Содержание к диссертации
Введение
1. Актуальность задачи планирования распределения запасов в многоуровневых сетях поставок 9
1.1. Место и роль управления запасами в логистике. Процесс управления запасами 9
1.2. Анализ состояния и тенденций развития теории и практики управления распределением запасов в многоуровневых сетях поставок .. 19
1.3. Проблема распределения запасов в телекоммуникационной отрасли 30
2. Разработка методов и моделей стратегического планирования распределения товаров в многоуровневых сетях поставок 41
2.1. Сетевые и потоковые модели в управлении цепями поставок 41
2.2. Разработка стратегии распределения товаров в звеньях цепи поставок 50
2.3. Разработка стратегии приобретения и продажи товаров в условиях изменяющегося спроса 62
3. Формирование информационной базы и апробация предложенных моделей распределения запасов в многоуровневых сетях поставок 81
3.1. Информационная поддержка процесса принятия решений в сфере управления запасами в многоуровневых сетях поставок 81
3.2. Апробация предложенных моделей распределения запасов в многоуровневых сетях поставок 92
Заключение 119
Список литературы
- Анализ состояния и тенденций развития теории и практики управления распределением запасов в многоуровневых сетях поставок
- Проблема распределения запасов в телекоммуникационной отрасли
- Разработка стратегии распределения товаров в звеньях цепи поставок
- Апробация предложенных моделей распределения запасов в многоуровневых сетях поставок
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В современных условиях рынок предъявляет к каждому субъекту финансово-хозяйственной деятельности достаточно жесткие требования. Повышение эффективности систем распределения является сегодня одной из самых актуальных проблем, стоящих перед руководством любого промышленного предприятия. Разработка методов и моделей стратегического планирования распределения продукции все острее встает перед активно развивающимися торговыми компаниями, нуждающимися как в создании сетей распределения, так и в совершенствовании уже существующей технологии продвижения своей продукции на рынки сбыта.
Значимым элементом системы физического распределения продукции является дистрибутивная сеть, через которую осуществляется распределение материального потока. Построение оптимального плана размещения продукции в звеньях сети распределения оказывает существенное влияние на издержки, возникающие в процессе доведения товаров до потребителей, а через них и на конечную стоимость реализуемого продукта, что, безусловно, является одним из ключевых факторов конкурентоспособности, особенно в условиях мирового финансового кризиса. Обобщение мнений экспертов дает право сообщить о том, что применение логистики позволяет: сократить время движения продукции на 25-45%, сократить повторные складские перевозки в 1,5-2 раза, сократить расходы на автоперевозки на 7-20%, на железнодорожном транспорте - на 5-12%.
В настоящее время получили распространение многоуровневые системы размещения запасов, характерные для дилерских сетей, сетевых ри-тейлеров, транснациональных компаний и технологически сложных производств. На сетевые компании приходится более половины мирового промышленного производства и до 75% продаж готовой продукции.
Для сетевых бизнес-структур и технологически сложных производств характерны следующие особенности:
материальные запасы в них формируются на нескольких иерархических уровнях, соответствующих определенному технологическому этапу производства, либо положению запаса в цепи поставок;
между запасами существует взаимосвязь и взаимозависимость, обусловленная спецификой технологии производства, пространственным размещением объектов логистической инфраструктуры;
имеют место проблема существенной неопределенности спроса, которая приводит к завышенным товарным запасам на складах всех уровней.
Для управления запасами в таких системах не всегда применимы традиционные модели и методы, ориентированные на случай «изолированных запасов» при детерминированном спросе на них, поэтому требует-
ся разработка принципиально новых подходов, учитывающих многоуровневое размещение запасов и неопределенный спрос.
