Analiza i oblikovanje skladišnog sustava

U radu se polazi od spoznaje da su u proteklih 5 do 10 godina proizvodna poduzeća pod stalnim pritiskom poboljšavanja konkurentnosti. Većina proizvodnih poduzeća dio su lanca aktivnosti namijenjenog transformaciji sirovina u konačni proizvod za krajnjeg korisnika. Globalizacija tržišta, novi zahtjevi kupaca, pojačana konkurencija, tehnološka dostignuća, zahtjevi za očuvanjem okoliša, porivi su poduzećima da analiziraju i usavršavaju svoju poziciju u tom lancu, ali promatrano u kontekstu tog velikog lanca. U tom ozračju logistika se prepoznaje kao jedno od važnih sredstava za postizanje istog, sto navode brojni primjeri iz literature i prakse. Efikasan logistički sustav nužan je preduvjet bržeg i pouzdanijeg logističkog lanca s optimalnim troškovima. Skladišni sustavi (skladišta) su važan, ali cesto u praksi zanemaren faktor u logističkom lancu. Uspješno oblikovanje skladišta nužan je uvjet uspješnosti procesa optimizacije cijelog logističkog lanca. Svako je skladište dio jednog većeg logističkog lanca, te ga je potrebno promatrati i holističkim pristupom. Isto tako, svako se skladište sastoji od određenih područja i funkcija. Promatranje pojedinih područja odnosno funkcija skladišta zasebno dovodi do suboptimalizacije, te ih je potrebno sustavno povezati, s ciljem postizanja većeg stupnja optimalizacije. Jedan od putova je izgradnja cjelovitog modela oblikovanja skladišnog sustava, povezivanjem postojećih modela i metoda. U radu je napravljen sustavni pregled i analiza postojećih modela, metoda i empirijskih saznanja u oblikovanju skladišta, te stanja i trendova u skladišnom menadžmentu. Analizirani su modeli i metode oblikovanja skladišne zone, modeli i metode oblikovanja zone komisioniranja, te modeli i metode određivanja radnih ciklusa u skladištu, a težište je na istraživanju njihovih ograničenja i međuzavisnosti, kao i implementacije empiričkih saznanja u takve modele i metode. Razmatrana je mogućnosti njihovog povezivanja u složenije modele, u skladu s postavljenom hipotezom i ciljem magistarskog rada. Medu rezultatima jedan od važnijih je definiranje jednog analitičkog modela oblikovanja skladišne zone, razrađenog do razine praktične primjene, uk1jucujuci računalni program. Također se u pregledu stanja i trendova skladišnog menadžmenta naglašava važnost računalnog sustava za kontrolu i upravljanje suvremenih skladišnih sustava, WMS-a, uz opis utjecaja performansi takvih sustava na proces oblikovanja, i obrnuto. Kako je zbog složenosti skladišnog sustava i procesa pri oblikovanju skladišta poželjno koristiti simulaciju, dan je sažet osvrt na simulaciju i njen položaj u procesu oblikovanja skladišta. Postignuti rezultati u ovom radu samo su dio puta ka konačnom cilju, te su u zaključku dani neki smjerovi daljnjeg istraživanja: u izgradnji cjelovitog modela skladišnog sustava, ugradnji analitičkih (optimizirajućih) modela u specijalizirane simulacijske pakete i primjena elemenata umjetne inteligencije u procesu oblikovanja skladišta

Istraživanje komisioniranja u regalnim skladištima

Komisioniranje, prikupljanja materijala iz skladišnih lokacija prema zahtjevu korisnika, po troškovima i vremenu najznačajniji je proces u skladištima. To je poglavito slučaj u klasičnim regalnim skladištima, u kojima gotovo 90% ukupnog vremena te oko 55% troškova skladištenja otpada na komisioniranje. S obzirom na činjenicu da gotovo 50% vremena komisioniranja čini vrijeme kretanja komisionera, osim preoblikovanja sustava za komisioniranje kao logično rješenje nameće se promjena organizacije komisioniranja i primjena različitih metoda komisioniranja s ciljem skraćenja puteva komisioniranja. U radu su s tom svrhom analizirane brojne postojeće metode komisioniranja, podijeljene u tri grupe: metode routinga, metode dodjeljivanja mjesta odlaganja i metode spajanja narudžbi. S ciljem potpune minimizacije puta komisioniranja, istražene su i definirane najbolje kombinacije pojedinih metoda komisioniranja. Osim definiranih potencijala smanjenja puta komisioniranja za brojna različita skladišta, određeni su i relativni efekti primjene pojedinih metoda odnosno njihovih kombinacija. S obzirom na važnost prostornog rasporeda po predmet istraživanja, u radu su za primjenu tijekom projektiranja skladišta predloženi model i smjernice oblikovanja optimalnog prostornog rasporeda prema kriteriju minimalnog puta komisioniranja

