Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorDmytrów, Krzysztof
dc.date.accessioned2018-10-08T13:33:25Z
dc.date.available2018-10-08T13:33:25Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/25933
dc.description.abstractWhen a company uses a shared storage system, selection of locations during the order‑picking process is not an obvious task. Every location where the picked product is placed, can be described by means of several variables, such as: storage time, distance from the I/O point, degree of demand satisfaction, or the number of other picked products in the order. Therefore, the “attractiveness” of each location from the point of view of a certain order can be described by means of synthetic variable, on the basis of which a ranking is created. For each product, the decision‑maker selects the highest‑ranking locations and designates a route for the picker. In the article, by means of the simulation methods, results obtained by several classification methods will be compared. These methods are: Taxonomic Measure of Location’s Attractiveness (based on the Hellwig’s Composite Measure of Development), the TOPSIS method with the Euclidean and GDM distances and the Gen­eralised Distance Measure used as the composite measure of development.en_GB
dc.description.abstractPrzy przechowywaniu współdzielonym wybór lokalizacji, z których należy pobrać produkty podczas procesu kompletacji, nie jest sprawą oczywistą. Każdą lokalizację, w której znajduje się produkt do skompletowania zamówienia, można opisać za pomocą wielu zmiennych, na przykład: czasu przechowywania produktu, odległości od punktu odkładczego, stopnia zaspokojenia zapotrze­bowania czy liczby innych produktów w zleceniu, znajdujących się w sąsiedztwie badanej lokalizacji. Tak więc „atrakcyjność” każdej lokalizacji z punktu widzenia kompletacji badanego zlecenia można opisać za pomocą zmiennej syntetycznej, na podstawie której tworzymy ranking tych lokalizacji. Dla każdego produktu wybiera się lokalizacje będące najwyżej w rankingu, a następnie wyznacza się tra­sę, którą ma pokonać magazynier. W artykule zostały porównane wyniki uzyskane za pomocą kilku metod klasyfikacji: Taksonomicznej Miary Atrakcyjności Lokalizacji, opartej na Syntetycznym Mierniku Rozwoju Hellwiga, metody TOPSIS oraz Uogólnionej Miary Odległości.pl_PL
dc.language.isoenen_GB
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegoen_GB
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;338; 338
dc.subjectTaxonomic Measure of Location’s Attractivenessen_GB
dc.subjectTOPSISen_GB
dc.subjectGeneralised Distance Measureen_GB
dc.subjectorder-pickingen_GB
dc.subjectsimulation methodsen_GB
dc.subjectTaksonomiczna Miara Atrakcyjności Lokalizacjipl_PL
dc.subjectmetoda TOPSISpl_PL
dc.subjectUogólniona Miara Odległościpl_PL
dc.subjectkompletacjapl_PL
dc.subjectmetody symulacyjnepl_PL
dc.titleComparison of Several Linear Ordering Methods for Selection of Locations in Order‑picking by Means of the Simulation Methodsen_GB
dc.title.alternativePorównanie kilku metod porządkowania liniowego do wyboru lokalizacji w procesie kompletacji przy zastosowaniu metod symulacyjnychpl_PL
dc.typeArticleen_GB
dc.rights.holder© Copyright by Authors, Łódź 2018; © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2018en_GB
dc.page.number81-96
dc.contributor.authorAffiliationUniversity of Szczecin, Faculty of Economics and Management, Institute of Econometrics and Statistics
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesBartholdi J.J., Hackman S.T. (2016), Warehouse Distribution Science, Release 0.97, The Supply Chain and Logistics Institute, School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta.pl_PL
