Диссертация (1138638), страница 20
Текст из файла (страница 20)
Цифровые источники информации гораздо болееудобны в использовании, поскольку информация в электронном виде может бытьперенесена в любую прикладную программную среду и обработана компьютером.Для использования аналоговой информации ее предварительно необходимо внести в электронную базу данных, что требует дополнительных затрат времени итруда, которые в конечном счете выливаются в дополнительные затраты финансовых ресурсов компаний.
Примеры возможных цифровых источников информации, которые могут быть использованы при управлении запасами, представлены втаблице 3.3.115Таблица 3.3 – Цифровые источники информации, используемые при управлениизапасамиБлокданныхПотреблениеСостав информацииРешаемые задачиИсточникДата требования (расхода); объем требования (расхода); источник поступления требования(парк, подразделение, транспортное средство и т.п.)Моделируется процесспотребления МР. Оценкахарактера процесса потребления (стохастичность). Используется какбаза для прогнозированияпотребности в материальных ресурсахОпределяются показателинадежности поставок, необходимые для расчетастрахового запасаОтчеты складского ибухгалтерского ПО.Пример: отчет «Карточка складского учета МЦ», формируемый программой «1С:Бухгалтерия»ПотреблениеПоставщик (наименование);сведения о договоре: номер, дата; наименование позиции; количество в заказе; дата поставки по договоруПоставкиНаименование позиции; поставщик (наименование); номердоговора (заказа), дата; объем иноменклатура поставки по договору и фактические; дата поставки по договору и фактическая; стоимостьОтчеты складского ибухгалтерского ПО.Пример: отчет «Сведения о закупках идвижении МЦ», формируемый программой «1С: Бухгалтерия»Моделирование процесса Отчеты складского идвижения запаса «приход- бухгалтерского ПО.расход»; определяютсяПример: отчет «Карпоказатели надежноститочка складского учепоставок, необходимыета МЦ», формируедля расчета страховогомый программой «1С:запасаБухгалтерия»Помимо данных, характеризующих процесс потребления материальных ресурсов и качество поставок при формировании оптимальных стратегий управления запасами, необходимо учитывать еще и особенности цепей поставокК ключевым параметрам цепей поставок, влияющим на формирование стратегии управления запасами, можно отнести: условия поставок (по INCOTERMS);сроки поставок и периодичность поставок, определяемые поставщиком; требования поставщика к минимальному и максимальному размеру заказа; ограниченияпроизводственных и складских мощностей клиента по переработке поступающихот поставщиков материальных ценностей; условия и порядок осуществления расчетов за поставляемую продукцию; способы доставки и характеристика транспорта, используемого при поставках материальных ценностей от одного участникацепи поставок другому и ряд других.1163.3.
Реализация алгоритма и апробация результатов исследования напримере СПбГУП «Пассажиравтотранс»Рассмотрим реализацию методики расчета запаса запасных частей на основеэксплуатационной надежности транспортных средств (см. рисунок 3.3).Этап 1. Сбор и первичная обработка исходной информации.Информационной базой анализа послужили данные технического отдела ибухгалтерии Автобусного парка №1 СПбГУП «Пассажиравтотранс». Основныеданные для исследования содержались в следующих первичных источниках информации:− полный список автобусов с датами ввода в эксплуатацию;− формах вывода данных программы «АРМ.ТЕХ» (форма «Карточка автобуса», форма «Пробеги линейных автобусов» и др.);− полная номенклатура запасных частей и комплектующих;− отчеты по поступлению материалов и запчастей на склад.Из отчетных форм программы «АРМ.ТЕХ» были получены следующиеданные:1) гаражный номер автобуса, на который заведена карточка;2) дата замены (выхода из строя, отказа) детали;3) группа номенклатуры отказавших деталей (отдельно для каждого типа автобусов НЕФАЗ, ЛиАЗ, «Волжанин» и др.);4) номенклатурный номер отказавшей детали;5) наименование детали;6) количество отказавших за один раз деталей одного наименования.Из общего списка автобусов и данных по пробегам автобусов, попавших ввыборку для обследования, была взята следующая информация:1) общее число единиц подвижного состава в парке;2) структура парка по маркам и моделям;3) дата (год) выпуска в эксплуатацию автобуса;4) накопленный пробег за период эксплуатации, с момента ввода в эксплуата-117цию до момента последнего замера.Полная номенклатура запасных частей и комплектующих была использована нами для уточнения сведений о наименовании и номенклатурном номере запасных частей.
