MODEL NAČRTOVANJA VITKE IN ZELENE NOTRANJE LOGISTIKE

Transkripcija

1 MODEL NAČRTOVANJA VITKE IN ZELENE NOTRANJE LOGISTIKE doktorska disertacija Vaska Pejić Celje, 2016

2 MODEL NAČRTOVANJA VITKE IN ZELENE NOTRANJE LOGISTIKE doktorska disertacija Kandidatka: Vaska Pejić Mentor: red. prof. dr. Tone Lerher Somentor: izred. prof. dr. Andrej Lisec Lektorica: univ. dipl. rus. in slov. Maša Pliberšek Celje, 2016

3 Zahvala Najprej se zahvaljujem svojim najbližjim za vso podporo in spodbudo pri študiju ter pisanju doktorske disertacije. Nadaljnjo se zahvaljujem svojemu mentorju red. prof. dr. Tonetu Lerherju ter somentorju izred. prof. dr. Andreju Liscu za vso pomoč, koristne nasvete ter podporo. Prav tako se za vso pomoč zahvaljujem mag. Klemnu Bončini iz Poštnega logističnega centra Ljubljana ter Fakulteti za logistiko Univerze v Mariboru za omogočanje sodelovanja na mednarodnih konferencah, kjer sem predstavljala rezultate sprotnih raziskav pričujoče naloge. Zahvaljujem se tudi sodelavki ter dobri prijateljici Sari Orthaber za vso pomoč, podporo in sopotništvo na tem znanstvenem popotovanju. Mojo zahvalo, med drugimi, prejmejo tudi izred. prof. dr. Darja Topolšek, doc. dr. Sonja Mlaker-Kač ter doc. dr. Brigita Gajšek za koristne nasvete pri doktorski disertaciji. Vesela in ponosna sem, da sem prispela na vrh gore. Postanem, zadiham in se za trenutek ozrem na ostale, višje vrhove. Nadaljujem pot. Vaska Pejić.

4 Mariborska cesta Celje, Slovenija IZJAVA DOKTORSKEGA KANDIDATA Podpisana Vaska Pejić, vpisna številka , izjavljam, da je doktorska disertacija z naslovom Model načrtovanja vitke in zelene notranje logistike rezultat lastnega raziskovalnega dela, da predložena disertacija v celoti ali v delih ni bila predložena za pridobitev kakršnekoli izobrazbe po študijskem programu druge fakultete ali univerze, da so rezultati korektno navedeni in da nisem kršil-a avtorskih pravic in intelektualne lastnine drugih. Podpis doktorske kandidatke:

5 Povzetek Podjetja že od nekdaj uvajajo pristope, ki temeljijo na nižanju stroškov, zadnje čase pa intenzivno uvajajo tudi tiste, ki nižajo vpliv na okolje. Eden izmed pristopov, ki temelji na nižanju stroškov, se imenuje vitki pristop, medtem ko se ta, ki stremi k nižanju okoljskega vpliva, imenuje zeleni pristop. Na znanstveno-raziskovalnem področju sta oba pristopa precej raziskana, medtem ko obstaja le nekaj raziskav, ki proučujejo oba pristopa hkrati. Le-te podajajo ugotovitve, da sta si posamezna pristopa v določenih vidikih sorodna, ponekod pa tudi kontradiktorna. Sorodna sta si predvsem v tem, da oba stremita k eliminaciji izgub, tj. aktivnostim, ki ne dodajajo nobene vrednosti. Raziskava v doktorski disertaciji se osredotoča na vitek in zeleni pristop na področju notranje logistike. Za proces modeliranja sta bila uporabljena kvantitativni in kvalitativni pristop raziskovanja. Izveden je bil anketni vprašalnik med slovenskimi podjetji, ki sta mu sledila faktorska analiza na več notranje-logističnih področjih ter modeliranje strukturnih enačb. Praktični del je bil zaključen s študijo primera. Predlagan je bil konceptualni okvir za ovrednotenje vitkosti oz. zelenosti posameznega notranjega logističnega sistema, razdeljen na pet glavnih področij: notranji logistični procesi, ergonomija ter načrtovanje prostora, človeški viri (vodstvo in zaposleni), strateško načrtovanje ter rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja. Pričujoča doktorska disertacija prinaša naslednje rezultate. Pregled teorije je identificiral nekaj vrzeli na vseh področjih ter tako predstavil različne načine razmišljanja o možni interakciji obeh paradigem. Možno je bilo zaznati manko na področju raziskav, ki bi zajemale oba pristopa hkrati. Prav tako je bilo na podlagi literature, za obe področji skupaj, zaznati močan interes s strani gospodarstva. Poleg omenjenih ugotovitev prinaša doktorska disertacija na podlagi faktorske analize ter modeliranja strukturnih enačb prav tako rezultate primerjave standardiziranih regresijskih uteži z vidika vitkosti ter vidika zelenosti. Najvišji vpliv na področje notranjih logističnih procesov, gledano z obeh vidikov, imata spremenljivki nepotrebno čakanje ter zmanjšanje procesnih napak, za področje ergonomija ter načrtovanje prostora spremenljivki optimalna razporeditev delovnega prostora ter trajnostno učinkovita stavba, za področje človeški viri (vodstvo in zaposleni) spremenljivke možnost vključevanja zaposlenih, dolgoročno razmišljanje, vizija ter vključenost in evalvacija zaposlenih ter za področje strateško načrtovanje strategija, deljena z vsemi nivoji organizacije ter drugimi deležniki, ter uvajanje strategije. Za področje rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja, imata najvišji vpliv spremenljivki konstantno spremljanje rezultatov ter opredelitev vzrokov in posledic za težave. Model je bil prav tako apliciran na primer Poštnega logističnega centra Ljubljana, kjer smo ocenjevali ter preverjali pomembnost, v predhodnih raziskavah pridobljenih spremenljivk petih področij. Ena izmed ključnih ugotovitev je, da obravnavano podjetje sicer v visoki meri skrbi za vitkost oz. zelenost podjetja, vendar kljub vsemu opažamo manko sledenja globalnim trendom, npr. uvedbi ISO standardov, prizadevanju pridobiti mednarodno priznane nagrade na področju vitkosti in zelenosti ipd. Slednje bi zagotovo pozitivno vplivalo na izboljšanje pomanjkljivosti ter odstranjevanje izgub znotraj vseh petih področij.

6 Zaključna ugotovitev kaže na to, da vpeljava vitkih in zelenih upravljavskih praks predstavlja priložnost za slovenska in tudi tuja podjetja, da se kompetenčno odzovejo na čedalje višja pričakovanja trga. predstavlja pomemben prispevek za raziskovalce ter strokovnjake iz gospodarstva. Za raziskovalce predvsem zato, ker je omenjena raziskava prva, ki hkrati obravnava oba pristopa vitko in zeleno na področju notranje logistike. Za industrijo pomeni predvsem vpogled v nove trende ter prikazuje doprinos vpeljave obeh paradigem v notranje logistične sisteme. Ključne besede: notranja logistika, vitko, zeleno, modeliranje, študija primera

7 Abstract Traditionally, companies have been introducing approaches based on cost reductions. More recently, they are also increasingly introducing approaches that reduce their environmental impact. One of the approaches based on the reduction of costs is the so called lean approach, whereas the so called green approach strives to reduce the environmental impact. Both approaches have been extensively researched in the literature as separate phenomena, whereas only a few studies examined both approaches together. The findings have reported that, to a certain degree, both approaches are similar, but at times differ to a great extent. They are similar in that they both strive to eliminate wastes, i.e. activities that fail to add value. The present doctoral thesis focuses on the lean and green approach in the field of internal logistics. First, a systematic literature review was provided. For the modeling process, a combination of the quantitative and qualitative research approach was used. For the purpose of the study, a survey questionnaire was developed and carried out between Slovenian companies. Factor analysis was used to examine multiple internal logistics sector and modeling of structural equations. The practical part further comprised a case study. In the thesis, a conceptual framework for the evaluation of leanness or greenness of an individual internal logistics system was proposed and divided into five main areas: internal logistics processes, ergonomics and spatial planning, human resources (upper management and employees), strategic planning and results associated with internal logistics. The findings of the present doctoral thesis are multiple. In the literature review, approaches on how to deal with different ways of thinking about the possible interaction of both paradigms were proposed. Based on the literature, a strong interest on the part of the economy to integrate both areas together was identified. Furthermore, methodologies such as the factor analysis, structural equation modeling, as well as analysis of a comparison of standardized regression weights in terms of leanness and greenness also contributed interesting results. In the field of internal logistics processes have the highest weights variables unnecessary waiting and reducing procedural errors, in the field of ergonomics and spatial design, optimum allocation of workspace and sustainable building. In the field of human resources (upper management and employees), possibility of integrating employees, long-term thinking, vision, integration and evaluation of employees, strategic planning, strategy shared by all levels of the organization and other stakeholders and strategy deployment. For the area of outcomes associated with companies internal logistics have the highest weights variables constant monitoring of the results and identify the causes and consequences of the problem. The model was also applied to the Postal logistics center in Ljubljana, where the importance of variables for the five areas obtained from previous studies was examined. One of key findings is that although the company under investigation, to a large extent is a lean and green company, it has not yet followed the global trends, introduced ISO standards, acquired internationally recognized awards for leanness or greenness and so on. This would certainly have a positive impact on improving weaknesses and eliminating waste within each of the five areas. By introducing lean and green management practices,

8 an opportunity for Slovenian as well as foreign companies was identified to competently respond to increasingly higher market expectations. The thesis represents an important contribution to researchers and professionals from the industry. For researchers, mainly because it is, to the best of my knowledge, the first study that simultaneously addresses both approaches in the field of internal logistics, i.e. lean and green; for the industry, because it primarily provides an insight into new trends and contributes to internal logistics systems by integrating both paradigms. Keywords: intralogistics, lean, green, modelling, case study

9 Kazalo vsebine 1 UVOD PREGLED STANJA OBRAVNAVANE PROBLEMATIKE Povzetek MOTIVACIJA ZA DELO ZASTAVLJENI PROBLEM CILJI DOKTORSKE DISERTACIJE RAZISKOVALNA VPRAŠANJA IN OSNOVNE HIPOTEZE DOKTORSKE DISERTACIJE Raziskovalna vprašanja Hipoteze PREDPOSTAVKE IN OMEJITVE Predpostavke Omejitve PRIČAKOVANI IZVIRNI ZNANSTVENI PRISPEVKI VITKA IN ZELENA NOTRANJA LOGISTIKA NOTRANJA LOGISTIKA VITKA PARADIGMA Izgube Vitka filozofija podjetij ZELENA PARADIGMA VITKA IN ZELENA PARADIGMA DISKUSIJA METODOLOGIJA IZDELAVE MODELA ZA NAČRTOVANJE VITKE IN ZELENE NOTRANJE LOGISTIKE RAZISKOVALNA STRATEGIJA IN UPORABLJENE METODE RAZISKOVALNI PRISTOP Anketna raziskava Faktorska analiza Modeliranje strukturnih enačb Študija primera DISKUSIJA KVANTITATIVNA ANALIZA VITKE IN ZELENE NOTRANJE LOGISTIKE ANKETNI VPRAŠALNIK Podroben opis izbire posameznih vprašanj Predstavitev populacije... 53

10 4.1.3 Predstavitev vzorca Omejitev raziskave Rezultati raziskave FAKTORSKA ANALIZA Faktorska analiza notranji logistični procesi Faktorska analiza ergonomija ter načrtovanje prostora Faktorska analiza človeški viri (vodstvo in zaposleni) Faktorska analiza strateško načrtovanje Faktorska analiza rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja MODELIRANJE STRUKTURNIH ENAČB NA DANEM PRIMERU Primerjava rezultatov standardiziranih regresijskih uteži z vidika vitkosti ter vidika zelenosti DISKUSIJA MODEL VITKE IN ZELENE NOTRANJE LOGISTIKE ŠTUDIJ PRIMERA IZ PRAKSE POŠTA SLOVENIJE, D. O. O Poštni logistični center Ljubljana Opis obstoječega stanja vitke in zelene notranje logistike v Poštnem logističnem centru Ljubljana PREDLOG IZBOLJŠAV DISKUSIJA ZAKLJUČKI PREGLED DISERTACIJE GLAVNI REZULTATI IN VERIFIKACIJA HIPOTEZ PRIPOROČILA ZA NADALJNJO RAZISKAVO PRILOGE... 1 PRILOGA 1: ANKETNI VPRAŠALNIK... 1 PRILOGA 2: SPREMENLJIVKE... 9 PRILOGA 3: SPSS REZULTATI KMO IN BARTLETTOVIH TESTOV TER LASTNIH VREDNOSTI IN POJASNJENIH VARIANC PRILOGA 4: PRIMERJAVA REZULTATOV STANDARDIZIRANIH REGRESIJSKIH UTEŽI Z VIDIKA VITKOSTI TER VIDIKA ZELENOSTI SEZNAM LITERATURE IN VIROV... 17

11 Kazalo slik SLIKA 1: PRESEK VITKE IN ZELENE LOGISTIKE... 3 SLIKA 2: PORAZDELITEV ČLANKOV GLEDE NA TEMO TER LETO OBJAVE... 6 SLIKA 3: PORAZDELITEV ČLANKOV NA TEMO VITKE LOGISTIKE GLEDE NA SEKTOR... 7 SLIKA 4: PORAZDELITEV ČLANKOV NA TEMO ZELENE LOGISTIKE GLEDE NA SEKTOR... 8 SLIKA 5: PORAZDELITEV ČLANKOV NA TEMO VITKE IN ZELENE LOGISTIKE GLEDE NA SEKTOR... 8 SLIKA 6: CILJI MODELA SLIKA 7: NOTRANJA LOGISTIKA ZNOTRAJ KONCEPTA MODERNE LOGISTIKE SLIKA 8: RAZDELITEV PROCESOV SLIKA 9: IZGUBE SLIKA 10: VPLIVI ZELENE LOGISTIKE SLIKA 11: PRIKAZ SKUPNIH PARAMETROV VITKE IN ZELENE PARADIGME SLIKA 12: PROGRAMSKA OPREMA SPSS SLIKA 13: TRIJE KORAKI ZA IZVEDBO FAKTORSKE ANALIZE SLIKA 14: GLAVNE DEFINICIJE SPREMENLJIVK, KI SO VKLJUČENE V SEM MODELIRANJE, TER DETAJLI NJIHOVIH ODNOSOV SLIKA 15: KORAKI PRI IZVAJANJU BIVARIATNE REGRESIJSKE ANALIZE SLIKA 16: ZAPOREDJE KORAKOV PRI IZVEDBI SEM SLIKA 17: PROCESNI DIAGRAM OSNOVNIH KORAKOV MODELIRANJA SEM SLIKA 18: PREGLED KLJUČNIH KORAKOV SEM MODELIRANJA SLIKA 19: PRIKAZ PROCESA PRETVORBE IZ CFA MODELA V SEM MODEL SLIKA 20: ZASNOVA MODELA SLIKA 21: URAVNOTEŽEN PRISTOP K RAZISKAVI MODEL SLIKA 22: FORMULACIJA RAZISKOVALNEGA PROBLEMA KVANTITATIVNE RAZISKAVE SLIKA 23: PRIMERJAVA FAKTORSKIH ANALIZ OBEH VIDIKOV ZA PODROČJE NOTRANJI LOGISTIČNI PROCESI SLIKA 24: PRIMERJAVA FAKTORSKIH ANALIZ OBEH VIDIKOV ZA PODROČJE ERGONOMIJA TER NAČRTOVANJE PROSTORA SLIKA 25: PRIMERJAVA FAKTORSKIH ANALIZ OBEH VIDIKOV ZA PODROČJE ČLOVEŠKI VIRI (VODSTVO IN ZAPOSLENI) SLIKA 26: PRIMERJAVA FAKTORSKIH ANALIZ OBEH VIDIKOV ZA PODROČJE STRATEŠKO NAČRTOVANJE SLIKA 27: PRIMERJAVA FAKTORSKIH ANALIZ OBEH VIDIKOV ZA PODROČJE REZULTATI, POVEZANI Z NOTRANJO LOGISTIKO SLIKA 28: ZASTAVLJEN KONCEPTUALNI MODEL SLIKA 29: LATENTNE IN MANIFESTNE SPREMENLJIVKE, KORELACIJE IN DETERMINACIJSKI KOEFICIENTI V KONČNEM MODELU (P < 0,05; *P < 0,1) SLIKA 30: PRIMERJAVA REZULTATOV STANDARDIZIRANIH REGRESIJSKIH UTEŽI ZA PODROČJE NOTRANJI LOGISTIČNI PROCESI Z VIDIKA VITKOSTI IN VIDIKA ZELENOSTI SLIKA 31: PRIMERJAVA REZULTATOV STANDARDIZIRANIH REGRESIJSKIH UTEŽI ZA PODROČJE ERGONOMIJA TER NAČRTOVANJE PROSTORA Z VIDIKA VITKOSTI IN VIDIKA ZELENOSTI... 83

12 SLIKA 32: PRIMERJAVA REZULTATOV STANDARDIZIRANIH REGRESIJSKIH UTEŽI ZA PODROČJE ČLOVEŠKI VIRI (VODSTVO IN ZAPOSLENI) Z VIDIKA VITKOSTI IN VIDIKA ZELENOSTI SLIKA 33: PRIMERJAVA REZULTATOV STANDARDIZIRANIH REGRESIJSKIH UTEŽI ZA PODROČJE STRATEŠKO NAČRTOVANJE Z VIDIKA VITKOSTI IN VIDIKA ZELENOSTI SLIKA 34: PRIMERJAVA REZULTATOV STANDARDIZIRANIH REGRESIJSKIH UTEŽI ZA PODROČJE REZULTATI, POVEZANI Z NOTRANJO LOGISTIKO PODJETJA, Z VIDIKA VITKOSTI IN VIDIKA ZELENOSTI SLIKA 35: PRIKAZ RAZISKAVE MEŠANIH METOD SLIKA 36: NOTRANJI LOGISTIČNI SISTEM POŠTNEGA LOGISTIČNEGA CENTRA LJUBLJANA... 89

13 Kazalo tabel TABELA 1: SREČANJE VITKIH IN ZELENIH PRAKS V OV... 5 TABELA 2: PRIMERJAVA PARAMETROV VITKE IN ZELENE PARADIGME TABELA 3: KAZALCI PRILEGANJA V PROCESU TESTIRANJA IN EVALVACIJE MODELA SEM TABELA 4: ODSTOTEK PODJETIJ PO PODATKIH STATISTIČNEGA URADA REPUBLIKE SLOVENIJE GLEDE NA PANOGO TABELA 5: ODSTOTEK PODJETIJ PO PODATKIH STATISTIČNEGA URADA REPUBLIKE SLOVENIJE GLEDE VELIKOSTI PODJETIJ TABELA 6: PRIKAZ DEMOGRAFSKIH PODATKOV, VEZANIH NA PODJETJE, V KATEREM SO ANKETIRANCI ZAPOSLENI TABELA 7: PRIKAZ DEMOGRAFSKIH PODATKOV, VEZANIH NA PODJETJE, V KATEREM SO ANKETIRANCI ZAPOSLENI TABELA 8: PRIKAZ PODATKOV GLEDE CERTIFIKATOV OZ. PRIZNANJ ANKETIRANIH PODJETIJ TABELA 9: PRIKAZ PODATKOV, VEZANIH NA MNENJE ANKETIRANCA GLEDE IMPLEMENTACIJE VITKEGA KONCEPTA V LASTNO PODJETJE TABELA 10: PRIKAZ PODATKOV, VEZANIH NA MNENJE ANKETIRANCA GLEDE IMPLEMENTACIJE ZELENEGA KONCEPTA V LASTNO PODJETJE TABELA 11: PRIKAZ ŠTEVILA ODGOVOROV, SREDNJIH VREDNOSTI IN STANDARDNEGA ODKLONA ZA SPREMENLJIVKE OD V1 DO V TABELA 12: PRIKAZ ŠTEVILA ODGOVOROV, SREDNJIH VREDNOSTI IN STANDARDNEGA ODKLONA ZA SPREMENLJIVKE OD Z1 DO Z TABELA 13: PRIKAZ ŠTEVILA ODGOVOROV, SREDNJIH VREDNOSTI IN STANDARDNEGA ODKLONA ZA SPREMENLJIVKE OD V18 DO V TABELA 14: PRIKAZ ŠTEVILA ODGOVOROV, SREDNJIH VREDNOSTI IN STANDARDNEGA ODKLONA ZA SPREMENLJIVKE OD Z18 DO Z TABELA 15: PRIKAZ ŠTEVILA ODGOVOROV, SREDNJIH VREDNOSTI IN STANDARDNEGA ODKLONA ZA SPREMENLJIVKE OD V24 DO V TABELA 16: PRIKAZ ŠTEVILA ODGOVOROV, SREDNJIH VREDNOSTI IN STANDARDNEGA ODKLONA ZA SPREMENLJIVKE OD Z24 DO Z TABELA 17: PRIKAZ ŠTEVILA ODGOVOROV, SREDNJIH VREDNOSTI IN STANDARDNEGA ODKLONA ZA SPREMENLJIVKE OD V46 DO V TABELA 18: PRIKAZ ŠTEVILA ODGOVOROV, SREDNJIH VREDNOSTI IN STANDARDNEGA ODKLONA ZA SPREMENLJIVKE OD Z46 DO Z TABELA 19: PRIKAZ ŠTEVILA ODGOVOROV, SREDNJIH VREDNOSTI IN STANDARDNEGA ODKLONA ZA SPREMENLJIVKE OD V52 DO V TABELA 20: PRIKAZ ŠTEVILA ODGOVOROV, SREDNJIH VREDNOSTI IN STANDARDNEGA ODKLONA ZA SPREMENLJIVKE OD Z52 DO Z TABELA 21: REZULTATI KMO IN BARTLETTOVEGA TESTA ZA NOTRANJE LOGISTIČNE PROCESE IZ VIDIKA VITKOSTI... 64

14 TABELA 22: LASTNE VREDNOSTI IN POJASNJENA VARIANCA ZA NOTRANJE LOGISTIČNE PROCESE Z VIDIKA VITKOSTI TABELA 23: FAKTORSKA ANALIZA NOTRANJI LOGISTIČNI PROCESI Z VIDIKA VITKOSTI TABELA 24: REZULTATI KMO IN BARTLETTOVEGA TESTA ZA NOTRANJE LOGISTIČNE PROCESE Z VIDIKA ZELENOSTI TABELA 25: LASTNE VREDNOSTI IN POJASNJENA VARIANCA ZA NOTRANJE LOGISTIČNE PROCESE Z VIDIKA ZELENOSTI TABELA 26: FAKTORSKA ANALIZA NOTRANJI LOGISTIČNI PROCESI Z VIDIKA ZELENOSTI TABELA 27: FAKTORSKA ANALIZA ERGONOMIJA TER NAČRTOVANJE PROSTORA Z VIDIKA VITKOSTI TABELA 28: FAKTORSKA ANALIZA ERGONOMIJA TER NAČRTOVANJE PROSTORA Z VIDIKA ZELENOSTI TABELA 29: FAKTORSKA ANALIZA ČLOVEŠKI VIRI (VODSTVO IN ZAPOSLENI) Z VIDIKA VITKOSTI TABELA 30: FAKTORSKA ANALIZA ČLOVEŠKI VIRI (VODSTVO IN ZAPOSLENI) Z VIDIKA ZELENOSTI TABELA 31: FAKTORSKA ANALIZA STRATEŠKO NAČRTOVANJE Z VIDIKA VITKOSTI TABELA 32: FAKTORSKA ANALIZA STRATEŠKO NAČRTOVANJE Z VIDIKA ZELENOSTI TABELA 33: FAKTORSKA ANALIZA REZULTATI, POVEZANI Z NOTRANJO LOGISTIKO PODJETJA Z VIDIKA VITKOSTI TABELA 34: FAKTORSKA ANALIZA REZULTATI, POVEZANI Z NOTRANJO LOGISTIKO PODJETJA Z VIDIKA ZELENOSTI TABELA 35: LEGENDA ZA OBRAZLOŽITEV ZASTAVLJENEGA KONCEPTUALNEGA MODELA TABELA 36: PRIKAZ KONSTRUKTOV TABELA 37: KAZALCI PRILEGANJA V PROCESU TESTIRANJA IN EVALVACIJE MODELA SEM TABELA 38: REZULTAT KOVARIANC... 82

15 Seznam okrajšav AME Združenje za proizvodno odličnost (angl. Association for Manufacturing Excellence) CO2 Ogljikov dioksid DMAIC Določite-ukrepajte-analizirajte-izboljšujte-nadzorujte (angl. Define-Measure- Analyze-Improve-Control) DP Demingova nagrada (angl. The Deming Prize) EFQM Evropska fundacija za upravljanje kakovosti modela odličnosti (angl. The European Foundation for Quality Management Excellence Model) EMS Upravljalski sistem za okolje (angl. Environment Management Systems) EU Evropska unija (angl. European Union) EUR Evro (angl. Euro) GRI Iniciativa za globalno poročanje (angl. Global Reporting Initiative) IKT Informacijsko komunikacijska tehnologija (angl. Information Communication Technology) ISO Mednarodna organizacija za standardizacijo (angl. International Organization for Standardization) JIT Ravno v času (angl. Just In Time) JUSE Združenje japonskih znanstvenikov in inženirjev (angl. Union of Japanese Scientists and Engineers) KPI Ključni kazalnik uspešnosti (angl. Key Performance Indicator) MBNQA Malcolm Baldrige nacionalna nagrada za kakovost (angl. The Malcolm Baldrige National Quality Award) OHSAS Sistemi za upravljanje zdravja in varnosti v poklicu (angl. Occupational Health and Safety Management Systems) OV Oskrbovalna veriga PLC Poštni logistični center PLC LJ Poštni logistični center Ljubljana PS Pošta Slovenije d. o. o. TQM Celovito upravljanje kakovosti (angl. Total Quality Management) QMS Upravljalski sistem kakovosti (angl. Quality Management System) SP Shingo nagrada (angl. The Shingo Prize) SCC Koncil oskrbovalnih verig (angl. Supply Chain Council) SEM Modeliranje strukturnih enačb (angl. Structural Equation Modelling) SURS Statistični Urad Republike Slovenije VSM Kartiranje vrednostnih tokov (angl. Value Stream Mapping)

16 Seznam simbolov zi Fj aij α x i j y k μ l δ i ε k l ij λx λy Standardizirana vrednost i-te opazovane spremenljivke, i = 1,, k j-ta glavna komponenta oziroma faktor, j = 1,, k Faktorska utež pri i-ti spremenljivki in j-tem faktorju Alfa Očitni eksogeni indikator, eksogenega (neodvisnega) latentnega faktorja j Eksogeni (neodvisen) latentni faktor Očitni endogeni indikator, endogenega (odvisnega) latentnega faktorja μ l Endogen (odvisen) latentni faktor Napake, motnje, povezane z x i Napake, motnje, povezane z y k Latentne motnje, povezane z μ l Možne ko variance latentnih faktorjev Strukturni koeficienti poti od eksogenih do endogenih faktorjev Strukturni koeficienti poti od endogenih do drugih endogenih faktorjev Uteži, povezane z eksogenimi faktorji Uteži, povezane z endogenimi faktorji

17 1 Uvod Logistika kot izrazito staro, prvotno vojaško področje, je doživela prvo večjo prelomnico v drugi industrijski revoluciji s povečanjem industrijske proizvodnje ter napredkom v prometu in komuniciranju med ljudmi. Takrat se je intenzivno spreminjala tudi celotna organizacija proizvodnje. Logistika kot poslovni koncept se je pojavila v petdesetih letih prejšnjega stoletja z naraščajočo zahtevnostjo oskrbovanja poslovnih sistemov z materiali ter distribucijo produktov po globalni oskrbovalni verigi (v nadaljevanju: OV). Dandanes se ta termin v poslovnem svetu večinoma uporablja za opis učinkovitega toka ter skladiščenje dobrin od točke izvora do točke porabe. Znotraj poslovnega sektorja se logistika nanaša na transport, skladiščenje, zaloge, upravljanje z materialom, upravljanje z informacijami ter informacijske rešitve, embaliranje, odstranjevanje odpadkov, upravljanje človeških virov ter varnost. V petdesetih letih prejšnjega stoletja se je prav tako začelo uvajanje kontejnerjev. Kontejner je s svojim pojavom namreč premestil prostorske ter časovne omejitve ter za področje logistike pomenil izrazit napredek. Kontejnerizacija je tako privedla do enostavnejšega transporta, nižjih stroškov, možnosti uporabe multimodalnega transporta ter standardizacije. S standardizacijo kontejnerjev se danes ukvarja več organizacij, ki še danes ne delujejo enotno. Leta 1973 so v okviru Mednarodne organizacije za standardizacijo sprejeli standard ISO 668, ki določa dimenzije in največjo bruto maso kontejnerjev. Danes je najpogostejši kontejner postal ISO- 1C, dolžine 20 čevljev (Godnič, 2001). Logistika je prav tako pomembna za prepoznavnost oskrbovalne verige posameznih organizacij. Napredni sistemi za upravljanje prevoza analizirajo pretekle podatke in sledijo premiku blaga v realnem času v in iz podjetja. Logistični strokovnjaki uporabljajo te informacije za procesne optimizacije ter v izogib morebitnim motnjam oz. izgubam. Ustrezno logistično upravljanje prav tako povečuje prihodke organizacije. Izboljšana storitev za stranke lahko prinese dober sloves blagovne znamke organizacije, ustvarjanje več poslovnih priložnosti, bistvene prihranke pri stroških v poslovanju ter nenazadnje zmanjšanje stroškov in učinkovitejše izboljševanje procesov. Današnji trendi, kot so internet stvari (angl. internet of things) 1, podatkovno rudarjenje, industrija 4.0 2, ekonomska globalizacija ter hitro rastoče prebivalstvo čedalje bolj vplivajo na naraščajočo potrebo po produktih in servisu. Zaradi omenjenega se izvaja izrazit pritisk na logistiko, katere procesi so velikokrat opredeljeni z visoko stopnjo ročnega upravljanja, ki ima posledično izrazit vpliv na ceno operacij. Z drugimi besedami logistika ima pomembno vlogo v industriji, prav tako pa tudi današnjem poslovnem svetu, predvsem njegovi učinkovitosti in konkurenčnosti. Potrebno je omeniti, da so bili v Ameriki globalni logistični stroški ocenjeni na 9,177 bilijonov ameriških dolarjev (Armstrong & Associates, 2014), v Evropski uniji pa se le-ti predvsem od leta 2005 (takrat so znašali 6 % bruto domačega proizvoda) prav tako naglo višajo (European 1 Internet stvari predstavlja gobalno infrastrukturo za informacijsko družbo, katera omogoča napredne storitve z medsebojnim povezovanjem (fizičnih in virtualnih) stvari, temeljočih na obstoječih in razvijajočih se interoperabilnih informacijskih in komunikacijskih tehnologijah (ITU, 2013). 2 Industrija 4.0 je skupni izraz, ki označuje tehnologije in koncepte organizacije vrednostne verige, ki skupaj povezuje kiber-fizične sisteme, internet stvari in internet storitev (Hosseini, 2015). 1

18 Logistics Association & Consultants, 2004). Pri slednjem je potrebno poudariti, da lahko vsaka napaka, nekonsistentnost ali izguba znotraj logističnih procesov predstavlja znaten strošek. Danes so logistična podjetja večkrat osredotočena predvsem na zniževanje stroškov zunanje logistike, torej odstranjevanje izgub, ki jih povzročajo vse zunanje logistične aktivnosti. Redkeje se večja pozornost po odstranitvi izgub namenja notranji logistiki. Notranja (interna ali intra) logistika obsega vse tehnične in poslovne storitve pri upravljanju z materiali in informacijami znotraj organizacij. Njeni procesi so ključnega pomena za upravljanje pretoka blaga organizacije. V Republiki Nemčiji le-ta obsega približno 20 milijard EUR (Weber, 2014) in ima poseben vpliv na učinkovito logistiko podjetja, zatorej bi morala biti izrazito učinkovita in konkurenčna. Napake v materialnem ali informacijskem toku lahko namreč rezultirajo v dragih časovnih prekinitvah, ki potrjujejo pomembnost dobro delujočega notranjega logističnega sistema. Iz tega razloga lahko z gotovostjo trdimo, da neoptimalna notranja logistika povzroča čedalje višje stroške, je čedalje kompleksnejša, hkrati pa predstavlja konkurenčno prednost in ne strošek, če je urejena optimalno. V kolikor želimo doseči optimalno notranjo logistiko, je potrebno odstraniti vse izgube, ki ne povzročajo dodane vrednosti. Te so npr. prostor, čas, neizkoriščeni delovni potencial ipd. V današnjem času tako v ospredje prihaja pojem vitka logistika, kar na kratko pomeni odstranitev vseh aktivnosti, ki za podjetje ne predstavljajo vrednosti in povzročajo strošek. Eden izmed izzivov sodobnih podjetij, poleg odstranjevanja izgub oz. aktivnosti, ki ne podajajo vrednosti logističnim procesom, je prav tako zelena logistika (v širšem kontekstu trajnostna logistika) za okoljsko zaščito. Logistično upravljanje ima znotraj OV namreč obsežen vpliv na okolje, predvsem zaradi obremenjevanja zemlje zaradi potreb transporta in skladiščenja, npr. dostopnosti prevoza, porabe goriva, opreme za transport in skladiščenje, generiranja odpadkov, izgub v proizvodnji, porabe materiala ipd. V World economic forum (2009) so prav tako izvedli raziskavo, kjer so ugotovili, da logistični in transportni sektor od celotnih kg skupno povzročata že 5,5 % celotnih toplogrednih emisij, povzročenih s strani človeka. Prednosti, ki jih prinaša vpeljava zelene logistike, sta raziskovala Srisorn (2013) ter Saroha (2014). Prvi je raziskoval prednosti zelene logistike za organizacijo, drugi pa pomen zelene logistike v trenutnih sodobnih sistemih. Oba ugotavljata velik potencial zelene logistike v prihajajočih letih. Veliko raziskovalcev je raziskovalo oba vidika (v nadaljevanju: paradigmi) posamezno, tj. vitkega ter zelenega, nekateri pa so raziskovali tudi preseke obeh. Področje logistike (tudi notranje) je tako bilo redko izpostavljeno raziskavi o vitkosti ali zelenosti, večina jih je bila narejenih na drugih področjih, npr. področju vitke proizvodnje. Tako v večini obstajajo ločeni tokovi raziskovanja, kar predstavlja veliko priložnost, saj lahko podjetja zamujajo priložnosti po sinergijah, ki so na voljo s sočasno vpeljavo obeh vidikov, prav tako pa jim lahko spodleti pri obravnavi pomembnih kompromisov, ki se lahko pojavijo, ko obstajajo nekompatibilnosti med strateškimi pobudami. Primer: zelene in vitke strategije so lahko videti kot kompatibilne pobude zaradi njihovega skupnega osredotočanja na odstranjevanje izgub (Mollenkopf, Stolze, Tate & Ueltschy, 2009), slednje pa ni nujno tako. 2

19 Slika 1: Presek vitke in zelene logistike Vir: povzeto po Mollenkopf et al. (2009) Mollenkopf et al. (2009) v nadaljevanju podajajo dober primer, kadar vitke pobude omogočajo, da po toku OV potujejo samo zahtevane količine (in ne varnostne zaloge poleg zalog, povezanih z ne-vitkimi OV), prav tako mora biti zmanjšana količina zalog nabavljena, proizvedena, transportirana, embalirana ter upravljana, kar prav tako zmanjša negativni okolijski vpliv na OV. Za razliko od tega lahko vitke strategije, ki zajemajo dostavo ravno v času (angl. just in time; JIT) serij manjših velikosti, zajemajo večji obseg transporta, embaliranja ter upravljanja, kar lahko deluje kontradiktorno zelenemu pristopu. Raziskovalci so prav tako mnenja, da lahko podjetja s prepoznavanjem teh konfliktov identificirajo lastne priložnosti ali razvijejo rešitve, ki blažijo neželene posledice. predstavlja pomemben prispevek za raziskovalce ter tudi za strokovnjake iz gospodarstva. Za raziskovalce predvsem zato, ker bo omenjena raziskava prva, ki bo hkrati obravnavala obe paradigmi vitko in zeleno na področju notranje logistike. Za industrijo bo pomenila predvsem vpogled v nove trende ter prikazala doprinose vpeljave obeh paradigem v notranje logistične sisteme. Mnogi raziskovalci so se namreč lotili raziskav na obeh področjih posamezno, redko kdo pa se je lotil raziskave, ki bi vključevala obe paradigmi skupaj. Slednja nikoli ni bila izvedena na področju notranje logistike. Pomembnost tovrstne raziskave je izrazita, saj je implementacija tovrstnega sistema učinkovitejša, prav tako pa ima dvojni vpliv: (1) stroškovno učinkovit, hkrati pa (2) okoljsko prijazen. Obe paradigmi lahko sodelujeta komplementarno, velikokrat pa temu ni tako. Vitke rešitve velikokrat niso trajnostne, tako da je težko najti optimalno vitkost in zelenost. Nekateri raziskovalci trdijo, da vitka podjetja, ki vključujejo zelene prakse, dosežejo boljše vitke rezultate v primerjavi s podjetji, ki jih ne. Na kratko: ugotovitve indicirajo, da samo ko sta obe paradigmi implementirani istočasno, lahko razkrijeta polni potencial in podajata večji doprinos. Karp (2005) ter Bergmiller & McCright (2009b) poudarjajo, da medtem ko vitke prakse lahko vodijo do pozitivnih okoljskih prispevkov, nasprotno okoljske prakse pogosto vodijo do izboljšanih vitkih praks. 3

20 1.1 Pregled stanja obravnavane problematike V kolikor izpostavimo najpomembnejše izsledke iz pregleda literature obravnavane problematike in trenutnega stanja na področju proučevanja obeh paradigem v logistiki, lahko povzamemo naslednje ugotovitve. Veliko podjetij je implementiralo vitke prakse in s tem izboljšalo učinkovitost lastnih procesov. Vitki procesi ustvarjajo vrednost z odstranjevanjem izgub, med drugim predolgim čakalnim časom, potrebnim popravilom napak, pretiranimi premiki in transportom, presežnimi zalogami ipd. Mollenkopf et al. (2009) navajajo, da so podjetja zaradi širšega sprejemanja praks vitke OV ter rastočega pritiska na okoljsko upravljanje prav tako začela umeščati okolju prijazne prakse v lastno shemo zmanjševanja izgub. Interesne skupine izvajajo pritisk na podjetja, da bi bila bolj ekološko zavedna ter da bi integrirala okolijski management v njihove procese ter korporacijske strategije (Kovács, 2008). Kleindorfer, Singhal & Van Wassenhove (2005) ter Hansen, Melnyk & Calantone (2004) ugotavljajo, da medtem ko lahko vitke prakse vodijo do ekoloških koristi, obratno ekološke prakse pogosto vodijo do izboljšanih vitkih praks. Implementacija obeh pobud, vitke in zelene, je kljub enostavnosti namenjena ilustraciji potencialu sinergij in konfliktov, ki nastanejo, ko implementiramo kakršnokoli kombinacijo zelenega ali vitkega. Kombinacija obeh pobud dodaja kompleksnosti upravljanja notranje logistike podjetja. Na tem mestu prav tako ne smemo zanemariti ovir, kadar želimo preurediti notranjo logistiko po načelih zelenega in vitkega, med njimi manko ekološke ozaveščenosti (Rothenberg, Pil & Maxwell, 2001) ali pa splošno privzeto načelo, da so zelene pobude časovno potratne ter drage. Določene študije so nedavno izpostavile pomembnost proučevanja obeh tem v OV. Raziskovanje obeh področij lahko najdemo v Dües, Hau Tan & Lim (2013), kjer so raziskani odnosi med vitkim in zelenim v OV. Kainuma & Tawara (2006) predlagata vitko in zeleno OV kot razširjeno OV, ki vključuje ponovno uporabo in recikliranje skozi življenjski cikel produkta ali storitve z upoštevanjem povratne OV. Mollenkopf et. al (2009) ocenjuje konvergenco in divergenco obeh paradigem in identificira, kako lahko organizacije upravljajo OV, ki upravljajo s sinergijami, ki so na voljo. Dües et al. (2013) so med drugim raziskovali, kako uporabiti vitke prakse kot pospeševalnik ozelenitve OV. Njihov cilj je bil raziskovati in oceniti prejšnje raziskave, ki so proučevale odnose in povezave med vitkimi in zelenimi upravljavskimi praksami znotraj OV. Njihova glavna ugotovitev je bila slednja: vitke prakse so koristne zelenim praksam ter obratno, implementacija zelenih praks ima prav tako pozitiven vpliv na obstoječe vitke poslovne prakse. Tabela 1 prikazuje srečanje vitkih in zelenih praks v OV glede na navedene citate. 4

21 Tabela 1: Srečanje vitkih in zelenih praks v OV Zasnova Definicija Citat Nižanje stroškov V trgovinski industriji so izvedene vitke in zelene prakse zaradi stroškov. Friedman (2008) Obvladovanje tveganj blaga Tako vitke kot zelene prakse dodajajo k rentabilnosti produkta na trgu. Friedman (2008) Korporacijska kultura V podjetjih so vitke in zelene pobude sprovedene od zgoraj navzdol. Friedman (2008) Vladne regulative in standardi Regulative in ISO standardi (9000 in 14000) postajajo sestavni del ugleda podjetja in celostne podobe. Vir: Mollenkopf et al. (2009) Hansen, Melnyk & Calantone (2004), Kleindorfer et al. (2005) Pritisk s strani odjemalcev ter Podjetja so sporočala, da je bila njihova gonilna sila vidljivost strankam. Hall (1983) drugih deležnikov Dobičkonosnost Okoljske prakse v industriji lahko okrepijo dobičkonosnost z izboljšanjem Kleindorfer et al. (2005) zadovoljstva odjemalcev ter lojalnosti. Osredotočenost na inovacije Inovacije ter procesne izboljšave, kreirane z vitkimi procesi, se razširjuje na Florida (1996) okoljske izboljšave. Ovire Nezavedanje Podjetja z implementiranimi vitkimi praksami strateško ne iščejo okoljskih Rothenberg et al. (2001) izboljšav in pogosto ne prepoznajo okoljskih tveganj. Manko pričakovanih profitov Splošno prepričanje, da se zelene prakse ne izplačajo, ter ovira konkurenčnosti. Porter & van der Linde (1995) Strošek Vitki procesi so pogosto zasledovani zaradi nižanja stroškov, zelene pobude pa so videne kot časovno potratne ter drage za vzpostavitev. Rothenberg et al. (2001) 5

22 št.člankov Sistematični pregled raziskav na temo vitke logistike, zelene logistike ter kombinacije obeh paradigem znotraj logistike so med drugim izvedli Pejić, Lerher, Jereb & Lisec (2016), ki so v svojo raziskavo zajeli 98 znanstvenih člankov iz 35 mednarodnih revij, objavljenih med leti 1994 in Članek so razvrstili glede na: revijo, paradigmo, čas objave, raziskovalni tok ter sektor. Ključna ugotovitev njihove raziskave kaže na to, da se je v zadnjih nekaj letih raziskavanje vseh treh tem povečalo ter da obstaja raziskovalna vrzel glede skupnega raziskovanja obeh paradigem. Pejić et. al (2016) so izvedli pregled raziskav na temo zelene logistike (57,14 % vseh proučenih člankov), vitke logistike (29,59 %) ter vitke in zelene logistike (13,27 %). Članke so prav tako razvrstili glede na leto objave. Slika 2: Porazdelitev člankov glede na temo ter leto objave vitka in zelena logistika zelena logistika vitka logistika Iz Slike 2 lahko od leta 2011 naprej opazimo rast v objavljanju člankov na vse tri teme. Največ objavljenih člankov je bilo na temo zelene logistike, kjer jih je bilo največ objavljenih v letu 2013, in sicer 13. Največ člankov na temo vitke logistike je bilo objavljenih v letih 1997 ter 2011, in sicer 5. Največ člankov, ki proučujejo obe paradigmi skupaj, je bilo objavljenih v letu 2015, in sicer 5. Na podlagi ugotovitev glede števila člankov na posamezno temo (zelena logistika: 57,14 %, vitka logistika: 29,59 % ter vitka in zelena logistika: 13,27 %) je od leta 2011 razvidna rast v številu člankov na vse tri teme. Slednjo je bilo zaslediti tudi na Google Trends, ki nakazuje stalno rast člankov na posamezno temo. Največji interes predstavlja tematika zelena logistika. Predvidevamo, da je razlog v težnji po reševanju vprašanj podnebnih sprememb, težnji po trajnostnih rešitvah v svetovnem merilu in tudi nujnosti ozelenitve logistike. Vse skupaj s finančnimi pobudami za zelene rešitve (npr. v okviru projektov EU) zagotavlja interes po zelenih rešitvah v logistiki. Manj raziskav na temo vitke logistike je prav tako logično, ker raziskovalci vitkost skoraj vedno povezujejo s proizvodnjo in redkeje ali 6

23 ŠT. ČLANKOV zgolj posredno z logistiko. Prav tako se v logistiki pojavljajo novi trendi, npr. agilna ali le-agilna logistika. Pejić et. al (2016) je prav tako zanimala porazdelitev člankov določenih področij glede na raziskovalno metodologijo. Od skupaj 29 obravnavanih člankov na temo vitke logistike je bilo 55,17 % (16) raziskovalnega tipa in 37,93 % (11) tipa študije primera. Od skupno 56 obravnavanih člankov na temo zelene logistike je bilo 73,21 % (41) raziskovalnega tipa in 14,29 % (8) tipa študije primera. Pri obravnavanih člankih na temo vitke in zelene logistike je bilo največ člankov raziskovalnega tipa (več kot 60 %) ter najmanj tipa študij primera. Pri vseh treh je opazna prevlada v raziskovalni tipologiji člankov. Zanimivo je, da je opazna porast predvsem v člankih na temo vitke in zelene logistike, katerih več kot 30 % je konceptualne narave ter več kot 60 % raziskovalne narave. Slednje predstavlja izrazito priložnost za raziskovalce za zapolnitev raziskovalne vrzeli na tem področju. V raziskavi so prav tako proučevali, na katere sektorje se nanašajo obravnavani članki določenih področij. Večina člankov med letoma na temo vitke logistike (Slika 3) prihaja iz proizvodnega sektorja (20,69 %). 19,23 % obravnavanih člankov ni temeljilo na nobenem sektorju, 13,79 % obravnavanih člankov pa temelji na avtomobilskem sektorju. Omenjeni članki so bili objavljeni med letoma Slika 3: Porazdelitev člankov na temo vitke logistike glede na sektor SEKTORJII Na temo zelene logistike (Slika 4) v večini raziskanih člankov (33,93 %) ni bilo izpostavljenega nobenega sektorja. V 28,57 % vseh proučenih člankov je bil izpostavljen logistični sektor in logistični sektor v kombinaciji z drugimi, npr. informacijskokomunikacijsko tehnologijo (IKT), predelavo hrane, storitvami, transportom in proizvodnjo. 7

24 ŠT. ČLANKOV ŠT. ČLANKOV Slika 4: Porazdelitev člankov na temo zelene logistike glede na sektor SEKTORJI Na temo vitke in zelene logistike (Slika 5) v proučenih člankih večinoma ni bil izpostavljen noben specifični sektor (46,15 %). 15,38 % proučevanih člankov se je nanašalo na avtomobilski sektor (50 % med letoma in 50 % med letoma ). Slika 5: Porazdelitev člankov na temo vitke in zelene logistike glede na sektor SEKTORJI Jasno je, da na temo vitke logistike maksimalno število proučevanih člankov (20,69 %) prihaja iz proizvodnega sektorja, saj je le-ta bogata v logističnih konceptih, tam pa se je prav tako začela tudi razvijati. Večina omenjenih člankov je bilo objavljenih med , kar je pripisano dejstvu, da se je šele v tem obdobju začel pojavljati pojem vitka 8

25 logistika v proizvodnem sektorju. 13,79 % revidiranih člankov temelji na avtomobilskem sektorju, ki je eden izmed najrazvitejših sektorjev in posledično zahteva vitke logistične procese. Za večino člankov, ki vsebujejo zeleno logistično temo, nismo mogli izpostaviti nobenega posebnega sektorja. 28,57 % vseh obravnavanih člankov izhaja iz logističnega sektorja in logističnega sektorja v kombinaciji z drugimi, npr. informacijske in komunikacijske tehnologije, predelave hrane, storitev, transporta in proizvodnje. Ker je zelen koncept danes vpeljan skoraj že v vseh sektorjih, tudi logistični ni izjema, saj je leta eden večjih povzročiteljev emisij CO2. Polovica člankov na temo vitke in zelene logistike se ni nanašala na nikakršni sektor ter skoraj 14 % jih pripada avtomobilskem sektorju. To je najverjetneje posledica dejstva, da je večina člankov konceptualne narave ter da je avtomobilski sektor zelo napreden ter se v njem pojavljajo možnosti vlaganj v združene sisteme, tj. stroškovne in trajnostno učinkovite. Dües et al. (2013) so prav tako mnenja, da je le peščica okoljskih strokovnjakov proučevala odnose med posameznimi vidiki vitkih in zelenih praks. Larson & Greenwood (2004) sta postavila trditev, da gre tukaj za dve popolnoma različni zadevi, nekateri strokovnjaki pa so prepoznali njuno sodelovanje. King & Lenox (2001) opisujeta zeleno kot javno dobro prelivanje vitkega in razlagata te pozitivne stranske učinke kot trud k zmanjšanju količine odpadkov ter nižanju onesnaževanja. Veliko podjetij ima naravno tendenco k premikanju proti zelenim praksam. Splošno gledano se večina raziskav, ki se nanašajo na povezavo med vitkim in zelenim, dotakne učinkovite rabe energije in virov in nižanja odpadkov ter onesnaževanja (Bergmiller & McCright, 2009b; Carvalho & Cruz-Machado, 2009; King & Lenox, 2001; Larson & Greenwood, 2004; Mollenkopf et al., 2009; Yang, Hong & Modi, 2011). Določena podjetja se potemtakem upirajo implementaciji okolijskih pobud, ker so lahko časovno ter stroškovno potratna (Larson & Greenwood, 2004). Vitka proizvodnja ter masovno prilagajanje potrebujeta več nastavitev, ki generirajo več odpadnega ter porabijo več energije (King & Lenox, 2001). Spreminjanje proizvodnih tehnologij, da so procesi in produkti bolj ekološko odgovorni, zahteva veliko predhodno investicijo, za katero povratni donos ni nujno realiziran v kratkem času, kot je z vitkimi stroškovno-nizajočimi strategijami (Rothenberg et al., 2001). Wal-Mart je prepoznal, da z uskladitvijo zelenih in vitkih praks preko OV poganja finančno uspešnost podjetja in si zagotovi spoštovanje odjemalcev (Friedman, 2008). Environmental Protection Agency je naredila analizo primerjav določenih podjetij, ki so dosegla povečane prihranke z uravnavanjem strogih vitkih principov z okolijsko učinkovitostjo. Slednja je prav tako ugotovila, da vitko proizvodno, organizacijsko in kulturno okolje vodi do visokega nižanja odpadkov in zmanjševanja onesnaženosti ter da vitke prakse predstavljajo odlično platformo za orodja okoljskega managementa (npr. ocenjevanje življenjskega cikla ter oblikovanje za okolje). Podjetja, kot so General Motors, Anderson Corporation, Intel, 3M ter ComEd, so signifikantno prihranila z implementacijo zelenih in vitkih pobud (U. S. EPA, 2000). Podoben primer implementacije vitke in zelene paradigme je bil zaznan v pohištveni industriji. Podjetja so našla načine za ponovno uporabo žagovine ter lesnih ostankov, začeli so uporabljati alternativne tehnologije za nižanje emisij hlapnih organskih snovi, 9

26 odstranili so ponovno predelavo preko povečane učinkovitosti ter začeli uporabljati reciklirane palete za dostave (Handfield, Walton, Seegers & Melnyk, 1997). Eden najboljših primerov implementiranja obeh paradigem v lastno podjetje predstavlja Toyota. Zavezanost podjetja se prav tako pozna skozi ISO certificiranja ter finančnega investiranja v kvalitetno ter okoljsko raziskovanje in razvoj (Toyota, 2008; Womack & Jones, 2005). Izboljšave v proizvodnih sistemih lahko vodijo do direktnih in indirektnih bonitet za okoljsko upravljanje, pogosto v obliki redukcije odpadnega (Simpson & Power, 2005). Cilji, postavljeni za dosego vitkosti, tako postajajo pospeševalnik za uspešno implementacijo zelenih praks ter prav tako pomoč za doseganje zelenih ciljev (Bergmiller & McCright, 2009b; King & Lenox, 2001; Larson & Greenwood, 2004). Pejić et al. (2016) so izvedli analizo, kjer so analizirali 98 znanstvenih člankov na temo vitke logistike, zelene logistike ter vitke in zelene logistike. Zanimal jih je predvsem lokacijski izvor objavljenih člankov. Ugotovili so, da 75,86 % vseh proučenih člankov na temo vitke logistike prihaja iz Evrope (10 med leti ter 12 med leti ). Evropski raziskovalci so pri pisanju člankov prav tako sodelovali z afriškimi in severnoameriškimi raziskovalci (1 članek za vsako med leti ). Drugi kontinent, s katerega je prišlo največ člankov, je Azija, ki je prispevala 13,79 % vseh obravnavanih člankov na temo vitke logistike. Za temi zelena logistika ter vitka in zelena logistika največ obravnavanih člankov prihaja iz Evrope (zelena logistika 51,79 % ter vitka in zelena logistika 46,15 %) ter Severne Amerike (zelena logistika 19,64 %, vitka in zelena logistika 30,77 %). Pri temi zelene logistike smo prav tako zasledili sodelovanje med evropskimi ter severnoameriškimi raziskovalci (3,57 %) Povzetek Po temeljitem pregledu literature in trenutnega stanja s področja vpeljave vitkih in zelenih paradigem ugotavljamo sledeče. Razvidno je, da za posamezno paradigmo obstaja znatno število raziskav, medtem ko je slabost manko raziskav, ki bi kombinirale obe paradigmi. Mollenkopf et al. (2009), ki so v svoji raziskavi proučevali kombinacijo vitke, zelene in globalne strategije v OV, menijo, da se bodo s tem, ko bo okoljska regulativa postala čedalje strožja, podjetja prisiljena spopasti s tovrstno interakcijo paradigem. Carvahlo ter Cruz-Machado (2009) z lastno miselnostjo dvigujeta to povezavo na povsem nov nivo ter opisujeta vitke in zelene prakse kot sinergijsko združenje okoljskega in operacijskega upravljanja. V sinergiji vsak partner vpliva na drugega na pozitiven način in s tem povečuje prednosti tovrstne zveze. Sinergija se pogosto opiše z enačbo = 3, kar pomeni, da imajo združene prakse boljše rezultate kot vsota uspešnosti posamezne. V sinergiji vitkih in zelenih praks mora vitkost potiskati in siliti naprej zeleno, medtem ko mora istočasno zeleno biti sinergijsko vitkemu. Kljub temu, da je kombinacija vitkih in zelenih praks omenjena v objavljenih člankih, je zgolj peščica teh na voljo, ki bi lahko razložila, kako lahko managerji integrirajo zelene metodologije v trenutne vitke prakse. Soočajoč se z omejitvijo virov, veliko managerjev cilja na simultano integracijo vitkih in zelenih principov v njihove operacije (Dües et al., 2013). 10

27 1.2 Motivacija za delo Motivacija za delo izhaja iz potrebe po obravnavi omenjenega znanstveno-raziskovalnega in strokovnega področja ter najnovejših trendov na področju tehniške logistike, torej logističnih področjih, kot so nabava, proizvodnja in skladišče. Trendi namreč nakazujejo, da se je predvsem v zadnjih letih veliko poudarka namenjalo tematiki optimalnejšega tipa logistike vitki logistiki. Zaradi čedalje bolj prisotnih klimatskih sprememb pa se je na vseh področjih, med drugim tudi logistiki, začela pojavljati težnja po trajnostno učinkovitih rešitvah, ki bi obstoječe gospodarske sisteme naredile bolj trajnostno naravnane. Vitkost na logističnem področju, za razliko od zgolj proizvodnega, je bila na svetovni ravni le redko raziskana, na nacionalnem področju pa so te raziskave zelo redke. Na področju trajnostno naravnane, zelene logistike je na svetovni ravni izvedenih več raziskav, medtem ko jih je v Sloveniji tudi tukaj malo. Raziskav, ki bi povezovale obe paradigmi na področju logistike, je tako na svetovni kot državni ravni izrazito malo. Iz tovrstnega razloga so lahko izsledki doktorske disertacije zelo pomembni tako za akademike kot tudi podjetja. Celovit pregled literature ter podrobnejše poznavanje tematike prav tako kažeta na to, da se pojavlja na področju proučevanja ter načrtovanja modelov za vitko in zeleno notranjo logistiko veliko priložnosti. Prav tako je zaradi določenih nasprotovanj obeh paradigem tukaj odprtih še veliko vprašanj. Glavni motiv doktorske disertacije je izpopolniti vrzel na omenjenem področju, kjer nameravamo prav tako predstaviti model za načrtovanje vitke in zelene notranje logistike. Slednji bo predstavljal celovit, sistemski pristop k obravnavani problematike notranje logistike podjetij in bistveni napredek na področju oblikovanja tovrstnih modelov. Model bo služil kot pomoč akademski in strokovni javnosti. pa bo prav tako pripomogla gospodarstvu, ki se ukvarja z implementacijo vitkih ali zelenih paradigem v realno logistično okolje, ter bo omogočila aplikativnost pri nas in v tujini. 1.3 Zastavljeni problem Logistika postaja v današnjem času ena izmed najpomembnejših gospodarskih panog, prav tako tudi stroškovno obremenjenih. Celotni logistični odhodki v Evropi za leto 2012 namreč znašajo že 930 bilijonov EUR (Statista, 2012). Logistiko lahko glede na aktivnosti razdelimo na zunanje in notranje logistične procese. V doktorskem delu se bomo osredotočili zgolj na notranje logistične procese (logistični procesi znotraj podjetja, ki potekajo od sprejetja surovine do odprave končnega produkta iz podjetja), tako da nas bo zanimalo področje notranje logistike (interne ali intralogistike). Slednja je omejena na fizične omejitve prostora podjetja oz. notranji logistični sistem, ki vključuje vse logistične aktivnosti in procese znotraj fizičnih omejitev podjetja, na primer notranji transport, upravljanje materiala, shranjevanje in embaliranje (Jonsson, 2008). Notranja logistika je tako po mnenju Granlund (2011) ključnega pomena za celotno delovanje večine podjetij. Aktivnosti notranje logistike so velikokrat okarakterizirane z visoko mero ročnega upravljanja, kar močno vpliva na ceno operacij. Posledično se tukaj pojavlja veliko pobud po izboljšavah. Na področju notranje logistike lahko slab pretok 11

28 materialov ali informacij povzroča drage prekinitve ali izgube, ki tako pojasnjujejo pomen učinkovitega notranje logističnega sistema. Z gospodarskim razvojem se je pojavila potreba po večji učinkovitosti ter zmanjševanju kakršnihkoli izgub, predvsem zaradi višine stroškov, ki jih povzročajo logistične aktivnosti. Največji razlog za visoke stroške se skriva v dejstvu, da so logistične aktivnosti izrazito znatne v sredstvih. Velikokrat so opredeljene z visoko stopnjo ročnega upravljanja ter upravljanja z delovno silo, kar posledično vpliva na samo izvedbo operacij. Pomen ohranjanja nizkih stroškov v želji po ohranitvi konkurenčnosti je tako izrazitega pomena; posledično so podjetja prisiljena pregledati vsak del njihove organizacije za potencialne izboljšave. Iz tega razloga so se na trgu začele pojavljati različne upravljavske filozofije, izmed katerih je ena bila vitka filozofija. Slednja se je prvič pojavila nekje v petdesetih letih prejšnjega stoletja na Japonskem kot odgovor na masovno proizvodnjo. Japonci, kot začetnik predvsem podjetje Toyota, so tako želeli ustvariti vlečni sistem (angl. pull system) ter odstraniti izgube, npr. odvečen čas, izgube pri delovni sili, opremi, prostoru ter zalogah znotraj notranjega logističnega sistema. Tako se je začela razvijati vitkost na področju logistike ter s tem pojavljati nov pojem vitke logistike. Ena izmed trenutnih, globalno perečih problematik je prav tako onesnaževanje okolja zaradi industrije, tj. v velikem deležu tudi logistike. Zaradi pomembnosti trajnostnega razmišljanja ter želji po zmanjševanju negativnih vplivov na okolje se je tako pojavila nova, trajnostna filozofija zelena logistika. Številni raziskovalci so raziskovali obe filozofiji ločeno, redkokdaj skupaj, še redkeje pa na področju notranje logistike. Pomen skupnega raziskovanja je v tem primeru velik, saj je implementacija tovrstnega skupnega sistema tako učinkovitejša in ima dvojni učinek: stroškovna učinkovitost ter okolju prijazno. Obe filozofiji dostikrat delujeta dopolnjujoče, večkrat pa tudi ne. Vitke rešitve včasih niso trajnostno naravnane, zato je težko najti optimalno razmerje vitkega in zelenega. Kljub temu danes številna podjetja iščejo celovite upravljavske filozofije, ki bi omogočale učinkovit notranji logistični sistem s čim manj izgubami, ki je hkrati tudi okoljsko učinkovit in trajnostno naravnan. Slednje vodi do upravljavskih orodij za spodbujanje razvoja storitev za kupce (angl. customer service), nižanja stroškov za vse povezane procese ter trajnostno politiko podjetja. S sprejemom teh vidikov upravljanja, kjer je osnovni dosežek odličnost preko zveznega izboljševanja, ter iskanjem novih upravljavskih konceptov, vodi podjetja do vitkega in zelenega razmišljanja. Za področje notranje logistike so bile redkokdaj izvedene tovrstne raziskave, ki bi omogočale pridobitev meril za merjenje vitkosti in zelenosti ter izboljševanje sistema na vitkejši in trajnejši način. Večina le-teh je namreč bila izvedenih na področju upravljanja vitke proizvodnje, ki je predhodnica vitke logistike, saj naj bi se slednja razvila iz vitke proizvodnje, ker je le-ta bogata v logističnih konceptih. Ključna problematika je tako razviti model, ki bi omogočal združitev obeh filozofij na področju notranje logistike, ocenitev vpletenosti obeh ter razviti metodologijo, ki bo povezovala dva ključa: izpuste CO2 (ogljikovega dioksida) ter stroške (EUR). S slednjim bomo ustvarili model, ki bo določal vitkost in zelenost določenega podjetja ter omogočal predvsem stroškovne ter okolju prijazne izboljšave. 12

29 1.4 Cilji doktorske disertacije Na osnovi pregleda literature je bilo ugotovljeno, da so z vidika potreb notranje logistike zelo zaželeni celoviti pristopi. Med njimi je eden izmed najpogosteje umeščenih prav vitek pristop, ki ga podjetja implementirajo v lastne notranje logistične sisteme, predvsem s ciljem optimirati in posledično zmanjšati izgube ter znižati stroške. Drug celovit pristop, ki se vedno bolj uveljavlja, je zelen, trajnostno naravnan pristop, ki je posledica strmenja gospodarstev k trajnostni naravnanosti ter ekološkim rešitvam. Cilj doktorske disertacije je tako izdelati model za načrtovanje vitke in zelene notranje logistike, ki bo služil vrednotenju vitkosti in zelenosti posameznega notranjega logističnega sistema ter s tem omogočal potencialne izboljšave na obeh področjih. Model vitke in zelene notranje logistike bo sestavljen iz petih glavnih delov, in sicer: (1) notranjih logističnih procesov, (2) ergonomije ter načrtovanja prostora, (3) človeških virov (vodstvo in zaposleni), (4) strateškega načrtovanja ter (5) rezultatov, povezanih z notranjo logistiko podjetja. Dani model bo prikazal, kako lahko učinkovito združeni vitka in zelena paradigma doprineseta k učinkovitejši in bolj trajnostni notranji logistiki podjetja ter posledično zadovoljstvu odjemalca, kar je primarni namen učinkovitega notranjega logističnega sistema. Z uporabo danega modela bi posamezna organizacija lahko ovrednotila lastno vitko oz. zeleno stanje urejenosti ter posledično pridobila navodila predvsem za povečanje učinkovitosti ter izboljšanje trajnostne naravnanosti organizacije. S tem so naši posredni cilji prav tako standardizirani procesi, nižanje odstopanj, zmanjšanje zalog, nižanje ogljičnega odtisa, trajnostne, dolgoročne izboljšave ter nižji stroški. 1.5 Raziskovalna vprašanja in osnovne hipoteze doktorske disertacije Raziskovalna vprašanja R1: Ali je možno snovati model vitke in zelene notranje logistike? Izveden bo sistematični pregled literature ter pregled dela avtorjev (strokovnjakov), ki delujejo na področju vitke in zelene notranje logistike. Slednje bo omogočilo analizo posamezne paradigme ter možnost potencialnega sodelovanja. R2: Kateri so ključni kriteriji modela vitke in zelene notranje logistike? Izveden bo sistematični pregled literature, ki bo omogočal analizo posamezne paradigme ter s tem določitev posameznih kriterijev, ki bo sam model določal. R3: Kako ovrednotiti in vključiti posamezen kriterij v dani model? Izveden bo anketni vprašalnik statistično pomembnega vzorca, kjer bodo zajeta slovenska podjetja in njihovi predstavniki oz. anketiranci, ki bodo določali stopnje pomembnosti posameznega kriterija. 13

