BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Kawa Arkadiusz (Poznan University of Economics and Business, Poland), Anholcer Marcin (Poznan University of Economics and Business, Poland)
Title
Exclusionary Constraints in Storage : an Empirical Study of Logistics Service Providers
Ograniczenia wykluczające w magazynowaniu : badanie empiryczne dostawców usług logistycznych
Einschränkungen, die Eine Gemeinsame Lagerung von Lagergut Ausschliessen : Eine Empirische Untersuchung von Logistikdienstleistern
Source
LogForum, 2018, vol. 14, nr 3, s. 315-329, rys., tab., bibliogr. 33 poz.
Keyword
Magazynowanie, Usługi logistyczne
Storage, Logistic services
Note
summ., streszcz., zfsg., The paper was written with financial support from the National Center of Science (Narodowe Centrum Nauki) - the grant no. DEC-2014/13/B/HS4/01552.
Abstract
Wstęp: Dostawcy usług logistycznych magazynuje bardzo różne produkty, które mogą współdziałać ze sobą, np. poprzez reakcje chemiczne lub fizyczne. Ponadto niektórzy producenci wymagają, aby firmy logistyczne nie składowały ich produktów razem z produktami konkurencyjnymi. Mamy zatem do czynienia z ograniczeniami wykluczającymi, a więc z okolicznościami lub warunkami, w których co najmniej dwa towary nie mogą być składowane w tym samym miejscu. W literaturze nie ma badań dotyczących ograniczeń wykluczających w magazynowaniu, zwłaszcza wyników badań empirycznych. Z tego powodu głównym celem artykułu jest identyfikacja i ocena częstotliwości oraz znaczenia ograniczeń o charakterze wykluczającym w zakresie magazynowania przez dostawców usług logistycznych.
Metody: Zbadana została próba 300 losowo wybranych dostawców usług logistycznych w Polsce w celu otrzymania dokonanej przez menedżerów oceny ograniczeń wykluczających, w szczególności ich częstotliwości i znaczenia dla działalności firm.
Wyniki: Badania wykazały, że podejście do ograniczeń wykluczających w magazynowaniu jest zróżnicowane w zależności od menedżerów przedsiębiorstw logistycznych. Istnieje jednak korelacja pomiędzy znaczeniem i częstotliwością ograniczeń wykluczających w składowaniu. Im ważniejsze jest konkretne ograniczenie wykluczające, tym częściej ono występuje. Najważniejszym i najczęstszym ograniczeniem wykluczającym dla badanych przedsiębiorstw jest wrażliwość na temperaturę składowania.
Wnioski: Badanie to poszerza wcześniejsze eksploracje nad ograniczeniami wykluczającymi w logistyce, w których nie analizowano jeszcze danych rzeczywistych. W przyszłości wykorzystamy wyniki badań ilościowych do opracowania matematycznych modeli problemów składowania w oparciu o zidentyfikowane ograniczenia wykluczające. (abstrakt oryginalny)

Background: Logistics service providers store very different products which can interact with each other, e.g. in a chemical or physical way. In addition, some manufacturers require logistic companies not to store their products together with competing products. We are therefore faced with exclusionary constraints, thus with the circumstances or conditions under which at least two commodities cannot be stocked in the same warehousing place. In literature, there are no studies on exclusionary constraints in storage, especially findings of empirical research. That is why the main purpose of this paper is to identify and asses the frequency and importance of exclusionary constraints in storage by logistics service providers.
Methods: We have scrutinized a random sample of 300 logistics services providers in Poland in order to capture the managers' assessment of exclusionary constraints, especially their frequency and importance for the activity of the firms.
Results: Our research showed that the approach to the exclusionary constraints in storage is various for the managers of the logistics enterprises. We discovered the correlation between the importance and frequency of exclusionary constraints in storage. The more important a specific exclusionary constraint is, the more often it occurs. The most important and frequent exclusionary constraint for the surveyed enterprises is sensitivity for storage temperature. This study contributes to the theories and practices of logistics enterprises.
