Диссертация (1152448), страница 16
Текст из файла (страница 16)
Расчеты представлены в таблице 4.12.169Таблица 4.12 - Расчет времени завоза новой товарной партии в зависимости отпараметров p и z.51015202530354045501020304050607080901009,5510,1910,5010,6910,8210,9211,0011,0611,1211,168,799,559,9410,1910,3710,5010,6110,6910,7610,828,339,129,559,8310,0410,1910,3110,4210,5010,578,008,799,259,559,779,9410,0810,1910,2910,377,748,549,009,329,559,739,8810,0010,1010,197,528,338,799,129,369,559,709,839,9410,047,338,158,628,949,199,399,559,689,809,907,168,008,468,799,059,259,419,559,679,777,017,878,338,668,919,129,299,439,559,666,877,748,218,548,799,009,179,329,449,55* Источник: составлено автором на основе расчетов в программе MatlabНа рисунке 4.12, полученном с помощью функции num6() на языке MATLAB(Приложение У), представлено изменение времени завоза новой товарной партии взависимости от параметров и . Чем меньше ожидаемая цена на товар и чембольше цена за хранение, тем и позже следует назначить момент поставки.Рисунок 4.12 - Изменение времени завоза в зависимости от параметров и Источник: составлено автором на основе расчетов в программе Matlab170Таким образом, можно сделать вывод, что разработанные в главе 1 модельоптимизации момента поставки с учетом неопределенности времени поставки, является актуальной.
Из полученной формулы (4.2) и из рисунков 4.7-4.12 видно, чтозависимость оптимального момента поставки от таких параметров, как прогнозируемое время обнуления запаса товара на складе, цены удельных складских издержек единичного объема товара и удельной прибыли от реализации товара не является линейной, а значит, не могла быть получена без проведения исследования отраженного во второй главе данной диссертации.171ЗАКЛЮЧЕНИЕИспользование математического моделирования в системах управления запасами позволяет повысить уровень эффективности компании, но на сегодняшнийдень в России лишь некоторые крупные компании используют в практической деятельности оптимизационными методы и применят стохастическое моделированиев условиях неопределенности спроса и времени поставки при принятии управленческих операционных решений.В ходе диссертационного исследования, проанализировав существующие методы моделирования систем управления запасами, было выявлено, что у большинства рассматриваемых моделей поиск решения проводился не аналитическими, ачисленными методами и почти во всех исследованиях случайные характеристикимоделей представлены равномерным или нормальным законами распределения,что часто не адекватно отражает реальную ситуацию.
В диссертации рассмотреныактуальные постановки задач стохастического моделирования для минимизациииздержек в системах управления запасами, учитывающие основные источники неопределенности в этой сфере, а именно, неопределенность спроса и неопределенность времени поставки.Разработана модель, основанная на минимизации рисков дополнительных издержек хранения излишков продукции на складе и дефицита продукции, позволяетнайти оптимальный момент поставки с учетом неопределенности спроса. В предположении, что неопределенность спроса определяется некоторой случайной величиной, распределенной по треугольному закону распределения, оптимизационнаязадача, лежащая в основе данной модели, имеет аналитическое решение, котороеполучена автором и представлено в данной работе.Разработана модель, так же, как и первая, основана на минимизации рисковдополнительных издержек хранения излишков продукции на складе и дефицита172продукции, позволяет найти оптимальный момент поставки с учетом неопределенности времени поставки.
Как и в первой модели, при предположении, что случайная величина отклонений во времени поставки распределена по треугольному закону, оптимизационная задача была решена автором аналитически.В главе 2 представлены также модели оптимизации времени назначения поставки, которые ориентированы на учет рисков выплат неустоек в виде штрафовили пеня за нарушение договорных обязательств поставок.
Следует отметить актуальность представленных моделей в связи с имеющей место тенденцией ужесточения договорных условий при работе с торговыми сетями. Представлены аналитические решения оптимизационных задач определения моментов назначения поставки в предположении о треугольном распределении случайных отклонений фактического времени поставки от договорного.В диссертации автором разработана модель, основанная на минимизациирисков дополнительных издержек хранения излишков продукции на складе и дефицита продукции, которая позволяет найти оптимальный объем поставки с учетом неопределенности спроса, исходя из критерия минимума возникающих дополнительных издержек хранения и дефицита.