Степень разработанности проблемы. Вопросами теории и практики логистики, проектирования логистических сетей и систем распределения в разное время занимались отечественные ученые - Аникин Б.А., Бережная Е.В., Бережной В.И., Бочкарев А.А., Бобкова В.М., Будрина Е.В., Гаджинский A.M., Горев А.Э., Долгов А.П., Дыбская В.В., Зайцев Е.И., За-лманова М.Е., Иванов Д.А., Королева Е.А., Лукинский B.C., Лукинский В.В., Малевич Ю.В., Миротин Л.Б., Некрасов А.Г., Неруш Ю.М., Плетнева Н.Г., Рыжиков Ю.И., Сидоров И.И., Семененко А.И., Сергеев В.И., Смехов А.А., Ташбаев Ы.Э., Тяпухин А.П., Уваров С.А., Щербаков В.В., а также зарубежные - Бауэрсокс Д.Д., Гатторна Дж., Клосс Д.Д., Ламберт Д.М., Сариуш-Вольский 3., Скворонек Ч., Сток Д.Р., Таха X., Уотерс Д., Шапиро Дж., и др.
Тем не менее, на основании анализа большого числа статей, учебных пособий и монографий, посвященных логистике, можно сделать вывод о том, что, несмотря на появление в последнее время не малого количества аналитических работ в области логистики и управления цепями поставок, методы и модели планирования распределения продукции в многоуровневых сетях поставок не достаточно подробно изучены и проработаны.
Целью диссертационного исследования является совершенствование методического подхода, разработка и апробация моделей оптимального распределения продукции в логистических сетях с учетом заданных ограничений для повышения конкурентоспособности и эффективности управления цепями поставок на стратегическом, тактическом и операционном уровне.
В соответствии с целью исследования в работе были поставлены следующие основные задачи:
провести анализ теории и методологии управления запасами, выявить проблемы практического применения существующих моделей размещения запасов в сети распределения и доказать необходимость их развития;
предложить классификация существующих методов решения задачи о размещении запасов в сети распределения;
предложить концептуальный подход к выбору стратегии размещение запасов в сети распределения;
провести сравнительный анализ различных методов и алгоритмов решения задачи о размещения запасов в сети распределения и предложить алгоритм, позволяющий наиболее эффективно решать данную задачу;
разработать математические модели и методику решения задачи о разработке стратегии приобретения и продажи товаров в условиях изменяющегося спроса;
- провести апробацию предложенных алгоритмов и моделей.
Объектом исследования являются предприятия и организации, участники логистической цепи, осуществляющие распределение товаров.
Предметом исследования являются модели и методы управления логистическими потоками, процессы физического продвижения продукции от поставщика к потребителю.
Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых в области экономической теории, системного анализа, системного проектирования, теории логистики, теории управления, финансового менеджмента. В качестве инструментов исследования в диссертации были применены методы экономического анализа, математической статистики, экономико-математического моделирования и линейного программирования. Проведение необходимых расчетов было осуществлено с использованием электронных таблиц и универсальных математических пакетов.
В работе были также использованы материалы научно-практических конференций, периодической литературы.
Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:
Предложен обобщенный подход к выбору стратегии размещения запасов в сети распределения продукции, позволяющий оптимизировать совокупные затраты, связанные с созданием и продвижением запасов.
Предложена новая постановка задачи о стратегии распределения запасов в многоуровневых сетях поставок в виде модели транспортной задачи с промежуточными пунктами, что позволяет минимизировать затраты на доставку и грузопереработку, в отличие от целевой функции задачи о максимальном потоке, которая максимизирует величину потока в данной сети.
Разработана динамическая многопериодная модель многономенклатурной задачи о стратегии приобретения и продаж товаров в условиях изменяющегося спроса. Численное решение данной задачи позволяет найти оптимальное соотношение между покупаемым, хранимым и продаваемым товаром, приводящее к максимальной величине прибыли.
Разработана стохастическая модель многономенклатурной задачи о стратегии приобретения и продаж товаров в условиях изменяющегося спроса, которая в отличие от динамической модели данной задачи позволяет не только найти оптимальное соотношение между покупаемым, хранимым и продаваемым товаром, но и свести к минимуму рост складских запасов в условиях существенной неравномерности спроса.
Предложен алгоритм разработки стратегии приобретения и продажи товаров в условиях изменяющегося спроса. Реализация данного алгоритма позволяет выбрать оптимальный в конкретных условиях метод решения рассматриваемой задачи.
