Алгоритм оптимизации торгово-закупочной деятельности топливного интегратора в детерминированном случае
Опубликовано №2 (85) апрель 2018 г.
АВТОРЫ:
РУБРИКА Оптимизация и экономико-математическое моделирование Снабжение
Аннотация
В результате совершенствования рыночных отношений, развития биржевой торговли нефтью и нефтепродуктами на внутреннем рынке открываются конкурентные возможности для участников рынка, независимых от вертикально интегрированных нефтяных компаний. В настоящей статье рассматривается один из таких участников – компания-брокер, осуществляющая покупку и продажу товаров на сырьевых рынках России. Очевидно, что для удержания и расширения доли рынка, построения эффективных цепей поставок таким компаниям необходимы оптимизационные модели бизнес-процессов. В работе исследуется задача поиска оптимального алгоритма осуществления торгово-закупочной деятельности компанией-брокером, которая осуществляет посреднические услуги, связывающие производителей и потребителей нефтепродуктов по всей территории России.
Предлагаемый алгоритм основан на анализе траекторий цен и выборе моментов покупки и продажи топлива. Приводятся математические обоснования предлагаемых шагов алгоритма. На начальном этапе рассматривается простейшая задача. Обрисовываются возможности ее усложнения и развития для построения оптимальных цепей поставок
Ключевые слова:
Многономенклатурная оптимизация параметров стратегии поставок при возможности выбора транспортных средств с учетом их грузовместимости
Опубликовано №5 (82) октябрь 2017 г.
АВТОРЫ: ГЕРАМИ В. Д., КОЛИК А. В., ШИДЛОВСКИЙ И.Г.
РУБРИКА Оптимизация и экономико-математическое моделирование Управление запасами
Аннотация
Предложен новый усовершенствованный алгоритм для оптимизации параметров стратегии многономенклатурных поставок с учетом особенностей транспортного обеспечения для EOQ-моделей. Он впервые позволит при оптимизации решений принимать во внимание следующий ряд атрибутов моделируемой цепи поставок: 1) параметр грузоподъемности и / или грузовместимости используемых транспортных средств; 2) возможность выбора их типов при поставках партий товара; 3) формат оплаты издержек хранения (аренда или оплата только занятых мест на складе); 4) целесообразность поставок несколькими транспортными средствами, если предлагаются скидки на стоимость таких поставок; 5) фактор временной ценности денег, причем с учетом эффективности денежных потоков самой цепи поставок; 6) оценку ожидаемого показателя рентабельности оборотного капитала моделируемой цепи поставок; 7) специфику такого показателя рентабельности с учетом степени использования грузоподъемности / грузовместимости используемых транспортных средств при поставках. Указанный алгоритм разработан применительно к специальным EOQ–моделям. А именно, он соотносится с интересным и важным для бизнеса классом моделей, в формате которых прибыль может быть получена на каждом интервале повторного заказа. Речь идет о моделях, в которых выручка на интервале повторного заказа может быть использована как для покрытия части затрат на таком интервале, так и для оплаты очередной поставки. Поэтому, в формате алгоритма будут учтены необходимые и достаточные условия, выполнение которых позволяет обеспечить возможность указанных выплат из выручки при работе цепи поставок.
Ключевые слова:
Методология определения контрагентов для горизонтальной кооперации
Опубликовано №6 (53) декабрь 2012 г.
АВТОРЫ: Бродецкий Г.Л., Сабаткоев Т.Р.
РУБРИКА Снабжение Обзоры и аналитика Оптимизация и экономико-математическое моделирование Логистическая интеграция и координация
Аннотация
Представлен методологический подход к определению контрагентов для осуществления горизонтальной кооперации в снабженческой логистике. В контексте современной логистики, на фоне развивающейся глобализации, возросшей конкуренции, завышенных ожиданий клиентов, большой доле транспортных затрат в себестоимости продукции и вступления России в ВТО, данная тема имеет высокую актуальность. Цель данной статьи разработать единый методологический подход к определению функций и контрагентов для применения горизонтальной кооперации для повышения эффективности компании на примере снабженческой логистики.
Ключевые слова
Современные проблемы управления эффективным функционированием логистических систем на основе концепции наращивания потенциала
Опубликовано № 1 (66) февраль 2015 года
АВТОРЫ: Рахманина И.А.
РУБРИКА Оптимизация и экономико-математическое моделирование, Неопределенность и риски в цепях поставок
Аннотация
На фоне существующих тенденций роста степени неопределенности и риска в процессе функционирования логистических систем, управление повышением эффективности их функционирования приобретает стратегический приоритет. Актуальность определяется потребностью в логистическом анализе условий, взаимовлияний и оптимального выбора управляющих воздействий, соответствующих достижению заданных оптимальных параметров системы при функционировании и развитии для различных периодов времени и различных условий. Использование предложенной комбинированной стохастической модели позволит принимать оптимальные управленческие решения, устойчивые к наиболее вероятным изменениям исходных данных модели. Результатом применения разработанного алгоритма эффективного управления функционированием логистической системы на основе концепции наращивания потенциала является достижение роста потенциала и максимальной эффективности системы с оптимальными параметрами, соответствующее требованиям окружающей среды.
Ключевые слова логистическая система эффективность функционирования потенциал алгоритм процесс управления критерий оптимальности концепция наращивания потенциала развитие стохастическая модель принятие решений
Подход к проектированию рациональной сети распределения компании сетевой розничной торговли
Опубликовано № 1 (66) февраль 2015 года
АВТОРЫ: Дыбская В.В., Сверчков П.А.
РУБРИКА Корпоративная логистика розничных компаний, Логистика распределения
Аннотация
В статье на примере компаний сетевой розницы рассмотрена проблема проектирования рациональной сети распределения, т.е. такой сети, которая отвечает требованиям корпоративной стратегии компании с учетом особенностей на уровне отдельных форматов торговли, регионов сбыта и категорий товарного ассортимента. Авторами предложен подход к проектированию рациональной сети распределения в сетевой рознице, предполагающий последовательно классификацию розничного торгового предприятия, определение требований к сети распределения со стороны корпоративной стратегии компании, увязку таких требований со стратегическими задачами в логистике для отдельных звеньев сети распределения, математическую формализацию единой целевой функции и системы ограничений при оптимизации сети распределения
Ключевые слова сетевая розница розничная сеть сеть распределения проектирование сети распределения оптимизация сети распределения логистическая стратегия многокритериальная оптимизация модель метод классификация процедура алгоритм
Введение
Сеть распределения компании, функционирующей в сфере розничной торговли – это совокупность складов, распределительных центров, транспортно-логистических терминалов и других объектов логистической инфраструктуры (принадлежащих как самой компании, так и логистическим посредникам), посредством которых обеспечивается грузопереработка и движение материальных потоков от поставщиков продукции в пункты продаж и к конечным потребителям компании. Структура сети распределения и ее конфигурация в значительной степени определяют не только уровень логистических затрат на единицу продукции (что, в свою очередь, влияет на уровень и конкурентоспособность цен), но и уровень логистического сервиса для конечных потребителей (доступность товаров на полках, остаточные сроки годности, время выполнения заказа конечных потребителей и прочее). В связи с этим и в научных публикациях последних лет, посвященных вопросам логистики, и в коммерческих проектах по совершенствованию методов и технологий логистического менеджмента все больше внимания уделяется вопросам построения оптимальной сети распределения.
О непрерывном поиске оптимальной конфигурации сети свидетельствует большое число проектов по ее оптимизации среди компаний сетевой розничной торговли. Так, в 2012 году розничные сети «Леруа Мерлен» и «Эльдорадо» запустили проекты по определению оптимальной структуры складской сети в сети распределения. В 2013 году аналогичная работа производилась в компаниях «X5 Ритейл Групп» и «ИКЕА»: для первой ключевым результатом стало изменение структуры материальных потоков и переориентация 5-ти региональных распределительных центров на обслуживание магазинов только одного формата – «Дискаунтер»; вторая компания отказалась от идеи расширения региональных складов и взяла в аренду дополнительно 72 тыс. кв.м. складских площадей в логопарке «Север» [3]. В среднем ежегодно 2-3 крупных игрока рынка сетевой розничной торговли в России и странах СНГ запускают широкомасштабные проекты по реформированию сети распределения и поиску резервов повышения ее эффективности[1].
В книге д.э.н., профессора кафедры логистики НИУ-ВШЭ В.В.Дыбской «Логистика складирования для практиков» [1] было показано, что проектирование сети распределения требует, помимо прочего, решения следующих основных задач:
- определение стратегии складирования (вкл. выбор формы собственности на объекты логистической инфраструктуры);
- определение оптимального количества и вида объектов логистической инфраструктуры в сети распределения;
- определение оптимального расположения складских объектов в сети;
- определение эффективной структуры материальных потоков между ними.
Под «оптимальностью» и «эффективностью» сети распределения зачастую понимается такая конфигурация сети, при которой достигается минимальный уровень логистических затрат и поддержание требуемых уровней запасов продукции в пунктах продаж. Вместе с тем, далеко не всегда такая постановка задачи в полной мере отвечает целям корпоративной стратегии компании, стратегий маркетинговых каналов, требованиям отдельных регионов сбыта и звеньев логистической сети. В определенной ситуации сеть распределения, построенная на принципах минимизации затрат, может не позволить компании реализовать свои стратегические преимущества и добиться рыночного превосходства над конкурентами. В качестве примера можно привести построение сети распределения в компаниях сетевой розничной торговли модной одеждой – «Зара» и «ЭйчЭндЭм». Корпоративные стратегии обеих компаний имеют схожие черты и основаны на мониторинге новейших дизайнерских разработок известных домов моды с последующим выпуском аналогов под собственным брендом. В то же время принципы функционирования сетей распределения для обеих компаний серьезно различаются. Так, «Зара» выстроила свою сеть распределения таким образом, чтобы она обеспечивала минимальное время доставки новых линий одежды в торговые точки компании. Период выпуска и доставки новых моделей в самые отдаленные уголки России не превышает 14 дней, что позволяет гарантировать появление новых товаров на полках магазинов компании раньше, чем у кого-либо из конкурентов. Сеть распределения «ЭйчЭндЭм», наоборот, ориентирована в большей степени на обеспечение минимального уровня логистических затрат, что сопровождается соответствующим снижением показателей «скорости реакции» в сети распределения. Более удачное отражение целей и особенностей корпоративной стратегии в конфигурации сети позволяет «Зара» опережать своего конкурента на 3-4% по показателю рентабельности продаж [11]. Этот и многие другие примеры в отрасли позволяют сформулировать важный вывод: для достижения долгосрочного конкурентного преимущества организации сетевой розничной торговли необходимо проектировать сеть распределения исходя из целей и требований корпоративной стратегии и особенностей выбранной бизнес-модели (вкл. различия между региональными рынками, форматами торговли и прочим). Сеть распределения, спроектированную в соответствии с вышеобозначенным выводом, мы будем далее называть «рациональной».
Подход к проектированию рациональной сети распределения компании сетевой розницы
Зачастую, когда розничная компания работает на зрелом высококонкурентном рынке, продает широкую номенклатуру стандартных видов продукции, не являющихся инновационными и не требующих особых условий грузопереработки, ее стратегические цели в области логистики будут сводиться к сокращению транспортных и складских затрат (с учетом ограничения на минимально требуемый уровень логистического сервиса). При других обстоятельствах требования к сети распределения могут быть не так очевидны, и для их определения становится важным грамотно учесть цели корпоративной стратегии и особенности рыночного функционирования предприятия при проектировании сети. Решение этой задачи предлагается осуществлять в следующей последовательности действий:
- провести классификацию розничной торговой компании, выделить параметры корпоративной стратегии, предъявляющие требования или накладывающие ограничения на сеть распределения;
- проанализировать выделенные параметры, сформулировать требования к различным звеньям сети распределения;
- на основе сформулированных требований определить стратегические задачи в сфере логистики для сети распределения в целом или отдельных звеньев сети;
- выбрать способ математической формализации стратегических задач в логистике с использованием алгоритма выбора метода (модели) оптимизации сети распределения;
- сформировать единую целевую функцию и систему ограничений задачи оптимизации сети распределения, используя методы многокритериальной оптимизации.
Шаг 1. Классификация компании сетевой розничной торговли.
Первый шаг направлен на выявление ключевых параметров корпоративной стратегии, которые должны быть детально проанализированы и взяты за основу при выделении звеньев, предъявляющих специфичные требования к сети распределения.
Различные признаки и способы классификации розничных торговых компаний рассмотрены в трудах таких авторов, как В.В.Радаев, К.Ю.Ковалев, П.Е.Щеглов, Л.П.Дашков, О.В.Памбухчи, Е.Н.Киселева, О.Г.Буданова, Н.В.Молоткова, Г.А.Соседов и пр. Классификации упомянутых авторов широко применяются для целей анализа коммерческой деятельности предприятий розничной торговли. В то же время ряд отраслевых характеристик, важных с точки зрения влияния на конфигурацию сети распределения, остается без внимания:
- различные форматы розничной торговли характеризуются собственным эффективным соотношением параметров «цена / качество», специфичными требованиями к уровню логистического сервиса и целевым показателям складских и транспортных затрат;
- требования к уровню логистического сервиса могут быть различны также по регионам обслуживания потребителей на территории страны;
- многие компании сетевой розничной торговли параллельно с продажами через магазины активно развивают канал дистанционной торговли через интернет-магазин (зачастую с доставкой на дом), что требует учета соответствующих грузопотоков при проектировании сети и определении уровней товарных запасов на складах;
- большое значение для эффективного выстраивания логистики имеет ассортиментная специфика: товарные категории розничной сети, объединенные в укрупненные группы продукции («замороженная продукция», «алкоголь», «охлажденная продукция», «свежая продукция», «непродовольственные товары» и пр.), подразумевают различные логистические технологии товародвижения и особенности режима хранения / транспортировки грузов.
С учетом вышесказанного, классификацию компаний сетевой розничной торговли для целей проектирования рациональной сети распределения предлагается осуществлять последовательно по следующим признакам:
- Признак I: зависимость от других участников рынка
Виды: зависимая / независимая
- Признак II – число каналов продаж
Виды: одноканальная / многоканальная (например, наличие канала дистанционной торговли, дополняющего торговлю через магазины)
- Признак III – территориальный масштаб
Виды: международная / федеральная / региональная / локальная
- Признак IV – число форматов магазинов
Виды: одноформатная / многоформатная
- Признак V – число товарных групп, предъявляющих специфичные требования к логистике в сети распределения (напр., требующих особых температурных условий транспортировки и хранения)
Виды: компания с однородным ассортиментом / компания с несколькими специфичными товарными группами (две и более принципиально разных с точки зрения требований к логистике товарных групп)
Классификация компании сетевой розницы по первому признаку позволяет понять, необходимо ли учитывать стратегию материнской компании (в частности, стратегию размещения производственных мощностей, ограничения на наличие производственных линий и объемы выпуска продукции) при принятии решения о конфигурации сети распределения. Зависимые розничные сети, как правило, создаются производителями в условиях, когда ассортимент производимой продукции широк, относительно самодостаточен и позволяет компании обеспечить возврат на инвестиции в создание магазинов. В качестве примера можно привести розничную торговлю модной одеждой («Зара», «Адидас» и пр.), высокомаржинальным сегментом электроники и бытовой техники («Эппл», «Сони», «Комус» и пр.), ювелирной продукцией, а также рядом товарных категорий продовольственной розницы («Мираторг», «Комос Групп» и пр.).
Наличие дополнительных к традиционному каналов продаж (в частности, канала дистанционной торговли) также является весьма существенным фактором с точки зрения проектирования рациональной сети распределения. Компаниями, целиком специализирующимися на интернет-торговле, создаются, как правило, один-два распределительных центра, зачастую многоэтажных, обеспечивающих хранение и грузопереработку продукции с различными температурными и прочими режимами, сочетающих складскую деятельность с фасовочными / упаковочными / сортировочными линиями и рассчитанных на работу с мало- и среднегабаритным транспортом. Несмотря на высокую стоимость таких инфраструктурных объектов, требование их использования напрямую исходит из стратегии компании: обеспечить поставки небольших по объему и широких по номенклатуре заказов в большое число пунктов выдачи продукции потребителям в городах России за ограниченное время. Проектирование сети распределения в условиях сочетания традиционного и интернет-канала продаж является, по нашему мнению, более сложной задачей, требующей комплексного подхода к принятию решения о распределении материальных потоков и операций грузопереработки продукции, комплектации и отгрузки заказов между объектами складской инфраструктуры и магазинами сети.
Третий признак классификации – территориальный масштаб коммерческой деятельности – призван учесть различия в требованиях к уровню логистического сервиса и логистической составляющей себестоимости реализуемой продукции между регионами сбыта компании. В качестве примера влияния указанного фактора на конфигурацию сети распределения можно привести опыт крупных розничных сетей непродовольственной продукции (или совмещенного ассортимента), сочетающих импорт товаров из стран Юго-Восточной Азии с активной региональной экспансией за Урал («М.видео», «Эльдорадо», «МЕТРО Кэш энд Керри» и пр.). Рано или поздно такие компании сталкиваются с необходимостью пересмотра существующей сети распределения, поскольку она становится неэффективной в части обслуживания материального потока импортной непродовольственной продукции: товары отправляются морским транспортом в порты стран Европейского союза или Северо-Западной части России, затем поставляются на центральный склад в Москву, и уже потом отправляются в магазины городов Омск, Новосибирск, Красноярск, Новокузнецк, Хабаровск и пр. Сокращение времени цикла заказа и затрат при организации доставки через порты Дальнего Востока с промежуточным складированием в вышеупомянутых городах позволяет добиться серьезного сокращения затрат, и розничные предприятия разрабатывают соответствующие программы реорганизации сети распределения.
Поскольку сетевая розница за редким исключением не сегментирует своих конечных покупателей (исключение составляют такие крупные международные компании, как «Теско» и «Уол Март»), формат розничной торговли является ключевым источником требований к величине логистических затрат и уровню обслуживания потребителей. Каждый формат торговли имеет свои особенности, и чем больше форматов у компании сетевой розничной торговли, тем более сложной (в смысле структуры материальных потоков) и комплексной будет ее сеть распределения. Современные тенденции развития розничной торговли таковы, что почти все крупные игроки рынка стремятся развивать несколько форматов розничной торговли. Особенно преуспели в этом такие компании, как «X5 Ритейл Групп» и «Дикси» (форматы Дискаунтер, Супермаркет, Гипермаркет, Магазин у дома). Многие компании имеют в своем активе два-три формата торговли («Магнит». «МЕТРО Кэш энд Керри», «О’Кей»). Есть на рынке и одноформатные игроки: «Лента» (формат Гипермаркет), «Азбука вкуса» (формат Фудхолл), «Мария-Ра» (формат Супермаркет), «Монетка» (формат Дискаунтер) и пр.
Заключительный признак классификации используется для определения ассортиментной специфики деятельности торговой компании, что также оказывает существенное влияние на оптимальную конфигурацию сети. Так, «Метро Кэш энд Керри» в России развивает свою логистическую инфраструктуру на основе «продуктового признака»: у компании есть распределительные центры отдельно для грузопереработки свежих продовольственных товаров, замороженной продукции, алкоголя, склад для импортных непродовольственных товаров. Еще одним примером является сеть распределения второй в мире по величине показателя валовых продаж розничной торговой сети «Теско» [5]: несколько лет назад ритейлер изменил конфигурацию логистической сети, начав использовать многотемпературные склады и консолидационные центры вместо однотемпературных, ориентированных на обслуживание строго определенных категорий товарного ассортимента. Инициатива позволила сократить издержки и увеличить предложение свежей и охлажденной продукции в магазинах. В то же время для замороженной продукции компания использует отдельный рефрижераторный склад, ориентированный на обслуживание исключительно указанного вида продукции.
Шаг 2. Определение требований к различным звеньям сети распределения.
По результатам классификации компании сетевой розничной торговли определяются параметры, подлежащие подробному изучению на следующем шаге – формировании требований к сети распределения. Для его выполнения предлагается воспользоваться перечнем характеристик для каждого из параметров корпоративной стратегии, которые были выделены как релевантные по результатам классификации компании. Перечень характеристик для ключевых параметров корпоративной стратегии приведен на Рисунке 1.
(*)самой сетевой розничной компании или предприятия - владельца сети
Рисунок 1 Ключевые параметры корпоративной стратегии компании сетевой розницы
Для анализа параметра «Товарные группы» с целью проектирования или оптимизации сети распределения предложен следующий набор характеристик:
- характер и сезонность спроса на продукт;
- этап жизненного цикла;
- уровень операционной маржи (разницы между ценой закупки у поставщика и ценой реализации в розничной сети);
- требования логистики к транспортировке, грузопереработке и складскому хранению грузов;
- наличие возвратов и послепродажного обслуживания.
Рассмотрим некоторые характеристики более детально.
Информация об этапе жизненного цикла товара позволяет понять, какая цель с точки зрения логистики наиболее актуальная для той или иной товарной группы. Здесь может быть использована стандартная маркетинговая концепция четырех этапов жизненного цикла продукции [8, 13]: Выведение на рынок, Рост, Зрелось, Упадок (или Перезапуск). Для первых двух этапов характерен приоритет контроля над уровнем запасов и доступностью новинки для конечных потребителей, для двух последних – борьба за снижение уровня операционных логистических затрат при поддержании достигнутого или иного целевого уровня логистического сервиса. Важно оценить долю новых товаров в общих объемах материальных потоков в сети распределения, продолжительность различных этапов жизненного цикла и приоритет логистической поддержки таких товаров с точки зрения их вклада в прибыль и другие целевые показатели стратегии.
Другая характеристика – маржинальность товарной группы – призвана сориентировать нас касательно приоритетов в части затрат и услуг в рамках логистического сервиса, на которых мы должны концентрироваться для обеспечения целей предприятия в финансовых показателей. Например, в случае с высокомаржинальной продукцией мы можем позволить себе осуществление срочных мелкопартионных доставок покупателям, тогда как в отношении товаров с низкой операционной маржой такой сервис недоступен, и упор должен делаться на ускорение оборачиваемости и сокращение логистических затрат.
Наличие возвратов и послепродажного обслуживания указывает на необходимость обслуживания возвратных материальных потоков, создания сервисных центров и содержания разнородной номенклатуры запасов запасных частей и расходных материалов. Условия возвратов и обслуживания продукции непосредственно влияют на конфигурацию сети распределения, являются самостоятельным источником требований к уровню логистического сервиса.
Анализ корпоративной стратегии по параметру «Регионы сбыта» включает в себя следующие характеристики:
- присутствие в регионе сбыта;
- территориальное распределение спроса;
- размещение производственных мощностей (в случае, если компания сетевой розницы является зависимой от производителя);
- наличие транспортной и складской инфраструктуры;
- характеристика посредников в регионах сбыта;
- приоритет региона в рамках корпоративной стратегии компании.
Первая характеристика говорит нам о том, является ли регион новым для компании (в случае, если она только собирается выйти на него в рамках региональной экспансии), или организация уже некоторое время осуществляет на его территории хозяйственную деятельность. Если регион новый, то, как правило, розничными предприятиями на первое время рассматриваются варианты аренды складов или использования логистического аутсорсинга. На деле рассматриваемая характеристика является одной из ключевых при реорганизации сети распределения.
Вторая характеристика используется для анализа распределения клиентов розничной торговой компании на территории рассматриваемого региона. От особенностей такого распределения зависит выбор конкретного метода оптимизации. Ключевым требованием к работе по проектированию сети на этапе сбора данных является доступность информации о распределении точек сбыта, адресах их размещения и объемах реализации продукции по товарным группам.
Третья характеристика региона сбыта обычно используется в качестве ограничения на рассматриваемые в рамках задачи варианты размещения логистических мощностей (зачастую представленные значением бинарной переменной). Наличие готовых складов и распределительных центров в регионе, в который компания, к примеру, планирует выйти, ведет к появлению вариантов аренды или использования аутсорсинга логистических услуг. Отсутствие удовлетворяющих требованиям компании объектов логистической инфраструктуры приводит к тому, что регион либо может вообще не рассматриваться в качестве потенциальной площадки, либо рассматривается только с позиции строительства собственного складского комплекса с учетом данных по соответствующим видам затрат.
