MAGAZYN ZBOśOWY W ŁAŃCUCHU LOGISTYCZNYM

Podobne dokumenty
KOMPUTEROWA ANALIZA OBRAZU W OCENIE MIESZANIA JEDNORODNEJ MIESZANINY ZIARNISTEJ

Marek Tukiendorf, Katarzyna Szwedziak, Joanna Sobkowicz Zakład Techniki Rolniczej i Leśnej Politechnika Opolska. Streszczenie

KOMPUTEROWA ANALIZA OBRAZU W OCENIE MIESZANIA UKŁADÓW ZIARNISTYCH (SYSTEM FUNNEL-FLOW)

Przykład 1. (A. Łomnicki)

OCENA WPŁYWU WKŁADEK DASZKOWYCH NA PROCES MIESZANIA UKŁADÓW ZIARNISTYCH SYSTEMEM FUNNEL-FLOW

ADAPTACJA FUNKCJI KWADRATOWEJ DO OPISU ZMIAN JAKOŚCI MIESZANKI ZIARNISTEJ

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Wykład 3 Testowanie hipotez statystycznych o wartości średniej. średniej i wariancji z populacji o rozkładzie normalnym

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

PROGNOZOWANIE ROZKŁADU CZĄSTEK PODCZAS MIESZANIA SYSTEMEM FUNNEL-FLOW

TEMPERATURA ZIARNA PSZENICY W CZASIE MAGAZYNOWANIA

WPŁYW ZMIAN ZAWARTOŚCI WODY NA TWARDOŚĆ ZIARNA PSZENICY PODCZAS PRZECHOWYWANIA W SILOSIE W WARUNKACH MODELOWYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009

Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1.

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

Statystyka. #6 Analiza wariancji. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2015/ / 14

Wykład 11 Testowanie jednorodności

WPŁYW WYMIARÓW NASION NA PROCES MIESZANIA W MIESZALNIKU PRZESYPOWYM Z ZASTOSOWANIEM DODATKOWYCH ELEMENTÓW WSPOMAGAJĄCYCH

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Statystyka matematyczna

ANALIZA ZMIAN JAKOŚCI WIELOSKŁADNIKOWEJ MIESZANINY ZIARNISTEJ W PRZEMYSŁOWYM MIESZALNIKU PASZ

TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

WSPOMAGANIE PROCESU MIESZANIA NIEJEDNORODNYCH UKŁADÓW ZIARNISTYCH WKŁADKĄ TYPU DOUBLE CONE

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 1

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Porównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW WYKŁAD 9. TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH cd.

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 9 i 10 - Weryfikacja hipotez statystycznych

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

MASA WŁAŚCIWA NASION ZBÓś W FUNKCJI WILGOTNOŚCI. Wstęp. Materiał i metody

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Testowanie hipotez statystycznych

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Testowanie hipotez statystycznych.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

WPŁYW PRZECHOWYWANIA PSZENICY W SILOSIE PROSTOPADŁOŚCIENNYM NA INDEKS TWARDOŚCI ZIARNA

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.

Statystyka matematyczna dla leśników

Weryfikacja hipotez statystycznych testy t Studenta

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Hipotezą statystyczną nazywamy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

Testowanie hipotez statystycznych cd.

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

ENERGIA MIESZANIA WYBRANYCH MATERIAŁÓW ZIARNISTYCH W MIESZALNIKU Z MIESZADŁEM ŚLIMAKOWYM PIONOWYM

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

MODELOWANIE REGRESYJNE PROCESU ZMIANY WILGOTNOŚCI ZIARNA PSZENICY PODCZAS PRZECHOWYWANIA

Zadanie 1 Odp. Zadanie 2 Odp. Zadanie 3 Odp. Zadanie 4 Odp. Zadanie 5 Odp.

Instrukcja przeprowadzenia analizy ryzyka wystąpienia mikotoksyn w ziarnie zbóż przechowywanym w magazynach interwencyjnych

Kilka uwag o testowaniu istotności współczynnika korelacji

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW

Testy nieparametryczne

Wykład 9 Testy rangowe w problemie dwóch prób

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji

LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Wykład 10 Testy jednorodności rozkładów

Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 30

Testy post-hoc. Wrocław, 6 czerwca 2016

ANALIZA ZASTOSOWANIA WKŁADEK DASZKOWYCH W MIESZANIU KOMPONENTÓW ZIARNISTYCH

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6

Doświadczalnictwo leśne. Wydział Leśny SGGW Studia II stopnia

Kolokwium ze statystyki matematycznej

1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Wykład 8 Dane kategoryczne

Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 4

TEST STATYSTYCZNY. Jeżeli hipotezę zerową odrzucimy na danym poziomie istotności, to odrzucimy ją na każdym większym poziomie istotności.

Wykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotn. istotności, p-wartość i moc testu

Testowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4.

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

Uwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja) założenie: znany rozkład populacji (wykorzystuje się dystrybuantę)

), którą będziemy uważać za prawdziwą jeżeli okaże się, że hipoteza H 0

Testowanie hipotez statystycznych.

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Testowanie hipotez cz. I

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy

Transkrypt:

Ewa KULIŃSKA *, Joanna RUT ** MAGAZYN ZBOśOWY W ŁAŃCUCHU LOGISTYCZNYM Streszczenie: W artykule przedstawiono praktyczne rozwiązanie wykorzystania logistyki w magazynach zboŝowych. Opisywana metoda stanowić moŝe znakomite uzupełnienie metody tradycyjnej jaką jest suszenie ziarna, zapewniając jednocześnie ciągłość funkcjonowania magazynów zboŝowych w sytuacjach awaryjnych. Dodatkowo metoda ta stanowić moŝe alternatywną koncepcję zarządzania łańcuchem logistycznym w magazynowaniu przemysłowym ziarna zbóŝ oraz moŝe przyczynić się do usprawnienia organizacyjnego magazynów zboŝowych Słowa kluczowe: łańcuch logistyczny, magazynowanie, magazyn zboŝowy, zarządzanie 1. WPROWADZENIE Koncepcja logistyczna stanowi system kształtowania i kontroli procesów fizycznego przepływu produktów oraz ich informacyjnych uwarunkowań, zmierzających do osiągnięcia najkorzystniejszych relacji pomiędzy poziomem świadczonych usług [16]. W koncepcji łańcucha logistycznego prowadzenie działalności rozciąga się na cały łańcuch magazynów zboŝowych, łącznie z przewoźnikami, klientami, jednostkami zajmującymi się obsługą i transportem technologicznym zbóŝ. Nowoczesne i wydajne systemy logistyczne mają ogromne znaczenie gospodarcze w magazynowaniu przemysłowym. Przemysł zboŝowy nie jest tutaj Ŝadnym wyjątkiem. ZboŜe, rośliny oleiste, pasze oraz inne produkty muszą być przechowywane w optymalnych i opłacalnych warunkach. W tym celu wymagane są nowoczesne rozwiązania, które łączą płynną eksploatację z opłacalnością produkcji [22]. Przemysł zboŝowo-młynarski jest jedną z waŝniejszych gałęzi gospodarki. Przechowywanie ziarna jest operacją technologiczną, która ma zapewnić człowiekowi Ŝycie i przetrwanie. Na przestrzeni tysięcy lat magazynowanie zbóŝ miało wymiar wielokierunkowy. Z tego względu naleŝy stworzyć takie warunki przechowywania, aby uzyskać jak najlepszą jakość konsumpcyjną ziarna. Magazyn zboŝowy powinien spełniać wszelkie wymogi techniczne i technologiczne w celu zapewnienia jak najlepszych warunków przechowywania [18]. System magazynowania i obsługi zapasów moŝna określić jako skoordynowaną działalność w czasie i przestrzeni polegającą na gromadzeniu zapasów, ich składowaniu wraz z czynnościami manipulacyjnymi oraz kontrolą. Działalność ta jest prowadzona z wykorzystaniem całej infrastruktury magazynowej [20],[21]. Ziarno zbóŝ znajduje róŝnorodne zastosowanie w gospodarce. Stanowi ono podstawę produkcji pasz i wyrobów zboŝowych przeznaczonych do bezpośredniej konsumpcji takich jak mąka, kasze, czy płatki śniadaniowe. Produkcja pieczywa, makaronów oraz wyrób ciast równieŝ bazuje na mące, która jest podstawowym wyrobem przemysłu młynarskiego [4]. Z uwagi na fakt, Ŝe magazyny zboŝowe gromadzą duŝe zapasy zbóŝ, ich znaczenie naleŝy postrzegać zarówno w wymiarze technologicznym, jak i strategicznym [18]. * Politechnika Opolska, Wydział Zarządzania i InŜynierii Produkcji ** Politechnika Opolska, Wydział Mechaniczny

