Методы и модели управления многономенклатурными товарными запасами в дистрибуционной компании

Масликов, Алексей Игоревич

Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Методы и модели управления многономенклатурными товарными запасами в дистрибуционной компании тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Масликов, Алексей Игоревич
Место защиты	Санкт-Петербург
Год	2009
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Методы и модели управления многономенклатурными товарными запасами в дистрибуционной компании"

Ьт " " ОПИСИ

МАСЛИКОВ Алексей Игоревич

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНЫМИ ТОВАРНЫМИ ЗАПАСАМИ В ДИСТРИБУЦИОННОЙ КОМПАНИИ

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы

экономики

- 1 ОКТ 2009

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург - 2009

003478002

Работа выпонена на кафедре Информационные системы в экономике и менеджменте Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ- доктор экономических паук, профессор

Юрьев Владимир Николаевич

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫзаслуженный работник высшей школы РФ,

доктор экономических паук, профессор Дуболазов Виктор Андреевич

ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ - ФГОУ ВПО Санкт-11етербургский

Iосударствен н ы й у н ивере итст

Защи та состоится л29 октября 2009 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.229.23 при ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный политехнический университет но адресу: 195251 Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д.29, III уч. корпус, ауд. 506

С диссертацией можно ознакомиться в фундаментальной библиотеке ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

кандидат экономических паук, доцент Базилевич Виктор Анатольевич

Автореферат разослан л > сентября 2009 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 2 J2.229.23 доктор экономических наук, профессор С-'-/*

-С. ьГСулоева

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Современная рыночная ситуация для дистрибупнопнон компании характеризуется динамичностью изменяющейся внешней среды, неннейностью развития внутренних процессов и возрастающей с каждым днем конкуренцией на рынке сетевых компаний. Это означает, что для таких предприятий актуальными проблемами становятся: удержание и развитие существующих позиций на рынке, сохранение конкурентоспособности с помощью оптимизации внутренних и внешних бизнес-процессов, а также повышение качества предоставляемых услуг.

Значительную долю в решении актуальных проблем на предприятиях сетевой структуры занимает построение гибкой логистической системы. Управление товарными запасами является одной из основных подсистем этой системы, изменения в которой значительно отражаются на работе предприятия в целом. Для дистрибуционных компаний, реализующих несколько сотен, тысяч и десятков тысяч ассортиментных позиций, неэффективные стратегии управления товарными запасами ведут к существенному повышению расходов и, как следствие, к снижению прибыли от реализации продуктового портфеля. Кроме того, существующие стратегии зачастую не согласуются с общим планом развития предприятия и не могут быть оперативно модифицированы в соответствии с новыми условиями работы. Это приводит к увеличению количества и величены рисков, что повышает значимость угроз для прибыльного функционирования компании, а также к снижению ее рентабельности.

В таких условиях особую актуальность приобретает разработка стратегий по управлению многономенклатурными товарными запасами на основе математических моделей, поиск эффективных методов прогнозирования спроса, а также оценка рисков при принятии решений после внедрения оптимизационных моделей и агоритмов.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка методов и экономико-математических моделей управления многономенклатурными товарными запасами на разных этапах жизненного цикла компании.

Для достижения сформулированной цели в диссертации были поставлены и решены следующие задачи:

Х провести анализ существующих методов и моделей по управлению многономенклатурными товарными запасами на предприятии сетевой структуры и идентифицировать возникающие проблемы;

Х разработать комплекс экономико-математических моделей управления многономенклатурными товарными запасами, позволяющий решать проблемы функционирования и развития дистрибуционной компании;

Х установить соответствие между стратегиями развития региональных складов, компании в целом и критериями эффективного функционирования логистической системы;

Х исследовать возможность применения методов нейронных сетей при прогнозировании спроса на продукцию филиала (регионального склада), позволяющих осуществить эффективное функционирование всей логистической системы;

Х оценить возможные риски внедрения методов и экономико-математических моделей управления товарными запасами и определить рентабельность функционирования складов предприятия сетевой структуры;

Х провести практическую апробацию результатов исследования на примере конкретной дистрибуционной компании.

Объектом диссертационного исследовании является логистическая система дистрибуционной компании, реализующей продукцию через сеть региональных филиалов.

Структура данного предприятия предполагает, что центральный склад располагается в удобном месте для сообщения с филиалами, которые находятся в других городах России. В диссертационной работе принимается, что движение товаров происходит только от распределительного центра до региональных складов. Между региональными филиалами товародвижение отсутствует.

Предметом диссертационного исследования является экономико-математическое моделирование управления многономенклатурными товарными запасами на предприятии сетевой структуры.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования

послужили труды российских и зарубежных авторов в области логистики, управления товарными запасами, а также работы, посвященные применению методов прогнозирования и, в частности, нейронных сетей в экономике и менеджменте. Решение поставленных задач осуществлялось с использованием системного анализа, теории управления фирмой, экономико-математического моделирования, методов нейронных сетей, теории рисков, специализированных программных продуктов. В работе использовались монографии, периодические издания в области экономики и менеджмента, материалы международных научно-технических конференций и информационные ресурсы Интернет.