Параметр «Формат торговли» предполагает анализ следующих характеристик:
- цель работы формата (характеристики целевого сегмента покупателей);
- целевые сводные показатели по операционной марже формата;
- территориальное размещение магазинов формата;
- параметры среднесуточного оборота и площади (торговой и складской);
- ширина товарного ассортимента;
- требования к уровню логистического сервиса;
- показатель централизации поставок (целевой и фактический).
Значимость характеристики «Цель работы формата» хорошо прослеживается на примере двух «свежих» программ корпоративных преобразований в сетевой рознице – программы «Новая Пятерочка» в розничной сети «X5 Ритейл Групп» и программы по сокращению затрат в сети магазинов «Седьмой континент». Можно четко проследить, как изменения целей и планов по развитию форматов меняют требования к логистической сети. В первом случае это смена приоритетов с минимальных затрат на повышение уровня сервиса в отношении потребителей (в большей степени ориентированной на приобретение свежей и более качественной продукции по более высоким ценам) и организацию снабжения магазинов собственным транспортом, во втором случае – максимально достижимое сокращение затрат, уменьшение зон приемки и складской грузопереработки в магазинах (а соответственно, сокращение объемов партий поставок и увеличение частоты отгрузок от поставщиков).
Следующая характеристика – операционная маржа формата торговли. Для каждого формата устанавливается свое значение такой маржи: в магазинах формата Дискаунтер оно может быть ниже, в магазинах формата Супермаркет – выше, в магазинах формата Фудхолл – иметь максимальное значение. Знание целевых значений по операционной маржинальности форматов дает логистике представление о том, какую логистическую стратегию выбрать, в какой степени стремиться к минимизации затрат. В качестве дополнительного показателя затрат может выступать покрытие товарных запасов в днях продаж, при помощи которого оцениваются затраты на содержание запасов в магазине.
Требования к уровню логистического сервиса, как правило, рассматриваются вместе с предыдущим фактором и могут выступать в роли как ограничения, так и целевой функции модели оптимизации сети распределения. При этом ужесточение требований к сервису по формату здесь прямо противоположно уровню целевой операционной маржи, которой по нему стремится достигнуть руководство компании. В качестве показателей сервиса могут рассматриваться уровень доступности продукции на полке, период выполнения заказа, гибкость в объемах материальных потоков (что особенно важно для сезонных или новых товаров) и пр. В зависимости от конкретных задач, те или иные показатели могут браться за основу при формировании требований к сети распределения.
Результатом проделанной на втором шаге работы должны стать требования в сфере логистики для отдельных звеньев и подмножеств звеньев сети распределения, сгруппированных по принципу формата торговли, региона сбыта, товарной группы (также может быть учтено наличие дополнительных каналов продаж, например, канала дистанционной торговли; в силу существенной специфики логистики интернет-торговли проектирование сети распределения с учетом требований соответствующего канала продаж в настоящей статье подробно не рассматривается и остается темой будущий исследований). В качестве примера такого подмножества могут быть приведены товарные категории непродовольственной продукции, реализуемые через магазины формата Гипермаркет в Центральном регионе сбыта розничной сети (для федеральных сетевых компаний это, как правило, Москва, Московская область и несколько приграничных субъектов Российской Федерации).
Шаг 3. Определение стратегических задач в сфере логистики для отдельных звеньев и подмножеств звеньев в сети распределения.
На третьем шаге предлагается осуществить постановку рациональных стратегических задач логистики при построении или оптимизации сети распределения (при этом для разных звеньев сети задачи также могут быть различными).
Виды логистических стратегий с соответствующими им задачами в сфере логистики и указанием условий их применимости для конкретной организации представлены в работах П. Бейкера, Дж. Гатторна, Г.Г. Левкина, В.С. Лукинского, В.И. Сергеева, Д. Симчи-Леви, М. Фишера и др. На основе анализа работ указанных авторов и практики построения сетей распределения компаниями сетевой розничной торговли нами предложены следующие наиболее распространенные стратегические задачи в логистике (см. Табл. 1):
Табл. 1
Стратегические задачи в логистике и их связь с сетью распределения компании сетевой розничной торговли
|
№ |
Стратегическая задача в логистике |
Требования к сети распределения |
Целевой показатель при проектировании сети |
Ограничения при проектировании сети |
В каком случае используется |
|
1 |
Обеспечение гибкости сети распределения |
Готовность к оперативному изменению в объемах потребления товаров заказчиками (объемах заказов), в т.ч. с учетом географически распределенной структуры сбыта |
|
Приоритет уровня логистического сервиса над затратами; Присутствие в регионе сбыта: новый рынок Стадия жизненного цикла товара: выведение на рынок или рост Операционная маржинальность товара: низкая (повседневный спрос) |
|
|
2 |
Повышение скорости отклика |
Обеспечение кратчайшего времени удовлетворения срочных потребностей заказчиков, максимально быстрой доставки товара (пополнения запасов) в торговых точках |
|
Приоритет уровня логистического сервиса над затратами; Присутствие в регионе сбыта: зрелый рынок Стадия жизненного цикла товара: выведение на рынок или рост Операционная маржинальность товара: высокая (инвестиционный спрос) |
|
|
3 |
Обеспечение доступности запасов |
Поддержание высокого уровня товарных запасов, достаточного для обеспечения бездефицитной работы магазинов |
|
Приоритет уровня логистического сервиса над затратами; Присутствие в регионе сбыта: зрелый рынок Стадия жизненного цикла товара: зрелость или упадок / перезапуск Операционная маржинальность товара: низкая (повседневный спрос) |
|
|
4 |
Повышение качества сервисного обслуживания |
Высокий уровень сервисного обслуживания клиентов, наличие потоков возвратов (для целей замены, ремонта, в случаях отказа клиента от товара), соблюдение сроков гарантийного обслуживания |
|
Приоритет уровня логистического сервиса над затратами; Присутствие в регионе сбыта: новый рынок Стадия жизненного цикла товара: зрелость или упадок / перезапуск Операционная маржинальность товара: высокая (инвестиционный спрос) |
|
|
5 |
Сокращение операционных логистических затрат |
Оптимизация операционных (прежде всего, переменных) затрат, связанных с логистической деятельностью |
|
Приоритет затрат над уровнем логистического сервиса; Присутствие в регионе сбыта: зрелый рынок Стадия жизненного цикла товара: зрелость или упадок / перезапуск Операционная маржинальность товара: низкая (повседневный спрос) |
|
|
6 |
Эффективное управление оборотным капиталом |
Минимизация запасов в сети распределения |
|
Приоритет затрат над уровнем логистического сервиса; Присутствие в регионе сбыта: зрелый рынок Стадии жизненного цикла: зрелость или упадок / перезапуск Операционная маржинальность товара: высокая (инвестиционный спрос) |
|
|
7 |
Минимизация инвестиций в логистическую инфраструктуру |
Наличие минимально допустимого количества объектов складской инфраструктуры, обеспечивающих требуемое время цикла заказа |
|
Приоритет затрат над уровнем логистического сервиса; Присутствие в регионе сбыта: новый рынок Стадии жизненного цикла: выведение на рынок или рост Операционная маржинальность товара: высокая (инвестиционный спрос) |
|
|
8 |
Оптимизация затрат на сервисное обслуживание |
Минимальный уровень затрат на осуществление сервисного обслуживания покупателей |
|
|
Приоритет затрат над уровнем логистического сервиса; Присутствие в регионе сбыта: новый рынок Стадия жизненного цикла товара: выведение на рынок или рост Операционная маржинальность товара: низкая (повседневный спрос) |
Выбор одной из восьми стратегических задач в логистике, наиболее применимой для конкретного звена или подмножества звеньев в сети распределения, является важнейшим шагом при проектировании рациональной сети распределения, При этом сеть распределения торговой компании в целом предусматривает, соответственно, несколько стратегических задач, которые должны быть правильно взаимоувязаны на этапе математической формализации (об этом пойдет речь ниже). Примером такой комбинации может служить сеть распределения магазинов розничной торговли компании «Адидас», использующей сочетание второй и шестой стратегических задач: в силу инновационного характера спроса на продукцию компании для товаров на двух первых этапах жизненного цикла (например, спортивная форма сборных команд чемпионата мира по футболу) в сети распределения предусмотрены 4 направления доставки, различающиеся по срокам и стоимости (решение об использовании того или иного направления принимается в зависимости от допустимых сроков поставки); для товаров регулярного ассортимента (например, обновления сезонных коллекций спортивной одежды и атрибутики), напротив, основной целью является оптимизация запасов в сети распределения (что отражено, в частности, в установлении целевых значений по показателям имплементации запасов).
