Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Состояние вопроса в области исследований систем управления складскими запасами 10
1.1 Задачи и основные функции управления запасами 10
1.2. Роль управления запасами на сервисном предприятии 20
1.3. Выводы 24
Глава 2. Организация сервисного обслуживания и роль планирования запасов сервисных предприятий в сфере информационных технологий 25
2.1 Организация сервисного обслуживания 25
2.2 Постановка задачи исследования 38
2.3 Системы управления запасами 43
2.4 Существующие автоматизированные системы управления запасами 63
2.5 Выводы 73
Глава 3. Система управления запасами с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня с учетом невыполненных заказов 75
3.1 Модификация системы управления запасами с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня 75
3.2 Выводы 119
Глава 4. Разработка автоматизированной системы управления запасами на основе математической модели управления запасами 120
4.1 Структурная схема автоматизированной системы учета заявок и управления складскими запасами FLORA 120
4.2 Функциональная модель автоматизированной системы учета заявок и управления складскими запасами FLORA 122
4.3 Выводы 142
Заключение 143
Список литературыQ
- Роль управления запасами на сервисном предприятии
- Постановка задачи исследования
- Модификация системы управления запасами с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня
- Функциональная модель автоматизированной системы учета заявок и управления складскими запасами FLORA
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Изучением вопроса управления
запасами занимаются достаточно давно. Если изначально данный вопрос
изучался в общих чертах, то в дальнейшем его рассмотрение стало более узким
– стали рассматривать и изучать эффективность управления запасами на
производственных предприятиях и торговых предприятиях. В последние
десятилетия бурный рост технологического прогресса и информационных
технологий привели к существенному повышению технической оснащенности
предприятий всех сфер деятельности. В связи с этим, на рынке стали активно
появляться сервисные предприятия – предприятия, занимающиеся
обслуживанием технического оборудования, состоящего из отдельных частей (деталей), которые могут выйти из строя и быть заменены. Как следствие, вопрос управления запасами стал рассматриваться, в том числе и в контексте эффективной работы сервисных предприятий.
Научные труды в области изучения эффективности работы системы управления запасами с целью бесперебойного обеспечения запасами сервисных предприятий для оказания своевременных ремонтных работ встречаются в сфере автосервиса, лесопромышленного производства и других областях деятельности. Алгоритмы управления запасами основываются на классических системах управления запасами и на их модификациях. В разработанных методиках управления запасами в узкоспециализированных сферах можно обратить внимание на учет параметров, которые не свойственны другим сферам применения.
Анализ работ в области исследования эффективности работы системы управления запасами на сервисных предприятиях позволяет сделать вывод об отсутствии системного подхода к методике прогноза и расчета параметров, необходимых для функционирования системы. Как правило, не учтены все необходимые критерии расчета или учтены только характерные для предприятий конкретного вида деятельности.
Предложенные алгоритмы управления запасами базируются на классической системе, которая модифицирована под сервисные предприятия в сфере информационных технологий с целью повышения эффективности их работы с учетом таких характерных особенностей, как необходимость своевременного оказания сервисного обслуживания предприятий заказчиков и обеспечение рационального использования складского помещения. Вопрос разработки алгоритма управления запасами с учетом этих особенностей в рамках диссертационной работы актуален для развития сервисных предприятий в сфере информационных технологий.
Степень разработанности проблемы. В начале XX века появились статьи по регулированию оснащения предприятий материальными ресурсами. В них были представлены различные формулы, касающиеся расчетов количественных запасов ресурсов на предприятии - Ф. Харриса (1915), К. Стефаник Алмейра (1927), К. Андлера (1929) и Р. Уилсона (1934), Л.В. Канторовича (1975).
Исследование теории управления запасами как науки началось в 1950-х годах. В работах К. Эрроу, В. Гарриса, С. Маршака и А. Дворецкого, Д. Кейфера, Д. Вольфковича рассматривались основы теории управления запасами: постановка задачи и определение влияющих факторов при управление запасами.