30 1.5.2 Hipoteze H1: Kriteriji vitko-zelenih modelov oskrbovalnih verig so relevantni za načrtovanje modela vitke in zelene notranje logistike. Kratka utemeljitev hipoteze: omenjeno hipotezo bomo lahko sprejeli ali ovrgli na podlagi strukturiranega pregleda literature. Z dosedanjim pregledom literature je namreč bilo ugotovljeno, da je tovrsten model že bil načrtovan na področju oskrbovalnih verig (primer: Duarte (2013)), medtem ko na področju logistike, ožje notranje logistike še ne. Glede na to, da sta termina logistika ter oskrbovalna veriga izrazito povezana, bi morala prav tako obstajati relevantna povezava med kriteriji vitko-zelenih modelov določenega področja. H2: V model vitke in zelene notranje logistike je možna integracija kriterijev, ki so relevantni tako z vidika vitkosti kot z vidika zelenosti. Kratka utemeljitev hipoteze: v pričujoči doktorski disertaciji bomo v prvem delu izvedli strukturiran pregled literature, kjer bomo skušali poiskati različne vitke in zelene modele, prav tako hibridne, predvsem na področjih oskrbovalnih verig, logistike ter specifično notranje logistike. Le-ti bodo prvotno v pomoč pri določitvi posameznih kriterijev, kasneje pa prav tako za integracijo vitkih in zelenih kriterijev. Vemo, da na vitkost vplivajo kriteriji, ki omogočajo izboljšanje kakovosti ter produktivnosti z eliminacijo izgub in hkrati zmanjševanjem stroškov in časa ter zadovoljevanjem potreb kupcev; na zelenost pa kriteriji, ki so povezani z eliminacijo odpadnega v obliki nižanja ogljikovega dioksida ter odpadkov. Doprinos bo tako poiskati tiste kriterije, ki so relevantni z obeh vidikov, tako eliminacije osmih vitkih izgub kot tudi nižanja negativnih vplivov na okolje. S kvantitativnim pristopom bo izveden anketni vprašalnik za slovenska podjetja. Slednjim bomo v pogled, na podlagi strukturiranega pregleda literature, podali množico posameznih predhodno določenih kriterijev, ki jih bomo opredelili za posamezno področje ocenjevanja hibridnega modela vitke in zelene notranje logistike. Ocenjevanje posameznega kriterija bo zastavljeno na podlagi večstopenjske Likertove lestvice, pri kateri bodo anketiranci ovrednotili posamezen kriterij tako z vidika vitkosti kot z vidika zelenosti. Na osnovi kvantitativnega vrednotenja ter klasifikacije kriterijev z npr. postopkom analitično hierarhičnega procesa (angl. Analytic Hierarchic Process krat. AHP) bo možno izsledke raziskave preveriti še na praktičnem primeru izbranega podjetja, tj. Pošta Slovenije, d. d. H3: Model vitke in zelene notranje logistike se kaže v pozitivnem poslovanju podjetij. Kratka utemeljitev hipoteze: slednje bomo najprej potrjevali na podlagi strukturiranega pregleda literature, večino pa preko kvalitativne študije primera v praksi, tj. na primeru Poštnega logističnega centra Ljubljana. Pričujoče podjetje nam bo v pomoč pri ovrednotenju vitkosti in zelenosti podjetja, za kriterije bomo prav tako opredelili tehnike in orodja izboljšav (na osnovi analiz, svetovanj ipd.). Za izboljšavo oz. eliminacijo izgub določenega vitkega kriterija bomo tako npr. predlagali uporabo določenih tehnik in orodij (npr. Kaizen, TQM, VSM ), medtem ko bomo za eliminacijo odpadnega določenega zelenega kriterija 14

31 (CO2, odpadki ) predlagali npr. alternativno uporabo goriv pri izvedbi transporta. Oba predloga naj bi tako vplivala na boljšo stroškovno učinkovitost podjetja in hkrati pozitivno poslovanje podjetij. 1.6 Predpostavke in omejitve Predpostavke Kot pomembno za doseganje zanesljivosti doktorske disertacije predpostavljamo verodostojnost pridobljenih sekundarnih in zbranih primarnih podatkov. Predpostavljamo, da obstaja enak interes podjetij po implementaciji posameznega koncepta logistike, vitke in zelene. Predpostavljamo, da slovenska podjetja stremijo k vitkim in trajnostnim pobudam. Predpostavljamo, da kljub temu, da podjetja trajnostnih rešitev navadno ne vidijo kot donosne, kvečjemu kot stroškovno potratne, slednja dojemajo kot nujna za trajnostni, dolgoročni razvoj. Predpostavljamo, da so slovenska podjetja različno razvita v smislu vitkosti in zelenosti ter da snovani model ne bo mogel popolnoma odstraniti izgub. Predpostavljamo, da se bo v bodoče ekonomski potencial danega modela predvsem zaradi dodatne želje po odstranjevanju izgub ter trajnostnega razmišljanja višal. Zaradi visoke ravni okoljskih zahtev v EU v primerjavi z drugimi državami sveta predpostavljamo, da se z ukrepi za minimiranje vplivov energetike na okolje oziroma z ukrepi za prehod v trajnostno energetiko preučevane države Slovenije in širše gledano EU soočamo s problemom delne relokacije vplivov na okolje (posebej emisij) in ne s popolnim preprečevanjem nastajanja le-teh. Pri izvedbi raziskave predpostavljamo, da so anketirani strokovnjaki na preučevanem področju ustrezno usposobljeni, izkušeni in kvalificirani (primerni) za podajanje mnenj ter da bodo v raziskavi skrbno sodelovali in podajali svoja osebna mnenja, ocene oziroma prepričanja in da ne bodo delovali v interesu tistih, ki jih zastopajo. Za dosego ciljev dela sta zaradi tematike dela potrebni multi- in interdisciplinarnost, ki sta vidni predvsem pri vključenosti več vidikov oz. dejavnikov Omejitve Kot prvo omejitev opredeljujemo časovno omejitev. Podatki, ki jih bomo uporabili v doktorski disertaciji, lahko v bodoče variirajo glede na sedanje, saj so odvisni od več dejavnikov, med drugim političnih odločitev ter ekonomske situacije. Ukrepi in izboljšave modelov za prehod iz zgolj vitkega razmišljanja v prav tako trajnostno so za doseganje čim večjih okolijskih koristi potrebni v čim krajšem časovnem obdobju. Raziskavo in predlog modela je zato potrebno izvesti v čim krajšem obdobju, kar pa omejuje nedostopnost aktualnih podatkov. Druga omejitev raziskave so finančna sredstva, potrebna za zbiranje (pridobivanje) potrebnih podatkov (posebej primarnih). Raziskava je finančno omejena in jo je nemogoče izpeljati brez določene, tudi finančne, pomoči. Sem spada primarno zbiranje podatkov, sekundarno pa tudi obdelava le-teh. Kot 15

32 naslednjo omejitev oziroma del omejitve omenjamo dostopnost pomembnih podatkov in informacij. Relevantni podatki in informacije, ki niso javno dostopni, a so bistveni za raziskovanje in pripravo disertacije, so vzroki, motivi in metode preprečevanja rabe modela s strani lobijev, uporaba oziroma prepoved uporabe patentiranih tehnologij in vplivi le-teh na okolje, poslovne skrivnosti vitkih in trajnostno naravnanih podjetij ter vzroki, motivi in metode odločanja na strani politike. Drugi del predhodno opisane omejitve predstavljata preverljivost in verodostojnost podatkov. Kot prvo lahko podatki, kot omenjeno, skozi čas variirajo, kot drugo je določene vire zaradi ovir nemogoče preveriti. Ker popolne objektivnosti ni mogoče doseči, se je za doseganje čim višje stopnje objektivnosti potrebno strogo držali izbranih metodologij raziskovanja. Omejitev v obliki resničnosti podatkov prav tako predstavljajo podatki, pridobljeni v različnih strokovnih in znanstvenih virih, kjer različni uveljavljeni avtorji objavljajo podobne, a vendar nekoliko različne podatke in ugotovitve. Njihova mnenja se razlikujejo glede primernosti implementacije posameznih ali hibridnih modelov, potencialov in smiselnosti izkoriščanja le-teh, predlogov ter tudi glede predvidenega bodočega razvoja energetike. V doktorski disertaciji so viri kritično ocenjeni in zastopani kot enakovredni. K omejitvam prav tako spada nedostopnost aktualnih statističnih podatkov. Zadnja omejitev je identifikacija vrhunskih strokovnjakov, njihova verodostojnost in pripravljenost za sodelovanje v raziskavi ter verodostojnost v raziskavi pridobljenih njihovih mnenj. 1.7 Pričakovani izvirni znanstveni prispevki Izvirni znanstveni prispevek doktorske disertacije je izdelava vitko-zelenega modela notranje logistike, ki bo služil vrednotenju vitkosti in zelenosti posameznega notranjega logističnega sistema. Model zaradi trenutne ekološke zanimivosti predstavlja okoljsko komponento, zaradi obravnave vitke paradigme pa prav tako ekonomsko komponento. Tovrsten model bo predstavljal celovit, sistemski pristop k obravnavani problematiki notranje logistike podjetij in bistveni napredek na področju oblikovanja modelov hibridnih sistemov, predvsem vitko-zelenih. Ker ima vključeno tovrstno komponento, ga bodo lahko raziskovalci prav tako uporabili kot model, ki bo služil kot pomoč akademski in strokovni javnosti. Raziskava bo pripomogla tudi praksi, ki se ukvarja z implementacijo vitkih ali zelenih paradigem v realno logistično okolje. Zasnova modela bo naravnana tako, da bo omogočila aplikativnost pri nas in v tujini. Model bo razvit v realnem okolju, na podlagi realne situacije. Zasnova modela bo zastavljena sledeče. Glede na močan vpliv na celotni strošek ima notranja logistika pomembno vlogo pri določanju celovite konkurenčnosti podjetja. V podjetjih se namreč dogaja slednje: podjetje, ki ne more učinkovito izrabiti lastnih virov s tem, da ustvarja vrednost za njegove odjemalce, ne bo preživelo v današnjem težkem poslovnem okolju. Posledično obstaja velika potreba po izboljšavah notranje logistike. Iz tega lahko zaključimo, da se bomo v doktorski disertaciji osredotočili predvsem na dani segment logistike, posledično njeno potencialno izboljšavo. Slednje namreč predstavlja velik potencial. 16

33 Dani model bo z ocenitvijo posameznih kriterijev najprej omogočal samoevalvacijo notranje logistike z vidika vitke paradigme, posledično izboljšave na tovrstnem področju. Omenjena paradigma skuša izboljšati kvaliteto in produktivnost z odstranjevanjem izgub ter hkrati znižati čas in stroške ter zadovoljiti potrebe kupca (Ryder, 2011; Venkat & Wakeland, 2006). Vitko tako skuša optimirati procese znotraj celotne logistike, v iskanju poenostavitev ter odstranjevanja aktivnosti, ki ne dodajajo vrednosti. Vitka paradigma med drugim želi zmanjšati delovno silo, zmanjšati prostor, povečati zmogljivost kapacitet, zvišati fleksibilnost sistema ter uporabo standardnih komponent (Pettersen, 2009). Nasprotno od ocenitve vitkosti notranje logistike posameznega podjetja pa ocenitev zelenosti omogoča evalvacijo t. i. zelenosti notranje logistike podjetij ter stremi k nižanju okoljskih vplivov z odstranjevanjem okoljskih izgub v organizacijah (EPA, 2007). Zeleno je osredotočeno na dosego dobička ter cilje deleža trga z nižanjem okoljskih tveganj in vplivov z izboljšanjem okoljskih učinkovitosti organizacij in njihovih partnerjev (Zhu, Sarkis & Lai, 2008). Zelena paradigma zadeva prakse, kot so nižanje, ponovna uporaba, predelava, recikliranje, vračilo ter ponovna proizvodnja (S. K. Srivastava, 2007). Slika 6 prikazuje ključne cilje modela: zagotavljanje kakovosti, nižanje stroškov in nižanje CO2 ter izpolnitev ciljev. Vsi trije cilji se ne smejo dojemati posamično, saj delujejo drug na drugega in so med seboj povezani. Slika 6: Cilji modela Cilji modela Zagotavljanje pretočne zmogljivosti Uspešnost pri odstranjevanju izgub (7 + 1 izgub, neučinkovita raba virov (odpadki, emisije)) Zadovoljeni osnovni cilji logistike: točnost, hitrost, kakovost Zadovoljna stranka Izpolnitev ciljev Optimalno ter trajnostno naravnani procesi notranje logistike Nižanje stroškov ter CO2 Nižanje stroškov z vidika odstranitve izgub Odstranitev okoljskih izgub (emisije, odpadki) Na podlagi aktualnosti obeh paradigem in manjka raziskav, ki bi združevale obe paradigmi, predvsem modela, ki bi podjetjem omogočal ovrednotenje vitkosti oz. zelenosti lastne notranje logistike ter posledično nižanja izgub na obeh področjih, bo oblikovan konceptualni okvir modela vitko-zelene notranje logistike. 17

34 2 Vitka in zelena notranja logistika V pričujočem poglavju bodo predstavljena teoretična izhodišča ter nekateri osnovni pojmi, ki so ključnega pomena za naš empirični del raziskave. Najprej bo predstavljena notranja logistika, ki ji bosta sledili vitka paradigma z vsemi izgubami vitkosti (npr. prostor, čas, premiki, ipd.) ter vitka filozofija podjetij. Sledila bo predstavitev zelene paradigme ter na samem koncu kombinacija vitke in zelene paradigme. Opredeljeno bo srečanje praks vitke in zelene paradigme, primerjava posameznih parametrov vitke in zelene paradigme ter njune podobnosti in razlike. 2.1 Notranja logistika Logistika zavzema učinkovite logistične aktivnosti vse od oskrbovalnih aktivnosti, preko prodajnih in vse do poslovnih aktivnosti. Znotraj omenjenega se izvajajo logistični procesi notranje (interne ali intra) logistike, ki so ključnega pomena (Slika 7). Slika 7: Notranja logistika znotraj koncepta moderne logistike Notranja logistika zajema vse logistične procese znotraj podjetja, in sicer od skladišča vhodnega blaga (material, informacije, energija) do skladišča gotovih proizvodov. Med drugim se posredno ukvarja z zaposlenimi, delovnimi sredstvi in delovnim okoljem. Slednja naj bi znašala približno 20 % celotnih stroškov končnega proizvoda ter predvsem zaradi manjka zanimanja v preteklosti ter vpliva modernih trendov (npr. internet stvari, industrija 4.0, podatkovno rudarjenje, okolju prijazne tehnologije ipd.) predstavlja veliko priložnost za izboljšave. Notranja logistika je termin, ki obsega vse tehnične sisteme in poslovne storitve pri upravljanju z materiali znotraj industrijskih podjetij, trgovcev na drobno in debelo ter vladnih institucij. Procesi v domeni intralogistike so ključnega pomena za upravljanje pretoka blaga preko celotne OV, saj zagotavljajo zanesljiv in predvidljiv pretok materialnih dobrin v uporabniška vozlišča OV (Nagel, Roidl & Follert, 2008). Intralogistični forum Intralogistics Forum of the Verband Deutscher Maschinen und Anlagenbau (VDMA) definira notranjo logistiko kot organizacijo, kontrolo, izvedbo in optimizacijo materialnih in informacijskih tokov znotraj tovarn, prav tako pa tudi pretovarjanje blaga v industriji, distribuciji in objektih javnega sektorja (Hompel, 2008). 18

35 Domena notranje logistike se širi v območju konflikta med sistemi s preprostim ročnim poslovanjem ter nekaj tehničnimi rešitvami, ki dodajo majhno dodano vrednost visokoavtomatiziranim, kompleksnim sistemom, ki vključujejo več organizacijskih površin in funkcionalno specializiranih rešitev. Aplikacije intralogističnih sistemov so komisionirni sistemi, montažne linije v avtomobilski industriji, sistemi za ravnanje s prtljago na letališčih in visokih dinamičnih distribucijskih centrih ipd. Intralogistika zapolnjuje ključno mesto inženirstvom ter gospodarstvom, ki delujejo v globalnih OV (Arnold, 2007; Ten Hompel, Schmidt & Nagel, 2007). Notranja logistika je čedalje kompleksnejša, čemur botruje čedalje višja uporaba naprednih tehnologij ter individualnih rešitev, prilagojenih vsakemu sistemu posebej. Prav tako se danes bolj osredotoča na storitev za razliko od preteklosti, kjer se je bolj osredotočalo na proizvod. V mnogih primerih cene namreč padajo, razlika v ceni pa se nadomešča z izpopolnjenimi oz. celo povsem novimi storitvami. Kartnig, Grösel & Zrnić (2012) so v svoji raziskavi proučevali megatrende, ki vplivajo ali pa še bodo izrazito vplivali na področje notranje logistike. Megatrendi, ki so jih omenili, so demografske spremembe, nova stopnja individualizacije, hitro razvijajoči se zdravstveni standardi, kulturna raznolikost, novi vzorci mobilnosti, digitalizacija, učenje iz narave, vsepovsod navzoča inteligenca, združevanje tehnologij, globalizacija, ekonomija, ki temelji na znanju, poslovni ekosistemi, sprememba poslovnega življenja, novi potrošniški vzorci, revolucija v porabi energije in virov, klimatske spremembe ter okoljski vpliv, urbanizacija, nove svetovne politične ureditve ter naraščajoče globalne varnostne grožnje. Za nas zanimivi megatrendi, ki vplivajo na notranjo logistiko, so predvsem globalizacija, katere glavni gonilnik je, kot že omenjeno, tehnično-tehnološki napredek, predvsem v komunikaciji in transportu, ter nato urbanizacija, predvsem zaradi potrebe po primernih infrastrukturnih rešitvah, in revolucija v porabi energije in virov zaradi porabe strateških virov (npr. fosilnih goriv, sveže vode, kovin in mineralov), uporabe alternativnih energetskih virov in obnovljivih virov energije. Razvoj notranje logistike predstavlja veliko priložnost v industriji, saj podjetja s sočasno preureditvijo proizvodnega in notranjega logističnega sistema, prav tako z uporabo novih tehnologij, izrazito povečajo svojo konkurenčnost na domačem in tujem tržišču. Sodoben razvoj notranje logistike zahteva sočasno obravnavo proizvodno-skladiščne infrastrukture, transportno-skladiščne tehnike in tehnologije ter informacijske podpore, izhajajoč iz informacijskega in materialnega toka skozi podjetje. Zahteve prakse usmerjajo znanstvenike k vključevanju zahtev glede varovanja okolja, ergonomije, varnosti in zdravja ter družbenih in ekonomskih vplivov. Na notranjo logistiko imajo močan vpliv prav tako klimatske spremembe ter okoljski vplivi, predvsem zaradi emisij CO2 ter globalnega segrevanja, povečanega števila okojskih problemov, čistih tehnologij ter odgovornejših pristopov podjetij, ter tudi združevanje tehnologij, npr. materialni inženiring ter pogonski sistemi, umetna inteligenca, robotizacija ipd. Zaradi zgoraj omenjenih megatrendov je smiselna nadaljnja proučitev vitkosti in zelenosti na področju notranje logistike. 19

36 2.2 Vitka paradigma Vitko razmišljanje izhaja iz Toyotinega proizvodnega sistema (Monden, 1983; Ohno, 1988; Shingo, 1981, 1988), prav tako pa je predmet dela z naslovom The Machine that changed the world (Womack, Jones & Roos, 1990). V tem se primerjajo japonske proizvodne metode s tradicionalnimi, zahodnjaškimi metodami masovne proizvodnje. Z začetki filozofije vitkega razmišljanja so se prav tako ukvarjali Krafcik & MacDuffie (1989) ter Goldsby & Martichenko (2005), in sicer o njenem razvoju nekje v petdesetih, kot dodaten kontrast k izrazu JIT, uporabljenem s strani japonskih avtomobilskih proizvajalcev (npr. Toyota), ki so predhodno uporabljali metode masovne proizvodnje. Slednji so s tem podajali odgovor na razvijajoče se proizvodne procese, ki so operirali z minimalnim odpadom (Taj, 2008). Delo Lean Thinking: Banish Waste and Create Wealth in your Organization (Womack & Jones, 1996) je prav tako ključnega pomena v zgodovini vitkega, saj povzema vitke principe ter zakoliči izraz vitka proizvodnja. Slednja se po Liker (2004) osredotoča na odstranjevanje procesnih izgub, kar ne pomeni zmanjševanja človeških virov, ampak širjenje kapacitete človeških virov z zniževanjem stroškov ter časovnim skrajševanjem cikla med odjemalčevim naročilom ter datumom prejetja naročila. Flott (2002) stremi k doseganju tekočega proizvodnega toka z zmanjševanjem izgub ter povečanjem vrednosti posameznih aktivnosti. Nekateri analitiki prav tako trdijo, da v kolikor organizacija ne privzame strategije vitke proizvodnje, podjetje ne more konkurirati trenutni globalni konkurenci za višjo kakovost, hitrejšo dostavo ter nižje stroške. Pretočnost znotraj organizacij, poleg učinkovitih proizvodnih procesov, prav tako zahteva učinkovite logistične procese. Predvsem slednji pa po mnenju Bednár, Horňáková & Vidová (2013) predstavljajo največji potencial za odstranitev izgub ter posledično potencialne izboljšave. Zaradi potrebe po učinkovitih logističnih procesih se je tako pojavil nov pojem vitka logistika, ki je po Baudin (2004) logistična dimenzija vitke proizvodnje. Le-ta prilagaja pristope k strukturi povpraševanja po različnih predmetih, po načelu ena velikost ustreza vsem. To je vlečni sistem (angl. pull system): materiali se premikajo, ko se sprožijo signali, da so na njih pripravljeni. Sam termin je bil in bi lahko bil apliciran na storitve, ampak je bolj kot ne osredotočen na proizvodnjo kot domeno, ki je bogata v logističnih konceptih, pristopih ter tehnikah, ki bi jih lahko označili kot vitke ali zato, ker so del Toyotinega proizvodnega sistema, ali pa so le-ti bili prisvojeni iz njegove uporabe v različnih kontekstih. Vitka logistika zajema večje število orodij in tehnik, nekateri raziskovalci so jih kategorizirali glede na področje vpeljave, in sicer na interno in eksterno orientirane vitke prakse (Olsen, 2004; Panizzolo, 1998a; Shah & Ward, 2003). Panizzolo (1998b) jih je npr. razdelil na šest področij: (1) procesi in oprema, (2) proizvodnja, načrtovanje in nadzor, (3) človeški viri, (4) oblikovanje produkta, (5) odnosi z dobavitelji ter (6) odnosi z odjemalci. Prve štiri so opredeljene kot interno orientirane, zadnji dve pa eksterno orientirani vitki praksi. Na podlagi zgoraj zapisanega ugotavljamo, da lahko v samem bistvu koncept vitke logistike opredelimo izrazito poenostavljeno. Slednje opredeljujemo kot odstranjevanje izgub iz vseh logističnih procesov ter posledično strmenje k procesni popolnosti. 20

37 2.2.1 Izgube V skladu z Womack & Jones (2005) so procesi znotraj organizacije razdeljeni na tiste, ki dodajajo resnično vrednost produktu (5 %), tiste, ki so potrebni in ne dodajajo vrednosti (35%), in tiste, ki ne dajejo nobene vrednosti produktu (60 %). Glede na to Jones, Hines & Rich (1997) trdijo, da se je, v kolikor želimo doseči optimalno učinkovitost v procesu izboljšanja trenutnega stanja posamezne organizacije, potrebno osredotočiti predvsem na teh 60 % v povezavi s postopki, ki ne dodajajo nobene vrednosti produktu. Slika 8: Razdelitev procesov PROCESI Procesi, ki ne dodajajo vrednosti Procesi, ki so potrebni, ampak ne dodajajo vrednosti Procesi, ki dodajajo vrednost Tako imenovano vitko razmišljanje se osredotoča predvsem na teh 60 % ter se po Harrison & Van Hoek (2008) osredotoča na odstranjevanje izgub z vseh vidikov poslovanja in s tem prav tako s kupčevega vidika na oplemenitev vrednosti. Po Harrison & Van Hoek (2008) se za izgube štejejo: Izgube zaradi prevelike proizvodnje (narediti ali dostaviti preveč, prezgodaj ali ob primeru slučaja). Cilj bi v tem primeru moral biti JIT ne prezgodaj in ne prepozno. Prevelika proizvodnja ustvari neenakomernost materialnega toka kar je slabo za kvaliteto ter produktivnost. To je najpogosteje največji vir izgub. Izgube zaradi čakanja: se zgodijo, kadar čas ni uporabljen učinkovito. Pokažejo se pri čakanju na izvajalce, dele ali pa pri čakanju odjemalcev. Izgube zaradi transportiranja: premikanje delov iz enega procesa na drugega; ne ustvarja nobene vrednosti. Dvojno upravljanje, tračni transporterji ter neracionalni dvigi z viličarji so primeri teh izgub. Postavitev procesov eden blizu drugega ne samo minimira izgube, ampak tudi izboljša komunikacijo med njimi. Izgube zaradi nepotrebnih aktivnosti: primer je uporaba velikega, centralnega procesa, ki se deli med več linijami. Drug primer je proces, ki ni sposoben dosegati kvalitetnih standardov, kot so zahtevani s strani odjemalcev. Izgube zaradi nepotrebnih zalog: zaloge so jasen znak, ki kažejo na to, da je bil tok moten ter da obstajajo inherentni problemi v procesu. Zaloge ne samo skrivajo težave, ampak tudi povečujejo dobavne roke ter potrebe po prostoru. Po Goldsby & Martichenko (2005) je na vrhu seznama izgub ravno preveč zalog. Slednja sta mnenja, da je potrebno odstraniti celotne zaloge, ki niso potrebne za podporo operacijam ter v takojšnjo potrebo odjemalcu. Izgube zaradi nepotrebnih gibov/premikov: če se izvajalci morajo upogibati ali pretirano stegovati, so to nepotrebni gibi. Dodaten nepotreben gib je npr. hoja med posameznimi procesi. Izgube zaradi napak: proizvajanje napak stane denar in čas. Dlje kot se napaka ne zazna (sploh, če pride v roke odjemalcu), višja je cena. 21

38 Slika 9: Izgube Poleg odstranjevanja izgub je cilj vitkega upravljanja, po mnenju Antunes, Sousa & Nunes (2013), postavitev ljudi v središče procesov s tem, da na vseh nivojih izkoristijo prednosti njihovih zmožnosti. Nekateri učenjaki štejejo slednje med dodatno, osmo izgubo Vitka filozofija podjetij Olexa (Olexa, 2002a, 2002b) ter Bateman (2000) se strinjata, da morajo podjetja predvsem zaradi številnih strategij in taktik znotraj vitkega koncepta nanj gledati kot na privzeto filozofijo podjetja. Moore (2001) meni, da bi na uvedbo tovrstnega razmišljanja morali gledati kot na filozofijo ali stanje, ne pa zgolj na proces. Ohno (1988) trdi, da se uvedba vitkih konceptov v Toyoti ni razvila preko noči, ampak skozi uvedbo inovacij v razvojnem razdobju 30. let. Hancock & Zaycko (1998) med drugim trdita, da morajo podjetja, ki uvajajo vitko razmišljanje v proizvodnji, to prenesti tudi na ostale oddelke, če želijo prejemati sadove celotne uvedbe vitkega. Utley, Westbrook & Turner (1997) ter McNabb & Sepic (1995) pravijo, da uvedba vitke filozofije ni enostavna ter da je bila korporacijska kultura okrivljena za marsikateri vitki neuspeh. Bertezzagni (1999) ter Schonberger (1996) navajata, da je potrebno zaposlene v organizaciji pripraviti do razmišljanja in obnašanja, ki pripomoreta k izkoristku celotnega 22

39 vitkega potenciala. S to percepcijo se prav tako strinjajo Henderson, Larco & Martin (1999), ki so mnenja, da mora obstajati prava kultura med zaposlenimi v podjetju, da lahko podjetje izkorišča polni potencial vitkega razmišljanja. Ohno (1988) je prikazal, da Toyotin proizvodni sistem ni bil zgolj proizvodni sistem, ampak popolnoma upravljavski sistem. S to miselnostjo se povezuje Turfa (2003), ki meni, da je cilj posameznih podjetij, da vitko razmišljanje postane način poslovanja podjetij; to je pot, ki se nikoli ne konča. Vitka logistika je tako privedla logistiko na višji nivo učinkovitosti, ki omogoča hitrejšo dostavo dobrin strankam, kar pa v nasprotnem primeru lahko predvsem zaradi hitrejših manipulacij privede do negativnega vpliva na okolje. Vitko po mnenju Venkat & Wegeland (2006) namreč temelji na predpostavki, da skrčenje časa odkriva skrite probleme kakovosti in da njihova rešitev vodi do izboljšanih, stroškovno učinkovitih poslovnih procesov. Logistični trendi, poleg implementacije vitkosti, pravijo, da moramo prav tako razviti in privzeti trajnostne, zelene logistične upravljavske prakse. Na nekaterih vidikih se tako vitkosti in zelenost lahko povežeta. Venkat & Wegeland (2006) na primer menita, da v kolikor skrčenje časa implicira na nižje emisije, potem je vsak vitek sistem vedno bolj zelen, kot je izmerjeno glede na emisije. V kolikor zmanjševanje časa ne vodi do nižjih izpustov, je potrebno najti način oz. nadaljnje spremembe vitkega sistema, da slednji postane bolj zelen. 2.3 Zelena paradigma Zaradi višanja cen energije in surovih materialov, trenutnih klimatskih sprememb ter strožjih okoljskih regulativ se podjetja soočajo z večjimi pritiski kot kadarkoli doslej. Slednje ustvarja nove izzive, med drugim tudi za notranjo logistiko. Skjoett-Larsen (2000) je napisal futuristično delo o evropskih podjetjih, ki se soočajo z novimi izzivi v naslednjem tisočletju. Ena izmed teh je prav tako zelena logistika. Avtor meni, da bodo v naslednjih petih do desetih letih zelene OV dominirale teorijo in prakso na logističnem področju. Slednje sta prav tako ugotovila Murphy & Poist (2003), ki sta primerjala ameriška in neameriška (kanadska in zahodnoevropska) podjetja glede na izbrane predpostavke glede okoljskih zadev, praks ter strategij. Zaznala sta, da obe vrsti podjetij delita iste poglede in prakse glede upravljanja okoljske logistike ter da bo skrb za okolje razširila obseg logistike, prav tako pa vplivala na to, kako logistiki opravljajo svoje delo. Z zeleno logistiko, ki vključuje integracijo okoljskih vidikov v logistiki (Dekker, Bloemhof & Mallidis, 2012), se je pojavil popolnoma nov sub-sistem logistike, ki uporablja nove modele in orodja. Trend tako nakazuje, da se je potrebno usmeriti iz tradicionalne logistike v zeleno logistiko (Beškovnik & Twrdy, 2015). Zelena logistika v okviru humanitarne logistike poziva vse zainteresirane strani, naj preučijo vpliv svojih dejanj na okolje. Glavni cilj zelene logistike je usklajevanje dejavnosti v OV na tak način, da so prednostne potrebe zadovoljene z najmanjšim stroškom oz. vplivom na okolje (Slika 10). Je glavni del povratne logistike (White, 2015). 23

