Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

PL EN


2018 | 5 | 338 | 81-96

Article title

Comparison of Several Linear Ordering Methods for Selection of Locations in Order‑picking by Means of the Simulation Methods

Content

Title variants

Porównanie kilku metod porządkowania liniowego do wyboru lokalizacji w procesie kompletacji przy zastosowaniu metod symulacyjnych

Languages of publication

EN

Abstracts

EN
When 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.
PL
Przy 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.

Year

Volume

5

Issue

338

Pages

81-96

Physical description

Dates

published
2018-09-28

Contributors

  • University of Szczecin, Faculty of Economics and Management, Institute of Econometrics and Statistics

References

  • Bartholdi 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.
  • Bąk 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.
  • De 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.
  • Dmytrów K. (2015), Taksonomiczne wspomaganie wyboru lokalizacji w procesie kompletacji pro­duktów. Studia ekonomiczne, “Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, no. 248, pp. 17–30.
  • Domański 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.
  • Gudehus T., Kotzab H. (2012), Comprehensive Logistics, Springer‑Verlag, Berlin–Heidelberg, http://dx.doi.org/10.1007/978–3–642–24367–7.
  • Hellwig 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.
  • Hwang C.L., Yoon K. (1981), Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, Springer‑Verlag, New York.
  • Kukuła K. (2000), Metoda unitaryzacji zerowanej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  • Le‑Duc T. (2005), Design and Control of Efficient Order Picking Processes, PhD thesis, RSM Erasmus University, Rotterdam.
  • Lotfi 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.
  • Miłaszewicz B., Rut J. (2014), Nowoczesne metody kompletacji, “Logistyka”, no. 6, pp. 12347–12350.
  • Niemczyk A. (2012), Zapasy i magazynowanie. Tom II – Magazynowanie. Podręcznik do kształcenia w zawodzie technik logistyk, Instytut Logistyki i Magazynowania, Poznań.
  • Podvezko V. (2011), The Comparative Analysis of MCDA Methods SAW and COPRAS, “Inzinerine Ekonomika – Engineering Economics”, vol. 22(2), pp. 134–146.
  • Rozmus D. (2012), Analiza wariancji, [in:] M. Walesiak, E. Gatnar (eds.), Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  • Tarczyński G. (2013), Wielokryterialna ocena procesu kompletacji towarów w magazynie, “Studia Ekonomiczne”, vol. 163, pp. 221–238.
  • Trzaskalik T. (2015), Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
  • Wachowicz 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.
  • Walesiak 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.
  • Walesiak M. (2016a), Uogólniona Miara Odległości GDM w statystycznej analizie wielowymiarowej z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.
  • Walesiak M. (2016b), Wybór grup metod normalizacji wartości zmiennych w skalowaniu wielowy­miarowym, “Przegląd Statystyczny”, R. LXIII, z. 1, pp. 7–18.

Document Type

Publication order reference

Identifiers

YADDA identifier

bwmeta1.element.ojs-doi-10_18778_0208-6018_338_05
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.