Розроблення багаторівневого підходу до планування, орієнтованого на мінімізацію термінів виконання, для ланцюгів постачання масової кастомізації CTO/ATO

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.345253

Ключові слова:

скорочення строків виконання, багаторівневе планування, стратегія відтермінування, готовність компонентів, варіабельність попиту

Анотація

У цьому дослідженні розглянуто планування в умовах масової кастомізації, де виникають суттєві труднощі через велику різноманітність продукції, розріджений попит на рівні окремих конфігурацій і тривалі строки постачання від постачальників. Традиційні підходи Configure-to-Order та Assemble-to-Order зазвичай спираються на пізні закупівлі й повне відтермінування, що призводить до високих і нестабільних строків виконання замовлень для клієнтів. Щоб вирішити цю проблему, розроблено підхід до планування, орієнтованого насамперед на скорочення строків, який перетворює історичні дані про попит на конкретні та виконувані планові рішення без використання запасів готової продукції. Підхід до планування функціонує на трьох рівнях: на рівні характеристик застосовується класифікація компонентів за рівнями готовності для їх попереднього розміщення у постачальному ланцюзі; на рівні сегментів використовуються правила контролю асортиментної структури для управління неоднорідністю попиту; на рівні конфігурацій впроваджується часткове попереднє комплектування найбільш популярних варіантів для використання концентрації попиту з одночасним збереженням гнучкості через відтермінування фінальної диференціації. підхід до планування відрізняється тим, що безпосередньо пов’язує показники варіабельності попиту з порогами операційної готовності. Це забезпечує структуроване формування запасів компонентів і відбір конфігурацій на основі покриття попиту. Підхід оцінено на синтетичному наборі даних, що відображає річний попит на індивідуалізовані ноутбуки. Отримані результати демонструють скорочення максимального строку виконання замовлення з 12 до приблизно 7 днів і можливість негайного запуску виробництва для значної частки замовлень без формування складу готової продукції

Біографії авторів

Nouhaila El Assad, Hassan II University

Master’s Degree in Logistics Engineering

Department of Physics

Salah-eddine Mokhlis, Hassan II University

Doctor of Electrical Engineering and Automatic Control

Department of Physics

Kawtar El Haouti, Hassan II University

Doctor of Automatic and Electrical Engineering, Professor

Department of Physics

Najat Messaoudi, Hassan II University

Doctor of Automatic and Industrial Computer, University Professor

Department of Physics

Посилання

  1. Wang, N. (2021). Retracted on February 24, 2022: Mass Customization Capabilities: Literature Review. The Sixth International Conference on Information Management and Technology, 1–5. https://doi.org/10.1145/3465631.3465728
  2. Oliveira, J. M., Ramos, P. (2019). Assessing the Performance of Hierarchical Forecasting Methods on the Retail Sector. Entropy, 21 (4), 436. https://doi.org/10.3390/e21040436
  3. Salvador, F., De Holan, P. M., Salvador, B. Y. F., Holan, P. M. D. E., Piller, F. (2009). Cracking the Code of Mass Customization. MIT Sloan Management Review, 50 (3). Available at: https://www.researchgate.net/publication/265498057_Cracking_the_Code_of_Mass_Customization
  4. Fogliatto, F. S., da Silveira, G. J. C., Borenstein, D. (2012). The mass customization decade: An updated review of the literature. International Journal of Production Economics, 138 (1), 14–25. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2012.03.002
  5. Gunasekaran, A. (2007). Build-to-order supply chain management. International Journal of Operations & Production Management, 27 (11). https://doi.org/10.1108/ijopm.2007.02427kaa.001
  6. Kiefer, D., Grimm, F., Bauer, M., Van, D. (2021). Demand Forecasting Intermittent and Lumpy Time Series: Comparing Statistical, Machine Learning and Deep Learning Methods. Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences. https://doi.org/10.24251/hicss.2021.172
  7. Aviv, Y., Federgruen, A. (2001). Design for Postponement: A Comprehensive Characterization of Its Benefits Under Unknown Demand Distributions. Operations Research, 49 (4), 578–598. https://doi.org/10.1287/opre.49.4.578.11229
  8. El Assad, N., Dachry, A., Fouraiji, H., Dachry, W., Messaoudi, N. (2025). Smart manufacturing paradigms in the context of industry 4.0: Bibliometric analysis. E3S Web of Conferences, 601, 00035. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202560100035
  9. Raza, A., Haouari, L., Pero, M., Absi, N. (2018). Impacts of Industry 4.0 on the Specific Case of Mass Customization Through Modeling and Simulation Approach. Customization 4.0, 217–234. https://doi.org/10.1007/978-3-319-77556-2_14
  10. Scholz-Reiter, B., Kück, M., Lappe, D. (2014). Prediction of customer demands for production planning – Automated selection and configuration of suitable prediction methods. CIRP Annals, 63 (1), 417–420. https://doi.org/10.1016/j.cirp.2014.03.106
  11. Vithitsoontorn, C., Chongstitvatana, P. (2022). Demand Forecasting in Production Planning for Dairy Products Using Machine Learning and Statistical Method. 2022 International Electrical Engineering Congress (IEECON), 1–4. https://doi.org/10.1109/ieecon53204.2022.9741683
  12. van Hoek, R. I. (2001). The rediscovery of postponement a literature review and directions for research. Journal of Operations Management, 19 (2), 161–184. https://doi.org/10.1016/s0272-6963(00)00057-7
  13. Olhager, J. (2003). Strategic positioning of the order penetration point. International Journal of Production Economics, 85 (3), 319–329. https://doi.org/10.1016/s0925-5273(03)00119-1
  14. Wikner, J., Rudberg, M. (2005). Integrating production and engineering perspectives on the customer order decoupling point. International Journal of Operations & Production Management, 25 (7), 623–641. https://doi.org/10.1108/01443570510605072
  15. Yang, B., Burns, N. D., Backhouse, C. J. (2004). Postponement: a review and an integrated framework. International Journal of Operations & Production Management, 24 (5), 468–487. https://doi.org/10.1108/01443570410532542
  16. Syntetos, A. A., Boylan, J. E. (2005). The accuracy of intermittent demand estimates. International Journal of Forecasting, 21 (2), 303–314. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2004.10.001
  17. Nikolopoulos, K. (2021). We need to talk about intermittent demand forecasting. European Journal of Operational Research, 291 (2), 549–559. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.12.046
  18. Kourentzes, N., Athanasopoulos, G. (2021). Elucidate structure in intermittent demand series. European Journal of Operational Research, 288 (1), 141–152. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.05.046
  19. Teunter, R. H., Syntetos, A. A., Zied Babai, M. (2011). Intermittent demand: Linking forecasting to inventory obsolescence. European Journal of Operational Research, 214 (3), 606–615. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.05.018
  20. El Assad, N., Mokhlis, S.-E., Messaoudi, N. (2025). Generation and Validation of a Synthetic Dataset for Demand Modelling in Mass Customization Using Artificial Intelligence Tools. Connected Objects, Artificial Intelligence, Telecommunications and Electronics Engineering, 529–535. https://doi.org/10.1007/978-3-032-01536-5_80
Розроблення багаторівневого підходу до планування, орієнтованого на мінімізацію термінів виконання, для ланцюгів постачання масової кастомізації CTO/ATO

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-02-27

Як цитувати

El Assad, N., Mokhlis, S.- eddine, El Haouti, K., & Messaoudi, N. (2026). Розроблення багаторівневого підходу до планування, орієнтованого на мінімізацію термінів виконання, для ланцюгів постачання масової кастомізації CTO/ATO. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(3 (139), 48–60. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.345253

Номер

Том 1 № 3 (139) (2026): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2026 Nouhaila El Assad, Salah-eddine Mokhlis, Kawtar El Haouti, Najat Messaoudi

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.