Опубликовано №1 (84) февраль 2018 г.

АВТОРЫ: ГУСЕВ Д.А.,  МАЗУНИНА О.А.ФЕЛЬ А.В.  

РУБРИКА  Оптимизация и экономико-математическое моделирование

Аннотация 

Рассмотрение цепи поставок с точки зрения объектного понимания как совокупности физических и юридических лиц, причем взаимодействующих именно в материальных, финансовых и информационных потоках с учетом их специфики, предполагает наличие инструмента для фиксации правил взаимодействия таких лиц. Такой инструмент уже существует, это – контракт/договор/соглашение сторон. Именно контрактная модель цепи поставок имеет огромное значение в процессе формирования ценности продукта, поскольку ее можно рассматривать как правовую документальную основу взаимных договоренностей для звеньев цепи поставок. Задачи управления контрактами в цепи поставок в части выбора оптимальной контрактной модели в статье впервые формализуются как задачи принятия решений при многих критериях. Показано, что такой формат моделей позволяет учитывать риски, которые можно формализовать в виде отдельных частных критериев. Показано, что с задачами указанного типа при оптимизации решения связан феномен размерности, который можно устранять на основе перехода к специальным форматам представления оценок частных критериев: 1) к формату обобщенных критериев выбора; 2) к стандартизированной форме задачи выбора. Для обоих таких подходов формализованы постановки задач многокритериального выбора контрактной модели.

Электронная версия

Ключевые слова: 

 

Опубликовано №6(83) декабрь 2017 г.

АВТОРЫ:  ГЕРАМИ В.Д., БОРИСОВА Л.А., ШИДЛОВСКИЙ И.Г., ГУСЕВ Д.А.

РУБРИКА  Оптимизация и экономико-математическое моделирование Транспортировка в логистике

Аннотация 

При выборе транспортного средства по многим критериям, когда в качестве частных критериев учитываются риски, практикующий менеджер может столкнуться с необходимостью анализа огромного количества альтернатив, среди которых надо выбрать наилучшую. В таких ситуациях существенную помощь (в плане сокращения объема требуемых процедур анализа таких альтернатив) при оптимизации выбора может оказать предварительная фильтрация альтернатив, если она не приведет к потере качества решения. В статье анализируются особенности процедур фильтрации и их влияние на поиск оптимального решения по выбору транспортного средства, если такие процедуры реализуются на основе отношения строгого порядка (в формате теории бинарных отношений). Показано, что задачам выбора транспортного средства по многим критериям всегда будут предшествовать следующие процедуры: 1) потребуется обеспечить одинаковые направления оптимизации для всех частных критериев; 2) потребуется устранять так называемый феномен размерности. В статье проведен анализ трех возможных подходов к устранению указанного феномена. Впервые доказано, что любой из них обеспечивает в дальнейшем один и тот же результат при фильтрации альтернатив на основе рассмотренных бинарных отношений. Показано, что для задач выбора транспортного средства по многим критериям соответствующие процедуры фильтрации могут повлиять на ранжирование альтернатив. Более того, доказано, что с указанными задачами может соотноситься свой нежелательный феномен: фильтрацию такого типа могут не пройти альтернативы, которые будут априори оптимальными по Парето. Разумеется, это может отразиться на качестве найденного решения. Поэтому в статье отмечено, какие меры предосторожности требуется при этом учитывать менеджеру, чтобы выбор мог соответствовать предпочтениям ЛПР. 

Электронная версия

Ключевые слова: 

Опубликовано №3 (80) июнь 2017 г.

АВТОРЫ: БРОДЕЦКИЙ Г.Л., ГУСЕВ Д.А.МАЗУНИНА О.А., ФЕЛЬ А.В.  

РУБРИКА  Аналитика в логистике и SCM Оптимизация и экономико-математическое моделирование

Аннотация 

Предложены подходы к усовершенствованию метода последовательных уступок, который широко используется при решении многокритериальных задач оптимизации решений в логистике. Для этого впервые формализованы и разработаны специальные форматы (жесткий и гибкий) использования такого метода, позволяющие повысить качество процедур принятия решений по многим критериям. Указанные подходы иллюстрируются на примере задачи наилучшего выбора места дислокации и формы собственности склада. Впервые обсуждается возможность задавать аналитически требуемое форматом метода уступок упорядочение частных критериев, если этого потребует лицо, принимающее решение. Впервые анализируются реальные для практики специфические ситуации, когда для некоторых групп частных критериев такой аналитический подход к заданию порядка процедур оптимизации определит одинаковую их важность между собой. Для таких ситуаций впервые представлен подход к анализу различных вариантов упорядочения частных критериев, чтобы расширить область доступных приложений для использования метода последовательных уступок. Впервые менеджерам представлена возможность ранжировать заданные альтернативы по методу последовательных уступок. Проведен анализ влияния различных вариантов упорядочения частных критериев на ранжирование альтернатив по такому методу оптимизации 

Ключевые слова: 

Опубликовано  №4 (75) август 2016 г.

АВТОРЫ:  Бродецкий Г.Л., Дыбская В.В., Гусев Д.А, Кулешова Е.С. 

РУБРИКА Оптимизация и экономико-математическое моделирование Управление запасами Имитационное моделирование

Аннотация

Исследования новых эффективных возможностей оптимизации решений, связанных с задачами распределения товаров в складской сети, сегодня являются особо актуальными. Цель этой статьи -  помочь практикам, работающим в указанной области, в освоении новых подходов и методов для нахождения наилучших решений применительно к задачам указанного типа, которые позволят использовать имеющиеся скрытые резервы повышения эффективности работы таких систем. В частности, речь пойдет о возможности учета при оптимизации стратегии распределения товаров  ряда важных факторов, таких как: 1) возможность выбора промежутка времени для планирования поставок по заказам магазинов; 2) возможность имитации заказов от магазинов с учетом заданных распределений вероятностей для случайных размеров таких заказов; 3) возможность адаптации выбора к предпочтениям ЛПР; 4) возможность снижения транспортных издержек на поставки, используя решения задач транспортного типа для разыгранных значений случайных заказов. В статье представлены такие процедуры, которые соотносятся с задачей определения наилучшего решения для задачи распределения товара в складской сети по многим критериям. Указанные процедуры оптимизации предполагают синтез следующих процессов при выбранном промежутке времени для планирования решений о поставках. 1) Имитационное моделирование с разыгрыванием случайных заказов магазинов на очередном таком промежутке времени по методу Монте-Карло. 2) Использование процессов аналитической иерархии для сравнения важности частных критериев для ЛПР. 3) Минимизация издержек транспортировки и хранения товара в виде задачи линейного программирования (для уже разыгранных сценариев случайных заказов магазинов применительно к анализируемым альтернативам с возможными стратегиями принятия и исполнения заказов). В статье будет показано, что реализация комплекса отмеченных процедур позволит формализовать задачу выбора решения как задачу многокритериальной оптимизации. После этого выбор наилучшего решения можно будет проводить на основе традиционных разработок теории, причем с адаптацией такого выбора к предпочтениям ЛПР. Такие процедуры выбора будут представлены в отдельной статье. 

Ключевые слова: 

 

Опубликовано №5 (52) октябрь 2012г.

АВТОРЫ:  

Юсупова Н.И.

Валеев Р.С.

Сагитова А.Р. - кафедра вычислительной математики и кибернетики, факультет информатики и робототехники,Уфимский государственный авиационный технический университет

Минильбаева Ю.В.- кафедра вычислительной математики и кибернетики, факультет информатики и робототехники,Уфимский государственный авиационный технический университет

РУБРИКА  Логистика складирования Логистическая инфраструктура  Оптимизация и экономико-математическое моделирование

Аннотация 

В статье рассматривается задача управления потоком товара в складском комплексе, которая сформулирована как задача многокритериальной оптимизации. Для размещения товара на стеллажах складского комплекса разработаны эвристические методы на базе эволюционного алгоритма,  учитывающие  физические характеристики товара, а также методы, базирующиеся на алгоритме Дейкстры и генетическом алгоритме для поиска рационального  маршрута движения погрузчика внутри складских помещений. Проведены численные эксперименты, подтверждающие эффективность разработанных алгоритмов.

Ключевые слова 

Скачать статью

Опубликовано №5 (28) октябрь 2008 г.

АВТОР: 

Иващенко А.Е.

Начальник управления импорта ООО «ТЗК ГАЗ», г. Нижний Новгород 

РУБРИКА Корпоративная логистика промышленных компанийОптимизация и экономико-математическое моделированиеСнабжение 

Аннотация

Предлагаемая в статье методика исследования принятия решений о закупке представляет собой совокупность методов агрегированного многокритериального системного анализа. В исследовании осуществлено уточнение и дополнение существующих подходов для принятия решений в логистике снабжения машиностроительных, в частности автомобилестроительных предприятий. С позиций теории логистики целью методики является сквозная оптимизация затрат на «входе в систему» за счет определения основных критериев экономической эффективности и их весомости при принятии решения о закупке товарно-материальных ценностей. Проанализированы возможные решения на основе следующих критериев оптимизации в логистике снабжения оптимизации периодичности закупок; оптимизации объема закупок; оптимизации способа закупок; оптимизации состава потенциальных поставщиков; оптимизации баланса цены и качественных показателей.

Ключевые слова: многокритериальная оптимизация принятие решений закупки автомобильная промышленность критерий оптимальности выбор поставщиков

 


Функции снабжения, по нашему мнению, должны быть строго распределены и систематизированы, особенно в корпоративной структуре, где влияние ошибки или умышленных некачественных действий менеджера при планировании, организации и контроле потоковых процессов чрезвычайно велико.

В ситуациях определения оптимальной периодичности, способа, объемов закупок, поиска оптимальных поставщиков мы сталкиваемся с основной проблемой принятия сложных решений о взаимодействии с поставщиком - значительным превышением объема информации о вариантах выбора над физиологическими возможностями человеческого мозга по восприятию и обработке этой информации. Именно в таких ситуациях практически единственным эффективным средством минимизации ошибок при принятии решений в логистике снабжения является применение специальных методов, технологий и программных средств обработки информации. В связи с этим важную роль играет разработка процессов принятия решений.

Предлагаемая нами методика исследования принятия решений о закупке представляет собой совокупность методов агрегированного многокритериального системного анализа. Основы методики в общем виде (как инструмент оценки кредитных предложений банков или инструмент решений о приобретении предприятий) были предложены в 1998г. Д.А. Абдрахимовым [1] совместно с рабочей группой ГУ-ВШЭ. В нашем исследовании мы осуществляем ее уточнение и дополнение для принятия решений, применяемых именно в закупочной логистике для машиностроительных, а конкретней, для автомобилестроительных предприятий.

С позиций теории логистики целью методики является сквозная оптимизация затрат на «входе в систему» за счет определения основных критериев экономической эффективности и их весомости при принятии решения о закупке товарно-материальных ценностей.

Многокритериальные варианты решений являются для методики просто анализируемыми объектами, которые характеризуются наборами количественных и качественных характеристик (показателей). Целью предлагаемой методики является вычисление оценок степени соответствия анализируемых объектов комплексу требований и предпочтений одного или группы руководителей и специалистов (экспертов).

Задачей методики является агрегирование (сжатие) многокритериальной информации об анализируемых объектах до объема и формы представления, воспринимаемых руководителем при принятии решения о закупке.

Критерии оптимизации в логистике снабжения, по нашему мнению, условно можно разбить на следующие группы:

1. оптимизация периодичности закупок;

2. оптимизация объема закупок;

3. оптимизация способа закупок;

4. оптимизация состава потенциальных поставщиков;

5. оптимизация баланса цены и качественных показателей.

 

  1. Критерий оптимизации периодичности закупок. Не изучая вопросы формирования потребности в товаре на предприятии, мы допускаем, что потребность может быть постоянная (ежемесячная, ежеквартальная и т.д.) и разовая. Отметим, что большинство предприятий производят закупки, исходя из возникающей потребности. Однако на некоторые позиции товарной номенклатуры цена на рынке может меняться более чем на 40% в зависимости от периода (например, на биржевые и сезонные товары). Причины колебаний, которые могут быть описаны математической функцией, определены в трудах А. Китчинга, К. Жуглара [3], а также кроме этого могут иметь геополитическую природу. Предприятиям машиностроения имеет смысл в целях получения прямой экономии привязывать текущие закупки к конъюнктурным циклам товара, а именно, прогнозируя рыночную ситуацию, в периоды роста цен закупать на длительные сроки крупными партиями, в периоды понижения цен приобретать материальные ценности на короткие периоды мелкими партиями.
  2. Критерий оптимизации объема закупок. Определение оптимального объема закупки предполагает нахождение наиболее экономичной партии товара, необходимой для приобретения. На практике предприятия приобретают товар в соответствии с размером потребности. Отметим, что ценообразование на продукцию производственно-технического назначения происходит, в том числе в зависимости от норм отгрузки: не монтажные нормы имеют цены на 3-5% выше монтажных норм; вагонные нормы, в свою очередь, также отличаются по цене от меньших на 2-7%. Таким образом, при принятии решения о закупке возникает дилемма: закупать объемом, равным потребности, или производить закупку большими объемами с учетом снижения оборачиваемости средств за счет увеличения складских запасов.
  3. Критерий оптимизации способа закупки.

Каждому приобретаемому наименованию товара соответствует единственный способ закупки, позволяющий достичь наибольшей экономической эффективности.

  1. Критерий оптимизации состава потенциальных поставщиков. При принятии решения необходимо обеспечить портфель предложений. Качеством оферт поставщиков внутри портфеля определяется качество и уровень конкуренции, при проведении процедур многокритериального анализа предложений и принятии решения. Основная проблема практической закупочной деятельности заключается в том, что при использовании лучших систем анализа и поддержки принятия решения состав рассматриваемых контрагентов не оптимален, то есть предприятие не имеет оферт от организаций, имеющих действительно лучшие предложения на рынке.
  2. Критерий оптимизации баланса характеристик цены, качества товара и надежности поставщика. Данный критерий включает более 20 основных субкритериев и до 50 вспомогательных, относящихся к требованиям качества, выполнению поставщиком своих обязательств, ценовых показателей приобретаемого товара.

 

При формировании многокритериальных оценок степени соответствия анализируемых предложений поставщиков предъявляемым требованиям и предпочтениям в закупочной логистике существует проблема корректного извлечения субъективной экспертной информации. Для решения данной проблемы к методике исследования процессов принятия решений о закупках должны быть предъявлены следующие требования: обеспечение экспертов полным перечнем необходимых первичных данных и установление необходимых требований и предпочтений к значениям и соотношениям значений характеристик анализируемых поставщиков и предлагаемых ими товаров. Предложенный способ извлечения и обобщения экспертной информации в авторской методике имеют две значимые проблемы:

  1. В классическом методе анализа иерархий извлечение предпочтений характеризуется высоким ростом числа парных сравнений при росте числа сравниваемых объектов или показателей. В предлагаемой нами методике эта проблема решается путем перехода на сокращенную процедуру парных сравнений при числе сравниваемых объектов или показателей большем 8 (на одном уровне иерархии)
  2. На практике при решении реальных задач многокритериального анализа с абсолютными оценками объектов сразу и полностью получить всю информацию по всем показателям для большого количества предложений поставщиков обычно не удается. Это приводит к трудностям заполнения "конкурентного листа" - т.е. сравнительной таблицы всех анализируемых характеристик всех объектов на одинаковых шкалах измерения. Отсюда необходимо применять средства обработки неполных массивов исходных данных.

Обеспечив извлечение и обобщение экспертной информации, необходимо реализовать важнейший этап - ее анализ.

Отметим, что указанные выше критерии анализа характерны не для каждой конкретной закупочной ситуации. Соответственно, не во всех конкретных закупочных ситуациях необходимо анализировать все пять перечисленных критериев. Логистика рассматривает каждый бизнес-процесс обеспечения предприятия как уникальный. Поэтому в конкретном случае следует оценить действие критерия в сложившейся ситуации на рынке закупаемого товара.

Критерий оптимальной периодичности закупок, учитывающий динамику конъюнктуры товарного рынка, необходимо применять при наличии условий:

  1. Рынок закупаемого товара динамичен, то есть имеют место значительные колебания (более 5% за короткий 1-2 месячный период). Примеры таких товарных рынков продукции производственно-технического назначения - рынок горюче-смазочных материалов, рынок ферросплавов, рынок цветных металлов.
  2. Предприятие закупает товарно-материальные ценности крупными партиями, так как ценовые колебания имеют место на достаточно крупных объемах товара. Розничные и мелкооптовые продавцы сглаживают динамику цен, участвуя в ценообразовании таким образом, что при падении цен они получают сверхприбыли, компенсируя свои убытки, понесенные при резких повышениях цен.
  3. Предприятие имеет постоянную, а не дискретную потребность в товаре. При разовой потребности, возникновение которой невозможно описать математической функцией, осуществление закупок также не может быть упорядочено по временным периодам, а, следовательно быть привязано к конъюнктуре рынка товара.
  4. При переходе к более частым закупкам товара партиями, меньшими месячной потребности, получаемый эффект будет превосходить затраты по удорожанию стоимости транспортировки. Это предполагает, например, что вагонные поставки не придется разделять на автотранспортные в случае, если разница в стоимости железнодорожных и автомобильных перевозок превысит экономический эффект от закупки в соответствии с конъюнктурой рынка.
  5. Предприятие изыщет возможности оплаты партий товара, соответствующих более чем месячной потребности при закупке на периоды конъюнктурного роста цен. То есть бюджет закупок должен предусматривать возможность осуществления предоплаты за партию товара, соответствующую потребностям долгосрочного периода, на который предусматривается закупка.

Критерий оптимального объема закупок целесообразно применять в следующих ситуациях при осуществлении закупок:

1. При возможности в бюджет закупок включить затраты на товар, превышающие потребности данного периода.

2.   При таких объемах закупки, когда незначительное различие в

количестве закупаемого товара существенно влияло бы на его стоимость (то есть при переходах от одних отгрузочных норм к другим).

3. При постоянной потребности в закупаемом товаре (для возможности расчета периода расходования закупленных ценностей).

Критерий оптимального способа закупки присутствует при обеспечении предприятия любыми видами товара. Его действие постоянно.

Критерий оптимального состава поставщиков необходимо использовать в закупочных ситуациях на рынках монополистической конкуренции и чистой конкуренции (если допустить наличие таковых). Поскольку большинство рынков продукции производственно-технического назначения являются рынками монополистической конкуренции, то описываемый критерий необходимо применять при большинстве закупок.

Критерии баланса цены и качества общеизвестны и должны быть учтены в обязательном порядке. Уточним, что в зависимости от сложности закупаемого товара количество качественных критериев меняется. Так, при закупках простого сырья и материалов критерий - соответствие ГОСТу или ТУ. При приобретении оборудования по индивидуальным чертежам может насчитываться до 50 субкритериев.

По нашему мнению, вышеописанные критерии при их наличии в конкретной закупочной ситуации все должны учитываться как равнодействующие (то есть иметь одинаковую весомость). Различные веса мы рекомендуем применять в действиях над субкритериями в рамках многокритериального анализа. Если действие критерия имеет место, мы включаем его в процедуру многокритериального анализа без оценки его весомости, то есть весомость равна частному единицы и количества действующих в закупочной ситуации критериев.

Насколько мы видим, методика исследования процессов принятия решений о закупке делится на обязательные и необязательный этапы. Примем за основу ситуацию, в которой при оценке входящего потока в логистической системе действие всех перечисленных критериев имеет место.

Для определения оптимальной периодичности закупки необходимо:

  1. Исследовать конъюнктуру рынка закупаемого товара - найти минимальную протяженность полного цикла, среднюю продолжительность понижающей волны и повышающей волны конъюнктуры.
  2. Исходя из полученных данных, определить периоды закупки товара объемами, соответствующими потребностям на срок более одного месяца (они должны составлять минимум - значение средней продолжительности повышающей волны конъюнктуры, максимум - минимальной значение конъюнктурного цикла) для периодов повышения цен.
  3. Определить минимально возможные партии товара для закупки (они должны составлять минимальный объем, отгружаемый поставщиком который возможно приобрести без удорожания цены за единицу товара за счет меньших объемов закупок) для периодов понижения цен.
  4. При принятии решений о периодичности закупок с момента произведения описанных действий закупать товар минимальными определенными партиями. При выявлении повышения цен закупить товар максимальным определенным объемом. По истечении периода, на который был закуплен максимальный объем продолжить закупку минимальными партиями.

Для исследования оптимального объема закупки предлагается следующий метод:

1.Необходимо найти, соответствуют ли цены на различные объемы закупок формуле 1.

P1 >P2(l+Cpeф*(t-l)/24)[1],                                                        (1)

где Р1 - оптимальная (лучшая на рынке) цена за единицу закупаемой продукции при закупке объемами, равными заявленным на месяц потребностям.

Р2 - оптимальная (лучшая на рынке) цена за единицу закупаемой продукции при закупке объемами, большими заявленной потребности (например минимальными объемами, отпускаемыми заводами-производителями; монтажными нормами; объемами вагонной поставки).

