Теоретические аспекты моделей расчета в управлении поставками

  • Вид работы:
    Контрольная работа
  • Предмет:
    Менеджмент
  • Язык:
    Русский
  • Формат файла:
    MS Word
  • Опубликовано:
    2017-01-08
  • Размер файла:
    0
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!

Теоретические аспекты моделей расчета в управлении поставками












Контрольная работа

Теоретические аспекты моделей расчета в управлении поставками

Содержание

1. Роль запасов и управления запасами для отечественных предприятий

2. Анализ существующих моделей, методов, концепций, информационные технологий в сфере управления запасами

3. Совершенствование моделей расчета в управлении поставками при расчете оптимального размера заказа

Литература

1. Роль запасов и управления запасами для отечественных предприятий

Оптимизация ресурсов в определенной экономической системе при управлении основными и сопутствующими потоками - является предметом исследования в логистике. Так, в деятельности фирмы принято выделять материальные, информационные, финансовые и сервисные потоки [18, c.4-5]. Запасы компании относятся к материальным потокам.

Материальный поток - находящиеся в состоянии движения материальные ресурсы (МР), незавершенное производство (НП) и готовая продукция (ГП), к которым применяются логистические виды деятельности, связанные с их физическим перемещением в пространстве: погрузка, разгрузка, затаривание, перевозка, сортировка, консолидация, разукрупнение и т.п. [18, c.6].

Запасы - одна из форм движения материального потока при скорости его перемещения в пространстве, равной нулю [5, c.38]. Они образуются в логистических системах из-за несинхронного входящего и исходящего потоков или же неравности их интенсивностей, также с ними можно совершать ограниченное количество логистических операций.

Запасы могут быть классифицированы по нескольким признакам [18, c.6]:

)По видам товарно-материальных ценностей - сырье и материалы, производственные запасы (незавершенное производство) и комплектующие, готовая продукция, вспомогательная продукция и т.п.;

2)По исполняемым функциям - текущие, производственные, транзитные (находящиеся в пути), гарантийные (страховые или резервные), сезонные, рекламные, спекулятивные, неликвидные;

)По месту нахождения: производственные и товарные;

)По времени: максимально желательный уровень, пороговый уровень, текущий уровень и гарантийный уровень.

Управление запасами относится к одной из ключевых функций логистики. Данная функция представляет собой процесс создания, регулирования и контроля уровней запасов в производстве, реализации и закупках продукции [18, c.18].

Запасы материальных ресурсов выполняют роль буфера, который обеспечивает относительную независимость производства от потребления во времени и пространстве, предложения от спроса и наоборот [4, c.42]. Однако, как нехваток, так и избыточное наличие запасов пагубно влияет на деятельность предприятия. В первую очередь, все запасы - это замороженные средства компании. Таким образом, оптимизация уровня запасов является одной их основных логистических задач.

Затраты, связанные с запасами, в своем стоимостном измерении представляют собой часть логистических издержек.

Выделяют несколько целей создания запасов на предприятии [18, c.485-486]

Во-первых, они повышают эффективность производства и обслуживания потребителей. Во-вторых, запасы страхуют производство на период поставки новых материалов. В-третьих, это экономия на оптовых скидках, транспортировке и возможность защитится от повышения закупочных цен.

Затраты, связанные с запасами, включают [20, c.151-152]:

.Затраты на закупку запаса - расходы финансовых ресурсов на непроизводственную закупку товарно-материальных ценностей запаса у поставщика.

2.Затраты на пополнение запаса - расходы материальных, финансовых, информационных, трудовых и других видов ресурсов, необходимых для обеспечения пополнения запаса. Они включают затраты при планировании, осуществлении и контроле закупки.

3.Затраты на содержание запаса - расходы материальных, финансовых, информационных, трудовых и других видов ресурсов, необходимых для обеспечения сохранности и поддержания качества товарно-материальных ценностей, находящихся в запасе на определенной территории или на транспортном средстве.

Кроме данной классификации есть еще одна, наиболее популярная, в которой затраты на запасы делятся на постоянные и переменные.

К постоянным затратам относятся те, которые не изменяются с изменением уровня запасов. Переменные же наоборот, изменяются с изменением уровня запасов, и они зависят от темпов продаж, производства и т.п.

Также, затраты, связанные с запасами, можно разделить на прямые и косвенные. К прямым относятся следующие виды затрат: стоимость самих запасов или капитальные затраты, издержки хранения, стоимость обслуживания запасов, естественная убыль, потери и кражи. Особенность косвенных затрат состоит в том, что они не отражаются непосредственно в стоимости конечного продукта. Примеров данного вида затрат являются - стоимость выдачи заказа, потери дефицита, альтернативные издержки, амортизационные отчисления, расходы на коммунальные услуги, расходы на развитие инфраструктуры, ремонтные работы и т.д.

Для производственных предприятий (в первую очередь) запасы представляют очень важную роль. Начиная с 2000-х, логистика начала бурно развиваться на российских предприятиях. В период после кризиса 2012 года грамотное управление запасами имеет еще более значимое влияние на бюджет компании. Основная задача компании - максимальное получение прибыли, но это условие выполнимо только при удовлетворении нужд потребителя. Таким образом, чтобы удовлетворять потребительский спрос необходимо иметь достаточный уровень запасов для производства или оказания услуги. Чрезмерное наличие запасов приводит к замораживанию капитала, что негативно сказывается на бюджете фирмы и на ее финансовых показателях. Неоднократно, учеными отмечалось, что затраты на хранение запасов составляют от 30 до 70 % от общих логистических затрат в цепи поставок [2; 4; 9; 16; 18 и др.]. По финансовой отчетности, предоставляемой предприятиями, доля материальных затрат из структуры затрат на производство и продажу продукции в среднем по России за 2015 год составляет 61,5 %, а также динамика по данному показателю практически не менялась в предыдущие годы (+/-3 %) [33]. В денежном выражении доля затрат выросла на 2 млрд. руб., и данная тенденция является негативной [33]. При этом доля запасов в оборотных активах крупных и средних компаний (доля работников в данных компаниях не менее 15 человек) составила в среднем 20%, но в некоторых отраслях доля запасов достигает до 80-90%, в частности в сфере розничной торговли [33]. Темп роста данного показателя +14 % по сравнению с 2014 годом.

Если же говорить о запасах готовой и незавершенной продукции, то ном тенденция тоже является негативной - рост на 1,2 и 1,1 млрд. руб. соответственно [32].

Из всего ранее перечисленного можно сделать следующий вывод - минимизация затрат одна из наиболее важных задач компании, в особенности для отечественных компаний. Таким образом, управление запасами является актуальной областью исследования.

2. Анализ существующих моделей, методов, концепций, информационные технологий в сфере управления запасами

В логистике функции управления запасами посвящено множество научных работ, разработаны различные методы, модели и сформировано несколько концепций. Помимо этого, существует отдельная ветвь совершенствования инструментария управления запасами и создания информационных технологий в данной сфере.

Начнем с рассмотрения концепций управления запасами. На данный момент их существует всего три - концепция максимизации запасов, концепция оптимизации запасов и концепция минимизации запасов [18, c.487].

Суть концепции максимизации запасов состоит в том, чтобы иметь в наличии максимально возможный объем запасов. Чем больше запасов - тем лучше. Это самая старая концепция, ее цель - получить всевозможные скидки путем заказа больших партий, а наличие высокого уровня запасов в свою очередь увеличивает эффективность производства.

Суть концепции оптимизации запасов состоит в том, чтобы иметь оптимальный объем запасов. Под оптимальным уровнем запасов считается такой уровень, при котором достигается минимум совокупных затрат на создание и содержание запасов. Это наиболее распространённая и часто используемая концепция из трех существующих.

Последняя концепция - минимизация запасов. Ее суть состоит в том, чтобы к минимуму запасы в компании, но при этом запасы должны быть такими, чтобы они могли обеспечивать требуемый уровень качества логистического сервиса потребителей. Это самая молодая концепция. Среди представителей данного направления можно выделить компанию "Toyota. После появления данной концепции стали развиваться системы и технологии, позволяющие снижать уровень запасов.

Таким образом, данные концепции представляют собой положительную роль наличия запасов, отрицательную роль и поиск оптимума между ними.

К положительной роли наличия запасов относятся следующие факторы [18, c.485]:

)Запасы обеспечивают некоторую независимость между поставщиками, производителями и потребителями;

2)Запасы обеспечивают производство оптимальными партиями;

)Запасы обеспечивают непрерывность производства и продаж;

)Запасы сглаживают и абсорбируют непредвиденные колебания спроса, сбои поставок и сбои в производственном процессе;

5)Запасы увеличивают надежность управления.

К отрицательной роли наличия запасов относятся следующие факторы:

)Запасы замораживают значительный объем финансовых средств компании и товарно-материальных ценностей, которые можно было бы использовать на другие цели;

2)Замедляется улучшение качества, так как в первую очередь компания заинтересована в реализации запасов, а не во вложении в инновации в качестве;

)Запасы способствуют изоляции звений логистической системы и стадий бизнес-процессов друг от друга.

Выбор той или иной концепции зависит от многих критериев - особенности организационной культуры, готовности руководства к изменениям, состояние логистической инфраструктуры, техническое и технологическое оснащение компании и т.д.

После определения концепции управления запасами можно переходить к более детальному подходу - выбор конкретных моделей и методов, которые будут использоваться для управления запасами.

В первую очередь выбирается определенная модель (стратегия) управления запасами.

Модель (стратегия) управления запасами - это совокупность правил, по которым принимаются решения стратегического и оперативного планирования, набор параметров, позволяющего регулировать и контролировать уровень запасов [18, c.498].

Модель включает в себя выбор и обоснование критерия оптимизации, расчет издержек управления запасами, формулировку ограничений, моделирование спроса и пополнения запасов, расчет стратегии управления.

Классическая модель управления запасами имеет следующие основные параметры: спрос (интенсивность спроса, функция спроса, интервалы потребления), параметры заказа (размер заказаq, момент заказа tj, интервал между заказами Гсз), параметры поставок (размер партии поставки, момент поставки, интервал поставки Гсп, время выполнения заказа / запаздывания поставки), уровень запаса на складе (текущий, средний Qсред, максимальный Qmax, страховой Qстр).

Графически классическую модель управления заказами можно представить следующим образом (см. рис. 1)

Рис. 1 Классическая модель управления запасами

Из классической модели были разработаны следующие системы управления запасами (СУЗ) [18, c.517-527]:

)СУЗ с фиксированным размером заказа - в данной системе основным параметром является размер заказа, он строго зафиксирован и не меняется в не зависимости от условий работы системы. Самое сложное здесь это определение размера заказа, которое будет экономически обосновано. В связи с этим необходимо найти оптимальную (минимальную) величину затрат на хранение и возобновление заказа. Исходные данные для расчета параметров модели - объем потребности, оптимальный размер заказа и время поставки, возможная отсрочка поставки. Параметры, которые необходимо рассчитать - гарантийный запас, пороговый уровень запаса и максимально желательный уровень запаса. Минус данной системы в том, что при сбоях в реальной жизни данная модель перестает работать, так как новая партия заказа не восстанавливает уровень запасов до необходимого порогового значения, кроме того приходится постоянно следить за уровнем запасов. Из плюсов данной системы можно выделить следующее - более низкий уровень максимально желательного запаса по сравнению с СУЗ с фиксированным размером заказа, а также экономия затрат на содержание запасов за счет сокращения складских площадей.

2)СУЗ с фиксированным интервалом между заказами - суть системы в том, что заказы делаются в строго определенное зафиксированное время, и данные интервалы времени между заказами являются равными. Интервал определяется на основе оптимального размера заказа. Исходные данные для расчёта - потребность, интервал времени между заказами в днях, время поставки в днях, возможная задержка поставки в днях. Параметры, которые необходимо рассчитать - гарантийный запас, максимально желательный запас, размер заказа, который постоянно пересчитывается при каждом заказе. Причины использования данной системы - уровень запасов проверяется вручную, поставщиком задается установленный интервал заказа с предоставлением скидок, отгрузки на условиях FOB. Плюс данной системы в том, что она не требует постоянного контроля за уровнем запасов. Минусы системы в том, что для ее поддержания необходимо иметь довольно таки высокий уровень максимально желательного запаса, в связи с чем вырастают затраты на содержание запасов.

)СУЗ с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня - особенность системы заключается в том, что используется в условиях резких колебаний спроса и для компании крайне недопустим дефицит запасов, тем самым осуществляются плановые и дополнительные заказы. Главный входной параметр - период времени между заказами. Суть в том, что пополнение запаса происходит не только в заданные моменты времени, но и при достижении запаса фиксированного порогового уровня. Тем самым, данная система позволяет избежать дефицита запасов одновременно без их завышения. Параметр для расчета - размер заказа, который основывается на прогнозе уровня потребления до момента прихода заказа.

)СУЗ "минимум-максимум" - данная система была разработана для ситуаций, когда стоимость оформления заказа очень велика, дефицит допустим, а чрезмерные запасы крайне нежелательны. Заказ осуществляется только выполнении условия, что в момент планового заказа уровень запасов должен быть равен или быть меньше установленного постоянного уровня минимального запаса. Размер заказа равен тому объему запаса, который нужен для восполнения уровня запаса до максимально желательного. Расчитываемый параметр - размер заказа.

Было создано огромное множество моделей и методов, одна из их классификаций представлена на Рис. 2.

Рис. 2 Классификация моделей управления запасами

Основные признаки данной классификации - спрос, пополнение запасов, издержки (функции затрат), ограничения и стратегии управления.

Методы существующие в сфере управления запасами можно описать через задачи, которые они выполняют. [5, c.184].

Таблица 1 - Задачи и методы управления запасами в логистике [уваров]

ЗадачиМодели и методыСтратегический уровеньФормулировка цели (целей) и выбор критерия (критериев) ее (их) достижения Экономический и логистический анализ Ранжирование целейФормирование ограничительных условийЭкономический анализАнализ номенклатуры (ассортимента) и распределение ее по классам (группам, категориям) 3. Логистические методы: АВС-анализ, XYZ-анализ и др. Согласование критериев и номенклатурных классов4. Экономический анализТактический уровеньВыбор методики нормирования страхового запасаСтатистический метод Стохастический метод Оптимизационный методВыбор политики пополнения запасов, распределения номенклатурных классов, и адаптация систем регулирования запасов. 2.1 Метод "партия к партии" (Lot-for-Lot) 2.2 последовательное балансирование по отдельным позициям или РРВ 2.3 По точке заказа (ROP) 2.3.1 система с фиксированным периодом заказа 2.3.2 система с фиксированным размером заказа 2.3.3 двухуровневая системаВыбор модели для определения нормативных параметров уровней запаса3. Модель EOQ или одна из ее модификаций, согласование параметров текущего и страхового запасовОпределение пороговых условий для пересмотра параметров системы4. Вариативные расчеты в зависимости от нормативного уровня обслуживанияОперационный (оперативный) уровеньУчет операций по движению запасов (приход, расход, остаток) 1. Метод балансовых счетовКорректировка данных по результатам инвентаризаций2. Метод прямого счетаКонтроль за уровнем запасов3. Сравнительный анализРасчет параметров точки заказа (ROP) 4. Методы прогнозирования и прямого счета по выбранной системе регулированияУчет выданных заказов5. Метод прямого счетаПрогнозирование и контроль ситуаций дефицита6. Методы прогнозированияКонтроль за отклонениями и выдача сигнала о необходимости пересмотра параметров системы7. Расчет статистических параметров поставок и спроса (расхода), оценка закона их распределения

Любая компания стремиться увеличивать свою эффективность. В том числе, это касается и управления запасами. Можно выделить наиболее распространенные факторы, способствующие повышению эффективности управления запасами:

2)Развитие экономико-математического моделирования;

3)Повышение надежности и оперативности получения данных с помощью современных информационных систем

4)Развитие методов прогнозирования

5)Рост квалификации персонала, занимающегося управлением запасами

)Интеграция и автоматизация многих логистических операций и функций

)Развитие корпоративных информационных систем (MRP, ERP)

)Развитие систем управления качеством, что приводит к снижению потребности в запасах для исправления бракованной продукции

9)Сокращение продолжительности цикла производства

)Широкое использование логистической технологии JIT

11)Усиление конкуренции на рынке транспортно-логистического сервиса и повышение качества обслуживания клиентов

В связи с постоянным желанием совершенствовать свою деятельность было изобретено множество концепций и информационных технологий, которые подчас совпадают.

Для управления материальными потоками существует два основных принципа:

) Тянущая система (pull system) - организация производства строится таким образом, что материальный поток продвигается на следующий этап производства по запросу по мере необходимости следующего производственного участка. Центральная система управления в данном случае не вмешивается в процесс производства, только лишь дает задачу для конечного звена производственного процесса.

) Толкающая система (push system) - производство организовывается таким образом, чтобы материальный поток "выталкивался" на следующий этап производства по команде от центрального управления производством, также в данной системе свойственно формирование запасов, опережающих спрос.

Компании постоянно стараются совершенствовать свою деятельность с тем, чтобы увеличить прибыльность. Одной из этих возможностей предоставляется путем сокращения расходов на запасы. Таким образом, было создано и продолжают появляться всевозможные инструменты и концепции для практического применения управления запасами.

Данные инструменты и концепции делятся в основном по отношениям к принципам толкающей и тянущей систем [5, с.167-205]:

1)Kanban - производственная "тянущая" система, ее функционирование осуществляется через определение основных факторов где, кто, через кого, когда и в каком количестве должно быть перемещено, складировано и отправлено. Основная цель - произвести только необходимое количество продукции в соответствии со спросом промежуточного или конечного звена производственной цепочки. Она позволяет сократить входящие материальные ресурсы и выходящее незавершенное производство, а также выявить узкие места в производственном процессе. Средство передачи - карточка. Всего выделено два типа карточек: производственного заказа и отбора [18, c.137].

2)JIT - концепция "точно в срок", задача которой формулируется как "необходимо чтобы все материалы и полуфабрикаты поступали в нужное место и точно к назначенному сроку" [18, c.130]. Суть ее в том, что покупатели размещают заказ у своих поставщиков в определенное согласно производственному расписанию время. Само же расписание зачастую предполагает ежедневные, а иногда и ежечасные поставки. Плюсом данной концепции является то, что запасы в данной системе очень малы и находятся в движении постоянно, снижается брак, повышается качество и гибкость производства, эффективность производства растет и сокращается время производственного цикла. Но стоит обратить внимание, что данная концепция осуществима только при выполнении абсолютно точного планирования и взаимопонимания с обеих сторон, иначе концепция не будет работать. Существует также модификация данной концепции - JIT II. Данное усовершенствование заключается в том, что представители поставщика находятся у заказчика (потребителя). [18, c.545].

)RP (requirement/resource planning) - концепция являющееся основой для многих программных модулей логистики (MRP, DRP, ERP, CSRP и т.д.). Она подразумевает собой систему планирования, с подсистемами планирования производства и распределения. Позже уже появились автоматизированные системы управления типа ERP и CSRP. Суть MRP в том, что она позволяет формировать заказы на каждый материал на весь срок планирования для поддержания производства. Также она позволяет получить информацию об узких местах в планируемом периоде, куда необходимо пристально обратить внимание. Всю эту информации можно получить из отчетов, которые формирует система. ERP же системы уже иной уровень, так как данная система планирования предприятия включает помимо производственного планирования и распределения еще и коммерческую деятельность (финансы), HR, управление проектами и т.д. Ну и самая последняя модернизация это CSRP (customer synchronized resource planning) - планирование ресурсов, синхронизированное с потребителем. Иначе эту систему еще называют "интегрированной системой поддержания функционального жизненного цикла изделия" [18, c.113-128]

4)DDT (demand-driven techniques/logistics) - логистика, ориентированная на спрос. Изначально она разрабатывалась как модификация RP для улучшения реакции системы распределения на изменения потребительского спроса. Различают несколько вариаций данной концепции, а именно RBR (правила, основанные на точке возобновления заказа), QR (метод быстрого реагирования), CR (непрерывное пополнение запасов), AR (автоматическое пополнение запасов). В последствии, развитие данной концепции привело к созданию ECR (эффективная реакция на запросы потребителей) и VMI (управление запасами поставщиком) [18, c.112,143].

5)LRP (logistics requirement planning) - в данной концепции основой является построение и управление цепью поставок (SCM). Суть заключается в интеграционном подходе к управлению логистической системой. Примером является теория ограничений, а на практике это реализовано в виде системы типа OPT (optimized production technology). Методы OPT созданы для максимизации выпуска готовой продукции при одновременном сокращении запасов и производственных затрат. Их основа - определение узких мест [5, c.182, c. 194].

