Základom pre proces rozhodovania sa o vhodnom modeli riadenia zásob je definovanie problému a predpokladov, ktoré sú rozhodujúce pre výkon systému zásobovania ako celku. Množstvo modelov, ktoré boli v teoretickej rovine spracované sú prakticky nevyužiteľné. Je preto potrebné zdôrazniť potrebu preklenutia medzery medzi teóriou a praxou a navrhnúť usmernenia na zvýšenie synergie medzi podnikateľským a výskumným prostredím. V praxi, obvykle vo veľkých spoločnostiach, výška zásob odráža primeranosť rozhodnutí prijatých na rôznych oddeleniach podniku, čo má za následok čiastkovú optimalizáciu, ktorá narúša synergický efekt podniku ako celku. Je preto potrebné hľadať možnosti pre elimináciu negatívnych dopadov. Prínosom môže byť spojovací prvok – softvérová podpora, ktorý zabezpečí viditeľnosť a umožní zasahovanie poverených osôb v rámci celého hodnotového reťazca podniku.
Nevýhodou v praxi často používaného softvérového MRP systému je nedostatočná viditeľnosť objednávok v dostatočnom predstihu, aby sa mohla výroba a nákup správne naplánovať. Dopyt v MRP systéme je vo veľkej miere odvodený z prognózy. Následné úpravy sa vykonávajú blízko bodu viditeľnosti objednávky. Plánovanie objednávok koncových položiek sa začínajú na začiatku plánovacieho horizontu, čím sa predlžuje reakčný čas. Čím dlhší je tzv. kumulatívny čas dodania (obstarávací a výrobný cyklus), tým dlhší je plánovací horizont.

* * * * *
„Nevýhodou v praxi často používaného softvérového MRP systému je nedostatočná viditeľnosť objednávok v dostatočnom predstihu.“
* * * * *

Čím dlhší je plánovací horizont, tým menej presné je plánovanie objednávok, čo vyvoláva potrebu následných korekcií. Ďalším prvkom, ktorý je potrebné uvažovať je čas tolerancie zákazníka. V ideálnom prípade by musel byť minimálne rovnaký resp. vyšší ako kumulatívny čas dodania.
Na obr. 1 je zobrazený plánovací časový horizont vs. horizont viditeľnosti objednávky.

Obr. 1: Plánovací horizont vs. viditeľnosť objednávky [upravené podľa 10,14]

Porovnanie systémov e-kanban a DDMRP podľa jednotlivých krokov DDMRP
Umiestnenie zásobníkov
V DDMRP je základnou otázkou správne umiestnenie zásobníkov pozdĺž toku hodnôt, medzi faktory ovplyvňujúce toto umiestnenie patrí tolerancia zákazníka z časového hľadiska, potenciálny dodací čas na trhu (pre zabezpečenie konkurenčnej výhody), variabilita dopytu, flexibilita, konvergencia resp. divergencia dodávateľského reťazca. V súvislosti s Lean Manufacturing sa umiestenie zásobníkov riadi predovšetkým pomerom času nákupu k času výroby. Ak je čas nákupu kratší ako čas výroby smeruje to k vzniku bodov rozpojenia a vytváraniu zásobníkov.

Určenie veľkosti zásobníkov
V DDMRP sa veľkosť zásobníka delí do štyroch zón: červená – základná zóna, červená bezpečnostná zóna, žltá zóna a zelená zóna, ktoré sú stanovené na základe výpočtov zahrňujúcich priemernú dennú spotrebu (ADU/Average Daily Usage), dodací čas, bezpečnostný faktor súvisiaci s variabilitou, resp. minimálnej veľkosti objednávky (MOQ/Minimum Order Quantity) a interval objednávania. Logika výpočtu pre kanban je založená na podobných faktoroch ako spotreba, dodací čas, bezpečnosť, pričom sú stanovené buď pevné množstva, resp. pevné časové zásobovacie periódy. Pri porovnaní oboch prístupov na jednoduchom príklade je možné konštatovať malé odlišnosti v počte ks Ø zásoby. Najdôležitejším prvkom pri dimenzovaní zásobníkov pri DDMRP aj Kanbane je spôsob uvažovania variability. DDMRP uvažuje s variabilitou dopytu aj ponuky.

Dynamické nastavenie zásobníkov
V DDMRP je veľkosť zásobníkov dimenzovaná vplyvom vonkajších faktorov ako sezónnosť, dodacie lehoty, variabilita a volatilita dopytu, s čím sa v systémoch Lean Manufacturing neuvažuje, kvôli zachovaniu stability systému v dlhších časových obdobiach. V DDMRP sa jedná o prispôsobovanie veľkosti zásobníkov pomocou PAF/Plan Adjustment Factors (faktory korigujúce plán – manipulácia zásobníka podľa strategických, historických a obchodných vplyvov) v stanovených časových intervaloch. Pri kanbane, keďže sa jedná o pevný počet kariet, dochádza vplyvom zníženia ADU k plytvaniu, čo podnecuje k workshopom zameraných na flexibilné zníženie kapacít.

Plánovanie riadené dopytom (tvorba dodávateľských objednávok)
DMRP pracuje s tzv. aktuálne dostupnou zásobou (aktuálny stav zásob + zásoba na ceste), kontrolovanou na dennej báze a sleduje sa rozdiel medzi vrcholom zelenej zóny a dostupnej zásoby, čo predstavuje objem uvoľnenej objednávky. Kanban pracuje v najväčšej miere na princípe Q-modelu riadenia zásob, t.j. fixné množstvo a variabilný čas, môže však pracovať s frekvenciou objednávok, a je možné ho prispôsobiť aj pevným časovým intervalom.

Vizualizácia a vykonanie
V DDMRP je priorita vyjadrená farebne a %, t.j. zelená, žltá a červená farba zásobníkov a aktuálne % úrovne zásob (čím je % nižšie, tým je vyššia priorita). V Lean Manufacturing riešeniach sa zväčša jedná o pravidlo FIFO, čo udržiava postupnosť uvoľňovania zákaziek, zabezpečí stabilitu systému z hľadiska času aj WIP.
DDMRP kombinuje variabilitu dopytu a ponuky do jedného zásobníka, pričom v Lean Manufacturing by to spôsobilo nestabilitu. V Lean Manufacturing sú systémy zamerané na hľadanie príčin vzniku problémov a kaizen, čo v DDMRP chýba. DDMRP sa nejaví ako ťahový systém, keďže nepracuje s aktuálnym dopytom, ale porovnáva dopyt v daný deň s objednávkami na ceste. V tab. 1 je spracované porovnanie troch metód Kanban, MRP II a DDMRP v horizontoch stratégie, taktiky a operatívy podľa vybraných kritérií.

* * * * *
V publikáciách, ktoré sa zaoberajú dopadmi a vplyvmi Industry 4.0 na logistiku podniku je kladený veľký dôraz na zvyšovanie produktivity, zvyšovanie využiteľnosti/kapacít zariadení a znižovanie nákladov, čo sa prejaví vo zvyšovaní ziskovosti a ukazovateľa ROA/Return of Assets/rentabilita aktív.
* * * * *

Hlavným problémom, ktorým sa musia metódy MRP, Kanban aj DDMRP zaoberať je riadenie variability zdrojov. Je možné konštatovať, že v stabilnom prostredí sú výsledky porovnateľné. Avšak pri vykazovaní variability dopytu (časová, resp. množstevná) MRP systém ukazuje svoje limity. Pri významnejšej variabilite má svoje limity aj Kanban. Strategické modelovanie prostredia DDMRP umožňuje sledovať vplyv pozície zásobníka na dodaciu lehotu, umožňuje stanovenie priemernej úrovne zásob pre každý zásobník a umožňuje analýzu ukazovateľa ROI/Return of Investment pre každý zásobník v bode rozpojenia (pri zohľadnení nákladov na suroviny). Množstvo podnikov, ktoré tento systém zaviedli hovoria o „(r)evolúcii v riadení zdrojov a zásob. Možno uviesť mnohé príklady celosvetovo známych spoločností (Michelin, British Telecom, Coasa), ktoré DDMRP zaviedli s cieľom zvýšenia flexibility v súvislosti s mierou customizácie produktov.

Záver
V publikáciách, ktoré sa zaoberajú dopadmi a vplyvmi Industry 4.0 na logistiku podniku je kladený veľký dôraz na zvyšovanie produktivity, zvyšovanie využiteľnosti/kapacít zariadení a znižovanie nákladov, čo sa prejaví vo zvyšovaní ziskovosti a ukazovateľa ROA/Return of Assets/rentabilita aktív.
Digitalizácia priemyslu sa prejaví vo zvyšovaní produktivity procesov a rýchlosti premeny inovačných myšlienok na hotový produkt. Keďže predpokladom je, že zosieťované objekty a subjekty budú disponovať správnymi signálmi o dopyte, málo pozornosti sa venuje kľúčovému prvku vďaka ktorému sa tieto výzvy môžu reálne uskutočniť, t.j. dodávateľskému reťazcu. Dodávateľský reťazec má zabezpečiť správny produkt, na správnom mieste a v správnom čase. V dokonalom svete technológií budú distribučné centrá odsúdené na zánik. Predajcovia a výrobcovia budú spracovávať prichádzajúce objednávky od zákazníka tak precízne, že všetky materiály a produkty budú neustále v pohybe. Nanajvýš budú možno existovať cross dockingové sklady pre kompletizáciu objednávok od dovozcov. Štíhly proces riadenia objednávok, umožní upustenie od vytvárania klasických skladových zásob a otvoria nové príležitosti pre znižovanie nákladov.
Zásadným v tomto smere bude riadenie dodávateľského reťazca dopytom. Jedná sa o tzv. DMC/Demand Chain Model, teda o riadenie zložitých a dynamických vzťahov medzi dodávateľmi a zákazníkmi, s dôrazom kladeným predovšetkým na požiadavky zákazníka. V takto riadenom reťazci sú poistné zásoby nahrádzané informáciami. Jedná sa o presnejšie prognózy a tzv. end-to-end viditeľnosť produktu. Viditeľnosť produktu umožňuje v každom okamihu vidieť problémy, reagovať na ne nápravnými a preventívnymi opatreniami, a eliminovať plytvanie po prúde logistického reťazca.