Среф - ставка рефинансирования ЦБ РФ.

t - количество месяцев, необходимых для полного потребления закупленного объема продукции (исходя из ежемесячной потребности).

Если закупаемая партия (с ценой Р2) соответствует условиям формулы, то это оптимальный объем закупки (несмотря на меньшие потребности). Если нет - то приобретать товар необходимо согласно заявленным потребностям на период. Уточним, что целесообразно ограничить объем, закупаемый при цене Р2 (например объем, равный шестимесячной потребности), так как при сколь угодно большом объеме цена на товар будет стремиться к его себестоимости, а бюджет любых закупок ограничен.

Исследование оптимального способа закупок в логистике целесообразно проводить на основании типового закона Юнситрал. В нем жестко регламентирован метод закупок в зависимости от сложившейся рыночной ситуации и специфики материального потока, входящего в логистическую систему предприятия. Открытые конкурсы применяются при крупных для бюджета организации суммах закупки сырья, материалов и стандартного оборудования и значительном количестве субъектов на рынке закупок. Закрытые торги применяются в случае, когда на рынке закупаемой продукции работает ограниченное число поставщиков (3-5) и они известны организатору. Другая сфера применения - небольшие закупки, при условии, что проведение открытого тендера нецелесообразно с учетом затрат времени и средств. Данный способ приобретения товарно-материальных ценностей также применяется при засекреченных по каким-либо причинам закупках. Двухэтапные конкурсы используются достаточно редко в силу сложности и длительности процедур. Они применяются в случае закупки сложной (уникальной) дорогостоящей продукции. Запрос котировок применяют при выборе стандартного по качественным характеристикам товара в случае необходимости выбора поставщика из числа уже имеющихся у предприятия контрагентов или из числа субъектов рынка, прошедших квалификационные процедуры при конкурсных формах закупки, но не получивших лота на поставку товара. Запрос предложений применяют в тех же условиях, что и запрос котировок, но при условии различия в качественных характеристиках, но равенства в ценах. Закупка из единственного источника (безальтернативная закупка) используется в случаях, если: товары имеются в наличии только у какого-либо конкретного поставщика или какой-либо конкретный поставщик обладает исключительными правами в отношении данных товаров и не существует никакой разумной альтернативы или замены или существует срочная потребность в товарах и проведение процедур торгов или использование любого другого метода закупок было бы поэтому практически нецелесообразным при условии, что обстоятельства, обусловившие срочность, нельзя было предвидеть или они не являлись результатом медлительности со стороны закупающей организации.

Исследование   оптимального   состава   потенциальных поставщиков производится следующим методом:

1.  Определяется средняя цена на продукт на рынке (путем изучения

сведений, предоставляемых Госкомстатом РФ, сведений, присутствующих в аналитических разделах электронных торговых площадок).

2.      С  помощью  мониторинга рынка  определяются  поставщики,

предоставляющие товар по данной цене или ниже данной цены.

  1. Исходя из способа закупок, определяется число потенциальных поставщиков, которых необходимо привлечь   закупкам (как правило, для открытого конкурса до 50, закрытого до 10, двухэтапного до 10, запроса  котировок и запроса предложений до 5).
  2. Из поставщиков, определенных в процессе мониторинга рынка, отбирается необходимое количество по принципу ценового критерия (то есть выбирается столько-то поставщиков, имеющих лучшую цену).
  3. Отобранное количество поставщиков имеет право участвовать в процедуре принятия решения о взаимодействии, то есть выбранные данным методом субъекты рынка являются потенциальными поставщиками предприятия в конкретном периоде.

Важнейшим разделом процесса многокритериального анализа является анализ ценовых и качественных характеристик (субкритериев). Наиболее приемлемым методом многокритериального анализа является доминантный анализ Парето, который, к сожалению, не позволяет давать оценки на шкале отношений (т.е. вычислять рейтинги) и обычно не позволяет полностью проранжировать все объекты.

Доминантный анализ Парето основывается на разделении исследуемых объектов на доминируемые и доминирующие. Доминирующий объект при арифметическом сравнении хотя бы по одному из критериев анализа лучше или равен остальным объектам. Доминируемый объект не имеет ни одного критерия, по которым он превосходит иные сравниваемые объекты. Для проведения анализа Парето необходимо определить абсолютные шкалы оценок, присвоить каждому объекту соответствующее значение по каждой шкале. Выделить доминируемые и доминирующие объекты на основании присвоенных значений каждой шкалы.

Мы полагаем, что в условиях неразрывной связи результатов и затрат (вспомним хотя бы известную логистическую кривую эффективности) наиболее простым и наглядным средством помощи является представление каждого из проанализированных объектов в виде точки на плоскости типа "результаты-затраты". При решении задач многокритериального выбора лицо, принимающее решение, обычно способно без затруднений выбрать на плоскости нужный объект или расставить объекты по номинальной или ранговой шкале. По нашему мнению, именно такая форма представления результатов анализа и является требуемым от методики результатом агрегирования информации об объектах до объема, воспринимаемого человеком при принятии решения.

В качестве примера результатов анализа Парето, для принятия окончательного решения, на рис. 1 показаны результаты работы методики при подведении итогов тендера технико-коммерческих предложений поставщиков сложных технических систем.