Отчеты по поступлению материалов для автобусов позволили рассчитать среднюю цену выходивших из строя элементов оборудования, агрегатов идеталей.Этап 2. Определение функциональной зависимости накопленного пробегаот времени нахождения в эксплуатации для рассматриваемой группы автобусов.Рассмотрим процесс нахождения аналитического выражения, описывающего зависимость наколенного пробега автобусов L от времени в эксплуатации T.В самом начале работы над определением аналитического выражения зависимости L(T) перед нами встала проблема неоднородности предоставленных намданных.
Автомобили, вошедшие в выборки по каждой группе автомобилей, оказались разными и по дате ввода в эксплуатацию, и по среднемесячному пробегу.Для того чтобы определить зависимость L(T) необходимо осуществить выравнивание временных рядов значений пробега автомобилей, вошедших в выборку. Для этого необходимо выполнить следующие действия:1. Осуществить переход от календарных значений срока службы автобусовк фактическому числу дней в эксплуатации, найдя разность между датой вводаавтобуса в эксплуатацию и текущей датой. За текущую дату принимается дата начала месяца, на которую имеются данные по удельным и накопленным пробегам.2. Осуществить переход к интервальным рядам по числу дней в эксплуатации.
Интервальный шаг определялся по формуле:дн∆t=T дн max − T дн minnmaxt,где ∆дн t – шаг интервала, дней в эксплуатации; Tmax дн , Tmin дн – максимальное числодней в эксплуатации среди всех автобусов одной марки в выборке и минимальноеначальное значение дней в эксплуатации за первый месяц работы автобуса; nmax t –максимальное число периодов (месяцев) эксплуатации.1183. Переходим к общему интервальному ряду, найдя средние значения накопленного пробега в каждом интервале ∆дн t .Этапы работы по определению зависимости L(T):1. Строим временные ряды для значений накопленного пробега от временидля каждого автомобиля, вошедшего в выборку, заполняя таблицу 3.4.Таблица 3.4 – Пример заполнения вспомогательной таблицы №1 для определениязависимости L(T)Гаражный № ТС:Дата снятия показаний по пробегу1381Дата ввода ТСв эксплуатациюЧисло дней работы с начала эксплуатацииНакопленныйпробег03061и т.д.0524010300и т.д.01.05.201201.06.201201.07.201201.08.201201.09.201201.10.2012и т.д.Примечание – В таблице 3.4 показатель «Число дней работы с начала эксплуатации» определяется как разность между текущей датой (датой снятия показаний по пробегу) и датой ввода ТС в эксплуатацию.2.
Переходим от временных рядов по дате к интервальным рядам по числудней в эксплуатации, заполнив таблицу 3.5.Таблица 3.5 – Пример заполнения вспомогательной таблицы №2 для определениязависимости L(T)Интервал дней с начала эксплуатацииначало интервала73767и т.д.конец интервала376797Частота151515и т.д.СреднийденьСреднийпробег,тыс км.22,332,34,16,7и т.д.и т.д.Примечание – Расчеты в таблице 3.5 выполнены при следующих допущениях:119«Начало интервала» равно минимальному значению числа «дней работы сначала эксплуатации», взятому из таблицы 3.4;«Конец интервала» = «Начало интервала» + ∆дн t ;«Частота» – число автобусов, значения «Числа дней работы с начала эксплуатации» которых (см.
