Автореферат (1138739), страница 4

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

Текст из файла (страница 4)

(N  y) приводит к ошибкам приоценке влияния факторов. Помимо этого, впервые, при использовании ИМА полученызависимости для формулы Феттера (таблица 2).16Таблица 2 – Формулы для расчета влияния аргументов-факторов на результирующийпоказатель – затраты на хранение страхового запасаМодель факторных системРасчетные формулыQc  Cх  x p  T d2  d 2 T2для факторовfx Модель 1.

Обозначимx  Cх , y  x p ,1x(3x0 z1  3z0 y1  2yz )6аналогично дляz  T d2  d 2 T2 .f y , fzТогда v  xyz .Модель 2.fT  I1  I 2 Обозначим2 2Cx x p  d 000(T1  (2w  C x x p d ,   d  Т /  d.d T 1d)1 )  (T0  (d Td)0 )d T 2d T 2)1 )  T0  ()0 )   ( T1  (dd (C x1 x p1 d 1  C x0 x p0  d 0 )  T2d T 3   1 d T 3  3 (  d ) 0  (  d ) 0   d T 2d T 2 )1 )  T0  () )   T1  (d d 0 Тогда w T аналогично для d, σT ,σd4.Сформированы две модели: первая - для оценки взаимосвязи ключевогопоказателя продолжительности логистических циклов с концепцией точно-в-срок;вторая – для оценки ключевого показателя производительности на основепараметров транспортной работы, дающие возможность количественно оценитьключевыеичастные(производственные)показателиэффективноститранспортировки в цепях поставок.Современная практика использования KPI на предприятиях часто сводится ксравнению показателей текущего и предыдущего периодов, т.е.

носит эмпирическийхарактер, что не позволяет говорить о высокой точности и достоверности оценки.Очевидно, что для оценки такого параметра, как, например, время перевозки,приближенныеметодырасчетанедостаточны.Поэтомуавторомпредложеныаналитические модели, позволяющие с помощью математического аппарата оценивать17важнейшие показатели эффективности цепей поставок – производительность и время.Для расчета и оценки KPI-3 целесообразно использовать концепцию точно-в-срок(JIT). Общее время транспортировки для мультимодальной перевозки в международномсообщении может быть найдено по формуле (5):NANBNCNDEFm 1n 1T0   tr ,i   r , j  r ,k  r ,l  m n ,r 1 i 1r 1 j 1r 1 k 1r 1 l 1(5)где ti,i+1 – время движения между i-м и (i+1)-м пунктами; j – время оформлениятаможенных документов в j-м пункте (внутри страны и на пограничных переходах); k –время погрузки, разгрузки и складирования в k-м пункте; А, В, С – количество участковдвижения транспортного средства (далее – ТС), пунктов таможенного оформления ипунктов погрузки-разгрузки соответственно; l – случайная составляющая, отражающаяувеличение времени рейса для проведения ремонтно-профилактических воздействий идругих причин; m – случайная составляющая, отражающая ограничения, связанные срежимом труда и отдыха экипажа, например, водителя автомобиля; n – случайнаясоставляющая, отражающая запреты на движение ТС на маршруте (выходные дни, авариии т.д.); D, E, F – число случаев простоя ТС с учетом указанных причин, соответственно; r– индекс, отражающий определенный вид транспорта.В диссертации приведены аналитические зависимости, учитывающие разныезаконы распределения и ограничения, позволяющие проводить оценку вероятностидоставки «точно-в-срок», а также оценки выполнения транспортных операций дляунимодальныхимультимодальныхперевозоксогласноJIT:среднеевремятранспортировки; вероятность выполнения или время доставки с заданной вероятностью.В работе представлен комплексный подход к аналитической оценке показателейKPI-4, который предполагает наличие математических зависимостей и проведениерасчетов на всех уровнях модели.

На рисунке 4 предложена система уравнений длятранспортных затрат. На третьем уровне показано влияние частных показателейтранспортировки на размер транспортных затрат ( С ), на втором уровне – влияние Сттна размер общих логистических затрат ( С ), и на первом уровне – влияниепоказатель рентабельности активов (ROA).18С наROA1R С  НC п(S т  S с) ОФ  АК пр2С  С  (С  С  С )  (С  С )  С  С  Ск0тсгхсхтдшл3kygLС  kygtт Vп/ рсрРисунок 4 – Декомпозиция затрат в контексте трехуровневой модели оценкитранспортных операций (унимодальная перевозка)В диссертации на основе ИМА выведены формулы для расчета влиянияаргументов-факторов транспортной работы на размер транспортных затратСт дляунимодальной и мультимодальной перевозок. Для примера в таблице 3 представленырасчетные зависимости для мультимодальной перевозки, включающей автомобильный ижелезнодорожный транспорт.Таблица 3 – Анализ влияния частных показателей производительности на показательтранспортных затрат Cm при мультимодальной перевозкеФакторfkАналогично дляРабочие формулыf k  k ( 0  0,5   0  0,5   3f tп / рf 0 k1  f1k0)2k1k0f y fg,f L  L(1,50  1,50 )fLfVэкфакторовfVэк E11( )   0 ()VэкVэк1 Vэк 0ftп/ р  tп / р f 0tп / р1  f1tп / р 02tп / р1tп / р 0-fVжнftнк , ftж.допУсловные обозначения:ygLkgLykgykLygLkgLykgykL,z , , ,    kygL,   , z ,  ,  VжнVжнVcpVжнVэкVэкVэкVэк195.Разработан алгоритм оценки влияния показателей транспортировки наэффективность цепей поставок с учетом использования аналитических моделей,позволяющий выявить необходимые направления изменений для обеспечениятребуемого уровня эффективности логистической системы.Как показал анализ, в большинстве литературных источников предлагаютсяметодики оценки, основанные на средних значениях (например, средняя скорость намаршруте, среднее расстояние перевозки и т.д.).