Conclusions: This study extends earlier research on exclusionary constraints in logistics, which but do not analyze the real life data. In the future work we will use the results of the quantitative research to develop mathematical models of the storage problems based on the determined exclusionary constraints. (original abstract)
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. Anholcer M., Kawa A., 2015. Optimization of transportation decisions under exclusionary side constraints in food supply chain, International Food Operations and Processing Simulation Workshop, FoodOPS 2015, 28-33.
  2. Anholcer M., Kawa A., 2018. Exclusionary constraints in transportation - results of quantitative research (preprint).
  3. Ashayeri J., Selen W., 2013. A storage assignment model for batch preparation in process industries, Journal of Manufacturing Technology Management, 24[6], 830-849, http://dx.doi.org/10.1108/JMTM-12-2011-0115.
  4. Ataka S., Gen M., 2008. The study for transportation planning considered the inventory using hybrid genetic algorithm, Proceedings of the 10th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation 2008, 1689-1690, http://dx.doi.org/10.1145/1389095.1389411
  5. Bazarnik J., Grabiński T., Kąciak E., Mynarski S., Sagan A., 1992. Badania Marketingowe. Metody i Oprogramowanie Komputerowe [Marketing Research, Methods and Computer Software], Canadian Consortium of Management Schools, Warszawa - Kraków: Akademia Ekonomiczna w Krakowie.
  6. Brenner V., Hülsmann M., Cordes-Berszinn P., 2014. Improving Flexibility in Autonomous Cooperating Food Chains, In: Nandakumar M., Jharkharia S., Nair A., eds. Organisational Flexibility and Competitiveness. Flexible Systems Management. Springer, New Delhi, http://dx.doi.org/10.1007/978-81-322-1668-1_20.
  7. Cagliano A.C., De Marco A., Mangano G., Zenezini G., 2017. Levers of logistics service providers' efficiency in urban distribution, Operations Management Research, 10[3-4], 104-117, http://dx.doi.org/10.1007/s12063-017-0125-4.
  8. Chandukala S.R., Dotson J.P., Liu Q., 2017. An assessment of when, where and under what conditions in-store sampling is most effective, Journal of Retailing, 93[4], 493-506, http://dx.doi.org/10.1016/j.jretai.2017.07.002
  9. Cao B., 1992. Transportation problem with nonlinear side constraints a branch and bound approach, Mathematical Methods of Operations Research, ZOR. 36, 185-197, http://dx.doi.org/10.1007/BF01417216.
  10. Caridade R., Pereira T., Pinto Ferreira L., Silva F.J.G., 2017. Analysis and optimisation of a logistic warehouse in the automotive industry, Procedia Manufacturing, 13, 1096-1103, http://dx.doi.org/10.1016/j.promfg.2017.09.170.
  11. Cyplik P., Hadas L., Fertsch M., 2009. Production planning model with simultaneous production of spare parts, Conference: 19th International Conference on Production Research Location: Pontifical Catholic Univ Valparaiso, Valparaiso, Chile, Jul 29- Aug 02, 2007. International Journal Of Production Research, 47, 8, 2091-2108. PII 909137867.
  12. Dalalah D., 2016. LSP-constrained supply chains: A discrete event simulation model, RAIRO - Operations Research, 50(1), 1-17, http://dx.doi.org/10.1051/ro/2015008.
  13. Duicu S., 2017. Stage Decisions of Stochastic Model in Production Processes, WSEAS Transactions on Business and Economics, 14.
  14. Eurostat 2016. Transportation and storage statistics - NACE Rev. 2, http://ec.europa.eu/eurostat/statisticsexplained/.
  15. Firoozi Z., Ismail N., Ariafar S., Tang S.H., Ariffin M.K.A.M., Memariani A., 2013. Distribution network design for fixed lifetime perishable products: A model and solution approach, Journal of Applied Mathematics, 2013, http://dx.doi.org/10.1155/2013/891409.
  16. Goldstein S., 2010. Pallet firms push global ops, Packaging News, 32-33.
  17. Goossens D., Spieksma F.C.R., 2009. The transportation problem with exclusionary side constraints, 4OR, A Quarterly Journal of Operations Research, 7, 51-60. http://dx.doi.org/10.1007/s10288-007-0067-z.