Теоретическая и практическая значимость диссертационного ис-
следования заключается в разработке методов и моделей распределения запасов в многоуровневых сетях поставок с учетом затрат на доставку и грузопереработку и заданных ограничений; разработке математических моделей многономенклатурной задачи о стратегии приобретения и продаж товаров в условиях изменяющегося спроса. Предложения и рекомендации по применению разработанных моделей и методов логистики могут быть использованы в практической работе руководителей предприятий и их структурных подразделений, менеджеров и специалистов в области логистики, а также аналитиков и консультантов.
Апробация результатов. Основные положения и результаты диссертационного исследования были доложены на конференциях: VIII Международная научно-практическая конференции «Логистика: современные тенденции развития», СПбГИЭУ, 16-17 апреля 2009 г.; IX Международная научно-практическая конференции «Логистика: современные тенденции развития», Санкт-Петербург, СПбГИЭУ, 15-16 апреля 2010 г.; VI Международной научно-практической конференции «Логистика - евразийский мост», г. Красноярск , Красноярский государственный аграрный университет, 2-3 марта 2011 г. и получили положительную оценку. Ряд предложенных в диссертационном исследовании методов планирования распределения запасов прошли апробацию в компании «ПРОСТОР Телеком».
Публикации по теме диссертации. Всего по теме диссертационного исследования опубликовано 9 научных работ общим объемом 1,85 п.л.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.
Анализ состояния и тенденций развития теории и практики управления распределением запасов в многоуровневых сетях поставок
Наиболее распространенными методами решения данной задачи являются: метод пропорционального распределения товаров в сети, метод DRP, метод максимального потока. Рассмотрим возможности данных методов как инструментов планирования.
В методе пропорционального распределения товаров необходимо определить рекомендуемый объем запаса товара в каждом звене сети распределения, фиксируемый в виде норматива запаса на складе производителя, на складах филиалов и в собственных розничных точках продаж. Расчет такого норматива должен основываться на определении страхового запаса и средней нормы текущего запаса.
Разница между значением норматива запаса и его фактическим остатком определяет потребность склада в восполнении запаса. Сумма потребностей всех звеньев в восполнении запаса определяет общую потребность сети в материальном ресурсе.
Определение объема поставки материального ресурса в /-е звено сети распределения Ah ед., проводится по следующим формулам: = А + Ы+Ы (7,+е,) хД. (1.1) ИЛИ = +Z(//+6,)V- —(//+а). с1-2) ; ZA 1=1 (=1 где A — общий объем товара, подлежащего распределению, ед.; /, - фактический остаток запаса в /-м звене сети распределения, ед.; 2, - запас в пути (транспортный или транзитный запас) по /-му звену сети распределения, ед., Д - потребность і-го звена сети распределения, ед.
Метод пропорционального распределение товара позволяет определить объем поставки в звено сети на основе учета остатков товара на складе и нормативов запаса на складах или прогноза значения потребления. При этом получаемые результаты ориентированы на необходимость пропорционального (относительно потребления и наличного остатка материального ресурса) размещения запасов в звеньях сети распределения.
Метод пропорционального распределение товара не учитывает такие факторы как фактические мощности поставщиков, распределительных центров (складов), перевозчиков и других логистических посредников, стратегические приоритеты развития сети распределения, поэтому не может быть использован в качестве инструмента стратегического планирования.
Метод DRP {Distribution Resource Planning — планирование распределения ресурсов) - это календарный план пополнения запасов на всех уровнях распределительной сети. Его процедура и логика аналогична MRP {Material and Manufacturing Resource Planning — планирование ресурсов производства). DRP решает следующие вопросы: — определение общих потребностей, которые равны объемам спроса или прогнозам продаж; - поддержание минимальных уровней запасов, необходимых для удовле творения покупательского сервисного спроса; — определение точного времени выполнения, или продолжительности выполнения; - определение структуры распределения. Структура DRP. При использовании DRP исходят из того, что общие потребности определяются на основе предполагаемого спроса. Чистые потребности определяются путем выявления имеющихся запасов и уменьшения в результате этого величины общих потребностей. Процедура DRP начинается с прогноза на уровне розничных торговцев (или с более удаленной точки распределительной сети, с которой начинается снабжение).