Celem pracy było zbadanie i opracowanie alternatywnej metody pozwalającej na usprawnienie organizacyjne elewatora zboŝowego Opole-Port w Opolu, zapewniające ciągłość funkcjonowania magazynu w sytuacjach awaryjnych i opłacalny ekonomicznie przepływ. Koncepcją pracy było ponadto sprawdzenie stanu jakości roślinnych układów ziarnistych podczas przechowywania. 2. CHARAKTERYSTYKA PROWADZONYCH BADAŃ Badania prowadzone były we współpracy z Polskimi Młynami S.A. elewator Opole-Port w Opolu. W magazynie zboŝowym Opole-Port moŝna jednorazowo magazynować 13040 ton zboŝa. Podstawowym zadaniem elewatora jest skup zboŝa, magazynowanie, konserwacja i redystrybucja ziarna. Magazyn zboŝowy realizuje swoje zadania na drodze konkretnych procesów technologicznych, które moŝna podzielić według kolejności na róŝne etapy: waŝenie, pobór prób, ocena składu i jakości, wyładunek i transport wewnątrz magazynu, suszenie ziarna, aspiracja, separacja i odbiór zanieczyszczeń, magazynowanie i konserwacja, redystrybucja ziarna. KaŜdej operacji przyporządkowane są odpowiednie czynności wynikające z charakteru zastosowanej technologii. Jednak tylko właściwe wykonywanie wszystkich zadań, we wszystkich etapach procesu technologicznego moŝe wpłynąć na prawidłowe funkcjonowanie magazynu zboŝowego jako całości [5]. Autorki pracy wykonały badania laboratoryjne dotyczące mieszania materiałów ziarnistych składających się z ziaren zbóŝ. Badania wykonywane były na ziarnie pszenicy. Materiałem uŝytym do badań był jednorodny układ ziarnisty róŝniący się wilgotnością i barwą. Mieszano ze sobą pszenicę z pszenicą. Przy pomocy komputerowej analizy obrazu oraz formuły Rose a określono stopień zmieszania układu. Wilgotność ziarna mokrego wynosiła 16,2% (±0,5), a wilgotność ziarna suchego wynosiła 11,8% (±0,5). W warunkach przemysłowych proces nawilŝania ziarna prowadzony jest najczęściej w urządzeniach, w których ziarna są mieszane z odmierzoną dawką wody. W procesie nawilŝania najczęściej stosuje się minimalny poziom dowilŝenia, tj. wilgotność końcową surowców ustala się maksymalnie do 18% [14]. NawilŜanie w warunkach laboratoryjnych wiązało się z oczekiwaniem na wyrównanie rozkładu wilgotności w całej próbce. W zaleŝności od prowadzonych badań czas leŝakowania obejmował od 3 do 4 dni. Jest to doświadczalne załoŝenie badaczy, którzy chcąc być pewnymi jednorodnego rozkładu wilgotności w badanym materiale [17]. Czas leŝakowania zapewnił ustabilizowanie średniej wilgotności mierzonej badanego materiału. Z uwagi na fakt, Ŝe prowadzenie badań procesu mieszania materiałów ziarnistych w skali przemysłowej jest niezwykle trudne i kosztowne, przeprowadzono badania laboratoryjne, które są w stanie przybliŝyć charakter procesu w warunkach przemysłowych i wyjaśnić najwaŝniejsze własności badanego zjawiska. Obserwacje dotyczące konkretnego zjawiska niejednokrotnie pozwalają, na zastosowanie istniejących w matematyce i fizyce zaleŝności [7],[19]. Układ ziarnisty poddawano mieszaniu w laboratoryjnym mieszalniku przesypowym. Mieszalnik składał się z dwóch identycznych zbiorników (wysokość części cylindrycznej 500 mm, średnica wewnętrzna 300 mm, wysokość części stoŝkowej 90 mm, średnica otworu 30 mm), umieszczonych jeden nad drugim w sposób umoŝliwiający łatwą ich zamianę. Dodatkowo jeden ze zbiorników składał się z 10 rozbieralnych pierścieni (rys.1).

