Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ состояния вопроса, цель и задачи исследования 10
1.1 Обзор исследований в области управления складами запасных частей 10
1.2 Обзор существующих логистических систем и программ для ЭВМ 20
1.3 Проблемы управлением складом запасных частей на предприятиях, обслуживающих и эксплуатирующих АТС 26
1.4 Выводы по первой главе, постановка цели и задач исследования 37
ГЛАВА 2. Теоретические подходы к оптимизации и управлению складом запасных частей
2.1 Закономерности и особенности формирования потребности в запасных частях на предприятиях обслуживающих и эксплуатирующих АТС 39
2.2 Основные концепции и модели теории управления запасами 47
2.3 Технологический процесс управления складом запасных частей 61
2.4 Методы классификации запасных частей на складе 64
2.5 Показатели эффективности управления складом 67
2.6 Стратегии, критерии и целевые функции системы управления складом запасных частей 71
2.7 Выводы по второй главе 75
ГЛАВА 3. Методики экспериментальных исследований 76
3.1 Методика моделирования потребности в запасных частях на основе функции смеси вероятностных распределений и методика оценки достоверности полученных результатов 76
3.2 Методика имитационного моделирования процесса функционирования склада запасных частей з
3.3 Методика определения оптимальных значений параметров системы управления складом запасных частей 85
3.4 Методика выбора модели управления складом 89
3.5 Методика проверки адекватности имитационной модели склада 91
3.6 Выводы по третьей главе 92
ГЛАВА 4. Результаты диссертационного исследования, возможности их практической реализации и их экономическая эффективность 94
4.1 Результаты моделирования потребности в запасных частях и оценки достоверности полученных результатов 94
4.2 Результаты выбора модели управления складом 97
4.3 Результаты имитационного моделирования процесса функционирования склада запасных частей 99
4.4 Результаты проверки адекватности имитационной модели склада 108
4.5 Экономическая эффективность результатов исследования 110
4.6 Выводы по четвертой главе 116
Общие результаты и выводы 117
Список использованных источников
- Проблемы управлением складом запасных частей на предприятиях, обслуживающих и эксплуатирующих АТС
- Основные концепции и модели теории управления запасами
- Методика имитационного моделирования процесса функционирования склада запасных частей
- Результаты имитационного моделирования процесса функционирования склада запасных частей
Введение к работе
Актуальность темы диссертации
Современные автотранспортные средства (АТС) являются сложными техническими объектами, состоящими в среднем из 70 тысяч элементов, имеющих разные показатели надежности. Своевременное удовлетворение возникающей потребность в их периодической замене в условиях эксплуатации, непосредственно влияет на ее качество. Однако, существующие системы управления складом запасных частей на предприятиях, обслуживающих и эксплуатирующих автомобильный транспорт, имеют ряд недостатков. Зачастую, склады переполнены одними деталями при дефиците других. Как правило, это связано с тем, что человек, принимающий решения, во-первых, не видит как изменение того или иного параметра отражается на всей системе управления наполнением склада, во-вторых, не может точно прогнозировать потребность в запасах, в силу чего его действия носят эвристический характер. Это происходит в силу отсутствия научно обоснованных эффективных методик управления складом автомобильных запасных частей, учитывающих особенностей возникновения потребности в них. А так же отсутствия инструментов регулирования между параметрами системы управления складом, управляющими воздействиями на нее и показателями эффективности его работы.
Возникающее противоречие между повышением эффективности процесса
обеспечения предприятий запасными частями, с одной стороны, и стремлением
снизить издержки связанные с их хранением, с другой, обуславливает проблему,
на решение которой направлена данная работа. Поэтому исследование
направленное на повышение эффективности работы предприятий,
обслуживающих и эксплуатирующих АТС на основе минимизации затрат, связанных с хранением запасных частей на складе и снижения их дефицита, является актуальной научной задачей.
Рабочей гипотезой являлось предположение о том, что эффективность предприятий, обслуживающих и эксплуатирующих АТС можно значительно повысить, если управлять складом на основе функции спроса на запасные части, а также закономерностей между стоимостью их запаса и уровнем их дефицита.
Цель исследования: повышение эффективности работы предприятий, обслуживающих и эксплуатирующих АТС на основе минимизации затрат, связанных с хранением запасных частей на складе и снижения их дефицита.
