Влияние логистики на экономику фирмы. Шесть правил логистики

Содержание

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.Влияние логистики на экономику фирмы. Шесть правил логистики.

Начало широкого использования логистики в экономике  приходится на 60 – 70-е гг. XX века и  связано с достижениями в области  коммуникационных технологий. Существует много определений логистики, но самым распространенным является: логистика – процесс управления движением и хранением сырья и готовой продукции в хозяйственном обороте с момента уплаты денег поставщикам до момента получения денег от потребителей. Логистика рассматривает общий материальный поток.

Материальный поток, двигаясь от первичного источника сырья через  цепь производственных, транспортных и посреднических звеньев к конечному  потребителю, постоянно увеличивается  в стоимости. Проведенные в Великобритании исследования показали, что в стоимости продукта, попавшего к конечному потребителю, более 70% составляют расходы, связанные с хранением, транспортировкой, упаковкой и другими операциями, обеспечивающими продвижение материального потока.

Высокая доля расходов на логистику в конечной цене товара показывает, какие резервы улучшения экономических показателей субъектов хозяйствования содержит оптимизация управления материальными потоками.

Рассмотрим  главные слагаемые экономического эффекта от применения логистического подхода к управлению материальными потоками. В сферах производства и обращения применение логистики позволяет:

— снизить запасы на всем пути движения материального потока;

• сократить время прохождения товаров по логистической цепи;

— снизить транспортные расходы;

—   сократить затраты ручного труда и соответствующие расходы на операции с грузом.

Значительная  доля экономического эффекта достигается  за счет сокращения запасов на всем пути движения материального потока. По данным Европейской промышленной ассоциации сквозной мониторинг материального потока обеспечивает сокращение материальных запасов на 30-70% (по данным промышленной ассоциации США снижение запасов происходит в пределах 30 - 50%).

Высокая значимость оптимизации запасов объясняется  следующим:

• в общей структуре издержек на логистику расходы на содержание запасов составляют более 50%, включая расходы на управленческий аппарат, а также потери от порчи или кражи товаров;
• большая часть оборотного капитала предприятий, как правило, отвлечена в запасы (от 10 до 50% всех активов предприятий);
• в производстве расходы по содержанию запасов составляют до 25 - 30% от общего объема издержек.

Сокращение  запасов при использовании логистики  обеспечивается за счет высокой степени  согласованности действий участников логистических процессов, повышения надежности поставок, рациональности распределения запасов, а также по ряду других причин.

Следующая составляющая экономического эффекта от применения логистики образуется за счет сокращения времени прохождения товаров  по логистической цепи. Сегодня в общих затратах времени, отводимых на складирование, производственные операции и доставку, затраты времени на собственно производство составляют в среднем от двух до пяти процентов. (рис.1)

Таким образом, свыше 95% времени оборота приходится на логистические операции. Сокращение этой составляющей позволяет ускорить оборачиваемость капитала, соответственно увеличить прибыль, получаемую в единицу времени, снизить себестоимость продукции.

Экономический эффект от применения логистики возникает также от снижения транспортных расходов. Оптимизируются маршруты движения транспорта, согласуются графики, сокращаются холостые пробеги, улучшаются другие показатели использования транспорта.

Логистический подход, как уже отмечалось, предполагает высокую степень согласованности участников товародвижения в области технической оснащенности грузоперерабатывающих систем. Применение однотипных средств механизации, одинаковой тары, использование аналогичных технологических приемов грузопереработки во всех звеньях логистической цепи образуют следующую составляющую экономического эффекта от применения логистики – сокращение затрат ручного труда и соответствующих расходов на операции с грузом.

 

Рис. 1. Соотношение времени на собственно производство товара (t₁) и времени на доведение изготовленного товара до потребителя (t₂)

 

Логистический подход создает также условия  для улучшения многих других показателей  функционирования материалопроводящей системы, так как совершенствуется ее общая организация, повышается взаимная связь отдельных звеньев, улучшается управляемость.

Совокупный  экономический эффект от использования  логистики, как правило, превышает  сумму эффектов от улучшения перечисленных  показателей. Это объясняется возникновением у логистических организованных систем так называемых интегративных свойств, то есть качеств, которые присущи всей системе в целом, но не свойственны ни одному из элементов в отдельности.

Интегративные качества логистических систем представляют собой способность этих систем реализовывать конечную цель, которая получила название «шесть правил логистики»:

• ГРУЗ — нужный товар;
• КАЧЕСТВО - необходимого качества;
• КОЛИЧЕСТВО - в необходимом количестве;
• ВРЕМЯ - должен быть доставлен в нужное время;
• МЕСТО - в нужное место;
• ЗАТРАТЫ - с минимальными затратами.

Цель логистической  деятельности считается достигнутой, если эти шесть условий выполнены, то есть нужный товар необходимого качества в необходимом количестве доставлен в нужное время в  нужное место с минимальными затратами.

 

2. Методы моделирования в логистике, их особенности.