  18. Gu J., Goetschalckx M., McGinnis L. F., 2007. Research on warehouse operation: A comprehensive review, European Journal of Operational Research, 177(1), 1-21, http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2006.02.025
  19. Kawa A., 2017. Fulfillment service in ecommerce logistics. LogForum 13, 4, 429-438, http://dx.doi.org/10.17270/J.LOG.2017.4.4.
  20. Lam H.Y., Choy K.L., Ho G.T.S., Cheng S.W.Y., Lee C.K.M., 2015. A knowledge based logistics operations planning system for mitigating risk in warehouse order fulfillment, International Journal of Production Economics, 170, 763-779, http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.01.005
  21. Lam H.Y., Choy K.L., Ho G.T.S., Kwong C.K., Lee C.K.M., 2013. A real-time risk control and monitoring system for incident handling in wine storage, Expert Systems with Applications, 40[9], 3665-3678, http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2012.12.071.
  22. Muncke J., Backhaus T., Geueke B., Maffini M.V., Martin O.V., Myers J. P., Scheringer M., 2017. Scientific challenges in the risk assessment of food contact materials, Environmental Health Perspectives, 125[9], http://dx.doi.org/10.1289/EHP644.
  23. Overesch G., Kuhnert P., 2017. Persistence of mycoplasma hyopneumoniae sequence types in spite of a control program for enzootic pneumonia in pigs, Preventive Veterinary Medicine, 145, 67-72, http://dx.doi.org/10.1016/j.prevetmed.2017.06.007.
  24. Palomo-Martínez P.J., Salazar-Aguilar M.A., Albornoz V.M., 2017, Formulations for the orienteering problem with additional constraints, Annals of Operations Research, 258(2), 503-545, http://dx.doi.org/10.1007/s10479-017-2408-4.
  25. Pfohl H.-C., Müller K., 2015. Collaboration and communication in a networked economy. LogForum 11, 2, 139-149, http://dx.doi.org/10.17270/J.LOG.2015.2.2.
  26. Raosoft, 2017. Available from Internet: http://www.raosoft.com/samplesize.html.
  27. Saurette E.M., Groza L.G., Blowes D.W., Ptacek C.J., 2017. Storage and preservation of artificial sweeteners in groundwater samples, Groundwater Monitoring and Remediation, 37[4], http://dx.doi.org/doi.org/10.1111/gwmr.12249.
  28. Soinio J., Tanskanen K., Finne M., 2012, How logistics-service providers can develop value-added services for SMEs: a dyadic perspective, The International Journal of Logistics Management, 23, 1, 31-49, http://dx.doi.org/10.1108/09574091211226911.
  29. Tolesa G.N., Workneh T.S., Melesse S.F., 2017, Logistic regression analysis of marketability of tomato fruit harvested at different maturity stages and subjected to disinfection, storage condition and storage period treatments, Biological Agriculture and Horticulture, 1-13, http://dx.doi.org/10.1080/01448765.2017.1368414.
  30. Vancroonenburg W., Della Croce F., Goossens D., Spieksma F.C.R., 2014, The Red-Blue transportation problem, European Journal of Operational Research 237, 814-823, http://dx.doi.org/0.1016/j.ejor.2014.02.055.
  31. Sharif K.I., Ibrahim J.A., Udin Z.M., Othman A.A., 2016, Decision making of spare parts inventory based on risk quantification, International Journal of Supply Chain Management, 5(3), 96-99.
  32. Wykrota K., 2017. The Polish industrial market sets new highs, Available from Internet: http://www.cushmanwakefield.pl/engb/research-and-insight/2017/warehousemarket-in-in-poland/.
  33. Zachariadis E.E., Tarantilis C.D., Kiranoudis C.T., 2017. Vehicle routing strategies for pick-up and delivery service under two dimensional loading constraints, Operational Research, 17(1), 115-143, http://dx.doi.org/10.1007/s12351-015-0218-5.
Cited by
Show
ISSN
1895-2038
Language
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.17270/J.LOG.2018.283
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu