cały podproces. Wyznaczene wskaźnków: 100 W 20 1 5 W 1000 2010 2 5 W 10 5 3 2 10 2 4 W tabel 3.6.2.4 przedstawono przykładowe dane wsadowe (zarówno pozyskwane z nnych procesów modelu symulacyjnego, jak równeż dane parametryczne), nezbędne do przeprowadzena kompleksowej analzy oceny efektywnośc zarządzana zapasam. W 5 132 S t r o n a

Tabela 3.6.2.4 Dane wejścowe do analzy oceny efektywnośc zarządzana zapasam (CON14) Ops (symbol) danej Zakres normatywny średnej welkośc jednej dostawy (W1) Zakres normatywny pozomu obsług przez dostawcę (W2) Zakres normatywny pozomu obsług klenta (W3) Zakres normatywny średnej welkośc zapasu (W4) Zakres normatywny średnego zapasu cyklcznego (W5) Zakres normatywny średnego rzeczywstego zapasu bazpeczeństwa (W6) Zakres normatywny planowanego zapasu bazpeczeństwa (W7) Zakres normatywny wskaźnka rotacj zapasu (W8) Zakres normatywny wskaźnka pokryca potrzeb zapasem (W9) Zakres normatywny kosztów całkowtych zapasów (W10) Wartość Wd 5000 Ld 50 Mn 90 Max 150 Ldn 10 Mn 0,9 Max 1 S 850 P 1000 Mn 0,8 Max 1 Zp 5000 Zk 5000 N 25 Mn 300 Max 500 Mn 40 Max 60 Mn 300 Max 400 w 1,75 spt 20 Mn 30 Max 50 Mn 1 Max 2 Mn 0,5 Max 0,7 Pp 10000 Kjoz 50 Wkuz 1 C 5 Źródło: opracowane własne Mn 500 Max 600 Algorytm symulacyjny przygotowany w środowsku Grafx Process jest analogczny jak w przypadku poprzednch procesów przewduje analzę zgodnośc poszczególnych wskaźnków z zakresem normatywnym bezpośredno po ch wyznaczenu oraz analzę ekonomcznych korzyśc, podsumowującą cały podproces. Wyznaczene wskaźnków: 5000 50 10 850 W 1 100 W 2 0,8 80% W 3 0,85 85% 50 50 1000 5000 5000 1 1 W 4 400 W 5 W1 100 50 25 2 2 133 S t r o n a

W W W W W 400 50 6 4 5 1,7520 7 35 W 10000 50 ( W W 5000 350 850 850 W 400 8 4 2,13 W ) 15 100 (50 40) 5 10 5 7 4 400 W 1000 1000 9 W tabel 3.6.2.5 przedstawono przykładowe dane wsadowe (zarówno pozyskwane z nnych procesów modelu symulacyjnego, jak równeż dane parametryczne), nezbędne do przeprowadzena kompleksowej analzy kosztów kaptału w procese zaopatrzena. Tabela 3.6.2.5 Dane wejścowe analzy kosztów kaptału w procese zaopatrzena (CON15) Ops (symbol) danej Zakres normatywny udzału kosztów zaopatrzena w kosztach ogółem (W1) Zakres normatywny kosztów zaopatrzena przypadającego na dostawcę 1 (W2) Zakres normatywny kosztów zaopatrzena przypadającego na dostawcę 2 (W3) Zakres normatywny udzału wartoścowego reklamowanych surowców (W4) Zakres normatywny wskaźnka wartoścowej nekompletnośc dostaw (W5) Zakres normatywny wskaźnka wartoścowej rotacj zapasów materałowych (W6) 550 Wartość Kzp 15000 Ko 30000 Mn 0,3 Max 0,6 Ld 1500 Mn 11 Max 15 Kzpd 10000 Ndd 1000 Mn 5 Max 15 Krs 100 Kso 200 Mn 0,1 Max 0,3 Kdo 30000 Kds 600 Mn 0,01 Max 0,1 Kzm 5000 Zm 1000 Źródło: opracowane własne Mn 2 Max 6 Algorytm symulacyjny przygotowany w środowsku Grafx Process jest analogczny jak w przypadku poprzednch procesów przewduje analzę zgodnośc poszczególnych wskaźnków z zakresem normatywnym bezpośredno po ch wyznaczenu oraz analzę ekonomcznych korzyśc, podsumowującą cały podproces. Wyznaczene wskaźnków: 15000 10000 100 W 2 10 W 3 10 W 4 0, 5 1500 1000 200 15000 W 30000 W 1 600 30000 5 0,5 0,02 W 5000 1000 6 5 0,4 134 S t r o n a

