Upply Chain Management Based on Logistic and Statical Indicators

• Autorzy: Marcin Hajdul , Karolina Kolińska

Warianty tytułu

Management der Lieferkette in Anlehnung an Logistische und Statistische Kennziffern

Zarządzanie łańcuchem dostaw w oprarciu o wskaźniki logistyczne i statystyczne

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Background: Article presents a model concept of supporting supply chain management based on predefined correlation between logistic and statistical performance indicators. Paper presents how, set of logistics indicators at different levels of management and a set of statistical indicators broken down by macroeconomic and microeconomic level, can be used in order to improve supply chain management. The correlation coefficients are presented for evaluating the relationships between the selected samples of individual indicators. Methods: In order to present relationships between the indicators used are elements of statistics such as correlation coefficients Spearman's rho and Kendall's tau-b. Results: As a result of work carried out obtained a list of logistics indicators and statistics that can be used when making decisions in supply chain management. Obtained the degree of relationships between the individual indicators, through the designation values of correlation indicators. Conclusions: Efficient supply chain management requires not only the proper selection of indicators, both logistical and statistical, which support decision-making. Important element is also identification of the correlation between the indicators at micro (company) and macro (environment) level. This will enable the correct way to draw conclusions from the reports and take corrective action for a specific branch or a company. (original abstract)

Wstęp: Artykuł prezentuje modelową koncepcję wspierającą zarządzanie łańcuchem dostaw w oparciu o zidentyfikowane korelacje pomiędzy wskaźnikami opisującymi procesy logistyczne oraz procesy makroekonomiczne w regionie, w którym dana firma działa. Artykuł prezentuje przykładowy zestaw wskaźników logistycznych na poszczególnych poziomach zarządzania oraz zestaw wskaźników statystycznych w podziale na poziom makroekonomiczny i mikroekonomiczny, które mogą zostać wykorzystane w usprawnieniu zarządzania łańcuchem dostaw. Dodatkowo przedstawione zostały współczynniki korelacji służące do oceny powiązań pomiędzy poszczególnymi wskaźnikami. Metody: W celu przedstawienia relacji pomiędzy poszczególnymi wskaźnikami zastosowane zostały elementy statystyki tj. współczynniki korelacji Rho Spearmana i tau-b Kendalla. Wyniki: W wyniku przeprowadzonych prac uzyskano zestaw wskaźników logistycznych jak i statystycznych, które mogą być wykorzystane podczas podejmowania decyzji w obszarze zarządzania łańcuchem dostaw. Uzyskano również stopień powiązań poszczególnych wskaźników pomiędzy sobą wyznaczając wartości wskaźników korelacji. Wnioski: Racjonalne zarządzanie łańcuchem dostaw wymaga nie tylko odpowiedniego doboru wskaźników zarówno logistycznych jak i statystycznych wspomagających podejmowania decyzji. Istotnym elementem jest również zidentyfikowanie korelacji pomiędzy poszczególnymi wskaźnikami, aby w poprawny sposób wyciągać wnioski z raportów i podejmować działania naprawcze. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Supply Chain Management (SCM); Correlation; Statistics; Logistics; Spearman's rank correlation coefficient

PL

Zarządzanie łańcuchem dostaw; Korelacja; Statystyka; Logistyka; Współczynnik korelacji rang Spearmana

• Czasopismo: LogForum
• Rocznik: 2014
• Tom: 10
• Numer: nr 3
• Strony: 235--245

Twórcy

autor

Marcin Hajdul

• Institute of Logistics and Warehousing in Poznan, Poland

autor

Karolina Kolińska

• Institute of Logistics and Warehousing in Poznan, Poland

Bibliografia

• Babakus E., Cravens D.W., Grant K., Ingram T.N., LaForge R.W., 1996, Investigating the relationships among sales, management control, sales territory design, salesperson performance, and sales organization effectiveness, International Journal of Research in Marketing, Volume 13, Issue 4, 1996, 345-346.
• Fertsch M., 2008, Supply chain assessment - selected methodological issues, LogForum, 4, 3, 1-6.
• Hernández J., García M., Hernández G., 2013, Enterprise logistics, indicators and physical distribution manager, Research in Logistics & Production, 3, 1, 5-20.
• Heizer J., Render B., 2008, Operations management, Pearson Prentice Hall, New Jersey, 2008, 452-454.
• Lichocik G., Sadowski A., 2013, Eficiency of supply chain management. strategic and operational approach, LogForum, 2013, 9, 2, 119-125.
• Monjardet B., 1998, On the comparison of the Spearman and Kendall metrics between linear orders, Discrete Mathematics, 192, 1-3, 281-292.
• Raduan C. R., Jegak U., Haslinda A., Alimin I. I., 2009, Management, Strategic Management Theories and the Linkage with Organizational Competitive Advantage from the Resource-Based View, European Journal of Social Sciences, 11, 3, 406.
• Sergeev V., 2005, Controlling of logistic systems, LogForum, 1, 3, 2, 1-12.
• Ścibor-Rylski M., 2007, Miary związku pomiędzy zmiennymi - współczynnik korelacji [The indication of correlation between variables - correlation indicator], [in:] Bedyńska S., Brzezicka A., (red), Statystyczny drogowskaz. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii [Statistical guide. Practical manual of data analysis In social sciences based on examples from psychology], Warszawa, 96.
• Wang G., Xie C., Chena S., Yang J., Yang M., 2013, Random matrix theory analysis of cross-correlations in the US stock market: Evidence from Pearsons correlation coefficient and detrended cross-correlation coefficient, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 392, 17, 3715-3730.