IZBIRA USTREZNE LOKACIJE DISTRIBUCIJSKEGA SKLADIŠČA
LOKACIJA DC STRATEŠKO NAČRTOVANJE SKLADIŠČA zajema: NAČRT DC
VSEBINA predavanj Proces izbora lokacije distribucijskega centra. Ključni kriteriji izbora mikrolokacije DC. Modeli/Orodja izbire ustrezne lokacije skladišča. Izbira ustrezne lokacije DC s pomočjo AHP metode (MCDM).
VSEBINA predavanj Definirati proces izbora lokacije distribucijskega centra. Navesti ključne kriterije izbora makro in mikrolokacije DC. Modeli/Orodja izbire ustrezne lokacije skladišča. Izbira ustrezne lokacije DC s pomočjo AHP metode (MCDM)
PROCES izbora lokacije distribucijskega skladišča 1. MAKRO ANALIZA - število skladišč - širše geografsko področje 2. MIKRO ANALIZA - ožje geografsko področje 3. IZBIRA KONČNE LOKACIJE - izbira lokacije
PROCES izbora lokacije distribucijskega skladišča 1. MAKRO ANALIZA - število skladišč - širše geografsko področje 2. MIKRO ANALIZA - ožje geografsko področje 3. IZBIRA KONČNE LOKACIJE - izbira lokacije
KORAKI MAKRO ANALIZE DEFINIRANJE CILJEV DEFINIRANJE OMEJITEV ZBIRANJE PODATKOV DOLOČITEV KRITERIJEV IDENTIFICIRANJE VSEH MOŽNIH MAKRO LOKACIJ IDENTIFICIRANJE USTREZNIH MAKROLOKACIJ
PRAKTIČEN PRIMER:
http://www.intrademagazine.com
razlogi.. Evropsko tržišče se širi ne le proti zahodu, temveč tudi proti severu, severne države, kot so Švedska in Danska pridobivajo primarni geografski položaj za planiranje RDC drugih mednarodnih podjetij (ugodne ekonomske, kulturne in socialne predpozicije Nordijske regije), ena glavnih tendenc logistike in distribucije je regionalno združevanje distribucijskih centrov
KORAKI MAKRO ANALIZE max. profita optimizacija transporta DEFINIRANJE CILJEV minimiziranje skupnih logističnih stroškov DEFINIRANJE OMEJITEV ZBIRANJE PODATKOV DOLOČITEV KRITERIJEV IDENTIFICIRANJE VSEH MOŽNIH MAKRO LOKACIJ IDENTIFICIRANJE USTREZNIH MAKROLOKACIJ
KORAKI MAKRO ANALIZE DEFINIRANJE CILJEV DEFINIRANJE OMEJITEV ZBIRANJE PODATKOV DOLOČITEV KRITERIJEV IDENTIFICIRANJE VSEH MOŽNIH MAKRO LOKACIJ IDENTIFICIRANJE USTREZNIH MAKROLOKACIJ
kriteriji MAKROLOKACIJE.. analiziranje razporeditve prebivalstva, saj se tovor iz DC transportira do njih in obratno, točke koncentracije prebivalstva, ocenitev rasti prebivalstva je tudi potrebno upoštevati, da se zagotovi enake razvojne načrte tudi za prihodnost in se gravitacijski center ne spreminja upoštevati tudi dodatne faktorje: socio-ekonomski pogoji, transportna infrastruktura, telekomunikacijska infrastruktura, delež brezposelnih, kvalifikacija delovne sile (ti faktorji še posebej potrebni v primeru, ko imamo več različnih geografskih področij, ki imajo zelo podobno koncentracijo prebivalstva)
KORAKI MAKRO ANALIZE DEFINIRANJE CILJEV DEFINIRANJE OMEJITEV ZBIRANJE PODATKOV DOLOČITEV KRITERIJEV IDENTIFICIRANJE VSEH MOŽNIH MAKRO LOKACIJ IDENTIFICIRANJE USTREZNIH MAKROLOKACIJ
analiziranje razporeditve in rasti prebivalstva Nordijske regije z namenom analiziranja teže prebivalstva JUŽNA ŠVEDSKA COPENHAGEN bi bilo primerno skupno področje za bodočo lokacijo DC, upoštevaje ostale faktorje: geografska lokacija, delovna sila, ekonomski indikatorji (BDP), transportna infrastruktura (Oresund most, ki povezuje Dansko in Švedsko), izobraževanje, raziskave, razvoj, se je seznam še bolj skrčil: KOMBINACIJA ŠVEDSKE IN DANSKE REGIJE JE DOBRO GEOGRAFSKO OMREŽJE ZA DC
PROCES izbora lokacije distribucijskega skladišča 1. MAKRO ANALIZA - število skladišč - širše geografsko področje 2. MIKRO ANALIZA - ožje geografsko področje 3. IZBIRA KONČNE LOKACIJE - izbira lokacije
VSEBINA predavanj Definirati proces izbora lokacije distribucijskega centra. Navesti ključne kriterije izbora mikrolokacije DC. Modeli/Orodja izbire ustrezne lokacije skladišča. Izbira ustrezne lokacije DC s pomočjo AHP metode (MCDM)
KRITERIJI izbora MIKROLOKACIJE distribucijskega skladišča Gospodarska stabilnost države. Izvozni & Uvozni pogoji. Menjalni tečaji. Razpoložljivost & Sposobnost delovne sile. Stroški delovne sile.
