Содержание к диссертации
Введение
1 Исследование теоретических основ оптимизации транспортно – технологического процесса доставки лесного сырья 10
1.1 Структура, отличия и значение лесной промышленности 10
1.2 Производственный цикл и технологии лесозаготовок 12
1.3 Транспортно-технологический процесс, как объект оптимизации 13
1.4 Роль автомобильного транспорта на предприятиях лесной отрасли 14
1.5 Роль складов в лесотранспортной логистике 23
1.5.1 Классификация, виды и функции складов .23
1.5.2 Формирование системы складирования 26
1.5.3 Определение количества складов и размещение складской сети .27
1.5.4 Оценка работы складов 29
1.6 Постановка цели и задач диссертационной работы 32
1.7 Обобщенный анализ транспортно – технологического процесса, основанный на логистическом подходе 34
1.7.1Транспортно-технологический процесс доставки лесного сырья, как логистическая система 34
1.7.2 Логистико – математическое моделирование транспортно-технологического процесса лесозаготовительного предприятия 35
2 Теоретические аспекты моделирования транспортно – технологического процесса доставки лесного сырья 43
2.1 Общая постановка и классификация транспортных задач 43
2.2 Динамическая модель оптимизации потоков в транспортно-складской системе 49
2.2.1 Содержательная постановка задачи .49
2.2.2 Динамическая транспортная задача с задержками 50
2.2.3 Динамическая транспортная задача с управляемыми задержками 54
2.2.4 Многопродуктовая динамическая транспортная задача с задержками (триаксиальная) 56
2.3 Метод динамического согласования производства и транспорта 59
2.4 Учет ущерба от недопоставок в динамических моделях оптимизации 62
2.5 Транспортная задача в стохастической постановке 64
2.5.1 Общая постановка транспортных задач с учетом стохастической составляющей 64
2.5.2 Транспортная задача со случайными стоимостями перевозок 76
3 Разработка эффективной модели процесса доставки лесного сырья с учетом динамической составляющей 84
3.1 Динамическая оптимизация рационального распределения лесного сырья 84
3.1.1 Постановка задачи распределения потоков лесного сырья по критерию по критерию минимизации транспортной составляющей в динамической постановке 84
3.1.2 Математическая модель ДТЗЗ минимизации доли транспортной составляющей .85
3.1.3 Определение оптимальной структуры транспортных потоков в условиях нарушения баланса производства и потребления .93
3.1.4 Алгоритм расчета оптимального плана перевозок к ДТЗЗ минимизации доли транспортной составляющей 95
3.2 Динамическая оптимизация рационального распределения лесного сырья в условиях неопределенности 98
4 Экспериментальное обоснование эффективности разработанной модели .106
4.1 Экспериментальное обоснование эффективности разработанной модели в условиях детерминированности технико-экономических показателей 106
4.1.1 Эксперимент в условиях равенства спроса и предложения на лесное сырье .108
4.1.2 Эксперимент поставлен в условиях превышения предложения над спросом .112
4.1.3 Эксперимент поставлен в условиях превышения спроса над предложением 116
4.2 Обоснование технологической эффективности разработанной модели с учетом рисков, сопровождающих транспортно – технологический процесс доставки лесного сырья от производителей до потребителей 123
4.2.1 Формирование исходных данных для постановки экспериментального подтверждения адекватности разработанной модели.123
4.2.2 Экспериментальное обоснование эффективности разработанной модели в условиях влияния рисков 126
Основные выводы и рекомендации 150
Библиографический список 152
- Роль автомобильного транспорта на предприятиях лесной отрасли
- Общая постановка транспортных задач с учетом стохастической составляющей
- Динамическая оптимизация рационального распределения лесного сырья в условиях неопределенности
- Экспериментальное обоснование эффективности разработанной модели в условиях влияния рисков
Введение к работе
Актуальность темы. Актуальность выбранной темы обуславливается
современным состоянием предприятий лесопромышленного комплекса,
характеризующимся: постоянно возрастающей конкуренцией; изменениями на
рынках поставщиков и потребителей; а также территориальной
разобщенностью и существенным влиянием природных факторов. Эти обстоятельства ставят необходимым условием оперативное принятие оптимальных, с точки зрения эффективного функционирования, решений, а также новых подходов к планированию через создание новых моделей перевозочного процесса с учетом специфики отрасли.
Цель работы. Повышение эффективности транспортных схем поставки лесоматериалов в условиях многовариантности видов перевозимой продукции разными типами транспортных средств, с учетом перегрузочных пунктов.
Объектом исследования является транспортно-технологический
процесс (ТТП) доставки лесного сырья от производителей до потребителей в условиях интеграции в системе «лесозаготовка – лесопереработка».
Предметом исследования в работе являются модели и методы управления материальными потоками, как в детерминированном состоянии, так и в условиях влияния рисков, сопровождающих ТТП предприятий лесной отрасли.
Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи теоретических и экспериментальных исследований:
- на основании анализа выявить особенности функционирования
транспортно–технологического процесса доставки лесного сырья от
производителей до потребителей (предприятий Красноярского края);
- разработать системное описание транспортно–технологического
процесса доставки лесного сырья в современных условиях производственно–
хозяйственной деятельности предприятий Красноярского края;
- на основании системного описания транспортно-технологического
процесса разработать его математическую модель с учетом выявленных
особенностей в условиях вертикальной интеграции в системе «лесозаготовка –
лесопереработка»;
- разработать алгоритм оптимального планирования и управления
транспортными потоками в интегрированной лесотранспортной системе;
- разработать структуру математического и информационного
обеспечения системы планирования и управления транспортными потоками
«лесозаготовка – лесопереработка» реализуемую на персональном компьютере;
- обосновать достоверность математической модели транспортно-
технологического процесса доставки лесного сырья методом численного
машинного эксперимента.
Научная новизна исследования характеризуется новым подходом в
исследовании лесотранспортной системы поставки лесоматериалов.
Предложены новые методы оптимизации перевозок лесоматериалов. Это
дает возможность проектирования наиболее вероятного плана
функционирования транспортно-технологического процесса доставки
лесного сырья от производителей до потребителей. Наиболее существенные
результаты исследования, содержащие элементы научной новизны, состоят в
следующем: на базе системного подхода разработана математическая
модель транспортно-технологического процесса доставки лесного сырья в
динамической постановке, в детерминированном состоянии основных
технико-экономических показателей процесса; на базе системного подхода
разработана математическая модель транспортно-технологического
процесса поставки лесных продуктов в динамической постановке, в
условиях влияния рисков, сопровождающих перевозочный процесс;
разработано информационное обеспечение планирования и
прогнозирования транспортно-технологического процесса поставки
лесопродукции.
Основные положения, выносимые на защиту: системный подход к
моделированию транспортно-технологического процесса доставки
многопродуктового потока лесного сырья в условиях Восточной Сибири;
математическая модель транспортно-технологического процесса доставки
лесного сырья в динамической постановке, в детерминированном
состоянии основных технико-экономических показателей процесса; способ
реализация математической модели транспортно-технологического
процесса поставки продуктов лесной отрасли в динамической постановке, в условиях влияния рисков; результаты математического моделирования транспортно-технологического процесса доставки лесного сырья, как в детерминированном состоянии, так и в условиях влияния рисков.
Теоретические, методологические и информационные основы исследования: Теоретические базируются на разработках зарубежных и российских ученых по вопросам планирования и моделирования цепи поставок, научных публикациях по проблемам эффективности оптимизации процессов лесотранспорта. Методологическую основу диссертационного исследования составили основы системного подхода к анализу транспортно-технологического процесса, расчетно-графические и экспертные методы. При моделировании изучаемых показателей применялись методы теории вероятности, линейного программирования и математической статистики. Эмпирической базой исследования являются экспериментальные данные, которые получены в лабораториях СибГУ им. М.Ф. Решетнева с использованием разработанного программного обеспечения, при личном участии автора. Подтверждение результатов исследований осуществлялись при сравнении теоретических значений с экспериментальными.
Теоретическая и практическая значимость работы заключается в
разработке моделей снижения доли транспортной составляющей в
логистических сетях при доставке многопродуктового потока
лесоматериалов, разработанное программное обеспечение позволяет проектировать перевозочный процесс с наименьшими погрешностями, как в детерминированном состоянии, так и с учетом влияния рисков.
Основные научные и практические результаты полученные
лично автором. Автором обоснован выбор методов и объекта исследования,
произведен системный анализ ТТП лесозаготовительного предприятия,
разработана математическая модель транспортно-технологического
процесса доставки лесного сырья в динамической постановке, как в
детерминированном состоянии основных технико-экономических
показателей ТТП, так и в условиях влияния рисков, разработан алгоритм ее реализации, получены все основные экспериментальные результаты, проведены математическая обработка, анализ и интерпретация полученных данных.
Реализация результатов исследования. Результаты НИОКР
используются в учебном процессе по дисциплинам «Лесотранспортная
логистика и управление цепями поставок», «Транспортная логистика», «Потоки
в лесопромышленной логистике» по направлениям подготовки 35.04.02 и
35.03.02 «Технология лесозаготовительных деревоперерабатывающих
производств» профилей подготовки «Лесоинженерное дело» и «Транспортная логистика леса».
Апробация результатов работы. Основные результаты работы
докладывались на: всероссийской научно-практической конференции «Лесной
и химический комплексы – проблемы и решения» (Красноярск 2003);
региональной научно-практической конференции «Лесной и химические
комплексы – проблемы и решения» (Красноярск 2006); всероссийской научно-
практической конференции «Лесной и химические комплексы – проблемы и
решения» (Красноярск 2006); всероссийской научно-практической
конференции «Лесной и химические комплексы – проблемы и решения» (Красноярск 2008); региональной научно-практической конференции «Лесной и химические комплексы – проблемы и решения» (Красноярск 2010), в Сибирском логистическом центре, а также в Санкт – Петербургском государственном лесотехническом университете.
Степень разработанности исследования. Значительные работы по
обоснованию математических моделей и методов оптимизации процессов
лесного комплекса, принадлежат таким ученым как: Алябьев В.И., Болдбаатар
Ч., Большаков Б.М., Гладков Е.Г., Глотов В.В., Грехов Г.Ф.. Гуров С.В., Ильин
Б.А., Ковалев Р.Н., Коваленко Т.В., Редькин А.К., Салминен Э.О., Сарайкин
В.Г., Стороженко С.С., Федоренчик А.С., Шегельман И.Р. и др. Основные
исследования транспортно-технологического процесса в анализируемых
работах направлены на обоснование схем транспортного освоения лесных
массивов, оптимизацию объемов заготовки, пропускных способностей
терминалов, складов, погрузочных площадок и т.д. Во всех анализируемых
работах транспортно- технологический процесс описывается той или иной
математической моделью. Существующие модели, в основном,
однопродуктовые модели перевозок без учета пунктов хранения, погрузки, перегрузки, измерения и учта. Модели хранения, стратегического и календарного планирования рассматриваются вне связи с общим транспортно-
технологическим процессом лесозаготовительного предприятия, исследования описывают, в основном, модели оптимизации частных случаев. Имеются наработки и по части вопросов планирования региональных ТТЛ комплекса лесных предприятий, однако вопросы динамического моделирования ТТП поставок лесного сырья в стохастической постановке недостаточно изучены.
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 21 работа общим объемом 13,9 п.л., в том числе: в изданиях, аннотированных ВАК – 3; в изданиях, включенных в Agris - 3.
Структура и объем. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов основной части, выводов, библиографического списка. Полный объем печатного текста составляет 167 страниц, из них 3 рисунка и 54 таблицы по тексту, библиографический список состоит из 149 наименований.
Роль автомобильного транспорта на предприятиях лесной отрасли
Транспорт - это сложная система, состоящая из путевых, технических и организационных средств, предназначенных для перемещения товаров и людей. В процессе транспортировки материальные объекты не создаются и, как правило, не обрабатываются, но сам транспорт относится к материальной сфере производства.
Транспортировка является достаточно широкой сферой деятельности и сочетает в себе процессы движения транспортных средств и материального потока. Транспорт различают:
- по принадлежности: ведомственный и производственный;
- по типам перевозимых товаров. Также транспорт классифицируют на:
- межведомственный, при котором транспортировки осуществляются специальными транспортными организациями, состоящими под контролем транспортных министерств;
- ведомственный – промышленный транспорт, при котором перевозки осуществляются транспортными отделами промышленных организаций.
Промышленный транспорт обеспечивает перевозочный процесс материального потока и является связующим звеном между сферами производства и потребления [2].
Себестоимость транспортировки определяется объективной необходимостью перевозки товаров из места производства в место потребления.
Первоочередной задачей транспортных предприятий является бесперебойное обеспечение объектов промышленного и хозяйственного назначения сырьем, материалами и т.п. в целях эффективного функционирования, как единой системы экономического и технологического процессов. Кроме того, транспортные услуги включают отгрузку готовой продукции потребителям и вывозку промышленных отходов с территории производства и лесосек [6].
Транспортировка древесного сырья обусловлена неравномерным территориальным распределением расчетных лесосек и потребителей. Транспортное взаимодействие между лесозаготовительным предприятием и его потребителями осуществляются не только на дорогах общего пользования с высоким качеством дорожного покрытия, но и на дорогах, относящихся к категории «лесных дорог» (ветви, усы), которые во множестве случаев имеют земляное покрытие, состояние которого с трудом можно оценить, как удовлетворительное.
Для обеспечения транспортировки древесины в подобных условиях лесозаготовительная организация использует транспорт, который приобретает довольно узкую направленность, то есть он становится лесовозным.
Транспортировка, как фаза, связанная с реализацией лесопродукции, требует от поставщика, заинтересованного в оптимизации затрат, предварительного технико-экономического обоснования, которое является ключом к выбору оптимального варианта транспортировки лесных продуктов. Кроме того, при выборе вида транспорта необходимо учитывать: грузоподъемность и мощность транспортных средств, скорость и время доставки, регулярность перевозок, сложность обслуживания и другие качественные характеристики. Таким образом, перед каждой организацией возникают вопросы:
1) Достаточно ли для бесперебойного функционирования транспортно технологического процесса собственного транспорта или есть необходимость использовать услуги стороннего предприятия;
2) какой вид транспорта наиболее эффективного обеспечивает перевозочный процесс.
Ответы на приведенные вопросы зависят от следующих факторов: существует ли у предприятия собственный транспорт, возможностью его эксплуатации (адаптируемость транспорта к внешним условиям транспортировки грузов, техническое состояние и т.д.), удаленность предприятия от маршрутов общественного транспорта, наличие своих подъездных путей и т.п. Для того чтобы разрешить возникающие вопросы предприятию необходимо определить сферу рационального использования различных видов транспорта, которые представляют собой предельные расстояния эффективного применения тех или иных транспортных средств для доставки грузов, рассчитанные путем сопоставления стоимости перевозок и качественных показателей транспортного обслуживания. При планировании и организации перевозок в текущих условиях при наличии конкурентных вариантов использования нескольких видов транспорта выбирается наиболее эффективный способ перевозки грузов. [20].
В лесозаготовительных предприятиях вывозка осуществляется сухопутным (автомобильным, узкоколейным железнодорожным (УЖД)) и водным (лесосплав, судовые перевозки) транспортом. Сухопутный транспорт лесозаготовительных предприятий является обобщающим комплексным понятием, включающим следующие его элементы: дорожную сеть со вспомогательными сооружениями, подвижной состав (тяговой и прицепной), дорожную технику, связь. Однако основным видом сухопутного транспорта все-таки является - автомобильный транспорт, что следует из данных ежегодного статсборника «Россия в цифрах» 2014г. С.273 (таблица 1.1) [110].
Главной областью использования автомобильного транспорта является транспортировка на небольшие расстояния. Из-за высокой мобильности транспортных средств, при отсутствии иных методов транспортировки он широко используется на расстояниях до 300-500 километров. Автомобильный транспорт остается основным конкурентом железных дорог. Однако во множестве случаях комбинированная доставка имеет существенные преимущества по сравнению с доставкой одним видом транспорта.
Главными особенностями автотранспорта на лесозаготовках являются:
1) коллективный характер работы, связанный с равномерным распределением предметов труда по всему району;
2) систематические изменение местоположения точек загрузки;
3) ограниченный срок действия участков дороги и необходимость создания новых маршрутов, что часто приводит к значительному увеличению расстояния транспортировки древесины.
Автомобильный транспорт в лесозаготовительных организациях имеет ряд особенностей:
1) груз - древесина в виде деревьев, хлыстов, сортиментов, имеющая большие размеры по длине, вызывает необходимость применения специального подвижного состава и, как следствие, невозможности полного использования грузоподъемности автопоезда;
2) малая концентрация груза по лесосырьевым базам предприятий - эта особенность вызывает необходимость относительно частого перемещения погрузочных пунктов и постоянного наращивания (строительства) лесовозных дорог для соединения новых погрузочных пунктов с лесотранспортной сетью;
3) односторонность грузопотока - основной груз (древесину) перевозят по лесовозным дорогам только в одном направлении из лесосек на нижние склады, при этом оказываются неизбежными холостые пробеги лесовозных средств в обратном направлении
Общая постановка транспортных задач с учетом стохастической составляющей
Решение таких задач достигается специальными методами стохастического программирования [40]. Сущность таких методов состоит в конструировании для каждой из стохастических задач соответствующего детерминированного аналога. В качестве целевой функции в таких задачах обычно применяют математическое ожидание или дисперсию значений каких-либо функций от получаемого плана, а также вероятность попадания значений этих функций в некоторую область. Применительно к транспортным задачам эта проблема рассматривалась в [40, 131, 132, 141]. Для решения задачи в этих работах используются упомянутые выше подходы.
