Автореферат (Совершенствование управления запасами при поставках партионных грузов), страница 3

тов., руб.).Впервые показано, что в формате такой универсальной модели, для определения процентной ставки r можно использовать равенство:r=( РП − LП ) DCh / KC0 − 2Ch / KC П + С0С h / KD,(3)где РП – прибыль от реализации единицы товара (руб.).Формулы (1) - (3) соотносятся с модифицированной однономенклатурнойEOQ–моделью в новом универсальном виде.Для универсальной многономенклатурной EOQ-модели оптимальные размерызаказов для i-товаров будут определять равенства (4):Т=KC0nrM+⋅⋅⋅Di ⋅ C ПiKCD∑∑hii2i =1i =1nи qi = Di· Т ,(4)где Т – величина интервала повторного заказа (лет); C0 – стоимость одной поставки(руб.); Di – годовое потребление i-товара (ед. тов.); Chi – суммарные годовые затратына хранение единицы i-товара (руб.); rM – рентабельность оборотного капитала моделируемой цепи поставок (оценка для такого показателя дана в работе); CПi – стоимость одной единицы i-товара (руб.); qi – размер заказа i-товара.Интервал повторного заказа для минимизации издержек является результатомминимизации выражения (5), которое представляет целевую функцию после упрощения, причем еще без учета фактора грузовместимости:nnrМKС0+ Т∙[ ∑ Di ⋅ Chi +∙K∙ ∑ Di ⋅ C Пi ] → min.2Тi =1i =1(5)Впервые показано, что в формате такой универсальной модели, для определения процентной ставки rM, характеризующей рентабельность оборотного капиталапри многономенклатурных поставках, можно использовать равенство:11n n ∑ Di ⋅ РПi − ∑ Di ⋅ LПi  ⋅i =1rM =  i=1n∑D ⋅Рi =1iПinn∑ Di ⋅ Chi /KC0 − 2 ⋅ ∑ Di ⋅ Chi /Ki =1i =1n+ С0 ⋅ ∑ Di ⋅ Chi /K,(6)i =1где РПi – прибыль от реализации единицы i-товара (руб.); LПi – требуемые для поддержки бизнеса отчисления (на ед.

i-тов., руб.).Использование разработанного в диссертации нового универсального формата представления моделей управления запасами упрощает процедуру оптимизациипоставок партионных грузов. Новые разработанные формулы (1) – (3) для однономенклатурной EOQ-модели и формулы (4) – (6) для многономенклатурной EOQмодели позволяют проводить оптимизацию параметров поставок сразу применительно к любому из четырех указанных типов моделей (A, B, C и D).2.Учет грузовместимости ТС при оптимизации поставок партионныхгрузов в EOQ–моделях.При использовании классической модели оптимизации запасов и ее модифи-каций на практике возникают ситуации, когда при поставках партионных грузов полученное значение оптимального размера заказа превышает грузовместимость ТС.Тогда возникает необходимость анализа целесообразности привлечения либо нескольких ТС для организации перевозки, либо использования ТС другого типа, либоустановления размера заказа на основе грузовместимости используемого ТС.Для учета грузовместимости ТС в формате однономенклатурной модели вводится параметр qm – максимально допустимое значение размера заказа (объема партии) в указанных ранее условных единицах (соответствующих, к примеру, условным поддонам или единицам товара).

Учет ограничения для однономенклатурноймодели дает следующее равенство для оптимального размера заказа q0: q , если qm ≤ KС0 D /(Ch + rС П K / 2) ;q0 =  * mq0 = KС0 D /(Ch + rС П K / 2) − в противном случае.(7)Учет грузовместимости ТС при оптимизации многономенклатурных поставок потребует введения параметра qmi – максимальное количество условных едиництовара типа i, которое допустимо загрузить в порожнее ТС с учетом его грузовме12стимости. Формализация ограничения на длительность T интервала повторного заказа делается на основе того, что при поставках с интервалом повторного заказа Тгрузовместимость ТС должна позволить разместить в нем всю партию продукции,которая будет соответствовать сумме всех компонент следующего вектора: (TD1;TD2; …; TDn).В формате такого подхода можно вводить понятие критичной / базовой номенклатуры для поставляемых товаров.

Учет грузовместимости ТС при оптимизации всей партии поставки можно свести к ограничению, которое, с одной стороны,может быть наложено только применительно к соответствующей базовой номенклатуре товара. При этом, с другой стороны, учет рациональной структуры распределения грузового пространства между товарами разной номенклатуры (пропорционально спросу на такие товары, причем с учетом его весогабаритных показателей) притаком подходе позволяет представлять требуемое ограничение на длительность интервала времени между поставками, соотнося его с форматом всей номенклатурыпоставляемых товаров.

Для реализации указанного подхода применительно к каждой i-номенклатуре товаров (i = 1, 2, …, n) вводятся следующие индикаторы: Ii = Di/qmi. Индикатор Ii указывает необходимое среднее число поставок, которые требуются, чтобы покрыть годовой спрос по i-товару, но применительно к условиям, когдаТС загружается только таким i-товаром (причем, по максимально возможной егогрузовместимости). Чем большим будет значение такого индикатора, тем большеечисло поставок потребуется для обеспечения годового потребления всей продукциисоответствующей номенклатуры.Решение задачи учета грузовместимости ТС (обозначим его T*0М) применительно к поставкам всей номенклатуры товаров дает соотношение (8): ∆, если ∆ ≤ T ;T0*M = T − в противном случае (см. (4)),(8)где ∆ является показателем максимально допустимой длительности интервала повторного заказа, чтобы при поставках не было нарушения грузовместимости ТС.

Такой показатель надо определять по формуле ∆ = 1/(ƩIi).133.Анализ целесообразности поставок сразу несколькими ТС для EOQ–моделей с учетом грузовместимости.Для оптимизации управления запасами при поставках партионных грузовнеобходимо провести дополнительный анализ, чтобы понять, смогут ли стратегии,когда поставки реализуются одновременно несколькими n ТС (n = 1, 2, 3, …), ипредоставляются скидки на стоимость таких поставок, конкурировать с решением,найденным для поставок с использованием одного ТС. В таком случае, вместо показателей C0 и qm, например, при оптимизации однономенклатурных поставок понадобится использовать два показателя вида nC0 и nqm.

Также потребуется анализ с учетом скидок на стоимость поставок, если используется n ТС.В диссертационном исследовании показано, что при отсутствии скидок поставки с использованием n ТС (n ≥ 2) не могут быть оптимальными, что обусловлено структурой издержек. Наличие скидок повлияет на результат оптимизации. Установлены необходимые и достаточные условия, которым должна удовлетворятьскидка d (в долях единицы), чтобы поставки с использованием n ТС оказались целесообразнее использования одного ТС при поставках. Такие условия формализуютсяследующим образом. Должна выполняться одна из двух систем неравенств, дающихдостаточные условия такого типа, но привязанные к степени загрузки ТС (максимальной или нет).

В частности, достаточным условием в случае, когда не будет использована максимальная грузовместимость n ТС, является выполнение системынеравенств (9):2 qm  ; d ≥ 1− n ⋅ q *0 21  L(qm )  ,d ≥ 1 − nLq*)(0(9)где L(x) имеет вид: L(х) = С0·D/х + x·(Ch /K+r·CП /2).В диссертации проведена апробация разработанных моделей оптимизациипоставок партионных грузов.

