Диссертация (1138558), страница 20
Текст из файла (страница 20)
Распределение продукции по ABC/XYZ классификации (отсуммы выручки в руб.)Интерпретация выводов относительно ABC анализа следующая: исходя изполученных результатов распределения товаров (см. рисунок 3.12), можно видеть,что 80% выручки достигается за счет порядка трехсот номенклатурных позиций,что составляет порядка 6% от их общего числа, и что также составляет 32% отобщего числа реализованных товаров в учетных единицах изменения (шт. дляколичественно измеряемых товаров и метры для кабельной продукции). Значенияэтих показателей для оставшихся категорий A/Y, A/Z, B, B/X, B/Y, B/Z, C, C/X, C/Y иC/Z можно видеть на рисунке 3.12.
Общие выводы следующие: имеющиеся 6%товарных позиций категории А, обеспечивающие 80% выручки компании требуюттщательного планирования, постоянного (возможно, даже ежедневного) искрупулезного учета и контроля, эти товары составляют 80% денежного оборота, исоответственно, чем выше стоимость товара, тем дороже обходятся ошибки в иханализе; к товарам, также требующим серьезного внимание следует отнести 12%номенклатурных позиций, находящихся в категории В. В то же время,111превалирующее большинство позиций (82%) относится к категории С, однако дляних не требуется столь требовательный контроль и планирование, как для двухдругих категорий.На основе ABC/XYZ анализа, мы получили группировку товарныхноменклатур по категориям AX, AY, AZ, BX, и т.д.
Нужно отметить, что послеоптимизации для каждой группы товаров будут использоваться свои моделиуправления запасами, к примеру, для группы AX, стоит использовать модель сустановленной периодичностью пополнения запасов до определенного уровня(УППЗПУ). Однако, для определения оптимальных параметров стратегии поставоки расчета экономического эффекта только этой классификации недостаточно.Внутри каждой из групп (AX, AY, и других) требуется провести сегментацию попоставщикам продукции, причем с учетом географического расположенияконкретных складов, с которых будет производиться забор продукции. Этопозволит определить наборы номенклатурных позиций, которые допустимообъединять в заказ (или «забор») поставщику, и для каждых таких наборовпровести точные численные расчеты, учитывающие различные типы затрат,соотносимые с организацией поставок этих типов продукции (затраты наорганизацию поставки от поставщиков, затраты на страхование продукции,затраты на закупку продукции, затраты на содержание запасов и другие видызатрат).Применительно к каждому такому сегменту продукции, необходимопроведение оптимизации, используя разработанные в параграфах 3.1 – 3.2алгоритмы.Реализацияпроцедуроднономенклатурнойоптимизации.Сначаларассмотрим применение оптимизационных процедур для однономенклатурных(однопродуктовых) поставок.Компании требуется обеспечить годовые поставки груза (двужильныесиловые кабели конкретного типа, находящегося в группе АX проведенногоАВС/XYZ анализа) для удовлетворения годовой потребности в 360 единиц товара(километров кабеля).
Склад завода-изготовителя находится в Иркутской области,112основной склад компании находится в Московской области. Для поставок доступнодва типа ТС со следующими характеристиками.1. ТС 1 – грузоподъемностью 25 тонн, с объемом грузовой части в 120м3.2. ТС 2 – грузоподъемностью 25 тонн, с объемом грузовой части в 82м3.Расходынапоставку(С0i)иограниченияпогрузоподъемностипредставлены в таблице 3.1. При оптимизации требуется учесть скидки напоставку,дляситуаций,когдапоставкиосуществляютсяодновременнонесколькими ТС. Они представлены в таблице 3.2.Требуетсянайтинаилучшийварианттранспортногообеспеченияорганизации поставок, если известно, что: издержки хранения оплачиваются в виде оплаты только занятых мест (K =2); при оптимизации требуется учитывать ВЦД.Решение.
В соответствии с представленным выше алгоритмом реализуемсоответствующие процедуры принятия решения.На шагах 1 и 2 указанного алгоритма требуется задать исходные параметрымодели. Соответствующие параметры и число N доступных типов ТС, а такжепоказатели их грузовместимости и стоимости доставки представлены в таблицах3.1 и 3.2.Таблица 3.1 – Параметры анализируемой моделиПоказательГодовое потребление – D (ед. тов)Издержки хранения единицы товара – Ch (руб./за год)Стоимость единицы товара (руб.) – CППрибыль от реализации единицы товара (руб.) – РПОтчисления от прибыли с единицы товара (руб.) – LПИздержки одной поставки одним ТС 1 – C01 (руб.)Максимальный объем товара в ТС 1 – qm1 (ед. тов.)Издержки одной поставки одним ТС 2 – C02 (руб.)Максимальный объем товара в ТС 2 – qm2 (ед. тов.)Числовое значениеD = 360Ch = 1 500CП = 80 000РП = 16 000LП = 5 000C01 = 160 000qm1 = 20C02 = 140 000qm2 = 15113Таблица 3.2 – Множество вариантов использования ТСВарианты№№1№2ТС 1ТС 1n - КоличествоТС34Скидкаdi(n)d1(3)d1(4)Размерскидки12%15%ТС 2ТС 2ТС 2234d2(2)d2(3)d2(4)10%12%13%Тип ТС№3№4№5Реализация последующих шагов алгоритма оптимизации транспортногообеспечения поставок данного товара представлена в приложении Г.
Здесь длянаглядности полученных результатов представим структуру денежных потоковцепи поставок при найденной оптимальной стратегии и оценим рентабельностьоборотного капитала. Для моделирования указанных денежных потоков наинтервале повторного заказа при оптимальной стратегии в формате этого примераиспользуем найденные рекомендации по организации поставок. Отметим, чторазмер заказа оказался равным 30 ед. товара. При этом поставки реализуются сразудвумя полностью загруженными ТС 2.
Среднее ожидаемое число поставок за годсоставит 12 (= 360/30), против 24 поставок, в случае использования классическоймодели. Длительность интервала повторного заказа составит: Т = 0,08(3) (года), т.е.один месяц, против 1/2 месяца, при использовании рекомендаций классическоймодели. Сравнение структуры денежных потоков на одном периоде повторногозаказа,прииспользованииклассическоймодели,иоптимизированнойпредставлено в таблице 3.3.Прибыль за год после оптимизации составит 913 500 руб., против 588 750руб.,вслучаеиспользованияклассическоймодели.Снижениеобщихлогистических издержек, соотносимых с организацией анализируемых поставоксоставит 9,3 %.114Таблица 3.3 – Структура денежных потоков на одном периоде повторного заказаПоказательЗатраты на поставкуДля оплатыпотребуетсяОборотный капиталОплата мест храненияДополнительныеиздержкиВыручкаПрибыль от однойпоставкиДо оптимизации:классический подход140 000 руб.1 200 000 руб.После оптимизации1 340 000 руб.468,75 руб.75 000 руб.2 652 000 руб.1875 руб.150 000 руб.1 440 000 руб.24 310 руб.2 880 000 руб.76 250 руб.252 000 руб.2 400 000 руб.Реализация процедур многономенклатурной оптимизации.
Рассмотримоптимизацию параметров стратегии многономенклатурных поставок наборапродукции различных типов от производителя (со склада в г. Углич) нацентральный склад компании МСК, расположенный в п.г.т. Нахабино Московскойобласти.Имеем четыре типа товаров: RICS 5133, далее – товар 1; POLJ 24/1x 500(097), далее – товар 2; POLJ 12/ 1x120-240 (097), далее – товар 3; POLT 12D/1XIL16 A (097), далее – товар 4.
Представим исходные параметры модели.На шаге 1 требуется задать исходные параметры, соотносимые сатрибутами поставляемой продукции. Эти параметры представлены в таблице 3.4.Таблица 3.4 – Исходные параметры моделиПараметрЧисловое значениеТовар 1Товар 2Товар 3Товар 4Спрос, Dj118060011501300Стоимость ед. тов., CПj99681225143793816Прибыль от ед. тов., руб., РПj340551081832998Отчисления из прибыли, руб., LПj6811021,6366,4199,6Стоимость хранения ед. тов., Chj150230250300115Далее на шаге 1 требуется определить значения скалярных произведенийвекторов: ( D C П ) = 992500, ( D PП ) = 29109490, ( D LП ) = 10486900, ( D C h ) =2097380.Переходим на шаг 2. Здесь требуется задать множество доступных ТС дляпоставки товаров и множество показателей стоимостей поставок.