Пусть, например, рассматривается транспортная задача, в которой параметры br j = \,2,...,n, определяющие спрос потребителей продукта, случайные величины с известными плотностями распределения фД Д j = \,2,...,n [105, 106]. Существенный недостаток описанной методики состоит в неучете компонентов суммарных затрат, связанных с реализацией планов X = [xtj) задачи, определяемых набором значений bj, j = l,2,...,n. Этот набор влияет не только на величину и суммарную стоимость перевозок, но и на уровень затрат на хранение нереализованного продукта, и, кроме того, на величину «штрафа» при возникновении дефицита. Это обстоятельство определяет необходимость постановки транспортной задачи с учетом возникающих особенностей.
Рассмотрим задачу организации перевозки какого-либо товара от производителей в магазины для его реализации. При этом, если случайная величина спроса в оказывается меньше заказанного объема товара z , то возникает необходимость хранения непроданного товара. Если же спрос превышает заказ, то появляются потери, связанные с дефицитом на этот товар. Для решения полученной задачи в [141] предложено использовать двухэтапную итерационную процедуру. На первом этапе каждой итерации решается координирующая задача определения набора векторов Zx, Z2, ..., Zn+l, каждый из которых задает свое распределение товара между пунктами потребления. На втором этапе итерации решается набор обычных транспортных задач, в которых векторы значений параметров потребления ZK , k =1,2,...,n +1, задаются решением координирующей задачи. Для построения общей процедуры решения задачи предложено использовать метод Нелдера-Мида отыскания наилучшего вектора Z с алгоритмически заданной целевой функцией L( X(Z )) [40]. Вычислительная процедура организуется следующим образом.
Получаемый при этом план перевозок минимизирует суммарную стоимость доставки товара с учетом затрат на хранение непроданной части товара и потерь от его дефицита. Принципиальные недостатки описанной методики состоят в следующем. Во-первых, как известно [40], метод Нелдера - Мида обеспечивает решение оптимизационных многомерных задач, если число переменных невелико (порядка 15 - 20). В рассматриваемой задаче это число имеет порядок Во-вторых, на каждом шаге метода необходимо решать (n + 1) - у транспортную задачу с числом переменных тхп. Кроме того, следует иметь ввиду, что на каждой итерации метода происходит изменение только одного из (n + 1) векторов Z 1},Z(2),...,Z(n+1. С учетом этих обстоятельств понятно, что предложенная в [141] процедура будет сходиться к исходному оптимальному набору переменных (z1,z2,..., zk) крайне медленно.
В связи с этим рассмотрим другой подход к решению задачи управления транспортировками в условиях, когда спрос на товар в пунктах потребления
- набор случайных величин с известными плотностями распределения.
Вернемся к исходной задаче. Она сведена к отысканию набора Z = (z1,z2,...,zn) и индуцированного этим набором плана транспортировок X(Z), минимизирующего линейную формулу (2.50) и удовлетворяющего ограничениям (2.38) - (2.39).
Как и во всякой задаче линейного программирования, задаче (2.50), (3.8) - (3.11) соответствует сопряженная ей двойственная задача [7], формулируемая следующим образом: найти наборы {[/.}, {у.}, i = \,2,...,m, j = l,2,...,n, максимизирующие функцию
Сформулируем теперь критерий, в соответствии с которым будем решать задачу отыскания оптимальных наборов Z = (z1,z2,...,zi J и X(Z). Этот критерий - составной и содержит два слагаемых. Первое из них характеризует меру «компактности» плотности распределения (2.57) случайной величины (2.51). Второе слагаемое определяет величину отклонения выбранного набора X = \х.. \ от модального набора Х{0).
В качестве меры компактности плотности распределения случайной величины W можно использовать энтропию Н этой случайной величины.
Динамическая оптимизация рационального распределения лесного сырья в условиях неопределенности
Для множества задач оптимального планирования ТТП в условиях неопределенности, имеющих место при организации поставок лесного сырья, применяются принципы рационального распределения лесопродукции на базе минимизации совокупных транспортных издержек. В данном случае рассматривается решение как производственных и транспортных задач, так и их различных модификаций. Самой распространенной из них, является задача рационального распределения материальных потоков внутри вертикально-интегрированной сети, объединяющей поставщиков и потребителей лесопродукции в условиях неопределенности спроса и производства лесного сырья, а также об определении торговых зон на принципе группировки потребителей и прикрепления их к пунктам производства с минимальными затратами на транспортировку, хранение и наименьшим ущербом от недопоставки обозначенного сырья.
Как уже говорилось, при оптимизации транспортных потоков в цепи поставок необходимо учитывать также маркетинговые аспекты, и решать задачу повышения эффективности взаимодействия участников процесса товародвижения. За эффективный принимается вариант, обеспечивающий баланс между прибылью и затратами участников цепи поставок в условиях ресурсных ограничений. Эта задача еще более актуальна в современных условиях жесткой конкуренции между интегрированными цепями поставок и борьбы за торговые рынки, когда необходимо использовать каждую возможность повышения эффективности транспортно - логистической работы, при этом одним из более важных моментов оптимизации обозначенных потоков это учет стохастической составляющей, сопровождающей транспортно – технологический процесс доставки лесного сырья от производителей до конечных потребителей.
В трудах И.А. Бородиновой и Л.А. Сараева [130] решение подобной задачи сведено к определению коэффициентов вероятности спроса и предложения в каждом пункте производства и потребления, подробно данный способ моделирования неопределенности окружающей транспортно – технологический процесс доставки лесного сырья приведен в пункте 2.5.1 настоящего исследования.
В трудах М. В. Кобалинского [78] приведена методика расчета коэффициентов неопределенности и рисков, оказывающих влияние на итоговый функционал доставки лесного сырья, как эффект финансовых потерь. Данные коэффициенты определяются методом экспертной оценки специалистов лесной отрасли и показывают степень влияния того или иного фактора неопределенности на величину совокупных затрат при доставке лесного сырья от производителя до конечного потребителя.
Нашей задачей является создание такой линейной модели транспортно -технологического процесса доставки лесного сырья, которая бы учитывала: неопределенность спроса и предложения в пунктах производства и потребления, влияние ресурсного фактора, влияние законотворческих структур, влияние таможенных органов и транспортных монополий, влияние инфляции. Причем данная модель должна носить динамический характер.
Выбор оптимальной структуры транспортных потоков ставиться, как задача минимизации функционала Fст:
gW(t- коэффициент оценки влияния ресурсного фактора на объем (отгружаемой) производимой продукции, а также влияние риска недопоставки, либо поставки продукции ненадлежащего качества на момент времени t;
gb(t)- коэффициент оценки влияния фактора теневых экономических отношений, а также влияние инфляции на себестоимость (отгружаемой) производимой продукции в момент времени t;
gGtX- коэффициент оценки влияния законодательного и монопольного фактора на транспортные расходы на момент времени t.
Приведенные в выражении (3.21) коэффициенты g(t) определяются, как говорилось выше, методом экспертной оценки специалистов лесной отрасли, данные коэффициенты определяют степень влияния того или иного фактора неопределенности на величину совокупных затрат при доставке лесного сырья от производителя до конечного потребителя.
В разработанной нами методике моделирования транспортно-технологического процесса доставки лесного сырья, при корректировке исходных данных необходимо учитывать, что корректироваться будет не весь функционал в целом, а по элементам, в целях нормального заполнения транспортной матрицы. В тех же целях, нами рекомендуется, ввести в транспортную матрицу дополнительную строку - пос, списание объема производства на риск недопоставки, и столбец - потр, как списание объема потребления на риск недополучения лесного сырья. Введение данных строки и столбца обеспечит не только учет стохастической составляющей, но и предотвратит нежелательный сдвиг объемов поставки и потребления при заполнении транспортной матрицы. Ценовые параметры каждой клетки транспортной матрицы также корректируются на влияние факторов неопределенности и рисков. Причем, если недопоставка корректируется как необходимый объем, умноженный на единицу минус весовой коэффициент, то цена реализации должна быть откорректирована на единицу плюс весовой коэффициент, в том случае если предвидится ее увеличение, аналогично корректируются и транспортные расходы. При многопродуктовом потоке лесного сырья моделирование осуществляется аналогично оптимизации однопродуктового потока, но по каждому виду поставляемого сырья.
