Informacja

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

Wyszukujesz frazę "warehousing" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Economic and logistic conditions of the warehouse market in Poland
Uwarunkowania gospodarcze i logistyczne rynku powierzchni magazynowych w Polsce
Autorzy:
Fechner, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/361637.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wyższa Szkoła Logistyki
Tematy:
logistics
warehousing
rent
warehouse area
logistyka
magazynowanie
wynajem
powierzchnia magazynowa
Opis:
Background: The publications can be found in the literature, which show the volumes of commercial warehouse areas in Poland. These data are used for evaluations of logistics attractiveness of voivodships. These evaluations influence decisions of local authorities, which create planning of territorial development and investment climate as well as decisions of investors, and as a consequence, they influence the economic regional development and local labor market. But the publications from various sources related to the subject of commercial areas of warehouses in various voivodships in Poland vary from each other and therefore they do not allow the evaluation of their real value. The aim of this paper was the identification of economic and infrastructure factors and their influence on the size and dynamics of the increase of commercial warehouse areas in Poland together with the market evaluation. Methods: The analysis of existing data covering available information about the characteristic features of the market of commercial warehouse areas in Poland was conducted. The following source documents were taken into account: reports prepared by research bodies and real estate agencies, materials and trade information published by owners of warehouse properties, professional press and opinion of market analysts. Additionally, the analysis of key success factors determining functioning of the market of warehouse areas was used as a tool of the strategic analysis. Results: Based on the conducted researches the areas of commercial warehouses in Poland and in each voivodship were calculated. The key indicators stimulating the development of this area were presented. The most important types of investors were defined and their shares in total investigated area were estimated. The supply and the demand were estimated and the values of rental rates and indicators of unused areas were given. The group of tenants was described as well as the structure of signed agreements and their share in total rental market. The author used also some of his own researches published in reports on the condition of the logistics in Poland. Conclusions: There is a relationship between the range and the dynamics of increase of commercial warehouse areas and the economic conditions (described by key macro-economic indicators) and the development of transport infrastructure as well as local economic and social conditions. Obtained results can be used by local authorities in territorial development and as a support for economic decisions, as well as by investors interested in construction of warehouses and their renting. The variability in time of presented values and their dependences on various factors shows the purposefulness of further researches in this area.
Wstęp: W literaturze publikowane są dane dotyczące wielkości komercyjnej powierzchni magazynowej w Polsce, które są wykorzystywane do oceny atrakcyjności logistycznej poszczególnych województw. Oceny mają wpływ na decyzje organów samorządowych kształtujących politykę przestrzenną i klimat inwestycyjny oraz na decyzje inwestorów, a poprzez nie na rozwój gospodarczy regionów i lokalne rynki pracy. Jednak publikowane w różnych źródłach dane dotyczące wielkości komercyjnej powierzchni magazynowej w poszczególnych województwach w Polsce są zróżnicowane i nie pozwalają ocenić ich rzeczywistych wartości. Celem pracy jest identyfikacja czynników ekonomicznych i infrastrukturalnych oraz ich wpływu na wielkość i dynamikę wzrostu komercyjnej powierzchni magazynowej w Polsce wraz z oceną rynku. Metody: Analiza danych zastanych obejmująca przegląd dostępnych danych i informacji pozwalających na charakterystykę rynku komercyjnej powierzchni magazynowej w Polsce. Analizie zostały poddane raporty instytucji badawczych i agencji nieruchomości przemysłowych, materiały i informacje handlowe publikowanie przez właścicieli nieruchomości magazynowych, prasa branżowa oraz opinie analityków rynku. Ponadto zostało wykorzystane narzędzie analizy strategicznej w postaci analizy kluczowych czynników sukcesu determinujących funkcjonowanie rynku powierzchni magazynowych. Wyniki: Na podstawie przeprowadzonych badań obliczono wielkość komercyjnej powierzchni magazynowej w Polsce i w poszczególnych województwach w badanym okresie, oraz kluczowe czynniki warunkujące jej rozwój. Wskazano najważniejsze rodzaje inwestorów i określono ich udziały w wielkości badanej powierzchni. Oceniono podaż i popyt, a dla poszczególnych województw dysponujących tego rodzaju powierzchnią magazynową podano wartości stawek czynszu oraz wskaźniki powierzchni niewynajętej. Wskazano także branże występujące w grupie najemców oraz rodzaje zawieranych umów najmu i ich udział w wielkości najmu ogółem. Autor wykorzystał również w niniejszym artykule część wyników badań własnych opublikowanych w raportach dotyczących stanu logistyki w Polsce. Wnioski: Istnieje zależność pomiędzy wielkością i dynamiką wzrostu komercyjnej powierzchni magazynowych, a stanem gospodarki wyrażonym za pomocą kluczowych wskaźników makroekonomicznych oraz rozwojem infrastruktury transportu, a także lokalnych uwarunkowań gospodarczych i społecznych. Wyniki mogą być wykorzystane przez jednostki samorządu terytorialnego w pracach planistycznych i decyzjach dotyczących gospodarki przestrzennej oraz kierunków rozwoju gospodarczego, a także przez inwestorów zainteresowanych zarówno budową obiektów magazynowych jak i wynajmem powierzchni magazynowej. Zmienność w czasie wartości przedstawionych danych liczbowych i ich zależność od różnych czynników wskazuje na celowość kontynuacji badań w zakresie i przedziale czasu podanym przez autora.
