Автореферат (1138637), страница 3
Текст из файла (страница 3)
По нашему мнению, процесс моделирования, т.е. создания новой моделиоценки надежности операций в цепях поставок, является иерархическим процессом и включает следующие этапы.Моделиобеспечения надежности ЦПЭтапы моделирования1. «По бизнес-процессам»1ПланированияПроизводстваСнабжения2УправлениявозвратнымипотокамиРаспределенияКомплексные2. «По методу описания»Качественные(SCOR-модель, функциональная модель)Количественные3. «По степени определенности»3Неопределенные(стохастические)Детерминированные4. «По математическим свойствам»4Линейные5МногокритериальныеНелинейные5. «По охватываемому временному интервалу»СтатическиеДинамические6.
«По виду переменных»6С непрерывнымипеременными7ЦелочисленныеС булевыми переменнымиС переменнымисмешанного типа7. «По виду критерия и ограничениям»Критерий – минимальные затраты набизнес-процессы в цепи поставок приограничениях на надежностьКритерий – максимальная надежностьбизнес-процессов в цепи поставок приограничениях на затратыРисунок 3 – Иерархическая классификация моделей обеспечения надежностиопераций в цепях поставок и ее взаимосвязь с процессом моделирования12Этап 1. Определяются бизнес-процессы, для которых строится модель.Может строиться модель как для отдельного бизнес-процесса (планирование,снабжение, производство, распределение, управления возвратными потоками),так и комплексная модель (охватывающие несколько бизнес-процессов).Этап 2.
Выбирается метод описания бизнес-процесса: качественный иликоличественный. В первом случае строится SCOR-модель цепи поставок илифункциональная модель отдельного бизнес-процесса, а во втором случае – математическая модель (например, модель линейного программирования).Этапы 3 – 6. Конкретизируются математические свойства количественных моделей, которые могут быть:− по степени определенности: детерминированные и неопределенные(стохастические) модели;− по охватываемому временному интервалу: статические (однопериодные) и динамические (многопериодные) модели;− по виду целевой функции и ограничениям: линейные целевая функцияи/или ограничения, нелинейные целевая функция и/или ограничения, многокритериальные модели;− по виду переменных: с непрерывными переменными, целочисленные,булевы, смешанного типа.Этап 7.
Выбираются критерий и ограничения модели обеспечения надежности. Проведенный анализ показал, что наиболее часто используются два варианта:− критерий – минимальные затраты на бизнес-процессы в цепи поставокпри ограничениях на надежность;− критерий – максимальная надежность бизнес-процессов в цепи поставок при ограничениях на затраты.Иерархическая классификация моделей оценки и обеспечения надежности операций в цепях поставок, связанная с их математическими свойствами,представленная на рисунке 3, служит концептуальной основой процесса моделирования, т.е.
процедуры создания новой модели оценки и обеспечениянадежности операций в цепях поставок.В ряде зарубежных исследований предлагается математическая постановка задачи расчета размера партии поставки и выбора поставщиков с учетомплощади складских помещений и бюджетных ограничений. Решение даннойзадачи позволяет определить величину оптимального размера партии для каждого поставщика и минимизировать общие затраты на закупки, которые включают затраты на приобретение продуктов, транзакционные издержки для поставщиков и затраты на хранение для оставшихся запасов. Существуют различные методы ее решения, в частности, в предположении, что спрос на товарыизвестен на весь период планирования, данную задачу можно представить в виде динамической модели линейного программирования.Сделанное допущение о том, что спрос на товары известен на весь периодпланирования, по нашему мнению является нереалистичным, что сужает сферу13использования данной задачи в рассмотренной выше постановке.
Дадим стохастическую постановку рассматриваемой задачи линейного программирования.В диссертации разработана индивидуальная постановка стохастическоймногономенклатурной задачи выбора поставщиков и оптимизации размера партии поставки в условиях изменяющегося спроса на два временных периода:TC = TC 0 + p1 × TC1 + p 2 × TC 2 + p3 × TC 3 ® min,(1)где TC0 − общие затраты на закупки за первый период (t = 1); TC1 − общие затраты на закупки за второй период (t = 2) по 1-му сценарию (s = 1); TC 2 − общие затраты на закупки за второй период (t = 2) по 2-му сценарию (s = 2); TC3 −общие затраты на закупки за второй период (t = 2) по 3-му сценарию (s = 3); p1,p2, p3 – вероятность реализации 1-го, 2-го и 3-го сценария соответственно.Каждая из слагаемых TCs целевой функции (1) представляет собой подмодель следующего вида:ItJI Jöæ t JTC s = å åå Pi , j X i , j ,t + åå O j Y j ,t + åå H i çç å å X i , j ,k - å Di ,k ÷÷ +i =1 tk =1j =1 ti =1 j =1 tøè k =1 j =1(2)öæ J æ+ f × çç åå ç min {Pi , j }DDi ,k ö÷ ÷÷;øøè j =1 t è jпри условияхtJtRi ,t = å å X i , j ,k - å Di ,k ³ 0, i = 1, 2, 3; t = 2;k =1 j =1æTöç å Di,k ÷Y j ,t - X i , j ,t ³ 0, i = 1, 2, 3; j = 1, 2, 3; t = 2;è k =1øtIæ töå wi çç å å X i , j ,k - å Di ,k ÷÷ £ S , t = 2;k =1i =1è k =1 jøI(3)k =1(4)(5)Jå å Pi, j X i , j ,t £ Bt , t = 2;i =1 j =1(6)Y j ,t Î {0,1}, j = 1, 2, 3; t = 2;(7)X 1,1,1 = 12 , X 2,3,1 = 20, X 3, 2,1 = 20;(8)X i, j ,t ³ 0, i = 1, 2, 3; j = 1, 2, 3; t = 2.