40 Slika 10: Vplivi zelene logistike Ekonomski vplivi Ekonomska rast z industrializacijo ter novimi tehnologijami rezultira v povečanju odpadkov, odlaganjem ter slabim Povzeto odstranjevanjem. po: White (2015) Odprto ekonomsko/odprto trgovanje povečanje potovanj, kar vpliva na ogljični odtis. ZELENA LOGISTIKA Družbeni vplivi Slabše zdravje, manj kmetijske proizvodnje, vremenske spremembe ipd. Okoljski vplivi Onesnaževanje zraka, izraba gozdov, manjša kakovost zraka, izraba zemlje, biodiverziteta, odpadki ipd. Zelena notranja logistika, na katero se bomo osredotočili v naši raziskavi, se odvija na štirih operacijskih nivojih: (1) notranjih procesih in operacijah, (2) sestavnih delih in gonilnih mehanizmih, (3) strojih in opremi ter (4) medprocesnih delovnih pogojih. Po oblikovanju podlage za primerjavo, umeščeno v energetsko oceno in oceno virov za stroje, opremo in notranje procese, je lahko izvedeno vrednotenje trajnosti celotnega sistema. To je v zameno izhodišče za uvedbo postopkov, ki so razviti za ohranitev naravnih virov (Günthner & Tenerowicz, 2010). Tipična metrika za merjenje ekološke učinkovitosti vključuje ostanke (izhode), ki niso produkti, rabo materiala, rabo nevarnih odpadkov, rabo energije, rabo vode, zračne izpuste, nevarne odpadke ter onesnaženost vode (EPA, 2007). Nobena izmed teh ni direktno optimirana pri tipični vzpostavitvi vitkega sistema, tako da je težko vedeti, če vitek proces deluje v skladu z optimalnimi okolijsko-ekološkimi načeli. Simons & Mason (2003) sta razvila trajnostno naravnano kartiranje vrednostnega toka (angl. Value Stream Mapping; VSM) z dodajanjem trajnostne metrike (ogljikov dioksid, ki nastane v OV, deljeno s tržno težo proizvoda). Prav tako Karp (2005) svetuje dodajanje okolijskih vidikov k VSM. Drugi dodatki k konvencionalnemu VSM vključujejo kartiranje tokov, povezanih z uporabo energije, vode in materialov v skladu z iskanjem 24

41 skritih virov izgub v vrednostnem toku (EPA, 2007). Ideja slednjega je uporaba teh virov kart tokov, da lahko naslovimo okolijska vprašanja vzporedno s časovno kompresijo med razvijanjem popisa stanja prihodnosti. Na podlagi proučevanja literature je bilo ugotovljeno, da lahko zelene prakse podjetjem pomagajo postati vitkejša. S proučevanjem nagrajencev ter finalistov Shingovih nagrad Bergmiller & McCright (2009b) identificirata povezavo med zelenimi operacijami ter vitkimi rezultati. Ugotovila sta, da vitka podjetja, ki vključujejo zelene prakse, dosegajo boljše vitke rezultate kot podjetja, ki jih ne. Na kratko: njihove ugotovitve indicirajo, da samo takrat, kadar sta implementirani obe paradigmi simultano, lahko vitko in zeleno razkrijeta svoj polni potencial ter doprineseta bolj, kot če bi bila implementirana ločeno. Raziskovalci (Hansen et al., 2004; Kleindorfer et al., 2005) poudarjajo, da medtem, ko vitke prakse lahko vodijo do okoljskih doprinosov, obratno okoljske prakse pogosto vodijo do izboljšanih vitkih praks. 2.4 Vitka in zelena paradigma Kot že ugotovljeno, se vitka logistika osredotoča na odstranjevanje sedmih (ter dodatne) izgub, vezanih na učinkovito pretočnost, medtem ko se zelena paradigma osredotoča na okoljske izgube v obliki neučinkovite rabe ali proizvodnje odpadnega (Carvalho & Cruz- Machado, 2009; Mollenkopf et al., 2009). Kljub temu da imata ti dve paradigmi drugačne cilje za odstranitev odpadnega, ciljata na iste tipe odpadkov, predvsem skladiščnih, transportnih ter proizvodnih ali izhodov, ki niso produkti (Dües et al., 2013). Slika 11: Prikaz skupnih parametrov vitke in zelene paradigme Vir: povzeto po Dües et al.,

42 Preveč zalog v podjetju pomeni podjetju dodatna tveganja ter zadrževanje kapitala (Nicholas, 1998). Prav tako zaloge potrebujejo skladiščni prostor, ki mora biti primerno osvetljen, ogrevan ali ohlajen, kar se smatra kot odpadno z okoljskega vidika (Franchetti, Bedal, Ulloa & Grodek, 2009). Kar se tiče transporta, obe paradigmi stremita k optimalnejši izbiri transportnih sredstev, posledično smotrnejši rabi goriva, kar povzroča nižanje stroškov ter manjši vpliv na ozračje (Carvalho & Cruz-Machado, 2009; Venkat & Wakeland, 2006). Tehnike zmanjševanja odpadnega so pri obeh paradigmah pogosto podobne, z osredotočenostjo na poslovne in proizvodno-procesne prakse (Bergmiller & McCright, 2009b). Zmanjševanje odpadnega preko sprememb poslovnih praks dosežemo s prilagoditvijo korporacijske kulture podjetja (Mollenkopf et al., 2009). To pomeni spremembo vizije podjetja ter integracijo vitkega in zelenega v podporne funkcije. Obe, zelena in vitka paradigma, proučujeta, kako vključiti proizvodno ali procesno prenovo v skladu, da se podaljša uporaba produkta ali omogoči enostavno recikliranje produktov, prav tako pa tudi učinkovitejših procesov, torej s čim manj odpadnega (Sarkis, 2003a). Dües et al. (2013), ki so preučevali presek vitke in zelene paradigme v OV, so našli presek v naslednjih parametrih: odpadki in tehnike nižanja odpadkov, ljudje ter organizacija, zmanjševanje dobavnega časa, KKU: nivo storitve ter prav tako določena skupna orodja ter prakse, ki si jih delita. Glavna skupna točka je v cilju odstranitve odpadkov obeh paradigem. Kljub temu da je odpadek pri obeh paradigmah definiran drugače, obe ciljata na odstranjevanje odvečnega: odpadkov v najširšem smislu. Tabela 2 prikazuje detajlno primerjavo med posameznimi parametri vitke in zelene paradigme. Tabela 2: Primerjava parametrov vitke in zelene paradigme Parameter Vitka paradigma Zelena paradigma Splošno Namen Maksimizacija dobička preko nižanja stroškov (Carvalho & Cruz-Machado, 2009). Nižanje okoljskih tveganj ter vplivov preko izboljšanja okoljske učinkovitosti organizacij (SME, 2008; Carvalho & Cruz-Machado, Osredotočenost Odjemalci Zadovoljstvo odjemalcev Organizacijska struktura Osredotočenost na nižanje stroškov ter povečanje fleksibilnosti preko kontinuiranega odstranjevanja izgub (Mollenkopf et al., 2009; Vonderembse, Uppal, Huang, & Dismukes, 2006). Ekonomski odjemalci (SME, 2008), ki jih poganjajo stroški (Christopher & Towill, 2000). Zadovoljevanje odjemalcev z nižanjem stroškov ter pretočnih časov (Carvalho & Cruz- Machado, 2009). Statična organizacijska struktura z nekaj nivoji hierarhije (Vonderembse et al., 2006), ki 2009; Zhu et al., 2008). Osredotočenost na trajnostni razvoj ter zmanjšanje vpliva na okolje zaradi industrijskih aktivnosti preko odstranjevanja odpadkov ter onesnaževanja (Carvalho & Cruz-Machado, 2009; Mollenkopf et al., 2009). Profit, ljudje in planet (SME, 2008). Zadovoljevanje odjemalcev s tem, da se jih ozeleni (Hines, Holweg & Rich, 2004; KPMG, 2011; Mollenkopf et al., 2009; Yang et al., 2011). Notranji okoljski upravljavski sistem (ISO 14000), ki poziva vključitev zaposlenih (Bergmiller & McCright, 2009b; Gordon, 26

43 Dobavni čas Oblikovanje produkta Proizvodnja Zaloge Transport Poslovni rezultati Ključni kazalniki uspešnosti (angl. Key Perfrmance Indicator; KPI) Prevladujoči stroški Poglavitna orodja Tehnike reduciranja odpadnega dovoljuje krepitev zaposlenih 2001) z okoljskimi kriteriji za delitev tveganj (Bergmiller & McCright, 2009b). (Carvalho & Cruz-Machado, 2009). Notranja logistika Skrajšanje dobavnega časa, v Nižanje transportnega dobavnega časa, v kolikor slednje ne povečuje kolikor slednje ne zvišuje CO 2 izpustov stroškov (Vonderembse et al., (Venkat & Wakeland, 2006). 2006). Povečanje učinkovitosti z minimiranjem stroškov (Vonderembse et al., 2006). Vzdrževati visoko povprečno stopnjo izkoriščenosti, raba JIT praks, vlečni sistem (angl. pull system) dobrin skozi sistem, temelj na povpraševanju (Cox, 1999). Generira visok prihodek ter minimira zaloge preko verige (Vonderembse et al., 2006) v skladu z nižanjem stroškov ter sprostitvijo sredstev (Nicholas, 1998). Minimiranje razdalj upravljanja materiala med proizvodnjo, spodbujanje frekvenčnih manjših dostav zalog ter končnih produktov (Carvalho & Cruz- Machado, 2009). Poslovni rezultati Kvaliteta, stroški, dostava (Bergmiller & McCright, 2009b; Hines et al., 2004). Stroški, nivo servisiranja (Carvalho & Cruz-Machado, 2009). Fizični stroški (Christopher & Towill, 2000). Orodja VSM: globoko razumevanje vseh procesov, ki so potrebni, da pripeljejo produkt na trg (Simons & Mason, 2003). Vizija in strategija, inovacije, partnerstvo, operacije, podporne funkcije (Bergmiller & McCright, 2009b), 7 izgub: odstranitev izgub iz vseh operacijskih procesov, ki nastanejo zaradi prekomerne Ekološki dizajn ter življenjski cikel za evalvacijo okoljskih tveganj ter vpliva (Carvalho & Cruz-Machado, 2009; Gottberg, Morris, Pollard, Mark-Herbert & Cook, 2006; Zhu et al., 2008). Osredotočenost na učinkovitost virov ter nižanje odpadkov za okoljsko učinkovitost ter razvijanje ponovno-proizvodnih zmožnosti za integriranost povratnih/ponovno proizvodnih komponent (Sarkis, 2003b). Minimiranje zalog z nižanjem odvečnih materialov (Carvalho & Cruz-Machado, 2009) za povečanje prostora (Franchetti et al., 2009); predstavitvijo ponovno uporabnih/obnovljenih delov (Sarkis, 2003a). Znižanje dopolnitvenih frekvenc v skladu z nižanjem porabe goriva ter emisij CO 2 (Venkat & Wakeland, 2006). Kvaliteta, stroški, dostava, zadovoljstvo odjemalcev, pozicioniranje na trgu, ugled, oblikovanje produkta, procesni odpadki (Bergmiller & McCright, 2009a), CO 2, nivo servisiranja (Carvalho & Cruz-Machado, 2009), stroški, ki jih nosijo prihodnje generacije (UN, 1987). CO 2, nivo servisiranja (Carvalho & Cruz- Machado, 2009). Stroški, ki jih nosijo prihodnje generacije (UN, 1987). Ocena življenjskega cikla: globoko razumevanje vseh procesov, ki so potrebni, da spravijo produkt na trg s tem, da dajejo v obzir obliko, uporabo produkta ter end-oflife management oz. upravljanje po končni uporabi produkta (Kainuma & Tawara, 2006). Produktno preoblikovanje, procesno preoblikovanje, zamenjava, podaljšana uporaba, razstavljanje, ponovna proizvodnja, zmanjšanje, notranja poraba stranskih proizvodov, povratna embalaža, segregacija odpadkov, recikliranje, razpršitev tveganj, ustanavljanje trgov, zavezništva (Bergmiller 27

44 proizvodnje, čakanja, transporta, neprimernega procesiranja, napak in nepotrebnih zalog ter gibanja (Cox, 1999). Orodja/prakse VSM (Simons & Mason, 2003) minimizacija zalog, višja raven utilizacije resursov, širitev informacij preko mreže, JIT krajši dobavni časi (Carvalho & Cruz-Machado, 2009). & McCright, 2009b; Melnyk, Sroufe & Calantone, 2003). Trajnostni VSM (Simons & Mason, 2003) učinkovitost porabe resursov, zmanjšanje odpadnih ter nepotrebnih materialov, odpadkov (energija, voda, surovi materiali ter minimizacija izhodov, ki niso produkti), zmanjšanje transportnega dobavnega časa, zmanjšanje polnitvenih frekvenc, integracija povratnih materialov ter informacijskega toka v OV, delitev okoljskih tveganj (Carvalho & Cruz-Machado, 2009). Iz Tabele 2 je jasno razvidno, da sta si vitka in zelena paradigma kljub določenim nasprotovanjem dostikrat kompatibilni. Slednje prav tako zaznavamo na področju notranje logistike. 2.5 Diskusija Logistika v današnjem času predstavlja ključni del poslovnih, ekonomskih sistemov ter vsakodnevnega življenja. Glede na znatno znižanje stroškov proizvodnje ter dela je za podjetja nižanje logističnih stroškov postalo eno izmed ključnih izzivov, s katerimi se soočajo na dnevni ravni. Poleg izboljšanja stroškovne učinkovitosti, ki je glavna posledica učinkovite logistike, se morajo moderna podjetja v dananšnejem času prav tako osredotočati na čim bolj trajnostno upravljanje zaradi potrebe po nižanju vpliva na okolje. Poglavje teoretičnih izhodišč tako predstavlja pregled literature štirih poglavitnih tem: notranje logistike, vitke logistike, zelene logistike ter kombinacije obeh paradigem. Pregled teorije je tako identificiral nekaj vrzeli na vseh področjih ter tako predstavil različne načine razmišljanja o možni interakciji obeh paradigem. Očitno je, da so bile izvedene določene raziskave na obeh področjih, kljub temu pa je bilo zaznati manko na področju raziskav, ki bi hkratno zajemale obe področji skupaj. Prav tako je bilo na podlagi literature za obe področji skupaj zaznati močan interes gospodarstva. Kleindorfer et. al (2005) je skupno raziskoval področja vitke, zelene in globalne strategije OV ter zaključil, da ko bodo okoljski predpisi nekoč postali strožji, bodo podjetja prisiljena razmišljati o tovrstnih interakcijah paradigem. Sinergija posameznega partnerja pozitivno vpliva na drugega ter posledično povečuje koristi te oblike simbioz. V kolikor povzamemo, teoretična izhodišča predstavljajo začetno točko za nadaljnje raziskave, v katerih bomo razvijali vitko-zelen notranjelogistični model. Model bo zajemal tako ekonomski kot trajnostni vidik ter tako predstavljal orodje za izboljšavo obeh področij v praksi. V nadaljevanju bo predstavljen metodološki okvir, kjer bodo natančno opisane izbrane in uporabljene kvantitativne in kvalitativne metode raziskovanja. Z uporabo slednjih bo tako uporabljen pristop mešanih metod raziskovanja (angl. mixed method research). 28

45 3 Metodologija izdelave modela za načrtovanje vitke in zelene notranje logistike V poglavju metodološki okvir bodo najprej prestavljene raziskovalna strategija ter uporabljene metode, sledila bo opredelitev raziskovalnega pristopa ter raziskovalni načrt. Kasneje bo predstavljena empirična baza, kjer bo predstavljena izbira študije primera ter selekcija podatkov. Sledilo bo poglavje izbira podatkov, zanesljivost in verodostojnost ter empirični podatki, kjer bo izveden pregled industrije ter trendov in predstavljena študija primera. Sledila bo diskusija. 3.1 Raziskovalna strategija in uporabljene metode Zaradi izrazite kompleksnosti področja bo znanstveno-raziskovalno delo temeljilo na uporabi več znanstvenih metod raziskovanja. V okviru deskriptivnega pristopa nameravamo tako uporabiti več metod. Prva bo metoda deskripcije, ki jo bomo uporabili pri predstavitvi teoretičnih izhodišč in za opisovanje ključnih dejstev, modelov, metod, orodij, faz in konceptov, pomembnih za raziskovanje vitke in zelene paradigme ter njunih modelov. Teoretična izhodišča ključnih vsebinskih sklopov doktorske disertacije bomo opredelili z metodo analize. Sledila bo metoda komparacije, s pomočjo katere bomo v okviru znanstvenoraziskovalnega dela povzemali spoznanja drugih avtorjev v povezavi z izbranim raziskovalnim problemom. Zadnja bo metoda kompilacije, s pomočjo katere bomo primerjali dejstva, pojave ter procese posameznih vsebinskih sklopov. Znanstvenoraziskovalno delo bodo zaznamovale prav tako naslednje metode: metoda dedukcije, s pomočjo katere bomo na teoretičnih izhodiščih zasnovali pomembnejše sklepe o povezanosti med vitko in zeleno paradigmo ter metoda indukcije, s pomočjo katere bomo lahko opredelili smiselnost problema ob začetku in tudi v empiričnem delu, ko bomo preverjali hipoteze raziskave, ki jih bomo že predhodno opredelili s pomočjo deduktivne metode. Sledile bodo: metoda modeliranja, s katero bomo prikazovali posamezna celotna področja raziskave, bolj specifično pri integraciji posameznih kriterijev v skupni model z namenom pridobitve koncepta vrednotenja vitko-zelenega notranjega logističnega sistema ter metoda spoznavnega procesa, s pomočjo katere bomo zbirali dejstva, informacije, podatke, definicije ter je splošna metoda našega znanstvenoraziskovalnega dela. 3.2 Raziskovalni pristop Raziskovalna metodologija za dosego želenih ciljev sestoji iz več faz. Prvi cilj lahko dosežemo preko pregleda obstoječe tuje in domače strokovne in znanstvene literature. S pregledom obstoječe literature želimo predvsem opredeliti vitko in zeleno paradigmo, njuno pomembnost, karakteristike ter potencialne povezave za potrebe akademikov, prav tako pa tudi praktikov. 29

46 Iz tega razloga bomo izvedli strukturiran pregled dosedanjih raziskav, ki bo omogočal celovito razumevanje potrebe po implementaciji obeh paradigem v okviru notranje logistike. Pregled bo prav tako izveden zaradi potrebe po identifikaciji glavnih konfiguracij ter prispevkov vitke in zelene logistične paradigme, njunih kombinacij ter kompromisov. Začetno pridobivanje teoretičnih izhodišč bo zagotovilo vsebinsko podlago za načrtovanje modela. Sledila bo zasnova modela, ki jo bo tako nadgradila kvantitativna raziskava, izvedena na osnovi anketiranja. V raziskavi bomo uporabili metode, povezane z zbiranjem podatkov. Doprinos za modeliranje vitke in zelene notranje logistike bo razvit skozi konceptualni okvir. Slednji išče navzkrižne podatke med posameznimi informacijami, zbranimi s strani pristopa vitke in zelene paradigme. Ključni kazalnik prvega vidika je zaradi težnje po eliminaciji izgub strošek, medtem ko je ključni kazalnik drugega nižanje CO2 na vseh ravneh. Na podlagi dveh osnovnih ciljev (primarno nižanje stroškov ter CO2, ostalo sekundarno) želimo snovati model za načrtovanje vitke in zelene notranje logistike. Na začetku je potrebno analizirati in obdelali posamezna področja modela. Le-tega smo na podlagi pregleda literature, lastnih izkušenj ter nasvetov strokovnjakov iz gospodarstva ter akademije razmejili na pet področij: (1) notranji logistični procesi, (2) ergonomija ter načrtovanje prostora, (3) človeški viri (vodstvo in zaposleni), (4) strateško načrtovanje ter (5) rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja. Skupen cilj posameznega področja predstavlja določitev konkretnih kriterijev, pomembnih za načrtovanje, management ter nadzor operacijskih procesov znotraj notranjega logističnega sistema posameznega podjetja. Cilji se bodo z vsakim korakom navzdol konkretizirali, dokler ne bodo dosegli najnižje točke, ki bodo v tem primeru posamezni kriteriji vsakega področja Anketna raziskava Prvi ključni temelj empiričnega raziskovanja bodo predstavljale statistične metode, s pomočjo katerih bomo zbirali in analizirali podatke, zbrane v anketni raziskavi. Razlog za uporabo statističnih metod je v vrednotenju slovenskih logističnih podjetij glede posameznih kriterijev vitke in zelene notranje logistike. V okviru te raziskave bomo tako najprej zbirali podatke z elektronskim in pisnim spraševanjem na opredeljenem vzorcu in analizirali podatke s pomočjo programa SPSS (Statistical Package for the Social Sciences; Slika 12) ter programa Excel za Windows (osnovne analize). Glavna empirična raziskava bo temeljila na merjenju v določenem časovnem intervalu ter na izdelanem merskem instrumentu, kar pomeni, da bodo metode zbiranja in obdelave podatkov vodilo raziskave. 30

47 Slika 12: Programska oprema SPSS Sledila bo analiza in obdelava obstoječih merskih lestvic posameznih kriterijev ter snovanje instrumenta za njegovo merjenje. Nadaljevali bomo z merjenjem in validacijo merilnega instrumenta z ocenjevanjem dimenzionalnosti, veljavnosti in zanesljivosti Faktorska analiza Pri proučevanju kompleksnih pojavov moramo pogosto upoštevati veliko medsebojno odvisnih spremenljivk. Če pri analizi njihovega vpliva na odvisno spremenljivko uporabimo multiplo regresijsko analizo, izgubimo precejšen del informacij, vsebovanih v neznačilnih regresorjih, ki jih v nadaljnji analizi ne upoštevamo. Zato v takih primerih uporabimo faktorsko analizo, ki nam z uvedbo sintetičnih spremenljivk, tj. faktorjev, zmanjša število spremenljivk. Pri klastrski analizi združujemo v skupine enote, pri faktorski analizi pa spremenljivke (Bastič, 2006). V raziskavi bomo tako izvedli več faktorskih analiz. Pri le-teh gre torej za iskanje povezav med spremenljivkami, tako da poskušamo najti novo množico spremenljivk (Lawley & Maxwell, 1971). Pri nekaterih spremenljivkah so zgolj zaradi opravljanja različnih analiz po smiselnosti združevali njihove vrednosti in jih tako rekodirali, torej spremenili stare vrednosti spremenljivke v nove vrednosti (Kropivnik, Kogovšek, & Gnidovec, 2006; Mlaker Kač, 2014). Bastičeva (2006) navaja, da s faktorsko analizo opredelimo nekaj faktorjev, ki pojasnijo čim večji delež celotne variance. Namesto velikega števila spremenljivk vključimo v nadaljnje analize samo manjše število faktorjev. Prvi faktor je zato določen tako, da pojasni čim večji delež celotne variance. Drugi je izbran tako, da je neodvisen od prvega in pojasni čim večji delež še nepojasnjene variance. Na podoben način so določeni še preostali faktorji. Potek faktorske analize je možno opisati z naslednjimi koraki (Bastič, 2006): (1) določitev spremenljivk in analiza odvisnosti med njimi (2) odločitev o številu faktorjev ter (3) vsebinska opredelitev faktorjev. 31

48 Slika 13: Trije koraki za izvedbo faktorske analize določitev spremenljivk in analiza odvisnosti med njimi odločitev o številu faktorjev vsebinska opredelitev faktorjev (1) Prva faza se nanaša na izbor spremenljivk, ki jih bomo upoštevali v faktorski analizi. Te izberemo na osnovi predhodnih raziskav ali naše presoje. Število izbranih spremenljivk določa velikost vzorca. Izkustveno pravilo kaže, da naj so v vzorcu vsaj 4 k enote, kjer je k število spremenljivk. Odvisnost med spremenljivkami proučujemo s korelacijsko matriko. Faktorska analiza namreč ni smiselna, če obstaja šibka povezanost med spremenljivkami (Bastič, 2006). Omenimo še parametre, ki so za našo raziskavo pomembni. Zanesljivost merjenja se bo ugotavljala s Cronbachovim α. Lestvica je prevzeta po Ferligoj, Leskovšek in Kogovšek (1995), ki kot vzorno zanesljivost opredeljujejo vrednost Cronbachovega α nad 0,80, vrednost med 0,60 in 0,80 predstavlja zmerno zanesljivost in vrednost, manjša kot 0,60, slabo zanesljivost. Kaiser-Meyer-Olkin test (v nadaljevanju KMO test) v programu SPSS meri med vrednostmi 0 in 1 ustreznost vzorčenja. Bližje kot je vrednost številu 1, bolj je zaznati kompaktno analizo, kjer faktorska analiza podaja značilne faktorje, primerne za nadaljnjo uporabo v raziskavi. Vrednosti med 0,5 in 0,7 so označene kot zmerno primerne, med 0,7 in 0,8 kot primerne, vrednosti med 0,8 in 0,9 kot zelo primerne in med 0,9 in 1 kot odlične (Kaiser, 1974). Za našo analizo je še pomembno preverjanje enakosti varianc, kar je bilo izvedeno z Bartlettovim testom zaokroženosti, pri čemer je pomembno, da je opravljen test statistično značilen (vrednosti signifikance so v tem primeru manjše od 0,05) (Bartlett, 1937). (2) V naslednjem koraku določimo nove, to je sintetične spremenljivke, ki jih bomo imenovali faktorji. Za to je možno uporabiti dve metodi. Pri metodi glavnih komponent so faktorji določeni kot linearna kombinacija prvotnih spremenljivk. Pri klasični faktorski analizi pa pri določanju faktorjev upoštevamo predpostavke o strukturi spremenljivk in njihovih virih variacij (Bastič (2006)). Model glavnih komponent je določen z izrazom (1): z1 = a11f1 + a12f2 + + a1kfk z2 = a21f1 + a22f2 + + a2kfk zk = ak1f1 + ak2f2 + + akkfk (1) Vsaka opazovana spremenljivka je bila izražena s k glavnimi komponentami. Komponente določamo zaporedoma, tako da linearna kombinacija spremenljivk, ki določa prvo komponento, pojasni največji del celotne variance. Druga komponenta je določena kot druga najboljša linearna kombinacija, ki pojasni največji del s prvo komponento še nepojasnjene variance. 32

49 V drugi fazi izvajanja faktorske analize želimo določiti faktorje, ki pojasnijo čim večji delež celotne variance. Pri tem si pomagamo s komunalitetami in lastnimi vrednostmi. Vsoto kvadratov faktorskih uteži za m faktorjev imenujemo komunaliteto in jo za spremenljivko zi označimo s hi 2, pri čemer je m < k. Ta je torej enaka: hi 2 = ai ai ai 2 m (2) in izraža prispevek m faktorjev k pojasnitvi variance za spremenljivko zi. Delež nepojasnjene variance, če upoštevamo le m faktorjev, je 1 hi 2. Ena pomembnih nalog pri uporabi faktorske analize je določiti primerno vrednost za m. Vsoto kvadratov faktorskih uteži za j-ti faktor imenujemo lastna vrednost λi. Izraža tisti del celotne variance, ki je pojasnjena z j-tim faktorjem. Njena vrednost je določena z izrazom (3): a 2 1j + a 2 2j + + a 2 kj = λj (3) Pri metodi glavnih komponent so faktorji določeni tako, da prvi pojasni največji del celotne variance, drugi faktor največji del s prvim faktorjem še nepojasnjene variance itd., zato velja: λ1 > λ2 > > λk (4) Ker je celotna varianca enaka: k k 2 k i=1 j=1 a ij = i=1 1 =k (5) je odstotek celotne variance, ki je pojasnjen z j-tim faktorjem, določen z: λ j k 100 (6) Za nadaljnjo analizo izrazimo faktorje še kot funkcije spremenljivk zj =1, 2,, r. Tako izrazimo j-ti faktor z: Fj = c1jz1 + c2jz2 + + ckj zk (7) Druga faza faktorske analize se zaključi z določitvijo števila faktorjev, ki jih bomo upoštevali v nadaljnjih analizah. Pri tem je možno uporabiti različna pravila. Ta temeljijo na: izkušnjah, ki pomagajo raziskovalcu pri vnaprejšnji oceni števila faktorjev, ki bodo pojasnili čim večji delež variance; lastni vrednosti λj, j = 1, 2,, k. Pri tem pristopu se vključijo v nadaljnjo analizo le tisti faktorji, ki jim pripada lastna vrednost, ki je večja od ena; diagramu lastnih vrednosti, ki ga dobimo, če na absciso nanašamo rang faktorjev, na ordinato pa njihove lastne vrednosti. Oblika tako dobljenega linijskega grafikona nam omogoča določiti ustrezno število faktorjev. V nadaljnji analizi upoštevamo le faktorje z lastno vrednostjo, ki je večja od tiste, ki je na prelomu linije. Običajno je število faktorjev, določeno s tem 33

50 pristopom, večje od števila, ki ga dobimo z uporabo v točki b opisanega pristopa; odstotku pojasnjene celotne variance; število faktorjev je odvisno od vnaprej predpisanega odstotka celotne variance, ki naj bo pojasnjen z izbranim številom faktorjev. Od vsebine problema je odvisen predpisan odstotek celotne variance, vendar strokovnjaki priporočajo naj bo le-ta vsaj 60 %; statističnem testu značilnosti faktorjev, ki temelji na ugotavljanju statistične značilnosti lastnih vrednosti. V nadaljnji analizi obdržimo faktorje, ki jim pripadajo statistično značilne lastne vrednosti. Ta pristop da slabo izbiro pri velikih vzorcih (n > 200), saj so pri le-teh statistično značilne tudi lastne vrednosti, manjše od ena (Bastič, 2006). (3) V tretji fazi opredelimo vsebinski pomen izbranih faktorjev. Pri tem si pomagamo s faktorskimi utežmi aij. Te izražajo moč zveze med i-to spremenljivko in j-tim faktorjem. Vsebinski pomen j-tega faktorja zato določa spremenljivka oz. spremenljivke z visoko vrednostjo faktorske uteži. Vsebinsko pojasnjevanje j-tega faktorja pa je oteženo, če je ta močno koreliran z vsemi ali večino spremenljivk, ki imajo visoke faktorske uteži tudi pri drugih faktorjih. Zato je v večini primerov potrebna še rotacija faktorjev, ki da enostavnejšo faktorsko strukturo. Zanjo je značilno, da vsakemu faktorju pripada ena ali manjše število uteži z veliko vrednostjo, vrednosti drugih faktorskih uteži pri tem faktorju pa so zelo majhne. Nadaljnja pomembna lastnost te strukture je, da ima vsaka spremenljivka le eno faktorsko utež z visoko vrednostjo. Z rotacijo faktorjev se ne spremenijo vrednosti komunalitet in odstotek pojasnjene celotne variance z izbranim številom faktorjev, spremenijo pa se lastne vrednosti izbranih faktorjev in s tem tudi odstotek s posameznim faktorjem pojasnjene variance Modeliranje strukturnih enačb Po izvedbi faktorskih analiz nas bodo prav tako zanimali vplivi med posameznimi spremenljivkami, tj. vpliv ene ali več neodvisnih spremenljivk na eno ali več odvisnih. S tovrstnim proučevanjem se med drugim ukvarja multivariatna statistična analiza (Malhotra & Birks, 2003), s katere tehnikami analiziramo medsebojno povezanost med številnimi spremenljivkami simultano, glede na vrsto modela, na katerem temelji izbrana tehnika. Večina multivariatnih tehnik identificira vzorce podobnosti ali povezav med spremenljivkami, predvideva relativno pomembnost vsake izmed spremenljivk ali napoveduje pomembnost izidov. Omejenost multivariatnih tehnik pri obravnavanju kompleksnih problemov, kjer se srečujemo tako z endogenimi kot tudi eksogenimi spremenljivkami, rešujemo s kombiniranjem elementov faktorske analize, regresijske analize in elementov analize poti, ki jih združujemo v metodo, imenovano modeliranje strukturnih enačb (angl. structural equation modeling, v nadaljevanju: SEM) (Milfelner, Mumel & Snoj, 2006). 34

51 SEM je torej metoda, ki združuje potrditveno faktorsko analizo (angl. confirmatory factor analysis) ter regresijsko analizo (simultani modeli enačb) za prikazovanje raznolikosti različnih odnosov med nemerljivimi latentnimi faktorji (Ko & Stewart, 2002). Pri SEM so lahko spremenljivke ali eksogene 3 ali endogene 4, kjer je lahko prav tako apliciran celoten izbor medosebnih odnosov, kot so direktni, indirektni, multipli ter povratni (Slika 14). Slika 14: Glavne definicije spremenljivk, ki so vključene v SEM modeliranje, ter detajli njihovih odnosov Vir: prirejeno po Hair, et al. (2010). SEM je tehnika za simultano ocenitev (Ko & Stewart, 2002): (a) odnosov med merljivimi in latentnimi spremenljivkami (angl. the measurement model) ter (b) odnosov med posameznimi latentnimi spremenljivkami (angl. the structural model). SEM je predvsem v zadnjih letih pridobil na prepoznavnosti. Uporabljajo ga v marsikateri znanosti, npr. družbeni znanosti, psihometriji, ekonomiji, operacijskih raziskavah, managementu, marketingu, naravoslovnih znanostih ter prav tako logistiki in OV (Anderson & Gerbing (1988), Lei & Wu (in press)). SEM omogoča izračunavanje ocen zanesljivosti, ki so ključne za vrednotenje vsakega osnovnega konstrukta ter za merjenje posrednega in neposrednega vpliva med spremenljivkami v modelu (Myers & Mullet, 2003). Medtem ko se pri korelaciji in regresiji opozarja na dejstvo, da metodi ne moreta potrditi vzročnosti z gotovostjo, skuša SEM doseči prav to. SEM daje ocene hipotetičnih povezav med spremenljivkami v teoretičnem modelu. Če torej predpostavljamo, da je model stabilen, potem lahko na osnovi informacij, ki so bile iz njega pridobljene, trdimo, da natančno predstavlja vzročni proces. In čeprav še vedno le bolj ali manj uspešno ocenjujemo ali skušamo dokazovati vpliv, je SEM velik korak naprej v primerjavi z regresijsko analizo (Maruyama, 1998). 3 Intervenirajoče spremenljivke ali spremenljivke, ki vplivajo ali na vzročne ali na posledične spremenljivke, vendar ne na obe hkrati. Na kratko: spremenljivke, ki jih ne pojasnjujemo. 4 Spremenljivke, ki pojasnjujejo skupne vzroke. 35

