KURZUS: Anyagmozgatás-raktározás II.

MODUL: II. modul: A tárolandó árumennyiség (készlet) meghatározási lehetőségei, a készletgazdálkodás

3. lecke: Esettanulmány ipari késztermékraktár készletének, és áruforgalmának tervezési célú vizsgálatára és elemzésére

| Tanulási útmutató
Tanulási célok
A lecke feldolgozása után Ön képes lesz:
algoritmus alapján egy ipari késztermékraktár készletének és áruforgalmának tervezési célú vizsgálatára és elemzésére.
Tevékenységek
Olvassa el a 3. leckét! Tanulmányozza a mértékadó raktárkészlet meghatározását, a készletállomány alakulásának előrebecslését, a cikkelem szám várható alakulását, a mértékadó áruforgalom és várható alakulását! Elemezze a bemutatott táblázatokat és diagramokat! Próbálja ki Excel szoftver segítségével a szükséges és itt közölt eljárásokat! Készítse el a táblázatokban található adatokból a szükséges (bemutatott) diagramokat!
A feldolgozáshoz szükséges idő: 50 perc olvasás, tanulás, 10 perc önellenőrzés.
Tananyag
1. A mértékadó raktárkészlet meghatározása
A mértékadó tárolandó árukészlet meghatározásánál problémát okoz, hogy hosszabb statisztikai idősor a mértékadó készlet előrebecslésére nem áll rendelkezésre. Ennek fő oka, hogy a gyár mindössze 1,5 éve működik üzemszerűen, valamint nem csak kész piacokat vett át a céghálózat más gyáraitól, hanem a saját piac kiépítése is folyamatban van. Nyilván új piacok kiépítése hosszabb kereskedelmi folyamat eredménye lehet csak.
Szintén problémát okoz, hogy az alapvető gyártó berendezések mind beszerzésüket, mind működésüket tekintve újak és egyediek, így a kezelést végző operátorok még pillanatnyilag is begyakorlási időszakban vannak, és ennek következtében a termékváltások egyelőre jelentős időtartamot igényelnek, de úgy tűnik, hogy ez radikálisan csökkenthető.
Mivel gyártóműről van szó, elvileg fontos lenne annak a költségviszonyát vizsgálni, hogy milyen sűrűn váltsunk terméket, vagy viszonylag nagyobb tételt készletre gyártsunk, és ezzel a raktározási költségeket növeljük. Sajnos ez a jelenlegi helyzetben nem kivitelezhető.
Szintén problémát okoz, hogy a jelenlegi vevőállomány, amely főként az elektronikai iparból kerül ki, igen hullámzó rendelésállománnyal rendelkezik, amely értelemszerűen visszahat a csomagolóanyag szükségletre is.
A következőkben a mértékadó raktárkészlet meghatározásához a gyár üzemszerű működésétől kezdve 2006 őszéig terjedő időszakot vizsgáljuk abból a szempontból, hogy heti, havi, és évszaki ingadozásokat mérjünk föl a számítógépes vállalatirányítási rendszerből a be- és kitárolás adataira nézve. Ezekből az adatokból úgy határozható meg készletállomány, hogy ezek a mennyiségek, tárolási időt tekintve két alapvető csoportra bonthatók:
A konkrét rendelésre gyártott mennyiségek, melynek kiszállítása szinte folyamatosan történhet, és a hétvégeket is figyelembe véve maximum 2 hét tárolási idővel veendők figyelembe. Egy-egy rendelési tételnél a megrendelőtől függően történhet előre (forecast) gyártás, amelyre sajnos nem minden esetben jön újabb megrendelés, így ez a termék hosszabb ideig készleten marad, továbbá a kiszállítási műveletek során történhetnek sérülések, hibák, amelyek a vevőnél derülnek ki, és, hogy ezeket ne kelljen újra legyártani, többletmennyiség gyártására kerül sor. Jelenleg a késztermékraktár kapacitásának legnagyobb részét ez utóbbi termékek foglalják le.
A számítógépes rendszerben minden raktári mozgás nyomon követhető olyan mélységig, hogy az adott mozgatási műveletet, ki, mikor végezte, és ezek az adatok különböző keresési kulcsok szerint lehívhatók, csoportosíthatók. Ennek az állománynak a felhasználásával 2005. 06. és 2006. 09. hó között havi bontásban kigyűjtöttük a késztermékraktár adatait.