Źródło:
LogForum; 2017, 13, 1; 103-113
1734-459X
Pojawia się w:
LogForum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimating order-picking times for return heuristic - equations and simulations
Szacowanie czasów kompletacji zamówień dla heurystyki return - wzory i symulacje
Autorzy:
Tarczyński, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/362190.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wyższa Szkoła Logistyki
Tematy:
order picking
warehousing
heuristics
simulations
kompletacja zamówień
magazynowanie
heurystyki
symulacja
Opis:
Background: A key element of the evaluation of warehouse operation is the average order-picking time. In warehouses where the order-picking process is carried out according to the "picker-to-part" rule the order-picking time is usually proportional to the distance covered by the picker while picking items. This distance can by estimated by simulations or using mathematical equations. In the paper only the best described in the literature one-block rectangular warehouses are considered. Material and methods: For the one-block rectangular warehouses there are well known five routing heuristics. In the paper the author considers the return heuristic in two variants. The paper presents well known Hall's and De Koster's equations for the average distance traveled by the picker while completing items from one pick list. The author presents own proposals for calculating the expected distance. Results: the results calculated by the use of mathematical equations (the formulas of Hall, De Koster and own propositions) were compared with the average values obtained using computer simulations. For the most cases the average error does not exceed 1% (except for Hall's equations). To carry out simulation the computer software Warehouse Real-Time Simulator was used. Conclusions: the order-picking time is a function of many variables and its optimization is not easy. It can be done in two stages: firstly using mathematical equations the set of the potentially best variants is established, next the results are verified using simulations. The results calculated by the use of equations are not precise, but possible to achieve immediately. The simulations are more time-consuming, but allow to analyze the order-picking process more accurately.
Wstęp: Kluczowym elementem oceny funkcjonowania magazynu jest średni czas kompletacji zamówień. W magazynach, w których kompletacja odbywa się wg zasady "człowiek do towaru" czas kompletacji zazwyczaj jest proporcjonalny do dystansu pokonanego przez magazyniera, który może być oszacowany za pomocą symulacji lub z wykorzystaniem wzorów matematycznych. W artykule rozpatrywane są najlepiej opisane w literaturze magazyny prostokątne jednoblokowe. Metody: Dla magazynów prostokątnych jednoblokowych znanych jest 5 heurystyk wyznaczania trasy magazyniera. W artykule autor rozpatruje jedną z nich: metodę return (w dwóch wersjach). Przedstawione są wzory na średnie dystanse pokonywane przez magazyniera podczas procesu kompletacji zamówień znane z prac Halla i De Kostera. Autor przedstawia też własne propozycje. Rezultaty: Wyniki uzyskane w wyniku zastosowania wzorów matematycznych (wzory Halla, De Kostera i autora artykułu) porównano z rezultatami symulacji komputerowych. Dla większości wzorów średni błąd szacunku nie przekracza 1% (wyjątkiem są wzory Halla). Do przeprowadzenia symulacji wykorzystano program Warehouse Real-Time Simulator. Wnioski: Czas kompletacji zamówień jest funkcją wielu zmiennych i jego optymalizacja nie jest zadaniem łatwym. Może być jednak przeprowadzana dwuetapowo: najpierw korzystając ze wzorów matematycznych wybiera się zbiór wariantów potencjalnie najlepszych, następnie wyniki weryfikuje się za pomocą symulacji. Wyniki uzyskane za pomocą wzorów nie są dokładne, ale możliwe do uzyskania natychmiast. Symulacje są bardziej czasochłonne, ale umożliwiają pełniejszą analizę czasu kompletacji zamówień.
