Опубликовано № 2 (49) апрель 2012 г.

АВТОРЫ: Рожков М. И.

РУБРИКА Имитационное моделирование, Корпоративная логистика промышленных компанийСнабжениеОбзоры и аналитика 

Аннотация

В данной обзорной статье проанализированы зарубежные публикации, посвященные специфике взаимодействия производства и поставщиков и анализу логистических сетей поставщиков автомобильной промышленности. Представлен краткий обзор состояния отрасли в России. Рассмотрены основные тенденции. Проведен обзор материалов, в которых при оптимизации логистических сетей использовался метод имитационного моделирования.

Ключевые слова: имитационная модель логистическая сеть поставщик автомобильная промышленность сборка на заказ модульная система кластер мультиагентная система DCP Demand Capacity Planning LiNet ILIPT Intelligent Logistics for Innovative Product Technologies


Состояние автомобильной промышленности

Автомобильная промышленность в России в настоящее время находится в стадии стремительного роста (Рис.1). Согласно данным Министерства Промышленности и Торговли РФ, Россия занимает второе место по объему продаж легковых автомобилей в Европе, прирост за год составил 49%. Правительство Российской Федерации последние годы проводит последовательную политику по привлечению зарубежных компаний для размещения производственных мощностей на территории России.

Рис.1 Объем продаж легковых автомобилей, январь-август 2011

Рис.1 Объем продаж легковых автомобилей, январь-август 2011

            По состоянию на первую половину 2011 года локализованная сборка составляет около 40% от общего объема производства автомобилей, в то время как в 2008 данный показатель составлял лишь 20%. Столь резкое увеличение связано с изменениями в определении понятия промышленной сборки, которые вступили в силу в феврале 2011.

Согласно внесенным изменениям среднегодовой уровень локализации производства () рассчитывается по следующей формуле:

 

  – таможенная стоимость всех автокомпонентов и их частей,

  – общая стоимость всех произведенных узлов и агрегатов для моторных транспортных средств товарных позиций 8701-8705 ТН ВЭД ТС и реализованных покупателям, учтенная в фактических отпускных ценах без НДС,

            Установлены следующие параметры локализации для периода 2011-2020:

-  изготовление, при котором уровень локализации производства составляет не менее 15% (2011-2014)

-  изготовление, при котором уровень локализации производства составляет не менее 30% (2015-2017)

-  изготовление, при котором уровень локализации производства составляет не менее 45% (2018-2020)

Обновленное постановление  Правительства Российской Федерации № 166 от 15.04.2005 предполагает, что к 2015 году иностранные производители OEM (Original Equipment Manufacturer) должны выпускать минимум 300 тысяч автомобилей ежегодно в России (предыдущий минимум составлял 25 тысяч) [2]. При выполнении данного условия они освобождаются от импортных пошлин на запчасти. Темпы локализации компонентов, производимых в России или странах Таможенного Союза, созданного в 2010 году (Россия, Белоруссия и Казахстан), должны достичь 60% по собранным автомобилям и 30% по компонентам двигателей.

            В Российской практике наблюдается использование кластерного подхода и организации особых экономических зон, которые должны стимулировать размещение производства автокомпонентов в России. Можно выделить несколько кластеров по регионам: Санкт-Петербург, Москва, Ижевск, Калуга, Нижний Новгород, Тольятти, Ульяновск, Набережные Челны. Наиболее крупные поставщики автомобильной промышленности следующим образом распределены в данных кластерах (Рис.2):

Рис.2 Размещение предприятий автомобильной промышленности в России

Рис.2 Размещение предприятий автомобильной промышленности в России.

При развитии автомобильного производства компании сталкиваются с рядом проблем, обусловленных текущим состоянием рынка поставщиков комплектующих. Качество комплектующих (OE - Original Equipment), поставляемых местными производителями, часто оказывается недостаточно высоким. Согласно данным «Объединения автопроизводителей России» [3], всего 5% российских поставщиков соответствуют  международным стандартам качества. Стоимость импортных комплектующих сильно зависит от изменений на международном рынке сырья (пластмасс и стали). Также при поставках из-за рубежа возмущения в работу цепи поставок вносит работа таможни. В исследовании компании Autoeuropa [6] параметр «задержка поставки» выделен как главный фактор, вносящий возмущения в работу цепей поставок автомобильных заводов. Доля данного параметра (задержка поставки) составляет 51%.

