Analysis of a bullwhip effect in supply chain with level constraints

Full text

(1)Doktorska disertacija. ANALIZA UČINKA BIČA V OSKRBOVALNIH VERIGAH Z NIVOJSKIMI OMEJITVAMI. Maribor,. avgust 2013. Avtor: Darko FRIŠČIĆ Mentor: izr. prof. dr. Borut BUCHMEISTER Somentor: doc. dr. Iztok PALČIČ.

(2) Avtor:. Darko Frišĉić, univ. dipl. gosp. inţ.. Naslov:. Analiza uĉinka biĉa v oskrbovalnih verigah z nivojskimi omejitvami. UDK:. 658.7-048.63(043.3). Kljuĉne besede:. uĉinek biĉa, oskrbovalna veriga, simulacijski model, merila konkurenĉnosti, nivojske omejitve v oskrbovalni verigi, kazalec OEE, nivo varnostnih zalog. Lektoriranje:. prof.slo.jez. Tanja Srebrniĉ. Obdelava teksta in slik:. Darko Frišĉić, univ. dipl. gosp. inţ.. Število izvodov:. 10. Tisk:. Univerza v Mariboru, Fakulteta za strojništvo.

(3) ZAHVALA Zahvaljujem se mentorju, izr. prof. dr. Borutu Buchmeistru, in somentorju, doc. dr. Iztoku Palĉiĉu, za pomoĉ in vodenje pri opravljanju doktorske disertacije. Zahvaljujem se tudi Ministrstvu za visoko šolstvo, znanost in tehnologijo, ki je v okviru inovativne sheme finanĉno podprlo moj podiplomski študij. Posebna zahvala velja staršem, bratu in Petri za vso pomoĉ, spodbudo, potrpeţljivost in razumevanje..

(4) KAZALO VSEBINE. 1. UVOD .......................................................................................... - 1 1.1. OPIS SPLOŠNEGA STANJA DOKTORSKE DISERTACIJE ............................................................................. - 2 -. 1.2. OPREDELITEV PROBLEMA...................................................................................................................... - 4 -. 1.3. NAMEN IN CILJI DOKTORSKE DISERTACIJE ............................................................................................. - 6 -. 1.4. TEZA DOKTORSKE DISERTACIJE ............................................................................................................. - 6 -. 1.5. PRIČAKOVANI IZVIRNI ZNANSTVENI PRISPEVKI ..................................................................................... - 7 -. 1.6. PREDPOSTAVKE IN OMEJITVE DOKTORSKE DISERTACIJE ....................................................................... - 8 -. 1.7. STRUKTURA DOKTORSKE DISERTACIJE .................................................................................................. - 8 -. 2. PREGLED LITERATURE ......................................................... - 11 -. 3. UPRAVLJANJE IN KONKURENČNOST OSKRBOVALNE VERIGE .................................................................................................. - 17 3.1. BISTVO UPRAVLJANJA ......................................................................................................................... - 18 -. 3.2. KONKUREČNA PREDNOST OSKRBOVALNE VERIGE .............................................................................. - 20 -. 3.2.1. Produktivnost v podjetju........................................................................................................... - 22 -. 3.2.2. Sistem za spremljanje konkurenčne sposobnosti oskrbovalne verige .................................... - 24 -. MERILA ZA SPREMLJANJE KONKURENČNOSTI. 4. OSKRBOVALNE VERIGE ........................................................ - 26 4.1. VEDENJSKA MERILA OSKRBOVALNE VERIGE ....................................................................................... - 26 -. 4.1.1. Učinek biča ................................................................................................................................ - 26 -. 4.1.2. Indeks usklajenosti .................................................................................................................... - 29 -. 4.2. MERILA ODZIVNOSTI IN FLEKSIBILNOSTI VERIGE ................................................................................. - 31 -. 4.2.1. Natančnost napovedi povpraševanja ....................................................................................... - 31 -. 4.2.2. Pretočni čas verige .................................................................................................................... - 32 -. 4.2.3. Nivo zalog v verigi ..................................................................................................................... - 33 -. 4.2.4. Hitrost obračanja zalog ............................................................................................................ - 42 -. 4.2.5. Čas dodajanja vrednosti v oskrbovalni verigi .......................................................................... - 42 -. 4.3. MERILA ZANESLJIVOSTI ....................................................................................................................... - 43 -. 4.3.1. Uspešnost dobave ..................................................................................................................... - 43 -. 4.3.2. Delež izpolnitve naročil ............................................................................................................. - 44 -. 4.4. STROŠKOVNA MERILA VERIGE ............................................................................................................. - 45 -. 4.4.1. Stroški zaloge v verigi ............................................................................................................... - 45 -. - IV -.

(5) 4.4.2. 5. Stroški spremembe naročila ..................................................................................................... - 46 -. NIVOJSKE OMEJITVE V VERIGI ............................................. - 48 5.1. OMEJITVE PROIZVODNIH PROCESOV .................................................................................................. - 48 -. 5.2. KAZALCI PROIZVODNE USPEŠNOSTI .................................................................................................... - 50 -. 5.2.1 5.3. Kazalec skupne učinkovitosti proizvodnje – OEE...................................................................... - 51 -. VPLIV OEE NA TAKT PROIZVODNJE IN PRETOČNI ČAS VERIGE ............................................................ - 55 -. 5.3.1. Vpliv OEE na pretočni čas verige .............................................................................................. - 59 -. 5.4. VPLIV OEE NA NIVO VARNOSTNIH ZALOG........................................................................................... - 59 -. 5.5. VPLIV OEE NA HITROST OBRAČANJA ZALOG ....................................................................................... - 60 -. 5.6. VPLIV NIVOJSKIH OMEJITEV NA MERILA OSKRBOVALNE VERIGE ........................................................ - 61 -. 5.6.1. Vpliv nivojskih omejitev na velikost učinka biča ...................................................................... - 62 -. VPLIV KAZALCA OEE IN UČINKA BIČA NA MERILA............ - 64 -. 6 6.1. VPLIV NA VEDENJSKA MERILA VERIGE ................................................................................................. - 64 -. 6.1.1 6.2. Vpliv na indeks usklajenosti v verigi ......................................................................................... - 64 -. VPLIV NA MERILA FLEKSIBILNOSTI IN ODZIVNOSTI.............................................................................. - 66 -. 6.2.1. Vpliv na natančnost napovedi .................................................................................................. - 66 -. 6.2.2. Vpliv na delež časa dodajanja vrednosti .................................................................................. - 66 -. 6.3. VPLIV NA MERILA ZANESLJIVOSTI ........................................................................................................ - 67 -. 6.3.1. Vpliv na uspešnost dobave ...................................................................................................... - 67 -. 6.3.2. Vpliv na delež popolne izpolnitve naročil ................................................................................. - 68 -. 6.4. VPLIV NA STROŠKOVNA MERILA VERIGE ............................................................................................. - 68 -. 6.4.1. Vpliv na stroške zaloge v verigi ................................................................................................ - 68 -. 6.4.2. Vpliv na stroške spremembe naročila ...................................................................................... - 69 -. 7. MODELIRANJE OSKRBOVALNE VERIGE Z NIVOJSKIMI OMEJITVAMI ............................................................................ - 70 7.1. VHODNI PODATKI MODELA ................................................................................................................. - 71 -. 7.1.1. Vzorec podatkov o povpraševanju ........................................................................................... - 72 -. 7.1.2. Vzorec podatkov iz proizvodnje ................................................................................................ - 73 -. 7.1.3. Opredelitev vzorca povpraševanja kupca za naslednje obdobje – AR (1) ............................... - 74 -. 7.1.4. Napoved povpraševanja v naslednjem obdobju – eksponentno glajenje ............................... - 76 -. 7.1.5. Postopek naročanja v modelu .................................................................................................. - 77 -. 7.1.6. Določitev konstante varnostne zaloge ..................................................................................... - 78 -. 7.1.7. Stroškovna učinkovitost verige ................................................................................................. - 79 -. 7.2. SIMULACIJA ......................................................................................................................................... - 80 -. 7.3. IZHODNI PODATKI MODELA ................................................................................................................ - 81 -. -V-.

(6) 8. ANALIZA REZULTATOV MODELA ......................................... - 85 8.1. 9. VPLIV KAZALCA OEE IN POLITIKE ZALOG NA REZULTATE SIMULACIJ ................................................... - 85 -. 8.1.1. Vpliv kazalca OEE ...................................................................................................................... - 85 -. 8.1.2. Vpliv politike varnostnih zalog ................................................................................................. - 89 -. DISKUSIJA REZULTATOV EKSPERIMENTIRANJA............... - 93 9.1.1. Kompromisna situacija ............................................................................................................. - 95 -. 9.1.2. Obojestransko koristna situacija .............................................................................................. - 95 -. 10 SKLEP ...................................................................................... - 96 SEZNAM UPORABLJENIH VIROV ................................................. - 98 OSEBNA BIBLIOGRAFIJA ........................................................... - 105 ŢIVLJENJEPIS .............................................................................. - 106 -. - VI -.