Автором получено аналитическое решение данной оптимизационной задачи в предположении треугольного распределения отклонений фактического спроса от прогнозируемого.В третьей главе диссертационного исследования автор представил модельминимизации рисков дополнительных издержек хранения излишков продукции наскладе и дефицита продукции, которая позволяет найти оптимальный объем поставки с учетом неопределенности времени поставки.
Как и в предыдущих моделяхавтором получено аналитическое решение оптимизационной задачи определенияобъема заказа в предположении о треугольном распределении случайных величинотклонений в сроках поставки.В третьей главе диссертации представлены, разработанные автором модели,учитывающие риски потери клиентов в результате неудовлетворенности спроса,173как для товаров с длительными сроками хранения, так и для товаров с ограниченными сроками хранения. Представлено аналитическое решение оптимизационныхзадач для случая треугольных распределений.Использование треугольных законов распределения является общепризнанной практикой, что, как обосновано в диссертационном исследовании, позволяетвоспользоваться результатами оптимизационного моделирования и при отсутствиистатистических данных, а для определения параметров распределения использовать, например, оценки экспертов.Разработанные в диссертации системы оптимизационных моделей могутбыть полезны для построения научно обоснованной бизнес-стратегии управлениятоварными 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 оптимизации параметров системы управления запасами, тем самым увеличить прибыль торговых и производственных компаний, чтов свою очередь ведет к повышению их конкурентоспособности.В качестве дальнейших научных исследований в этом направлении планируется рассмотрение модели, основанную на минимизации рисков дополнительныхиздержек хранения излишков продукции на складе и дефицита продукции, позволяющую найти оптимальный момент поставки или оптимальный объем поставки сучетом одновременной неопределенности спроса и времени поставки, где неопределенность спроса и времени поставки определяются некоторыми случайными величинами, распределенными как по треугольному закону распределения, так и сучетом иных практически важных законов распределения.174СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1.Аникин, Б.
А. Коммерческая логистика / Б. А. Аникин, А. П. Тяпухин.– М. : Проспект, 2012. – 432 с.2.Аникин, Б. А. Логистика: учебное пособие / Б. А. Аникин. – М. : ИН-ФРА-М, 1999. – 327 с.3.Антипенко, В. С. Задачи управления запасами со случайным спросом ислучайным временем задержки / В. С. Антипенко, Г. Б. Кац // Автоматика и телемеханика. – 1974. – № 7. – С.
178–182.4.Бауэрсокс, Д. Дж. Логистика. Интегрированная цепь поставок / Д. Дж.Бауэрсокс, Д. Дж. Клосс – М. : ЗАО «ОЛИМП-БИЗНЕС», 2005. – 640 с.5.Беседина, В. Н. Основы логистики в торговле: учебное пособие /В. Н. Беседина, A. A. Демченко. – М. : Экономистъ, 2005. – 157 с.6.Бродецкая, Н. Г. Оптимизация системы управления запасами в усло-виях неопределенности с учетом временной стоимости денег / Н. Г. Бродецкая,Г. Л. Бродецкий // Логистика сегодня.
– 2008. – № 1 (25). – С. 32-48.7.Бродецкий, Г. Л. Методы стохастической оптимизации Математиче-ские модели управления запасами: учеб. пособие / Бродецкий Г. Л. – М. : РЭА, 2004.– 324 с.8.Бродецкий, Г.Л. Управление запасами: учебное пособие / Г.Л. Бродец-кий – М. : Эксмо, 2007. – 400 с.9.Бродецкий, Г. Л. Системный анализ в логистике. Выбор в условиях не-определенности / Г.Л. Бродецкий. – М. : Академия, 2010.
– 336 с.10.Бродецкий, Г. Л. Экономико-математические методы и модели в логи-стике. Процедуры оптимизации / Г. Л. Бродецкий, Д. А. Гусев. – М. : Академия,2012. – 288 с.17511.Бродецкий, Г. Л. Модификация экономичного размера заказа приуправлении запасами для предприятий мясоперерабатывающей отрасли / Г. Л. Бродецкий, Е. В. Токарева. // Логистика и управление цепями поставок. – 2008. – № 3.– С 49-61.12.Букан, Дж.
Научное управление запасами / Пер. с англ. Дж. Букан, Э.Кенигсберг. – М. : Наука, 1967. – 424 с.13.Бухвалова, В. В. Определение оптимальных объемов производства вусловиях информационной неопределенности спроса / В. В. Бухвалова, А. В. Петрусевич // Экономика и математические методы. – 2011.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
