Процессная модель формирования цепей поставок
Опубликовано № 2 (49) апрель 2012 г.
АВТОР: Зайцев Е.И., Парфенов А.В., Уваров С.А.
РУБРИКА Аутсорсинг, Надежность и устойчивость цепей поставок, Оптимизация и экономико-математическое моделирование, Терминология в логистике и SCM
Аннотация
В статье рассматривается проблема надежности цепей поставок и модель управления поставками по экономическому критерию на основе аутсорсинга процессов при ограничениях на надежность.
Ключевые слова: надежность процессная модель проектирование цепей поставок Business Process Outsourcing BPO SCOS Supply Chain Outsourcing Services SCMO Supply Chain Management Outsourcing риски цепи поставок объектная модель логико-вероятностный метод SCOR LLP Lead Logistics Provider ведущий логистический оператор безотказность функциональная модель структурная модель MathCad
Развитие логистики сопровождается появлением новых организационных структур в экономике. Ярким примером одной из таких новых структур является «цепь поставок» (ЦП), управляемая независимым логистическим оператором (ЛО) или системным интегратором ЦП. Особенностью работы ЛО является необходимость взаимоувязанного, иногда называемого интегрированным, планирования основных логистических операций на основе заказов конечных потребителей. При этом все чаще потребители начинают предъявлять оператору требования к точности и надежности исполнения заказа по таким показателям, как полнота, комплектность, документирование, время и последовательность поставок. Проблема заключается в отсутствии методик экономического обоснования требований к надежности поставок и способов ее обеспечения. Это обусловливает применение компаниями-поставщиками плохо обоснованных эмпирических методов, в основе которых лежат экспертные оценки в баллах и введение на их основе таких плохо формализованных понятий, как «идеальный» или «совершенный» заказ [2, 11].
Одним из путей разрешения проблемы, на наш взгляд, является использование синергетической методологии исследования и описания сложных нелинейных явлений в экономике, возникающих в результате интенсификации взаимодействия хозяйствующих субъектов на современных активных, насыщенных денежными потоками рынках. Применимость синергетической методологии к исследованию современных проблем логистики и, в том числе, надежности ЦП обоснована доказанным сходством многих нелинейных явлений в разных областях науки. При этом важнейшим моментом в современных исследованиях нелинейных явлений является наметившийся переход от статичного объектно-функционального подхода в изучении состояний систем к процессному [4]. Именно процессный подход позволяет выйти на новый уровень моделей функционирования логистических систем и объяснить с позиций самоорганизации формирование новых экономических макроструктур типа «Макро-ЦП». Эти структуры принципиально отличаются от классических (собственных) ЦП, формируемых отдельными компаниями для собственных нужд и представляющих собой, по сути, структуры микро уровня. Наиважнейшим здесь является то, что при исследованиях макроструктур происходит «.... колоссальное сокращение информации [4]». Иными словами, в процессной модели «Макро ЦП» нет смысла анализировать детали, а необходимо сосредоточить внимание на главном - особенностях процессов и структуры логистической системы. Это, в свою очередь, предопределяет иной, нежели для классических ЦП, инструментарий исследований. Основой в этом случае, несомненно, является технология аутсорсинга деловых процессов (бизнес процессов, BPO – Business Process Outsourcing), практически проявляющаяся, в частности, в появлении структур типа 4 PL.
Технология BPO в управлении цепями поставок
На технологии BPO следует остановиться особо. Эта технология практически не применяется в виде инноваций по собственной инициативе компаний. То есть, это специфическое для экономики проявление самоорганизационных процессов на высококонкурентных рынках потребителя. Традиционные отношения «продавец-покупатель», характерные для классической аренды на рынке продавца, не способствуют развитию доверительности между участниками сделки и являются одним из главных препятствий на пути развития процессно-интегрированных сетевых структур. Боязнь утечки конфиденциальной информации, знаний, оригинальных технологий и квалифицированных специалистов (особенно, если передаваемая посреднику-провайдеру бизнес-функция не является второстепенной) резко снижает круг желающих воспользоваться моделью аутсорсинга. С формированием рынка потребителя и утверждением парадигмы «всеобщего сотрудничества» в части создания «ценностных цепочек[1]» и сетей на основе аутсорсинга и управления взаимоотношениями с потребителями (CRM - управление) интерес к технологии BPO стал расти и сегодня эта технология составляет неотъемлемую часть систем управления бизнесом на Западе [3, 6]. Принципиальное отличие аутсорсинга от обычной аренды и традиционных технологий оказания услуг (BSP – Business Service Providing) заключается в том, что он предполагает активное стратегическое сотрудничество (партнёрство) между заключающими соглашение сторонами в создании дополнительной ценности для конечных потребителей. Он также рассматривается участниками проекта как эффективный способ создания конкурентных преимуществ и достижения успеха в бизнесе [6]. С другой стороны, технология BPO в логистике объективно необходима, ибо глобальные цепи поставок, по мнению Accenture[2], слишком «длинны и сложны», чтобы принадлежать одному бизнесу. Это подтверждается статистикой роста оборота на рынке BPO, который сегодня исчисляется сотнями миллиардов долларов. При этом темпы роста, например, производственного аутсорсинга (производство по контракту) составляет 15-20 % в год [6]. А на логистику в форме ЦП сегодня приходится до 14 %2 оборота. Характерным и немаловажным для логистики также является развитие технологии BPO в направлении аутсорсинга услуг (SCOS - Supply Chain Outsourcing Services) и управления ЦП (SCMO – Supply Chain Management Outsourcing). Свидетельством тому является публикуемый IAO[3] список 100 лучших OSP (Outsourcing Service Provider) в мире.
Отказы и риски в процессной модели цепи поставок
В процессном подходе на основе BPO «поставка» рассматривается как интегрированный процесс исполнения заказа клиента, управляемого системным интегратором ЦП и состоящий из взаимосвязанных, последовательно реализуемых деловых процессов (подпроцессов). При этом сами процессы рассматриваются как элементы структуры ЦП с постоянной на время исполнения поставки безотказностью. С этих позиций современные ЦП рассматриваются, кстати, и в риск-менеджменте [14]. При возникновении проблем с выполнением какого-либо из процессов фиксируется отказ ЦП и проблемный процесс заменяется новым. Эта схема напоминает хорошо известный из техники агрегатный метод восстановления работоспособности системы. Последствия отказов могут выражаться в налагаемых на системного интегратора цепи поставок штрафах, либо в разрыве контрактных отношений с конечным потребителем. Отметим, что актуализация проблемы рисков в ЦП растет с активизацией применения технологий BPO (рис.1-2) [14].
![]() |
![]() |
Рис.1 Экспертные оценки динамики значимости риска в управлении ЦП [14] | Рис.2 Распределение рисков в ЦП товаров (розничная торговая сеть) по причинам [14]: 1 – задержка поставок и некачественное исполнение контракта; 2 – плохая организация работы; 3 – объективные внешние (рыночные) причины |
Проблема классического объектного представления цепей поставок
В классической логистике цепь (сеть) поставок представляется в виде связного набора объектов, называемых элементами ЦП. Объектами являются компании, входящие в данную сеть: поставщики, посредники, производители, потребители. Существуют разные методы и способы описания функционирования таких систем с точки зрения их надежности. Наиболее распространенным является метод структурных (логических) схем и связанное с ним направление, получившее название структурной (схемной) надежности. В логистике этот метод используется для оценки общей надежности цепей поставок в том случае, если известны структура цепи и вероятности безотказной работы каждого ее элемента [8–16, 18]. Из представления логистических систем с помощью структурных схем надежности следует, что для повышения общей надежности ЦП необходимо резервирование наименее надежных ее элементов. То есть, другими словами, введение некоторой избыточности в структуру ЦП. Практика применения этого метода достаточно подробно описана, например, в работе Й. Шеффи [7].
Другим способом описания логистических систем с точки зрения их надежности является использование функций алгебры логики ФАЛ (логико-вероятностный метод) [1]. Наиболее часто функции алгебры логики используются в схемотехнике. В основе ФАЛ лежит построение модели на основе двоичной системы счисления {0, 1}. Функции алгебры логики целесообразно использовать в том случае, если достаточно сложно сформировать структурную схему системы или отказ формируется несколькими событиями. Через функции алгебры логики связывают состояния элементов системы с состоянием всей системы в целом. Для описания работоспособного состояния системы следует описать все комбинации состояний элементов, при которых система будет работоспособна. Функции алгебры логики позволяют рассматривать несколько работоспособных состояний элемента. Однако у данного метода есть свои недостатки. Не всегда удается построить адекватную логистической системе логическую функцию. Помимо этого, для сложных логистических систем с большим количеством элементов ФАЛ становятся очень громоздкими и трудными для написания [см., например, 9], что резко повышает вероятность ошибки в описании топологии системы.
