Моделирование управления адаптивными цепями поставок
Опубликовано №5 (100) октябрь 2020 г.
АВТОРЫ: АНДРОНОВ С.А., ЯРЦЕВА А.А.
РУБРИКИ: Имитационное моделирование Надежность и устойчивость цепей поставок Неопределенность и риски в цепях поставок Управление цепями поставок
Аннотация
Предприятия цепей поставок функционируют в условиях воздействия множества неопределенных факторов, таких как, например, колебания спроса, нестабильность поставок, действия конкурентов, погодных условий и пр. Отмеченное диктует, во-первых, необходимость в координации деятельности, во-вторых, в адаптации к изменению внешних воздействий. Эти вопросы в реальных цепях поставок входят в обязанности менеджеров или фирмы провайдера. При моделировании процессов в цепях поставок функции координации и адаптации принимают на себя соответствующие блоки модели цепи. Настоящее исследование посвящено актуальной проблеме повышения эффективности функционирования цепи с учетом отмеченных факторов, а именно, исследованию моделей управления адаптивными цепями поставок. По причине стохастичности окружения цепей поставок моделирование, как правило, использует имитационный подход. Как показали исследования, модели, не включающие в состав блоков самоорганизации не способны обеспечивать необходимого качества управления в условиях неопределенности. Поэтому для адаптации на оперативном уровне предлагается рассмотреть агентную модель в комбинации с наиболее подходящими методами теории автоматического управления. Присутствие человеческого фактора при управлении цепями поставок предполагает наличие свойственной людям инерционности, что определило применяемые принципы: «быстрое реагирование» – инерционность и прогнозный характер при сглаживании колебаний спроса для контроля уровня производства, нечеткий логический вывод в качестве «мягкого» регулирования, свойственного человеку, а также управления по ошибке на основе ПИД-регулятора. Реализованная в программе Anylogic модель показала эффективность применения рассмотренных методов управления в условиях неопределенности и стохастичности параметров внешней среды. Так, например, применение принципа быстрого реагирования обеспечивает устойчивость цепи при заданных уровнях изучаемых воздействий. В частности, в рамках комбинированного управления модель показала наилучший результат – не больше 10% невыполненных заказов. Добавление в модель модуля непрерывного контроля запасов позволило снизить процент отказов в среднем на 50%. Наибольший эффект достигается в результате применения интегрированного управления, учитывающего одновременное изменение параметров звеньев цепи. Рассмотренные алгоритмы управления могут быть проверены на эмпирических данных конкретной цепи, применены при разработке цифровых двойников цепей, использованы провайдером как средство автоматизации управления реальной цепью поставок.
Ключевые слова: цепь поставок неопределенность имитационное моделирование AnyLogic теория управления нечеткая логика
Динамические модели управления производственно-финансовой деятельностью предприятия в условиях неопределенности и риска
Опубликовано №1 (90) февраль 2019 г.
АВТОРЫ: МИЩЕНКО А.В., СОЛОДОВНИКОВ В. В.
РУБРИКИ: Оптимизация и экономико-математическое моделирование
Аннотация
Задача оптимального управления различного вида производственными ресурсами в условиях неопределенности и риска с учетом брака актуальна и необходима для обеспечения конкурентоспособности современных отечественных промышленных предприятий.
В работе рассмотрены динамические модели управления производственными ресурсами предприятия, обеспечивающие максимум прибыли от реализации продукции, выпущенной за определенный период времени с учетом риска, с учетом устранимого и неустранимого брака на технологических операциях промышленного предприятия. Проведен анализ устойчивости в моделях управления производственно-финансовой деятельностью предприятия. В заключении приведен пример расчета управления производственно-финансовой деятельностью малого предприятия по сборке системных блоков персональных компьютеров.
Научное исследование основано на фундаментальных и прикладных разработках отечественных и зарубежных ученых в области экономической теории, теории управления, теории логистики и управления цепями поставок, методах математического моделирования, системного анализа, исследования операций и методов экспертных оценок.
Рассмотренные динамические модели управления производственно-финансовой деятельностью предприятия позволяют провести оценку эффективности использования производственных и финансовых активов предприятия в условиях неопределенности и риска с учетом брака.
Ключевые слова:
Модель определения времени поставки с учетом неопределенности спроса
Опубликовано №4 (87) август 2018 г.