Rys. 3.6.2.1. Analza symulacyjna - atrybuty scenaruszowe w modelu controllngu Źródło: opracowane własne - Grafx Process Jeden z etapów algorytmu symulacyjnego analzy oceny kontrol dostaw został przedstawony na rys. 3.6.2.2. Przykładową macerz danych wejścowych przedstawono w tabel 3.6.2.6. Rys. 3.6.2.2. Analza symulacyjna etap modelu analzy oceny kontrol dostaw. Źródło: opracowane własne - Grafx Process Tabela 3.6.2.6 Dane symulacyjne wejścowe parametry wsadowe do analzy oceny kontrol dostaw CON11_Tzo CON11_Nz CON11_MnNormatywW1 CON11_MaxNormatywW1 CON11_Tdo CON11_Nd CON11_MnNormatywW2 CON11_MaxNormatywW2 CON11_Wws CON11_Wwd CON11_Wmp CON11_MnNormatywW3 CON11_MaxNormatywW3 CON11_Lrz CON11_MnNormatywW4 CON11_MaxNormatywW4 CON11_Ldz CON11_MnNormatywW5 CON11_MaxNormatywW5 CON11_Ldt CON11_MnNormatywW6 CON11_MaxNormatywW6 CON11_Lds CON11_MnNormatywW7 CON11_MaxNormatywW7 CON11_Wso CON11_MnNormatywW8 CON11_MaxNormatywW8 1000 200 3 10 500 100 2 4 1 2 3 10 15 20 0,1 0,3 80 0,7 1 60 0,5 1 40 0,5 1 20000 10 300 Źródło: opracowane własne 135 S t r o n a

Przedstawone w tabel 3.6.2.6 dane wejścowe parametry zostały zdefnowane w środowsku Grafx Process jako atrybuty transakcj. Atrybuty zostały powązane z generatorem CON11, poberającym dane z plku Excell. W celu jasnego opracowana atrybutów przyjęto następujący cąg logczny: każdy z podprocesów został zdefnowany odpowednm skrótam CON11, CON12, CON13, CON14, CON15 MAG14, wszystke atrybuty nezbędne do wykonana procesów, zostały oznaczone skrótam zgodnym z danym procesem, dentyczne oznakowane zastosowano w macerzy danych wsadowych w plku Excell, w celu łatwego przypsana atrybutów do poszczególnych danych. W tabel 3.6.2.7 przedstawono symbolkę opracowaną w Grafx Process, w zestawenu z nomenklaturą mernków (zastosowaną w poprzednch raportach) oraz z krótką charakterystyką poszczególnych welkośc składowych analzy oceny kontrol dostaw. Tabela 3.6.2.7 Analza symulacyjna zestawene danych wsadowych dla analzy oceny kontrol dostaw Symbolka Grafx CON11_Tzo CON11_Tdo CON11_Nz CON11_Nd CON11_Wws CON11_Wwd CON11_Wwmp CON11_Lrz CON11_Ldz CON11_Ldt CON11_Lds CON11_Wso Oznaczena wskaźnków t zo sumaryczny czas realzacj wszystkch zamóweń w badanym okrese t do sumaryczny czas dostaw w badanym okrese n z lość zrealzowanych zamóweń n d całkowta lość dostaw w ws wartość wadlwych surowców w wd wartość wadlwych opakowań w wmp wartość wadlwych materałów pomocnczych L RZ lczba reklamacj zwrotów L DZ lczba dostaw zrealzowanych zgodne z parametram zamówena L DT lczba dostaw termnowych L DS lczba dostaw spełnających specjalne wymagana w so wartość pojedynczego zamówena Źródło: opracowane własne Etap w algorytme symulacyjnym analzy oceny procesów transportowych został przedstawony na rys. 3.6.2.3 Przykładową macerz danych wejścowych symulacj przepływu materałów w procesach przedstawono w tabel 3.6.2.8. Rys. 3.6.2.3. Etap modelu analzy oceny procesów transportowych. Źródło: opracowane własne - Grafx Process 136 S t r o n a

