Диссертация (1138638), страница 12

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

Текст из файла (страница 12)

Поэтому, в большинстве случаев комплексные моделиобеспечения надежности цепей поставок являются описательными моделями, например, SCOR-карта, процессная SCOR-модель, географическая модель цепи поставок или структурно-функциональная модель. Следует отметить, что в последние годы появились интересные количественные модели, например, модель задачи о разработке топологии цепи поставок при минимизации затрат [60], также модель оценки надежности цепей поставок на основе ведущей функции потока отказов и ведущей функции потока затрат [98, 138].Во-вторых, проведенный нами поиск моделей управления возвратными потоками на основе критерия «надежность» не дал результатов, т.е.

в основе существующих моделей, например, модели возврата товаров с использованием средствреверсивной логистики, предложенной в работе [64, с. 29-31], или модели оптимизации возвратных потоков на основе критерия минимума затрат на восстановление потребительской ценности возвращенного товара, предложенной в работе[128, с. 55-59], лежит экономический критерий, а не надежность.В-третьих, модели планирования отдельных бизнес-процессов также постоянно развиваются и дополняются новыми разработками. Наибольшее число научных работ посвящено проблемам календарного планирования производства, маршрутизации транспортных средств, выбора поставщиков и оптимизация размера66партии поставки (см.

таблицу 2.1). Интерес ученых к этим проблемам вызван ихматематической сложностью и необходимостью учитывать большое количествоограничений, в том числе вероятностных, например, связанных с неопределенностью спроса, изменение цен на ресурсы или временными ограничениями (окнамидоставки) для транспортных средств. Но отдельные вопросы являются, по нашемумнению, недостаточно изученными. В частности, проблема и методы расчета потребности в запасных частях, основанные на теории процессов восстановления,явились предметом диссертационного исследования. В третьей главе диссертациипредложена методика управления запасами на основе анализа эксплуатационнойнадежности технических систем.Проблема выбора поставщиков и оптимизация размера партии поставкитакже явилась предметом диссертационного исследования, в результате предложена стохастическая модель задачи выбора поставщиков и оптимизации размерапартии поставки с учетом площади складских помещений и бюджетных ограничений в условиях изменяющегося спроса [13, с.

37-42].2.2. Итерационное обеспечение надежности операций в цепях поставокВ соответствии с задачами диссертационного исследования целесообразнодать критический анализ существующих комплексных методы и модели обеспечения надежности операций в цепях поставок. Критический анализ SCOR-модели,проведенный в первой главе диссертации, показал, что главным ее недостаткомявляется то, что данная модель является качественной (описательной), поэтомуреинжениринг цепи поставок не гарантирует, что бизнес-процессы будут оптимальными, а эффективность и надежность цепи поставок – наивысшими.

По этойпричине в последние годы стали активно развиваться количественные методы имодели обеспечения надежности операций в цепях поставок.Модель задачи о нахождении минимума суммарных затрат при заданномтребовании к надежности (безотказности) цепи поставок была предложена в работе Е.И. Зайцева [55, с. 266-271] и затем развита в работе Е.И. Зацева и И.Г. Шур-67патова [60, с. 229-234]. Авторы рассматривают цепь поставок не с традиционныхобъектно-функциональных позиций (поставщик, производитель, посредник ит.п.), а с процессно-операционных. То есть, в виде последовательности процессоввыполнения фокусной компанией контрактных обязательств по доставке товараот поставщика конечному потребителю, используя известную 5-ти процесснуюSCOR-модель.Классическая процессная модель управления ЦП по критерию минимумазатрат при независимости процессов и заданным требованием к безотказностиимеет видn mS Σ = ∑ ∑ S i , j ⋅ X i , j → min ,(2.1)i =1 j =1при ограниченияхm∑ X i , j = 1, ∀i = 1, n;j =1nm(2.2)∏ ∑ Pi , j ⋅ X i , j ≥ β ;i =1 j =1где n – количество процессов;m=max {ki}n, ki – количество возможных вариантов (стратегий) реализации iго процесса;Si,j – затраты на i-ый процесс в ЦП при реализации j-ой стратегии;{S i , j }mn – матрица затрат на процессы;β – задаваемая (требуемая) безотказность ЦП (вероятность безотказной работы ЦП);Pi,j – вероятность безотказной реализации j-ой стратегии в i-ом процессе;{Pi , j }mn – матрица вероятностей безотказной работы;Xi,j – бинарная переменная (переменная выбора), принимающая значение либо 0, либо 1.Сложностью использования модели (2.1)-(2.2) является необходимость статистических исследований для получения объективных оценок матрицы {Pi , j }mn .