Bližina in število strank. Bližje kot je skladišče strankam nižji so transportni stroški in krajši je dostavni čas.
Bližina in število strank. Bližje kot je skladišče strankam nižji so transportni stroški in krajši je dostavni čas. Stroški gradnje & Stroški najema. Stroški zemljišča. Bližina javnih služb in priključkov kot so elektrika, voda, telekomunikacije, kanalizacija ipd. vpliva na operativne stroške skladišča ter znižuje tveganje okvar.
Bližina in število strank. Bližje kot je skladišče strankam nižji so transportni stroški in krajši je dostavni čas. Stroški gradnje & Stroški najema. Stroški zemljišča. Bližina javnih služb in priključkov kot so elektrika, voda, telekomunikacije, kanalizacija ipd. vpliva na operativne stroške skladišča ter znižuje tveganje okvar. Bližina prometne infrastrukture.
Transportne panoge.
Transportne panoge. Transportni stroški. Odnos lokalne skupnosti & Potencialni paket spodbud za gradnjo. Pri vsakem iskanju ustrezne lokacije je potrebno preveriti tudi odnos lokalne skupnosti do gradnje skladišča. Pogosto imajo lokalne skupnosti negativen odnos do skladišč, ki bi povzročala onesnaževanje okolja, hrup, zastoje oz. katerekoli druge dejavnike, ki bi negativno vplivali na kvaliteto življenja. Okoljevarstvena zakonodaja.
Bližina industrijskega, tehnološkega in izobraževalnega okolje. Omenjeni faktor vpliva na enostavnejšo implementacijo novih tehnologij v skladišče ter na ohranjanje visokega nivoja izobražene delovne sile (Erdemir 2003). Davčna politika. Davčne stopnje so predvsem ključen faktor v primeru zalog visokih vrednosti. Varnost. Predvsem je potrebno preveriti potencialne možnosti naravnih pojavov (npr. potresi, orkani ipd.) ter stopnjo fizične varnosti (zaščita pred krajami izdelkov ipd.)
Možnost širitve skladiščne lokacije, vremenski pogoji. Stroški ohranjanja zalog (Ada, Kazancoğlu et al. 2005).