Tabela 3.6.2.8. Macerz danych wejścowych parametrów wsadowych do analzy procesów transportowych CON12_Dgt CON12_D CON12_MnNormatywW1 CON12_MaxNormatywW1 CON12_De CON12_MnNormatywW2 CON12_MaxNormatywW2 CON12_G CON12_MnNormatywW3 CON12_MaxNormatywW3 CON12_Tj CON12_Tnw CON12_MnNormatywW4 CON12_MaxNormatywW4 CON12_P CON12_T CON12_MnNormatywW5 CON12_MaxNormatywW5 CON12_Pl CON12_MnNormatywW6 CON12_MaxNormatywW6 CON12_D CON12_L CON12_Lp CON12_MnNormatywW7 CON12_MaxNormatywW7 100000 120000 0,5 1 115000 0,5 1 50000 0,5 1 2 2 0,1 0,3 1000 500 1 4 850 0,7 1 4 6 3 4 10 Źródło: opracowane własne Przedstawone w tabel 3.6.2.8 dane wejścowe parametry zostały zdefnowane w środowsku nformatycznym Grafx Process na podstawe tego samego cągu logcznego danych procesu analzy oceny kontrol dostaw. W tabel 3.6.2.9 przedstawono zestawene danych wsadowych dla analzy oceny procesów transportowych, z krótką charakterystyką poszczególnych welkośc. Tabela 3.6.2.9 Zestawene danych wsadowych dla analzy oceny procesów transportowych Symbolka Grafx CON12_Tnw CON12_P CON12_Pl CON12_Lp CON12_Dgt CON12_D CON12_De CON12_G CON12_Tj CON12_T CON12_D CON12_L Oznaczena wskaźnków T nw czas prac przeładunkowych P przebeg ogółem (w wozoklometrach) P przebeg ładowny (w wozoklometrach) L p lość zużytego palwa (w ltrach) D gt lczba wozodn gotowośc techncznej D lczba wozodn gotowośc ewdencyjnych D e lczba wozodn pracy G łączna lczba wozogodzn pracy floty transportowej T j czas jazdy T czas pracy floty transportowej (w wozogodznach) D przejechana droga (w klometrach) Ł przewezony ładunek Źródło: opracowane własne Algorytm symulacyjny analzy zabezpeczena potrzeb został przedstawony na rys. 3.6.2.4 Przykładową macerz danych wejścowych przedstawono w tabel 3.6.2.10. Rys. 3.6.2.4 Etap analzy oceny dostaw wskaźnka kompletnośc dostaw sprawnośc przyjęca materałów w środowsku Grafx Process. Źródło: opracowane własne - Grafx Process 137 S t r o n a