Объектом исследования является процесс обеспечения запасными частями предприятий обслуживающих и эксплуатирующих АТС.
Предмет исследования: закономерности, влияющие на эффективность управления складом запасных частей предприятий обслуживающих и эксплуатирующих АТС.
Методы исследования: математическая статистика и теория вероятностей; математический анализ; системный анализ; теория массового обслуживания; теория управления; математическое и имитационное моделирование; логистика; теория очередей и управления запасами.
Задачи исследования:
- выявить закономерности и особенности формирования потребности в
запасных частях на предприятиях обслуживающих и эксплуатирующих АТС;
выявить взаимосвязи между параметрами модели склада запасных частей, управляющими воздействиями на нее и показателями эффективности работы склада;
выявить закономерности между показателями эффективности управления складом автомобильных запасных частей: средним размером запаса и дефицитом (уровнем удовлетворения потребности);
на основе выявленных закономерностей сформировать математическую модель технологических процессов управления структурой и объемом склада запасных частей;
выполнить производственную проверку и дать технико-экономическую оценку результатов исследования.
Научная новизна:
- предложен измеритель потребности в автомобильных запасных частях на
предприятиях автотранспортного комплекса как функции смеси вероятностных
распределений;
- выявлена зависимость между затратами ресурсов и эффективностью
системы обеспечения запасными частями предприятий обслуживающих и
эксплуатирующих АТС;
- разработана математическая модель управления складом запасных частей,
позволяющая определять момент, структуру и объем заказа на его пополнение для
максимально эффективного использования складских ресурсов и адаптированная
для решения задач минимизации издержек, достижения заданного уровня
дефицита или финансовых вложений.
Практическая значимость работы.
Внедрение результатов диссертационной работы в технологический процесс управления складом запасных частей позволяет повысить эффективность предприятий обслуживающих и эксплуатирующих АТС, минимизировать затраты ресурсов и потери, а так же степень удовлетворенности потребителей.
Руководителям и управленческому персоналу предприятий обслуживающих и эксплуатирующих АТС выявленные закономерности позволяют без сложных вычислений и моделирования определять минимально необходимые финансовые вложения в склад запасных частей, при которых уровень дефицита не превышает заданного значения.
Достоверность полученных результатов:
- подтверждается тем, что полученные в работе результаты не противоречат
результатам предыдущих исследований в данной области;
- обоснована адекватностью математических моделей, в
которых приняты корректные допущения, соответствующие реальным процессам
на предприятиях, обслуживающих и эксплуатирующих АТС;
- подтверждается совпадением в допустимых пределах теоретических и
экспериментальных данных полученных на предприятиях, обслуживающих
автомобильный транспорт.
Реализация результатов работы.
Результаты проведенных исследований внедрены на предприятиях «Техавтоцентр» и «ФОРАВТО» г. Красноярска.
Положения, выносимые на защиту:
величина потребности в запасных частях на предприятиях, обслуживающих и эксплуатирующих АТС, является функцией смеси вероятностных распределений;
эффективность технологического процесса управления складом автомобильных запасных частей можно существенно повысить, если учитывать функцию спроса на запасные части, а также закономерности между стоимостью их запаса и уровнем их дефицита;
- между величинами среднего запаса (n) и дефицитом (d) на складе
автомобильных запасных частей существует экспоненциальная зависимость вида
- имитационная математическая модель, учитывающая выявленные
зависимости между параметрами эффективности, а также закономерности
формирования потребностей, делает управление складом запасных частей более эффективным.
Апробация работы.
Основные положения работы доложены: на международной конференции «International scientific conference of Czech and Slovak university departments and institutions dealing with the research of combustion engines» (Розтоки—Прага, Чехия, 2012); на VI и VIII Всероссийских научно-технических конференциях «Политранспортные системы» (Новосибирск, 2009 и 2014 г.г.); на VII Всероссийской научно-технической конференции «Политранспортные системы» (Красноярск, 2010 г.); на I и II Всероссийских научно-технических конференциях «Авиамашиностроение и транспорт Сибири» (Иркутск, 2011 и 2012 гг.); на Всероссийской научно-практической конференции «Молодежь и наука: начало XXI века» (Красноярск, 2012 г.), на научно-техническом семинаре кафедры Автомобильного транспорта ИрНИТУ в декабре 2015 г.
Публикации.
По результатам исследования опубликовано 15 научных статей, в том числе 5 — в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, получены патент на полезную модель и свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.
Структура и объем работы.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, основных выводов, списка использованных источников и приложений. Объем диссертации составляет 107 страниц машинописного текста, содержит 9 таблиц и 49 рисунков, список использованных источников из 103 наименований и приложение.
Проблемы управлением складом запасных частей на предприятиях, обслуживающих и эксплуатирующих АТС
Проблема управления запасами вызвала особый практический интерес, начиная со второй половины 1920-х годов XX в.. До становления и развития профессиональной логистики в 1970-х годах в этой области научных знаний были получены и разработаны многие методики управления запасами, названные впоследствии классическими. Как правило, изначально данные разработки велись как чисто математические. Общепринято считать, что теория управления запасами одна из отраслей математики. Именно благодаря математике, на сегодняшний день имеется описанная логика движения запаса и методика моделирования состояния системы управления запасами.
Содержание склада автомобильных запасных частей связано с большими финансовыми и управленческими издержками, но от него напрямую завит эффективность работы предприятий, обслуживающих и эксплуатирующих АТС. Отсутствие требуемой запасной части на складе приводит к простоям автотранспортной техники, сокращению объема продаж и снижению лояльности клиентов к данной организации. Но и избыточный объем запасов снижает показатели эффективности работы компании: растет площадь склада, происходит дополнительное омертвление капитала, снижается оборачиваемость средств и растут затраты на хранение и обслуживание запаса. Кроме того, хранящиеся на складе детали могут прийти в негодность или стать неликвидными. Сам по себе склад автомобильных запасных частей — концентратор издержек, поэтому его сокращение всего на несколько процентов способствует куда более значительному повышению прибыльности.
Рассмотрением вопросов совершенствования различных сторон управления запасами, занималось большое число отечественных и зарубежных ученых и специалистов-практиков. Среди представителей отечественной школы видное место занимают труды Б.А. Аникина, Г.Л. Бродецкого, A.M. Гаджинского, P.A. Радионова, В.А. Сакович и др. [14, 20, 76]. За рубежом проблемами управления запасами и сопутствующими вопросами занимались Р. Боутеллир, М. Кристофер, М. Линдере, X. Фирон, Дж. Хедли, Дж. Шрайбфедер [93, 98]. В создание математического аппарата управления запасами большой вклад внесли такие ученые, как Н.Ш. Кремер, Ю.М. Неруш, Ю.И. Рыжиков, Р. Стэнсфилд, М. Эддоус [43, 66, 74, 75] и др. Данными авторами предложено ряд методик и моделей, характеризующих управление отдельными сторонами системы запасов. Однако, для обеспечения эффективного управления складом запасных частей предприятий, обслуживающих и эксплуатирующих АТС, необходима модель управления, которая позволила бы системно охватить все стороны вопроса, связанного с управлением запасами, с учетом специфики данной отрасли производства, при этом, объединяющая в себе все существующие разработки.
Следует отметить, что проблемами обеспечения автомобильными запасными частями занимались многие отечественные ученые, в частности, Ф.Н. Авдонькин, Н.Ф. Билибина, В.В. Волгин, Б.Л. Геронимус, А.Г. Зарубин, Н.С. Захаров, Н.И. Иващенко, Е.А. Индикт, К.В. Инютина, В.И. Карагодин, Г.В. Крамаренко, Е.С. Кузнецов, B.C. Лукинский, Л.Б. Миротин, Г.М. Напольский, О.Ф. Пославский, Н.В. Семенов, В.И. Сергеев, Р.Г. Хабибуллин, С.А. Уваров, A.M. Шейнин, В.А. Щетина и др. [2, 3, 18, 26, 28, 42, 45,46, 51, 52, 53, 54, 62, 63, 64, 70, 79, 80,89, 91, 93, 94, 99]. Но большинство из этих исследований и разработок были выполнены в условиях планово-централизованной экономики. Несмотря на достигнутые результаты, при сегодняшней экономической ситуации в стране, требуется дальнейшее проведение исследований в данной области.
