Стохастические модели оптимизации управления запасами торговых организаций, страница 7

Третий уровень подразделят модели по «математическимсвойствам». Далее детерминированные модели делятся на линейные, нелинейныеи многоцелевые модели; стохастические модели – на модели принятия решений,игровые модели, модели управления запасами, прогнозирования, системмассового обслуживания и имитационные. Четвертый уровень подразделятлинейные оптимизационные модели по «временному интервалу» на статические(однопериодные)предполагаетиделениединамическиестатических(многопериодные).идинамическихПятыймоделейуровеньпо«виду38""переменных»намоделиснепрерывными,целочисленными,булевымипеременными и с переменными смешанного типа. Шестой уровень подразделяетлинейные оптимизационные, статические и динамические модели по «бизнеспроцессам» на группы производственного планирования, размещения складов ицентровраспределения,транспортные,транспортно-складскиеиинтегрированные модели цепей поставок.Бродецкий Г.Л., Глухов В.В, Емельянов А.А., Смехов А.А.

[8, 15, 23, 64]классифицируют модели:1) по характеру спроса, где процесс реализации запаса в общем случаеявляется случайным процессом.Модели, классифицированные по характеру спроса, рассмотрены также вкниге [36]. Это модели с постоянным, переменным и случайным спросом. Авторработы [23] предлагает рассматривать спрос как стационарный и нестационарный.В первом варианте статистические характеристики случайного спроса стабильныво времени, во втором случае– изменяются.2) по специфике условий учета продолжительностей отрезков времени дляпроцедур пополнения запасов, являющихся случайными величинами;3) по подходу к принятию решений о пополнении запасов, когдаопределяются объемы увеличения запасов, моменты подачи заказов напополнение, моменты поступления заказов;4)повыборукритерияоптимизации:максимизацияпоказателяэкономической рентабельности, минимизация суммарных затрат, максимизациясуммарного чистого приведенного дохода, максимизация интенсивности потокадоходов и т.д.;5) по требованиям учета временной стоимости денег;6) по специфике дополнительных критериев системы.В источнике [23] даны дополнительные признаки классификации задачтеории управления запасами, такие как:- сети движения запасов, включающих взаимодействие баз снабжения ихранения: последовательные, если выдача из одной базы является поступлением39""вдругую;параллельные,еслибазынаходятсянаодномуровне.Последовательность баз имеет разные уровни.

У каждой базы может бытьнесколько взаимоисключающих входных и выходных каналов. На одну базумогут поступать выдачи от нескольких баз.- источник снабжения. Рассматриваются случаи снабжения предметамисобственного производства и товаров со стороны.- характер запаздывания - детерминированные и случайные сдвиги вовремени между заказом и поступлением товара.Г.Л. Бродецкий в книге [8] выделяет следующие основные типы моделей:1)Однокомпонентные (однономенклатурные), рассматривающие толькоодин вид товара или продукта, и в противоположность – омногокомпонентные(многономенклатурные) модели.2)Детерминированные,определяющиепараметрысистемыкакпостоянные без учета факторов случайности, в обратном случае – стохастическиеили вероятностные.3)Дискретные по времени, определяющие состояния системы, такие какрасход запаса и моменты его пополнения в случайные моменты времени,являющиеся целочисленными величинами.4)Статические или одноразовые закупки, предполагающие наличиеодноразового заказа на создание запаса, в противном случае – динамическиемодели.5)Периодические по стратегии управления, где пополнение запасапроисходит в конце каждого периода времени длительности Т или по состояниютекущих запасов (стратегии с критическими уровнями).6)Модели планирование дефицита, где заранее планируется дефицит,обусловленный, например, экономическими соображениями.В общей классификации моделей необходимо учитывать вариантыпостроения систем снабжения, особенности построения спроса, характерзадержек при поставках, специфику формализации функций затрат на поставки ииздержек хранения, возможные ограничения и скидки, особенности организации40""управления моментами подачи заказов на пополнение запаса и способыопределения объема, дополнительные особенности, например, дефицит.Поскольку лицу, принимающему решения, всегда приходится делать выборв противоречивых условиях внешней среды, учитывать и отбирать факторы,которые могут повлиять на конечный результат, то при моделировании процессауправления следует с особым вниманием отнестись к выбору ограничений,входящих в модель, т.к.