По третьей главе настоящего исследования можно сделать следующие выводы:
- предлагаемая постановка ДТЗЗ обеспечивает минимизацию транспортных расходов при реализации лесного сырья для участников системы «поставщик - транспорт - потребитель», учитывает динамику производства и потребления, движение запасов у потребителя и поставщика, затраты на производство, реализацию продукции и динамично реагирует на потребности рынка;
- использование математического аппарата ДТЗЗ минимизировать транспортную составляющую позволяет определить оптимальные в данный момент моменты и объемы спроса на распределение объемов производства и оптимальный транспортный план, моменты несоответствия производственных и востребованных программ
- использование математического инструментария ДТЗЗ минимизации транспортной составляющей позволяет определить оптимальное при заданных моментах времени и объемах спроса на лесное сырье распределение объемов производств и рациональный план перевозок, моменты рассогласования производственных программ поставщиков и потребителей;
- применение ДТЗЗ минимизации транспортной составляющей для условий открытой задачи дает возможность нахождения динамики моментов производства, требующих первоочередного, сокращения или увеличения производственной программы;
- применение ДТЗЗ минимизации транспортной составляющей в условиях неопределенности позволяет прогнозировать выручку предприятий поставщиков лесного сырья и затраты предприятий потребителей лесоматериалов для рассматриваемых условий.
Разработано программное обеспечение, которое позволяет найти практические решения предложенных в диссертации постановок ДТЗЗ.
В целях диссертационного исследования необходимо произвести экспериментальное подтверждение эффективности разработанной модели.
Экспериментальное обоснование эффективности разработанной модели в условиях влияния рисков
Эксперимент реализации разработанной модели поставлен на группе предприятий лесной отрасли красноярского края, согласно сформированным исходным данным. Транспортно-технологический процесс доставки лесного сырья в сложившихся условиях описывается подсистемой №2 п.3.1.2 настоящего исследования. Согласно подсистеме №2 транспортно-технологического процесса доставка лесного сырья от производителей до конечных потребителей, осуществляется по схеме «лесосека – нижний склад – потребитель». Исходя из постановки условия, на первом этапе моделирования перевозочного процесса, при доставке лесного сырья с лесосеки на нижний склад транспортная задача решаться не будет, поскольку у каждой лесосеки (поставщика) свой нижний склад, соответственно продукция будет доставляться только туда. На этом этапе моделирования рассчитываются затраты, которые будут составлять стоимость сырья на нижнем складе, такие как средневзвешенная стоимость сырья на верхнем складе, транспортные расходы до нижнего склада, производственные (технологические затраты) и другие затраты предусмотренные математической моделью, причем все обозначенные показатели корректируются на влияние рисков, сопровождающих транспортно-технологический процесс. На втором этапе моделирования решается многопродуктовая динамическая транспортная задача в стохастической постановке, в нашем случае по шести видам лесного продукта. При поставленном условии потребления взаимозаменяемые продукты отсутствуют, все потребители перерабатывают все предложенные виды лесного сырья, поэтому данная многопродуктовая задача распадается на шесть однопродуктовых транспортных задач. Мы приведем лишь одно полное решение одной из данных однопродуктовых задач, поскольку решение остальных аналогично приведенному примеру. Поставим пример на реализации сырья - Лиственница, ГОСТ 9463-86, 4-6м, д. 22-30, 1-2 сорт.
Согласно разработанной нами модели, на данном этапе решения динамической транспортной задачи в стохастической постановке, необходимо определить вероятности спроса и предложения по обозначенному сырью в пунктах производства и потребления соответственно. Данные вероятности вводятся в транспортную матрицу путем умножения прогнозных плановых объемов производства и потребления лесного сырья на коэффициенты неравномерности спроса и предложения в пунктах потребления и производства, согласно формулам 3.33 – 3.34. Данные коэффициенты это отношение среднего объема по факту к среднему объему по плану в пунктах производства (потребления) за период от трех до пяти лет. Таким образом, получаем прогнозный фактический объем спроса и предложения на лесное сырье, в пунктах потребления и производства соответственно. Расчетные данные приведены в таблицах 4.24 и 4.25.
Для перехода на следующий этап моделирования необходимо ввести коэффициенты неопределенности g(t). Корректировка объемов поставки и потребления будет произведена с учетом коэффициентов неравномерности спроса и предложения (табл. 4.25 – 4.26) и коэффициента недопоставки либо поставки сырья ненадлежащего качества. Этот коэффициент условно примем равным 0,15 в долях от поставляемого объема лесного сырья конечному потребителю. Цена каждой клетки транспортной матрицы будет скорректирована на индекс инфляции 6,45 % и коэффициент индексации по транспортным расходам, составляющий 1,1 от среднегодового тарифа на перевозку (Прогнозы Росстата). Будем считать, что прогнозные коэффициенты g(t) одинаковы на каждый момент времени. Расчеты по планированию эффективной логистической сети доставки лесного сырья от производителей до конечных потребителей в условиях неопределенности приведены ниже.
