Моделирование цепей поставок на примере компании «Кока-Кола»

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное бюджетное общеобразовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Восточно-Сибирский государственный университет  технологий и управления»

Институт экономики и права

Юридический факультет

Кафедра "Таможенное дело»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Управление цепями поставок»

на тему: Моделирование цепей поставок на примере компании «Кока-Кола»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выполнил: студент 4 курса,

гр.511-4, Жалсанова Т.Б.

Проверил (а): руководитель:

 Раднабазарова .О.Б преподователь

 

______ « ___ » _____20___г.

 

______ « ____ » ____20___ г.

 

 

 

Улан-Удэ, 2014 г.

Содержание

 

Введение……………………………………………………………………….…3

Глава 1. Общие положения об управлении цепями

поставок и их моделирования……………………………………………….…..4

1. Основы управления цепями поставок…………………………………...4
2. Классификация моделей управления цепями поставок………………...9
3. Концепция моделирования корпоративных цепей поставок……….…12

Глава 2. Организация работы, поставок и продаж

компании Кока-Кола………………………………………………………….....17

2.1.   Система организации работы и поставок компании Кока-Кола….……17

2.2     Объем продаж Кока-колы  в 2013-2014г………………………...……….19

2.3.   Структура регионального отделения компании Кока-Кола…………….22

Заключение………………………………………………………………..……...24

Список использованных источников………………………………………......25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение.

 

Актуальность курсовой работы заключается в том, что последние годы ознаменованы возрастанием интереса ученых и – в еще большей степени – практикующих хозяйственников, к логистике и управлению цепями поставок. Глобализация рынка товаров и услуг, а также революционные изменения в информационных технологиях требуют обеспечения четкости физических потоков поставок как необходимого условия обязательной непрерывности хозяйственных процессов.

Внешняя среда, в которой осуществляются логистические операции, постоянно претерпевает изменения под воздействием изменения рынка и условий конкуренции. Для того чтобы своевременно и адекватно реагировать на эти изменения, любой компании нужна методология систематического планирования, проектирования и реинжиниринга логистической системы, позволяющая учитывать сложившиеся обстоятельства и оценивать возможные альтернативы ее развития. В проектной логистике глобального формата активно развивается новое направление – проектирование цепи поставок. Это новый вид логистических систем, управление которыми с позиций минимизации общих затрат, увеличения прибыли, улучшения обслуживания потребителей и снижения влияния на систему факторов неопределенности, называют управлением цепями поставок.

Цель работы – изучить концепцию моделирования процесса в цепях поставок на примере компании Coca-cola. Для этого необходимо решить следующие задачи:

- рассмотреть управление цепями  поставок, интегрированное планирование  и модели;

- изучить организацию работы компании Coca-cola.

- рассмотреть особенности работы компании в области поставок.

 

 

Глава 1. Общие положения об управлении цепями поставок и их моделирования.

1.1 Основы управления цепями  поставок.

 

Логистическая цепь компании включает географически распределенные объекты, где приобретаются, преобразуются, хранятся или продаются сырье, незавершенная и готовая продукция и соединяющие эти объекты каналы распределения, по которым перемещается продукция. Объекты могут управляться компанией, поставщиками, покупателями, представителями третьих сторон или другими фирмами, с которыми компания имеет деловые отношения.1

Цель компании заключается в эффективном добавлении стоимости своим продуктам по мере того, как они перемещаются по цепи поставок и транспортируются на географически распределенные рынки в необходимом количестве, в необходимой комплектации, в требуемое время и по конкурентоспособной цене.

Для того чтобы эффективно применять информационные технологии в управлении цепями поставок, компании должны четко понимать различие между формами и функциями транзакционных и аналитических информационных технологий. В результате они стремятся развивать или приобретать системы для анализа корпоративных баз данных с целью разработки планов для изменения своих цепей поставок и более эффективного управления ими.