52 V večini primerov je metoda učinkovitejša od nekaterih multivariatnih tehnik, kot so multipla regresija, analiza poti in faktorska analiza. Kljub temu, da imajo omenjene tehnike relativno močno vlogo pri testiranju povezav v družbenih vedah, so problemi menedžmenta večinoma tako kompleksni, da posamezna odvisna spremenljivka hkrati predstavlja neodvisno spremenljivko v novem vplivnem razmerju (Cheng, 2001). SEM tako po mnenjih Milfelner et al. (2006) predstavlja kombiniranje faktorske analize in analize poti v izredno obsežno statistično metodologijo. Tipična faktorska analiza je navadno preiskovalna (eksplorativna), kar pomeni, da v prvi vrsti ne poznamo vzorca, po katerem bi lahko identificirali osnovni konstrukt, ki ga sestavlja niz lastnosti. SEM lahko ovrednotimo kot krovni izraz, ki vključuje tri sicer različne, a med seboj povezane metodologije. To so analiza poti, modeliranje enačb in modeliranje strukturnih enačb z latentnimi (nemerljivimi) spremenljivkami (Myers & Mullet, 2003). Linearna regresijska analiza Za razumevanje medsebojnih vplivov med spremenljivkami in prvi pogoj za izvedbo linearne regresijske analize je ugotavljanje medsebojne povezanosti med pari neodvisnih spremenljivk ter med neodvisnimi in odvisnimi spremenljivkami (Milfelner et al., 2006). V takšnih primerih najpogosteje uporabimo korelacijski koeficient r, ki povzame moč povezave med dvema metričnima (intervalnima ali skalarnima) spremenljivkama. Gre za indeks, ki pokaže, ali med njima obstaja linearna ali premočrtna povezava (Malhotra & Birks, 2003). Omenjeni kazalec je prav tako znan kot Pearsonov korelacijski koeficient ali bivariatna korelacija. V kolikor meritev vključuje celotno populacijo, uporabljamo strokovni izraz korelacija populacije (r), kadar pa temelji na vzorcu, govorimo o korelaciji vzorca (r) (Kumar, Aaker & Day, 1999). Bivariatna regresijska analiza Regresijski model je namenjen proučevanju linearne povezave med prediktorno in odzivno spremenljivko (Zikmund, 1999). V tem pogledu je metoda nadgradnja izračunu korelacijskega koeficienta. Bivariatno regresijo v literaturi srečujemo tudi pod pojmom enostavna linearna regresija. Po Srivastavi (2002) je slednja definirana kot linearna povezava med nadzorovano spremenljivko X in odzivno spremenljivko Y. Nadzorovano spremenljivko pri tem največkrat uporabljamo za predvidevanje odzivne spremenljivke. Analizo začnemo z oblikovanjem splošnega modela ter oceno parametrov in jo nadaljujemo z izračunom nestandardiziranega regresijskega koeficienta b. Ker lahko koeficienti b zajemajo zelo različne vrednosti, navadno izračunavamo standardiziran regresijski koeficient, ki ga imenujemo tudi â koeficient (Malhotra & Birks, 2003; Myers & Mullet, 2003) ali â obtežitev (Malhotra & Birks, 2003). 36

53 Slika 15: Koraki pri izvajanju bivariatne regresijske analize Priprava razsevnega diagrama Oblikovanje splošnega modela Ocena parametrov Ocena standardiziranega reg. koeficienta Test statisične pomembnosti Ugotavljanje moči in pomembnosti povezave Preverjanje natančnosti predvidevanja Ugotavljanje veljavnosti modela Vir: Malhotra & Birks (2003). Multivariatna regresijska analiza Multivariatna analiza je po Milfelner et al. (2006) tehnika za proučevanje medsebojne povezanosti med eno odzivno spremenljivko Y in več prediktornimi spremenljivkami (X1, X2, X3, Xk ) (Myers & Mullet, 2003; M. S. Srivastava, 2002; Zikmund, 1999). Cilj takšne analize torej v osnovnem pogledu ostaja enak, saj še vedno želimo podati enačbo, ki nam omogoča predvidevanje vrednosti odzivne spremenljivke, le da jo zdaj določa večje število prediktornih spremenljivk (Churchill, 1999). Osnovni model multiple regresije zapišemo v obliki enačbe: Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X β k X k + e (8) ki jo podobno kakor pri bivariatnem regresijskem modelu ocenimo z naslednjim modelom: Ỹ = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b k X k + e (9) Koeficient α pri tem predstavlja konstanto, vrednosti βk pa predstavljajo delne regresijske koeficiente (Malhotra & Birks, 2003), ki jih imenujemo tudi mrežni regresijski koeficienti (Churchill, 1999). V osnovi torej multipla regresija pojasnjuje, kako dobro lahko vse prediktorne spremenljivke pojasnijo varianco odzivne spremenljivke (koeficient multiple determinacije), relativno pomembnost vsake prediktorne spremenljivke pri pojasnjevanju variance odzivne spremenljivke (standardizirani regresijski koeficienti), najboljšo oceno vrednosti odzivne spremenljivke za kakršno koli kombinacijo prediktornih in delež sprememb odzivne spremenljivke, ki ga lahko pričakujemo pri spremembi prediktorne spremenljivke za eno enoto (Myers & Mullet, 2003). Najpomembnejše predpostavke, na katerih temelji multivariatni regresijski model, so naslednje: oblika povezave med vsemi 37

54 spremenljivkami je linearna, kar je še posebej pomembno za povezavo med vsako spremenljivko X in spremenljivko Y, vse spremenljivke so merjene na intervalni ali proporcionalni skali, vse skale imajo pomemben rang, razpršenost in varianco ter število respondentov (primerov ali opazovanj) je najmanj tri do petkrat tolikšno, kot je število spremenljivk (v nasprotnem primeru so lahko korelacijski koeficienti zavajajoči ali nestabilni). Za interpretacijo individualnih regresijskih koeficientov v multiplem modelu je relevantna še dodatna predpostavka, da med prediktornimi spremenljivkami obstaja le majhna ali nikakršna kolinearnost. Pri visoki kolinearnosti namreč najbolj ustrezna spremenljivka za napovedovanje izkazuje največji regresijski koeficient, medtem ko izkazujejo druge spremenljivke, ki so mu statistično podobne, veliko nižje koeficiente. Ti so lahko celo zelo blizu ničli. Posledično lahko raziskovalec naredi napačen sklep, da proučevane spremenljivke med seboj niso povezane (Myers & Mullet, 2003). Zaporedje korakov pri izvajanju SEM Pristop k modeliranju strukturnih enačb prikazujemo s Sliko 16. Iz te je razvidno, da je za pridobivanje relevantnih rezultatov potrebno natančno oblikovati diagram poteka in v skladu z njim tudi podrobno opredeliti model. Sledi identifikacija modela, za katero pride ocenjevanje parametrov, ki velja za celoten strukturni model ter tudi za posamezne dele modela. Na koncu še sledi ocenjevanje ustreznosti modela in njegovo spreminjanje, če se le-to izkaže za potrebno. Ti dve fazi sta navadno ciklični, saj v večini primerov pri vsaki spremembi ponovno ocenjujemo ustreznost modela, vse dokler niso doseženi standardi ustreznosti. Šele ko domnevamo, da model ustreza postavljenim standardom, sledi interpretacija rezultatov. Slika 16: Zaporedje korakov pri izvedbi SEM Slika 16 prikazuje osnovne korake, ki so potrebni pred izvedbo SEM modeliranja, v kolikor slednji temelji na anketnem raziskovanju. Najprej je potrebno oblikovati konceptualni okvir za hipotetičen teoretični model. Slednji mora vsebovati vse povezave, ki predstavljajo možne interakcije in vzročne odnose med obravnavanimi 38

55 spremenljivkami (indikatorske spremenljivke in konstrukti). Ustrezne hipoteze morajo nato biti natančno opredeljene, saj opisujejo možne (pozitivne ali negativne) posledice in medsebojne povezave med latentnimi dejavniki. Po tem se izvede izbira ustreznih vzorcev za nadaljnjo analizo ter jasno opredeli kazalne spremenljivke. Po izvedbi vseh predhodnih korakov je sedaj ustrezen okvir, ki se uporablja v nadaljnjih statističnih analizah in SEM modeliranju, pripravljen. Glavni koraki SEM modeliranja Glavni koraki modeliranja SEM so prikazani v naslednjem procesnem diagramu (Kline, 2011). Iz Slike 17 je razvidno, da se morajo najprej zbrati podatki ter primerne meritve, da se lahko zatem uporabljajo osnovne predpostavke o velikosti vzorca, normalnosti, neodvisnosti, odstopanjih ter kolinearnosti. Po tem mora biti model določen, kar pomeni na podlagi teoretičnega znanja opredelitev vseh vzročnih poti med spremenljivkami. Identifikacija ter ocenitev modela so naslednji koraki v postopku. Med identifikacijo modela je potrebno paziti na prekomerno identifikacijo, kar pomeni, da obstaja več parametrov, ki so na voljo, kot je število parametrov, ki jih želimo oceniti. Glede na oceno modela se mora izbrati primerna metoda ocenjevanja, da se doseže uspešno preverjanje modela. Slednje je naslednji korak postopka SEM. Tu je model preizkušen in so prav tako vrednotene njegove primerne kakovosti, kjer se lahko uporabijo različno primerni indeksi. Če ti indeksi kažejo na slabo prileganje uspešnosti, morajo biti nadaljnjo narejene dodatne naknadne spremembe specifikacije modela. Sicer pa je model pripravljen za ustrezno razlago in poročila o doseženih rezultatih. Slika 17 prikazuje procesni diagram osnovnih korakov modeliranja SEM. Slika 17: Procesni diagram osnovnih korakov modeliranja SEM Predpostavke, meritve, podatki Podroben opis modela Identifikacija ter ocenitev Testiranje modela ter vrednotenje prileganja Možen ponovni podroben opis modela Interpretacija ter poročilo o rezultatih Vir: prirejeno po Dragan & Topolšek (2014). 39

56 Še jasnejša predstavitev vseh pomembnih korakov pri modeliranju SEM in kako jih vključuje model za merjenje CFA je prikazana na Sliki 18 (Hair et al., 2010). Kot je razvidno iz Slike 18, po ustrezni gradnji modela CFA in njegovem pritrdilnem potrditvenem postopku se proces modeliranja nadaljuje z zasnovo strukturnega modela. V ta namen mora biti ustrezen model merjenja sprva pretvorjen v strukturni model. V naslednjem koraku je treba oceniti veljavnost strukturnega modela, kjer se raziskuje primernost indeksov in smer vseh poti, prav tako pa so strukturni parametri ocenjeni. Če strukturni model prestane preizkus veljavnosti, se lahko uporablja, da pridemo do nekaterih zaključkov. V nasprotnem primeru je potrebno izpopolnjevanje modela. Slika 18: Pregled ključnih korakov SEM modeliranja Vir: povzeto po Hair et al. (2010). Proces pretvorbe iz CFA modela v SEM model je prikazan na Sliki 19. Primer vključuje štiri latentne (nemerljivi, navidezni) faktorje, s katerimi lahko pojasnimo korelacije med opazovanimi faktorji in 16 opazovanimi kazalnimi spremenljivkami. Vsak faktor je raziskan preko štirih kazalnikov, prav tako pa je kovarianca za vsak par faktorjev podana v modelu CFA. Ko je pretvorba v SEM model končana, imajo nekateri dejavniki in njihovi kazalci eksogen (neodvisen) značaj, medtem ko imajo drugi endogen (odvisen) značaj. Na Sliki 19 je možno opaziti tudi vzročne poti z določeno smerjo. Z drugimi besedami: kovariirani faktorji 1 in 2 imajo seveda neposreden vpliv na faktor 3, medtem ko ima ta faktor neposreden vpliv na faktor 4 (Dragan & Topolšek, 2014). 40

57 Slika 19: Prikaz procesa pretvorbe iz CFA modela v SEM model Vir: prirejeno po Dragan & Topolšek (2014) v Hair et al. (2010). Problem normalnosti v procesu ocenjevanja SEM Pri ocenjevanju parametrov SEM modela je najbolj pogosto uporabljen ocenjevalnik najvišje verjetnosti (angl. maximum likelihood estaimation; MLE). Slednja je estimacijska metoda, privzeta v večini SEM programske opreme. Ta metoda zahteva tudi nekatere statistične predpostavke o multivariatni normalni porazdelitvi in načeloma zagotavlja natančne ocene, če so podatki stalno in normalno porazdeljeni. Po Kline (2011) predpostavljamo, da multivariatna normalnost vključuje: vse univariatne porazdelitve spremenljivk so normalno porazdeljene; vse združene porazdelitve posameznih parov spremenljivk so normalno porazdeljene; soodvisnost bivariatnih spremenljivk je linearna, pri tem pa je distribucija residualov homoscedastična. Vse vidike multivariatne normalnosti je težko raziskati, potrebno je izvesti vsaj pregled univariantne distribucije vsake opazovane spremenljivke (El-Basyouny & El-Bassiouni, 2013). Pregled nenormalnosti običajno nadaljujemo z opazovanjem asimetrije in sploščenosti meritev. Pogosto je izračun nestandardiziranega indeksa nagnjenosti/sploščenosti (angl. skew/kurtosis index) za vsako merjeno spremenljivko nad njeno standardno napako 41

58 izveden tako, da se indicirajo morebitne nenormalne lastnosti (Curran, West, & Finch, 1996). Testiranje strukturnega modela, evalvacija modela ter indeksi prileganja Ena od pomembnih prednosti modeliranja SEM je možnost preizkusiti in oceniti modele, ki vključujejo zapleten sklop teoretičnih hipotez. Niz razmerij med hipotezami je določen in običajno prikazan grafično v obliki diagrama poti (Byrne, 2009). Ko je diagram poti zarisan, sledi pomembno vprašanje o njegovi kakovosti umestitve izmerjenih podatkov. Večina kazalcev prileganja (angl. fit index) uporablja hi-kvadrat statistični test za hipoteziran model, pogosto v prevodnosti z enako statistiko osnovnega modela (Yuan, 2005). Za standardno oceno ML, ko obravnavamo funkcijo prileganja (1), ničelna hipoteza ustreza enakosti ( θ ) = Σ. Če se ta hipoteza ne zavrne, potem je statistični test (N-1) ƒ, kjer ƒ pomeni doseženo minimalno vrednost funkcije nedoslednosti F (angl. discrepancy function), ustreza osrednji x 2 distribuciji s dƒ = p * - t prostostnimi stopnjami (Byrne, 2009). Če bi ničelno hipotezo zavrnili, je predpostavka o popolnem prileganju v populaciji napačna ali pa je predpostavka o normalnosti in zadostni velikosti vzorca N napačna ali pa sta celo obe predpostavki napačni (Byrne, 2009). Ker ima χ 2 preskus celotnega prileganja nekatere omejitve in pomanjkljivosti, predvsem za primer majhnih vzorcev in/ali neobičajnih opazovanih podatkov, so bili izpeljani številni drugi praktični kazalci prileganja. Tabela 3 prikazuje nekaj najpomembnejših kazalnikov prileganja, njihovih sprejemljivih mejnih vrednosti, ustrezne opise in njihovo vrsto (absolutni, inkrementalni (angl. parsimony index)). Prikazane sprejemljive mejne vrednosti imajo le neformalno naravo, saj obstajajo določena nesoglasja med raziskovalci o najbolj primernih vrednostih teh ravni (Byrne, 2009; Hair et al., 2010; Kline, 2011; Mulaik, 2009). Glede slednjih namreč ne obstaja enotno mnenje, saj so mnogi raziskovalci prišli do nekoliko drugačnih zaključkov. Tabela 3: Kazalci prileganja v procesu testiranja in evalvacije modela SEM Kazalnik prileganja Sprejemljive vrednosti praga Opis Tip χ 2 Nizka vrednost, povezana s stopnjo prostosti z nepomembno vrednostjo p vrednosti (p > 0,05) Relativni hi-kvadrat (angl. relatire chi-square fit index) govori o neskladjih med vzorcem in ustreznih kovariančnih matrikah (angl. fitted covvariance' matrix). Absolutni kazalec prileganja 42

59 χ 2 ɖƒ < 3 dobro < 5 dovoljeno Relativen Chi-Square χ 2 neskladij Absolutni kazalec prileganja RMSEA < 0,07 dobro 0,07 0,10 zmerno > 0,10 slabo Efektivna vrednost napake približevanja Absolutni kazalec prileganja p vrednost (PCLOSE) > 0,50 Povezana p vrednost za RMSEA (angl. test of close fit) GFI > 0,95 dobro > 0,90 sprejemljivo Indeks prileganja (angl. goodness-of-fit index) Absolutni kazalec prileganja RMR Dobri modeli imajo manjši RMR Koren povprečja kvadratov odklonov (angl. root-meansquare residual) Absolutni kazalec prileganja SRMR < 0,09 NFI > 0,90 sprejemljivo > 0,95 dobro Standardizirana efektivna vrednost residuala Normiran kazalnik prileganja Absolutni kazalec prileganja Inkrementalni kazalec prileganja NNFI (TLI) > 0,95 dobro > 0,80 sprejemljivo Nenormiran kazalnik prileganja (Tucker-Lewis fit index) Inkrementalni kazalec prileganja CFI > 0,90 sprejemljivo > 0,95 dobro Primerjalni kazalnik prileganja (angl. comparative fir index - CFI) Inkrementalni kazalec prileganja PNFI > 0,50 dobro Kazalnik preprostosti (angl. Parsimony fit index) Indeks preprostosti Prav tako moramo omeniti, da so določeni kazalniki prileganja občutljivi na velikost vzorca N, določeni lahko prav tako vplivajo na kompleksnost vzorca Študija primera V nadaljevanju bo model za načrtovanje vitkosti in zelenosti notranje logistike posameznega podjetja tako testiran v realnem notranjelogističnem sistemu Poštnega logističnega centra Ljubljana in bo z vrednotenjem vitkosti in zelenosti notranjelogističnega sistema organizacije prav tako podajal predloge potencialnih izboljšav. Slika 20 tako podaja prikaz celotnega poteka zasnove modela. 43

60 + EUR, energija Slika 20: Zasnova modela NOTRANJA LOGISTIKA VITKA NOTRANJA LOGISTIKA Ključni kazalnik uspešnosti: strošek ZELENA NOTRANJA LOGISTIKA Ključni kazalnik uspešnosti: CO 2 Strošek, CO2 MODEL VITKE IN ZELENE NOTRANJE LOGISTIKE Cilj: odstranitev odpadnega (z vidika vitkosti: izgub; z vidika zelenosti: neučinkovita raba virov ter izhodov, ki niso proizvodi (odpadki ter emisije)) PODROČJA OCENJEVANJA (1) notranji logistični procesi (2) ergonomija ter načrtovanje prostora (3) človeški viri (4) strateško načrtovanje (5) rezultati KRITERIJI n kriterijev za posamezno področje Raziskava bo tako v obzir vzela evalvacijo modela implementacije vitkega in zelenega v realno okolje. Iz tega razloga se bomo v sklopu metodologije prav tako lotili študije primera. Preko le-te bomo kvalitativno ocenili verodostojnost predlaganega modela. Omenjena organizacija je izbrana zaradi tega, ker je slednja ena izmed dobro razvitih organizacij v državni lasti, prav tako pa reprezentativna za celotno slovensko področje. Slednja poseduje izrazit sistem notranje logistike, ki zahteva določene izboljšave. Študija primera bo pripomogla k ocenitvi primernosti modela v realnem okolju. Ta del raziskave bo omogočal induktiven prehod od podrobnih podatkov na splošne, osnovne podatke uspešnosti določitve parametrov ter pričujočih meril, skratka samega modela. 44

61 3.3 Diskusija Slika 21, s katero zaključujemo poglavje metodološkega okvirja, tako prikazuje uravnotežen pristop k raziskavi, povzet po Gajšek (2014), ki bo prav tako uporabljen v pričujoči raziskavi. Slika 21: Uravnotežen pristop k raziskavi model Slika 21 prikazuje združevanje kvalitativnega in kvantitativnega pristopa raziskovanja, pod skupnim imenom raziskava mešanih metod, ki bo z uporabo enih in drugih izbranih metod podala rezultate za zasnovo modela načrtovanja vitke in zelene notranje logistike. Na samem začetku opazujemo dogajanje na domačem ter tujem okolju, kateremu sledi predhodna raziskava, ki je razdeljena na tri dele, in sicer pregled zapiskov predvsem na teme notranje logistike, vitke logistike, zelene logistike ter vitke in zelene notranje logistike hkrati. Sledi zasnova pričakovanega modela vitke in zelene notranje logistike, ki se ga najprej lotimo s kvantitativnim pristopom, tj. zbiranjem podatkov z anketiranjem, formalno teorijo na osnovi prejšnjih raziskav ter pregledom znanstvene literature. Sledi kvalitativni pristop z induktivnim določanjem osnovnih gradnikov, opisom pojava glede na zbrane gradnike ter primerom iz prakse. Skupna uporaba obeh pristopov poda končni rezultat model vitke in zelene notranje logistike, ki ga lahko apliciramo na realni primer iz prakse. 45

62 4 Kvantitativna analiza vitke in zelene notranje logistike Predstavljenemu teoretičnem delu sledijo rezultati raziskave. Pri opravljanju raziskave trga je namreč zelo pomembno izbrati ustrezen pristop, ki nam omogoča dosego želenih rezultatov. Kvantitativna raziskava je opravljena s sistemskim pristopom, kjer v prvi fazi segmentiramo področje raziskovanja, identificiramo cilje raziskave in raziskovalne hipoteze ter opredelimo statistično populacijo, v okviru katere izvedemo anketiranje. V drugi fazi zbrane podatke analiziramo s statističnimi testi na podlagi postavljenih hipotez. Ne smemo zanemariti pomembnosti prve faze, saj nam lahko neustrezen pristop k zbiranju podatkov povzroči pridobitev neustreznih podatkov in nam zaradi tega analiza predstavi nerealno sliko. Raziskava je razdeljena na dva dela, in sicer je v prvem delu prikazana prva faza sistemskega pristopa raziskave trga, v drugem delu pa analiza že pridobljenih podatkov. V okviru prvega dela so prikazani koraki v raziskavi trga, ki jih opravimo do analize podatkov. V drugem delu je prikazana uporaba faktorske analize na že obstoječi bazi podatkov s pomočjo programskega orodja SPSS ter metoda modeliranja strukturnih enačb (angl. Structural Equation Modelling; v nadaljevanju: SEM). V tem poglavju bomo predstavili rezultate raziskave, ki je bila opravljena s pomočjo spletnega anketiranja preko spletne programske opreme QuestionPro. Raziskava vključuje reprezentativen delež slovenskih storitvenih, proizvodnih in trgovinskih podjetij, ki zaposlujejo vodje logistike, managerje na področju logistike oziroma vodstvene delavce, ki se pri svojem delu med drugim ukvarjajo z logistiko. Za uspešno izvedeno raziskavo trga je potrebno imeti sistematski pristop ne samo pri analizi zbranih podatkov, ampak že v točki, ko opredeljujemo raziskovalno področje. Tako je potrebno, preden se lotimo raziskave trga, izbrati široko področje raziskovanja, ki ga kasneje znižamo na samo en segment, ki je predmet naše raziskave. Ko si izberemo področje raziskave, je potrebno definirati raziskovalna vprašanja in cilje, ki se nanašajo na izbrano področje. Po opravljenih navedenih korakih sledi sestava anketnega vprašalnika, ki jo je dosti lažje izvesti s sistematskim pristopom, saj imamo bolj jasno sliko, kaj raziskujemo ter katere spremenljivke bodo prišle v poštev v kasnejših analizah. Podoben pristop je bil izbran pri formuliranju našega raziskovalnega problema; tako je na Sliki 22 s shemo ponazorjena formulacija izbranega raziskovalnega problema. 46

63 Slika 22: Formulacija raziskovalnega problema kvantitativne raziskave (1) IDENTIFIKACIJA Vitka in zelena notranja logistika (2) RAZČLEMBA Vitka notranja logistika Zelena notranja logistika (3) IZBIRA Notranji logistični procesi Ergonomija ter načrtovanje prostora Človeški viri (vodstvo in zaposleni) Strateško načrtovanje Rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja (4) POSTAVITEV RAZISKOVALNIH VPRAŠANJ H1: Ali slovenska logistična podjetja posedujejo katera izmed certifikatov/priznanj, ki kažejo na uspešnost z vidika vitkosti ali z vidika zelenosti? H2: V kolikšni meri podjetja implementirajo posamezna koncepta v svoj notranji logistični sistem? H2: Katere kriterije z vidika vitkosti ali z vidika zelenosti slovenska podjetja najvišje in najnižje vrednotijo? H2: Katere kriterije z vidika vitkosti in z vidika zelenosti so slovenska logistična podjetja ovrednotila visoko? (5) FORMULACIJA CILJA Glavni cilj: Analiza pomembnosti posameznih kriterijev z vidika vitkosti ali zelenosti s strani slovenskih logističnih podjetij. Kot je razvidno iz Slike 22, je raziskovalno področje vrednotenje vitkosti in zelenosti notranjega logističnega sistema slovenskih proizvodnih, storitvenih in trgovskih podjetij. Na podlagi strukturiranega pregleda literature so bili identificirani določeni kriteriji, katerih pomembnost bodo na podlagi anketnega vprašalnika določila slovenska logistična podjetja. Iz slednjega bomo ugotovili, kolikšno utež lahko pripisujemo posameznemu kriteriju. Na kratko: zanima nas, kako posamezno podjetje vrednoti posamezen kriterij v vitko-zelenem notranjem logističnem modelu z vidika vitkosti ter vidika zelenosti. 4.1 Anketni vprašalnik Cilj raziskave predstavlja analiza vrednotenja posameznih kriterijev z vidika vitkosti ali zelenosti s strani slovenskih logističnih podjetij. Tako našo statistično množico predstavlja reprezentativen delež slovenskih storitvenih, proizvodnih in trgovinskih podjetij, ki zaposlujejo vodje logistike, managerje na področju logistike oziroma vodstvene delavcev, ki se pri svojem delu med drugim ukvarjajo z logistiko. Anketni vprašalnik (Priloga 1) je sestavljen iz dveh sklopov. Prvi sklop sestoji iz 7 vprašanj, vezanih na demografska vprašanja, drugi pa 7 vprašanj, razdeljenih po 47

64 predhodno opredeljenih področjih notranje logistike, za katere je bila potrebna ocenitev z dveh vidikov: vitke logistike in zelene logistike. Na podlagi vprašanj drugega dela, ki je za naše raziskovanje pomembnejši, lahko definiramo 57 različnih spremenljivk za posamezno področje. Pri sestavi anketnega vprašalnika so bile upoštevane že obstoječe raziskave (Duarte, 2013). Vprašalnik ter trditve v njem pa so bile prilagojene slovenskemu okolju in potrebam raziskave. Pri ocenjevanju strinjanja s posameznimi trditvami je bila izbrana Likertova sedemstopenjska lestvica, pri čemer je ocena 1 pomenila, da se anketiranci sploh ne strinjajo s posamezno trditvijo, ocena 7 pa je pomenila popolno strinjanje s posamezno trditvijo. Vmesne ocene od 2 do 6 pa predstavljajo vmesne stopnje strinjanja. Večina tujih raziskav na primerljivih področjih (Deepen, 2007; Mlaker Kač, 2014; Saab, 2007) uporablja sedemstopenjsko lestvico za merjenje stališč. Izredno pomembno je, da anketo izpolnjujejo ljudje na podobnih delovnih položajih, kar je ob različni organizacijski strukturi posameznih podjetij precej zapleteno (Castaldo, 2007). V raziskavi je bilo zagotovljeno, da so anketo izpolnili le tisti zaposleni znotraj posamezne organizacije, ki jim je bila anketa namenjena Podroben opis izbire posameznih vprašanj Vprašanja za anketni vprašalnik so bila pridobljena na podlagi komunikacije z gospodarstveniki, izkušenj strokovnjakov, ki že vrsto let delujejo na področju notranje logistike, prav tako pa na podlagi doktorske disertacije Duarte (2013) z naslovom Modeliranje vitke in zelene OV, kjer je kandidat za sestavo svojega modela proučeval mednarodno priznane nagrade za kakovost, kot so Demingova nagrada, Malcom Bridge nacionalna nagrada za kakovost, Shingo nagrada ipd., ter jih med seboj primerjal. Nagrade Strokovne institucije so razvile kakovostne modele v smislu podelitvenih nagrad za podjetja, ki so razvila najboljše prakse. Te nagrade podajajo smernice, lahko so uporabljene kot samo ocenitveni modeli ter so mednarodno priznane (Talwar, 2011). o Demingova nagrada (angl. the Deming Prize; DP) je najstarejša in je bila ustanovljena leta 1951 s strani združenja japonskih znanstvenikov in inženirjev (angl. Union of Japanese Scientists and Engineers; JUSE). o Malcolm Baldrige nacionalna nagrada za kakovost (angl. The Malcolm Baldrige National Quality Award; MBNQA) je bila ustanovljena leta 1987 v Združenih državah Amerike. o Evropska fundacija za upravljanje kakovosti modela odličnosti (angl. The European Foundation for Quality Management Excellence Model; EFQM), ki je bila ustanovljena leta o Shingo nagrada (angl. The Shingo Prize; SP) je bila ustanovljena leta 1988 v Združenih državah Amerike. Zaradi raziskovanja zgolj v Sloveniji so bile v anketnemu vprašalniku prav tako podane nekatere slovenske nagrade za vitkost oz. zelenost. Te so: Nacionalna nagrada za kakovost priznanje Republike Slovenije za poslovno odličnost (PRSPO), Slovenska nagrado za družbeno odgovornost HORUS ter Nagrada za najbolj okolju prijazno podjetje. 48

65 Standardi Standard je dokument, ki podaja zahteve in smernice, ki so lahko konsistentno uporabljene za zagotavljanje dobrih poslovnih upravljavskih praks, da so materiali, produkti, procesi ter storitve primerni za njihov namen (ISO, 2011). Standard 9001, ki temelji na upravljanju kakovosti, je bil ustanovljen leta Ta zagotavlja zahteve za upravljavski sistem kakovosti (angl. Quality Management System; QMS). Osredotoča se na dostavo kakovostnih produktov ter zagotavljanje potreb strank. S standardom 9001 organizacija dokazuje lastno zmožnost, da lahko konstantno zagotavlja produkte (vključuje storitve), kar povečuje zadovoljstvo stranke ter izpolnjuje zakonske zahteve (ISO/CD: , 2009). Okvir ISO 9001 ima štiri glavne procese, ki skupaj s sistemom za upravljanje kakovosti predstavljajo pet najpomembnejših ISO 9001 zahtev (Chiarini, 2011): (1) sistem upravljanja kakovosti, (2) odgovornost za upravljanje, (3) upravljanje sredstev, (4) merjenje, analiza in izboljševanje in (5) realizacija proizvoda. Prve štiri so uporabne za vse organizacije, peta zahteva pa se lahko prilagodi potrebam organizacije. Chiarini (2011) navaja, da so največje prednosti implementacije ISO 9001 standarda standardizacija in ponovljivost procesov, izboljšanje zadovoljstva kupca in zniževanje stroškov ter nižanje stroškov zaradi slabe kvalitete. Pristop Six Sigma prav tako temelji na upravljanju kakovosti. Področje pristopa je upravljanje stalnih izboljšav, ki temelji na nadzoru variabilnosti procesov (ISO/CD: , 2009). Glede na Christopher & Rutherford (2004) je Six Sigma metodologija stalnih izboljšav, ki temelji na podlagi podatkov in si prizadeva, da bi postopki bili pod nadzorom ter da bi se izboljšale sposobnosti procesov. Ponuja pot za ustvarjanje trdnejših procesov OV, ki zmanjšujejo tveganje neskladnosti in s tem proizvajajo zanesljivejše in doslednejše izhode. Mednarodni standard Six Sigma (ISO/CD: , 2009) se nanaša na upravljanje procesov poslovne izboljšave. Six Sigma usposablja strokovnjake, ki delajo na reševanju pomembnih problemov, hkrati pa slednji učijo druge v organizaciji. Ponuja strukturiran program usposabljanja na različnih ravneh treninga: rumeni, zeleni in črni pas. Čeprav ta certifikacijski standard proizvaja ISO, ima drugačno strukturo, sestavljeno iz dveh delov: prvi del z DMAIC metodologijo določite-ukrepajteanalizirajte-izboljšujete-nadzorujte (angl. define-measure-analyze-improvecontrol) (ISO/CD: , 2009) in drugi del z orodji in tehnikami (ISO/CD: , 2009). ISO je eden izmed najbolj uporabljenih upravljavskih sistemov za okolje (angl. environment management systems; EMS). ISO opredeljuje organiziran pristop za zmanjšanje vpliva okoljskih vidikov. To opisuje sistem za pomoč organizacijam za doseganje svojih okoljskih ciljev (Makower, 2009). Vendar pa ne navaja optimalne ravni okoljske učinkovitosti Melnyk et al. (2003). ISO je oblikovan na enak način kot ISO Ta standard vsebuje naslednje komponente (AME, 2008): (1) ugotavljanje vplivov na okolje v okviru proizvodnje in drugih dejavnosti, (2) določitev okoljskih ciljev, merjenje uspešnosti in pregled napredka, (3) vzpostavitev postopkov za zmanjševanje in 49