Задача управления запасами исследована математическим анализом в
работах К. Эрроу, С. Карлина, Г. Скарфа, Г. Вагнера. Зарубежными авторами
предложено много моделей управления запасами, основанных на
статистических методах (Л. Казмер) и аналитических методах (Д. Букан и Э. Кенинсберг). М. Старр и Д. Миллер предложили блок-схемы статистического моделирования на ЭВМ.
В период технической революции предприятия используют
высокотехнологическое оборудование, нуждающееся в своевременном техническом обслуживании, как в мелком, так и в крупном ремонте. Таким образом, сервис в наши дни перешел на новый этап своего развития за счет формирования новых усилий, стандартов, цивилизованного подхода.
В XX веке было предложено множество систем управления запасами, основанных на классических. Современные системы представляют собой модифицированные и комбинированные основные системы, которые на сегодняшний день являются частью системы управления предприятия.
Системы управления запасами применяются на производственных, торговых и сервисных предприятиях. Последние вызывают наибольший интерес в связи с активным развитием. Предложенные алгоритмы и методики управления запасами, как в виде теоретических основ, так и в виде прикладных систем, применяемые на производственных и торговых предприятиях, требуют доработки и адаптации для использования их в любых сферах с целью повышения эффективности работы сервисного предприятия. Применение алгоритмов и методик управления запасами в узкоспециализированных сферах не позволяет использовать систему в других областях.
Активные исследования и разработки алгоритмов управления запасами в
сфере сервиса послужили созданию множества научных трудов за последние
десятилетия в данной области. Судов Е.В. в своих научных трудах
рассматривает проблемы послепродажного обслуживания экспортируемой
продукции военного назначения, изучая проблемы, технологии их решения и
перспективы развития, а также исследует методы каталогизации
экспортируемой продукции в сфере промышленности. Турапин М.В. в своей
работе предложил универсальный метод идентификации и анализа рисков
поставки в сфере машиностроения с использованием метода экспертных
оценок. Гришин А.С. рассматривает вопрос прогнозирования потребности
предприятий автосервиса в запасных частях. Костина С.А. в своей работе
предложила имитационную модель основной логистической цепи
автоматизированной распределенной производственной системы. Кардашев А.Г. рассматривает вопрос оптимального управления запасами ремонтного предприятия в целом. Рожков В.Г., предлагает методику управления запасами с
фиксированной периодичностью заказа, фиксированным периодом проверки
критических ситуаций и варьируемым размером заказа в зависимости от
сложившейся ситуации на момент заказа. Кирюхина О.И рассматривает
систему ремонтного обслуживания оборудования лесопромышленных
предприятий, в том числе уровень организации и управления ремонтной службы.
В предложенных научных работах прогнозирование потребностей в запасах основывается на уже существующих статистических данных, кроме того, большинство алгоритмов управления запасами, даже в системах со стохастическим спросом, предполагают расчет оптимального количества деталей, в зависимости колебаний спроса без учета уже заказанных материальных ресурсов, что вызывает издержки запасов на складе. Отсутствуют алгоритмы управления запасами для новых видов материальных ресурсов.
Системы управления запасами, разработанные для сервисных
предприятий, не ведут анализ статистических данных наличия единиц материальных ресурсов у потребителя, которые могут быть подвержены ремонту. Учитывая данную статистику, можно более точно определить необходимое количество запасов на складе для обеспечения сервисного обслуживания без задержек.
В системах управления запасами для определения важности
материальных ресурсов, а также характера их потребления часто используют метод ABC и XYZ соответственно. В тоже время, используя метод ABC, авторы основываются на следующих критериях: цена закупки, доля прибыли, средний уровень запаса, скорость оборота запаса и т.п. Все критерии относятся к стоимости, к уровню запасов или спросу. Авторы не рассматривают классификацию материальных запасов с точки зрения их влияния на работу системы предприятия в целом.
Использование современных систем требует больших затрат, как во временном, так и в финансовом отношении. Также, учитывая тот факт, что современные системы основываются на классических системах, то в данной работе проведен анализ основных классических систем и разработаны алгоритмы управления запасами, которые ликвидируют проблемы в исследованиях систем управления запасами на сервисных предприятиях в сфере информационных технологий.