Научная новизна и основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем.

Х Определены критерии эффективного функционирования логистической системы на основных этапах функционирования дистрибуционной компании.

Х Разработана экономико-математическая модель управления многономенклатурными товарными запасами дистрибуционной компании на основе критерия минимизации за-

трат, отличающаяся применением комплексного подхода к выбору поставщика логистических услуг, учетом ограниченности складских площадей и размера упущенной выгоды.

Х Разработана процедура выбора метода прогнозирования спроса на продукцию с учетом специфики дистрибуционной компании.

Х Построена и протестирована нейросетевая модель прогнозирования потребления отдельных групп товаров на региональном складе, отличающаяся точностью выходных характеристик.

Х Разработана экономико-математическая модель управления многономенклатурными товарными запасами по критерию максимизации денежного потока доходов, учитывающая динамику спроса на продукцию компании.

Х Проведена оценка результатов функционирования экономико-математических моделей управления многономенклатурными товарными запасами, проанализированы риски от их внедрения, а также предложены методы по устранению возможных угроз.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в том, что разработанные методы и модели управления многономенклатурными товарными запасами, а также выводы и рекомендации исследования могут быть использованы на предприятиях сетевой структуры, а также при оптимизации отдельных логистических процессов дистрибуционной компании. Применение предложенных подходов позволит компаниям повысить эффективность логистической системы на различных этапах их функционирования и развития.

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты диссертационного исследования были представлены автором и получили одобрение на всероссийских и межвузовских научно-практических конференциях и семинарах СПбГПУ в 2006 - 2009 гг., а также прошли апробацию в фармацевтической дистрибуционной компании ЗЛО Натур Продукт Интернэшнл.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 7 научных работ общим объемом 1,57 п.л., в том числе публикация в периодическом издании Научно-технические ведомости СПбГПУ, включенном в перечень ВАК.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Диссертация содержит 140 страниц основного текста, 25 рисунков, 54 таблицы, 13 приложений и списка литературы из 157 наименований.

II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Установлено соответствие между стратегиями развития региональных складов, включая дистрибуционную компанию в целом, н критериями эффективного функционирования логистической системы.

В диссертации представлен обзор и анализ основных методов и математических моделей теории управления запасами с целью выявления недостаточно проработанных вопросов в области логистики и управления многономенклатурными товарными запасами на предприятии сетевой структуры.

Существующие распространенные методы управление запасами (точно в срок ('Мш-т-Пте"), с учетом страхового запаса, на базе стандарта МЯРН, на основе классической формулы Уисона) содержат некоторые недостатки их применения в логистической системе дистрибуционной компании, что не позволяет эффективно решать актуальные проблемы современного предприятия сетевой структуры. Одна из основных проблем заключается в несогласованности функционирования логистической системы с общим планом развития компании. Предлагается решить данную проблему путем выбора критериев и моделирования функционирования логистической системы. В процессе исследования было выявлено, что критерии минимизации суммарных издержек и максимизации денежного потока доходов являются актуальными практически для всех бизнес-направлений любой компании.

В работе торгового предприятия сетевой структуры выделены два основных этапа развития, которым соответствуют стратегии, критерии, математические методы и модели управления товарными запасами (табл. 1).

Таблица I.

Соответствие стратегий, критериев и математических методов этапам развития дистрибуциоипои компании

Этапы развития компании Стратегии Критерии Математические методы и модели

Новый рынок продаж, открытие нового регионального филиала Сокращение затрат на управление логистической системой Минимизация суммарных логистических издержек Математическое программирование

Твердые позиции на рынке сбыта, устоявшиеся продажи и поставки товаров на региональные филиалы Увеличение прибыли от реализации существующего ассортимента Максимизация денежного потока доходов Нейронные сети, методы и модели оптимизации

2. Разработана экономико-математическая модель управления многономенклатурными товарными запасами дистрибуционной компании на основе критерия минимизации затрат.

Задача по минимизации суммарных логистических издержек ставится тогда, когда предприятие находится на начальном этапе своего развития. Данная стратегия применима также в случаях, когда компания планирует выход на новый рынок продаж, при организации новых бизнес-единиц, а также при внедрении новой продуктовой линейки.

Структура общих издержек по управлению товарными запасами в дистрибуцион-ной компании имеет вид:

сДг, = Е (Сй + С,Д + Сй + Си + СД), (1)

где С,,,-, - сумма общих логистических затрат по всем складам компании; С) - сумма общих логистических затрат 1-го регионального склада; Сц - затраты на приобретение товаров на ;-й склад; Сю ~ затраты на доставку и оформление заказа на ;-й склад; С и, - затраты на хранение на /-м складе; Сш - потери от дефицита на ;-м складе; С,/ - скрытые (латентные) затраты на ;'-м складе; т - количество региональных складов.