66 obvladovanje tveganj in vplivov svojih dejavnosti, odzivanje na izredne razmere, usposabljanje zaposlenih, izvajalcev in drugih na lokacijah organizacije, (4) vodenje evidenc in dokumentacije in (5) revizija skladnosti s predpisi in uspešnosti sistema upravljanja. Duarte (2013) je v svoji raziskavi izvedla primerjavo med posameznimi standardi, nagradami in orodji, relevantnimi za temo vitkosti in zelenosti. Njena raziskava je pokazala, da imajo le-te nekatere podobne karakteristike, upoštevane kot ključna področja. Te ključne kategorije so predstavljanje kot vodstvo, ljudje, strateško načrtovanje, interesne skupine, procesi in rezultati. Za razliko od omenjenih avtorjev naša raziskava poteka na področju notranje logistike, zato je bilo to področje razdeljeno na pet ključnih podpodročij: (1) notranji logistični procesi, (2) ergonomija ter načrtovanje prostora, (3) človeški viri (vodstvo in zaposleni), (4) strateško načrtovanje ter (5) rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja, katerih kriterije nameravamo analizirati znotraj anketnega vprašalnika. (1) Notranji logistični procesi Procesi so povezani z ustvarjanjem vrednosti za kupca (ISO:9001, 2008; JUSE, 2011; MBNQA, 2011; SCC, 2010) in drugih zainteresiranih strani (EFQM, 2011b) za stalno izboljševanje (SP, 2010). Po MBNQA (2011) se proces nanaša na povezane dejavnosti z namenom izdelave izdelka ali storitve za stranke in vključuje kombinacije ljudi, strojev, orodij, metod, materialov in izboljšav v določenih serijah ukrepov. Pomembno je, da procese upravljamo ter delamo prave stvari, kot je mišljeno z vidika strank (SSC, 2010). Glede na nagrade MBNQA (2011) in EFQM (2011b) morajo organizacije načrtovati, upravljati in izboljšati svoje procese. Pri teh dveh nagradah so procesi eden izmed kriterijev. V vsakemu standardu mora biti vsak postopek dokumentiran (ISO:9001, 2008; ISO:14001, 2004; OHSAS:18001, 2007) in pod nadzorom (ISO/CD: , 2009). Druga tehnika, ki jo je treba uporabiti, je standardizacija procesov. Standardizacija pomeni nadzor nad procesom ter gradnjo procesov na čim bolj enostaven način (SP, 2010). Glede na SP (2010) so procesi nujno povezani s stalnimi izboljšavami. 2) Ergonomija ter načrtovanje prostora Omenjeno področje je bilo na podlagi strokovnjakov iz gospodarstva, akademskega prostora ter na podlagi teoretičnega proučevanja opredeljeno kot zelo pomembo področje z vidika notranje logistike. Slednja je izrazito pomembna za proučevanje s strani obeh vidikov. Leškova (2014) namreč trdi, da je med drugim cilj ergonomije prilagoditev delovnih postaj, mest in prostora, okoljskih pogojev ter intenzivnosti osvetlitve k človeškim lastnostim in sposobnostim. Ergonomsko oblikovana delovna postaja v proizvodnem sistemu z modularno strukturo npr. prinaša številne prednosti, od povečane motivacije in zadovoljstva zaposlenega do večje zmogljivosti, produktivnosti ter učinkovitosti. Ergonomija je po mnenju Kerst (2013) znanost, ki lahko zmanjša ne samo poškodbe in bolezni na delovnem mestu, ampak lahko prav tako zniža nadomestilo stroškov delavcev in izboljša moralo delavcev in njihovo produktivnost. Primarno načelo ergonomije je, da se delo prilega glede na fizične 50

67 in kognitivne sposobnosti delavca. Pravilne ergonomske aplikacije lahko doprinesejo varnejše in učinkovitejše delovno mesto. (3) Človeški viri (vodstvo in zaposleni) Vodstvo Kategorija vodstvo je omenjena v vseh modelih, razen v ISO Six Sigma (ISO/CD: , 2009). Glede na okvir ISO 9001 (2008) je ena izmed potreb odgovornost managementa. To je prav tako omenjeno v ISO (2004), OHSAS (2007) in NP 4457 (2007). Glede na SP (2010) morajo imeti vodje filozofsko ter kulturno povezavo do organizacije, morajo znati celovito voditi druge ter morajo opredeliti strateške usmeritve, ki omogočajo poenoteno vizijo, ki zagotavlja varno okolje. MBNQA (2011) navaja, da morajo vodje zagotavljati, da njihova osebna dejanja vodijo in vzdržujejo organizacije, da izpolnijo svoje pravne, etične in družbene odgovornosti. Poleg tega EFQM (2011b) navaja, da morajo voditelji delovati v skladu s prihodnjimi zahtevami, kot vzorniki za organizacijske vrednote, etiko in navdihujoče zaupanje v vsakem trenutku. Voditelji morajo deliti vrednote lastnih vizij in morajo vzpostaviti poslovne strategije (JUSE, 2011). Kot je razvidno iz analize standardov (glej Duarte (2013)), je potrebno omeniti, da morajo voditelji oz. vodstvo pokazati svojo zavezanost preko svojih sporočil in dejanj. Pri SCOR poudarjajo, da so voditelji dobavnih verig odgovorni za uravnavanje spretnosti svojih ljudi in organizacijske strukture s strateškimi cilji (SCC, 2010). Voditelj moraj razviti vizijo, poslanstvo, cilje in vrednote organizacije. Prav tako mora slednji spodbujati podjetniško kulturo, ki upošteva prakse, ki izboljšujejo poslovanje ter z ISO 9001 (2008) določiti politiko kakovosti v skladu z ISO (2004) in EMAS (2009). Vse nagrade omenjajo, da mora vodstvo sodelovati z organizacijo in njeno OV. Zaposleni Ljudje so za organizacijo ključnega pomena, saj so pomemben del vsakega vrednostnega toka, procesa in sistema (SP, 2010). SCOR (SCC, 2010) omenja, da so nadarjeni ljudje središče OV, kateri se učinkovito odzivajo na izkoriščanje priložnosti. Za MBNQA (2011) ljudje aktivno sodelujejo pri uresničevanju dela vsake organizacije. Razvoj ljudi, krepitev vlog, ustvarjalnost in učenje spadajo med pomembna vprašanja. SP (2010) navaja, da organizacijska kultura narekuje spoštovanje vsakega posameznika. Slednja podpira razvoj zaposlenih in ustvarja okolje za krepitev moči, ki je povezano z izboljšanjem procesov. To načelo vključuje izobraževanje, usposabljanje in inštruiranje. ISO/CD: (2009) model določa sistem, ki zagotavlja, da ima vsak zaposlen neopredeljeno ključno vlogo in se lahko odzove na zahteve Six sigma. V skladu z EMAS (EMAS, 2011) in SP (2010) zaposleni, ki gredo na usposabljanje, pridobijo nova znanja in spretnosti, ki jim omogočajo, da prepoznavajo svoje vloge in razumejo, zakaj so njihova dejanja pomembna. EMAS (2011) predlaga, da se zaposleni odzivajo na komunikacijo vodje in morajo delovati kot ekipa. Poleg tega morajo prispevek zaposlenega priznati prav tako organizacije same (ISO:9001, 2008) s pomočjo komunikacije in nagrad. To so načini za motiviranje zaposlenih (EFQM, 2011b). Ko zaposleni čutijo, da so obravnavani z dostojanstvom, poštenostjo in pravičnostjo (EFQM, 2011b; GRI, 2011), in imajo občutek, da je 51

68 njihovo delo namenjeno reševanju glavnih vprašanj, namenjenih njim, je razvit močan vir zavezanosti in zvestobe do organizacije (SP, 2010). MBNQA (2011) kaže, da opolnomočenje zaposlenih k temu, da ukrepajo in dajejo rešitve problemom, ki zadevajo njihovo delo, zvišuje zavzetost ter vključenost zaposlenih. To povzroča globoko sodelovanje z organizacijo (GRI, 2011). (4) Strateško načrtovanje Strategija je (ISO:9001, 2008; JUSE, 2011) proaktivno naravnan poslovni cilj s pravili, načrti, cilji in procesi, ki so razviti in uporabljeni, da bi dosegli strategijo (EFQM, 2011b). SCOR (SCC, 2010) omenja, da je pomembno določiti realne cilje, ki podpirajo strateške cilje. Strateško načrtovanje glede na raziskave v Duarte (2013) opredeljujejo kot cilje kakovosti (ISO:9001, 2008), okoljske cilje (EMAS, 2009; ISO:14001, 2004), zdravstvene in varnostne cilje (OHSAS:18001, 2007), prav tako pa tudi inovacijske cilje (NP:4457, 2007). V skladu z ISO/CD: (2009) mora biti projekt Six Sigma povezan s poslovno strategijo organizacije. Glede na EFQM nagrado (2011b) je družbena odgovornost upoštevana pri oblikovanju strategije, ki spodbujajo družbene in kulturne dejavnosti. Modeli ISO 9001 (2008), ISO (2004), OHSAS (2007) in MBNQA (2011) omenjajo, da je potrebno upoštevati tudi pravne in druge upoštevane zahteve. Strategijo in politiko je potrebno redno pregledovati, da se zagotovi ustreznost in primernost za organizacijo (EFQM, 2011b; ISO:9001, 2008; ISO:14001, 2004). (5) Rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja Uspešnost lahko vpliva na odločitve, ki se naredijo na različnih organizacijskih ravneh, se pravi na strateški, taktični in operativni ravni. Pomembno je, da se napredek meri natančno, ker lahko dobre povratne informacije o rezultatih omogočajo prilagoditev dejavnosti, prakse, postopkov in načrtov. Nekateri okviri zagotavljajo kazalnike uspešnosti, kot so GRI pri trajnostni uspešnosti, SP v poslovni uspešnosti ali SCOR pri uspešnosti OV. Nagrada SP navaja, da morajo rezultati predstavljat kakovost, stroške/produktivnost, dostavo, zadovoljstvo stranke in moralo (SP, 2010). MBNQA (2011) trdi, da so rezultati sestavljeni iz izidov, vključno z izdelki in procesi, uspešnostjo umerjenosti h kupcu, uspešnosti usmerjenosti k delovni sili, uspešnosti vodenja in upravljanja ter finančne in tržne uspešnosti. Nagrada EFQM (2011b) se nanaša na rezultate, kot so ljudje, stranke, družba in druge ključne finančne in nefinančne rezultate. SCOR (2010) omenja, da je uspešnost osredotočena na zanesljivost, odzivnost, agilnost, stroške in sredstva. Drugi modeli ne določajo, katere kazalnike uspešnosti uporabiti. Slednji se nanašajo samo na to, katere podatke je treba analizirati (ISO:9001, 2008; ISO:14001, 2004; NP:4457, 2007; OHSAS:18001, 2007). MBNQA (2011) navaja, da so redno merjenje, spremljanje in analiza napredka predpogoji za ocenjevanje uspešnosti. Ta rezultat se lahko meri s sistemom za merjenje uspešnosti. Le-ta lahko spremlja celotno organizacijo in njene OV. S tega vidika SP (2010) navaja, da se uravnotežen seznam kazalnikov (angl. balance scorecard) lahko uporablja za ocenjevanje vseh vidikov uspešnosti. MBNQA (2011) opredeljuje seznam kazalnikov kot orodje, ki ga morajo uporabljati organizacije. 52

69 Poleg tega model EFQM uporablja uravnotežene kazalnike kot pristop k doseganju uravnoteženih rezultatov (EFQM, 2011a) Predstavitev populacije V primeru naše raziskave predstavljajo populacijo slovenska storitvena, proizvodna in trgovinska podjetja, ki zaposlujejo vodje logistike, managerje na področju logistike oziroma vodstvene delavce, ki se pri svojem delu med drugim ukvarjajo z logistiko. Zajeta so bila velika, srednja, mala in mikro podjetja, ki delujejo v Sloveniji. Takšno populacijo je prav tako zajela Mlaker Kač (2014) v svoji doktorski disertaciji, kjer je merila vpliv zaupanja in pripadnosti odnosu na sodelovanje v OV. Ker nismo imeli potrebe po natančni določitvi dejavnosti posameznega podjetja, smo za izhodišče podjetja na grobo razdelili glede na tri osnovne dejavnosti: proizvodna podjetja, storitvena in trgovska. Znotraj omenjenih dejavnosti smo tako kot Mlaker Kač (2014) anketo namenili zaposlenim na naslednjih delovnih mestih v posameznih organizacijah: vodja logistike; vodja nabave; vodja prodaje; strokovni sodelavec na področju logistike; vodja (procesov, projektov), ki se pri svojem delu ukvarja tudi z logistiko. Tekom anketiranja smo skušali zagotoviti, da so anketo izpolnjevale osebe na enem izmed omenjenih delovnih mest, vendar pa smo kljub temu dopustili možnost, da določena oseba ne zaseda katerega izmed predvidenih delovnih mest in ponudili možnost drugačnega odgovora. Glede stopnje izobrazbe anketirancev smo v anketni vprašalnik vključili možnosti odgovorov: srednja šola ali manj, višja šola, visoka strokovna šola in univerzitetna izobrazba ali več. Za takšno razdelitev smo se odločili zato, ker gre pri anketirancih, na katere smo ciljali, v osnovi za funkcije in delovna mesta v podjetjih, ki se jih navadno lahko doseže z ustrezno visoko izobrazbo ali z nekoliko nižjo izobrazbo, vendar ustrezno dolgo delovno dobo. V anketo so bila vključena vsa podjetja, glede na standardno razporeditev glede velikosti podjetja. Zajeta so bila (SURS, 2013): mikro (do 10 zaposlenih); majhna (od 10 do 50 zaposlenih); srednje velika (od 50 do 250 zaposlenih); velika podjetja (več kot 250 zaposlenih). Iz podatkov Statističnega letopisa 2013 (SURS, 2013) lahko ugotovimo, da naša celotna populacija (torej vse velikosti podjetij in glede na Standardno klasifikacijo dejavnosti izbrana področja poslovanja) sestavlja podjetij. Natančna odstotkovna razporeditev glede na panogo podjetij je predstavljena v Tabeli 4. 53

70 Tabela 4: Odstotek podjetij po podatkih Statističnega urada Republike Slovenije glede na panogo Panoga Odstotek podjetij glede na panogo podjetij (%) Kmetijstvo in lov, gozdarstvo, ribištvo Ni podatka Rudarstvo 0,095 Predelovalne dejavnosti 14,9 Oskrba z električno energijo, plinom in paro 0,8 Oskrba z vodo, ravnanje z odplakami in odpadki 0,3 Gradbeništvo 16,5 Trgovina, vzdrževanje in popravila motornih vozil 21,7 Promet in skladiščenje 7,5 Gostinstvo in turizem 7,4 Informacijske in komunikacijske dejavnosti 5,5 Strokovne, znanstvene in tehnične dejavnosti 20,8 Druge raznovrstne poslovne dejavnosti 4,4 Skupaj 100 Vir: SURS (2013), str. 63. V nadaljevanju nas je zanimalo, koliko je v Sloveniji mikro, malih, srednje velikih in velikih podjetij. Natančna razporeditev glede na velikost podjetij je predstavljena v Tabeli 5. Tabela 5: Odstotek podjetij po podatkih Statističnega urada Republike Slovenije glede velikosti podjetij Odstotek podjetij glede na velikost podjetij (%) Mikro 93,8 Mala 5,1 Srednje velika 1,0 Velika 0,2 Skupaj 100 Vir: SURS (2013), str. 63. Naša populacija, ki je bila zajeta v raziskavo, je zajemala vodje logistike, vodje nabave, vodje prodaje, strokovne sodelavce na področju logistike in vodje (procesov, projektov), ki se pri svojem delu ukvarjajo tudi z logistiko in so zaposleni v podjetjih, ki so bila izbrana glede na panoge Predstavitev vzorca V vzorec za raziskavo je bil v našem primeru, glede na število podjetij določene velikosti, naključno izbran primerljiv delež podjetij glede na velikost (primerljiv delež mikro, malih, srednje velikih in velikih podjetij) in primerljiv delež podjetij znotraj izbranih treh dejavnosti. V raziskavo so bili zajeti vodje logistike, nabave, prodaje ter strokovni sodelavci na področju logistike in vodje projektov, procesov in podobno, ki se pri svojem delu ukvarjajo tudi z logistiko. Primerljivost vzorca s populacijo je bila zagotovljena glede na 54

71 razporeditev podjetij po panogah in glede na njihovo velikost. Popolnoma izpolnjenih je bilo 95 anketnih vprašalnikov. Predhodno je bilo opravljeno še testno anketiranje, s katerim smo preverjali anketni vprašalnik. V tesno anketiranje je bilo v decembru 2015 zajetih 21 anketirancev, ker pa večjih pripomb nismo prejeli in so testni izračuni pokazali smiselnost nadaljevanja raziskave brez popravkov anketnega vprašalnika, teh tudi nismo opravljali Omejitev raziskave Pod glavno omejitev navajamo dejstvo, da bo raziskava opravljena v slovenskem okolju, tako da bodo z raziskovanjem pridobljeni rezultati pokazali stanje na področju vitkosti oz. zelenosti notranjih logističnih sistemov zgolj v slovenskih logističnih podjetjih. V raziskavo so zajeta tako domača podjetja kot podjetja, ki so vpeta v mednarodno okolje, kjer lahko zaradi razvitosti logističnega področja pride do odstopanj rezultatov. Pomembno je omeniti dejstvo, da geografsko vzorec ni reprezentativen, saj smo izhajali iz reprezentativnosti vzorca glede na velikost podjetij in panoge podjetja Rezultati raziskave V pričujočem poglavju bomo najprej predstavili analizo demografskih podatkov vzorca, sledila bo faktorska analiza ter na koncu modeliranje strukturnih enačb (angl. structural equation modeling, v nadaljevanju: SEM). Analiza demografskih rezultatov Analiza demografskih podatkov se nanaša na podatke o anketirancih ter o podjetjih, v katerih so anketiranci zaposleni. Podatki so predstavljeni v spodnjih tabelah. Tabela 6: Prikaz demografskih podatkov, vezanih na podjetje, v katerem so anketiranci zaposleni Spremenljivka Št. odgovorov Odstotki (%) D1 Dejavnost podjetja a) Storitveno 32 34,8 b) Proizvodno 47 51,1 c) Trgovsko 13 14,1 D2 Velikost podjetja a) Do 10 zaposlenih (mikro podjetje) 29 31,5 b) Malo (11 50 zaposlenih) 24 26,1 c) Srednje ( zaposlenih) 17 18,5 d) Veliko (več kot 251 zaposlenih) 22 23,9 D3 Podjetje kot del mednarodne korporacije a) Da 24 26,1 b) Ne 68 73,9 Podroben pregled pokaže, da je na vprašanje o tem, katera je glavna dejavnost podjetja glede na standardno klasifikacijo dejavnosti, največ anketirancev odgovorilo, da prihaja iz proizvodne (51,1 %), nato storitvene (34,8 %) ter najmanj iz trgovinske dejavnosti (14,1 %). 55

72 Na vprašanje Koliko je zaposlenih v vašem podjetju? je največ anketirancev odgovorilo, da prihaja iz mikro podjetij (31,5 %) in najmanj iz kategorije srednje velikih podjetij (18,5 %). Če primerjamo naše podatke o velikosti podjetij, zajetih v vzorec, s podatki, ki jih najdemo za leto 2013 na Statističnem uradu Republike Slovenije in so predstavljeni v Tabeli 5, lahko vidimo, da so za navedene dejavnosti, ki smo jih zajeli v anketi, odstotki podobni, tj. največ je mikro podjetij. Na vprašanje Ali je vaše podjetje del mednarodne korporacije je večina (73,9 %) odgovorila, da jih ni del mednarodne korporacije, 26,1 % anketirancev pa je odgovorilo, da je njihovo podjetje del mednarodne korporacije. Drugi del demografskih podatkov se nanaša na podatke posameznikov, ki so ankete izpolnjevali. Podatki so prikazani v Tabeli 7. Tabela 7: Prikaz demografskih podatkov, vezanih na podjetje, v katerem so anketiranci zaposleni Spremenljivka Št. odgovorov Odstotki (%) D4 Delovno mesto a) Vodilni management 32 34,8 b) Vodja logistike 25 27,2 c) Vodja nabave 2 2,2 d) Vodja proizvodnje 3 3,3 e) Vodja skladišča 3 3,3 f) Strokovni sodelavec na področju logistike 7 7,6 g) Vodja (procesov, projektov), ki se pri svojem delu ukvarja tudi z logistiko 3 3,3 h) Nič od tega 17 18,5 D6 Spol a) Moški 57 62,6 b) Ženski 34 37,4 D7 Najvišja končana stopnja izobrazbe a) Srednja šola ali manj 14 15,2 b) Višja šola 24 26,1 c) Visoka strokovna šola 25 27,2 d) Univerzitetna izobrazba ali več 29 31,5 V anketo so bili zajeti vodilni management (34,8 %), vodje logistike (27,2 %), vodje nabave (2,2 %), vodje proizvodnje (3,3 %), vodje skladišča (3,3 %), strokovni sodelavci na področju logistike (7,6 %) ter vodje (procesov, projektov), ki se pri svojem delu ukvarjajo tudi z logistiko (3,3 %). 18,5 % anketirancev opravlja drugo delo. V teh primerih je šlo predvsem za direktorje mikro ali majhnih podjetij, ki se ukvarjajo z logistiko in so primerni za izpolnitev anketnega vprašalnika, zaposlene v dejavnosti, ki so neposredno povezane z logistiko, njihova primarna dejavnost pa je druga, samozaposlene v podjetju, ki opravljajo vsa dela, projektne managerje, zaposlene v transportu, nabavi in prodaji, ter druge, primerne za izpolnitev anketnega vprašalnika. 56

73 Anketiranci so povprečno stari 35,0 let. V anketi je sodelovalo 57 moških (62,6 %) in 34 (37,4 %) žensk. Glede na dokončano izobrazbo so v anketi v največji meri sodelovali tisti z univerzitetno izobrazbo ali več (31,5 %). Sledijo tisti z dokončano višjo šolo (26,1 %) in visoko strokovno šolo (27, 2%) ter nazadnje tisti s srednjo šolo ali manj (15,2 %). Sledilo je vprašanje, kjer nas je zanimalo, ali anketirančevo podjetje poseduje kakršenkoli certifikate oz. priznanja. Možnih je bilo več odgovorov. Tabela 8: Prikaz podatkov glede certifikatov oz. priznanj anketiranih podjetij Spremenljivka Št. odgovorov Odstotki (%) a) ISO ,9 b) ISO ,9 c) Nacionalna nagrada za kakovost priznanje Republike Slovenije za poslovno odličnost (PRSPO) 4 4,3 d) European Quality Award (EQA) 1 1,1 e) Automotive Lean Production Award 0 0 f) Slovenska nagrada za družbeno odgovornost HORUS 0 0 g) Nagrada za najbolj okolju prijazno podjetje 2 2,2 h) European Business Awards for the Environment (EBAE) 1 1,1 i) Vitkost dokazujemo z naslednjim certifikatom/priznanjem, ki ga ni na seznamu 2 2,2 j) Zelenost dokazujemo z drugim certifikatom/priznanjem, ki ga ni na seznamu 8 8,7 k) Nič od naštetega 43 46,7 Tabela 8 prikazuje, da največ anketiranih podjetij poseduje ISO 9001 certifikat (48,9 %), ISO certifikat (35,9 %) ali pa nič od naštetega (46,7 %). 8,7 % anketirancev trdi, da zelenost dokazujejo z drugim certifikatom/priznanjem, ki ga ni na voljo, ter 2,2 %, da vitkost dokazujejo z drugim certifikatom/priznanjem, ki ga ni na voljo. 4,3 % jih poseduje Nacionalno nagrado za kakovost priznanje Republike Slovenije za poslovno odličnost (PRSPO). Eno samo podjetje poseduje European Quality Award (EQA) ter European Business Award for the Environment (EBAE). 2,2 % se lahko pohvali z Nagrado za okolju najbolj prijazno podjetje, nobeno podjetje pa ni prejemnik Automotive Lean Production Award ter Slovenske nagrade za družbeno odgovornost HORUS. Zadnje vprašanje pred drugim sklopom vprašanj se je nanašalo na vprašanje, v kolikšni meri anketirančevo podjetje implementira naslednja koncepta v lasten notranji logistični sistem. Ocena 1 je pomenila, da slednjega ne implementirajo, ocena 7, da slednje maksimalno implementirajo, ter ne poznam/ne vem, da tega ne poznajo ali na to ne znajo odgovoriti. Trditve se nanašajo na mnenje anketiranca z vidika lastne organizacije. Ocene 2 do 6 pomenijo vmesne stopnje pomembnosti. 57

74 Tabela 9: Prikaz podatkov, vezanih na mnenje anketiranca glede implementacije vitkega koncepta v lastno podjetje VITKOST (Odstranitev izgub (zaradi prevelike proizvodnje, čakanja, transportiranja, neprimernega procesiranja, nepotrebnih zalog, nepotrebnih premikov, napak ipd.) iz vseh procesov.) Vrednost Št. odgovorov Odstotek (%) 1 4 4, , , , , , ,3 Ne poznam/ne vem 8 8,7 Aritmetična sredina 4,80 Standardni odklon 1,59 Varianca 2,55 Rezultati kažejo, da implementacijo vitkosti v lastnem podjetju po mnenjih anketirancev na 7-stopenjski lestvici največkrat ocenjujejo zelo visoko, in sicer s stopnjama 5 (23,8 %) ter 6 (23,8 %), najmanj pa s stopnjama 2 (2,4 %) ter 1 (4,8 %). Odgovor ne poznam/ne vem je podalo 8,7 % anketirancev. Aritmetična sredina podanih odgovorov je 4,80. Tabela 10: Prikaz podatkov, vezanih na mnenje anketiranca glede implementacije zelenega koncepta v lastno podjetje ZELENOST (Preureditev logističnih sistemov z namenom minimizacije okoljskih vplivov, nižanjem izpustov CO2). Vrednost Št. odgovorov Odstotek (%) , , , , , , ,6 Ne poznam/ne vem 7 7,6 Aritmetična sredina 4,36 Standardni odklon 2,06 Varianca 4,26 Rezultati kažejo, da implementacijo zelenosti v lastnem podjetju anketiranci na 7- stopenjski lestvici največkrat ocenjujejo zelo visoko, in sicer s stopnjama 6 (21,2 %) ter 7 (17,6 %), najmanj pa s stopnjama 2 (5,9 %) ter 4 (10,6 %). Odgovor ne poznam/ne vem je podalo 7,6 % anketirancev. Aritmetična sredina odgovorov je 4,36. 58

75 Za nadaljnje analize si najprej poglejmo srednje vrednosti za vse spremenljivke, s katerimi se bomo ukvarjali v nadaljevanju. V analizi so bile uporabljene spremenljivke (Priloga 2), katerih številčne vrednosti so bile pridobljene z anketiranjem podjetij. Na podlagi raziskave Duarte (2013), pregleda literature ter praktičnih izkušenj smo določili, da spremenljivke: 1 17 zajemajo področje notranjih logističnih procesov; ergonomijo ter načrtovanje prostora; človeške vire (vodstvo in zaposleni); strateško načrtovanje; rezultate, povezane z notranjo logistiko podjetja. V raziskavi podajamo spremenljivke za vidik vitkosti in zelenosti. V Tabeli 11 so predstavljene srednje vrednosti vseh spremenljivk, s katerimi smo merili pomembnost vitkosti oz. zelenosti za posamezno spremenljivko. Tabela 11: Prikaz števila odgovorov, srednjih vrednosti in standardnega odklona za spremenljivke od V 1 do V 17 Spremenljivka Sr. vrednost Std. odklon V1 5,86 1,16 V2 5,94 1,18 V3 5,78 1,67 V4 5,69 1,21 V5 5,48 1,57 V6 5,04 1,84 V7 6,47 0,89 V8 5,62 1,16 V9 5,13 1,56 V10 5,09 1,43 V11 6,00 1,23 V12 6,31 1,10 V13 6,16 1,14 V14 6,22 0,96 V15 5,69 1,28 V16 5,25 1,53 V17 6,12 1,17 Iz Tabele 11 je razvidno, da je na 7-stopenjski lestvici z vidika vitkosti najvišje ovrednotena V7 Dobavni čas, s srednjo vrednostjo 6,47, in najnižje V6 Oblikovanje produkta, s sredno vrednostjo 5,04. Tabela 12: Prikaz števila odgovorov, srednjih vrednosti in standardnega odklona za spremenljivke od Z1 do Z17 Spremenljivka Sr. vrednost Std. odklon Z1 5,21 1,39 Z2 5,46 1,65 Z3 5,25 1,69 59

76 Z4 5,09 1,49 Z5 5,06 1,70 Z6 4,89 1,81 Z7 5,34 1,59 Z8 4,71 1,57 Z9 5,79 1,45 Z10 4,63 1,50 Z11 4,87 1,74 Z12 5,58 1,61 Z13 5,22 1,58 Z14 5,33 1,47 Z15 4,97 1,63 Z16 4,92 1,45 Z17 5,79 1,40 Iz Tabele 12 je razvidno, da sta na 7-stopenjski lestvici z vidika zelenosti najvišje ovrednoteni Z9 Zmanjšaj, ponovno uporabi, recikliraj 3R (Reduce, Reuse, Recycle) ter Z17 Uporaba inovativnih tehnoloških rešitev, s srednjo vrednostjo 5,79, in najnižje Z10 Presežna proizvodnja, s srednjo vrednostjo 4,63. Tabela 13: Prikaz števila odgovorov, srednjih vrednosti in standardnega odklona za spremenljivke od V18 do V23 Spremenljivka Sr. vrednost Std. odklon V18 4,47 1,59 V19 6,02 1,30 V20 4,94 1,87 V21 5,55 1,57 V22 5,87 1,48 V23 6,03 1,39 Iz Tabele 13 je razvidno, da je na 7-stopenjski lestvici z vidika vitkosti najvišje ovrednotena V23 Zmanjšanje neprimerne rabe materiala, nevarnih odpadkov, rabe energije, emisij ipd., s srednjo vrednostjo 6,03, in najnižje V18 Uporaba alternativnih goriv, s srednjo vrednostjo 4,47. Tabela 14: Prikaz števila odgovorov, srednjih vrednosti in standardnega odklona za spremenljivke od Z18 do Z23 Spremenljivka Sr. vrednost Std. odklon Z18 5,73 1,44 Z19 5,28 1,62 Z20 5,42 1,78 Z21 5,30 1,65 Z22 5,19 1,68 Z23 6,00 1,41 Iz Tabele 14 je razvidno, da je na 7-stopenjski lestvici z vidika zelenosti najvišje ovrednotena Z23 Zmanjšanje neprimerne rabe materiala, nevarnih odpadkov, rabe 60