Рис. 1. Графическая интерпретация результатов анализа Парето

Названия реальных организаций здесь заменены буквами А, В, С и D. На рисунке по оси абсцисс показаны результаты оценки членами экспертного совета неценовой предпочтительности предложений предприятий, куда должны входить и оценки ожидаемого экономического эффекта, а по оси ординат - приведенные цены организаций, прошедших отборочный этап конкурса, представлены точкой. На рисунке хорошо видно, что предложения организации «D» являются доминируемыми по Парето и поэтому не могут претендовать на итоговый выбор, так как существует предложение, которое обладая меньшей затратностью, приносит больший эффект. Коммерческие предложения остальных трех организаций являются недоминируемыми, и поэтому любая из них может претендовать на победу.

Если бы мы априорно (т.е. не имея полученной раскладки объектов на плоскости) попробовали задать критерий выбора (критерий оптимальности) типа «максимум эффекта при затратах до 35 единиц», объект В был бы отброшен без уведомления лицом, принимающим решение, что в данном случае представляется неправильным. Более того, выбрать по данному рисунку лучший среди объектов А, В и С лицо, принимающее решение, сможет только в случае нанесения шкал и их размерностей (исходя из своих субъективных функций ценности результатов и приемлемости затрат). Указанные обстоятельства показывают опасность использования априорных критериев.

Однако, к сожалению, этот метод «не работает» при наличии только недоминируемых объектов и не позволяет получать неискаженные результаты на шкале отношений.

В случае необходимости получения количественных оценок (например, при расчете лимитов закупа) агрегировать информацию все равно приходится при помощи математических функций и функционалов, что является одним из источников методологических искажений результатов анализа. В качестве одного из универсальных функционалов можно указать балльный метод оценки (метод взвешенного суммирования).

Работа с абсолютными оценками в предлагаемой нами методике осуществляется на основе коэффициентов и функций ценности и позволяет решать задачи оценки степени соответствия анализируемых объектов комплексу предъявляемых требований и предпочтений. Отметим, что последнее обстоятельство позволяет нам получать многокритериальные оценки как для очень большого числа анализируемых предложений поставщика, так и для единственного предложения.

Метод балльной оценки состоит в следующем: каждый рассматриваемый критерий конкурсной заявки или показатель, характеризующий квалификацию поставщика, получает оценку в баллах по десятибалльной шкале. С этой целью значение анализируемого критерия в натуральных единицах измерения ранжируется для всех поставщиков. Худшему критерию присваивается один балл, лучшему — десять баллов. Применение метода интерполяции в интервале 1 — 10 баллов позволяет определить балльное значение критерия для каждого претендента. Для случая, когда худшее значение критерия меньше лучшего значения (например, предложения сокращения срока выполнения контракта или оценка опыта претендента, характеризуемая количеством ранее выполненных контрактов), балльная оценка j-ro критерия (показателя) для 1-го поставщика определится по формуле (2):

Бij = 1+((Nij – Nхуд)/(Nлучj - Nхудj))x(10-1)                                                               (2)

при N худj < Nлучj, 1 < Бij < 10.

где:

Бij — балльная оценка анализируемого j-ro критерия (показателя) для 1-го поставщика-конкурсанта;

Nij — значение  анализируемого j-ro  критерия (показателя) для j-ro поставщика-конкурсанта в натуральных единицах измерения;

 Nxyдj — худшее значение анализируемого j-ro критерия (показателя) среди всех поставщиков-конкурсантов в натуральных единицах измерения;

 Nлучj — лучшее значение анализируемого j-ro критерия (показателя) среди всех поставщиков-конкурсантов в натуральных единицах измерения.

 Для случая, когда худшее значение критерия больше лучшего значения (например, цена контракта, цена товара, другие ценовые показатели), балльная оценка анализируемого j-го критерия (показателя) для 1-го поставщика определяется формулой (3):

 Бij = 1 + ((Nxyдj - Nij) / (Nxyдj - Nлучj))x(10 - 1)                                                       (3)

 при N худj > Nлучj, 1< Бij < 10.

Расчеты, произведенные по формуле (3), приводят к тому же результату, что и по формуле (2).  Использование формулы (2) для случая Nхуд > Nлуч, а следовательно, и Nхуд > Ni, дает отрицательные значения и числителя и знаменателя дроби (Ni - Nхуд) / (Nлуч - Nхуд), что не влияет на результат вычислений. Поэтому во всех случаях для упрощения вычислительной работы мы рекомендуем использовать формулу (2).

Если среди критериев (показателей), характеризующих заявку (или квалификацию) поставщика, есть критерии, не поддающиеся количественной оценке, применяется экспертная балльная оценка таких критериев (показателей). Например, если по десятибалльной шкале экспертно оценивается степень соответствия критерия требованиям конкурсной документации, то оценку можно формировать исходя из следующих условий: 1-3 балла — частичное соответствие конкурсной документации; 4-6 баллов — полное соответствие требованиям конкурса; 7-8 баллов — критерий, характеризующий поставщика, частично превосходит требования конкурсной документации;9-10 баллов — критерий, характеризующий поставщика, существенно превосходит требования конкурсной документации.

Требования агрегирования оценок, полученных на разных уровнях указанной иерархии и пошагового агрегирования с обязательным контролем аналитика за информацией, теряемой на каждом шаге необходимо обеспечивать возможностями получения результирующих многокритериальных оценок одновременно двумя вышеописанными методами.