Шаг 4. Выполнить математическую формализацию выбранных стратегических задач в логистике.
На четвертом шаге предлагается начать разработку экономико-математической модели проектирования сети распределения. Начинать разработку такой модели рекомендуется с выбора метода (модели) проектирования сети.
Математические методы моделирования и оптимизации сети распределения, а также способы формализации задачи проектирования сети рассматриваются преимущественно в трудах зарубежных авторов: М. Даскина, З. Дрезнера, М. Мело, А. Клозе, Л. Купера, Д. Симчи-Леви, П. Хансена, Б. Хумавала, Б. Чена, Дж. Шапиро, Д. Эрленкоттера и др. Анализ работ указанных авторов с различными постановками и методами решения задач оптимизации сети распределения позволил сформулировать следующую классификацию таких методов (см. Рисунок 2):
Рисунок 2 Классификация моделей и методов оптимизации сети распределения
В подавляющем большинстве случаев для моделирования и оптимизации сети распределения используются модели линейного или смешанного целочисленного программирования, поэтому остановимся на них подробнее.
Методы линейного программирования используются тогда, когда расчет оптимального решения выполняется на среднесрочный (до 2-х лет) временной горизонт, а функции затрат и уровня сервиса (при наличии в рамках модели) носят линейный характер (что, как правило, невозможно, если учитываются затраты на содержание запасов, в частности, страховых). Кроме того, переменные также должны быть линейными, что существенно затрудняет применение ограничений на потенциально возможные местоположения складов. Эти недостатки устраняются при использовании методов смешанного целочисленного программирования, имеющих как линейные, так и булевые переменные принятия решений о размещении объектов логистической инфраструктуры.
Сформулированная в форме модели смешанного целочисленного программирования задача о проектировании сети распределения является NP-сложной [10] . NP-сложность таких задач обуславливается, в частности, тем, что при росте числа складов в сети распределения количество допустимых вариантов «закрепления» магазинов за складами (распределения магазинов между обслуживающими объектами складской инфраструктуры) возрастает нелинейно. Для того чтобы оценить возможное количество таких комбинаций, можно использовать известное в комбинаторике число Стирлинга 2-го рода, показывающее, сколько существует вариантов разбиения множества из m элементов (магазинов) на n непустых подмножеств (складов или распределительных центров):
Так, для 96 магазинов и 21 склада существует Q (96, 21) = 1,3749*107 вариантов распределения магазинов между складами или распределительными центрами. Ввиду такого колоссального объема вычислений для нахождения оптимального решения требуются особые методы, изучению которых и посвящено подавляющее большинство статей по рассматриваемой научной тематике. Большинство исследователей выделяют следующие группы методов:
- точные методы (достоверное получение глобального оптимального решения):
- методы перебора (прямого или направленного);
- методы сведения задачи к линейной (методы аппроксимации или декомпозиции);
- методы динамического программирования.
- эвристические и мета-эвристические методы (получение приближенного решения)
Ключевыми критериям выбора метода являются приемлемая точность результата, допустимое время на принятие решения, располагаемые вычислительные мощности и вычислительная сложность самой задачи. К факторам, влияющим на вычислительную сложность задачи, относятся:
- охват модели (решается ли сопутствующая основной задаче задача маршрутизации транспортных потоков, учитываются ли запасы, неопределенность, периоды времени, пр.);
- число объектов в сети распределения (как правило, для моделей, содержащих более 20 объектов, применяются методы эвристики);
- степень унификации объектов (склады, заказчики, товарные группы);
- характер функции затрат (линейный или нелинейный);
- иерархичность (есть ли потребность в моделировании нескольких уровней иерархии – эшелонов – в сети распределения);
- допустимая структура материальных потоков в сети распределения (все потоки идут от первого звена логистической цепи до последнего, или возможны потоки между объектами различных уровней иерархии);
- допустимость привязки одного заказчика к нескольким складам (или использование модели одного поставщика для каждого заказчика);
- прочие факторы.
Для выбора метода (модели) оптимизации сети распределения на этом и предшествующих этапах принятия решения рекомендуется использовать алгоритм выбора метода, представленный на схеме ниже (см. Рисунок 3):
Рисунок 3 Алгоритм выбора метода (модели) оптимизации сети распределения
Ниже приведен пример математической формализации целевой функции и ключевого ограничения при оптимизации сети для одной из наиболее распространенных стратегических задач в логистике – «Сокращение операционных логистических затрат».
Пример математической формализации целевой функции и ключевого ограничения в модели смешанного целочисленного программирования.
Целевая функция в рамках рассматриваемой стратегической задачи логистики – минимальный уровень общих логистических затрат. Под общими логистическими затратами понимается сумма постоянных и переменных складских затрат, а также транспортных затрат на доставку готовой продукции от поставщиков в магазины сети (затраты на доставку продукции от поставщиков обычно включаются в закупочную себестоимость продукции; тем не менее, задача оптимизации этой части затрат также может ставиться компанией, поскольку позволит снизить цену товара для конечных потребителей). Формализация целевой функции для случая дискретной оптимизации выглядит следующим образом:
где s – поставщик, i – магазин, j – действующий склад, – постоянные складские затраты для склада j, – бинарная переменная, отражающая решение об использовании склада (0 – отказаться от склада, 1 – использовать склад), – транспортные затраты на доставку товаров со склада j в магазин i, – транспортные затраты на доставку товаров от поставщика s на склад j, – функция переменных складских затрат, – объем спроса магазина i на продукцию поставщика s (в паллетах), – бинарная переменная, отражающая «закрепление» поставщика s за складом j, – транспортные тарифы за паллето-километр на доставку продукции, – расстояние между объектами в сети распределения, – коэффициент для перевода разницы в координатах в расстояние в километрах, - коэффициент искривленности дорожной сети, x, y – координаты объектов в сети распределения, S – дискретное множество поставщиков, I – дискретное множество магазинов, J – дискретное множество действующих складов.
Таким образом, в рамках задачи оптимизации сети принимается два вида решений: о прекращении или продолжении использования действующих складов, а также о перераспределении поставщиков между складами. В роли ограничения выступает максимально допустимое значение периода поставки в магазины компании, а также доступная складская площадь на действующих складах. Примеры указанных ограничений приведены ниже:
где – коэффициент оборачиваемости складских запасов поставщика s. Уравнение (6) указывает на необходимость «закрепления» каждого поставщика за одним складом; неравенства (7) и (8) ограничивают максимальную долю магазинов компании (в показателях грузооборота), которые могут снабжаться с нарушением максимально допустимого времени цикла выполнения заказа ; неравенство (9) ограничивает возможности по использованию каждого действующего склада его полезной площадью ; в заключение (10) на переменные накладывается ограничение по их значению.
Шаг 5. Формирование единой целевой функции и системы ограничений при оптимизации сети распределения компании сетевой торговли.