(7) KAZALO SLIK. Slika 1.1: Tokovi v oskrbovalni verigi (informacije, materialni tok, denarni tok, logistika itd.) ………………………………………………………………........ 3 Slika 1.2: Pojav uĉinka biĉa v oskrbovalni verigi ………………………………………...... 4 Slika 1.3: Nivojske omejitve v oskrbovalni verigi …………………………………………. 5 Slika 3.1: Realni stroški dela na enoto proizvoda (angl. Real unit labor cost – RULC) … 20 Slika 3.2: RULC v Sloveniji po sektorjih …………………………………………………. 21 Slika 4.1: Grafiĉni prikaz razhajanja naroĉil in povpraševanja …………………………… 26 Slika 4.2: Prikaz obnašanja UB …………………………………………………………… 29 Slika 4.3: Prikaz indeksa usklajenosti z vrednostjo 0 % < Indeks Ukls ≤ 100 % ……….. 30 Slika 4.4: Prikaz pretoĉnega ĉasa oskrbovalne verige …………………………………….. 33 Slika 4.5: Razmerje med stroški in ZO …………………………………………………… 34 Slika 4.6: Verjetnost prodaje glede na pridobljene podatke o povpraševanju ……………. 35 Slika 4.7: Normalna porazdelitev in nivo oz. verjetnost servisiranja kupca (deleţa izpolnitve naroĉila iz zaloge) ………..………………………………… 36 Slika 7.1: Prikaz sezonskega gibanja povpraševanja in gibanja desezonirane ĉasovne vrste ….………………………………………………………………... 73 Slika 7.2: Korelogram avtokorelacijske funkcije (ACF) …………………………………. 76 Slika 7.3: Korelogram delne avtokorelacijske funkcije (PACF) ………………………….. 77. - VII -.

(8) Slika 7.4: Dodatni parametri verige, med katerimi je tudi število standardnih odklonov varnostne zaloge κ ……..…………………………………………… 80 Slika 7.5: Tabelariĉna simulacija dogodkov za nekaj prihodnjih period …………………. 82 Slika 7.6: Prikaz rezultatov simulacije obeh ĉasovnih vrst ……………………………….. 83 Slika 7.7: Prikaz in primerjava gibanja UB skozi prihodnjih 48 period obeh ĉasovnih vrst ...........……...………………………………………………….... 84 Slika 7.8: Prikaz in primerjava gibanja zalog obeh ĉasovnih vrst ………………………… 85 Slika 7.9: Prikaz in primerjava gibanja stroškov zalog obeh ĉasovnih vrst ………………. 85 Slika 8.1: Primerjava UB obeh modelov pri OEE 63,84 % ………………………………. 89 Slika 8.2: Primerjava UB pri OEE 93,42 % ……………………………………………. 90 Slika 8.3: Primerjava UB obeh modelov pri OEE 63,84 % in 𝜅 = 1,96 …………………. 92 Slika 8.4: Primerjava UB obeh modelov pri OEE 93,42 % in 𝜅 = 0,60 in 𝜅 = 0,90 …… 93. - VIII -.

(9) KAZALO PREGLEDNIC. Preglednica 3.1: Sistem meril za merjenje in spremljanje zmogljivosti oskrbovalne verige .……………………………………………………………………. 25 Preglednica 4.1: Verjetnost za razliĉne vrednosti κ ………………………………………... 37 Preglednica 5.1: Izgube v produktivnosti in dejavniki OEE ………………………………. 52 Preglednica 5.2: Šest glavnih procesnih izgub in njihove povezave z omejitvami OEE …... 53 Preglednica 7.1: Podatki o povpraševanju s strani kupca po izdelku ……………………… 73 Preglednica 7.2: Izraĉun povpreĉnega števila kosov in embalaţnih enot v analiziranem obdobju…………………………………………………… 74 Preglednica 7.3: Izraĉun kazalca OEE in analiza kapacitet proizvodnega procesa ……….. 75 Preglednica 8.1: Vpliv OEE na rezultate podjetja in verige, generiranih iz modela; prikaz povpreĉja rezultatov petih simulacij ob nespremenjeni politiki zalog ……………………………………………... 88 Preglednica 8.2: Vpliv OEE na rezultate podjetja in verige, generiranih iz modela; prikaz povpreĉja rezultatov petih simulacij ob spremenjeni politiki zalog …………………………………………….. 91. - IX -.

(10) ANALIZA UĈINKA BIĈA V OSKRBOVALNIH VERIGAH Z NIVOJSKIMI OMEJITVAMI Ključne besede:. uĉinek. biĉa,. oskrbovalna. veriga,. simulacijski. model,. merila. konkurenĉnosti, nivojske omejitve v oskrbovalni verigi, kazalec OEE, nivo varnostnih zalog. UDK klasifikacija: 658.7-048.63(043.3). POVZETEK Zadnja leta se gospodarske družbe in posamezna podjetja povezana v oskrbovalne verige soočajo z nestabilnimi razmerami, med katerimi je pomembnejše nihanje v potrebah kupcev. Ob upoštevanju nivojskih omejitev in različnih ovir pri prenosu informacij med posameznimi udeleženci v verigi, lahko nastanejo razlike v variancah naročil do dobaviteljev glede na povpraševanja kupcev. Velikost teh razlik pri premikanju po verigi navzdol ni vedno enaka in se odraža z nihanjem, ki je glavni pokazatelj obnašanja verige. Ta pojav je opredeljen kot učinek biča. Manjša kot je velikost učinka biča, manjše je nihanje in boljše je obnašanje verige. Takrat so tudi ostali rezultati verige boljši. V konceptu servisiranja kupcev iz zaloge plani proizvodnje in ostale aktivnosti temeljijo na napovedih povpraševanja kupcev. Da bi družbe in podjetja, vključena v oskrbovalno verigo, lahko imela vpogled v svoje potenciale v prihodnjih obdobjih, je bil v doktorski disertaciji analiziran učinek biča v oskrbovalnih verigah z nivojskimi omejitvami za prihodnje obdobje. V ta namen je bil zgrajen simulacijski model tročlenske verige s časovno vrsto sezonskega in desezoniranega značaja. V model je vgrajena skupna učinkovitost proizvodnih procesov (ang. Overall equipment effectiveness – OEE) in različna politika zalog. Simulacije različnih situacij so pokazale, da trenutni kazalec OEE in izbrana politika zalog vplivata na velikost učinka biča in s tem na obnašanje verige v prihodnje. Rezultati simulacij so potrdili naša pričakovanja, zato je model lahko uporaben tudi v širšem aplikativnem smislu.. -X-.

(11) ANALYSIS OF A BULLWHIP EFFECT IN SUPPLY CHAINS WITH LEVEL CONSTRAINTS Key words: Bullwhip effect, supply chain, simulation model, compatitiveness criteria, supply chain with level constraints, indicator of OEE, safety stock level. UDK classification: 658.7-048.63(043.3). ABSTRACT. In the past few years, companies involved in the supply chins are facing instabilities, which the variations in costumer needs is significant. Considering level constraints and various barriers at the transfer of information between different members in the supply chain, the difference in the variances of orders and demand may occur. The measure of variances increasingly fluctuates by moving upstream the supply chain. This phenomenon is called the bullwhip effect, which is the most common way of describing supply chain behaviour. For small bullwhip values behaviour of supply chain is better what indicates a better supply chain results. In make-to-stock production systems production plans and activities are based on demand forecasting. Companies involved in supply chain, should be able to see their potential in future business. In the dissertation we have built the simulation model and experimented it (by simulating) with a special case of a simple three-stage supply chain using seasonal and deseasonalized time series of the market demand data in order to identify, illustrate and discuss influence of equipment effectiveness (OEE) and constrained inventory policies on bullwhip effect and other supply chain measures. Simulations of different situations have shown that the recent OEE level and chosen inventory policy influenced on future bullwhip measures and supply chain behaviour. Results have confirmed our expectation, so the model can also be used in broader applicative sense.. - XI -.

(12) UPORABLJENI SIMBOLI a. –. koliĉina v povpraševanju. b. –. dobavljena koliĉina. CZ. –. celotna zaloga. I. –. povpreĉna koliĉina v zalogah. K. –. deleţ kakovosti. KOz –. koeficient obraĉanja zalog. n. –. število period v opazovanem obdobju. Nh. –. neto ura. O. –. naroĉilo. 𝑂. –. povpreĉno naroĉilo skozi opazovano obdobje. P. –. povpraševanje v analiziranem obdobju. 𝑃. –. povpreĉno povpraševanje v analiziranem obdobju. PZ. –. procesne zaloge. PR. –. planirani obseg proizvodnje. 𝑃. –. napoved povpraševanja. 𝑃𝑝. –. povpreĉno povpraševanje v preteklem obdobju. R. –. deleţ razpoloţljivosti. 𝑆𝑆𝑖. –. stroški skladišĉenja. SN. –. stroški spremembe naroĉila. 𝑆𝑝. –. stroški pozitivne zaloge. 𝑆𝑛. –. stroški negativne zaloge. 𝑡𝑘. –. normirani ĉas dela na kos. 𝑡𝑣. –. pretoĉni ĉas verige. 𝑡𝑝. –. planirani ĉas proizvodnje. 𝑡𝑜𝑑𝑚 –. planirani ĉas za odmor. 𝑡0. –. ĉisti ĉas proizvodnje. 𝑡𝑖𝑧. –. ĉas neplaniranih zastojev. 𝑡𝑐. –. ĉas cikla stroja. 𝑡č. –. ĉas ĉakanja materiala v zalogi. U. –. povpreĉna poraba zaloge. u. –. število udeleţencev v verigi - XII -.

(13) VZ. –. varnostne zaloge. VHZ –. vhodne zaloge. 𝑉𝑃𝑍 –. povpreĉna vrednost prodane zaloge. ZK. –. 𝑍𝑚𝑖𝑛 –. konĉne zaloge minimalne zaloge. ZO. –. zanesljivost oskrbe. 𝑍𝑜. –. orientacijska zaloga. 𝑍𝑝. –. zaloge v trenutku pregleda kartotek. 𝑍𝑛. –. signalna zaloga. Z. –. deleţ zmogljivosti. α. –. koeficient glajenja. 𝜑. –. regresijski koeficient. 𝜀𝑖. –. nakljuĉna napaka modela. κ. –. število standardnih odklonov. Ψ. –. razpoloţljiva kapaciteta proizvodnje. σ. –. standardni odklon. 𝜎2. –. varianca. 𝜎𝜀2. –. varianca napak modela. - XIII -.