В диссертации последовательно рассмотрены составляющие общих издержек. Поскольку между центральным и региональным складом не происходит никакой сбытовой деятельности, то товар на региональный склад поступает без изменения цены. Поэтому затраты на приобретение продукции с центрального склада сводятся к нулю, так как они закладываются в стоимость товаров на этапе закупки в распределительном центре. В связи с этим все региональные сбытовые подразделения торгуют по единым ценам, установленным центральным складом. Скрытые затраты (С,у ) не учитываются, так как их влияние несущественно. Потери от дефицита (Си) в данном исследовании отсутствуют, так как предполагается, что центральный склад поддерживает полный ассортимент, достаточный для удовлетворения потребностей клиентов компании.

Для минимизации издержек основных статей затрат Сщ и С,а необходимо искать минимум относительно объема партий поставки у'-й продукции на ;'-й склад, т.е. величины Ф/, где /" = ],/;; / = 1,л.

Следует отметить, что ежемесячная (ежеквартальная) реализация продукции со склада на данном этапе принимается равномерной, поскольку колебания спроса, как показало исследование, незначительны. Также фиксированная площадь 5/ хранения на складе продукции является ограничением по объему поставки. Это условие позволяет оптимизировать расходы, связанные с объемом доставки и хранения товаров на региональном складе.

Таким образом, для компании с сетевой структурой целевая функция минимизации издержек задается в виде (2):

т т т п

С* =I(c/0 + cj = c(0 + Xc.'-(^)^min; (2)

ы /=I /=| ./=1

Ограничениями модели математического программирования при расчете затрат на г-м складе служат неравенства (3), (4), (5), (6) и (7).

IW,, *CIP)> с>,Ig, i = й,, к = , t = M2; (3)

(Z^-O^^.' = ' = М2; (4)

<4 g'mteN, <4,in>0; (5)

Е^-А/. У = ' = '.'"; (б)

л-; _ _ _

' = У' = 1,и, / = 1,12, (7)

где - объем партии А>й поставкиу'-й продукции на i-й склад в /-й период, шт.;

у - объем партии поставки у-и продукции на ;-й склад в (-й период, шт.; п - количество

номенклатурных позиций; Q, - стоимость единицы у'-й продукции, руб.; <?,ymin - минимальный объем партии поставки у'-й продукции на /-й склад, шт.; g - коэффициент рентабельности доставки партии товаров (как правило, на практике принимаются значения от

0,01 до 0,05); ( - временной период, месяц; 1'у- реализация /'-го товара с /'-го склада в t-й период, шт.; Sj. - площадь, занимаемая у'-й упаковкой товара, м2; 5, - площадь /'-го склада, м2;. Dl(- объем потребленияу'-продукции на /'-м складе за год, шт.; К! - количество поставок на /'-й склад в t-й период; С'ш - затраты на к-ю поставку на /'-й склад в 1-й период, руб..

Рассматривая слагаемые целевой функции отдельно, определим функцию минимизации затрат на хранение для одного регионального склада. Общие затраты на хранение продукции на складе состоят из двух видов затрат: издержки хранения C:Z и упущенная выгода Сщ.

X Си, ) = I сш ) + X ). ' = '> ' = (8)

/=| ./=1 ./=1

Тогда целевая функция оптимизации суммарных затрат на хранение для /-го склада имеет вид (9):

ъс/А )=11 * <4 - ^ хг *+<) '=мл. (9)

./=1 <=1 ^=1

где г - ставка дисконтирования, г > 1; а'^ - затраты на хранение единицы продукции с учетом занимаемой площади склада в (-й период, руб..

Количество поставок на ;'-й склад в /-й период (К]) рассчитывается согласно (10).

К' = шах

Итак, экономико-математическая модель оптимизации затрат на хранение запасов для /-го склада включает целевую функцию (9) и ограничения (3), (4), (5), (6), (7), (10).

Расчет реальных издержек на доставку продукции предполагает изучение вопроса способа доставки. Существует несколько способов доставки товара: собственным транспортом и арендуемым. Поставщик услуг определяется в результате расчета модели оптимизации затрат на доставку продукции с центрального до регионального склада. Выбор способа доставки продукции происходит на основе минимального значения показателя затрат на оформление к-то заказа по /-му складу, определяемому из выражения (11):

Ст = ' Сц)ар\к, Сп)ар2кСШарпк), (11)

где С,л(.,а - затраты на оформление и доставку собственным транспортом в к-ю поставку на /-й склад, руб.; - затраты на оформление и доставку арендуемым транспортом в к-ю поставку поставщика 1, руб.; СщДГ2к - затраты на оформление и доставку арендуемым транспортом в к-ю поставку поставщика 2, руб.; СтЩтк ~ затраты на оформление и доставку арендуемым транспортом в к-ю поставку поставщика /?, руб..

Суммарные затраты на оформление и доставку продукции на /-й склад за год составляют:

!=\ к=\

В зависимости от типа поставщика логистических услуг затраты на доставку фор-

мируются, исходя из внутренней системы расчетов соответствующего контрагента.

После определения объема партий поставоку'-й продукции на /'-й склад рассчитывается общий интервал повторного заказа партии продукции в рассматриваемый период по ;'-му складу (Г/) согласно формуле (13):

3. Разработана процедура выбора методов прогнозирования спроса на продукцию с учетом специфики дистрибуциониоп компании.

Незначительные отклонения потребления каждого вида товара в многономенклатурной модели управления запасами в значительной степени влияют на результат деятельности компании. Чтобы приблизить данные планируемого потребления товаров к более точным значениям, необходимо применить ряд методов прогнозирования.

Как показали исследования, единый метод прогнозирования для всей линейки продукции дает результаты с большим разбросом точности. В диссертации построена структурированная система прогнозирования для каждой товарной группы. Специфика дистри-буционной компании заключается в большом товарном ассортименте, который неоднороден по своим характеристикам. Поэтому продукция, поступающая на склад, разбивается на группы с идентичными признаками: ценовым сегментом, характером спроса и объемом потребления. Для дистрибуционных компаний по ценовым признакам ассортимент делится на премиум, среднеценовой сегмент и лэконом. В свою очередь, эти группы могут иметь подгруппы: выше-, средне- и ниизкоценовой сегмент. Основные характеристики спроса: регулярный, сезонный, редкий. По объему потребления продукция подразделяется на основе АВСО-анализа.

Ранжирование ассортимента по группам позволяет выбрать соответствующие методы прогнозирования, произвести их оценки и определить показатели точности, на основе которых произведен выбор наиболее точного метода.

Каждая товарная группа имеет ряд логистических и потребительских показателей, которые используются при прогнозировании: данные по продажам, уровень складских запасов, объем поставок. Процедура проведения оценки методов прогнозирования представлена на рис. 1.

На основе реальных данных (рис. 2) представлен прогноз реализации продукта Натурино малина на 2008 год с применением ППП МтИаЬ 14 методом Винтерса, который сглаживает фактические значения с учетом уровня данных и строит прогнозы, исходя из сезонных показателей ряда и среднесрочных трендов.

Рис. I. Процедура выбора метода прогнозирования спроса на товарную группу

График прогноза продаж Натурино рол малина по методу Винтерса, шт.

Мультипликативный метод

з 5000-

Данные - Ш фактические -HS-Ч подгонка

V " прогноз Ч95,0% PI

Сглаживающие постоянные Alpha (level) 0,3 Gamma (trend) 0,2 Delta (seasonal) 0,1

Показатели точности МАРЕ 13

MAD 437 MSD 309493

Рис. 2. Прогнозирование спроса на основе метода Винтерса

В результате проведенных испытаний выбор метода прогнозирования для соответствующей товарной группы устанавливается путем сравнения показателе статистики регрессии, тем самым определяя точность прогноза.

4. Построена и.протестирована нейросетевая модель прогнозирования потребления групп товаров на региональном складе.

Дистрибуционная компания обладает достаточными данными для прогнозирования уже по итогам первого календарного года: значения ежемесячных начальных остатков на складах, количество поступившего товара и реализация за месяц.

В диссертации приведено исследование методов нейронных сетей, в результате которого было выявлено, что наиболее применимыми классами нейронных сетей являются: многоуровневый персептрон (MLP), Функция Радиального Вида (RBF) и линейная авто-регрессионая модель. Нейронные сети могут быть обучены на основе двух независимых переменных: начальный остаток и количество поступления за месяц; и зависимой - реализации продукции. Функции нейронных сетей описываются формулами (14-16).

где а- сигмоидальная функция; z- число нейронов в скрытых слоях; uv, и и.л - веса выходных нейронов; 0 - ограничения системы; Оь ~ ограничения скрытых нейронов; d - последовательность векторов потребности в продукции, Г - функция Гаусса, р - временной лаг; e(t)~ остаточная ошибка, которую необходимо включать для корректировки ошибки и других неконтролируемых воздействий; у - число данных, подаваемых на вход модели.

Обучение сети проходит путем тестирования 100 вариантов сетей, в результате выбирается 5 лучших вариантов на основе общих показателей регрессии. Функция многоуровневый персептрон тренируется с 3 скрытыми слоями, при этом максимальное количество скрытых элементов может доходить до 10, как и в функции радиального вида. На рис. 3 представлено сравнение результатов прогнозирования на основе метода Винтерса, ARIMA и нейронных сетей MLP. Точность прогноза метода многоуровневого персептро-на (MLP) составляет: error SD 603, error mean 15, error SD 241, МАРЕ 161. На графике (рис. 3) видно, что прогноз, полученный методом MLP, имеет высокую степень точности по данным продаж за 2008 год. Он учитывает прошлые тенденции, зависит от предыдущего уровня и экстраполирует данные в соответствии с существующим трендом.

d(t)=FLm{d(t-\),...,d(t-p))+m,

Сравнение методов прогнозирования для "Натурино малина"

-л-Фактические данные

- Метод Винтерса

- Метод М1.Р

- Метод АНМА

<?Х ^ <$> <?Х ^ <3> <?Х о* <$> <?> Ф л*

>Х Ъ- л- Л- '.К' о^- Л- л- ДV о- О" ЛЬ-

Рис. 3 Графики фактических продаж и данных методов прогнозирования

5. Предложена экономико-математическая модель управления товарными запасами но критерию максимизации денежного потока доходов, учитывающая динамичным спрос.

В разработанной модели управления товарными запасами не фиксируются складские площади. При такой схеме работы логистической системы оптимальная стратегия, при которой достигается максимизация денежного потока доходов, заключается в учете выплат издержек хранения в конце периода поставки (постнумерандо). Расчеты ведутся по кварталам, в которых спрос определяется согласно данным прогнозирования, что учитывает динамичное потребление продукции в модели. Задача максимизации денежного потока доходов на /-м складе в /:й период принимает следующий вид:

1 + гЧ 2

и II Чц 2

1Ч 1 + г 2

Ч>тах, 1=1,т, / -1,4.

I = 1 ,т;

где Р* - денежный доход в/-м периоде на 1-м складе, руб.; Т/ - общий интервал поставки товаров на г-й склад в /-м периоде; д,' - размер поставки у'-й продукции на /-Й склад в/-м периоде, шт.; ^ - годовой денежный доход на г'-м складе, руб.; общий го-

довой денежный доход системы управления запасами компании, руб.; г - ставка дисконтирования; <7,' + ) - приходящие платежи от реализации продукции на /-м складе в /-м периоде, руб.; С* - стоимость единицы _/'-й продукции в /-м периоде, руб.; Р* прибыль от реализации /-ой продукции на /-м складе в /-м периоде, руб.;

(С/0 *</;') - уходящие платежи, соотносимые с началом каждого периода в /-м

периоде на ;'-м складе, руб.; (^С^ - уходящие платежи, соотносимые с кон-

цом периода поставки в /:м периоде на ;'-м складе, руб.; С/Д - затраты на доставку и оформление заказа на ;'-й склад в/-м периоде, руб.; С{)Ь - затраты на хранение на /'-м скла-

< Т.^ I + гЧ'Ч 2

1 + г 2

коэффициенты

де У-й продукции в /-м периоде, руб.:

приведений потоков расходов в модели к единому периоду времени с учетом соответствующей ставки дисконтирования, при / = 1,1П, / = 1,4.

Задача (17) приводится к функции минимизации с помощью подстановки уравнения (20):

Ч1=Т{*йгц, ; = ./ = и, ./' = 14, (20)

Далее, произведя соответствующие преобразования, задача максимизации денежного потока доходов сводится к минимизации расходов (21), являющейся нелинейной

функцией от периода поставок Т{ партии продукции.

">ГГ 1Т112 г*(Ъ' *С' >

(7:0=^+7/*((""+г*7;/*(^С^)-шщ (21)

где Щ * С/,, - скалярное произведение векторов Д' и ; Щ * - скалярное произведение векторов Д?' и С('7; )/ - объем потребленияу'-продукции на -и складе за/-й период, шт..

Для минимизации функции (21) необходимо продифференцировать функцию Р/ (Т:1) по Т/ и приравнять к нулю. Результатом этого действия является (22):

Для расчета оптимального значения периода поставки предлагается рассчитать 2! - долю от Т/, которая определяет оптимальное значение показателя Т'! с учетом процентных ставок.

Т' Т < < Т>, >1, / = 1 ,т, /' = 1,4.

"У* с' {Т')2= ^ !? . П' *С'

В соответствии с классическим способом расчета общего интервала многономенклатурных поставок (24) соотношение (22) принимает вид кубического уравнения относительно 2/ .

(2/)1-г/(1 + г* + -

Обозначив

1 + ;-"

Г)' *С'

получаем

(г/У+рг/ +g = 0 (27)

Найдя оптимальный период общих поставок многономенклатурной продукции, рассчитаем оптимальный размер поставоку-й продукции на ;'-й склад в/-м периоде с учетом процентных ставок и выплат издержек постнумерандо:

=П / = 1,ш, ] = / = 1,4;

^ ?*'ДДД, > 0;/ = 1,ш,у = 1 ,п,/ = 1,4. (29)

Практическая реализация разработанной модели по критерию максимизации денежного потока доходов показала, что период поставки товаров уменьшися. При этом портфель партии поставки учитывает динамичную потребность в каждой номенклатурной позиции.

