Диссертация (Оптимизационные модели поддержки принятия решений в логистических системах торговых предприятий), страница 12

Тогда может бытьсформулирована математическая модель оптимизации.Целевая функция:=+((,)+ℎ (,)=)+,(2.6)→или путем перехода к сумме переменных затрат на выполнение процессов:!(где,,)=Ограничения:&–)+ℎ (,)→,(2.7)! – общие переменные затраты на выполнение процессов, зависящиеот значений метрик ЛСгде(максимальное,0<значениеи≤& ,.длительности(2.8)выполненияпроцессов,относящихся к типу процессов снабжения;0<≤& ,(2.9)где&62– максимальное значение длительности выполнения процессов,относящихся к типу процессов доставки;где–максимальное≤ , 0 < < (& + & ),+значениедлительности(2.10)выполненияпроцессов,относящихся к типам процессов снабжения и доставки;где' ≤ ≤ 100, 0 ≤ ' ≤ 100,(2.11)' – минимальное значение показателя POF для типа процессов доставки.Кроме того, вне системы ограничений может быть задано следующееусловие:где0<! ≤ ),) – максимальное допустимое значение общих переменных затрат.В результате могут быть рассчитаны значения метрикобеспечивающиеоптимальныезатратыдлякаждого,типа(2.12),процессов,иминимальное значение метрики TCS.

Модель оптимизации значений метрикфункций может быть сформулирована аналогично предложенной. Для разработкитакой модели следует использовать метрики функций из таблицы 2.9 исоотношения, рассмотренные в предыдущем подразделе. Таким образом,представленная математическая формулировка с минимальными изменениямиможет быть применена для решения двух оптимизационных задач.2.4. Сравнительный анализ результатов оптимизации на основе процессногои функционального подходовНа следующем этапе исследования были рассмотрены два разных подхода коптимизации, и сопоставлены возможные результаты оптимизации.

Первыйподход – оптимизация значений метрик процессов (далее – оптимизацияпроцессов); второй – оптимизация значений метрик функций (далее –оптимизация функций). С целью анализа возможных результатов оптимизацииоптимальные значения метрик были соотнесены с картой распределенияпроцессов по функциональным областям (таблица 2.2).63Оптимизация процессов. Оптимальное значение метрики OFCT для типапроцессов снабжения () содержит значения длительности выполнениявсех пяти процессов (sS1.1 – sS1.5).

Процессы, как было ранее установлено,связаны с тремя функциональными областями деятельности (закупки, управлениезапасами и складская грузопереработка). Таким образом, значениеявляется общей целью для трех функциональных подразделений, которые должныработать скоординировано для достижения целевого значения. Значениеможет рассматриваться как требование к сервису для типа процессов снабжения.Это требование должно быть удовлетворено с оптимальными затратами навыполнение процессов, относящихся к типу процессов снабжения (обеспечения общей оптимальности.

Значение), длятакже относится к пятипроцессам и трем функциональным областям.Аналогичным образом были проанализированы другие оптимальныезначения показателей. Оптимальный уровень безупречного выполнения заказовдля процессов, относящихся к типу процессов доставки (значение метрики OFCT для типа процессов доставки (), оптимальное) и оптимальныезатраты на выполнение процессов, относящихся к типу процессов доставки(), относятся к пятнадцати процессам и связаны по меньшей мере счетырьмя функциями. Оптимальное значение общих затрат () относится ковсем рассматриваемым процессам и функциям.Такимобразом,оптимальноерешение,найденноеспомощьюразработанной модели оптимизации, задает целевые значения показателейрезультативности и эффективности процессов или требования к результатамвыполнения процессов с точки зрения сервиса и затрат.

Оптимальные значениямогут быть достигнуты на основе согласованной работы функциональныхподразделений при выполнении процессов.Оптимизация функций. Оптимальное значение метрики OFCT дляфункции закупок () включает в себя значения длительности выполнениядесяти процессов (sP2.1, sP2.3, sP2.4, sP5.1, sP5.3, sP5.4, sS1.1, sS1.5, sSR1.2 и64sSR1.3). Процессы должны быть выполнены с затратами не превышающимиоптимальный бюджет, выделенный на реализацию функции закупок (), чтобыобеспечить общую оптимальность.Аналогично, оптимальные значения метрик других функций можно отнестик процессам соответствующих функций. Оптимальные значения метрик функцииуправленияоптимальные(,-,запасами(значения,-и,-*+иметрик*+)относятсяфункции,складскойвосьмипроцессам,грузопереработки) относятся к шестнадцати процессам.