a) b) Rys.1. Laboratoryjny mieszalnik przesypowy: a) cała konstrukcja mieszalnika, b) rozbieralna część mieszalnika Źródło: opracowanie własne (fot. J. Rut) Przed przystąpieniem do mieszania zasypywano zbiornik mieszalnika materiałem ziarnistym w udziale procentowych 50/50 (ziarno suche wilgotne, ziarno wilgotne wilgotne, ziarno suche suche). Następnie zbiorniki zamieniano kolejno miejscami, opróŝniając zbiornik na drodze wysypu grawitacyjnego, aŝ do momentu osiągnięcia stanu równowagowego układu. Cały proces powtarzano dziesięciokrotnie, dla kaŝdej kombinacji [2],[3]. 3. ANALIZA STATYSTYCZNA I DYSKUSJA WYNIKÓW Rozbieralna konstrukcja mieszalnika umoŝliwiła uzyskanie cyfrowego zapisu obrazu przekrojów poprzecznych mieszalnika. Uzyskany obraz poddano komputerowej analizie obrazu. Zamieniono kolory ziaren pszenicy na czerń i biel, a następnie wykonano pikselizację (rys.2). Rys. 2. Przykładowy obraz przedstawiający analizę koloru dla ziaren pszenicy oraz proces pikselizacji Źródło: opracowanie własne Celem wyznaczenia wielkości komórek przy pikselizacji obliczono średnicę zastępczą d e, która wynosiła 4,69 mm.

d e 6 m πγ n = 3 (1) gdzie: d e średnica zastępcza [m], m masa nasion wziętych jako próba [kg], γ gęstość nasion [kg m -3 ], n liczba nasion w próbie. Dla tak obliczonej średnicy zastępczej (1) przeprowadzono proces pikselizacji dla ziaren pszenicy 64x64 komórki. Najczęściej stosowaną statystyczną miarą oceny jakości stopnia zmieszania jest zaleŝność przedstawiona przez Rose a [10]. gdzie: σ - odchylenie standardowe, σ - początkowe odchylenie standardowe, 0 σ M = 1 (2) σ 0 WyraŜenie to ma cechy jednoznaczności, gdyŝ określonej wartości M odpowiada jeden w znaczeniu statystycznym stan mieszaniny. Wartość liczbowa M zmienia się od zera do jedności. Stan określony liczbą zero oznacza całkowitą segregację składników, a stan określony liczbą 1 układ doskonale wymieszany. Rys. 3 Stopień zmieszania pszenicy Źródło: opracowanie własne Na podstawie przeprowadzonych badań i uzyskanych wyników stwierdzono, Ŝe do osiągnięcia stanu równowagowego tj. stanu, po którym dalsze mieszanie nie powoduje

Ŝadnych zmian jakościowych, wystarcza kilka przesypów (rys.3). Zadowalający stopień zmieszania uzyskano po 3 kroku (przesypie) mieszania. Z uwagi na nieciągłość procesu czas mieszania wyraŝony został poprzez liczbę kolejnych przesypów, czyli kroków mieszania. Dla całkowitej wiarygodności przyjęto liczbę dziesięciu kroków jako wystarczającą i gwarantującą osiągnięcie stanu równowagowego. Układ ten uznano za mieszaninę w stanie doskonale losowym zwaną dalej stanem randomowym, (z ang. random losowy), w której prawdopodobieństwo znalezienia cząstki określonego składnika jest takie samo we wszystkich punktach tej mieszaniny [2]. Przeprowadzając analizę statystyczną niezwykle waŝne jest odpowiednie dobranie poszczególnych zmiennych objaśniających. W celu sprawdzenia zaleŝności stopnia zmieszania od wilgotności przeprowadzono statystyczny test istotności. Zastosowano test Kruskala-Wallisa, z hipotezą zerową o braku wpływu wilgotności na stopień zmieszania [1],[15],[8]. Test Kruskala-Wallisa jest nieparametrycznym odpowiednikiem jednoczynnikowej analizy wariancji. Obliczono następujące wartości: H obl = 12 ( + 1) k n n j = 1 R n 2 j j 3 ( n + 1) (3) H krt 2 = α, k 1 χ (4) gdzie: R- suma rang dla j-tej populacji, n- liczba obserwacji, k- liczba populacji χ 2 α, k-1 wartość krytyczna w rozkładzie chi-kwadrat o k-1 stopniach swobody i przy poziomie istotności α. Statystyka testowa: JeŜeli H obl < H krt to brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej. Przy poziomie istotności α = 0,05 uzyskano następujące wyniki: H obl = 4,099 H krt = 5,991 H obl < H krt PoniewaŜ H obl < H krt to brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej, zatem naleŝy uznać ją za prawdziwą, wobec czego wilgotność nie ma wpływu na stopień zmieszania. Graficzny rozkład statystyk opisowych stopnia zmieszania układu ziarnistego w poszczególnych grupach (ziarno suche wilgotne, ziarno wilgotne wilgotne, ziarno suche suche) przestawia rysunek 4.