Кроме того,необходимо уточнить максимальное количество товаров каждого типа, которойвозможно поместить в ТС. Отметим, что поскольку поставщик производитотгрузку продукции с использованием стандартных европаллет, максимальноеколичество вмещаемого товара определяем перемножением максимального числапродукции на поддоне на вместимость кузова ТС (в поддонах). Также определяетсязначение показателя ( D Ч i ) . Указанные параметры модели представлены в таблице3.5.Таблица 3.5 – Параметры доступных к использованию ТСТСiСтоимостьВместимость продукции в ТС, qmi,jпоставки, C0i Товар 1Товар 2Товар 3Товар 4(D∙Чi)ТС 1900019296765252,53ТС 2100002881441147835,02ТС 31100038419215210426,26ТС 41400048024019013021,01ТС 51600072036028519514,01ТС 62700015847926274296,37ТС 73500016808406654556,00Далее на этом шаге нам требуется определить значения индексовгрузоподъемности, граничную длительность интервала T и определить критичную(базовую) номенклатуру товаров.
Выполнение этих процедур представлено втаблице 3.6.Далее, на шаге 3 требуется определить тип оптимизационной модели. Эторешение должно принимать лицо, принимающее решение. Для рассматриваемой116компании принято, что будет использована модель типа A, которая предполагаетучет начисления издержек хранения в формате аренды, а также отсутствие учетавременной ценности денег. Соответственно, принимаем значения параметров K =1 и ri = 0.Шаг 4 предполагает проверку на эффективность, используя системууравнений (3.6), с последующим разделением доступных ТС на два списка.Результаты такой проверки показали, что ни для одного из анализируемыхтранспортных средств не выполняется третье неравенство из системы неравенств(3.6).Таблица 3.6 – Параметры продукции относительно используемых ТСИндексы грузовместимости, IijТСiТовар 1Товар 2Товар 3Товар 4ГраничнаяБазоваядлительностьноменкинтервала Т,латура,∆iIijБТС 1 6,156,2515,1325,000,01925,00ТС 2 4,104,1710,0916,670,02916,67ТС 3 3,073,137,5712,500,03812,50ТС 4 2,462,506,0510,000,04810,00ТС 5 1,641,674,046,670,0716,67ТС 6 0,740,761,833,030,1573,03ТС 7 0,700,711,732,860,1672,86На шаге 5 необходимо разнести доступные ТС по спискам, исходя изрезультатов 4-го шага алгоритма.
Поскольку система неравенств не выполняетсяни для одного ТС, все ТС относим к списку 2.Шаги 6 – 9 выполняются для ТС из списка 1. Поскольку в данной задачетакие ТС отсутствуют, переходим к шагу 10.Шаги 10 – 11. Здесь необходимо определить значение T*i интервалаповторного заказа для каждой альтернативы (ТС). Далее требуется проверитьвыполнение условия грузовместимости / грузоподъёмности. И затем нужно117определить значение T0i – итогового значения интервала повторного заказа.Расчетные параметры представлены в таблице 3.7.
Нужно также отметить, что длявсех ТС имело место превышение грузоподъемности, в связи с чем, требуется длявсех анализируемых транспортных средств принять значения T0i равнымисоответствующим значениям ∆i, которые отражают граничную длительностьинтервала повторного заказа, при которой превышения грузоподъемности небудет.Таблица3.7–Проверкавыполненияусловийгрузоподъемности/грузовместимостиПоказательТранспортное средствоТС 1ТС 2ТС 3ТС 4ТС 5ТС 6ТС 7T*i, года0,09520,10040,10530,11880,12700,16490,1878∆i, года0,01900,02860,03810,04760,07140,15710,1666T0i, года0,01900,02860,03810,04760,07140,15710,1666На шаге 12 алгоритма необходимо, используя систему неравенств (3.12)определить возможность обеспечения поставок. Условия системы выполняютсядля всех анализируемых типов ТС.
Можно продолжать анализ.Шаг 13 алгоритма. На данном шаге требуется определить по формуле (3.11)значения целевой функции Si, отражающей суммарные годовые издержки цепипоставок, для каждого из анализируемых ТС (значения целевой функциипредставлены в таблице 3.8).Таблица 3.8 – Значения суммарных годовых издержек цепи поставокПоказательТранспортное средствоТС 1ТС 2ТС 3ТС 4ТС 5ТС 6ТС 7Si, млн. руб. 29,60129,48829,43629,45129,40429,43729,485Перейдем к шагу 14.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