TIPI KRITERIJEV izbora KONČNE LOKACIJE DC KVALITATIVNI KVANTITATIVNI kriteriji
PRAKTIČEN PRIMER:
..kriteriji MIKROLOKACIJE DC.. za identifikacijo potreben kvalitativni pristop najpogosteje uporabljeni faktorji kot kriterij za ovrednotenje: i. bližina strank ii. iii. iv. razpoložljivost in kvaliteta delovne sile lokalni davki, posebno na zaloge kopenska transportna infrastruktura v. možnost širitve vi. vii. carinske uprava in pravila lokalni življenjski standard ipd. za določeno geografsko področje (glej I. fazo) določiti točen položaj alternativnih lokacij za DC za ocenitve primernosti alternativnih lokacij uporabna metoda METODA DOLOČANJA UTEŽI
Kvalitativni pristop Uporabljena Weighted Marking Metoda za identificiranje nekaj alternativnih lokacij za DC ter alternativnih pristanišč in letališč, ki bi bila uporabna za tovorne tokove podjetja: GOTEBORG, STOCKHOLM, MALMO, COPENHAGEN, JONKOPING, BORDS, ALVESTA, ANDERSTORP, NORRKOPING, HELSINBORG, KUNGALV, ALTERNATIVNE LOKACIJE ZA DC NASSJO, MOTALA, SKOVDE, KOLBACK, BILLINGSFORS, HALMSTAD, SVENLJUNGA, TRELLEBORG, TROLLHATTAN, LINKOPING
Kvalitativni pristop Uporabljena Weighted Marking Metoda za identificiranje nekaj alternativnih lokacij za DC ter alternativnih pristanišč in letališč, ki bi bila uporabna za tovorne tokove podjetja: GOTEBORG, STOCKHOLM, MALMO, COPENHAGEN, JONKOPING, BORDS, ALVESTA, ANDERSTORP, GOTEBORG COPENHAGE-MALMO LANDVETTER (GOTEBORG) COPENHAGEN ALTERNATIVNA PRISTANIŠČA ALTERNATIVNA LETALIŠČA NORRKOPING, HELSINBORG, KUNGALV, ALTERNATIVNE LOKACIJE ZA DC NASSJO, MOTALA, SKOVDE, KOLBACK, BILLINGSFORS, HALMSTAD, SVENLJUNGA, TRELLEBORG, TROLLHATTAN, LINKOPING
PROCES izbora lokacije distribucijskega skladišča 1. MAKRO ANALIZA - število skladišč - širše geografsko področje 2. MIKRO ANALIZA - ožje geografsko področje 3. IZBIRA KONČNE LOKACIJE - izbira lokacije
IZBOR KONČNE LEGE DC eden ključnih ciljev transportne logistike Schenkerja je bil optimiziranje razdalj ter danega volumna tovora, ki se prevaža, DC je glede na zahteve Schenkerja potrebno locirati tja, kjer bo integracija prevoženega volumna tovora in vključenih razdalj MIN.
PRISTANIŠČE KUPCI TALIŠČE DC
Vhodni podatki (primer kupcev iz kraja Boras).... razdalja letališče Copenhagen DC Malmo: 20 km razdalja pristanišče Goteborg DC Malmo: 279 km vhodna količina letalskega tovora do Boras: 182,25 t vhodna količina pomorskega tovora do Boras: 3.645 t izhodna količina letalskega tovora iz Boras: 8,4 t izhodna količina pomorskega tovora iz Boras: 168 t razdalja od DC Malmo strank v Boras: 288 km 20 182,25 279 3.645 182,25 3.645 288 8,4 168 288 8,4 20 168 279 2.220. tkm TS 691
Izbor končne lege DC Matematični model optimiziranja, PRISTANIŠČE/ LETALIŠČE GOTEBORG/GOTEBORG GOTEBORG MALMO COPENHAGEN TS TS TS TS COPENHAGEN/COPENHAGEN TS TS TS TS GOTEBORG/COPENHAGEN TS TS TS TS COPENHAGEN/GOTEBORG TS TS TS TS
Primer: Matematični model optimiziranja, DC GOTEBORG MALMO COPENHAGEN PRISTANIŠČE/LETALIŠČE 1. MOŽNOST: GOTEBORG/GOTEBORG 2. MOŽNOST: COPENHAGEN/COPENHAGEN 3. MOŽNOST: GOTEBORG/COPENHAGEN TS 4. MOŽNOST: COPENHAGEN/GOTEBORG Lokacija kupcev: BORAS
Niz najboljših treh alternativnih leg DC DC ALTERNATIVNE LEGE DC 1 2 3 PRISTANIŠČE/LETALIŠČE 1. MOŽNOST: GOTEBORG/GOTEBORG GOTEBORG KUNGALV BORAS 2. MOŽNOST: COPENHAGEN/COPENHAGEN HELSINBORG MALMO COPENHAGEN 3. MOŽNOST: GOTEBORG/COPENHAGEN GOTEBORG KUNGALV BORAS 4. MOŽNOST: COPENHAGEN/GOTEBORG HELSINBORG MALMO COPENHAGEN
IZBOR KONČNE LEGE DC eden ključnih ciljev transportne logistike Schenkerja je bil optimiziranje razdalj ter danega volumna tovora, ki se prevaža, DC je glede na zahteve Schenkerja potrebno locirati tja, kjer bo integracija prevoženega volumna tovora in vključenih razdalj MIN. skupni distribucijski stroški tudi zelo pomembni DC je potrebno locirati tja, kjer so skupni distribucijski stroški NAJMANJŠI DS Sk Z O T
PRIMER DOBRE PRAKSE: Določanje optimalne lokacije in števila DC družbe Schenker
VSEBINA predavanj Definirati proces izbora lokacije distribucijskega centra. Navesti ključne kriterije izbora makro in mikrolokacije DC. Modeli/Orodja izbire ustrezne lokacije skladišča. Izbira ustrezne lokacije DC s pomočjo AHP metode (MCDM)
MODELI/ORODJA IZBIRE USTREZNE LOKACIJE DC Matematični optimizacijski modeli. Simulacijski modeli. Metoda težišča. Multikriterijske metode za sprejemanje odločitev (MCDM).