Одним из возможных решений является размещение мощностей поставщиков на территории страны. В отличие от стран Европы и США, в России недостаточно развита инфраструктура для эффективной работы предприятий автомобильной промышленности. В данном случае актуален вопрос поиска наиболее удачного географического положения с учетом дальнейшего развития инфраструктуры.

Следует отметить различия в конфигурации цепей поставок автомобильной промышленности за рубежом и в России.  В большинстве случаев в России нет четкого разделения поставок на конвейер (OE) поставок официальным дилерам (OES - Original Equipment Services) и поставок на рынок автозапчастей (AM - AfterMarket). Также не всегда сохраняется двухуровневая система поставок на производство.

Для оценки дальнейших изменений следует оценить зарубежный опыт развития логистических сетей автомобильной промышленности.

Анализ и оптимизация сети поставщиков. Зарубежный опыт.

Можно выделить несколько зарубежных исследований, посвященных изучению конфигурации логистических сетей снабжения автомобильных производств. Применяются два основных подхода для анализа:

-использование бизнес-кейсов, проведение интервью с представителями компании;

-моделирование работы цепи поставок.

Некоторые авторы комбинируют данные подходы. Далее будут рассмотрены как концептуальные исследования, так и исследования с использованием имитационного моделирования и его производных.

В  статье (2002) Choi и Hong [11] рассматривают особенности взаимодействия с поставщиками автокомпонентов на примере производства Honda Accord, Acura CL и Grand Cherokee. Проведен анализ логистической сети: количество поставщиков различных уровней, формализованные методы работы с поставщиками, а также уровень централизации управления в сети. Авторы проводят анализ возможных причин, которые привели к указанной конфигурации каждое из производственных предприятий. Исследование выполнено в форме бизнес-кейсов. У исследуемой компании большой объем номенклатуры деталей при сборке, поэтому были выбраны компоненты (элементы консоли салона автомобиля), поставщики которых наиболее репрезентативны для целей исследования. Среди прочих факторов рассмотрены и географические параметры логистической сети – средняя удаленность поставщиков различных уровней от производства. Рассмотрена специфика работы с поставщиками, характерная именно для автомобильной промышленности. Подчеркнуты жесткие условия работы с поставщиками: требования по ежегодному снижению закупочных цен. Сделаны выводы об уровне надежности цепей поставок исследованных компаний. Общие данные о сети снабжения приведены в таблице (Табл.1).

Таблица 1. Сравнение сетей поставщиков.

 

Горизонтальные уровни

Вертикальные уровни

Общее кол-во поставщиков

Кол-во деталей

Влияние локальных поставщиков

Опыт совместной работы

Издержки смены поставщика

Accord

10

4

70

50

Средний

Большой

Низкие

Acura CL/TL

13

5

>1000

76

Средний/низкий

Средний

Средние

Grand Cherokee

10

4

200

41

Средний/высокий

Маленький

Высокие

Особенности конфигурации логистических сетей крупных автомобильных компаний (Suzuki, Audi) на примере рынка развивающейся страны (Венгрия) были изучены в исследовании Demeter et al (2006) [13]. Упрощенная схема логистических сетей изученных компаний представлена на рисунке (Рис.3).

Рис.3 Схема логистических сетей

Рис.3 Схема логистических сетей.

Проанализированы причины большей или меньшей доли использования местных поставщиков. Авторы рассматривают четкую связь между стратегией компании и конфигурацией сети. Выделено четыре типа поставок: поставщики-интеграторы, поставщики второго уровня, прямые поставки и инсорсинг.

Особенность коммуникации производства и поставщиков на примере автомобильной промышленности рассмотрена в статье Prahinski и Benton (2004) [29]. Авторами было проведено масштабное исследование, в котором были оценены параметры производительности более чем сотни ключевых поставщиков четырех крупнейших автомобильных предприятий США.