Процедуры расчетов в DRP являются рутинными, расчеты выполняются при помощи компьютера. Компьютерные расчеты чистых потребностей всегда начинаются с самых верхних уровней и идут вниз, в направлении самых низких уровней. Как и в случае с MRP запасы просматриваются с целью оценки их наличия для удовлетворения спроса. При этом условии запас будет пополняться тогда, когда в этом есть необходимость.
Распределение. Традиционная сеть DRP известна как вытягивающая система, управляемая сверху или на уровне розничной торговли, подающая заявки на пополнение запаса. Размещение осуществляется верхним уровнем управления исходя из имеющихся запасов, и после проведения необходимых мероприятий, приводящих к повышению экономичности доставки. Эти мероприятия могут включать изменения транспортируемых количеств, загружаемых в грузовой автотранспорт или тару. Вытягивающая система имеет три ощутимых проблемы. Во-первых, вытягивание часто искажает последовательность уровней в сети. Во-вторых, каждое отдельное размещение осуществляется независимо от требований, определяющих другие размещения. В-третьих, осуществляемые размещения игнорируют стратегические приоритеты развития сети распределения, статус поставщиков и логистических посредников в распределении. Поэтому, метод DRP также не может быть использован в качестве инструмента стратегического планирования сети распределения.
В качестве инструмента стратегического планирования сети распределения наибольшей ценностью обладает метод максимального потока. Задача о максимальном потоке относится к классу задач оптимизации на графах. Сформулируем задачу о распределении товаров в цепи поставок как задачу о максимальном потоке и дадим ее частную математическую постановку. Исходные данные: G=(V,E,h) — ориентированный сетевой граф; V={vi,v2)...,vn} - конечное множество вершин (звеньев (посредников) в сети распределения); Е={е],е2,...,ет} - конечное множество дуг (прямых связей между звеньями в сети распределения); h - весовая функция дуг; Cij=h(vj,Vj) - пропускная способность дуги (v y,), ед. товара/ед. времени. Вводим целочисленные неотрицательные переменные Хф которые интерпретируются как величина потока товаров, проходящего по дугам сети от z-го до у -го звена, ед. товара/ед. времени. Требуется определить максимальную величину потока товаров, проходящих по каждому участку сети от начального до конечного пункта, т.е. пропускную способность сети распределения.
Проблема распределения запасов в телекоммуникационной отрасли
В первой главе (см. раздел 1.2) показано, что численное решение задачи о максимальном потоке в сети распределения позволяет осуществлять планирование мощности и пропускной дистрибутивной сети, но не дает ответа на главный вопрос — как должен быть перераспределен поток товаров в сети распределения, чтобы стоимость доставки товаров к потребителю была бы минимальной? По нашему мнению, для ответа на данный вопрос необходимо сформулировать задачу о распределении запаса в звеньях цепи поставок как транспортную задачу с промежуточными пунктами. Рассмотрим частную содержательную и математическую постановка данной задачи в контексте проблемы распределения запасов в звеньях цепи поставок.
Введем следующие условные обозначения: J— множество номеров вершин (посредников в цепи поставки), в которые товар может быть доставлен от k-н вершины; / — множество номеров вершин (посредников в цепи поставки), из которых товар может быть доставлен в к-ю вершину; c,-j - пропускная способность дуги (v„v7), ед. товара/ед. времени , С; j - стоимость доставки единицы товара от /-и доу-й вершины (от /-го доу -го посредника в цепи поставки), ден. ед.; S, - исходное предложение /-го поставщика (посредника в цепи поставки), ед. товара; Dj - исходный спросу-го потребителя (посредника в цепи поставки), ед. товара; Тк — величина «чистого запаса» товара, равная объему исходного предложения или исходного спроса, ед. товара; В - величина «буферного запаса», равная величине суммарного предложения в цепи поставки, ед. товара; Xij объемы поставок товара от /-го до у -го посредника в цепи поставки, ед. товара.
Требуется определить оптимальный план распределения товара в звеньях цепи поставки, приводящий к минимуму суммарные затрат на доставку и грузопереработку для фокусной компании (компании товаропроизводителя).
Следует отметить, что термин «буферный запас» обозначает общий запас в каналах сферы обращения {business stock), включающий запасы в пути и запасы на предприятиях торговли, а термин «чистый запас» обозначает чистую потребность в товарах соответствующего звена цепи поставок [152, с. 411-416].