Tabela 3.6.2.10 Macerz danych wejścowych parametrów do analzy zabezpeczena potrzeb CON13_Ldk CON13_MnNormatywW1 CON13_MaxNormatywW1 CON13_Tpo CON13_MnNormatywW2 CON13_MaxNormatywW2 CON13_Llz CON13_Ll CON13_MnNormatywW3 CON13_MaxNormatywW3 CON13_Lzz CON13_Lz CON13_MnNormatywW4 CON13_MaxNormatywW4 100 3 10 1000 2 4 10 2 4 6 10 2 1 9 Źródło: opracowane własne Przedstawone w tabel 5.6.10 dane wejścowe parametry zostały zdefnowane w środowsku nformatycznym Grafx Process na podstawe tego samego cągu logcznego co przedstawone wyżej procesy. W tabel 3.6.2.11 przedstawono zestawene danych wsadowych dla analzy zabezpeczena potrzeb z krótką charakterystyką poszczególnych welkośc. Tabela 3.6.2.11 Analza symulacyjna zestawene danych wsadowych dla analzy zabezpeczena potrzeb Symbolka Grafx CON13_Ldk CON13_Lz CON13_Tpo CON13_Llz CON13_Ll CON13_Lzz Oznaczena wskaźnków L DK lczba dostaw kompletnych L Z lczba wszystkch zrealzowanych zamóweo (dane hstoryczne) t po sumaryczny czas przyjęca materałów L ŁZ lczba pozycj zawartych w ładunkach zunfkowanych L Ł lczba pozycj zawartych we wszystkch ładunkach L ZZ lczba zamóweo zrealzowanych z zapasu dostawcy Źródło: opracowane własne na podstawe wynków badań Przedstawona logka umożlwa wykorzystane poszczególnych atrybutów z nnych podprocesów, z tego względu zrezygnowano z wprowadzana atrybutów transakcj, które nosą tą samą wartość, a różną sę nomenklaturą. Np. zamast wprowadzć atrybut CON13_Nd, został wykorzystany atrybut CON11_Nd. Algorytm symulacyjny analzy oceny efektywnośc zarządzana zapasam został przedstawony na rys. 3.6.2.5 Przykładową macerz danych wejścowych przedstawono w tabel 3.6.2.12 Rys. 3.6.2.5. Analza ocena efektywnośc zarządzana zapasam w Grafx Źródło: opracowane własne - Grafx Process 138 S t r o n a

Tabela 3.6.2.12 Macerz danych wejścowych parametrów wsadowych do analzy oceny efektywnośc zarządzana zapasam 5000 50 90 150 10 0,9 1 850 0,8 1 5000 5000 25 300 500 40 60 300 400 1,75 20 30 50 1 2 0,5 0,7 10000 50 1 5 500 600 CON14_Wd CON14_Ld CON14_MnNormatywW1 CON14_MaxNormatywW1 CON14_Ldn CON14_MnNormatywW2 CON14_MaxNormatywW2 CON14_S CON14_MnNormatywW3 CON14_MaxNormatywW3 CON14_Zp CON14_Zk CON14_N CON14_MnNormatywW4 CON14_MaxNormatywW4 CON14_MnNormatywW5 CON14_MaxNormatywW5 CON14_MnNormatywW6 CON14_MaxNormatywW6 CON14_w CON14_spt CON14_MnNormatywW7 CON14_MaxNormatywW7 CON14_MnNormatywW8 CON14_MaxNormatywW8 CON14_MnNormatywW9 CON14_MaxNormatywW9 CON14_Pp CON14_Kjoz CON14_Wkuz CON14_C CON14_MnNormatywW10 CON14_MaxNormatywW10 Źródło: opracowane własne na podstawe wynków badań Przedstawone w tabel 3.6.2.12 dane wejścowe parametry zostały zdefnowane w środowsku nformatycznym Grafx Process na podstawe tego samego cągu logcznego co przedstawone wyżej procesy. W tabel 3.6.2.13 przedstawono zestawene danych wsadowych dla analzy oceny efektywnośc zarządzana zapasam z krótką charakterystyką poszczególnych welkośc. Tabela 3.6.2.13 Zestawene danych wsadowych dla analzy oceny efektywnośc zarządzana zapasam Symbolka Grafx CON14_Wd CON14_Ldn CON14_Ld CON14_w CON14_S CON14_Zp CON14_Zk CON14_N CON14_spt CON14_Pp CON14_C CON14_Kjoz CON14_Wkuz Oznaczena wskaźnków W d welkośd dostaw L dn lczba dostaw nezgodnych z wymaganam L d lczba dostaw ogółem ω współczynnk bezpeczeostwa S welkośd sprzedaży lub zużyca w badanym okrese Z P zapas początkowy w -tym okrese Z K zapas koocowy w -tym okrese n lczba pomarów zapasów σ PT odchylene standardowe błędu prognozy w okrese cyklu uzupełnena zapasu P p prognozowana średna wartośd popytu C cena zakupu k JOZ koszt jednostkowy odtworzena zapasu w Kuz współczynnk kosztów utrzymana zapasów Źródło: opracowane własne Przedstawona logka umożlwa wykorzystane poszczególnych atrybutów z nnych podprocesów, z tego względu zrezygnowano z wprowadzana atrybutów transakcj, które nosą tą samą wartość, a różną sę nomenklaturą. Np. zamast wprowadzć atrybut CON14_P, został wykorzystany atrybut CON11_P. Algorytm symulacyjny analzy kosztów kaptału w procese zaopatrzena został przedstawony na rys. 3.6.2.6. Macerz danych wejścowych przedstawono w tabel 3.6.2.14. 139 S t r o n a