Вопрос взаимодействия поставщиков и сборочного производства также является объектом исследования в работе Aláez-Aller и Longás-García, (2010) [5].  Рассмотрена динамика изменения взаимодействия автопроизводителя с поставщиками на примере автомобильного завода, расположенного в Испании. Проанализированы две предельные стратегии управления поставщиками: соперничество и сотрудничество. Авторами статьи сделан вывод, что наиболее успешные компании использовали промежуточные стратегии. Определены направления работы с издержками компаний при различных стадиях жизненного цикла выпускаемого автомобиля.  

Рассмотренные в приведенных выше работах логистические сети значительно отличаются по конфигурации. Также прослеживается тенденция к тому, что чем большее количество компаний было проанализировано при исследовании, тем более общие выводы делаются авторами. Оценке применения новых концепций производства и их влияние на организацию сети поставщиков посвящены исследования, рассмотренные в следующем разделе.

Сборка на заказ, кластеры и модульные системы, влияние на конфигурацию сети

В данной обзорной статье проанализированы исследования, связанные с двумя подходами в автомобилестроении: «сборка на заказ» (BTO – Build to Order –  использование тянущей схемы производства во всей цепи)  и использование поставщиков модулей (готовых к сборке узлов) на производстве.

Одной из важных особенностей применительно к российским условиям является фактор расстояния – многие поставщики значительно удалены от сборочного производства и поэтому увеличиваются транспортные расходы. Во многих случаях этот фактор имеет достаточно большую роль при «сборке-на-заказ», активно применяемой в автомобильной промышленности начиная с 90-х годов. Системы производства JIT и Lean Production предъявляют жесткие требования к поставщикам первого уровня. Высокая частота поставок на производство приводит к тому, что поставщикам выгодно размещать свои мощности как можно ближе к производству. Это одна из причин формирования автомобильных кластеров.

Также общемировой тенденцией является использование модульных систем при сборке автомобилей – таким образом, логистическая цепь со стороны поставщиков расширяется еще на один-два уровня. Baldwin и Clark (1997) [7] выделяют 3 драйвера модуляризации:  снижение издержек, увеличение скорости внедрения инноваций и увеличение уровня качества.  Использование модулей и особенности работы кластеров часто исследуются совместно.

Большая часть исследователей положительно оценивают применение модулей. Использование модульного подхода при производстве автомобилей проанализировано в Doran (2004) [14]. Рассмотрена цепочка добавления стоимости по уровням поставщиков. Также приведена классификация поставщиков с подробным описанием их особенностей. В работе Larsson (2002) [27] рассмотрены автомобильные кластеры западной Европы. Проанализированы факторы их влияния на региональную инфраструктуру. Описана специфика использования модулей при производстве и снабжении. В Doran (2007) [15] рассмотрено применение модульного подхода в снабжении предприятий автомобильной промышленности Франции. В исследовании разбираются четыре кейса, описывающие поставщиков различных модулей автомобиля и изменения, произошедшие в цепи поставок данных модулей. Приводится краткий обзор причин, повлекших переход к модульной системе.

Ряд исследователей критически относятся к тенденции образования производственных кластеров. В исследовании Howard et al (2006)  была представлена выборка из восьми автомобильных заводов в Западной Европе. Приводятся некоторые аргументы в защиту гипотезы о снижении роли кластеров [24].

С их точки зрения состояние «изменения» является нормальным для автомобильной отрасли. Оно приводит к определенным последствиям, которые  оказывают влияние на будущее развитие парков поставщиков (suppliers parks). Набирающая обороты тенденция к использованию сборочных модулей и альянсам поставщиков подразумевает увеличение влияния поставщиков первого эшелона на цепь поставок. Заинтересованность поставщиков в эффекте от масштаба может ограничить возможности для совместного размещения производств. Это также может снизить эффект от применения специфических технологий, так как большее количество компонентов или модулей будет использоваться в различных изделиях. Дальнейшее развитие может привести к тому, что производители снизят уровень вариации краткосрочных производственных планов с целью получения более надежного расписания. Данный эффект может привести к обращению вспять тренда к размещению поставщиков рядом с определенным производством, так как им не нужно будет быстро реагировать на краткосрочные изменения  в объемах поставок материалов и выпуска готовой продукции.[24]

При этом не во всех случаях идея «чем ближе, тем лучше» оказывается справедливой при размещении поставщиков рядом с производством. Некоторые более удаленные поставщики, рассмотренные в исследовании, функционировали более эффективно.