MODELI/ORODJA IZBIRE USTREZNE LOKACIJE DC Matematični optimizacijski modeli SIMPLEKSNO LINEARNO PROGRAMIRANJE Simulacijski modeli. Metoda težišča. Multikriterijske metode za sprejemanje odločitev (MCDM).
MODELI/ORODJA IZBIRE USTREZNE LOKACIJE DC Matematični optimizacijski modeli. Simulacijski modeli. Metoda težišča. Multikriterijske metode za sprejemanje odločitev (MCDM).
MODELI/ORODJA IZBIRE USTREZNE LOKACIJE DC Matematični optimizacijski modeli. Simulacijski modeli. Metoda težišča. Multikriterijske metode za sprejemanje odločitev (MCDM).
MODELI/ORODJA IZBIRE USTREZNE LOKACIJE DC Matematični optimizacijski modeli. Simulacijski modeli. Metoda težišča. Multikriterijske metode za sprejemanje odločitev (MCDM).
KAJ je sprejemanje odločitev decision making? To je proces, so koraki, ki omogoča, da lahko nekdo sprejme končno odločitev.
SINGLE CRITERION DECISION MAKING TIPI ODLOČITEV MULTI CRITERION DECISION MAKING
KAJ je single-criteria decision making? single=en Kriterij=kvaliteta neke alternative Alternative=možnosti, med katerimi izbiraš Kateremu kriteriju morajo ustrezati alternative?
Primer : CILJ: Izbrati najugodnejšo lokacijo KRITERIJ: CENA ALTERNATIVE: RAZLIČNE LOKACIJE Vse lokacije so iste v vseh kriterijih.
KAJ je multi-criteria decision making? Multi=več Kriterij=kvaliteta neke alternative Alternative=možnosti, med katerimi izbiraš Katerim kriterijem morajo ustrezati alternative?
Primer : CILJ: Izbrati najugodnejšo lokacijo KRITERIJI: CENA, DELOVNA SILA, DOSTOPNOST ALTERNATIVE: RAZLIČNE LOKACIJE Vse lokacije se razlikujejo v vseh kriterijih.
stroški dostopnost LOKACIJA 1 LOKACIJA 2 NAJBOLJŠA LOKACIJA Bližina trga KRITERIJI ALTERNATIVE CILJ=izbira najboljše lokacije
Več-kriterijski procesi reševanja problemov so realnost. Alternative se razlikujejo v več kot enem kriteriju. Navadno nobena alternativa ni najboljša v vseh kriterijih.
KAJ je multi-criteria decision making? Nanaša se na sprejemanje odločitev v situacijah, kjer obstaja več kriterijev, ki so med seboj pogosto v konfliktnem odnosu. To je proces, ki omogoča, da lahko nekdo sprejme končno odločitev, v primeru več kriterijev, ki so v konfliktnem odnosu.
MCDM metode Probabilistic method Outranking methods Statistical methods Mathematical Programming Artificial Intelligence Methods based on costs Linear weighting models DCA Promethee Correlation method DEA Delphi TCO DEMATEL Electre Binary logit MOP ANN ABC VIKOR Clustering method MIP CBR/RBR QFD Factor analysis Linear Programming EXPERT SYSTEM SMART ISM ANP TOPSIS AHP
MCDM uporabne metode v primeru logistične industrije Fuzzy optumization AHP Other DCA 45 40 35 Promethee Electre Correlation method TOPSIS 30 25 Binary logit ANP 20 15 Clustering method ISM 10 5 Factor analysis SMART 0 DEA QFD MOP VIKOR MIP DEMATEL Linear programming TCO ABC EXPERT SYSTEM ANN CBR/RBR DELPHI
MCDM uporabne metode v primeru logistične industrije HIERARHIJA KRITERIJEV Fuzzy optumization AHP Other DCA 45 40 35 Promethee Electre Correlation method TOPSIS 30 25 Binary logit ANP 20 15 Clustering method ISM 10 5 Factor analysis SMART 0 DEA QFD MOP VIKOR MIP DEMATEL Linear programming TCO ABC EXPERT SYSTEM ANN CBR/RBR DELPHI
VSEBINA predavanj Definirati proces izbora lokacije distribucijskega centra. Navesti ključne kriterije izbora makro in mikrolokacije DC. Modeli/Orodja izbire ustrezne lokacije skladišča. Izbira ustrezne lokacije DC s pomočjo AHP metode (MCDM)
KAJ je AHP (ang. j. Analytic Hierarchy Process; sl.j. Analitični Hierarhični Process)? RAVEN 1 OSNOVNI CILJ RAVEN 2 kriterij i kriterij n RAVEN 3 (pod)kriterij i (pod)kriterij n (pod)kriterij i (pod)kriterij n RAVEN n alternativa i alternativa
KORAKI ODLOČANJA AHP 1. Določitev hierarhije odločanja.