)CIM (computer integrated manufacturing) - суть этой концепции заключается в компьютеризованном интегрированном производстве. Для ее реализации необходимо интегрировать все подсистемы общей системы управления т.е. системы управления планирования и изготовления, транспортно-складскими системами, распределением, проектированием и подготовкой производства, производственными участками, качеством, сбытом, обеспечением производства и финансами [5, c. 194].

7)CALS (continuous acquisition and life circle support) - концепция созданная для повышения эффективности управления и планирования в процессе заказа, разработки, организации производства и поставок. Ее цель - это поддержка непрерывного жизненного цикла продукции. Также при использовании данного метода зачастую проводится стандартизация ISO. Особенная отличительная черта данной концепции от MRPII и ERP в том, что она позволяет управлять полностью всем жизненным циклом продукции [5, c. 195].

управление проставка запас заказ

Несмотря на большой перечень методов, моделей, концепций и инструментов, в настоящее время наблюдается высокий спрос со стороны компаний именно на использование информационный систем. Их создание обусловлено, в первую очередь, тем, что они позволяют автоматизировать процесс управления запасами.

Автоматизированные системы управления запасами, используемые на практике, можно поделить на следующие категории [15, c. 198]:

)"Калькуляторы" - системы, реализованные с помощью простейших технологий. Они автоматизируют лишь часть расчетов, начиная с ABCD анализа и заканчивая несложными моделыми прогнозирования спроса. Их стоимость варьируется до 9000 руб, а некоторые бывают даже бесплатными (с целью получить в дальнейшем деньги при внедрении, доработке системы под клиента и обучении работы с ней сотрудников);

2)"Будильники" - программное обеспечение, отслеживающее остатки по товарам, и при снижении их ниже установленного минимума, сообщает пользователю сколько и что нужно заказать, чтобы пополнить запасы до максимально установленной нормы. Минус данной программы в том, что уровни максимума и минимума считаются и устанавливаются в программе вручную. Средняя стоимость данного ПО 16000 руб., включая внедрение. Сам процесс внедрения очень прост и не трудоёмок за счет универсальности расчетных алгоритмов;

)"Локальные оптимизаторы" - данные программные обеспечения предназначены в первую очередь для глобального решения локальных задач. При соблюдении определенных входных условий работы компании во время внедрения, можно добиться полной автоматизации процессов. Единственный недостаток, это то, что разработчики не раскрывают алгоритмы работы системы, ее ограничения и логику. Тем самым, покупатель вынужден приобретать услуги разработчика для любых необходимых изменений системы. Кроме того, ограничения системы в применении к особенности работы компании сложно оценить и принять правильное решение о приобретении данного продукта. Вместе с внедрением, средняя стоимость данного ПО составляет до 470000 руб;

)"Все в одном" - это сложные и большие системы, предназначенные для учета всех возможных ситуаций. Для того, чтобы освоить данную систему, необходимы основательные знания компьютерах систем. Более того, не обойтись и без получения опыта и навыка работы с конкретным продуктом. Но после того, как внедрение системы будет осуществлено, компания получит мощную автоматизированную систему, учитывающую множество параметров, позволяющих оптимизировать управление запасами. Для данных систем характерна модульная система, в которой каждый модуль может работать независимо от других и строить свои расчеты базируясь на выходных данных другого модуля. Один из основных недостатков - продолжительность внедрения. Постепенность внедрения приводит к тому, что эффект от системы и получение желаемых результатов достижимо в первое время лишь по самым проблемным местам. Стоимость системы варьируется в пределах 2 000 000 руб;

5)"Искусственный интеллект" - это очень сложные программы, так, что при любом сбое в системе, либо для изменения бизнес-процесса необходима консультация компании-производителя. При чем, обычно оценка возможности внедрения данного ПО начинается с подобной консультации, которая является платной. Окончательная стоимость ПО обозначается разработчиком уже после первой консультации. Процесс внедрения - очень дорогостоящая и длительная по времени процедура, которая может завершиться тем, что компания по тем или иным причинам (деньги, технические проблемы и тд) не сможет установить это ПО, потратив при этом уже значительную сумму. Таким образом, данные системы могут себе позволить лишь крупные компании - общая стоимость начинается с 3 000 000 руб и выше (включая установку). Как показывает практика, затраты крупных компаний оказываются оправданными и окупаются довольно быстро, несмотря на высокую стоимость ПО;

)"Иностранцы" - дорогие западные системы, они редко приспособлены к российским условиям. В них сочетаются минусы "локальных оптимизаторов" и "искусственного интеллекта". Кроме того, поддержка осуществляется заграничными служащими т.к. в России обычно представлены лишь офисы продаж, что может повлиять на качество сервиса. Стоимость исчисляется уже в иностранной валюте и не всегда может быть приведена к какому-либо единому значению.

В последние годы, особенно в период кризиса, объем запросов на внедрение автоматизированных систем увеличился, также возросло количество внутренних разработок компаний. Все это в совокупности, в том числе и благодаря кризису, говорит о том, что компании наконец начинают уделять должное внимание управлению запасами и осознают, какой объем замороженных средств они держат у себя на складе.

Изначально компании обращали внимание только на общие операционные издержки, не углубляясь в детали. В период кризиса возникла резкая нехватка денег и бюджеты стали урезать. Поскольку к этому моменту на складе компании могло накопиться уже порядочно замороженных средств, в том числе и неликвидов, то уменьшение бюджета лишь ухудшило ситуацию. Подобный хаос можно решать несколькими путями, и один из них - формализация процессов с дальнейшей их автоматизацией.

Процесс автоматизации имеет свои положительные и отрицательные стороны. К положительным можно отнести - возможность сложных алгоритмов вычисления, в том числе и для многономенклатурного ассортимента, решение оптимизационных задач, освобождение сотрудников от рутиной работы, что позволяет им посвятить освободившееся время для более творческих задач. Среди отрицательных сторон выделяют следующее - при допущении ошибки на этапе запуска, данная ошибка будет существовать во всех расчетах до тех пор, пока ее не обнаружат и не исправят, это в свою очередь дестабилизирует бизнес-процессы компании. Для отсутствия ошибок обычно рекомендуют использовать уже существующие программные обеспечения, чем пытаться разрабатывать собственные. Шаблонные же модели сразу налагают ряд ограничений и допущений, которые могут не полностью описывать текущие процессы компании.

На рынке уже представлено огромное множество автоматизированных систем управления запасами. Но к сожалению, на данный момент до сих пор нет анализа сопоставления их характеристик и опыта пользования даже в рамках одной компании. Причиной этому является относительная молодость данных программ.

Закрытость самих же систем и их алгоритмов обосновывается тем, что разработчики бояться потерять данные разработки, клиентов и увеличить количество конкурентов. Но эта закрытость пагубно влияет на модификацию и быстрое развитие ПО. При этом, даже с учетом закрытости ПО, количество конкурентов не уменьшается, а только растет.

Автоматизация системы управления запасами является одной из альтернатив решения проблемы оптимизации запасов. То, насколько эффективной окажется автоматизация во многом зависит от работы обеих сторон, как разработчика, так и компании приобретшей ПО.

Необходимо также осознавать, что ПО может решить только ряд проблем [6, c.46]:

)Прогнозирование спроса с детализацией (товар, торговая точка) - основа для анализа запасов. Данная функция включает в себя учет таких факторов, как тренды, сезонность, колебание цен, жизненный цикл товара, взаимозаменяемость, дефицит товара, календарные праздники и т.п.;

2)Оптимизация уровня (нормы) запасов каждого товара - нормативный запас включает в себя ожидаемый объем продаж и страховой запас. Ведется учет колебания спроса, возможных задержек поставок (недопоставок и перепоставок), стоимость доставки и хранения, срок годности, существующие ограничения склада, частота пополнения и маржинальность;

)Ежедневные рекомендации по пополнению каждого товара - учитывает текущие остатки, заказы клиентов, резервы, товары в пути, нормативы запаса, плечи поставок и кванты отгрузок;

)Формирование оптимального сводного заказа - учитывает такие параметры, как кратность заказа транспортному средству, минимальная сумма заказа, возможные скидки и т.п. Но данная функция еще не полноценно реализована в существующих системах автоматизации.

Несмотря на большой список преимуществ и недостатков, перед началом автоматизации тех или иных процессов необходимо в первую очередь разобраться в своих бизнес-процессах, выделить ключевые параметры и факторы, влияющие на систему управления запасами на предприятии. Стоит принимать во внимание и тот факт, что бывают и исключения в практике автоматизированных решений, которые требуют решения специалиста. Но даже при данных исключениях, наиболее гибкие лучшие системы автоматизации с учетом высокопрофессиональной команды внедрения помогут обеспечить качественное управление до 90% ассортимента компании.

Подводя итоги, если компания выбирает путь автоматизации процесса управления запаса, она должна быть готова к возможным изменениям бизнес-процессов, трате значительного времени на обучение сотрудников и на формализацию всех процессов и данных. Но даже существующие системы автоматизации не покрывают весь необходимый функционал, так что останется поле деятельности для специалистов.

Для решения проблемы управления запасами было разработано и продолжает появляться множество методов, моделей, концепций и информационных технологий. Но, к сожалению, несмотря на то, что на данный момент в научной литературе представлено огромное количество работ, посвященных тематике совершенствования аналитических методов управления запасов, лишь малая часть из них применяется на практике. Причиной тому служит тот факт, что аналитические методы идеализированы, что в свою очередь не позволяет учитывать все существующие в реальности ограничения в процессах деятельности фирмы.

Среди всех существующих моделей, методов, концепций и информационных систем в данном исследовании для совершенствования были выбраны аналитические модели, в частности модель EOQ и ее модификации, так как они позволяют смоделировать ситуацию. Также, данная модель, согласно исследованию Лукинского В.С. [9], используется чаще других моделей и методов (см. таблицу 2).

Таблица 2 - Относительные оценки частоты применения различных моделей и методов управления запасами, в % [9]

Наименование модели, методаИностранные источникиРоссийские источникиработы по логистике (общие) работы по логистике (специальные) Текущий запас, модель EOQ (модель Харриса-Уилсона) 9391100Страховой запас (формула Фетлера) 563640Корректированные варианты основной модели EOQ283630Модификации EOQ (немгновенная разгрузка, учет дефицита) 214570Учет ограничений и скидок211880Многономенклатурные задачи21930Многопродуктовые задачи14-10Статистическая задача (одноцикловая поставка) 21930Модели (стратегии) управления запасами: точка заказа ROP c фиксированной периодичностью498170568170Многоуровневые (эшелонированные) системы28920

Кроме того, концепция оптимизации в модели EOQ базируется на минимуме совокупных затрат, связанных с размером заказа. Уровень запаса во многом зависит от того, насколько грамотно ведется управление заказами, их объем и сопутствующие затраты. Также, стоит отметить, что для некоторых групп матеральных запасов, относящихся в классификации ABC к группе "А", их собственная стоимость является большой долей в процентном соотношении к затратам на их закупку. Следовательно, модель EOQ и ее модификации заслуживают должного внимания для дальнейшего изучения.

Таким образом, анализ проведенный выше доказывает, что нужно и важно заниматься совершенствованием аналитических моделей управления запасами, в частности модели EOQ и ее модификаций.

3. Совершенствование моделей расчета в управлении поставками при расчете оптимального размера заказа

Как было сказано ранее, существует множество моделей и методов управления запасами. Тем не менее, практика показала, и это отмечено не однократно другими авторами, что в прикладной теории логистики наиболее распространенная модель - это модель оптимального или экономического размера заказа EOQ (Economic Order Quantity) [9, c.248; 20 и др]. Расчет данной модели осуществляется на основе суммарных затрат С∑, которые можно представить в виде функции [4].

Но данная функция учитываешь лишь малую часть затрат, которые существуют в реальности. Более полную формулу суммарных затрат предложил Лукинский В.В. [9, c.248]:

С = Ск+Сз+Сх+Сд+Сл, (1.1)

где, слагаемые:

Ск - затраты на приобретение, они определяются стоимостью едеиницы продукции, которая в свою очередь, может быть постоянной или же переменной, в зависимости от учета оптовых скидок (они зависят от объема заказа).

Сз - затраты на оформление заказа, это постоянные расходы, которые связаны с размещением заказа у поставщиков, а также его транспортировкой. Существует мнение, что они не зависят от объема заказа, но данное утверждение считается дискуссионным рядом авторов (лукинский)

Сх - затраты на хранение запаса, они включают в себя затраты на содержание и грузопереработку на складе. Обычно они также включают процент на инвестированный капитал, стоимость хранения, содержания и ухода.

Сд - потери от дефицита запаса, они включают потенциальные потери прибыли из-за отсутствия (дефицита) запаса, а также возможные потери по причине утраты доверия покупателей.

Сл - "скрытые" или "латентные" затраты. К примеру, сюда относятся затраты на хранение в контейнерах, кузовах автомобилей или железнодорожных вагонах при разгрузке транспортных средств, прибывающих на склад.

Также сюда можно отнести затраты, отражающие взаимозависимость и взаимовлияние текущего и страхового запасов.

Таким образом, анализируя данную модель, видно, что наличие различных слагаемых в функции суммарных затрат, а также возможный учет дополнительных слагаемых приводит к много вариантности расчетных формул для определения модели EOQ.

Это обусловлено тем, что классическая модель имеет ряд ограничений и допущений, которые в современных условиях являются необходимыми для учета с целью применимости данной модели на практике.

Для начала рассмотрим существующие ограничения и допущения классической модели EOQ.

Во-первых, критерием оптимизации данной модели является минимизация общих затрат C∑ (см. рис.3), которые включают затраты на выполнение заказа С0 и затраты на хранение на складе Сs в течение определенного времени (год, квартал и т. д), в реальности же существует множеству других затрат, требующих внимания.