6. Проведен анализ н оценка рисков результатов функционирования экономико-математических моделей управления многономенклатурными товарными запасами, предложены методы по уменьшению вероятности возникновения возможных

Для оценки эффективности внедрения разработанных моделей произведен расчет рентабельности (). Этот показатель рассчитывается на основе нетто-результата финансовой деятельности (НР) и общих годовых издержек работы системы управления запасами

Fa предприятии, которое работает через распределенную систему филиалов, для эффективного функционирования необходимо иметь несколько стратегий развития каждого удаленного филиала, в том числе и по управлению товарными запасами. Внедрение любой новой системы влечет за собой существенные риски и угрозы для дальнейшего развития компании. В табл. 2 представлены возможные угрозы от внедрения разработан-

ных в диссертации методов и моделей по управлению запасами.

Таблица 2.

Описание этапов развития компании и возникающие угрозы

Этапы развития компании Характеристики системы управления запасами на соответствующем этапе Возможные угрозы при внедрении новой модели управления товарными запасами

Развитие существующего регионального склада 1. Регулярный спрос на существующий ассортимент и продажи неноменклатурных позиций. 2. Функционирующая система поставок. 3. Распределенные складские площади. 4. Необходимый набор данных для точного прогнозирования. 5. Отрегулированные финансовые потоки. 1. Увеличение затрат на управление запасами. 2. Несоответствие между периодом поставок и текущей потребностью. 3. Экономические потери от регулярного размещения заказов на малые объемы. 4. Ошибки прогнозирования. 5. Прочие потери от перехода на новую систему.

Новый рынок продаж, открытие нового регионального склада 1. Формирование новых запасов. 2. Коммерческий эффект от новой продукции на рынке. 3. Построение сети поставок. 4. Организация склада. 5. Экспертные данные по уровню спроса и количествам заказов от клиентов. 1. Появление мертвых запасов. 2. Увеличение затрат на управление запасами. 3. Несоответствие между объемами поставок и реальным спросом. 4. Низкая рентабельность склада и доставки товаров. 5. Прочие потери от перехода на новую модель управления.

В диссертационной работе проведена оценка рисков внедрения разработанных моделей управления многономенклатурными товарными запасами. Для их расчета (формула 31) экспертно присвоена возможность возникновения рисков (РД) в каждой из предложен-

ных моделей и определена величина потерь (/,,) от возникновения рисков (по 5-ти бальной шкале). Для выяснения существенности возникающих угроз и величины потерь рассчитывается индекс риска

По матрице Возможность-Потери оправданными считаются риски в диапазоне 5<Й1<10. В диссертации было получено, что для внедрения методов и моделей управления товарными запасами приемлемым уровнем риска (/?Д) является соответственно, максимальный Ятах=25. Избыточный риск (/') рассчитывается по формуле (32).

Г/?,-/?,, если Я, > Я ,

[0, если Як < Ли (32)

где Яи Ч порог допустимости уровня риска.

После оценки выявленных угроз, возникающих при внедрении новых методов и моделей управления товарными запасами на предприятии сетевой структуры, проведено сравнение итогового уровня риска каждой модели. В табл. 3 вычислены показатели, необходимые для этой оценки.

Таблица 3.

Расчет средних значений избыточных рисков

Показатели оценки рисков Значении избыточных рисков

Стратегия развития существующего склада Стратегия открытия нового регионального склада

Среднее арифметическое 5,67 9,67

Нормализованное среднее арифметическое 0,33 0,57

Среднее квадратичное 7,32 11,09

Нормализованное среднее квадратичное 0,43 0,65

Нормализованные значения оцениваются на промежутке [0,1]. Чем ближе нормализованное значение к 0, тем менее рискованным является решение, и наоборот. Из табл. 3 следует вывод, что внедрение стратегии развития существующего регионального склада, по модели управления запасами, максимизирующей денежный поток доходов, менее рискованное решение, чем открытие нового склада и использование при этом модели управления товарными запасами по критерию минимизации расходов. Главным образом, это обусловлено отсутствием высокого риска появления прочих потерь от перехода на новую систему управления товарными запасами. В диссертации предложены методы воздействия на снижение уровня рисков при внедрении разработанных моделей.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

1. Масликов А.И., Юрьев В. Н. Разработка стратегий управления запасами в ди-стрибуциониой компании // Научно-технические ведомости СПбГПУ, 3(79)/2009. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2009. - с. 168-172 (0,46 пл. автора).

2. Масликов А.И. Методы прогнозирования реализации продукции для максимизации входящего денежного потока на предприятии // Актуальные вопросы экономических наук: сб. научных трудов (Выпуск 5) / Под общ. ред. С. С. Чернова. - Новосибирск: ЦРНС - Изд-во СИБПРИНТ, 2009. - с. 11-15 (0,27 п.л.).

3. Масликов А.И. Оценка рисков при внедрении методов и моделей управления товарными запасами на предприятии // Актуальные вопросы экономических наук: сб. научных трудов (Выпуск 7) / Под общ. ред. С. С. Чернова. - Новосибирск: ЦРНС -Нзд-во СИБПРИНТ, 2009. - с. 120-124 (0,24 п.л.).

4. Масликов А.И. Структура ключевых издержек логистической системы предприятия // Системный анализ в проектировании и управлении: сб. научных трудов XIII Международной научно-практической конференции 24-26 июня 2009. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2009. - с. 354-355 (0,12 п.л.).

5. Масликов А.И. Аутсорсинг логистических услуг в дистрибуционной компании // Научные исследования и инновационная деятельность: труды научно-практической конференции. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2009 г. - с. 386-390 (0,26 п.л.).

6. Масликов А.И., Юрьев В. 11. Оптимизация управления многономенклатурными товарными запасами // Системный анализ в проектировании и управлении: сб. научных трудов XI Международной научно-практической конференции 28-30 июня 2007. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2007. - с. 178-180 (0,12 п.л. автора).

7. Масликов А.И. Оптимизация управления системой складов дистрибуционной компании // Системный анализ в проектировании и управлении: сб. научных трудов XII Международной научно-практической конференции 24-26 июня 2008. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2008. - с. 267-268 (0,1 п.л.).

Лицензия Р № 020593 от 07.08.97

Подписано в печать 18.09.2009. Формат 60x84/16. Печать цифровая. Усл. печ. л. 1,0. Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100. Заказ 4859b.

Отпечатано с готового оригинал-макета, предоставленного автором, в Цифровом типографском центре Издательства Политехнического университета. 195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29. Тел.: (812)550-40-14 Тел./факс: (812) 297-57-76

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Масликов, Алексей Игоревич

ВВЕДЕНИЕ.

1. ХАРАКТЕРИСТИКА И АНАЛИЗ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОМПАНИЙ СЕТЕВОЙ СТРУКТУРЫ ПО УПРАВЛЕНИЮ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНЫМИ ТОВАРНЫМИ ЗАПАСАМИ.

1.1. Анализ логистической системы дистрибуционной компании.

1.2. Проблемы товарооборота предприятия сетевой структуры.

1.3. Характеристика и анализ существующих методов и моделей управления товарными запасами.

1.3.1. Управление запасами на основе метода

Just-inTime (точно-в-срок).

1.3.2. Методы управления товарными запасами с наличием стархового запаса.

1.3.3. Модель управления запасами с попонением до максимального объема товаров на складе.

1.3.4. Модель управления запасами с фиксированным размером заказа.

1.3.5. Модель управления запасами с фиксированным интервалом времени между поставками.

1.3.6. Управление запасами на основе метода статистического контроля (SIC).

1.3.7. Модель управления запасами на основе формулы Уисона.

1.3.8. Анализ возможности использования моделей управления запасами в дистрибуционной компании.

1.4. Основные показатели эффективности функционирования логистической системы.

1.5. Аутсорсинг логистических услуг в дистрибуционной компании.

1.6. Методы прогнозирования спроса на продукцию в дистрибуционной компании.

1.7. Анализ риска при управлении товарными запасами в дистрибуционной компании.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНЫМИ ТОВАРНЫМИ ЗАПАСАМИ В ДИСТРИБУЦИОННОЙ КОМПАНИИ.

2.1. Постановка, задачи эффективного функционирования системы управления запасами на основе математических методов.

2.1.1. Характеристика логистических издержек в дистрибуционной компании.

2.1.2. Определение критериев управления запасами для этапов развития компании.

2.2. Модель управления многономенклатурными товарными запасами по критерию минимизации издержек.

2.2.1. Постановка задачи управления многономенклатурными товарными запасами с целью минимизации суммарных издержек.

2.2.2. Минимизация расходов на хранение товаров.

2.2.3. Построение агоритма минимизации расходов на доставку продукции.

2.3. Агоритм выбора метода прогнозирования спроса на продукцию.

2.3.1. Анализ классических методов прогнозирования потребления товаров дистрибуционной компании.

2.3.2. Применение нейронных сетей для прогнозирования спроса на продукцию.

2.3.3. Построение агоритма выбора метода прогнозирования.

2.4. Модель управления товарными запасами по критерию максимизации денежного потока доходов.

2.4.1. Постановка задачи управления многономенклатурными товарными запасами с целью максимизации доходов.

2.4.2. Модель управления товарными запасами по максимизации доходов предприятия.

3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ВНЕДРЕНИЯ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНЫМИ ТОВАРНЫМИ ЗАПАСАМИ НА ПРЕДПРИЯТИИ СЕТЕВОЙ СТРУКТУРЫ.

3.1. Характеристика предприятия и входных данных моделей.

3.2. Инструментальные средства реализации моделей.

3.3. Моделирование управления многономенклатурными товарными запасами на основе формулы Уисона.

3.4. Реализация модели управления многономенклатурными товарными запасами по критерию минимизации расходов.

