Analýzy výrobních systémů Ukazatele a materiálové toky

Transkript

1 Tento materiál vznikl jako součást projektu, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Analýzy výrobních systémů Ukazatele a materiálové toky Technická univerzita v Liberci Výrobní systémy II Technická univerzita v Liberci a partneři Preciosa, a.s. a TOS Varnsdorf a.s. TU v Liberci

2 DMAIC - Model řízení Six Sigma projektů Define Definuj Measure Měř Analyse - Analyzuj Improve Zlepší (Inovuj) Control Řiď (Kontroluj)

3 Fáze definování Je velmi důležitým prvním krokem definice výběru projektu, očekávaní, zdrojů a čas. Fáze identifikace procesu a produktu, který je třeba zlepšit. Srovnává se také charakteristika procesu a podnikové cíle. Výsledky této fáze se zdokumentují pomocí projektového listu (Project Charter). Výsledkem je definice směru a rozsahu projektu Six Sigma. Úkolem je: Specifikace cíle, aby tým porozuměl problému definování zákazníků, jejich potřeb a očekávání organizace týmu, rozdělení úloh a zodpovědnosti stanovení cílů a milníků a kontrolních bodů projektu

4 Fáze definování Definují se zákazník, dodavatel a proces projektu, jeho začátek, konec, vstupy a výstupy (schéma procesu, layout, technologický postup, produkt) Stanovuje se strategický cíl projektu, definují se činnosti. (strategie firmy, SWOT analýza, hlas zákazníka VOC) Sestavuje se projektový tým (znalostní matice, řídící struktura, servisní týmy) Příprava harmonogramu projektu (firemní strategie, cíl projektu)

5 Fáze měření Definuje se technika sběru dat o současném stavu. Toto objasní příležitosti projektu a určí ukazatele a jejich základnu pro monitorování následných zlepšení. Odpovíme na otázku jak nyní proces funguje. Získávají se data z různých zdrojů, čas cyklu, typy chyb a jejich výskyt, zpětná vazba od zákazníka, atd. Výstupem je: plán sběru dat, určující druh dát a techniku získání dat validace systému měření vhodné vzorky dát pro analýzu předběžná analýza výsledků - nasměrování projektu

6 Fáze měření Definují se ukazatele na základě cílů projektu (VA index, OEE, LT -Lead Time, WIP, atd) DPMO - Defects Per Milion Opportunities) Definuje se metodika a detail sběru dat, velikost datového souboru (pozorovací list, časoví snímek dne, statistický interval) Provádí se kontrola validity dat (alternativní metoda, počítačová simulace) Provádí se filtrování a základní analýza dat (Paretova analýza, korelační analýza)

7 Fáze analýzy Tato fáze zpracovává naměřené výsledky a definuje měřitelé příležitosti projektu. Identifikují se klíčové faktory projektu. Úkolem této fáze je nalezení odpovědí na otázky: Jaký byl přístup k sběru dát? Jaké jsou příležitosti pro zlepšování? Jaké jsou hlavní příčiny, které přispívají k příležitostem pro zlepšení? Jak byli analyzovaná data, aby byli identifikované zdroje variability? Změnili výsledky analýzy formulaci nebo cílovou oblast projektu?

8 Fáze analýzy Tato fáze zpracovává naměřené výsledky a definuje měřitelé příležitosti projektu. Identifikují se klíčové faktory projektu. (Paretova analýza, Value stream mapping, párová srovnání, protokol SMED, Spagetty diagram, Ishikawa, Sankeyův diagram ) Porovnává se cílový stav a současný a hledají se příčiny

9 Fáze zlepšování (inovace) Cílem této fáze je: Generování myšlenek o způsobů zlepšování procesů Návrh a pilotní zlepšení Validace zlepšeni Implementace zlepšení Výstupem této fáze je: Identifikace alternativ pro zlepšení Implementace nejlepší alternativy pro zlepšení Verifikace zlepšeni Příprava na přechod do fáze řízení

10 Fáze zlepšování (inovace) Generování myšlenek (brainstorming, brainwriting, workshop) Návrh pilotního zlepšení (procesní schéma, Layout, pracovní rozvrhy, jednobodová lekce, pracovní návodky, přípravky pomůcky) Validita projektu (simulace, poloprovoz, testovací režim)

11 Fáze řízení (kontroly) Měření a hodnocení výstupů procesu Tvorba krizových scénářů Revidují se termíny priority Standardizace procesu Uchování Know-how Hawthornův efekt zlepšení jen díky věnované pozornosti

12 Děkuji za pozornost Tato přednáška byla inovována v rámci projektu CZ.1.07/2.2.00/ Inovace studijních programů s ohledem na požadavky a potřeby průmyslové praxe zavedením inovativního vzdělávacího systému "Výukový podnik"

13 Tento materiál vznikl jako součást projektu, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Ukazatelé ve VS Technická univerzita v Liberci Výrobní systémy II Technická univerzita v Liberci a partneři Preciosa, a.s. a TOS Varnsdorf a.s. TU v Liberci

14 Význam ukazatelů Co lze měřit lze i řídit Co lze měřit jde i zlepšovat Co jde měřit jde i porovnat Co jde změřit je i odměnit / potrestat Co lze opakovaně měřit odhalí i trend Když porovnávám hledám příležitosti Když porovnávám mohu motivovat Když porovnávám hlídám manitynely

15 Datové zdroje Primární data (číselné udáje) Formuláře Logy (někdo, někde, něco, udělal) Funkcionality Ruční data Dopočtená data Výstupy Reporty (grafy, tabulky, symboly)

16 Charakter DAT Dočasná x Trvalá data Reporting x ad hoc výstup Datová řada sekvence Datová historie Evidenční body

17 Vybrané ukazatele VS WIP LT VA /NVA time VA index OEE Celková efektivita PPM, Kvalita Dostupnost, disponibilita Produktivita, rychlost Počet nápadů Počet realizací (inovací) Počet dokumentu na 1 požadavek Počet uzlů (přenos informace) Počet křížení VA/NVA plocha VIP kanály KPI Key Performance Indicator

18 Vybrané ukazatele VS Propustnost systému Výkonnostní norma Časová norma Customer Takt Time Cycle Time Setup Time Makespan (Cmax, Lmax) MTTR MTBF RN (FMEA) ROI EWAS index

19 Klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) - jak sledovat to nejdůležitější Klára Boháčková / Robert Němec Zdroj Díky službě Google Analytics můžete sledovat nepřeberné množství údajů a metrik. Můžete libovolně shromažďovat a analyzovat data, ovšem to nejdůležitější, optimalizaci vašeho webu, za vás Google Analytics neudělá. Nechte si udělat ruční audit Google Analytics zdarma. Nebo nám svěřte svá webová analytika, kde garantujeme zvýšení obratu o 30 %. Případně využijte naši poradnu Google Analytics. Musíte dokonale porozumět údajům z vašeho webu, správně je interpretovat a analyzovat a na základě těchto údajů se rozhodnout, zda a jaké změny byste měli na svém webu provést. Co jsou to klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) Pro měření efektivity vašeho webu se běžně používají metriky, které se nazývají klíčové ukazatele výkonnosti (anglicky Key Performance Indicators, dále jen KPI). Někdy se můžete setkat i s pojmy klíčové ukazatele úspěchu (Key Succes Indicators, KSI) nebo vyvážená výsledková listina (Balanced Score Card, BSC). Všechny tyto pojmy vyjadřují jedno a totéž - snaží se postihnout ukazatele, které vypovídají o výkonnosti webu. Základním stavebním kamenem pro porozumění úspěchu vašeho webu je správně si definovat ukazatele KPI Jak poznáte, že ho máte správně definovaný? Pokud změna vaší metriky KPI přesáhne 10 % a

20 Otázky Jak popisujete procesy ve firmě (v BP a DP)? Jaké máte parametry které sledujete a vyhodnocujete? 20

21 Cíl - VSM Value stream mapping Cílem není samotné mapování, ale diagnostika možných zlepšení z hlediska cílů. Cíle je třeba mít předem definovány a to jak z hlediska vize, tak měřitelných ukazatelů a také časového rámce. Takovým ukazatelem může být např. WIP (rozpracovanost), LT (průběžná doba výroby), VAindex (Index činností přidávajících hodnotu). 21

22 Tok hodnot Jak tok hodnot vnímáme všechny činnosti které (přidávají/nepřidávají hodnotu) v rámci procesu od přijetí zakázky, po dodání výsledného produktu. Kdo rozhoduje co přidává a nepřidává hodnotu? Co může přidávat hodnotu v procesu? Co naopak hodnotu nepřidává? 22

23 1. Nadprodukce Plýtvání (mrtvé zásoby-ležáky; větší množství, než objedná zákazník) 2. Čekání (chybějící materiál nebo personál, poruchy, ) 3. Zbytečná přeprava materiálu (nevhodné trasy, mezisklady, forma skladů ) 4. Nesprávné výrobní postupy (nadbytečné operace, chod strojů naprázdno ) 5. Vysoké zásoby (vázaný kapitál, skladovací plochy, ale i nepotřebné dokumenty) 6. Zbytečnéčinnosti (pracovník si sám hledá materiál nebo výrobní pomůcky ) 7. Poruchy ve výrobě opravy (krátké odstávky, blokování zmetky) 8. Nevyužitý lidský potenciál (zlepšení, kaizen) 23

24 Value stream mapping Je jednoduchý vizuální nástroj pro analýzu sledovaného procesu. Jde o vizuální zobrazení průběhu toku zakázek procesem. VSM - je vstupní analýza pro simulaci, optimalizaci, změnu organizace práce, redukci zásob, zkrácení průběžné doby výroby, audit při změně výrobku, managementu, navrhujeme li nový proces. 24

25 Základní kameny mapy 1. Výstupem je VAindex a osa přidané hodnoty poukazující na potenciál ke zlepšení 2. Informační bloky záhladní informace o procesu 3. Tok zakázky 4. Tok od dodavatele k prvnímu procesu 5. Tok od posledního procesu k zákazníkovi 6. Systém plánování a řízení 7. Informační toky 25

26 Ukázka VSM

27 Úhel pohledu Stále více je kladen důraz na analýzu především informačního toku, který se v materiálovém toku pouze promítá. Zvláštním trendem je dnes štíhlá administrativa. Snahou je vytvořit nový tok. Vidět a zaměřit se na místa s potenciálem ke zlepšení. Vytvářet tok z ideálního pohledu, nebo alespoň zlepšeného stavu. 27

28 Základní značky o Dodavatel Zákazník n p a u N Proces Informační blok Řídící prvek Časový zásobník Sklad Operátor w Zakázka y Elektronická informace r Informace I Tlačený materiálový tok k FIFO materiálový tok H Výrobní kanban g Vizuální informace h Zlepšení Kaizen Z Činnost nepřidávající hodnotu produktu B Činnost přidávající hodnotu produktu ; MRP / IS * Externí doprava 28

29 VSM symbols - font Font je pro osobní použití nebo pro výuku zdarma Pro komerční užití je jednotlivá licence za 10$ na uživatele nebo 200$ bez omezení. Please note that this font is free for personal, educational or non-profit use. If you are a business / corporation, please purchase a license below. Single licenses are $10 per user or $200 for an unlimited number of users. Use the relevant button below to purchase using a credit card. If you have any questions, please don't hesitate to me bor@tuck2000.com Jan vavruška Vavruška jän.vavruska@tul.cz

30 Parametry u procesů Cyklový čas Dávkový čas (čas přípravy) Disponibilitu Vzdálenost Směnnost Počet pracovníků Odborné požadavky Cenu práce CEZ (celkovou efektivitu zařízení) 30 Sledované parametry vycházejí ze záměrů a cílů mapování - projektu

31 CT cyklový čas Základní parametry Jsou to všechny činnosti které pracovník vykoná při tvorbě produktu, než se začnou opakovat. VA čas, přidávající hodnotu Takové úseky práce, které reálně přidávají hodnotu službě nebo výrobku (za který je zákazník ochoten zaplatit) LT průběžná doba výroby Je čas, který stráví jeden kus výrobku v procesu, než projde od vstupu po výstupu. 31

32 Výstupy - Mapa hodnotového toku původní stav Kaizen K Kaizen Kaizen Kaizen Kaizen Kaizen K K K K 32

33 Výstupy - Mapa hodnotového toku vybrané varianty - inovace 33

34 VA index Výstupní metrika VSM Poměr časů přidávajících hodnotu a času hodnotu nepřidávajících V tomto případě tvoří čas přidávající hodnotu pouze 0,1% casu. WIP Rozpracovanost činí 8580 ks 34

35 Klasická technika papír tužka 35 Jan vavruška Vavruška

36 Předtisk pro VSM 36 Jan vavruška Vavruška

37 Vznikající VSM lístečky a provázky Ve fázi tvorby 37

38 Elektronická VSM využití tabulkového kalkulátoru 38 Jan vavruška Vavruška

39 Definice Výběr reprezentanta (zástupce) Záznam současného stavu Definice Lean metrik Jak postupovat? Mapa budoucího stavu zákaznický takt Mapa budoucího stavu kontinuální tok Mapa budoucího stavu levelling Implementace inovací Definice» Poslání» Realizovatelnost» Oblast realizace» Složení týmu» Strategické faktor» Harmonogram» Benefity a ukazatele» Klíčové zákazníky a dodavatele» Předpoklady a rizika» Interní a externí zdroje 39

40 Ještě předtím než začnete Vždy kreslete tužkou Data sbírejte sami Časy měřte stopkami Postupujte od expedice proti toku materiálu Nejprve si rychle projděte celý proces Vyberte vhodného představitele ABC/Pareto analýza Zástupce rodiny dle podobnosti výrobního postupu Díl s největším počtem operací Zvolte hloubku mapování 40

41 * 5500 pcs/ 2 days osuppller Revolving I a Cutting a a Pruning platea a a Stamping a Welding a a metal s f 10 days fix and forecast 10days 1460 f s p IS I f f tubes s f 7 days fixed and forecast 14days tubes f s f s Calibration ocustomer pcs/day 7 4a a days delay 1-10 days delay 1-10 days delay 1-10 days delay 1-10 days delay 6 a * Expedition WIP=14960pcs 0,48min 2.26min 1.53min 2.04min 1.57min 27hr 0.6hr 16.2hr 2.2hr 7hr 0.3hr 1.3hr 3.1hr 1.4hr 30hr ZZZXCVZZZXCVZZZZXCVZZXCVZZZXCVZZZZ 63.5hr 13.5hr C/T 0.50 min C/O 20.0 min Uptime 95% 3 Shifts 2u C/T 2.50 min C/O 35.0 min Uptime 80% 3 Shifts 6u C/T 2.00 min C/O 20.0 min Uptime 95% 3 Shifts 5 u C/T 2.00 min C/O 20.0 min Uptime 95% 3 Shifts 2 u C/T 2.00 min C/O 35.0 min Uptime 80% 3 Shifts 5u Lead time=166,2hr VAindex=0.079%

42 * o a pcs/ 2 days Suppller Revolving I a Cutting a a Pruning platea a a Stamping a Welding a a metal s f p 27hr ZZZXCVZZZXCVZZZZXCVZZXCVZZZXCVZZZZ 63.5hr 13.5hr C/T 0.50 min C/O 20.0 min Uptime 95% 3 Shifts 2u f s IS f f s 2 I f s f ocustomer Calibration tubes tubes 0,48min 2.26min 1.53min 2.04min 1.57min 0.6hr 10 days fix and forecast 10days 1-10 days delay C/T 2.50 min C/O 35.0 min Uptime 80% 3 Shifts 6u 16.2hr 1-10 days delay 1 2.2hr days delay C/T 2.00 min C/O 20.0 min Uptime 95% 3 Shifts 5 u 7hr 7 days fixed and forecast 14days 1-10 days delay C/T 2.00 min C/O 20.0 min Uptime 95% 3 Shifts 2 u 1-10 days delay f s C/T 2.00 min C/O 35.0 min Uptime 80% 3 Shifts 5u 2160pcs/day a * a hr 1.3hr 3.1hr 1.4hr Expedition Lead time=166,2h VAindex=0.079% WIP=14960pcs 30hr

43 * o 5500 pcs/ 2 days Suppller a5715 Revolving a 2 10 days fix and forecast 10days s f I f s p IS Virtual Job stock hr k I f f 7 days fixed and forecast 14days 1-10 days delay 1-10 days delay days delay Cutting metal Pruning plate Stamping tubes Welding tubes Calibration a k f s 2160pcs/day o Customer * a2700 Expedition Virtual Job stock ZZZZZZXCVZXCVZXCVZXCVZXCVZZZZ 76.1hr 63.5hr 13.5hr C/T 0.50 min C/O 20.0 min Uptime 95% 3 Shifts 2u C/T 2.50 min C/O 35.0 min Uptime 80% 3 Shifts 6u C/T 2.00 min C/O 20.0 min Uptime 95% 3 Shifts 5 u C/T 2.00 min C/O 20.0 min Uptime 95% 3 Shifts 2 u C/T 2.00 min C/O 35.0 min Uptime 80% 3 Shifts 5u 0,50min 2,50min 2,00min 2,00min 2,00min 1.4hr Lead time=184,7hr VAindex=0.071% WIP=16690pcs 30hr

44

45 VSM symbols - font Font je pro osobní použití nebo pro výuku zdarma Pro komerční užití je jednotlivá licence za 10$ na uživatele nebo 200$ bez omezení. Please note that this font is free for personal, educational or non-profit use. If you are a business / corporation, please purchase a license below. Single licenses are $10 per user or $200 for an unlimited number of users. Use the relevant button below to purchase using a credit card. If you have any questions, please don't hesitate to me bor@tuck2000.com Jan vavruška Vavruška jän.vavruska@tul.cz

46 Mapa hodnotového toku původní stav

47 Mapa hodnotového toku původní stav Kaizen Kaizen K Kaizen Kaizen Kaizen Kaizen K K K K

48 Paretova analýza

49 Paretův princip Vilfredo Frederico Damaso Pareto Italský ekonom Teorie elity Paretův princip spočívá v matematickém vzorci, který odráží nerovnoměrné rozložení bohatství a vyjadřuje skutečnost, že zhruba 20% obyvatel vlastní 80% bohatství, a zbývajících 80% obyvatel se dělí o 20% bohatství.

50 Paretovo pravidlo 80 % důsledků pramení z 20 % příčin

51 Vyber to co je podstatné Paretův zákon zpravidla 80 % důsledků je dáno 20 % všech možných příčin prostoje % položky Příklad: 80 % prostojů je způsobeno 20 % poruch Jan vavruška Vavruška jän.vavruska@tul.cz

52 Paretova analýza 1. Definování místa analýzy výběr procesu, činností, kde chceme zvýšit zisk nebo efektivitu. Může se např. jednat o reklamace, neshody ve výrobě, administrativě, úspěšnost produktů apod. 2. Sběr dat pro analýzu je zapotřebí získat relevantní data o fungování a jejich hodnoty se zapíší do tabulky. [1], [2]

53 Paretova analýza 3. Uspořádání dat získaná data se seřadí podle největšího výskytu, četností, největší váhy, či jiného kritéria. Vždy se však seřadí od největší zvolené hodnoty po nejmenší. 4. Lorenzova kumulativní křivka tato křivka vznikne tak, že se kumulativně sečtou hodnoty u jednotlivých dat a vynesou se do grafu viz. obrázek.

54 Kumulativní četnost Lorenzova křivka [3]

55 Paretova analýza 5. Stanovení kritéria rozhodování zde se můžeme rozhodnout využít striktně Paratova pravidla 80/20 a nebo si také můžeme vybrat, že chceme odstranit jen 60% neshod apod. [1], [2]

56 Paretova analýza 6. Identifikování hlavních příčin z levé strany grafu vzniklého z dat zapsaných do tabulky, z hodnoty 80% vyneseme čáru na kumulativní Lorenzovu křivku. Z ní pak spustíme svislou čáru, která nám oddělí ty případy, příčiny, kterými se máme zabývat. Ty které mají největší vliv na následky.

57 Paretova analýza 7. Stanovení nápravných opatření k odstranění nebo rozvoji přičin, které nám způsobují nejvíce ztrát a nebo naopak vedou k navýšení zisku.

58 ABC analýza Vychází z paretova pravidla Použití : ke klasifikaci skladových položek s cílem diferencovat metody pro řízení zásob; k hodnocení dosavadní úrovně řízení zásob v podniku a jako podklad k přípravě opatření pro zlepšení řízení. A = 80% B = 15 % C = 5 %

59 ABC analýza U položek skupiny A ( velmi důležitých ) nízká hodnota průměrné zásoby. položky s vysokou hodnotou ročního výdeje, vyplývající z vysoké ceny i při menším výdeji nebo z velkého výdeje i při nižší ceně. Položkám kategorie A by se měla věnovat největší, téměř každodenní pozornost.

60 ABC analýza Položky skupiny B ( středně důležité ) nízká hodnota průměrné zásoby malý objem práce spojené s nákupem, resp. s výrobními zakázkami. Čím dražší je položka, tím menšími dávkami by se měla zásoba doplňovat.

61 ABC analýza Položky skupiny B ( středně důležité ) Sledují se podobně jako u kategorie A, ale méně často a méně intenzivně. Zásobu položek s nezávislou potřebou je vhodné řídit objednacím systémem s periodickou obvykle týdenní kontrolou signální výše zásoby.

62 ABC analýza kategorie C ( málo důležité ) málo práce spojené s nákupem, resp. s výrobními zakázkami. Nákupní či výrobní dávky a normy pojistné zásoby se volí větší Cíl - tyto položky jsou stále na skladě aby se jejich zásoba nemusela doplňovat příliš často

63 100 % 80 Obrat Přidaná hodnota B C 20 A % položky

64 (Legát) Příklad ABC analýzy podle ročního obratu Číslo Cena Roční spotřeba Hodnota ročního obratu položky [Kč] [kusy] [Kč] [%] 1 0, ,3 2 1, ,0 3 1, ,9 4 0, ,8 5 0, ,6 6 1, ,7 7 2, ,7 8 0, ,2 9 0, ,2 10 1, ,6 Σ =

65 hodnota obratu [%] 100% % počet položek [%]

66 Setřídění: (Legát) Číslo Roční obrat Hodnota ročního obratu Třída položky [Kč] [%] z celku [%] kumulativní ,7 46,7 A ,3 81,0 A ,2 87,2 B ,6 91,8 B ,0 94,8 B ,7 97,5 B ,9 98,4 C ,8 99,2 C ,6 99,8 C ,2 100,0 C

67 (Legát) hodnota obratu [%] 100% ,0 % 97,5 % % počet položek [%] Třída Čísla Procentní podíl položek položek počtu položek hodnoty obratu A 7, ,0 B 9, 5, 2, ,5 C 3, 4, 10, ,5

68 Paretova analýza příklad č.2 Zadání příkladu definice problému Kontrolou na pracovišti výroby kompresorů byly zjištěny následující vady uvedené v následující tabulce. Z nich byla sestavena tabulka četností a pomocí Paretova principu byla odhalena oblast na kterou je potřeba se zaměřit.

69 Paretova analýza příklad č.2 Tabulka četností vad Příčina závady Počet závad Kumulovaný počet závad Počet závad (%) Kumul. počet závad (%) Ložisko M ,8 47,8 Kohout ,7 68,5 Koroze B ,6 78,0 Kryt B ,3 86,3 Hadice ,4 92,7 Kondenzátor ,5 97,1 Matičky ,1 99,2 Těsnění ,8 100,0 Celkem ,0 Řízení jakosti - Hekerle Vítězslav, 2002

70 Paretova analýza příklad č.2 Tabulka nákladů na opravu 2 1 Příčina závady Počet závad Náklady na opravu Náklady na opravu Kumul. nákl. na opravu Nákl. na opravu (%) Kumul. nákl. na opravu (%) Kohout ,5 38,5 Ložisko M ,9 72,4 Kryt B ,1 80,4 Kondenzátor ,5 86,0 3 Matičky ,5 91,5 Koroze B ,2 95,7 Hadice ,4 99,1 Těsnění ,9 100,0 Celkem ,0 Řízení jakosti - Hekerle Vítězslav, 2002

71 Analyzujte poruchy Příčina závady Počet závad Náklady na 1 opravu [Kč] Jan vavruška Vavruška jän.vavruska@tul.cz

72 Literatura: [JAB-02] Jablonský, J.: Operační výzkum. Professional publishing, Praha, 2002 [JUR-01] Jurová, M.: Obchodní logistika. VUT v Brně - FP, 2001 [LEG-04] Legát, V.: Servisní logistika. ZU v Praze, 2004 [PER-01] Pernica, P.: Logistický management. Radix, Praha [PRE-00] Preclík, V.: Průmyslová logistika. ČVUT v Praze, Praha [SCHU-95] Schulte, Ch..: Logistika, Victoria Publishing, Praha 1995 [SOM-98] Sommerer, G.: Unternehmenslogistik, Hanser, München 1998 [ŠPI-02] Špička, J.: Logistika, doprava a manipulace. VUT v Brně 2002

73 Děkuji za pozornost Tato přednáška byla inovována v rámci projektu CZ.1.07/2.2.00/ Inovace studijních programů s ohledem na požadavky a potřeby průmyslové praxe zavedením inovativního vzdělávacího systému "Výukový podnik" 73