Для проектирования единой сети распределения, учитывающей логистические особенности и выбранные стратегические задачи по всем выделенным звеньям сети, предлагается использовать методы объединения нескольких целевых функций в одну, позволяющую достичь требуемого баланса показателей затрат и уровня логистического сервиса в единой сети распределения. Авторами статьи рассмотрены следующие методы (для каждого метода приведена характеристика его применимости к задачам проектирования сетей распределения):
Табл. 2
Методы учета нескольких критериев (целевых функций для подмножеств звеньев) при оптимизации сети распределения
|
Метод |
Краткое описание и применимость к задачам проектирования сетей распределения |
|
|
|
1.1 Метод функции полезности |
Содержание метода: формирование функции полезности лица, принимающего решение (далее – ЛПР), относительно критериев оценки (здесь и ниже под критериями понимаются целевые функции для различных подмножеств звеньев сети). Применимость: не слишком точный и надежный метод в силу трудности формализации функции полезности. |
|
1.2 Метод аналитической иерархии |
Содержание метода: определение весов критериев ЛПР посредством матриц попарных сравнений с последующим расчетом интегрального веса и проверки матриц на согласованность. Применимость: высокоэффективный метод при условии изначально объективного и согласованного определения весов показателей. Сильной стороной также является работа с критериями различной размерности |
|
1.3 Метод отношений доминирования |
Содержание метода: сокращение изначального круга альтернатив за счет исключения доминируемых по достаточному числу критериев с последующим выбором наиболее предпочтительного из числа оставшихся. Применимость: метод не применим для задач проектирования сети распределения, поскольку работа по составлению целевой функции для каждого из подмножеств сети не предполагает их последующего исключения |
|
|
|
2.1 Метод экстремальных точек пространства решений |
Содержание метода: определение экстремальных точек в пространстве решений, из числа который ЛПР выбирает оптимальную для него комбинацию. Изначальное определение весов не производится. Применимость: сложно использовать, прежде всего, в силу необходимости для лица, принимающего решения, производить самостоятельное единовременное сравнение различных точек пространства решений |
|
2.2 Интерактивный метод |
Содержание метода: итерационная процедура, в соответствии с которой ЛПР активно вовлекается в поиск допустимого решения; когда допустимое решение найдено, ЛПР указывает дальнейшее направление его оптимизации. Так продолжается до тех пор, пока не станет ясно, что дальнейшая оптимизация найденного на очередном шаге решения невозможна. Применимость: метод более применим для задач проектирования сети в сравнении с предыдущим, но предполагает высокий уровень субъективизма при выборе направлений оптимизации |
|
2.3 Целевое программирование |
Содержание метода: установление целевых (идеальных) значений и определение геометрической близости к ним полученных решений. Метод реализуется в трех вариантах. |
|
2.3.1 Обобщенный критерий идеальной точки |
Содержание метода: в рамках метода минимизируется сумма взвешенных отклонений полученных в ходе метода значений от целевых. При этом в качестве целевых могут быть выбраны значения односторонней оптимизации каждой целевой функции (без учета целевых функций других подмножеств). Применимость: метод позволяет работать с критериями различной размерности; за счет низкой доли субъективного фактора в принятии решений представляется одним из наиболее эффективных для задач оптимизации сети |
|
2.3.2 Лексикографическое программирование |
Содержание метода: последовательная минимизация отклонений в соответствии с приоритетами ЛПР Применимость: по достоинствам и недостаткам метод близок к интерактивному |
|
2.3.3 Целевое программирование Чебышева |
Содержание метода: в рамках метода минимизируется максимальное из отклонений по всем целевым функциям. При обобщении становится возможным работать с критериями различной размерности. Применимость: метод применяется, когда важно гарантировать определенный уровень эффективности сети по всем подмножествам звеньев |
Заключение.
Результатом пяти шагов, сформулированных в первой части статьи, должен стать проект сети распределения компании сетевой розницы, учитывающей индивидуальные стратегические задачи в логистике для различных подмножеств звеньев сети и вместе с тем единой для организации в целом. При этом стратегические задачи логистики должны быть определены на основе анализа требований корпоративной стратегии в разрезе форматов торговли, регионов сбыта и товарных категорий (дополнительно может учитываться наличие различных каналов продаж, например, канала дистанционной торговли). Именно так, представляется авторам статьи, достигается рациональный характер сети распределения компании сетевой розницы – ее четкая связь с корпоративной стратегией, нацеленность на реализацию долгосрочных конкурентных преимуществ.
Использованная литература:
- Дыбская В.В. Логистика складирования для практиков // М.: Альфа-Пресс, 2005. — 208 с.
- Дыбская В.В., Зайцев Е.И., Сергеев В.И.,Стерлигова А.Н. ЛОГИСТИКА: интеграция и оптмимизация логистических бизнес-процессов в цепях поставок / Учебник под ред. проф. В.И. Сергеева. – М.: Эксмо, 2008. 944 с. (Полный курс МВА).
- Обзор складского рынка Москвы и Московского региона // CBRE, сентябрь 2013
- Erlenkotter D. The general optimal market area model // Annals of Operations Research, 1989, Volume 18, Issue 1, pp 43-70
- Fernie J., Sparks L. Logistics and Retail Management. 3rd edition // Kogan Page Ltd, 2009
- Klose A., Drexl A. Facility location models for distribution system design // European journal of operational research, 162 (2005), pp. 4-29
- Mark S. Daskin, What you should know about location modeling // Naval Research Logistics, Vol 55 (2008)
- Marshall L. Fisher. What is the right supply chain for your product? // Harvard business review 75, pp. 105-117
- Melo M.T., Nickel S., Saldanha-da-Gama F. Facility location and supply chain management. A review // European journal of operational research, 196 (2009), pp. 401-412
- Nimrod Megiddo, Kenneth J. Supowit. On the complexity of some common geometric location problems. SIAM J. COMPUT, vol. 13, № 1, February 1984
- Richter K. Advanced Logistics Management. A course of lectures // Minsk – Moscow – St. Petersburg, September- October 2006
- Simchi-Levi D., Kaminsky P., Simchi-Levi E. Designing and Managing the Supply Chain // McGraw-Hill; 4 edition
- Vernon R. International Investment and International Trade in the Product Cycle // Qiuirterly Journal of Economics, Vol. LXXX. (May, 1966), pp. 190-207
К вопросу о совершенствовании алгоритма управления запасами в цепях поставок
Опубликовано № 1 (54) февраль 2013 г.
АВТОР: Лукинский В.С., Лукинский В.В., Чепурин А.В.
РУБРИКА Управление запасами, Оптимизация и экономико-математическое моделирование
Аннотация
В статье рассматриваются проблемные вопросы формирования алгоритма управления запасами в цепях поставок, анализируются новые подходы для принятия решений при классификации запасов, расчете показателей запасов и выборе стратегий управления запасами.
Ключевые слова: формула Уилсона Economic order quantity экономичный размер заказа EOQ алгоритм управление запасами показатели состояния запасов классификация запасов стратегия управления запасами
Несмотря на большое количество исследований, посвященных проблеме повышения эффективности цепей поставок и снижению логистических издержек, в частности, связанных с управлением запасами, отдельные вопросы остаются открытыми, что на наш взгляд, не позволяет сформировать универсальный алгоритм управления запасами в цепях поставок (УЗЦП).
Известно, что один из вариантов разработки стратегии управления запасами (УЗ) включает три этапа [1]:
1. Классификацию продуктов и рынков;
2. Определение стратегии для отдельных рыночных сегментов;
3. Определение оперативной политики и критериев деятельности.
Когда интегрированная стратегия определена для дальнейшего повышения эффективности управления запасами могут быть применены следующие мероприятия: периодическое обновление и корректировки стратегии управления запасами; интеграция информационных потоков; разработка и совершенствование всей системы управления на основе методов искусственного интеллекта и экспертных систем [1,14].
В многочисленных исследованиях [3,4,13,15 и др.] приведены различные системы, алгоритмы, «процедуры цикла» управления запасами. Например, согласно [3] разработка и внедрение системы управления запасами состоит из последовательности ряда этапов:
1. Анализ номенклатуры и ассортимента запасаемых материальных ресурсов, их систематизация по степени очередности охвата позиций, подлежащих оптимизации.
2. Выявление характера, условий, закона (функции) движения запаса(ов) и прогнозирование его величины (или интервала) к моменту очередной поставки.
3. Выбор типа математических моделей в соответствии со схемой классификации.
4. Выбор критерия оптимальности (или методики нормирования запасов – в случае нормативного критерия) для каждой категории (класса, группы) материальных запасов.
5. Интеграция системы регулирования запасов с моделями и критериями оптимизации его текущей и страховой частей.
6. Разработка организационной структуры (схемы) управления запасами и ее информационного обеспечения.
7. Увязка (координация) системы управления запасами с другими подсистемами логистического менеджмента.