Проведенный анализ методов управления запасами показал
недостаточную эффективность большинства существующих методов для управления запасами на сервисных предприятиях в сфере информационных технологий, что позволяет сделать вывод о необходимости обособленного исследования проблемы управления запасами на данных предприятиях.
Целью диссертационной работы является повышение эффективности работы сервисного предприятия с учетом своевременного оказания сервисного обслуживания и рационального использования складского помещения на основе математического моделирования и разработки системы управления
складскими запасами, адаптированной к условиям работы в сфере информационных технологий.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие научные задачи:
-
исследовать основные этапы организации сервисного обслуживания IT оборудования на предприятии и выявить критерии предоставления данной услуги;
-
выполнить сравнительный анализ основных функциональных параметров существующих систем управления запасами и их модификаций с целью выявления возможностей их применения в условиях организации деятельности сервисного предприятия в сфере информационных технологий;
-
разработать алгоритмы управления запасами на основе сравнительного анализа классических систем, их модификаций и результатов их применения;
4. разработать программно интегрируемый модуль управления запасами
автоматизированной системы сервисного предприятия с целью повышения
эффективности его работы.
Объект исследования. Объектом исследования является система управления запасами, включающая в себя оценку характеристик материальных запасов и уровень обслуживания заказчиков.
Предмет исследования. Предметом исследования является совокупность
необходимых организационно-методических требований обеспечения
сервисного обслуживания, математические модели и алгоритмы оптимального управления запасами материальных ресурсов в условиях работы IT предприятия.
Методы исследования. При решении задач, поставленных в работе, были использованы методы теории вероятности и математической статистики, регрессионного анализа и интерполяции функций.
Научная новизна диссертационной работы:
-
Выявлены связи между размерами партий и влиянием на предприятие заказчика и сервисное предприятие, особенностью которых является учет своевременного обеспечения запасами предприятия заказчика и рациональное использование склада сервисного предприятия.
-
Предложен метод прогнозирования запасов на сервисном предприятии, отличительной особенностью которого является применение метода доверительных интервалов с учетом предложенных характеристик запасов.
3. Разработана структурная схема и функциональная модель
автоматизированной системы учета заявок и управления запасами,
отличающаяся возможностью как взаимодействовать с существующими
системами управления сервисным предприятием (системой управления
заявками и системой учета складских запасов), так и работать автономно.
4. Предложены: 1) алгоритм управления заявками, отличительной
особенностью которого является разделение запасов под заявки на две группы
(для контрактов с фиксированным и без фиксированного времени
обслуживания); 2) алгоритм управления и пополнения складских запасов с
учетом объема сформированных невыполненных заказов и количества установленных деталей на предприятиях заказчиков, в том числе, и под новый контракт на сервисное обслуживание; 3) предложен алгоритм управления запасами при возникновении их дефицита с учетом различных видов сервисной поддержки. Данные алгоритмы позволяют избежать возникновения простоев в работе предприятий при появлении критических проблем с оборудованием. 5. Исследовано влияние скорости пополнения склада запасами на оптимальный размер заказа в системе управления запасами с фиксированным размером заказа, который позволяет доказать, что коэффициент скорости пополнения склада запасами должен находиться в пределах вычисляемого интервала.
Положения, выносимые на защиту:
-
Метод прогнозирования запасов на сервисном предприятии.
-
Структурная схема и функциональная модель автоматизированной системы учета заявок и управления запасами.
-
Алгоритмы: 1) управления заявками; 2) управления и пополнения складских запасов; 3) управления запасами при возникновении их дефицита с учетом различных видов сервисной поддержки.
Практическая значимость диссертационной работы заключается в разработке программного модуля системы учета заявок и управления запасами на сервисных предприятиях в сфере информационных технологий. Научные выводы, представленные в работе, могут быть использованы при проектировании систем управления запасами на сервисных предприятиях в сфере информационных технологий.