Rys. 3.6.2.6. Analza symulacyjna analza kosztów kaptału w procese zaopatrzena w Grafx Źródło: opracowane własne - Grafx Process Tabela 3.6.2.14. Macerz danych wejścowych parametrów wsadowych analzy kosztów kaptału w procese zaopatrzena 15000 30000 0,3 0,6 11 15 10000 1000 5 15 100 200 0,1 0,3 600 0,01 0,1 5000 1000 2 6 CON15_Kzp CON15_Ko CON15_MnNormatywW1 CON15_MaxNormatywW1 CON15_MnNormatywW2 CON15_MaxNormatywW2 CON15_Kzpd CON15_Ndd CON15_MnNormatywW3 CON15_MaxNormatywW3 CON15_Krs CON15_Kso CON15_MnNormatywW4 CON15_MaxNormatywW4 CON15_Kds CON15_MnNormatywW5 CON15_MaxNormatywW5 CON15_Kzm CON15_Zm CON15_MnNormatywW6 CON15_MaxNormatywW6 Źródło: opracowane własne Przedstawone w tabel 3.6.2.14 dane wejścowe parametry zostały zdefnowane w środowsku nformatycznym Grafx Process na podstawe tego samego cągu logcznego co przedstawone wyżej procesy. W tabel 3.6.2.15 przedstawono zestawene danych wsadowych dla analzy kosztów kaptału w procese zaopatrzena z krótką charakterystyką poszczególnych welkośc. Tabela 3.6.2.15 Zestawene danych wsadowych dla analzy kosztów kaptału w procese zaopatrzena Symbolka Grafx CON15_Ko CON15_Krs CON15_Kso CON15_Kdo CON15_Kzp CON15_Kzpd CON15_Ndd CON15_Kzm CON15_Zm Oznaczena wskaźnków K O wartość kosztów ogółem K RS wartość kosztów reklamowanych surowców K SO wartość kosztów surowców ogółem K DO wartość kosztów dostaw ogółem K ZP wartość kosztów zaopatrzena K ZPD wartość kosztów zaopatrzena przypadających na określonego dostawcę n DD lość dostaw zrealzowanych przez określonego dostawcę K ZM wartość kosztów zużyca materałów Z M przecętny stan zapasów materałowych Źródło: opracowane własne. 140 S t r o n a