SCOR-модель и процессный подход к представлению цепей поставок
Цепь поставок целесообразно рассматривать не с традиционных объектно-функциональных позиций (поставщик, производитель, посредник и т.п.), а с процессно-операционных. То есть, в виде последовательности процессов выполнения ЛО контрактных обязательств по доставке товара от поставщика конечному потребителю, например, используя известную 5-ти процессную SCOR-модель (рис.3) [17]. Такой подход к анализу ЦП полностью согласуется с методологией процессного управления и попроцессной АВС-технологией учета затрат (ABC – Active Base Costing).

Понятие отказа цепи поставок
Ключевым понятием в теории надежности систем является понятие отказа. Под отказом ЦП будем понимать, как было описано выше, событие, состоящее в невыполнении обязательств по доставке товара по какому либо пункту контракта, являющемуся фактором риска (время, объем, последовательность, комплектность и т.п.), из-за сбоев в реализации предоставляемых провайдерами процессов или сервисов. При этом под надежностью ЦП будем понимать ее безотказность. При этом обеспечение требуемой безотказности будет связано с необходимостью резервирования каналов поставок.
Ключевым понятием в теории надежности систем является понятие отказа. Под отказом ЦП будем понимать, как было описано выше, событие, состоящее в невыполнении обязательств по доставке товара по какому либо пункту контракта, являющемуся фактором риска (время, объем, последовательность, комплектность и т.п.), из-за сбоев в реализации предоставляемых провайдерами процессов или сервисов. При этом под надежностью ЦП будем понимать ее безотказность. При этом обеспечение требуемой безотказности будет связано с необходимостью резервирования каналов поставок.

Для обеспечения требуемого конечным потребителем уровня безотказности необходимо сформировать сеть из n – каналов путем анализа рынка поставщиков и оценки их потенциальных функциональных возможностей. Функциональное условие безотказностиi-го канала поставок по времени исполнения заказа можно определить по формуле
где λi – потенциальная интенсивность поставок по i-му каналу; Q0 – объем заказа; t0 – плановое (контрактное) время поставки.
Из (1) следует, что в сети возможны два типа каналов: основные – с возможным объемом поставок qi= λit0≥ Q0 и вспомогательные – не обеспечивающие самостоятельно требуемый объем поставок за плановое время. Вспомогательные каналы можно объединять в цепочки на условии

Из основных каналов и цепочек вспомогательных каналов формируется сеть поставок с последовательно-параллельной схемой структурной надежности. При этом сеть должна обеспечивать безотказность поставок по объему Q0 за плановое время t0 не ниже P0 с минимальными затратами S0. Оптимальный план поставок {Z}n 1 в этом случае находится в результате решения задачи
при ограничениях
где: Ci, qi – себестоимость и возможный объем (мощность) поставок поi-ой цепочке соответственно (qi= λit0); P(t ≤ t0) – безотказность поставок, определенная по модели структурной надежности; {R}n 1 - постоянные затраты на обслуживание каналов поставок.
Данная модель обеспечивает гибкость поставок с заданной безотказностью за счет возможности регулирования объемов поставок по каналам. Издержки регулирования определяются постоянными затратами на обслуживание задействованных каналов. Проблемой является расчет безотказности, требующий составления схемы структурной надежности, эквивалентной функциональной модели поставок. Сложность заключается в большом количестве возможных функциональных состояний системы, особенно в многоуровневых сетях поставок. Поэтому следует объединять поставщиков в цепочки на условии возможности совместно обеспечивать требования к установленным критериям функциональности.
Функциональная и структурная модель поставок
Схема организации поставок на примере обеспечения процесса «Source - Закупки» в классической SCOR-модели представлена в работе [1]. В развитие данного подхода рассмотрим схему организации поставок товаров конечным потребителям разных уровней на примере обеспечения процесса «Deliver - Доставка» в классической SCOR-модели (рис. 5). Требование поставщика к надежности поставок нормируется в результате расчетов и оговаривается со всеми дистрибьюторами (потребителями 1-го уровня). Условие неразрывности цепи поставок определяется зависимостью
Где φ (P1,k, P2,k,…,Pn,k) – функция, определяемая схемой структурной надежности (схемой резервирования).
Рис.5 Функциональная схема сети поставок: Qk– требуемый объем поставок потребителям в k-ый регион за плановое время t0; Pj, qj, cj , Rj,k – вероятность безотказной работы, объем поставок за плановое время t0, цена единицы продукции и постоянные затраты для j-го дистрибьютора в k-ом регионе соответственно.
Распределительная сеть может формироваться из каналов с разными характеристиками. Модель структурной надежности сети в общем случае будет включать каналы, состоящие как из отдельных дистрибьюторов, так и из других оптовых компаний (рис. 6). Задача формирования распределительной сети трансформируется в задачу выбора наиболее экономически выгодных каналов поставок продукции в каждый из регионов, при условии соблюдения требований к функциональным параметрам (например, объему поставок) и безотказности, определяемой по формуле (4) для простой, последовательно-параллельной схемы.



Используемая в (4) бинарная переменная служит для формирования m цепочек из n каналов в k-ом регионе. Условие означает: если хi,j,k не 0, то в произведении используется значение Pj. В противном случае Pj не входит в произведение, т. е. перемножаются только вероятности поставок по каналам, входящим в ту или иную цепочку. Подлежащая минимизации целевая функция для данной задачи может быть представлена в виде суммы переменных и постоянных затрат на обслуживание каналов поставок.

Аутсорсинговая модель формирования ЦП требуемой надежности
Рассмотренный подход можно обобщить и применить к процессной модели формирования ЦП на принципах аутсорсинга бизнес-процессов. Классическая процессная модель управления ЦП по критерию минимума издержек при независимости процессов и заданным требованием к безотказности имеет вид

при ограничениях
где: n – количество процессов;
m=max {kj}n, kj- количество возможных вариантов (стратегий) реализации j-го процесса;
Sij – затраты на j-ый процесс в ЦП при реализации i-ой стратегии, {S}mn - матрица затрат на процессы;
Rij – издержки (ущерб), связанные с отказом j-ого процесса в ЦП при реализации i-ой стратегии, {R}mn- матрица издержек;
β – задаваемая (требуемая) безотказность ЦП (вероятность безотказной работы ЦП);
Pij – вероятность безотказной реализации i-ой стратегии в j-ом процессе, {P}mn- матрица вероятностей безотказной работы;
Xij - бинарная переменная (переменная выбора), принимающая значение либо 0, либо 1. {Xij}mn- матрица выбора процессов из предложений на рыке.
Задача (5) имеет решение при
На рис. 7 приведен пример решения задачи (5) методом случайного поиска в пакете MathCad для 5-процессной ЦП при требуемой безотказности β=0,86 и отсутствии ограничений на надежность отдельных процессов. Исходные данные заданы в виде матриц {Sij}65 {Rij}65 {Pij}65. Решение существует, поскольку условие
удовлетворяется. Найденное решение в виде вектора выбора предложений процессов Zi=(6 6 4 2 2) означает, что для формирования ЦП выбираются шестые варианты первого и второго процессов, четвертый вариант третьего процесса и вторые варианты четвертого и пятого процессов. При этом будет обеспечена надежность выбранных процессов не ниже Pi=(0.958 0.980 0.954 0.960 0.987), а общие издержки с учетом риска отказов составят величину SΣ=14178.
Рис.7 MathCad листинг решения задачи формирования цепи поставок требуемой надежности на основе модели BPO
Литературные источники
- Бочкарев А.А., Зайцев Е.И. Оптимизация планирования поставок в многоуровневых сетевых структурах с учетом надежности - Логистика и управление цепями поставок, № 2(37), 2010.
- Зайцев Е.И. Проблема надежности в процессной модели цепи поставок - Логистика и управление цепями поставок: современные тенденции в России и Германии. Сборник статей 3-й Российско-Немецкой конференции по логистике/ Под ред. Иванова Д.А., Янса К., Штраубе Ф., Проценко О.Д., Сергеева В.И. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та. 2008.
- Спарроу Э. Успешный IT-аутсорсинг – М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2004. – 288 с.
- Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам – М.: КомКнига, 2005. – 248 с.
- Харрисон А., Ремко Ван Х. Управление логистикой: разработка стратегий логистических операций – Днепропетровск: Баланс Бизнес Букс, 2007.
- Хейвуд Дж. Б. Аутсорсинг. В поисках конкурентных преимуществ – М.: Издательский дом «Вильямс», 2002. – 176 с.
- Шеффри Й. Жизнестойкое предприятие: как повысить надежность цепочки поставок и сохранить конкурентное преимущество – М.: Альпина Бизнес Букс, 2006.
- Шурпатов И.Г., Зайцев Е.И. О методах расчета уровня надежности элементов цепи поставок - Логистика и управление цепями поставок, № 01, (42), 2011.
- Alexander Berezhnoy, Jelena Levshina. Investigation of functional availability for the network access points infrastructure / The 8th International Conference “Reliability and Statistics in Transportations and Communication (RelStat’08)”. Riga, Latvia, 15-18 October, 2008.