Določitev hierarhije odločanja RAVEN 1 Izbira ustrezne lokacije za postavitev distribucijskega centra RAVEN 2 (kriteriji) dostop do lokacije razpložljivost logistov bližina strank stroški zemljišča možnost širitve delovna sila varnost RAVEN 3 (alternative) Vrtojba Sežana Logatec Ljubljana
KORAKI ODLOČANJA AHP 1. Določitev hierarhije odločanja. 2. Primerjava kriterijev po parih s pomočjo 9 stopenjske Saaty lestvice ter 3. določitev matrike primerjav A = a ij ; i, j = 1,, n
9 stopenjska Saaty lestvica (1 pomeni enaka pomembnost dveh kriterijev, 9 pa pomeni, da je kriterij i absolutno pomembnejši od kriterija j
k7 - Varnost k6 - Delovna sila k5 - Možnost širitve k4 - Stroški k3 - Bližina strank k2 - Logistični operaterji k1 - Dostop A = a ij a 11 a 12 k1 - Dostop 1 4 1/2 1/2 4 4 3 k2 - Logistični operaterji 1/4 1 1/4 1/2 3 3 2 k3 - Bližina strank 2 4 1 3 5 5 4 k4 - Stroški 2 2 1/3 1 4 4 4 k5 - Možnost širitve 1/4 1/3 1/5 1/4 1 2 2 k6 - Delovna sila 1/4 1/3 1/5 1/4 1/2 1 1/2 k7 - Varnost 1/3 1/2 1/4 1/4 1/2 2 1 6,08 12,16 2,73 5,75 18 21 16,5 A 1 A 2
KORAKI ODLOČANJA AHP 1. Določitev hierarhije odločanja. 2. Primerjava kriterijev po parih s pomočjo 9 stopenjske Saaty lestvice ter 3. določitev matrike primerjav A = a ij ; i, j = 1,, n. 4. Izračun vektorja prioritet (s pomočjo aritmetične sredine), ki definira uteži elementov n w i = 1 n j=1 aij A j for i = 1,, n
vektor prioritet
KORAKI ODLOČANJA AHP 5. Preverjanje doslednosti matrike primerjav z izračunom indeksa doslednosti CI. CI = λ max n n 1 n λ max = σ i=1 A i w i ; maksimalna lastna vrednost
KORAKI ODLOČANJA AHP 6. Izračun razmerja doslednosti CI RI, ki mora biti nižji ali enak 0,1. RI je naključna doslednost, ki jo je določil Saaty (1990).
OCENITEV POSAMEZNIH ALTERNATIV 7. Ocenitev posameznih alternativ (lokacij za DC). Sežana Vrtojba Logatec Ljubljana k1 - Dostop 3 3 2 3 k2 - Logistični operaterji 2 2 1 3 k3 - Bližina strank 2 1 2 3 k4 - Stroški zemljišča 2 3 2 1 k5 - Možnost širitve 2 3 3 2 k6 - Delovna sila 1 1 2 2 k7 - Varnost 3 2 3 3
IZBIRA NAJUSTREZNEJŠE LOKACIJE ZA POSTAVITEV DC
Praktičen primer za posamezno reševanje:
UČNI IZZIDI Definirati proces izbora lokacije distribucijskega centra. Navesti ključne kriterije izbora makro in mikrolokacije DC. Navesti modele/orodja izbire ustrezne lokacije skladišča. Izbrati ustrezne lokacije DC s pomočjo AHP metode (MCDM).