Теоретическая значимость диссертационной работы обусловлена разработкой метода управления запасами материальных ресурсов на основе алгоритмов работы системы управления запасами предприятия при реализации различных видов сервисной поддержки, позволяющих повысить эффективность работы сервисного предприятия.
Степень достоверности и апробация работы. Достоверность
полученных результатов обеспечивается использованием общепринятых
теорий, а именно теории вероятности, математической статистики и методов
интерполяции. Результаты отличаются согласованием теоретических
положений с экспериментальными данными, а их достоверность проверена в ходе вычислительных экспериментов.
Апробация работы. Результаты и основные положения работы докладывались на следующих конференциях:
- VII международной научно-практической конференции «Машиностроение –
традиции и инновации (МТИ-2014), Москва, 2014.
Международной научно-практической конференции «Реальность – сумма информационных технологий», Курск, 2015.
Международной научно-практической конференции «Страна живет, пока работают заводы», Курск, 2015.
- II Международной научно-практической конференции «Металлообрабатывающие
комплексы и робототехнические системы – перспективные направления научно-
исследовательской деятельности молодых ученых и специалистов», Курск, 2016.
- Международной научно-практической конференции «Реальность – сумма
информационных технологий», Курск, 2016.
Соответствие паспорту специальности. Диссертационная работа соответствует формуле научной специальности 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические системы) в областях пунктов 10, 11.
Публикации по теме работы. По теме диссертации опубликовано 9 научных работ, в том числе 4 статьи в журналах, рекомендованных ВАК.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, приложений и списка литературы. Основной текст содержит 160 страниц машинописного текста, 41 рисунок, 22 таблиц. Список литературы состоит из 121 наименования.
Роль управления запасами на сервисном предприятии
Одним из факторов существования предприятий различного вида деятельности всегда было наличие необходимых материальных ресурсов и их запасов. Это послужило толчком развития теории управления запасами этих ресурсов. Основной задачей управления запасами является определение оптимального уровня запасов для осуществления непрерывной работы предприятия, а также для минимизации затрат, связанных с формированием, хранением и обработкой запасов [19-22].
В начале XX века появились статьи по регулированию оснащения предприятий материальными ресурсами. В них были представлены различные формулы, касающиеся расчетов количественных запасов ресурсов на предприятии - Ф. Харриса (1915), К. Стефаник Алмейра (1927), К. Андлера (1929) и Р. Уилсона (1934) [23-28]. Экономико-математический расчет Л.В. Канторовича по оптимизации распределения ресурсов был признан наилучшим и его автор в 1975г был удостоен Нобелевской премии [29].
В период Второй Мировой войны задачи по управлению запасами были особенно актуальны, что нашло отражение в различных методах решениях этой проблемы [30]. Именно в этот период около 25% промышленного капитала составляло запас военных торгово-промышленных организаций. Новая отрасль – исследование операций помогла рациональному управлению запасами на складах [31,32]. Даже снижение запасов на незначительный процент приводил к материальной прибыли. Поэтому крупные фирмы такие как «General electric» и «General motors» субсидировали исследование по оптимизации запасов и способствовали быстрому внедрению полученных результатов.
Исследование теории управления запасами как науки началось в 1950-х годах. В работах К. Эрроу, В. Гарриса, С. Маршака [111] и А. Дворецкого, Д. Кейфера, Д. Вольфковича [112,113] рассматривались основы теории управления запасами: постановка задачи и определение влияющих факторов при управлении запасами. В монографии Т. Уайтина (1953г) управление запасами представлено на пуассоновском потоке требований [33,113], где особая значимость отводится складским помещениям в системе экономических моделей и в системе национальной обороны США.
Основными задачами управления запасами являются: - обеспечение непрерывного процесса работы производственного предприятия, торгового предприятия, сервисного предприятия; - обеспечение минимизации затрат на формирование, хранение, поставку запасов. Задача управления запасами исследована математическим анализом в работах К. Эрроу, С. Карлина, Г. Скарфа [114]. Авторами исследована структура оптимальных стратегий с критическим уровнем запасов. Г. Вагнер [34] в своей монографии описывает распределение запасов при дискретном спросе и определении уровня запасов ниже критического. Ряд книг, изданных в США, сводятся к изложению методик анализа складских запасов и обобщению известных методик управления запасами. Зарубежными авторами предложено много моделей управления запасами основанных на статистических методах (Л. Казмер, [35]) и аналитических методах (Д. Букан и Э. Кенинсберг, [115]). М. Старр и Д. Миллер [36] предложили блок-схемы статистического моделирования на ЭВМ. В ряде работ описана методология управления ресурсами и запасами [37,38].