Рис. 3. Зависимость затрат от размера заказа

Общие затраты в классической модели EOQ представлены в формуле (1.1) [4, c.46]:

С∑ = С0 + Сs → min, (1.1)

Сs - затраты на хранение на складе

Во-вторых, предполагается, что затраты на выполнение заказа Co, цена поставляемой продукции Сп и затраты на хранение единицы продукции в течение рассматриваемого периода постоянны.

В-третьих, период между заказами (поставками) постоянный, т.е. Т = const.

В-четвертых, заказ So выполняется полностью, мгновенно.

Также еще есть такие ограничения - интенсивность спроса постоянна, а емкость склада не ограничена. Кроме того, рассматриваются только текущие (регулярные) запасы, а другие виды запасов (страховые, подготовительные, сезонные, транзитные и т.д.) не учитываются [13].

За период времени с момента создания классической модели EOQ было создано множество ее модификаций, которые так или иначе помогли избавиться от некоторых ограничений.

В литературе модели расчета оптимального размера заказа представлены как отечественными, так и зарубежными учеными такими как: Баллоу Р., Ламберта Д. М, Бауэрсокса Д.Д., Стока Дж.Р., Таха Хемди А., Дыбской В.В., Лукинского В.С., Лукинского В.В., Долгова А.П., Рыжикова Ю.И., Стерлиговой А.П., Бродецкого Г.Л., Гаджинского А.М., Сергеева В.И., Зайцева Е. И и т.д. В том числе, кроме классической модели EOQ, в литературе представлено множество модификаций данной модели.

Суть модифицированных моделей заключается в том, что они позволяют избавиться от тех или иных допущений классической модели путем ее усложнения и учета различных параметров.

Среди классификаций модифицированных моделей можно встретить различные подходы. Рассмотрим два из них. Первый представлен Стерлиговой А.Н., и он олицетворяет наиболее упрощенный, сконцентрированный в основном на затратах, подход в литературе к представлению модифицированных моделей EOQ [20].

По классификации Стерлиговой А.Н. существуют следующие модификации классической формулы расчета оптимального размера заказа [13]:

a) модель с учетом потерь от замороженного капитала

b) модель с постепенным пополнением

c) модель с учетом потерь от дефицита

d) модель с учетом потерь от дефицита при постепенном пополнении

e) модель работы с многономенклатурным заказом

f) модель с учетом оптовых скидок

g) модель с учетом НДС

h) модель с учетом затрат на содержание запаса на единицу площади или объема и т.д.

Стоит также обратить внимание, что в данной классификации все данные моделей приводятся к одному периоду времени, что является положительной стороной данной классификации. Минус же классификации в том, что она неполноценно охватывает весь спектр существующих на данных момент модифицированных моделей.

Второй подход представлен классификацией Фатеевой Н.И. [21] - данная классификация моделей расчета оптимального размера заказа имеет четкую структуру и глубокий анализ, классификация ведется по разным критериям, которые наиболее полно описывают существующие модифицированные модели расчета оптимального размера заказа.

Таблица 3 - Классификация модифицированных моделей по признакам 1-го уровня [Фатеева]:

Основные признаки классификации (признаки 1 уровня) Виды моделейА) Число рассматриваемых уровней размещения запасовОдноуровневые (изолированные) Многоуровневые (эшелонированные) B) Степень определенности основных параметров моделиДетерминированныеСтохастическиеС) Зависимость основных параметров модели от времениСтатистическиеДинамическиеD) Число заказываемых номенклатурОднономенклатурные (однопродуктовые) Многономенклатурные (многопродуктовые) E) наличие учета распределение ответственности между участниками цепи поставокБез учета распределения ответственности между участниками цепи поставокС учетом распределения ответственности между участниками цепи поставокF) Варианты учета затрат и моделиС учетом затрат как в классической моделиС вариантами учета затрат, отличными от их учета в классической моделиG) Наличие учета затрат на хранение запасов в путиБез учета затрат на хранение запасов в путиС учетом затрат на хранение запасов в путиH) Наличие добавленной стоимости в цене товара при расчете затрат на хранениеБез учета добавленной стоимости в цене товара при расчете затрат на хранениеС учетом добавленной стоимости в цене товара при расчете затрат на хранениеI) Наличие ограниченийБез ограниченийС ограничениямиJ) Наличие скидокБез скидокСо скидкамиОсновные признаки классификации (признаки 1 уровня) Виды моделейK) Скорость поступления продукции на складС мгновенным поступлением продукции на складС постепенным поступлением продукции на складL) Учет временной стоимости денегБез учета временной стоимости денегС учетом временной стоимости денегM) Наличие дефицитаБез дефицитаС дефицитомN) Учет естественной убылиБез учета естественной убылиС учетом естественной убыли

К признакам 2 уровня относятся: взаимосвязь между поставками нескольких видов продукции от поставщика; количество источников снабжения; ответственность за перевозку; ответственность за хранение; ответственность за организацию заказа; вариант учета транспортных затрат; вариант учета затрат на хранение; вариант учета затрат на организацию заказа; вид логистических операций, учитываемых в добавленной стоимости; вид ограничений; тип скидок; вид скидок; временное соотношение между поступлением и потреблением продукции; время выплат издержек хранения; степень удовлетворения спроса при дефиците [21]. Существует также последний признак 3 уровня классификации - способ покрытия дефицита. Положительная сторона данной классификации - это детальная проработка существующих моделей, всех возможных их классификаций. Небольшой недостаток - это отсутствие в классификации "нечетких" моделей, которые, к примеру, есть в классификации работы [23].

Наличие такого разнообразного множества моделей обосновано тем, как и было упомянуто многими авторами [18; 9 и др], что классическая модель расчета оптимального размера заказа имеет ряд ограничений и допущений, которые типичные больше для теоретического управления запасами [18, c.508].

В первую очередь это условность используемых данных, их ограниченность. В реальности очень много факторов, которые влияют на размер поставки и ее частоту. Также немаловажны затраты, на объем которых влияет огромное количество внешних и внутренних факторов компании. Более того, существует такое понятие как "минимальный размер заказа", который зачастую диктуется поставщиком и требует больших усилий для изменения.

Из внешних наиболее важных факторов можно отметить всевозможные службы, как государственные - в лице таможни, так и частные - компании, оказывающие посреднические услуги в качестве 3-PL провайдеров.

Если же предыдущие факторы так или иначе подчиняются регулировке, то такой фактор, как погодные условия - нет. Порой именно он вносит изменения в план поставок, тем самым привлекая дополнительные затраты, либо увеличивает время доставки. И то, и другое немаловажно для компании и напрямую влияет на общие издержки поставки партии заказа, тем самым сдвигая ранее достигнутый оптимум.

Стоит также учесть и то, что если расчет оптимального размера заказа производится в фирме, со сформировавшейся моделью работы поставок, то это может привести к огромным организационным изменениям, к которым фирма, как правило, может быть не готова.

Для совершенствования модифицированных моделей необходимо в первую очередь проанализировать существующие модели, и уже на основе них выявить возможные вектора развития.

