Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ существующих подходов, моделей и стратегий управления запасами и оценка их адекватности нестационарному рынку 12
1.1. Определение направлений исследования 12
1.2. Сравнительный анализ подходов к управлению запасами 13
1.3. Анализ теоретических моделей и стратегий систем управления запасами и оценка корректности их практического применения
1.3.1. Задачи системы управления запасами и существующие китерии её эффективности 20
1.3.2. Состав и модели издержек 28
1.3.3. Модели и стратегии систем управления запасами 32
1.3.4. Современные практические подходы к управлению запасами 42
1.4. Основные результаты, выводы и формулировка задач исследования 50
Глава 2. Выбор стратегии, структуры и параметрический синтез системы управления запасами 54
2.1. Установление адекватного критерия эффективности системы управления .54
2.2. Выбор стратегии и структуры системы управления запасами в условиях стохастической нестационарной среды 62
2.3. Определение метода параметрического синтеза стохастической системы управления 64
2.4. Построение имитационной модели системы управления запасами в среде Matlab 6.5/ Simulink 5.0 65
2.5. Параметрический синтез системы управления
2.5.1. Определение вида исследуемых законов распределения спроса и диапазонов значений их рабочих параметров 73
2.5.2. Оптимизация страхового запаса в частном случае и оценка экономической эффективности работы системы по затратному и потребительскому критериям 75
2.6. Краткие выводы по второй главе 80
Глава 3. Определение условий корректного применения синтезированной системы управления 83
3.1. Анализ эффективности системы управления запасами при различных моделях внешней среды 84
3.1.1. Оценка чувствительности области оптимальных решений к изменениям параметров распределения спроса и расчёт дополнительных издержек управления запасами 84
3.1.2. Оценка совместного действия стохастичного спроса и предложения на условия совместимости требований потребителей и производителей 96
3.2. Анализ эффективности системы при вариации параметров её критериев 100
3.2.1. Оценка чувствительности параметров управления к изменению составляющих затратного критерия 100
3.2.2. Оценка влияния вариации требований потребителей на размер дополнительных затрат управления запасами 102
3.2.3. Оценка совместного влияния вариации затратного и потребительского функционалов цели на параметры оптимального управления запасами 106
3.3. Выводы по третьей главе 107
Заключение
Библиографический список
- Анализ теоретических моделей и стратегий систем управления запасами и оценка корректности их практического применения
- Современные практические подходы к управлению запасами
- Построение имитационной модели системы управления запасами в среде Matlab 6.5/ Simulink 5.0
- Оценка совместного действия стохастичного спроса и предложения на условия совместимости требований потребителей и производителей
Введение к работе
Актуальность темы. На сегодняшний день для большинства отечественных предприятий одной из ключевых задач развития и повышения эффективности является управление оборотным капиталом.
Материальной составляющей оборотного капитала являются ресурсы или запасы. Эффективное управление ими предполагает оптимизацию товародвижения путём создания системы управления запасами (СУЗ).
Сегодня управление запасами – это одно из важнейших средств обеспечения конкурентоспособности и повышения рентабельности бизнеса просто потому, что в запасы вкладываются значительные денежные средства, это основа получения прибыли и основная проблема ежедневного контроля. Поиск методов рациональной организации различных аспектов товародвижения и, в частности, запасов до сих пор остается главной задачей для многих организаций во всём мире.
В связи с тем, что каждый рынок товаров имеет свои особенности, для любого предприятия организация системы управления запасами, включающая задачу выбора поставщика, является самостоятельным решением. Оно способствует снижению существенной составляющей издержек предприятия – суммарных издержек управления запасами. Одновременно решается другая, ещё более важная задача – исключается возможность возникновения дефицита продукции или невыполнения требований потребителя (заказчика) по срокам, комплектности поставок и другим параметрам товародвижения, которые, в конечном счете, могут спровоцировать «уход потребителя». В обоих случаях, речь идет об оптимизации управления товародвижением или запасами.
В области разработки единой теории управления запасами на сегодняшний день существуют три основные проблемы. Первая заключается в том, что, несмотря на существование глобальной постановки задачи оптимизации управления запасами предприятия, её общее решение до сих пор не найдено. В качестве традиционного инструмента специалисты использовали стоимостные критерии. На практике глобальная оптимизация подменяется поиском локальных экстремумов – издержек складирования, транспортировки, хранения и других составляющих процесса движения ресурсов.
Вторая проблема заключается в том, что в рамках классического (затратного) подхода не существует единого, объединяющего показателя, характеризующего экономическую эффективность управления запасами предприятия в целом. Хорошо известно, что если управление ими эффективно по одному или нескольким из известных и широко используемых показателей, таких как величина издержек, рентабельность, прибыль, оборачиваемость, уровень обслуживания и других, нельзя сделать вывод как об его эффективности в смысле остальных критериев, так и об общей эффективности. К тому же, часто повышение эффективности по одним показателям приводит к ухудшению других характеристик СУЗ.
В то же время, стало понятным, что затратный подход должен использоваться параллельно с учётом мнения потребителей, поскольку именно рынок определяет, в конечном счёте, необходимый уровень запасов. Считается, в связи с этим, что необходимо перераспределить запасы так, чтобы снизить издержки связанные с их хранением и, одновременно, минимизировать потери, обусловленные их отсутствием. Как показывают результаты систематических исследований рынка, прибыльность бизнеса сегодня намного существеннее зависит от числа лояльных потребителей, чем от экономии издержек на удовлетворение их требований. Необходимо учесть также, что СУЗ, синтезированная по таким критериям, имеет особенный характер и требует тщательной разработки и исследования.
Нельзя не заметить, что нахождение оптимального решения в общем случае принципиально недостижимо, поскольку потребительские цели, как правило, противоречат целям производителей. Поэтому синтез эффективных систем управления запасами должен обязательно включать решение задачи векторной оптимизации СУЗ путём поиска квазиоптимальных решений. Последнее является третьей, наиболее сложной методологической проблемой синтеза таких систем.
В странах с рыночной экономикой, к которым сегодня относится и Россия, решение осложняется факторами, заложенными в существе самой рыночной системы. К ним относятся: непостоянство спроса, обилие товаров, широкий и постоянно обновляющийся ассортимент запасов и товаров. К тому же введение одновременного учёта требований потребителей и производителей в практику деятельности отечественных предприятий часто тормозится отсутствием конкурентных рынков поставщиков и стабильных потребительских сегментов.
Наконец, решение указанных проблем осложняет всё ещё недостаточная исследованность теории и практики построения эффективных систем управления запасами на предприятиях. С учетом специфики предпринимательской среды в России, становится очевидной необходимость создания новых методик управления оборотным капиталом предприятия и, в том числе, запасами, как его главной составляющей. Всё это свидетельствует об актуальности разработки избранного направления в рамках диссертационной работы.
Цель исследования состоит в разработке критериев, моделей и методик принятия решений, которые бы обеспечивали синтез наиболее эффективной системы управления запасами для предприятия, функционирующего в условиях стохастического рынка.
В соответствии с целью исследования в диссертационной работе определены следующие задачи:
1. Исследование и оценка возможности одновременного удовлетворения требований, как потребителей, так и производителей при синтезе эффективной СУЗ.
2. Изучение существующих критериев экономической эффективности, методов и моделей СУЗ, оценка корректности их практического применения для решения искомой задачи, а также выбор рабочего варианта структуры СУЗ и определение методов исследования её эффективности.
3. Проведение анализа эффективности работы выбранной системы и определение рациональных параметров управления в реальных рыночных условиях.
4. Определение условий корректного использования синтезированной СУЗ при вариации формы и параметров законов распределения спроса, а также при изменении степени значимости требований потребителей и производителей, и, как следствие, оценка степени универсальности полученных результатов.
Объектом диссертационного исследования являются промышленные предприятия, функционирующие на современном российском стохастическом рынке.
Предметом исследования является процесс управления запасами предприятия в условиях существенной случайной компоненты параметров спроса, а также методы решения задачи повышения его эффективности.
Теоретической и методологической основой исследования служит теоретический аппарат ряда фундаментальных и прикладных наук: общая теория систем, труды в области прикладного использования теории системного анализа и управления, положения экономической теории, работы по исследованию рыночного спроса, работы и исследования по теории управления запасами, математической статистики и методов статистического моделирования. Исследование опирается на труды и важнейшие положения известных авторов: Котлера Ф., Чеботарева А.А., Первозванского А.А., Лотоцкого В.А., Менделя А.С., Уотерса Д., Риггса Дж., Бауэрсокса Д.Дж., Уайтина Т., Хедли Дж., Миротина Л., Сергеева В.И., Неруша Ю.М., Шеремета А.Д., Новикова Д.Т., Стерлиговой А.Н., а также представителей уральской экономической школы: Баева И.А., Баева Л.А., Бутрина А.Г., Каточкова В.М., Дзензелюк Н.С., Тарасова Ю.Н. и других.
Научная новизна работы
В диссертации сформулированы и обоснованы следующие результаты исследования, обладающие научной новизной и являющиеся предметом защиты.
1. Подтверждена противоречивость требований потребителей и производителей, что на практике приводит к необходимости поиска квазиоптимальных решений. Показано, что логичным здесь является применение метода приоритета важнейшего критерия, в качестве которого выбран рыночный критерий обеспечения минимума числа дней дефицита как количественной цели стратегического характера. Доказана возможность её достижения в реальных рыночных условиях функционирования российских предприятий без дополнительных затрат относительно минимума суммарных издержек управления (пункт 15.15 паспорта специальностей ВАК РФ).
2. Выявлено, что аргументом в пользу применения критерия минимизации суммарных издержек управления запасами, является тот факт, что к нему сводится критерий максимизации рентабельности запасов (пункт 15.15 паспорта специальностей ВАК РФ).
3. Доказано, что при одновременном учёте требований потребителей и производителей и вероятной изменчивости спроса наиболее эффективно в условиях неопределённости функционирует адаптивная структура СУЗ с раздельным формированием оптимального размера запаса, которая была реализована в среде программного продукта МАТLAB 6.5/Simulink 5.0 (пункты 15.1 и 15.4 паспорта специальностей ВАК РФ)
4. Выявлено, что при росте стохастичности спроса и/или при более высоком уровне удовлетворённости потребителей содержание дополнительного страхового запаса приводит к значительному росту издержек на его содержание, только когда средняя интенсивность спроса высока (пункт 15.15 паспорта специальностей ВАК РФ).
Практическая значимость работы
К практическим результатам проведенного исследования могут быть отнесены следующие.
1. Экспериментально доказано, что при построении реализуемых эффективных СУЗ противоречивые цели потребителей и производителей на практике могут оказаться совместимыми и определены соответствующие области, где требования потребителей и производителей не конфликтуют. В этих условиях, оптимизация СУЗ в соответствии с требованиями потребителей не только не приводит к росту издержек, но должна обеспечивать получение дополнительной прибыли в стратегической перспективе.
2. Найдены рабочие характеристики и параметры управления страховым запасом для конфликтной и бесконфликтной областей взаимодействия затратного и потребительского критериев.
3. Построены зависимости, отражающие уровень дополнительных издержек управления запасами как функции от среднегодового числа дней дефицита и коэффициента вариации спроса, которые могут быть использованы как рабочие характеристики управления запасами для широкого класса законов распределения спроса.
4. Установлены условия тождественности критериев рентабельности запасов и суммарных издержек управления ими.
5. Уточнена структурная модель СУЗ, адаптивная к параметрам спроса и поставок.
6. Выявлены области корректного применения синтезированной адаптивной СУЗ для широкого диапазона моделей вариаций параметров и законов стохастического спроса и параметров её эффективности, отвечающих реалиям российского рынка.
7. Используемая в работе статистическая динамическая модель СУЗ реализована в среде программного продукта MATLAB 6.5/Simulink 5.0, имеющего широкий круг пользователей, что в дальнейшем обеспечит её простое освоение и применение в практике деятельности российских предприятий.
Апробация и реализация работы
Основные теоретические выкладки и практические результаты диссертационной работы докладывались на на 5-й Всероссийской научно–практической конференции с международным участием «Новые тенденции в экономике и управлении организацией», в 2006 г. в УГТУ-УПИ (г. Екатеринбург), а также на ежегодных научных конференциях кафедры «Экономика и управление проектами» Южно-Уральского государственного университета в 2003–2007 гг.
В качестве основного инструмента апробации основных результатов, полученных в процессе исследования применялось статистическое динамическое имитационное моделирование в среде программного продукта MATLAB 6.5/Simulink 5.0.
Методические положения и результаты исследования внедрены в коммерческую деятельность ООО «Коркинский стекольный завод», что подтверждено справкой о внедрении.
Публикации
По теме диссертационной работы опубликовано 6 печатных работ, общим объёмом 1,8 п.л., в том числе 2 публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, в которых автору принадлежат основные положения настоящего исследования.
Объём и структура работы
Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения и двух приложений. Текст работы изложен на 128 страницах, содержит 38 рисунков и 7 таблиц. Список литературы состоит из 88 источников, из них 15 на английском языке.
Анализ теоретических моделей и стратегий систем управления запасами и оценка корректности их практического применения
В условиях развитого рынка потребности в товарах и материалах постоянно изменяются в промежутке времени между началом поставок и использованием компонентов. Это приводит к ситуации, когда сроки реализации могут быть отодвинуты из-за того, что от поставщиков поступают продукты, в которых нет больше необходимости, в то время как не хватает других товаров для выполнения текущих заказов клиентов. Именно поэтому задача создания современной системы управления товародвижением, как отмечается в [54], является актуальной для разнопрофильных предприятий или их подразделений, относящихся к различным звеньям товарооборота.
Кроме того, запасы влияют на издержки предприятия, состав и структуру оборотных средств, платежеспособность и ликвидность и являются индикатором его конкурентоспособности. Поскольку большая роль системы управления запасами на предприятии очевидна, то стоит обратить внимание на основы, необходимые для обеспечения эффективности её функционирования.
Система управления запасами, удовлетворяющая современным рыночным условиям, должна базироваться на трех подсистемах: информационной (включающей в себя организацию сбора и доставки информации о деятельности фирмы в виде, пригодном для обработки), аналитической (целью которой является оценка и анализ отдельных этапов товародвижения, анализ объема товарооборота, его товарной структуры и ассортимента и пр.) и управленческой (принятие управленческих решений на основе аналитических данных). Именно поэтому современный подход к изучению процессов управления, в том числе и в экономике, рекомендует рассматривать задачу управления запасами с позиций системного подхода, который предполагает анализ и изучение среды функционирования объекта и изучение самого объекта в динамике и вз аи мо действии. Важно также отметить, что на практике принятая сегодня схема взаимоотношений с микросредой, то есть с поставщиками и потребителями фактически объединяет два часто искусственно противопоставляемых ранее в теории подхода — классический (затратный) и новый, основанный на мнении потребителей. В последнее время эта точка зрения, получившая статус маркетинговой логистики, становится все более распространённой.
В рассматриваемом случае рынок является элементом внешней нестационарной среды, а для синтеза системы управления запасами необходимо выбрать её рациональную структуру и определить такие ее параметры, которые позволяют адаптироваться в указанной среде. Исходя из вышеизложенного, на данном этапе просматриваются следующие направления исследования: сопоставление основных затратного и потребительского подходов и оценка их одновременной применимости к управлению запасами современного предприятия; анализ существующих методов, стратегий и моделей, а также критериев управления запасами и оценка адекватности их применения в существующих условиях, учитывая особенности нестационарного рынка России; разработка приемлемых моделей стратегий и систем управления запасами продукции, реализуемой в условиях нестационарной среды (рынка); выявление граничных условий, формулирующих области корректного применения альтернативных критериев векторной оптимизации СУЗ. Каждое из намеченных направлений, несомненно, должно рассматриваться с современных позиций и учитывать опыт предыдущих исследований данного вопроса. Для успешного функционирования экономики в рыночных отношениях немаловажное значение имеют те отрасли знаний, которые занимаются проблемами рынка, а также проблемами движения продукции от изготовителей до потребителей. К этим отраслям знаний следует отнести логистику (логистические технологии) и маркетинг. Согласно рассуждениям, приведённым в [11], сущность концепции маркетинга заключается в управлении (планировании, организации и контроле) производством, продвижением на рынок и реализацией продукции, ориентированном на спрос (на нужды потребителя продукции) как первоисточник стратегического преимущества предприятия.
