Elméleti kérdések. a Termelés- és szolgáltatásmenedzsment tárgy vizsgájához. Dr. Kalló Noémi egyetemi adjunktus

Átírás

1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar Üzleti Tudományok Intézet Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Elméleti kérdések a Termelés- és szolgáltatásmenedzsment tárgy vizsgájához Dr. Kalló Noémi egyetemi adjunktus Budapest 2012.

2 A termelési, illetve szolgáltatási igény előrejelzése 1. Csoportosítsa időhorizont szerint és röviden jellemezze az előrejelzési módszereket! Megkülönböztetünk hosszú, közép- és rövid távú előrejelzéseket. A hosszú távú előrejelzések a stratégiai tervezés alapját szolgálják, így felhasználhatóak például beruházási döntések (üzembővítés, gyártósor-beszerzés stb.) támogatására. A középtávú előrejelzések a taktikai döntéseknek adhatják alapját, a termeléstervezési (készletgazdálkodási, kapacitás elegendő voltával kapcsolatos stb.) kérdések megválaszolásában segíthetnek. A rövidtávú előrejelzés eredményei az operatív döntéseket támogatják, a termelésprogramozásban (például gyártásütemezésben) nyújtanak segítséget. A termelésmenedzsment-célú előrejelzések közép-, illetve rövid távúak. 2. Csoportosítsa megközelítési mód szerint és röviden jellemezze az előrejelzési módszereket! Megkülönböztetünk kvalitatív és kvantitatív előrejelzési módszereket. A kvalitatív módszereket akkor alkalmazzuk, amikor nincsenek számszerű adataink az igény múltbeli alakulásáról, vagy ha rendelkezésre áll is ilyen információ, de nem alkalmas arra, hogy segítségével az igény jövőbeli alakulására következtessünk. Ilyen módszerek például a szakértői becslés, a különböző csoportmunka-módszerek, valamint a történelmi analógiák. A kvantitatív módszerek az igénnyel kapcsolatos számszerű információk feldolgozására épülnek, és két nagy csoportjukat különböztethetjük meg. A projektív módszerek az igény múltbeli alakulását vizsgálják, és az így felismert törvényszerűséget vetítik ki a jövőbe (pl. mozgó átlag, exponenciális simítás). A kauzális módszerek megpróbálják feltárni az igény oka és az igény között fennálló számszerűsíthető törvényszerűséget, és ezt használják fel az előrejelzéshez (pl. regressziószámítás). 3. Melyek a legfőbb igénymintázatok? Állandó (konstans) jellegű igény esetén az igény ugyan időszakonként (naponta, hetente stb.) más és más, de a változások egy meghatározott érték körül alakulnak. Trendről akkor beszélünk, ha az igény időszakról időszakra nő (pozitív trend) vagy csökken (negatív trend). A trend lehet additív vagy multiplikatív jellegű. Additív trendnél időszakról időszakra egy adott mennyiséggel változik az igény, multiplikatív trendnél az igény időszakról időszakra valahányszorosára változik. Szezonalítás esetén periodikusan ismétlődő időszakokban az igény jellegzetes mértékben az átlagos igény felett, illetve alatt alakul. A szezonalitás lehet additív, vagy multiplikatív jellegű. Additív szezonalításról akkor beszélhetünk, ha a növekedés, illetve csökkenés egy meghatározott mennyiséggel nő, illetve csökken. Multiplikatív szezonalításnál egy nem ismert, de előre jelezhető szorzó fejezi ki, hogy, hányszor több, illetve kevesebb az igény az egyes szezonokban. Az előzőekben ismertetett három elem segítségével az igény jellege meghatározható. A véletlen elem következtében az igény az előző elemek által alkotott függvények körül ingadozik. 4. Hogyan végzünk előrejelzést mozgó átlaggal? Mutassa be az N paraméter szerepét a mozgó átlag módszerében! Mozgó átlag esetén az előrejelzést a legfrissebb N számú igényadat átlaga adja. Nagy N érték használatakor a sok adat alapján számolt átlagban elvész a kiugróan magas (vagy alacsony) igény jelentősége. Ilyenkor elkerüljük a túlreagálást, ugyanakkor nem tudunk a vevők igényeinek változására rugalmas reagálni sem. Ebben az esetben az egyenletes előrejelzésének megfelelően egyenletes lesz a termelés, ami megkönnyíti a 1

