Методы оптимизации структуры совокупных запасов материально-технических ресурсов

Таким образом, рассматриваемая система включает в себя элемент системы с фиксированным интервалом времени между заказами (установленную периодичность оформления заказа) и элемент системы с фиксированным размером заказа (отслеживание порогового уровня запасов).

Другим вариантом производных  систем контроля уровня запасов является так называемая система «минимум-максимум».

Эта система, как и система с установленной периодичность пополнения запасов до постоянного уровня, содержит в себе элементы основных систем контроля уровня запасов. Как и в системе с фиксированной периодичностью заказа, здесь используется постоянный интервал времени между заказами.

Система «максимум-минимум» ориентирована на ситуацию, когда затраты на учет запасов и издержки на оформление заказа настолько значительны, что становятся соизмеримы с потерями от дефицита запасов. Поэтому в рассматриваемой системе заказы производятся не через каждый заданный интервал времени, а только при условии, что запасы на складе в этот момент оказались равными или меньше установленного минимального уровня. В случае выдачи заказа его размер рассчитывается так, чтобы поставка пополнила запасы до максимально желаемого уровня.

Таким образом, данная система работает лишь с двумя уровнями запасов - минимальным и максимальным.

Однако все рассмотренные выше системы контроля уровня запасов  применимы лишь к весьма ограниченному  спектру условий функционирования и взаимодействия поставщиков и потребителей. Повышение эффективности использования систем управления запасами в логистической системе организации приводит к необходимости разработки оригинальных вариантов рассмотренных выше систем контроля уровня запасов.

Предприятиям, несмотря на многочисленные отклонения в снабженческо-сбытовой деятельности, необходимо придерживаться определенной системы управления запасами, дабы избежать хаотичности и неопределенности в обеспечении процесса производства необходимыми материальными ресурсами. Для этого предприятиям необходима определенная методика проектирования логистической системы управления запасами.

 

 

2.2. Методы оптимизации запасов

Оптимизация запасов – проблема, которая возникает практически  в любой компании, особенно актуальна  эта тема для торговых организаций. Игнорирование этого вопроса  приводит к множеству проблем: недостаток оборотных средств, неритмичность работы склада, наличие просроченных товаров, неудовлетворенность клиентов. Оптимизация позволяет минимизировать страховые запасы, но в то же время компания должна иметь возможность своевременно выполнять поступающие заказы на продукцию.

Это комплексная и очень сложная  проблема, для решения которой  необходимо учитывать особенности  закупки, хранения и продажи каждого  товара, влияние внешних факторов, ценовую политику и многое другое. При решении столь сложной  задачи недостаточно функций, реализованных в системах учета, здесь особое значение приобретают вопросы анализа данных.

Существование товарных запасов как  категории товарного обращения  обусловлено необходимостью обеспечения  непрерывного процесса обращения товаров. Товарные запасы являются важным элементом деятельности торговых организаций.

До недавнего времени считалось, что чем больше у организации  запасов, тем лучше. В современных  экономических условиях эффективная  работа организации требует иного  подхода, как к категории запасов, так и к методике управления ими. Прежде чем инвестировать денежные средства в запасы, руководству организации необходимо учесть, что при этом оно отказывается от альтернативных вариантов инвестирования. Следовательно, требуется определить уровень оптимального запаса, и этот уровень должен стать ориентиром, относительно которого будет оцениваться эффективность всей системы управления запасами в организации [11].

Наилучшим решением является использование  специализированных аналитических платформ, таких как Deductor (Специализированное программное обеспечение, которое содержит в себе все инструменты, необходимые для осуществления процесса извлечения скрытых закономерностей из массивов данных. Обычно такие системы реализуют их консолидацию в едином источнике (хранилище), извлечение, преобразование и трансформацию, аналитические алгоритмы и средства визуализации Data Mining, а также тиражирование результатов):

    Оптимизация закупки. Одним из эффективных способов минимизации складских остатков является оптимизация закупки. Идея достаточно простая: закупать ровно столько товара, сколько будет продано до момента следующей закупки. Для этого нужно в первую очередь получить прогноз спроса. В Deductor включены различные алгоритмы прогнозирования, позволяющие строить предикативные модели с учетом тренда, сезонности, наличия складских остатков, спроса на сопутствующие товары и прочих факторов.

    Расчет оптимального страхового запаса. Даже самые лучшие алгоритмы прогнозирования не гарантируют идеального результата, т.к. невозможно учесть все факторы. Реальные продажи всегда будут отличаться от прогнозируемых значений. На базе Deductor реализуются различные стратегии расчета оптимального страхового запаса: максимизация прибыли, минимизация объема закупки, минимизация расходов на хранение, увеличение удовлетворенности клиентов.

    Анализ недостачи и излишков. Алгоритмы, реализованные в Deductor, позволяют автоматически обнаружить недостачу и излишки товаров, выявлять факторы, влияющие на такое положение, ранжировать их по степени важности и минимизировать связанные с этим проблемы.