2. A készletállomány alakulásának előrebecslése
Az aktuális készletek terméktípusonként, és egységrakomány darabszámonként a számítógépes rendszerből folyamatosan meghatározhatók. Az aktuális készlet alakulásáról a számítógépes rendszerből táblázat kérhető le. A táblázatban megrendelőnként és azon belül típusonként a tárolt termékek az első oszlopban vannak felsorolva. A táblázat többi oszlopában tárolási idők szerint van felbontva a teljes árukészlet. A táblázatban a következő tárolási időintervallumok találhatók:
0-2 hét, 3-5 hét, 6-13 hét, 14-26 hét, 26-52 hét, 53 hét fölött.
A mértékadó raktárkészlet megállapításához a táblázatos összeállításból két időintervallumot képzünk:
0-2 hét, mint JIT kiszolgálás, 3- ∞, mint forecast-ból, és túlgyártásból származó termék.
A készletállomány a rendszerből tárolóhely szerint is folyamatosan meghatározható, és a táblázatos lekérdezés itt is megvalósítható. Ebben a táblázatban oszloponként a következő ismérvek jelennek meg:
a vevő neve, termékazonosító, a vevő termékleírása, a vevő rendelésazonosítója, készletes (Készletre, vagy rendelésre gyártott), belső, gyártási azonosító, raktárterület és tároló hely, rakatmennyiség, rakat összeállítás, kor (tárolási idő), összes rendelt, foglalt rendelt és összesen.
A rendszerből az adatokat feldolgozva, a készletállományt és annak alakulását a 11. számú táblázat, és a 33. ábra mutatja be. Az összes készáru készlet alakulásának görbéjére logaritmikus regresszió görbe volt illeszthető, amely statisztikai próbával bizonyíthatóan reprezentatívan mutatja az összes készárukészlet csökkenő tendenciáját, ami azt mutatja, hogy a gyártásprogramozás egyre begyakoroltabban tudja beállítani a gyártandó mennyiségeket.
Havi bontásban a gyorsan forgó és az összes készáru készlet mennyiségének alakulása egységrakomány darabszámban
| Gyorsan forgó készlet, t ≤ 2 hét (ER) | Összes készáru készlet (ER)
2005. 06. | 540 | 771
2005. 07. | 446 | 633
2005. 08. | 582 | 1285
2005. 09. | 466 | 853
2005. 10. | 858 | 1231
2005. 11. | 642 | 917
2005. 12. | 384 | 826
2006. 01. | 620 | 895
2006. 02. | 253 | 560
2006. 03. | 441 | 703
2006. 04. | 260 | 583
2006. 05. | 299 | 631
2006. 06. | 248 | 706
2006. 07. | 224 | 590
2006. 08. | 147 | 402
2006. 09. | 241 | 759
11. táblázat
A készletállomány időbeli alakulása a tartós irányzat meghatározásával
33. ábra
A gyorsan forgó (JIT jellegű) és a lassan forgó készlet arányainak időbeli változását a 12. táblázat és a 34. ábra mutatja be. Erről olyan diagramot is készítettünk (35. ábra), amely arányaiban mutatja az idő függvényében a gyorsan és lassan forgó készleteket. Az utóbbi idők növekvő arányú lassan forgó készlete annak a ténynek tudható be, hogy a vevőkör állandósult, a rendelésállomány kiszámítható, és így kevesebb gépátállítással célszerűvé vált viszonylag nagyobb mennyiségek gyártása, és logisztikai típusú tárolása.
A gyorsan és lassan forgó készletek alakulása az idő függvényében egységrakomány darabszámban
| Gyorsan forgó készlet, t ≤ 2 hét (ER) | Lassan forgó készlet, t> 2 hét (ER)
2005. 06. | 540 | 231
2005. 07. | 446 | 187
2005. 08. | 582 | 703
2005. 09. | 466 | 387
2005. 10. | 858 | 373
2005. 11. | 642 | 275
2005. 12. | 384 | 442
2006. 01. | 620 | 275
2006. 02. | 253 | 307
2006. 03. | 441 | 262
2006. 04. | 260 | 323
2006. 05. | 299 | 332
2006. 06. | 248 | 458
2006. 07. | 224 | 366
2006. 08. | 147 | 255
2006. 09. | 241 | 518
12. táblázat
A gyorsan és lassan forgó készletek időbeli alakulásának oszlopdiagramja abszolút értékben
34. ábra
A gyorsan és lassan forgó készletek időbeli alakulásának oszlopdiagramja %-os megoszlásban
35. ábra
A raktártervezés szempontjából fontos, hogy ezek a készletek milyen rakodólap típusokon vannak elhelyezve, erre vonatkozóan a fenti idősorra kigyűjtöttük, hogy az adott tárolt árumennyiség, milyen méretű sík, fa rakodólapon van tárolva. Hasonlóképpen ezt az adatsort is %-os feldolgozásban szintén megadtuk. Ez utóbbit a 36. ábrán mutatjuk be.