Основным компонентом этих систем являются оптимизационные модели, раскрывающие сложные взаимосвязи и волновые эффекты, определяющие управление цепями поставок. Они являются единственными аналитическими инструментами, способными проанализировать многомерные числовые базы данных для определения оптимальных (или хороших) планов. Кроме определения планов минимизации издержек или максимизации дохода оптимизационные модели могут определить компромисс между этими целями и стоимостью, сервисом, качеством и временем.

Применение оптимизационной модели в компании требует создания оптимизационной системы моделирования. Ключевой элемент в такой системе — база данных для принятия решений о цепи поставок, которая использует данные из корпоративной базы компании, но существенно от нее отличается. Она строится на основе совокупного описания продуктов, потребителей и поставщиков компании. Эта база включает в себя следующее:

• зависимости прямых и косвенных затрат;

• подмодели управления производством, транспортировкой, складским хозяйством и материально-техническим снабжением;

• информация о стоимости и объемах готовых товаров, запасных частей и продуктов, предоставляемых поставщиками;

• информация о заказах и прогноз спроса на готовую продукцию.

Кроме того, в нее входят исходные и окончательные данные оптимизационных моделей при создании графического представления о структуре и деятельности цепи поставок в настоящем и будущем.

За последние годы количество и масштаб успешного применения моделей и систем моделирования значительно возросли. Корпорация Digital Equipment широко использовала оптимизационную систему моделирования в развитии стратегий переноса прикладных систем с больших компьютеров на малые, что увеличило чистые сбережения компании более чем на $100 млн. Serestar, европейский лидер среди производителей продуктов на основе пшеницы и кукурузы, применил оптимизационную систему моделирования, увеличившую среднедневную производительность на 20%, что в конечном итоге привело к превышению годового дохода на $11 млн. Другие компании также получали подобные преимущества от применения оптимизационных систем моделирования, хотя многие из них не огласили своих успехов (это, по их мнению, является секретной информацией, позволяющей им удерживать конкурентное преимущество).2

Существует различие между заводами, которые представляют собой производственные объекты (и где происходят преобразования физического продукта), и распределительными центрами — объектами, где продукция принимается, сортируется, переводится в запасы, извлекается из запасов и отправляется, но не преобразуется физически. Современные цепи поставок — сложная система, состоящая из различных объектов, т. е. либо заводов с возможностями распределения, либо распределительных центров с возможностями физического преобразования продукции.

Цепь поставок, или производственно-логистическая сеть, часто представляется в виде схемы, показанной на рис. 1.1. Узлы этой сети представляют объекты, связанные между собой ребрами — прямыми транспортными связями.3 Сети — полезное средство для изображения и обсуждения моделей, тем не менее, необходимо иметь в виду, что сеть на рис. 1.1. — это только высокоуровневая модель цепи поставок. Детальный анализ требует добавления подробных данных о процессах, ресурсах, мощностях и затратах, описывающих объекты и каналы распределения.

 

Рис. 1.1. Производственно-логистическая сеть

 

Сеть на рис. 1.1. имеет пять уровней объектов. Продукты перемещаются «вниз» от поставщиков на заводы субподрядчиков, от субподрядчиков — на заводы — производители конечной продукции; от заводов — производителей конечной продукции — в распределительные центры; от распределительных центров — на рынки. Обычно цепь поставок может иметь произвольное количество уровней.

Более того, продукты иногда могут перемещаться «вверх», например, когда продукты возвращаются на заводы для переработки (доработки, утилизации) или когда продукты многократного пользования возвращаются с рынков в центры распределения (например, многооборотная тара).

Объекты цепи поставок в данном случае — фирмы, производящие или распределяющие физические продукты, которые могут быть неделимыми, как, например, электрическая энергия, природный газ, нефть или информация. В последнем случае мы имеем дело с сетями телекоммуникаций, которые также могут быть рассмотрены как цепи поставок.4

Исходя из разработанного графика поставок можно рассмотреть три варианта доставки груза. Логистические цепи вариантов доставки груза представлены на рисунках 1.2., 1.3., 1.4.

 

Рис. 1.2. Логистическая цепь доставки груза железнодорожным транспортом

 

Рис. 1.3. Логистическая цепь доставки груза речным транспортом

 

В двух первых вариантах используем схему доставки № 1: доставка груза партиями 20 т на промежуточный склад железнодорожным (вариант 1 – рис.1.2.) или речным транспортом (вариант 2 – рис. 1.3.).

Доставку производим только автомобильным транспортом непосредственно от грузоотправителя на склад грузополучателя без использования промежуточного склада.5

 

Рис. 1.4. Логистическая цепь доставки груза автомобильным транспортом

 

С промежуточного склада до склада получателя груз доставляется автомобильным транспортом в обоих вариантах. При рассмотрении варианта 3 – рис. 1.4. используем схему доставки № 2.

Таким образом, оптимизация моделирования цепей поставок основана на создании графического представления о структуре и деятельности цепи поставок в настоящем и будущем.

 

1.2. Классификация моделей управления цепями поставок.

 

Аналитические информационные технологии подразумевают использование двух типов математических моделей. Первый тип — описательные модели, разрабатываемые для лучшего понимания взаимоотношений внутри компании и во внешнем мире. Описательные модели включают:

• модели прогнозирования — позволяют предсказать спрос на готовую продукцию компании, стоимость сырьевых материалов и другие факторы, основанные на статистических данных;
• модели стоимостных соотношений — показывают изменения прямых и косвенных затрат как функции стоимости;
• модели использования ресурсов — описывают, как расходуются ресурсы на нужды производственной деятельности;
• имитационные модели — описывают, как цепь поставки компании или ее часть будет функционировать через определенное время в зависимости от изменения параметров.6

Этот перечень представляет спектр описательных моделей, которые могут быть созданы для лучшего понимания цепи поставок компании.

Второй тип — нормативные модели, которые создаются в помощь менеджерам для принятия лучших решений. Термин норматив описывает процессы для выявления норм, к которым должна стремиться компания. Точка зрения автора состоит в том, что термины нормативные модели и оптимизационные модели являются синонимами. Более того, мы считаем, что оптимизационные модели подобны моделям математического программирования, которые являются особым классом математических моделей, изучаемых теоретиками и практиками в области исследования операций более 50 лет. Впредь мы будем использовать термин оптимизационные модели для определения моделей, которые могли бы быть названы нормативными или математическим программированием.

Для построения оптимизационных моделей необходимы исходные описательные данные. Очевидно, что чем точнее исходные данные, тем достовернее результаты планирования, полученного на основе оптимизационной модели цепи поставок. Однако зачастую специалисты по моделированию сталкиваются с тем, что, несмотря на несовершенство некоторых данных, использование приблизительных данных лучше, чем отказ от анализа. Другими словами, многие проекты по применению моделей проходят несколько стадий апробации данных до тех пор, пока не достигается достаточно обоснованная точность.7

Менеджеры по логистике должны понимать, что создание точных описательных моделей необходимо, но этого недостаточно для осуществления эффективного принятия решений. Например, для создания общей оптимизационной модели точный прогноз спроса должен сопровождаться следующими данными:

• что будет производиться и какие предприятия будут это производить;

• для обслуживания каких распределительных центров и рынков.

Цель — сделать так, чтобы спрос был удовлетворен при минимальной стоимости цепи поставок. Для построения оптимального графика основного производства точная модель управления производственными затратами необходима, но не достаточна.8

Конечно, для того чтобы быть применимой, модель, представленная на бумаге, должна быть реализована с помощью компьютерных программ на основе исходных данных. Кроме того, информация должна быть оптимизирована с помощью числового алгоритма, а результаты, полученные на выходе, должны быть сформулированы управленческими терминами. При этом должны применяться программы для визуализации и управления исходными данными и отчетами. В зависимости от способа применения система моделирования должна интегрироваться с другими системами, которые собирают информацию, обрабатывают отчеты или оптимизируют другие аспекты цепи поставок компании.