Диссертация (1144614), страница 7
Текст из файла (страница 7)
Следует пояснить, чтоизменениеметодовпланированияпредполагаетпереходкприменениюспециального математического аппарата при согласовании стратегий маркетингаи логистики и определении оптимального уровня ЛС торгового предприятия.1.3. Обзор моделей и методов оптимизации логистического сервисаМодели оптимизации.
Под оптимальным уровнем ЛС, в соответствии страктовкой, приведенной в рассмотренной выше работе Н.С. Бурмистровой [9],следует понимать такой уровень сервиса, который обеспечивает торговомупредприятию максимальную прибыль, определяемую как разность выручки отреализации продукта и общих логистических затрат. В вопросе максимизацииприбыли, согласно Дж. Шапиро [57], применение решений, связанных суправлением спросом и управлением цепями поставок, имеет первостепенноезначение.
Ученый поясняет, что описательные модели, применяемые вмаркетинге и логистике, должны быть встроены в оптимизационные модели,отражающие связь решений в указанных областях деятельности [57]. Очевидно,задача определения оптимального уровня ЛС может быть представлена в видеоптимизационной модели. Однако с целью учета накопленного опыта следуетподробно рассмотреть модели, разработанные к настоящему моменту.33В рассмотренных ранее монографиях [2; 38; 53] приводятся широкоизвестные модели принятия решений, связанных с транспортировкой иуправлением запасами, а также с определением мест размещения складскихмощностей. Множество исследований, таких, например, как [11; 70; 81; 96; 119;122] было направлено на развитие этих моделей. При том, что транспортныемодели и модели оптимизации запасов достигают целей своей реализации, ихприменение может привести к оптимизации частных показателей какой-либоподсистемы логистической системы, что не способствует достижению общейоптимальности функционирования логистической системы.
Данного недостаткалишены интегрированные модели оптимизации, целью которых являетсяоптимизация функционирования нескольких подсистем логистической системы.В рамках диссертационного исследования А.А. Бочкарев разрабатываетинтегрированныемоделидлярешенияпроизводственно-транспортно-складскойзадачтранспортно-складской[6].Модельиоптимизациипроизводства (выпуска продукции) и транспортировки предлагают О. Кайа, Д.Кубали и Л.
Ормеки [104]. Е. Кутаноглу и Д. Лохия предлагают модельминимизации затрат на поддержание запасов и транспортировку [105]. К.Х. Жао,Ш. Чен и К.К. Занг добавляют к упомянутым затратам издержки выполнениязаказа [143]. Расширенная модель оптимизации общих затрат, включающихзатраты на поддержание и пополнение запасов и транспортные затраты,сформулирована в работе Б.К. Ли, К.Х. Кана и Ё.Х. Ли [109]. Модель принятиярешенийотносительноколичестваирасположенияпоставщиковираспределительных центров, назначения каждого распределительного центраритейлерам, контроля запасов с целью минимизации суммы затрат на наладку,транспортировку и на наличный и страховой запасы разработана С.
Парком, Т.-Е.Ли и Ч.С. Сунгом [121]. Модель, представленная Е. Понсе-Куэто и М.М. Муэлас,примечательна тем, что учитывает логистические затраты связанные как спрямым, так и с обратным материальным потоком [123]. Рассмотренные моделипозволяютвопределеннойстепениизбежатьсубоптимизациизначенийпоказателей логистической системы. Вместе с тем их существенным недостатком34является отсутствие учитываемых показателей ЛС или недостаточный акцент наних. Однако существует модели, включающие в себя такие показатели в качествеосновных элементов.Примером модели, учитывающей уровень обслуживания в показателестрахового запаса, является модель, разработанная Е.
Гебеннини, Р. Гамберини иР. Манцини [92]. Схожие представления об уровне запасов как об основномпоказателе уровня обслуживания можно заметить в работе П.А. Миранда и Р.А.Гарридо [114]. Многоцелевая модель, предложенная Д. Ивановым, А. Павловым иБ. Соколовым, учитывает помимо уровня запасов такие показатели, какколичество доставленных и подлежащих возврату товаров [101]. Двухцелеваямодель оптимизации логистических затрат и уровня сервиса сформулирована вработе Р.З. Фарахани и М. Элахипана [90]. Первая целевая функцияминимизирует сумму издержек заказа, затрат на транспортировку и содержаниезапасов; вторая (функция сервиса) – минимизирует количество недоставленныхтоваров и излишков [90].
В модели оптимизации, предложенной Л.А. МонкайоМартинесом и Д.З. Жангом, содержащей также две целевые функции, функциясервиса минимизирует время доставки [117]. Модель, представленная в работеО.Х. Ибарра-Рохаса, Р. Гиесена и Я. Риос-Солиса, обеспечивает одновременномаксимизацию перевезенных пассажиров и минимизацию затрат на используемыйтранспорт [98]. Признавая уровень обслуживания потребителей одним из главныхфакторов, влияющих на эффективность цепей поставок, А.
Хафезалкотоб и К.Халили-Дамхани разрабатывают многоцелевую модель оптимизации затрат исервиса [97]. Функция затрат состоит из нескольких частей и учитывает спектрзатрат, связанных с закупкой сырья, производством и распределением товара.Функция сервиса состоит из двух частей, где первая учитывает отклонениявремени доставки от назначенной даты, а вторая – количество невыполненныхзаказов [97]. Ввиду того, что оптимизационные модели обладают различнымиматематическими свойствами, поиск решения осуществляется с применениемразличных методов, обладающих своими сильными и слабыми сторонами.35Методы оптимизации. Поиск оптимального решения по несколькимкритериямоптимальностиодновременноосуществляетсяметодоммногокритериальной оптимизации [7; 27; 103].