3 termelésmenedzsment feladatát, ugyanakkor a vállalat egy adott időszak magas igényét esetleg csak sokkal később képes kielégíteni feltéve, hogy azt a vevő megvárja. Kis N érték használatakor az igény konstans elem körüli szóródása hangsúlyosan fog megjelenni az előrejelzésben. Minél kisebb értéket választunk N-re, annál nagyobb mértékben fogja követni az előrejelzés a vevői igények véletlenszerű változását. Ilyenkor egy adott időszak kiugróan magas igényét már a következő néhány időszak többlettermeléséből is ki tudjuk elégíteni, de a nagymértékben ingadozó előrejelzésnek kedvezőtlen következményei lehetnek a termelés- és szolgáltatásmenedzsment számos területén. Az N paraméter értékének megválasztásakor tehát a vevők, a termelő- vagy szolgáltató rendszer sajátosságait, továbbá a menedzsment törekvéseit egyaránt figyelembe kell venni. 5. Hogyan végzünk előrejelzést exponenciális simítással? Mutassa be a simítási együttható szerepét az exponenciális simítás módszerében! Exponenciális simítás esetén az egylépéses előrejelzés eredményét a megelőző időszak tényleges igényének és a megelőző időszakra készített előrejelzésnek a súlyozott átlaga adja. A simítási konstans értékének megválasztásán keresztül a menedzsment határozza meg azt, hogy milyen mértékben kell módosítani az előrejelzést. α=1 értéknél olyan mértékben változtatjuk az előrejelzést, amilyen mértékű a hiba volt, tehát az előre jelzett érték a közvetlenül megelőző időszak tényleges igénye lesz. Ilyenkor egy adott időszak kiugróan magas igényét már a következő néhány időszak többlettermeléséből is ki tudjuk elégíteni, de a nagymértékben ingadozó előrejelzésnek kedvezőtlen következményei lehetnek a termelés- és szolgáltatásmenedzsment számos területén. Ha pedig α=0, akkor nem változtatunk az előrejelzésen, nem követjük az igény véletlenszerű váltakozását, ami a vevői igények kielégítését késlelteti, azonban a termelésmenedzsment feladatait megkönnyíti. Az α=1 közelébe eső értékek tehát igénykövető, míg az α=0 közelébe eső értékek stabil előrejelzést jelentenek a gyakorlatban. Az α paraméter értékének megválasztásakor a vevők, a termelő- vagy szolgáltató rendszer sajátosságait, továbbá a menedzsment törekvéseit egyaránt figyelembe kell venni. 6. Hasonlítsa össze a mozgó átlag és az exponenciális simítás módszerét! Mindkét módszer konstans jellegű igény előrejelzésére alkalmas, tehát olyan esetekre, amelyeknél az igény egy meghatározott, de nem ismert érték körül véletlenszerűen változik. Mindkét módszer egyparaméteres, tehát a menedzsment egy paraméteren keresztül határozza meg, hogy mennyire igénykövető, illetve egyenletes előrejelzést szeretne kapni. Az egyik legfontosabb különbség az adatigény. Míg a mozgó átlag az elmúlt N számú időszak tényleges igényét használja fel, addig az exponenciális simítás (explicit módon) csak a közvetlenül megelőző időszak igényadatával számol. A másik lényeges eltérés a figyelembe vett múltbeli adatok száma és súlya. Az exponenciális simítással készült előrejelzés implicit módon valamennyi múltbeli adatot felhasználja exponenciálisan csökkenő súllyal. A mozgó átlag ugyanakkor az elmúlt N időszak igényét veszi figyelembe azonos (1/N) súllyal. 7. Milyen mintázatú igény előrejelzésére alkalmas és hogyan végzünk előrejelzést Holt módszer segítségével? A Holt módszer additív trenddel rendelkező igény előrejelzésére alkalmas, az igény tehát tartalmaz egy konstans tagot, egy trend és egy véletlen elemet. Az előrejelzés során a konstans tagra és a trend elemre készítünk becslést a rendelkezésre álló információk alapján exponenciális simítás segítségével. Az előrejelzés készítésekor, kihasználva a trend additív voltát, a konstans elem becsléséhez hozzáadjuk megfelelő számúszor a trend elem becsült értékét. 2

