WYBRANE ELEMENTY DOBORU I OCENY SYSTEMÓW KOMPLETACJI MAGAZYNOWEJ

Podobne dokumenty
Wykorzystanie nowoczesnych technik prognozowania popytu i zarządzania zapasami do optymalizacji łańcucha dostaw na przykładzie dystrybucji paliw cz.

(Dantzig G. B. (1963))

Poszukiwanie optymalnego wyrównania harmonogramu zatrudnienia metodą analityczną

LOGISTYKA DYSTRYBUCJI II ćwiczenia 3 WYBÓR DOSTAWCY USŁUG WIELOKRYTERIALNE MODELE DECYZYJNE. AUTOR: dr inż. ROMAN DOMAŃSKI WYBÓR DOSTAWCY USŁUG

BADANIA OPERACYJNE ANALITYKA GOSPODARCZA

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka

PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE MAGAZYNEM PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE MAGAZYNEM MARCIN FOLTYŃSKI

WYŻSZA SZKOŁA LOGISTYKI

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Wykład 5. Skręcanie nieskrępowane prętów o przekroju prostokątnym.

6. ANALIZA POST-OPTYMALIZACYJNA analiza wrażliwości rozwiązania optymalnego

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ)

Planowanie produkcji w systemie SAP ERP w oparciu o strategię MTS (Make To Stock)

Gospodarka magazynowa z elementami projektowania zagospodarowania magazynów istniejących i nowo planowanych

Logistyka przedsiębiorstw dystrybucyjnych ćwiczenia 5

5. WARUNKI REALIZACJI ZADAŃ LOGISTYCZNYCH

8. Neuron z ciągłą funkcją aktywacji.

INTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI

STATYSTYKA EKONOMICZNA

Optymalizacja struktury produkcji na przykładzie kopalni

LOGISTYKA ZAOPATRZENIA PRODUKCJI. Katedra Systemów Logistycznych

Spis treści. Analiza i modelowanie_nowicki, Chomiak_Księga1.indb :03:08

REGIONALNY PROGRAM OPERACYJNY WOJEWÓDZTWA KUJAWSKO-POMORSKIEGO NA LATA WYTYCZNE TEMATYCZNE

wiedzy Sieci neuronowe (c.d.)

BADANIE WPŁYWU WYDOBYCIA NA SEJSMICZNOŚĆ W KOPALNIACH WĘGLA KAMIENNEGO

Numeryczne modelowanie ustalonego pola temperatury

ANALIZA HIERARCHICZNA PROBLEMU W SZACOWANIU RYZYKA PROJEKTU INFORMATYCZNEGO METODĄ PUNKTOWĄ. Joanna Bryndza

Z-ZIP2-1067złd Gospodarka magazynowa Warehouse management. Specjalnościowy Obowiązkowy Polski Semestr drugi

Metody numeryczne Wykład 4

Porządkowanie liniowe i analiza skupień

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

logistycznego Polski 3.5. Porty morskie ujścia Wisły i ich rola w systemie logistycznym Polski Porty ujścia Wisły w europejskich korytarzach tr

Zapytanie ofertowe. Poznań,

METODYKA DIAGNOZOWANIA STANU MASZYN 1. Henryk Tylicki, Joanna Wilczarska, Marzena Bartol

Wykład 5. Metoda eliminacji Gaussa

Program Analiza systemowa gospodarki energetycznej kompleksu budowlanego użyteczności publicznej

Rozdział 3 ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA

Wielokryteriowa optymalizacja liniowa

Zagadnienie transportowe (badania operacyjne) Mgr inż. Aleksandra Radziejowska AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH

Realizacja procesów logistycznych w przedsiębiorstwie - uwarunkowania, wyodrębnienie, organizacja i ich optymalizacja

WYŻSZA SZKOŁA LOGISTYKI

Wydział Zarządzania. Poziom i forma studiów. Ścieżka dyplomowania: Kod przedmiotu: Punkty ECTS 1) W - 0 ĆwK- 10 L- 0 P- 0 Ps- 0 S- 0

Definicje. Najprostszy schemat blokowy. Schemat dokładniejszy

Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn

pilotażowe staże dla nauczycieli i instruktorów kształcenia zawodowego w przedsiębiorstwach

Analiza wielokryterialna wstęp do zagadnienia

ANALIZA ABC/XYZ. Zajęcia Nr 5

1.4. Uwarunkowania komodalności transportu Bibliografia... 43

Najprostszy schemat blokowy

Zarządzanie procesami i logistyką w przedsiębiorstwie

Rozwiązywanie problemów z użyciem Solvera programu Excel

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Logistyka zarządzanie łańcuchem dostaw. 2. KIERUNEK: logistyka. 3. POZIOM STUDIÓW: stacjonarne

Rozwiązanie Ad 1. Model zadania jest następujący:

Priorytetyzacja przypadków testowych za pomocą macierzy

KWALIKACJA CZĘŚCI DO OBRÓBKI W OPARCIU O ICH ZŁOŻONOŚĆ TECHNOLOGICZNĄ

Planowanie logistyczne

Programowanie celowe #1

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Omówienie specyfiki i zasad przyznawania punktów w ramach kryteriów merytorycznych fakultatywnych

Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe

Wielokryteriowa optymalizacja liniowa cz.2

Ważne rozkłady i twierdzenia c.d.

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Harmonogramowanie przedsięwzięć

Wybór optymalnej technologii produkcji

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI KLASA I GIMNAZJUM Małgorzata Janik

ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

Cennik szkoleń e-learning 2015 rok

Teoretyczne podstawy programowania liniowego

Zarządzanie zapasami zaopatrzeniowymi oraz zapasami wyrobów gotowych

Organizacja gospodarki magazynowej w przedsiębiorstwie - warsztaty Excel

OPTYMALIZACJA PRZEPŁYWU MATERIAŁU W PRODUKCJI TURBIN W ROLLS-ROYCE DEUTSCHLAND LTD & CO KG

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

Modele wielorownaniowe

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

LOGISTYKA DYSTRYBUCJI ćwiczenia 9 ORGANIZACJA POTENCJAŁU MAGAZYNOWEGO W DYSTRYBUCJI. AUTOR: dr inż. ROMAN DOMAŃSKI

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA RYZYKIEM ZAWODOWYM

Metody sterowania zapasami ABC XYZ EWZ

PROGNOZOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY

LOGISTYKA. Definicje. Definicje

Próbny egzamin z matematyki dla uczniów klas II LO i III Technikum. w roku szkolnym 2012/2013

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora.

wagi cyfry pozycje

Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach

LOGISTYKA HALI PRODUKCYJNEJ

Systemy rachunku kosztów

Podsumowanie wyników ankiety

PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI MARCIN FOLTYŃSKI

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

Wieloetapowe zagadnienia transportowe

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

LOGISTYKA ZAOPATRZENIA I PRODUKCJI ĆWICZENIA 2 MRP I

Tradycyjne podejście do kosztów pośrednich

PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W KONINIE WYDZIAŁ TECHNICZNY EFEKTY KSZTAŁCENIA. Kierunek studiów INŻYNIERIA ŚRODOWISKA

Transkrypt:

WYBRANE ELEMENTY DOBORU I OCENY SYSTEMÓW KOMPLETACJI MAGAZYNOWEJ Zdzisław JASKULSKI Streszczenia: Zaproponowano metodykę doboru i oceny systemów kompletaci magazynowe z uwzględnieniem zróżnicowanych preferenci inwestora Słowa kluczowe: składowanie, kompletaca magazynowa, możliwość systemu, ocena systemu Wprowadzenie Na polskim obszarze gospodarczym poawia się dużo małych i średnich firm zamuących się handlem hurtowym Teren woewództwa kuawsko-pomorskiego pokrywa zróżnicowana pod względem asortymentu sieć różne wielkości hurtowni Według danych [3] est ich łącznie 3402 Zmienny popyt ilościowy i asortymentowy na składowane produkty, przy założeniu istnienia procedur rynkowych, wymaga znaczne elastyczności w zakresie składowania ak również czasów dostarczania zasobów do odbiorców Jeżeli do tego dodamy zróżnicowane cykle dostaw poszczególnych asortymentów przez producentów to stae się oczywiste, że dla zachowania zdolności do zaspokoenia potrzeb odbiorców konieczne est tworzenie zapasów i ich przechowywanie W tych warunkach istnienie magazynów est koniecznością techniczno-ekonomiczną Przeprowadzone badania ankietowa wykazały, że około 60% (60,3%) zamierza w nabliższym czasie modernizować lub budować od początku swoe zaplecze magazynowe Oznacza to że est zapotrzebowanie na metodykę, która pozwoli z istnieące oferty katalogowe magazynów wybrać ten, który nalepie będzie spełniał oczekiwania inwestora W każdym magazynie, bez względu na ego miesce lokalizaci w strukturze firmy [2], możemy wyodrębnić trzy podstawowe fazy: fazę zasilania, fazę składowania, fazę kompletaci Bardzie szczegółowa penetraca problemu wymaga zwrócenia uwagi na wpływ każde z tych faz na poziom zadowolenia odbiorców zasobów z hurtowni Przy założeniu istnienia potrzebnych zasobów na rynku zaopatrzeniowym oraz stworzeniu niezbędnych zapasów magazynowych wpływ pierwszych dwóch faz na proces zaopatrzenia odbiorców est znikomy Natomiast faza kompletaci est bezpośrednio odpowiedzialna za zaopatrzenie ilościowe i asortymentowe, w funkci czasu, odbiorców Tym samym zagadnienia związane z właściwym doborem systemu kompletaci magazynowe w korelaci z łańcuchem odbiorczym nabieraą istotnego znaczenia To między innymi uzasadnia konieczność opracowania metody niezbędne do rozwiązania problemów związanych z oceną i doborem systemów kompletaci magazynowe 429

2 Podstawowe założenia metody i modele Opracowana metodyka powinna pozwolić nie tylko na ocenę i dobór SKM dla hurtowni ale również być przydatna w innych obszarach działalności gospodarcze takich ak dobór systemów dla baz magazynowych lub przedsiębiorstw produkcynych Dla osiągnięcia tak sformułowanych celów ogólnych niezbędna est realizaca celów szczegółowych, które można przedstawić następuąco: algorytmizaca procesu decyzynego obemuącego dobór i ocenę SKM (Systemów Kompletaci Magazynowe), możliwość prawidłowego sformułowania niezbędnych wymagań dla SKM w przypadku istnienia, modernizaci lub proektowania, komputerowe wspomaganie procesu doboru i oceny SKM, uzyskanie precyzynego opisu badanego obszaru Osiągnięcie zaproponowanych celów wymaga zbudowania kilku modeli matematycznych pozwalaących na klasyfikacę i wartościowanie systemów kompletaci magazynowe istnieących i możliwych do zaistnienia Maąc na uwadze aspekty badawcze oraz docelową przydatność aplikacyną proponowane metody przyęto następuące wymagania: opracowana metoda powinna umożliwić ocenę i dobór wszystkich istnieących i mogących zaistnieć (w nabliższe przyszłości) SKM, metoda w swoe warstwie kwantyfikacyne powinna uwzględniać uwarunkowania wynikaące z podstawowe struktury otoczenia i zmienności hierarchii uwarunkowań, dobór systemu przy pomocy proponowane metody powinien zapewnić zbliżone do optymalnych możliwości systemu w stosunku do stawianych przed nim wymagań Dla potrzeb proponowane metody konieczne było zbudowanie modelu pozwalaącego na wprowadzenie klasyfikaci SKM Wychodząc ze struktury realizowanego procesu oraz sposobu ego realizaci możemy utworzyć tablice morfologiczną zawieraącą dwie podstawowe osie odniesienia []: oś parametrów, oś form obawowych Istotne est zastrzeżenie, że parametr niższego rzędu może zaistnieć wtedy i tylko wtedy gdy poprzedziło go w czasie zaistnienie parametru wyższego rzędu Oznacza to że parametr P 3 musi zostać poprzedzony parametrem P 2, a ten parametrem P Każdemu parametrowi są przypisane, emu tylko właściwe, formy obawowe Wynika stąd wniosek, że również formy obawowe są uporządkowane w podobny sposób ak związane z nimi parametry Jeżeli dla każdego parametru P mamy dowolną ilość form obawowych to możemy stworzyć następuący łańcuch powiązań []: P ma E E 2 E 3 E n P 2 ma E 2 E 22 E 23 E 2n P 3 ma E 3 E 32 E 33 E 3n P m ma E m E m2 E m3 E mn 430

