Mid Sweden University

Denna studie utforskar implementeringen av Value Stream Mapping (VSM) och Fuzzy Data Envelopment Analysis (DEA) för att optimera lagerprocesser i två olika lagertillstånd hos GB Verkstads- och Industrivaror. Studien syftar till att identifiera och minska icke-värdeskapande aktiviteter samt att öka företagets "leanhet" genom att beräkna och jämföra lean-poäng över olika scenarier och lagertillstånd.

 Initialt genomfördes en noggrann värdeflödesanalys (VSM) för att kartlägga de aktuella och framtida processflödena i företagets lager. Analysen visade att genom att adressera specifika ineffektiviteter kunde verksamheten bli mer effektiv. Vidare användes Fuzzy DEA för att hantera osäkerheter i datan, vilket möjliggjorde en realistisk och anpassningsbar effektivitetsmätning.

 Resultaten av studien indikerar att genom implementering av förbättringsförslagen baserade på VSM och Fuzzy DEA kunde företagets lean-poäng förbättras avsevärt. För lagertillstånd A ökade lean-poängen från 27.9% vidare till 38.1% i första scenariot och slutligen 47% med det andra scenariot. Detta medan lagertillstånd B visade en förbättring från 22.6% vidare till 28.9% med första scenariot och slutligen 47.9% med det andra scenariot. Denna differens i utgångsläget mellan de två lagertillstånden understryker vikten av skräddarsydda förbättringar baserade på specifika lagerförhållanden.

 Studien bidrar med viktiga insikter i hur integrering av VSM och Fuzzy DEA kan förbättra lagerprocesser och erbjuder en metodik för andra företag som strävar efter att förbättra sin effektivitet. Genom att systematiskt tillämpa dessa metoder kan företag inte bara förbättra sina operativa processer utan även stärka sin position på en konkurrensutsatt marknad.

This study explores the implementation of Value Stream Mapping (VSM) and Fuzzy Data Envelopment Analysis (DEA) to optimize warehouse processes in two different inventory states at GB Verkstads- och Industrivaror. The study aims to identify and reduce non-value-added activities and increase the company's "leanness" by calculating and comparing lean scores across different scenarios and inventory states.

Initially, a thorough value stream analysis (VSM) was conducted to map the current and future process flows in the company's warehouse. The analysis revealed that addressing specific inefficiencies could make operations more efficient. Furthermore, Fuzzy DEA was used to handle uncertainties in the data, allowing for a realistic and adaptable efficiency measurement.

The study results indicate that implementing improvement proposals based on VSM and Fuzzy DEA significantly enhanced the company's lean scores. For inventory state A, the lean score increased from 27.9% to 38.1% in the first scenario and finally to 47% in the second scenario. Meanwhile, inventory state B showed an improvement from 22.6% to 28.9% in the first scenario and ultimately to 47.9% in the second scenario. This difference in baseline between the two inventory states highlights the importance of tailored improvements based on specific warehouse conditions.

The study provides valuable insights into how integrating VSM and Fuzzy DEA can improve warehouse processes and offers a methodology for other companies striving to enhance their efficiency. By systematically applying these methods, companies can not only improve their operational processes but also strengthen their position in a competitive market.