Не менее важным этапом в предлагаемой методике является предоставление полученных результатов. Взвешенное суммирование по априорной схеме высоко коррелированных оценок эффекта и затрат, по нашему мнению, является основным источником получения результатов, противоречащих здравому смыслу. В качестве средства решения этой проблемы мы рассматриваем предъявление к методике требования раздельного учета показателей, относящихся к системным категориям «выгоды» (эффект, качество, прибыль) и «издержки» (затраты ресурсов всех видов).

Мы считаем, что данное требование в методике должно обеспечиваться возможностями:

• разнесения показателей выгод и затрат по разным ветвям иерархии оценок;

• наглядного представления результатов анализа в виде точек на плоскости типа «выгоды - издержки» (наряду с традиционной табличной формой представления результатов). При решении задач многокритериального анализа лицо, принимающее решение обычно способно без затруднений отобрать на плоскости нужный объект или расставить объекты на ранговой шкале.

Оценка эффективности полученных результатов применения методики исследования процессов принятия решений о закупках может производится двумя предложенными методами: методом линейного сравнения с базовыми (первоначальными) показателями и методом сравнения индексов цен.

1. Способ сравнения с базовой ценой. Экономическая эффективность закупок понимается как разница между базовой ценой и ценой закупки с применением оптимизационных мер (предлагаемой методики), помноженная на натуральный объем произведенной закупки. Поиск экономической эффективности применения методики возможен по формуле (4).

ЭЭ =((Цстt2 -Цзt2)/ Цстt2 -   (Цстt1 – Цзt1)/ Цстt1)* Цзt1*V                                    (4)

где

ЭЭ - экономический эффект в рублях;

Цзt1 - средняя годовая цена закупки в базовый период в рублях;

Цстt1 - среднестатистическая цена базового периода (за последний год);

Цстt2 - среднестатистическая цена периода закупки в рамках методики в рублях;

Цзt2 - цена закупки по результатам методики в рублях;

V -  объем закупки в единицах товара.

Статистические цены как за текущий период, так и за прошлые периоды доступны в сети «Интернет», в публикуемых Госкомстатом сборниках. Остальные данные должны быть в службах, ответственных за применение методики.

Рабочий (упрощенный) вариант той же формулы - формула (5).

ЭЭ =(Цзt1/ Цстt1 - Цзt2/ Цстt2) * Цзt1*V                                    (5)

Уточняем, что приведенные формулы действуют только в условиях стабильности конъюнктуры рынка. Если в период внедрения методики произошло изменение цен, то полученные результаты эффективности будут неточны.

При действии любой оптимизирующей методики на протяжении определенного периода времени нецелесообразно сравнивать базовую цену с ценой, являющейся итогом действия методики. Рекомендуется сравнивать динамику цены с динамикой изменения среднестатистических цен по отрасли.

2. Способ сравнения с индексами цен. Смысл способа состоит в том, что мы сравниваем результаты оптимизированных с помощью нашей методики закупок с официально публикуемыми индексами цен производителей промышленной продукции по отраслям промышленности. Расчеты целесообразно производить по предложенной формуле (6).

 Э = V*(P 1 *Ицпп - Р2) в натуральном выражении;                                                    (6)

Э = (Р1*Ицпп - Р2)\ Р1*Ицпп в процентах от существующей цены,

Где:

Э - экономический эффект

Р1 - цена за единицу продукции до внедрения оптимизирующей методики

Р2 - цена за единицу продукции после внедрения оптимизирующей методики

Ицпп - индекс цен производителей промышленности по конкретной отрасли.

V - объем закупаемой продукции

Таким образом, мы можем рассчитать экономическую эффективность как в сравнении с базовой ценой (при необходимости расчета разового результата оптимизации), так и в сравнении с изменяющейся динамикой цен (за сколь угодно длинный период оптимизации).

При получении положительных результатов при оценке эффективности применения нашей методики необходима ее реализация на постоянной основе, то есть обеспечения планирования, организации и контроля ее исполнения согласно методам, описанным в данной главе. При получении отрицательных результатов необходимо вернуться к реализации методики и определить допущенные ошибки.

С информационно-аналитической точки зрения основной задачей универсальных программных средств и информационно-аналитических технологий поддержки принятия решений о осуществлении закупок в холдинговой структуре является агрегирование указанной информации до объемов и формы представления, воспринимаемых лицом, принимающим решение.

Основным требованием к предложенной нами методике является минимизация неконтролируемых потерь и методологических искажений агрегируемой информации.

Основным способом реализации указанного требования является поэтапное человеко-машинное агрегирование информации об анализируемых объектах.

Авторская методика разработана с использованием уже существующих методик подобного рода.

В рамках предложенной методики исследования процессов принятия решений об осуществлении закупок в холдинге вклад автора состоит в следующем:

  1. Адаптация методики, использующейся ранее преимущественно в банковском секторе для принятия решений о выделении кредитов, для применения в материально-техническом снабжении предприятий при выборе поставщика.
  2. Уточнение основных критериев оптимизации закупок предприятий промышленного холдинга, которые необходимо задействовать при применении предлагаемой методики.
  3. Предложение регламентированной последовательности применения нескольких методов многокритериального анализа при принятии решений о закупке товарно-материальных ценностей и оценки ее эффективности.

