Диссертация (1152448), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Основными параметрами спроса являются:интенсивность потребления товара за период;временные характеристики дискретного спроса (временные промежуткимежду моментами возникновения спроса);Интенсивность потребления товарного запаса, определяемая спросом на данный товар и характеризующая его изменение в каждую единицу времени, являетсяосновным параметром.
Интенсивность потребления может трактоваться по-разному, в частности, быть статической или динамической характеристикой.Параметрами заказа и поставок являются:размер заказа;интервал или цикл поставки;интервал отставания поставки;размер партии поставки;точка заказа.Интервал, или цикл поставки определяет период времени между двумя со-седними поставками.
Основным параметром поиска для большинства задач логистики, является интервал совместно с размером партии поставки, характеризующий интенсивность пополнения запаса.Интервал отставания (запаздывания) поставки - это период времени междумоментом поступления заказа на материальный ресурс и моментом его привоза насклад фирмы.
Иногда называется периодом выполнения заказа.Точка заказа (order point) это момент времени, в который необходимо сделатьочередной заказ, равный минимальному допустимому уровню запаса, чтобы логистическая система работала без дефицита.161.2 Стохастические модели управления запасамиСтохастические модели максимально точно воспроизводят физические процессы в реальной системе, в которой нередко возникает неопределенность, связанная с неточностью, либо неполнотой данных относительно условий реализации явлений или процессов.
Из-за воздействия неопределенных факторов, возникаетриск, который в основном оказывает большое влияние на результат. В следствииэтого, при моделировании стохастической математической модели очень важноучесть данные обстоятельства, в отличие от детерминированных моделей, в которых данные условия можно проигнорировать.Нужная модель выбирается по виду неопределенности.
Следовательно, необходимо отличать не являются случайными, их невозможно описать вероятностнымзаконом распределения, либо о них пока нет необходимого количества данных изза их новизны.Рассмотрим некоторые стохастические экономико-математические моделисистем управления запасами. В публикации рассмотрена задача оптимизации системы управления запасами с учетом временной стоимости денег, в виде задачипринятия решений в условиях неопределенности, кроме того, были представленыалгоритмы [6]. Эта модель позволяет учитывать случайные потери прибыли, обусловливаемые жалобами на качество продукции поставщиков.Благодаря развитию компьютерных технологий для решения задач оптимизации управления запасами стали широко использовать метод имитационного моделирования.
Появились публикации, использующие этот метод для исследованияи оптимизации управления запасами [24, 42].В работе представлена стохастическая модель управления запасами и соответствующая ей эффективная стратегия для торговой фирмы, основанная на периодическом мониторинге уровня запаса товаров [27].
Фактором неопределенности в17модели является потребительский спрос. Разработанная эффективная стратегия получена по критерию максимизации прибыли с учетом ограничений на уровень клиентского обслуживания.В работе исследованы взаимосвязи между торговыми предприятиями, позволяющие выявить, с помощью оценок характера спроса, объема ассортимента, контроля уровня остатков и их пополнения, системы организации реализации товара,территориальной распределенности поставщиков, условий их взаимодействия,наиболее важные задачи управления запасами [52].Влияние стратегий управления запасами на экономические показатели предприятия широко представлены в научной литературе [1, 2, 7, 9, 10, 72, 73, 96, 98].Наибольшую сложность для анализа представляют собой процессы, содержащиеслучайные или неопределенные параметры [7, 8, 9, 10, 11, 28, 97].
Учет неопределенностей является сложной задачей, требующей усилий высоко квалифицированных специалистов, что возможно является причиной того, что лишь часть крупныхкомпаний в РФ использует математическое моделирование и, в частности, стохастическое моделирование для оптимизации решений, связанных с управлением запасами. В практике подавляющего большинства компаний встречается ориентацияна подмену недетерминированных параметров их средними показателями. Примеры такого упрощенного подхода можно найти в книге, авторы которой отмечают, что «проблемы, связанные с неопределенностью времени поставки заказа иизменением значения спроса во времени, являются особенно сложными» [66, с. 23].В своей работе они приводят упрощенную модель, исходя из удовлетворения среднего спроса в течение среднего времени поставки заказа, в которой отсутствие запаса может появиться во многих циклах запаса, функционирующих в течение года.Как промежуточный альтернативный вариант между ориентацией на усредненные показатели и использование методов математического моделирования вряде научных публикаций рассматриваются и предлагаются для практического использования псевдооптимальные алгоритмы, например, в работе [93].18В реальности практически всегда имеет место быть неопределенность, связанная с неточностью информации о спросе, временными задержками поставок,порчей продукции и другими.