Существует как минимум 3 основательных исследования, посвященных изучению существующих моделей и методов управления запасами, в частности модификаций EOQ [23; 21; 26]. Авторами первого исследования [23] было проанализировано 219 зарубежных источников, посвященных модели EOQ начиная с 1913 и заканчивая 2012 годом. Во втором исследовании [21] авторами было изучено в совокупности 54 зарубежных и отечественных источников. Последнее исследование [26] основано на изучении 52 зарубежных источников.

В первом источнике [23] упоминаются модели, учитывающие дисконтированные потоки [23; 26 и др.] В первую очередь, это внесение нового критерия в классическую модель - ранее не были учтены финансовые потоки. Основное отличие подхода учета финансовых потоков от классического подхода заключается в том, что в классической модели минимизация издержек концентрируется на среднем уровне запасов за период, в то время как подход с дисконтированием фокусируется на платежах и их временных интервалах. Также учет дисконтированных потоков (иначе, временной стоимости денег), позволяет более грамотно оценить инвестиции в запасы. Основное деление в статье делается по классификации, представленной в Таблице 4. К детерминированным моделям автор относит те, в которых входящие данные известны, кроме того, данные модели просты для расчетов. К стохастическим моделям автор относит те, в которых есть некоторые данные, которые описаны известно или неизвестной плотностью распределения вероятности. К последней группе относятся нечеткие модели. К ним автор отнес модели, которые имеют некоторые входящие данные принадлежит к набору вероятностей с процентом участия по теории размытых множеств.

Чтобы выявить частоту упоминаний в работах тех или иных направлений, был проведен подсчет по каждому из направлений классификации и выведен общий процент. Итоговые значения приведены в Таблице 4:

Таблица 4 - Количество упоминаний разных видов модифицированных моделей в статье

КлассификацияКоличество статейУпоминаний (%) Детерминированные моделиДинамические модели10,5Статические модели в том числе: модели, учитывающие финансовые потоки205 59 93,6 26,9Стохастические моделисуммарно по всем вариациям*4018,2Нечеткие моделисуммарно по всем вариациям*2410,9

* - по классификации автора далее идет более детальная разбивка, для расчета взято суммарное количество представленных работ по высшему рангу классификации

Из таблицы 4 видно, что наибольшее количество работ посвящено статическим работам - 93,6 % от общего количества, рассматриваемых работ в статье. Стохастические упоминаются в 18,2 % работ, а нечеткие модели лишь в 10,9 % работ.

Стоить отметить, что в статье отдельно выделяются модели, с учетом финансовых потоков - они представлены в 26,9 % работ. К сожалению, в работе [23] не была выделена ни одна работа, посвященная многопродуктовым и многономенклатурным моделям, поэтому из этого исследования тяжело сказать, сколько внимания уделено им. Помимо основной классификации авторами [23], был сделан анализ по частоте цитат и связей между работами. При помощи кластерного анализа были выявлены 4 основные группы направления исследований: "несовершенное" качестве продукции (бракованные изделия, с дефектом, допустимые отсрочки платежей, возвратные потоки и изменения спроса во времени.

Следующее исследование, проведенное Фатеевой Н.И. [21], отличается от предыдущего в первую очередь тем, что в нем рассмотрены не только зарубежные, но и отечественные работы. Необходимо отметить, что в данном исследовании произведен не только количественный, но и качественный анализ рассматриваемых моделей. В том числе, автором были выделены непосредственно модифицированные модели и проведен их глубокий анализ. Также, автор разделил изучаемые работы на 4 группы:

группа - переводные работы иностранных авторов, посвященные логистике, управлению цепями поставок, управлению запасами, а также работы по смежным дисциплинам (например, по менеджменту);

группа - общие работы по логистике отечественных специалистов;

группа - специальные работы по логистике (работы, посвященные управлению запасами) отечественных авторов;

группа - отечественные работы по менеджменту и экономико-математическому моделированию, в которых описаны модели и методы управления запасами.

Проанализировав все используемые источники, Фатеева Н.И. вывела следующие относительные оценки частоты упоминания модифицированных моделей расчета EOQ. Результаты анализа, проведенного Фатеевой Н.И. представлены в таблице 5:

Таблица 5 - Относительные оценки частоты упоминания модифицированных моделей расчета EOQ (фрагмент), % - [21]

Наименование модификации моделиГруппа №1Группа №2Группа №3Группа №4Все работыI. Однопродуктовые модели: 50561006061модель с одним ограничением; 662507модель с постепенным пополнением запаса; 3344883044модель с учетом дефицита; 1139754035модель с учетом дефицита и постепенным пополнением запаса; 6063011модель с учетом оптовых скидок. *3328751034II. Многономенклатурные модели**: 60100017многономенклатурная модель; 6088015многономенклатурная модель по системе кратных периодов; 006309многономенклатурная модель с одним ограничением. 003806III. Многопродуктовые модели***: 220753024многопродуктовая модель с одним ограничением. 220752022

* - при анализе литературы подсчитывались только те модели, которые имели аналитическую запись, за исключением однопродуктовых моделей с учетом оптовых скидок (половина из проанализированных моделей не имели аналитической записи, но в источниках был представлен алгоритм решения);

** - многономенклатурные поставки, случай полного совмещения заказов (снабжение из одного источника);

*** - многономенклатурные поставки, случай раздельной оптимизации (снабжение из различных источников).

Основные выводы, которые можно получить из данной таблицы заключаются в следующем [21]:

) чаще всего в источниках упоминаются однопродуктовые модели - 61 % работ соответственно. Но при этом, в литературе многопродуктовые и многономенклатурные модели освящены в гораздо меньшем количестве - 24% и 17% работ соответственно;

) Наиболее часто упоминаемые модели среди однопродуктовых: с учетом дефицита - 44%, с постепенным пополнением запасов - 35%, а также с учетом оптовых скидок - 34%. Существуют также модели управления несколькими видами запасов продукции, среди которых наиболее популярными являются: обычная многономенклатурная модель - 15% и многопродуктовая модель с одним ограничением - 22%;

) Крайне мало уделено внимания однопродуктовым моделям с различными ограничениями, а именно: с учетом временной стоимости, с учетом распределения ответственности между участниками цепи поставок, с учетом дифференциальных скидок и др. Они встречаются лишь в 2% рассмотренных в статье работ. Это относится в том числе и к однопродуктовым моделям, включающим два и более свойств, позволяющих избавиться от принятых в классической модели допущений;

) также в литературе крайне мало представлены различные модифицированные многопродуктовые и многономенклатурные модели, и вообще не представлены многопродуктовые модели с несколькими ограничениями.

Последнее исследование, которое было нами изучено - статья [26]. В ней, как и в первом источнике [23], анализ проводится только зарубежных источников. Классификация работ делится на две части:

1)Техническая структура проблемы расчета размера заказа - в основу берутся такие факторы, как изменения параметров модели во времени (стационарная и динамическая), берется ли в рассмотрение неопределенность (детерминированные и стохастические).

