Projekti / Programi
Razvoj in uvajanje sistema za podporo odločanju pri naročanju v nabavni logistiki
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 5.04.00 |
Družboslovje |
Upravne in organizacijske vede |
|
| Koda |
Veda |
Področje |
| S189 |
Družboslovje |
Organizacijske vede |
sistemi za podporo odločanju, modeliranje, simulacija, mehka logika, kontrola zalog
Raziskovalci (1)
| št. |
Evidenčna št. |
Ime in priimek |
Razisk. področje |
Vloga |
Obdobje |
Štev. publikacijŠtev. publikacij |
| 1. |
23452 |
dr. Davorin Kofjač |
Računalništvo in informatika |
Vodja |
2008 - 2010 |
351 |
Organizacije (1)
Povzetek
Predlagani projekt naslavlja razvoj, vpeljavo in validacijo algoritma za optimizacijo stroškov kontrole zalog v procesu naročanja pri stohastični porabi v negotovem okolju. Kandidat za vodjo projekta je v okviru doktorske disertacije razvil prilagodljivi algoritem naročanja z mehko logiko. Algoritem se je sposoben prilagajiti dinamičnemu okolju in v povprečju dosega do 30% nižje stroške kot klasični algoritmi naročanja. Algoritem je bil prelimirano validiran na zgodovinskih podatkih, vendar je za nadaljni razvoj algoritma potrebno izvesti celovit prenos metodologije v poslovni proces partnerskih podjetih, kar bo omogočilo validacijo ter ustrezne dopolnitve algoritma in metod naročanja. S tem bo omogočen razvoj orodja za podporo odločanju v procesu naročanja v nabavni logistiki, kar bo doprineslo k racionalizaciji procesa naročanja. Sistem bo vpeljan na izbranih primerih materialov za proizvodne linije in dobaviteljev z izbranimi uporabniki, ki bodo sodelovali pri razvoju in uvajanju sistema. Pri tem bo kakovost sistema merjena z zmanjševanjem stroškov zalog glede na dejansko poslovanje, kot tudi zadovoljstvo uporabnikov. Projekt bo uspešen, če bodo uporabniki ocenili simulacijski model kot koristen za pomoč pri odločanju in bo postal del poslovnega informacijskega sistema, kar je tudi končni cilj raziskave.
Pomen za razvoj znanosti
V okviru projekta smo razvili anticipativni koncept kontrole zalog s simulacijskim modelom. Izvedli smo raziskavo na realnem primeru z namenom omejiti vpliv nepredvidljivega okolja, katerega posledica so stohastični dobavni roki in stohastično povpraševanje kupcev, in z namenom zmanjšanja stroškov kontrole zalog brez izpadov proizvodnje in brez presežka kapacitete skladišča. Predstavili smo inovativen algoritem za kontrolo zalog (FZY), ki temelji na mehki logiki in uporablja in kompleksno stroškovno funkcijo, ki je nismo zasledili v relevantni literaturi. Razviti algoritem smo primerjali s klasičnimi algoritmi kontrole zalog na zgodovinskih podatkih reprezentativnega vzorca materialnih postavk. Rezultati preliminarne študije kažejo, da je FZY algoritem presegel ostale algoritme in dosegel pomembno znižanje stroškov tudi do 40%. V raziskavi smo algoritmu FZY dopolnili ekspertno bazo znanja in ga validirali še na aktualnih podatkih, kjer je algoritem pričakovano dosegel bistveno nižje znižanje stroškov (do 10%), saj se aktualni stohastični proizvodni plan, glede na dosedanje analize, razlikuje od aktualne porabe tudi do 50%, tako v količinski kot v časovni komponenti.
Bellmanov algoritem dinamičnega programiranja smo dopolnili s kompleksno stroškovno funkcijo in ga uporabili kot algoritem naročanja pri kontroli zalog. Validirali smo ga na zgodovinskih podatkih reprezentativnih materialnih postavk in ga primerjali z že prej omenjenimi algoritmi. Raziskava je pokazala, da algoritem ni primeren za optimizacijo procesa naročanja na izbranem naboru podatkov, saj je dosegal tudi do 16% višje stroške kot ostali algoritmi, prav tako pa je bilo večje število izpadov proizvodnje kot pri ostalih algoritmih.
Izvedli smo raziskavo vpliva nezanesljivega dobavitelja, kateri dobavlja naročene pošiljke ne samo v variabilni časovni komponenti, temveč tudi v variabilni količinski komponenti. Izvedli smo Monte Carlo simulacijo na modelu kontrole zalog, kjer smo upoštevali dva scenarija: a) naročena količina se dobavi v eni pošiljki in b) naročena količina se dobavi v največ treh pošiljkah (po enakomerni porazdelitvi), količina pa se porazdeli po eksponentni porazdelitvi. Hkrati se pošiljke dobavljajo glede na variabilne dobavne roke, ki se določajo z enakomerno porazdelitvijo na izbranem intervalu za določeno materialno postavko. Raziskavo smo izvedli na zgodovinskih podatkih za reprezentativne materialne postavke. Študija je pokazala, da nezanesljiv dobavitelj bistveno poveča stroške vodenja zalog, sploh, če so v to vpleteni še visoki stroški transporta. Stroški, če dobavljamo v več pošiljkah, se povečajo, glede na dobavo v eni pošiljki, v intervalu od 32 do 37%.
