Диссертация (1138096), страница 21

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

Текст из файла (страница 21)

Caputo и Mininno рассматривали ГК логистических функций в продовольственной индустрии Италии. Различные политики, которыеконкурентные компании могли применять с целью сокращения общих логистических затрат были проанализированы, такие какстандартизация паллет и коробок, общие склады для своих поставщиков, общие дистрибьюторские центры, объединение маршрутовдоставки, совместный аутсорсинг[68].1999г. Erdmann создал модель для оценки синергетического потенциалана рынке продовольственных товаров в Германии.2001г.

Vos определил три типа синергии:Операционная синергия касается только одного процесса илифункции;Координационная – когда кооперация осуществляется на нескольких функциях и процессы гармонично синхронизированы;Сетевая координация – подразумевает реструктуризацию всей логистической сети несколькими партнерами.2002г.

Bahrami исследовал экономию на масштабах в объединении перевозок на примере реальной кооперации двух немецких производителей продовольственной продукции (Henkel и Scharzkopf), которые объединили свои дистрибьюторские функции. В своей работе,Bahrami провел сравнительный анализ трех сценариев[57]:Традиционный случай, без кооперации;Объединение дистрибьюции в рамках текущих логистическихструктур;127Оптимизация логистических структур, основанная на агрегированном спросе двух компаний.Результаты анализа показали, что второй сценарий приносил 2,4%экономии в сравнении с первым сценарием, и третий сценарийприводил к экономии в 9,8%. Автор назвал второй сценарий «процессной инновацией» и третий сценарий – «оптимизация структуры».2004г.

Hageback и Segerstedt исследовали объединение транспорта в маленьком и удаленном городе в Северной Швейцарии. Чтобы оставаться конкурентными – около двенадцати компаний, оперирующих в регионе, должны кооперироваться для лучшего использования входящих и исходящих транспортных потоков, соединяющихг.Пайала с центром и югом Швейцарии. Авторы назвали это «совместной-дистрибьюцией» и пришли к выводу, что это выгодно какдля самих компаний, так и для г.Пайала. Потенциал достигаемойэкономии, по оценкам, достигал 33%.

Наиболее важной проблемойдля организации «совместной дистрибьюции» оказалось, что менеджеры компании не были знакомы с передовыми практиками логистики [95].2006г. Frisk исследовал область ГК на рынке лесного хозяйства в Швейцарии. Эффективность транспорта критичная для данной областиэкономики, поскольку составляет, в среднем, до трети от общихзатрат в себестоимости. Авторы сфокусировались на использовании теории игр для распределения затрат от использования совместного транспорта [85].2006г.

Cruijssen провел исследования логистических провайдеров воФранции, чтобы связать их виды на возможности и препятствия128для ГК. Было установлено, что логистические провайдеры рассматривают ГК очень перспективным проектом, тем не менее быловыделено несколько препятствий, которые необходимо было решить для выхода на новый уровень [72].129ПРИЛОЖЕНИЕ В. Фрагмент дерева решений по выбору компаний для ГКРисунок В.1 – Фрагмент дерева решений выбора компаний для долгосрочной кооперации130ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Пример вычисления потерь времени ГПРассмотрим пример вычисления потерь времени готовой продукции наожидание транспортного средства.

Пусть интенсивность поступления готовойпродукции на склад поставщика составляет 1 паллета/мин. Транспортное средство приходит на склад поставщика каждые 10 мин., стоит на погрузке 2 мин.и далее отправляется по маршруту. Вместимость транспортного средства 15паллет. Определим потери времени готовой продукции на ожидание транспортного обслуживания за первые 36 мин. Легко видеть, что время ожиданияпаллеты готовой продукции транспортного обслуживания, если она поступилав момент времени t ∈ [0, 12] , определяется как Tij (t ) = 12 − t.Используя формулу (1) получим потери времени готовой продукции наожидание транспортного обслуживания12t 2 12144∫0 U ij (t )Tij (t )dt=  ∫0 1⋅ (12 − t )dt  ⋅ 3= 3(12t − 2 ) 0 = 3(144 − 2 )= 216.TРассмотрим график функции Tij (t ) в интервале [0; 36] ни рисунке Г.1:Tij (t )Рисунок Г.1 – Интенсивность погрузки готовой продукцииПусть интенсивность погрузки увеличится вдвое, т.е.