Результаты расчетов для пяти групп товарных номенклатур кабельно-проводниковой продукции группы компаний МСК и приведены втаблице 1. Индексация групп 1 – 3 подчеркивает их принадлежность к категорииABC-XYZ классификации.14Таблица 1 – Изменение затрат от применения разработанной модели многономенГруппаноменклатурГруппа 1(A-XY)Группа 2(A-XY)Группа 3(B-XY)Группа 4(клиентам)Группа 5(производство)Применениеклатурной оптимизации по группам поставляемой продукцииДоПослеДоПослеДоПослеДоПослеДоПослеЗатраты, руб.Транспортные:(до применения)после применения(392000)378000↓(741568)360500↓(3360000)3024000↓(946237)756989↓(888900)482450↓Общее изменение:Содержаниезапасов:Другиезатраты:уменьшение(-)увеличение(+)(148300)38000↓(45780)36624↓(22500)45000↑(75374)39885↓(19925)8932↓(2175225)556904,5↓(23540)17702↓(67285)54673↓(75468)37764↓(42679)17840↓(-)1742621(до применения)(до применения)после применения после применения(-)395962(-)326112(-)262441(-)442282Расчеты показали, что в результате применения разработанных в диссертации моделей управления запасами, снизились общие логистические издержки.

Вчастности, затраты связанные с процессом транспортировки упали на 21 %, связанные с содержанием запаса снизились на 46 %, также имеет место существенноеснижение средств, иммобилизованных в запасах.4.Оптимизация класса EOQ–моделей, для которых введено специальноеопределение эффективности поставок.Выделен класс EOQ-моделей, для которых применимо следующее определе-ние эффективности: все требуемые затраты на поставку должны покрываться за счетвложенного оборотного капитала и выручки от соответствующей поставки, причемк концу интервала повторного заказа должна быть получена прибыль. При этом стоимость очередной поставки и стоимость поставляемой партии товара можно будетоплатить из выручки, полученной на предыдущем интервале повторного заказа.

Этопозволит сократить размер требуемого оборотного капитала (при сокращении размера заказа) и повысить эффективность его использования.15Для интервала повторного заказа T0 и размера заказа q0 в формате однономенклатурной модели, показатель T0 надо определять по формуле T0 = q0 / D, причемдля q0 имеет место равенство (7). Доказано, что необходимым и достаточным условием реализации требуемых выплат из выручки является выполнение (10):(С П + РП ) 2 ≥ LП + Ch ⋅ T0 /K; РП > Ch ⋅ T0 /K + LП + C0 q0 .(10)Грузовместимость ТС в формате таких неравенств автоматически учитывается на основе определения q0 по формуле (7).Аналогичные условия получены и представлены в диссертационном исследовании и для многономенклатурных EOQ-моделей такого типа. Это обеспечиловозможность разработать алгоритмы оптимизации параметров стратегии поставок.Отметим, что в случае выполнения указанных условий имеет место следующий практический результат: при оптимизации с учетом ВЦД снижается размер заказа.

Это приводит к снижению требуемого объема оборотного капитала, что позволит компаниям снизить зависимость от кредиторов и повысить свою финансовуюустойчивость, ускорить процесс ввода новых номенклатурных позиций в реализацию и повысить свою конкурентоспособность на занимаемом рынке.5.Разработка универсальных алгоритмов оптимизации параметровстратегии поставок с учетом грузовместимости ТС и концепции ВЦД.Разработанные алгоритмы оптимизации параметров стратегий поставок партионных грузов для модифицированных одно- и многономенклатурных EOQмоделей управления запасами впервые позволят менеджерам в области логистикинаходить наилучшую стратегию, связанную с организацией поставок с учетом специального комплекса требований.

К указанному комплексу требований относятся:учет грузовместимости ТС; учет возможности поставок различными наборами ТСпо виду и количеству; учет формата оплаты издержек хранения; целесообразностьпоставок сразу несколькими ТС, в частности, при скидках на стоимость поставки;учет концепции ВЦД; учет эффективности денежных потоков в формате моделируемых поставок; учет специфики загрузки транспортных средств при поставках, что,будет влиять и на рентабельность вкладываемого оборотного капитала.16Для однономенклатурной модели соответствующий алгоритм оптимизациипредполагает реализацию 15 шагов и позволяет находить наилучшее решение с учетом указанных особенностей, реализуемых в виде требований и ограничений в формате моделируемых поставок.Для многономенклатурной модели алгоритм структурно формализован в виде пяти блоков процедур, которые связаны со спецификой поиска и выбора наилучшего решения об организации поставок всей номенклатуры товара применительно кразным возможным ситуациям.