Сущность концепции логистики заключается в управлении (планировании, организации и контроле) материальными, информационными и иными потоками, ориентированном на эффективное использование потенциальных возможностей, средств и усилий для решения комплекса задач по физическому перемещению продукции внутри предприятия и во внешней среде с целью удовлетворения потребностей покупателей в транспортно-экспедиционных услугах и снабженческо-сбытовых работах. Главное внимание при этом уделяется эффективности управления потоками в плане минимизации соответствующих функциональных затрат. Этот подход использовался гораздо раньше, в теории управления запасами, возникшей ещё до появления логистики.
Не смотря на то, что концепции имеют принципиальные различия, и в той, и в другой концепции четко выделяется приоритетная роль потребителей, а не производителя. По мнению таких авторов как [30, 32, 68], по целям и решаемым задачам логистика и маркетинг, в сущности, представляют собой части единого процесса — процесса удовлетворения нужд потребителей.
Следует также отметить, что в настоящее время по вопросу оценки взаимосвязи маркетинга и логистики и их приоритетной роли специалисты делятся на три группы.
Одни считают, что логистика возникла и имеет право на существование лишь как раздел теории маркетинга, так как принято считать, что в 1960-х годах из концепции маркетинга выделился круг проблем, связанных, во-первых, с физическими процессами обеспечения ресурсами (материальными, энергетическими, трудовыми) субъектов хозяйствования, а во-вторых, с рационализацией опять-таки физических процессов сбыта в условиях растущей конкуренции.
Современные практические подходы к управлению запасами
Системы с периодическим контролем остатков используются в случае невозможности осуществлять постоянный контроль. Они менее затратны, но имеют недостатки, например, больший средний уровень запаса. В настоящее время они применяются всё реже, чему, кроме выше перечисленного, способствует развитие информационных технологий.
В свою очередь, системы с постоянным контролем делятся на одноуровневые (в них задаётся максимальный уровень запаса) и двухуровневые (задаётся максимальный уровень и пороговый уровень.
Наиболее содержательные результаты в области глобальной оптимизации управления запасами получены только для простейшей модели статического однопродуктового детерминированного спроса [см. напр. 5, 33, 36, 39, 44-46, 66], которая относится к одноуровневым системам управления с оперативным контролем остатков.
Наиболее существенное ограничение к практическому применению простых одноуровневых моделей управления запасами заключается, как известно, в их непригодности для решения задач синтеза стратегий управления, которые учитывают вариацию случайного спроса и поставок. В частности из [39] следует, что в рамках любой из таких детерминированных моделей с постоянным спросом нельзя получить оценку объёма страхового запаса. Подобная модель спроса наиболее адекватна при управлении запасами отдельных детализированных номенклатур, а не агрегированных управляемых позиций или номенклатурных групп. Данное обстоятельство резко повышает уровень сложности моделей управления с вероятностным описанием спроса и поставок по сравнению с их детерминированными аналогами. Как следствие, нахождение соответствующих оптимальных стратегий управления запасами в этом случае требует применения другого, гораздо более сложного аппарата современных методов, например, теорий марковских процессов с доходами, математического программирования, теории восстановления, стохастической оптимизации и других. Такие системы часто относятся к классу двухуровневых стратегий управления. Авторы [15, 44] доказывают оптимальность двухуровневых стратегий. Они же . подчеркивают, что в любом частном случае практическое применение класса стратегий крайне затруднено методологическими, и вычислительными трудностями.
Во многих работах (в частности, [14,, 16; 48, 57]) отмечается; что проблема выбора моделей и стратегий/ ЄУЗ которые бы наиболее полно соответствовали конкретным условиям предприятия: и не обладали излишней сложностью, является непростой задачей; Поэтому к настоящему времени/ разработаны самые разнообразные- модели управления запасами;.: которые описывают различные частные случаи. При і этом; несмотря на большое: число публикаций по теории управления запасами, особенно в западной литературе, авторами [45, 73, 76, 80, 82, 84, 85]; далеко не все представляющие практический; интерес модели исследованы формальными методами: Общая-постановка задачи оптимизации как задачи нахождения таких стратегий управления! запасами .(правил определения момента подачи; и. размера заказа), которые обеспечивают эффективное управление в; заданных условиях, согласно заданному критерию, как правило, используется только применительно к весьма простым моделям:
Список известных на сегодня моделей оперативного управления запасами, конечно; не ограничивается? рассмотренными выше и, в принципе, может быть существенно расширен, так как трудно предположить, что множества состояний и траекторий развития идеи управления;запасами с достаточно высокой точностью описываются ограниченным набором моделей, которые находятся в распоряжении исследователя, применяющего только классические методы математической статистики и теории вероятностей.
Для повышения; адекватности; реальным процессам, математические модели, как показано в работах [34, 48; 74], необходимо; наделять соответствующим механизмом, отражающим свойства, как инерционности, так; и управляемости систем. Согласно этим требованиям, в качестве основного свойства, следует рассматривать способность механизма, сохраняя; в определенной степени старые тенденций, одновременно реагировать на все изменения моделируемых процессов, происходящие в результате поступательного развития системы, и в зависимости от характера этой реакции производить соответствующую корректировку модели.
Для разрешения указанных трудностей развитие теории УЗ происходит в направлении применения широкого арсенала известных методов преодоления априорной и текущей неопределенности. Наиболее часто исследователи (например, [14, 25, 71, 73, 80]) используют методологию адаптивного подхода. Практическая реализация адаптивного управления, как известно из [14, 49], требует применения эмпирических методов, базирующихся на методологии имитационного статистического моделирования систем, позволяющей находить точные оценки параметров стратегий управления на начальных шагах.
Описание эффективности использования имитационного моделирования как практически применимого инструмента для анализа и оптимизации СУЗ приведено в [15, 48, 71, 72, 83], что говорит об актуальности применения этой методики и сегодня.
С точки зрения оптимизации управления запасами в условиях российского стохастического рынка, особый интерес представляет имитационная модель двухуровневой адаптивной СУЗ, построенная автором [14] и дополненная автором в части структуры и характера связей, которая представлена на рис. 1.8.
В предлагаемой СУЗ, в соответствии с принятым адаптивным подходом, позволяющим объяснить работоспособность системы в условиях стохастического рынка, данные о спросе поступают в блок оценки параметров спроса, который выдает оценки его интенсивности xt и среднеквадратического отклонения спроса о\. (СКО спроса). Далее используется стратегия раздельного формирования двух различных составляющих заказа — детерминированной qt+j и случайной (стохастической) q t . Правомочность последнего допущения доказана в [44] для нормального закона плотности распределения спроса и подтверждена в работе [14] статистическим экспериментом для более широкого класса законов распределения спроса. Первая из составляющих qt+T определяется из условия минимума издержек оперативного управления запасами Cq (включающих издержки создания и хранения оперативного запаса), вторая q t - из условия минимума издержек содержания страхового запаса Сг (состоящих из издержек, связанных с дефицитом товаров и имплицитных издержек).
Построение имитационной модели системы управления запасами в среде Matlab 6.5/ Simulink 5.0
Модель с двумя уровнями: основным (детерминированным) и дополнительным (стохастическим или страховым) наиболее гибка по отношению к потреблению и особенно целесообразна, если среднее квадратическое отклонение потребления в интервале выполнения заказа велико. Она обладает всеми преимуществами модели с фиксированным размером заказа и требует низкого уровня издержек хранения. Однако имеет более сложное математическое описание.
Особенный интерес в последнее время был проявлен западными учёными к концепции «стройного производства» и более широкой концепции «стройного предприятия» (см. гл. 1). При таком подходе основная задача - устранение ненужных издержек. Очевидно, что все рассмотренные выше модели основываются именно на ней, а сама эта концепция, по своей сути, лежит в рамках классического (затратного) подхода.
Во многих источниках, в частности в [38], указывается, что концепция «стройности» хорошо работает в условиях относительной стабильности и предсказуемости спроса и низкой неопределенности.
