Диссертация (1138558), страница 18
Текст из файла (страница 18)
Среди всех найденных на предыдущем шаге значений Si для ТС i–го типа (из списка 2) выбирается наименьшее. Соответствующий такому значениюнижний индекс (обозначим его далее специальным символом i*(2)) укажет тот типТС, для которого целевая функция дает наилучший результат Si*(2), еслианализируются только поставки одним ТС из списка 2. Кстати, верхний символ (2)96в таком обозначении для i*(2) как раз, подчеркивает тип списка ТС, т.е. следующуюособенность найденного решения: речь идет о лучшей из альтернатив с поставкамиодним ТС, причем, из списка 2.415Из полученных на шагах 9 и 14 выбрать наилучший вариант (наименьшеезначение из Si*(1) и Si*(2)).
Далее обозначаем его Si*.Указать соответствующее ТС и параметры стратегии поставок.Совместныепоставки надорассматривать?нетПроцедуры оптимизациизавершены. Результат даетшаг 15.даПереходим к шагу 16.5аРисунок 3.6. Блок-схема алгоритма многономенклатурной оптимизации (шаг 15)Блок 4. Оптимизация поставок одним ТС из списка 2 (шаг 15).Шаг15.Срединайденныхнаилучшихвариантоворганизациитранспортного обеспечения поставок одним ТС, как в формате списка 1, так и вформате списка 2, выбирается наилучший.
Он даст искомую стратегию наилучшейорганизации транспортного обеспечения поставок, если априори не планируетсяиспользование для поставок сразу нескольких ТС.Если поставки сразу несколькими ТС не планируются (например, из-заотсутствия скидки на стоимость таких поставок), то оптимальное решение уженайдено. В противном случае, процедуры оптимизации надо будет продолжить.975а16Проверить, предоставляется ли скидка на стоимость поставки прииспользовании более одного ТС для одной поставкинетдаСкидкапредоставляется?Процедуры оптимизациизавершены. Результат даетшаг 15.17Формализуем набор предложений Ω (k, i, di(k))18Проверить НДУ эффективности для всех вариантов поставок Ω (k, i, di(k))нетПроцедуры оптимизациизавершены.
Результат даетшаг 15.19Условие(3.13)&(2.25),либо (3.14)& (2.26)выполнено?даСформировать множество Ω^ всех эффективных альтернатив. Оценитьцелевые функции Sj(k)^ альтернатив в зависимости от того, какое условие нашаге 18 выполняется:(3.13)&(2.25)Используем (3.15) для оценкиSj(k)^ при ri = ri(fk) (см.
формулу(2.25))Какое условиешага 18 быловыполнено?(3.14)& (2.26)Используем (3.16) для оценкиSj(k)^ при ri = ri(k) (см. формулу(2.26))5бРисунок 3.7. Шаги 16-19 алгоритма многономенклатурной оптимизации98Блок 5. Оптимизация поставок несколькими ТС (шаги 16 - 21).Шаг 16. Этот шаг при оптимизации многономенклатурной EOQ-моделиуправления запасами требуется, чтобы уточнить, надо ли продолжить анализ ипроцедуры оптимизации, или надо принять, что оптимальное решение уже найденона шаге 15.
Это зависит только от того, предлагаются ли скидки на стоимостьсовместных поставок, если их реализовать сразу несколькими ТС.Шаг 16а. Если предлагаются скидки на стоимости поставок сразунесколькими ТС, то требуется перейти к реализации следующих шагов алгоритма,поскольку процедуры анализа в такой ситуации еще не завершены.Шаг 16б. Если указанные скидки не предлагаются, то процедурыоптимизации уже завершены. Поставки надо делать одним ТС, а его тип (i*,определяемый, либо значением i*(1) из списка 1, либо значением i*(2) из списка 2)уже был установлен на шаге 15. Соответственно, в такой ситуации уже будетопределена оптимальная длительность интервала времени между поставками (ввиде точки минимума T0i* соответствующей целевой функции для Si*) иоптимальные размеры i-заказов.Шаг 17.
