Автореферат (1152447), страница 5
Текст из файла (страница 5)
В этом случае оптимальное решение по целевой функции∗∗∗и переменной Q выражаются как min3.1 = () и min 3.1 = ( − 0 − )соответственно.3.2) > 0, 1 < < 2 ≤ . В этом случае оптимальное решение по∗целевой функции и переменной Q выражаются как min3.2 = (2 ) и∗∗min3.2 = ( − 0 − 2 ) соответственно.3.3) > 0, 1 < < с ≤ 2 . В этом случае оптимальное решение по∗целевой функции и переменной Q выражаются какmin3.3 = () и∗∗min 3.3 = ( − 0 − ) соответственно.Таким образом, решение оптимизационной задачи (13) для случая 3∗∗∗будет определяться одним из значений min3.1 , min 3.2 или min 3.3 , в зави∗симости от соотношения параметров, обозначим это решение как min3.Оптимальный объем заказа будет определяться соответствующим значе∗∗∗∗нием min3.1 , min 3.2 или min 3.3 , обозначим его как min 3 .4) Для диапазона переменной Q, определенного неравенством ≥( ∗ − 0 − ) , соответствующим условиями ≥ ∗ , или 0 + + ≥ ∗ ,целевая функция (13) принимает следующий вид:() = ∗ ((0 + −1 ∗ ) + ( − )), а оптимальное решение по целевой функции и перемен31433∗∗∗∗ной Q выражаются как min4 = ( − ) и 4 = ( − 0 − )соответственно.Итоговое решение оптимизационной задачи (13) определяется, какминимум из решения задачи (13) на 4 рассмотренных диапазонах (случаи∗∗∗∗1-4): min F(Q) =min{min1 , min 2 ,min 3 ,min 4 }, а значение оптимальногоQобъема поставки определяется соответствующим элементом множества∗∗∗∗{min1 , min 2 , min 3 , min 4 }.В диссертации проведен анализ чувствительности оптимального момента назначения поставки к входным параметрам стохастических моделей (5) и (7), основанный на их аналитических решениях, полученных дляслучая треугольных распределений.
Расчеты проведены с использованиемтестовых данных c использованием языка MATLAB.22В таблице 1 и на рисунке 2 приведены результаты расчета оптимального момента поставки в зависимости от параметра p - суточной стоимостихранения единицы продукции. В данном примере время окончания товара = 10 дней, прибыль от продажи единицы продукции = 10 усл.ед., аслучайная величина ∆ распределена по треугольному закону распределения с параметрами = −2, = 7, = 2.-2,00-2,00-2,00-2,00-2,00-2,00-2,00-2,00-2,00-2,00Таблица 1.
Расчет оптимального момента поставки в зависимости от параметра p.∗2,007,005,0010,0010,008,768,109,552,007,0010,0010,0010,0012,089,3810,192,007,0015,0010,0010,0015,1410,0010,502,007,0020,0010,0010,0018,1410,3810,692,007,0025,0010,0010,0021,1010,6510,822,007,0030,0010,0010,0024,0510,8410,922,007,0035,0010,0010,0026,9911,0011,002,007,0040,0010,0010,0029,9311,1311,062,007,0045,0010,0010,0032,8611,2311,122,007,0050,0010,0010,0035,7911,3211,16Рисунок 2. Смещение момента поставки в зависимости от параметра .В таблице 2 и на рисунке 3 приведены результаты расчета оптимального момента поставки в зависимости от параметров p - суточной стоимости хранения единицы продукции и z - прибыли от продажи единицы продукции. В данном примере ожидаемое время окончания товара = 10дней, а случайная величина ∆ распределена по треугольному закону распределения с параметрами = −2, = 7, = 2.23Таблица 2.
Расчет оптимального момента поставки в зависимости от параметров p и z.51015202530354045501020304050607080901009,5510,1910,5010,6910,8210,9211,0011,0611,1211,168,799,559,9410,1910,3710,5010,6110,6910,7610,828,339,129,559,8310,0410,1910,3110,4210,5010,578,008,799,259,559,779,9410,0810,1910,2910,377,748,549,009,329,559,739,8810,0010,1010,197,528,338,799,129,369,559,709,839,9410,047,338,158,628,949,199,399,559,689,809,907,168,008,468,799,059,259,419,559,679,777,017,878,338,668,919,129,299,439,559,666,877,748,218,548,799,009,179,329,449,55На рисунке 3, полученном с помощью функции num6() на языкеMATLAB, схематично показано смещение момента поставки в зависимости от параметров и .Рисунок 3. Смещение момента поставки в зависимости от параметров и .6.
