Опубликовано №5 (100) октябрь 2020 г.

АВТОРЫ:  БОРИСОВ М.С., ОРЛОВ М.Г., ПАНФИЛОВА Д.С.

РУБРИКИ:   Надежность и устойчивость цепей поставок Неопределенность и риски в цепях поставок Обзоры и аналитика Управление цепями поставок

 

Аннотация 

 В условиях высококонкурентной среды построение устойчивых цепей поставок играет крайне значимую роль при обеспечении регулярного движения материального потока. Основной проблемой в данном вопросе является отсутствие единого понимания сути концепции устойчивости цепей поставок и основных характеристик устойчивой цепи. В данной статье проанализированы основные компоненты понятия устойчивости цепей поставок, приведена классификация возможных рисков, ведущих к сбоям, и модель жизнеспособной цепи поставок. Так же рассмотрены научные подходы к определению, оценке и повышению устойчивости с точки зрения отечественных и зарубежных исследовательских работ. По результатам проделанной работы были сделаны выводы о том, что во многих работах современных отечественных и зарубежных исследователей устойчивые цепи поставок наделяются многими схожими признаками и о том, что существует достаточно большой потенциал для дальнейших исследований в области оценки устойчивости цепей. Также были выделены ключевые направления повышения устойчивости.

Электронная версия

Ключевые слова: цепь поставок устойчивость надежность логистические риски оценка повышение устойчивости

 

Опубликовано №3 (92) июнь 2019 г.

АВТОРЫ:  

ГОРЯЧЕВА И.А. - д.э.н., профессор, Кафедра Экономической безопасности и управления инновациями, Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А. (Саратов, Россия)

ТРЕГУБОВ В.Н. - д.э.н., профессор, Кафедра Коммерции и инжиниринга бизнес-процессов, Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А. (Саратов, Россия)

РУБРИКИ:  Надежность и устойчивость цепей поставок Неопределенность и риски в цепях поставок Терминология в логистике и SCM

Аннотация 

 В условиях современной бизнес-среды наблюдается рост многообразия и степени влияния возмущающих воздействий на процессы функционирования цепей поставок, снижающих их устойчивость и надежность, что требует своевременной реакции на возмущения различного рода с учетом изменений сегментообразующих свойств рынка. При этом высокие темпы изменений внутреннего и внешнего характера приводят к необходимости оперативно внедрять новые технологические, технические и информационные решения для осуществления базовых процессов  с целью достижения сбалансированности и повышения результативности деятельности. Актуальность исследования определяется необходимостью принципиально новой направленности процессов управления цепями поставок в условиях действия потока возмущений, основанной на применении концепции уязвимости с целью своевременного выявления уязвимых мест, возмущающих воздействий, влияющих на устойчивость функционирования цепи и формирование превентивных управляющих воздействий многоуровневого характера по нивелированию возмущений. Необходима постоянная диагностика факторов и причин возникновения уязвимости цепи поставок, которая определена как  чувствительность цепи к вероятностной возможности конфигурационного совпадения соответствующей угрозы и уязвимого (слабого) места цепи, приводящая к возникновению риска при композиционном соответствии силового поля воздействия в точке приложения. Особый акцент в исследовании (статье) делается на формировании адаптивной модели управления цепями поставок на основе концепции уязвимости, что даст возможность идентифицированной оценки вероятности возникновения уязвимости цепи с рейтинговой оценкой значимости и степени опасности на основе структурированного подхода (FMEA-анализ) к выявлению уязвимостей цепи и потенциальных угроз, которые могут влиять на устойчивое функционирование и безопасность цепи поставок обеспечивая достижение области целевых установок

Скачать статью (бесплатно)

Купить номер

Ключевые слова: 

 

Опубликовано №5 (88) октябрь 2018 г.

АВТОРЫ:  

БАЖИНА Д.Б.

КОРОЛЕВА Е.А. - д.т.н., профессор, Заведующий кафедрой транспортной логистики, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова (Санкт-Петербург, Россия)

РУБРИКИ: Контроллинг

Аннотация 

Анализ научных работ, посвященных формированию ключевых показателей эффективности (KPI – Key Performance Indicators) транспортного обслуживания, показывает, что их успешная разработка включает: закрепление ряда базовых (ключевых) и вспомогательных показателей, а также определение места компании среди конкурентов. Для достижения этой цели необходима классификация показателей в рамках двух уровней: базовый (первый уровень) и частный (второй уровень) KPI. В результате такого распределения появляется возможность формирования соответствующего комплекса моделей для расчетов следующих базовых показателей: производительность (например, часовая производительность); временные параметры (время транспортировки, время на оформление документов, время на погрузку-разгрузку и т.д.); затраты (оценка себестоимости перевозки, затраты на погрузку-разгрузку, затраты на хранение, возвратные потоки и т.д.); надежность (вероятность безотказной работы, показатели устойчивости процесса и оценки временных параметров). Предложенные оригинальная двухуровневая структура показателей эффективности транспортной компании и модель расчета базовых KPI для оценки различных видов транспорта могут быть использованы в качестве базиса для разработки программных комплексов, направленных на цифровизацию транспортного обслуживания. 

Скачать статью (бесплатно)

Купить номер

Ключевые слова: 

 

Опубликовано №4 (87) август 2018 г.

АВТОР:  КУЗНЕЦОВ В.О. 

РУБРИКИ: Аналитика в логистике и SCM Надежность и устойчивость цепей поставок

Аннотация 

Одним из вариантов более гибкого подхода к анализу надежности цепей поставок нам представляется метод главных компонент (PCA). Учитывая большое количество переменных, описывающих цепь поставок, является сложной задачей - проанализировать в двумерном пространстве структуру переменных. Метод PCA позволяет перейти, в рамках анализа зависимостей переменных, от многомерного пространства к маломерному, оставляя для анализа саму полезную информацию, находящуюся в массиве данных. На основе сгенерированного набора данных, в данной работе демонстрируется возможность применения PCA относительно анализа надежности цепей поставок. Сгенерированный набор данных включает в себя наблюдения по 50-ти цепям поставок, описанный пятью переменными. На основе массива данных, максимизировав линейную комбинацию параметров по каждому наблюдению, мы определили коэффициенты нагрузки и оценки каждой из главных компонент. Расчет этих коэффициентов позволил перейти от многомерного пространства к двумерному. Двумерное отображение всех данных, осями которого являются первые две главные компоненты, объясняя 84% дисперсии, позволило увидеть структуру всех цепей поставок, выделить аутсайдеров и лидеров в данном наборе. 

Скачать статью (бесплатно)

Купить номер

Ключевые слова: 

 

Опубликовано №3 (80) июнь 2017 г.

АВТОРЫ:  

НИКОЛАЕВСКИЙ Н.Н.

ПИЛИПЧУК С.Ф.

СПАССКИЙ Я.Б. - главный инженер проекта, ООО «Морстройтехнология» (Санкт-Петербург, Россия)

РУБРИКА Логистическая инфраструктура Логистика складирования Транспортировка в логистике

Аннотация 

Развитие отечественной экономики с начала 21-го века характеризуется ростом объемов экспорта энергоресурсов, в том числе угля. Последнее обстоятельство определило повышенный спрос на проектирование, исследование и модернизацию портовых терминалов для экспорта сыпучих грузов. Рост требований заказчиков, устаревшая нормативно-техническая документация задают необходимость повышения качества проектирования. В работе рассмотрена задача организационно-технического проектирования в части обоснования выбора технологии погрузочно-разгрузочных работ в складской зоне портового терминала для экспорта сыпучих грузов. Такие терминалы обладают внушительной производительностью и однонаправленностью материального потока, что определяет их узкую специализацию и повышенные требования к надежности функционирования. Для обеспечения погрузочно-разгрузочных работ в складской зоне используют специализированные высокопроизводительные машины непрерывного транспорта – стакеры и реклаймеры, а также их комбинированный вариант стакер-реклаймеры. Данное обстоятельство определило целесообразность задачи исследования особенностей выбора раздельного или комбинированного типа оборудования. Для решения этой задачи использовался инструмент имитационного моделирования, что позволило разработать имитационную модель функционирования складской зоны терминала и реализовать эксперименты варьирования параметров. Полученные результаты позволили оценить диапазоны интенсивностей входящих и исходящих грузопотоков, определяющие предпочтительность выбора схем с комбинированным или раздельным оборудованием. Для учета особенностей функционирования объекта при обосновании выбора наиболее эффективного варианта технологии перегрузки с повышенной точностью предложено формализовать процедуру выбора посредством использования методов квалиметрии на базе системы показателей. Используемый в предложенной процедуре математический аппарат позволяет учитывать множество показателей, в том числе качественные, не смотря на трудность представления последних в виде конкретных значений. Таким образом, становится возможным учет особенностей функционирования объекта, что в общем итоге позволяет обосновать выбор наиболее эффективного варианта перегрузочной технологии. 

 

Скачать статью (бесплатно)

 

Купить номер

Ключевые слова: 

Опубликовано  №6 (77) декабрь 2016 г.

АВТОР:  Дудинская М.В. - аспирант, Национальный Исследовательский Университет Высшая Школа Экономики (Россия, Москва)

РУБРИКА  Неопределенность и риски в цепях поставок Надежность и устойчивость цепей поставок

Аннотация 

В последнее время интерес к проблемам управления логистическими рисками увеличивается. Растет количество публикаций, связанных с проблемами оценки последствий наступления рисковых событий  и эффективности управления логистическими рисками в цепях поставок - проблем надежности, устойчивости и другими близкими по значению терминов. При этом  до сих пор не сформирован единый подход к структуризации и систематизации этих терминов, понимание сущности которых необходимо для формирования подхода к оценке эффективности управления логистическими рисками в цепях поставок и диагностике цепей поставок с целью их [рисков] идентификации. В данной статье предпринята попытка систематизации основных элементов понятия «устойчивость цепи поставок», классифицированы виды и характер реакции ЦП на возмущающие воздействия, выявлены основные направления оценки устойчивости ЦП, предложена и продемонстрирована процедура идентификации логистических рисков в цепях поставок металлургической компании. 

Ключевые слова: 

 

С целью определения сходства и различий терминов и определений, а так же выявления характерных признаков реакции цепи поставок на рисковые события, были составлена оценочная таблица, ознакомиться с которой можно на сайте журнала[1].

На основе первичного анализа терминов были выделены по столбцам основные наиболее часто встречающиеся составные элементы определения, которые можно условно разделить на три группы, которые, считаем, должны были бы в полной мере освящать содержание свойства, характеризующего реагирования на рисковые события в цепи поставок -  Рис. 1

 

 

Рис. 1 Укрупнённая структура термина, описывающего реакцию на рисковые события, как свойство ЦП

 

Группа 1 - Условия и факторы внешней или внутренней среды, а так же активности (воздействия), провоцирующие события, дестабилизирующих ЦП;

Группа 2 - События в ЦП, под влиянием или в ответ на которые проявляются свойства ЦП, их определение;

Группа 3 - Реакция ЦП, т.е. или действия, предпринимаемые контрагентами  для воздействия на факторы риска или потенциальное воздействие, в ответ на события, или бездействие (что так же может  характеризовать ЦП), непосредственно последствия событий - изменение свойств ЦП и описание природы и последствий данных изменений;

Группа 4 - Цели действий контрагентов в ЦП, которые могут быть направленны на предотвращение, снижение негативного эффекта событий в ЦП или реализации свойств ЦП, перевода их на качественно иной уровень.

В результате анализа терминов и определений, характеризующих реакцию ЦП на рисковые события, были сделаны следующие выводы:

  1. Все анализируемые термины описывают вид (характер) реакции ЦП поставок на события, набор действий для реализации свойств ЦП, при этом 5 из 30 не определяют условия, в которых проявляется то или иное свойство ЦП и только 9 из 30 определяют цель предпринимаемых действий
  2. В характеристике событий и условий, относительно которых проявляется свойство ЦП, нарушен принцип дуализма, т.е. свойство ЦП проявляется только в одной из возможных ситуаций, при этом термина, который соответствует находящимся за рамками определения событиям, при анализе специальной литературы   выявлено не было. Часть терминов обладают избыточными характеристиками, т.е. включают оба противоположных значения (Рис. 2 - см. вложение внизу страницы). Однозначно выделить различия в рамках данного анализа возможно только для двух групп терминов: адаптивность, динамичность и гибкость как свойства ЦП поставок проявляются в условиях меняющейся среды, надежность - при заданных, постоянных режимах эксплуатации.
  3. Анализируя сущность самого свойства ЦП, т.е. вид  и характер реакции на события следует отметить большое количество близких по содержанию характеристик, а так же их разноуровневость, при этом одному и тому же термину могут соответствовать разные характеристики, или одна характеристика соответствует нескольким разнородным терминам.

Выстраивая логические взаимосвязи между упоминаемыми эффектами, упорядочивая и дополняя необходимыми, с нашей точки зрения, элементами, можно предложить следующую схему, классифицирующую виды и характер реакции ЦП на возмущающие воздействия - Рис. 3.

 

 

 

Рис. 3 Виды и характер реакции ЦП на возмущающие воздействия

В результате анализа подходов к определению свойств ЦП с точки зрения ееВ реакции на рисковые события, считаем нецелесообразным противопоставление терминов «надежность» и «устойчивость», предлагая под надежностью подразумевать количественную оценку восприимчивости ЦП к рисковым событиям и результативности управляющих воздействий в формате показателя «Совершенный заказ» (Perfect Order - PO).

Под «устойчивостью» будем понимать комплексную качественную характеристику ЦП, формируемую в рамках контура стратегического и тактического планирования  ЦП, и содержащую множество параметров оценки, которые в своей совокупности влияют не только на значение показателя надежности, но и другие показатели эффективности функционирования ЦП: стоимость и производительность активов, длительность логистических циклов, и, как следствие общие затраты ЦП. А именно: скорость реакции системы администрирования на незапланированные события или изменения в процессах, вызванные данным событием (п.1.и п.2 на Рис. 4), длительность цикла принятия решений (п.3 на Рис. 4), доступность - наличие и скорость привлечения ресурсов и резервов, необходимых для предотвращения негативного влияния событий на процессы (п.4 на Рис. 4), целесообразность создания резервов, связанные с резервированием затраты, превышение оперативных затрат, управленческие затраты.

 

Рис. 4 Направления оценки устойчивости ЦП

При реализации цикла управления логистическими рисками отправной точкой является идентификация и оценка рисков. И именно в этой области сохраняется целый ряд проблем методического характера.

В частности, относительно цепей поставок получила распространение концепция Управления событиями в цепях поставок (SCEM - Supply Chain Event Management). Базовым понятием в рамках данной концепции является «событие»  и классификация событий на «негативные» и «положительные» -  Рис. 5

 

Рис. 5 Концепция анализа событий в SCEM (Иванов и Иванова, 2008)

 Основные положения, на которых базируется SCEM, впервые представленные российской аудитории в 2008 г. (Иванов и Иванова), с тех пор не претерпели существенных изменений в работах современных исследователей проблем управления рисками в цепях поставок, и подразумевают достаточно высокие требования к системе администрирования в цепях поставок, а именно информационным технологиям: наличию информационных систем для считывания и передачи актуальной информации о протекании процессов в цепи поставок, высокой степени детализации планов в цепи поставок (для реализации методов управления по исключениям) и принятие решений на основе событийного моделирования. Использование данной технологии в цепях поставок металлургических компаний затруднено в силу низкого уровня развития систем логистического контроллинга и интегрированного планирования. Кроме того, использование традиционных средств идентификации рисков связанных с построением иерархической модели факторов-событий носит во многом субъективный характер, и достаточно трудоемок при отсутствии гарантий получения качественного результата. Так же отсутствует однозначный  подход к определению и классификации событий, определения области «негатива» и «позитива», и их привязки к объектам управления в цепях поставок,  к набору параметров, и установке «идеальных» значений и их возможной вариативности.  Так, для целого ряда явлений, особенно связанных с работой объектов производственной и логистической инфраструктурой, «негативным» может быть признано любое отклонение от плана, в большую или меньшую сторону. Кроме того, нестабильная интенсивность материальных потоков приводит к повышению неравномерности загрузки объектов логистической инфраструктуры, что, в свою очередь, увеличивает вероятность сбоев или обосновывает создание резервных мощностей, и как следствие негативно отражается на показателях производительности активов и персонала.

С учетом ограничений, связанных с получением достоверной и актуальной информации о протекании логистических процессов в цепях поставок металлургических компаний, а так же оценки последствий наступления рисковых событий, предлагается в качестве первичных индикаторов логистических рисков использовать параметры, характеризующие интенсивность материальных потоков: динамика уровня запасов материальных ресурсов, динамика прихода/ отгрузки материальных ресурсов в привязке к звеньям логистической сети в сравнении плановых и фактических показателей и с учетом средних значений - Рис. 6.

 

Рис. 6 Предлагаемая концепция анализа событий в цепи поставок металлургических компаний

К аномальным событиям, которые подлежат дальнейшему анализу: построению цепочек причинно-следственных связей и оценки последствий, относятся:

  • Отклонение фактического уровня запасов от запланированного (например, Зt=1,2,6,7)
  • Отклонение фактического уровня запасов от среднего уровня (например, Зt=2)
  • Отклонение планового уровня запасов от средних значений (например, Зt=4, 6, 7)

На следующем этапе анализа оценке подлежат экономические последствия выявленных аномалий. В частности, оценка надежности операций в цепи поставок, анализ причин и следствий.

Далее осуществляется оценка эффективности логистических функций, связанных с генерацией и трансформацией материальных потоков и определяются резервы для ее  [эффективности] повышения. Общая схема анализа представлена на Рис. 7.

 

Рис. 7 Процедура анализа цепи поставок металлургической компании

Идентифицированные рисковые события считаем необходимым классифицировать, кроме как по признакам, представленным в статье «Анализ логистических рисков в цепях поставок металлургических компаний»  (Сергеев и Дудинская, 2016), на три группы:

- разовые (единичные)

- системные (периодические, постоянные)

  • характерные для одного объекта оценки: материального ресурса, контрагента, звена ЦП, маршрута и т.п.
  • характерные для большинства (или всех) объектов оценки, сгруппированных по функциональному,  географическому, иерархическому и другим признакам

Все множество факторов, связанных с конфигурацией и состоянием объектов логистической сети и содержанием материальных потоков условно можно разделить на три группы, представленные на Рис. 8, там же выделены параметры, необходимые для их оценки.

Анализ факторов внутренней среды, связанных с логическими процессами осуществляется в соответствии со стандартной схемой диагностики бизнес-процессов с использованием технологий и инструментов реинжиниринга бизнес-процессов: SCOR, нотаций IDEF, EPC, BPMN, проектирования и анализа организационных структур управления, бенчмаркинга, функционально-стоимостного анализа, бережливого производства, моделей зрелости процессов, оценки функциональности информационного обеспечения и уровня логистического контроллинга.

Для оценки возможности прогнозирования, выявления и своевременного реагирования на риски, а так же оценка резервов повышения эффективности функционирования ЦП требуется проведения всех факторов, которые определяют уровень устойчивости ЦП. Так, в статье Сергеева и Кольчугина (2015)  в результате анализа множества иностранных источников были выделены следующие элементы устойчивости, наиболее часто ассоциируемых с данным свойством ЦП: 1) (ре-) инжиниринг ЦП (supply chain (re-)engineering); 2) сотрудничество (collaboration) ; 3) осведомлённость о рисках (risk awareness); 4) динамичность (agility); 5) адаптивность (adaptability); 6) выравнивание, распределение (alignment); 7) обозримость ЦП (visibility); 8) быстрота (velocity); 9) робастность, прочность (robustness); 10) гибкость (flexibility); 11) резервирование (redundancy); 12) доверие (trust); 13) интеграция (integration); 14) координация (coordination); 15) обмен информацией (information sharing); 16) управление рисками (risk management); 17) управление знаниями (knowledge management).

 

Рис. 8 Группы факторов логистических рисков (ФР), связанных с конфигурацией и состоянием объектов логистической сети и содержанием материальных потоков

Упорядочивая данные варианты различной реакции на рисковые события в ЦП, можно выделить три направления оценки устойчивости ЦП:

1) Факторы внутренней среды, обеспечивающие скорость отклика (реакции) на возмущающие воздействия: уровень управленческого учета, степень автоматизации операций, уровень информационной интеграции

2) Факторы внутренней среды, обеспечивающие гибкость ЦП - способность менять конфигурацию ЦП или увеличивать интенсивность материальных потоков -  наличие резервов логистических мощностей, в т.ч. возможности привлечения логистических посредников,  запасов, альтернативных источников ресурсов и маршрутов

3) Факторы внутренней среды, обеспечивающие эффективность управленческих решений, направленных на прогнозирование, планирование и нивелирование рисков ЦП - организационная структура управления, распределение обязанностей и полномочий, система планирования логистики в компании, политика управления рисками компании.

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Аникин, Б.А. (ред.) (2002), Логистика, 3-е изд., ИНФРА, Москва, Россия

Бочкарев, А. А. (2009), «Теория и методология процессного подхода к моделированию и интегрированному планированию цепей поставок», дисс. на соиск. уч. степ. докт. эк. н., Экономика и управление народным хозяйством: Логистика, СПбГИЭУ, Санкт Петербург, Россия

Бауэрсокс, Дональд Дж. и Клосс, Дейвид Дж. (2001), Логистика: интегрированная цепь поставок, 2-е изд., перевод с англ., Олимп-Бизнес, Москва, Россия

Григорьев, М. Н. и Уваров, С. А. (2011), Логистика, Юрайт,  Москва, Россия

Зайцев, Е.И. и Шаравин, Л.В. (2016) «Использование стандартов для количественной оценки характеристик надежности логистических услуг», Логистика и управление цепями поставок, №3 (74), С. 28-37

Иванов, Д.А. (2009), Управление цепями поставок, Изд-во Политехн. ун-та, Санкт-Петербург, Россия

Иванов, Д.А. и Иванова, М.А (2008), «Управление Событиями в Цепях Поставок», Логистика и управление цепями поставок,  №6 (29) , С. 14-21

Лукинский, В.С. и Чурилов, Р.Л. (2012), «Проблемы оценки надежности цепей поставок», Логистика и управление цепями поставок, №2 (49), С. 15-24

Лукинский, В.С. и Чурилов, Р.Л. (2013), «Оценка надежности цепей поставок», Логистика,  №4, С. 36-39

Мотовилов, М. И. (2008), «Методы оценки и повышения надёжности транспортно-складских систем»: Автореф. дис. на соиск. уч. ст. канд. эк. наук, Экономика и управление народным хозяйством: Логистика, СПбГИЭУ, Санкт Петербург, Россия

Плетнева Н.Г. (2014), Управление рисками в логистике, Изд-во СПбГЭУ, Санкт Петербург, Россия

Сергеев, В.И. и Дорофеева, Е.А. (2010), «Терминологические аспекты понятия «устойчивости» цепей поставок в фокусе логистической интеграции», Логистика и управление цепями поставок, № 3(38), С. 8 – 27

Сергеев, В.И. и Кольчугин, Д.М.  (2015), «Теоретические аспекты устойчивости цепей поставок», Логистика и управление цепями поставок, № 3 (68), С. 54-66

Шульженко, Т. Г. (2010), «Оценка надежности складских систем с использованием логических моделей отказов», Логистика и управление цепями поставок, № 6 (41), С. 31–40

Шульженко,  Т. Г. и Шурпатов, И. Г. (2010), «Методы формирования модели надежности складских процессов»,  Вестник ИНЖЭКОНа. Серия Экономика, Вып. 2 (37), С. 255–263

Christopher, M. and Peck, H. (2004), «Building the Resilient Supply Chain», The International Journal of Logistics Management, no. 15 (2), pp. 1 – 14.

Council of Supply Chain Management Professionals (2013), Supply Chain Management: Terms and Glossary,  available at: https://cscmp.org/imis0/CSCMP/Educate/SCM_Definitions_
and_Glossary_of_Terms/CSCMP/Educate/
SCM_Definitions_and_Glossary_of_Terms.aspx
  (Accessed 21 Sep 2016)

Ponis, S.T. and Koronis, E. (2012), «Supply chain resilience:  definition  of concept and its formative elements», The journal of applied business research, no. 28 (5), pp. 921-930

Ponomarov, S.Y. and Holcomb, M.C. (2009), «Understanding the concept of supply chain resilience», International Journal of Logistics Management, no. 20 (1), pp. 124-143

Rice, J.B. and Caniato, F. (2003), «Building a secure and resilient supply network», Supply Chain Management  Review, no. 7 (5), pp. 22-30

Sheffi, Y. and Rice, J.B. Jr. (2005), «A supply chain view of the resilient enterprise», MIT Sloan Management Review, no. 47 (1), pp. 41-48

Swafford, P. M., Ghosh, S., and Murthy, N. (2006), «The antecedents of supply chain agility of a firm: scale development and model testing», Journal of Operations Management, no. 24 (2), pp. 170-188

 



[1] Таблица размещена по ссылке  http://www.lscm.ru/images/PDF/1.pdf

Опубликовано №3 (74) июнь 2016 г.

АВТОРЫ:

Зайцев Е.И.

Шаравин Л.В. - менеджер склада, ООО «Валькирия» (Россия,  Санкт-Петербург)

РУБРИКА  Надежность и устойчивость цепей поставок Обзоры и аналитика

Аннотация

В статье рассматриваются актуальные проблемы надежности и устойчивости в современной логистике и управлении цепями поставок. Проблемы связаны с развитием рынка логистических услуг в направлении клиентоориентированности (методология CRM – Customer Relationship Management), что требует обеспечения клиентской лояльности. В статье отмечается наблюдаемое существенное повышение требований клиентов к качеству логистических услуг, во многом зависящем от рассматриваемых свойств. Рост спроса на надежные логистические услуги обусловлен складывающимися условиями на рынке, требующими от клиентов логистических компаний активизации бизнеса при повышении его эффективности.

Часть статьи посвящена роли и значимости технико-технологической инфраструктуры логистики, которая в связи с отмеченными обстоятельствами постоянно усложняется и удорожается, одновременно усиливая ее роль в реализации бизнес-процессов. Надежность технико-технологической инфраструктуры в современных условиях в большой степени влияет на надежность логистических услуг и, в конечном счете,  на эффективность бизнеса.

Ключевой проблемой в логистике и управлении цепями поставок является метрика. До сих пор в большинстве случаев и исследователи и практики логистики ограничиваются рассмотрением надежности на качественном уровне. На качественном уровне представлена надежность и в известной SCOR модели. В то же время в технике разработан мощный аппарат расчета количественных оценок надежности, использовав который после адаптации к логистическим услугам, можно разрешить проблему. Именно в этом аспекте в статье отмечается практический опыт такого подхода, в основе  которого лежит вероятностная модель. Именно на это направлен, по сути, новый стандарт надежности 2009 года, в который включены позиции международного стандарта качества услуг.   

В статье также рассматриваются особенности, сходство и различие таких важных для логистики свойств, как надежность и устойчивость.

Ключевые слова: 

 

Введение

Желание написать данную статью возникло по трем, на наш взгляд, весьма веским причинам. Во-первых, рост интереса к проблемам надежности и устойчивости логистических услуг и цепей поставок как среди исследователей, так и среди практиков. Это отмечается многими специалистами. Спрос на надежные логистические услуги растет, что побуждает поставщиков к поиску инструментов и технологий их обеспечения. Остается открытым и вопрос измерения надежности логистических услуг. До сих пор надежность, как и устойчивость, в логистике определяется на качественном уровне. Даже в известной SCOR-модели. На наш взгляд, проблема метрики в логистике возникла из-за недостаточного внимания к ней. А, как известно, управлять можно тем, что можно измерить.

Во-вторых, недостаточное внимание к роли и значимости в современной логистике технико-технологической инфраструктуры. Рынок логистических услуг быстро развивается во многом благодаря новой технике и технологиям. Именно    современная технико-технологическая инфраструктура поставщиков сегодня обеспечивает качество и эффективность  логистических услуг.

В-третьих, появление и введение в действие нового стандарта по надежности в технике, получившего неоднозначные отклики специалистов. Отличительной особенностью этого стандарта от предыдущего является использование положений стандарта «Надежность и качество услуг» с соответствующими изменениями в терминах и определениях.

 

Технико-технологическая инфраструктура как фактор обеспечения надежности логистических услуг

Для достижения эффективности бизнеса логистические компании должны быть обеспечены необходимыми ресурсами – материальными, информационными, финансовыми, организационными и, конечно, технико-технологическими. Роль техники в современной логистике трудно переоценить. Техника и технологическое оборудование используется практически во всех логистических операциях (рис.1), обеспечивая, формирование материального потока. Без технико-технологической инфраструктуры материальный поток физически невозможен. Действительно, все ключевые процессы в логистике от приема и обработки заказов до доставки товаров клиентам требуют технического обеспечения. Это ЭВМ, принтеры (обычные и штрих кодов), RFID с оборудованием для дистанционного считывания информации, складское оборудование, устройства для складирования и хранения товаров и материалов, упаковочные и сортировочные комплексы, оборудование для автоматизации комплектации заказов (световая, голосовая и виртуализированная технологии), робототехника, сканеры, средства связи и мониторинга, погрузчики, внутренний и внешний транспорт, другое.    При этом от типа, характеристик и, главное, состояния техники в немалой степени зависят логистические затраты.

    


Рис. 1. Развертка многомерного потока по трем составляющим в ERP-модели управления логистической системой – материальной, операционной, информационной

 

Немаловажно то, что техника изнашивается. Неисправности, поломки техники могут приводить  к срыву контрактных обязательств по доставке, штрафам, потере клиентов. В лучшем случае при этом существенно увеличивается логистический цикл. При сильном износе оборудования возможен выход его рабочих параметров за допустимые пределы, что чревато аварийными ситуациями. Кроме того, изношенная техника приводит к быстрому утомлению операторов, что негативно сказывается на точности и продолжительности выполнения операций.

Развитие рынка логистических услуг в направлении клиентоориентированности (CRM) и глобализации выдвигает новые требования к техническому оснащению логистических компаний. На рынок выходят все новые и новые поставщики, хорошо технически оснащенные, с новыми технологиями и эффективными цепями поставок. Практически уже сегодня мы имеем дело с конкуренцией цепей поставок, срок существования которых становится ограниченным. Практически уже сегодня можно ставить вопрос об оценке не только безотказности, но о долговечности цепей поставок. В этих условиях старожилам становится трудно доминировать на рынке со своими традиционными цепочками поставок и сохранять долговременные отношения с клиентами без серьезной модернизации. Модернизация, как правило, связана с перепроектированием цепей поставок с целью обеспечения их мобильности, гибкости и надежности, что практически невозможно без использования новой, высокопроизводительной и надежной техники.

Вся деятельности компании по оказанию логистических услуг клиентам при использовании модели управления ERP/CRM типа отражается в виде взаимосвязанных потоков документов, из которых с помощью аналитических OLAP-инструментов, входящих в состав современных программных комплексов ERP/CRM типа, строится информационный куб (гиперкуб). Это позволяет формировать новый, единый, многомерный логистический поток, с которым удобно работать, особенно аналитикам. Технология позволяет строить витрины данных, делая срезы из гиперкуба. Поскольку все текущие транзакции сразу фиксируются в единой базе данных и их результаты согласно ERP модели не подлежат изменениям, объективность информации существенно возрастает, что дает возможность руководству видеть реальную картину ведения дел. Например, можно оперативно получить все данные, относящиеся только к закупленному сырью и комплектующим (материальная составляющая потока). Или все данные только об операциях  доставки скомплектованных заказов потребителям (операционная составляющая потока). В современных программных комплексах указанного типа, как правило, имеется модуль с функциональностью «Техническое обслуживание и ремонт оборудования». При введении этой функциональности в сформированный информационный гиперкуб (операционная составляющая логистического потока) появляется возможность оперативного мониторинга технического состояния выполненных операций по диагностике, обслуживанию и ремонту парка техники.

В схеме формирования многомерного логистического потока (рис.1) используется также еще одна составляющая – поток логистических затрат. Часто в публикациях эта составляющая называется финансовым потоком, что, на наш взгляд, не совсем корректно, поскольку логистические затраты – это только часть финансового потока компании. Кстати, неопределенность в оценке роли, места, состава и правил использования такого важного показателя как логистические затраты, вырастает в проблему. Особенно в аналитической логистике. К примеру, при использовании вероятностной модели оптимизации закупок. Классическая модель, иногда именуемая как модель хозяйственного риска, имеет трехкомпонентную структуру затрат. Третья, дополнительная составляющая, учитывает затраты на закупку уже оптимизированного объема закупок. При этом необходимость включения этой добавки в логистическую модель никак не объясняется. Да и в двух других составляющих эти затраты учитываются в виде стоимости единицы закупаемого ресурса в подынтегральных функциях. Кроме того, в других логистических моделях этого типа, например, задача «булочника», задачи «газетчика» и «елочника», задача об оптимальном времени доставки заказа клиенту (Зайцев, 2008) и пр., такая добавка отсутствует. Впрочем, это уже другая тема. Тема проблем в аналитической логистике.

Неопределенность иного рода связана с затратами на технику. Разрешение проблемы оппозиции «затраты - производительность» в триадной модели возможно через анализ требований к надежности техники, диктуемой поставщику спросом клиентов на надежные услуги (рис.2).

 


Рис 2. Триадная модель разрешения проблемы оппозиций: А - поставщика; Б - потребителя

 

Затраты на приобретение и эксплуатацию современной техники немалые и желательно иметь модель, которая бы позволяла получать ответ на вопрос – сколько можно на нее потратить без ущерба в качестве логистических услуг. Для этого можно использовать, ставшую классической, модель оптимизации, используемую при анализе и проектировании технических систем (рис.3). Эту модель в адаптированном виде можно использовать для обоснования требований клиентов к надежности услуг. Данная модель, в отличие от применяемой поставщиками модели «Совершенный заказ» (Зайцев и  Бочкарев, 2009), дает возможность самим клиентам формировать индивидуальные требования к надежности логистических услуг. В принципе, модель  «Совершенный заказ» может восприниматься как оригинальный рекламный ход, поскольку надежность оказываемых логистических услуг определяет сам поставщик на основе усреднения данных об исполнении обезличенных контрактов на поставку за определенный период времени. Поэтому оценки поставщика и конкретного потребителя могут существенно расходиться (Зайцев и  Бочкарев, 2009).

 

 

Рис.3. Аналитические модели оптимизации требований к надежности техники и логистических услуг: А - модель оптимизации требований к производительности и надежности техники поставщика; Б - модель оптимизации требований к надежности логистической услуги.

 

Стандарты

Исторически сложилось так, что надежность как наука связана с техникой. Огромный вклад в изучение надежности технических систем и ее обеспечение в эксплуатации с помощью подсистемы технического обслуживания и ремонта внесли и зарубежные и отечественные ученые (Бочкарев А. А., Зайцев Е. И., Дружинин Г.В, Лукинский В.С., Козлов Б.А., Ушаков И.А., Проников А.С., Червоный А. А., Лукьященко В. И., Котин Л. В., Беляев Ю. К., Богатырев В. А., Болотин В. В.  и др. Благодаря их трудам создана достаточно стройная теория надежности, разработаны методы количественной оценки характеристик надежности систем, стандарты (ГОСТ 27.002-89).

В рамках теории надежности технических систем определены теоретическое и прикладное эксплуатационное направления. Теоретическое направление, часто называемое математической надежностью, связано с разработкой количественных методов оценки показателей надежности на стадии проектирования, структурной и функциональной оптимизации систем с учетом надежности, моделирования надежности систем для задаваемых условий эксплуатации, разработкой эффективных методов и алгоритмов обработки статистических данных об отказах систем.   

Эксплуатационное направление (эксплуатационная надежность) связано с исследованием надежности систем в реальных условиях эксплуатации путем наблюдений и сбора данных о неисправностях, поломках, затратах на восстановление работоспособности систем. Именно в эксплуатации реализуется потенциальная надежность системы, заложенная при проектировании, обеспеченном качественным исполнением проекта. Именно в эксплуатации в полной мере проявляется экономический аспект надежности систем.

Расчет количественных характеристик надежности систем и их элементов требует четкого определения ключевых понятий, характеризующих их состояния, события, приводящие к неисправностям, поломкам и восстановлениям рабочего состояния. Для этого на основе фундаментальных исследований надежности систем разработаны стандарты (ГОСТ 27.002-89, МЭК 60050 (191) 1990-12, ГОСТ Р 53480-2009). Для технических систем основным стандартом в этом плане был ГОСТ 1989 года. Однако с развитием рыночной экономики и формирования новых экономических моделей процессного типа на рынках потребителя начинают развиваться и доминировать технологии услуг, для обеспечения качества которых просто необходимо использовать количественные показатели. Ключевой особенностью этих технологий является базовое понятие «услуга», представляющее собой набор реализуемых системой функций. Данная технология отражена в международном стандарте «МЭК 60050 (191) 1990-12. Надежность и качество услуг (Dependability and quality of service, NEQ)», нормативные положения которого использованы в новом стандарте «ГОСТ Р 53480-2009 Надежность в технике. Термины и определения». В данном стандарте, введенном в действие в 2011 году вместо предыдущего, надежность рассматривается как функциональное свойство, характеризующее возможность выполнять предлагаемые потребителям услуги.

Первое знакомство с новым стандартом вызвало полное недоумение и, даже, раздражение. Сразу бросились в глаза недостатки этого документа, начиная с несоответствия содержания названию. Многие важные позиции стандарта 1989 года удалены, определения расплывчаты и некорректны, почти полное игнорирование сложившейся  в стране понятийно-терминологической культуры в теории надежности системы. Зато формульная часть полностью переписана из стандарта 1989 года без адаптации к надежности услуг. Отметим, что специалисты по надежности в технике отнеслись к этому документу весьма критично (Нетес, Резиновский, Тарасьев и др., 2011; Ушаков,  2011 и др.). Но наиболее обстоятельно с разбором неточностей и ошибок привел известный специалист по надежности систем Ушаков И.А. в статье «Незваный ГОСТ» (2011). Он охарактеризовал этот документ как безграмотный и его нельзя вводить в действие. Действительно, трудно позавидовать положению, в котором, например, оказались преподаватели курса надежности систем в технических университетах. Впрочем, о недостатках документа можно говорить много. Очевидно и то, что он явно не конкурент стандарту 1989 года в обозначенной в названии предметной области и нуждается в серьезной доработке. Чем вызвано введение столь несовершенного документа в действие? Специалисты полагают, что желанием сблизить отечественные стандарты с международными.  

Известно, что недостатки проекта гораздо легче найти, чем его достоинства.  В чем же, на наш взгляд, эти достоинства заключаются? Прежде всего, в идее создания стандарта синтетического типа, объединяющего понятийно-терминологический аппарат надежности услуг и технической инфраструктуры. Кстати, для современной логистики, дисциплины по своей природе синтетической с мощной технической инфраструктурой, было бы очень кстати. Но задача оказалась сложной. А, как известно, у каждой сложной задачи есть простое неправильное решение. Возможно, лучшим вариантом на сегодня было бы разработать отдельный стандарт надежности услуг, основываясь на отечественном опыте.

В плане терминологии новый стандарт существенно отличается от предыдущего (табл. 1). Впрочем, в дополнительных комментариях указывается на возможность использования иных понятий, терминов и определений, если они необходимы и объективно отражают потребности компании. Это относится и к количественным характеристикам надежности, если их можно вычислить. По сути, если учесть данные замечания, новый стандарт отчасти отражает то, что раньше в технике называлось функциональной надежностью. В то же время важность подобного стандарта для оценки надежности логистических систем, ориентированных на оказание услуг, очевидна. Остается надеяться на выход новой, исправленной и отредактированной версии стандарта.

 

Таблица 1

Сравнение некоторых, важных для логистики понятий, терминов и определений, используемых в стандартах «Надежность техники. Термины и определения» 1989 и 2011 годов

Термин

Определение

Комментарий к новому стандарту

ГОСТ 1989 года

ГОСТ 2011 года

Изделие

-

Любая функциональная единица, которую можно рассматривать в отдельности

В старом стандарте используется понятие «Объект»

Услуга

-

Набор функций, предлагаемых пользователю

-

Отказ

Событие, заключающееся в нарушении работоспособного состояния объекта

Потеря способности изделия выполнить требуемую функцию. Отказ является событием, которое приводит к состоянию неисправности

На самом деле состояние неисправности не приводит к потере работоспособности, то есть, к отказу

Работоспо­собность, работоспо­собное состояние

Состояние объекта, при котором значения всех параметров, характеризующих способность выполнять заданные функции, соответствуют требованиям нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документации

Состояние изделия, при котором оно способно выполнить требуемую функцию при условии, что предоставлены необходимые внешние ресурсы

-

Надежность

Свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования

Свойство готовности и влияющие на него свойства безотказности и ремонтопригодности, и поддержка технического обслуживания

Крайне неудачное определение в новом стандарте

Безотказность

Свойство объекта непрерывно сохранять работоспособное состояние в течение некоторого времени или наработки

Способность изделия выполнить требуемую функцию в заданном интервале времени в данных условиях

Требуемую функцию можно выполнить и после устранения отказа, если есть резерв времени. Упущено ключевое слово «непрерывно»

Неисправ­ность, неисправное состояние

Состояние объекта, при котором он не соответствует хотя бы одному из требований нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документации

Состояние изделия, характеризующееся неспособностью выполнить требуемую функцию, исключая такую неспособность во время профилактического технического обслуживания или других запланированных действий или из-за нехватки внешних ресурсов

При неисправности работоспособность не теряется и система в состоянии выполнять свои функции, пусть и с потерей качества

Повреждение

Событие, заключающееся в нарушении исправного состояния объекта при сохранении работоспособного состояния

Приемлемая для пользователя неполная способность изделия выполнить требуемую функцию

Неполная способность это, по сути, частичный отказ. Но повреждение не связано с отказом

Сбой

Самоустраняющийся отказ или однократный отказ, устраняемый незначительным вмешательством оператора

-

-

Наработка

Продолжительность или объем работы объекта

Интервал времени, в течение которого изделие находится в состоянии функционирования

Измерителем наработки может быть не только время

Ресурс

Суммарная наработка объекта от начала его эксплуатации или ее возобновления после ремонта до перехода в предельное состояние

Суммарная наработка изделия в течение срока службы

Возможны разные измерители. Предельное состояние может не совпадать со сроком службы

Резервирова­ние

Способ обеспечения надежности объекта за счет использования дополнительных средств и (или) возможностей, избыточных по отношению к минимально необходимым для выполнения требуемых функции

Наличие в изделии больше одного средства, необходимого для выполнения требуемой функции

Может быть и одно средство, но с избыточностью

Запас по нагрузкам

-

Применение элементов при значениях нагрузок ниже номинальных значений в целях повышения безотказности

-

Эффективность применения

-

Способность удовлетворять требованиям к услуге с заданными количественными характеристиками

-

Устойчивость к неисправности

-

Способность изделия продолжать функционирование при определенных видах неисправности

Классическое определение устойчивости искажено. Устойчивость связана с нагрузками

Устойчивость к сбоям

-

Уровень, до которого система продолжает корректно выполнять свои функции, несмотря на негативные воздействия

Понятие «сбой» в стандарте не определено

Логистическая задержка

-

Задержка вследствие необеспеченности ресурсами, необходимыми для проведения технического обслуживания, за исключением административной задержки

-

 

Надежность и устойчивость логистических систем

Надежность следует рассматривать как объективное физическое свойство, присущее любым объектам и системам - техническим, технико-технологическим, биологическим, социальным, экономическим и другим. И, конечно, системам логистическим, которые можно охарактеризовать как экономико-технические с мощной технико-технологической инфраструктурой.

Надежность логистических систем многоаспектна. В каждой из функциональных областей логистики имеются особенности подхода к определению понятия «отказ» и количественной оценки надежности. В качестве примеров можно отметить работы по исследованию надежности системы снабжения (Инютина, 1983), контейнерных систем доставки  (Нагловский, 1996), систем складирования (Шульженко, 2010), систем доставки грузов автотранспортом  (Зайцев, 1998; Лукинский  и Чурилов,  2012), цепей поставок процессного типа с резервированием (структурная надежность) на основе SCOR-модели (Бочкарев и Зайцев, 2010; Зайцев, 2008; Зайцев, Парфенов и Уваров, 2012; Зайцев и Бочкарев, 2011; Зайцев и Шаповалов, 2010) и другие.

Ключевой проблемой в логистике и управлении цепями поставок является метрика. До сих пор в большинстве случаев и исследователи и практики логистики ограничиваются рассмотрением надежности на качественном уровне. На качественном уровне представлена надежность и в известной SCOR модели. В то же время в технике разработан мощный аппарат расчета количественных оценок надежности, использовав который после адаптации к логистическим услугам, можно разрешить проблему. Опыт такого подхода, в основе  которого лежит вероятностная модель и технология KPI, имеется. Количественные оценки показателей оцениваются статистически по выборке результатов выполненных контрактов на поставку.

Интерес к проблеме надежности и устойчивости в логистике и управлении цепями поставок растет по мере развития рынка логистических услуг, который становится высококонкурентным. Интерес очевиден и обусловлен необходимостью повышения эффективности логистических услуг. Решение задачи специалистами видится в детальном анализе базовых свойств цепей поставок, таких как надежность, устойчивость, адаптивность, стабильность и других (Сергеев, 2015), и разработке методов количественной оценки показателей этих свойств.

Что касается надежности, то, как уже отмечалось, можно воспользоваться математическим аппаратом и показателями, разработанными для технических систем. Достаточно только определиться с понятием отказа в логистической услуге и иметь по отказам статистическую информацию. Кстати, именно так построена модель совершенного заказа  (Зайцев и Уваров, 2012).

Что касается количественной оценки устойчивости, то, очевидно, наиболее подходящим измерителем является KPI (Сергеев, 2015). Проблемой в этом случае является достаточно широкий набор показателей и методы их вычисления. Для разрешения проблемы необходимо, по аналогии с финансовой устойчивостью, ввести нормативы, определяющие область допустимых значений (ОДЗ) KPI. То есть, KPI здесь выступает в качестве параметров. Ограничения в ОДЗ могут быть двусторонние [KPI1]<KPI≤[KPI2]и односторонние KPI≤[KPI] и KPI≥[KPI].  Выход KPI за пределы ОДЗ может рассматриваться как потеря устойчивости.

Иногда на основании анализа вводимых разными специалистами определений надежности и устойчивости логистических систем, делается вывод о тождественности этих свойств. Вывод делается на основании того, что логистические системы, как правило, являются восстанавливаемыми. На самом деле это совершенно разные свойства. В рамках KPI модели при потере устойчивости работоспособность логистической системы сохраняется, если показатели находятся в области допустимых значений (ОДЗ) и не превышено допустимое время нахождения под перегрузкой, понимаемой как избыточная интенсивность бизнес-деятельности (Сергеев, 2015). В противном случае фиксируется переход в иное  от заданного состояние, определяемый как отказ. А это уже предметная область надежности.

 

Заключение

Развитие рынка логистических услуг идет по нарастающей. Привлекательность логистического бизнеса очевидна, что подтверждается ростом спроса на услуги и количества новых поставщиков, способных предложить потребителям новые, высокотехнологичные и эффективные решения. В то же время усиление конкуренции на этом рынке заставляет логистические компании более внимательно и профессионально относиться к собственным ресурсным возможностям и применяемым технологиям управления поставками. Так, например, оптимизация технико-технологической инфраструктуры позволяет существенно сократить логистический цикл и снизить логистические затраты при обеспечении требуемого потребителями качества услуг. Качества, количественно измеряемого показателями базовых свойств логистических систем. На наш взгляд, работы в этом направлении ведутся достаточно успешно. Остается надеяться, что время появления нового, переработанного стандарта надежности и качества услуг, а, возможно, и стандарта  логистического не за горами. 

 

 

Авдуевский, В. С. и др. (ред.) (1989), Надежность и эффективность в технике, Машиностроение, Москва, Россия

Беляев, Ю. К., Богатырев, В. А., Болотин, В. В.  и др. (1985), Надежность технических систем, Под ред. И. А. Ушакова, Радио и связь, Москва, Россия

Бочкарев, А. А. и Зайцев, Е. И. (2010), «Оптимизация планирования поставок в многоуровневых сетевых структурах с учетом надежности»,  Логистика и управление цепями поставок, № 2 (37), С.  38-48

Государственный Комитет СССР по управлению качеством продукции и стандартам (1990), ГОСТ 27.002-89: Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения,  Издательство стандартов, Москва, Россия

Дружинин, Г.В. (1986), Надежность автоматизированных производственных систем, Энергоатомиздат, Москва, Россия

Зайцев, Е. И. и Бородулина, С. А. (2016),  «О проблеме количественной оценки безотказности и устойчивости цепей поставок», Логистика и управление цепями поставок, № 1 (72), С. 10-13

Зайцев, Е. И. и Бочкарев, А. А. (2009), «Модель функционально-структурной надежности цепи поставок», Logistics and Supply Chain Management: Modern Trends in Germany and Russia, Российско-Немецкая конференция по логистике - DR-LOG - 2009, Геттинген, Германия, 6 – 9 мая 2009 г., С. 187-195

Зайцев, Е. И. и Шаповалов, А. В. (2010), «Транспортно-закупочная задача с ограничением на надежность поставок», Логистика и управление цепями поставок, № 6(41) , С. 33-38

Зайцев, Е.И. (1998), Информационные технологии в управлении эксплуатацион­ной эффективностью автотранспорта, СПбГИЭА, Санкт-Петербург, Россия

Зайцев, Е.И. (2008), «Проблема надежности в процессной модели цепи поставок», Логистика и управление цепями поставок: современные тенденции в России и Германии,  Российско-Немецкая конференция по логистике - DR-LOG  2008, Санкт-Петербург, Россия, 21 - 25 мая 2008 г., C. 266-271

Зайцев, Е.И. и Уваров, С.А. (2012), «Применение показателя «Совершенный заказ» в логистике распределения», Логистика и управление цепями поставок,№ 04 (51), с. 51-60

Зайцев, Е.И. Парфенов, А.В. и Уваров, С.А. (2012), «Процессная модель формирования надежных цепей поставок», Логистика и управление цепями поставок, № 2 (49), С. 6-15

Зайцев, Е.И., Заметалин, И.И. и Лукинский, В.С. (1994), Надежность автотранспортных средств, СПбГИЭА, Санкт-Петербург, Россия

Инютина, К. В. (1983),  Повышение надежности и качества снабжения,   Издательство Ленинградского университета, Санкт-Петербург, Россия

Козлов, Б.А. и Ушаков, И.А. (1975), Справочник по расчету надежности аппаратуры радиоэлектроники и автоматики, Советское радио, Москва, Россия

Лукинский, В.С. и Чурилов, Р.Л. (2012), «Проблемы оценки надежности цепей поставок»,  Логистика и управление цепями поставок, №2 (49), С. 15-24

Лукинский, В.С., Зайцев, Е.И. и Бережной, В.И. (1997), Модели и алгоритмы управления обслуживанием и ремонтом автотранспортных средств, СПбГИЭА, Санкт-Петербург, Россия

Нагловский, С. Н. (1996), Экономика и надежность логистических контейнерных систем,  РГЭА, Ростов-на-Дону, Россия

Нетес, В.А., Резиновский ,А.Я., Тарасьев, Ю.И., Ушаков, И.А., Фишбейн, Ф.И. и Шпер, В.Л. (2011),  «Деградация вместо гармонизации: о новом стандарте по терминологии в области надежности», Стандарты и качество, № 5. С. 40-44

Проников, А.С. (2002), Параметрическая надежность машин, Издательство  МГТУ им. Н.Э.Баумана, Москва, Россия

Сергеев, В.И. (2015), Управление цепями поставок, Юрайт, Москва, Россия

Уотерс, Д. (2003), Логистика. Управление цепью поставок, Пер. с англ., ЮНИТИ-ДАНА, Москва, Россия

Ушаков, И.А.  (2011), «Незваный ГОСТ», URL: http://www.ria-stk.ru/mmq/adetail.php?ID=50010, (Дата просмотра 01.06.2016).

Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии (2010), ГОСТ Р 53480-2009: Надежность в технике Термины и определения, Стандартинформ, Москва, Россия

Червоный, А. А., Лукьященко, В. И. и Котин, Л. В. (1972), Надежность сложных систем, Машиностроение, Москва, Россия

Шеффи, Й. (2006), Жизнестойкое предприятие: как повысить надежность цепочки поставок и сохранить конкурентное преимущество, Альпина Бизнес Букс, Москва, Россия

Шульженко, Т. Г. (2010), «Оценка надежности складских систем с использованием логических моделей отказов», Логистика и управление цепями поставок, № 6 (41), С. 22-27

International Electrotechnical Commission (2012), IEC 60050 (191): 1990-12 «Dependability and quality of service», NEQ, available at:  http://www.electropedia.org/iev/iev.nsf/index?openform&part=191  (Accessed 17 Jan 2016)

Kersten, W. and  Blecker, T. (Eds.) (2006), Managing Risk in Supply Chains. How to Build Reliable Collaboration in Logistics, Erich Schmidt Verlag GmbH&Co., Berlin, Germany

Supply Chain Council (2006), Supply Chain Operations Reference Model SCOR -8.0.  

Zaitsev, E. (2012), «Supply Chain Reliability Modelling», Scientific Journal of Logistics, no. 8(1), pp. 61-69.

Опубликовано № 1 (72) февраль 2016 г.

АВТОРЫ: Зайцев Е. И., Бородулина С. А.

РУБРИКА  Контроллинг Корпоративная логистика сервисных компаний Надежность и устойчивость цепей поставок Провайдеры логистических услуг Терминология в логистике и SCM Управление логистическим сервисом

Аннотация

В статье рассматривается проблема количественных оценок важнейших для процессных моделей типа SCOR. Актуальность проблемы обусловлена ростом конкуренции на рынке логистических услуг и повышением требований потребителей к качеству выполнения логистических услуг. Рассматривается оригинальный алгоритм комплексной оценки  устойчивости бизнеса компании. 

Ключевые слова:  

 

Опубликовано №6 (71) декабрь 2015 г.

АВТОР: Бочкарев А. А. , Бочкарев П. А.

РУБРИКА  Аналитика в логистике и SCM Надежность и устойчивость цепей поставок Снабжение Управление цепями поставок

Аннотация

В последнее время появились научные труды, в которых предложено методы теории надежности применять к расчету надежности поставок в снабжении. При этом система снабжения рассматривается как восстанавливаемая система, безотказность поставок в процессе снабжения характеризует функция готовности Kг, а обобщающим показателем надежности поставок является вероятность безотказного снабжения P(t) в данный момент времени τ в течение всего исследуемого периода (t, t+τ), которая рассчитывается исходя из предположения, что интенсивность отказов λ(t) подчиняется экспоненциальному закону распределения. Представленные в статье результаты проведенного нами исследования показали, что интенсивность отказов λ(t), как правило, подчиняется нормальному, а не экспоненциальному закону распределения, а существующие методики расчета показателей надежности поставок в снабжении не учитывают нестационарность и дискретности процесса сбоев в поставках.

В данной статье предложена усовершенствованная методика расчета показателей надежности поставок в снабжении, позволяющая учесть как нестационарность, так и дискретность процесса сбоев в поставках, следовательно, получить более точные данные, характеризующие надежность поставщиков, и представлены расчеты, подтверждающие эффективность предложенной методики.

Ключевые слова: 

 

Опубликовано в Снабжение

Опубликовано №4 (51) август 2012 г.

АВТОРЫ:  Гобеджишвили К.А.

РУБРИКА Оптимизация и экономико-математическое моделирование Современные концепции и технологии в логистике и управлении цепями поставок Надежность и устойчивость цепей поставок

Аннотация 

В статье рассматривает логистическая цепь, состоящая из поставщика и потребителей, в качестве которых выбраны дистрибьютор и несколько дилеров. На основе теории вероятности поставлена задача описать природу внедрения технологии VMI и проанализировать зависимость эффективности управления запасами от структуры данной цепи.

Ключевые слова 

Скачать статью

Страница 1 из 2

Контакты

Работа с авторами 

Левина Тамара

моб. 8(962) 965-48-54

E-mail: levina-tamara@mail.ru

Распространение

Алямовская Наталия

моб. 8(916) 150-07-21

E-mail: nalyamovskaya@mail.ru

Адрес 

125319, Москва, ул. Черняховского, д.16

тел./факс (495) 771 32 58