Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "optymalizacja łańcucha dostaw" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
The application of Business Intelligence systems in logistics. review of selected practical examples
Autorzy:
Grabińska, Aleksandra
Ziora, Leszek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/88649.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
Tematy:
Business Intelligence systems
business analytics
decision making support
logistics processes
analityka biznesowa
podejmowanie decyzji
proces decyzyjny
optymalizacja łańcucha dostaw
kokpit menedżerski
proces biznesowy
systemy Business Intelligence
Opis:
The goal of the paper is to present the application of Business Intelligence systems belonging to the area of business analytics in the domain of logistics and particularly indicate its role and meaning in supporting logistics decision making processes. Its content embraces the characteristic of BI systems, its functionality, construction and benefits resulting from its implementation. The paper also presents review of research and case studies connected to the BI usage in such areas of logistics as optimization of supply chain, managerial dashboard design and improvement of business processes.
Źródło:
System Safety : Human - Technical Facility - Environment; 2019, 1, 1; 1028-1035
2657-5450
Pojawia się w:
System Safety : Human - Technical Facility - Environment
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dynamic simulation based optimization of information flow in extended enterprise and its impact on business partners production efficiency and stock replenishment
Symulacja dynamiczna w procesie optymalizacji przepływu informacji w przedsiębiorstwie rozszerzonym i jej wpływ na efektywność działań produkcyjnych i zarządzanie zapasami
Autorzy:
Litwin, P.
Jakieła, J.
Olech, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/175924.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
system dynamics method
supply chain modeling
supply chain numerical simulation
extended enterprise operations optimization
metoda dynamiki systemów
modelowanie łańcucha dostaw
symulacja numeryczna łańcucha dostaw
optymalizacja funkcjonowania przedsiębiorstwa rozszerzonego
Opis:
Contemporary firms organize their activities in the form of extended enterprises. Extended enterprise is the concept that a company does not operate in isolation because its success is dependent upon a network of partner relationships established in the whole supply chain. These relationships are used for coordination of activities done by firms, every business partner focuses on specific area it operates the best with regard to costs or efficiency and therefore extended enterprise can optimize its operations as a whole. However, the scale of activities conducted and problems with information flow organization makes the whole business structure more vulnerable to demand fluctuations, what leads to bullwhip effect problem. The paper presents dynamic simulation approach to information flow optimization and shows how it can positively impact a production efficiency and stock replenishment. Simulation experiment has been designed with two models of supply chain – standard and with improved information flow organization. Models have been developed, simulation experiment planned and conducted with the use of system dynamics approach methods and techniques.
Współczesne firmy organizują swoją działalność w formie przedsiębiorstwa rozszerzonego (ang. Extended Enterprise). Rozszerzone przedsiębiorstwo oznacza, że utworzona organizacja funkcjonuje w określonym ekosystemie. Jej sukces w dużej mierze zależy od ustanowionych relacji z partnerami biznesowymi w ramach całego łańcucha dostaw. Relacje te stanowią sieć wzajemnych powiązań, wspieranych technologiami informacyjno-komunikacyjnymi, i są wykorzystywane przy koordynacji wspólnych działań. Każdy partner działający w ramach przedsiębiorstwa rozszerzonego skupia swoją aktywność na wybranym obszarze, w którym jest liderem (kosztowym lub efektywnościowym). Pozwala to na optymalizację funkcjonowania całej utworzonej struktury biznesowej. Często jednak zakres wykonywanych czynności oraz problemy z odpowiednią organizacją przepływu informacji powoduje, że przedsiębiorstwo rozszerzone jest wrażliwe na zmiany rynkowe (np. okresowe fluktuacje popytu). Powoduje to pojawienie się problemów związanych z efektem „byczego bicza” (ang. Bullwhip Effect). W pracy przedstawiono rozwiązanie tego problemu z wykorzystaniem symulacji dynamicznej. Celem symulacji jest optymalizacja organizacji przepływu informacji w rozszerzonym przedsiębiorstwie. To z kolei prowadzi do poprawy efektywności działań operacyjnych partnerów biznesowych, także w zakresie zarządzania zapasami. Opracowano dwa modele łańcucha dostaw – model standardowy oraz z ulepszoną strukturą przepływu informacji. Symulację numeryczną realizowano z zastosowaniem metod dynamiki systemowej (ang. System Dynamics).
Źródło:
Advances in Manufacturing Science and Technology; 2016, 40, 1; 33-45
0137-4478
Pojawia się w:
Advances in Manufacturing Science and Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Cross‐Comparison of Evolutionary Algorithms for Optimizing Design of Sustainable Supply Chain Network under Disruption Risks
Autorzy:
Al-Zuheri, Atiya
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2023790.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
comparison
genetic algorithm
particle swarm optimization
sustainable supply chain design
disruption risk
porównanie
algorytm genetyczny
optymalizacja rojem cząstek
projektowanie zrównoważonego łańcucha dostaw
ryzyko zakłóceń
Opis:
Optimization of a sustainable supply chain network design (SSCND) is a complex decision-making process which can be done by the optimal determination of a set of decisions and constraints such as the selection of suppliers, transportation-related facilities and distribution centres. Different optimization techniques have been applied to handle various SSCND problems. Meta- heuristic algorithms are developed from these techniques that are commonly used to solving supply chain related problems. Among them, Genetic algorithms (GA) and particle swarm optimization (PSO) are implemented as optimization solvers to obtain supply network design decisions. This paper aims to compare the performance of these two evolutionary algorithms in optimizing such problems by minimizing the total cost that the system faces to potential disruption risks. The mechanism and implementation of these two evolutionary algorithms is presented in this paper. Also, using an optimization considers ordering, purchasing, inventory, transportation, and carbon tax cost, a numerical real-life case study is presented to demonstrate the validity of the effectiveness of these algorithms. A comparative study for the algorithms performance has been carried out based on the quality of the obtained solution and the results indicate that the GA performs better than PSO in finding lower-cost solution to the addressed SSCND problem. Despite a lot of research literature being done regarding these two algorithms in solving problems of SCND, few studies have compared the optimization performance between GA and PSO, especially the design of sustainable systems under risk disruptions.
Źródło:
Advances in Science and Technology. Research Journal; 2021, 15, 4; 342-351
2299-8624
Pojawia się w:
Advances in Science and Technology. Research Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies