DSCF6164

dostaw

126 Wpływ lokalizacji centrów logistycznych na realizację ich zadań w łańcuchach

Rysunek 3.14. Mapa siatki czasowej dla lokalizacji centrum logistycznego w województwie śląskim

E

2

C

8

Czas przejazdu od klienta do centrum logistycznego w minutach

Źródło: Opracowanie wtasie-

Następnie obliczono czas przejazdu klientów K2 i K3 do centrum logistycznego CJLl. Współrzędne x₂ i y₂ dla klienta K2 odpowiednio wyniosły 115 i 150, a odczytane współrzędne jc₃ i y₅ dla klienta K3 to odpowiednio 110 i 120 minut. Podstawiając dane do wzoru (3.3), obliczono czas przejazdu z punktu K2 — Katowice do punktu CLI oznaczającego centrum logistyczne w Gliwicach oraz z punktu K3 — Tychy do tego samego centrum logistycznego CLI. Podobnie przeprowadzono Obliczenia dotyczące czasu przejazdu od klientów KI, K2 i K3 do innych centrów logistycznych oznaczonych CL2, CL3 i CL4.

W celu obliczenia prawdopodobieństwa wystąpienia popytu na usługi transportowe z miejsc KI, K2 i K3, w których znajdują się przedsiębiorstwa produkcyjne wymagające kompleksowych usług logistycznych, do miejsca lokalizacji centrów logistycznych CLI, CL2, CL3 i CL4, obliczono czas przejazdu DKiCLj dla czterech badanych centrów logistycznych. Następnie zgodnie ze wzorem (3.3) wielkość powierzchni danego centrum logistycznego podzielono przez czas przejazdu od klienta podniesiony do kwadratu, gdyż przyjęto, że parametr a = 2. Parametr a, nazywany także w literaturze czynnikiem bezwładności odległości, wpływa na wielkość prawdopodobieństwa wyboru danego centrum logistycznego. Zazwyczaj przyjmuje on wartość od 1 do 4. Im większa wartość parametru a, tym większy wpływ czasu przejazdu, a tym samym odległości od klienta do centrum logistycznego, na prawdopodobieństwo wyboru konkretnego centrum. Czynnik bezwładności odległości obecnie wyznaczany jest doświadczalnie z wykorzystaniem komputerowych programów symulacyjnych. W tym celu zbierane są dane z przeprowadzonych badań dotyczących, np. zdolności przyciągania klientów, wielkości sprzedawanych usług danemu klientowi, stopnia zapotrzebowania na konkretny rodzaj usług logistycznych, liczby klientów w określonym czasie itp.⁵⁶ W przypadku określenia lokalizacji centrum logistycznego parametr a został określony przez porównanie rzeczywistej wielkości sprzedaży dla rozpatrywanych centrów logistycznych ze sprzedażą wygenerowaną modelowo zgodnie z zaleceniami R.H. Ballou⁵⁷ i wartość jego wynosi 2. Dla centrum logistycznego CLI należy wielkość powierzchni, a mianowicie 15 000 m², podzielić przez kwadrat czasu przejazdu od klienta KI, K2 i K3 do centrum CLI, co daje odpowiednio wielkości: 12,11,32 i 6, które wpisano do tablicy 2. Podobnie postąpiono w stosunku do centrów CL2, CL3 i CL4. Kolejnym krokiem w procedurze wyznaczenia najkorzystniejszej lokalizacji było obliczenie prawdopodobieństwa wyboru centrów CLI, CL2, CL3 i CL4 przez kolejnych klientów K1, K2, i K3 zgodnie ze wzorem:

/>=-

t^sJ^IT!

-C„

W tym celu iloraz powierzchni centrum CLI i kwadratu czasu dojazdu klienta KI do centrum logistycznego, a mianowicie otrzymaną liczbę 12 dla pierwszego klienta KI podzielono przez sumę ilorazów poszczególnych powierzchni centrów CLI, CL2, C13 i CL4 przez czasy dojazdów klienta KI do poszczególnych centrów. Wykonano więc działanie: 12/(12+3,47 + 40,09 + 2,35) = 0,21,

a otrzymany wynik 0,21 wpisano w odpowiednim miejscu tablicy 32. W ten sam sposób obliczono prawdopodobieństwo wyboru centrum logistycznego dla kolejnych klientów. Na podstawie obliczonego prawdopodobieństwa wyboru centrum

⁵⁴ AJ. Anderson, JJC. VoIkcr, M.M. Phillips, Converse's breaking —point model reńted. Journal of Management and Marketing Research”, s. 3-4, www.aahri.com/manusaipt/09219.pdf, 17.04.2010.

⁵⁷ R. H. Ballou, Business logislics..., jw., s. 363.