Źródło:
LogForum; 2015, 11, 3; 295-303
1734-459X
Pojawia się w:
LogForum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of the length of order-picking paths determined using the S-shape method
Analiza długości ścieżek kompletacji wyznaczanych metodą S-shape
Autorzy:
Redmer, Adam
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/361976.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Wyższa Szkoła Logistyki
Tematy:
warehousing
order picking
S-shape method
picking paths length
magazynowanie
kompletacja
metoda S-shape
długość ścieżek kompletacji
Opis:
Background: Order-picking is a fundamental warehousing activity that accounts for in excess of 60% of total warehousing costs. Movements of pickers consume as much as half of the picking time. Thus determining picking paths is crucial. The most frequently used method is the S-shape one. Material and methods: The average picking path length for 240 variants of the storage area (depot location, storage strategy), inventory (ABC-storage class sizes, probability of retrieving) and customer order (number of lines- 5, 10, 15) parameters was calculated. 100 simulations were carried out each time. MS Excel spreadsheet, along with macros (VBA) were used. Results: The comparison were made of path lengths for a single block warehouse with 320 storage locations, Within-Aisle/Random storage strategies and low-level picking. Depot locations in the corner of a warehouse and in the middle of a front aisle were considered. The path lengths significantly varied with the variants that were analyzed. The shortest paths were observed for the Within-Aisle strategy, corner located depot, order sizes 5 or 10 and sizes of ABC-storage classes equal to 5/35/60% or 10/35/55% of all 320 storage locations under a retrieving probability of 90/5/5%. Conclusions: Better and worse picking variants exist, influencing significantly the length of picking paths determined using the S-shape method. In general, the depot location is less important, even though the best variant assumed a corner location, while a location in the middle of a front aisle gives shorter paths on average. A much more important factor is the storage strategy. Lack of the strategy (randomness) substantially extends path lengths (by 50% on average)
Wstęp: Kompletacja to podstawowa czynność realizowana w magazynach. Koszty kompletacji stanowią ponad 60% kosztów magazynowania, a jej najbardziej pracochłonnym elementem jest przemieszczanie się pracowników. Dlatego planowanie ścieżek kompletacji odgrywa tak ważną rolę. Najczęściej stosowną tu metodą jest metoda S-shape. Metody: Celem oceny długości ścieżek kompletacji dla różnych parametrów strefy składowania (lokalizacja pola odkładczego, strategia składowania), składowanych zapasów (wielkość grup asortymentowych ABC i prawdopodobieństwo pobrania) i zamówień klientów (liczba linii– 5, 10, 15) zdefiniowano 240 wariantów analizy i dla każdego z nich wykonano 100 symulacji ścieżki kompletacji wyznaczając jej średnią długość. Analizy przeprowadzono z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego MS Excel oraz makr (VBA). Wyniki: Zestawienie długości ścieżek kompletacji dla magazynu jednoblokowego o 320 miejscach składowania (wg strategii Within-Aisle i losowej) oraz kompletacji z poziomu podłogi. Uwzględniono lokalizację pola odkładczego w narożniku magazynu oraz na środku przedniej alejki głównej. Długość ścieżek kompletacji okazała się mocno zmienna zależnie od analizowanego wariantu. Najkrótsze ścieżki kompletacji zaobserwowano dla strategii składowania Within-Aisle, pola dokładczego zlokalizowanego w narożniku magazynu, liczby linii na zamówieniu 5 lub 10 oraz grup asortymentowych ABC o wielkości 5/35/60% lub 10/35/55% wszystkich 320 lokacji przy prawdopodobieństwie pobrania asortymentów z każdej z grup 90/5/5%. Wnioski: Istnieją lepsze i gorsze warianty kompletacji wpływające istotnie na długość ścieżek planowanych metodą S-shape. Generalnie mniejsze znaczenie ma tu lokalizacja pola odkładczego (jakkolwiek najlepsze rozwiązanie uzyskano dla lokalizacji w narożniku magazynu, to lokalizacja na środku przedniej alejki głównej daje przeciętnie krótsze ścieżki kompletacji), a większe strategia składowania. Brak tej strategii (losowość) istotnie wydłuża długość ścieżek kompletacji (średnio o 50%).
Źródło:
LogForum; 2020, 16, 1; 33-46
1734-459X
Pojawia się w:
LogForum
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