Диссертация (1138083), страница 16
Текст из файла (страница 16)
J. Production Economics 97 (2005) 1–1758EunSu Lee, Kambiz Farahmand. Simulation of a base stock inventory management system integrated with transportationstrategies of a logistic network // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference87магазинах розничной сети (чем меньше период планирования, тем выше еготочность и, следовательно, доступность товаров для клиентов). Периодпланирования в современных розничных компаниях складывается из двухсоставляющих: периода поставки и периода между двумя последовательнымипоставками продукции (т.н. период перезаказа). Пример формализации этойцелевой функции и ключевых ограничений для нее будет приведен в третьейглаве настоящей диссертационной работы.Второй способ формализации рассматриваемой логистической стратегииоснован на обеспечении высокой доступности «запасных» логистическихмощностей («backup facilities»).
В частности, ее пример (для случая, когда каждыйзаказчик закрепляется за одним основным и за одним «запасным» складом)приведен в работе Даскина59, где в качестве целевой функции используютсятранспортные и складские затраты, а в отношении издержек по сбоямлогистической сети установлено ограничение на максимально допустимуювеличину:Еще один способ представления целевой функции в рамках стратегииупомянут в другой статье того же Даскина60 – модель минимального разбросаскладских мощностей (p-dispersion model).
В оригинальном представлении модельпредназначена для определения такого местоположения складских комплексов,при котором максимизируется минимальное расстояние между любой паройскладов (РЦ). В то же время, если взять за основу идею и изменить критерий смаксимума на минимум (минимизировать максимальное расстояние между любойпарой мощностей), можно добиться такой конфигурации, при которой однисклады смогут «страховать» другие от сбоев с минимальными затратами. Примерматематической формализации этой задачи остается за рамками настоящегодиссертационного исследования.4) Целевая функция и основные ограничения стратегии управления возвратами.59Mark S.
Daskin, Lawrence V. Snyder, Rosemary T. Berger. Facility Location in Supply Chain Design // Working PaperNo. 03-010, Northwestern University, Evanston, Illinois 60208-3119, U.S.A.60Mark S. Daskin. What You Should Know About Location Modeling // Naval Research Logistics, Vol. 55 (2008)88Четвертая и последняя сервисно-ориентированная стратегия предполагаетминимизацию времени сервисного обслуживания продукции, уже реализованнойпотребителям. В рамках сети распределения в этом случае рассматриваютсяпотоки возвратной логистики, которые зачастую проходят через те же складскиетерминалы, что и основной материальный поток.
Модель предполагаетустановление одинакового времени сервисного обслуживания на уровне товарнойкатегории-региона-сегмента (формата). Добиться его формализации можно,используя показатель максимального расстояния до заказчика.Цель — минимальное значение максимального расстояния до точек сбытапродукции или услуг (minimax or p-center model) при заданном максимальнодопустимом количестве складов (РЦ). Данный вид целевой функции предполагаетминимизациюмаксимальноговозможногорасстоянияотскладовдообслуживаемых ими магазинов. Расположение склада, удовлетворяющее данномукритерию, называется центральным расположением.
Формализация целевойфункции в этом случае выглядит следующим образом61:Теперь мы переходим к рассмотрению второго подхода к формализациицелевых функций моделей разработки складской сети в сети распределения –затрато-ориентированного.Затратно-ориентированный подход основан на поиске такого расположениялогистических или производственных мощностей, при котором обеспечиваетсяоптимизация логистических затрат. В свою очередь, уровень логистическогосервиса здесь используется уже в качестве ограничения, т.е. рассматривается вкачестве обязательного к соблюдению условия функционирования компании.Подход используется большинством предприятий, поскольку в общим пониманииотвечает требованию максимизации прибыли коммерческого предприятия.Рассмотрим в контексте этого подхода оставшиеся четыре стратегические задачив логистике распределения.5) Целевая функция и ограничения стратегии снижения операционных затрат.61A.
