Оптимизация системы логистики в бизнесе на основе теоретикоигровой модели (1142526), страница 14

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

Текст из файла (страница 14)

Основныепроизводственные мощности, включают в себя завод из двух корпусов, сварочныецеха, корпус окраски кузовов, сборочные цеха, цех окраски пластиковых деталей,линию диагностики и др.На первом уровне расположены дистрибьюторские центры, посредствомкоторыхосуществляетсяраспределениепроизведенныхавтомобилей,подилерским центрам в соответствии с прогнозными потребностями последних.Навторомуровнерасполагаютсядилерскиецентрыкомпании,осуществляющие розничную продажу произведенных автомобилей. Стрелками нарисунке 3.1 изображают потоки продукции, циркулирующие непосредственномежду указанными уровнями.95Автомобильноепроизводство CDCДистрибьюторский центрRDC , k = 1,2Дилерский центрD, l = 1,2  5Источник: разработано автором.Рисунок 3.1 – Структура производства, транспортировки и распределенияпродукцииЭтап 3. Расчет издержек системы логистики на основе модели SC2SТеперь приступим непосредственно к моделированию издержек системы,но перед этим введем ряд ограничений, которые не будут рассматриваться врамках данной задачи.Так, не будут учитываться издержки компании по хранению излишковпродукции в ситуации пониженного спроса, также как и не будет учитыватьсядополнительная прибыль в ситуации повышенного спроса.

Рассматриваютсятолько издержки по доставке продукции. Другим ограничением является тотфакт, что мы не берем в рассмотрение несоблюдение сторонней транспортнойкомпанией ее обязательств оговариваемых при заключении договора.После определения структуры издержек по каждому из рассматриваемыхтипов системы транспортировки, рассчитаем на основе ниже представленноймодели, сумму издержек по каждому из типов.Рассматриваемая система логистики состоит из следующих элементов исхематически представлена на рисунках 3.2; 3.3; 3.4:961) Производственный завод (автомобильное производство), который являетсяцентральным распределительным центром ( CDC );2)Дистрибьюторскиецентрыкакмножестворегиональныхцентровраспределения ( RDC , k = 1,2 );3) Дилерские центры как множество центров обслуживания клиентов D , l = 1,2,5 .МодельSC2Sпозволяетрассчитатьиздержкинавсехуровняхлогистической системы, заметим, что для анализа поставленной задачииспользовалась модифицированной автором модель SC2S [100; 101].Целевая функция выглядит следующим образом:KKKLLΦ SC 2 S = ∑ ck xk d k + ∑∑ ckl xkl d kl + ∑∑ ckl xklshortage d kl +k =1 l =1k =1 l =1k =1  C ( CDc − RDC )KC ( RDC − Dealer )CshortageKL+ ∑∑ ckl xklsurpluse d kl + ∑ ( f k + vk ) ,k =1=1 l =1 kC surpluse(3.1)C RDCгде,ck – издержки по транспортировке на единицу продукции с нулевого уровнясистемы ( CDC ) на первый уровень, т.

е в один из дистрибьюторских центровRDC k . Данный показатель выражается в руб./км;xk – количество продукции перемещаемой с нулевого уровня системы ( CDC ) напервый уровень, которая необходима для удовлетворения прогнозных значенийспроса;dk– расстояние, на величину которого элементы нулевого уровня CDC(автомобильного производства) отдалены от элементов первого уровня RDCk(дистрибьюторского центра). Данный показатель выражается в км.;97ckl – издержки по транспортировке на единицу продукции с первого уровнясистемы ( RDCk ) на второй уровень, т. е в один из дилерских центров Dl . Данныйпоказатель выражается в руб./км.;xkl – количество продукции перемещаемой с первого уровня системы ( RDC k ) навторой уровень, необходимой для удовлетворения прогнозных значений спроса;d kl– расстояние, на величину которого элементы первого уровня RDCk(дистрибьюторских центров) отдалены от элементов второго уровняDl(дилерских центров).

Данный показатель выражается в км.;xklshortage - суммарное по множеству RDC количество продукции, недостающее дляkудовлетворения потребности в условиях увеличенного спроса;xklsurpluse - суммарное по множествуRDC k количество продукции, произведенной ираспределенной излишне, в условиях сниженного спроса;f k - постоянные затраты по обслуживанию RDCk . Данный показатель выражаетсяв руб.;vk - переменные затраты по обслуживанию RDCk .

Данный показатель выражаетсяв руб.;C (CDC − RDC ) – валовые издержки на транспортировку с нулевого уровня системы( CDC ) на первый уровень ( RDC );С ( RDC − Dealer )– валовые издержки на транспортировку с первого уровнясистемы ( RDC ) на второй уровень ( D ).Теперь,послетогокакбылиопределеныструктурасистемырассматриваемой задачи и представлена модель, описывающая издержки,возникающие на всех уровнях системы, можно приступать к математическойформализации задачи.983.2.2 Математическая формализация задачи выбора системытранспортировки автомобильной продукцииВ качестве математической модели для формализации рассматриваемойзадачи будем использовать модель «Игра с природой».