АВТОРЫ:
МАСЛОВ С.Е. - Коммерческий директор, ООО «Продимекс» (Москва, Россия)
РУБРИКИ: Оптимизация и экономико-математическое моделирование Управление запасами
Аннотация
В России большинство торговых предприятий при управлении товарными запасами ориентируются на средние показатели спроса и длительности поставки и лишь некоторые крупные компании используют моделирование логистических процессов, которое повышает эффективность и результативность их деятельности, уменьшая издержки хранения и дефицита.
В статье представлена модель управления запасами, а именно, определения оптимального момента поставки с учетом неопределенности спроса. В качестве критерия эффективности рассматривается критерий минимизация интегральных издержек, учитывающий издержки избыточных запасов и издержки отсутствия товара на складе. В качестве закона распределения случайного объема спроса рассматривается треугольное распределение, как одно из наиболее применимое в условиях недостаточности статистических данных. Рассматриваемая экономико-математическая модель позволяет при условии минимизации рисков оптимизировать момент поставки, основываясь на статистических данных о спросе на товар за предыдущий период, либо если таких данных не имеется воспользоваться оценками экспертов. Этих данных достаточно для построения распределения вероятностей для случайной величины спроса.
Модель позволяет при случайном спросе определить день поставки новой партии товара в определенном объеме при условии минимизации рисков. В случае треугольного распределения данная оптимизационная задача имеет аналитическое решение, сводящиеся к вычислению по формуле.
Ключевые слова:
Модели управления инвестициями в логистике в условиях неопределенности и риска
Опубликовано №1 (78) февраль 2017 г.
АВТОРЫ: АПАЛЬКОВА Т.Г., МИЩЕНКО А.В.
РУБРИКА Корпоративная логистика промышленных компаний Оптимизация и экономико-математическое моделирование
Аннотация
Повышение эффективности управления инвестициями особенно актуально сегодня для отечественных предприятий, перед которыми стоит задача импортозамещения по ряду позиций ранее импортируемой из США и стран Европы продукции. В статье представлены различные варианты постановки задачи оптимизации эффективности инвестиций в условиях ограниченности материальных и финансовых ресурсов, а также неопределенности цен сырья, готовой продукции и объема спроса. Приведены статические и динамическая постановки. Статические модели относятся к классам задач линейного и нелинейного программирования. Динамическая модель представляет собой задачу оптимального управления, для которой, в силу сложности процедуры решения, предложен метод получения приближенного решения, основанный на аппроксимации подынтегрального выражения. В работе приведен пример реализации одной из моделей для практического решения однопериодной задачи создания производственного предприятия. Показаны возможности получения величин выпуска продукции каждого вида и цен, максимизирующих прибыль предприятия при заданном бюджете, объема необходимых собственных средств, решения вопроса о целесообразности привлечения кредита
Ключевые слова:
Методы и модели оценки эффективности управления производственно –финансовой деятельностью в промышленной логистике
Опубликовано № 2 (73) апрель 2016 г.
АВТОРЫ: Апалькова Т.Г., Мищенко А.В.
РУБРИКА Корпоративная логистика промышленных компаний Оптимизация и экономико-математическое моделирование
Аннотация
Задача повышения эффективности управления производственно-финансовой деятельностью наиболее актуальна сегодня для отечественных предприятий реального сектора экономики, которым необходимо в ближайшие годы решить задачу импортозамещения по ряду позиций продукции, ранее импортируемой из Евросоюза и США. В статье представлены различные варианты постановки задачи оптимизации производственной программы предприятия в условиях ограниченности материальных и финансовых ресурсов. Рассматриваются динамическая и статическая постановки, а также модель, учитывающая неопределенность состояний внешней среды. Статические модели относятся к классам задач линейного и нелинейного программирования. Динамическая модель представляет собой задачу оптимального управления, для которой, в силу сложности процедуры решения, предложен метод получения приближенного решения, основанный на аппроксимации подынтегрального выражения. Факторы неопределенности учтены в двух моделях: в одной предполагается, что априори неизвестны цены на готовую продукцию, в другой – оптимальность решения зависит от заранее неизвестной величины инфляции. В работе приведен пример реализации одной из моделей для практического решения задачи оптимизации производственной программы предприятия пищевой промышленности. Показано, что решение позволяет не только определить оптимальные объемы выпуска готовой продукции для мультиноменклатурного производства, но и обосновать заключение о необходимости привлечения кредита и аренды.