- Benjamin S. Blanchard. Logistics Engineering and Management. 6th ed. Pearson. Prentice Hall, U.S.A., 2004.
- Brian D. Neureuther, George Kenyon. A Model for Evaluating Supply Chain Risk / POMS 19th Annual Conference La Jolla, California, U.S.A., 9-12 May, 2008.
- Choi, Thomas Y., Daniel R Krause. The Supply Chain base and its complexity: implications for transaction costs, risks, responsiveness, and innovation – Journal of Operations Management, 24(5), 637, 2006.
- Jin Liu, Jun Li, Jinying Zhao. The Research on Supply Chain Reliability based on Meta-graphs / Control and Automation, 2003. ICCA '03. 4th International Conference, 10-12 June 2003.
- Managing Risk in Supply Chains. How to Build Reliable Collaboration in Logistics. Wolfgang Kersten, Thorsten Blecker (Eds.), Erich Schmidt Verlag GmbH&Co., Berlin 2006.
- Robert B. Handfield, Ernest L. Nichols. Supply Chain Redesign. Transforming Supply Chains into Integrated Value Systems. Financial Times Prentice Hall, 2002.
- Ruslan Klimov1, Yuri Merkuryev. Simulation model for supply chain reliability evaluation / Technological and economic development of economy. Baltic Journal on Sustainability, 2008, 14(3).
- Supply Chain Operations Reference Model. SCOR. Version 8.0. Supply Chain Council, 2006 (www.supply-chain.org).
- Yuanhong Liu, Benhong Peng. Achieving robustness objectives within a supply chain by means of reliability allocation – Proceeding of the 2009 International Symposium on Web Information System and Applications (WISA’09), Nanchang, P.R. China, May 22024, 2009.
ССЫЛКИ
Логистический подход к автоматизации управления оборотными средствами торгового предприятия
Опубликовано № 4 (57) август 2013 г.
АВТОР: Ямпольский С.М., Шаламов А.С.
РУБРИКА Информационные технологии в логистике и SCM, Корпоративная логистика розничных компаний, Управление запасами
Аннотация
В статье рассматриваются вопросы повышения эффективности управления оборотными средствами торгового предприятия на основе автоматизированного планирования. При этом используется логистический подход к формированию стратегии управления, обеспечивающий максимальный выигрыш при минимальных потерях. С этой целью разработана функциональная модель процесса планирования поставок товара. Рассмотрен аналитический подход по вероятностному моделированию динамики движения оборотных средств на основе упрощенной структуры процессов взаимодействия экономических агентов предприятия.
Ключевые слова автоматизация оборотные средства управление запасами ликвидность рентабельность планирование поставок функциональная модель дискретный марковский процесс граф динамическая модель
Автоматизированное управление поставками запасных частей на основе технологий функционального и математического моделирования процессов
Опубликовано № 6 (65) декабрь 2014 года
АВТОРЫ: Ямпольский С.М., Шаламов А.С.
РУБРИКА Планирование в цепях поставок, Информационные технологии в логистике и SCM, Управление логистическим сервисом, Корпоративная логистика промышленных компаний, Неопределенность и риски в цепях поставок
Аннотация
В статье рассматриваются вопросы повышения эффективности управления поставками запасных частей (ЗЧ) в рамках послепродажного обслуживания (ППО) технических изделий. В этих целях предложено использование современных информационных технологий функционального моделирования организации процессов, а также их вероятностных аналитических моделей для автоматизации планирования поставок на основе технико-экономических критериев.
Обоснована актуальность решения задач послепродажного обслуживания технических изделий и идентифицированы основные риски, возникающие в ходе выполнения этого процесса.
Рассмотрен вариант функциональной модели процесса организации автоматизированного управления поставками. Приведен пример организации автоматизированного планирования поставок запасных частей. Динамика изменения количества технических изделий, находящихся в эксплуатации, представляется в интегрированном графическом виде, дающем возможность прогнозировать количество запасных частей заданной номенклатуры на складе контрагента, а также средний коэффициент исправности изделий, обусловленный их наличием.
Обосновано применение метода освоенного объема для решения задачи управления стоимостью поставок запасных частей. Рассмотрен пример автоматизированного управления стоимостью поставок на основе метода освоенного объема.
Рассмотрен качественный анализ рисков невыполнения графика поставок. Результаты анализа рисков оцениваются с помощью значения коэффициента исправности технических изделий и индекса отклонения от календарного плана поставки запасных частей.
С помощью предложенного подхода могут быть созданы алгоритмы, позволяющие оценивать как управляемые, так и неуправляемые риски, а также находить обоснованные варианты решений по их предотвращению. Это позволит обеспечить приемлемый баланс между стоимостью и качеством, соответствующий текущим требованиям рынка, а также минимизировать финансовые риски, связанные как с завышением, так и с занижением цен на ППО технических изделий по сравнению с истинной.
Ключевые слова: послепродажное обслуживание функциональная модель автоматизация планирования вероятностная аналитическая модель метод освоенного объема качественный анализ рисков
Послепродажное обслуживание технических изделий является клиент – ориентированным бизнесом, который направлен на предоставление покупателю дополнительных товаров (услуг) связанных с оптимальным использованием приобретенных изделий.
Актуальность таких предложений со стороны изготовителя услуг обусловлена:
- усложнением технических изделий, организации и осуществления процессов поддержки их эксплуатации;
- усилением конкуренции в сфере удержания традиционных клиентов и привлечения новых;
- увеличением спроса на эффективное послепродажное обслуживание, что обеспечивает долговременное и взаимовыгодное сотрудничество производителей и потребителей и др.
В конечном счете, современная рыночная конъюнктура формирует объективную тенденцию к переходу от приобретения изделия к приобретению его жизненного цикла (в терминах покупателя), или, в терминах продавца, - от производства изделия к производству его жизненного цикла (ЖЦ).
В свою очередь, эта тенденция приводит к вовлечению в сферу долговременного сотрудничества новых субклиентов и субпоставщиков.
В силу необходимости эффективного управления формирующимся устойчивым интегрированным сегментом рынка товаров и услуг возникает потребность в создании также интегрированной информационной среды с элементами мониторинга релевантных процессов и их параметров, оптимизации (минимизации) затрат при одновременном повышении или, по крайней мере, поддержании на заданном уровне потребительского качества продукции и услуг.
Особое место в этом процессе занимают вопросы материально-технического обеспечения (МТО). При этом главную роль играют поставки ЗЧ и современные технологии автоматизированного управления ими, что обеспечивает поддержание требуемого уровня конкурентоспособности эксплуатируемых изделий.
Анализ современной стратегии и тактики ППО на основе оптимальных соотношений качества и стоимости ЖЦ продукции, показывает, что одна из определяющих проблем – создание комплексных моделей учета этих факторов.
Под понятием «модель стоимости» следует понимать инструмент прогнозирования предстоящих затрат. Это означает, что модель стоимости должна быть чувствительной к конкретным управляющим решениям, т.е. включать в себя векторы свободных параметров, характеризующих множество функций управления, реализуемых на стадиях, как создания, так и использования изделий [3].
Модели прогнозирования стоимости затрат должны удовлетворять следующим основным требованиям:
- обеспечивать единый подход потребителя и поставщика к определению затрат;
- прогнозировать реальные процессы эксплуатации и обслуживания изделий с комплексной оценкой ожидаемых затрат и качества, а также обеспечивать оперативный (текущий) анализ этих показателей;
- обеспечивать оценку рисков, в том числе связанных с переоценкой или недооценкой характеристик функционального и эксплуатационно-технического качества и др.
Основные проблемы ППО технических изделий, существенно влияющие на финансовые риски, порождаются [5]:
- отсутствием единого органа, реализующего полный спектр управленческих функций в сфере послепродажного обслуживания;
- отраслевой и ведомственной разобщенностью субъектов ЖЦ, приводящей к отсутствию скоординированной политики поставок ЗЧ;
- нарушениями сроков этих поставок и, как следствие, нарушением сроков выполнения требуемого технического обслуживания и ремонта;
- значительными, не прогнозируемыми наперед, изменениями цен на запасные части, комплектующие, а также на оплату труда специалистов в течение ЖЦ изделий и др.
Для специалистов организаций, осуществляющих планирование поставок ЗЧ рамках ППО технических изделий, наибольший интерес будут представлять такие модели, которые позволят в автоматизированном режиме организовывать процессы управления поставками и обеспечивать приемлемый баланс между стоимостью и качеством, соответствующий текущим требованиям рынка, а также учитывать и минимизировать финансовые риски, в том числе связанные с вышеуказанными проблемами.
В настоящей работе предлагается использовать в этих целях функциональные модели процессов управления и вероятностные аналитические модели ППО.
Функциональная модель процесса поставки запасных частей
На рис.1 представлена функциональная модель процесса организации автоматизированного управления поставками ЗЧ при проведении ППО технических изделий в части, касающейся контроля стоимости поставок. В данном случае используется методология IDEF0 - моделирования.