таблицу 3.4) попадают в соответствующий интервал.3. На основе данных интервального ряда (по таблице 3.5) строим график зависимости накопленного пробега L от времени эксплуатации T, используя возможности табличного процессора MS Excel.4. С помощью соответствующих инструментов MS Excel подбираем тренд,наиболее точно описывающий зависимость, определяем его уравнение.
Проверкуадекватности модели осуществляем с помощью коэффициента детерминации R2.Коэффициент детерминации дает количественную оценку меры анализируемой связи. Он показывает часть вариации результативного признака, которыйнаходится под влиянием факторов, которые изучаются, то есть определяет, какаячастица вариации признака Y учитывается в модели и обусловлена влиянием нанее независимых факторов.
Чем ближе R2 к 1, тем в большей степени уравнениерегрессии объясняет фактор, который изучается.Расчеты по автобусам, попавшим в выборку, выполненный в MS Excel спомощью инструментов «График» и «Построение линии тренда», представлен нарисунках 3.5 – 3.7.Для автобусов НЕФАЗ-5299: на начальных этапах эксплуатации автомобиля(до 8 лет и до накопленного пробега примерно в 450 тыс. км) зависимость L(T)близка к степенной вида (см. рисунок 3.5):y = 256,24x0,9357,R2 = 0,9921.Затем по достижении определенной точки (возможно, капитального ремонта) темп роста пробега от времени замедляется и описывается кривой, близкой клогарифмической (см.
рисунок 3.5):y = 145707·ln(x) – 762630,R2 = 0,8503.120Рисунок 3.5 – Динамика изменения значений среднего накопленного пробега приувеличении числа дней в эксплуатации для автобусов НЕФАЗ-5299Рисунок 3.6 – Динамика изменения значений среднего накопленного пробега приувеличении числа дней в эксплуатации для автобусов ЛиАЗ-5256121Рисунок 3.7 – Динамика изменения значений среднего накопленного пробега приувеличении числа дней в эксплуатации для автобусов Волжанин-6270Для автобусов ЛиАЗ-5256 характерна зависимость L(T) вида (см. рисунок3.6):y = 227,5x0,9553,R2 = 0,995.Для автобусов Волжанин-6270 характерна зависимость L(T) вида (см. рисунок 3.7):y = 630,48x0,9435,R² = 0,9908.Этап 2.
ABC-классификация номенклатуры запасных частейРеализация логистической функции АТП – прогнозирование, планированиеи нормирование материальных запасов – требует решения задачи оптимизацииноменклатуры запасных частей, входящих в состав материальных запасов предприятия. Под номенклатурой запасных частей понимается перечень наименова-122ний элементов автомобиля, составленный в определенной последовательности всоответствии с технической документацией предприятий-изготовителей [96].Как уже упоминалось выше, не все детали номенклатуры запасных частейможно отнести к группе деталей лимитирующих надежность. Имеется ограниченное число деталей, которые чаще других выходят из строя, или же являются наиболее затратными, с точки зрения оптовой цены и стоимости трудозатрат.Для выделения группы деталей лимитирующих надежность можно воспользоваться широко применяемым в логистике методом АВС.Метод АВС – «способ формирования и контроля за состоянием запасов, заключающийся в разбиении номенклатуры N реализуемых товарно-материальныхценностей на три неравномощных подмножества А, В и С на основании некоторого формального алгоритма» [130, с.
205]. В таблице 3.6 отражена характеристиканоменклатурных групп А,B и С материалов и запасных частей с точки зренияуправления их запасами и снабжением.Таблица 3.6 – Характеристика номенклатурных групп А, В и СГруппаПериод контроляСтраховые запасы (вероятность наличия на складе)*Аежедневный (непрерывный)0,95 … 0,99ВСодна – две неделимесяц, квартал и более0,90 … 0,950,80 … 0,90Концепции логистикиQR, VIM, JIT, DTD,MRP (MRP II) и др.JIT, DTD, MRP и др.-Общий порядок определения номенклатурных групп таков:1.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