К основным методам, применяемым для решения научных  и практических задач в области  логистики, следует отнести методы системного анализа, методы исследования операций, прогнозирование. Применение этих методов позволяет прогнозировать материальные потоки, создавать интегрированные системы управления и контроля за их движением, разрабатывать системы логистического обслуживания, оптимизировать запасы и решать ряд других задач.

Широкое применение в логистике имеют различные  методы моделирования, т.е. исследования логистических систем и процессов путем построения и изучения их моделей. При этом под логистической моделью понимается любой образ, абстрактный или материальный, логистического процесса или логистической системы, используемый в качестве их заместителя.

Моделирование основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования -   прогноз поведения процесса или системы. Ключевой вопрос моделирования «ЧТО БУДЕТ, ЕСЛИ...?»

Существенной  характеристикой любой модели является степень полноты подобия модели моделируемому объекту. По этому  признаку все модели можно разделить  на изоморфные и гомоморфные.

Изоморфные  модели — это модели, включающие практически все характеристики объекта или явления, способные заменить его. Если удается создать такую модель, то в этом случае можно точно предсказать поведение объекта. Подобные модели требуют больших ресурсов для создания; их можно построить для сравнительно простых систем.

В основе гомоморфных моделей лежит неполное подобие модели изучаемому объекту. При этом некоторые стороны реального объекта не моделируются совсем. В результате упрощается построение модели и интерпретация результатов исследования. Такие модели более часто используются при исследовании различных систем, явлений и процессов. Но полученные с их помощью результаты носят вероятностный характер, хотя и в некоторых случаях степень их достоверности очень высока.

Гомоморфные модели по признаку материальности делятся на материальные и абстрактные.

Материальные модели воспроизводят основные пространственные, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта. К этой категории относятся, в частности, уменьшенные макеты производственных предприятий, организаций оптовой торговли, позволяющие решать вопросы оптимального размещения оборудования и организации грузовых потоков.

Абстрактное моделирование часто является единственным способом моделирования в логистике. Его подразделяют на символическое и математическое.

К символическим моделям относят языковые и знаковые модели.

   Математическим моделированием называется процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью.

 В логистике широко применяются два вида математического моделирования: аналитическое и имитационное.

Аналитическое моделирование — это математический прием исследования логистических систем, позволяющий получать точные решения. Аналитическое моделирование осуществляется в три этапа. 

Этап 1. Формулируются математические законы, связывающие элементы логистической системы. Законы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, дифференциальных и т.д.).

Этап 2. Решаются уравнения, формулируются теоретические результаты.

Этап 3. Осуществляется сопоставление теоретических результатов с фактическими значениями исследуемых показателей или с реальными объектами. Определяется адекватность модели. Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы. Однако на практике такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. Для их преодоления необходимо первоначальную модель упростить.

К достоинствам аналитического моделирования относят большую силу обобщения и многократность использования. Логистические системы функционируют в условиях неопределенности внешней среды. Внешняя среда кроме неопределенности характеризуется динамизмом: многие показатели деятельности предприятия меняются довольно часто. К тому же при управлении материальными потоками должны учитываться факторы, многие из которых носят случайный характер. В этих условиях создание аналитической модели, устанавливающей количественные соотношения между различными составляющими логистических процессов, может оказаться либо невозможным, либо слишком дорогим.

При имитационном моделировании закономерности, определяющие характер количественных отношений внутри логистических процессов, остаются непознанными. При моделировании меняются лишь условия протекания процессов на входе и в зависимости от этого — результаты, получаемые на выходе имитационной модели. Сама модель как бы представляет ≪черный ящик≫ с неизвестными процессами внутри.

Имитационное моделирование включает два основных процесса: первый — построение модели реальной системы (явления, процесса), второй — постановка экспериментов на этой модели и получение результатов.

При этом могут  преследоваться такие цели:

1) понять поведение  логистической системы;

2) выбрать стратегию,  обеспечивающую наиболее эффективное функционирование логистической системы.

Как правило, имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров.

Основные условия, при которых рекомендуется применять имитационное моделирование:

1) не существует  законченной математической постановки  данной задачи либо еще не  разработаны аналитические методы решения математической модели;

2) аналитические  модели имеются, но процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи;

3) аналитические  решения существуют, но их реализация  невозможна вследствие недостаточной  подготовки имеющегося персонала.

Таким образом, основным достоинством имитационного моде-лирования является то, что этим методом можно решать более сложные задачи. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании.

При имитационном моделировании воспроизводится  процесс функционирования системы во времени. Причем имитируются эле-ментарные явления, составляющие процесс с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени.

Имитационное  моделирование имеет некоторые  недостатки.

Основные заключаются в следующем:

1. Исследования  с помощью этого метода обходятся  дорого.

Причины этого:

• для построения модели и экспериментирования на ней необходимы высококвалифицированные специалисты;

• необходимо большое  количество компьютерного времени, поскольку метод основан на статистических испытаниях и требует многочисленных расчетов;