A tárolt árukészletek rakodólap típusok szerinti megoszlása a vizsgált időtartományban
36. ábra
A raktár rekonstrukciós tervezéséhez felmértük a rakodólapok típusonkénti megoszlását, és annak változásait. Az elemzés eredményéből, mint mértékadó rakodólap összetétel a 13. táblázatban látható összeállítást készítettük. Meg kell azonban jegyeznünk, hogy a rakodólapok típusösszetételénél a rendeléstől függő véletlen jelenséggel kell számolni, és ezért a tároló állványok típuskiválasztásánál viszonylag nagy méretrugalmasságra fogunk törekedni. A táblázatban a 800×1200 mm-es rakodólapok esetén csak minőségi eltérés van, ezért a továbbiakban ezeket együttesen kezeljük a további tervezés során.
Az egyes sík fa rakodólapok összforgalomból való részesedése
Rakodólap mérete (mm) | Felhasználás (%)
800×1200 EUR | 29
800×1200 egyutas | 12
1000×1200 | 24
1000×1400 | 5
1100×1200 | 6
1550×1190 | 10
1100×1300 | 2
880×1490 | 12
13. táblázat
3. A cikkelem szám várható alakulása
Az előző pontban ismertetett készlet idősoron belül kigyűjtöttük, hogy az ott ismertetett hó végi aktuális készletmennyiségek és rakodólap típusok mellett, hány eltérő termék készül, amelyet külön cikkelemnek kell kezelni a hozzáférés szempontjából. A cikkelemek számát szintén két bontásban dolgoztuk fel. Nevezetesen külön vettük a gyorsan forgó és az összes készletek cikkelem számait. A cikkelem szám alakulására szintén logaritmikus regresszió volt ültethető, ami azt mutatja, hogy a rendelésállomány egyre homogénebb lesz. A cikkelem számokat tartalmazó idősort a 14. táblázat, és a 37. ábra mutatja be.
A cikkelem szám meghatározása a vizsgált időintervallumban
| cikkelemek száma gyorsan forgó készletnél; t ≤ 2 hét (db) | cikkelemek száma összes készletnél (db)
2005. 06. | 41 | 99
2005. 07. | 59 | 121
2005. 08. | 76 | 132
2005. 09. | 82 | 179
2005. 10. | 84 | 204
2005. 11. | 66 | 146
2005. 12. | 61 | 163
2006. 01. | 57 | 183
2006. 02. | 25 | 116
2006. 03. | 39 | 108
2006. 04. | 22 | 93
2006. 05. | 30 | 76
2006. 06. | 2 | 71
2006. 07. | 15 | 61
2006. 08. | 22 | 72
2006. 09. | 26 | 86
14. táblázat
A cikkelem szám meghatározása a vizsgált időintervallumban, és a tartós irányzat előrebecslése
37. ábra
4. A mértékadó áruforgalom és várható alakulása
Az előző pontban ismertetett adatállomány felhasználásával feldolgoztuk a be-, illetve kitárolási feladatok nagyságát, és időszakonkénti eltéréseit. A 15. táblázat a vizsgált időszakban havonként feltünteti az összes betárolt egységrakomány darabszámát. Ugyanezt diagramban feldolgozva a 38. ábrán mutatjuk be, amely diagramra szintén logaritmikus regresszió volt ültethető.
A betárolások havonkénti alakulása
| Betárolás (ER)
2005. 06. | 750
2005. 07. | 1207
2005. 08. | 1295
2005. 09. | 989
2005. 10. | 2928
2005. 11. | 3216
2005. 12. | 852
2006. 01. | 1674
2006. 02. | 1329
2006. 03. | 2734
2006. 04. | 1695
2006. 05. | 1302
2006. 06. | 1186
2006. 07. | 975
2006. 08. | 748
2006. 09. | 2305
15. táblázat
A betárolások havonkénti alakulása, és tartós irányzata
38. ábra
Ugyanilyen összeállítást készítettünk a kitárolásokra, amelyet a 16. táblázat és 39. ábra mutat be.