Przedstawona logka umożlwa wykorzystane poszczególnych atrybutów z nnych podprocesów, z tego względu zrezygnowano z wprowadzana atrybutów transakcj, które nosą tą samą wartość, a różną sę nomenklaturą. Np. zamast wprowadzć atrybut CON15_Ld, został wykorzystany atrybut CON13_Ld. Algorytm symulacyjny analzy kosztów procesu magazynowego został przedstawony na rys.3.6.2.7. Rys. 3.6.2.7. Analza kosztów procesu magazynowego w Grafx Źródło: opracowane własne - Grafx Process Przykładową macerz danych wejścowych przedstawono w tabel 3.6.2.16. Tabela 3.6.2.16. Przykładowa macerz danych wejścowych parametrów wsadowych do analzy kosztów procesu magazynowego Źródło: opracowane własne Przedstawone w tabel 3.6.2.16 dane wejścowe parametry zostały zdefnowane w środowsku nformatycznym Grafx Process na podstawe tego samego cągu logcznego, co przedstawone wyżej procesy. W tabel 3.6.2.17 przedstawono zestawene danych wsadowych dla analzy kosztów procesu magazynowego, z krótką charakterystyką poszczególnych welkośc. Tabela 3.6.2.17 Zestawene danych wsadowych dla analzy kosztów procesu magazynowego Symbolka Grafx MAG14_Kmc MAG14_Omr MAG14_Zsr MAG14_Kmjb MAG14_Kmjd MAG14_Omrd MAG14_Lpm Oznaczena wskaźnków K mc koszty magazynowana w badanym okrese O mr welkość obrotu magazynowego wg rozchodu w badanym okrese Z śr zapas średn w badanym okrese K mjb jednostkowy koszt magazynowana z okresu bazowego K mjd jednostkowy koszt magazynowana z okresu docelowego O mrd welkość obrotu magazynowego wg rozchodu w okrese docelowym L pm lczba przemeszczeń w magazyne 141 S t r o n a

Symbolka Grafx MAG14_Kk MAG14_Ww MAG14_Zp MAG14_Pu MAG14_Kmu MAG14_Kmo MAG14_Km MAG14_Kpm MAG14_Kum MAG14_Lms MAG14_Lzk Oznaczena wskaźnków K k koszty kompletacj W w wartość wyposażena techncznego magazynu Z p średna lczba zatrudnonych pracownków w magazyne P u powerzchna użytkowa magazynu K mu koszty eksploatacj wyposażena magazynu K mo koszty osobowe pracownków magazynowych K M koszty magazynu K PM koszty personelu magazynowego K UM koszty urządzeń magazynowych L ms lczba mejsc składowych ogółem L zk lczba zleceń kompletacyjnych Źródło: opracowane własne Po przeprowadzenu analzy wszystkch wskaźnków, następuje łączna analza efektywnośc procesu (rys. 3.6.2.8). Ze względu na przypsywane wartośc dodatnch lub ujemnych dla wynków ocenonych pozytywne lub negatywne, należy uznać, że proces jest efektywny, gdy atrybut scenaruszowy StatusModeluCON11>0 (rys 3.6.2.9), zgodne z założenem: StatusModeluCON11 = CON11_W1status + CON11_W2status + CON11_W3status + CON11_W4status + CON11_W5status + CON11_W6status + CON11_W7status + CON11_W8status W przecwnym wypadku proces wygeneruje nformację o negatywnej ocena wskaźnka. Rys. 3.6.2.8. Symulacja oceny wskaźnkowej procesów operacyjnych w modelu controllngu. Źródło: opracowane własne - Grafx Process 142 S t r o n a

Rys. 3.6.2.9. Zdefnowane wyrażena decyzyjnego w końcowej ocene procesu Źródło: opracowane własne - Grafx Process W analogczny sposób należy przeprowadzć analzę pozostałych podprocesów (CON12, CON13, CON14, CON15 MAG14). Każdy z podprocesów ma zdefnowany swój atrybut scenaruszowy ocenający status podprocesów: StatusModeluCON12, StatusModeluCON13, StatusModeluCON14, StatusModeluCON15, StatusModeluMAG14. Dodatkowo został opracowany równeż atrybut scenaruszowy StatusModelu, który ocenał korzyśc ekonomczne wynkające z całego modelu controllngu operacyjnego. Ze względu na przypsywane wartośc dodatnch lub ujemnych dla ogólnych ocen poszczególnych podprocesów (StatusModeluCON11, StatusModeluCON12, StatusModeluCON13, StatusModeluCON14, StatusModeluCON15, StatusModeluMAG14), należy uznać, że cały analzowany proces jest efektywny, gdy atrybut scenaruszowy StatusModelu > 0 (rys 3.6.2.10), zgodne z założenem: StatusModelu = StatusModeluCON11 + StatusModeluCON12 + StatusModeluCON13 + StatusModeluCON14 + StatusModeluCON15 + StatusModeluMAG14 W przecwnym wypadku analza całego procesu zostane ocenona negatywne. 143 S t r o n a