Izvedli smo raziskavo, kjer smo želeli ugotoviti ali iz podatkov o stohastičnem proizvodnem planu lahko pridobimo uporabne informacije s pomočjo tehnologije rudarjenja po podatkih, da bi lahko določili ustrezen algoritem naročanja na izbranem časovnem intervalu glede na podano kriterijsko funkcijo in omejitve. To je inovativen pristop pri kontroli zalog, s katerim smo želeli zožiti iskalno množico in pohitriti izvajanje prilagodljivega algoritma za kontrolo zalog. V raziskavi so bile uporabljene metode strojnega učenja kot npr.: naivni Bayes, kNN – k najbližjih sosedov, klasifikacijsko drevo, ipd. Metode so se učile na značilkah proizvodnega plana kot so: povprečna poraba, povprečni dobavni čas, količnik variabilnosti porabe, 1. – 10. perioda Fourierjeve analize vzorca proizvodnega plana, ipd. Raziskava je pokazala povprečne rezultate, saj se klasifikacijska točnost giblje med 33 in 58%. Najboljše rezultate je izkazal klasifikator kNN (60% klasifikacijska točnost). Klasifikatorji so točni (90% in več), ko klasificirajo negativne primerke, medtem, ko klasifikacija pozitivnih primerkov ni zadovoljiva (le do 53,6%). Zaključimo lahko, da značilke uporabljene v tej raziskavi nezadostno opisujejo stohastični proizvodni plan in da klasifikacija ob tako spremenljivem povpraševanju ni zadovolj
Pomen za razvoj Slovenije
Z izvedenim projektom izpostavljamo sodelovanje znanosti in gospodarstva na skupnem projektu, saj smo mnenja, da je v Sloveniji potrebno več sodelovanja na omenjeni ravni, kar ugotavlja tudi Resolucija o Nacionalnem raziskovalnem in razvojnem programu za obdobje 2006 - 2010 (ReNRRP). Raziskave na akademskih inštitucijah so nujne za razvoj slovenskega gospodarstva. Ena izmed vizij razvojne politike države je ustvarjanje in prenos mednarodno dosegljivega znanja v javno korist in gospodarsko izrabo, kar projekt vsekakor podpira, saj so rezultati raziskav v okviru projekta mednarodno objavljeni in priznani, kar je izkazano z objavo v ugledni mednarodni reviji, znanstveni monografiji in znanstveni konferenci ter z domačo nagrado, ki jo podeljuje uspešno slovensko podjetje Trimo.
Vpeljava in dopolnitev razvitih metod za optimizacijo stroškov zalog ter integracija v okvir obstoječega informacijskega sistema predstavlja prenos inovativnega znanja na področje poslovanja slovenskih podjetij in bo na ta način doprinesla h konkurenčni prednosti. Z uporabo optimalne oz. vsaj kvalitetnejše politike naročanja, čigar posledica je večji dobiček in s tem povezan večji delež sredstev, lahko podjetje sredstva nameni za gospodarski, tehnološki in družbeni razvoj, kar pomeni tudi nova delovna mesta in večjo konkurenčno sposobnost podjetij. Projekt se tudi sklada z raziskovanjem tehnologij informacijske družbe, ki razvijajo človeške vire. Sistem za podporo odločanju je namreč namenjen razvijanju znanja in sposobnosti človeških virov na področju logistike, kjer se le-ti učijo s pomočjo simulacijskih modelov in s tem izboljšujejo logistične procese, s čimer pripomorejo k učinkovitejšemu poslovanju podjetja. Hkrati je s takim načinom dela omogočeno hitrejše uvajanje človeških virov in s tem učinkovitejša kadrovska politika gospodarskega subjekta, kjer se vsake časovne zakasnitve poznajo na slabši konkurenčni sposobnosti in posledično tudi pri manjših prihodkih oz. dobičku.
Prav tako je sistem za podporo odločanju je zasnovan tako, da je možna diseminacija tudi v podjetjih, ki sodijo v druge gospodarske panoge. Jedro sistema je namreč ekspertna baza podatkov, ki se jo lahko prilagodi za ustrezno gospodarsko družbo oz. panogo, kar pomeni možnost gospodarskega razvoja tudi ostalih gospodarskih panog, kjer se soočajo s podobnimi logističnimi izzivi.
Z izvedbo projekta smo omogočili poglobitev znanja na področju operacijskih raziskav, hkrati pa omogočili povečanje gospodarske učinkovitosti, konkurenčnosti in produktivnosti, in s tem dosegli višjo dodano vrednost, mednarodno uveljavitev in tehnološki in razvojni napredek podjetij.
Projekt se prav tako sklada s smernicami, ki podpirajo hitrejši razvoj nosilnih gospodarskih področij, glede na evropske prioritete, kot npr. informacijske in komunikacijske tehnologije in kompleksni sistemi in inovativne tehnologije. Sistem za podporo odločanju, ki smo ga razvili, sodi med informacijske in inovativne tehnologije, ki služijo za podporo in razumevanje kompleksnih logističnih sistemov, ki povezujejo mednarodna tržišča in na katerih sodelujejo tudi slovenska podjetja.
Najpomembnejši znanstveni rezultati
Letno poročilo
2008,
zaključno poročilo,
celotno poročilo na dLib.si
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati
Letno poročilo
2008,
zaključno poročilo,
celotno poročilo na dLib.si