Как уже было отмечено выше, процедуры этого шага (а также ивсех последующих шагов) потребуются, если предлагаются скидки на стоимостьпоставки товара сразу несколькими ТС. На указанном шаге требуетсясформировать набор множеств, каждое из которых далее обозначается символомΩ(k, i, di(k)). При конкретном значении «тройки» вида (k, i и di(k)) такое множествосоответствуетодномупредложению:этопредлагаемыйварианттакогоиспользования сразу k ТС i-го типа при поставках, когда дается соответствующаяскидка на стоимость таких поставок в виде соответствующего дисконта di(k)).
Послетого, как указанный набор множеств будет сформирован, надо перейти кследующему шагу.Шаг 18. Для всех вариантов поставок, представленных множествами Ω(k, i,di(k)) с использованием при поставках сразу k ТС i–го типа (со скидкой на стоимостьпоставки при дисконте di(k)) требуется определить, выполняется ли необходимое идостаточное условие эффективности таких совместных поставок. Другими99словами, требуется определить, является ли соответствующая скидка при дисконтеdi(k)приемлемой,чтобытакойвариантпоставоканализироватьдалее.Соответственно проверяется выполнение хотя бы одной из двух систем неравенств(2.23) или (2.24), которые были доказаны в главе 2.
В формате рассматриваемогоалгоритма это означает, что надо проверить, выполняется ли хотя бы одна из двухсистем неравенств (3.13) или (3.14) :1) либо система неравенств (3.13) относительно размера скидки di(k) 222 i ,1 k * i di( k ) k * i T i ( fk) T i ( fk) T *i (3.13)где Ti*( fk ) KС0i /[( D Ch ) ri(fk) ( D СП ) K / 2]) , причем для ставки ri(fk) надоиспользовать равенство (2.25).2) либо система неравенств (3.14) относительно размера скидки di(k) -d ( k ) 1 k / T * i ( k ) 2i i (k )1*d i 1 L( i ) / L(T i ( k ) )k(3.14)2где, напомним, выражение для L(х) рассматривается как специальная функция вида: L(х) = С0∙K/х + x∙ [( D C h ) rM K ( D C П ) / 2)] , причем относительно процентнойставки (при учете ВЦД) надо учитывать следующую особенность расчетов: при определении L(∆i) надо использовать значение r = ri (поформуле (3.8)); приопределенииучитывать,чтовыраженияL(T*i(k))надодополнительноTi*( k ) KС0i /[( D Ch ) ri(k) ( D СП ) K / 2] ,использовать значение ставкиr ri(k ) ,атакжекоторое было найдено ранеев формуле (2.26).Шаг 18а.
При положительном ответе, предложение скидки применительнок формату, задаваемому множеством Ω(k, i, di(k)), считать эффективным, асоответствующийварианторганизациипоставоканализироватьСоответственно надо перейти к реализации последующих шагов алгоритма.далее.100Шаг 18б. Если все предлагаемые варианты скидок для всех множеств типаΩ(k, i, di(k)) не являются эффективными, то оптимальным решением будет тастратегия поставок, которая уже была найдена на шаге 15.Шаг 19. Формируется множество ̂ всех эффективных альтернатив споставками сразу несколькими ТС при скидках на стоимость таких поставок(найденных на шаге 18).
Для каждой из них необходимо представить и сохранитьинформацию о том, какая именно из систем неравенств имела место, (3.13) или(3.14). Эта информация потребуется на этом шаге алгоритма для определениязначений целевых функций при поставках сразу несколькими ТС.А именно, для всех установленных вариантов эффективных предложенийˆ (k )скидки (из множества ̂ ) находятся значения целевых функций S i . Здесь символk отражает количество одновременно используемых при поставках ТС, а тильда надS подчеркивает, что речь идет только об альтернативах из ̂ (с эффективнымискидками).
Такие расчеты проводятся с учетом полученной на предыдущем шагеинформации о том, какая именно из систем неравенств (3.13) или (3.14) былавыполнена при проверке эффективности скидки на шаге 18. Уточним этиположения.Шаг 19а. Если была выполнена система неравенств (3.13), то при поставкахвсе k ТС будут загружены максимально. Поэтому для нахождения значенийˆ (k )интересующих нас целевых функций S i соответствующие формулы надоиспользовать в представленном ниже формате (3.15), причем при ставках ri = ri(fk),которые должны быть определены по формулам (2.25).Si (k i ) k i ( D Ch ) / K (1 ri( fk ) k i / 2) r ( fk ) [k (1 di( k ) )C0i /( k i ) ( D CП )] 1 i 2 (3.15)Шаг 19б.