В модели «Игра сприродой» как уже говорилось ранее, задействованы два игрока. Сознательныйигрок, обладающий в нашем случае тремя чистыми альтернативными стратегиямиA1 , A2 , A3 , из числа которых он может выбрать наиболее выгодную, по его мнению,оптимальную в рамках определенного критерия оптимальности, Природа –условия, находясь, в которых игрок должен принимать решение, что означает, чтоданный игрок может случайным образом пребывать в одном из своих П1 , П 2 , П 3состояний, будучи при этом абсолютно безразличным к возможному исходу игры.Игрок может количественно оценить свой выигрыш aij , i, j = 1,2,3 , вситуации, когда он выбирает Ai стратегию, а природа находится в любом из своихсостояний П j .Роль игрока в игровой модели исполняет руководство компании,принимающеерешенияотносительновыбораоптимальнойсистемытранспортировки своей продукции.В качестве альтернативных стратегий игрока выступают приведенные ниже:A1 – для доставки и распределения произведенных автомобилей решеноиспользовать только автовозы собственного парка без аренды железнодорожных99платформ.

Схематическое представление данной стратегии представлено нарисунке 3.2, процесс графического изображения представлен в приложение В;Автовоз собственногопаркаИсточник: разработано автором.Рисунок 3.2 – Иллюстрация системы транспортировки по стратегии A1A2 – для доставки произведённых автомобилей в дистрибьюторские центрыиспользовать автовозы собственного парка, для распределения продукции подилерским центрам автовозы сторонней транспортной компании, без арендыжелезнодорожных платформ.

Схематическое представление данной стратегиипредставлено на рисунке 3.3 процесс графического изображения представлен вприложение В;Автовоз собственногопаркаАвтовоз стороннейтранспортнойкомпанииИсточник: разработано автором.Рисунок 3.3 – Иллюстрация системы транспортировки по стратегии A2100A3 – для доставки произведённых автомобилей в дистрибьюторские центрыиспользовать автовозы только собственного парка, для распределения подилерскимцентрампродукцииарендоватьнеобходимоеколичествожелезнодорожных платформ.

Схематическое представление данной стратегиипредставлено на рисунке 3.4 процесс графического изображения представлен вприложение В.ЖелезнодорожнаяплатформаАвтовоз собственногопаркаИсточник: разработано автором.Рисунок 3.4 – Иллюстрация системы транспортировки по стратегии A3П1K–L∑∑ xk =1 l =1KsurpluseklKKнаавтомобилименьшепрогнозируемогонаL= ∑ xk − ∑∑ xkl , где:k =1L∑∑ xk =1 l =1спросsurpluseklk =1 l =1– суммарное по множеству RDC количество произведенныхавтомобилей, оказавшееся лишним, в условиях сниженного спроса;K∑xk =1k– реальное количество автомобилей, отправленное в адрес RDCk дляудовлетворения спроса;П 2 – спрос на автомобили совпадает с прогнозируемым спросом, т.е.KLxk = ∑∑ xkl ;k =1 l =1101П3 –KLспросKLнапродукциюбольшепрогнозируемогоспросанаK∑∑ xklshortage = ∑∑ xkl − ∑ xk , гдеk =1 l =1k =1 l =1KL∑∑ xk =1 l =1shortageklk =1– суммарное по множеству RDC количество автомобилей,которое недостаёт для удовлетворения потребности в условиях увеличенногоспроса.В качестве выигрышей будем рассматривать числа aij = −cij , cij ≥ 0 , i, j = 1,2,3 ,– это величина затрат на функционирование системы транспортировкиавтомобилей при выборе компанией стратегии Ai и нахождении природы всостоянии П j .Таким образом, соответствующая матрица выигрышей формируется наосновании модифицированной модели SC2S [100, 101] и данных компании(прогноз планируемых продаж, приложение к договору об оказании транспортно экспедиторских услуг, отчет о прибылях и убытках).

При этом полученныечисловые значения выигрышей, полученные в результате вычислений нетождественны данным компании, а представляют их приближенные значения вусловных единицах с учетом относительных пропорций.Матрица выигрышей в рассматриваемой задачи приобретает конкретный вид,представленный в таблице 3.1.102Таблица 3.1 – Матрица выигрышей игрока AП1П2П3A1a11 = −1323,06a12 = −1635,35a13 = −1998,81A2a21 = −1410,31a 22 = −1398,62a23 = −1608,78A3a31 = −1726,27a32 = −1706,27a33 = −1602,03βj− 1323,06− 1398,62− 1602,03ПjAiИсточник: разработано автором.KKLKKLa11 = ∑ ck xk d k + ∑∑ ckl xkl d kl + ∑∑ ckl xklsurpluse d kl + ∑ ( f k + vk )k =1k =1 l =1k =1 l =1k =1   C ( CDc − RDC )KC ( RDC − Dealer )KL(3.2)C RDCCsurpluseKa12 = ∑ ck xk d k + ∑∑ ckl xkl d kl + ∑ ( f k + vk )k =1k =1 l =1k =1  C ( CDc − RDC )KC ( RDC − Dealer )KL(3.3)C RDCKKLa13 = ∑ ck xk d k + ∑∑ ckl xkl d kl + ∑∑ ckl xklshortage d kl + ∑ ( f k + vk )k =1k =1 l =1k =1 l =1k =1   C ( CDc − RDC )C ( RDC − Dealer )Cshortage(3.4)C RDCРасчет остальных элементов матрицы выигрышей производится поформулам (3.2), (3.3), (3.4) на основании целевой функции (3.1), но значенияпеременных изменяются в зависимости от стратегий, которые выбирает компания– игрок.Также стоит отметить, что ни одна из чистых стратегий Игрока не являетсяни доминирующей, ни доминируемой.103В последней строке матрицы A выигрышей приведены соответствующиепоказатели благоприятностей состояний Природы (2.6).Спомощьюкоторых,посредствомвычитанияизпоказателяблагоприятности природы соответствующих по второму индексу выигрышей поформуле (2.7), получим значения матрицы рисков.

Характеристики

Список файлов диссертации