(14) UPORABLJENE KRATICE AR (1). –. avtoregresija prvega reda. ACF. –. korelogram avtokorelacijske funkcije. ARIMA. –. Avtoregresivna integrirana drseĉa povpreĉja. ERP. –. Enterprise Resource Planning (slov. poslovni informacijski sistem). EE. –. embalaţna enota. EU. –. Evropska unija. LP. –. linearno programiranje (angl. Liner programming). LEAN. –. vitka proizvodnja (angl. Lean production). LINEST. –. funkcija Microsoft Excel programa za izraĉun statistike. MAD. –. Mean absolute deviation (slov. povpreĉni absolutni odklon). MIT. –. Massachusetts Institute of Technology (slov. Inštitut za tehnologijo v Massachusettsu). OEE. –. Overall Equipment Effectiveness (slov. skupna uĉinkovitost proizvodnje). PHICAST –. Microsoft Excel dodatek za napovedovanje. PACF. –. korelogram delne avtokorelacijske funkcije. QFD. –. Quality function deployment (slov. Metoda razvoja funkcij kakovosti). RULC. –. Real unit labour cost (slov. realni stroški dela). RAND. –. nakljuĉna funkcija v Microsoft Excel programu. SCM. –. Supply Chain Management (slov. oskrbovalna veriga). SKD. –. standardna klasifikacija dejavnosti. TOC. –. Theory of constraints (slov. teorija omejitev). TPM. –. Total productive maintenance (slov. celovito produktivno vzdrţevanje). UB. –. uĉinek biĉa. WEB-REG –. Microsoft Excel dodatek za izraĉun parametrov regresij. - XIV -.

(15) VARn. –. varianca naroĉil. VARp. –. varianca povpraševanja. - XV -.

(16) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. 1. Doktorska disertacija. UVOD. Zadnja leta se gospodarske druţbe in posamezna podjetja sooĉajo s padcem aktivnosti v panogi, ki je posledica manjšega povpraševanja s strani konĉnega kupca. Temu pojavu se je v luĉi preţivetja potrebno prilagoditi, za kar mnoge druţbe aktivno išĉejo razliĉne naĉine in optimizacijske metode za izboljšanje svoje konkurenĉnosti. Eden izmed najobetavnejših naĉinov je povezovanje podjetij v uĉinkovite oskrbovalne verige, preko katerih se lahko zagotovi obstoj. Pojav gospodarske krize je pokazal, do so v preteklosti podjetja za svoj obstoj, ki so ga zagotavljala z vzdrţevanjem ravnovesja med celotnimi zalogami, kapacitetami proizvodnje in stopnjo servisiranja potreb kupcev, namenjala velike izdatke in napore. Sredstva so se neracionalno porabljala tudi do te mere, da so stroški za poslovanje postali preveliki. Podjetja so se priĉela oddaljevati od uresniĉevanja strategij, s ĉimer je postalo ogroţeno njihovo temeljno poslanstvo, to je preţivetje in razvoj. Osnovni cilj vsakega podjetja ali organizacije bi tako moral biti zagotovitev dolgoroĉne in stabilne konkurenĉne sposobnosti, s ĉimer si lahko zagotovi svoje dolgoroĉno preţivetje. V luĉi sprememb zunanjega okolja se temu primerno spreminjajo tudi pogoji v proizvodnih procesih. Podjetja se tem spremembam prilagajajo z uporabo razliĉnih optimizacijskih metod kljuĉnih dejavnikov proizvodnje. Pri tem se navadno teţi k izboljšanju uspešnosti lastnega sistema, kar v pogledu koncepta oskrbovalne verige ni nujno pravilna smer k izboljšanju konkurenĉne sposobnosti. Iz študije konkurenĉne prednosti slovenskega gospodarstva izhaja, da podjetja v ĉasu zaostrenih gospodarskih razmer izgubljajo konkurenĉne sposobnosti glede na ostala podjetja v evropski regiji [1]. Vzrokov za to je lahko veĉ, eden glavnih pa je, da v slovenskem poslovnem okolju prevladujejo tradicionalni koncepti poslovanja, ki v novo nastali gospodarski in finanĉni situaciji ne vsebujejo najprimernejših prijemov za obrnitev trenda v pozitivno smer. Ĉe se poglobimo v raziskovanje podroĉja upravljanja organizacij, lahko ugotovimo, da se vedno bolj uveljavljajo novi koncepti, ki temeljijo na principih medsebojnega povezovanja, usklajevanja in zaupanja vseh podjetij (udeleţencev) v sistem oskrbovalne verige. Da ta koncept zaţivi, je za podjetja pomembno, da so odprta, prilagodljiva in dinamiĉna. Pri tem -1-.

(17) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. strateški in operativni menedţment prevzemata glavno povezovalno vlogo pri kreiranju uĉinkovitih in konkurenĉnih oskrbovalnih verig [2, 3]. Upravljanje verige predstavlja v podjetjih vselej aktualno tematiko, saj zahteva uporabo široke palete znanj in celovitega ter sistematiĉnega pristopa za upravljanje toka informacij, materiala in storitev od dobavitelja surovin preko proizvajalcev komponent, sklopov, proizvodov do konĉnega kupca [4]. Kritiĉno podroĉje upravljanja oskrbovalne verige predstavlja problem uĉinka biĉa, ki lahko povsem izniĉi njeno konkurenĉno prednost in potisne udeleţena podjetja v nezavidljiv poloţaj. Analize uĉinka biĉa so se priĉele na proizvodnem podroĉju intenzivneje razvijati okrog leta 2000, po letu 2010 pa se je priĉel razvoj tudi na storitvenem podroĉju. Pojav uĉinka biĉa je predmet raziskav mnogih znanih podjetij v razliĉnih panogah, kot so npr. Procter & Gamble pri izdelkih široke potrošnje, Hewlett-Packard, IBM in Motorola pri elektroniki, General Motors v avtomobilski industriji, Eli Lilly v farmaciji itd. [5].. 1.1 OPIS SPLOŠNEGA STANJA DOKTORSKE DISERTACIJE V tradicionalnem konceptu poslovanja podjetja v verigi delujejo kot individualna celota. Pri tem ni medsebojnega sodelovanja in povezanosti. Posledica tega je slab tok informacij, ki so velikokrat tudi popaĉene. V dobi informacijske tehnologije so informacije gonilo vsega. Tako se na podlagi posredovanih informacij med podjetji v verigi naĉrtujejo in dimenzionirajo posamezni proizvodni procesi. Po tradicionalnem konceptu poslovanja podjetje v verigi nastopa individualno in odvisno od zahtev konĉnega kupca [6]. Pri tem ima vsako izmed njih svoje cilje. Medsebojno tekmujejo in ustvarjajo konkurenco znotraj oskrbovalne verige. Njihovi cilji so si pogosto nasprotujoĉi in ne sovpadajo s cilji njihove oskrbovalne verige. Konĉni uĉinek tega je ponavadi zmanjšanje konkurenĉne sposobnosti verige in posameznega vkljuĉenega podjetja. Upravljanje oskrbne verige omogoĉa kreiranje novega koncepta, kjer gre za povezovanje in usklajeno delovanje vseh ĉlenov (podjetij) verige. Oskrbovalna veriga je sestavljena iz dobaviteljev, proizvajalca, distribucijskih kanalov, povezovalne mreţe in odnosov v proizvodnji, nabavi in storitvah. Uĉinkovita oskrbovalna veriga zahteva povezovanje vseh naštetih procesov, od nabave in distribucije izdelkov do konĉnega kupca [7], kar kaţe slika 1.1.. -2-.

(18) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. Slika 1.1: Tokovi v oskrbovalni verigi (informacije, materialni tok, denarni tok, logistika ...). Z razvojem koncepta oskrbovalne verige se v literaturi vedno bolj omenja pojav uĉinka biĉa, ki s svojim narašĉanjem zmanjšuje uĉinkovitost in njeno konkurenĉno prednost. Uĉinek biĉa je v splošnem opredeljen kot pojav, ki nastane znotraj verige med njenimi udeleţenci kot posledica popaĉenih informacij o potrebah na trgu, kjer se variabilnost naroĉil veĉa, ko se pomikamo navzdol po oskrbovalni verigi [8] (slika 1.2). Ena izmed glavnih posledic pojava uĉinka biĉa v verigi je nihanje zalog skozi verigo od zadnjega dobavitelja do konĉnega kupca. V preteklosti so se raziskave opirale predvsem na empiriĉne analize klasiĉnih vzorcev verig z modeli napovedovanja potreb in s predvidevanji vpliva uĉinka biĉa na obnašanje verige. V zadnjem ĉasu je vedno veĉ raziskav o vplivu uĉinka biĉa na zmogljivosti in konkurenĉnost oskrbovalnih verig ob upoštevanju stanja proizvodnje posameznega podjetja, vkljuĉenega v verigo [9]. Glede na strukturo oskrbovalne verige sta navsezadnje njena konkurenĉnost in uĉinkovitost odvisni od njenega najšibkejšega ĉlena.. -3-.