Потоки данных, в рамках этой модели, обусловливают выполнение стандарта требований по всестороннему обеспечению процесса необходимыми технологиями, материальными, информационными и трудовыми ресурсами, а также управленческими процедурами.
Блок «Планировать поставки» отражает подпроцесс организации функционирования персонала и технических средств, при автоматизированном планировании необходимого объема поставок, и их периодичности для каждого контрагента.
В результате выполнения данного подпроцесса формируется оптимальная по стоимости программа поставок на заданном периоде эксплуатации, а также определяется вероятность риска отклонения от плана поставки.
Функциональный блок «Оценивать стоимость выполненных поставок» отражает процесс автоматизированного контроля текущих и итоговых затрат при выполнении разработанного плана.
В результате этого подпроцесса осуществляется расчет стоимости поставленных заказчику ЗЧ и сравнение полученных результатов с плановыми показателями. Результат сравнения позволяет контролировать эффективность выполнения плана поставки.
Общее количество и стоимость запасных частей, которые должны быть поставлены в течение ЖЦ, регламентируются требованиями покупателя, отраженными в условиях контракта и, исходя из этого, определяются на основании долговременной договоренностей между контрагентами и некоторым центром ППО.
Контроль выполнения программы (плана) поставки ЗЧ позволяет прогнозировать как успешность завершения плана, так и степень влияния рисков, связанных с отклонением от намеченных сроков и объемов поставки.
В результате функционирования блока «Анализировать риски» полученные значения рисков классифицируются по степени критичности влияния на результаты поставок. Полученные данные являются основанием для соответствующей коррекции планов.
Функциональный блок «Корректировать план поставок» отражает подпроцесс формирования управленческих решений, принимаемых руководящими лицами центра ППО, выполнение которых позволит ликвидировать возникший риск или сделать его минимальным.
Рис. 1. Функциональная модель процесса управления стоимостью поставок запасных частей при проведении ППО технических изделий
В результате выполнения данного подпроцесса формируется скорректированный план поставки ЗЧ.
Автоматизированное планирование поставок запасных частей
При проведении автоматизированного планирования поставок целесообразно использование математической модели, подробно рассмотренной в [5], которая позволяет, в частности, прогнозировать динамику изменений количества запасных частей на складе контрагента. В целях обеспечения исправности парка технических изделий на заданном уровне контрагент создает необходимый запас ЗЧ в соответствии с перечнем поставки и с определенной периодичностью производит его пополнение. Для этого им формируются соответствующие заявки в адрес поставщика (центра ППО).
На основе упомянутой вероятностной аналитической модели процессов ЖЦ изделий создается информационно-аналитический программный комплекс (ИАК) прогнозирования и оптимизации параметров, позволяющий, в частности, определить оптимальные необходимые объемы поставок и их периодичность.
При заданной периодичности, обусловленной определенной ритмичностью производства ЗЧ, в соответствии с заданным технико-экономическим критерием, содержащим составляющие цены и уровня исправности продукции, учитывающим возможные бюджетные ограничения, ИАК обеспечивает определение минимальной по стоимости программы поставок на заданном периоде эксплуатации изделий.
Модель системы ППО, на основе которой создается ИАК, включает в себя параметры всех видов обслуживания и ремонта (в том числе количество каналов и среднюю продолжительность обслуживания и ремонта).
На рисунках 2 и 3 представлены прогнозируемые оптимальные значения соответствующих переменных с доверительныи интервалом , где и - их математические ожидания и среднекадратические отклонения:
- на рис.2 показано изменение количества исправных изделий, находящихся в эксплуатации, при заданных среднем уровне исправности 80% и программы поставок ЗЧ в течение 5 лет. График показывает, что при заданной совокупности параметров ППО пополнение в 1-м году не предусмотрено, что соответствует гарантийному периоду эксплуатации 2 года.
- на рис.3 показана кривая динамики среднего коэффициента исправности, при котором формируется оптимальная по стоимости программа поставок при требуемом уровне исправности.
Рис.2. Динамика изменения количества технических изделий, находящихся в эксплуатации
Рис.3. Динамика изменения коэффициента исправности с доверительным интервалом
Применение метода освоенного объема для управления стоимостью поставок запасных частей
Для управления стоимостью поставок ЗЧ при проведении ППО технических изделий целесообразно использовать метод освоенного объема. Данный метод позволяет эффективно организовать информационное сопровождение процесса поставок ЗЧ, а также измерение и контроль эффективности его выполнения.
Метод основан на определении отношения плановых и фактических затрат проекта на определенную дату. При этом учитывается информация по стоимости, плановому и фактическому графику выполнения работ, а также дается обобщенная оценка по состоянию работ на текущий момент времени [1].
Постоянное отслеживание освоенного объёма позволяет прогнозировать как успешность завершения поставок ЗЧ, так и риски отхода от намеченных сроков, бюджета и т.д.
Преимущество метода над другими в том, что он позволяет:
- обнаружить на ранних этапах работ несоответствия фактических показателей плановым, прогнозировать результаты выполнения работ (сроков, затрат и т.д.) и принять своевременные корректирующие воздействия;
- объединить стоимость, время и объем работ, которые при этом измеряются в одинаковых денежных единицах;
- вычислять прогнозные показатели выполнения работ и показатели сроков завершения работ.
Метод освоенного объема для решения задачи управления поставками ЗЧ целесообразно реализовать с помощью информационной системы 1С «Предприятие» [4].
Доработка типовой конфигурации этой системы состоит в добавлении нового документа, в котором вводится базовая стоимость запланированных работ (БСЗР) – ежемесячная стоимость поставок ЗЧ для каждого контрагента (рис.4). Величина БСЗР определяется по результатам автоматизированного планирования стоимости поставок для каждого контрагента, при заданных возможностях ремонта технических изделий и при обеспечении заданного коэффициента исправности.
Другой доработкой типовой конфигурации является создание обработки, которая позволяет провести сравнение БСЗР и базовой стоимости выполненных работ (БСВР) – реально выполненных поставках ЗЧ в течение рассматриваемого месяца и по всем контрагентам, закрепленным за центром ППО. Программа позволяет провести анализ хода выполнения контракта на поставки запасных частей конкретному контрагенту.
Результатом выполнения программы является стоимостная оценка процесса поставки за заданный период времени и получение таких показателей как:
- отклонение от календарного плана (ОКП) поставок в виде разности между БСВР (освоенным объемом) и БСЗР (плановым объемом);
- индекс отклонения от календарного плана (ИОКП) в виде отношения БСВР к БСЗР.
В основе работы программы лежит построение запросов к документам системы 1С «Предприятие», связанным с выполненными заказами контрагентов на поставку ЗЧ и получение информации о стоимостной оценке выполненных заказов (рис.4).
Рис.4. Документ информационной системы 1С «Предприятие» для ввода значения БСЗР
Анализ полученных результатов позволяет определить ход выполнения контракта на поставку ЗЧ конкретному контрагенту и степень критичности полученных результатов.
Если БСВР > БСЗР, ОКП > 0, ИОКП > 1, то имеет место опережение графика поставки.
Если БСВР < БСЗР, ОКП < 0, ИОКП < 1, то имеет место отставание от графика поставки.
Анализ рисков, связанных с отставанием от графика, проводится путем совместной оценки вероятности их возникновения и степени влияния на результаты поставки.
В качестве показателя вероятности возникновения рисков целесообразно использовать значение коэффициента исправности, полученного в результате автоматизированного планирования поставок ЗЧ для каждого контрагента (рис.3). Показатель ИОКП (рис.5) характеризует степень влияния рисков на результаты поставки.
Рис.5. Стоимостная оценка поставок запасных частей за заданный период времени
Величина риска определяется как произведение вероятности возникновения рисков и степени их влияния на результаты поставки.
Результаты анализа рисков из-за отставания от графика представлены в таблице 1.
Величина рисков разделены на группы: незначительные, умеренные и критические риски. Задаваемый диапазон рисков зависит от условий контракта и параметров внешней среды.
Таблица 1.
Анализ рисков из-за отставания от плана выполнения поставок запасных частей
Вероятность (коэффициент исправности) |
Величина риска 0 < Риск ≤ 0,05 – незначительные риски 0,05 < Риск ≤ 0,20 – умеренные риски 0,20 < Риск ≤ 1,0 – критические риски |
|||||
0,95 |
0,048 |
0,095 |
0,19 |
0,38 |
0,57 |
0,76 |
0,90 |
0,045 |
0,090 |
0,18 |
0,36 |
0,54 |
0,72 |
0,85 |
0,043 |
0,085 |
0,17 |
0,34 |
0,51 |
0,68 |
0,80 |
0,040 |
0,080 |
0,16 |
0,32 |
0,48 |
0,64 |
0,75 |
0,038 |
0,075 |
0,15 |
0,30 |
0,45 |
0,60 |
|
0,05 |
0,1 |
0,2 |
0,4 |
0,6 |
0,8 |
|
Степень влияния (ИОКП) |
Заключение
Таким образом, в предложенной читателю работе представлен подход к управлению поставками ЗЧ при послепродажном обслуживании технических изделий.