Некоторые авторы (M.Holweg et al, 2003) [22] приходят к выводу, что синхронизацию поставки компонентов и автомобильного производства реализовать проще, чем внедрить эффективную «сборку на заказ» для потребителя. Выделяется «типичная» проблема поставщиков автокомпонентов первого эшелона: с одной стороны производство требует поставок точно в срок, с другой им приходится взаимодействовать с поставщиками материалов, которые в большинстве случаев работают с большими партиями поставок. Приведена часть схемы типочного алгоритма выполнения заказа [14] (Рис.4).

 Рис. 4 Упрощенная карта процессов выполнения заказа

Рис. 4 Упрощенная карта процессов выполнения заказа

Российская автомобильная промышленность находится на стадии развития, поэтому актуален вопрос о том, насколько зарубежные практики организации снабжения сборочных производств могут быть адаптированы к российским условиям.

Помимо концептуальных исследований подходов к анализу сети снабжения, используются различные методы моделирования. Более сложные объекты требуют использования более развитых средств отображения их работы. В данной статье основной фокус направлен на анализ исследований цепей поставок снабжения с использованием имитационного моделирования.

Применение имитационного моделирования и  мультиагентных систем для решения задач снабжения производства и конфигурирования сети поставщиков

Применение имитационного моделирования (дискретно-событийное и агентное моделирование) оправдано и особенно эффективно в случаях, когда изучаемый объект находится в динамическом состоянии. Например, если меняются внешние по отношению к объекту условия. Логистические сети компаний автомобильной промышленности будут значительно модифицированы в ближайшие несколько лет, что является основанием для применения указанного метода. В предыдущем разделе статьи было показано, что многие особенности конфигурирования логистических сетей зависят от организации взаимодействия производственного предприятия и поставщиков.

Агентное моделирование позволяет отразить процесс взаимодействия звеньев цепи наиболее точно: могут учитываться параметры географического расположения, алгоритмы оптимизации издержек каждого звена цепи, особенности взаимодействия агентов (звеньев цепи поставок). Мультиагентные системы не требуют централизованного алгоритма управления: каждый элемент в большей или  меньшей степени функционирует самостоятельно. Данная особенность позволяет значительно упростить построение моделей сложных систем. Сетевая структура и акцент на способах  взаимодействия агентов – это концептуальные основы мультиагентных систем, которые хорошо согласуются с методологией управления цепями поставок.

Согласно Chang и Makatsoris [10]: «дискретно-событийное имитационное моделирование позволяет провести оценку производительности до внесения изменений в изучаемую систему, так как: а)позволяет провести глубокий анализ «что если» для более точных решений в области планирования, б)допускает сравнение различных способов организации процессов без вмешательства в работу системы-прототипа и в)обладает возможностью сжатия времени при моделировании, что упрощает принятия решений, зависящих от выбранного временного промежутка»

В обзорной статье «Simulation in the supply chain context: a survey»  Terzi и Cavalieri [30] приводится классификация более 80 работ, связанных с использованием имитационного моделирования в сфере логистики по состоянию на 2004 год. Авторы формируют базовые критерии классификации и выделяют наиболее перспективные области для применения имитационного моделирования. Следует заметить, что лишь несколько работ по оптимизации конфигурации сети рассматривали проблему географического размещения звеньев цепи. В настоящее время задача размещения объектов логистической инфраструктуры является одной из самых популярных при практическом применении имитационного моделирования.

Также можно выделить работу [12] «An analysis of agent-based approaches to transport logistics» Davidsson et al (2005). В ней проведен обзор применения мультиагентных систем для решения задач транспортной логистики. Проведена классификация по видам транспорта, описаны возможности практического применения результатов исследований. Особенно подчеркивается факт, что исследователи редко проводят сравнение разработанных подходов с уже существующими техниками. Определено, что количество исследований, использующих агентный подход для решения стратегических аспектов управления логистической инфраструктурой минимально по состоянию на 2005 год.