Р. Беллман [39] написал о динамическом программировании при оптимальном управлении запасов; Т.Л. Саати [40] использовал теорию массового обслуживания запасными принадлежностями на различных производствах; Д. Кокс и В. Смит [41] и П. Льюиса [42] провели статистический анализ последовательностей событий.
На протяжении длительного периода времени отрабатывался системный подход к управлению запасами с использованием их максимизации, оптимизации и минимизации.
Максимизация запасов в настоящее время не используется. Данная концепция является древнейшей в управлении запасами. Отпала необходимость накопления излишек в случае планирования миграции продуктов (поставок, распределения, расходования и т.д.). При планировании этого движения, с учетом спроса на него, появляется возможность приобретения необходимого товара незамедлительно по требованию, заявке и т.д. В таком случае, необходимость максимизации запасов отпадает. Примером максимизации запасов является экономика Советского Союза, которая базировалась на данной концепции.
В период роста промышленного производства происходит увеличение объемов запасов при научном подходе к их управлению [43]. Применение научного подхода позволило определить оптимальный уровень запасов при минимальных затратах на его создание и содержание. На протяжении многих лет снижение запасов приводило к снижению производства, а минимизация затрат и минимизация уровня запасов не принималась во внимание.
Постановка задачи исследования
Приоритет заявки делится на следующие типы: - нулевой приоритет — рекомендуется проведение технического обслуживания для более эффективной работы IT оборудования. Техническое обслуживание нулевого приоритета можно отложить до планового обслуживания. Время выполнения работ по заявке с нулевым приоритетом согласовывается с заказчиком; - низкий приоритет — работы по заявке с низким приоритетом являются не срочными. Возникшие проблемы в таких заявках не несут серьезных проблем в работоспособности IT оборудования заказчика. В то же время обслуживание таких заявок не следует откладывать, не смотря на низкий приоритет. Время выполнения работ по заявке с низким приоритетом должно составлять не больше 48 рабочих часов; - средний приоритет – работы по заявке со средним приоритетом требуют скорого решения проблемы. Возникшие проблемы в таких заявках влияют на работоспособность системы заказчика, в то же время не несут серьезного влияния на производительность IT оборудования. Время выполнения работ по заявке со средним приоритетом должно составлять не больше 24 рабочих часов; - высокий приоритет — работы по заявке с высоким приоритетом являются срочными. Возникшие проблемы в таких заявках несут серьезные проблемы в работоспособности IT оборудования заказчика, которые влияют на эффективность производительности IT оборудования. Время выполнения работ по заявке с высоким приоритетом должно составлять не больше 16 рабочих часов; - наивысший приоритет — работы по заявке с наивысшим приоритетом требуют немедленного решения. Возникшие проблемы в таких заявках вызывают остановку работы IT оборудования заказчика, что приводит к простоям в системе заказчика и повышению риска потери различных ценностей. Время выполнения работ по заявке с высоким приоритетом должно составлять не больше 8 рабочих часов.
Коэффициент влияния проблемы на систему заказчика делится на следующие типы: - низкий коэффициент влияния проблемы — последствия проблем по заявке, требуют небольшого изменения в объемах работ в системе заказчика; - средний коэффициент влияния проблемы — последствия проблем по заявке, требуют существенных усилий и оказывают воздействие на работу заказчика; - высокий коэффициент влияния проблемы — последствия проблем по заявке, требуют внесения в систему заказчика значительных изменений. Существуют три коэффициента срочности устранения проблемы: - низкий коэффициент срочности устранения проблемы — заявке, не требующей моментального решения проблемы, присваивается низкая степень срочности выполнения; - средний коэффициент срочности устранения проблемы — заявке, требующей решения проблемы в скором времени, присваивается средняя степень срочности выполнения; - высокий коэффициент срочности устранения проблемы — заявке, требующей моментального решения проблемы, присваивается высокая степень срочности выполнения.