Klose, A. Drexl. Facility location models for distribution system design // European Journal of Operational Research162 (2005) 4–2989Под операционными затратами в рамках рассматриваемой стратегиипонимается совокупность транспортных и складских затрат. В одних источникахво внимание принимаются только переменные затраты (т.к. основным рычагом врамках стратегии является оптимизация операций с товарным потоком), в другихучитываются также постоянные затраты. Мы рассмотрим первый вариант, т.к.анализ издержек функционирования самих складов и распределительных центровбудет более релевантны для анализа в рамках другой стратегии – минимизацииинвестиций в логистическую структуру.Целевой функцией является минимальная сумма взвешенных по объемамтоварооборота расстояний перевозок, например, между складами и магазинами(minisum or p-median model).
В рамках данной целевой функции предполагаетсяпоиск оптимальных количества и расположения складов (РЦ) посредствомминимизации суммы расстояний от склада до обслуживаемых магазинов. Приэтом указанные расстояния взвешиваются по параметрам объемов грузопотоков,которые по ним проходят. Таким образом, в предположении о прямойзависимости величины транспортных затрат от мер расстояния и объема грузов сиспользованием «минимальной суммы» нам удастся оптимизировать совокупныетранспортные издержки предприятия.В рамках второго способа формализации рассматриваемой стратегии целевойфункцией является минимальная величина переменных складских затрат,связанных со складской грузопереработкой потока продукции. Эта целеваяфункция может использоваться как самостоятельно, так и в комбинации с ужеприведенной выше функцией транспортных затрат. Пример формализациифункции складских затрат приведен, в частности, в статье коллектива авторов62:В качестве ограничения указанной стратегии, как правило, выступаетминимальная частота отгрузок заказчику (влияющая на средний размер запаса наскладе) или объем инвестиционного бюджета компании (для случаев, когдасокращение операционных затрат может быть достигнуто за счет увеличения62H.
Edwin Romeijn, Jia Shu, Chung-Piaw Teo. Designing two-echelon supply networks // European Journal ofOperational Research 178 (2007) 449–46290числа складов в сети распределения. Примеры последнего ограниченияприводился выше в тексте подраздела.6) Целевая функция и основные ограничения для стратегииэффективногоуправления запасамиКлючевой показатель данной стратегии – уровень запасов,, которыйвключает в себя две составляющие: регулярный запас (cycle stock) и страховойзапас (safety stock). Оптимизация первого зависит как от размера и частотызаказов клиентов (магазинов розничной сети), так и от регулярности поставок насклад от поставщиков товаров (в силу отраслевой специфики).
Хороший примерцелевой функции приводится в статье Раунди63Автор статьи утверждает, что приведенная формализация целевой функциипозволяет добиться «...system wide inventory optimization...» – оптимизациизапасов во всей сети распределения (не только на складах, но и у клиентов). Напрактике при более низком уровне интеграции партнеров в сети распределенияцелевая функция может сохранить только часть переменных, относящихсянепосредственно к складским комплексам компании.В качестве ограничения для указанной стратегии могут выступатьмаксимальнодопустимыйинтервалмеждуотгрузкамивточкусбыта,максимально допустимая продолжительность периода от заказа до поставки илиминимальный размер заказа. Примеры этих ограничений приведены ниже:7) Целевая функция и основные ограничения для стратегии минимизацииинвестиций в логистическую инфраструктуру.Одна их самых распространенных логистических стратегий в сетираспределения оптовых компаний.
Ключевым показателем является объеминвестиционных вложений в развитие складской сети. Цель – минимальноеколичество центров обслуживания (складов, распределительных центров).Указанная целевая функция предполагает поиск минимального количестваскладов (и, соответственно, их расположения), при котором удается покрыть все63Roundy R.O. 1985.
98% effective integer-ratio lot-sizing for one warehouse multi-retailer systems. Management Science31, 1416–143091точки сбыта продукции или услуг. В роли ограничения выступает максимальнодопустимое время обслуживания клиентов. Математическая формализацияцелевой функции для случая дискретной оптимизации выглядит следующимобразом:Иногда вместо приведенной выше целевой функции используется функцияминимума затрат на строительство и запуск склада или минимума постоянныхскладскихзатрат. Пример последней приведен в работе исследователяАльтипармака64.8) Целевая функция и основные ограничения для стратегии оптимизации затратна сервисное обслуживание.Последняязатрато-ориентированнаялогистическаястратегиякасаетсяорганизации сервисного обслуживания продукции на конкретном рынке ипредполагает оптимизацию затрат, связанных с этим обслуживанием.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