(19) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. Slika 1.2: Pojav uĉinka biĉa v oskrbovalni verigi Nekako je opredeljeno, da bi se lahko z zmanjšanjem uĉinka biĉa donosnost izdelka poveĉala tudi za okoli 15–20 %, medtem ko lahko vodi poveĉanje uĉinka biĉa v prekomerno proizvodnjo, neuĉinkovit materialni tok, kopiĉenje zalog in na koncu do nekonkurenĉnosti in neuĉinkovitega servisiranja potreb kupca, ki se izraţa v nezadostnem deleţu izpolnjenih naroĉil in veĉjih stroških verige [10].. 1.2 OPREDELITEV PROBLEMA Zaradi slabe komunikacije in neusklajenega delovanje prihaja med partnerji v oskrbovalni verigi do kopiĉenja zalog in velikih razlik v obsegu naroĉil. Ĉim višje po oskrbovalni verigi gremo, tem veĉja je variabilnost naroĉil in nihanje zalog [11]. Problem variabilnosti naroĉil med udeleţenci v verigi izhaja iz negotovosti pri planiranju obsega proizvodnje [12]. Glavni razlog poveĉanja variabilnosti so projekcije o prihodnjem povpraševanju oz. naroĉilu, ki se kaţejo kot pretiran odziv na spremembe v dejanskem povpraševanju [13]. Ĉetudi se poraba proizvodov pri konĉnih porabnikih iz trga le malo spreminja, opaţamo pri prehodu skozi verigo preko proizvajalca do zadnjega dobavitelja surovin oz. delov vedno veĉja nihanja obsega naroĉil in stanja zalog. Ta fenomen nakazuje slabo usklajenost med udeleţenci oskrbovalne verige [14, 15, 16]. -4-.

(20) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. Problem je v tem, da hoĉe vsak partner v verigi reševati teţave samostojno, iz lastne perspektive in na osnovi lastnih ocen oz. predvidevanj. Ker je povpraševanje na trgu redko povsem ustaljeno, si morajo proizvajalci pri oblikovanju zalog in ostalih virov pomagati z napovedovanjem, ki temelji na statistiki in seveda ni zanesljivo [10, 12]. Ĉe na posameznih nivojih (vertikalno po verigi so to podjetja) verige predvidimo še razne proizvodne (nivojske) omejitve (slika 1.3), ki v najveĉji meri vplivajo na individualno presojo potreb in s tem poslediĉno višino razlike v naroĉilih glede na povpraševanje, se situacija še bolj zaplete. V takih pogojih je planiranje proizvodnje in potreb še bolj oteţeno, kar ogroţa uĉinkovitost in konkurenĉnost oskrbovalne verige.. Slika 1.3: Nivojske omejitve v oskrbovalni verigi. Na podlagi opisanih problemov ter trenutnih pristopov k raziskavam uĉinka biĉa lahko ugotovimo, da bi analiza uĉinka biĉa v verigi z upoštevanimi individualnimi proizvodnimi kazalniki (kazalniki proizvodnje so podrobneje predstavljeni v poglavju Nivojske omejitve) lahko pomagala uĉinkovito upravljati oskrbovalne verige z minimalnimi posledicami in stroški. To nas je spodbudilo k podrobnemu raziskovanju in nastanku priĉujoĉe disertacije. S predstavljenim modelom v disertaciji se na podlagi analize statistiĉnih podatkov iz preteklih povpraševanj na trgu, naroĉil in stanja proizvodnih procesov lahko bolje predvidi potencial oskrbovalne verige.. -5-.

(21) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. 1.3 NAMEN IN CILJI DOKTORSKE DISERTACIJE Namen disertacije je ponazoriti in demonstrirati vpliv nivojskih omejitev posameznega ĉlena na velikost uĉinka biĉa in s tem na uĉinkovitost oskrbovalne verige. S pomoĉjo programa Microsoft Excel smo razvili simulacijski model sezonske in desezonirane ĉasovne vrste, s pomoĉjo katerega smo uĉinek biĉa analizirali. Ĉe se ozremo na izpostavljen problem in namen, ki ga ţelimo z disertacijo doseĉi, je cilj ugotoviti vpliv nivojskih omejitev na uĉinek biĉa v oskrbovalni verigi. Za dosego tega cilja smo si zastavili naslednje vmesne raziskovalne cilje: –. Ugotoviti in analizirati gradnike modela za prouĉevanje uĉinka biĉa.. –. Oblikovati kvantitativni model sprememb potreb za analizo uĉinka biĉa, materialnega toka in rezultatov verige.. –. Razširiti in testirati uporabnost modela v aplikativnem smislu kot orodje za napovedovanje naroĉil na realnem primeru v podjetju Cimos TAM A. i. d. o. o.. –. S pomoĉjo modela zaznati odstopanja od povpreĉja naroĉil in sprejeti pravilne srednjeroĉne odloĉitve pri planiranju proizvodnje in zalog glede na napovedi.. Po pregledu strokovne literature, ki ne ponuja ustreznih odgovorov na postavljen problem, mora razviti kvantitativni model, predstavljen v disertaciji, postavljene cilje testirati in odgovoriti na doloĉena jasno postavljena vprašanja, ki definirajo dosegljivost cilja. V nadaljevanju je izveden proces sprememb spremenljivk, ki odraţajo spremembe pogojev potreb kupca (trg) in prilagoditev ĉlenov verige z nivojskimi omejitvami. Uporabnost modela je v disertaciji dokazana s primerjavo in z analizo rezultatov drugih raziskav iz prakse. Namen na novo razvitega modela je hiter in dinamiĉen odziv pri napovedih, planiranju proizvodnje in spremembah koliĉine zalog glede na spremembe okolja, ki se lahko izvede s projekcijami za nekaj prihodnjih obdobij glede uĉinkovitosti servisiranja kupca.. 1.4 TEZA DOKTORSKE DISERTACIJE Glede na intenzivnost sprememb v gospodarskem okolju je pomembno, da so podjetja dinamiĉna in hitro prilagodljiva. Tega podjetja sama, brez ustrezne povezanosti s svojimi dobavitelji, ne morejo zagotavljati. Zato je potrebno uĉinkovito upravljanje toka informacij ter materialnega toka znotraj oskrbovalne verige. Vsak ĉlen lahko za optimiranje poslovanja. -6-.

(22) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. uporablja razliĉne pristope, tehnike, orodja in modele, ki pa niso prilagojeni ciljem celotne verige. Danes lahko preţivi samo celoten sistem (oskrbovalna veriga), v katerem vsak posameznik prepozna svoje koristi v okviru skupnega strateškega cilja in stremi k njegovi izpolnitvi. Iz tega sledi teza v predlagani doktorski disertaciji: ''Moţno je razviti in uporabiti kvantitativni model analize uĉinka biĉa, ki – glede na obstojeĉe modele pri srednjeroĉnem planiranju obsega proizvodnje in stanja zalog v oskrbovalni verigi z nivojskimi omejitvami – daje korektne rezultate in nudi boljši pregled nad gibanjem materialnega toka ter informacij.'' Postavljena teza potrjuje dejstvo, da za uĉinkovito delovanje oskrbovalne verige niso dovolj samo informacijske povezave, ampak je potrebno uskladiti tudi materialne tokove ter delovati tako, da dosegamo optimalne rezultate za vse vpletene v oskrbovalni verigi. Glede na obravnavane nivojske omejitve lahko v disertaciji predvidimo, da se bo poveĉana ali pretirana prilagodljivost podjetij v tem primeru odrazila tudi z negativnim vplivom. Zato lahko postavimo tudi naslednjo tezo: ‘’Nivojske omejitve, ki se izraţajo skozi kazalec OEE (ang. Overall equipment effectiveness) vplivajo na velikost uĉinka biĉa.’’. 1.5 PRIČAKOVANI IZVIRNI ZNANSTVENI PRISPEVKI Znanstveni prispevek v disertaciji se odraţa skozi iskanje odgovorov na naslednja vprašanja: 1. Katere nivojske omejitve vplivajo na uspešnost celotne verige? 2. V kakšnem obsegu vplivajo nivojske omejitve na uspešnost celotne verige? 3. Katere nivojske omejitve in v kakšnem obsegu vplivajo na zmanjšanje uĉinka biĉa? 4. Kakšen kvantitativni model analize je najprimernejši za oskrbovalno verigo z nivojskimi omejitvami? V doktorski disertaciji je sistematiĉno preuĉen vpliv nivojskih omejitev na kljuĉne parametre oskrbovalne verige. Te so predmet intenzivnega preuĉevanja v zadnjem desetletju tako v proizvodnji kot storitvah, vendar rezultatov v danih pogojih, kot so predstavljeni v raziskavi, še nismo zasledili. Glede na zbrane podatke trenutnega stanja raziskovalnega podroĉja predstavljajo rezultati raziskav v okviru doktorske disertacije in priĉujoĉa disertacija izvirni znanstveni prispevek v teoriji in omogoĉajo uĉinkovito rabo tudi v praksi. Na osnovi. -7-.