2)Классификация, основанная на содержательном анализе - данная классификация дается в добавок к предыдущей, ее основа состоит в разделении всех рассматриваемых моделей на два направления: классические модели и расширенные (модифицированные) модели. Под классическими, авторы понимают те модели, цель которых определение оптимального размера производства, заказа и транспортировки. Расширенные же модели, учитывают другие проблемы, связанные с определением размера заказа и др. Основные направления расширенных моделей, выделяемые авторами - это задача планирования, работы, посвященные финансовым потокам, и последние, посвященные эффективности производства. В итоге, количество работ и % упоминаний тех или иных направлений, выделенных в работе можно увидеть в Таблице 6:

Таблица 6 - Количество упоминаний разных видов модифицированных моделей в статье

КлассификацияКоличество статейУпоминаний (%) Техническая классификацияSDLS (stationary deterministic lot sizing) 3261,5SSLS (stationary stochastic lot sizing) 1936,5 DDLS (dynamic deterministic lot sizing) 2548DSLS (dynamic stochastic lot sizing) 713,4Содержательная классификацияTwo-stage (двухуровневые) 2038Multi-stage (многоуровневые) 917Integrated models (интегрированные) 36Scheduling (задача планирования) 1325Incentives (финансовые потоки) 917Productivity issues (производительность) 1529

Согласно проведенному исследованию, наиболее часто упоминаются в работе стационарные модели - 61,5 % детерминированных и 36,5 % стохастических. После идут динамические модели, из которых на детерминированные приходится 48 %, а на стохастические всего лишь 13,4 %. Данная частота, также связана с тем, что детерминированные модели более просты для изучения и осуществления расчетов, чем динамические модели, в частности стохастические. Из дополнительной классификации, наиболее часто упоминаются двухуровневые модели - 38 % соответственно. А наименьшее, интегрированным моделям - 6% соответственно.

В данной статье, также были выделены отдельно модели, учитывающие финансовые потоки - им посвящено всего 6 % работ из исследования [26].

Во всех трех работах были выделено отдельно такое направление как "trade credits" или же иначе, подход, посвященный финансовым потокам, временной стоимости денег и дисконтированию потоков. Это неудивительно, поскольку для компании объем денежных средств свободных для оборота, порой является очень критическим фактором выживания и возможности использования данных средств для развития и улучшения конкурентной позиции. При этом только в работе Фатеевой Н.И. [21] есть выделение многономенклатурных и многопродуктовых моделей, в то время как в других двух работах данный аспект не рассматривается.

Таким образом, обобщая все перечисленные исследования, модели и методы, можно сделать вывод, что с момента создания классической модели EOQ было создано и предложено огромное множество различных модификаций, которые помогают учитывать параметры, не затронутые ранее. Более того, ученые начинают приходить к тому, что необходимо уделять внимание комплексным системам запасов, а не каждому аспекту в отдельности.

Исходя из этого, появляется необходимость создания модифицированных моделей, учитывающих несколько параметров одновременно. Данная необходимость, была также подчеркнута в статьях [21; 26].

Рассмотрев все существующие модифицированные модели расчета оптимального размера заказа, можно сделать вывод, что все они помогают избавиться от тех или иных допущений и ограничений, а также добавляют ряд параметров, не учтённых в классической модели EOQ. Но при всех вышеперечисленных плюсах, есть и ряд минусов. Один из основных - каждая модель имеет своих ограничения и позволяет добавить лишь один или несколько параметров (данных моделей не так много) к исчислениям оптимальных затрат. На практике же, в реальных ситуациях фирме приходится бороться с огромным количеством условий и учитывать большое количество параметров при принятии управленческого решения.

Таким образом, возникает необходимость создания модели, которая будет учитывать максимально возможное количество параметров, для того, чтобы она наиболее полноценно описывала существующую ситуацию компании.

В данном исследовании был проведен анализ существующих модифицированных моделей, с целью определить какие модели нуждаются в совершенствовании, какие модели почти не были освещены в литературе, а также выявить вектор возможного развития для создания новой еще не освещенной в литературе модифицированной модели, учитывающей несколько параметров.

Анализ литературы по логистике и управлению запасами показал, что в научных источниках не встречается модифицированная модель, которая будет учитывать сразу оба параметра: временную стоимость денег и многономенклатурные поставки с учетом стратегии кратных периодов. Таким образом, проанализировав все существующие модели расчета оптимального размера заказа, был выявлено, что существуют еще незатронутые области совершенствования моделей. Тем самым, путем совершенствования даже уже модифицированных моделей расчета оптимального заказа, научная область данных знаний приближается к реальности и учету всех существующих факторов и условий, влияющих на размер заказа.

Для исследования были выбраны две модели - модель EOQ с учетом временной стоимости денег и модель EOQ c учетом многономенклатурности. Далее представлен их анализ и попытка разработать модель, учитывающую одновременно оба фактора - временную стоимость денег и многономенклатурные поставки по системе кратных периодов.

Литература

1.Бауэрсокс Д. Дж., Клосс Д. Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. 2-е изд., Пер. с англ. - М.: ЗАО "Олимп - Бизнес", 2006. - 640 с.

.Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике. - Изд-во "Наука", М - 1966.

.Воробьева Н.И., Лукинский В.В., Лукинский В.С. Модель оптимального размера заказа: анализ и пути дальнейшего развития // Логистика и управление цепями поставок. 2014. № 3 (62). С.42-53.

.Григорьев М.Н., Долгов А.П., Уваров С.А. Управление запасами в логистике: методы, модели, информационные технологии. Учебное пособие. СПб.: Изд. дом "Бизнес-пресса", 2006. - 368 с.

.Каневский Д.Ю. Автоматизация управления запасами: мифы и реальность. Логистика. 2015. №1. - C.44-49

.Карпунин С.А., Барыкин С.Е., Лукинский В.В. Модели управления запасами на основе интеграции финансового и материального потоков в цепях поставок // Аудит и финансовый анализ. 2012. - №1. - С.103-113.

.Логистика и управление цепями поставок. Теория и практика. Основы логистики: учебник / под редакцией Б, А, Аникина и Т, А. Родкиной - М: Проспект, 2013. - 344 с.

.Лукинский В.В. Актуальные проблемы формирования теории управления запасами: монография. - СПб.: СПбГИЭУ, 2008. - 213 с.

.Лукинский В.В., Алевра Е.Г. О формировании модели оптимальной партии заказа с учетом временной стоимости денег // Логистика: современные тенденции развития: VIII Международная научно-практическая конференция 16, 17 апреля 2009 г.: Тез. докл. / ред. кол.: В.С. Лукинский (отв. ред. ) и др. - СПб.: СПбГИЭУ, 2009. - С.167-170.

.Лукинский В.В., Замалетдинова Д.А. Методы управления запасами: расчет показателей запаса для товарных групп, относящихся к редким событиям (часть 1) // Логистика. 2015. № 1 (98). С.28-33.

.Лукинский В.В., Замалетдинова Д.А. Методы управления запасами: расчет показателей запаса для товарных групп, относящихся к редким событиям (часть 2) // Логистика. 2015. № 2 (99). С.24-27

Похожие работы на - Теоретические аспекты моделей расчета в управлении поставками

 

Не нашел материал для своей работы?
Поможем написать качественную работу
Без плагиата!