Эксперимент в условиях превышения предложения над спросом. Используя сформированные исходные данные, объединим поставщиков и потребителей лесного сырья в вертикально интегрированную логистическую сеть, путем построения транспортной матрицы по моменту времени t±. Согласно описанной модели планирования перевозочного процесса в условиях неопределенности в пункте 3.5 настоящего исследования, скорректируем полученную транспортную матрицу на влияние стохастической составляющей, используя коэффициенты неравномерности спроса и предложения, значение индексации по транспортным расходам и индекса инфляции. Построим опорный план перевозок, найдем оптимальный и скорректируем его на коэффициент недопоставки либо поставки сырья ненадлежащего качества. Оптимальный план по моменту времени Тг приведен в таблице 4.27.
Рассчитаем значение целевого функционала по формулам, приведенным в пункте 3.5 настоящего исследования. Для получения наиболее точных результатов работы модели в условиях предельно приближенных к реальным, рассчитаем показатели выручки предприятий поставщиков и затраты предприятий потребителей отдельно, не суммируя затраты участников логистической сети в итоговый затратный функционал, Это позволит произвести более глубокий анализ разработанной нами модели перевозочного процесса.
Общие затраты потребителей на приобретение древесины составят 34751,647 тыс. руб., в том числе: В! - 15210,526 тыс. руб., В2 - 7664,303 тыс. руб., В3 - 4083,94 тыс. руб., В4 - 7792,878 тыс. руб.
Выручка поставщиков от продажи сырья составит 31403,349 тыс. руб., в том числе: А! - 12242,701 тыс. руб., А2 - 5174,735 тыс. руб., А3 - 9165,707 тыс. руб., А4 - (-19) тыс. руб., А5 - 2087,957 тыс. руб., А6 - 2751,249 тыс. руб.
Общие затраты потребителей на приобретение древесины составят 36917,055 тыс. руб., в том числе: В1 – 13339,277 тыс. руб., В2 – 5360,061 тыс. руб., В3 – 8239,729 тыс. руб., В4 – 9977,988 тыс. руб.
Выручка поставщиков от продажи сырья составит 33129,081 тыс. руб., в том числе: А1 – 12235,391 тыс. руб., А2 – 6422,816 тыс. руб., А3 – 4034,026 тыс. руб., А4 – 7333,815 тыс. руб., А5 – 701,953 тыс. руб., А6 - 2401,08 тыс. руб.
Произведем расчет итогового совокупного функционала по заданным моментам времени. Сводная таблица по заданным моментам времени заполняется также как и в пункте 4.1.
До оптимизации
Совокупные затраты потребителей на приобретение древесины составят 114395,212 тыс. руб., в том числе: В1 – 49517,871 тыс. руб., В2 – 19171,73 тыс. руб., В3 – 17860,089 тыс. руб., В4 – 28153,192 тыс. руб.
Совокупная выручка поставщиков от продажи сырья составит 102608,674 тыс. руб., в том числе: А1 – 41961,604 тыс. руб., А2 – 18854,667 тыс. руб., А3 – 18694,295 тыс. руб., А5 – 9982,42 тыс. руб., А5 – 4524,247 тыс. руб., А6 - 8591,441 тыс. руб.
После оптимизации
Совокупные затраты потребителей на приобретение древесины составят 113974,371 тыс. руб., в том числе: В1 – 49517,895 тыс. руб., В2 – 18864,036 тыс. руб., В3 – 18060,835 тыс. руб., В4 – 27531,605 тыс. руб.
Совокупная выручка поставщиков от продажи сырья составит 102895,45 тыс. руб., в том числе: А1 – 41968,02 тыс. руб., А2 – 21841,124 тыс. руб., А3 – 18697,299 тыс. руб., А4 – 7267,315 тыс. руб., А5 – 4531,441 тыс. руб., А6 -8590,251 тыс. руб.
Сравним полученные экспериментальные данные с моделью, разработанной Бородиновой И.А. и Сараевым Л.А.[130] , используя те же исходные данные. Оптимальный план перевозок при использовании обозначенной выше модели, приведен в таблице 4.41.