Ключевые слова:
Динамический синтез и реконфигурирование цепей поставок производственно-логистических сетей в условиях неопределенности
Опубликовано №4-5 декабрь 2004 г.
АВТОР: Иванов Д.А.
РУБРИКА: Аналитика в логистике и SCM, Неопределенность и риски в цепях поставок, Управление цепями поставок
Ключевые слова синтез цепь поставок неопределенность логистическая система виртуальное предприятие реконфигурирование риски цепи поставок
Предлагается классификация цепей поставок с позиций реализации управляющих воздействий и понятие информационной (виртуальной) логистической системы (ЛС). Анализируется логика динамического формирования цепи поставок в виртуальном предприятии. Вводится понятие производственно-логистической сети (ПЛС) для формировании единой организационно-технологической и информационной среды за счет временного объединения ресурсов различных автономных экономических агентов. Рассматривается концептуальная постановка проблемы синтеза и реконфигурирования цепей поставок в ПЛС и возможные пути ее решения в условиях риска и неопределенности внешней среды
Неопределенность и уязвимость, как основные причины снижения надежности в цепях поставок
Опубликовано № 1 (48) февраль 2012 г.
АВТОР: Столяр Е.
Логист компании «Европак»
РУБРИКА Надежность и устойчивость цепей поставок, Неопределенность и риски в цепях поставок, Терминология в логистике и SCM
Аннотация
Показана актуальность сохранения надежности и устойчивости цепей поставок в связи с повышением турбулентности экономической внешней среды. Проанализированы терминологические аспекты понятий надежности и уязвимости цепей поставок. Рассмотрены основные причины снижения надежности, в частности, глобальные внутренние причины повышения уязвимости и возникновения неопределенности. Определена сфера влияния неопределенности в цепях поставок и идентифицированы возможные меры по воздействию на ее сокращение. Проанализирована уязвимость, как причина снижения надежности и появления негативных последствий рисков. Рассмотрен вариант декомпозиции цепи поставок с целью выявления уязвимых участков.
Ключевые слова: неопределенность риски цепи поставок уязвимость надежность гибкость
Опираясь на идеи больших циклов Николая Кондратьева и Йозефа Шумпетера, Карлота Перес насчитала за последние 200 лет пять больших волн развития. Каждая такая волна включала в себя последовательно технологическую революцию, финансовый пузырь, экономический коллапс и золотой век промышленности. «Пузырь» лопнул 3-4 года назад, коллапс мы наблюдаем сегодня. Хотя цикличность экономики не вызывает сомнений, все же каждый финансовый кризис приходит внезапно и приносит огромные финансовые потери.
Возросшее количество постоянных катаклизмов, резкое изменение политической и экономической ситуации, обострение конкуренции удлинение каналов снабжения и распределения в цепи поставок, ориентация на рынок продавца, рост количества участников цепи, все это усложняет процесс контроля по всей цепи поставок и снижает ее надежность и устойчивость. А также, глобализация рынков, сокращение производственного цикла и увеличение количества участников цепи поставок, приводит к сложным отношениям внутри цепи поставок. Примером глобализации рынков и усложнения структуры цепи поставок является компания Applе. Один из ее товаров (iPhone) разрабатывается в США, но полный производственный цикл осуществляется в девяти странах, что сильно повышает уязвимость цепи поставок и приводит к появлению рисков.
В связи с повышением турбулентности экономической внешней среды вопрос о сохранения надежности и устойчивости цепей поставок стоит как никогда актуально.
В стремлении сократить логистические издержки, многие компании внедряют концепции оптимизации потока, запасов, времени и соответственно, издержек. Использование таких концепций как Quick Response, Just-in-Time (JIT), Just-in-Sequence, Vendor Managed Inventory (VMI), приводит к снижению надежности и устойчивости цепи, так как возрастает фактор уязвимости и возможности появления возмущающих воздействий и отклонений. Одним из результатов внедрения подобных концепций является полное отсутствие складов (JIT, Just-in-Sequence) или перемещение запаса вверх по цепи (VMI) , что в свою очередь приводит к снижению безопасности и повышению уязвимости цепи поставок. Такие концепции как CPRF, ECR, ориентированы на информационную интеграцию предприятий с целью синхронизации и актуализации данных о потребностях и запасах в цепях приводят к повышению сложности логистических бизнес-процессов.
