Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


ОЦЕНКА ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ СКЛАДА «ГАММА» ОАО «АЛЕРС РУС»

Работа №132889

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

менеджмент

Объем работы69
Год сдачи2018
Стоимость4220 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
17
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 5
ГЛАВА 1.СКЛАД «ГАММА» КОМПАНИИ «АЛЕРС РУС»: ОПЕРАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ И ПРОБЛЕМЫ 7
1.1. История и описание компании «Алерс РУС» 7
1.2. Описание специфики деятельности российского отделения «Алерс РУС» 8
1.3. Склад «Гамма» и его характеристики 10
1.4 Источник проблемы: маркетинг и логистика 16
Выводы по главе 1 18
ГЛАВА 2. ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ СКЛАДА 19
2.1. Обзор научных подходов к оценке деятельности склада 19
2.2. Теория бережливого склада 26
2.3. Подходы к оценки пропускной способности. 29
2.4. Описание метода свертки данных 30
2.5. Описание анализа стохастической границы 38
Выводы по главе 2 42
ГЛАВА 3. ИНСТРУМЕНТАРИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ СКЛАДА «ГАММА» КОМПАНИИ «АЛЕРС РУС» 44
3.1. Постановка задачи 44
3.2. Построение модели SFA 45
3.3. Результаты исследования 54
3.5. Рекомендации 60
Выводы по главе 3 63
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 64
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 66
ПРИЛОЖЕНИЯ 69


Складирование является одной из самых важных функций всей цепочки поставок. Ключевая задача склада - нахождение баланса между затратами на хранение и затратами на транспортировку. Складские операции являются центровыми в цепи поставок, и поэтому эффективное функционирование склада сильно влияет на скорость протекания материального и финансового потоков внутри всей организации. Для оптимизации работы всей цепи поставок компании зачастую, а особенно в последние годы прибегают к аутсорсингу логистических услуг через 3PL провайдеров, которые берут на себя ответственность за выполнение функционала отделов логистики, склада, таможенной службы и т.д. На российском рынке одним из таких международных провайдеров является голландская компания «Алерс РУС». «Алерс РУС» предоставляет складские услуги, при этом не только хранение и отправку сборного груза, но также ряд различных дополнительных, создающих ценность, услуг, таких как: маркировка, стикеровка, добавление рекламной продукции, переупаковка и множество других услуг. Большинство дополнительных услуг реализуется в операционной зоне склада. Стандартный процесс взаимодействия компании с клиентом выглядит следующим образом: клиент привозит свою продукцию согласно плану, компания ее принимает и отправляет на хранение, затем по запросу клиента его товар готовится к отгрузке в виде сборного груза с возможностью исполнения дополнительных услуг. При этом с каждым клиентом компания заключает индивидуальный договор с указанием индивидуального набора дополнительных услуг и их стоимости.
Ограничение операционной зоны, неопределенность плана отгрузок и неопределенность объема предоставляемых услуг вызывает отсутствие понимания максимальных производственных возможностей операционной зоны. Это зачастую приводит к столкновению интересов отдела продаж и операционного отдела. Менеджеры по работе с клиентами видят не до конца загруженные стеллажи и предлагают расширить пул клиентов, а складской отдел не может обеспечить исполнение большего потока услуг из-за ограниченной операционной зоны.
Главной целью настоящей работы является разработка инструментария для определения максимальной пропускной способности склада «Гамма». В настоящей работе мы, таким образом, будем говорить о пропускной способности склада. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:
1. Изучение операционных процессов в компании «Алерс РУС».
2. Выявление факторов, которые могут повлиять на сборку заказа.
3. Изучение методов оценки мощностей и пропускной способности складских центров.
4. Выбор наиболее подходящего метода для оценки ситуации в компании «Алерс РУС»
5. Построение математической модели, проведение количественного анализа для выявления закономерностей между объемом используемых ресурсов и числом обработанных заказов.
6. Формулировка рекомендаций.
Настоящая работа представляет собой консультационный проект для компании «Алерс РУС» по разработке инструментария мониторинга пропускной способности склада и содействию в устранении конфликта интересов между отделами внутри компании, выстраивания. Объектом настоящей работы является склад «Гамма» компании «Алерс РУС», предметом - пропускная способность склада «Гамма».
Работа состоит из трех глав. Первая глава посвящена анализу истории и текущего положения компании «Алерс РУС», специфике деятельности на российском рынке. Также глава описывает ресурсные возможности склада «Гамма», особенности взаимодействия с клиентами. И описывает источник текущей проблемы. Во второй главе представлен анализ научной литературы, посвящённой вопросам управления складом, методам определения эффективности работы и склада. А здесь же обоснован выбор наиболее подходящего подхода, и описана математическая модель, подходящая для решения обозначенной в первой главе проблемы. Третья глава содержит результаты решения задачи по оценке пропускной способности склада. Описано применение математической модели, выявлены закономерности и предложены рекомендации для компании.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Данная работа является консультационным проектом по компании «Алерс РУС», международному провайдеру логистических услуг. Цель данной работы заключается в проведении оценки пропускной способности склада «Гамма» - одного из объектов компании «Алерс РУС». Актуальность проекта заключается в потребности операционного отдела в оценке своих производственных возможностей для улучшения выстраивания отношений с клиентами, а также необходимости разработки инструментария контроля пропускной способности склада.
Для достижения цели данной работы был реализован ряд задач. Во-первых, был проведен анализ текущей операционной деятельности склада «Гамма», изучены основные ресурсы и виды операций, протекающих на складе на ежедневной основе. Во-вторых, в рамках проблематики данной работы был проведен анализ научной литературы. По итогам изучения литературы выбранный подход, вошедший в разработку инструментария оценки пропускной способности склада, описан теорией бережливого производства и в частности бережливого склада. Данная теория предлагает использовать методы оценки эффективности для выявления возможностей для улучшения показателей производительности организации. На основе поведенного анализа было выявлено, что анализ стохастической границы (SFA) является наиболее подходящим подходом к оценке эффективности деятельности конкретного объекта. В-третьих, для применения метода SFA были выбраны основные факторы производства и произведен сбор исторической информации по ним за определённый период времени. В-четвертых, по совокупности предыдущих этапов была построена регрессионная модель и произведены расчеты технической неэффективности с помощью программного обеспечения Stata/SE 10.0.
В результате построенная регрессионная модель является инструментом для оценки пропускной способности склада и с ее помощью была измерена максимальная возможная пропускная способность склада «Гамма» при текущих ограничениях на факторы производства. Для компании были приведены аргументы преимущества использования данного инструмента и инструкция для его применения. А также сформулированы основные рекомендации для компании «Алерс РУС». Во-первых, компании необходимо разработать дополнительный информационный блок к внутренней системе WMS по учету возможностей операционной зоны, для оптимизации физического потока внутри склада и минимизации риска возникновения заторов. Во-вторых, компании следует увеличить операционную зону, так как именно данных фактор производства имеет наибольшее влияние на эффективность, за счет сокращения зоны хранения. Это позволит компании сбалансировать возможности по пропускной способности и поступающим заказам. В-третьих, сотрудникам компании следует обновить процедуры по правилам работы сотрудников на складском комплексе. И ввести запрет на проведение операций по сбору заказа вне операционной зоны. Это условие позволит избежать дополнительного риска брака и уменьшить очередь к зоне отгрузки.