Rys. 4. Statystyki opisowe stopnia zmieszania ziaren pszenicy dla poszczególnych grup Źródło: opracowanie własne Podczas mieszania metodą przesypu jednorodnych układów ziarnistych składających się z ziaren pszenicy, róŝniących się wilgotnością nie stwierdzono w badanym zakresie statystycznie istotnego wpływu wilgotności na proces mieszania. 4. SPRAWDZENIE STANU JAKOŚCI ZIARNA PODCZAS PRZECHOWYWANIA W celu określenia przydatności obranej metody w przemyśle badane ziarno poddano dalszej analizie. Badano temperaturę oraz jej rozkład w masie ziarna, wilgotność oraz wyróŝniki jakościowe ziarna. W celu zbadania rozkładu temperatury i wilgotności w masie ziarna stworzono przewietrzany powietrzem atmosferycznym model silosu wyposaŝony w przemysłowe cyfrowe czujniki temperatury DS 18B20, produkcji amerykańskiej firmy Dallas Semiconductor wchodzącej w skład Maxim Integrated Products oraz w miernik wilgotności masy ziarna Rotronic HygroPalm wraz z sondą pomiarową HygroClip SP05. Uzyskane wyniki temperatury i wilgotności w magazynowanym ziarnie przedstawiono na rysunku 5.

Rys. 5. Rozkładu wilgotności i temperatury ziarna pszenicy Źródło: opracowanie własne Po zmieszaniu ziarna i jego magazynowaniu z przewietrzaniem obniŝono wilgotność badanego ziarna do poziomu około 10,5%. Po upływie około 20 godzin temperatura w ziarnie ustabilizowała się i przyjmowała wartości zbliŝone do temperatury zewnętrznej. Nie zaobserwowano ognisk zapalnych, czyli pleśni oraz nie wystąpiło zjawisko samozagrzewania się ziarna w badanym zakresie wilgotności. Po upływie 72 godzin magazynowania ziarna w modelowym silosie, ziarno poddane zostało dalszym badaniom analizującym wyróŝniki jakościowe ziarna (takie jak gluten, zawartość białka, liczba opadania, sedymentacja, ilość ziaren połamanych, obecność szkodników) w celu określenia jego dalszej przydatności do celów konsumpcyjnych. Badania zostały wykonane w laboratorium elewatora Opole-Port, zgodnie z normami dotyczącymi ziarna konsumpcyjnego. Badania wykazały, Ŝe ziarno spełniało surowe normy stawiane ziarnu konsumpcyjnemu, tzn. ziarno nie straciło swojej wartości, ani nie uległy pogorszeniu jego parametry jakościowe. Te parametry były takie same jak dla zboŝa wysuszonego tradycyjną metodą metodą suszenia mechanicznego. 5. PODSUMOWANIE Opisana metoda stanowić moŝe znakomite uzupełnienie metody tradycyjnej jaką jest suszenie ziarna, zapewniając jednocześnie ciągłość pracy magazynów zboŝowych w przypadku awarii komór suszarniczych. Dodatkowo metoda ta moŝe przyczynić się na usprawnienie organizacyjne elewatorów zboŝowych, zapewniając opłacalny ekonomicznie przepływ produktów. Wysoka wydajność opisanej metody alternatywnej daje moŝliwość skrócenia czasu oczekiwania na rozładunek, a tym samym z likwidowania kolejek przy skupie zboŝa. Jednocześnie metoda daje moŝliwość uzyskania przewagi konkurencyjnej nad magazynami zboŝowymi stosującymi przy skupie zboŝa tylko metodę tradycyjną. Przedstawiona w niniejszej pracy metoda alternatywna stanowić moŝe innowację w przemyśle zboŝowym. Po za tym zaobserwowane w Ŝyciu gospodarczym zmiany lansujące postawy proekologiczne w powiązaniu z opłatami za emisję CO 2 stanowią szansę dla wdroŝenia, na szeroką skalę, zaproponowanej nowej metody suszenia ziarna. Odpowiednie decydowanie jest istotą zarządzania, decyzje strategiczne podjęte dzisiaj wytyczają kierunek

