Диссертация (1138638), страница 14
Текст из файла (страница 14)
В таблице 2.2 приведена краткая характеристика предложенных способов оценки этих показателей для элементов ЦП[137, c. 13].Таблица 2.2 – Способы вычисления вероятностных характеристик операцийОписаниеОснованный научетевозникающихсобытийПоказательБезотк.Восст.ЗатратыБезотк.Основанный наколичественныххарактеристикахВосст.ЗатратыБезотк.Основанный накоэффициентеготовностиФормулаВосст.ЗатратыP=1−P=П−δПP=С=Nnδδв∑n,zi=1,k=1 Ci,kKг =ПП + ПвПоясненияN – количество возникших k-х отказовв j-й операции за n реализаций.N – количество устраненных k-х отказов в j-й операции за n реализаций.N – количество случаев возникновения затрат на устранение отказа в j-йоперации за n реализаций.П – плановая величина характеристики поставки в j-й операции; δ – среднее отклонение от планового показателя в j-й операции за n реализаций.δ – среднее отклонение от плановогопоказателя в j-й операции за n реализаций; δв – средняя величина восстановление планового показателя в j-йоперации за n реализаций.Сi,k – затраты на устранение k-го отказа в j-ой операции в i-й операции.П – средний размер характеристикипоставки в j-й операции; Пв – средняявеличина восстановления характеристики поставки в j-й операции.П – средний размер характеристикипоставки в j-й операции; Пв – средняявеличина восстановления характеристики поставки в j-й операции.На основе комбинации вероятностных характеристик элементов ЦП, можнопроизвести оценку надежности всей цепи поставок R, для чего предложены триподхода, разные по полноте и уровню сложности вычислений, представленные втаблице 2.3 [137, c.
14].79Таблица 2.3 – Подходы к оценке надежности цепей поставокПодходИсходные данные– вероятность выполнения jой логистической операции безпоявления k-го отказа.Основная формулаб,Упрощенный(по безотказности)бzR1 = ∏mk=1 ∏k=1 Pk,j → 1zбвR 2 = ∏mj=1 ∏k=1 �Pk,j + Pk �1 −в – вероятность устранения kго отказа в ЦП.С учетомвосстановленияб−Pk,j�� → 1бв,– вероятность выполнения jсвбвбвR 3 = ∑mj=1[ Ck−1 ⋅ (1 − Pk−1,j ) ⋅ Pk,j ⋅С учетомй операции с учетом восстановбвбвбв⋅ … ⋅ Pz,j+Ckсв ⋅⋅ Pk−1,j⋅⋅ (1 − Pk,j)⋅стоимостиления;бвбвбвсвсвподдержанияС – средние затраты возни- ⋅ … ⋅ Pz,j + ⋯ + Cz ⋅ Pk−1,j ⋅ Pk,j ⋅ … ⋅работоспособности ЦП кающие от k-х отказов за n реабв⋅ (1 − Pz,j)] → 0лизаций.Авторы подчеркивают, «что именно экономическая интерпретация «потокаотказов» позволит наилучшим образом охарактеризовать надежность ЦП, каквосстанавливаемых систем» [98, c.
39]. На основе собираемых данных о затратахна поддержание работоспособности ЦП предлагается построить ведущую функцию потока затрат (рисунок 2.6), и по ней проводить оценку текущего состоянияЗатраты, руб.ЦП, или сравнение ее характеристик до оптимизации и после [98, c. 39].25002000150010005000012345678…mОперацииРисунок 2.6 – Ведущая функция потока затрат на поддержаниеработоспособности цепи поставок [98, c. 38]Для повышения надежности цепи поставок в работе [137, с. 15] предлагается использовать три основных метода:1) замена ненадежного звена цепи поставок более надежным;2) резервирование бизнес-процессов в цепях поставок (рассматриваются тривида резервирования: виртуальное, физическое и по времени);3) совершенствование бизнес-процессов в цепях поставок для того, чтобыминимизировать количество отказов.80Подход к оценке и повышению надежности цепей поставок, предложенныйВ.С.
Лукинским и Р.Л. Чуриловым [98, 137, 138], является хорошим инструментом реинжиниренга существующей цепи поставок и анализа ее надежности, ноданный подход, по нашему мнению, нуждается в конкретизации применительно кспецифике различных цепей поставок, так как в цепях поставок могут отличатьсякак набор выполняемых логистических операций, так и виды возможных отказов.Проектирование новой цепи поставок, по нашему мнению, требует применения структурно-функционального подхода к формированию топологии цепипоставок в том виде, как предложено работах А.А.
Бочкарева, Е.И. Зайцева, А.В.Парфенова, С.А. Уварова, И.Г. Шурпатова [11, 15, 57, 60, 61] и других авторов.Планирование отдельных бизнес-процессов в цепях поставок – это, прежде всего,планирование продвижения материальных ресурсов в цепи поставок от источников к конечным потребителям, что, в свою очередь, требует определения оптимальных объемов перемещаемых ресурсов и оптимизации размещения запасов взвеньях цепи поставок.
При этом, очевидно, должно быть выполнено требованиек надежности рассматриваемых бизнес процессов.Роль планирования в обеспечении надежности цепи поставок исключительно высока, поскольку планирование является первым бизнес-процессом и неэффективный (например, трудновыполнимый) план может привести к сбою всех последующих бизнес-процессов и значительным затратам на восстановление работоспособности цепи поставок. Поэтому, значительное внимание в диссертацииуделено именно планированию бизнес-процессов.
Разработке моделей динамического и стохастического программирования для обеспечения надежности поставок в условиях изменяющегося спроса, т.е. совершенствованию методов планирования бизнес-процесса «снабжение» посвящен раздел 2.3 второй главы, а совершенствованию методов планирования потребности в запасных частях на основании анализа эксплуатационной надежности транспортных средств – третья главадиссертации.812.3. Разработка моделей динамического и стохастическогопрограммирования для обеспечения надежности поставокв условиях изменяющегося спросаПланирование цепи поставок − динамический процесс, потому что решения,принятые в данном периоде, связаны с решениями, которые будут приняты в более поздних периодах. Планы распределения ресурсов должны объяснять межвременной характер процесса принятия решения.
Запасы сырья, продукты незавершенного производства, и готовый продукт играют центральную роль в оптимизации влияния производственных решений и решений по распределению ресурсов, принимаемых по каждому периоду, на протяжении всего многопериодного горизонта планирования. По этой причине в управлении цепями поставок широкое распространение получили динамические модели, охватывающие нескольковременных периодов, в отличие от статических моделей, разрабатываемых дляодного временного периода.Динамические модели линейного программирования, также как и статические модели, являются детерминированными, т.е. подразумевается, что такие параметры, как величина спроса и цены на ресурсы являются постоянными. В томслучае, когда эти условия не выполняются, используют модели стохастическоголинейного программирования.Стохастические модели линейного программированием, это заманчивыйвыбор для любого вида планирования (оперативного, тактического или стратегического), потому как оно позволяет менеджеру подробно анализировать неточности и управлять рисками.
Основной мыслью является одновременное рассмотрение множества сценариев неизвестного будущего, каждого со своей вероятностью. Модель одновременно определяет оптимальный случайный план для каждого сценария и оптимальный план упреждения, отличающийся от всех случайныхпланов. Оптимизация включает в себя максимизацию (или минимизацию) ожидаемых доходов (расходов), где термин «ожидаемые» означает умножение прибылей (доходов) каждого сценария на их вероятности.
Рассмотрим методику соз-82дания и оптимизации модели стохастического линейного программирования напримере.Количество моделей динамического и стохастического программированияогромно и сфера их использования далеко выходит за рамки диссертационногоисследования, ограничимся рассмотрением только двух моделей: динамическоймодели задачи оптимизации размера партии и выбора поставщиков с учетом площади складских помещений и бюджетных ограничений и стохастической моделитой же задачи в условиях изменяющегося спроса.Одной из типичных задач в логистике снабжения является задача расчетаоптимального размера партии поставки, которая превращается в нетривиальнуюзадачу, когда необходимо учесть при ее решении большое количество ограничений: по предложению поставщиков и спросу потребителей, по емкости склада,бюджетные и прочие.
В работе Hafiz Ullah, Sultana Parveen [158, с. 21-36] проведен обзор литературы по проблеме размера партии поставки. В этой же работе дана также классификация моделей управления запасами. На выбор той или иноймодели влияют: горизонт планирования, количество заказа, периодичность пополнения запасов, характер спроса (постоянный, динамический или стохастический), количество уровней цепи поставок (одинуровневые, эшелонированные) иряд других факторов. В случае постоянного спроса для определения оптимального размера партии поставки используют классическую модель EOQ, предложенную Харрисом в 1913 году и различные ее модификации. Алгоритм, позволяющий найти оптимальное решение в ситуации с переменным спросом, был сначалапредложенный Вагнером и Витином в 1958 году в их хорошо известной работе[166, с. 89-96]. Они использовали динамическое программирование, чтобы решить проблему определения размера партии поставки.В последние годы появилось много работ посвященных применению методов динамического и стохастического программирования для планирования производственного и торгового процесса.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
