Диссертация (1026452), страница 16

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 16)

Допустим, издержки простоя производства вследствиезадержки поставки материалов экспоненциально возрастают в зависимости отсрока задержки поставки материалов, которая считается с 27-ого дня от началапроцесса снабжения включительно.Из Таблицы 22 видно, что суммарные удельные издержки простояпроизводства снизились с 0,131039 условных единиц до 0,045659 условныхединиц.

Под суммарными удельными издержками понимается средняявеличина издержек простоя производства по всем циклам снабжения. Исходя изполученных данных об ожидаемых результатах внедрения новых бизнеспроцессов, можно рассчитать их целесообразность. Расчет можно проводить наоснове методов оценки эффективности инвестиционных проектов [31]. Данные111методы используют информацию об издержках модернизации системы,которые выплачиваются однократно, и информации о сэкономленныхсредствах, которые выражаются в снижении издержек простоя производства,отнесенных к каждому циклу снабжения.Исходный цикл снабженияМодифицированный цикл снабжения0.20.180.16Оценка вероятности0.140.120.10.080.060.040.02016171819202122232425262728293031323334Время выполнения цикла снабжения, дниРисунок 4.10.

Исходная и модифицированная оценки плотностираспределения вероятности времени выполнения цикла снабжения112Исходный цикл снабженияМодифицированный цикл снабжения10.90.8Надежность0.70.60.50.40.30.20.1016171819202122232425262728293031323334Допустимое время выполнения цикла снабжения, дниРисунок 4.11. Надежность исходного и модифицированного цикласнабжения в зависимости от допустимого времени выполненияПриведем пример оценки инвестиций в повышение надежности системыснабжения на основе чистого дисконтированного дохода (ЧДД), которыйрассчитывается по формуле:CB K,TT 1 (1  i )NЧДД  где K - единовременные затраты на модернизацию бизнес-процессов; N –временной период, на котором рассчитывается окупаемость; C – количествоциклов снабжения в год; B – снижение издержек простоя в пересчете на одинцикл.27282930313233341234567812864321684210,0000050,0000150,0001140,0005430,0022440,0068860,0173240,036959000,0000060,0000830,0004920,002080,0068250,0182330,000640,000960,0036480,0086880,0179520,0275440,0346480,036959000,0001920,0013280,0039360,008320,013650,018233УдельныеВероятностьУдельныеВероятностьиздержкипростояиздержкиДлительностьИздержкипростояпростояВремя простояпроизводствапростояпроцессапростояпроизводствапроизводствапроизводства,послепроизводстваснабжения,производства, до повышенияпоследниповышения до повышениядниу.е.надежностиповышениянадежности надежностисистемынадежностисистемысистемы, у.е.системы, у.е.Издержки исходного и модифицированного цикла снабженияТаблица 22.113114Допустим, что единовременные затраты на модернизацию бизнес-процессов(K) составляют 3 условные единицы.

Снижение издержек простоя на один циклснабжения (B) равно:B  0,131039  0,45659  0,08538Цикл снабжения повторяется 10 раз за год. Норма дисконта равна 10%. Срокжизни проекта – 5 лет. Подставим эти данные в формулу расчета чистогодисконтированного дохода. Получим:10  0,08538 3  1,090374TT 1 (1  0,1)5ЧДД  Положительное значение чистого дисконтированного дохода означаетцелесообразностьрассматриваемогоспособаинвестицийвповышениенадежности системы снабжения.Приведенный способ оценки надежности иллюстрирует возможности повыявлению в системе неоправданных резервирующих элементов, узких местизбыточных операций, а также позволяет определить целесообразностьавтоматизации и внедрение систем управления качеством [86].Рассмотрим пример практической реализации метода оценки надежностисистемы снабжения, модель которой построена на основе сетевого графика. Вкачестве примера рассмотрим гипотетический сетевой график, изображенныйна Рисунке 4.12.Допустим, имеются оценки плотностей распределения вероятности временивыполнения всех работ.

Эти оценки приведены в Таблице 23 для каждойработы. Используя эти данные, можно получить оценки вероятности временивыполнения цикла снабжения, которые изображены на Рисунке 4.13Для определения критического пути необходимо, начиная с последнегособытия, определить работу, которая чаще других, заканчивающихся врассматриваемом событии, завершается позднее. Эту же процедуру необходимоповторить для события, из которого эта работа начинается. Повторять даннуюпроцедуру требуется до тех пор, пока она не завершится на первом событии.115Пример её работы изображен на Рисунке 4.14.

Критический путь обозначенкрасной линией.143827713112995531241510641168Рисунок 4.12. Пример сетевого графика модели системы снабженияТаблица 23.Оценки вероятности времени выполнения работ№работы1235678101112131415Время выполнения, дни6789 10 11345010,080,190,420,160,080,040,0220,140,550,220,030,010,1230,440,120,050,02050,220,480,140,0360,690,08070,31080,77Мат.14 ожидание12130,020007,14000006,050,010,0100004,90,060,020,0100006,00,040,020,01000005,070,470,090,040,030,0100005,890,030,050,070,520,20,060,030,020,0108,24100,040,01000000003,290,01110,210,40,170,050,030,0100005,92012000,010,040,130,540,180,090,01010,20130,070,160,480,140,060,020,020,01007,030140000,040,070,130,360,210,150,0411,20,02150,410,120,070,040,01000005,051160.20.175Оценка вероятности0.150.1250.10.0750.050.025023 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42Время выполнения цикла снабжения, дниРисунок 4.13.

Оценка плотности распределения вероятности временивыполнения цикла снабженияРассмотрим пример оптимизации цикла снабжения, описываемого сетевымграфиком. Рассмотрим пример оценки степени повышения надежности отпринятия мер, направленных на оптимизацию работ, находящихся накритическомпути.результатомкоторойДопустим,сталимодификацияоценкизатрагивалавероятностивремениработу№8,выполнения,отраженные на Рисунке 4.15.В результате такой оптимизации критический путь не изменился. Наосновании данных моделирования можно получить оценку плотностираспределения вероятности времени выполнения модифицированного цикласнабжения.

На Рисунке 4.16 изображены оценки плотности распределениявероятности времени выполнения циклов снабжения до модификации и после.117373,7%726,3%219577,8%422,2%6100%8Рисунок 4.14. Пример построения критического путиОценка вероятностиИсходные данные работы №8Модифицированные данные работы №80.550.50.450.40.350.30.250.20.150.10.0501234567891011Время выполнения работы №8Рисунок 4.15.

Исходная и модифицированная оценки плотностираспределения вероятности времени выполнения работы №8118Исходный цикл снабженияМодифицированный цикл снабжения0.20.180.16Оценка вероятности0.140.120.10.080.060.040.0202324252627282930313233343536373839404142Время выполнения, дниРисунок 4.16. Оценка плотности распределения вероятности временивыполнения исходного и модифицированного циклов снабжения4.2. Практическая реализация разработанных методов оценки надежностивнутрипроизводственных процессов материально-технического снабженияПри моделировании в данном примере используется модель заявок,характеризуемая поверхностью распределения вероятности, приведенной вТаблице 20. Остальные параметры модели перечислены в Таблице 24.Моделированиеможнопроводитьдвумяравнозначнымиспособами:многократный запуск на промежутке в несколько лет и однократный запуск надлительном временном промежутке.

В данном примере используется второйспособ.119Таблица 24.Параметры модели внутрипроизводственных процессов снабжения№ п/п1Параметр моделиОписаниеМодель поставки мате- Значение фиксировано. Поставка осуриалов от поставщиковществляется спустя 3 дня после заказа2Время расчетаЗначение фиксировано. 50 тыс. лет.3Модель расчета издер- Издержки, связанные с хранением запажек, связанных с хра- сов, прямо пропорциональны количествунением запасовматериалов на складе.

Единицы измерения: условные единицы. Коэффициентпропорциональности равен 1. Издержки,связанные с хранением запасов, учитываются для каждого дня4Модель расчета издер- Издержки, связанные с поставкой материжек, связанных с по- алов, являются постоянной величиной.ставкой материаловЗначение равно 200 условных единиц. Издержки, связанные с поставкой материалов, учитываются в момент заказа материалов у поставщиковВ модели не учитываются постоянные издержки, связанные с хранениемзапасов, и переменные издержки, связанные с поставкой материалов ипропорциональные размеру поставляемой партии материалов. Величинапервых издержек будет всегда одинакова на одинаковом промежутке временивне зависимости от стратегии управления запасами. Величина вторых, хоть иявляется вероятностной величиной, но на длительном промежутке временибудет стремиться к своему математическому ожиданию для любых параметровстратегии управления запасами [17].

Исходя из приведенных рассуждений,перечисленные виды издержек не включены в модель, т.к. не влияют на120конечный результат оптимизации параметров стратегии управления запасами.Результаты моделирования представлены на Рисунках 4.17 и 4.18.Рисунок 4.17. Моделирование процесса управления запасами на интервалеT=5 летРисунок 4.18. Моделирование процесса управления запасами на интервалеT=50000 днейСлева на Рисунках отражено изменение наличия запасов во времени. Справаотражены частоты значений количества материалов на складе, т.е.

доля дней, накоторые приходилось подсчитываемое значение объема запасов.Проведение моделирования на области значений параметров стратегииуправления запасами позволит получить уровень надежности процессаснабжения для каждого их сочетания. Задаваясь определенным уровнемнадежности можно построить область допустимых значений параметров121стратегии управления запасами.

На Рисунке 4.19 изображена областьдопустимых параметров для уровня надежности 99,98%.Область допустимыхпараметров,обеспечивающих заданныйуровень надежностиРисунок 4.19. Область допустимых значений параметров стратегииуправления запасамиОптимизацияпараметровстратегииуправлениязапасамидолжнаосновываться на минимизации уровня издержек процесса снабжения. Примоделировании в качестве примера были взяты значения коэффициентовиздержек, которые перечислены в Таблице 25.Таблица 25.Коэффициенты издержек стратегии управления запасамиВид издержекЗначение, у.е.Переменная алгоритмаПеременные издержки1Cхр/1ед200C постхранения.Постоянные издержкидоставки122Из Рисунка 4.19 можно сделать следующие выводы: например, еслииспользовать стратегию управления запасами с точкой заказа, равной 65единицам материалов, и объёмом заказываемых материалов в размере 120единиц, то такая стратегия обеспечит заданный уровень надежности.На Рисунке 4.20 изображена линия предельно допустимых параметровстратегииуправлениязапасами,обеспечивающихзаданныйуровеньнадежности, и линии уровня издержек.Оптимальные параметрыстратегии управлениязапасами, обеспечивающиезаданный уровень надежностиРисунок 4.20.

Характеристики

Список файлов диссертации