В тех условиях, где спрос и потребности покупателей сильно варьируют, возникает потребность в высоком уровне адаптивности СУЗ. В этих условиях весьма перспективны адаптивные модели, получающие всё большее распространение в последние годы. Они предусматривают прогнозирование потребности, а также управление запасами путём использования информации, получаемой в ходе функционирования системы, приспособление модели, а вслед за ней и системы к изменяющимся условиям. Адаптивные модели актуальны, так как не только учитывают стохастический характер внешних воздействий и состояние системы, но и функционируют при отсутствии или малой априорной информации, не требуют прогнозов высокой точности. Если сбор априорной информации весьма сложен или связан со значительными затратами, целесообразнее всего пользоваться адаптивными моделями. Становится все более очевидным, что рынки становятся все более изменчивыми и, следовательно, менее предсказуемыми и, следовательно, потребность в адаптивном реагировании возрастает. Сведение рассмотренных концепций стройности и адаптивности воедино (см. гл. 1) приводит к заключению о том, что основой для работы на данных рынках является адаптивная логистическая цепь, основанная на учёте требований потребителей, а методы стройности, базирующиеся на затратном подходе, могут являться полезным фактором адаптивности предприятия.
Как справедливо отмечено в [14], использование в целях упрощения понимания и снижения трудностей практического внедрения теоретических положений более простых (квазиоптимальных) моделей, стратегий и алгоритмов управления запасами требует специального исследования с целью обоснования их эффективности в конкретных приложениях. В этом случае, единственно приемлемым практическим инструментом является эвристический подход, основанный на идее синтеза оптимальных систем методом сравнительного анализа вариантов с помощью имитационного моделирования.
Данный подход предполагает создание модели системы управления запасами, а, следовательно, и использование приемов и методов теории систем и системного анализа. Сакович В.А. в [48] также указывает, что проверка адекватности работы адаптивных СУЗ в заданных условиях осуществляется с использованием итеративных методов оптимизации, одним из которых и является имитационное моделирование.
Как отмечается в [14], следует использовать эвристический подход, основанный на идее синтеза достаточно эффективных квазиоптимальных систем методом сравнительного анализа вариантов с помощью имитационного моделирования. Среди дополнительных достоинств предлагаемого подхода можно выделить простоту и наглядность результатов, возможность использования метода анализа чувствительности, сценарного подхода (варианты «что-если»). К недостаткам, прежде всего, следует отнести частный характер каждого из получаемых решений. Впрочем, современный уровень развития компьютерных технологий и связанная с этим простота и быстрота получения частных решений дает возможность осуществить корректный синтез систем управления для широкого диапазона условий их работы методом перебора и сравнительного анализа вариантов и, таким образом, значительно раздвинуть границы общности результатов имитационного моделирования.
Построение имитационной модели позволяет оценить возможность распространения любых результатов, полученных с её помощью, на более общие условия функционирования СУЗ с помощью метода имитационного моделирования. Последние соображения имеют важные последствия, так как позволяют снять целый ряд ограничений, используемых в [44].
Нельзя не отметить, что на сегодняшний день имитационное моделирование всё шире применяется на практике для оценки и анализа работы систем в самых различных областях, в том числе и в управлении запасами. Например, метод имитационного моделирования применяется в SYMPLE-system — современной автоматизированной системе управления запасами. Автором [14] этот подход тоже был успешно применён, что позволило создать эффективную СУЗ, адекватную современным условиям. Указанные факты говорят об эффективности данного подхода в управлении запасами предприятий.
Оценка совместного действия стохастичного спроса и предложения на условия совместимости требований потребителей и производителей
Как известно, для современного российского рынка характерной чертой является нестабильность. Все проведённые ранее исследования основывались на предположении о нормальном распределении спроса. Такое предположение было сделано в связи с тем, что эффективность раздельного формирования заказа (состоящего из детерминированной и стохастической составляющих), обоснованная А.А. Первозванским и использованная Н.С. Дзензелюк в синтезированной ею СУЗ, которая, в свою очередь, легла в основу построенной в гл. 2 имитационной модели, была для него уже доказана ранее. Другим вариантам случайного распределения спроса не было уделено значительного внимания. Однако в работе [14] было исследовано, что реальный спрос часто распределён логнормально с существенной правой асимметрией. Исследованные реальные данные работы 000 «Коркинский стекольный завод» за 2007 год, которые приведены в приложении 1, а также их анализ, приведённый в приложении 2, ещё раз подтверждают этот вывод и показывают, что распределение реального спроса лежит в интервале от 0 до 36-10 руб. в день и крайне приближено к логнормальному закону, при этом ежедневное среднее значение спроса приблизительно равно 2-Ю5 руб. в день.