Вопросами управления запасами и спецификой складской деятельности станций технического обслуживания (СТО) автомобилей занимался Л.Б. Миротин. В его работах [62, 63, 64] предлагаются методы снабжения запасными частями СТО, в том числе автомобилей иностранного производства. Затрагиваются вопросы: экономичного размера заказа; анализа спроса на запасные части, деление номенклатуры запасных частей на группы методом АВС-и XYZ-анализов; принятие решений в условиях неравномерного спроса.
В своих работах В.В. Волгин [18] детально рассматривает особенности предоставления услуг по ремонту автотранспортной техники и снабжения запасными частями в условиях внутреннего и внешнего рынка с учетом информации и практики зарубежных продуцентов автомобилей, их дистрибьюторов и дилеров, специфики российского рынка, а также многолетнего опыта автора в торговле техникой и запасными частями на внешнем рынке. Он определил, что основной расход запасных частей за первый девятилетний период эксплуатации приходится на период между вторым и седьмым годами.
В работах [74, 75] известного ученого, стоящего у истоков отечественной школы теории управления запасами, Ю.И. Рыжикова, рассматривается проблема управления запасными частями с точки зрения теории массового обслуживания. В своих работах автор разработал ценные практические рекомендации по оптимизации сложных систем снабжения, снижению времени обслуживания, ликвидации избыточных запасов.
В исследованиях A.M. Шейнина [94] впервые приведено формализованное описание функционирования системы обеспечения запасными частями, уточняющее функции ее элементов и раскрывающее связи между ними. Разработан метод построения обратной связи в системе на основе прогнозов потребности в запасных частях с учетом решаемых задач и информационных возможностей отдельных элементов системы.
Коллектив авторов Щетина В.А., Лукинский B.C., Сергеев В.И. в своих исследованиях [51, 52, 53, 54] занимались вопросами развития новых подходов к управлению снабжением и сбытом запасных частей. Их работы посвящены совершенствованию методов планирования потребности в запасных частях и управления оборотным фондом запасных частей.
А.Г. Зарубин [26] разработал совокупность приемов и методов определения потребности в запасных частях, адаптированных к дилерской форме организации фирменного технического сервиса: метод экономического анализа, в том числе экономико-математический и экономико-статистический; метод сравнительного анализа, монографический и расчетно-аналитический методы, методы маркетинговых исследований. Так же им был предложен методологический подход к прогнозированию потребности в запасных частях с учетом экономических факторов, определяющих спрос на запасные части; разработана математическая модель определения потребности в запасных частях дилерских предприятий с учетом рыночного спроса; разработаны теоретические основы оптимизации номенклатуры запасных деталей, поставляемых на дилерские предприятия.
К одной из основополагающей работ в области управления запасами в зарубежной литературе можно отнести работу Дж. Хедли [93]. В ней автор структурировал систему управления запасами и представил в ней следующие, хорошо проработанные модели и методы: модели оперативного управления при случайном спросе, в том числе в системе с периодическими проверками; динамические модели управления; модели управления запасами в течение одного периода; методы динамического программирования для анализа моделей установившегося состояния. Большое внимание уделено практическому использованию представленных моделей.
Основные концепции и модели теории управления запасами
Управление складом автомобильных запасных частей сопряжено с двумя видами рисков. Риск первого вида заключается в омертвлении вложенных финансовых средств, а так же усилении кредитного бремени на предприятии, если эти средства являются заемными. Риск второго вида состоит в том, что запасные части морально устареют, придут в негодность или перейдут в неликвидное состояние. С учетом того, что вложения в оборотный фонд запасных частей на предприятиях, обслуживающих и эксплуатирующих АТС, зачастую, являются для них одними из самых значимых, то эти факторы представляют собой крайне важную часть из общего объема рисков на предприятии.
Система управления запасами это комплекс мер, направленных на создание и пополнению запасов, организации его регулярного контроля и планирования своевременных поставок.
Функция склада автомобильных запасных частей заключается в защите от неопределенности в потребности в них. Для этого создаются страховые запасы, играющие роль «буфера», которые снижают негативное влияние нестабильности спроса или потребности в запасных частях.
Существует два типа неопределенности, с которыми призваны бороться страховые запасы. Первый тип неопределенности связан с колебаниями величины потребности в запасе за определенный период времени, а второй — с колебаниями сроков поставок заказанных на склад деталей.
Для борьбы с неопределенностью первого типа, была разработана специальная концепция «Реагирования на спрос», суть которой заключается в сокращении времени реагирования на колебания спроса за счет быстрого пополнения запасов там, где ожидается увеличение спроса. Наиболее разработанные и популярные варианты концепции «Реагирование на спрос»:
1. Концепция расчета момента заказа основана на одной из старейших методик контроля и управления запасами, в данной концепции используются статистические данные расхода запаса, и она может быть взята на вооружение при управлении складом автомобильных запасных частей.
2. Метод быстрого реагирования заключается в постоянном взаимодействии между предприятием и его поставщиками, что позволяет повысить эффективность продвижения запасов в цепях поставок. Данный метод сильно ограничен в использовании на предприятиях, обслуживающих и эксплуатирующих АТС, ввиду многочисленных особенностей взаимодействия между этими предприятиями и заводами-изготовителями, либо импортерами.
3. Тоже самое можно сказать о логистическая концепции непрерывного пополнения. Эта концепция постоянного или с высокой периодичностью наполнения склада необходимыми запасными частями на основе составления логистического плана, в теории, позволяет отказаться от заказов на пополнение запасов. Но специфика работы предприятий автотранспортного комплекса и характер потребности на них в автомобильных запасных частях, не позволяет применять ее на практике.
4. Дальнейшим развитием двух последних из вышеприведенных стратегий стала логистическая концепция автоматического пополнения запасов, которая является их улучшенным вариантом и объединяющая в себе преимущества обеих. Главным образом, она служит для сведения к минимуму времени реакции логистической системы на колеблющийся спрос, но и она требует дальнейшей проработки и адаптации под специфику работы компаний автомобильной отрасли. Второй базовой концепцией управления запасами является нормирование запасов, включающее три основные группы методов: эвристические, технико-экономические и экономико-математические.
Эвристические методы основаны на знаниях и опыте экспертов в данной области, т. е. руководителей отделов продаж запасных частей или логистов, занимающихся данными вопросами на предприятиях. Они изучают ретроспективный спрос, либо потребность, в зависимости от специализации компании, получают актуальные сведения о состоянии рынка и выполняют его анализ, изучают потребителей, и формируют нормы запасов. В своих оценках эксперты основываются на своем собственном субъективном понимании тенденций поведения спроса. Именно данный метод, относящийся к группе эвристических и называемый опытно-статистическим, преобладает на практике для решения задач управления складом запасных частей на предприятиях, обслуживающих и эксплуатирующих АТС. Как правило, используется опыт одного эксперта, специализирующегося на данной конкретной тематике.
Метод технико-экономических расчетов основан на дифференциации запасов по группам, на основе некоторых общих признаков. Для каждой из выявленных групп рассчитывается страховой и текущий запасы, сезонные колебания. Технико-экономический расчет потребности в запасных частях хорошо разработан в теории технической эксплуатации автомобилей, он позволяет довольно точно прогнозировать необходимый размер запасов, но является крайне трудоемким.
Экономико-математические методы основаны на методах математической статистики, которые описывают случайный процесс возникновения потребности в запасных частях на предприятиях, обслуживающих и эксплуатирующих автомобильный транспорт. Самым удобным и популярным из экономико-математических методов определения спроса на запасные части является метод экстраполяции, который учитывает тенденции спроса, сложившиеся в предыдущий период времени и проецирует их на будущее. Основополагающим фактором системы управления запасами, который должен быть учтен при проектировании всех ее элементов, является реализация принципа обратной связи. Суть его заключается в том, что если руководящий элемент системы производит управляющее воздействие на ее рабочий элемент, то в системе присутствует такой механизм, который позволяет проинформировать о всех вызванных изменениях в данной системы и оценить эффективность данного воздействия. Система управления запасами считается управляемой, если после воздействия на нее можно получить сведения о ее новом состоянии, проанализировать его и с учетом полученной информации, при необходимости, внести соответствующее корректирующее воздействие на нее.
Методика имитационного моделирования процесса функционирования склада запасных частей
Но было бы неправильно сопоставлять с заданным пределом дефицита среднее значение его оценки, так как дисперсия может быть весьма значительной. Устанавливая некоторую величину допустимого дефицита, руководитель склада должен знать, с какой вероятностью фактический дефицит не превысит заданный. С этой целью, для полученных в ходе моделирования значений дефицита D определяется (100-2)-процентный доверительный интервал. Программа после моделирования выдает данные о среднем складском запасе, параметрах системы управления запасом (минимальный, максимальный размер запаса, оптимальный размер заказа и т. д.), при которых верхняя граница полученного доверительного интервала для дефицита не превышает значения заданного пользователем. Таким образом, можно сказать, что при рассчитанных оптимальных значениях параметров системы управления складом, дефицит не превысит заданного значения на уровне значимости .
Таким образом, разработанную систему управления запасами можно оптимизировать 1) по целевой функции издержек; 2) по функции издержек с ограничениями по дефициту или уровню обслуживания; 3) по функции уровня обслуживания или дефицита с ограничениями по бюджету. Необходимые параметры модели задаются руководителем в полях оконного пользовательского интерфейса (один из перечисленных способов оптимизации и доверительную вероятность для выходных параметров).
После запуска вычислений функциональные зависимости и числовые оценки выводятся на консоль (рисунок 3.2). Для всех параметров эффективности функционирования системы строятся графики. Найденные оценки глобального экстремума целевой функции выводятся на консоль, а также производится вывод трехмерных сечений плоскостями, соответствующими значениям найденных оценок. После проведения расчетов пользователь может изменить параметры модели в окне программы, а затем повторно запустить процедуру поиска оптимального решения.
Согласно целевым функциям системы управления складом запасных частей, представленных в разделе 2.6, составим методику определения оптимальных значений ее параметров в ходе имитационного моделирования. Используя полученные данные, в зависимости от целей и приоритетов компании, можно определить оптимальные значения Nmin и Nmax. Главной целью компаний, занимающихся исключительно продажей запасных частей, является максимизация прибыли. Поэтому оптимальными будут такие значения параметров системы управления запасами, при которых сумма потерь, связанных с хранением запасов с одной стороны, и отсутствием необходимого количества деталей на складе — с другой, становится минимальной. Таким образом, целевая функция, согласно раздела 2.6, имеет вид: IДЕФ +Iскл тіп (3.9) где IДЕФ — упущенная прибыль по причине дефицита на складе; I СКЛ — издержки от хранения запасов. В свою очередь, упущенная прибыль и издержки от хранения равны: Im0=D-P-Vcnpoc, (3.10) Iскл = VС1т-{Yхр+YЭ0\ (3.11) где D — доля упущенных продаж от всего объема спроса (дефицит), %; P — доля прибыли компании в отпускной стоимости деталей; Vспрос — общий годовой спрос, руб.; Vскл — средний запас на складе, руб.; Y ХР — доля затрат на хранение запаса от его стоимости, %; Y ЗС — затраты на обеспечение запасов, связанные с замораживанием средств, в процентах от его стоимости, %. Визуализация целевой функции представлена на рисунке 3.3. Опустив перпендикуляр из точки (или области) минимального значения поверхности затрат на плоскость ONminNmax, определим оптимальные значения входных параметров системы управления запасами (в данном случае оптимальными будут Nmin = 20 и Nmax = 35). Более подробно интегральная свертка функции затрат представлена на рисунке 3.4. Область, закрашенная красным цветом, является зоной оптимальных значений Nmin и Nmax для всех позиций хранимых запасов.
Для дилерских предприятий, компаний эксплуатирующих и обслуживающих крупный парк автомобилей, цели совершенствования системы управления запасами могут отличаться от предыдущей задачи. В первом случае, важным является такой фактор, как уровень обслуживания клиентов, т. е. доля удовлетворенных требований на склад к их общему количеству. А во втором — потери от простоя автомобильной техники, которые значительно влияют на выбор оптимальных значений параметров системы управления запасами.
В данной ситуации для предприятий автомобильных дилеров имеет смысл, задаться определенным максимальным, экономически целесообразным значением дефицита и минимизировать складские затраты в пределах установленной границы.
