УДК: 658.84

DOI: https://doi.org/10.36887/2415-8453-2023-4-5

Сеник Юрій Ігорович,
кандидат біологічних наук, докторант, старший викладач кафедри екології та охорони здоров'я Західноукраїнського національного університету.
Начальник фізико-хімічної лабораторії ПрАТ "Тернопільський молокозавод"
https://orcid.org/0000-0002-8164-7783

JEL classification: L15; L66; Q18

В роботі розглянуто підходи до забезпечення необхідною кількістю сировини чи напівфабрикатів підприємства. Про-аналізовано загальну схему циклу транспортування молочної сировини. Згідно з одним підходом систему постачання сировини можна представити через три константи, на основі яких можна встановити ряд їх співвідношень, які дозволять краще описати систему постачання. Наголошено, що загальна тривалість циклу для кожного поста-чальника є індивідуальною і залежить від показника попиту та об’єму партії продукту чи сировини. Тим не менш, різний час циклу для кожного продукту чи постачальника сировини не дозволяє їх консолідувати для побудови стабільного маршруту доставки, що важливо для досягнення необхідної частоти доставки з максимальним заван-таженням транспортного засобу. Поаналізовано необхідність застосування «дошки хейдзунка» для організації ефективної роботи маршрутів транспортування молочної сировини працівниками підприємства. Такий інструмент дозволяє візуалізувати маршрут транспортування молочної сировини та забезпечити його чіткий контроль. Для цього використовується дошка хейдзунка та карти канбан постачальників, які формують графічне зображення транспортних маршрутів у відповідний часовий проміжок. Виокремлено напрями політики визначення частоти транспортування сировини чи напівфабрикатів. Доведено, що оптимальна політика замовлення повинна задово-льняти властивість нульового замовлення, а час між замовленнями можна розрахувати, виходячи з кількості залишків на складі та швидкості їх використання, яка відповідатиме показнику попиту d і досягне нуля через f замовлень. Система канбан дозволяє отримати оптимальні результати у поєднанні з методом хейдзунка, який доз-воляє максимально збалансувати час доставки сировини чи продукції. Розглянуто декілька моделей для аналізу сис-теми хейдзунка, спільною особливістю цих методів є пошук оптимального розміру буферного складу для забезпечення максимальної ефективності виробничих потужностей з мінімізацією втрат. Загальна кількість канбанів для системи є вирішальною, бо саме цей показник визначає ефективність їхньої адаптації до зміни виробничих умов.

Ключові слова: канбан, система, метод хейдзунка, мінімізація втрат, замовлення.

Література

1. Bicheno J., Holweg M. The lean toolbox: The essential guide to lean transformation. Production and Inventory Control, Systems and Industrial Engineering (PICSIE). 2008. 308 p.
2. Monden Y. Toyota production system: An integrated approach to just-in-time,4th edition. Cambridge, Massechuttes: Productivity Press. 2012. 521 p.
3. Kotani S. Optimal method for changing the number of kanbans in the e-kanban system and its applications. International Journal of Production Research. 2007. Vol. 45(24). P. 5789-5809.
4. Chuah K., Yingling J. Routing for a just-in-time supply pickup and delivery system. Transportation Science. 2005. Vol.39(3). P. 328-339.
5. Ohlmann J., Frey M., Barrett T. Route design for lean production systems. Transportation Science. 2008. Vol. 42(3). P.352-370.
6. Furmans K., Veit M. Models of leveling for lean manufacturing systems. In Handbook of Stochastic Models and Analysis of Manufacturing System Operations. ISOR. 2013. Vol. 192. P. 115-138.
7. Heckmann I. Towards Supply Chain Risk Analytics-Fundamentals, Simulation, Optimization. Karlsruher Institut fur Technologie: Springer Gabler. 436 p.
8. Harris F.W. How many parts to make at once. Operations Research. 1990. Vol. 38(6). P. 947-950.
9. Simchi-Levi D., Chen X., Bramel J. Economic lot size models with constant demands. The Logic of Logistics. Springer Series in Operations Research and Financial Engineering. 2014. P. 137-150.
10. Blumenfeld D.E., Burns L.D., Daganzo C.F., Frick M.C. Reducing logistics costs at general motors. Interfaces. Vol.17(1). P. 26-47.
11. Blumenfeld D.E., Burns L.D., Diltz J.D., Daganzo C.F. Analyzing trade-offs between transportation, inventory and production costs on freight networks. Transportation Research Part B: Methodological. 1985. Vol. 19(5). P. 361-380.
12. Hopp W., Spearman M. Factory Physics: Foundations of Manufacturing Management. Volume Second Edition, Chapter Inventory Control. 2001. № 1(3). 48-108.
13. Meyer А. Milk run Design. Definitions, Concepts and Solution approaches. Dissertation, Karlsruher institut fur technologie (Kit). 2015. 257 p.
14. Fleischmann B. Transport and inventory planning with discrete shipment times. In New Trends in Distribution Logistics. 1999. Vol. 480. P. 159-178.
15. Kovalev A., Ng C. A discrete eoq problem is solvable in o (logn) time. European Journal of Operational Research. 2008. Vol. 189(3). P. 914-919.
16. Matzka J., Di Mascolo M., Furmans K. Buffer sizing of a heijunka kanban system. Journal of Intelligent Manufacturing. 2012. Vol. 23(1). P. 49-60.
17. Miyazaki S., Ohta H., Nishiyama N. The optimal operation planning of kanban to minimize the total operation cost. The International Journal Of Production Research. 1988. Vol. 26(10). P. 1605-1611.
18. Lippolt C.R., Furmans K. Sizing of Heijunka-controlled production systems with unreliable production processes. IFIP International Federation for Information Processing. 2008. Vol. 257. P. 11-19. URL:https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-0-387-77249-3_2.pdf.

Статтю було отримано 15.09.2023