В рамках этого подхода предложено комплексное использование современных информационных технологий функционального моделирования организации процессов и нового типа технологий вероятностного аналитического моделирования для автоматизации планирования поставок на основе технико-экономических критериев.
Рассмотрены варианты функционального моделирования процесса организации автоматизированного управления поставками, обеспечения автоматизированного оптимального планирования поставок, в том числе на основе метода освоенного объема, качественного анализа рисков невыполнения графика поставок.
В качестве общего инструмента управления поставками предложено использование информационной системы 1С «Предприятие».
Дальнейшее развитие представленного подхода заключается в построении модели для количественного анализа рисков, связанных с отставанием от графика поставки ЗЧ, а также с разработкой алгоритмов по корректировке оптимального плана поставок, с целью снижения угроз рисков для выполнения целей данного проекта.
Предлагаемый подход является достаточно универсальным, что предопределяет возможность его применения к решению различных задач по организационно – технологическому управлению.
Список литературы
1. Масловский В. П. Управление проектами. Красноярск. ИПК, СВУ, 2008 г. – 179 с.
2. Руководство к Своду знаний по управлению проектами (A Guide to the Project Management Body of Knowledge. 4th Edition PMBOK), 2008 г.– 241 с.
3. Синицын И.Н., Шаламов А.С. Лекции по теории систем интегрированной логистической поддержки. М., Торус Пресс, 2011 г.– 615 с.
4. Севостьянов А.Д., Володина Е.В., Севостьянова Ю.М. 1С: Управление торговлей 8. Практика применения. М., ООО «Константа», 2007 г. – 205 с.
5. Шаламов А.С. Интегрированная логистическая поддержка.- М.: Университетская книга, 2008 г. – 463 с.
Экспертная оценка взаимосвязи и взаимовлияния звеньев интегрированной цепи поставок на основе матричного подхода
Опубликовано № 4 (57) август 2013 г.
АВТОР: Лукинский В.С., Лукинский В.В., Шульженко Т.Г.
РУБРИКА Логистическая интеграция и координация, Управление цепями поставок
Аннотация
В статье представлен подход к формированию стратегических решений в цепях поставок, связанных с распределением ограниченных ресурсов, выбором конфигурации цепи, определением функциональной и организационной структуры цепи поставок, на основе анализа взаимосвязи и взаимовлияния логистических функций с использованием критерия общих логистических издержек.
Ключевые слова экспертная оценка взаимосвязь взаимозависимость звено цепи поставок межфункциональная интеграция межорганизационная интеграция стратегическое планирование принятие решений концепция общих логистических издержек Total Logistics Cost управление цепями поставок объектно-функциональная модель SCOR функциональная модель
Актуальность вопросов, связанных с выработкой обоснованных решений при управлении логистикой в цепях поставок, обусловлена проявлением целого ряда факторов, к числу которых следует отнести усиление конкуренции на всех видах рынков, возрастание требований потребителей к качеству предоставляемой продукции и услуг, усложнение внешней среды предпринимательской деятельности и ряд других. Очевидно, что в этих условиях особую важность приобретают задачи формирования конкурентной стратегии цепи поставок, решение которых требует соответствующего уровня развития научного обеспечения.
Эволюция логистики как научного направления и функционала менеджмента в практической деятельности компаний, появление и развитие идеологии управления цепями поставок неразрывно связаны с повышением уровня интеграции логистической деятельности. Между тем, несмотря на значительное количество публикаций, посвященных различным аспектам логистической интеграции[1, 3, 5, 6, 9, 11 и др.], актуальность сохраняют вопросы, связанные с формированием методологической основы реализации идеи межфункциональной и межорганизационной интеграции в логистических системах и цепях поставок. В связи с этим, направления разработки соответствующего научного инструментария,на наш взгляд, определяются следующими предъявляемыми к нему требованиями, связанными с необходимостью:
ü отражения наблюдаемой степени межорганизационной и межфункциональной интеграции, а также возможностей ее последующего развития;
ü учета особого характера логистических систем, с одной стороны, обладающих чертами клиентоориентированных систем, с другой стороны –экономических систем, нацеленных на получение экономического результата деятельности, определяемого, в частности, через уровень логистических издержек;
ü формирования основы для решения следующих задач стратегического планирования и управления логистикой в цепях поставок: рационального распределения ограниченных ресурсов компании с учетом особенностей ее функциональной структуры; идентификации рациональной конфигурации цепи поставок с учетом реализации принципа необходимого и достаточного описания системы;
ü формирования соответствующих организационных и функциональных структур управления логистическими системами и цепями поставок.
ü Предлагаемый к использованию подход разработки стратегических решений при планировании (управлении) логистикой в цепях поставок, принципиальная блок-схема которого представлена на Рис.1, обладает следующими особенностями:
ü позволяет учитывать характерные индивидуальные (уникальные) особенности функциональных структур отдельных логистических систем и цепей поставок, что, в свою очередь, способствует формированию наиболее эффективных конкурентных решений;
ü процесс разработки решений основывается на новейших исследованиях в области логистической интеграции и позволяет учитывать современные требования к уровню ее научного обеспечения.
Рис. 1 Принципиальная блок-схема формирования стратегических решений при управлении логистикой в цепях поставок
Рассмотрим отдельные блоки более подробно.
Одним из основных принципов, учитываемых при формировании и функционировании логистических систем и цепей поставок, является обеспечение максимального удовлетворения требований конечных потребителей (клиентов) к составу и качеству предоставляемых услуг. На практике реализация данного принципа находит отражение в ряде показателей, учитывающих качественные аспекты функционирования логистической системы, в частности, уровень удовлетворения конечных потребителей продукции (клиентов), уровень обслуживания. Таким образом, в этом случае целью компании является поиск и реализация наиболее эффективного способа предложения желаемого уровня обслуживания потребите лей. Вместе с тем, желаемый уровень удовлетворения клиентов должен соответствовать оптимальному уровню затрат на его поддержание в организации. В современной научной литературе и практической деятельности сложилось довольно устойчивое представление, согласно которому одна из основных целей логистики заключается в достижении баланса между общими логистическими издержками и качеством обслуживания конечных потребителей. Следовательно, задача логистического менеджмента может быть сформулирована как повышение общей эффективности системы в целом за счет сокращения логистических издержек на основе перераспределения функций с последующим выбором:
- приоритетных направлений использования ограниченных ресурсов (материальных, финансовых, технологических, трудовых) компании в соответствии с особенностями функциональной структуры логистики в цепи поставок;
- оптимальной организационной и функциональной конфигурации цепи поставок;
- рациональной схемы распределения процессов по стадиям функционирования цепи поставок.
Согласноположениям системного подхода, управление логистическим издержками цепи поставокпредполагает наличие приоритета полных логистических издержек над частными, при этом интегрированное управление направлено на поиск такой комбинации элементов затрат, при которых суммарные затраты будут оптимальными. Данное утверждение положено в основу концепции общих логистических издержек (TotalLogisticsCost – TLC). Вместе с тем, решение задачи существенно усложняется тем обстоятельством, что виды логистической деятельности, логистических функций и операций, учитываемых в модели общих логистических издержек, образуют сложную систему взаимоотношений, проявляющихся в их взаимодействии и взаимовлиянии. В связи с этим, реализация положений логистической интеграции требует дальнейшего развития концепции общих логистических издержек на основе конкретизации вариантов взаимодействия и взаимовлияния различных логистических видов деятельности с последующей оценкой их влияния на величину общих логистических издержек, что позволит сформировать необходимую основу стратегических решений при формировании отдельных элементов конкурентной стратегии цепи поставок.
Исследованию различных аспектов рассматриваемой проблемы посвящен ряд работ отечественных и зарубежных ученых по логистике и управлению цепями поставок.
В работе Дж.Р.Стока и Д.М. Ламберта [9] управление цепочками поставок впервые рассматривается как комбинация трех тесно взаимодействующих элементов: структуры цепочек поставок, бизнес-процессов, происходящих в цепочках поставок, компонентов управления цепочками поставок (рисунок 2), детализация роли каждого из которых позволяет описать их сущности и связи. В частности, элемент «сетевая структура» рассматривается как сеть членов цепочек поставок и связей между ними; элемент «бизнес-процессы» определяет виды деятельности, предоставляющие потребителям конкретную ценность; «компоненты управления» -это управленческие переменные, при помощи которых бизнес-процессы интегрируются и управляются в пределах всех цепочек поставок.
Следует подчеркнуть, что аналогичная трехэлементная блок-схема приведена в работе Р. Баллоу [13]. При этом в качестве базовых используются стратегические решения в управлении запасами, транспортировке и формировании конфигурации цепи поставок.