Снабжение склада деталями. Для выполнения работ по заявкам, требующих замены деталей для восстановления корректной работы IT оборудования, необходимые детали должны быть в наличии на складе в требуемом количестве. Снабжение склада деталями проводится в следующих случаях (рисунок 2.1.4): - снабжение склада деталями под новый контракт; - пополнение склада деталями, использованными под заявки; - срочное пополнение склада деталями, необходимых для выполнения текущих заявок, в случае их отсутствия на складе.
Снабжение склада деталями под новый контракт необходимо для обеспечения своевременной технической поддержки. При подписании нового контракта составляется список деталей, которые необходимо иметь в наличии на складе для осуществления сервисного обслуживания всего IT оборудования, которое находится под контрактом. Снабжение склада деталями под новый контракт
Разновидности снабжения склада деталями Закупка деталей под контракт осуществляется следующим образом: - технические специалисты, обрабатывающие заявки, составляют список деталей, установленных в IT оборудовании. Технические специалисты определяют требуемое количество деталей, которое должно быть на складе, в зависимости от количества IT оборудования, количества установленных деталей в них и от частоты поломки каждого вида деталей. В результате специалисты составляют список необходимых деталей, которые должны быть на складе; В таблице 2.1.2 представлена информация по деталям, которые установлены у заказчика. - специалисты логистического отдела проверяют наличие требуемого количества деталей в информационной базе склада; Основные поля информационной базы склада представлены в таблице 2.1.3. Общее количество деталей состоит из текущего количества деталей на складе и деталей, которые уже заказаны: Sum JQuantity=Quantity currents Quantity order current. Проверка осуществляется путем сравнения значений Quantity required и Sum Quantity. При условии, что Quantity_required Sum Quantity, то Quantity order: = Quantity required-Sum Quantity и MinimalQuantity:=MinimalQuantity+Quantity_order. В случае отсутствия необходимого количества деталей, делается заказ на покупку деталей количества Quantity_order. Данный параметр рассчитывается для каждого вида деталей отдельно.
При условии, что Quantity_required =Quantity, то данная деталь не заказывается, но в информационной базе обновляются следующие поля: Covered_Quantity:=Covered_Quantity+Covered_Quantity_new, Covered_Contract:=Covered_Contract+Contract; - специалисты логистического отдела отправляют запрос поставщику на покупку деталей и оформляют закупку; - специалисты логистического отдела получают заказ на склад. Доставка заказа занимает определенное время, от момента оформления заказа до момента поступления заказа на склад (в компании ООО «ИБМ Восточная Европа/Азия» данное время составляет около 1 месяц); - специалисты логистического отдела регистрируют детали на складе и обновляют информационную базу склада.
Модификация системы управления запасами с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня
Время выполнения заказа при возникновении задержки поставки заказа - это время поставки заказа T1 и возможная задержка поставки заказа T2; 5. поступление заказа на склад. Значение текущего уровня запаса на складе пополняется на размер заказа Qcurrent:=Qcurrent + nI. Преимуществом данной системы является отсутствие необходимости постоянного контроля текущего уровня запасов за счет постоянного интервала времени между заказами.
К недостатку данной системы относится нерациональное использование складского помещения при больших значениях интервала времени между заказами. В результате высокого уровня максимального желательного запаса возникают избыточные запасы. При незначительных значениях интервала времени между заказами появляется необходимость делать заказ на незначительное количество деталей.
Система управления запасами с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня. Система предусматривает пополнение склада запасами через равные интервалы времени, также как и в основной системе управления запасами с фиксированным интервалом времени между заказами. В отличие от основной системы с фиксированным интервалом времени, система с установленной периодичностью пополнения запасов применяется при неравномерном спросе на запасы. Для системы с большим значением фиксированного интервала времени характерен высокий уровень максимального желательного запаса. Для предотвращения появлений издержек запасов на складе заказы формируются не только в установленные моменты времени, но и когда текущий уровень запасов достигает порогового уровня. Таким образом, данная система включает в себя элементы двух основных систем с фиксированным размером заказа и фиксированным интервалом времени между заказами [47,70-77].