Research possibilities of extreme hydrological phenomena in Serbia in the function of climate change adaptation

Many natural disasters are nowadays interpreted as consequences of climate changes. They represent a form of extreme occurrences, i.e. deviation of normal conditions. They are recognized as deviation in the intensity, frequency or spatial distribution of a phenomenon from normal conditions. Thus, they represent a threat to ecosystems, economic stability and can lead to social and political problems. So far, there is no generally accepted classification of the disasters. This paper starts from the fact that a special grouping represents disasters that are happening as result of interaction of atmosphere and hydrosphere, due to the mutual interconnections. It is considered that the genetic grouping of climatehydrological extremes represents the majority of natural disasters. In the near past, the Southeast Europe countries were exposed to hydrological extremes whose causes were atmospheric occurrences. Due to the region's compactness and similar geographical conditions, these countries were sensitive to similar phenomena. The paper discusses about the hydrological extremes in Serbia that represents the result of extreme climatic conditions in relation to the consequences they have in the geographical surrounding. A total of 19 extreme hydrological phenomena have been outlined in this paper. Based on the level of destructiveness, they are classified into five categories: exceptional, significant, dangerous, strong and catastrophic. Each of them can be identified using statistical thresholds as physical parameters. The type of distribution basically determines the way in which thresholds are calculated. Four methods for their detection are outlined: the normal distribution method, the peaks method, the deciles method and the recurrence interval method. Defining each unfavorable phenomenon, their classification and determination of methods for detection are conditions for recognition and announcement. This allows an adequate reaction from the social community and the risks of disasters are reduced

Metode i tehnologije komisioniranja za “zelenije” skladištenje

Green supply chain management is a concept that is gaining popularity all over the world. Besides, it is a way to demonstrate commitment to sustainability and to be fully adopted by the organizations it should contribute to better economic performances and competitiveness. Recently there have been many incentives for more sustainable warehousing in supply chains. In order to improve efficiency of order-picking in warehouses, there are many methods, models and technologies developed and used. This paper presents, after a brief overview of green supply chain management, an overview of order-picking methods and technologies and their potentials in improving order-picking efficiency, based mainly on reducing traveling distances. In this way energy consumption is reduced, influencing also greening of warehousing too.“Zeleni” menadžment lanca opskrbe (Green supply chain management) je koncept koji dobija na popularnosti širom svijeta. Osim što je način demonstriranja posvećenosti održivosti, da bi bio u potpunosti prihvaćen od strane poduzeća nužno mora pridonijeti boljim ekonomskim pokazateljima i konkurentnosti. U posljednje vrijeme ima mnogo inicijativa za održivije skladištenje u opskrbnim lancima. S ciljem povećanja učinkovitosti komisioniranja u skladištima razvijene su i koriste se mnoge metode, modeli i tehnologije. U ovom radu se, nakon kratkog pregleda “zelenog” menadžmenta lanaca opskrbe, daje pregled metoda i tehnologija komisioniranja te njihovih potencijala u poboljšanju učinkovitosti, temeljenih uglavnom na skraćenju vožnje prilikom komisioniranja. Time se smanjuje potrošnja energije, te utječe i na “zelenije” skladištenje

Robust signal processing in electrical power systems.