Если была выполнена система неравенств (3.14), то при поставкахвсе k ТС не будут загружены максимально. Поэтому для нахождения значенийцелевых функций Sˆi( k ) требуемые формулы надо использовать в представленномниже формате (3.16), причем в них ставки ri = ri(k), надо задавать формулами (2.26);101кроме того, для интервала повторного заказа надо использовать значениеk (1 di( k ) ) Ti* :Si ( k (1 d i( k ) ) Ti* ) k (1 d i( k ) ) Ti* ( D Ch ) / K 1 ri( k ) k (1 d i( k ) ) Ti* / 2 r (k ) k (1 d i( k ) )C0i /( k (1 d i( k ) ) Ti* ) ( D C П ) 1 i 2 (3.16)5б20Выбрать наименьший из показателей Sj(k)^ для рассматриваемыхальтернатив (задаем его как Sj**(k)**^).
Сравнить его со значением целевойфункции Si*, найденным на шаге 15:нетПроцедуры оптимизациизавершены. Результат даетшаг 15.21даSj**(k)** < Si*Оптимальным являетсязначение Sj**(k)**Решение найдено. Требуется представить атрибуты решения (стратегиипоставок товара).Рисунок 3.8. Блок-схема алгоритма многономенклатурной оптимизации(шаги 20-21)Замечание 3.2. Результаты моделирования цепи поставок можно сравниватьс результатами, полученными другими подходами, например, на основе расчетовпо методу имитационного моделирования как предложено в работах [35, 53, 49, 88,90, 105, 110, 124].Шаг 20. Выбирается наименьший из показателей вида Sˆi( k ) (найденных напредыдущем шаге 19 для альтернатив из ̂ ). Обозначим его Sˆi(*k***) min{Sˆi( k ) } , гдеминимум берется по всем дополнительным альтернативам из ̂ .
При этом индексi** указывает на лучший тип ТС, а k** - на их количество.102Найденный на этом шаге наилучший показатель Sˆi(*k***) сравнивается созначением целевой функции Si*, найденным на шаге 15. Меньший из такихпоказателей укажет на тот вариант транспортного обеспечения поставок, длякоторого целевая функция (суммарные годовые издержки работы цепи поставок)даст наименьший результат. А именно:Шаг 20а. Если при сравнении имеем S i* Sˆi(*k***) , то процедуры оптимизациизавершены: при поставках используем одно ТС, тип которого найден на шаге 15.Шаг 20б. В противном случае надо перейти к следующему шагу 21.Шаг 21.
Представить атрибуты полученного решения:1) тип используемого ТС соответствует показателю i** (см. шаг 20);2) число таких ТС соответствует показателю k** (также см. шаг 20);3) длительность интервала повторного заказа будет зависеть от того, какаяиз систем неравенств (3.13) или (3.14) была выполнена на шаге 18.Соответствующий результат уже был определен на шаге 18, при этом будет учтенаскидка на стоимость поставок при использовании сразу k** указанных ТС.4) размеры i-заказов определяются по формулам q0i** = Di**∙T0i**).Кстати, найденные параметры оптимальной стратегии поставок в форматерассматриваемой многономенклатурной EOQ-модели минимизации суммарныхгодовых издержек поставок партионных грузов позволяют формализоватьструктуру денежных потоков цепи поставок на интервале повторного заказа, атакже оценить рентабельность оборотного капитала.
Это позволит оценитьэффективность найденного решения относительно классических рекомендаций.3.3. Апробация разработанных оптимизационных решений и оценка ихэкономической эффективностиАпробацияразработанныхоптимизационныхрешений.Представимприменение разработанных моделей и алгоритмов на примере поставокпартионных грузов для группы компаний МСК (далее – компании). Компаниигруппы МСК являются дистрибьюторами следующих производителей (включая, но103не исключая): Tyco Electronics Raychem (кабельные муфты, Германия, с 2010 г.);Telenco (арматура для монтажа волоконно-оптических линий связи (ВОЛС),Франция, с 2010 г.); 3М; ИНКАБ.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