Учитывая факт, использования элементов двух основных систем, в системе с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня используются следующие параметры: гарантийный уровень запаса, пороговый уровень запаса и максимальный желательный уровень запаса.
Параметр интервал времени между заказами в данной системе является постоянной величиной. Расчет данного параметра производится по формуле (2.3.8). Расчет размера заказа зависит от периода, в котором формируется заказ: прошел установленный интервал времени между заказами или достигнут пороговый уровень запаса. Функционирование системы с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня представлено на временной диаграмме (рисунок 2.3.6). Уровень к - время поставки заказа - время задержки поставки заказа
Движение запасов в системе управления запасами с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня Первая фаза показывает расход запасов, в период которого при достижении порогового уровня формируется заказ. Объем запасов достигает гарантийного уровня в период осуществления поставки заказа.
Вторая фаза показывает формирование заказа при достижении порогового уровня и возникновение задержки поставки заказа. В данный период времени также наступает установленный момент времени для формирования очередного заказа.
Рассмотрим расчет параметров, необходимых для функционирования системы: - интервал времени между заказами, дни, I; - гарантийный уровень запаса, шт., Qguaranty; - пороговый уровень запаса, шт., Qlevel; - максимальный желательный уровень запаса, шт., Qmax; - размер заказа в установленный момент времени, шт., nI; - размер заказа при достижении порового уровня, шт., nL. Исходными данными для расчета вышеуказанных параметров являются: - текущее количество запасов на складе, шт., Qcurrent; - время поставки заказа, дни, T1; - возможная задержка поставки заказа, дни, T2; - определенный период времени, дни, Nstat; - плановый период времени, дни, N; - потребность в запасах определенного типа за определенный период времени Nstat, шт., bstat; - затраты на формирование заказов за плановый период времени N, руб., C1all; - затраты на хранение запасов за плановый период времени N, руб., C2all; - коэффициент, учитывающий скорость пополнения склада запасами, k; - количество заказов за определенный период времени Nstat, шт., Qorderstat. Рассмотрим расчет выходных параметров. Определим параметры необходимые для расчета интервала времени между заказами I согласно формуле (2.3.8). Потребность в деталях за плановый период времени b рассчитывается на основе параметра потребность в деталях bstat за определенный период времени, который является статистической величиной. Расчет оптимального размера заказа щ рассмотрен ранее. Количество рабочих дней зависит от выбранного периода. Расчеты гарантийного уровня запаса Qguaranty и порогового уровня запаса Qievei производятся по формулам (2.3.4) и (2.3.5).
Функциональная модель автоматизированной системы учета заявок и управления складскими запасами FLORA
Целью внедрения автоматизированной системы на сервисном предприятии является организация оптимизированного управления запасами на складе, которая включает в себя обеспечение бесперебойного обслуживания запасами предприятий заказчиков и рациональное использование складского помещения. Для достижения данной цели необходима организация высокоэффективной и защищенной структуры, развернутой на сервисном предприятии.
На рисунке 4.1.1 представлена структурная схема автоматизированной системы на сервисном предприятии. Данная схема развернута на современном вычислительном оборудовании, которое необходимо для работы приложений, позволяющих повысить эффективность работы сервисного предприятия.
Рабочие станции сотрудников отдела управления заявками и складского отдела – компьютеры/ноутбуки с минимальной конфигурационной информацией: тип процессора Corei3, частота процессора 1400МГц, размер оперативной памяти 2Гб.
Рабочие станции сотрудников отдела сервисного обслуживания – компьютеры/ноутбуки с минимальной конфигурационной информацией: тип процессора Corei5, частота процессора 1600МГц, размер оперативной памяти 4Гб, объем жесткого диска 125Гб.
