| dc.description.abstract | Denne masteroppgaven ble gjennomført i sammenheng med innovasjonsprosjektet DigiMat ved Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet (NTNU) gjennom vårsemesteret 2023. Oppgavens ambisjon var å undersøke hvordan produsenter kan bruke datavisualisering for å evaluere prestasjon av sikkerhetslagermetode. Metodologien bestod av en litteraturstudie, et foreslått konsept og en case-studie. Oppgaven var videre delt i fire gjøremål, hvor funnene utgjorde oppgavens resultater. Gjøremålene reflekterte i stor grad metodologien og bestod av å granske eksisterende litteratur, designe konseptet, undersøke en eksiterende case, og forsøke å validere konseptet i konteksten av en ekte produsent.
Litteraturstudiet tok først for seg grunnleggende lagerteori, normalfordelinger, og beregning av sikkerhetslager. Deretter ble datavisualisering og design av visuelle dashbord undersøkt. Til slutt ble forsyningskjeden for matprodukter raskt studert. Formålet med litteraturstudiet var å avdekke eksisterende litteratur og bygge et solid teoretisk grunnlag for resten av prosjektet. Utbytte av litteraturstudent er å finne i kapittelet "Theoretical Background."
Funnene fra litteraturstudiet ble videre benyttet i å designe et konsept for en programvare for visuell evaluering av prestasjon for sikkerhetslagermetode. Dette konseptet ble videre tilpasset etter et intervju med en potensiell sluttbruker. Videre ble den sentrale funksjonaliteten av konseptet utviklet som en web-basert prototype med hensikt å kunne validere konseptet som en del av case-studie. Case-studiet undersøkte også eksisterende praksis av sikkerhetslager og visualisering av lagerdata hos case-selskapet, hvor forslag ble gitt til avdekkede svakheter.
For valideringen av konseptet ble det avtalt at case-selskapet skulle forsyne flere avtalte datasett. Dessverre ble disse aldri sendt på grunn av tilsynelatende uforutsette utfordringer med datauthenting hos case-selskapet. Innen dette ble tydelig var det såpass lite tid igjen at forfatteren ble nødt til å bruke data generert under forenklede antagelser som erstatning. Til tross for denne betydelige hindringen så prototypen ut til å peke på "drill-down operations," "dynamic queries," og "tooltips" kombinert med enkle "plots" som effektive i å gjøre vising av lagerdata håndterbart. Samtidig virket det som at å sammenligne lagernivå og bestillinger over tid ga en god indikator på prestasjonen til en sikkerhetslagermetode. Andre funn understøttet at å bruke en satt periode med gjennomsnittlig forventet behov som sikkerhetslager ikke var en optimal metode, til tross for dens popularitet. Videre ble det avdekket at case-selskapet sjeldent evaluerte satte sikkerhetslagertall, sjeldent visualiserte dens lagerdata, og slet med uthenting av lagerdata. | |
| dc.description.abstract | This master's thesis was conducted in conjunction with the DigiMat innovation project at the Norwegian School of Science and Technology (NTNU) during the spring semester of 2023. The ambition of the thesis was to investigate how manufacturers can use data visualization to evaluate safety stock method performance. Its methodology consisted of a literature study, a proposed concept, and a case study. Furthermore, the project was divided into four objectives, the findings of which made up the research results. Roughly reflecting the methodology, the objectives comprised mapping existing literature, developing the concept, examining a real-world case, and attempting to validate the concept in the context of a real manufacturer.
The literature study first examined inventory fundamentals, normal distributions, and safety stock calculation. Then, the challenges of Big Data were briefly investigated. Furthermore, data visualization and visual dashboard design was studied. Lastly, research on the food supply chain was briefly examined. The purpose of the literature study was to uncover existing research and provide a solid theoretical foundation for the rest of the project. These outputs are relayed in the theoretical background chapter.
The discoveries of the literature study were used to design a concept for a software solution for the visual evaluation of safety stock method performance. The concept was then adapted after interviewing a potential end-user. Moreover, the main aspects of the concept were developed as a web-based prototype intended to validate the concept in the case study. The case study further investigated the safety stock and inventory data visualization practice for the case company, where suggestions were provided for uncovered weaknesses.
For the concept validation, it was arranged that the case company would supply several predetermined data sets. Regrettably, these were never delivered due to unforeseen data extraction challenges on the side of the case company. By the time this was revealed, there was only enough time to generate simplified mock-up data as a substitute. Besides this significant limitation, the findings somewhat suggested that drill-down operations, dynamic queries, and tooltips combined with simple plots effectively made viewing inventory data manageable. Subsequently, comparing inventory levels to orders over time seemed to be a good indicator of safety stock method performance. Other findings suggested that even if widely employed, using a set period of average expected demand as safety stock is a suboptimal method. Moreover, it was discovered that the case company seldom evaluated its safety stock levels, rarely visualized its inventory data, and struggled to extract its inventory data. | |