Możemy z tak przedstawionych powiązań morfologicznych utworzyć tablicę, w które zaznaczamy linie przebiegu łączące formy obawowe poszczególnych parametrów (Tab ) Tab Połączenie form obawowych i parametrów PARAMET R FORMY OBJAWOWE 2 3 n P E E 2 E 3 E n P 2 E 2 E 22 E 23 E 2n P 3 E 3 E 32 E 33 E 3n P m E m E m2 E m3 E mn Ogólny model pozwalaący określić ilość możliwych powiązań form obawowych S dla znanych m i n S = m () i= gdzie: i maksymalna ilość parametrów w rozpatrywanym układzie Ki maksymalna ilość form obawowych dla i-tego parametru S ilość możliwych powiązań, w tym przypadku równa się to iloczynowi form obawowych Wychodząc z powiązań morfologicznych dla danego układu, ak również stosuąc niezbędne elementy algebry możemy dokonać klasyfikaci ogólne SKM Zgodnie z przyętym trybem opracowania metody zostały zidentyfikowane podstawowe uwarunkowania otoczenia i wynikaące stąd kryteria pozwalaące opisać dany system Uzyskaliśmy w ten sposób niezbędne dane do budowy ednolitego systemu wartościowania systemów kompletaci magazynowe W następnym etapie wprowadzono wagi pozwalaące na ustalenie własnych preferenci Rozwiązanie modeli pozwala na określenie możliwości systemu 3 Zasady opracowania proponowane metody Rozwiązanie modelu przedstawionego w punkcie 2 pozwoliło wyodrębnić 6 podstawowych systemów kompletaci magazynowe Powiązania morfologiczne Ki 43

występuące w układzie umożliwiły uwzględnienie struktury wewnętrzne systemu (Rys ) Nie est ona wystarczaąca do pełnego opisu systemu ponieważ nie uwzględnia w ogóle uwarunkowań systemu Uwarunkowania fizyczne Uwarunkowania funkconalne Uwarunkowania czasowe Uwarunkowania strukturalne S K M Uwarunkowania Uwarunkowania budowlane Ekonomiczne Rys Podstawowa struktura otoczenia systemu kompletaci magazynowe Przeprowadzaąc analizę, agregacę i weryfikacę determinantów wynikaących z uwarunkowań wyodrębniono 20 kryteriów stanowiących katalog docelowy Katalog ten składa się z kryteriów mierzalnych, akościowych i mierzalnych pośrednio Chcąc wprowadzić metodę wartościowania niezbędne est doprowadzenie do wzaemne porównywalności tych kryteriów Algorytm wartościowania powinien nam pozwolić na określenie możliwości każdego z 6 wyodrębnionych systemów Porównywać wszystkie wyszczególnione kryteria można tylko i wyłącznie wprowadzaąc oceny dla wyodrębnionych stanów kryteriów Z przyęte metody postępowania wynika, że każde z 20 kryteriów powinno być reprezentowane przez tą samą ilość stanów Ustalenie ich ilości est problemem dyskusynym, którego nie można skwantyfikować Autor przyął umownie, że każde kryterium będzie reprezentowane przez 5 stanów Jest to kompromis na drodze do osiągnięcia metody praktyczne i proste Proponue się następuący przebieg wartościowania dla systemów istnieących: Dane są wartości W, W 2, W 3, W kn kryteriów K Gdzie : =,2,3, n Oraz skorelowanych z K ocenami O k gdzie : k=,2,3 z stąd możliwość i-tego systemu M i = O i + O i2 + O i3 + +O im (2) 432