Поэтому, по мнению автора,целесообразно сфокусироваться на формировании индивидуализированной системыпоказателей оценки транспортировки для конкретного предприятия. Объединениепроведенныхисследованийпозволилосформироватьалгоритмоценкивлиянияпоказателей транспортировки на эффективность цепей поставок с учетом использованияразработанных аналитических моделей (рисунок 5).

На основе разработанного алгоритмаоценки влияния KPI транспортировки в диссертации приведены примеры расчетов оценкиэффективности для различных вариантов конфигурации цепей поставок, основанных нареальных данных. Поскольку алгоритм позволяет охватить достаточно большоеколичество вариантов, рассмотрим некоторые из них.Вариант 1. Производится поставка одного вида товара из Москвы в г. Ковров,транспортировкаосуществляетсяжелезнодорожнымвидомтранспорта.Изменимпоказатель «время погрузки/разгрузки» (план 1,8; факт 0,9) и оценим с помощьюразработанной комплексной модели степень влияния показателя на размер транспортныхзатрат, общих логистических затрат и рентабельности бизнеса.

В результате проведенныхрасчетов выявлено, что снижение показателя «время-погрузки/разгрузки» в два разавызвало существенное уменьшение транспортных затрат (306 у.е.) на третьем уровнепредложенной модели; на втором уровне также наблюдается уменьшение общихлогистических затрат (115,2 у.е.); в результате указанных изменений получено хоть инезначительное, но повышение рентабельности на первом уровне модели (с 0,7 до 0,7214%).Вариант 2. Рассмотрим пример одновременного изменения трех показателейпоставки варианта 1: «средней скорости Vcp » (увеличим на 5 км/ч), «коэффициентаиспользования пробега y» (увеличим до 0,89) и «тарифа g» (уменьшим на 45 у.е.).Результаты расчетов представлены в таблице 4.20Начало1.

Выбор объекта оценки эффективностиФункционирующаяцепь поставокРеинжиниринг функционирующейцепи поставок2.1. Формирование информационносправочнойбазы:сборстатистических данных «план-факт»Проектируемаяцепь поставок2.2. Формирование информационносправочной базы: прогноз, аналоги ипрототипы, «план-план»3.

Выбор аналитических моделей для проведения расчетовМодель Дюпона и еемодификацииROA (Return ofМодельTLC,синтез моделейМоделилогистическихфункций и операций4. Расчет оценок влияния факторовНЕТ5. Проверка корректности проведениярасчетов оценки KPIДА6. Анализ результатов и принятие управленческих решений6.1. Применение организационных, управленческих икадровых решений, направленных на повышение KPIлогистической деятельности6.2.

Принятие решения обориентации на лидера вотрасли (бенчмаркинг)7. Планирование и реализация мероприятий, направленных на повышениеэффективности показателей транспортировки в цепи поставокКонецРисунок 5 – Алгоритм оценки влияния показателей транспортировки на эффективностьцепей поставок21Таблица 4 – Результаты оценки влияния показателей «средняя скорость», «коэффициентиспользования пробега» и «тариф» при унимодальной перевозке1 уровень, ROA,%ΔИМА0,70,762 уровень, величина 3 уровень,величина Ст ,у.еС∑, у.е.ΔИМАΔИМА0,061411810,1810445,85 -1400,0276325855,31-1767,85Vcp202520252025Изменяемыйфакторyg0,80,890,80,890,80,89300255300255300255планфактпланфактпланфакт*Примечание: на 3 уровне величина Ст изменилась на (-1767,85) у.е. за счет суммызначений факторов: коэффициента использования пробега (725,35), средней скорости(-1403,75) и тарифа (-1089,45).Оптимизация трех показателей транспортировки позволила существеннымобразом снизить транспортные затраты на 25%, уменьшить общие логистические затратына 12% и повысить коэффициент ROA на 0,06%, что в денежном эквиваленте далоэкономию транспортных затрат в размере 1767 у.е., и позволило сократить величину TLCна 1400 у.е.Вариант 3.

Характеристики

Список файлов диссертации