Nr wniosku: 197115, nr raportu: 12477. Kierownik (z rap.): dr hab

Nr wniosku: 197115, nr raportu: 12477. Kierownik (z rap.): dr hab. inż. Zbigniew Michna
Efekt Forrestera (batoga) jest główną niewydolnością łańcucha dostaw. Efekt ten polega na zwiększaniu się zmienności
zamówień (popytu) w górę łańcucha. Powoduje to wiele ujemnych skutków między innymi wzrost kosztów, niski poziom
obsługi klientów i trundości w podejmowaniu decyzji. Redukcja efektu jest głównym zadaniem zarządzających
łańcuchem dostaw. Podstawową przyczyną efektu jest prognozowanie popytu przez uczestnika łańcucha dostaw na okres
czasu zamówień przy składaniu zamóweinia w górę łańcucha przy użyciu odpowiedniej polityki zamówień. W
dotychczasowych modelach zakładało się, że czas dostaw jest stały (deterministyczny). W kilku bieżących modelach
zakłada się, że czasy dostaw są losowe. Natomiast żaden model nie uwzględniał potrzeby prognozowania czasów dostaw
przy składaniu zamówienia. W naszych badaniach udało nam się stworzyć probabilistyczne modele zakładające losowe
czasy dostaw, które przy składania zamówienia w górę łańcucha podobnie jak wartości popytów są
prognozowane. Otrzymaliśmy jawne wzory pokazujące wartość efektu batoga (iloraz wariancji) w zależności od
parametrów rozkładu czasu dostaw (średnia i wariancja) jak i parametrów metody ich prognozy. Ponadto zbadaliśmy
rzeczywiste czasy dostaw pozyskane od dużej duńskiej firmy. Zbadaliśmy własności rozkładu czasów dostaw, ich
wzajemną strukturę i związek pomiędzy czasami dostaw a zamówieniami. Próbowaliśmy zbadać empirycznie związek
pomiędzy długością czasu dostawy a wartością zamówienia w rzeczywistych łańcuchach dostaw. Problem polega na tym,
że zamówienia są wyznaczone przez czasy dostaw ale również może zajść sprzężenie zwrotne tzn. czasy dostaw mogą
być zmienione przez wielkości zamówień. Tak więc badania nasze mają wpływ na rozwój dyscypliny zarządzanie w
dziedzinie nauk ekonomicznych. Wyniki nasze przyczyniają się do lepszego zrozumienia przyczyn efektu Forrestera a co
za tym idzie mogą przydatne dla zarządzających łańcuchem dostaw w celu redukcji efektu.