(23) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. analize uĉinka biĉa je kreiran uporabni pripomoĉek za prakso v napovedovanju gibanja materiala in zalog, ki v tej obliki še ne obstaja.. 1.6 PREDPOSTAVKE IN OMEJITVE DOKTORSKE DISERTACIJE Variabilnost naroĉil s pridruţenim ĉasovnim zamikom pri prenosu informacij po oskrbovalni verigi in z zamikom v proizvodnji ter izdobavi tvorijo skupaj uĉinek biĉa [17] kot osrednjo temo disertacije. Predpostavimo lahko, da svoje prispevajo še pretirane reakcije na neizpolnjena naroĉila, neupoštevanje teţenj po zmanjšanju zalog, slaba komunikacija v verigi, slaba koordinacija v verigi navzgor in navzdol, ĉasovni zamiki pri pretoku informacij in materiala, zdruţevanje naroĉil s ciljem zniţevanja proizvodnih stroškov, velik raztros pretoĉnih ĉasov naroĉil, strah pred primanjkljajem (kupci naroĉajo v obdobju slabše dobavljivosti veĉ, kot potrebujejo), nezanesljive in napaĉne napovedi porabe (vsak partner v verigi doda še doloĉen deleţ zaradi negotovosti pri napovedi, tako da nima napoved na koncu verige praktiĉno nobene povezave z realnostjo na trgu), nihanja cen, promocijske prodaje in pogodbeno dovoljena vraĉila blaga. Ker je uĉinek biĉa v dvoĉlenski verigi precenjen in je njegova velikost odvisna predvsem od statistiĉnih korelacij v povpraševanjih [18], smo za model analize uĉinka biĉa uporabili troĉlenski model verige (slika 1.2). Za potrebe numeriĉnih analiz smo uporabili veĉletni vzorec s podatki o povpraševanju, v katerega so vkljuĉena sezonska nihanja. V model smo ob napovedovanju potreb integrirali tudi kljuĉne nivojske omejitve, ki so vezane na mejne vrednosti proizvodnih in skladišĉnih kapacitet (slika 1.3). Predvideli smo, da vsi udeleţenci verige delujejo po naĉelu vzdrţevanja zaloge, ki bo sorazmerna potrebam (porabi) v predhodnih periodah. Prav tako je v modelu zanemarjen ĉas, ki poteĉe v vsaki periodi, da dobavitelji izpolnijo naroĉila (predpostavljamo, da se v vsaki periodi vse izvede). V kolikor bi te zamike dodali, praksa potrjuje, da bi bila nihanja še izrazitejša [19].. 1.7 STRUKTURA DOKTORSKE DISERTACIJE Struktura doktorske disertacije je sestavljena iz desetih poglavij. V uvodnem poglavju se seznanimo s problemi, ki se pojavljalo pri napovedovanju in planiranju v oskrbovalnih verigah, natanĉneje na podroĉju uĉinka biĉa. Nadalje v tem poglavju predstavimo -8-.

(24) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. obravnavano problematiko, cilje in namen doktorske disertacije ter tezo, ki jo bomo skozi nadaljnja poglavja razvijali in potrjevali. Po uvodnem poglavju smo v drugem poglavju predstavili raziskano literaturo, znanstvene ĉlanke in dosedanje doseţke s podroĉja simulacij in analize uĉinka biĉa v oskrbovalnih verigah. Predstavljen je glavni del literature, ki je zajet v priĉujoĉi disertaciji. Jedro disertacije zaĉnemo s tretjim poglavjem, v katerem je ob dejstvu, da je o tem ţe veliko napisanega, na splošno predstavljeno upravljanje in konkurenĉnost oskrbovalnih verig. V tem poglavju tudi predlagamo idejo in sistem za merjenje konkurenĉnosti ter zmogljivosti verige, iz katere smo izhajali pri razvoju arhitekture simulacijskega modela. V ĉetrtem poglavju prikaţemo idejo in principe delovanja predlaganega sistema. Opišemo posamezna merila iz sistema in tako bralcu ustvarimo celosten pregled nad delovanjem sistema, kar omogoĉa razumljivejše branje disertacije. V petem poglavju opredelimo in predstavimo omejitve ter kazalec uĉinkovitosti proizvodnih procesov. Po predstavitvi kazalca smo prikazali njegov vpliv na uĉinek biĉa kot vedenjsko merilo oskrbovalne verige. Prav tako smo kazalec integrirali v enaĉbo uĉinka biĉa. Analizo vpliva kazalca skupne uĉinkovitosti proizvodnega procesa in uĉinka biĉa na merila sistema za merjenje konkurenĉnosti in zmogljivosti oskrbovalne verige smo prikazali in predstavili v šestem poglavju. V tem poglavju smo omenjen kazalec integrirali v merila sistema. V sedmem poglavju smo glede na predstavljena merila in v njih integrirane nivojske omejitve zgradili model za simulacijo obnašanja verige v prihodnjem obdobju, na katerega vplivajo aktualni in pretekli podatki iz okolja oskrbovalne verige in proizvodnje posameznega podjetja. Simulacijski model je razvit za primer troĉlenske verige, ki je predstavljen v uvodnem poglavju. Zgradili smo dva modela, ki se razlikujeta po karakteristiki analizirane ĉasovne vrste (model s ĉasovno vrsto sezonskega znaĉaja in model z desezonirano ĉasovno vrsto). Model smo zgradili s pomoĉjo Microsoft Excel programskega orodja ter njegovih dodatkov za analizo podatkov. Poseben poudarek pri razvoju modela je bil na moţnosti uporabnikove prilagoditve podatkov iz preteklega povpraševanja. Nadalje lahko uporabnik vstavi aktualne podatke iz proizvodnje za izraĉun njene aktualne splošne uĉinkovitosti. Po izraĉunu kazalca uĉinkovitosti in vstavitve potrebnih parametrov zaloge ter pretoĉnega ĉasa verige lahko aktiviramo simulacijo dobljenega stanja glede na vnesene podatke. V tem. -9-.

(25) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. poglavju so predstavljeni tudi vhodni in izhodni podatki ter simulacija. Celice s formulami za izraĉun simulacije so zaklenjene, da bi uporabniku prepreĉili vnos napak v formule. V osmem poglavju so predstavljene poglobljene raziskave, ki so bile opravljene na podroĉju razvoja in delovanja simulacijskega modela. Analizirani so rezultati simulacije razliĉnih kazalcev skupne uĉinkovitosti proizvodnega procesa in razliĉne politike varnostnih zalog. Analizirana sta oba modela ĉasovnih vrst. Ugotovili smo, da razviti model deluje povsem samostojno in v skladu s priĉakovanji. Na uĉinkovitost rezultatov, predstavljenih tudi z dodanimi grafi za gibanje zaloge in uĉinek biĉa, lahko uporabnik vpliva samo z vnesenimi parametri. V devetem poglavju je podana diskusija rezultatov eksperimentiranja razliĉnih simulacij. Podani sta tudi kompromisna (angl. trade-off) in obojestransko koristna (angl. winwin) situacija, ki smo ju zaznali med raziskavo in analizo razvoja in delovanja simulacijskega modela. V desetem poglavju je potrjena teza in podani izvorni prispevki doktorske disertacije. V tem poglavju predlagamo tudi izhodišĉa za nadaljnje raziskave.. - 10 -.

(26) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. 2. Doktorska disertacija. PREGLED LITERATURE. Glede na aktualnost obravnavane problematike v disertaciji je za laţji opis njenega trenutnega stanja potrebno dosedanje raziskave in spoznanja razdeliti na dva dela. V prvem bomo predstavili zgodnje raziskave, kjer je poudarek na teoretiĉnih spoznanjih in prvih simulacijah uĉinka biĉa v oskrbovalnih verigah, v drugem delu pa bomo predstavili novejše raziskave in spoznanja o metodah in razliĉnih konceptih prouĉevanja uĉinka biĉa. Chase, Aguilano in Jacobs so v svoji raziskavi [13] opredelili, da so glavni razlog poveĉanja variabilnosti naroĉil napovedi o prihodnjem povpraševanju, ki se kaţejo kot pretirana reakcija na spremembe v dejanskem povpraševanju iz trga. Ĉeprav se poraba na trţišĉu le malo spreminja, se pri prehodu skozi verigo, od kupca do zadnjega dobavitelja surovin, opazi vedno veĉje nihanje obsega naroĉil in stanja zalog. Lee in ostali so v svoji raziskavi [20] predstavili vpliv popaĉenih informacij na tok materiala skozi verigo. Ugotovili so, da se zaradi razlik med vzorci dobav in vzorci porabe na nekaterih nivojih v verigi akumulirajo zaloge, medtem ko se na drugih nivojih pojavijo primanjkljaji in zamiki dobav. Tudi ţe majhna sprememba v potrošnji na trgu se skozi verigo odrazi v poveĉanem nihanju zalog, kar se lahko ponazori z nihanjem biĉa pri udarcu. Forrester je v knjigi Industrial Dynamics [8] opisal koncept uĉinka biĉa (ang. bullwhip effect), kot ga poznamo danes. Povpraševanja in potrebe kupca so redko popolnoma stabilne, zato je potrebno za pravilno dimenzioniranje zalog izvajati napovedi potreb. Napovedovanja bazirajo na statistikah in so odvisna od toĉnosti prenesenih informacij po verigi navzgor. Zato napovedi niso vedo toĉne. Zaradi napak v napovedih si organizacije ustvarjajo varnostno zalogo. Pri premikanju po oskrbovalni verigi navzdol ima vsak udeleţenec veĉja nihanja v napovedih, kar ima za posledico veĉje varnostne zaloge. V obdobju poveĉanega povpraševanja se bo zaradi nihanja v naroĉilih zaloga po verigi navzdol veĉala, v obdobju padanja povpraševanja pa se bodo naroĉila v luĉi zmanjšanja zalog po verigi zmanjšala ali celo prekinila. Posledica tega je pojav veĉanja variabilnosti naroĉil po verigi navzdol od konĉnega kupca do prvega dobavitelja (slika 1.1). V uvodu in opredelitvi problema je bil omenjen problem individualnosti vsakega ĉlena verige. Chase, Lee, Metters in Levi so skupaj z ostalimi v svojih raziskavah [6, 13, 20, 21] definirali pomen korektnih informacij, prioritete posameznega udeleţenca in njihov vpliv na dobiĉkonosnost celotne verige. Skupno je to, da lahko poveĉanje dobiĉka na posameznem - 11 -.