A kitárolások havonkénti alakulása
| Kitárolás (ER)
2005. 06. | 616
2005. 07. | 857
2005. 08. | 466
2005. 09. | 414
2005. 10. | 961
2005. 11. | 2849
2005. 12. | 1130
2006. 01. | 1242
2006. 02. | 896
2006. 03. | 1793
2006. 04. | 1238
2006. 05. | 1204
2006. 06. | 1149
2006. 07. | 802
2006. 08. | 824
2006. 09. | 2290
16. táblázat
A kitárolások havonkénti alakulása, és tartós irányzata
39. ábra
Az anyagmozgatási kapacitás tervezéséhez átvizsgálva a be- és kitárolt mennyiségeket, kiderült, hogy a vizsgált időszakon belül a 2005. 11. hó (44-47. hét) volt a legnagyobb intenzitású. (Lás15. és 16. táblázat) Az ezekre a hetekre vonatkozó be- és kitárolásokat a 17. táblázat és a 40. ábra mutatja be.
A legnagyobb anyagáramlási intenzitású naptári hetek a vizsgált időintervallumon belül (2005. 11. hó)
naptári hét | 44 | 45 | 46 | 47
betárolás (ER/hét) | 853 | 866 | 808 | 547
kitárolás (ER/hét) | 667 | 1241 | 1051 | 379
17. táblázat
A legnagyobb anyagáramlási intenzitású naptári hetek a vizsgált időintervallumon belül (2005. 11. hó) oszlopdiagramban ábrázolva
40. ábra
A vizsgált heteken belül a 45. hét volt a legnagyobb anyagáramlási intenzitású. Ezt a hetet megvizsgálva a napi intenzitásokat kigyűjtöttük. A vonatkozó adatokat a 18. táblázat és a 41. ábra mutatja be. Az összeállításból kiderül - és ez általában jellemző -, hogy a héten belül a hét közepe a legerősebb időszak. A kedd és péntek viszonylag enyhébb, míg a hétfő tekinthető még jelentős mozgatási igénnyel bíró napnak. Az anyagmozgatási kapacitás számításánál azt a tényt is figyelembe kell vennünk, hogy az alapanyag beérkezések főként hétfői és pénteki napokra esnek, amely abból a szempontból kedvező, hogy így a mozgatási szükségletek a teljes hét folyamán megközelítőleg egyenletessé válnak.
Az anyagáramlási intenzitás megoszlása a hét egyes napjai között a legnagyobb intenzitású időszakot figyelembe véve
2005. 45. hét | H | K | Sze | Cs | P
betárolás (ER/nap) | 149 | 163 | 155 | 217 | 182
kitárolás (ER/nap) | 184 | 90 | 245 | 620 | 102
18. táblázat
Az anyagáramlási intenzitás megoszlása oszlopdiagramon a hét egyes napjai között a legnagyobb intenzitású időszakot figyelembe véve
41. ábra
A vizsgált legnagyobb intenzitású héten az üzem két műszakban dolgozott, így a szükséges anyagmozgatási kapacitás meghatározásához, műszakokra fel kellett bontanunk a 41. ábrán látható anyagáramlási intenzitást. A 19. táblázat és a 42. ábra műszakokra bontva mutatja be a be- és kitárolási igényeket.
Az anyagáramlás intenzitása műszakonként a hét egyes napjain a forgalom szempontjából legerősebb héten
2005. 45. hét | betárolás (ER/műszak) | kitárolás (ER/műszak)
I | II | I | II
H | 68 | 81 | 147 | 37
K | 98 | 65 | 42 | 48
Sze | 81 | 74 | 137 | 108
Cs | 115 | 102 | 234 | 386
P | 108 | 74 | 51 | 51
19. táblázat
Az anyagáramlás intenzitása műszakonként a hét egyes napjain a forgalom szempontjából legerősebb héten oszlopdiagramon
42. ábra
A raktár tárolási- és anyagmozgatási kapacitásának tervezésekor ezeket az adatokat célszerű figyelembe venni, mivel ekkor dolgoztak a termelő gépsorok a legnagyobb kapacitással.