Использование приведенной на Рис.2 блок-схемы позволяет проследить и установить связи между выделенными элементами. В то же время данный поход не решает задачувизуализации и конкретизации взаимосвязей между отдельными элементами, а также их последующей формализации. На наш взгляд, данная задача может иметь решение при использовании матриц. Примем данное утверждение в качестве основной рабочей гипотезы при разработке нового подхода к описанию взаимосвязей и взаимовлияния отдельных элементов изучаемых моделей в цепях поставок.
Рис. 2 – Блок-схема управления цепочками поставок (по материалам исследования Д. Бауэрсокса и Д. Клосса [1])
В представленной на Рис. 2 блок-схеме насчитывается 6 связей взаимодействия, т.е. все элементы оказывают взаимное влияние друг на друга: элемент «Бизнес-процессы в цепочках поставок» влияет на элементы «Компоненты управления цепочками поставок» и «Сетевая структура цепочек поставок», также как элементы «Компоненты управления цепочками поставок» и «Сетевая структура цепочек поставок» оказывают влияние на элемент «Бизнес-процессы в цепочках поставок». Аналогичным образом можно проанализировать взаимовлияние между прочими элементами. Это говорит о том, что изменение в одном из представленных базовых элементов цепи поставок повлечет за собой изменение двух других. Данное утверждение вполне справедливо для укрупненного рассмотрения общих логистических издержек, когда достаточно исследования трех представленных элементов.
Для реализации эффективного интегрированного управления логистическими системами и цепями поставок представленного подхода недостаточно; необходима детализация структуры затрат как с точки зрения комплекса составляющих их элементов, так и связей взаимодействия между ними. Основой для развития данного подхода выполненный нами анализ и обобщение результатов исследований, представленных в отечественной и зарубежной литературе, согласно которому в состав общих логистических издержек следует включать: транспортные затраты, затраты на складирование, затраты на процедуры оформления заказов и информационную поддержку, затраты на оформление партии отправок/производство, затраты на содержание запасов, что позволило авторам представить следующий вариант взаимовлияния выделенных элементов (Рис. 3).
Рис. 3 Взаимовлияние различных видов логистической деятельности в модели общих логистических издержек (согласно результатам исследования Дж. Стока и Д. Ламберта [9])
Из представленной на рисунке 3 схемы видно, что в рассмотрение включены шесть составляющих модели общих логистических издержек, связанные с различными видами логистической деятельности. Каждый из элементов системы связан остальными, причем отличительной особенностью данного подхода является то обстоятельство, что все связи являются как прямыми, так и обратными, что характерно для ситуации взаимного влияния всех элементов.
Представим данный вариант в виде матрицы, характеризующей взаимосвязи между выделенными элементами (таблица 1). При построении матрицы будем использовать следующие правила:
- на наличие взаимного влияния элементов модели общих логистических издержек, расположенных в строках и столбцах матрицы, указывает цифра «1» (соответственно, при отсутствии такого влияния – цифра «0»);
- влияние элементов модели общих логистических затрат, расположенных в строках матрицы, на элементы, расположенные в столбцах, рассматривается как прямое и отражается в правой верхней части матрицы; обратное влияние (т.е. элементов в столбцах на элементы, расположенные в строках матрицы) представлено в левой нижней части матрицы.
Таблица 1
Матрица взаимосвязей между элементами модели общих логистических издержек (согласно подхода Дж. Стока и Д. Ламберта [9])
|
Место / уровень обслуживания потребителей
|
Транспортные затраты
|
Затраты на складирование
|
Затраты на оформление заказов и информационную поддержку
|
Затраты на формирование партий отправок\ производство
|
Затраты на содержание запасов
|
Место / уровень обслуживания потребителей |
|
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
Транспортные затраты |
1 |
|
1 |
1 |
1 |
1 |
Затраты на складирование |
1 |
1 |
|
1 |
1 |
1 |
Затраты на оформление заказов и информационную поддержку |
1 |
1 |
1 |
|
1 |
1 |
Затраты на формирование партий отправок\ производство |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
1 |
Затраты на содержание запасов |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
Из анализа матрицы, представленной в таблице 1, можно заключить:
1) количество связей между элементами равно тридцати;
2) данный подход (назовем его «все-ко-всем») расширяет представление о составе элементов логистических издержек, однако с точки зрения реальных взаимосвязей между нимиследует учитывать, что материальный и сопутствующие ему потоки имеют определенное направление (вектор) в цепи поставок;
3) все связи в цепи поставок не могут быть двусторонними, некоторые из них не имеют обратного действия;
4) двухсторонние связи имеют различную силу взаимного влияния, что необходимо учитывать при формировании количественных оценок.
Корректировка данного подхода проведена М.Н. Григорьевым и С.А. Уваровым. Согласно результатам исследования указанных авторов [3], при наличии того же состава элементов направление взаимосвязей между ними представляется следующим образом (Рис. 4), что должно найти отражение при построении соответствующей матрицы.
Рис. 4 Взаимовлияние различных видов логистической деятельности в модели общих логистических издержек (по согласно результатам исследования М.Н. Григорьева и С.А. Уварова [3])
Воспользовавшись представлением модели общих логистических издержек в виде матрицы, структура взаимосвязей между элементами модели будет иметь следующий вид (таблица 2). Нетрудно заметить, что в откорректированной схеме количество связей составляет пятнадцать. Сокращение количества взаимосвязей достигнуто за счет того, что все обратные потоки в системе отправляются только через информационный центр. Данная модификация отражает требования логистической интеграции, поскольку контроль за поэтапным продвижением материального и сопутствующих потоков производится комплексно по результатам всех пройденных этапов с учетом величины суммарных затрат.
Как указывалось ранее, авторы работ [3] и [9] солидарны относительно состава элементов, подлежащих учету в модели общих логистических издержек. Однако следует отметить, что по мере развития научных представлений о логистических системах и цепях поставок, состав элементов модели общих логистических издержек, отражающий реальные протекающие в них процессы, также объективно расширяется.
Таблица 2
Матрица взаимосвязей между элементами модели общих логистических издержек (согласно подхода М.Н. Григорьева и С.А. Уварова [3])
|
Затраты на обслуживание потребителей |
Транспортные затраты |
Затраты на складирование |
Затраты на информацию |
Затраты на формирование партий отправок |
Затраты на содержание запасов |
Затраты на обслуживание потребителей |
|
1 |
1 |
0 |
1 |
1 |
Транспортные затраты |
0 |
|
1 |
1 |
0 |
0 |
Затраты на складирование |
0 |
0 |
|
1 |
0 |
0 |
Затраты на информацию |
1 |
0 |
0 |
|
0 |
0 |
Затраты на формирование партий отправок |
0 |
1 |
1 |
1 |
|
0 |
Затраты на содержание запасов |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
В частности, в работе Патрика Енсена (PatrikJonsson)[14] отражены взаимодействия элементов общих логистических издержек, причем автором выделены семь элементов (Рис. 5). Кроме того, автором учтено направление материального и сопутствующих потоков в цепи поставок, что нашло отражение в структуре взаимосвязей элементов (таблица 3), однако, как видно из Рис. 5 и таблицы 3, автор ограничился случаем взаимного влияния элементов, т.е. представленные связи являются прямыми и обратными. Согласно данному подходу, выявлено тридцать шесть связей.
Рис. 5 Взаимовлияние различных видов логистической деятельности в модели общих логистических издержек (согласно результатам исследования Патрика Енсена [14)
Таблица 3
Матрица взаимосвязей между элементами модели общих логистических издержек (согласно подхода Патрика Енсена [14])
|
Затраты на транспортировку
|
Затраты на упаковку
|
Затраты на хранение и содержание запасов
|
Затраты на выполнение заказа
|
Административные расходы
|
Затраты, связанные с содержанием основных фондов |
Затраты, связанные с дефицитом
|
Затраты на транспортировку |
|
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
Затраты на упаковку |
1 |
|
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
Затраты на хранение и содержание запасов |
1 |
1 |
|
1 |
1 |
1 |
1 |
Затраты на выполнение заказа |
1 |
1 |
1 |
|
0 |
1 |
1 |
Административные расходы |
1 |
1 |
1 |
0 |
|
1 |
1 |
Затраты, связанные с содержанием основных фондов |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
1 |
Затраты связанные с дефицитом |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
Наиболее полно, на наш взгляд, рассматриваемые вопросы исследованы в работе под научной редакцией А. Лангевина и Д.Риопель [15]. Сущность предлагаемого подхода заключается в выявлении и предварительной классификации логистических решений с последующим установлением связей между ними, причем анализ взаимосвязей между отдельными решениями имеет в данной работе приоритетное значение. Ядром рассматриваемой структуры является трехуровневая иерархия, включающая решения стратегического планирования (I уровень), связанные с физической инфраструктурой сети (II уровень) и операционные решения (III уровень); общее количество – 48 фундаментальных решений (таблица 4). В процессе исследования авторами выделены 98 взаимосвязей между фундаментальными решениями логистики; направление взаимосвязей позволяет определить комплекс решений, влияющих на данное анализируемое решение, а также зависящих (определяемых) от него.
Таблица 4
Иерархия логистических решений (по материалам [15], пер. авторов)
Уровень |
Группа |
Решения |
I. Уровень стратегического планирования |
|
1. Определение уровня обслуживания клиентов; 2. Цели обслуживания клиентов; 3. Степень вертикальной интеграции и аутсорсинга; |
II. Уровень физической инфраструктуры сети |
|
4. Сетевая стратегия физической инфраструктуры; 5. Проектирование физической инфраструктуры сети; 6. Стратегия информационно-коммуникационной сети; 7. Проектирование информационно-коммуникационной сети; |
III. Операционный уровень |
Прогнозирование спроса |
8. Прогнозирование величины спроса, времени и места его возникновения; 9. Стратегия управления запасами; 10. Относительная важность запасов; 11. Методы контроля; 12. Желаемый уровень запасов; 13. Резервный запас; |
|
Производство |
14. Маршрутизация продукции; 15. Проектирование производственных подразделений; 16. Производственное планирование; 17. Составление производственных расписаний; |
||
Управление закупками и поставками (материально-техническое снабжение) |
18. Выбор типа снабжения; 19. Спецификации закупаемого товара; 20. Поставщики; 21. Интервалы заказов и количество; 22. Контроль качества; |
||
Транспорти-ровка |
23. Способы транспортировки; 24. Выбор вида перевозчика; 25. Выбор перевозчика; 26. Определение степени консолидации; 27. Определение параметров транспортных средств для перевозки; 28. Передача потребителям права на владение транспортным средством; 29. Маршрутизация и расписание работы транспортных средств; 30. Планы загрузки транспортных средств; |
||
Упаковка товара |
31. Необходимый уровень защиты; 32. Предоставляемая с товаром информация; 33.Носители информации; 34. Тип упаковки; 35. Разработка упаковки; |
||
Обработка грузов |
36. Выбор параметров тарно-штучных грузов; 37. Тип погрузо-разгрузочных машин; 38. Смешанный парк обработки грузов; 39. Контроль погрузо-разгрузочного парка; |
||
Складирование |
40. Задачи и функции складирования; 41. Расположение склада; 42. Место хранения запаса; 43. Создание погрузо-разгрузочного терминала; 44. Системы безопасности; |
||
Обработка заказа |
45. Процедуры поступления заказа; 46. Способы пересылки заказа; 47. Процедуры сбора заказа; 48. Процедуры следования заказа. |
Не останавливаясь подробно на всех выделенных авторами фундаментальных решениях (их взаимосвязи и взаимозависимости подробно рассмотрены и графически описаны в работе [15]), представим взаимосвязи между отдельными группами решений, главным образом, в рамках операционного уровня (Рис. 6). Выбор данной категории решений обусловлен их тесной взаимосвязью с отдельными логистическими функциями, с одной стороны, отражающих функциональную структуру цепи поставок, с другой стороны, являющихся элементами модели общих логистических издержек. Таким образом, материалы Рис. 6 предоставляют возможность формирования сети управленческих решений в логистике на основе детального анализа их взаимовлияния и взаимозависимостей с последующем отражением в модели общих логистических издержек.
Рис. 6 – Взаимовлияние различных групп логистических решений (согласно результатам исследования коллектива авторов под руководством А. Лангевина и Д. Риопель [15])
Таким образом, результаты аналитического обзора представленных в отечественной и зарубежной литературе по логистике подходов к описанию общих логистических издержек в цепях поставок с различной степенью логистической интеграции позволяют сделать следующие выводы:
- логистические решения, принимаемые в рамках отдельных логистических функций, характеризуются установленными взаимосвязями и взаимовлиянием;
- установленные взаимосвязи находят отражение в составе и структуре элементов модели общих логистических издержек, что позволяет формировать аналитическую основу принимаемых решений по развитию процессов межфункциональной логистической интеграции на основе модели TLC, а также констатировать подтверждение гипотезы о возможности однозначной идентификации конфигурации цепи поставок на основе установленных взаимосвязей.
Для доказательства высказанного научного предположения рассмотрим один из возможных вариантов цепи поставок. Представим объектно-функциональную структуру модели цепи поставок в следующем виде (Рис. 7). Данная графическая модель позволяет выделить в качестве элементов (объектов) цепи поставок компанию-производителя (фокусную компанию), поставщиков и клиентов первого уровня.
Рис. 7 Объектно-функциональная модель цепи поставок (согласно результатам исследования Д. Иванова [5])
Кроме того, в укрупненном виде представлена функциональная структура фокусной компании, позволяющая проследить внутренние взаимосвязи между логистическими функциями, а также выявить функциональную принадлежность внешних взаимосвязей.
Воспользуемся предложенным подходом и составим матрицу взаимосвязей элементов модели. Соответствующая матрица может быть представлена следующим образом (таблица 5).
Таблица 5
Матрица взаимосвязей между логистическими функциямив модели цепи поставок
|
Клиент |
Транспорт |
Закупки |
Складирование |
Сбыт |
Внутрипроизводственная логистика |
Поставщик |
Клиент |
|
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
Транспорт |
1 |
|
0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
Закупки |
0 |
0 |
|
1 |
0 |
0 |
1 |
Складирование |
0 |
1 |
1 |
|
1 |
1 |
0 |
Сбыт |
1 |
1 |
0 |
1 |
|
1 |
0 |
Внутрипроизводственная логистика |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
|
0 |
Поставщик |
0 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
|
Нами рассмотрен наиболее простой вариант конфигурации цепи поставок, однако необходимо принимать во внимание, что реальные цепи поставок имеют сложную разветвленную структуру, пересекаются с соседними цепями и составляют таким образом целую сеть. Кроме того, в рассмотренной модели представлены взаимосвязи между блоками «Сбыт» и «Внутрипроизводственная логистика», между тем, как взаимосвязи между блоками «Закупки» и «Внутрипроизводственная логистика» отсутствуют, что характерно для ситуации, когда закупки производятся без учета особенностей внутрипроизводственных логистических процессов. Очевидно, что матрица приобретет совершенно иной вид при соответствующей корректировке исходной модели цепи поставок.
Для реализации межорганизационной интеграции в сложной среде необходимо четкое понимание, на интеграцию каких связейи бизнес-процессов следует направлять имеющиеся ограниченные ресурсы, а, следовательно, какие элементы следует включать в модель общих логистических издержек при формировании интегрального показателя эффективности функционирования цепи поставок. Анализ указанных связей следует учитывать при формировании представлений о конфигурации цепипоставок. Кроме того, реализация принципа необходимого и достаточного для описания количества элементов в данном случае позволяет однозначно определять структуру модели общих логистических издержек.
Представленные результаты позволяют решать в общем виде задачи стратегического управления, связанные, например, с определением особенностей функциональной структуры цепи поставок с учетом взаимосвязи и взаимовлияния логистических функций, конфигурации цепи поставок и пр. Однако для конкретизации полученных результатов необходима количественная оценка указанных взаимосвязей, а также влияния отдельных логистических функций на величину выбранного критерия.Иными словами, задача сводится к выбору степени доминирования одной логистической функции над другой в уникальной функциональной структуре цепи поставок по выбранному критерию (в нашем случае – величине общих логистических издержек). В данной постановке, степень значимости каждой логистической функции предлагается определять на основе их парных сравнений относительно влияния на величину общих логистических издержек, например, с использованием фундаментальной (или аналогичной ей) шкалы абсолютных значений для оценки силы суждений, применяемой в МАИ (методе анализа иерархий) [8, 10]. Данный метод, разработанный Т. Саати, нашел широкое применение в трудах отечественных ученых при решении задач выбора(например, [2,7]), принятии управленческих решений (например, в логистике складирования [4]) и др.
Рассмотрим возможность реализации методологии анализа иерархий применительно к задачам стратегического управления и планирования логистики в цепях поставок.
Основываясь наописании технических аспектов МАИ, представленных в [8], предлагается использовать следующую последовательность шагов для количественной оценки взаимосвязей и взаимовлияния между логистическими функциями (или иными звеньями в интегрированной цепи поставок).
Шаг 1. Формирование матрицы парных сравнений. На данном этапе целесообразно использовать представленные ранее рассуждения о характере взаимосвязей и взаимовлияния между логистическими функциями в модели общих логистических издержек.
Шаг 2. Вычисление приоритетов. Очевидно, что необходимость выразить доминирование и оценить степень согласованности суждений приводит к задаче о собственном векторе и собственном значении матрицы парных сравнений (λ). В литературе представлены различные способы вычисления собственного числа матрицы. Продемонстрируем применение способа, позволяющего получить приближенные значения приоритетов, который заключается в нормализации элементов каждого столбца матрицы суждений с последующим усреднением по строкам. Для этого представим взаимодействие и взаимовлияние между элементами (звеньями) интегрированной цепи поставок на примере SCOR-модели. Спектр возможных вариантов составляют следующие: несвязнаяцепь,push-система, pull-система, система двухсторонних связей, полностью связанная цепь (сеть). Соответствующие матрицы представлены на Рис.8. Тогда в соответствии с представленным правилом могут быть вычислены векторы приоритетов, а также собственные значения матриц (таблица 6).
Рис. 8 Матрицы, соответствующие различным вариантам взаимосвязей между элементами интегрированной цепи поставок на примере SCOR-модели
Шаг 3. Оценка согласованности и совместимости суждений. Вывод о том, насколько хорошо полученные векторы представляют приоритеты, предлагается основывать на следующих показателях:
- индекс согласованности матрицы парных сравнений (C.I.):
; (1)
Таблица 6
Характеристика взаимосвязей линейных эшелонированных моделей цепи поставок
Вариант модели |
Характеристика модели |
Количество связей |
Собственный вектор |
Собственное значение матрицы |
||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
||||
SCOR-модель |
Описательная модель; элементы не связаны |
0 |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
1 |
Концепция Push («толкающая» система) |
Односторонние связи «от поставщика к потребителю» |
4 |
0,3 |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
0,1 |
1,7 |
Концепция Pull («вытягивающая» система) |
Односторонние связи «от потребителя к поставщику» |
4 |
0,1 |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
0,3 |
1,7 |
Линейная модель (комбинация «толкающей» и «вытягивающей» систем) |
Двухсторонние связи между соседними элементами |
8 |
0,166 |
0,233 |
0,1998 |
0,233 |
0,166 |
2,74 |
Модель «все-ко-всем» |
Двухсторонние связи между всеми элементами |
20 |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
5 |
- отношение согласованности (C.R.):
, (2)
где R.I. – математическое ожидание случайного индекса согласованности, вычисленное на большой выборке случайно сгенерированных обратно симметричных матриц, элементами которых являются числа из шкалы: 1/9, 1/8, …, 1/2, 1, 2, …, 8, 9.
Таким образом, при получении положительных оценок согласованности, можно рассматривать полученные векторы приоритетов как индикаторы степени доминирования отдельных элементов цепи поставок.
В представленных рассуждениях существенным допущением является использование одинаковых коэффициентов для оценки силы влияния. Очевидно, что для подобных оценок бинарной шкалы «0» - «1» недостаточно. При решении практических задач должны быть получены экспертные оценки с использованием шкалы с более широким диапазоном значений, что позволит учитывать индивидуальные особенности цепей поставок и характер взаимовлияния их отдельных звеньев (элементов).
Рассмотрим решение данной задачи на конкретном примере. Будем считать, что функциональная структура простой цепи поставок определяется реализацией следующих логистических функций: управление процедурами заказов, транспортировка, складирование и хранение (страхового и текущего запасов), что находит соответствующее отражение в модели общих логистических издержек (Рис. 9а). Для определения степени значимости (доминирования) указанных логистических функций была составлена матрица парных сравнений следующего вида (таблица 7).Тогда по значению собственного вектора может быть определен вариант предпочтительного распределения имеющихся ресурсов (например, финансовых) на выполнение рассматриваемых логистических функций.
Рис. 9 Варианты функциональных структур цепей поставок
Таблица 7
Матрица парных сравнений логистических функций относительно влияния на величину общих логистических издержек (вариант 1)
Логистические функции |
Управление процедурами заказов |
Транспортировка |
Складирование и хранение текущего запаса |
Складирование и хранение страхового запаса |
Собственный вектор |
|
Управление процедурами заказов |
1 |
2 |
3 |
7 |
0,44 |
|
Транспортировка |
0,5 |
1 |
5 |
9 |
0,37 |
|
Складирование и хранение текущего запаса |
0,33 |
0,2 |
1 |
5 |
0,12 |
|
Складирование и хранение страхового запаса |
0,143 |
0,111 |
0,2 |
1 |
0,05 |
|
λmax = 4,2969 C.I. = 0,09896 |
R.I. = 0,99 C.R.=0.099 < 0.1 |
Так, в соответствии с полученными результатами, 44 % от общего объема доступных финансовых средств целесообразно направлять на реализацию логистической функции, связанной с управлением процедурами заказов, 37 % - на транспортировку и т.д. Очевидно, что при исследовании альтернативного варианта функциональной структуры цепи поставок (Рис. 9б) будут получены другие экспертные оценки доминирования логистических функций в модели общих логистических издержек и их взаимовлияния, что найдет отражение в соответствующей матрице (таблица 8). Предположим, что в исследуемой функциональной структуре не наблюдается обратного влияния хранения страхового запаса на управление процедурами заказов и транспортировку (или данным влиянием можно пренебречь). Тогда по значению собственного вектора предварительное распределение бюджета на логистические функции будет иметь следующее решение: управление процедурами заказов – 49 % бюджета на логистическую деятельность; транспортировка – 34,4 %, складирование и хранение текущего и страхового запаса – 14 % и 2,6 % соответственно.
Таблица 8
Матрица парных сравнений логистических функций относительно влияния на величину общих логистических издержек (вариант 2)
Логистические функции |
Управление процедурами заказов |
Транспортировка |
Складирование и хранение текущего запаса |
Складирование и хранение страхового запаса |
Собственный вектор |
Управление процедурами заказов |
1 |
2 |
3 |
7 |
0,4897 |
Транспортировка |
0,5 |
1 |
4 |
5 |
0,3435 |
Складирование и хранение текущего запаса |
0,33 |
0,25 |
1 |
3 |
0,1412 |
Складирование и хранение страхового запаса |
0 |
0 |
0,33 |
1 |
0,0256 |
λmax = 3,6106 C.I. = - 0,133 |
Проверка матриц, представленных в таблицах 6 и 7, по степени согласованности позволяет сделать вывод, что для варианта 1 отношение согласованности не превышает значения 0,1, а значит, полученный вектор приоритетов может использоваться при принятии решений по управлению логистикой в цепях поставок. Матрица для варианта 2 в результате полученных оценок демонстрирует свойство несимметричности, что может являться причиной появления отрицательного значения индекса согласованности.В доступной авторам современной отечественной и иностранной научной литературе не представлены результаты исследований подобной ситуации. Очевидно, изучение выявленного нового эффекта для несимметричных матриц должно быть продолжено, поскольку данный вариант в наилучшей степени отражает особенности взаимосвязей и взаимовлияния звеньев интегрированных цепей поставок.
Таким образом, представленные соотношения позволяют получить укрупненные значения рассматриваемых параметров, однако они могут быть использованы в качестве ориентировочных (пилотных) значений при разработке стратегических решений при планировании и управлении логистикой в цепях поставок. Следующим этапом в реализации данного подхода является конкретизация количественной оценки влияния различных факторов на величину общих логистических издержек с учетом выявленных функциональных взаимосвязей между функциональными элементами цепи поставок.
Литература
- Бауэрсокс Д., Клосс Д. Логистика: интегрированная цепь поставок. 2-е изд. / Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2006. 640 с.
- Бродецкий Г.Л. Моделирование логистических систем. Оптимальные решения в условиях риска. М.: Вершина, 2006. 376 с.
- Григорьев М.Н., Уваров С.А. Логистика. Базовый курс: учебник. М. Издательство «Юрайт» 2011. 782 с.
- Дыбская В.В. Управление складированием в цепях поставок. М.: Издательство «Альфа-Пресс», 2009. 720 с.
- Иванов Д.А. Управление цепями поставок. СПб.: Изд-во Политехн.ун-та, 2009. 660 с.
- Корпоративная логистика в вопросах и ответах. / Под общ. и науч. ред. проф. В.И.Сергеева. 2-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2013. 634 с.
- Мадера А.Г. Моделирование и принятие решений в менеджменте: Руководство для будущих топ-менеджеров. М.: «Изд-во ЛКИ», 2010.
- Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер с англ. / Науч. ред. А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. 2-е изд. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. 360 с.
- Сток Дж.Р., Ламберт Д.М. Стратегическое управление логистикой. М.: Инфра-М, 2005. 757 с.
- Таха, Хэмди А. Введение в исследование операций, 7-е изд.: Пер. с англ. М: Издательский дом «Вильямс», 2007. 912 с.
- Уотерс Д. Логистика. Управление цепью поставок. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 503 с.
- Чепурин А.В. Разработка моделей управления запасами в многоуровневых интегрированных цепях поставок // Автореф. … к.э.н. СПб: СПбГЭУ, 2013. 19 с.
- Ballou R.H. Business Logistics Management. 3 ed. Upper Saddle River, N.Y. Prentice Hall.Inc, 1992. 681 с.
- Jonsson P. Logistics and Supply Chain Management. McGraw-Hill Higher Education. 2008. 491 p.
- Logistics Systems: Design and Optimization. Ed. by A. Langevin, D. Riopel. Springer US, 2010. 388 p.