(27) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. nivoju in optimiranje lastnih procesov povzroĉita padanje uĉinkovitosti celotne verige. Pri tem se poraja vprašanje, ali se posamezni ĉlen zaveda skupnega cilja in ali ga doseţejo toĉne informacije, na podlagi katerih dimenzionira svoje zaloge. Prenos teh informacij je odvisen predvsem od sodelovanja med ĉleni v verigi. To sodelovanje je navadno moteno zaradi konkurenĉnosti znotraj verige. Pomembno je, da se razlike med udeleţenci v verigi premagajo z implementacijo strategij sodelovanja na razliĉnih nivojih znotraj verige [22]. Ĉeprav je ţe Forrester podal smernice za simulacijo uĉinka biĉa, pa se nekako za zaĉetek simulacijskih modelov šteje Stermanova igra, ki ponazarja distribucijo piva (angl. The Beer Distribution Game). Igra je bila razvita v zgodnjih šestdesetih letih prejšnjega stoletja na MIT Sloan1 za analizo uĉinkov biĉa in osnovnih principov dinamike in delovanja veĉĉlenske oskrbovalne verige in distribucije enega izdelka. Raziskovanje simulacijskih modelov se je intenzivneje priĉelo šele v zadnjem desetletju dvajsetega stoletja. Za razliko od Stermanove igre so Lee in ostali [20] v zgodnjem matematiĉnem modelu predstavili racionalno vedenje posameznega ĉlena v verigi in izpostavili pomen optimizacije procesa celotne verige. Za prepoznavo in zmanjšanje uĉinka biĉa so Lee in ostali [20] ter Chen in ostali [23, 24] razvili veĉ razliĉnih analitiĉnih pristopov, ki so predvidevali sodelovanje in vodenje pri prenosu informacij med razliĉnimi nivoji verige, napovedovanje potreb, politiko zalog in plan odprem. Ti modeli so bili aplikativni samo za doloĉene vzorce povpraševanja. To teţavo so v svoji raziskavi odpravili Dejonckheere in ostali [25, 26]. Anderson in ostali [27] so predstavili simulacijski model nihanja po verigi navzdol. Pri raziskavi vpliva uĉinka biĉa na oskrbovalno verigo so upoštevali skupni pretoĉni ĉas proizvodnje posameznega ĉlena. Za zmanjšanje variabilnosti in nihanja v oskrbovalni verigi so Lee in ostali [20] kot pomoĉ pri odloĉanju predlagali veĉ metod za uĉinkovit pretok informacij. Anderson in Morrice [28] sta analizirala uĉinek biĉa v industriji brez zalog, kjer so zamude pri dobavah izdelkov lahko rešene s prilagajanjem kapacitet. Med novejše raziskave, ki se nanašajo na temo disertacije, smo umestili raziskave zadnjih deset let. Najprej je potrebno predstaviti pregled dogajanja na podroĉju upravljanja oskrbovalne verige, preko katerega bomo prešli na uĉinek biĉa, ki je pojav znotraj verige.. ____________________ 1. Sloan School of Management je poslovna enota Massachusetts Institute of Technology (MIT).. - 12 -.

(28) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. Carvalho in Machado [29] sta izpostavila pomen vitke, proţne, uĉinkovite in zelene oskrbovalne verige. Prepoznala sta pomembne lastnosti vseh metod v upravljanju oskrbovalne verige in njihov vpliv na celotno verigo. Za poveĉanje konkurenĉnosti verige sta v raziskavi predstavila konceptni model za razumevanje posameznih metod. Pochampally in ostali so predstavili merila za oceno uspešnosti povratnega in zaprtega modela oskrbovalne verige [30]. Merila so skupaj z metodama QFD2 in LP3 integrirana v matematiĉni model za ugotavljanje doseganja ravni zadovoljstva s strani oskrbovalne verige. Pishvaee in ostali [31] so v svoji raziskavi za pomoĉ pri vodenju verige predlagali optimizacijski model za ravnanje z negotovimi in nejasnimi vhodnimi podatki v zaprtem modelu oskrbovalne verige. Alony in Munoz sta z raziskavo naredila pregled razliĉnih metod modeliranja oskrbovalnih verig [32]. Analizirala sta omejitve razliĉnih metod in predlagala pristop h kombiniranemu modeliranju iz modela diskretnih dogodkov in neprekinjene simulacije. Pujawan je preuĉeval vpliv razliĉne politike upravljanja oskrbovalne verige in razliĉnega okolja, v katerem veriga deluje, na nestanovitnost odprem [33]. Raziskava je pokazala, da na nestanovitnost dobav po verigi navzgor vplivajo nejasne informacije o povpraševanjih konĉnega kupca in politika zalog odjemalca/kupca. Disney je v svoji raziskavi naredil pregled metod in pristopov k rešitvi pojava uĉinka biĉa [34]. Podani so ukrepi za njegovo zmanjšanje. V splošnem so opisani razliĉni modeli oskrbovalnih verig, pri ĉemer so zajeti tudi pregled politike polnjenja zalog, metode napovedovanja, pretoĉni ĉasi, stroški itd. Ouyang in Li sta v raziskavi s pomoĉjo modela za sistematiĉno kontrolo analizirala variabilnost in stabilnost naroĉil [35]. Podala sta analitiĉne predpostavke za ugotavljanje prisotnosti uĉinka biĉa ne glede na politiko zalog in mreţni model verige. Ouyang in Daganzo sta kasneje razvila analitiĉni model za napoved uĉinka biĉa in omejitev njegove velikosti, ki temelji na upravljanju zalog in je neodvisen od kupĉevega povpraševanja. V raziskavi sta tudi pokazala, da je moţno zmanjšanje velikosti uĉinka biĉa z integracijo napovedi povpraševanja v politiko planiranja [36].. _____________________ 2. Metoda razvoja funkcij kakovosti (angl. Quality function deployment – QFD).. 3. Linearno programiranje (angl. Linear programming – LP).. - 13 -.

(29) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. Glatzel in ostali so raziskovali nove smeri razmišljanja in odloĉanja, da bi se zagotovila dovolj velika fleksibilnost v poslovanju. V ta namen so predstavili uĉinek biĉa na praktiĉnih primerih proizvodne industrije na globalnem trgu [37]. Z analizo realnih podatkov iz obdobja med 1992–2006 so Cachon in ostali v svoji raziskavi analizirali in ovrednotili moĉ uĉinka biĉa v ameriški industriji [38]. Pri tem niso raziskovali uĉinka biĉa tako kot ostali, med dobavitelji in proizvajalci, ampak so analizirali pojav nihanja zaloge med grosisti (trgovci na debelo). Pojasnili so tudi, da je kljub nestabilnemu povpraševanju sezonska industrija bolj uravnovešena kot nesezonska, ki je nagnjena k nihanjem. Shaikh in Khan [39] sta izpostavila dvajset dejavnikov, ki so kljuĉni za nastanek pojava uĉinka biĉa. Raziskava temelji na analizi trga Bliţnjega vzhoda. Ugotovila sta, da imajo konkurenĉni izdelki in sezonski znaĉaj izdelka pomembno vlogo za nastanek in velikost uĉinka biĉa. Chen in Lee [23] sta razvila enaĉbe, s katerimi sta opisala uĉinke biĉa kot posledico razliĉnih dejavnikov, ki vplivajo na uĉinkovitost proizvodnje in celotne verige (omejitev kapacitet, velikost naroĉil, sezonskost). Analizirala sta razliĉne upravljavske prijeme za ublaţitev uĉinka biĉa in pokazala, da se na dolgi rok s pravilnimi prijemi lahko pojav uĉinka biĉa zmanjša. Duc in ostali so, v dvoĉlenski verigi s stohastiĉnim povpraševanje in pretoĉnim ĉasom, opredelili velikost uĉinka biĉa z varianco nihanja naroĉil [40]. V raziskavi so tudi s pomoĉjo avtoregresije in stohastiĉnega pretoĉnega ĉasa naroĉanja analizirali prijeme za zmanjšanje pojava. Sucky se je v svoji raziskavi [18] posvetil analizi odvisnosti velikosti uĉinka biĉa od mreţnega modela oskrbovalne verige. Z raziskavo je pokazal, da je uĉinek biĉa v dvoĉlenski verigi precenjen in da je velikost pojava odvisna od statistiĉnih korelacij v povpraševanjih. Agrawal in ostali so analizirali vpliv izmenjave informacij in pretoĉni ĉas na uĉinek biĉa v dvoĉlenski verigi s politiko dobave iz zaloge [41]. Pokazali so, da ima izboljšanje pretoĉnega ĉasa informacij velik vpliv na zmanjšanje pojava uĉinka biĉa. Prav tako sta Bray in Mendelson v svoji raziskavi [42] analizirala vpliv krajšega pretoĉnega ĉasa informacij na velikost uĉinka biĉa v javnih podjetjih med leti 1974–2008. Pri tem sta ugotovila, da skrajšanje reakcijskega ĉasa pripomore k veĉjemu zmanjšanju pojava. Oyatoye in Fabson sta v raziskavi [43] analizirala velikost uĉinka biĉa s pomoĉjo simulacijskega pristopa, pri ĉemer sta upoštevala veĉ razliĉnih metod napovedovanja. V raziskavi sta poudarila pomen nenatanĉnih informacij. Tudi ĉe so informacije natanĉne in ĉe je proizvodni proces posameznega udeleţenca v verigi gladek in brez motenj, se zaradi - 14 -.