8. Реализация моделей (определение оптимального размера заказа и интервала поставки, нормирование страхового запаса) в рамках принятой стратегии управления запасами.
9. Разработка процедуры поддержки и пересмотра (корректировки) параметров и нормативов системы.
10. Оценка полученных результатов, в т.ч. экономической эффективности от внедрения системы.
Анализ указанных работ показал, что они в той или иной степени включает следующие блоки:
- систему контроля и учета уровня запасов на складах различных уровней (частота осуществления контроля; выбор показателей, подлежащих учету, и др.);
- организацию заказа на пополнение запаса (размер заказа, периодичность подачи заявок, учет многономенклатурности и кратности поставок и др.);
- разработку комплекса моделей и методов, связанных с принятием решений по управлению запасами;
- разработку организационной структуры управления запасами, мониторинг состояния системы;
- формирование критериев оценки эффективности стратегий управления запасами.
Учитывая все возрастающий интерес к интеграции логистических бизнес-процессов, считаем, что для совершенствования алгоритма управления запасами в цепях поставок основное внимание должно быть уделено аналитическому блоку, ядро которого составляют следующие модели и методы:
1. Формирование номенклатурных групп например, АВСD вместо АВС;
2. Идентификация основных (или каждой) позиции номенклатуры с использованием соответствующих способов анализа, в частности помимо XYZ;
3. Расчет основных показателей запасов и выбор стратегий управления запасами;
4. Оценка альтернативных стратегий управления для классификационных групп типа AX, AY,…CZ или Аα, Аβ, Аγ, ..., Сδ;
5. Выбор оптимальной стратегии управления для каждой классификационной группы с учетом поставщиков (одно или многономенклатурные заказы);
6. Корректировка показателей с учетом интеграции (координации) в многоуровневых цепях поставок.
Рассмотрим подробнее некоторые из вышеуказанных моделей и методов.
Проблема формирования номенклатурных групп продолжает привлекать внимание специалистов во всем мире, как с точки зрения теории обработки разнородной информации, распознавания образов, классификации и т.д., так и решения практических задач.
В табл. 1 приведена хронология развития метода АВС, составленная по результатам ряда работ [15.16,17 и др.]. Следует подчеркнуть, что сама процедура определения номенклатурных групп имеет много названий: метод АВС, АВС-анализ, метод АВС-анализа, схема АВС, классификация АВС, правило (принцип, закон) Парето, правило 80/20 и др. В данной работе под «методом» (согласно древнегреческому «путь исследования, теория, учение») понимается способ достижения какой-либо цели, решения конкретной задачи.
Таблица 1
История возникновения и развития метода АВС
Ежегодно выходит значительное количество работ, посвященных следующим аспектам метода АВС:
- определению оптимального количества групп (три – АВС, пять, шесть – А (А*) ВСД (Д*) и т.д.);
- разработке критериев (однокритериальные, многокритериальные) отнесения конкретной позиции номенклатуры к определенной группе;
- структуризации учитываемых показателей или параметров (объем продаж, валовая прибыль, стоимость запасов, норма потребления и т.п.);
- адаптации существующих методов, основанных главным образом на дисциплинах исследования операций или разработке новых подходов.
Так, в качестве одного из примеров проведенных исследований по совершенствованию метода АВС, сошлемся на работу [6], где помимо методики выделения группы D (неликвидов, «мертвых» или слабореализуемых позиций номенклатуры), также указывается на необходимость выделения в самостоятельную группу А* товаров, учитывающих VIP заказчиков. Таким образом, более чем вековую задачу выделения номенклатурных групп рано считать полностью решенной.
Еще больше вопросов, на наш взгляд, с методом XYZ или XYZ - анализом, предусматривающим деление на группы всей совокупности с учетом коэффициента вариации νс, отражающим статистические данные о расходе каждой позиции номенклатуры.
Следует отметить, что в работах по логистике, опубликованных до 2000 г. (Б.А. Аникиным, В.И. Сергеевым, Д.Н. Родниковым, А.М. Гаджинским и др.) XYZ-анализ не упоминается, а после 2000 г. XYZ-анализ появился почти во всех работах. Тем не менее, до сих пор не удалось обнаружить автора метода XYZ ни в работах российских, ни иностранных специалистов, в которых, к сожалению, он почти не встречается. Дискуссионными остаются следующие вопросы.
Во-первых, правомерность использования «статического» коэффициента вариации νc для реализации расхода запасов S(t), содержащих тренд, сезонные или волновые составляющие. Как показано в работе [9] в этом случае для прогноза текущего и страхового запасов следует использовать динамический коэффициент вариации νд.
Во-вторых, неопределенность и недостаточная обоснованность выбора границ деления на группы X,Y и Z на основе коэффициента вариации ν. Известно, что процедура отнесения данной позиции номенклатуры к определенной группе сводится к сравнению ν с нормативными значениями νc (табл.2).
Таблица 2
Интервальные границы групп X, Y, Z
С точки зрения авторов работ по управлению запасами знание коэффициента ν позволяет выбрать закон распределение F(S) и учитывать это при расчете страхового запаса или при оценке дефицита. Если, например, рассчитанный коэффициент вариации νp=0,52, то согласно табл.2, данная номенклатура должна быть отнесена к группе Z, для которой «динамический ряд характеризуется значительными нерегулярными (эпизодическими) отклонениями, что не позволяет получить точные и достоверные оценки». С другой стороны при νp=0,52 можно предположить, что распределение запаса подчиняется закону Релея и рассчитать соответствующие вероятностные оценки, например, страхового запаса и дефицита.
В-третьих, результаты расчета коэффициентов вариации не могут быть использованы при выборе стратегий УЗ, если АВС – анализ базируется на интегральных данных за месяц (квартал или год), а динамический ряд расхода запаса отражает ежедневный (или недельный) расход. В этом случае целесообразно воспользоваться - анализом, предусматривающим деление номенклатуры на 4 группы: α – детерминированные или стационарные реализации процессов расхода запасов, β - нестационарные реализации процессов, главным образом за счет трендов и сезонности; γ – потоки расхода запаса, динамика возникновения которых может быть отнесена к «редким событиям»; δ – это процессы типа α, β или γ с включением «импульсных» составляющих целенаправленного характера (рекламные компании, скидки и т.п.) или случайные «экстремальные выбросы» (рис.1).
На рис. 1 введены следующие обозначения: S, Sc – соответственно величина текущего и страхового запаса, R – точка или уровень заказа (ROP); Т – продолжительность цикла заказа; на рис. 1 γ – в моменты времени t1 и t3 расходуется по одной единице запаса, в момент t2 – две единицы; на рис. 1 δ – пунктиром обозначена область дефицита запаса в связи с «импульсным» заказом.
В-четвертых, следует подчеркнуть, что представленные на рис.1 зависимости являются единичными реализациями и для их аналитического описания можно воспользоваться соответствующими аппроксимациями и затем на основе методов прогнозирования рассчитать показатели запасов (текущего, страхового, сезонного и др.).
Помимо отдельных (единичных) реализаций представляет интерес вариант в виде ансамблей реализаций, которые могут быть получены в результате накопления статистических данных о расходах запасов за несколько логистических циклов и затем классифицированы на детерминированные и стохастические с сильным или слабым перемешиванием. Примеры случайных процессов расхода запасов, относящихся к так называемым «веерным функциям» (когда все реализации начинаются в одной точке-полюсе) приведены на рис. 2, 3.
Рис.1. Классификация процессов расхода запасов на номенклатурные группы α,β,γ и δ
Рис. 2. Случайные процессы расхода запаса (с сильным перемешиванием)
Рис. 3. Процессы расхода запаса со слабым перемешиванием: А, В - случайные; С, Д – детерминированные реализации.
Очевидно, представленные на рис. 1-3 реализации процессов расхода запасов, затруднительно структурировать в виде трех (XYZ) или четырех () групп. Поэтому, также как с классификацией АВС, необходимо продолжить исследования по формированию групп, отражающих динамику расхода запаса.
