Диссертация (1138535), страница 20
Текст из файла (страница 20)
товаров, закупленных у поставщиков ∑Xi,j,t, ед.Величина закупок j-го товара у i-го поставщика в течение периода t,Xi,j,t, ед.t=2Сценарий 1Сценарий 2Сценарий 3X3,1,1 = 1X2,1,2 = 4X2,1,2 = 5X2,1,2 = 4X3,2,1 = 1X2,2,2 = 2X2,2,2 = 2X2,2,2 = 3X3,3,1 = 1X2,3,2 = 4X2,3,2 = 5X2,3,2 = 43101211Таблица 3.22 – Величина запасов трех видов товаров в течение двух периодовНоменклатурная позицияГазовая колонка Oasis OR-20S (j = 1)Газовая колонкаBOSCH Therm 4000WR 15-2 (j = 2)Газовая колонкаEdisson F 20 GD (j =3)Сумма ∑ST j,t, ед.Величина запаса товара j в течение периода t, ST j,t, ед.t=2Сценарий 1Сценарий 2Сценарий 3ST 1,1 = 1ST 1,2 = 4ST 1,2 = 4ST 1,2 = 2ST 2,1 = 2ST 2,2 = 3ST 2,2 = 2ST 2,2 = 2ST 3,1 = 1ST 3,2 = 4ST 3,2 = 4ST 3,2 = 2411106Минимальные общие затраты на закупки за два периода с учетом издержек,связанных с дефицитом, составляют:TC = 122844,60+0,80∙103809,29+0,15∙138350,23+0,05∙175913,97 = 235440,26 руб.Сравнительный анализ расчетов, выполненных по двум методикам, представлен в таблице 3.23.Сравнение результатов расчетов, проведенных по этим двум методикам ипредставленных в таблице 3.24, позволяет сделать следующие выводы и обобщения.135Таблицы 3.23 – Сравнительный анализ результаты расчетов по двум методикам припериодичности поставок один месяцНоменклатурная позицияГазоваяГазоваяГазовая коколонкаколонкаПоказательлонкаBoschEdisson FOasis ORWRD 1520 GD20S2 G 23(Костер)Расчет по методике [36, 37] при наиболее вероятном спросеТекущий (средний) запас ST, ед.0,920,67Страховой запас Sc, ед.3,082,33Максимальный (общий) запас Smax, ед.4,003,00Вероятность наличия запаса P(k)0,997470,99514Среднегодовая стоимость единицы запаса,руб.6740,8115003,38Суммарная стоимость запасов, руб.26963,2445010,13Расчет по методике [8, 9] при низком спросе∑ кол.
товаров, закупленных у поставщиков ∑Xi,j,t ед.4,002,00Сумма0,922,503,084,000,997478,5011,006795,4127181,6499155,004,00Величина спроса в течение периода Dj,t, ед.1,001,001,00Общий запас на начало периода, ST j,t-1, ед.1,002,001,00Общий запас на конец периода, ST j,t, ед.4,003,004,00Вероятность наличия запаса P(k)0,997470,995140,99747Среднегодовая стоимость единицы запаса,руб.6740,8115003,386795,41Суммарная стоимость запасов, руб.26963,2445010,13 27181,64Расчет по методике [8, 9] при среднем спросе∑ кол.
товаров, закупленных у поставщиков ∑Xi,j,t ед.4,002,004,004,0011,0099155,00Величина спроса в течение периода Dj,t, ед.2,002,002,00Общий запас на начало периода, ST j,t-1, ед.1,002,001,004,00Общий запас на конец периода, ST j,t, ед.4,002,004,0010,00Вероятность наличия запаса P(k)Среднегодовая стоимость единицы запаса,руб.0,997470,969790,997476740,8115003,386795,41Суммарная стоимость запасов, руб.26963,2430006,7527181,6484151,62Расчет по методике [8, 9] при высоком спросе∑ кол.
товаров, закупленных у поставщиков ∑Xi,j,t ед.4,003,004,00Величина спроса в течение периода Dj,t, ед.3,003,003,00Общий запас на начало периода, ST j,t-1, ед.1,002,001,004,00Общий запас на конец периода, ST j,t, ед.2,002,002,006,000,934370,969790,93437Вероятность наличия запаса P(k)136Продолжение таблицы 3.23Среднегодовая стоимость единицы запаса,руб.Суммарная стоимость запасов, руб.Номенклатурная позицияГазоваяГазоваяГазовая коколонкаколонкалонкаBoschEdisson FOasis ORWRD 1520 GD20S2 G 23(Костер)6740,8115003,386795,4113481,6230006,7513590,8257079,191. Прямое сравнение двух альтернативных методик является затруднительным, т.к., во-первых, первая из них позволяет рассчитать показатели запасов толькопри их наиболее вероятном спросе (в рассматриваемом примере наиболее вероятным является низкий спрос).2.