gdzie : i =,2,3 m dla poszczególnych typów S i O i - pierwsza ocena skorelowana z wartością pierwszego kryterium i tego systemu Dla wariantów proektowanych dane są wartości oczekiwane W, W 2, W 3, W kn Kryteriów K gdzie =,2,3 z stąd możliwość systemu oczekiwana M io = O io + O i20 + O i30 + + O im0 (3) gdzie : O im0 - oczekiwana możliwość i tego systemu, i ilość typów systemów proektowanych, i =,2,3 m ilość kryteriów z określonymi ocenami, =,2,3 n Ponieważ przebieg obliczeń dla systemów istnieących i proektowanych est identyczny można go przedstawić przy pomocy ednolitego modelu wartościowania (Tab 2) Tab 2 Jednolity model wartościowania K J WARTOŚCI OCEN O 2 3 4 5 K W W 2 W 3 W 4 W 25 K 2 W 2 W 22 W 23 W 24 W 25 K 3 W 3 W 32 W 33 W 34 W 5 K n W n W n2 W n3 W n4 W n5 Ocenę realizuemy dla każdego systemu indywidualnie W prezentowane tabeli 2 mamy następuące elementy składowe: K - kolene kryteria, które charakteryzuą i ty system =,2,3 20 W - wartość poszczególnych kryteriów, przy czym każdy system ma tylko emu właściwą wartość kryterium K O - ocena poszczególnych kryteriów może przymować wartość od do 5 Przy czym dla każde konkretne wartości W istniee edna i tylko edna ocena O np dla W 3 O = 3 Możemy więc zdefiniować, używane poprzednio, poęcie możliwości systemu Możliwością i tego systemu będziemy nazywali sumę ocen punktowych wynikaąca z K i W uzyskanych przez dany system Przedstawiony model wartościowania i algorytm obliczania możliwości systemu kompletaci magazynowe est w pełni niezależny od metod proektowania technicznego 433

systemu Umożliwia nam to obliczenie M i każdego eksploatowanego w przedsiębiorstwie systemu Możemy również sformułować nabardzie przez nas możliwości, które mogą stanowić podstawę do proektowania lub wyboru systemu z katalogu istnieących rozwiązań proektowych 4 Wpływ zmienne hierarchii kryteriów na możliwości SKM Prezentowane w ednolitym modelu wartościowania wartości ocen poszczególnych kryteriów zawieraą dane oczekiwane, przypisane poszczególnym systemom Uszeregowanie kryteriów począwszy od K do K 20 est dowolne i nie uwzględnia żadne preferenci (hierarchii), która może istnieć w konkretnych warunkach obiektowych Uwzględnienie hierarchii kryteriów umożliwia znacznie precyzyniesze przedstawienie wymagań do systemu Możliwość systemu kompletaci magazynowe, która uwzględnia hierarchię będziemy nazywali możliwością użyteczną M u Możliwość użyteczna systemu S i otrzymamy tworząc sumę O i x g Stąd: = 20 = M = O xg (4) ui i gdzie: i =,2,3 6 M ui możliwość użyteczna i tego systemu, O i - ocena tego kryterium i tego systemu, g - waga przypisana O i Wprowadzaąc wagi g tworzymy całkiem nową macierz możliwości użytecznych systemu kompletaci magazynowe Dla całego zestawu kryteriów katalogu docelowego, wagi można ustalać indywidualnie dla każdego obiektu lub grupy firm [] Wprowadzenie do oceny wag poszczególnych kryteriów est równoznaczne z uznaniem preferenci inwestora Hierarchia zawsze est związana z uporządkowaniem rozpatrywanego zbioru W naszym przypadku będzie to posortowanie, według wartości wag przyznanych dla poszczególnych kryteriów Cały algorytm wpływu preferenci na możliwość systemu realizuemy w następuące sekwenci: Krok Kryterium oceny K należy uporządkować według preferenci np PR(K) >PR(K) 2 >PR(K) 3 > >PR(K) > >PR(K) m Co odpowiada w naszym przypadku g > g 2 > g 3 > g > >g m Nierówność ta wynika z preferenci i powinna być spełniona 434