В табл. 1 приведены примеры внедряемых концепций и возможные факторы снижения надежности цепей поставок.
Таблица 1 Факторы снижения надежности цепи поставок при внедрении логистических концепций
Внедряя концепции оптимизации и сокращая один вид логистических издержек, компании попадают в зависимость от контроля над процессами и функциями. Сбои, нарушения графика, несвоевременные операции могут приводить к потерям продаж, доли на рынке, сокращение прибыли. Руководство компании, принимая решение о внедрение той или иной технологии для достижения поставленной цели, должно понимать, что затраты (как временные, организационные и материальные) на систему контроля и аудита возрастут в несколько раз. Соответственно, надежность системы, а в первую очередь ее безопасность становятся уязвимы и зависимы.
Определение надежности и связанных с нею понятий в отечественной литературе практически не представлено. В свою очередь в иностранной литературе проблема надежности цепей поставок представлена довольно широко. Но все же, это скорее работы по управлению рисками и событиями в цепях поставок, определения важности повышения надежности, определение устойчивости и гибкости цепи поставок.
Совет по цепям поставок[1], описывая основные метрики SCOR-модели, определяет надежность одним из главных факторов, метрик первого уровня, и дает следующие определение надежности: «Надежность - это возможность выполнять поставленные задачи оправдав ожидания. Измерение надежности сфокусировано на прогнозирование результата процесса. Надежность - одна из метрик, которая ориентирована на клиента».
В первую очередь надежность - это показатель функционирования цепей поставок, учитывающий постоянные изменения во внешней и внутренней среде, – один из важнейших и результирующий.
Общее определение надежности технических систем звучит следующим образом: «Надежность - это свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования»[2].
Исходя из общего определения надежности, применительно к цепи поставок можно определить надежность как свойство сохранять заданные параметры в соответствии с показателями эффективности или же их варьирование в определенном интервале (допуске) при воздействии внешних или внутренних возмущающих воздействий.
То есть первым шагом на пути к установлению надежности является создание точной системы измерений всех процессов и определение допустимых граничных норм показателей цепи поставок при сохранение ее жизнедеятельности. Сложность такого подхода к пониманию надежности цепи поставок заключается в значительных трудностях определения интервала вариативности параметров (KPI), при возникновении сбоев, отклонений или проявлений влияния внешней (внутрифирменной) среды.
Понятие надежности тесно связано с понятием устойчивости. Устойчивость системы можно определить, как способность системы восстанавливаться, возвращаться в исходное состояние после какого-либо возмущающего воздействия, которое проявляется в отклонении значений параметров функционирования системы. Причем, в SCOR модели понятие надежности цепи поставок, четко разграничено с понятиями скорости ответной реакции (Responsiveness) и понятиями гибкости (Agility, flexibility).
Понятие скорости реакции (Responsiveness) измеряется временными рамками исполнения заказа потребителя (может быть измерена в длительности цикла исполнения заказа, длительности производственного цикла, длительности логистического цикла). Понятие гибкости (agility, flexibility) намного глубже и сложнее. Гибкость цепи поставок можно определить, как способность сохранять устойчивость (заданные параметры) при постоянных изменениях внешней среды. Вопросу гибкости посвящено много работ зарубежных ученных. «Гибкую» цепь поставок воспринимают скорее как, эволюцию, логическое продолжение или расширение концепции «бережливого» производства. Сравнивая «lean» и «agile» выделят следующие преимущества гибкой цепи поставок: бесперебойное функционирование в условиях изменений внешней среды, сокращение производственного цикла, увеличение маржи, сокращения времени хранения и количества запасов.
Также, в зарубежных источниках используется множество терминов сопоставимых с понятием устойчивости цепи поставок. Это и гибкость, и устойчивое развитие, прочность, жизнестойкость, адаптивность, скорость реакции [1].
Касаясь проблемы надежности в цепях поставок необходимо определить основные причины и источники снижения надежности. Одной из главных причин снижения надежности можно назвать увеличение неопределенности в цепях поставок: неопределенность спроса, процессов снабжения, конторллинга, внутрипроизводственных процессов, отношений с контрагентам.
Неопределенность является одной из основных проблем, изучаемых в управлении цепями поставок. Именно снижение неопределенности явилось одним из отправных пунктов к появлению концепции управления цепями поставок как таковой на основе интенсивно развивавшихся в 80-е гг. XX в. методов и моделей управления запасами на межорганизационном уровне. Источниками неопределенности могут служить колебания спроса, ошибки прогнозов, выход из строя ресурсов, неточность данных, неверные решения менеджеров, передача информации и интерпретация тех или иных событий, а также такие крайние случаи, как изменения политических или природных условий, сроки поставок, уровни товарных запасов и заказов, производственные возможности, время транспортировки, природные и человеческие факторы. Неопределенность в цепях поставок проявляется в ситуациях принятия решений, когда существует неполнота информации или ее полное отсутствие о внешней среде или процессе, объекте; недостаточная обработка информации; невозможность точно спрогнозировать влияние процессов на изменения в цепи поставок; или недостача эффективного контроля.
Для конкретизации причин возникновения неопределенности необходимо указать источники. Источники неопределенности можно классифицировать по четырем категориям: неопределенность внешней среды (внешняя политическая и экономическая ситуация, природные катаклизмы), неопределенность в самой цепи поставок (неверные решения менеджеров, сбои в поставках, устаревание системы контроллинга), неопределённость, порождаемая нечёткостью мышления и знаний человека, и факторы, обусловленные противоречивостью накопленных знаний, неопределённостью тех или иных процедур. (рис.1).
Неопределенность неотрывно связана с риском. Риск можно оценить, спрогнозировать и просчитать его влияние. Вероятность неопределенности, в свою очередь, практически невозможно просчитать и определить степень ее влияния. В определении Ф. Найта [8], риск является измеримой неопределенностью, последствием возникновения неопределенности.
Прогресс в изучение управления цепями поставок повлек за собой заинтересованность в вопросе изучения неопределенности цепей поставок. Изучение неопределенности явилось логическим продолжением научных разработок по вопросам интеграции в цепях поставок, создание «бесшовного» материального потока, «бережливого производства», так как основной целью и необходимым условием функционирования этих концепций было уменьшение неопределенности в ЦП. Неопределенность (недостаточность информации) возникает на протяжение всей цепочки создания ценности.
Рассмотрим неопределенность основных функциональных областей организации бизнеса. Условно можно выделить четыре основные сферы возникновения неопределенности: производственные процессы (бизнес-процесы), снабжение, спрос (распределение) и контроллинг. Такая декомпозиция позволит охватить всю цепочку создания ценности продукта и своевременно предотвращать появление неопределенности. Появление неопределенности в производственных процессах компании оказывает влияние на способность организации выполнять доставку продукции в срок. Уровень неопределенности может быть задан на основе понимания выходных параметров процессов и ожидаемых сроков выполнения операций (доставки). Также, если процесс доставки определенного продукта конкурирует с другими добавляющими ценность процессами за ресурсы, то взаимодействие между данными процессами должно быть изучено и описано.
Снабжение в условиях неопределенности сопряжено с проблемой неэффективности работы поставщика и таким образом добавляет стоимость продукту в цепочке создания ценности. Уменьшить неопределенность в процессе снабжения можно путем тщательного контроля действий поставщика. Определение и координация время доставки, контроль периодичности поставок, определение периодичности пополнения запасов сырья.
Неопределенность спроса состоит в вероятности существенного различия между реальным конечным спросом потребителей и заказами, которые выполнила компания. Неопределенность спроса можно вычислить по тому, насколько качественно компания удовлетворяет спрос. Примером последствия неопределенности могут стать невыполненные вовремя заказы, не идеально выполненные заказы, не выполненные заказы. Прогноз продаж дает предварительные оценки будущего спроса в течение функционального цикла. Даже при хорошем качестве прогноза, реальный спрос зачастую отклоняется от предсказанного уровня, в связи с отсутствием информации или ее неточностью.
Контроллинг логистических процессов в условиях неопределенности касается того, каким образом компания преобразовывает запросы клиентов в производственные цели и заказы сырья у поставщиков. Уровень контроллинга в условиях неопределенности можно определить, сравнивая запросы потребителей, запросы поставщиков и планы производств в один и тот же период. Причиной неэффективного контроллинга логистических процессов часто становится недостаточность информации и несоответствие получаемой информации фактам. При вычислении основных KPI процессов точность и достоверность информации и данных становится критическим фактором оценки эффективности и производительности процессов в цепи поставок.
