Опубликовано №2 (85) апрель 2018 г.

АВТОРЫ:  

КОСОРУКОВ О. А.

СВИРИДОВА О. А.

РУБРИКА Оптимизация и экономико-математическое моделирование Снабжение

Аннотация 

В результате совершенствования рыночных отношений, развития биржевой торговли нефтью и нефтепродуктами на внутреннем рынке открываются конкурентные возможности для участников рынка, независимых от вертикально интегрированных нефтяных компаний. В настоящей статье рассматривается один из таких участников – компания-брокер, осуществляющая покупку и продажу товаров на сырьевых рынках России. Очевидно, что для удержания и расширения доли рынка, построения эффективных цепей поставок таким компаниям необходимы оптимизационные модели бизнес-процессов. В работе исследуется задача поиска оптимального алгоритма осуществления торгово-закупочной деятельности компанией-брокером, которая осуществляет посреднические услуги, связывающие производителей и потребителей нефтепродуктов по всей территории России.

Предлагаемый алгоритм основан на анализе траекторий цен и выборе моментов покупки и продажи топлива. Приводятся математические обоснования предлагаемых шагов алгоритма. На начальном этапе рассматривается простейшая задача. Обрисовываются возможности ее усложнения и развития для построения оптимальных цепей поставок 

Электронная версия

Ключевые слова: 

Опубликовано в Снабжение

Опубликовано №5 (82) октябрь 2017 г.

АВТОРЫ:  ГЕРАМИ В. Д.КОЛИК А. В.ШИДЛОВСКИЙ И.Г.   

РУБРИКА Оптимизация и экономико-математическое моделирование Управление запасами  

Электронная версия

Аннотация 

Предложен новый усовершенствованный алгоритм для оптимизации параметров стратегии многономенклатурных поставок с учетом особенностей транспортного обеспечения для EOQ-моделей. Он впервые позволит при оптимизации решений принимать во внимание следующий ряд атрибутов моделируемой цепи поставок: 1) параметр грузоподъемности и / или грузовместимости используемых транспортных средств; 2) возможность выбора их типов при поставках партий товара; 3) формат оплаты издержек хранения (аренда или оплата только занятых мест на складе); 4) целесообразность поставок несколькими транспортными средствами, если предлагаются скидки на стоимость таких поставок; 5) фактор временной ценности денег, причем с учетом эффективности денежных потоков самой цепи поставок; 6) оценку ожидаемого показателя рентабельности оборотного капитала моделируемой цепи поставок; 7) специфику такого показателя рентабельности с учетом степени использования грузоподъемности / грузовместимости используемых транспортных средств при поставках. Указанный алгоритм разработан применительно к специальным EOQ–моделям. А именно, он соотносится с интересным и важным для бизнеса классом моделей, в формате которых прибыль может быть получена на каждом интервале повторного заказа. Речь идет о моделях, в которых выручка на интервале повторного заказа может быть использована как для покрытия части затрат на таком интервале, так и для оплаты очередной поставки. Поэтому, в формате алгоритма будут учтены необходимые и достаточные условия, выполнение которых позволяет обеспечить возможность указанных выплат из выручки при работе цепи поставок. 

Ключевые слова: 

 

Опубликовано №6 (53) декабрь 2012 г.

АВТОРЫБродецкий Г.Л., Сабаткоев Т.Р.

РУБРИКА  Снабжение Обзоры и аналитика Оптимизация и экономико-математическое моделирование Логистическая интеграция и координация

Аннотация 

Представлен методологический подход к определению контрагентов для осуществления горизонтальной кооперации в снабженческой логистике.  В контексте современной логистики, на фоне развивающейся глобализации, возросшей конкуренции, завышенных ожиданий клиентов, большой доле транспортных затрат в себестоимости продукции и вступления России в ВТО, данная тема имеет высокую актуальность. Цель данной статьи разработать единый методологический подход к определению функций и контрагентов для применения горизонтальной кооперации для повышения эффективности компании на примере снабженческой логистики.

Ключевые слова 



Скачать статью 

 

Опубликовано № 1 (66) февраль 2015 года

АВТОРЫ: Рахманина И.А.

РУБРИКА Оптимизация и экономико-математическое моделированиеНеопределенность и риски в цепях поставок 

Аннотация 

 На фоне существующих тенденций роста степени неопределенности и риска в процессе функционирования логистических систем, управление повышением эффективности их функционирования приобретает стратегический приоритет. Актуальность определяется потребностью в логистическом анализе условий, взаимовлияний и оптимального выбора управляющих воздействий, соответствующих достижению заданных оптимальных параметров системы при функ­ционировании и развитии для различных периодов времени и различных условий. Использование предложенной комбинированной стохастической модели позволит принимать оптимальные управленческие решения, устойчивые  к наиболее вероятным изменениям исходных данных модели. Результатом применения разработанного алгоритма эффективного управления функционированием логистической системы на основе концепции наращивания потенциала является достижение роста потенциала и максимальной эффективности системы с оптимальными параметрами, соответствующее требованиям окружающей среды. 

 

Ключевые слова логистическая система эффективность функционирования потенциал алгоритм процесс управления критерий оптимальности концепция наращивания потенциала развитие стохастическая модель принятие решений 

Опубликовано № 1 (66) февраль 2015 года

АВТОРЫ: Дыбская В.В., Сверчков П.А.

РУБРИКА Корпоративная логистика розничных компанийЛогистика распределения

Аннотация 

В статье на примере компаний сетевой розницы рассмотрена проблема проектирования рациональной сети распределения, т.е. такой сети, которая отвечает требованиям корпоративной стратегии компании с учетом особенностей на уровне отдельных форматов торговли, регионов сбыта и категорий товарного ассортимента. Авторами предложен подход к проектированию рациональной сети распределения в сетевой рознице, предполагающий последовательно классификацию розничного торгового предприятия, определение требований к сети распределения со стороны корпоративной стратегии компании, увязку таких требований со стратегическими задачами в логистике для отдельных звеньев сети распределения, математическую формализацию единой целевой функции и системы ограничений при оптимизации сети распределения

Ключевые слова сетевая розница розничная сеть сеть распределения проектирование сети распределения оптимизация сети распределения логистическая стратегия многокритериальная оптимизация модель метод классификация процедура алгоритм

 
Опубликовано в Логистика распределения

Опубликовано № 1 (54) февраль 2013 г.

АВТОР: Лукинский В.С., Лукинский В.В., Чепурин А.В.

РУБРИКА Управление запасамиОптимизация и экономико-математическое моделирование

Аннотация

В статье рассматриваются проблемные вопросы формирования алгоритма управления запасами в цепях поставок, анализируются новые подходы для принятия решений при классификации запасов, расчете показателей запасов и выборе стратегий управления запасами.

Ключевые слова: формула Уилсона Economic order quantity экономичный размер заказа EOQ алгоритм управление запасами показатели состояния запасов классификация запасов стратегия управления запасами


 

Несмотря на большое количество исследований, посвященных проблеме повышения эффективности цепей поставок и снижению логистических издержек, в частности, связанных с управлением запасами, отдельные вопросы остаются открытыми, что на наш взгляд, не позволяет сформировать универсальный алгоритм управления запасами в цепях поставок (УЗЦП).

 

  Известно, что один из вариантов разработки стратегии управления запасами (УЗ) включает три этапа [1]:

 

1. Классификацию продуктов и рынков;

 

2.  Определение стратегии для отдельных рыночных сегментов;

 

3. Определение оперативной политики и критериев деятельности.

 

Когда интегрированная стратегия определена для дальнейшего повышения эффективности управления запасами могут быть применены следующие мероприятия: периодическое обновление и корректировки стратегии управления запасами; интеграция информационных потоков; разработка и совершенствование всей системы управления на основе методов искусственного интеллекта и экспертных систем [1,14].

 

В многочисленных исследованиях [3,4,13,15 и др.] приведены различные системы, алгоритмы, «процедуры цикла» управления запасами. Например, согласно [3] разработка и внедрение системы управления запасами состоит из последовательности ряда этапов:

 

1. Анализ номенклатуры и ассортимента запасаемых материальных ресурсов, их систематизация по степени очередности охвата позиций, подлежащих оптимизации.

 

2. Выявление характера, условий, закона (функции) движения запаса(ов) и прогнозирование его величины (или интервала) к моменту очередной поставки.

 

3. Выбор типа математических моделей в соответствии со схемой классификации.

 

4. Выбор критерия оптимальности (или методики нормирования запасов – в случае нормативного критерия) для каждой категории (класса, группы) материальных запасов.

 

5. Интеграция системы регулирования запасов с моделями и критериями оптимизации его текущей и страховой частей.

 

6. Разработка организационной структуры (схемы) управления запасами и ее информационного обеспечения.

 

7. Увязка (координация) системы управления запасами с другими подсистемами логистического менеджмента.

 

8. Реализация моделей (определение оптимального размера заказа и интервала поставки, нормирование страхового запаса) в рамках принятой стратегии управления запасами.

 

9. Разработка процедуры поддержки и пересмотра (корректировки) параметров и нормативов системы.

 

10. Оценка полученных результатов, в т.ч. экономической эффективности от внедрения системы.

 

Анализ указанных работ показал, что они в той или иной степени включает следующие блоки:

 

- систему контроля и учета уровня запасов на складах различных уровней (частота осуществления контроля; выбор показателей, подлежащих учету, и др.);

 

- организацию заказа на пополнение запаса (размер заказа, периодичность подачи заявок, учет многономенклатурности и кратности поставок и др.);

 

- разработку комплекса моделей и методов, связанных с принятием решений по управлению запасами;

 

- разработку организационной структуры управления запасами, мониторинг состояния системы;

 

- формирование критериев оценки эффективности стратегий управления запасами.

 

Учитывая все возрастающий интерес к интеграции логистических бизнес-процессов, считаем, что для совершенствования алгоритма управления запасами в цепях поставок основное внимание должно быть уделено аналитическому блоку, ядро которого составляют следующие модели и методы:

 

1. Формирование номенклатурных групп например, АВСD вместо АВС;

 

2. Идентификация основных (или каждой) позиции номенклатуры с использованием соответствующих способов анализа, в частности  помимо  XYZ;

 

3. Расчет основных показателей запасов и выбор стратегий управления запасами;

 

4. Оценка альтернативных стратегий управления для классификационных групп типа AX, AY,…CZ или Аα, Аβ, Аγ, ..., Сδ;

 

5. Выбор оптимальной стратегии управления для каждой классификационной группы с учетом поставщиков (одно или многономенклатурные заказы);

 

6. Корректировка показателей с учетом интеграции (координации) в многоуровневых цепях поставок.

 

Рассмотрим подробнее некоторые из вышеуказанных моделей и методов.

 

Проблема формирования номенклатурных групп продолжает привлекать внимание специалистов во всем мире, как с точки зрения теории обработки разнородной информации, распознавания образов, классификации и т.д., так и решения практических задач.

 

В табл. 1 приведена хронология развития метода АВС, составленная по результатам ряда работ [15.16,17 и др.]. Следует подчеркнуть, что сама процедура определения номенклатурных групп имеет много названий: метод АВС, АВС-анализ, метод АВС-анализа, схема АВС, классификация АВС, правило (принцип, закон) Парето, правило 80/20 и др. В данной работе под «методом» (согласно древнегреческому «путь исследования, теория, учение») понимается способ достижения какой-либо цели, решения конкретной  задачи.

 

Таблица 1

 

История возникновения и развития метода АВС

 

 

Ежегодно выходит значительное количество работ, посвященных следующим аспектам метода АВС:

 

- определению оптимального количества групп (три – АВС, пять, шесть – А (А*) ВСД (Д*) и т.д.);

 

- разработке критериев (однокритериальные, многокритериальные) отнесения конкретной позиции номенклатуры к определенной группе;

 

- структуризации учитываемых показателей или параметров (объем продаж, валовая прибыль, стоимость запасов, норма потребления и т.п.);

 

- адаптации существующих методов, основанных главным образом на дисциплинах исследования операций или разработке новых подходов.

 

Так, в качестве одного из примеров проведенных исследований по совершенствованию метода АВС, сошлемся на работу [6], где помимо методики выделения группы D (неликвидов, «мертвых» или слабореализуемых позиций номенклатуры), также указывается на необходимость выделения в самостоятельную группу А* товаров, учитывающих VIP заказчиков. Таким образом, более чем вековую задачу выделения номенклатурных групп рано считать полностью решенной.

 

Еще больше вопросов, на наш взгляд, с методом XYZ или XYZ - анализом, предусматривающим деление на группы всей совокупности с учетом коэффициента вариации νс, отражающим статистические данные о расходе каждой позиции номенклатуры.

 

Следует отметить, что в работах по логистике, опубликованных до 2000 г. (Б.А. Аникиным, В.И. Сергеевым, Д.Н. Родниковым, А.М. Гаджинским и др.) XYZ-анализ не упоминается, а после 2000 г. XYZ-анализ появился почти во всех работах. Тем не менее, до сих пор не удалось обнаружить автора метода XYZ ни в работах российских, ни иностранных специалистов, в которых, к сожалению, он почти не встречается. Дискуссионными остаются следующие вопросы.

 

Во-первых, правомерность использования «статического» коэффициента вариации νc для реализации расхода запасов S(t), содержащих тренд, сезонные или волновые составляющие. Как показано в работе [9] в этом случае для прогноза текущего и страхового запасов следует использовать динамический коэффициент вариации νд.

 

Во-вторых, неопределенность и недостаточная обоснованность выбора границ деления на группы X,Y и Z на основе коэффициента вариации ν. Известно, что процедура отнесения данной позиции номенклатуры к определенной группе сводится к сравнению ν с нормативными значениями νc (табл.2).

 

Таблица 2

 

Интервальные границы групп X, Y, Z

 

 

С точки зрения авторов работ по управлению запасами знание коэффициента ν позволяет выбрать закон распределение F(S) и учитывать это при расчете страхового запаса или при оценке дефицита. Если, например, рассчитанный коэффициент вариации νp=0,52, то согласно табл.2, данная номенклатура должна быть отнесена к группе Z, для которой «динамический ряд характеризуется значительными нерегулярными (эпизодическими) отклонениями, что не позволяет получить точные и достоверные оценки». С другой стороны при νp=0,52 можно предположить, что распределение запаса подчиняется закону Релея и рассчитать соответствующие вероятностные оценки, например, страхового запаса и дефицита.

 

В-третьих, результаты расчета коэффициентов вариации не могут быть использованы при выборе стратегий УЗ, если АВС – анализ базируется на интегральных данных за месяц (квартал или год), а динамический ряд расхода запаса отражает ежедневный (или недельный) расход. В этом случае целесообразно воспользоваться  - анализом, предусматривающим деление номенклатуры на 4 группы: α – детерминированные или стационарные реализации процессов расхода запасов, β - нестационарные реализации процессов, главным образом за счет трендов и сезонности; γ – потоки расхода запаса, динамика возникновения которых может быть отнесена к «редким событиям»; δ – это процессы типа α, β или γ с включением «импульсных» составляющих целенаправленного характера (рекламные компании, скидки и т.п.) или случайные «экстремальные выбросы» (рис.1).

 

На рис. 1 введены следующие обозначения: S, Sc – соответственно величина текущего и страхового запаса, R – точка или уровень заказа (ROP); Т – продолжительность цикла заказа; на рис. 1 γ – в моменты времени t1 и t3 расходуется по одной единице запаса, в момент t2 – две единицы; на рис. 1 δ – пунктиром обозначена область дефицита запаса в связи с «импульсным» заказом.

 

В-четвертых, следует подчеркнуть, что представленные на рис.1 зависимости являются единичными реализациями и для их аналитического описания можно воспользоваться соответствующими аппроксимациями и затем на основе методов прогнозирования рассчитать показатели запасов (текущего, страхового, сезонного и др.).

 

Помимо отдельных (единичных) реализаций представляет интерес вариант в виде ансамблей реализаций, которые могут быть получены в результате накопления статистических данных о расходах запасов за несколько логистических циклов и затем классифицированы на детерминированные и стохастические с сильным или слабым перемешиванием. Примеры случайных процессов расхода запасов, относящихся к так называемым «веерным функциям» (когда все реализации начинаются в одной точке-полюсе) приведены на рис. 2, 3.

 

 

 

 Рис.1.  Классификация процессов расхода запасов на номенклатурные  группы α,β,γ и δ

  Рис. 2. Случайные процессы расхода запаса (с сильным перемешиванием)

 

 

 

Рис. 3.  Процессы расхода запаса со слабым перемешиванием: А, В - случайные; С, Д – детерминированные реализации.

 

Очевидно, представленные на рис. 1-3 реализации процессов расхода запасов, затруднительно структурировать в виде трех (XYZ) или четырех () групп. Поэтому, также как с классификацией АВС, необходимо продолжить исследования по формированию групп, отражающих динамику расхода запаса.

 

Методы расчета основных показателей текущего и страхового запаса подробно рассмотрены в работах [2,3,4 и др.]. Из анализа указанных работ следует, что эти методы могут быть разделены на три вида:

 

- статистические, базирующиеся на результатах обработки складского (бухгалтерского) учета или специальных наблюдений;

 

- аналитические, включающие экономико-вероятностные модели (задачи «газетчика», «булочника» и т.д.); экономико-математические (модель оптимальной партии заказа) и вероятностно-статистические (формула Феттера для расчета страхового запаса);

 

- имитационные (статистическое моделирование, прогнозирование, теория массового обслуживания и др.).

 

Накопленный опыт расчетов показателей запасов для отдельных позиций номенклатуры (величины и периодичности поставок, величина страхового запаса и др.) позволяет говорить об определенном прогрессе в данном направлении, хотя некоторые вопросы остаются открытыми, например, для описания случайных величин распределения запасов и дефицита как правило используется нормальный закон.

 

Что касается выбора стратегий управления запасами, то здесь также сложилась неопределенная ситуация.

 

Во-первых, в монографиях, учебниках и учебных пособиях имеется большое количество терминов и наименований, например, «Политика пополнения запасов», «Системы контроля состояния запасов» или «Принципиальные системы регулирования запасов», хотя, по существу, речь идет о моделях (или стратегиях) управления запасами.

 

Во-вторых, ряд специалистов полагают, что количество моделей управления запасами велико («огромно»), но проведенные исследования показали, что при независимом спросе можно выделить семь основных вариантов (табл.3). Из табл.3 видно, что приведенные варианты базируются на двух стратегиях:

 

- периодической (T, S) – заказ переменного объема Si производится через постоянный интервал времени T;

 

- пороговой (S, R) – заказ постоянной S=const или переменной Si величины производится при пересечении реализациями расхода запаса заданного уровня R (точка заказа).

 

В-третьих, анализ большого количества работ по управлению запасами показал, что, с одной стороны, для каждой номенклатурной группы (типа Aα и т.д.) желательно выбрать одну стратегию, позволяющую оптимизировать издержки в цепях поставок.

 

С другой стороны, в практике работы компаний наиболее часто используются только две стратегии: пороговая (S, R) или периодическая (T, s). При этом некоторые специалисты, например, Ю.И. Рыжиков, считают, что «строгая оптимизация должна проводится лишь по группе А (т.е. 10-15% всей номенклатуры); для группы В допустимо применение простых методов; для группы С – простейшая «двухбункерная» стратегия, при этом допустим большой страховой запас. Аналогичной точки зрения придерживаются Д. Дж. Баурсокс и Д. ДЖ. Клосс, которые считают, во-первых, для группы А следует использовать точные методы планирования потребностей распределения (ППР), основанные на методах прогнозирования; во-вторых, для групп В и С – реактивные методы управления запасами, практически не требующие «сбора и обработки данных», поскольку «реактивная система позволяет поставлять продукты более мелкими партиями» [1, с.273].

 

Таблица 3

 

Основные (базовые) стратегии управления запасами

 

 

 

 

Следовательно, для основной массы номенклатуры (85-90%) нет четких рекомендаций по выбору альтернативных стратегий, и «возобновление запаса организуется из соображений удобства или по стабильным нормам». Таким образом, при расчете основных показателей стратегий УЗ строгая последовательность вычислений, опирающаяся на критерий минимума общих затрат, разработана для периодической (Т=const) и пороговой (S=const) стратегий [4,15]. Для остальных стратегий используются различные подходы: от численных методов до моделирования, позволяющих выбрать лучшую стратегию.

 

Еще одна проблема формирования стратегии УЗ связана с многоуровневыми системами размещения запасов.

 

Наибольший интерес представляют интегрированные системы различной конфигурации (линейные, сборочные (концентрационные), распределительные и комбинированные). На рис. 4 приведены два варианта процессов расхода запасов в интегрированной двухуровневой линейной системе: первый, предложенный С. Аксатером; второй – модифицированная модель Аксатера [11,15]. Из рис. 4 видно, что процессы расхода запаса на первом (нижнем) уровне расхода запаса имеют пилообразный характер, а  на втором (центральный склад) – ступенчатый.

 

 

 

Рис. 4. Два альтернативных подхода к описанию процессов расходования запасов

 

 Соответствующие формулы для расчета показателей управления запасами приведены в табл. 4.

 

 Проведенные расчеты показали, что, несмотря на отдельные положительные результаты, большинство вопросов, связанных с оценкой показателей запасов на различных уровнях и выбором стратегий управления в интегрированных цепях поставок остаются малоизученными, в частности, многономенклатурные поставки в распределительных системах, страховые запасы и т.д. Сложившуюся ситуацию в многоуровневых системах можно назвать «логистическим дежа-вю», поскольку сто лет назад в 1913 г. Ф. Харрис предложил метод расчета размера оптимальной производственной партии, позднее аранжированный Р. Уилсоном в виде модели EOQ, появление которой в разных источниках датируется в пределах от 1916 г. до 1934 г. С тех пор появилось громадное количество работ посвященных развитию (усовершенствованию, углублению, уточнению и т.д.) модели EOQ и этот процесс продолжается.

 

Таблица 4

 

Формулы для расчета параметров эшелонированной модели EOQ для случая двухуровневой системы размещения запасов линейной конфигурации

 

 

 

 

Таким образом, одни специалисты считают, что «модели и методы теории запасов достаточно подробно разработаны и исследованы»[3]. Другие придерживаются более осторожной оценки, согласно которой многообразие реальных ситуаций, отражающих стратегии управление запасами, систематизированы лишь частично, а попытки их классификации, предпринимавшиеся неоднократно, «оказались малопродуктивными»[12].

 

В тоже время приведенные материалы позволяют, на наш взгляд, констатировать начало следующего этапа развития прикладной теории управления запасами и наметить контуры дальнейший исследований, призванных отразить реальные процессы в цепях поставок.

 

Литература

 

1. Баурсокс Д.Дж., Клосс Д.Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2005. – 640 с.

 

2. Бродецкий Г. Управление запасами в цепях поставок: учебное пособие. – М.: ЭКСМО, 2007 – 400 с.

 

3. Долгов А.П., Козлов В.К., Уваров С.А. Логистический менеджмент фирмы: концепции, методы и модели: учебное пособие. – СПб.: Изд. дом «Бизнес-пресса», 2005. 384 с.

 

4. 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.

 

5. Лукинский В.В. Актуальные проблемы формирования теории управления запасами: монография. – СПб.: СПбГИЭУ, 2008. 214 с.

 

6. Лукинский В.В., Поскочинов И.Е. Методы определения неликвидовых запасов – номенклатурной группы D. Логистика, №7, 2011 г. – с. 18-21.

 

7. Лукинский В.С., Бадокин О.В., Степанова А.С. αβγδ – анализ при управлении запасами.// Эффективная логистика: сборник статей - Челябинск: Изд. центр ЮУрГУ, 2009.

 

8. Лукинский В.С. и др. Методические основы управления снабжением запасными частями автотранспортных предприятий. Ставрополь, из-во «Интеллект-сервис», 1997. 69 с.

 

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

 

10. Определение эксплуатационной надежности автомобилей в опорных автотранспортных предприятиях: Учебное пособие/ Под ред. В.С. Лукинского – Л.: ЛИСИ, 1976. 48 с.

 

11. Проблемы формирования прикладной теории логистики и управления цепями поставок. /Под общ. ред. В.С. Лукинского и Н.Г. Плетневой: монография – СПб.: СПбГИЭУ, 2011.- 287 с.

 

12. Рыжиков Ю.И. Теория очередей и управление запсами. – СПб.: Питер, 2001. – 384 с.

 

13. Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2008. 430 с.

 

14. Сток Дж. Р., Ламберт Д.М. Стратегическое управление логистикой: М.: ИНФРА-М, 2005, 797 с.

 

15. Управление запасами в цепях поставок: учебное пособие./ Под общ. и науч. редакц. В.С. Лукинского – СПб.: СПбГИЭУ, 2011. – 287 с.

 

16. Щетина В.А., Лукинский В.С., Сергеев В.И. Снабжение запасными частями на автомобильном транспорте. – М.: Транспорт, 1988 –112 с.

 

17. www.abc-analisis.ru 

 

Контакты

Работа с авторами 

Левина Тамара

моб. 8(962) 965-48-54

E-mail: levina-tamara@mail.ru

Распространение

Алямовская Наталия

моб. 8(916) 150-07-21

E-mail: nalyamovskaya@mail.ru

Адрес 

125319, Москва, ул. Черняховского, д.16

тел./факс (495) 771 32 58

ISSN 2587-6775

Издается с 2004 г.

Включен в перечень ВАК с 2008 г.

ИНДЕКСИРОВАНИЕ ЖУРНАЛА