Príspevok bol pripravený v rámci riešenia grantového projektu VEGA 1/0438/20 Interakcia digitálnych technológií za účelom podpory softvérovej a hardvérovej komunikácie pokročilej platformy systému výroby, KEGA 001TUKE-4/2020 Modernizácia výučby priemyselného inžinierstva za účelom rozvoja zručností existujúceho vzdelávacieho programu v špecializovanom laboratóriu, APVV-17-0258 Aplikácia prvkov digitálneho inžinierstva pri inovácii a optimalizácii produkčných tokov, APVV-19-0418 Inteligentné riešenia pre zvýšenie inovačnej schopnosti podnikov v procese ich transformácie na inteligentné podniky.

Autori
doc. Ing. Miriam PEKARČÍKOVÁ, PhD., prof. Ing. Peter TREBUŇA, PhD., Ing. Richard DUDA, Technická univerzita v Košiciach, Strojnícka fakulta, Ústav manažmentu, priemyselného a digitálneho inžinierstva

Literatúra
[1] EIZER, J., RENDER, B., MUNSON, Ch.: Operations Management: Sustainability and Supply Chain Management, Pearson, USA, ISBN 10: 0-13-413042-1 (2017)
[2] GREGOR, M., HODON, R., BIŇASOVÁ, V., DULINA, Ľ., GAŠO, M.: Design of Simulation-Emulation Logistics System. In: MM Science Journal, pp. 2498-2502, (2018).
[3] KOBLASA, F, ŠÍROVÁ, E., KRÁLIKOVÁ, R.: The Use of Process Thinking in The Industrial Practice – Preliminary Survey. The Journal Tehnički vjesnik – Technical Gazette (TV-TG) [online]. 2019, June 2019, 26(3)
[4] STRAKA, M., LENORT, R., KHOURI, S., FELIKS, J.: Design of large-scale logistics systems using computer simulation hierarchic structure, International Journal of Simulation Modelling, Vol. 17, No. 1, pp. 105-118, (2018)
[5] HOFMANN, E., RÜSCH, M.: Industry 4.0 and the current status as well as future prospects on logistics, Computers in Industry, Vol. 89, (2017)
[6] Dulina, L., Edl, M., Fusko, M., Rakyta, M., Sulirova, I. 2018. Digitization in the Technical Service Management System, MM Science Journal. No. 1, 2018, pp. 2260 – 2266
[7] Vegsoova, O., Khouri, S., Straka, M., Rosova, A. Kacmary, P. Betus, M.: Using Technical Means and Logistics Principal Ap-plications to Solve Ecological Water Course Accidents, Polish Journal of Environmental Studies 2019, Volume 5, pp. 3875-3883
[8] Gregor, M., Hercko, J., Grznar, P.: The Factory of the Future Production System Research: 21st International Conference on Automation and Computing (ICAC), 2015, pp. 254-259
[9] BOUSONVILLE, T.: Logistik 4.0: Die digitale Transformation der Wertschöpfungskette, Springer Gabler, Wiesbaden, ISBN 978-3-658-13012-1 (2017)
[10] Ptak C., Smith C., Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP), Industrial Press, Inc., 2016.
[11] Wilkner J., On decoupling points and decoupling zones, Production & Manufacturing Research, vol 2, no. 1, 2014.
[12] Gupta, M. C.: Comparing TOC with MRP and JIT: a literature review, International Journal of Production Research Vol. 47(13), 2009, ISSN 1366–588X online.
[13] Ihme, M., Stratton, R.: Evaluating Demand Driven MRP: a case based simulated study, International Conference of the European Operations Management Association, Neuchatel, Switzerland, 2015. Dostupné na internete: http://irep.ntu.ac.uk/id/eprint/26668/1/PubSub4006_Stratton.pdf
[14] https://www.demanddriveninstitute.com/the-method?lipi=urn %3Ali %3Apage %3Ad_flagship3_pulse_read %3B %2B %2BRViU76TZufZi9CcGkRLg %3D %3D
[15] http://36mfjx1a0yt01ki78v3bb46n15gp.wpengine.netdna-cdn.com/wp-content/uploads/2016/04/Exec-DDMRP-IntroductionJBWV1.6.pdf
[16] http://www.beyondmrp.com/demand-driven-mrp-portal/demand-driven-mrp-5-elements/demand driven-mrp-strategic-inventory-positioning/