Оптимальные,значения метрик функции транспортировки (продаж (кии) и функции) относятся к пятнадцати и тринадцати процессамсоответственно. Оптимальные общие затраты (), как сумма оптимальныхзначений бюджетов всех функциональных подразделений, относятся ко всемрассматриваемым процессам.Сравнение подходов к оптимизации. Согласно данным таблицы 2.2, вкомпаниях, организованных по функциональному принципу, многие процессы(выделенные в таблице 2.2) реализуются несколькими функциональнымиподразделениями. При реализации сквозных процессов результаты отдельнойзадачи процесса передаются от одной функции к другой через границу функций.Передача результатов отдельных задач через границы функций приводит кувеличению общей длительности выполнения процессов [80] и выполнениюдвойных проверок (избыточных действий) [54]. Оптимальное значение метрикиOFCT, найденное с помощью модели оптимизации функций, учитывает времянеобходимое для передачи результатов отдельных задач через границы функций,а также время выполнения избыточных действий.

Тогда оптимальное значениеметрики OFCT при функциональной декомпозиции деятельности может бытьпредставлено следующим образом:где=+∆,(2.13)– оптимальное значение длительности цикла выполнения заказапри функциональной декомпозиции логистической деятельности;65– длительность выполнения процессов;∆длительность–передачирезультатовотдельныхзадачивыполнения избыточных действий.Реализация одной и той же оптимальной длительности цикла выполнения=заказа в условиях процессной и функциональной декомпозиции () вызовет затраты на выполнение логистических процессов равные−∆0и //0 соответственно. Очевидно, что в условияхфункциональной декомпозиции процессы необходимо выполнить за меньшеевремя ввиду необходимости выполнения дополнительных требующих времениопераций, что влечет большие затраты по сравнению с возможными припроцессной декомпозиции логистической деятельности.

Тогда разница взначениях оптимальных общих затрат при функциональной и процесснойдекомпозиции может быть выражена следующим образом:где∆–∆= /разницав−∆значениях0− /оптимальных0,общихзатрат(2.14)прифункциональной и процессной декомпозиции.Однако с учетом того факта, что значение метрики OFCT являетсяфактором затрат только части рассматриваемых типов процессов, то болееточную оценку разницы в значениях оптимальных общих затрат можно получитьс помощью приведенной ниже формулы:где= ∑7489 3∆4/5−∆40−4/506,(2.15)k – номер типа процессов SCOR, затраты на выполнение процессовкоторого зависят от значения метрики OFCT, : ∈ {1, . .

. , >};K – количество типов процессов SCOR, затраты на выполнение процессовкоторых зависят от значения метрики OFCT;4– функция, выражающая зависимость затрат от значения метрики OFCT,относящихся к k-ому типу процессов;5– оптимальное значение длительности выполнения процессов,66относящихся к k-ому типу процессов;∆4– прирост длительности выполнения процессов, относящихся кk-ому типу процессов.Таким образом, необходимость передачи результатов отдельных задач черезграницы функций, выполнения двойных проверок и прочих избыточных действийв компаниях, организованных по функциональному принципу, влечет сокращениедоступного времени на выполнение процессов добавляющих ценность, чтовызывает увеличение затрат. Это означает, что одни и те же результатыдеятельности при функциональной декомпозиции достигаются с большимифинансовыми затратами, чем при процессной декомпозиции.

Следовательно,оптимальное решение задачи оптимизации функций фактически субоптимально.Напротив, рассмотрение деятельности компании как совокупности процессовпозволяет избежать разделения интегрированных по своей природе процессов.Процессы не дублируются как внутри, так и за пределами категорий процессов.Например, несмотря на то, что процесс sS1.1 отмечен дважды в строке спроцессами снабжения таблицы 2.2, он выполняется один раз. Разумеется,процесса sS1.1 нет и за пределами строки с процессами снабжения.Следовательно, благодаря оптимальной организации категорий процессов (итипов процессов) оптимизация процессов обеспечивает нахождение оптимальныхзначений затрат на выполнение процессов и минимальных общих затрат.

Такимобразом,былоустановлено,чтооптимизацияфункцийприводитксубоптимальному решению, тогда как оптимизация процессов – к оптимальному.Разработкаорганизационнойструктуры,ориентированнойнапроцессы. Оптимизация процессов основана на модели процессов предприятия,метрикахпроцессовприводящаякиматематическихдостижениюцелевыхмоделях.значенийРеализацияпроцессов,показателейпроцессов,рассчитанных с помощью модели оптимизации, возможна при условиисуществования организационной структуры, поддерживающей процессы [26].Организационнаяструктура,представлена на рисунке 2.1.поддерживающаярассмотренныепроцессы,67ЗакупкиУправление запасамиСкладскаягрузопереработкаТранспортировкаГруппа планирования снабженияМенеджер попланированиюПланированиеГруппа планированияГруппа планированиядоставкиГруппа планирования возвратов 2возвратов 1СнабжениеМенеджер поснабжениюГруппа снабжения товарами в запасДоставкаМенеджер подоставкеМенеджер повозвратамГруппа доставки товаров из запасаВозвратГруппа возврата полученных товаровГруппа получения возвратовРисунок 2.1 – Организационная структура предприятия, ориентированная на процессыПродажи68На рисунке 2.1 представлена матричная организационная структура, длякоторой характерно наличие как функциональных менеджеров, так и менеджеровпроцессов.