rozwoju na przyszłe lata [9]. Dlatego bardzo waŝne jest planowanie strategiczne, z uwzględnieniem aspektów logistycznych w działalności magazynów zboŝowych. LITERATURA [1] Aczel A. D.: Statystyka w zarządzaniu. PWN Warszawa 2005, s.731-737 [2] Boss J.: Mieszanie materiałów ziarnistych. PWN Warszawa 1987, s. 8 [3] Boss J.; Tukiendorf M.: Mixing of granular materials using the method of funnel-flow. Powder Handling & Processing 9, No. 4 October/December, 1997, s. 341-343 [4] Gołębiewski J.: System marketingowy zbóŝ i produktów zboŝowych stan i kierunki zmian. SGGW Warszawa 2007, s.9-34 [5] Kulińska E.: Podstawy logistyki i zarządzania łańcuchem dostaw. Podręcznik dla kierunku studiów logistyka. WPO, Opole 2009. [6] Kulińska E.: Zarządzanie ryzykiem w łańcuchu dostaw. Logistyka 1/2007, s. 18-21 [7] Lewicki P.; Lenart A.; Kowalczyk R.; Pałacha Z.: InŜynieria procesowa i aparatura przemysłu spoŝywczego. WNT, Warszawa1999, ISBN 83-204-2324-4 [8] Magiera R.: Modele i metody statystyki matematycznej cz. II, Wnioskowanie statystyczne. GiS Wrocław 2007, ISBN: 83-89020-61-1 [9] Rajchel K. śukowski P.: Zasadnicze problemy nowoczesnego zarządzania instytucją. Politechnika Rzeszowska, Rzeszów 2003. [10] Rose H.E.: A suggested equation relating to the mixing of powders and its application to the study of the performance of certain types of machine. Trans. Instn. Chem. Engrs, 37, 1959 [11] Rut J.: Badanie parametrów ziarna w magazynach zboŝowych. Zeszyty Naukowe Politechniki Opolskiej, z. 94 nr 330, Opole 2009, s.81-82 [12] Rut J.: Ocena mieszania jednorodnych układów ziarnistych za pomocą komputerowej analizy obrazu. Zeszyty Naukowe Politechniki Opolskiej, z. 93 nr 328, Opole 2009, s.89-90 [13] Rut J.; Szwedziak K.; Tukiendorf M.: Temperatura ziarna pszenicy w czasie magazynowania. InŜynieria Rolnicza nr 9(97), Kraków 2007 s. 242 247 [14] Rydzak L. MoŜliwość regulacji wilgotności końcowej ziarna pszenicy po procesie nawilŝania próŝniowego, Motoryzacja i Energetyka Rolnictwa nr 7/2005 Lublin 2005, s. 155-161 [15] Stanisz A.: Przystępny kurs statystyki, modele liniowe i nieliniowe, Tom 2. StatSoft Polska Karków 2007, ISBN 978-83-88724-30-5 [16] Szczepankiewicz W.: Logistyka marketingowa. AE, Kraków 1996, s. 8-9 [17] Ścibisz M. Rozkład wilgotności w mieszaninie materiałów organicznych. Annales UMCS, Agricultura, nr 2/2008 Warszawa 2008, s. 8-14 [18] Tukiendorf M.: Magazynowanie, konserwacja i transport technologiczny zbóŝ na przykładzie wybranego elewatora Polskich Zakładów ZboŜowych. Oficyna Wydawnicza Politechniki Opolskiej 2004. [19] Tukiendorf M.: Wpływ zmiany skali urządzenia mieszającego na wyniki procesu mieszania materiałów ziarnistych podczas wysypu ze zbiornika. XI Ogólnopolska Konferencja: Postęp w InŜynierii śywności, Frombork 2003, s. 9-12 [20] Wasilewski M.: Ekonomiczno-organizacyjne uwarunkowania gospodarowania zapasami w przedsiębiorstwach rolniczych. SGGW, Warszawa 2004. [21] Wasilewski M.: Gospodarka magazynowa w gospodarstwach rolniczych. [w:] Globalizacja i integracja gospodarcza a procesy restrukturyzacji i rozwój przedsiębiorstw WAE, Kraków 2003. [22] śuk J.: Koncepcja logistyki nowoczesnej technologii magazynowania i przetwórstwa zbóŝ. Przegląd zboŝowo-młynarski 2008.

CONCEPTION OF MANAGING THE LOGISTIC CHAIN ON THE EXAMPLE OF GRANARIES Abstract This article presents a practical solution to the use of logistics in grain storage. The described method can serve as an excellent complement to the traditional method which is the drying of grain, while ensuring continuity of grain storage in an emergency. In addition, this method can serve as an alternative concept of chain manager in the storage industry, and cereal grains can contribute to improved organization storage of grain. Kyewords: the logistic chain, storage, granary, management