Итак, уточнив основные термины, используемые нами в исследовании, и введя новые, мы выделили особую значимость информационных потоков и определили функции по их обработке в деятельности по обеспечению предприятий материальными ресурсами. Доказали возрастающую значимость и эффективность управления потоковыми процессами при концентрации производства и централизации капитала, в том числе при создании интегрированных холдинговых структур, уточнили особенности управления потоковыми процессами в холдинге. Предложили методику оптимизации принятия решений о закупках товарно-материальных ценностей в холдинговых структурах.

Литература

1. Абдрахимов Д.А. Эффективность системы конкурсных закупок/ Д.А. Абдрахимов // Конкурсные торги.- 1999.- № 3 - С. 14-18.

2. Сергеев В.И., Эльяшевич И.П. Логистика снабжения. Учебник для вузов. – М.: Изд-во «Рид Групп», 2011. – 416с.

3. Управление закупками и поставками: Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальностям: «Экономика и управление» (080100), «Коммерция» (080300), «Логистика и управление цепями поставок» (080506) / М. Линдерс, Ф. Джонсон, А. Флинн, Г. Фирон: пер. с англ. под ред. Ю.А. Щербанина – 13-е изд. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. -751с. (Серия – «Зарубежный учебник»).

ССЫЛКИ

[1] Формула выведена автором.

Опубликовано №5 (46) октябрь 2011г.

АВТОРЫ: 

Юсупова Н.И.

Валеева А.Ф.

Рассадникова Е.Ю.Кафедра вычислительной математики и кибернетики, Факультет информатики и робототехники, Уфимский государственный авиационный технический университет (Россия, Уфа)

 

Латыпов И.М. - Кафедра вычислительной математики и кибернетики, Факультет информатики и робототехники, Уфимский государственный авиационный технический университет (Россия, Уфа)

Кощеев И.С.  - Кафедра вычислительной математики и кибернетики, Факультет информатики и робототехники, Уфимский государственный авиационный технический университет (Россия, Уфа)

РУБРИКА Транспортировка в логистике Оптимизация и экономико-математическое моделирование Имитационное моделирование

 Аннотация

В статье рассматривается задача доставки грузов потребителям, которая сформулирована как многокритериальная задача комбинаторной оптимизации. Для поиска кратчайшего пути доставки грузов используется интерактивная карта компании Яндекс, с помощью которой реализован алгоритм Дейкстры с учетом технологических ограничений. Для решения задач размещения грузов в транспортные средства (ТС) предложены эффективные методы: роевая гиперэвристика и эволюционный алгоритм. Для задач размещения грузов в ТС проведены численные эксперименты на случайно сгенерированных данных и тестовых примерах из международной библиотеки тестов OR-library.

Ключевые слова многокритериальная оптимизация доставка  роевая гиперэвристика эволюционный алгоритм алгоритм Дейкстры маршрутизация

 

Опубликовано №4 (45) август 2011 г.

АВТОР: Бродецкий Г.Л., Мазунина О.А. 

РУБРИКА Оптимизация и экономико-математическое моделирование Снабжение

Аннотация

Впервые предложен новый подход к эффективной модификации традиционных критериев выбора для решения задач многокритериальной оптимизации цепей поставок и систем логистики. Подход использует процессы аналитической иерархии. Иллюстрируется как расширение доступного для менеджера инструментария принятия решений, так и открывающиеся возможности устранения нежелательных феноменов неадекватного выбора в формате задач многокритериальной оптимизации закупок

Ключевые слова: многокритериальная оптимизация закупки метод анализа иерархий феномен неадекватного выбора принятие решений риски цепи поставок

 

Опубликовано в Снабжение

Опубликовано № 1 (66) февраль 2015 года

АВТОРЫ: Дыбская В.В., Сверчков П.А.

РУБРИКА Корпоративная логистика розничных компанийЛогистика 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

 
Опубликовано в Логистика распределения

Опубликовано № 1 (54) февраль 2013 г.

АВТОР: Бродецкий Г.Л., Виноградов А.Б.

РУБРИКА Логистическая интеграция и координацияОптимизация и экономико-математическое моделирование 

Аннотация

Проблема межфункциональных конфликтов, которые возникают при управлении материальными и сопутствующими им финансовыми потоками, актуальна для многих компаний, работающих на российском рынке. Возможности успешного завершения конфликтных ситуаций, согласования позиций оппонентов соотносятся с задачами оптимизации решений при многих критериях. В статье представлены шаги соответствующего алгоритма для разрешения межфункционального конфликта. При этом иллюстрируются способы выявления критериев выбора функциональных подразделений компании – сторон конфликтного взаимодействия, а также формализации их предпочтений.

Ключевые слова: конфликт межфункциональный конфликт формализация комплектация заказов технологическое оборудование складской сервис стратегия поведения принятие решений минимаксный критерий метод идеальной точки Критерий Гурвица метод взвешенной суммы оценок частных критериев многокритериальная оптимизация

Страница 1 из 2

Контакты

Работа с авторами 

Левина Тамара

моб. 8(962) 965-48-54

E-mail: levina-tamara@mail.ru

Распространение

Алямовская Наталия

моб. 8(916) 150-07-21

E-mail: nalyamovskaya@mail.ru

Адрес 

125319, Москва, ул. Черняховского, д.16

тел./факс (495) 771 32 58

ISSN 2587-6775

Издается с 2004 г.

Включен в перечень ВАК с 2008 г.

ИНДЕКСИРОВАНИЕ ЖУРНАЛА