Частная математическая постановка данной задачи может быть сформулирована следующим образом. Требуется вычислить переменные Хф обращающие в минимум линейную форму EZc y .y- min; (2.5) iel jeJ при ограничениях: Г 2 ,-у =S ., V/ є/; x,y=D,.,V/G./; iel J Z ftJ+ w=rft+2 ,V,-G/; (26) Y,xi,k+xk,k=B vJ eJ iel 0 хіу си, V/є/, Vy є J; xu є N u {0}, Vz є /, V/ є J. Первая и вторая строки в системе ограничений (2.6) представляют собой, соответственно, ограничения по предложению и по спросу для исходных пунктов отправления и назначения. Третья строка в системе (2.6) представляет собой ограничение по предложению для промежуточных пунктов и требует, чтобы предложение промежуточного пункта было равно сумме величин «чистого» и «буферного запаса». Четвертая строка в системе (2.6) представляет собой ограничение по спросу для промежуточных пунктов и требует, чтобы спрос промежуточного пункта равнялся величине «буферного запаса». Пятая и шестая строки в системе (2.6) представляют собой ограничения, накладываемые на переменные ху. Переменные x,j должны быть неотрицательными целочисленными величинами и не должны превышать пропускные способности дуг сц исходного сетевого графа.
В работе А.Н. Стерлиговой [150] предложен алгоритм решения задачи о стратегии распределения товаров в звеньях цепи поставки как задачи о максимальном потоке в сети и приведен пример численного решения данной задачи. Воспользуемся этим численным примером для того, чтобы сравнить два альтернативных подхода к решению задачи о распределении товаров в звеньях цепи поставки.
Схема движения материального потока в сети распределения Каждое звено сети распределения, обозначенное на рис. 2.2, имеет входящий и выходящий материальный поток. Каждое звено сети распределения имеет пропускную способность, которая может быть выражена объемом производственной мощности, плановой потребностью (спросом) потребителей или емкостью рынка.
Входным и выходным потокам на рис. 2.2 даны буквенные обозначения, связанные с парами вершин, определяющими начало и завершение соответствующего потока. Так, например, входной поток склада готовой продукции имеет обозначение (а, Ь), поскольку начальная вершина этого потока -звено «Производство» — обозначено «я», а конечная вершина — звено «Склад готовой продукции» — обозначено «6».
Количественно движение материальных ресурсов в сети представлено на рис. 2.3. Здесь заданы значения пропускной способности ребер исходного сетевого графа, определенные на основе данных о производственной мощности, плановой потребности или емкости рынков соответствующих звеньев сети.
Разработка стратегии распределения товаров в звеньях цепи поставок
Быстрое развитие информационных технологий (ИТ), которые состоят из информационных систем (ИС) и телекоммуникаций, повлияло на все аспекты бизнеса, не только на управление цепями поставок. Дж. Шапиро в своей монографии [174, с. 54] отмечает, что «в течение 1990-х годов, продажи ИТ возросли до таких размеров, что эта отрасль стала самой большой в США, превосходя такие отрасли, как строительная, пищевая,, автомобилестроительная».
Создание и управление корпоративной базой данных облегчается с внедрением и использованием на предприятии широко известной информационной системы планирования ресурсов предприятия {Enterprise Resource Planning - ERP). Эта система обеспечивают взаимосвязь базы данных во всей компании, поэтому облегчает интеграцию деятельности систем снабжения, производства и распределения. Данная система включает модули прогнозирования спроса, управления проектами, затратами, кадрами, финансовой деятельностью, инвестициями и др.
Система ERP включает аппаратное, техническое и программное обеспечение, которое облегчает прохождение транзакционных данных в компаниях, связанных с производством, логистикой, продажами и человеческими ресурсами. В принципе, все деловые прикладные программы компании, находясь на общей платформе, интегрированы в единую систему, которая имеет доступ к централизованной базе данных. Общие и совместимые информа \ t ционные поля базы данных используются всей компанией. Кроме того, данные записываются в базу данных только один раз, обеспечивая их использование во всех совместимых программах.