В68то же время, при проектировании ЦП необходимо решать задачи выбора поставщиков услуг (т.е. процессов), исходя из требований конечного потребителя к надежности поставки β. Иными словами, возникает задача нормирования требований к процессной безотказности. В работе [55, с. 266-271] предложен алгоритмрешения этой задачи, при этом сделано допущение о том, что процессы являютсянезависимыми, а потоки отказов – простейшими.Из основного уравнения надежности имеемP (t β ) = exp(−λ0t β ) = β ,λ0 = −откудаln( β ),tβ(2.3)(2.4)где λ0 – интенсивность потока отказов ЦП; tβ – значение фактора риска (время,объем и т.п.) при β-уровне безотказности.При отсутствии в ЦП процессов с доминирующей интенсивностью отказовможно положитьλi , j = λ0ωi , j ,(2.5)где λi,j – интенсивность отказов i-го процесса при j-ой стратегии реализации, ωi,j –весовой коэффициент вклада j-ой стратегии i-го процесса в общую интенсивностьотказов ЦП.С учетом (2.3) получимPi , j = exp(−λ0ωi , j t β ) = exp[ωi , j ln(β )] .(2.6)Остается определить матрицу весовых коэффициентов {ωi , j }mn .

Очевидно,требование к надежности процесса должно быть тем выше, чем больший ущербнаносит отказ при его реализации. Ущерб может измеряться издержками восстановления процесса, потерями в реализации товара и т.п. Например, издержкиможно оценить через потери на обороте и тарифах по формулеδ ε  R = Q ⋅ d 1 − 1 −1 − ,  100  100 (2.7)69где Q – оборот; d – продажная цена; δ, ε – потери на обороте и цене в % соответственно.Весовые коэффициенты в этом случае связаны с издержками обратно пропорциональной зависимостью и определяются по формулеωi , j =1n1Ri , j ∑i =1 Ri , j,(2.8)где Ri,j – издержки, связанные с отказом при реализации j-ой стратегии i-го процесса.Полный алгоритм решения задачи математического программирования(2.1)-(2.2) с учетом нормирования требований к надежности процессов выглядитследующим образом.Найти минимум целевой функции (2.1)n mS Σ = ∑ ∑ S i , j ⋅ X i , j → min ,i =1 j =1при ограниченияхm∑ X i , j = 1, ∀i = 1, n;j =1nm∏ ∑ Pi , j ⋅ X i , j = β ;i =1 j =1(2.9)m∑ Pi , j ⋅ X i , j ≥ α i , ∀i = 1, n;j =1где {α i }1n – вектор ограничений на безотказность процессов (∀i = 1, n) ; Pi,j – вероятность безотказной реализации j-ой стратегии в i-ом процессе (рассчитываетсяпо формуле (2.6)); ωi,j – весовой коэффициент вклада j-ой стратегии i-го процессав общую интенсивность отказов ЦП (рассчитывается по формуле (2.8)); Xi,j – бинарная переменная (переменная выбора), принимающая значение либо 0, либо 1.В отличие от ограничений классической модели (2.2) в системе ограничений (2.9) появляется равенство в ограничениях второго вида (вторая строка в системе ограничений (2.9)) и дополнительное ограничения на надежность отдельныхпроцессов в ЦП (третья строка в системе ограничений (2.9)).

Решение задачи яв-70ляется ненулевой вектор из матрицы { X i , j }mn , при котором суммарные затраты SΣбудут минимальными.Иллюстрация предложенного в работе [55, с. 266-271] подхода проводиласьна условном примере.Пример 2.1. При заданной безотказности 5-ти процессной модели цепи поставок β = 0,85 и ограничениях на безотказность процессов α ≥ 0,95 необходимовыбрать оптимальные стратегии их реализации и определить соответствующиеэтим стратегиям требования к надежности поставляемых посредниками процессов.

Затраты на процессы и связанные с отказами издержки заданы в виде матриц{S i , j }mn и {Ri , j }mn : 2000 2500 3000m{S i , j }n =  3200 1500 18004000 1000 1500 5000 3500 800 1900 5200 4500 1200 1400 4700 ,5000 900 1300 4100 4000 1100 1000 4000 4100 850 1400 4900  2000 1700 1500m{Ri , j }n =  1200 2300 22003000 1000 1500 5000 3500 1300 1200 4500 2500 1150 1600 5400 .2000 1050 1450 6300 2900 800 1500 6400 2850 1500 1300 5050 Имеем задачу математического программирования с бинарными переменными, для решения которой используем математическое программное обеспечение с функцией оптимизации.После оптимизации данной модели получим следующее решение:71000m{ X i , j }n =  [1]000000[1]00 [1] 0 [1] 0 0 0 0 0,0 0 00 0 00 0 [1]минимальные суммарные затраты S Σ* = 14400 обеспечиваются при использованиистратегий Z i* = (4; 5; 2;1; 6 ) , которым соответствуют ненулевые значения в матрицебинарных переменных { X i , j }mn .

При этом должна быть обеспечена надежностьпроцессов не ниже Pi = (0,958 0,980 0,954 0,960 0,987 ) .Анализ данной модели показывает, что ее практическое использование сопряжено с определенными затруднениями. Во-первых, не ясно каким образомдолжны быть определены «затраты и связанные с отказами издержки». Вовторых, 5-ти процессная SCOR-модель является общепризнанным, но не единственным вариантом описания процессов в цепи поставок. Например, Джеффри Г.Шатт [140, с. 104] предлагает рассматривать следующие бизнес-процессы припланировании потока товаров: закупка, получение, изготовление, перемещение,хранение, продажа, поставка.

Характеристики

Список файлов диссертации