В табл. 2 представлены типичные причины возникновения неопределенности в цепях поставок при рассмотрении четырех функциональных областей. Соответственно, указаны возможные последствия от возникновения и проявления причин – различные отклонения, неполнота информации, вариативность процессов.
Таблица 2 Возможные последствия возникновения неопределенности
|
|
Возможные последствия (отклонения) |
|||||
|
Сфера возникновения неопределенности |
Причины возникновения неопределенности |
Проблема раскрытия информации |
Неполнота информации |
Неточность информации (ошибки) |
Дополнительные задержки |
Вариативность процессов |
|
Производственные процессы |
Не измерена эффективность процессов |
|
√ |
|
|
|
|
Реактивное (а не проактивное) техническое обеспечение |
|
|
|
|
√ |
|
|
Произвольное проектирование цеха завода |
|
|
|
√ |
√ |
|
|
Изменения в цепочке создания ценности |
|
|
|
√ |
√ |
|
|
Снабжение |
Неполная информация об изменениях запросов клиентов |
|
|
√ |
|
√ |
|
Превышение времени выполнения заказа |
|
|
|
√ |
|
|
|
Соперничество между поставщиками |
√ |
|
√ |
|
|
|
|
Невозможность измерить эффективность деятельности поставщика |
|
√ |
|
|
|
|
|
Спрос |
Недостаток информации о запасах у потребителя |
|
√ |
√ |
|
|
|
Соперничество между потребителями |
√ |
|
|
|
|
|
|
Поставки большими партиями с большим интервалом во времени |
|
|
|
√ |
|
|
|
Непрерывная модификация продукции из-за морального устаревания |
|
|
|
|
√ |
|
|
Контроль |
Недостаточный мониторинг состояния запасов |
|
√ |
|
|
|
|
Недостаточная синхронизация смежных процессов |
√ |
|
√ |
|
√ |
|
|
Не создан механизм реагирования на возмущающие воздействия |
|
|
√ |
√ |
√ |
|
|
Не достаточно проработана система KPI |
|
|
√ |
|
√ |
|
Таблица 3 Влияние сокращения неопределенности в цепи поставок
|
Неопределенность |
Действия по снижению неопределенности |
Влияние сокращения неопределенности в цепи поставок. |
||||
|
Запасы |
Затраты |
Доля на рынке |
Прибыльность |
|||
|
Снабжение в условиях неопределенности |
Отслеживания уровня запасов и графика поставок у поставщика в реальном времени. |
Сокращение буферных запасов |
Снижение затрат на аренду, затрат на запасы, снижение транспортных издержек |
Внедрение концепций интеграции поставщика в процесс принятия решений позволит компаниям повысить свою долю на рынке |
Постоянный контроль во всей цепи поставок позволяет сократить количество отклонений, и общие расходы на управление и контроль |
|
|
Неопределенность спроса |
Отслеживание процессов в канале сбыта в реальном времени позволит реагировать на изменениях в спросе, коньюктуре рынка и в ситуации морального устаревания запасов. |
Сокращение буферных запасов |
Снижение затрат на аренду, затрат на запасы, снижение транспортных издержек |
Создание дополнительных объемов продаж путем сбалансированного размещения запасов в соответствии с системой распределения |
Постоянный контроль во всей цепи поставок позволяет сократить количество отклонений, и общие расходы на управление и контроль |
|
|
Контроллинг логистических процессов в условиях неопределенности |
Согласованность прогноза и реального спроса позволит снизить проактивность управления снабжением, запасами и изменениями в графиках поставки. |
Целостное управление цепи поставок приведет к сокращению денежного цикла |
Повышение надежности ведет к снижению операционных затрат |
Упущенные продажи из-за неконтролируемого снижения уровня запасов |
Увеличение показателя ROA (оборотности активов) |
|
|
Производственные процессы в условиях неопределенности. |
Полнота информации по производственному циклу позволит управлять временем выполнения заказа. |
Прогнозирование периода выполнения заказа (включая производство) снижает уровень запасов |
Ответственное, стабильное выполнение графика производства ведет к уменьшению сбоев и количества дефектов |
Целостное управление циклом выполнения заказа ведет к повышению надежности и увеличению доли на рынке |
Повышение надежности ведет к увеличению маржи |
|
Неопределенность - системный фактор негативного влияния на всю цепочку создания ценности. Систематизируя информацию (табл. 3), можно определить некие общие рекомендации по уменьшению неопределенности в цепи поставок:
- улучшение координации и информационного обмена для повышения качества, своевременности и доступности актуальной информации для всех участников цепи поставок (например, прогнозов спроса);
- введение системы мониторинга и регулирования цепи поставок в случае возникновения нарушений и отклонений от плана;
- создание точных, расширенных должностных инструкций для всех сотрудников.
Одной из основных причин снижения надежности является повышение уязвимости цепи поставок. Существует несколько взглядов на определение понятия уязвимости. Уязвимость можно определить как степень подверженности (незащищенности) цепи поставок воздействию возмущающих факторов как внешней, так и внутренней среды. То есть, речь идет о возможности влияния на цепь поставок и уровне готовности цепи ответить на очередное возмущающие воздействие. Существуют и другие взгляды на определение понятия уязвимости, к примеру, Swensson формулирует понятие уязвимости как непосредственное наличие (существование) случайных возмущающих воздействий которые приводят к отклонениям от нормальных, ожидаемых или запланированных показателей в цепях поставок, и как следствие, к негативным последствиям, как для производителя, так и для контрагентов (Swensson 2000).
В литературе по кризис-менеджменту, реагированию и предотвращению стихийных бедствий уязвимость определяется, как способность человека (группы людей) предвидеть, преодолевать сопротивление, и оправляться от воздействия стихийных бедствий. Это определение граничит с понятием устойчивости цепи поставок. Как было указано выше, устойчивость можно характеризировать как способность системы восстанавливаться, возвращаться в исходное состояние после какого-либо возмущения, которое проявляется в отклонении значений параметров функционирования системы. Но уязвимость скорее определяет степень подверженности или вероятность, а не способность восстанавливаться. Главной причиной актуальности проблемы уязвимости цепи поставок является тот факт, что посредством определение более уязвимых участков цепи, можно предотвратить появление серьезных рисков, спрогнозировать условия возникновения рисков, обозначив участок цепи поставок и возможные последствия риска, соответственно, опередив возможные потери.
Также, другие исследователи определяют некоторые причины (драйверы), которые влияют на степень уязвимости цепи поставок, такие, к примеру, как построение длительных взаимоотношений и интеграции между участниками цепи поставок, что может сглаживать или уменьшать количество отклонений в цепях поставок (Peck 2006).
В большинстве научных работ по уменьшению уязвимости цепей поставок главной проблемой определяются способы, методы и факторы, влияющие на передачу информации между звеньями цепи. Так, Sheffi (2005-a), Suo и Jin (2004) определяют причину повышения уязвимости цепи поставок - появления «эффекта хлыста», когда незначительные отклонения спроса конечного потребителя приводят к значительным изменениям спроса и соответственно, объемов производства в начале цепи. Swensson для оптимизации управления и выявления уязвимости предлагает объектную декомпозицию цепи поставок: частичную уязвимость (отдельного звена, элемента, процесса цепи поставок) и целостную уязвимость (всей цепи поставок). Некоторые характеристики цепи поставок могут влиять на уязвимость цепи поставок, вызывая негативные последствия. Например, факторы, которые повышают уязвимость цепи поставок: зависимость от поставщика, зависимость от потребителя, уменьшение числа поставщиков и развитие отношений только с выбранным количеством поставщиком. В таком случае компания теряет возможность переключиться на резервного поставщика в ситуации возмущающего воздействия.
Построение взаимоотношений только с одним поставщиком является экстремальной, крайней формой сотрудничества с поставщиками. Стратегия, позволяющая уменьшить уязвимость цепи поставок, заключается в диверсификации базы поставщиков, а также в наличии резервных производственных мощностей, распределительных центров. Таким образом, компания сможет себя уберечь в случае внезапного прекращения деятельности одного из поставщиков или отказа от сотрудничества одного из потребителей. Причинами повышения уязвимости в ситуации глобального сорсинга (глобализации цепи поставок) выступают недостаточная предсказуемость и контролируемость. Иными словами, чем сложнее, глобальнее цепь поставок тем более склонна она к влиянию возмущающих воздействий, тем больше возникает возможностей отклонений от заданных параметров функционирования.