Таким образом, определение оптимальных значений параметров системы управления запасами для компаний автомобильных дилеров сводится к нахождению значений параметров системы управления запасами, при которых суммарные издержки, связанные с хранением запасов будут минимальными, а уровень обслуживания не будет принимать значений ниже установленной величины. Формируем целевую функцию с ограничением, для всего массива деталей склада согласно разделу 2.6: \D C,
Определение значений Nmtn и Nmax, при которых D Си ICKJ1 mm С — минимально допустимое значение уровня обслуживания, %. На рисунке 3.5 для наглядности, представлено графическое решение задачи нахождения Nmin и Nmax, выполняющие условие (3.12). Горизонтальная плоскость D = 2 % (условно заданное максимальное значение D) пресекает поверхность значений уровня обслуживания, образуя границу зоны, удовлетворяющей заданному условию. Опустив перпендикуляры к плоскости ONminNmax из точек полученной кривой на поверхность значений среднего складского запаса, получим границу зоны на поверхности значений среднего складского запаса, удовлетворяющей условию D 2%. Далее находим минимальное значение среднего складского запаса из полученной области, соответствующие ему значения Nmin и Nmax и являются оптимальным решением задачи. В данном случае оптимальными будут значения Nmin = 25 и Nmax = 40. 3.4 Методика выбора модели управления складом
После проведения имитационного моделирования склада запасных частей для разных моделей управления, необходимо выбрать наиболее эффективную из них. Для примера, возьмем две модели управления запасами: с фиксированным размером заказа и модель «минимум-максимум» (раздел 2.2). В первом случае, складской запас каждый раз пополняется на известную фиксированную величину Q = const (объем заказа), как только достигает установленного минимально допустимого уровня Nmin. Вторая стратегия управления заключается в том, что заказ на поставку осуществляется так же в момент, когда запас достигает уровня Nmin, обеспечивая его повышение до установленного максимально допустимого уровня Nmax, т. е. Q = Nmax Nmin.
Для унификации процесса управления многономенклатурным запасом, использовались общие для всех позиций на складе значения Nmin и Nmax. Что бы получить значение минимально допустимого количества конкретной детали на складе (значение, при достижении которого требуется пополнять запас), коэффициент Nmin умножается на среднее потребление этой запасной части в определенный период за один день. Так, например, при величине продаж определенной позиции 36 шт в год, стратегия управления складом с Nmin = 20 и Nmax = Nmin + 20 = 40, будет означать, что пополнения склада по данной позиции будет осуществляться при достижении их количества равного или менее (36 / 365) 20 = 2 шт., и в таком объеме, что бы их количество достигло (36 / 365) 40 = 4 шт. В первой модели изменяли значения двух входных параметров системы управления — размер заказа в диапазоне от Q = 10 до Q = 30 и минимально допустимый размер запаса Nmin в диапазоне от 10 до 30 с интервалом 1. А во второй — значения минимально допустимого размера запаса Nmin в диапазоне от 10 до 30 и максимально допустимого размера запаса Nmax в диапазоне от Nmin+10 до Nmin+30 с интервалом 1. Полученные зависимости показателей эффективности управления складом от параметров системы управления запасами для обеих моделей представлены на рисунке 3.6.
Результаты имитационного моделирования процесса функционирования склада запасных частей
Пример результатов имитационного моделирования при времени выполнения заявки на пополнение запасов t = 7 дней и уровне значимости а = 0,01 представлен в таблице 4.5.
Собрав достаточное количество данных по коэффициенту а (Приложение 1), при одинаковых значениях t и а, подобрав детали с примерно одинаковой дисперсией спроса, было установлено, что значение коэффициента а прямопропорционально среднему значению продаж в день и. Далее все значение а делились на и, что бы исключить влияние этой компоненты: полученные значения оказались пропорциональны коэффициенту вариации спроса в квадрате v2. После деления коэффициента а на и и оставалось значение, зависящее только от заданных параметров модели — t и а. Для упрощения использования методики, автором был введен коэффициент Kta =a/(u-v2), который зависит от двух параметров системы управления запасами: времени выполнения заявки на пополнение запасов t и заданного уровня значимости для дефицита а.
Среднее значение коэффициента Кы при t = 7 дней и а = 0,01: K7;0fil = 4,74. Примерные значения для коэффициента Kt,a, учитывающего время доставки заказа на склад и уровень значимости для дефицита на складе, полученные в ходе имитационного эксперимента приведены в таблице 4.6.