Методы расчета основных показателей текущего и страхового запаса подробно рассмотрены в работах [2,3,4 и др.]. Из анализа указанных работ следует, что эти методы могут быть разделены на три вида:
- статистические, базирующиеся на результатах обработки складского (бухгалтерского) учета или специальных наблюдений;
- аналитические, включающие экономико-вероятностные модели (задачи «газетчика», «булочника» и т.д.); экономико-математические (модель оптимальной партии заказа) и вероятностно-статистические (формула Феттера для расчета страхового запаса);
- имитационные (статистическое моделирование, прогнозирование, теория массового обслуживания и др.).
Накопленный опыт расчетов показателей запасов для отдельных позиций номенклатуры (величины и периодичности поставок, величина страхового запаса и др.) позволяет говорить об определенном прогрессе в данном направлении, хотя некоторые вопросы остаются открытыми, например, для описания случайных величин распределения запасов и дефицита как правило используется нормальный закон.
Что касается выбора стратегий управления запасами, то здесь также сложилась неопределенная ситуация.
Во-первых, в монографиях, учебниках и учебных пособиях имеется большое количество терминов и наименований, например, «Политика пополнения запасов», «Системы контроля состояния запасов» или «Принципиальные системы регулирования запасов», хотя, по существу, речь идет о моделях (или стратегиях) управления запасами.
Во-вторых, ряд специалистов полагают, что количество моделей управления запасами велико («огромно»), но проведенные исследования показали, что при независимом спросе можно выделить семь основных вариантов (табл.3). Из табл.3 видно, что приведенные варианты базируются на двух стратегиях:
- периодической (T, S) – заказ переменного объема Si производится через постоянный интервал времени T;
- пороговой (S, R) – заказ постоянной S=const или переменной Si величины производится при пересечении реализациями расхода запаса заданного уровня R (точка заказа).
В-третьих, анализ большого количества работ по управлению запасами показал, что, с одной стороны, для каждой номенклатурной группы (типа Aα и т.д.) желательно выбрать одну стратегию, позволяющую оптимизировать издержки в цепях поставок.
С другой стороны, в практике работы компаний наиболее часто используются только две стратегии: пороговая (S, R) или периодическая (T, s). При этом некоторые специалисты, например, Ю.И. Рыжиков, считают, что «строгая оптимизация должна проводится лишь по группе А (т.е. 10-15% всей номенклатуры); для группы В допустимо применение простых методов; для группы С – простейшая «двухбункерная» стратегия, при этом допустим большой страховой запас. Аналогичной точки зрения придерживаются Д. Дж. Баурсокс и Д. ДЖ. Клосс, которые считают, во-первых, для группы А следует использовать точные методы планирования потребностей распределения (ППР), основанные на методах прогнозирования; во-вторых, для групп В и С – реактивные методы управления запасами, практически не требующие «сбора и обработки данных», поскольку «реактивная система позволяет поставлять продукты более мелкими партиями» [1, с.273].
Таблица 3
Основные (базовые) стратегии управления запасами
Следовательно, для основной массы номенклатуры (85-90%) нет четких рекомендаций по выбору альтернативных стратегий, и «возобновление запаса организуется из соображений удобства или по стабильным нормам». Таким образом, при расчете основных показателей стратегий УЗ строгая последовательность вычислений, опирающаяся на критерий минимума общих затрат, разработана для периодической (Т=const) и пороговой (S=const) стратегий [4,15]. Для остальных стратегий используются различные подходы: от численных методов до моделирования, позволяющих выбрать лучшую стратегию.
Еще одна проблема формирования стратегии УЗ связана с многоуровневыми системами размещения запасов.
Наибольший интерес представляют интегрированные системы различной конфигурации (линейные, сборочные (концентрационные), распределительные и комбинированные). На рис. 4 приведены два варианта процессов расхода запасов в интегрированной двухуровневой линейной системе: первый, предложенный С. Аксатером; второй – модифицированная модель Аксатера [11,15]. Из рис. 4 видно, что процессы расхода запаса на первом (нижнем) уровне расхода запаса имеют пилообразный характер, а на втором (центральный склад) – ступенчатый.
Рис. 4. Два альтернативных подхода к описанию процессов расходования запасов
Соответствующие формулы для расчета показателей управления запасами приведены в табл. 4.
Проведенные расчеты показали, что, несмотря на отдельные положительные результаты, большинство вопросов, связанных с оценкой показателей запасов на различных уровнях и выбором стратегий управления в интегрированных цепях поставок остаются малоизученными, в частности, многономенклатурные поставки в распределительных системах, страховые запасы и т.д. Сложившуюся ситуацию в многоуровневых системах можно назвать «логистическим дежа-вю», поскольку сто лет назад в 1913 г. Ф. Харрис предложил метод расчета размера оптимальной производственной партии, позднее аранжированный Р. Уилсоном в виде модели EOQ, появление которой в разных источниках датируется в пределах от 1916 г. до 1934 г. С тех пор появилось громадное количество работ посвященных развитию (усовершенствованию, углублению, уточнению и т.д.) модели EOQ и этот процесс продолжается.
Таблица 4
Формулы для расчета параметров эшелонированной модели EOQ для случая двухуровневой системы размещения запасов линейной конфигурации
Таким образом, одни специалисты считают, что «модели и методы теории запасов достаточно подробно разработаны и исследованы»[3]. Другие придерживаются более осторожной оценки, согласно которой многообразие реальных ситуаций, отражающих стратегии управление запасами, систематизированы лишь частично, а попытки их классификации, предпринимавшиеся неоднократно, «оказались малопродуктивными»[12].
В тоже время приведенные материалы позволяют, на наш взгляд, констатировать начало следующего этапа развития прикладной теории управления запасами и наметить контуры дальнейший исследований, призванных отразить реальные процессы в цепях поставок.
Литература
1. Баурсокс Д.Дж., Клосс Д.Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2005. – 640 с.
2. Бродецкий Г. Управление запасами в цепях поставок: учебное пособие. – М.: ЭКСМО, 2007 – 400 с.
3. Долгов А.П., Козлов В.К., Уваров С.А. Логистический менеджмент фирмы: концепции, методы и модели: учебное пособие. – СПб.: Изд. дом «Бизнес-пресса», 2005. 384 с.
4. Корпоративная логистика в вопросах и ответах. / Под общ. и науч. ред. проф. В.И. Сергеева. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М. 2013 – 634 с.
5. Лукинский В.В. Актуальные проблемы формирования теории управления запасами: монография. – СПб.: СПбГИЭУ, 2008. 214 с.
6. Лукинский В.В., Поскочинов И.Е. Методы определения неликвидовых запасов – номенклатурной группы D. Логистика, №7, 2011 г. – с. 18-21.
7. Лукинский В.С., Бадокин О.В., Степанова А.С. αβγδ – анализ при управлении запасами.// Эффективная логистика: сборник статей - Челябинск: Изд. центр ЮУрГУ, 2009.
8. Лукинский В.С. и др. Методические основы управления снабжением запасными частями автотранспортных предприятий. Ставрополь, из-во «Интеллект-сервис», 1997. 69 с.
9. Модели и методы теории логистики: учебное пособие. 2-е изд./ Под ред. В.С. Лукинского – СПб.: Питер, 2007. – 448 с.
10. Определение эксплуатационной надежности автомобилей в опорных автотранспортных предприятиях: Учебное пособие/ Под ред. В.С. Лукинского – Л.: ЛИСИ, 1976. 48 с.
11. Проблемы формирования прикладной теории логистики и управления цепями поставок. /Под общ. ред. В.С. Лукинского и Н.Г. Плетневой: монография – СПб.: СПбГИЭУ, 2011.- 287 с.
12. Рыжиков Ю.И. Теория очередей и управление запсами. – СПб.: Питер, 2001. – 384 с.
13. Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2008. 430 с.
14. Сток Дж. Р., Ламберт Д.М. Стратегическое управление логистикой: М.: ИНФРА-М, 2005, 797 с.
15. Управление запасами в цепях поставок: учебное пособие./ Под общ. и науч. редакц. В.С. Лукинского – СПб.: СПбГИЭУ, 2011. – 287 с.
16. Щетина В.А., Лукинский В.С., Сергеев В.И. Снабжение запасными частями на автомобильном транспорте. – М.: Транспорт, 1988 –112 с.
17. www.abc-analisis.ru