(9)где i Î {1,..., I } – множество индексов продуктов; j Î {1,..., J } – множество индексов поставщиков; t Î {1,..., T } – множество индексов временных периодов; Di,t –спрос на продукт i в период времени t; Pi , j – цена продукта i у поставщика j; H i– затраты на хранение продукта i за период; O j – транзакционные издержкидля поставщика j; wi – площадь под хранение продукта i; S – общая площадьхранения; Bt – закупочный бюджет за период времени t; Ri,t – количество продуктов i, перенесенных с периода t на период t+1; X i , j ,t – переменная, количе-14ство продуктов i, заказанных у поставщика j в период времени t; Y j ,t – переменная, принимающая значение 1, если сделан заказ от поставщика j в период t,иначе 0.В диссертации рассмотрен численный пример, который подтверждает,что математическая модель стохастической многономенклатурной задачи выбора поставщиков и оптимизации размера партии поставки в условиях изменяющегося спроса позволяет получить устойчивое решение, следовательно, данную модель можно использовать для принятия решения об оптимальном размере партии поставки для каждого поставщика и минимизировать общие затратына закупки.В диссертации предложена уточненная методика расчета потребности взапасных частях с учетом эксплуатационной надежности транспортныхсредств, алгоритм которой в виде блок-схемы представлен на рисунке 4.
Рассмотрим краткое содержание каждого из этапов (блоков) этого алгоритма.Этап 1 – сбор исходных данных о накопленных пробегах, временинахождения в эксплуатации для рассматриваемых групп автобусов, среднемрасходе и средней цене по каждой номенклатурной позиции. Этап 2 – определение функциональной зависимости накопленного пробега от времени нахождения в эксплуатации для рассматриваемой группы автобусов.
Данный процессповторяется для всех групп автобусов. Предлагается формировать группы автобусов по моделям подвижного состава (в отдельных случаях группы могутбыть разбиты на подгруппы в зависимости от условий эксплуатации или другихфакторов). Этап 3 – ABC-классификация номенклатуры запасных частей и выбор варианта расчета норм расхода и количества запасных частей. ABCклассификацию может быть выполнена по различным критериям: стоимостиприобретенных запчастей; среднего расхода запасных частей за определенныйпериод; показателя частоты расхода запчастей; комбинированного стоимостного показателя, включающий не только стоимость детали, но и другие затраты,связанные с ремонтом. Этап 4 – расчёт норм расхода и количества запчастейдля группы А проводят на основании построения потоков отказов деталей, лимитирующих надежность.
Этап 5 – определения удельного показателя (нормы)расхода запчастей по всем группам автобусов на определенный интервалнакопленного за время эксплуатации. Этап 6 – расчет количества запасных частей и затрат на приобретение исходя из возможной цены.Следует отметить, что применение данной методики может привести вотдельных случаях к превышению бюджета на закупку запчастей. Следовательно, необходимо контролировать, чтобы бюджетные ограничения не былинарушены (блок 8), а в случае их нарушения нормы расхода запчастей необходимо скорректировать в сторону уменьшения (блок 9).Для запчастей, вошедших в группы B и C, расчёт норм расхода и количества запчастей проводится по упрощенной процедуре на основе статистикискладских операций прихода/расхода деталей (блок 7).15Рисунок 4 – Блок-схема методики расчета потребности в запасных частях сучетом эксплуатационной надежности транспортных средств16В диссертации проведена апробация предложенной методики на основеданных Автобусного парка №1 СПбГУП «Пассажиравтотранс», показывающаяее эффективность.
Рекомендуется внедрить данную методику в организациях икомпаниях, осуществляющих эксплуатацию технических систем (машин) различного назначения и поддержание их на высоком уровне технической готовности, в том числе на всех видах транспортных предприятий, имеющих одномарочный подвижной состав, на всех предприятиях, имеющих однотипныестанки, машины и механизмы.III. ЗАКЛЮЧЕНИЕЦель диссертационного исследования достигнута за счет комплексногорешения организационных и методических проблем управления надежностьюцепей поставок в логистике снабжения, разработке рекомендаций по оптимизации отдельных бизнес-процессов в цепях поставок.В диссертации разработаны: классификация методов повышения надежности цепей поставок, связанная с их основными свойствами; иерархическаяклассификация моделей оценки и обеспечения надежности операций в цепяхпоставок; усовершенствованая методика расчета показателей надежности поставок в снабжении, которая позволяет учесть нестационарность и дискретность процесса сбоев в поставках; новая экономико-математическая постановказадачи выбора поставщиков и определения оптимального размера партии поставки в виде стохастической модели линейного программирования; методикарасчета потребности в запасных частях на основе эксплуатационной надежности транспортных средств.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