Таким образом, в ходе выполнения диссертационной работы, была получена зависимость между финансовыми вложениями в склад запасных частей и уровнем удовлетворения потребности в них. Достаточно лишь иметь статистику потребности в запасных частях за некоторый предшествующий период времени (точность расчетов будет зависеть от ее объема), что бы получить примерные оценки параметров эффективности управления складом.
Переведя единицы измерения запаса из штук в рубли, можно, проинтегрировав всю номенклатуру склада, получить средний складской запас для заданных условий системы управления запасами.
Существует обратная задача, зная финансовые возможности компании, определить для конкретной суммы возможно достижимый уровень дефицита. Тогда зная среднее количество деталей «Насос водяной КАМАЗ (в сборе, шкив 2 ручья)» на складе п, например п = 12, определим дефицит. Принимаем К9;0,oi = 5,4, найдем а: a = 5,4 0,58 2,662 = 22,2.
Таким образом, можно утверждать с вероятностью 99 %, что имея в среднем на складе 12 водяных насосов КАМАЗ (в сборе, шкив 2 ручья), то при оптимальном управлении запасом его дефицит не превысит 18,6 %.
Результаты имитационного моделирования склада автомобильных запасных частей на основе данных предприятий «Техавтоцентр» и «ФОРАВТО», своей эффективностью доказывают адекватность созданной имитационной модели, использующей в качестве входящего потока требований функцию смеси вероятностных распределений. Сравнительный анализ фактического управления складом автомобильных запасных частей и моделируемого приведен на рисунке 4.9. На данном рисунке по движению запасов на складе видно, как предложенная методика значительно сокращает дефицит и средние складские запасы. Расчетные значения, получаемые в ходе имитационного эксперимента, в пределах погрешности, совпадают с заданными показателями дефицита или среднего складского запаса, что так же свидетельствует об адекватности модели склада запасных частей.
На данных предприятиях, являющихся официальными дилерами автомобилей марки «КамАЗ», фактическое управление складом ведется экспертным методом. Завод-изготовитель ограничивается лишь предписанием перечня деталей, обязательных к хранению на складе для поддержания лояльности клиентов. Что и приводит к неэффективному управлению складом запасных частей.
Остается добавить, что данная методика работает при большом наборе статистических данных. В случае появления новых деталей на складе, по которым отсутствует статистика продаж, необходимы данные ресурсных испытаний. На их основе можно скорректировать параметры функции спроса по аналогичным деталям. В некоторых случаях для этого можно воспользоваться стендом для ресурсных испытаний деталей [68] и специальной программой для ЭВМ для расчета параметров этого стенда [78].
Оценим экономическую эффективность разработанной модели с помощью анализа двух стратегии управления складом запасных частей официального дилера «КамАЗа» г. Красноярска. Эффективность и оптимальность управления запасами компании оценим путем сравнения моделируемого и фактического технологических процессов по ряду факторов: уровень дефицита, оборачиваемость, средняя стоимость вложенных средств. Теоретический процесс функционирования склада основан на методе имитационного моделирования, где входящий поток требований на автомобильные детали и компоненты, используя статистику предшествующего периода наблюдения, определяется как функция смеси вероятностных распределений, а именно, поступление покупателей и размер требований образуют составной Пуассоновский процесс.
Экономического эффект от внедрения полученных разультатов исследования оценим по методике из раздела 2.5.
Для сравнительного анализа использовались данные по более чем 600 наименований запасных частей, относящимся к группе А по АВС-анализу (составляющие примерно 80 % всей стоимости склада). В процессе моделирования движения каждой детали на складе значения минимального и максимального складского запаса определялись на каждый последующий день работы склада на основании статистики предшествующих 364 дней.
Экономический эффект от снижения дефицита по каждой детали определим по формуле (2.24). Из рисунка 3.7 (где представлены моделируемый и реальный процессы движения «Шайбы d10 медной») видно, что за два месяца работы склада дефицит на шайбу d10 медную фактический составил 33 дня, а дефицит смоделированный — 7 дней, поэтому: Эд = (33 - 7) 54 4 0,22 = 1236.