Поскольку в предыдущей главе была исследована возможность совмещения критериев потребителей и производителей для частного случая нормального распределения, то дальнейшие исследования будут направлены также на изучение возможности практического совмещения целей и для других законов распределения спроса, а именно: равномерного распределения и логнормального. Выбор логнормального закона основан на том, что он больше других должен отражать реальное состояние спроса на рынке. В первую очередь, все значения такого распределения должны быть положительны. В настоящий момент учеными доказано, что многие экономические процессы характеризуются именно логнормальным законом (например, доход населения). Этот же вывод был подтверждён и в данной работе в процессе изучения реального спроса (см. приложения). Эти факты говорят о том, что целесообразным является исследование работы СУЗ, а именно: оптимизация страховой составляющей запаса, с использованием имитации именно логнормального закона в качестве входного воздействия, то есть ежедневной интенсивности спроса xt.
В процессе проведения исследования по первому направлению необходимо также изучить возможность совмещения областей оптимальных решений исходя из потребительского и затратного требований при изменении средней интенсивности ежедневного спроса xt.
Действуя в рамках указанных направлений, были проведены исследования для трёх законов распределения спроса: нормального, равномерного и логнормального закона, а также были изучены данные о реальном ежедневном суммарном спросе на продукцию ООО «Коркинский стекольный завод» за 2007 год.
В процессе эксперимента среднее значение объёма ежедневного спроса варьировалось в пределах xt = 1.25-105...20-105 руб., при этом СКО спроса тх изменяли таким образом, чтобы коэффициент вариации спроса, вычисляемый как varY = сгх lxt изменялся в пределах достаточно широкого диапазона от 0 до 7. Было выявлено, что реальные данные лежат в рамках данного исследуемого широкого диапазона значений.
Для оптимизации по классическому критерию по-прежнему применялись средние существующие на настоящий момент показатели, опубликованные в сети интернет. Ставка депозита Id, также как ранее, считалась равной 3,62%, стоимость хранения единицы продукции h — 18%, доходность отрасли ж принималась равной среднему по России значению 7,8%. Результаты проведённых исследований при равномерном распределении, как наиболее характерные, отражены на рис. 3.1, для нормального и равномерного законов, и вместе, при xt =5-105 руб. отражены на рис. 3.2. Отдельно для нормального распределения график уже был приведён во второй главе (см. рис. 2.9). При анализе графиков видно, что возникает три области совместимости требований потребителей и производителей. При относительно небольшом значении коэффициента вариации (varv 2) затратное требование более жёсткое, чем потребительское. В диапазоне изменения коэффициента вариации от 2 до 5 (и далее для нормального закона) наблюдается полная совместимость, то есть критерии равнозначны и непротиворечивы.
Наибольший интерес представляет диапазон, в котором требования начинают конфликтовать и потребительский критерий становится определяющим, то есть при вариации более 5 для равномерного закона распределения спроса (см. рис. 3.1). Имитации проводились для широкого диапазона изменения среднего значения интенсивности ежедневного спроса xt = 1,25...20 -10 руб. для нормального и равномерного законов распределения спроса, в результате чего были получены
Графики, также как и ранее, обычно совпадают для равномерного и нормального распределений. Это говорит об адекватности работы системы существующим условиям рынка. Различия при больших значениях коэффициента вариации спроса (кстати, редко встречающихся на практике), свидетельствуют о большей жёсткости требований потребителей при равномерном распределении, чем при нормальном. В процессе изучения реального распределения ежедневного спроса для ООО «Коркинский стекольный завод», было выявлено, что реальные данные попадают в исследуемый диапазон значений параметров спроса. Среднее значение спроса xt равно 8,8, среднеквадратическое отклонение ах равно 6,06, оптимальный страховой запас по обоим критериям равен нулю. Последний факт подтверждает предположение о том, что система работает эффективно, так как результаты лежат в той же области, что и для нормального и равномерного распределений.