4 8. Ismertesse a hibanagyság mutatóit! Egyetlen időszak hibájának nagyságát az előrejelzési hibával, illetve (az igény tényleges nagyságához viszonyítva) a relatív hibával írhatjuk le. Több időszak együttes vizsgálatára használható az átlagos hiba, amely egy T számú időszakból álló időtartam előrejelzési hibáinak az átlaga. Ezt az értéket is viszonyíthatjuk az igény nagyságához az átlagos relatív (százalékos) hiba segítségével. Az átlagos hibamutatók előjelproblémáját az abszolút hibamutatókkal küszöbölhetjük ki: átlagos abszolút hiba, átlagos abszolút relatív hiba és átlagos négyzetes hiba. 9. Mire alkalmazzuk a követőjelet és milyen egy jó előrejelzést mutató követőjel? Adjon példát egy hibás modellt alkalmazó előrejelzés követőjelére és nevezzen meg egy okot, ami ezt eredményezheti! A követőjel nagyságának és mintázatának vizsgálata az alkalmazott előrejelzési módszer megfelelő voltáról szolgáltat információt. A jó előrejelzést mutató követőjel nulla körül kismértékben véletlenszerűen ingadozik. Hibás előrejelzési modell alkalmazására utal például az 1; 1; 1,4; 0,8; 2; 2,3; 3; 3,2; 3; 3,6 sorozat. A követőjel ebben az esetben szisztematikus felülbecslésre utal, aminek oka lehet például, ha konstans igényt feltételeztünk csökkenő helyett. Készletgazdálkodás 1. Mutassa be a folyamatos készletvizsgálati mechanizmus működését! A folyamatos készletvizsgálat lényege, hogy állandóan figyeljük a készletszint alakulását, és amikor a készletszint eléri az s utánrendelési értéket, akkor megrendelünk egy adott Q mennyiséget. A megrendelt mennyiség az L utánrendelési idő elteltével megérkezik, és megnöveli az időközben s alá csökkent készletszintet. Ez a folyamat ismétlődik úgy, hogy mindig pontosan ugyanazt a Q mennyiséget rendeljük. 2. Mutassa be a periodikus készletvizsgálati mechanizmus működését! A periodikus készletvizsgálat lényege, hogy meghatározott rendelési periódusonként (R) feltöltjük a raktárt egy adott szintre. A kezdetben rendelkezésre álló készletszint az idő múlásával (az igény ütemében) csökken, amikor elérkezik a készletvizsgálat időpontja, akkor feladunk egy rendelést. Megrendeljük azt a mennyiséget (Q i ), amennyi az S maximális készletszintből hiányzik. A megrendelt mennyiség az L utánrendelési idő elteltével megérkezik, ami idő alatt jellemzően fogynak a készletek, így a megrendelt mennyiség nem teljesen S szintre tölti fel a raktárt. A rendelés beérkezését követően a megnövekedett készletszint ismét csökkenni kezd. Az R készletvizsgálati periódus elteltével ismét megvizsgáljuk a készletszint nagyságát és megrendeljük a maximális készletszinthez hiányzó mennyiséget. 3. Hasonlítsa össze az alapvető készletezési mechanizmusokat! A folyamatos készletvizsgálat rugalmasabban reagál az igény változásaira, így a hiány előfordulásának kockázata kisebb. Folyamatos készletvizsgálatnál a hiány kialakulása miatt veszélyes időtartam az utánrendelési idő. Periodikus készletvizsgálatnál tehát a hiány kialakulása miatt veszélyes időtartam az utánrendelési idővel megnövelt rendelési periódus (R+L). A hosszabb veszélyes időtartam miatt a periodikus készletvizsgálati mechanizmusban nagyobb a hiány kialakulásának valószínűsége ugyanolyan átlagos készletszint mellett. Másként fogalmazva, a hiány kialakulásának megakadályozása folyamatos készletvizsgálatnál alacsonyabb készletszintet igényel, és így kevésbé költséges. 3