При претворении в жизнь системы ERP во многих компаниях появляются неожиданные трудности. В журналах появляются многочисленные статьи, предлагающих различные способы того, как избежать головной боли. Даже когда внедряемый проект хорошо разработан, результат может быть неожиданным из-за присущего ограничения современных систем ERP. Они включают следующее: — обязательное соответствие — система ERP навязывает жесткие требования к данным и обработке, которые зачастую-запрещают принятый способ управления бизнесом; — невозможность приобретать программное обеспечение у многочисленных поставщиков — компания не может интегрировать модули, включая системы моделирования, приобретенные у многочисленных поставщиков с закрытыми системами ERP, приобретенными у первоначального поставщика; — несовместимость системы ERP с системой поставок — компания не может просто интегрировать базу данных системы поставок с поставщиками и потребителями, особенно теми, кто не в состоянии приобрести ERP.
Современное мнение заключается в том, что эти проблемы будут преодолены при использовании новых систем ERP, которые будут модульными и дадут возможность использования глобальной сети. Индивидуальные модули для управления транзакционными данными и моделирования анализов, часто совершенствованных третьим лицом (поставщиками), будут соединены в системах ERP, использующих программное обеспечение средней сложности, которое обеспечит стандартный интерфейс для модулей.
Быстрый рост в электронной торговле увеличивает недостаток закрытых систем ERP. Ожидается, что подстегиваемый Интернетом реинжиниринг потребует интеграции бизнес процессов в пределах компании. Модули гибких систем ERP будут обязательной частью для установления информацион 84 ных систем предприятия для системы поставок, состоящей из нескольких компаний различных размеров и уровней развития. Кроме того, так как электронная торговля еще очень молода, Интернет компании будут нуждаться в модифицировании их систем ERP с появлением новых условий.
Передача информации через Интернет характеризуется общедоступностью, низкой ценой использования и высокой скоростью. Эти черты - результат развития за последние годы компьютерных сетей, улучшения скорости, способностей сохранения данных, программного обеспечения, техники отображения информации и интерфейсов. Соединение людей и компаний посредством электронной коммерции (e-commerce) открывает новые рыночные возможности, а также новые процессы улучшения управления системой поставок. Стремительно развивается концепция прямой торговли товарами через Интернет, такими как одежда, бакалея и персональные компьютеры, основанная на принципе работы «бизнес — потребитель» (В2С). «Бизнес - бизнес» (В2В) коммуникации через Интернет также быстро развиваются.
Развитие получили электронные рынки, где покупатели и продавцы участвуют в аукционах товаров и услуг. Цель этих аукционов состоит в повышении рентабельности через интеграцию и коммуникации. Интеграция -сбор большого количества покупателей и продавцов. Коммуникации — динамический процесс, где покупатели могут связаться с продавцами, предлагающими продукты, которые им необходимы. Это развитие предполагает возможные возникновения местных рынков для промышленных товаров и услуг, включающих обусловленное контрактом производство и транспортировку, что серьезно повлияет на стратегии системы поставок во многих отраслях.
Развитие.ИТ и уровень их практического применения в логистике напрямую связаны с изменениями в рыночной экономике. Рынок постоянно усложняется, интегрируя требования потребителей и формируя на каждом последующем этапе новые, дополнительные услуги. Реакцией компаний на эти требования являются различные мероприятия, включая применение информационных систем, обеспечивающие необходимый уровень конкурентоспособности. На рис. 3.1 представлена качественная картина динамики развития рынка логистических услуг, где требования потребителей сопоставлены с вытекающими из них приоритетами развития компаний и с информационными системами обеспечения комплексной автоматизации управления.
