| dc.description.abstract | Denne masteroppgaven er en del av det 2-årige masterprogrammet Global Manufacturing Management på Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet (NTNU). Studien er gjennomført som en casestudie i samarbeid med Norsk Hydro ASA, en internasjonal produsent av aluminium og energi. Oppgavens spesifikke fokusområde er plassering av reservedelslager i et produksjonsnettverk i prosessindustrien. Dette bygger videre på arbeidet som ble gjennomført i spesialiseringsprosjektet, hvor Døsvik (2022) undersøkelse klassifisering av reservedelslager. Masteroppgaven tar til sikte på å utvide den eksisterende kunnskap om klassifiseringsmetoder og anvende den i forbindelse med beslutninger knyttet til plassering av reservedelslager.
Denne oppgaven har som mål å utvikle retningslinjer for beslutninger knyttet til plassering av reservedelslager i prosessindustrien, med fokus på å balansere ønsket om å redusere kostnader og samtidig øke tilgjengeligheten av reservedeler. For å oppnå formålet er det identifisert tre forskningsspørsmål. Disse forskningsspørsmålene er utviklet basert på eksisterende teori, og svarene som genereres vil bidra til å utvikle retningslinjene. Forskningsspørsmålene er presentert i Tabell 1.
Tabell 1: Forskningsspørsmål.
RQ1 Hvordan vil ulike kriterier påvirke den gunstige plasseringen av reservedeler innen et produksjonsnettverk i prosessindustrien?
RQ2 Hvordan kan plassering av reservedeler i et produksjonsnettverk i prosessindustrien påvirke KPI-er for reservedelslager?
RQ3 Hvordan kan en beslutning om fabrikk for sentralisert lager bli tatt for reservedeler i et produksjonsnettverk i prosessindustrien?
Denne oppgaven har benyttet seg av litteraturstudier og casestudie for å undersøke de nevnte forskningsspørsmålene. Litteraturstudiet har blitt gjennomført for å utforske temaer som styring av reservedelslager og plassering av lager. Casestudiet har involvert en grundig kartlegging og analyse av casebedriften, samt en sammenligning av funn fra casestudiet med funn fra litteraturstudier.
Oppgaven presenterer retningslinjer for plassering av reservedelslager i et produksjonsnettverk i prosessindustrien. Disse retningslinjene har som mål å tilby en strukturert tilnærming for optimalisering av reservedelssturing. Første trinn i retningslinjene er å definere bedriftens overordnede mål for reservedelsstyring, samt sørge for at perspektiver fra ulike avdelinger i bedriften inkluderes. Deretter skal det etableres KPI-er som er i samsvar med de definerte målene for reservedelsstyring. Disse KPI-ene vil fungere som målbare indikatorer for evaluering av ulike lagerkonfigurasjoner i produksjonsnettverket. Videre inkluderer retningslinjene en klassifisering av reservedelene for å håndtere deres ulike karakteristika, som har til hensikt å tildele strategier til gruppene. Når reservedelene er klassifisert i ulike grupper, kan simulering brukes til å vurdere nettverkskonfigurasjoner. Simuleringsmodellen kan også brukes til å evaluere og sammenligne ulike valg av fabrikker for lager av sentraliserte reservedeler. Prestasjonen til de ulike konfigurasjonene kan evalueres og sammenlignes ved hjelp av de definerte KPI-ene.
Oppgavens bidrag til teori er tredelt. For det første har oppgaven samlet og integrert eksisterende teori om lagerstyring, reservedeler og prosessindustri. Videre vil casestudiet bidra til å øke forståelsen av viktigheten av å klassifisere reservedeler basert på deres karakteristika. Til slutt gir oppgaven innsikt i hvordan man kan velge fabrikker for sentralisert lager. Oppgavens bidrag til praksis er utviklingen av retningslinjer som skal støtte bedrifter i plasseringen av reservedelslager i prosessindustrien. | |
| dc.description.abstract | This master thesis is undertaken as a part of the 2-year master’s degree Global Manufacturing Management at the Norwegian University of Science and Technology (NTNU). It was conducted as a case study with Norsk Hydro ASA, a Norwegian multinational aluminium and energy producer. The specific focus of this thesis is on spare parts inventory positioning in the process industry, building upon the previous work conducted in the specialization project. Døsvik (2022) specifically addressed the classification of spare parts. This thesis aims to expand upon existing knowledge about classification methods in the light of inventory positioning problems.
This thesis aims to develop guidelines for determining optimal positioning of spare parts in a production network in the process industry, considering the trade-off between reducing costs and achieving availability. To achieve this research objective, research questions (RQs) are established based on existing literature and the answers generated will be evaluated and used to establish the guideline. The RQs are presented in Table 1.
Table 1: Research questions
RQ1 How do different criteria impact the optimal positioning of spare parts inventory within a production network in the process industry?
RQ2 How can spare parts inventory positioning decisions within a production network in the process industry affect spare parts inventory KPIs?
RQ3 How can the selection of site for centralized storage be made for spare parts in a production network in the process industry?
To investigate said RQs, a literature study and a subsequent case study was done. The literature study was conducted to examine the topics of spare parts inventory management (SPIM) and inventory positioning. The case study was done as a qualitative and quantitative mapping of the case company, as well as a comparison of quantitative results to the literature results.
This thesis presents a guideline for addressing spare parts inventory positioning problems in the process industry. The proposed guideline aims to provide a structured approach for optimizing SPIM. Firstly, the overarching objectives of the firm’s SPIM should be defined, considering the diverse objectives of different departments. The SPIM goals should be aligned with the overall business objectives. Further, appropriate KPIs should be defined, aiming to align with the established goals of SPIM and provide measurable metrics for evaluating different network configurations. Additionally, conducting a classification is recommended to handle the diverse characteristics of spare parts. Lastly, simulation models can be employed to assess various network configurations, considering the results of the classification when determining which spare parts that should be stored centralized. A simulation model can also be utilized to evaluate and compare different sites for centralized storage. The performance of different configurations can be evaluated and compared against the established KPIs.
The contribution to theory is three-folded. Firstly, the thesis has gathered and synthesized existing researching on inventory management, spare parts and the process industry. Secondly, a single case study on spare parts inventory positioning scoped to the process industry contributes to increase the understanding of the importance of classifying the items based on their distinguishing characteristics. Lastly, research in this thesis extend previous research within the field of selecting appropriate site for centralized storage in a production network by discussing the impact by three different site selections identified through simulations. As contribution to practice, four steps and associated guidelines are developed to assist in spare parts inventory positioning problems in the process industry. | |