5 A periodikus készletvizsgálat szervezése egyszerűbb. Periodikus készletvizsgálatnál csak R időtartamonként kell megvizsgálni a készleteket, míg folyamatos készletvizsgálatnál minden esetben, amikor a raktárból kivétel történik, ellenőrizni kell, hogy a készletszint lecsökkent-e már az s értékre. A korszerű informatikai eszközök birtokában ma már a folyamatos készletvizsgálat is viszonylag egyszerűen megvalósítható, de működtetése mindig több szervezőmunkát és így nagyobb ráfordítást igényel, mint a periodikus készletvizsgálaté. 4. Hogyan csoportosíthatóak a készletezési költségek? Az EOQ modell lényeges költségeinek egyikét mutassa be részletesen! Beszerzési költség. E csoportba tartozik az a költség, amely a termék megvásárlásakor vagy gyártásakor keletkezik. Rendelési költség. E csoportba tartoznak az áru megrendelésének lebonyolításakor, illetve a rendelés beérkezésekor felmerülő költségek. Tisztán készletező rendszernél ez lehet például az adminisztráció, a szállítás és a minőségellenőrzés költsége. Termelő-készletező rendszernél viszont a rendelés egyben a termelőrendszernek a megrendelt termék gyártására való átállását is jelentheti, ami jelentős közvetlen kiadásokkal, illetve sok esetben az átállás miatti termeléskiesés veszteségével és/vagy elmaradó hozamával jár együtt. Készlettartási költség. A készlettartási költségek a készletek raktározása során felmerülő költségek. Ezek között domináns a készletek finanszírozásának költsége, de felmerülhetnek például a technikai és fizikai avuláshoz, mennyiségi veszteséghez, biztosításokhoz, munkabérekhez kapcsolódó költségek is. Hiányköltség. A hiányköltség a hiány keletkezésekor jelentkező többletköltségeket (például a késve szállítás költségét), valamint a sokszor nehezen számszerűsíthető elmaradó hasznot jelenti. 5. Ismertesse az EOQ modell feltételezéseit! Az igény egy maghatározott időszakban ismert és állandó. A rendelés feladása és beérkezése között eltelt idő (utánrendelési idő) ismert és állandó. A megrendelt mennyiség egy tételben érkezik meg. Hiány nem fordulhat elő. A rendelési költség független a rendelt mennyiségtől. A készlettartási költség arányos a beszerzési költséggel. 6. Milyen következtetések vonhatóak le az EOQ formula érzékenységvizsgálati eredményeiből? Sokszor nem lehetséges megrendelni az optimális rendelési tételnagyságot a szervezési kérdések egyszerűsítése végett, a kapott eredmény értelmezhetetlensége miatt, vagy a rendelhető mennyiségre vonatkozó korlátok következtében. Ha el kell térni az EOQ értéktől, akkor kevésbé költséges többet rendelni, mint kevesebbet, és kismértékű eltérés nem növeli jelentősen a költségeket. Az EOQ meghatározásához felhasznált adatok (A, v, r) sokszor pontatlanok lehetnek, ami az optimális rendelési tételnagysághoz képesti eltérést és ennek következtében költségnövekedést okoz. A paraméterek meghatározásakor az alulbecslés jelentősebb költségnövekedéssel jár, mint az ugyanolyan mértékű felülbecslés, és a kismértékű pontatlanság miatti helytelen döntés nem növeli jelentősen a költségeket. 7. Milyen elvek mentén kell meghatározni az utánrendelési készletszintet az EOQ modellben? A megrendelt mennyiségnek akkor kell megérkeznie, amikor a raktár kiürül, ezért akkor kell rendelni, amikor még éppen annyi van raktáron, amennyi elegendő a következő rendelésbeérkezésig felmerülő igény kielégítésére. A számításnál figyelembe kell venni, hogy 4

6 a feladott rendelés még ugyanabban a rendelési ciklusban megérkezik-e, és ennek megfelelően a teljes utánrendelési idő, illetve a módosított utánrendelési idő alatti igényt kell meghatározni. 8. Mik a termelési/beszállítási rátát alkalmazó EOQ modell feltételezései? Az igény egy meghatározott időszakban ismert és állandó. Az utánrendelési időköz ismert és állandó. A megrendelt mennyiséget a gyártási/termelési rátának megfelelő ütemben szállítják le. Hiány nem fordulhat elő. A rendelési költség független a rendelt mennyiségtől. A készlettartási költség arányos a beszerzési költséggel. 9. Milyen elvek mentén kell meghatározni az utánrendelési készletszintet a termelési/beszállítási rátát alkalmazó EOQ modellben? Az utánrendelési idő ismeretében meg kell határozni, hogy mikor szükséges feladni a rendelést ahhoz, hogy a megrendelt mennyiség akkor érkezzen meg, amikor a raktár kiürül. Az ehhez az időponthoz tartozó készletszint adja meg az utánrendelési készletszintet. A számításnál figyelembe kell venni, hogy a feladott rendelés még ugyanabban a rendelési ciklusban megérkezik-e, és ennek megfelelően a teljes utánrendelési idővel, illetve a módosított utánrendelési idővel kell számolni. Figyelembe kell venni továbbá, hogy a rendelésfeladás a készletnövekedés vagy a készletcsökkenés fázisában történik-e. 10. Mi a biztonsági készlet szerepe és milyen menedzsmentdöntésekkel befolyásolható a nagysága? Sztochasztikus igény esetén az utánrendelési idő alatti igénynek csak a várható értéke határozható meg, a biztonsági készlet feladata az ennél nagyobb igény fedezése. Nagyságát a menedzsment két szempontból szabályozhatja: az előírt szolgáltatási színvonallal (a hiány megengedett gyakoriságával) és a biztonsági készletek költségére vonatkozó előírással. 5