Benchmarking kho chính phủ: Phân tích bao dữ liệu (DEA) - Randal Zimmerman

Nghiên cứu đo lường hiệu quả hoạt động kho chính phủ bằng phân tích bao dữ liệu (DEA). Tài liệu phân tích và xác định nguồn gốc gây kém hiệu quả.

Trường đại học

Walden University

Chuyên ngành

Applied Management and Decision Sciences

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Dissertation

2000

290
1
0

Phí lưu trữ

55 Point

Tóm tắt

I. Khái niệm về phân tích DEA trong đo lường hiệu quả kho chính phủ

Phân tích DEA (Data Envelopment Analysis) là một công cụ toán học mạnh mẽ dùng để đo lường hiệu quả tương đối của các tổ chức, đặc biệt là các cơ quan chính phủ. Phương pháp này cho phép so sánh hiệu quả hoạt động kho bằng cách phân tích mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Trong lĩnh vực quản lý kho chính phủ, DEA cung cấp một cách tiếp cận khoa học để xác định các kho hoạt động hiệu quả nhất và những kho cần cải thiện. Phương pháp này đã được áp dụng rộng rãi để đánh giá hiệu quả hoạt động của các cơ sở cung cấp logistics quân đội và các kho lưu trữ nhà nước khác.

1.1. Định nghĩa và nguyên lý hoạt động của DEA

DEA là phương pháp lập trình tuyến tính không tham số, sử dụng các input và output để tính toán hiệu quả tương đối của từng đơn vị. Nó xác định một ranh giới hiệu quả (frontier) từ những kho hoạt động tốt nhất, sau đó so sánh các kho khác với ranh giới này để tìm ra mức độ kém hiệu quả.

1.2. Ứng dụng DEA trong quản lý kho chính phủ

Các cơ sở cung cấp logistics sử dụng DEA để đo lường hiệu quả và xác định nguồn gốc của sự thiếu hiệu quả. Phương pháp này giúp các cơ quan chính phủ quyết định tối ưu hóa cấu trúc khophân bổ tài nguyên một cách thông minh.

II. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kho chính phủ

Hiệu quả kho chính phủ chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau. Nghiên cứu cho thấy mức độ tự động hóa, quy mô kho, và công suất hoạt động đều đóng vai trò quan trọng. Phân tích DEA cho phép xác định chính xác những yếu tố nào đang tác động tiêu cực đến hiệu suất hoạt động. Khi lượng công việc giảm, các kho sẽ phải đối mặt với dư thừa công suất, làm giảm hiệu quả tổng thể. Hiểu rõ những yếu tố này giúp các cơ quan quản lý chính phủ có thể lên kế hoạch đóng cửa cơ sở hoặc tái cơ cấu hành động một cách hiệu quả.

2.1. Tự động hóa và hiệu quả kho

Các kho với mức độ tự động hóa thấp hơn thường cho thấy hiệu quả cao hơn so với những kho trang bị công nghệ tiên tiến. Điều này có thể do chi phí vận hành cao hơn của các hệ thống tự động và khả năng linh hoạt của lao động con người.

2.2. Quy mô kho và mức độ hiệu quả

Các kho có quy mô lớn hơn thường đạt được hiệu quả cao hơn nhờ tiết kiệm chi phí quy mô và khả năng tối ưu hóa các quy trình vận hành. Kho nhỏ hơn cần phải cải thiện các hoạt động để tăng hiệu suất toàn thể.

III. Phương pháp thực hiện đo lường hiệu quả bằng DEA

Quy trình áp dụng DEA để đo lường hiệu quả kho chính phủ bao gồm nhiều bước cụ thể. Trước tiên, cần thu thập dữ liệu lịch sử trong một khoảng thời gian đủ dài, thường là 12-24 tháng. Sau đó, xác định các biến input (nhân lực, chi phí vận hành) và biến output (khối lượng hàng xử lý). Phân tích DEA sử dụng mô hình toán học để tính điểm hiệu quả từ 0 đến 100% cho mỗi kho. Các kho đạt 100% được coi là hiệu quả theo những điều kiện hiện tại, trong khi những kho khác cần xác định nguồn gốc kém hiệu quảlập kế hoạch cải thiện.

3.1. Thu thập và xử lý dữ liệu

Dữ liệu hoạt động 22 tháng được thu thập từ 18 kho chính phủ khác nhau. Các dữ liệu này bao gồm lao động, chi phí, sản lượng xử lý, và các chỉ số hiệu suất kho khác. Việc chuẩn hóa dữ liệu rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của phân tích DEA.

3.2. Xác định input output và tính toán điểm hiệu quả

Các input chính bao gồm số lượng nhân viên, chi phí hoạt động, và diện tích kho. Output là số lượng đơn hàng xử lý và sản phẩm quản lý. Công thức DEA tính toán tỉ lệ output trên input, xác định kho hiệu quả nhất (100%) và so sánh các kho khác với tiêu chuẩn này.

IV. Những lợi ích và ứng dụng thực tiễn của DEA

Sử dụng DEA để đo lường hiệu quả kho chính phủ mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Các cơ quan chính phủ có thể tiết kiệm chi phí bằng cách đóng cửa các kho kém hiệu quả hoặc tái cơ cấu hoạt động của chúng. Với khối lượng công việc giảm trong tương lai, DEA giúp xác định chính xác những kho nên được ưu tiên. Các tiết kiệm hàng triệu đô la tiền thuế có thể được thực hiện thông qua quản lý tối ưu. Bên cạnh đó, phương pháp này còn giúp cải thiện hiệu quả hoạt động toàn hệ thốngtối ưu hóa phân bổ nguồn lực. Các lãnh đạo chính phủ có thể đưa ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu khoa học thay vì dự đoán.

4.1. Tiết kiệm chi phí thông qua tối ưu hóa cơ sở

Phân tích DEA xác định những kho hoạt động kém hiệu quả, từ đó đưa ra khuyến nghị đóng cửa hoặc sáp nhập. Những quyết định này dựa trên dữ liệu cụ thể chứ không phải trực giác, giúp tiết kiệm chi phí vận hành hàng triệu đô la mỗi năm.

4.2. Tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và hoạch định chiến lược

DEA cung cấp thông tin chi tiết về cách phân bổ lao động và tài chính tối ưu. Các kho hiệu quả có thể được mở rộng, trong khi những kho kém hiệu quả có thể được cải thiện hoặc đóng cửa. Điều này giúp tối ưu hóa hoạt động chung của hệ thống kho chính phủ.

19/12/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

INFORMATION TO USERS This manuscript has been reproduced from the microfilm master. UMI films the text directly from the original or copy submitted. Thus, some thesis and dissertation copies are in typewriter face, while others may be from any type of computer printer. The quality of this reproduction is dependent upon the quality of the copy submitted.

Broken or indistinct print, colored or poor quality illustrations and photographs, print bleedthrough, substandard margins, and improper alignment can adversely affect reproduction. In the unlikely event that the author did not send UMI a complete manuscript and there are missing pages, these will be noted. Also, if unauthorized copyright material had to be removed, a note will indicate the deletion., maps, drawings, charts) are reproduced by sectioning the original, beginning at the upper left-hand corner and continuing from left to right in equal sections with small overiaps. Photographs included in the original manuscript have been reproduced xerographically in this copy.

Higher quality 6" x 9” black and white photographic prints are available for any photographs or illustrations appearing in this copy for an additional charge. Contact UMI directly to order. Bell & Howell Information and Leaming 300 North Zeeb Road, Ann Arbor, MI 48106-1346 USA 800-521-0600 UMI ® Benchmarking the Efficiency of Government Warehouse Operations: A Data Envelopment Analysis Approach by Randal Jay Zimmerman Dissertation Submitted in Partial Fulfillment of the Requirement for the Degree of Doctor of Philosophy Applied Management and Decision Sciences Walden University May 2000 UM! Number: 9979214 Copyright 2000 by Zimmerman, Randal Jay All rights reserved. ® UMI UMI Microform9979214 Copyright 2000 by Bell & Howell Information and Learning Company.

All rights reserved. This microform edition is protected against unauthorized copying under Title 17, United States Code. Bell & Howell Information and Leaming Company 300 North Zeeb Road P. Box 1346 Ann Arbor, Ml 48106-1346 Walden University APPLIED MANAGEMENT AND DECISION SCIENCES This is to certify that I have examined the doctoral dissertation by Randal Jay Zimmerman and have found that it is complete and satisfactory in all respects, and that any and all revisions required by the review committee have been made.

Ruth Maurer, Committee Chair Applied Management and Decision Sciences Faculty Walden University APPLIED MANAGEMENT AND DECISION SCIENCES This is to certify that [ have examined the doctoral dissertation bv Randal Jay Zimmerman and have found that it is complete and satisfactory in all respects. Judith Barlow, Committee Member Applied Management and Decision Sciences Faculty ak a Signgture ifs7 |e Dátc Walden University APPLIED MANAGEMENT AND DECISION SCIENCES This ts to certify that [ have examined the doctoral dissertation by Randal Jay Zimmerman and have found that it is complete and satisfactory in all respects. Marilyn Simon, Committee Member Education Faculty Signature 4-17-00 Date Walden University APPLIED MANAGEMENT AND DECISION SCIENCES This is to certify that [ have examined the doctoral dissertation by Randal Jay Zimmerman and have found that it is complete and satisfactory in all respects. William Bowlin, External Member 2⁄2.

c6, Signature 4e Date Walden University APPLIED MANAGEMENT AND DECISION SCIENCES This is to certify that I have examined the doctoral dissertation by Randal Jay Zimmerman and have found that it is complete and satisfactory in all respects. Donald Fausel, Faculty Representative Human Services Faculty Signature DOCTOR OF PHILOSOPHY DISSERTATION OF RANDAL JAY ZIMMERMAN APPROVED: Chistes Boers CAROLE A. BEERE VICE PRESIDENT FOR ACADEMIC AFFAIRS WALDEN UNIVERSITY 2000 ABSTRACT The purpose of this research was to benchmark the performance of 18 Defense Logistics Agency (DLA) supply warehouses located within the contiguous United States using 22 months of historical data. This study used a mathematical programming tool, Data Envelopment Analysis (DEA), to measure the relative overall efficiency of the warehouses and to determine the sources of inefficiency where they exist.

DLA anticipates a reduced workload for each of the warehouses in the future, which translates into excess capacity and increased inefficiency for the system. With this methodology, DLA can intelligently target facilities for closure. The closure of facilities can result in potential savings of millions of tax dollars. This study concluded that less automated warehouses are more efficient than warehouses with higher levels of automation, and that larger warehouses are more efficient than smaller warehouses.

Acknowledgements To Dr. Ruth Maurer, who went well beyond the role of mentor and advisor to become my friend and confidant. I am confident that I would have never had the ability or drive required to complete this demanding program without her friendship, support, and guidance. My hope is that one day + can emulate her ability to inspire students.

Judith Barlow, Marilyn Simon, and Bud Bowlin, who served on my committee. Bowlin’s insight and experience in applying data envelopment analysis were invaluable to me for the study. I am forever thankful to them all for their accessibility, patience and counsel. Additionally, I would like to thank Mr.

Charlie Myers from the Defense Logistics Agency. Without his help, I would not have had access to the data for the study. Finally, I thank my long-time mentor and friend, Dr. Woolsey’s encouragement, I would have never considered pursuing this goal.

To my friends and colleagues at Walden, I have appreciated your enthusiasm and interest in my project and my family. I would especially like to thank Rick Johnson, Nancy Disla, Larry Burt, Janet Pershing, Mary Rydesky, and Christina Melnarik. You all have been my core group of friends and supporters during the program. While we are ii all in different programs, we are united in our common goal of life long learning.

I look forward to many years of Sharing and continued growth together. To Major Jeff Huisingh, Captain Jeff Schavland, and Randy Wendell, who are my friends away from school, I can never thank you enough for listening, your encouragement, and support. To my wonderful children, Tiffany and Bucky, words do not adequately express how proud I am of you and your achievements. You have your Mother’s charm and patience.

Finally, to my best friend, college sweetheart, and partner, my wife, Jackie. Without your love and support, I could have never done the things I have been able to achieve either personally or professionally. You have helped me to maintain focus and balance my life. Thank you for being a wonderful mother for our children and for always providing me with a sounding board.

1ii TABLE OF CONTENTS LIST OF TABLES 2. ccc ee cc ee eee ee tte nn eee een neces vil LIST OF FIGURES. ¬ cence ne eee eevee Vill CHAPTER 1: INTRODUCTION TO THE STUDY. ee ec kE1]1]1Ả1]ẦĂAdẲAĂdẲdẪĂH eee 1 Focus of the Study.

cee ec ee ew eee eae 3 Statement of the Problem .000- cee ete ee ees 4 Current Performance Evaluation Methodology .5 Purpose of the Study. ea mewn eer e nea eeeees -. cece eee ce ee eee ee ee wee ee wee eee we eae 7 DEA Background. cece cee ew wee ete eee ¬ eee ees.

cece ee ee eee ee ee ee wee eens 9 Study Significance. ec ce ee en eee ees 10 Warehouse Operations Overview 2. cc ce ee ee ee eee 11 Organization of the Remainder of the Study. 13 CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW.

eee eee ce eee ee eee 14 Introduction. cee e eens 14 Literature Search Methodology. Cee eer cette mee nme mene ee nee cern sece 14 Efficiency Measurement Concepts .00 cc cee enna eees 16 Data Envelopment AnalySiS. ccc ce ec cee et eee twee ee ene eee nee 21 Basic CCR Formulation.

ence eer eee wee cece eens eee ee 23 iv CCR Output Maximization. ee ee ee ne te neces 28 CCR Input Minimization. ee ee ee eee eee 31 BCC Model. seme eee meee we en wae ¬ da.