dc.referencesBąk A. (2016), Porządkowanie liniowe obiektów metodą Hellwiga i TOPSIS – analiza porównawcza, “Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, no. 426, Taksonomia 26, Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania”, pp. 22–31, http://dx.doi.org/10.15611/ pn.2016.426.02.pl_PL
dc.referencesDe Koster R., Le‑Duc T., Roodbergen K.J. (2007), Design and control of warehouse order picking: a literature review, “European Journal of Operational Research”, no. 182(2), pp. 481–501.pl_PL
dc.referencesDmytrów K. (2015), Taksonomiczne wspomaganie wyboru lokalizacji w procesie kompletacji pro­duktów. Studia ekonomiczne, “Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, no. 248, pp. 17–30.pl_PL
dc.referencesDomański Cz. (2014), Wybrane klasyczne testy statystyczne, [in:] Cz. Domański, D. Pekasiewicz, A. Baszczyńska, A. Witaszczyk, Testy statystyczne w procesie podejmowania decyzji, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.pl_PL
dc.referencesGudehus T., Kotzab H. (2012), Comprehensive Logistics, Springer‑Verlag, Berlin–Heidelberg, http://dx.doi.org/10.1007/978–3–642–24367–7.pl_PL
dc.referencesHellwig Z. (1968), Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr, “Przegląd Statystyczny”, no. 15(4), pp. 307–326.pl_PL
dc.referencesHwang C.L., Yoon K. (1981), Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, Springer‑Verlag, New York.pl_PL
dc.referencesKukuła K. (2000), Metoda unitaryzacji zerowanej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesLe‑Duc T. (2005), Design and Control of Efficient Order Picking Processes, PhD thesis, RSM Erasmus University, Rotterdam.pl_PL
dc.referencesLotfi F.H., Fallahnejad R. (2010), Imprecise Shannon’s Entropy and Multi Attribute Decision Making, “Entropy”, vol. 12, pp. 53–62; http://dx.doi.org/10.3390/e12010053.pl_PL
dc.referencesMiłaszewicz B., Rut J. (2014), Nowoczesne metody kompletacji, “Logistyka”, no. 6, pp. 12347–12350.pl_PL
dc.referencesNiemczyk A. (2012), Zapasy i magazynowanie. Tom II – Magazynowanie. Podręcznik do kształcenia w zawodzie technik logistyk, Instytut Logistyki i Magazynowania, Poznań.pl_PL
dc.referencesPodvezko V. (2011), The Comparative Analysis of MCDA Methods SAW and COPRAS, “Inzinerine Ekonomika – Engineering Economics”, vol. 22(2), pp. 134–146.pl_PL
dc.referencesRozmus D. (2012), Analiza wariancji, [in:] M. Walesiak, E. Gatnar (eds.), Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesTarczyński G. (2013), Wielokryterialna ocena procesu kompletacji towarów w magazynie, “Studia Ekonomiczne”, vol. 163, pp. 221–238.pl_PL
dc.referencesTrzaskalik T. (2015), Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.pl_PL
dc.referencesWachowicz T. (2011), Application of TOPSIS Methodology to the Scoring of Negotiation Issues Measured on the Ordinal Scale, “Multiple Criteria Decision Making”, 10–11, Publisher of The University of Economics in Katowice, pp. 238–260.pl_PL
dc.referencesWalesiak M. (2003), Uogólniona Miara Odległości GDM jako syntetyczny miernik rozwoju w me­todach porządkowania liniowego, “Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu no. 988, Taksonomia 10, Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania”, pp. 134–144.pl_PL
dc.referencesWalesiak M. (2016a), Uogólniona Miara Odległości GDM w statystycznej analizie wielowymiarowej z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.pl_PL
dc.referencesWalesiak M. (2016b), Wybór grup metod normalizacji wartości zmiennych w skalowaniu wielowy­miarowym, “Przegląd Statystyczny”, R. LXIII, z. 1, pp. 7–18.pl_PL
dc.contributor.authorEmailkrzysztof.dmytrow@usz.edu.pl
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.338.05
dc.relation.volume5en_GB
dc.subject.jelC14
dc.subject.jelC15
dc.subject.jelC38


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord