Опубликовано №6 (53) декабрь 2012 г.

АВТОРЫ: Лукинский В.С., Семенов И.А.

РУБРИКА Обзоры и аналитика

Аннотация

В статье представлены методы расчета общих логистических затрат в РФ на основе четырех методов: множественной регрессии, нейронных сетей, экспертных опросов и комбинированных оценок. Предложенные подходы могут служить основой для формирования метода оценки общих логистических затрат

Ключевые слова логистические затраты Российская Федерация международный рейтинг LLC Logistics Level Costs Нейронная сеть комбинированная оценка экспертная оценка множественная регрессия


 Рост экономики Российской Федерации с 1999г. по 2008г. составил в среднем 7% в год, а с 2009г. по 2011г. - приблизительно 1%. Многие специалисты связывают низкий рост за последние 3 года с мировым кризисом, со снижение конкурентоспособности экономики страны в целом. Считается, что для обновления производственных мощностей и развитие инфраструктуры экономика России должна расти минимум на 5% в год. Согласно разным оценкам уровень затрат на логистику (Logistics Level Costs - LLC) составляют от 12% до 28% (в среднем около 20%) от ВВП страны, поэтому оптимизация затрат на логистику является, на наш взгляд, одним из вариантов повышения роста экономика и конкурентоспособности страны. Учитывая что, среднемировой уровень затрат на логистику равен приблизительно 13,4% (см. табл. 1), то при сокращение общих логистических затрат в России до среднемирового уровня позволяет экономить около 6% от ВВП.

Очевидно, что основываясь на точной оценке общих логистических затрат можно формировать долгосрочные стратегии и концепции развития страны (региона, области), прогнозировать соотношение затрат между основными логистическими функциями, связанные с транспортировкой, складированием, хранением запасов и другие. На уровне предприятий оценка общих логистических затрат позволяет оптимизировать процесс учета логистических затрат и повысить эффективность принятия управленческих решений.

Таблица 1

Доля затрат на логистику в ВВП различных стран [17,22,24,27,28]

Страна (источник, год)

Год

2005

2010

Китай (Logistics in China 2011)

17,8

18,5

США (State of logistics report 2011)

9,4

10.4

Евросоюз (CSCMP 2011)

9,1

13,5

Финляндия (Finland state of logistics 2011)

17,0

18,5

Индия (Study of Logistics in India 2011)

13,0

14,0

С другой стороны LLC необходим для определения фактического места России среди других стран для повышения инвестиционной привлекательности. В настоящее время уровень развития экономики и логистики оцениваются на основе международных рейтингов (табл. 2). Из табл. 2 видно, что рейтинговые оценки в основном говорят о низкой эффективности логистических операций в России. Соответственно, для изменения ситуации необходимо разработать четкий план развития отрасли, в основе которого должны лежать реальные базы данных, в частности показатель LLC. Однако в настоящее время этот показателя в РФ не рассчитывается на постоянной основе, а носит эпизодический характер в виде экспертный оценок. 

Проведенный анализ ряда работ, позволил выявить существующие, а также перспективные подходы к оценки LLC для различных уровней логистических систем (табл. 3).

Помимо этого из анализа из анализа работ [16,17,19-22 и др.] следует:

  • все больше стран проводят исследования, направленные на расчет показателя общих логистических затрат;
  • отсутствует единая методика проведения исследования (например в США метод Бауэрсокса-Калантона-Родригеса основан на модели нейрона, в ЮАР - метод, основан на статистических данных, в Швеции метод, основан на бухгалтерском учете предприятий);
  •  многие страны проводят исследования, связанные с оценкой LLC более 20 лет (например США, Финляндия);
  •  поскольку в России подобных исследований не ведется, на наш взгляд, необходимо разработать такой метод оценки общих логистических затрат, который позволит в относительно короткие сроки провести расчет LLC.  

Таблица 2

Международные экономические рейтинги

Название рейтинга (отчета)

Организация разработчик, место и год последнего издания

Количество стран в рейтинге

Место России в рейтинге

Ведение бизнеса / Doing business

Всемирный банк, Вашингтон, 2012

183

120

Возможности глобальной торговли / The Global Enabling Trade Report

Всемирный форму, Женева, 2010

125

114

Всемирная конкурентоспособность / IMD World Competiveness Report

Международный институт развития менеджмента, Лозанна, 2011

59

49

Индекс работы логистики / Logistics Performance Index

Всемирный Банк, Вашингтон

155

94

Таблица 3

Применения методов оценки логистических затрат на различных уровнях логистической системы

Метод оценки

Уровень логистической системы

Макро

Мезо

Микро

Экспертных оценок

+

+

+

Нейронных сетей

+

-

-

Множественной регрессии

+

+

+

Метод, основанный на обработке укрупненных статистических отчетов по регионам

+

+

-

Метод, основанный на отчетности предприятий

-

+

+

Комбинированной оценки

+

+

+

Для решения поставленной задачи были рассмотрены четыре метода: метод экспертных оценок, метод множественной регрессии, метод нейронных сетей и метод комбинированных оценок. Попытаемся кратко охарактеризовать каждый из вышеперечисленных методов.

Метод экспертных оценок. Алгоритм проведения расчетов LLC на основе экспертных оценок был сформирован на основе анализа работ [1-3,8,10,13] (рис. 1). Существенные отличия представленного алгоритма от аналогов состоит в следующем: группа экспертов не отбирается, а формируют на основе опубликованных ими результатов, поэтому не используется коэффициент аргументации; статистическая обработка проводится с учетом особенностей малых выборок; оценки экспертов проверяются с использованием критериев принадлежности крайних значений к выборки (оценки экспертных значений).

В табл. 4 приведены оценки LLC опубликованные в работах экспертов в 2005-2009 г.г.  

 
Рис. 1. Алгоритм расчета общих логистических затрат на основе экспертных оценок

Для проверки  принадлежность максимальных и минимальных значений к общей выборке воспользуемся критерием Арлея. С помощью табличного значения z определим верхнюю и нижнюю границы интервала, в который входят значения выборки, по формуле:

                                                                    

                                                                     ,                                          (1)     

где хв и хн - значение верхней и нижней  границы интервала,

хср - среднее значение,

n - количество элементов в выборке,

 - среднеквадратическое отклонение,

z - значение табличного показателя распределения Арлея.

Табличное значение z для n=6 и доверительной вероятности равной 95% равно 1,9. После подстановки значения получаем верхнюю границу равную 28,6, нижнюю границу равную 16,4. В интервал [16,4;28,6] не попадает одно значение 13,4. Исключим его из выборки. Далее проводим расчет среднего значения и среднеквадратического отклонения LLC, которые получаются равные 22,54% и 3,5%. 

Таблица 4

Доля затрат на логистику в ВВП в России (экспертная оценка)

Эксперты

Организация

Доля в ВВП

Среднее

Сергеев В.И. [13]

НИУ ВШЭ, Москва

25-30%

27,5%

Овчаренко Н., Титюхин Н. [10]                                

Директор департамента исследования и разработок (EALA),

18-23%

20,5%

Виноградский М.М. [2]

Директор по логистике и информатизации компании Альфа-Метал

25%

25%

Власов К. [3]

Директор компании STS Logistics по стратегическому развитию

13,4%

13,4%

Малевич Ю.В. [8]  

СПбГИЭУ , С.-Петербург

17-28%

22,5%

Аникин Б.А. [1]

ГУУ, Москва

17,2%

17,2%

В качестве второго подхода был рассмотрен метод множественной регрессии. На основе обобщение материалов ряда работ [5,6] был сформирован алгоритм оценки общих логистических затрат на основе метода множественной регрессии (рис. 2).

Факторами признаками были взяты: ВВП страны (V1), объем экспорта (V2), населения (V3) и площадь страны (V4) (табл. 5) [20-24, 26,27,29]. При проведении расчетов была выбрана линейная функция, уравнение которой записывается виде:

                Y = a + b1*V1 + b2*V2 + b3*V3 + b4*V4  + ε,                               (3)

где Y – результирующий признак уравнения множественной регрессии;

а, bi  – параметры уравнения множественной регрессии;

Vi – фактор - признак уравнения множественной регрессии;

ε – величина случайного отклонения.

Таблица 5

Статистические показатели для проведения расчета методом множественной регрессии

Показатели

Стран

Китай

Канада

США

Индия

Бразилия

России

ВВП в млрд. долларов (V1j)

2680

 

1450,0

 

13300

2703

943

1463

Экспорт

в млрд. долларов (V3j)

833,3

 

389,5

 

1038,3

120,3

137,5

290,7

Население млн. чел.

 (V3j)

1300

32

309

1210

190

142

Площадь в млн. кв.

(V4j)

9600

9984

9500

3287

8514

17100

Общие логистические издержки в млрд. долларов Yj

508,9

 

352,35

 

1305

 

90

 

104,4

 

-

Как видно из этой таблицы, факторы имеют различные единицы измерения, поэтому желательно привести их к одной размерности. В качестве одного из вариантов приведения может быть выбран метод ранжирования (нормирования). Суть его заключается в том, что для каждого фактора определяем максимальный показатель (Vimax) и делим остальные показатели на Vimax.

Рис. 2. Алгоритм формирования метода оценки ОЛЗ на основе множественной регрессии

Используя стандартную методику для определения а, bi и ε, находим уравнение для оценки LLC России в виде:

Y =  0,544* V1 + 0,464* V2 - 0,108* V3 + 0,03* V4.

Для примера, возмем расчет LLC для Российской Федерации в 2008г. (до кризиса). Подставим необходимые показатели в уравнение (3) находим:

Y =  0,544*(1463/13300) + 0,464*(290,7/1038,3) - 0,108*(142/309) + 0,03*(17100/17100) = 0,208.

Для оценки логистических затрат  в РФ в 2008 г. воспользуемся формулой: Cл = Y*Ymax = 0,208*1305*30 = 8182 млрд. руб.

В расчет принято 1 долл. = 30 руб. ВВП РФ в 2008 был равен 43,89 трлн. руб,, соответственно 19,7%  от ВВП страны в 2008 году составили затраты на логистику.

В качестве третьего метода был рассмотрен метод искусственных нейронных сетей (ИНС). За основу был взят подход американских ученых Бауэрсокса, Калантона и Родригиса, в котором авторы построили модель нейрона для расчета LLC. Основными причинами невозможности использования этой модели в РФ в настоящее время является:

  • отсутствие баз данных для ее обучения, которая формируется в течении длительного промежутка времени;
  • закрытая структура модели, что не позволяет полностью понять все механизмы функционирования сети.

В связи с этим была сформирована собственная модель (см. рис. 3) на основе метода ИНС, которая состоит из 4 входных элементов (ВВП, объем импорта, объем экспорт, транспортные затраты), которые также были использованы в исследовании американских ученых. На рисунки 4 представлена архитектура построенной ИНС.

Рис.3. Алгоритм оценки общих логистических затрат на основе нейронных сетей

При обучении нейронной сети в качестве баз данных были выбраны три странам (Индия, США, Бразилия), статистика по этим странам представлена в табл. 6. 

Рис. 4. Нейронная сеть для расчета логистических затрат стран

 

На рис. 4 обозначены: Y – показатель логистических затрат; Х– значение i-го нейрона; Wi – весовой коэффициент i-го нейрона; F(Vk) - функция активации, которая записывается в виде:

F(Vk)  = k* Vk + b,                                           (4)

где k - угловой коэффициент линейной функции, b - параметр линейного уравнения, Vk - независимая переменная.  

Таблица 6

Входные данные нейронной сети, в млрд. долларов

Показатель

Страны

США

Индия

Бразилия

Россия

ВВП (Х1)

13300

2703

943

1463

Объем импорта (Х2)

1919,4

174,8

95,9

160,7

Объем экспорта (Х3)

1038,3

120,3

137,5

300,7

Общие транспортные затраты  (Х4)

635

137

190

142

Общие логистические затраты Yi

1305

351

104,4

-

После проведения процедуры обучения были получены синоптические веса каждого нейрона. Значение синоптических весов для РФ равно средневзвешенным синоптическим весам трех стран (Индия, США, Бразилия). В результате была получена формула со следующими весами:

Y=0,0922*1463+0,0982*172,7+0,0966*90,7+0,0974*114,7=191,16 млрд. долл.

Учитывая наличия ограничений, связанных с дефицитом необходимых данных в нашей стране и коротким временным интервалом,  можно говорить о возможности и/или необходимости использования комбинированного метода оценки. На рис. 5 представлен усовершенствованный алгоритм оценки общих логистических затрат на основе метода комбинированных оценок. 

Рис. 5 Алгоритм формирования метода оценки ОЛЗ на основе комбинированных оценок

Совершенствования были связаны: первое – уточнено количество вариантов прогнозов (три); второе – нижней границей было определено значение, полученное методом, основанным на обработке укрупненных статистических отчетов по регионам (14,7%) [14]; третье – весовые коэффициенты рассчитываются двумя способами; четвертое – расчет оценки производится на основе двух подходов: композиции законов распределения (свертка) и принципа суперпозиции. Результаты расчетов четырьмя методами представлены в табл.7. Из табл. 7 следует, что средние затраты на логистику в РФ равны 19,75% от ВВП, а среднее СКО равно 3,2%. Также разработанные методы и модели могут дать достаточно точную оценку LLC в условиях ограничения на информацию. Дальнейшее продолжение исследований, на наш взгляд, предполагает следующее:  

1)  необходимо создать специализированный центр (лаборатории) в рамках РАН или одного из национальных университетов, который будет рассчитывать логистические затраты на постоянной основе используя базы данных;

Таблица 7

Оценки показателя общих логистических затрат в РФ, рассчитанные различными методами

Метод

Весовой коэффициент

Ср. значение, %

СКО, %

1) Экспертных оценок

0,427

21,1

3,5

2) Нейронных сетей

0,175

13,06

0,8

3) Множественной регрессии

0,398

19,7

3,3

4) Комбинированная оценка

 

19,75

3,2

предложенный подход может послужить основой для формирования метода оценки общих логистических затрат для страны (региона и области);

3) требует дальнейшего развития учет логистических затрат на предприятии с целью повышения эффективности управления логистическими бизнес процессами.

Литература:

1. Аникин Б.А., Тяпухин А.П. Коммерческая логистика:Учебник. М.: ТК «Велби»; Изд-во «Проспект», 2005. 432 с.

2. Виноградский М.М. История и задачи логистики. - 2006. - URL: http://www.alfametal.ru/?id=logist.

3. Власов К. Segment-based Approaches to the Russian 3PL Market: Presentation for 7th European 3PL Summit 24 November 2009.

4. Круглов В.В. Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. - 2-е изд., стереотип. - М.: Горячая линия  - Телеком, 2002. - 382 с.: ил.

5. Кузнецов О.А. Эконометрика: парная и множественная регрессия (курс лекций): Учебно-методическое пособие для студентов экономического и физико-математического факультетов / О.А Кузнецов. - Балашов: Изд-во "Николаево", 2004. - 108 с.

6. Лукинский В.С., Зайцев Е.И. Прогнозирование надежности автомобилей. - Л.: Политехника, 1991. - 224 с.: ил.

7. Лукинский В.С. Плетнева Н.Г. Эволюция моделей и методов теории логистики // Вестник ИНЖЭКОНа. 2005. Вып. 4(9).с. 222-230.

8. Малевич Ю.В. Актуальные проблемы управления цепями поставок: теория и практика: монография. - СПб.: СПбГИЭУ, 2009. - 199 с.

9. Модели и методы теории логистики: Учеб.пособие. 2-е изд. / Под. Ред. В.С. Лукинского. СПб.: Питер, 2007. 448 с

10. Овчаренко Н., Титюхин Н. Кооперация - основа становления рынка транспортно-логистических услуг // Логинфо. - 2008. №6 (113).

Опубликовано № 4 (57) август 2013 г. 

АВТОР: Лукинский В.С., Лукинский В.В., Шульженко Т.Г.

РУБРИКА Логистическая интеграция и координацияУправление 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 (TotalLogisticsCostTLC). 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

  1. Бауэрсокс Д., Клосс Д. Логистика: интегрированная цепь поставок. 2-е изд. / Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2006. 640 с.
  2. Бродецкий Г.Л. Моделирование логистических систем. Оптимальные решения в условиях риска. М.: Вершина, 2006. 376 с.
  3. Григорьев М.Н., Уваров С.А. Логистика. Базовый курс: учебник. М. Издательство «Юрайт» 2011. 782 с.
  4. Дыбская В.В. Управление складированием в цепях поставок. М.: Издательство «Альфа-Пресс», 2009. 720 с.
  5. Иванов Д.А. Управление цепями поставок. СПб.: Изд-во Политехн.ун-та, 2009. 660 с.
  6. 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.
  7. Мадера А.Г. Моделирование и принятие решений в менеджменте: Руководство для будущих топ-менеджеров. М.: «Изд-во ЛКИ», 2010.
  8. 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.
  9. Сток Дж.Р., Ламберт Д.М. Стратегическое управление логистикой. М.: Инфра-М, 2005. 757 с.
  10. Таха, Хэмди А. Введение в исследование операций, 7-е изд.: Пер. с англ. М: Издательский дом «Вильямс», 2007. 912 с.
  11. Уотерс Д. Логистика. Управление цепью поставок. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 503 с.
  12. Чепурин  А.В.  Разработка моделей управления запасами в многоуровневых интегрированных цепях поставок // Автореф. … к.э.н. СПб: СПбГЭУ, 2013. 19 с.
  13. Ballou R.H. Business Logistics Management. 3 ed. Upper Saddle River, N.Y. Prentice Hall.Inc, 1992. 681 с.
  14. Jonsson P. Logistics and Supply Chain Management. McGraw-Hill Higher Education. 2008. 491 p.
  15. Logistics Systems: Design and Optimization. Ed. by A. Langevin, D. Riopel. Springer US, 2010. 388 p.

Контакты

Работа с авторами 

Левина Тамара

моб. 8(962) 965-48-54

E-mail: levina-tamara@mail.ru

Распространение

Алямовская Наталия

моб. 8(916) 150-07-21

E-mail: nalyamovskaya@mail.ru

Адрес 

125319, Москва, ул. Черняховского, д.16

тел./факс (495) 771 32 58