77 energije, emisij ipd., s srednjo vrednostjo 6,00, in najnižje Z22 Optimalno razporejeni notranji prostori, s srednjo vrednostjo 5,19. Tabela 15: Prikaz števila odgovorov, srednjih vrednosti in standardnega odklona za spremenljivke od V24 do V45 Spremenljivka Sr. vrednost Std. odklon V24 6,32 0,92 V25 6,39 0,91 V26 5,00 1,68 V27 4,56 1,62 V28 6,12 1,03 V29 5,99 1,33 V30 5,50 1,41 V31 5,51 1,30 V32 5,27 1,68 V33 5,74 1,31 V34 5,37 1,49 V35 5,97 1,23 V36 6,14 0,97 V37 6,09 1,01 V38 6,14 0,93 V39 5,08 1,55 V40 5,56 1,41 V41 5,65 1,15 V42 6,29 1,00 V43 5,51 1,53 V44 5,43 1,39 V45 5,27 1,49 Iz Tabele 15 je razvidno, da je na 7-stopenjski lestvici z vidika vitkosti najvišje ovrednotena V25 Dolgoročno razmišljanje, s srednjo vrednostjo 6,39, in najnižje V27 Avtokratski način vodenja (zavezanost k upravi), s srednjo vrednostjo 4,56. Tabela 16: Prikaz števila odgovorov, srednjih vrednosti in standardnega odklona za spremenljivke od Z 24 do Z 45 Spremenljivka Sr. vrednost Std. odklon Z24 5,71 1,49 Z25 5,89 1,48 Z26 4,79 1,67 Z27 4,19 1,59 Z28 5,87 1,39 Z29 5,41 1,69 Z30 4,97 1,64 Z31 5,08 1,65 Z32 5,16 1,67 Z33 4,99 1,83 Z34 4,92 1,70 Z35 5,61 1,47 61

78 Z36 5,58 1,45 Z37 5,69 1,45 Z38 5,55 1,45 Z39 4,74 1,57 Z40 5,24 1,44 Z41 4,85 1,54 Z42 5,23 1,52 Z43 5,17 1,53 Z44 5,34 1,59 Z45 4,93 1,54 Iz Tabele 16 je razvidno, da je na 7-stopenjski lestvici z vidika zelenosti najvišje ovrednotena Z25 Dolgoročno razmišljanje, s srednjo vrednostjo 5,89, in najnižje Z27 Avtokratski način vodenja (zavezanost k upravi), s srednjo vrednostjo 4,19. Tabela 17: Prikaz števila odgovorov, srednjih vrednosti in standardnega odklona za spremenljivke od V46 do V51 Spremenljivka Sr. vrednost Std. odklon V46 6,23 1,09 V47 5,85 1,35 V48 6,04 1,21 V49 6,06 1,13 V50 5,85 1,28 V51 5,92 1,22 Iz Tabele 17 je razvidno, da je na 7-stopenjski lestvici z vidika vitkosti najvišje ovrednotena V46 Jasna strategija, s srednjo vrednostjo 6,23, in najnižje V46 Jasna strategija ter V50 Strateško komuniciranje, s srednjo vrednostjo 5,85. Tabela 18: Prikaz števila odgovorov, srednjih vrednosti in standardnega odklona za spremenljivke od Z46 do Z51 Spremenljivka Sr. vrednost Std. odklon Z46 5,73 1,38 Z47 5,24 1,45 Z48 5,46 1,40 Z49 5,18 1,69 Z50 5,34 1,44 Z51 5,54 1,43 Iz Tabele 18 je razvidno, da je na 7-stopenjski lestvici z vidika zelenosti najvišje ovrednotena Z46 Jasna strategija, s srednjo vrednostjo 5,73, in najnižje Z49 Strategija, osredotočena na stranke in na druge deležnike, s srednjo vrednostjo 5,18. 62

79 Tabela 19: Prikaz števila odgovorov, srednjih vrednosti in standardnega odklona za spremenljivke od V52 do V 57 Spremenljivka Sr. vrednost Std. odklon V52 6,00 1,31 V53 5,61 1,65 V54 5,98 1,20 V55 6,19 1,03 V56 6,24 0,98 V57 5,81 1,28 Iz Tabele 19 je razvidno, da je na 7-stopenjski lestvici z vidika vitkosti najvišje ovrednotena V56 Doseganje kratkoročnih in dolgoročnih rezultatov, s srednjo vrednostjo 6,24, in najnižje V53 Ažurne meritve, s srednjo vrednostjo 5,61. Tabela 20: Prikaz števila odgovorov, srednjih vrednosti in standardnega odklona za spremenljivke od Z52 do Z57 Spremenljivka Sr. vrednost Std. odklon Z52 5,42 1,72 Z53 5,30 1,72 Z54 5,52 1,62 Z55 5,54 1,59 Z56 5,50 1,60 Z57 5,48 1,53 Iz Tabele 20 je razvidno, da je na 7-stopenjski lestvici z vidika zelenosti najvišje ovrednotena Z55 Opredelitev vzrokov in posledic za težave, s srednjo vrednostjo 5,54, in najnižje Z53 Ažurne meritve, s srednjo vrednostjo 5,30. Po opravljeni opisni statistiki bo v nadaljevanju predstavljeno formiranje združenih faktorjev, s katerimi bodo nadalje izvedene analize statističnoznačilnih povezanosti in statističnoznačilnih razlik. 4.2 Faktorska analiza V tem poglavju bodo prikazane faktorske analize, s pomočjo katerih se izbrano število spremenljivk prevede na manjše število faktorjev oziroma sintetičnih spremenljivk. Zaradi predhodnega teoretičnega predznanja in predhodne opredelitve določenih področij nas v našem primeru bolj zanima vrednost posameznih izbranih spremenljivk, torej predvsem katere imajo najvišje vrednosti. Faktorska analiza je bila izvedena na več primerih s pomočjo programske opreme SPSS, kjer smo pridobili naslednje rezultate. Prvi dve faktorski analizi bosta opredeljeni podrobno, medtem ko bodo zaradi preobsežnosti pri naslednjih analizah določene tabele, pripete v Prilogi 3. 63

80 4.2.1 Faktorska analiza notranji logistični procesi (1) Spremenljivke V1-V17 predstavljajo notranje logistične procese z vidika vitkosti Analiza odvisnosti med spremenljivkami kaže na smiselnost uporabe faktorske analize, kar med drugim potrjujeta Barlettov test sferičnosti in Kaiser-Meyer- Olkinov indikator (KMO). Faktorska analiza je smiselna, saj je vrednost KMO večja od 0,5, saj le-ta znaša 0,827, kar pomeni zelo dobro vzorčenje. Signifikanca Bartlettovega testa z vrednostjo 0,000 nakazuje, da je faktorska analiza na izbranih spremenljivkah primerna za nadaljnjo uporabo. Tabela 21: Rezultati KMO in Bartlettovega testa za notranje logistične procese iz vidika vitkosti KMO in Bartlettov test Kaiser-Meyer-Olkin mera za vzorčenje ustreznosti 0,827 Bartlett's test sferičnosti Prbl. Chi-Square 314,124 df 21 Sig. 0,000 Iz Tabele 22, ki pojasnjuje celotno varianco za vitkost (angl. total variance explained), lahko razberemo lastne vrednosti posameznih faktorjev. V našem primeru imata samo prva dva faktorja lastno vrednost višjo od 1, saj znašata 3,925 ter 1,105. Glede na to, da analiziramo 7 spremenljivk, je vsota vseh lastnih vrednosti faktorjev enaka 7. S prvim faktorjem je pojasnjene 56,07 % celotne variance, z drugim faktorjem 15,79 %. Odstotek celotne variance s prvima dvema faktorjema je tako enak 71,85 %. Tabela 22: Lastne vrednosti in pojasnjena varianca za notranje logistične procese z vidika vitkosti Pojasnjena celotna varianca Začetne lastne vrednosti Ekstrakcijske vsote kvadratov uteži Faktor skupaj % variance kumulativa % skupaj % variance kumulativa % 1 = V 12 3,925 56,066 56,066 3,461 49,437 49,437 2 = V11 1,105 15,785 71,851 3 = V13 0,611 8,734 80,585 4 = V14 0,481 6,865 87,450 5 =V17 0,419 5,985 93,436 6 = V2 0,249 3,559 96,995 7 =V1 0,210 3, ,000 Extraction Method: Principal Axis Factoring. 64

81 Po odstranitvi vseh spremenljivk, ki niso dosegale kritičnih mej (komunalitete nad 0,5 ter faktorske uteži nad 0,55), smo pridobili naslednje spremenljivke s pripadajočimi vrednostmi. Tabela 23: Faktorska analiza notranji logistični procesi z vidika vitkosti Spremenljivka Oznaka Faktor_NLPV Nenehno izboljševanje procesov V12 0,869 Nepotrebno čakanje V11 0,788 Odstranitev izgub V13 0,778 Zmanjšanje procesnih napak V14 0,681 Uporaba inovativnih tehnoloških rešitev V17 0,592 Učinkovita transportna strategija V2 0,587 Hkratna osredotočenost na procese in proizvode V1 0,567 (2) Spremenljivke Z1-Z17 predstavljajo notranje logistične procese z vidika zelenosti Analiza odvisnosti med spremenljivkami kaže na smiselnost uporabe faktorske analize, kar med drugim potrjujeta Barlettov test sferičnosti in Kaiser-Meyer- Olkinov indikator (KMO). Faktorska analiza je smiselna, saj je vrednost KMO večja od 0,5, in znaša 0,915, kar pomeni zelo dobro vzorčenje. Signifikanca Bartlettovega testa z vrednostjo 0,000 nakazuje, da je faktorska analiza na izbranih spremenljivkah primerna za nadaljnjo uporabo. Tabela 24: Rezultati KMO in Bartlettovega testa za notranje logistične procese z vidika zelenosti KMO in Bartlettov test Kaiser-Meyer-Olkin mera za vzorčenje ustreznosti 0,915 Bartlett's test sferičnosti Prbl. Chi-Square 854,905 df 78 Sig. 0,000 Iz Tabele 25, ki pojasnjuje celotno variance za zelenost, lahko razberemo lastne vrednosti posameznih spremenljivk. V našem primeru ima samo prva spremenljivka lastno vrednost višjo od 1, in znaša 7,846. Glede na to, da analiziramo 13 spremenljivk, je vsota vseh lastnih vrednosti spremenljivk enaka 13. S prvo spremenljivko je pojasnjene 60,36 % celotne variance in z drugo spremenljivko 7,31 %. Odstotek celotne variance s prvima dvema spremenljivkama je tako enak 73,23 %. 65

82 Tabela 25: Lastne vrednosti in pojasnjena varianca za notranje logistične procese z vidika zelenosti Pojasnjena celotna varianca Začetne lastne vrednosti Ekstrakcijske vsote kvadratov uteži faktor skupaj % variance kumulativa % skupaj % variance kumulativa % 1 = Z13 7,846 60,357 60,357 7,426 57,123 57,123 2 = Z15 0,951 7,313 67,669 3 = Z11 0,757 5,820 73,489 4 = Z12 0,619 4,758 78,248 5 = Z5 0,537 4,131 82,379 6 = Z6 0,473 3,639 86,017 7 = Z14 0,411 3,162 89,179 8 = Z8 0,336 2,588 91,767 9 = Z7 0,302 2,327 94, = Z16 0,245 1,886 95, = Z4 0,192 1,479 97, = Z10 0,182 1,396 98, = Z17 0,149 1, ,000 Extraction Method: Principal Axis Factoring. Po odstranitvi vseh spremenljivk, ki niso dosegale kritičnih mej (komunalitete nad 0,5 ter faktorske uteži nad 0,55), smo pridobili naslednje spremenljivke s pripadajočimi vrednostmi. Tabela 26: Faktorska analiza notranji logistični procesi z vidika zelenosti Spremenljivka Oznaka Faktor_NLPZ Odstranitev izgub Z13 0,836 Implementiran JIT (ravno ob pravem času) Z15 0,826 Nepotrebno čakanje Z11 0,803 Nenehno izboljševanje procesov Z12 0,798 Strategija pakiranja Z5 0,773 Oblikovanje produkta Z6 0,743 Zmanjšanje procesnih napak Z14 0,742 Delež časa brez dodane vrednosti v celotnem izdelovalnem času Z8 0,738 Dobavni čas Z7 0,729 Izvajanje/uporaba orodij (VSM, A3 poročilo, Kaizen, 5S + S, zero defact, standardizacija dela, LCA ) Z16 0,721 Razpoložljivi viri/resursi Z4 0,719 Presežna proizvodnja Z10 0,693 Uporaba inovativnih tehnoloških rešitev Z17 0,685 Kot je razvidno iz Tabel 23 in 26, se izjave smiselno povežejo v en faktor, ki smo ju poimenovali notranji logistični procesi z vidika vitkosti (NLPV) ter notranji logistični procesi z vidika zelenosti (NLPZ). 66

83 Eden izmed kazalcev zanesljivosti faktorske analize je tudi kazalec Cronbach α. Cronbach α za izbran sklop spremenljivk, ki smo jih povezali v faktorja V1-17 in Z1-17, pokaže v obeh primerih vzorno zanesljivost (Cronbach α_nlpv = 0,865 ter Cronbach α _NLPZ =0,945). Rezultate obeh faktorskih razlik, razlike ter podobnosti lahko prikažemo s Sliko 23. Slika 23: Primerjava faktorskih analiz obeh vidikov za področje notranji logistični procesi Presežna proizvodnja Razpoložljivi viri/resursi Izvajanje/uporaba orodij (VSM, A3 poročilo, Kaizen ) Dobavni čas Delež časa brez dodane vrednosti v celotnem izdelovalnem času Oblikovanje produkta Strategija pakiranja Implementiran JIT (ravno ob pravem času) Hkratna osredotočenost na procese in proizvode Učinkovita transportna strategija Uporaba inovativnih tehnoloških rešitev Zmanjšanje procesnih napak Odstranitev izgub Nepotrebno čakanje Nenehno izboljševanje procesov 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 Spremenljivke_zelenost Spremenljivke_vitkost Iz Slike 23 je razvidno, da imata z vidika vitkosti najvišji vrednosti spremenljivki nenehno izboljševanje procesov ter nepotrebno čakanje (0,869 ter 0,788), z vidika zelenosti pa imata najvišji vrednosti odstranitev izgub ter implementiran JIT (ravno ob pravem času) (0,836 ter 0,826). S stališča obeh vidikov so visoko spremenljivke odstranitev izgub, nepotrebno čakanje ter nenehno izboljševanje procesov. 67

84 4.2.2 Faktorska analiza ergonomija ter načrtovanje prostora Spremenljivke V18-V23 predstavljajo notranje logistične procese z vidika vitkosti, spremenljivke Z18-Z23 pa notranje logistične procese z vidika zelenosti. Analiza odvisnosti med spremenljivkami kaže na smiselnost uporabe faktorske analize, kar potrjujeta še Barlettov test sferičnosti in Kaiser-Meyer-Olkinov indikator (KMO). Faktorska analiza je smiselna, saj je vrednost KMO večja od 0,5, saj le-ta v prvem primeru znaša 0,716, v drugem pa 0,821. Slednje v obeh primerih pomeni zelo dobro vzorčenje. Signifikanca Bartlettovega testa pa z vrednostjo 0,000 v obeh primerih nakazuje, da je faktorska analiza na izbranih spremenljivkah primerna za nadaljnjo uporabo. Po odstranitvi vseh spremenljivk, ki niso dosegale kritičnih mej (komunalitete nad 0,5 ter faktorske uteži nad 0,55), smo pridobili naslednje spremenljivke. Tabela 27: Faktorska analiza ergonomija ter načrtovanje prostora z vidika vitkosti Spremenljivka Oznaka Faktor_ENPV Optimalna razporeditev delovnega prostora V19 0,900 Optimalno razporejeni notranji prostori V22 0,843 Trajnostno učinkovita stavba (npr. večnivojsko skladišče) V21 0,732 Tabela 28: Faktorska analiza ergonomija ter načrtovanje prostora z vidika zelenosti Spremenljivka Oznaka Faktor_ENPZ Trajnostno učinkovita stavba (npr. večnivojsko skladišče) Z21 0,887 Zmanjšanje neprimerne rabe materiala, nevarnih odpadkov, rabe energije, emisij ipd. Z23 0,830 Optimalno razporejeni notranji prostori Z22 0,800 Zelena stavba (npr. eko izolacija, koncept zelene strehe) Z20 0,740 Optimalna razporeditev delovnega prostora Z19 0,728 Kot je razvidno iz Tabel 27 in 28, se izjave smiselno povežejo v en faktor, ki smo ju poimenovali ergonomija ter načrtovanje procesa z vidika vitkosti (ENPV) ter ergonomija ter načrtovanje procesa z vidika zelenosti (ENPZ). Eden izmed kazalcev zanesljivosti faktorske analize je tudi kazalec Cronbach α. Cronbach α za izbran sklop spremenljivk, ki smo jih povezali v faktorja V18-23 in Z18-23 pokaže v obeh primerih vzorno zanesljivost (Cronbach α_enpv = 0,858 ter Cronbach α _ENPZ =0,894). Iz Tabele razložene celotne variance za vitkost (Priloga 3) lahko razberemo lastne vrednosti posameznih faktorjev; v našem primeru ima samo prvi faktor lastno vrednost višjo od 1, saj znaša 2,358. Glede na to, da analiziramo 3 spremenljivke, je vsota vseh lastnih vrednosti faktorjev enaka 3. S prvim faktorjem je pojasnjene 78,608 % celotne variance in z drugim faktorjem 13,506 %. Odstotek celotne variance s prvima dvema faktorjema je tako enak 92,1 %. S prvima dvema faktorjema je tako pojasnjene 92,1 % celotne variance. 68

85 Iz Tabele razložene celotne variance za zelenost (Priloga 3) lahko razberemo lastne vrednosti posameznih spremenljivk; v našem primeru ima samo prva spremenljivka lastno vrednost višjo od 1, saj znaša 3,545. Glede na to, da analiziramo 5 spremenljivk, je vsota vseh lastnih vrednosti spremenljivk enaka 5. S prvo spremenljivko je pojasnjene 70,897 % celotne variance in z drugo spremenljivko 13,591 %. Odstotek celotne variance s prvima dvema spremenljivkama je tako enak 84,5 %. S prvima dvema spremenljivkama je tako pojasnjeno 84,5 % celotne variance. Rezultate obeh faktorskih razlik, razlike ter podobnosti lahko prikažemo s Sliko 24. Slika 24: Primerjava faktorskih analiz obeh vidikov za področje ergonomija ter načrtovanje prostora Zelena stavba (npr. eko izolacija, koncept zelene strehe) Zmanjšanje neprimerne rabe materiala, nevarnih odpadkov, rabe energije, emisij ipd. Trajnostno učinkovita stavba (npr. več nivojsko skladišče) Optimalno razporejeni notranji prostori Optimalna razporeditev delovnega prostora 0,5 0,7 0,9 1,1 Spremenljivke_zelenost Spremenljivke_vitkost Iz Slike 24 je razvidno, da imata z vidika vitkosti najvišji vrednosti spremenljivki optimalna razporeditev delovnega prostora ter optimalno razporejeni notranji prostori (0,900 ter 0,843), z vidika zelenosti pa imata najvišji vrednosti trajnostno učinkovita stavba (npr. večnivojsko skladišče) ter zmanjšanje neprimerne rabe materiala, nevarnih odpadkov, rabe energije, emisij ipd. (0,887 ter 0,830). S stališča obeh vidikov so visoko spremenljivke trajnostno učinkovita stavba (npr. večnivojsko skladišče), optimalno razporejeni notranji prostori ter optimalna razporeditev delovnega prostora Faktorska analiza človeški viri (vodstvo in zaposleni) Spremenljivke V24-V45 predstavljajo človeške vire (vodstvo in zaposleni) z vidika vitkosti, spremenljivke Z24-Z45 pa človeške vire (vodstvo in zaposleni) z vidika zelenosti. Analiza odvisnosti med spremenljivkami kaže na smiselnost uporabe faktorske analize, kar potrjujeta še Barlettov test sferičnosti in Kaiser-Meyer-Olkinov indikator (KMO). Faktorska analiza je smiselna, saj je vrednost KMO večja od 0,5, in v prvem primeru znaša 0,888, v drugem pa 0,930. Slednje v obeh primerih pomeni zelo dobro vzorčenje. 69

86 Signifikanca Bartlettovega testa pa z vrednostjo 0,000 v obeh primerih nakazuje, da je faktorska analiza na izbranih spremenljivkah primerna za nadaljnjo uporabo. Po odstranitvi vseh spremenljivk, ki niso dosegale kritičnih mej (komunalitete nad 0,5 ter faktorske uteži nad 0,55), smo pridobili naslednje spremenljivke. Tabela 29: Faktorska analiza človeški viri (vodstvo in zaposleni) z vidika vitkosti Spremenljivka Oznaka Faktor_ČVV Vključenost zaposlenih V37 0,848 Vizija V28 0,847 Kultura podjetja (nenehna naklonjenost k izboljšavam) V24 0,826 Dolgoročno razmišljanje V25 0,815 Izobraževanje V35 0,781 Možnost vključevanja zaposlenih V38 0,777 Usposabljanje V36 0,745 Komunikacijski management V29 0,717 Podelitev nagrad in priznanj zaposlenim V43 0,696 Evalvacija zaposlenih V41 0,657 Ideje in sheme predlogov V42 0,651 Tabela 30: Faktorska analiza človeški viri (vodstvo in zaposleni) z vidika zelenosti Spremenljivka Oznaka Faktor_ČVZ Vključenost zaposlenih Z37 0,906 Usposabljanje Z36 0,902 Ideje in sheme predlogov Z42 0,899 Izobraževanje Z35 0,893 Vizija Z28 0,884 Možnost vključevanja zaposlenih Z38 0,864 Evalvacija zaposlenih Z41 0,841 Rotacija delovnih mest ali fleksibilne delovne obveznosti Z45 0,827 Kultura podjetja (nenehna naklonjenost k izboljšavam) Z24 0,825 Posedovanje kompetenc Z40 0,815 Naložbene priložnosti Z34 0,796 Dolgoročno razmišljanje Z25 0,796 Komunikacija med zaposlenimi Z44 0,790 Večfunkcijske skupine Z39 0,787 Kot je razvidno iz Tabel 29 in 30, se izjave smiselno povežejo v en faktor, ki smo ju poimenovali ergonomija ter načrtovanje procesa z vidika vitkosti (ČVV) ter ergonomija ter načrtovanje procesa z vidika zelenosti (ČVZ). Eden izmed kazalcev zanesljivosti faktorske analize je tudi kazalec Cronbach α. Cronbach α za izbran sklop spremenljivk, ki smo jih povezali v faktorja V24-45 in Z24-45, pokaže v obeh primerih vzorno zanesljivost (Cronbach α _ČVV = 0,928 ter Cronbach α_enpz =0,972). 70

87 Iz Tabele razložene celotne variance za vitkost (Priloga 3) lahko razberemo lastne vrednosti posameznih faktorjev; v našem primeru ima samo prvi faktor lastno vrednost višjo od 1, saj znaša 6,806. Glede na to, da analiziramo 11 spremenljivk, je vsota vseh lastnih vrednosti faktorjev enaka 11. S prvim faktorjem je pojasnjene 61,877 % celotne variance in z drugim faktorjem 7,257 %. Odstotek celotne variance s prvima dvema faktorjema je tako enak 69,127 %. S prvima dvema faktorjema je tako pojasnjene 69,127 % celotne variance. Iz Tabele razložene celotne variance za zelenost (Priloga 3) lahko razberemo lastne vrednosti posameznih spremenljivk; v našem primeru ima samo prva spremenljivka lastno vrednost višjo od 1, saj znaša 10,291. Glede na to, da analiziramo 14 spremenljivk, je vsota vseh lastnih vrednosti spremenljivk enaka 14. S prvo spremenljivko je pojasnjene 73,504 % celotne variance in z drugo spremenljivko 5,523 %. Odstotek celotne variance s prvima dvema spremenljivkama je tako enak 79,029 %. S prvima dvema spremenljivkama je tako pojasnjene 79,029 % celotne variance. Rezultate obeh faktorskih razlik, razlike ter podobnosti lahko prikažemo s Sliko 25. Slika 25: Primerjava faktorskih analiz obeh vidikov za področje človeški viri (vodstvo in zaposleni) Več-funkcijske skupine Komunikacija med zaposlenimi Naložbene priložnosti Posedovanje kompetenc Ideje in sheme predlogov Evalvacija zaposlenih Podelitev nagrad in priznanj zaposlenim Komunikacijski management Usposabljanje Možnost vključevanja zaposlenih Izobraževanje Dolgoročno razmišljanje Kultura podjetja (nenehna naklonjenost k Vizija Vključenost zaposlenih 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Spremenljivke_zelenost Spremenljivke_ vitkost 71

88 Iz Slike 25 je razvidno, da imata z vidika vitkosti najvišji vrednosti spremenljivki vključenost zaposlenih ter vizija (0,848 ter 0,847), z vidika zelenosti pa imata najvišji vrednosti vključenost zaposlenih ter usposabljanje (0,906 ter 0,902). S stališča obeh vidikov so visoko spremenljivke vključenost zaposlenih, usposabljanje, ideje in sheme predlogov ter izobraževanje Faktorska analiza strateško načrtovanje Spremenljivke V46-V51 predstavljajo strateško načrtovanje z vidika vitkosti, spremenljivke Z46-Z51 pa strateško načrtovanje z vidika zelenosti. Analiza odvisnosti med spremenljivkami kaže na smiselnost uporabe faktorske analize, kar potrjujeta še Barlettov test sferičnosti in Kaiser-Meyer-Olkinov indikator (KMO). Faktorska analiza je smiselna, saj je vrednost KMO večja od 0,5, saj le-ta v prvem primeru znaša 0,848, v drugem pa 0,849. Slednje v obeh primerih pomeni izrazito dobro vzorčenje. Signifikanca Bartlettovega testa pa z vrednostjo 0,000 v obeh primerih nakazuje, da je faktorska analiza na izbranih spremenljivkah primerna za nadaljnjo uporabo. Po odstranitvi vseh spremenljivk, ki niso dosegale kritičnih mej (komunalitete nad 0,5 ter faktorske uteži nad 0,55), smo pridobili naslednje spremenljivke. Tabela 31: Faktorska analiza strateško načrtovanje z vidika vitkosti Spremenljivka Oznaka Faktor_SNV Kreiranje načrtov in ciljev V48 0,880 Uvajanje strategije V51 0,851 Jasna strategija V46 0,837 Strategija, osredotočena na stranke in na druge deležnike V49 0,823 Strategija, deljena z vsemi nivoji organizacije ter drugimi deležniki V47 0,815 Tabela 32: Faktorska analiza strateško načrtovanje z vidika zelenosti Spremenljivka Oznaka Faktor_SNZ Kreiranje načrtov in ciljev Z48 0,929 Jasna strategija Z46 0,860 Uvajanje strategije Z51 0,828 Strategija, deljena z vsemi nivoji organizacije ter drugimi deležniki Z47 0,828 Strateško komuniciranje Z50 0,827 Kot je razvidno iz Tabel 31 in 32, se izjave smiselno povežejo v en faktor, ki smo ju poimenovali strateško načrtovanje z vidika vitkosti (SNV) ter strateško načrtovanje z vidika zelenosti (SNZ). Eden izmed kazalcev zanesljivosti faktorske analize je tudi kazalec Cronbach α. Cronbach α za izbran sklop spremenljivk, ki smo jih povezali v faktorja V46-51 in Z46-51, pokaže v obeh primerih vzorno zanesljivost (Cronbach α_snv = 0,922 ter Cronbach α_snz =0,931). 72

89 Iz Tabele razložene celotne variance za vitkost (Priloga 3) lahko razberemo lastne vrednosti posameznih faktorjev; v našem primeru ima samo prvi faktor lastno vrednost višjo od 1, saj znaša 3,832. Glede na to, da analiziramo 5 spremenljivk, je vsota vseh lastnih vrednosti faktorjev enaka 5. S prvim faktorjem je pojasnjene 76,636 % celotne variance in z drugim faktorjem 8,305 %. Odstotek celotne variance s prvima dvema faktorjema je tako enak 84,94 %. S prvima dvema faktorjema je tako pojasnjene 84,94 % celotne variance. Iz Tabele razložene celotne variance za zelenost (Priloga 3) lahko razberemo lastne vrednosti posameznih spremenljivk; v našem primeru ima samo prva spremenljivka lastno vrednost višjo od 1, saj znaša 3,920. Glede na to, da analiziramo 5 spremenljivk, je vsota vseh lastnih vrednosti spremenljivk enaka 5. S prvo spremenljivko je pojasnjene 78,408 % celotne variance in z drugo spremenljivko 8,564 %. Odstotek celotne variance s prvima dvema spremenljivkama je tako enak 86,96 %. S prvima dvema spremenljivkama je tako pojasnjene 86,96 % celotne variance. Rezultate obeh faktorskih razlik, razlike ter podobnosti lahko prikažemo s Sliko 26. Slika 26: Primerjava faktorskih analiz obeh vidikov za področje strateško načrtovanje Strateško komuniciranje Strategija, deljena z vsemi nivoji organizacije ter drugimi deležniki Strategija osredotočena na stranke in na druge deležnike Jasna strategija Uvajanje strategije Kreiranje načrtov in ciljev 0,5 0,7 0,9 1,1 Spremenljivke_zelenost Spremenljivke_ vitkost Iz Slike 26 je razvidno, da imata z vidika vitkosti najvišji vrednosti spremenljivki kreiranje načrtov in ciljev ter uvajanje strategije (0,880 ter 0,851), z vidika zelenosti pa imata najvišji vrednosti kreiranje načrtov in ciljev ter jasna strategija (0,929 ter 0,860). S stališča obeh vidikov so visoko spremenljivke kreiranje načrtov in ciljev, jasna strategija, uvajanje strategije ter strategija, deljena z vsemi nivoji organizacije ter drugimi deležniki Faktorska analiza rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja Spremenljivke V52-V57 predstavljajo rezultate, povezane z notranjo logistiko podjetja z vidika vitkosti, spremenljivke Z52-Z57 pa rezultate, povezane z notranjo logistiko podjetja 73

90 z vidika zelenosti. Analiza odvisnosti med spremenljivkami kaže na smiselnost uporabe faktorske analize, kar potrjujeta še Barlettov test sferičnosti in Kaiser-Meyer-Olkinov indikator (KMO). Faktorska analiza je smiselna, saj je vrednost KMO večja od 0,5, saj le-ta v prvem primeru znaša 0,815, v drugem pa 0,880. Slednje v obeh primerih pomeni izrazito dobro vzorčenje. Signifikanca Bartlettovega testa pa z vrednostjo 0,000 v obeh primerih nakazuje, da je faktorska analiza na izbranih spremenljivkah primerna za nadaljnjo uporabo. Po odstranitvi vseh spremenljivk, ki niso dosegale kritičnih mej (komunalitete nad 0,5 ter faktorske uteži nad 0,55), smo pridobili naslednje spremenljivke. Tabela 33: Faktorska analiza rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja z vidika vitkosti Spremenljivka Oznaka Faktor_RV Doseganje kratkoročnih in dolgoročnih rezultatov V56 0,867 Opredelitev vzrokov in posledic za težave V55 0,862 Konstantno spremljanje rezultatov V52 0,814 Ažurne meritve V53 0,726 Tabela 34: Faktorska analiza rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja z vidika zelenosti Spremenljivka Oznaka Faktor_RZ Opredelitev vzrokov in posledic za težave Z55 0,953 Konstantno spremljanje rezultatov Z52 0,922 Doseganje kratkoročnih in dolgoročnih rezultatov Z56 0,919 Ažurne meritve Z53 0,885 Analiza podatkov Z54 0,849 Kot je razvidno iz Tabel 33 in 34, se izjave smiselno povežejo v en faktor, ki smo ju poimenovali rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja z vidika vitkosti (RV), ter rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja z vidika zelenosti (RZ). Eden izmed kazalcev zanesljivosti faktorske analize je tudi kazalec Cronbach α. Cronbach α za izbran sklop spremenljivk, ki smo jih povezali v faktorja V52-57 in Z52-57, pokaže v obeh primerih vzorno zanesljivost (Cronbach α_snv = 0,922 ter Cronbach α_snz = 0,866). Iz Tabele razložene celotne variance za vitkost (Priloga 3) lahko razberemo lastne vrednosti posameznih faktorjev; v našem primeru ima samo prvi faktor lastno vrednost višjo od 1, saj znaša 3,004. Glede na to, da analiziramo 5 spremenljivk, je vsota vseh lastnih vrednosti spremenljivk enaka 5. S prvo spremenljivko je pojasnjene 75,094 % celotne variance in z drugo spremenljivko 11,322 %. Odstotek celotne variance s prvima dvema spremenljivkama je tako enak 86,425 %. S prvima dvema faktorjema je tako pojasnjene 86,425 % celotne variance. 74

