The optmization tool supporting supply chain management in the multi-criteria approach

W artykule przedstawiono nowe narzędzie optymalizacyjne wspierające zarządzanie łańcuchem dostaw w aspekcie wielokryterialnym. To narzędzie zostało wdrożone w systemie EPLOS (Europejski Portal Usług Logistycznych). System EPLOS to zintegrowany system informatyczny wspierający proces tworzenia sieci dostaw i dystrybucji w łańcuchach dostaw. Ten system składa się z wielu modułów, np. moduł optymalizacji odpowiedzialny za przetwarzanie danych, generowanie wyników, moduł danych wejściowych, moduł kalibracji parametrów algorytmu optymalizacyjnego. Głównym celem badań było opracowanie systemu do określania parametrów łańcucha dostaw, które wpływają na jego efektywność w procesie zarządzania przepływem towarów między poszczególnymi ogniwami łańcucha. Parametry te zostały uwzględnione w modelu matematycznym jako zmienne decyzyjne w celu ustalenia ich w procesie optymalizacji. W modelu matematycznym zdefiniowano dane wejściowe adekwatne do analizowanego problemu, przedstawiono główne ograniczenia związane z wyznaczaniem efektywnego sposobu zarządzania łańcuchem dostaw oraz opisano funkcje kryterium. Problem zarządzania przepływem towarów w łańcuchu dostaw został przedstawiony w ujęciu wielokryterialnym. Ocenę efektywności zarządzania łańcuchem dostaw przeprowadzono na podstawie globalnej funkcji kryterium składającej się z częściowych funkcji kryteriów opisanych w modelu matematycznym. Główne funkcje kryteriów na podstawie których wyznaczane jest końcowe rozwiązane to współczynnik wykorzystania wewnętrznych środków transportu, współczynnik wykorzystania zewnętrznych środków transportu, koszty pracy środków transportu wewnętrznego i personelu, całkowity koszt realizacji zadań transportowych, współczynnik wykorzystania czasu zaangażowania pojazdów, całkowity czas poświęcony na wykonanie zadań, czy liczba pojazdów. Punktem wyjścia do badania było założenie, że o skuteczności zarządzania łańcuchem decydują dwa problemy decyzyjne ważne dla menedżerów w procesie zarządzania łańcuchem dostaw, tj. problem przydziału pojazdów do zadań i problem lokalizacji obiektów logistycznych w łańcuchu dostaw. Aby rozwiązać badany problem, zaproponowano innowacyjne podejście w postaci opracowania algorytmu genetycznego, który został dostosowane do przedstawionego modelu matematycznego. W pracy szczegółowo opisano poszczególne kroki konstruowania algorytmu. Zaproponowana struktura przetwarzana przez algorytm jest strukturą macierzową, dzięki której wyznaczane są optymalne parametry łańcucha dostaw. Procesy krzyżowania i mutacji zostały opracowane adekwatnie do przyjętej struktury macierzowej. W procesie kalibracji algorytmu wyznaczono takie wartości parametrów algorytmu tj. prawdopodobieństwo krzyżowania czy mutacji, które generują optymalne rozwiązanie. Poprawność algorytmu genetycznego oraz efektywność zaproponowanego narzędzia wspomagającego proces zarządzania łańcuchem dostaw została potwierdzona w procesie jego weryfikacji.

The article presents a new optimization tool supporting supply chain management in the multi-criteria aspect. This tool was implemented in the EPLOS system (European Logistics Services Portal system). The EPLOS system is an integrated IT system supporting the process of creating a supply and distribution network in supply chains. This system consists of many modules e.g. optimization module which are responsible for data processing, generating results. The main objective of the research was to develop a system to determine the parameters of the supply chain, which affect its efficiency in the process of managing the goods flow between individual links in the chain. These parameters were taken into account in the mathematical model as decision variables in order to determine them in the optimization process. The assessment of supply chain management effectiveness was carried out on the basis of the global function of the criterion consisting of partial functions of the criteria described in the mathematical model. The starting point for the study was the assumption that the effectiveness of chain management is determined by two important decision-making problems that are important for managers in the supply chain management process, i.e. the problem of assigning vehicles to tasks and the problem of locating logistics facilities in the supply chain. In order to solve the problem, an innovative approach to the genetic algorithm was proposed, which was adapted to the developed mathematical model. The correctness of the genetic algorithm has been confirmed in the process of its verification.