32 BCC Output Maximization. cee ewe eee ene cease 34 BCC Input Minimization 2. ee eee ee eee eens 36 Other DEA Warehousing Applications. ccc eee en.

ween 37 Scope and Limitations. Ce ce we eee ew en ee een eee 40 SUMMALY 2 eee eee ee eee eee eee eee we eee eee eet eee eae 41 CHAPTER 3: RESEARCH METHODOLOGY .00cc ccc cceccccaae 43 Introduction. *FỪtaẮ 43 Description of the Methodology .0 cee ees cee eee 43 DEA Model Specification. 0c cc ee eee eee 44 DMU Selection Criteria.

¬ 45 Selection of DMUs. Oe eee wee ee ee tere ewan 46 Variable Selection Criteria. c cc ee eee 46 Selection of Variables ot me me ee ee ew ee eee weno eae 47 DEA ModelS. 50 CCR Input Minimization.

Ce etre cee care ene we reas 51 BCC Input Minimization. ee ee we ee eee nee 51 Data Collection and Analysis. cee eee cee ee eee BS Summary. a BH 1 cee eee een eee es OS CHAPTER 4: RESULTS.

cw ee eee wees 54 INC KOGUCtion wo. ec cee eee ee ee eee eee ee la. cc ee cee ee eee eens 59 Model Sensitivity 6<. 69 Returns to Scale wwe cee we ew ce eee wee teat ee eee 72 SUMMALY 2.

enc ences seem em eee newer eens eee eee ee eae ID CHAPTER 3S: CONCLUSION. ec eee eee ee ee ee eee eee 77 SUMMALY 2 cee cc eee cee eee ee ee eee ee eee ee eee ee eeees 77 Social Impact. oe eter eae oe ee ae rrr 80 Conclusions and Recommendations. eee ccc ee cee nee eee ee ee ween e ne eee anees 83 Appendix A: Efficiency Graphs 0.

we ee ew we. 87 Appendix B: CCR Detailed Results. ce we en. cee cn ees 91 Appendix C: BCC Detailed Results.

ewes 111 CURRICULUM VITAE 2. ce ec ce ee wee we ew eee een aes 130 vì LIST OF TABLES TABLE 1 WAREHOUSE INPUT AND OUTPUT VALUES s - 93 TABLE 2 WAREHOUSE INEFFICIENCY. 64 TABLE 3 MANN-WHITNEY U TEST RESULTS. TABLE 4 WAREHOUSE EFFICIENCY 8Y SIZE.

- 70 TABLE S RETURNS TO SCALE RESULTS. Vil LIST OF FIGURES Figure 1 DEA output maximization graphical representation. 27 Figure 2 DEA input minimization graphical representation. 29 Figure 3 BCC output maximization graphical representation.

35 Figure 4 EFrazelle and Hackman storage formula. 38 Figure 5 Line items shipped. 55 Figure 6 Line items shipped in ascending order .0 eee eae 56 Figure 7 Efficiency results. i er 61 Figure 8 Line items shipped vs.

62 Figure Al Total labor costs vs. 87 Figure A2 Total non-labor costs vs. 88 Figure A3 Depreciation vs. 89 Figure A4 Receipt processing time vs.

90 viili CHAPTER 1: INTRODUCTION TO THE STUDY Introduction Performance measurement has become an integral part of most business operations. Firms can choose to measure their performance either internally using historical data or externally with data collected from their industry peers. The literature refers to this practice as benchmarking. Camp (1989) defined benchmarking as the search for the best practices in the industry that lead to improved performance.

Heizer and Render (1995) summarized benchmarking as a process that involves the selection of a demonstrated standard of performance that represents the absolute best performance of processes that are similar to one’s own. According to Camp, benchmarking forces a firm to evaluate and compare its performance in various functions to similar functions in other firms. To be effective, the comparison must be of similar functions, but it is not necessary for the firms to be in exactly the same business. Camp (1989) reported that the critical self- examination performed during the benchmarking process should aid companies in discovering their own inefficiencies and to establish realistic goals for improvement.

Camp suggested a framework for the benchmarking process, which consists of five basic components: Planning, Analysis, Integration, Action, and Maturity.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