(30) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. subjektivnih nivojskih ocen o potrebah sistema verige ustvari znotraj verige uĉinek biĉa. Ta pojav sta v svoji raziskavi izpostavila Croson in Donohue [12]. Vpliv razliĉnih politik zalog na nihanje naroĉil, stopnjo izpolnjevanja naroĉil in nivo zalog v verigi sta v raziskavi prouĉevala Kelepouris in ostali [44]. V raziskavi so za prouĉevanje dvoĉlenske verige uporabili realne podatke. Ugotovili so tudi, da so za uĉinkovito oskrbovalno verigo eden izmed kljuĉnih dejavnikov kratki pretoĉni ĉasi. Towill je v svoji raziskavi [45] izpostavil problem velikosti varnostne zaloge, ki je potrebna zaradi napak v napovedih. Veĉja kot so nihanja v porabi, veĉje so varnostne zaloge. V obdobju narašĉanja porabe se naroĉila med udeleţenci v verigi veĉajo, medtem ko se v obdobju padajoĉe porabe nova naroĉila zmanjšajo ali pa jih v ţelji po zmanjšanju zaloge sploh ni. V raziskavi je za zmanjšanje variabilnosti naroĉil raziskal uporabo metode eksponentnega glajenja. Tominga je skupaj z ostalimi [46] raziskal vpliv varnostne zaloge z raznimi varnostnimi parametri na uĉinek biĉa. V modelu, kjer so upoštevali negotovost povpraševanja, so analizirali tudi odvisnost stroškov od velikosti pojava uĉinka biĉa. Csik in Foldesi sta analizirala pojav biĉa v spremenljivem okolju in adaptivno politiko zalog [47]. Doloĉila sta višino varnostne zaloge, ki odgovarja višini dejanskega povpraševanja. V raziskavi sta predlagala novi proizvodni plan, ki bi zagotavljal stabilno oskrbovalno verigo. Na podroĉju troĉlenske verige je zelo zanimiva raziskava, ki so jo opravili Nepal in ostali ter Boute skupaj z ostalimi [48]. Skozi ţivljenjski cikel izdelka so v verigi analizirali uĉinek biĉa in nihanje zalog. Upoštevali so stopenjske spremembe v ţivljenjskem ciklu izdelka in nivo proizvodnje. Simulacija je pokazala poslabšanje uĉinkovitosti verige ob spremembi v ţivljenjskem ciklu izdelka. V zadnjih letih se je raziskovanje uĉinka biĉa razširilo tudi na storitvene procese. Na tem podroĉju je zanimiva raziskava Akkermansa in Vossa [49]. Analizirala in raziskovala sta vpliv biĉa na storitveno dejavnost, kaj ga povzroĉi in kateri so prijemi za njegovo ublaţitev. Podroĉje upravljanja oskrbovalnih verig je postalo aktualno s prehodom iz masovnega v proţno proizvodnjo in pojavom proizvodnih storitev [7]. Lyons in ostali [9] so izpostavili model in merljive kazalce zmogljivosti in uĉinkovitosti oskrbovalne verige. Pri tem so kot glavni pokazatelj obnašanja verige doloĉili obliko krivulje in velikost uĉinka biĉa. Po pregledu literature lahko ugotovimo, da do sedaj ni bilo izvedenih veliko raziskav s podroĉja vpliva uĉinka biĉa na uĉinkovitost in konkurenĉnost oskrbovalnih verig. Prav tako je veliko znanstvene literature usmerjene v raziskovanje razliĉnih prijemov za zmanjšanje velikosti pojava. Nekaj raziskav obravnava vpliv uĉinka biĉa na proizvodne kapacitete in - 15 -.

(31) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. razliĉno politiko zalog ter obratno. Še najbolj se je obravnavani tematiki pribliţala raziskava Lyonsa in ostalih [9], vendar pa za razliko od naše raziskave ne vkljuĉuje dejanskih proizvodnih kazalnikov in njihovega vpliva na obnašanje verige, gledano skozi pojav uĉinka biĉa. Ker kljub velikemu številu znanstvenih in strokovnih raziskav na podroĉju obravnavane tematike ni zaslediti nobene take, kjer bi analiza uĉinka biĉa upoštevala realne probleme in omejitve proizvodnih procesov v verigi, nas je to spodbudilo k nadaljnjim raziskavam na tem podroĉju in nastanku priĉujoĉe doktorske disertacije.. - 16 -.

(32) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. 3. Doktorska disertacija. UPRAVLJANJE IN KONKURENČNOST OSKRBOVALNE VERIGE. Ker je do sedaj upravljanje oskrbovalnih verig v literaturi ţe dobro opredeljeno, bomo v tem poglavju omenili samo nekatera bistva upravljanja in se zato bolj opredelili na potenciale oskrbovalnih verig. Besedna zveza upravljanje oskrbovalne verige (angl. Supply Chain Management – SCM) je bila prviĉ uporabljena v intervjuju s Keithom Oliverjem v ĉasopisu Financial Times (1982). Veĉji pomen so ji v poslovnem svetu namenili šele v poznih devetdesetih. Upravljanje ali menedţment je v literaturi prepoznan kot sistem procesov odloĉanja, naĉrtovanja, razporejanja in usmerjanja organizacijskih resursov. Med organizacijami je v rabi za usklajevanje naroĉil, proizvodnje in distribucije proizvodov. Je relativno novi termin, ki bolje razjasni integrirane logistiĉne in planske koncepte [50]. Logistika v oskrbovalni verigi se predvsem ukvarja s procesi planiranja, izvajanja, nadzora uĉinkovitosti materialnega toka in delegiranjem informacij od zadnjega dobavitelja do kupca z namenom zadostiti uporabnikove potrebe. Za povezanost in usklajeno delovanje vseh teh integriranih logistiĉnih procesov skrbi upravljanje oskrbovalne verige [51]. Razvoj informacijske tehnologije je omogoĉil širšo integracijo planiranja oz. naĉrtovanja, vendar pa nekatera podjetja še vedno niso prepoznala uporabne vrednosti njenih analitiĉnih orodij, ki so potrebna za uĉinkovitost planiranja. Eno izmed takih orodij je analitiĉni sistem za naĉrtovanje virov (angl. Enterprise Resource Planning – ERP) [50], ki vkljuĉuje enotno bazo podatkov in programov, potrebnih za upravljanje nabave, zalog, kadrovske evidence, sluţbe za stike s strankami, odpreme in finanĉnega naĉrtovanja. V zaĉetku so sisteme ERP uporabljali preteţno v industrijskih organizacijah, danes je uporaba razširjena tudi na manjša in storitvena podjetja. Primeri sistemov ERP so SAP, NAVISION, BAAN itd. Kljub razširjeni uporabi informacijske tehnologije pri upravljanju oskrbovalne verige se konkurenĉne prednosti ne zagotovi samo s hitrejšim in cenejšim posredovanjem informacij. Za uĉinkovito integracijo informacijske tehnologije je potrebno razlikovati med transakcijskimi in analitiĉnimi podatki. Namreĉ samo na podlagi transakcijskih podatkov ni - 17 -.

(33) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. mogoĉe sprejeti odloĉitev. Kljuĉnega pomena pri tem je, da se organizacije v verigi tega zavedajo. Zato išĉejo sisteme za analiziranje transakcijskih podatkov z namenom kreiranja uĉinkovitih planov in vodenja oskrbovalne verige. Pomembna komponenta teh sistemov so optimizacijski in napovedovalni modeli, ki so edino analitiĉno orodje, sposobno obdelati veliko koliĉino numeriĉnih podatkov. Ti modeli sluţijo za kreiranje optimalnih planov, niţanja stroškov in izboljšanja konkurenĉnosti in uĉinkovitosti servisiranja kupcev [50]. S pomoĉjo optimiranja in napovedovanja se lahko zgradijo uĉinkovite, fleksibilne in odgovorne oskrbovalne verige, s ĉimer se lahko doseţejo kljuĉne konkurenĉne prednosti. Pri tem je pomembno obravnavanje celotnega sistema, kar je uĉinkoviteje od obravnave posameznih procesov. Izboljšave se lahko doseţejo s spremembo strategije in poslovanja, s prerazporeditvijo sredstev ali kako drugaĉe. Vendar pa se konkurenĉne prednosti pri upravljanju oskrbovalne verige lahko v celoti doseţejo z implementacijo in uporabo analitiĉnih modelov za pomoĉ pri napovedovanju in odloĉanju [50].. 3.1 BISTVO UPRAVLJANJA Vsaka organizacija ţeli dodajati vrednost izdelkom, medtem ko ti potujejo preko oskrbovalne verige do konĉnega kupca. Servisiranje kupca mora biti izvedeno v pravilni koliĉini, z izdelki po specifikaciji, v pravem ĉasu in po konkurenĉni ceni. To lahko doseţe samo uĉinkovita oskrbovalna veriga. Zato lahko reĉemo, da je bistvo upravljanja oskrbovalne verige zagotavljanje njene uĉinkovitosti s povezovanjem, z zaupanjem in s kooperativnostjo med njenimi udeleţenci, ki so prepoznali, da lahko kot povezana celota naredijo veĉ kot posameznik. Glede na zgornji odstavek je zato primerna tudi definicija, ki pravi, da je upravljanje vertikalno in horizontalno povezovanje med udeleţenci verige z namenom, da se zagotovi zadovoljitev kupca z maksimalno dodano vrednostjo izdelka ob najniţjih povzroĉenih stroških [51]. Zato je eden izmed glavnih ciljev predstavljenega modela v disertaciji, da se s pomoĉjo analitiĉnega orodja zagotovi stroškovno najuĉinkovitejša veriga ob popolnem servisiranju konĉnega kupca. V uvodu smo izpostavili, da upravljanje oskrbovalne verige zajema strateško, taktiĉno in operativno planiranje razliĉnih aktivnosti na vseh podroĉjih naroĉil, proizvodnje, - 18 -.