Недостатком данного методаявляется субъективный характер весовых коэффициентов, применяемых впроцессе свертки критериев, часто устанавливаемых методом экспертных оценок.Кроме того, Г.Л. Бродецкий и Т.В. Левина доказали, что известные к настоящемумоменту методы нахождения решений задач многокритериальной оптимизациимогут приводить к решению отличному от предпочтительного для лица,принимающего решения (ЛПР), несмотря на учет субъективных коэффициентовважности, обозначенных ЛПР [8].В статье А.А. Бочкарева [4] предлагается классификация экономикоматематических моделей, применяемых в логистике и УЦП. Примечательно, чтона одном из уровней иерархии детерминированные оптимизационные моделиделятся на линейные, нелинейные и многокритериальные.
Линейные, в своюочередь, делятся на статические и динамические модели с различнымипеременными (непрерывными, целочисленными, булевыми и смешанного типа)[4]. Автор также отмечает, что большинство встречающихся на практике задачоптимизации цепей поставок относятся к классам линейного, целочисленного,булева или смешанного программирования [4, с.
30]. Эффективными алгоритмамирешениязадачлинейногопрограммирования(ЛП)ицелочисленногопрограммирования (ЦП) являются симплекс-метод и метод ветвей и границсоответственно [5; 15; 60]. Динамические (многопериодные) модели также нашлиприменение в решении задач оптимизации материальных потоков [29; 44]. Задачидинамическогосоотношений,программированиясоответствующихрешаютсяосновномуспомощьюрекуррентныхфункциональномууравнениюБеллмана [3; 55].М.Р. Бартолачи с соавторами [120] систематизируют информацию оразрабатываемых моделях и применяемых методах и средствах решенияоптимизационных задач в логистике с выделением уровней принятия решений.Определение оптимального уровня ЛС относится к задачам тактического36планирования [57; 120].
Приводятся примеры сочетания моделей линейногопрограммирования, а также смешанного-целочисленного программирования(СЦП) и имитационных моделей для решения задач тактического уровняуправления. Среди методов поиска решений выделяются метод ветвей и границ, атакже эвристические методы [120]. Подробно отмеченные модели и методырассматриваются в работе Дж. Джеунса [93].Необходимоотметитьтакжеразрабатываемыенелинейныемодели,направленные на поиск оптимального соотношения затрат и ЛС [63; 112; 117;126]. Нелинейные модели способны точнее отразить взаимосвязи реальнойсистемы, но вместе с тем процедуры поиска решения задач нелинейнойоптимизации значительно сложнее применяемых при решении задач линейнойоптимизации[61].Крометого,глобально-оптимальноерешениезадачинелинейной оптимизации не всегда может быть найдено [60].
Среди методоврешения подобных задач можно выделить метод множителей Лагранжа и методкусочно-линейной аппроксимации [16], примененные в работах [65; 121], а такжеэвристические методы, нашедшие применение в работах [114; 115; 137; 141].На основе результатов проведенного обзора математических моделей иметодов, применяемых для определения оптимального уровня ЛС, можно сделатьзаключение, что перспективными являются модели, относящиеся к классамсмешанно-целочисленного,целочисленногоибулевалинейногопрограммирования, а также динамического программирования, ввиду наличияэффективных методов и средств нахождения глобально-оптимальных решений.Порезультатамисследования,приведеннымвпервойглаведиссертационной работы, сделаны следующие выводы и обобщения.Несмотря на очевидное наличие взаимосвязи между маркетингом илогистикой, качество их взаимодействия далеко от идеала, а выделение логистикив самостоятельную область деятельности обострило необходимость тесноговзаимодействия этих областей деятельности.
Взаимозависимость маркетинга илогистики проявляется при поиске баланса между уровнем предоставляемоготорговым предприятием ЛС и общими логистическими затратами, связанными с37его поддержанием. Требуемый уровень ЛС устанавливается маркетингом, ареализуетсялогистическойсистемойпредприятия,врезультатечегоформируются общие логистические затраты, оказывающие влияние на прибыльторговогопредприятия. Сформулированные«затраты/сервис»носятконцептуальныйметоды определения балансахарактеринегарантируютоптимальности баланса. Определение оптимального уровня ЛС возможно путемразработки соответствующей модели и применения эффективных методовоптимизации.При разработке модели необходимо принять во внимание ряд факторов,способствующихматематическойпоследующеймодели.успешнойВажноучесть,практическойчтообщаяреализацииоптимальностьфункционирования логистической системы торгового предприятия может бытьдостигнутаприусловииидентификациипроцессов,выполняемыхвлогистической системе, на основе применения референтной модели процессов иразработки их модели.
Определение процессов открывает возможность переходаот показателей функциональных подразделений торгового предприятия кпоказателям процессов и учета их значений в оптимизационной модели.Разработка модели процессов делает возможным построение процессноориентированнойорганизационнойструктурыторговогопредприятия,способствующей реализации оптимального решения, найденного с помощьюоптимизационной модели.Проведенный анализ разработанных моделей показал, что, несмотря надостаточное количество моделей, учитывающих сервисную составляющую,возможности их практического применения ограничены. Во многих случаяхуровеньсервисаассоциируетсясуровнемзапасов,установленнымнапредприятии, реже со временем выполнения заказа, иногда отождествляется суровнем идеального заказа.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