Сервера для развертывания необходимых приложений: приложение по управлению заявками (RCMS – Retain Call Management System), приложение по учету запасов на складе (CPPS – Common Parts Process System) – сервера с минимальной конфигурационной информацией, которую определяют разработчики вышеупомянутых приложений.
Сервера/рабочие станции для развертывания системы учета заявок и управления складскими запасами с целью сокращения времени сервисного обслуживания и организации рационального использования складского пространства – сервера с минимальной конфигурационной информацией: тип процессора Intel Xeon/Corei7, частота процессора 3000МГц, размер оперативной памяти 12Гб, объем жесткого диска 80Гб.
Вычислительная сеть (LAN сеть) – Ethernet коммутаторы уровня доступа, уровня распределения и уровня ядра, а также Ethernet маршрутизаторы, необходимые для передачи информации.
Сеть хранения данных (SAN сеть) – fiber channel коммутаторы, предназначенные для подключения внешних устройств хранения данных к серверам.
Облачное хранилище данных – технология облачных вычислений с применением закрытой инфраструктуры, которая используется для осуществления резервирования информации, хранящейся на сервере, на котором организована работа системы FLORA. Минимальный объем памяти 50Гб.
Система хранения данных – системы хранения данных с минимальной конфигурационной информацией определяет разработчики приложений по управлению заявками и по управлению запасами на складе.
Рассмотрим работу автоматизированной системы учета заявок и управления складскими запасами FLORA, как части существующей системы управления сервисным предприятием на примере сервисного отдела компании «ИБМ Восточная Европа/Азия».
Разрабатываемая автоматизированная система взаимодействует с другими системами, работающими на сервисном предприятии: системой управления заявками и системой учет запасов на складе (рисунок 4.2.1). Система управления заявками Система учета запасов Модуль управления контрактами Модуль управления заявками Модуль управления складскими запасами Система учета заявок и управления запасами FLORA
Система управления заявками. Данная система в компании «ИБМ Восточная Европа/Азия» реализована в виде приложения RCMS – Retain Call Management System (рисунок 4.2.2, рисунок 4.2.3), которое используют сотрудники отдела приема заявок.
Сотрудники отдела приема заявок принимают заявку и регистрируют ее в системе RCMS при возникновении запроса на решение проблемы, возникшей с IT оборудованием заказчика. Открытие заявки предполагает выполнение следующих этапов: прием заявки, регистрация заявки, сопоставление, исследование проблемы и диагностика IT оборудования, решение проблемы и восстановление работы IT оборудования, закрытие, мониторинг процесса управления заявками. Подробное описание процесса управления заявками рассмотрено в главе 2.
Система учета запасов на складе. Данная система в компании «ИБМ Восточная Европа/Азия» реализована в виде приложения CPPS – Common Parts Process System (рисунок 4.2.4), которое используют сотрудники складского отдела для учета количества запасов на складе.
Сотрудники складского отдела принимают детали от поставщиков и отправляют их заказчику при необходимости решения возникшей проблемы IT оборудования с заменой детали. Учет количества деталей на складе выполняется с помощью внесения изменений в систему CPPS сотрудниками складского отдела.
Существует 2 ситуации, при которых происходит изменение количества деталей на складе: - прием новой партии деталей на склад от поставщиков (рисунок 4.2.5); - отправление необходимого количества деталей на площадку заказчика (рисунок 4.2.6). Прием новой партии деталей на склад от поставщиков. Поставщики предоставляют список деталей сотрудникам складского отдела при поступлении новой партии деталей на склад. Согласно данному списку происходит обновление базы данных системы CPPS.
Отправление необходимого количества деталей на площадку заказчика. Технические специалисты отправляют запрос сервис-менеджеру заявки на доставку необходимого количества деталей на площадку заказчика. Сервис-менеджер через карточку заявки выполняет запрос на отправку деталей (нажимая кнопку «Send SP» и заполняя поле «quantity»). Согласно количеству запрошенных деталей выполняется обновление базы данных системы CPPS, а также обновление текущего количества деталей в карточке детали системы FLORA после отправления деталей на площадку заказчика.