    Оптимизация продуктовой линейки. В Deductor включены механизмы, позволяющие анализировать взаимозаменяемые и сопутствующие товары, выявлять наиболее и наименее ходовые позиции, продукцию со стабильным и хаотичным спросом. Наличие этой информации дает возможность выстроить оптимальную продуктовую линейку с учетом наличия складских площадей, финансовых возможностей, спроса на продукцию и прибыльности.

     Управленческая отчетность. Встроенные в Deductor механизмы отчетности обеспечивают возможность контроля со стороны руководства ключевых показателей эффективности, с их помощью можно оперативно реагировать на нежелательные тенденции, предупреждать об отклонении от бизнес-целей.

Решение на базе Deductor позволяет повысить эффективность работы склада: обеспечить бесперебойное функционирование подразделений  компании, избежать ошибок и неточностей, улучшить планирование, увеличить оборачиваемость  и уменьшить расходы.

 

 

 

 

 

 

 

3. Обоснование стратегии посредника в межфирменной логистической системе

3.1 Постановка задачи

При посредничестве транспортной фирмы m поставщиков осуществляют снабжение конкретным товаром n покупателей. Эта фирма покупает продукт у поставщиков, производит его транспортировку и реализацию покупателю.

Известны данные по верхним границам s_i предложения поставщиков, и спроса d_j потребителей, .

Посредник знает цену приобретения z_i за единицу товара у каждого поставщика i и цену продажи r_j единицы товара каждому потребителю j, а также удельные транспортные издержки c_ij  при доставке груза от i-поставщика к j-потребителю. При этом посредник берет на себя обязательства приобрести у i-поставщика как минимум p_i (%)  его максимального предложения, а также удовлетворить потребности j-получателя в объеме как минимум q_j,(%) его максимальной потребности.

Если количество приобретаемой у поставщика i продукции больше, чем согласовано, то за каждую дополнительную единицу товара он премируется скидкой размером в k_i у.е.

Если посредник поставит потребителю j товар сверх своих обязательств, то дополнительный объем товара оплачивается ему по цене, меньшей на h_i у.е за каждую единицу, т.е имеет место депремирование, штраф.

Требуется установить объем закупок у каждого поставщика и поставок каждому потребителю и составить план перевозок (связей) в межфирменной логистической системе, чтобы максимизировать доход посредника при условии выполнения им всех взятых обязательств.  (Вариант №5)

 

 

Исходные данные к задаче:

– количество поставщиков и потребителей: n=3, m=3;

– предложение поставщику: s₁=100, s₂=240, s₃=190;

– посредник приобретает товары по ценам: z₁=20, z₂=18, z₃=21;

– посредник обязуется приобрести у поставщиков как минимум: p₁=70%, p₂=75%, p₃=80%;

– скидка при приобретении посредником  каждой дополнительной единицы товара составляет: k₁=1, k₂=2, k₃=3;

– покупатели готовы приобрести: d₁=160, d₂=150, d₃=125;

– посредник реализует товары покупателям по ценам: r₁=29, r₂=27, r₃=28;

– посредник обязуется поставить: q₁=75%, q₂=80%, q₃=80%;

– скидка при продаже покупателю дополнительной единицы товара посредником: h₁=0, h₂=3, h₃=2;

– транспортные издержки c_ij на перевозку единицы товара от поставщика i к потребителю j заданы матрицей :

 

 

 

 

 

Для удобства сведем все данные в  таблицу 3.1.

Таблица 3.1 – Исходные данные к задаче

j i	cij			si	zi	pi , %	ki
	1	2	3
1	4	3	4	100	20	70	1
2	4	4	6	240	18	75	2
3	2	5	3	190	21	80	3
di	160	150	125	530 435
ri	29	27	28
qi	75	80	80
hi	0	3	2

 

 

3.2 Решение задачи

Для решения данной задачи приведем исходные данные к распределительной таблице. Для этого проверим условия баланса между объемами предложения и спроса. Суммарный объем предложения составляет 100+240+190=530 единиц, в суммарный объем спроса составляет 160+150+125=435 единиц. Поскольку суммарный объем предложения превышает суммарный объем спроса, введем фиктивного покупателя с объемом поставки 530-435=95 единиц и нулевыми доходами.

Составим на основе данных таблицы 3.1 матрицу удельных доходов w_ij. В ней поставщики и потребители представлены каждый своим номером дважды: номер без штриха соответствует случаю их обслуживания посредником в рамках своих обязательств, со штрихом – в случае закупок или поставок сверх обязательств. В столбец фиктивного потребителя записываем нули.

Поскольку посредник обеспечивает связи поставщик – потребитель  в границах своих обязательств по одним ценам, а за их пределами  – по другим, таблица 2 состоит из четырех разделов, каждый из которых будет заполняться в соответствии с приведенными ниже формулами.

 

Таблица 3.2 – Схема заполнения матрицы удельных доходов

	j	1	2		3			1’	2’	3’		4
i
1		5	4		4			5	1	2		0
2		7	5		4			7	2	2		0
3		6		1		4		6	-2		2	0
1’		6		5		5		6	2		3	0
2’		9		7			6	0	4		3	0
3’		9		4		7		0	1		5	0