(34) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. transporta, skladišĉenja in politike zalog. Lyons in ostali [9] so v svoji raziskavi za vsak nivo planiranja izpostavili njegove glavne usmeritve, ki se jih lahko spremlja in meri: Strateško planiranje verige zajema: – hitrost – deleţ. pretoka denarja,. povrnjenih stroškov,. – fleksibilnost, – ĉas. dostave,. – skupni – nivo. ĉas celotne proizvodnje v verigi,. zaupanja med verigo in konĉnim kupcem,. – ĉakanje. kupca na proizvode verige.. Taktiĉno planiranje: – potreben. nivo in obseg sodelovanja za boljše zagotavljanje kakovosti,. – celotni. transportni stroški,. – toĉnost. sistemov in modelov napovedovanja.. Operativno planiranje: – stroški. proizvodnje,. – izkorišĉenost. kapacitet,. – stroški. prenosa informacij,. – stroški. zaloge.. Potrebno je poudariti, da upravljanje oskrbovalne verige omogoĉa izvajanje vseh naštetih vidikov planiranja na vseh nivojih skozi celotno verigo [50]. Pri tem se moramo zavedati konkurenĉnosti posameznega udeleţenca in njegove proizvodne uĉinkovitosti. Namreĉ neuĉinkovita proizvodnja in njeni proizvodni procesi slabijo konkurenĉni poloţaj verige, ki ne prinaša ţelenih prihodkov od prodaje na trgu. Zato je potrebno te procese planirati in optimirati do te mere, da ne zniţujejo strateških planov celotne verige.. - 19 -.

(35) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. Operativno planiranje prepozna neuĉinkovite procese in jih poskuša izboljšati v ĉim krajšem roku. Ker je doseganje strateških planov moţno preko izvajanje uĉinkovitega operativnega planiranja in vodenja posamezne proizvodnje, smo se v naši disertaciji usmerili na raziskovanje vpliva proizvodnih (nivojskih) omejitev v verigi. Te omejitve neposredno vplivajo na uĉinkovitost in konkurenĉnost posameznega podjetja ter imajo posredni vpliv na uĉinkovitost in konkurenĉnost celotne verige. Sodelovanje med udeleţenci v verigi je pomembno in mora biti v interesu vseh. Tesna povezanost omogoĉa izmenjavo zaupnih podatkov o stroških in kapacitetah. Razvoj informacijske tehnologije je omogoĉil to povezanost in integracijo vseh nivojev planiranja v oskrbovalno verigo. Menedţerji in presojevalci procesov znotraj verige imajo danes hitrejši vpogled v bolj izpopolnjene podatke, kot so jih imeli ţe samo nekaj let nazaj, zato je eden izmed izzivov upravljanja uspešno izkorišĉanje ponujenih informacijskih tehnologij pri prenosu in preoblikovanju pridobljenega znanja in spoznanj v konkurenĉne prednosti [50].. 3.2 KONKUREČNA PREDNOST OSKRBOVALNE VERIGE Glede na študijo konkurenĉnosti slovenskega gospodarstva je ta v ĉasu krize v skupini drţav z najveĉjim padcem konkurenĉnosti na podroĉju EU. V primerjavi s ĉlanicami evrskega obmoĉja je bil v letu 2009 slabši poloţaj Slovenije posledica veĉjega padca produktivnosti dela in dviga stroškov dela na zaposlenega. V drugem in tretjem ĉetrtletju 2010 se je stroškovna konkurenĉnost gospodarstva izboljšala, vendar pa zaradi rasti plaĉ v zasebnem sektorju manj (zakonsko opredeljena minimalna plaĉa) kot v veĉini drţav EU [1]. Slika 3.1 prikazuje poloţaj slovenskega gospodarstva glede na EU. Realni stroški dela ali RULC (ang. real unit labour cost) se je od prvega in vse do zadnjega kvartala (Q) leta 2007 zmanjševal enakomerno, za okoli 28 odstotkov na posamezno obdobje, in se je glede na povpreĉje EU zmanjševal. Glede na EU se vidi veĉji padec produktivnosti s priĉetkom v letu 2007 in vse do leta 2009, ko je bil ta najgloblji, medtem ko so sredstva na zaposlenega padala poĉasneje in se v leti 2009 tudi dvigovala poĉasneje od povpreĉja EU. V ĉasu najveĉje recesije in padca produktivnosti leta 2009 se vidi tudi najveĉja rast RULC v Sloveniji.. - 20 -.

(36) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. RULC Slovenija. RULC EU. Produktivnost Slovenija. Produktivnost EU. Sredstva na zap. Slovenija. Sredstva na zap. EU. 9. Medletna rast, v %. 6. 3. 0. -3. -6. Q1 10. Q1 09. Q1 08. Q1 07. -9. Slika 3.1: Realni stroški dela na enoto proizvoda (angl. Real unit labor cost – RULC) [1]. Slika 3.2 kaţe, da se je RULC v letu 2010 najbolj dvignil v industrijsko proizvodnem sektorju gospodarstva. Produktivnost je višja, kot so sredstva na zaposlenega, kar kaţe na dvig uĉinkovitosti v tem sektorju. Najveĉji razkorak med stroški dela in produktivnostjo je v gradbeniškem sektorju. Predmet disertacije je analiza uĉinka biĉa na podroĉju industrijsko proizvodnega sektorja, zato se bomo v tem poglavju opredelili predvsem na to podroĉje. Slovensko gospodarstvo je sestavljeno iz velikega števila razliĉnih podjetij, povezanih v oskrbovalne verige. Njihova konkurenĉnost se odraţa na konkurenĉnosti oskrbovalne verige, v katero so vkljuĉeni. Ĉe gledamo na proizvodni sektor, je uspešnost proizvodnje merjena preko razliĉnih kazalcev uspešnosti. Kazalec, ki je uporabljen v predstavljeni študiji konkurenĉnosti, je produktivnost.. - 21 -.

(37) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. RULC v Sloveniji po sektorjih I-IX 2010 16 Sredstva na zaposl. - nom inalno Produktivnost - nom inalno RULC. Medletna rast, v %. 12. 8. 4. 0. -4. Skupaj. L do P. J,K. G,H,I. F. D. C,D,E. -8. Slika 3.2: Realni stroški dela (angl. Real unit labour cost – RULC) v Sloveniji po sektorjih Opomba: Oznake sektorjev po klasifikaciji SKD 2002 (C, D, E: Industrija; F: Gradbeništvo; G, H, I: Trgovina in popravila motornih vozil, Gostinstvo, Promet, skladišĉenje in zveze; J, K: Poslovne in finanĉne storitve; L do P: Javne storitve (L do O) in P zasebna gospodinjstva z zaposlenim osebjem [1]. 3.2.1 Produktivnost v podjetju Produktivnost je glede na zapisano enaĉbo (3.1) kvocient, ki meri, kako dobro organizacija pretvarja vloţene vire – inpute (delavce, surovine, stroje, orodja itd.) v proizvode in/ali storitve oz. outpute [52].. produktivnost =. 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡𝑖. (3.1). 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡𝑖. Produktivnost je razmerje med produkti, proizvodi itd. (outputi) in vloţki (inputi). V proizvodnih procesih se navadno spremlja produktivnost dela, kjer se spremlja en variabilni input delo. Primeri izraĉuna produktivnosti so razliĉni in podjetja si navadno - 22 -.

(38) Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo. Doktorska disertacija. produktivnost izraĉunavajo na razliĉne naĉine. V teoriji je v proizvodnih podjetjih produktivnost izraţena kot kvocient med koliĉino izdelkov in prisotnimi urami. Primer izraĉuna produktivnosti v proizvodnem podjetju je v enaĉbi (3.2). Izraĉun predstavlja razmerje med vsemi urami prisotnosti vseh proizvodnih delavcev, ki delajo na delih s postavljenimi normiranimi izdelavnimi ĉasi ter uskladišĉenimi norma urami (ĉasovno ovrednoteni uskladišĉeni izdelki), izmerjenimi z veljavnimi ĉasi izvršitve celotne operacije. To se lahko izrazi z naslednjo enaĉbo [53]:. produktivnost =. 𝑢𝑠𝑘𝑙𝑎𝑑𝑖 šč𝑒𝑛𝑒 𝑁ℎ 𝑢𝑟𝑒. (3.2). 𝑝𝑟𝑖𝑠𝑜𝑡𝑛𝑒 𝑢𝑟𝑒. Prisotne ure – poleg ur, ki spadajo v normalni delavnik, so tukaj štete tudi vse nadure in ure prerazporejenih in najemnih delavcev, študentov, pridobljenih iz delovnih nalogov. Uskladišĉene ure (Nh): 𝑁ℎ =. 𝑡 𝑘 min ∙ 𝑛. (3.3). 60. 𝑡𝑘 – normirani ĉas dela na kos n – število uskladišĉenih kosov. Pri izraĉunu produktivnosti se upošteva ĉas 450 min na izmeno, tako da se od skupnega števila ur prisotnosti odšteje 1 −. 450 480. = 0,0625 oz. 6,25 odstotkov ĉasa za malico.. Vrednost izraza je manjša od ena. Produktivnost nam pove, koliko ĉasa je delavec porabil za izdelavo enega dobrega kosa izdelka. V kolikor je rezultat enaĉbe enak ena, pomeni, da je delavec ves svoj ĉas porabil za izdelavo dobrih kosov. Ĉe je rezultat veĉji od ena, pomeni, da v proizvodnem procesu izgubljamo, saj je v razpoloţljivem ĉasu dela narejeno manjše število dobrih kosov [53]. Produktivnost je na eni strani pomembna, na drugi pa zelo varljiva kategorija, ki si jo v praksi podjetja velikokrat v ţelji izboljšanja proizvodnih procesov napaĉno razlagajo. - 23 -.

No results found