Обрада сигнала у електроенергетским системима, а посебно робусни приступ у овом сегменту, представља значајну и актуелну тему јер у оквиру данашњих електроенергетских система имплементација савремених техничких решења захтева и условљава све мање присуство људског фактора како би се постигао максималан квалитет у производњи, преносу и дистрибуцији електричне енергије и како би се минимизирали ризици од кварова и хаварија не елементима и постројењима система. Да би се обезбедила највећа расположивост у свим сегментима електроенергетског система, која у значајној мери зависи не само од примењених управљачко рачунарских система него суштински и од употребљене опреме у пољу (примарна опрема у електроенергетским објектима, сензори, актуатори) потребно је располагати и са унапређеним системима за рану детекцију и превенцију нежељених режима и отказа кључне примарне опреме да би се предупредила тежа хаваријска стања и како би се благовремено реаговало на реалне поремећаје у систему и да би се на тај начин спречили већи застоји у раду свих подсистема електроенергетског система. У основи побројаних захтева и примењених методологија и решења је квалитетна обрада великог броја величина и сигнала, како електричних тако и неелектричних, који егзистирају у електранама, преносној електроенергетској мрежи и у електродистрибутивном сектору а за најразличитије сегменте примене: мерења, управљања, дијагностике стања примарне опреме, заштите, али и за велики број системских апликација које раде у online (у реалном времену) или off-line моду. Дисертација је показала да робусна методологија обраде сигнала у савременим електроенергетским системима представља оптимално, адекватно и технички прихватљиво решење чијом се применом ефикасно отклањају ограничења и недостаци класичне методологије обраде сигнала у временском домену, у контексту имуности на присуство лоших мерења манифестованим кроз импулсни шум и outlier-е, чији се број у данашње време рапидно повећава, која су редовна појава у пракси и експлоатацији високонапонских електроенергетских објеката. Класичне методологије обраде сигнала у електроенергетским системима у временском домену, доминантно до сада примењиване у инжењерској пракси, засноване су на нормалној расподели шума мерења што их чини неефикасним и практично неприменљивим у случајевима присуства импулсних поремећаја и outlier-а. У дисертацији развијени адаптивни рекурзивни М- робусни алгоритам поменута ограничења класичних методологија решава полазећи од чињенице да шум мерења практично подлеже контаминираној нормалној расподели, односно нормалној расподели са отежалим крајевима која у свом централном делу одговара Гаусовој расподели а на крајевима подлеже Лапласовој расподели. Сходно томе предложени адаптивни рекурзивни М-робусни алгоритам је изведен из принципа максималне веродостојности којим је ефикасна естимација, односно идентификација, непознатих параметара сигнала реализована максимизирањем условне функције густине вероватноће мерења. Робусност предложеног решења је базирана на адекватно изабраној функцији утицаја која се процењује на погодно одабраним секвенцама мерења и којом се класификују и сузбијају компоненте лоших мерења. Субоптималност предложеног решења је базирана на усвајању одређене класе расподеле из које стохастички процес шума мерења може потицати...Signal processing in electrical power system, especially the robust signal processing in this segment, presents significant and state-of-the-art topic since implementation of modern technical solutions in power systems requires less and less human involvement in order to achieve maximum quality in the power generation, transmission and distribution and to minimize the risk of faults and damage of power system elements and power substations. In order to achieve maximum availability in all segments of power system, which depends not only on the applied control systems but on the applied equipment (primary equipment in power systems, sensors, actuators) as well, it is necessary to have improved systems for the early detection and prevention of undesired regimes and main primary equipment failure in order to prevent difficult breakdowns and to react on time on real system disturbance, and all in order to prevent higher interrupts in operation of all power system subsystems. The essence of mentioned requirements and applied methodologies and solutions is high quality huge scale signal processing of values and signals, both electric and non-electric, which exist in power plants, transmission and distribution systems. High quality signal processing has various segments of application: measuring, control, primary equipment diagnostic, protection and for various system applications which works in on-line as well as in off-line mode. The dissertation has shown that robust methodology of signal processing in state-of-the-art power systems presents optimal, adequate and technically acceptable solution. Limitations and disadvantages of classical methodology of signal processing in time domain, in the context of immunity to the presence of bad measurements that are manifested through the impulse noise and outliers, are efficiently eliminated with this robust methodology. It is important to notice that the presence of impulse noise and outliers is constantly growing, and its occurrence is very common in today’s practice and exploitation of high voltage electrical power systems. Classical signal processing methodologies in electrical power systems in the time domain, which are mostly applied in the engineering practice, are based on normal distribution of measuring noise. This makes them non-efficient and practically non-applicable when impulse noise and outliers occur. Adaptive recursive M-robust algorithm presented in the dissertation resolves early mentioned limitations by acknowledging a fact that measuring noise represents contaminated normal distribution – normal distribution with weighted ends, which can be modeled by Gaussian distribution in the middle and Laplace distribution at its ends. Based on this fact, described adaptive recursive M-robust algorithm is derived from principle of maximal likelihood and provides efficient estimation and identification of unknown signal parameters by maximizing conditioned measurement probability density function. The robustness of the proposed solution is based on adequately chosen influence function which is evaluated with suitable selected sequences of measurements and which classify and restrain components of bad measurements. Sub-optimization of proposed solution is based on the assumption of certain classes of distribution from which stochastic process of measuring noise could be derived..

Difference and similarity in perception between Green Supply Chain Management in food industry and Green Supply Chain Management in generally in Croatian companies

Nowadays, the increase in greenhouse gas (GHG) emissions in the atmosphere is currently one of the most serious environmental treats. Due to GHG emissions we will be witnesses of climate change which will cause damaging impacts in the next few decades [1]. These will primarily affect the natural and human systems [2]. At the same time these emissions are also a limiting factor for the economic growth of some countries, especially those in the transition process [3]. One of the reasons for that is the protocol, adopted in 2012 at Doha 2012 UN Climate Change Conference COP18 CMP8, at which the industrial world agreed to reduce the emissions of greenhouse gases approximately 18% below 1990 levels by 2013-2020 [4]. In the meantime, also due to the climate change and the increase in environmental awareness all over the world, the concept of Green Supply Chain Management appeared. It is often defined as integrating environmental thinking into supply chain management [5].Within that concept many greening elements aimed at the reduction of materials, energy, waste, pollution and emissions, or promoting the usage of recyclable materials and renewable energy sources, are introduced in various segments of supply chains. The proof lies in number of examples from industry, as well as in significant interest of academic community that could be seen through research papers, doctoral thesis and research projects.[...