Уязвимость цепи поставок можно описать как предрасположенность к благоприятным условиям для возмущающих воздействий, которые могут привести к негативным последствиям (риску). Уязвимый элемент цепи становится «благодатной почвой» для возникновения риска, что может привести к дополнительным издержкам. Уязвимость способствует развитию рисков, а риск в вою очередь может нанести ущерб. На рис.2 представлена схема развития событий от катализаторов (драйверов) уязвимости до наступления негативных последствий связанных с риском.
На первом уровне анализу подвергается цепочка создания ценности. Популярные сегодня идеи бережливого и гибкого производства делают основной акцент на оптимизацию именно цепочки создания ценности посредством устранения действий, не добавляющих ценности продукту. Делая производство бережливым, мы тем самым подвергаем его большей уязвимости (см. табл. 1).
На втором уровне цепь поставок рассматривается как материальный поток от одного звена цепи до следующего. Объектом анализа выступает уязвимость элементов логистической инфраструктуры.
На третьем уровне основным источником уязвимости определяется взаимоотношение между контрагентами цепи. Здесь надо рассматривать и проводить глубокий анализ взаимоотношений на уровне интра-логистики и управления цепями поставок.
На четвертом уровне источниками возникновения уязвимости становится внешняя среда, ряд изменений внешней среды: политическая обстановка, социальные изменения, природные катастрофы, нестабильное экономическое состояние. Объектом анализа является степень подверженности цепи изменениям внешней среды.
Создание четырехуровневого восприятия цепи поставок позволяет систематизировать процесс выявления уязвимых участков и элементов цепи, понять природу снижения надежности и появление рисков.
Литературные источники
- Сергеев В.И., Дорофеева Е.А., Терминологические аспекты понятия «устойчивости» цепей поставок в фокусе логистической интеграции // Логистика и управление цепями поставок, №3, 2010. С.4-22.
- Иванов Д.А. Управление цепями поставок - СПб: Издательство СПбГПУ, 2009.- 660с.
- Edmund Prater, Markus Biehl, Michael Alan Smith, (2001) "International supply chain agility - Tradeoffs between flexibility and uncertainty", International Journal of Operations & Production Management, Vol. 21 Iss: 5/6, pp.823 – 839.
- Francesco Longo, Tuncer Ören (2008) "Supply chain vulnerability and resilience: a state of the art overview " , International Journal of Logistics Management, pp, 527-533.
- Martin Christopher, Helen Peck, (2004) "Building the Resilient Supply Chain", International Journal of Logistics Management, The, Vol. 15 Iss: 2, pp.1 – 14.
- Chapman, P., M. Christopher, U. Juttner and H. Peck, 2002. “Identifying and managing supply chain vulnerability”, Logistics Transport Focus, 14: 17-17.
- Göran Svensson, (2000) "A conceptual framework for the analysis of vulnerability in supply chains", International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 30 Iss: 9, pp.731 – 750.
- Knight, F.H. Risk, Uncertainty, and Profit. Boston, MA: Hart, Schaffner & Marx; Houghton Mifflin Company.
- Martin Christopher, Hau Lee, (2004) "Mitigating supply chain risk through improved confidence", International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 34 Iss: 5, pp.388 – 396.
- Peck, Helen (2005), “Drivers of Supply Chain Vulnerability: An Integrated Framework,” International Journal of Physical Distribution and Logistics Management, Vol. 35 Issue 4,p 210-232.
- Steve Geary, Paul Childerhouse,Denis Towill (2002), “Uncertainty and the seamless supply chain” Supply chain management review, pp.51-62.
- Vasco Sanchez Rodrigues, Damian Stantchev, Andrew Potter, Mohamed Naim, Anthony Whiteing, (2008) "Establishing a transport operation focused uncertainty model for the supply chain", International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 38 Iss: 5, pp.388 – 411.
ССЫЛКИ
Оптимизационно-квалиметрическая модель работы цепи поставок продукции в условиях экономической неопределенности взаимодействия поставщиков и потребителей
Опубликовано № 1 (54) февраль 2013 г.
АВТОР: Филатова Т.А.
РУБРИКА Оптимизация и экономико-математическое моделирование, Управление логистическим сервисом
Аннотация
В статье рассматриваются экономические аспекты качества работы цепи поставок, оптимизационно-квалиметрический подход к оценке качества работы цепей поставок продукции и рассчитаны варианты плана поставок с использованием различных направлений моделирования.
Ключевые слова: оптимизационно-квалиметрическая модель качество оценка качества моделирование планирование поставок неопределенность взаимодействие контрагентов