Тогда, как вторая методика, базирующаяся на модели стохастическогопрограммирования, позволяет найти оптимальный план для любого из трех сценариев спроса (низкого, среднего или высокого). Во-вторых, вторая методика не разделяет общий запас на текущий и страховой. По сути, величина максимального желательного запаса S max j является верхним ограничением для величины общего запаса ST j,t в математической модели данной задачи.3. При низком расходе запаса обе методики дают одинаковые результаты расчетов, что является показателем корректности выполненных расчетов. Следует отметить, что данная задача по обеим методикам решалась с учетом предположенияо многономенклатурных поставках от одного поставщика.4.
Расчеты по первой методике показывают, что она стимулирует повышениенадежности системы управления запасами и, как следствие, поддержание запасовна высоком уровне, т.к. главным показателем ее эффективности является вероятность наличия запаса P(k), которую нужно поддерживать на максимально высокомуровне. Расчеты по второй методике показывают, что при увеличении спроса натовары снижается надежности системы управления запасами. Например, для номенклатурных позиций «Газовая колонка Oasis OR-20S» / «Газовая колонка Edisson137F 20 GD (Костер)» вероятность наличия запаса P(k) снижается с 0,99747 (при низком спросе) до 0,93437 (при высоком спросе), а для номенклатурной позиции «Газовая колонка Bosch WRD 15-2 G 23» вероятность наличия запаса P(k) снижается с0,99514 (при низком спросе) до 0,96979 (при высоком спросе).1. При решении задачи расчета размера партии поставки и выбора поставщиков в условиях редкого спроса целевая функция требует минимизации общих затрат на закупки за все периоды планирования, а не минимизации суммарной стоимости запасов, но издержки на хранение запасов являются одним из слагаемых целевой функции (3.2), поэтому при высоком спросе на товары запасы увеличиваютсяна минимальную величину, составляющую в конце второго периода ST 1,2 = ST 2,2 =ST 3,2 = 2 ед.2.
Существенным обстоятельством является то, что при решении задачи выбора поставщиков и оптимизации размера партии поставки в условиях редкогоспроса могут быть учтены дополнительные ограничения. В рассматриваемом примере такими дополнительными ограничениями являются бюджетные ограничения,которые приняты равными Bt = 100000 руб./мес. для всех временных периодов t =1, 2.
Учет данного ограничения делает модель более реалистичной с точки зрениясоздания запасов, которые нецелесообразно поддерживать на максимальном желательном уровне при высоком спросе на товары.Проведенное исследование показывает, что проблема управления запасамидля товарных групп, относящихся к редким событиям, является весьма сложной,требующей для своего решения серьезных усилий. В диссертации разработаны дваальтернативных подхода к ее решению (методики решения):1) расчет показателей запаса при редком характере спроса на основе распределения Пуассона по методике, предложенной в работах [38, 39];2) решение задачи расчета размера партии поставки и выбора поставщиков вусловиях редкого спроса как задачи стохастического программирования, по методике, предложенной в работах [8, 9].Каждый из альтернативных подходов имеет свои преимущества и недо-138статки.
Преимуществом первого подхода является его относительная простота. Недостаток данного подхода связан с редким характером спроса и, как следствие, результаты расчетов показывают, что необходимо увеличивать интервалы временимежду поставками, что неизбежно приводит к увеличению общего запаса. Второйподход не накладывает каких-либо ограничений на периодичность поставок и позволяет поддерживать запасы на экономически целесообразном уровне, что является его преимуществами. Но данный подход имеет два существенных недостатка.Во-первых, расчеты являются значительно более трудоемкими, требующими нетолько специальных знаний в области математического программирования, но испециализированного программного обеспечения.
В частности, для численного решения рассматриваемого примера использована программа Premium Solver Pro, являющаяся надстройкой электронной таблицы Excel. Во-вторых, решение даннойзадачи позволяет определить величину оптимального размера партии для каждогопоставщика и минимизировать общие затраты на закупки, которые включают затраты на приобретение ресурсов, транспортные затраты, затраты на хранение запасов и издержки, связанные с дефицитом, но в случае высокого спроса возможноснижение запасов в пределе до нулевого уровня и, соответственно, снижениюнадежности системы управления запасами.Говоря о торговых компаниях, в которых должен поддерживаться запас потысячам номенклатурных позиций, в определенные моменты времени в связи с резким увеличением спроса на складе могут отсутствовать определенные товары. Понашему мнению, данная ситуация не приведет к остановке торгового процесса, т.е.не является критической.
Недопустимым является перерасход бюджета на закупкутоваров, поэтому целесообразно использовать вторую методику, которая позволяетподдерживать запасы на экономически целесообразном уровне.Проведенные в третьей главе диссертации исследования позволяют сделатьследующие выводы и обобщения.1. Проведен анализ цепи поставок торговой компании «Старт» и логистический цикл заказа товаров. Определены информационные источники и сформирована информационной базы для расчета показателей запаса при редком характере139спроса.2. Проведена апробация разработанного метода управления запасами товаров с редким спросом на основе деятельности торговой компании «Старт».
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