Krok 2 Krok 3 Losowo wybrane wadze g przypisuemy wartość = Wynika to z przyęte metody Pozostałym kryteriom przypisue się wagi spełniaące nierówność podaną w kroku Sukcesywnie przypisue się wagom g konkretne wartości liczbowe z przedziału 0 porównuąc e zawsze z sumą pozostałych m- wag Przy założeniu, że krok pierwszy musi być spełniony z preferenci mogą wyniknąć następuące możliwości (dla uproszczenia przymuemy tylko 4 wagi): g 4 >(g 5 + g 6 + g 7 ) g 4 < (g 5 + g 6 + g 7) g 4 = (g 5 + g 6 + g 7) Niezbędne est zawsze ustalenie relaci strony lewe do prawe Powyższe rozważania wynikaą z zasady addytywności, przestaą one obowiązywać eżeli łączne występowanie np g 4 i g 5 est wykluczone Krok 4 Przeprowadzamy normalizacę, ustalonych w kroku trzecim wag w taki sposób żeby ich suma równała się edności gdzie: = 20 = g g (5) ' = g, = = 20 g = g znormalizowana waga g, g - wagi ustalone w kroku 3 (6) Przedstawiony algorytm dla większe ilości kryteriów est czasochłonny w realizaci ze względu na dużą ilość iteraci Ponieważ w naszym przypadku mamy do czynienia z =20 celowe est do obliczeń wykorzystanie komputera (system został oprogramowany) 5 Dobór systemu kompletaci magazynowe Dotychczas przedstawiono metodę oceny systemów kompletaci magazynowe bez i z uwzględnieniem preferenci Oceniaąc system mogliśmy według przedstawionego algorytmu określić ego możliwość M i możliwość użyteczną M u Chcąc dokonać doboru systemu musimy sprecyzować nasze oczekiwania przy pomocy ednolitego modelu oceny z uwzględnieniem preferenci Określamy w ten sposób M u systemu oczekiwanego Powstanie w ten sposób spektrum wymagań, które możemy rozpatrywać: w oderwaniu od realiów proektowo-technologicznych, 435

w nawiązaniu do istnieących rozwiązań standardowych prezentowanych w ofertach i katalogach firm proektowych i producentów Wychodząc z tych przesłanek dobór systemu kompletaci magazynowe przeprowadzamy w następuących krokach: Krok Podęcie wstępnych decyzi dotyczących przygotowania i przemieszczania zasobu Ta wstępna decyza powinna zostać potwierdzona w kroku 2 i 3 Krok 2 Obliczamy możliwość użyteczne dla systemów katalogowych i dla systemu oczekiwanego Krok 3 Badamy dopasowanie systemów, które obliczamy przy pomocy równań 7 i 8 gdzie: i = = 20 = i = = 20, gk =, k [ M Z ] F( X ) g Min (7) i x [ M Z ] F( X ) Max (8) g - znormalizowane wagi g k, M i możliwość systemu katalogowego, Z x - możliwość systemu oczekiwanego i x Funkca określona 7 wzorem służy do wyboru systemów, których wartości M i i Z x różnią się od siebie nieznacznie lub wartość funkci =0 System wybrany przy pomocy tego wzoru est bezpiecznieszy ponieważ wartości bezwzględne odchyleń są bardzo małe Gdy wartość funkci F(X)=0 to system dokładnie spełnia oczekiwania i powinien mieć pierwszeństwo w doborze Funkca określona równaniem 8 powodue, że system dobrany system będzie spełniał oczekiwania, lecz ego możliwości będą różne od wymaganych Przedstawiono to na rysunku 2a, 2b i 2c Krok 4 Badamy maksymalne odchylenie możliwości systemu dobranego od możliwości systemu oczekiwanego gdzie: = 20 = [ M Z ] ' d g (9) max k d max maksymalne dopuszczalne odchylenie dla systemu, g k - znormalizowane wagi g k, M i możliwość systemu katalogowego, Z x możliwość systemu oczekiwanego i x gdzie: dmax = αxz x (0) α - współczynnik określaący dopuszczalny % błędu 436

2 3 4 5 K K 2 K 3 K 4 Rys 2a Dopasowanie typu Mi Zx = 0 K 2 3 4 5 K 2 K 3 K 4 Rys 2b Dopasowanie typu 2 Mi - Zx >0 K 2 3 4 5 K 2 K 3 K 4 Rys2c Dopasowanie typu 3 Mi Zx <0 6 Uwagi końcowe Proponowana metodyka została przetestowana dla dobory SKM firmy prowadzące hurtownię artykułów gospodarstwa domowego i materiałów biurowych z wynikiem pozytywnym Literatura Baz Peter Morphologic alsc Methode zu Aufde-ckung moglicher Problemstrukturen Vorlesung in Auf- bauseminar Systemtechnik TU Berlin Fruhar 99 437

2 Niemczyk Aleksander Zapasy i magazynowanie TII Instytut Logistyki i Magazynowania 2007 3 wwwhurtowniepl wo Kuawsko-pomorskie Dane 02008 Dr inż Zdzisław JASKULSKI Katedra Inżynierii Produkci Wydział Mechaniczny Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy 85-796 Bydgoszcz, ul Prof S Kaliskiego 7 tel (052) 3408747 e-mail: Jas2@utpedupl 438