1. Алерс в России // Ahlers URL: https://www.ahlers.com/regions-countries/russia-central-asia (дата обращения: 16.12.2017);
2. История компании // Ahlers URL: https://www.ahlers.com/about-ahlers/our-company/yesterday_23 (дата обращения: 10.12.2017);
3. Ю.В.Федотов. 2012. Измерение эффективности деятельности организации: особенности метода DEA (анализа свертки данных). Российский журнал менеджмента 10 (2): 51-62;
4. A new fuzzy logic-based metric to measure lean warehousingperformance // Taylor&Francis URL: http://proxy.library.spbu.ru:2354/doi/full/10.1080/16258312.2017.129346 (дата обращения: 07.01.2018);
5. Ali Emrouznejad and Victor Podinovski (2004).Data envelopment analysis and performance management. Warwickprint, Coventry. Page 9.http://deazone.com/en/deabook-deabook2004;
6. Bartholomew 2018 Bartholomew, D., 2008 “Putting Lean Principles in the Warehouse”. Lean Enterprise;
7. Battese G.E., T.J. Coelli (1988). Prediction of firm-level technical efficiencies with generalized frontier production function and panel data. Journal of Econometrics, Vol. 38, pp. 387-399;
8. Battese, G. and Coelli, T. (1995), “A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data”, Empirical Economics, Vol. 20 No. 2, pp. 325-332;
9. Behrouzi, F., and W. Kuan Yew, 2011 “Lean performance evaluation of manufacturing systems: a dynamic and innovative approach”, Procedia computer science);
10. Bhaumik, S.K. , Das, P.K. and Kumbhakar, S.C. (2012), “A stochastic frontier approach to modelling financial constraints in firms: an application to India”, Journal of Banking & Finance, Vol. 36 No. 5, pp. 1311-1319;
11. Bogetoft, P., & Otto, L. (2010). Benchamrking with DEA, SFA and R. Springer Science & Business Media;
12. Brian S. Everitt, Sophia Rabe-Hesketh Handbook of Statistical Analyses Using Stata, Fourth Edition. CRC Press, 2006;
13. Chen, W. C. andMcGinnis, L. F., “ReconcilingRatioAnalysisandDEAasPerformanceAssessmentTools,” EuropeanJournalofOperationalResearch, 178, 277–291 (2007);
14. Dehdari, P. (2013). Measuring the Impact of Techniques on Performance Indicators in Logistics Operations, Ph.D thesis, Karlsruher Instituts für Technologie, Karlsruhe;
15. Dotoli, M., G. Petruzzelli, and B. Turchiano. 2012. “A lean warehousing approach using unified modeling language and value stream mapping: a case study.”9th. InternationalConferenceModeling, OptimizationandSimulation. Bordeaux, France;
16. Farrell, M. J., "TheMeasurementofProductiveEfficiency," JournaloftheRoyalStatisticalSociety, 120, 499-513 (1957);
17. Haan, de J., Overboom, M., and Naus, F. (2009), Lean Logistics Service Providers: Option or Utopia? Experiences from the Netherlands. The 5th International congress on Logistics and SCM Systems. Seoul;
18. Jibendu Kumar Mantri (2008).Research methodology on data envelopment analysis (DEA).Universal-Publishers Boca Raton, Florida, USA.Page 15;
19. Jondrow J., C.A.K. Lovell, I.S. Materov and P.Schmidt (1982). On the estimation of technical inefficiency in the stochastic frontier production function model. Journal of Econometrics, Vol. 19, pp. 233-238;
20. Kolinski, A. & Sliwczynski, B. (2015). IT support of production efficiency analysis in ecological aspect. In: Golinska P., Kawa A. (eds.), Technology Management for Sustainable Production and Logistics, Berlin Heidelberg: Springer Verlag, p. 205- 219;
21. Kumbhakar, S. and Lovell, C. (2003), Stochastic Frontier Analysis, Cambridge University Press, Cambridge;
22. Mahfouz, A. (2011). An Integrated Framework to Assess ’Leanness’ Performance in Distribution Centres. Ph.D. thesis, Dublin Institute of Technology, Dublin;
23. Myerson, P. (2012). Lean supply chain and logistics management. McGraw-Hill;
24. Myerson, P. 2012.Lean SupplyChainandLogistics Management;
25. Nguyen, G. and Swanson, P. (2009), “Firm characteristics, relative efficiency, and equity returns”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 44 No. 1, pp. 213-236;
26. Reichart, A. and Holweg, M. (2007). Lean Distribution: Concepts, Contributions and Conflicts. International Journal of Production Research. 45(16), p. 3699–3722;
27. Reifschneider, D. and Stevenson, R. (1991), “Systematic departures from the frontier: a framework for the analysis of firm inefficiency”, International Economic Review, Vol. 32 No. 3, pp. 715-723;
28. Sarma, S. (2008). RFID technology and its application. In S. Miles, S. Sarma, & J. Williams (Eds.), RFID Technology and Applications (pp. 16-32). Cambridge: Cambridge University Press;
29. Sobanski, E. B. (2009). Assessing Lean Warehousing: Development and validation of a lean assessment tool. Ph.D. thesis, Oklahoma State University, Oklahoma;
30. Subal C. Kumbhakar, C. A. Knox Lovell Stochastic Frontier Analysis. Cambridge University Press, 2003;
31. Subal C. Kumbhakar, Hongren Wang, Alan P. Horncastle A Practitioner's Guide to Stochastic Frontier Analysis Using Stata. Cambridge University Press, 2015. С. 48-72;
32. Surie& Reuter, B. (2015). Supply Chain Analysis. In: Stadtler H., Kilger C. &Meyr H. (ed.), Supply Chain Management and Advanced Planning, BerlinHeidelberg: Springer-Verlag, pp. 29-54;
33. Tompkins, J. A., White, J. A., Bozer, Y. A. and Tanchoco, J. M. A., Facilities Planning, John Wiley& Sons, Inc., New York (2010);
34. Waters, D. (2002). Operations management: producing goods and services, London: Pearson Education;
35. William Wager Cooper, Lawrence M. Seiford, Kaoru Tone (2007) Data envelopment analysis: a comprehensive text with models, applications. SpringerScience + BusinessMedia, LLC. Page 22;
36. Winsten, C. (1957), “Discussion on Mr. Farrel’s Paper”, Journal of the Royal Statistical Society. Series A, 120, 282-4.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