Учет в моделях факторов неопределенности позволяет найти наиболее эффективную стратегию управления запасами в условиях таких неопределенностей. Различные модели, учитывающие неопределенность, былиранее рассмотрены, в частности, в работах [43, 44, 45, 46, 47, 76, 81-84, 102] и вомногих других научных публикациях, однако в постановке, приведенной в даннойдиссертации, задача ранее не рассматривалась. Например, в статье [71] неопределенность спроса моделировалась на основе вариационного спектра оценок экспертов, что, исходя из предположения о равнозначности представленных экспертныхоценок, приводило автора к рассмотрению равномерного распределения в отличиеот подхода, представленного в данной статье.В работах А.С.
Кокина и В.Н.Ясенева был предложен метод постоянного заказа, который также исходил из нахождения баланса между затратами на хранениезапасов и убытками от ситуаций дефицита товарной продукции [38, с. 130-152].Однако в отличии от моделей, рассмотренных в данной диссертационной работе,убытки, возникающие вследствие дефицита запасов, рассматривались как независящие от продолжительности периода дефицита, а зависящими лишь от объема дефицита и числа периодов дефицита.В работах Г.Л.
Бродецкого рассматривался широкий спектр моделей оптимизации размеров товарных партий с учетом неопределенности спроса, себестоимости товара и цены реализации. Им, в отличии от рассматриваемых в данной работепостановок рассматривался сценарный подход к учету неопределенности [11].Методы дискретной оптимизации также использовались и в работе, в которой автор рассматривает полную группу случайных событий и конечный набор выбираемых альтернатив, далее строится матрица полезности и используется один изизвестных методов выбора эффективных решений для матричных неантагонистических игр [103].19В работе авторы рассматривают неопределенность спроса в виде стандартного винеровского процесса, с оцененными математическими ожиданиями и стандартными отклонениями объемов потребления отдельных продуктов в единицувремени [67].
При этом они исходят из предположения о нормальном законе распределения объемов ежедневных спросов.Хотелось бы также отметить работу, в которой авторы используют в качествецелевого критерия не традиционный подход минимизации издержек хранения и дефицита, а целевую установку, которую можно сформулировать, как «поддержаниеминимально необходимого уровня товарных запасов для обеспечения бездефицитных продаж» [89].Еще один отличный от традиционного критерия оптимизации рассматриваютавторы в работе [85]. В качестве целевого критерия предлагается использовать математическое ожидание прибыли компании от реализации закупленного товара.Для решения задачи оптимального формирования многономенклатурного заказанеобходимо максимизировать среднюю чистую прибыль компании. Издержки компании на формирование и поддержания запаса учитываются, но в целевой функциирассматриваются не они, а прибыль.Нельзя не отметить работы, в которых рассматривается задача управлениямногономенклатурными запасами в условиях возможной не стационарностиспроса [55, 56].
Предполагается, что нет достаточной информации для формирования законов распределения спросов на отдельные виды товаров. Однако рассматривается информация об изменении уровня спроса на отдельные товары. Авторпредлагает рассмотреть тренды изменения спроса. После этапа экспертного прогнозирования, решается детерминированная много-продуктовая задача управлениязапасами.В работе рассматривается схема решения, основывающаяся на случайномвремени задержки и случайном спросе с использованием (s, S)-стратегии [3]. Сутьданной стратегии в том, что величина запаса в конце каждого временного периодасравнивается с уровнем s и при s> y производится заказ в размере (S – y).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