Наиболее подробно применение мультиагентных систем для решения задач логистики и управления цепями поставок рассмотрено в книге  «Multiagent based Supply Chain Management» [9]. Данная книга состоит из шестнадцати глав, в каждой из которых рассмотрено применение агентных моделей для решения какой-либо задачи области управления цепями поставок. Рассмотрены вопросы конфигурирования цепей поставок, управления рисками, анализа различных стратегий взаимодействия звеньев цепи, внедрения электронных систем.

В большей части работ, посвященных применению имитационного моделирования для поиска алгоритмов конфигурирования цепи, рассматривается трехуровневая логистическая сеть.

В  работе Kwon (2007) [26] рассматривается мультиагентная цепь поставок, состоящая из трех базовых типов агентов, максимизирующих величину собственной прибыли: розничные точки, производители и поставщики. Рассмотрено функционирование цепей поставок при различном уровне взаимодействия между контрагентами: автономная работа, интеграция и улучшенная интеграция. Оценивается влияние управления единым координирующим агентом цепи поставок. Описан итеративный алгоритм перехода от концепции максимизации собственной прибыли к максимизации общей прибыли цепи. Методологическая основа алгоритма управления цепью поставок в исследовании: Case-Based Reasoning - система рассуждения на основе аналогичных случаев.

В статье Fu и Piplani (2004) [17] в роли фокусной компании выступает дистрибьютор, оценивается эффект от сотрудничества со стороны снабжения. Разработанная имитационная модель используется для организации планирования. Проводится анализ двух базовых сценариев: с учетом кооперации и без неё. Полученные результаты показывают, что за счет более точного прогнозирования можно добиться увеличения уровня сервиса в системе-объекте исследования на 5% (с 90% до 95%).

В исследовании, упомянутом в предыдущем разделе (Holweg et al, 2005), [23] рассматривается имитационная модель, отражающая работу производственного предприятия автомобильной промышленности. В качестве параметров работы модели была также предложена система KPI (Key Performance Indicators) для поставщиков, потребителей и производства для формирования оптимальной сети. Параметры KPI использовались как средство управления взаимодействием агентов-звеньев цепи. Исследование было направлено на выявление причин проблем со сборкой на заказ в автомобильной промышленности. Сформулированы предложения по внесению изменений в систему управления и информационные системы компаний.    

В статье Giannakis и Louis (2011) [19] предложено использование агентной надстройки для систем принятия решений класса ERP. Основной акцент сделан на решении проблемы управления рисками в цепях поставок. Представлены основные классы агентов для данной группы задач. Предложенная методология использует элементы самоорганизации и обучения агентов.

Наблюдается рост интереса к применению имитационного моделирования для оптимизации потоков входящей логистики предприятий автомобильной промышленности. Рассмотрим наиболее интересные готовящиеся к выходу публикации.

В статье «A simulation framework for real-time fleet management in internal transport systems»  Jaou et al (2012) [25] приведен подробный анализ использования имитационного моделирования для решения задач управления парком транспортных средств, а также для перевалки контейнеров в терминалах.  Проведена классификация моделей, подходов и их ограничений. Предложен алгоритм, который позволяет адаптировать модель к изменяющимся условиям среды. Для реализации использовался объектный подход. Имитационная модель разработана в среде ARENA, логика взаимодействия объектов описана при помощи диаграмм состояний UML.

В статье «Supply chain redesign for resilience using simulation»  Carvalho et al (2012) [8] рассматривается моделирование снабжения автомобильного производства. Авторы проводят ряд экспериментов для определения уровня устойчивости сети к внешним воздействиям. Рассмотрены три эшелона цепи поставок: производство, поставщики первого уровня, поставщики второго уровня. Смоделированы 6 сценариев работы системы с различными подходами к смягчению влияния возможных сбоев в работе. Логистическая сеть адаптирована для производственных систем JIT и Lean Production.       В качестве среды разработки выступает среда моделирования Rockwell ARENA. Схема организации модели была интегрирована со SCOR моделированием.

Данная модель может быть легко конвертирована в среду разработки с акцентом на агентный подход моделирования, например, AnyLogic. Схема участка логистической сети представлена на рисунке 5.

 Рис.5 Схема снабжения производства

Рис.5 Схема снабжения производства

В данной системе три поставщика первого уровня, два поставщика второго уровня, компания-производитель. Используются шесть видов материалов, из которых собираются три компонента, которые, в свою очередь, составляют основу двух модулей. Срок доставки варьируется от одного часа до одного дня, интенсивность заказов: от двух часов до недели.

При применении данных методов исследователь может изучать систему на любом уровне абстракции. В приведенных выше статьях описывались как решения для снижения рисков в цепи поставок в целом, так и вопросы интеграции разработанных моделей и подходов с уже применяющимися решениями.

В качестве аргумента в пользу применения имитационного моделирования следует указать, что в настоящее время в Европе осуществляются несколько масштабных проектов по оптимизации логистических сетей автомобильной промышленности, в которых мультиагентные системы используются в качестве метода решения поставленных задач:

- DCP (Demand Capacity Planning), [28] Проект направлен на поиски эффективных алгоритмов планирования в цепи поставок.

-LiNet, [18] В данном проекте объектом исследования является среднесрочное и долгосрочное планирование производственных мощностей предприятий автомобильной промышленности и краткосрочное управление материальными потоками.

-ILIPT (Intelligent Logistics for Innovative Product Technologies). [20] Проект является составляющей проекта «5-day car» (производство и доставка автомобиля в нужной комплектации в течение пяти дней после заказа конечного потребителя) Изучаются гибкие цепи поставок и переход к  «сборке на заказ».

Методология мультиагентных систем для решения подобных задач предложена в Hellingrath et al (2009) [21]. Пример успешной реализации элементов данной системы планирования входящих транспортных потоков приведен в Florean et al (2010) [16].

Российская автомобильная промышленность отстает по уровню развития от европейской, поэтому в настоящее время подобные проекты не реализуются – для применения мультиагентных систем требуется более высокий уровень интеграции звеньев цепи. С другой стороны, изучение зарубежного опыта применения агентного моделирования цепей поставок актуально, так как, вероятно, в скором будущем подобные проекты будут реализованы и в России.

Из отечественного опыта моделирования логистических сетей предприятий автомобильной промышленности с элементами агентного подхода  можно привести пример успешного сотрудничества компаний GEFCO и XJ Technologies. Разработанный на основе AnyLogic пакет программ используется для поиска оптимальных решений поставки автомобилей из-за рубежа [4]. В целом в российской практике применение подобных подходов пока что не получило широкого распространения. [1] 

Литературные источники:

  1. Имитационное моделирование логистических сетей. Толуев Ю.И. Логистика и управление цепями поставок. 2008 г., № 2/25.
  2. http://www.rg.ru/2011/02/04/motor-dok.html
  3. http://www.oar-info.ru
  4. http://www.xjtek.ru/file/178
  5. R. Aláez-Aller, J. C. Longás-García, (2010) "Dynamic supplier management in the automotive industry", International Journal of Operations & Production Management, Vol. 30 Iss: 3, pp.312 – 335
  6. S.G. Azevedo, V.H. Machado, A.P. Barroso and V. C. Machado, Supply chain vulnerability: Environment changes and dependencies. International Journal of Logistics and Transport, 1 (2008), pp. 41–55.
  7. C. Y.Baldwin and K. B. Clark. "Managing in an Age of Modularity." Harvard Business Review 75, no. 5 (September-October 1997): 84-93.
  8. H. Carvalho, A. P. Barroso, V. H. Machado, S. Azevedo, V. Cruz-Machado Supply chain redesign for resilience using simulation, Available online 21 October 2011 Computers & Industrial Engineering
  9. B. Chaib-draa, J. P. Müller,  Multiagent based Supply Chain Management (Studies in Computational Intelligence, Vol. 28), Springer 2006, ISBN 3540338756, 466 стр.
  10. Y. Chang, H. Makatsoris, Supply chain modelling using simulation, International Journal of Simulation 1 (2001)
  11. T.Y Choi, Y.Hong, Unveiling the structure of supply networks: case studies in Honda, Acura, and DaimlerChrysler. Journal of Operations Management, Volume 20, Issue 5, September 2002, pp. 469-493.
  12. P. Davidsson, L. Henesey, L. Ramstedt, J. Törnquist, F. Wernstedt, An analysis of agent-based approaches to transport logistics. Transportation Research Part C: Emerging Technologies Volume 13, Issue 4, August 2005, pp. 255-271
  13. K. Demeter, A. Gelei, I. Jenei, The effect of strategy on supply chain configuration and management practices on the basis of two supply chains in the Hungarian automotive industry. International Journal of Production Economics, Volume 104, Issue 2, December 2006, pp.  555-570
  14. D. Doran, "Rethinking the supply chain: an automotive perspective", Supply Chain Management: An International Journal (2004), Vol. 9 Iss: 1, pp.102 – 109
  15. D. Doran, A. Hill, K.-S. Hwang, G. Jacob and Operations Research Group, Supply chain modularisation: Cases from the French automobile industry. International Journal of Production Economics Volume 106, Issue 1, March 2007, pp. 2-11
  16. M. Florian, J. Kemper, W. Sihn, B. Hellingrath, Concept of transport-oriented scheduling for reduction of inbound logistics traffic, International Conference on Manufacturing Systems (ICMS) 2010
  17. Y. Fu, R. Piplani, Supply-side collaboration and its value in supply chains European Journal of Operational Research. Volume 152, Issue 1, 1 January 2004, pp. 281-288
  18. F. Gehr, B. Hellingrath (Eds.), Logistik in der Automobilindustrie - Innovatives Supply Chain Management für wettbewerbsfähige Zulieferstrukturen, Springer Verlag, 2006
  19. M. Giannakis,  M. Louis, A multi-agent based framework for supply chain risk management Journal of Purchasing and Supply Management Volume 17, Issue 1, March 2011, pp.23-31
  20. B. Hellingrath, Key Principles of Flexible Prodcution and Logistics Networks, in: G. Parry, A. Graves (Eds.) Build to Order: The Road to the 5 Day Car, Springer Verlag, London, pp. 177-183, 2008
  21. B. Hellingrath, C. Böhle, J van Hueth, A Framework for the Development of Multi-Agent Systems in Supply Chain Management. Proceedings of the 42nd Hawaii International Conference on System Sciences – 2009
  22. M. Holweg, The three-day car challenge—investigating the inhibitors of responsive order fulfilment in new vehicle supply systems. International Journal of Logistics: Research and Applications,  6 3 (2003), pp. 165–183.
  23.  M. Holweg, S.M. Disney, P.Hinesc, M.M. Naim, Towards responsive vehicle supply: a simulation-based investigation into automotive scheduling systems. Journal of Operations Management, Volume 23, Issue 5, July 2005, pp. 507-530
  24. M.Howard, J. Miemczyk, A. Graves,  Automotive supplier parks: An imperative for build-to-order? Journal of Purchasing and Supply Management Volume 12, Issue 2, March 2006, pp. 91-104
  25. A. Jaou, D. Riopel, M. Gamache, A simulation framework for real-time fleet management in internal transport systems. Simulation Modelling Practice and Theory Volume 21, Issue 1, February 2012, pp. 78-90
  26. O.Kwon, G.P. Im, K. C. Lee, MACE-SCM: A multi-agent and case-based reasoning collaboration mechanism for supply chain management under supply and demand uncertainties. Expert Systems with Applications Volume 33, Issue 3, October 2007, pp. 690-705
  27. A.Larsson, The Development and Regional Significance of the Automotive Industry: Supplier Parks in Western Europe. International Journal of Urban and Regional Research Volume 26.4 December 2002 767-84.
  28. Odette 2004; Demand Capacity Planning Version 1.1, April 24, 2004; Odette International Limited, London
  29. C.Prahinski, W.C Benton, Supplier evaluations: communication strategies to improve supplier performance. Journal of Operations Management Volume 22, Issue 1, February 2004, pp. 39-62
  30. S.Terzi, S.Cavalieri, Simulation in the supply chain context: a survey. Computers in Industry Volume 53, Issue 1, January 2004, pp. 3-16 

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