станет равной 2паллета/мин.: U ij (t ) = 2Рассмотрим, как изменится характер функции Tij (t ) в этом случае. Легковидеть, что паллеты, которые поступили в интервале времени [0; 12] не всебудут обслужены первым транспортным средством, которое отправится в момент времени t=12. На это транспортное средство попадут в условиях дисциплины FIFO (First In – First Out –дисциплина доступа к элементам «первый131пришел – первый вышел») только те паллеты, которые поступили на склад в7,5интервале времени [0; 7,5], т.е. в количестве∫ 2dt = 15паллет или в количе-0стве, равном вместимости транспортного средства.

Остальные паллеты, поступившие в интервале времени [7,5; 12], вынуждены будут оставаться на складепоставщика до прихода второго транспортного средства, и, следовательно,время ожидания у каждого из них увеличится на 12 мин.График функции Tij (t ) на интервале [0; 12] представлен на рисунке Г.2:Tij (t )t, мин.Рисунок Г.2 – Вторая волна ожидания готовой продукции погрузкиВторое транспортное средство, которое отправится в момент времениt=24, заберет 9 паллет, которые поступили в интервале времени [7,5; 12] и 6паллет, которые поступили в интервале времени [12; 15]. Паллеты, которыепоступили в интервале времени [15; 24], будут ждать прихода третьего транспортного средства. График функции Tij (t ) в интервале времени [0; 24] представлен на рисунок Г.3:Рисунок Г.3 – Третья волна ожидания готовой продукции погрузки132Паллеты, которые поступили в интервале времени [19,5; 24], не попадутв третье транспортного средства и, следовательно, будут ждать прихода четвертого транспортного средства.

Время ожидания погрузки Tij (t ) при t ∈ [19,5; 24]будет задано графиком, представленным на рисунке Г.4:Tij (t )t, мин.Рисунок Г.4 – Четвертая волна ожидания паллет отгрузкиСоответственно потери времени паллет, поступивших на склад в интервале [0; 24], на ожидание погрузки составят:7,524∫U0ij(t )Tij (t )dt=∫0 12 152(12 − t )dt +  ∫ 2(12 − t )dt + 9 ⋅12  + ∫ 2(12 − t )dt + 7,5 12 24+  ∫ 2(12 − t ) + 9 ⋅12 + 9 ⋅ 24 = 216 + 108 + 108 + 216= 648 пал./мин. 15Рассмотрим еще один критерий, по которому могут быть распределенытранспортные средства по маршрутам.

Это критерий минимизации количествапаллет, время ожидания которыми транспортного обслуживания превышаетзаданное τ .В этом случае вместо функции поступления U ij (t ) рассматриваетсяфункцияU ij (t ), если Tij (t ) > τ~U ij (t ) = .0, если Tij (t ) ≤ τ133В условиях предыдущей задачи, если рассматривать интервал времени [0; 36],получим:0, если t ≥ 7U ij (t ) = 1, если t < 7.В этом случае число паллет, время ожидания которыми транспортногосредства более τ (τ = 5) , вычисляется по формуле:12712007∫ U ij (t )dt = ∫ 1⋅ dt + ∫ 0 ⋅ dt = 7.Следовательно, за период времени [0; 36] число паллет, время ожиданиякоторыми транспортного средства более 5 мин., рассчитывается как:361200∫ U ij (t )dt = 3 ⋅ ∫ U ij (t )dt = 3 ⋅ 7 = 21.Рассмотрим ситуацию, когда интенсивность поступления паллетU ij (t ) = 2 паллета/мин.

В этом случае первое транспортное средство погрузиттолько те паллеты, которые поступают за первые 7,5 мин. и, следовательно,время ожидания транспортного обслуживания не более τ (τ = 5) будет только уодной паллеты, которая поступила в интервале времени [7; 7,5]. Для паллет,поступивших в интервале [12; 24] и [24; 36], время отгрузки будет больше, чем36∫U ij (t ), если t ∈ [7, 7,5]τ (τ = 5) . Следовательно, U ij (t )dt = 71, т.е. U ij (t ) = 00, в противном случае.Аналогичным образом могут быть осуществлены расчеты потерь времени паллет на ожидание транспортного обслуживания по первому критерию.134.

Характеристики

Список файлов диссертации