Опубликовано №1 (90) февраль 2019 г.

АВТОРЫ:  БРОДЕЦКИЙ Г. Л., ГУСЕВ Д.А.

РУБРИКИ:    Оптимизация и экономико-математическое моделирование

Аннотация 

В статье для задачи управления контрактами в цепи поставок в части выбора оптимальной контрактной модели впервые представлены процедуры оптимизации решения при многих критериях. Показано, что такой формат модели позволяет учитывать чистые риски, которые можно формализовать в виде отдельных частных критериев. При этом их можно учитывать в специальном формате представления оценок частных критериев. В качестве такого формата в статье рассматривается метод представления оценок, соответствующий так называемым обобщенным критериям выбора. Для такого подхода представлены процедуры оптимизации решения по выбору типа контракта на основе традиционных методов выбора. Впервые иллюстрируется, что указанный подход может приводить к разным вариантам ранжирования альтернатив, а также разному выбору, что расширяет инструментарий для адаптации процедур оптимизации к предпочтениям ЛПР. Впервые доказано, что в формате критерия выбора по среднему геометрическому (а также для критерия произведений) переход к указанному формату обобщенных данных при оптимизации решения не меняет наилучший выбор и ранжирование альтернатив. Результаты соответствующего моделирования представлены в рамках концепции чистых рисков.  

Электронная версия

Ключевые слова: 

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

 

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:

  1. провести классификацию розничной торговой компании, выделить параметры корпоративной стратегии, предъявляющие требования или накладывающие ограничения на сеть распределения;
  2. проанализировать выделенные параметры, сформулировать требования к различным звеньям сети распределения;
  3. на основе сформулированных требований определить стратегические задачи в сфере логистики для сети распределения в целом или отдельных звеньев сети;
  4. выбрать способ математической формализации стратегических задач в логистике с использованием  алгоритма выбора метода (модели) оптимизации сети распределения;
  5. 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:

  1. Признак I: зависимость от других участников рынка

Виды: зависимая / независимая

  1. Признак II – число каналов продаж

Виды: одноканальная / многоканальная (например, наличие канала дистанционной торговли, дополняющего торговлю через магазины)

  1. Признак III – территориальный масштаб

Виды: международная / федеральная / региональная / локальная

  1. Признак IV – число форматов магазинов

Виды: одноформатная / многоформатная

  1. 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

  • · Максимальный / целевой уровень зарезервированных мощностей
  • · Максимальный процент возможного увеличения объемов поставок в заданное время
  • · Величина инвестиций в логистическую инфраструктуру
  • · Процент использования складских помещений
 

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

  • · Время цикла выполнения заказа
  • · Величина общих логистических затрат
 

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

  • · Максимальный / целевой уровень товарных запасов
  • · Величина финансовых потерь от иммобилизации средств в запасах
  • · Величина общих логистических затрат
 

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

  • · Минимальное время цикла возврата
  • · Величина общих логистических затрат (на обратную логистику)
 

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

  • · Минимальная величина общих логистических затрат
  • · Время цикла заказа
  • · Имеющиеся складские мощности в сети распределения
  • · Уровень товарных запасов в сети распределения
 

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

  • · Минимальный  уровень товарных  запасов в сети распределения
  • · Минимальная величина финансовых потерь от иммобилизации средств в запасах
  • · Частота отгрузок со стороны поставщиков
  • · Величина общих логистических затрат
 

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

  • · Минимальное количество складов (РЦ)
  • · Минимальные инвестиции в строительство / аренду складских помещений
  • · Время цикла выполнения заказа
  • · Покрытие территории размещения магазинов в пределах установленного радиуса доставки
 

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

  • · Минимальная величина общих логистических затрат (в обратной логистике)

 

  • · Время цикла возврата

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. Дискретные методы учета нескольких критериев

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

  1. Непрерывные методы учета нескольких критериев

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:

  1. Дыбская В.В. Логистика складирования для практиков // М.: Альфа-Пресс, 2005. — 208 с.
  2. 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).
  3. Обзор складского рынка Москвы и Московского региона // CBRE, сентябрь 2013
  4. Erlenkotter D. The general optimal market area model // Annals of Operations Research, 1989, Volume 18, Issue 1, pp 43-70
  5. Fernie J., Sparks L. Logistics and Retail Management. 3rd edition // Kogan Page Ltd, 2009
  6. Klose A., Drexl A. Facility location models for distribution system design // European journal of operational research, 162 (2005), pp. 4-29
  7. Mark S. Daskin, What you should know about location modeling // Naval Research Logistics, Vol 55 (2008)
  8. Marshall L. Fisher. What is the right supply chain for your product? // Harvard business review 75, pp. 105-117
  9. 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
  10.  Nimrod Megiddo, Kenneth J. Supowit. On the complexity of some common geometric location problems. SIAM J. COMPUT, vol. 13, № 1, February 1984
  11. Richter K. Advanced Logistics Management. A course of lectures // Minsk – Moscow – St. Petersburg, September- October 2006
  12. Simchi-Levi D., Kaminsky P., Simchi-Levi E. Designing and Managing the Supply Chain // McGraw-Hill; 4 edition
  13. Vernon R. International Investment and International Trade in the Product Cycle // Qiuirterly Journal of Economics, Vol. LXXX. (May, 1966), pp. 190-207


[1] Данные по результатам обобщения проектной деятельности в сфере логистики компании «Делойт»

Опубликовано в Логистика распределения
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