Abstract

The information flow, from which managers can make decent decisions, requires the use of e-economy tools and enterprise support planning systems. Simulations as a tool of e-economy become increasingly popular in business practice nowadays. In this paper, the authors focus on presenting how the simulations were used to verify the developed model of evaluating production efficiency. Using a case study method, they describe the verification process, which depicts the specificity of the production process, on the example of serial production, which is the most representative in business practice. The main aim of the article is to present the informatization method of the evaluation model and the simulation as a tool supporting the decision-making process at the operational level.

Keywords: simulation of manufacturing processes, production efficiency, case study

References

• Abdulmalek, F.A., Rajgopal, J. (2007). Analyzing the benefits of lean manufacturing and value stream mapping via simulation: A process sector case study. International Journal of Production Economics, Vol. 107, Issue 1, 223-236.
• Blöchl, S.J., Schneider, M. (2016). Simulation Game for Intelligent Production Logistics - The PuLLR Learning Factory. Procedia CIRP, Vol. 54, 130-135.
• Denkena, B., Henjes, J., Henning, H. (2011). Simulation-based dimensioning of manufacturing process chains. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, Vol. 4, Issue 1, 9-14.
• Dullinger, K.H. (2009). Simulation in der Logistik - neue Anwendungsfelder. LogForum, Vol. 5, Issue 3, 1-12.
• Fanti, M.P., Iacobellis, G., Ukovich, W., Boschian, V., Georgoulas, G., Stylios, C. (2015). A simulation based Decision Support System for logistics management. Journal of Computational Science, Vol. 10, 86-96.
• Fertsch, M. (red., 2016). Słownik terminologii logistycznej. Poznań: Instytut Logistyki i Magazynowania.
• Hadas, L., Cyplik, P., Adamczak, M., Domanski, R. (2015). Dimensions For Developing Supply Chain Integration Scenarios. Proceedings of The 15^th International Scientific Conference, Business Logistics In Modern Management, Osijek 2015, Croatia, 225-239.
• Kłosowski, G. (2011). Zastosowanie symulacji komputerowej w sterowaniu przepływem produkcji mebli. Zarządzanie Przedsiębiorstwem, nr 2, 29-37.
• Kolińska, K., Koliński, A. (2013). Efektywność procesu zarządzania zapasami części zamiennych w przedsiębiorstwach produkcyjnych - wyniki badań. Gospodarka Materiałowa i Logistyka, nr 3, 2-6.
• Koliński, A., Kolińska, K. (2012). Wykorzystanie informatycznych narzędzi wspomagających ocenę efektywności procesów logistycznych w przedsiębiorstwach produkcyjnych. E-mentor, nr 5, 82-87.
• Koliński, A., Śliwczyński, B. (2015a). IT support of production efficiency analysis in ecological aspect, in: Golińska, P., Kawa, A. (eds.). Technology Management for Sustainable Production and Logistics. Berlin Heidelberg: Springer Verlag. 205-219.
• Koliński, A., Śliwczyński, B. (2015b). Model controllingu operacyjnego i oceny efektywności procesów, w: Śliwczyński, B. (red.). Modelowanie systemu zarządzania przepływem materiałów i oceny efektywności procesów. Poznań: Wyższa Szkoła Logistyki. 119-144.
• Koliński, A., Śliwczyński, B., Golińska-Dawson, P. (2016). Evaluation model for production process economic efficiency. LogForum, Vol. 12, Issue 2, 129-145.
• Koliński, A., Śliwczyński, B., Golińska-Dawson, P. (2017). Metoda modelowania procesu oceny efektywności produkcji z wykorzystaniem standardu BPMN. E-mentor, 2(69), 70-81.
• Maylor, H., Blackmon, K. (2005). Researching Business and Management. New York: Polgrave Macmillan.
• Meade, D.J., Kumar, S., Houshyar, A. (2006). Financial analysis of a theoretical lean manufacturing implementation using hybrid simulation modelling. Journal of Manufacturing Systems, Vol. 25, Issue 2, 137-152.
• Nowak, M. (2007). Symulacja komputerowa w problemach decyzyjnych. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Karola Adamieckiego. Katowice: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej.
• Pawlewski, P. (2010). Technologie informatyczne używane w symulacji procesów logistycznych. Logistyka, nr 1, 59-63.
• Rodawski, B. (2006). Simulation of logistics processes. LogForum, Vol. 2, Issue 1, 1-15.
• Sarjusz-Wolski, Z. (1998). Symulacja procesów logistycznych. Gospodarka Materiałowa i Logistyka, nr 6, 131-132.
• Śliwczyński, B., Koliński, A., Andrzejczyk, P. (2014). Organizacja i monitorowanie procesów produkcyjnych. Poznań: Instytut Logistyki i Magazynowania.
• Trojanowska, J., Varela, M.L.R., Machado, J. (2017). The Tool Supporting Decision Making Process in Area of Job-Shop Scheduling, in: Rocha, Á., Correia, A., Adeli, H., Reis, L., Costanzo, S. (eds). Recent Advances in Information Systems and Technologies, WorldCIST, Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 571, 490-498.
• Wójcik, P. (2013). Znaczenie studium przypadku jako metody badawczej w naukach o zarządzaniu, E-mentor, nr 48, 17-22.
• Zhang, H., Li, H. (2004). Simulation-based optimization for dynamic resource allocation, Automation in Construction, Vol. 13, Issue 3, 409-420.