Диссертация (Совершенствование управления запасами при поставках партионных грузов), страница 30

На их основе будет проведен расчет следующих,указанных выше, вторичных параметров (OOS, средний уровень запаса,рентабельностьоборотногокапитала,качествореакциицепипоставок,интегральный показатель)ВтаблицеД.2приведенфрагментполученныхрезультатовдлямоделирования параметров спроса и соответствующих размеров текущего запасадля анализируемых товаров (товары 1 – 4 (см. параграф 3.3)). Отклонение спросадля представленных результатов при моделировании было ограничено верхнимпределом в 30%.177Таблица Д.2 – Результаты моделирования поставок в среде AnyLogic: динамикаспроса и запасов по анализируемым номенклатурным позициям (фрагмент)Спрос на продукцию, ед.

тов.День Товар 1123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839405445544664544466455455546556554455555564Текущий запас продукции, ед. тов.Товар 2Товар 3Товар 4Товар 1Товар 2Товар 3Товар 433232222322332223333223233232332222222334445454646444644464456544454566456454454655644554566566655566565444566444545666650454137322723191374843393531251915105046413631272116115454036322722171274741242118161311975223211815131196323201816131185302118151311975324215046423833292420141048444036302622181252484337322824201511504438342923191410504551454035292521161175145393428221611650443833272218141054842383430252116105347178Продолжение таблицы Д.2.Спрос на продукцию, ед.

тов.День Товар 1414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808154554466454644444556556644464546455464555Текущий запас продукции, ед. тов.Товар 2Товар 3Товар 4Товар 1Товар 2Товар 3Товар 4222333223232222222333232332222233233332224654544656555445546456554644544455565454464465556665655556556545546555555645646656373228231814104433934302420161284944393328231711734438342925191510546403631261816141296312219171412108642523201714129741222018161411863232017151341373126221713947423631262117138474337332822171282423833292521161164439353026413531272116116494337322621161164944393328241914104484338332823171385147413530179Отметим, что строки в таблице Д.2 со значениями выделенными жирнымцветом обозначают те дни, когда происходило поступление продукции.Аналогичные результаты моделирования были получены для моделирования придопустимых значениях отклонения спроса в 10 %, 20 % и 30 %, причем как прииспользовании разработанных в диссертациииспользованииклассическихмоделейEOQ–моделей, так и приуправлениязапасамибезучетагрузовместимости используемых ТС и скидок.

Для каждого варианта произведеномоделирование в формате пяти итераций модели. Произведен сбор первичныхданных и их анализ. Полученные результаты представлены в таблице Д.3.Таблица Д.3. – Сравнение эффективности использования классических иразработанных в диссертации моделей управления запасами.ПоказательБез учета грузоподъемности Разработанные в диссертацииТип модели ТС и скидок на поставки EOQ-моделиуправлениянесколькими ТСзапасамиОтклонение10 %спроса, %0,3 %Среднее0%Out of Stock, %. Лучшее1,2 %Худшее12 %СреднееРентабельность,18 %Лучшее%9%Худшее0,99Среднее1КРЦПЛучшее0,99Худшее158СреднееСредний запас,140Лучшееед. тов.164ХудшееПо худшему 4,06Интегральный20 %30 %10 %20 %30 %5,1 %1,3 %7,4 %11 %16 %6%0,950,990,921781581911,917,39712 %7%18,6 %10 %13 %5%0,90,930,811971802171,420%0%0%24 %27 %21 %1118281821,050,05 %0%0,3 %20 %25 %18 %0,9910,998885920,822,6033,7 %3%6%17 %18 %17 %0,960,970,9495891010,74По результатам моделирования рассматриваемой цепи поставок в средеAnyLogic были получены следующие результаты: наиболее эффективным являетсяиспользование разработанных в диссертации моделей, что обусловлено меньшимизначениямиOOSиуровнясреднегозапаса,ибольшимизначениямирентабельности оборотного капитала и качества реакции цепи поставок..