С использованием разработанных моделей оптимизации момента и объема поставок для автотранспортных и железнодорожныходнономенклатурных поставок получены решения задач оптимального управления запасами, свидетельствующие о возможном снижениииздержек на 5-7%.Модели минимизации дополнительных издержек, включая издержкивыплаты неустоек, проходили апробацию в компании ООО «Сахар-Пром»в течение 2018-2019 гг.
в части разработок графиков поставок сахара автомобильным и железнодорожным транспортом. В качестве издержек рас24сматривались дополнительные издержки хранения, издержек дефицита,возникающие из-за случайных отклонений фактического спроса от прогнозируемого и фактического времени поставки от назначенного, а также выплаты неустоек в связи нарушением договорных обязательств при работе срозничными торговыми сетями. Эти показатели оказывают существенноевлияние на расчет себестоимости и недополучение прибыли. Результатомвнедрения этих оптимизационных моделей стало сокращение суммарныхдополнительных издержек (хранения, дефицита, выплаты неустоек) всреднем на 5-7%, что отражено в акте о внедрении.III.
ЗАКЛЮЧЕНИЕВ заключении диссертации приведены основные результаты работы,обсуждена ее практическая значимость.В частности отмечено, что повышение эффективности управлениязапасами в условиях неопределенности спроса и времени поставки можетбыть достигнуто на основе учета дополнительных издержек , обусловленных сверхнормативным хранением, дефицитом, выплатами штрафов и пени, потерями продукции ограниченного срока хранения, риском потериклиентов и т.д., которые носят стохастический характер и существенновлияют на прибыль компании, с уточненными критериями на минимум издержек управления запасами и максимум прибыли.
Автором обоснованацелесообразность применения треугольного закона распределения дляописания рассматриваемых стохастических параметров и на их основе получены аналитических решения оптимизационных задач определения объемов и сроков поставок.Разработанные в диссертации оптимизационные модели могут бытьполезны для построения научно обоснованной бизнес-стратегии управления товарными запасами торгового или производственного предприятия.Они могут составлять основу информационных систем поддержки принятия решений управления запасами.
Практическое использование разработанных моделей позволит снизить общие издержки за счет оптимизациипараметров системы управления запасами, тем самым увеличить прибыльторговых и производственных компаний, что в свою очередь ведет к повышению их конкурентоспособности.25СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕДИССЕРТАЦИИСтатьи, опубликованные в рецензируемых научных изданиях:1.Maslov, S.E. Model of optimizing the delivery moment taking intoaccount the uncertainty of demand / S.E. Maslov, O.A.
Kosorukov, Journal ofSocial Sciences Research. – 2018. – Issue 3. – P. 135-143.2.Маслов, С. Е. Модель определения времени поставки с учетомнеопределенности спроса / С. Е. Маслов, О. А. Косоруков // Логистика иуправление цепями поставок. – 2018. – № 4 (87). – С. 45-52.3.Маслов, С.
Е. Расчет оптимального момента поставки с учетомнеопределенности спроса / С. Е. Маслов // Логистика и управление цепямипоставок. – 2018. – № 5 (88). – С. 82-90.4.Маслов, С. Е. Модель оптимизации объема поставки с учетомнеопределенности спроса / С. Е. Маслов, О. А. Косоруков // Финансоваяэкономика. – 2019. – № 1. – С. 191-197.5.Маслов, С. Е. Модель оптимизации объема поставки с учетомнеопределенности времени поставки / С. Е. Маслов // Финансоваяэкономика. – 2019. – № 1. – С. 507-512.6.Маслов, С.
Е. Оптимизация момента поставки в условияхнеопределенности / С. Е. Маслов // Финансовая экономика. – 2019. – № 2. –С. 191-197.7.Маслов, С. Е. Модели оптимизации времени и объема поставкив условиях неопределенности с учетом рисков неустоек и потери клиентов/ С. Е.
Маслов, О.А. Косоруков // Финансовая экономика. – 2019. – № 3. –С. 473-479.Статьи, опубликованные в прочих научных изданиях:8.Маслов, С. Е. Стохастическая модель оптимального выбораобъема поставки / С. Е. Маслов // Актуальные вопросы экономическихнаук и современного менеджмента: сб. ст. по матер. XVII-XVIII междунар.науч.-практ. конф. – Новосибирск : СибАК. – 2019. – № 1(12).
– С. 32-42.9.Маслов, С. Е. Оптимизация объема закупки с учетом смещениявремени поставки. / С. Е. Маслов // Научный диалог: Экономика именеджмент: сб. ст. по матер. XIX междунар. науч.-практ. конф. – СПб. : –2019. – С. 26-33.IV.26.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