Апробация предложенных моделей распределения запасов в многоуровневых сетях поставок
Общая чистая прибыль в зависимости от выбранной стратегии управления уровнем запасов Анализ данных, представленных в табл. 3.11 и на рис. 3.6 - 3.7, позволяет сделать ряд выводов. Во-первых, оптимальным решением в отношении стратегии управления уровнем запаса является выбор стратегии минимизации запаса. В данном случае общая чистая прибыль составляет 1582,4 тыс. руб., что на 336,8 тыс. руб. или на 27,0% больше, чем в случае применения стратегии оптимизации запасов, и на 1175,7 тыс. руб. или в 2,9 раза больше, чем в случае применения стратегии максимизации запасов. Во-вторых, используемая в компании «ПРОСТОР Телеком», стратегия оптимизации запасов показывает свою недостаточно высокую эффективность. Очевидно, что неэффективность данной стратегии связана с необходимостью поддержания избыточных остаточных запасов по рассматриваемым позициям ТМЦ при относительной стабильности спроса на них. В-третьих, применение стратегии максимизации запаса целесообразно только в случае, если клиент не может ждать, что требует немедленной выдачи его заказа из запасов. Обращает на себя внимание также то, что продажи в случае использования стратегии максимизации запасов ниже, чем в других случаях. Поскольку, при реализации данной стратегии продажи осуществляются только из запасов, то в январе продажи не достигают своей верхней границы, т.к. суммарный начальный запас рассматриваемых позиций ТМЦ, составляющий 27705 м, значительно ниже суммарного спроса на данные позиции, который составил в январе 51105 м (см. табл. 3.10, строки 5 и 7).
Проведенные в третьей главе исследования позволяют сделать следующие выводы и обобщения.
Во-первых, проведенный анализ применения информационных систем класса APS, ERP и SCEM в управлении цепями поставок позволяет сделать вывод о том, что для эффективной поддержки, принятия управленческих per шений в цепи поставок информационная система должна быть состыкована с бизнес целями организации и строится на основе эффективной архитектуры, способствующей ее внутренней (в рамках организации) и внешней (в рамках цепи поставок) интеграции.
Во-вторых, проведен анализ основных концепций (методик) планирования в логистике, который позволяет сделать вывод о том, что инструментарий современных методик планирования базируется на математических методах и алгоритмах, среди которых в качестве инструмента стратегического планирования следует выделить, прежде всего, исследование операций, в т.ч. математическое программирование.
В-третьих, разработана индивидуальная постановка задачи о стратегии приобретения и продаж в условиях изменяющегося спроса для компании «ПРОСТОР Телеком» (3.1)-(3.2). Нахождение численного решения данной задачи позволяет сделать обоснованный выбор стратегии управления уровнем запаса, а также определить оптимальное соотношение между объемами приобретаемого, хранимого и продаваемого товара, при которых обеспечивается максимальная прибыль. Таким, образом, в результате проведенного вычислительного эксперимента подтверждена эффективность применения разработанной модели на практике.
Внешняя среда, в которой осуществляются логистические операции, постоянно претерпевает изменения под воздействием изменения рынка и условий конкуренции. Для того чтобы своевременно и адекватно реагировать на эти изменения, любой компании нужна методология систематического планирования, проектирования и реинжиниринга логистической системы, позволяющая учитывать сложившиеся обстоятельства и оценивать, возможные альтернативы ее развития. Данная методология, получившая название управление цепями поставок, требует развития соответствующего инструментария.
В диссертации разработаны методы и модели прикладного характера, предназначенные для планирования распределения продукции в многоуровневых сетях поставок.
Основные результаты проведенного исследования состоят в следующем: - проведен анализ теории и методологии управления запасами, выявлены проблемы практического применения существующих моделей размещения запасов в сети распределения и доказана необходимость их развития; - предложена классификация существующих методов решения задачи о размещении запасов в сети распределения; - предложен концептуальный подход к выбору стратегии размещение запасов в сети распределения; - проведен сравнительный анализ различных методов и алгоритмов решения задачи о размещения запасов в сети распределения и предложен алгоритм, позволяющий наиболее эффективно решать данную задачу; - разработаны динамическая и стохастическая математические модели задачи о разработке стратегии приобретения и продажи товаров в условиях изменяющегося спроса; - разработана индивидуальная постановку задачи о стратегии приобретения и продаж в условиях изменяющегося спроса для компании «ПРОСТОР Телеком» и проведен вычислительный эксперимент, подтверждающий эффективность применения разработанной модели на практике.
Полученные результаты и выводы, на наш взгляд, далеки от совершенства, но в то же время могут быть полезны как для научных работников, так и для практиков, осуществляющих планирование распределения продукции в многоуровневых сетях поставок.