91 Iz Tabele razložene celotne variance za zelenost (Priloga 3) lahko razberemo lastne vrednosti posameznih spremenljivk; v našem primeru ima samo prva spremenljivka lastno vrednost višjo od 1, saj znaša 4,283. Glede na to, da analiziramo 5 spremenljivk, je vsota vseh lastnih vrednosti spremenljivk enaka 5. S prvo spremenljivko je pojasnjene 85,654 % celotne variance in z drugo spremenljivko 6,587 %. Odstotek celotne variance s prvima dvema spremenljivkama je tako enak 92,24 %. S prvima dvema spremenljivkama je tako pojasnjene 92,24 % celotne variance. Rezultate obeh faktorskih razlik, razlike ter podobnosti lahko prikažemo s Sliko 27. Slika 27: Primerjava faktorskih analiz obeh vidikov za področje rezultati, povezani z notranjo logistiko Analiza podatkov Ažurne meritve Konstantno spremljanje rezultatov Opredelitev vzrokov in posledic za težave Doseganje kratkoročnih in dolgoročnih rezultatov 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Spremenljivke_zelenost Spremenljivke_vitkost Iz Slike 27 je razvidno, da imata z vidika vitkosti najvišji vrednosti spremenljivki doseganje kratkoročnih in dolgoročnih rezultatov ter opredelitev vzrokov in posledic za težave (0,867 ter 0,862), z vidika zelenosti pa imata najvišji vrednosti opredelitev vzrokov in posledic za težave ter konstantno spremljanje rezultatov (0,953 ter 0,922). S stališča obeh vidikov so visoko spremenljivke opredelitev vzrokov in posledic za težave, konstantno spremljanje rezultatov, doseganje kratkoročnih in dolgoročnih rezultatov ter ažurne meritve. 4.3 Modeliranje strukturnih enačb na danem primeru Pri proučevanju vplivov med posameznimi spremenljivkami nas je zanimal vpliv ene ali več neodvisnih spremenljivk na eno ali več odvisnih. S tovrstnim proučevanjem se ukvarja metoda strukturnega modeliranja enačb (SEM), s katero analiziramo medsebojno povezanost med številnimi spremenljivkami. Proučevanje medsebojnih vplivov med spremenljivkami se začne s potrjevalno faktorsko analizo (angl. confirmatory factor analysis; CFA), s čimer se (1) doseže ustrezna stopnja zanesljivosti konstruktov (latentnih spremenljivk) v modelu, (2) zadosti predpostavkam multivariatne regresijske analize in modeliranju strukturnih enačb (SEM) (prepreči vpliv 75

92 kolinearnosti med konstrukti ter zmanjšanje možnosti kršitve predpostavke o multivariatni normalni porazdelitvi, (3) poda osnova za izračun faktorskih ocen, ki predstavlja vhodne, izhodne in vmesne podatke pri multivariatni regresijski analizi (Milfelner et al., 2006). Zastavljen konceptualni model (Slika 28) smo pregledali za morebitno dodajanje in odvzemanje spremenljivk ter ga preoblikovali v končni vhodni model. Slika 28: Zastavljen konceptualni model Tabela 35: Legenda za obrazložitev zastavljenega konceptualnega modela v 1 - v n Spremenljivke z vidika vitkosti z 1 - z n Spremenljivke z vidika zelenosti H1 Hn Hipoteze V naši raziskavi smo za latentne spremenljivke upoštevali refleksivne indikatorje, ki bolje pojasnjujejo izbrane konstrukte. Operacionalizacija za konstrukt sodelovanje temelji na raziskavah Frazierja (1983) ter Larsona in Kulchitskyja (1999), od koder smo od vseh začetnih indikatorjev prevzeli le tiste, ki so dosegli visoko vrednost pri posameznih faktorskih analizah in so primerni za našo raziskavo. Iz Slike 28 bi navadno navedli posamezne hipoteze, ki bi se nanašale na pozitiven ali negativen vpliv posameznih spremenljivk na določeno področje ali slednjih na hibridni model kot takšen. V naši raziskavi pa se bomo za potrditev osnovnih hipotez z začetka naloge osredotočili zgolj na vrednosti posameznih vplivov. 76

93 Raziskava tako prikazuje 10 konstruktov z vidika vitkosti in vidika zelenosti. Posamezne konstrukte predstavlja Tabela 36. Tabela 36: Prikaz konstruktov Konstrukt Oznaka notranji logistični procesi z vidika vitkosti V1 V17 notranji logistični procesi iz vidika zelenosti Z1 Z17 ergonomija ter načrtovanje prostora z vidika vitkosti V18 V23 ergonomija ter načrtovanje prostora z vidika zelenosti Z18 Z23 človeški viri (vodstvo in zaposleni) z vidika vitkosti V24 V45 človeški viri (vodstvo in zaposleni) z vidika zelenosti Z24 Z45 strateško načrtovanje z vidika vitkosti V46 V51 strateško načrtovanje z vidika zelenosti Z46 Z51 rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja, z vidika vitkosti V52 V57 rezultati, povezane z notranjo logistiko podjetja, z vidika zelenosti Z52 -Z57 Nadaljnjo izhajamo iz konceptualnega modela, ki ga pojasnjuje 72 refleksivnih indikatorjev, in ga preverjamo v treh stopnjah (Tenenhaus, Vinzi, Chatelin & Lauro, 2005): kakovost merskega modela (1), kakovost strukturnega modela (2) in kakovost posamezne regresijske enačbe oz. povezave (3). Najprej preverjamo, če se merski model prilega podatkom. S Cronbachovim koeficientom zanesljivosti α smo merili zanesljivost latentnih spremenljivk, za katere je bil ugotovljen zgleden, za konfliktnost pa dober koeficient zanesljivosti. Za zanesljivost merjenja notranje usklajenosti izmerimo vrednosti nad 0,6, zato lahko govorimo o visoki zanesljivosti merjenja konstrukta. V nadaljevanju preverjamo konvergentno in diskriminacijsko veljavnost. Pri obeh veljavnostih gre za analizo vzorcev korelacij med spremenljivkami. Konvergentna veljavnost meri stopnjo povezanosti dveh meril istega konstrukta. Z metodo vezanja (angl. bootstraping), ki se uporablja za odločitve o značilnosti povezav med spremenljivkami, ugotavljamo, da je posamezen indikator močno usklajen z latentno spremenljivko (t-vrednosti med indikatorji in latentno spremenljivko so visoke pri verjetnosti p 0,01). Tudi t-vrednosti povezav med vsemi latentnimi spremenljivkami so statistično značilne. Zato lahko govorimo o konvergentni veljavnosti. Konvergentno veljavnost kaže tudi varianca med indikatorji in latentno spremenljivko, t. i. povprečna pojasnjena varianca (angl. AVE; ρv). Omenjena kaže delež variance, ki je pojasnjena s konstruktom v primerjavi z deležem variance, ki se pojavi zaradi merske napake. AVE za vse latentne spremenljivke so višje od 0,5, kar pomeni, da je pogoj za konvergentno veljavnost zadoščen. S komunaliteto merimo kakovost merskega modela za vsak blok indikatorjev, ki pripadajo eni latentni spremenljivki (Tenenhaus et al., 2005). Z metodo blindfolding izračunamo napovedno veljavnost modelov navzkrižno veljavnost komunalitete H 2 (angl. cross-validated communality) za merski model in navzkrižno veljavnost indeksa 77

94 presežka F 2 (angl. cross-validated redundancy) za strukturni model. Diskriminacijsko veljavnost lahko proučujemo z različnimi metodami. Med njimi je tudi Fornell-Larckerjevo pravilo (1981), ki je najstrožje in pravi, da mora biti povprečje izločenih varianc (AVE) primerjanih latentnih spremenljivk večje od kvadrirane korelacije med spremenljivkama. Vsi pari konstruktov izpolnjujejo ta pogoj za diskriminacijsko veljavnost. V Prilogi 4 so zbrani rezultati za celoten merski model. Merski model je zanesljiv in veljaven, zato nadaljujemo s preverjanjem postavljenih domnev v strukturnem modelu. Najvišjo stopnjo prileganja kazalcev smo dosegli s serijo faktorskih analiz za posamezne kombinacije kazalcev, ki sestavljajo latentne spremenljivke. Da smo prišli do omenjenih kazalcev prileganja (Tabela 37), smo odvzemali in dodajali spremenljivke ter sestavljali kombinacije tako dolgo, dokler nismo dobili zadovoljujočega rezultata z vidika kazalcev prileganja. Kot referenčne kazalnike za vrednotenje prileganja modelov smo upoštevali χ 2, χ 2 /df, RMSEA, SRMR, CFI, NFI, NNFI in IFI. Na tak način smo določili predvsem tiste kazalce, ki najbolje pojasnjujejo posamezno latentno spremenljivko. Izmerjeni determinacijski koeficienti med manifestnimi in latentnimi spremenljivkami so tvorili osnovo za oblikovanje spremenljivk (faktorskih ocen), ki so pri multivariatni regresijski analizi predstavljali vhodne, izhodne in vmesne podatke. V nadaljevanju tako prikazujemo korelacijsko matriko in kazalce (tudi indekse) prileganja končnega modela. Tabela 37: Kazalci prileganja v procesu testiranja in evalvacije modela SEM Kazalec prileganja Sprejemljive mejne vrednosti Dosežene vrednosti Ocena 2 Nizka vrednost, povezana s prostostnimi stopnjami z nepomembno vrednostjo p vrednosti (p > 0.05) 25,377 Dobro χ 2 ɖƒ < 3 dobro < 5 dovoljeno 1,154 Dobro RMSEA p vrednost (PCLOSE) GFI < 0,07 dobro 0,07 0,10 zmerno > 0,10 slabo 0,027 Dobro > 0,50 0,954 Dobro > 0,95 dobro > 0,90 sprejemljivo 0,969 Dobro RMR Dobri modeli imajo manjši RMR 0,993 Dobro 78

95 SRMR < 0,09 0,994 Sprejemljivo NFI > 0,90 sprejemljivo > 0,95 dobro Latentne spremenljivke drugega niza smo podobno kot v prvem primeru dodajali in odvzemali ter ugotavljali njihove medsebojne korelacije. Končni model tako zajema 72 manifestnih spremenljivk (Priloga 4). Slika 29 prikazuje latentne in manifestne spremenljivke, korelacije in determinacijske koeficiente v končnem modelu, ki v samem bistvu prikazujejo rezultate standardiziranih regresijskih uteži oz. vpliv posamezne spremenljivke na določeno področje vitkosti ali zelenosti. Najvišji vpliv imajo na naslednja notranja logistična področja: (1) notranji logistični procesi z vidika vitkosti naslednje spremenljivke: V12 nenehno izboljševanje procesov, V11 nepotrebno čakanje ter V14 zmanjšanje procesnih napak. Gledano z vidika zelenosti pa naslednje spremenljivke: Z7 dobavni čas ter Z8 delež časa brez dodane vrednosti v celotnem izdelovalnem času. (2) ergonomija ter načrtovanje prostora z vidika vitkosti naslednje spremenljivke: V22 optimalno razporejeni notranji prostori, V19 optimalna razporeditev delovnega prostora ter V21 trajnostno učinkovita stavba (npr. večnivojsko skladišče). Z vidika zelenosti pa naslednje spremenljivke: Z20 zelena stavba (npr. eko izolacija, koncept zelene strehe), Z19 optimalna razporeditev delovnega prostora, Z21 trajnostno učinkovita stavba (npr. večnivojsko skladišče) ter Z22 optimalno razporejeni notranji prostori. Gledano z obeh vidikov imajo močan vpliv spremenljivke optimalno razporejeni notranji prostori, optimalna razporeditev delovnega prostora ter trajnostno učinkovita stavba (npr. večnivojsko skladišče), kar pomeni, da te spremenljivke izrazito vplivajo na omenjeno področje in je slednje potrebno še posebej upoštevati pri obravnavi vitkosti oz. zelenosti posamezne organizacije. (3) človeški viri (vodstvo in zaposleni) z vidika vitkosti naslednje spremenljivke: V37 vključenost zaposlenih, V38 možnost vključevanja zaposlenih, V28 vizija ter 0,071 Sprejemljivo 79

96 V25 dolgoročno razmišljanje. Gledano z vidika zelenosti pa naslednje spremenljivke: Z35 izobraževanje, Z40 posedovanje kompetenc, Z34 naložbene priložnosti ter Z24 kultura podjetja (nenehna naklonjenost k izboljšavam). Zanimivo je, da z obeh vidikov ne opazimo podobnih spremenljivk z najvišjimi vplivi na omenjeno področje. (4) strateško načrtovanje z vidika vitkosti naslednje spremenljivke: V46 jasna strategija, V48 kreiranje načrtov in ciljev ter V47 strategija, deljena z vsemi nivoji organizacije ter drugimi deležniki. Z vidika zelenosti pa naslednje spremenljivke Z50 strateško komuniciranje, Z47 strategija, deljena z vsemi nivoji organizacije ter drugimi deležniki ter Z51 uvajanje strategije. Gledano z obeh vidikov ima močan vpliv spremenljivka strategija, deljena z vsemi nivoji organizacije ter drugimi deležniki, kar pomeni, da slednja izrazito vpliva na omenjeno področje in jo je potrebno še posebej upoštevati pri obravnavi vitkosti oz. zelenosti posamezne organizacije. (5) rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja, z vidika vitkosti naslednje spremenljivke: V55 opredelitev vzrokov in posledic za težave, V56 doseganje kratkoročnih in dolgoročnih rezultatov ter V52 konstantno spremljanje rezultatov. Z vidika zelenosti pa spremenljivke: Z54 analiza podatkov, Z56 doseganje kratkoročnih in dolgoročnih rezultatov ter Z52 konstantno spremljanje rezultatov. Gledano z obeh vidikov imata močan vpliv spremenljivki doseganje kratkoročnih in dolgoročnih rezultatov ter konstantno spremljanje rezultatov, kar pomeni, da ti dve spremenljivki izrazito vplivata na omenjeno področje in ju je potrebno še posebej upoštevati pri obravnavi vitkosti oz. zelenosti posamezne organizacije. Ugotovitev je logična, kajti obe spremenljivki vplivata na poslovno odličnost, k čemur pa stremita tako vitkosti kot zelenosti v organizaciji. 80

97 Slika 29: Latentne in manifestne spremenljivke, korelacije in determinacijski koeficienti v končnem modelu (p < 0,05; *p < 0,1) 81

98 Za nas je prav tako pomemben rezultat Tabele 38, ki kaže rezultate kovarianc med posameznimi področji. Tabela 38: Rezultat kovarianc Ocena vrednosti S.E. C.R. P V18-23 <--> Z ,804 0,206 3,896 *** V24-45 <--> Z ,415 0,112 3,688 *** V46-51 <--> Z ,503 0,142 3,527 *** V52-57 <--> Z ,653 0,141 4,628 *** V1-17 <--> Z1-17 0,351 0,113 3,116 0,002 Iz Tabele 38 so razvidne kovariance med posameznimi področji vitkosti in zelenosti. Kovarianca med področji V18-23 ter Z18-23 je ovrednotena najvišje, in sicer z 0,804. Najnižje je ovrednotena kovarianca med področji V24-45 ter Z24-45, in sicer z vrednostjo 0,415. Z opravljeno raziskavo smo analizirali vpliv posameznih parametrov na določeno področje notranje logistike iz vidika vitkosti in z vidika zelenosti. Na podlagi predhodnih teoretičnih izhodišč smo oblikovali obsežen anketni vprašalnik, katerega najpomembnejši del je zajemal merske lestvice za ocenjevanje posameznega parametra določenega področja z vidika vitkosti in vidika zelenosti. Opredelitev posameznega konstrukta smo povzeli iz raziskav teh konstruktov priznanih avtorjev in jih prilagajali svojemu raziskovalnemu načrtu, saj so bile v določenih posebnostih potrebne prilagoditve. Zatem smo preverjali veljavnost in zanesljivost lestvic z eksplorativno faktorsko analizo. Rezultati, ki jih prikazujejo posamezne tabele faktorskih analiz, kažejo na ustrezno zanesljivost samih konstruktov. Preden smo testirali strukturni model in potrjevali domneve, smo preverili merski model ter tako zagotovili veljavnost in zanesljivost merjenja. Merski model je tako zanesljiv in veljaven, zato z merjenjem strukturnega modela ugotavljamo monološko veljavnost merjenja Primerjava rezultatov standardiziranih regresijskih uteži z vidika vitkosti ter vidika zelenosti V Prilogi 4 so podani rezultati, ki prikazujejo standardizirane regresijske uteži posameznih spremenljivk na določena področja vitkosti ter določena področja zelenosti. V nadaljevanju nas prav tako zanima primerjava rezultatov SEM z vidika vitkosti in z vidika zelenosti, tj. katere spremenljivke imajo vpliv na določeno področje notranje logistike z obeh vidikov, prav tako pa tudi tiste, ki imajo največjo utež oz. vpliv na določeno področje notranje logistike. Rezultati kažejo na to, da imajo za področje: (1) notranji logistični procesi, z vidika vitkosti in zelenosti, najvišji uteži spremenljivki nepotrebno čakanje ter zmanjšanje procesnih napak (Slika 30). Z vidika vitkosti prav tako izstopa nenehno izboljševanje procesov z utežjo 0,896, z vidika zelenosti pa uporaba inovativnih tehnoloških rešitev z utežjo 0,813 ter odstranitev izgub z utežjo 0,

99 Slika 30: Primerjava rezultatov standardiziranih regresijskih uteži za področje notranji logistični procesi z vidika vitkosti in vidika zelenosti Nenehno izboljševanje procesov 0,9 0,8 Uporaba inovativnih tehnoloških rešitev 0,7 0,6 0,5 Nepotrebno čakanje Zmanjšanje procesnih napak Utež_vitkost Odstranitev izgub Utež_zelenost (2) ergonomija ter načrtovanje prostora, z vidika vitkosti in zelenosti, najvišji uteži spremenljivki optimalna razporeditev delovnega prostora ter trajnostno učinkovita stavba (npr. večnivojsko skladišče) (Slika 31). Manjše odstopanje v utežeh se pojavi zgolj pri spremenljivki optimalno razporejeni notranji prostori. Slika 31: Primerjava rezultatov standardiziranih regresijskih uteži za področje ergonomija ter načrtovanje prostora z vidika vitkosti in vidika zelenosti Optimalna razporeditev delovnega prostora 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 Trajnostno učinkovita stavba (npr. več nivojsko skladišče) Utež_vitkost Utež_zelenost Optimalno razporejeni notranji prostori 83

100 (3) človeški viri (vodstvo in zaposleni), z vidika vitkosti in zelenosti, najvišje uteži spremenljivke možnost vključevanja zaposlenih, dolgoročno razmišljanje, vizija, vključenost ter evalvacija zaposlenih. Z vidika vitkosti prav tako izstopa spremenljivka ideje in sheme predlogov z utežjo 0,699, z vidika zelenosti pa izobraževanje z utežjo 0,971 ter kultura podjetja z utežjo 0,900. Slika 32: Primerjava rezultatov standardiziranih regresijskih uteži za področje človeški viri (vodstvo in zaposleni) z vidika vitkosti in vidika zelenosti Ideje in sheme predlogov Vključenost zaposlenih 1 0,9 0,8 Vizija Evalvacija zaposlenih 0,7 0,6 0,5 Kultura podjetja Usposabljanje Možnost vključevanja zaposlenih Izobraževanje Dolgoročno razmišljanje Utež_vitkost Utež_zelenost (4) strateško načrtovanje, z vidika vitkosti in zelenosti, najvišji uteži spremenljivki strategija, deljena z vsemi nivoji organizacije ter drugimi deležniki, ter uvajanje strategije. Visoki uteži, z obeh vidikov, imata prav tako preostali dve spremenljivki, tj. kreiranje načrtov in ciljev ter jasna strategija, vendar je zaznana večja razlika med posameznima utežema. 84

101 Slika 33: Primerjava rezultatov standardiziranih regresijskih uteži za področje strateško načrtovanje z vidika vitkosti in vidika zelenosti Kreiranje načrtov in ciljev 0,9 0,8 Strategija, deljena z vsemi nivoji organizacije ter drugimi deležniki 0,7 0,6 0,5 Uvajanje strategije Jasna strategija Utež_vitkost Utež_zelenost (5) rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja, z vidika vitkosti in zelenosti, najvišje uteži spremenljivke konstantno spremljanje rezultatov ter opredelitev vzrokov in posledic za težave. Visoki uteži, z obeh vidikov, imata prav tako preostali dve spremenljivki, vendar je zaznana večja razlika med posameznima utežema. Slika 34: Primerjava rezultatov standardiziranih regresijskih uteži za področje rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja, z vidika vitkosti in vidika zelenosti Doseganje kratkoročnih in dolgoročnih rezultatov 1 0,9 0,8 Ažurne meritve 0,7 0,6 0,5 Opredelitev vzrokov in posledic za težave Konstantno spremljanje rezultatov Utež_vitkost Utež_zelenost 85

102 4.4 Diskusija V pričujočem poglavju smo se osredotočili na kvantitativno raziskavo, kjer smo najprej opredelili raziskovalni problem, ki mu je sledil opis anketnega vprašalnika. Nadaljnjo smo predstavili populacijo, izbran vzorec ter omejitve raziskave. Na koncu poglavja smo predstavili rezultate pričujoče raziskave. Slednjo smo razdelili na tri dele, in sicer na analizo demografskih rezultatov, rezultate faktorskih analiz ter rezultate SEM. Najpomembnejši rezultati, poleg rezultatov faktorskih analiz ter pridobljenih uteži, razvidnih iz modela SEM (Slika 29), so prikazani s Slikami Iz slednjih so razvidne primerjave rezultatov standardiziranih regresijskih uteži za posamezna področja notranje logistike z vidika vitkosti ter z vidika zelenosti. Z drugimi besedami: slike prikazujejo vpliv spremenljivk na posamezno notranjelogistično področje z vidika vitkosti in vidika zelenosti. Slike tako predstavljajo skupne spremenljivke, ki imajo vpliv na določeno notranjelogistično področje tako z vidika vitkosti kot zelenosti. Najvišji vpliv imata na področje notranji logistični procesi, gledano z obeh vidikov, spremenljivki nepotrebno čakanje ter zmanjšanje procesnih napak, za področje ergonomija ter načrtovanje prostora spremenljivki optimalna razporeditev delovnega prostora ter trajnostno učinkovita stavba, za področje človeški viri (vodstvo in zaposleni) spremenljivke možnost vključevanja zaposlenih, dolgoročno razmišljanje, vizija, vključenost ter evalvacija zaposlenih ter za področje strateško načrtovanje strategija, deljena z vsemi nivoji organizacije ter drugimi deležniki, ter uvajanje strategije. Za področje rezultati, povezani z notranjo logistiko podjetja, imajo najvišji vpliv spremenljivke konstantno spremljanje rezultatov ter opredelitev vzrokov in posledic za težave. Zaključku kvantitativne raziskave sledi kvalitativna raziskava, kjer bomo model načrtovanja vitke in zelene notranje logistike (Slika 35) aplicirali na realen primer iz prakse. Slika 35: Prikaz raziskave mešanih metod Model načrtovanja vitke in zelene notranje logistike Raziskava mešanih metod (angl. mixed methods research) Študij primera Kvantitativna raziskava Kvalitativna raziskava 86

103 5 Model vitke in zelene notranje logistike študij primera iz prakse Zaradi primernosti uporabe modela tudi v gospodarstvu smo se odločili, da slednjega preizkusimo na primeru iz prakse. Najprej ga bomo predstavili s širšega vidika, torej Pošte Slovenije, d. o. o., kasneje pa prav tako z vidika manjše enote, tj. Poštnega logističnega centra Ljubljana. Pri slednjem bomo na podlagi osebne komunikacije predstavili vpogled v stanje notranje logistike z vidika vitkosti in vidika zelenosti. 5.1 Pošta Slovenije, d. o. o. Pošta Slovenije, d. o. o. (v nadaljevanju: PS), kot prva in nedolgo nazaj še edina slovenska ponudnica poštnih in telegrafskih storitev velja za enega največjih oz. skoraj glavnega ponudnika logističnih storitev na slovenskem trgu in izven meja. PS je v 100 % lasti Republike Slovenije, vendar večino prihodkov ustvarja na trgu. Uveljavlja se na številnih področjih poslovanja. PS je prav tako družba z jasno poslovno usmeritvijo, s prepoznavnimi vrednotami in korporacijsko kulturo. V ospredju njihovega delovanja je zadovoljen naročnik (PS, 2009a). Poslanstvo PS (PS, 2009b) je zagotavljati razvoj ter kakovostno, konkurenčno in zanesljivo izvajanje: poštnih storitev; logističnih storitev; varnih elektronskih poštnih storitev; storitev uporabe globalnega poštnega informacijskega in komunikacijskega omrežja in prodaje trgovskega blaga prebivalstvu in pravnim subjektom v domačem in mednarodnem okolju. Želijo prispevati k: nacionalnemu razvoju tudi na demografsko ogroženih območjih, zadovoljstvu državljanov kot uporabnikov storitev, večanju konkurenčnosti in poslovne učinkovitosti podjetij in drugih poslovnih subjektov. Vizija podjetja (PS, 2009b) je biti najpomembnejši in največji izvajalec poštnih in z njimi povezanih logističnih storitev v Sloveniji tudi po liberalizaciji poštnega trga v EU, razvijati pripadnost in lojalnost zaposlenih, vlagati v njihovo znanje ter zagotavljati njihovo socialno varnost ter zagotavljati dolgoročno plačilno sposobnost in optimalno donosnost vloženega kapitala. Čisti prihodki od prodaje se v PS iz leta v leto zvišujejo ter v letu 2014 dosegajo že EUR. Poslovno leto 2014 so na PS zaključili s kar 7,1 milijonov EUR čistega dobička. Na PS menijo, da je slednje potrditev kakovostnega izvajanja osnovne dejavnosti in rasti poštnih storitev, na kar so vplivali tudi nenačrtovani posli (2014 je bilo leto volitev in referendumov), uspešnega pridobivanja novih poslov predvsem na področju logističnih storitev in jutranje dostave časopisnih edicij, učinkovitega razvoja sodobnih informacijskih storitev (storitve blagovne znamke PosiTa, storitve 87

104 računalništva v oblaku, eračun in E-Arhiv Pošte Slovenije), aktivnejšega trženja in varčevalnih ukrepov. Podlaga za dober rezultat v letu 2014 kot tudi v prihodnje je sprejet in potrjen Strateški razvojni program Pošte Slovenije od leta 2014 do 2017 (PS, 2014). Nadaljnjo vlaganje vidijo predvsem v tehnično in tehnološko posodobitev poštnih logističnih centrov, logistično opremo, informacijsko tehnologijo, poštno mrežo in ekološka transportna sredstva. Nadaljujejo s širitvijo poslovanja s tujimi operaterji. V skladu s poslovnim načrtom avtomatizirajo poslovanje na področju predelave pisemskih in paketnih pošiljk ter nenaslovljene direktne pošte, kar je osnova za fleksibilnejše poslovanje (PS, 2014). Pošta Slovenije zaposluje več kot zaposlenih. Ima lastno, moderno logistično mrežo ter razvejano mrežo 554. pošt in dostavnih okrajev za dostavo pošte gospodinjstvom po vsej Sloveniji. S tujimi in domačimi partnerji poskrbi, da mednarodne pošiljke prispejo tudi v najbolj oddaljene dele sveta (PS, 2014). V letu 2014 je poštno omrežje obsegalo 560 organizacijskih enot, kar Pošto Slovenije uvršča med države EU z višjo dostopnostjo do poštnega omrežja za uporabnike. V okviru optimizacije poštnega omrežja, katere namen je vzpostavitev omrežja, ki bo, upoštevajoč velike strukturne spremembe na trgu poštnih storitev, omogočalo dolgoročno stabilnost uspešnega poslovanja družbe, je PS povečala število pogodbenih pošt za 43, število dostavnih pošt pa zmanjšala za 59. Tako poštno omrežje sestavlja 272 dostavnih pošt, 184 izročilnih in okenskih pošt, 71 pogodbenih pošt, 24 premičnih pošt, ena začasna pošta, štiri izpostavljena okenca, dva poštna logistična centra in dve paketni pretovorni pošti (PS, 2014). V nadaljevanju se bomo osredotočili zgolj na eno poslovno enoto PS, in sicer Poštni logistični center Ljubljana Poštni logistični center Ljubljana Površina Poštnega logističnega centra Ljubljana (PLC LJ) je m 2. V teh prostorih so nameščene sodobne naprave za avtomatsko usmerjanje pisem in paketov in moderni vrečni transporterji v dolžini 650 m. Pritličje je namenjeno tudi sprejemu in izročanju pošiljk, predvsem velikim uporabnikom poštnih storitev. Tudi carinska in izmenična pošta imata veliko boljše pogoje dela. Precej prostora pa je odmerjeno novim storitvam, ki jih Pošta Slovenije želi kmalu razviti in ponuditi uporabnikom. Temeljni kamen je 25. marca 1996 položil direktor Pošte Slovenije, g. mag. Alfonz Podgorelec (Krauthaker, 2009). Objekt PLC LJ je dimenzije 145,50 m x 72,00 m na enem delu, na drugem delu pa se zoži na 48,00 m. Zasnovan je glede na posebne tehnološke zahteve, tako je razdeljen na dva dela: prvi del sestoji iz pošte, namenjene strankam, drugi del pa predstavlja poštni logistični center, namenjen sprejemanju in odpošiljanju pošiljk po Sloveniji. Zaradi tehnologije in tehnološke opreme je osrednji del poštnega logističnega centra izveden kot dvoetažni prostor, drugi del pa kot troetažni prostor. Tukaj se preko posebnih transportnih trakov izvaja sprejem in usmerjanje pošiljk, namenjenih takojšnji dostavi do lokalnih pošt. Pisemske pošiljke potujejo preko usmerjevalnika vreč v poštnih vrečah, paketi pa po paketnih tekočih trakovih. Za delovanje celotnega objekta je bil predhodno tudi že izdelan tehnološki načrt z opisom vseh tehnoloških postopkov v objektu (Lisec, Rosi, Avžner, & Pejić, 2015). 88

105 Vhod za uslužbence in recepcija sta locirana na vzhodni fasadi, kjer je tudi povezava s stopnicami v medetažo, kjer so skupne garderobe in osebno dvigalo. Pritličje je razdeljeno v posamezne funkcionalne sklope, na katere se vežejo tudi vertikalne komunikacije z dvigali. Stopnišča služijo za evakuacijo ljudi iz zgornjih etaž, ker so projektirana kot samostojni požarni sektorji. Na zahodni strani pritličja je postavljena polnilnica za viličarje ter dodatna polnilnica za viličarje v obliki prizidka. Na skrajnem robu zemljišča je postavljeno tudi dodatno skladišče (Lisec et al., 2015). Medetaža, ki je izvedena v dvoetažnem tehnološkem prostoru po obodu, zajema celoten objekt po vzhodni, južni, zahodni in več kot pol severne strani. Na severni strani so locirani prostori pisarn, na vzhodni strani je locirana carinska pošta, na južnem delu pa restavracija s kuhinjo, centralne garderobe, strojnica za klimo in rentgen za preverjanje sumljivih pošiljk. Na zahodni strani objekta so locirane obrtne delavnice. Nadstropje, na koti 7,95 m, je v celoti namenjeno poštnemu logističnemu centru. V nadstropju so nameščeni računalniki in prostor za video kodiranje, avtomatski pisemski usmerjevalnik, karticija. Na zahodni strani sta locirani tudi plinska kotlovnica in hladilna strojnica (Lisec et al., 2015). Slika 36: Notranji logistični sistem Poštnega logističnega centra Ljubljana Opis obstoječega stanja vitke in zelene notranje logistike v Poštnem logističnem centru Ljubljana V Poštnem logističnem centru Ljubljana je približno 830 zaposlenih, s približno 50 študenti, odvisno od potreb dela. Lahko imajo tudi do 950 izvajalcev na dan (predvsem za transport in usmerjanje), v sami notranji logistiki pa približno 350 ljudi, razdeljenih po oddelkih. Najprej smo na podlagi osebne komunikacije (Bončina, osebna komunikacija, 29. februar 2016) razbrali, da PLC LJ (znotraj Pošte Slovenije, d. d.) nima v lasti nobenega od naslednjih priznanj oz. certifikatov: ISO 9001, ISO 14001, Nacionalna nagrada za kakovost priznanje Republike Slovenije za poslovno odličnost (PRSPO), European Quality Award (EQA), Automotive Lean Production Award, Slovenska nagrada za družbeno odgovornost HORUS, Nagrada za najbolj okolju prijazno podjetje, European Business Awards for the Environment (EBAE). 89