очевидно, что учесть все ограничения не представляетсявозможным.В работе [31] рассмотрены внешние и внутренние ограничения, влияющиена прибыльность и зависящие от сферы деятельности предприятия, такие как:- финансы;- транспорт, с учетом таких проблем и вопросов, как растаможивание,выбор наименее затратного вида транспорта, соблюдение условий хранения и пр.;- складские площади;- сроки поставки и хранения, приобретающие наибольшую актуальность дляскоропортящихся товаров или ограниченных по времени спросом;- потребительские потребности;-рентабельностьтовара,поисккомпромиссамеждуобеспечениемассортимента и отбором наиболее рентабельных позиций.Одним из решений задач оптимизации уровня запасов является применениетехнологии «Just-in-time».

Следует отметить, что в современной логистике нетточного определения понятия«точно в срок», а большинство ученыхрассматривают его на концептуальном описательном или семантическом уровне.В книгах Лотоцкого В.А. и Смехова А.А. [37, 64] концепция «Just-in-time»представлена в виде модели, использование которой дает возможность приниматьобоснованные решения.Результаты исследования, представленные в работе [78], свидетельствуют отом,чтовсепараметрыпоказателякачестваиограничениймоделейматематического программирования, включающих решение задач планирования,проектирования и управления, могут быть неопределенными или случайными,41""являющимися предметом исследования стохастического программирования.Использованиемоделейстохастическогопрограммированиянаиболеецелесообразно при решении задач, связанных с неопределенностью и риском,детерминированных задач с большим перебором вариантов.Несоответствие вычислительных возможностей сложности задачи можнорассматривать как недостаток информации об условиях задачи.

Причемприкладные модели стохастического программирования условно делятся на двабольших класса: в первых влияние случайного фактора является определяющим изадача изначально ставится как стохастическая; во вторых происходит сведениесложных детерминированных задач управления к стохастическим задачам.В последнее время появляются все новые и новые исследования в областитеории и практики проектирования нечетких систем и неопределенногопрограммирования. Например, в исследовании Баодина Лю [39] наряду состохастическимпрограммированиемрассматриваютсятакиевидынеопределенного программирования как нечеткое, неточное, нечетко-случайное,случайно-нечеткое и другие.В учебнике Миротина Л.Б.

[44] также говорится о развитии эвристическихметодов для решения задач принятия решений в области управления ипрогнозирования. Отдельное место среди этих методов занимает теория нечеткихмножеств. Элементы теории нечетких множеств успешно применяются длярешения задач в условиях неопределенности, причем неопределенность являетсяярко выраженной, когда для описания процесса невозможно использоватьклассические, в том числе вероятностные модели. В частности, теория нечеткихмножеств имеет дело с так называемыми лингвистическими неопределенностями,характеризующимисянечеткостьюцелейиограничений(примерылингвистических переменных – «хорошо», «неудовлетворительно» и т.д.).Математические модели большинства встречающихся на практике задачоптимизации цепей поставок относятся к классам линейного, целочисленного,булева или смешанного программирования.42""Фактически во всех публикациях авторы рассматривают классическийинструментарий и некоторые его широко известные модификации, но, за редкимисключением, оставляют без внимания тот факт, что их практическое применениезатруднительно [95].Ключевыемодели управления запасами - с фиксированным размеромзаказа и фиксированным интервалом времени между заказами - ограничиваютсяусловиями по постоянному темпу потребления запаса, по стабильному интервалувремени, необходимому на выполнение заказа по восполнению запаса, постабильности возможной временной задержке выполнения заказа.Модельсустановленнойпериодичностьюпополнениязапасадоопределенного уровня и «Минимум-максимум», являющиеся модификациямивышеперечисленных основных моделей, позволяют работать в условияхколеблющегося спроса, но ограничиваются жесткими регламентами условийработы.

Первая модификация эффективно работает в случае превышения потерьот дефицита запаса над затратами на его создание и поддержание, вторая вобратном случае. Недостатками данных модификаций являются высокие затратыили превышение допустимых рисков отказа в обслуживании потребляющемузвену.Несмотря на стремление создавать обобщенные модели, исследованные насегодняшний день в литературе схемы управления запасами могут бытьприменены к небольшой доле задач, которые возникают в практическойдеятельности предприятий [16].Большинство организаций вынуждено приспосабливать имеющиеся моделик особенностям задачи или разрабатывать новые авторские (корпоративные)моделиуправлениязапасами,использованиекоторыхдаетнаибольшийэкономический эффект при заданных конкретных внешних и внутреннихусловиях функционирования компании.43""1.4. Обзор современных результатов исследования стохастических моделейНапрактикечастовозникаетнеопределенность,обусловленнаянеточностью или неполнотой информации о спросе, поставках, временныхзадержкахзаказанныхтоваров,порчепродукцииидругихпараметрахлогистической системы, требующих поиска эффективного механизма управлениязапасами в условиях неопределенности различного характера.Неопределенные факторы встречаются в реальности намного чаще, чемдетерминированные, полностью определенные факторы [40].