3.4.1. Апробация модели управления товарными запасами на региональном складе.

3.4.2. Сравнение результатов апробации модели управления запасами по критерию минимизации издержек и моделирования на основе формулы Уисона.

3.5. Исследование динамики потребления продукции различными методами прогнозирования спроса.

3.6. Реализация модели управления многономенклатурными товарными запасами по критерию максимизации доходов.

3.6.1. Апробация модели управления товарными запасами на региональном складе.

3.6.2. Сравнение модели управления товарными запасами по критерию максимизации доходов с моделью, основанной на формуле Уисона.

3.7. Анализ рентабельности разработанных моделей и оценка рисков.

3.7.1. Анализ рентабельности моделей управления запасами.

3.7.2. Анализ возможных рисков при принятии решений о внедрении разработанных моделей управления товарными запасами.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методы и модели управления многономенклатурными товарными запасами в дистрибуционной компании"

Одним из факторов динамичного развития российской экономики является расширение территории присутствия практически всех типов бизнеса. Это позволяет увеличить долю рынка и предложить клиентам оперативное удовлетворение возникающих потребностей. Для дистрибуционной компании (от англ. distribute - распространять), реализующей продукцию через систему складов, данный фактор представляется ключевой задачей, стоящей перед менеджментом организации. Структура дистрибуционной компании состоит из центрального склада (распределительного центра) и системы филиалов, которые являются обособленными бизнес-единицами, располагающими необходимым административным, коммерческим, логистическим персоналом для осуществления своей основной деятельности, а также офисными и складскими помещениями.

В работе дистрибуционной компании особое место занимает область логистического функционирования. Это связано с тем, что логистическая система для достижения целей предприятия по продажам продукции дожна регулярно осуществлять сложные и разносторонние виды обеспечения: работа с клиентами, управление запасами, поставки товаров, транспортировка заказов, управление складом. Такие процессы в основном характеризуются управлением заказами и обслуживанием клиентов; прогнозированием спроса и определением размера поставок; интервалом времени и частотой между поставками, выбором способа доставки продукции и распределением складских площадей.

Особенностью работы дистрибуционной компании является наличие широкого ассортимента продукции в своем продуктовом портфеле, а следовательно, и запасов на складе. Поэтому область управления запасами стала ключевым направлением диссертационного исследования. От точности функционирования разработанных моделей зависят финансовые аспекты работы логистической системы. По результатам работы европейских компаний, сокращение логистических издержек на 1% ведет к 10%-му увеличению продаж. А для дистрибуционных компаний структура логистических затрат состоит на 85% из издержек, которые приходятся на управление запасами и транспортировку [87], [143].

Допустимая стратегия управления определяется временем создания и размера запасов. В дистрибуционных компаниях основными моделями управления запасами являются:

Х модель на основе формулы Уисона;

Х модели со страховым запасом;

Х модель управления запасами до максимального объема товаров на складе;

Х модель управления с фиксированным размером заказа;

Х модель управления с фиксированным периодом времени между поставками.

Общая проблематика существующих подходов состоит в том, что они решают конкретную задачу, и нельзя оценить общий эффект от функционирования данных моделей в филиале. При этом перед предприятием сетевой структуры стоит ряд существенных проблем, которые приходится решать в процессе своей основной деятельности. Их можно отнести к области логистического функционирования компании:

1. Существенная неопределенность спроса из-за большого резонанса ошибок планирования во всей цепи поставок продукции.

2. Отсутствует практическое применение способов оп6 тимизации управления запасами в сетях с изменяемыми циклами.

3. Отсутствует поддержка инноваций в подходе к рабочему процессу и новым продуктам.

4. Масштабы развитой сети филиалов не позволяют достичь сбалансированного значения по всем показателям эффективности работы предприятия для корректировки отдельных областей бизнес-единицы.

5. Выбор оптимального состава портфеля реализуемого ассортимента продукции.

6. Рациональное распределение расходов на закупку, хранение и реализацию продукции.

7. Управление стоимостью оказываемых услуг и продукции.

8. Существенная неопределенность и высокая степень рисков от модификаций в структуре компании.

В диссертационной работе разработаны модели и методы, модифицирующие существующие подходы к управлению логистическими процессами, которые позволяют достичь эффективной работы предприятия. Соответствующие модели и методы содержат ключевой показатель эффективности, отражающий результат функционирования соответствующего филиала компании.

Можно выделить 4 основные группы логистических показателей в компании:

Х показатели, характеризующие степень удовлетворения запросов потребителей;

Х показатели, отражающие качество работы склада;

Х временные показатели;

Х показатели, отражающие финансово-экономические результаты работы компании.

В условиях стратегии экспансии в регионы системы складских помещений перед предприятием стоит несколько задач: минимизация расходов на управление товарными запасами при организации нового филиала и максимизация прибыли в существующей бизнес-единице. Поэтому в диссертационной работе при математическом моделировании использованы финансово-экономические показатели.

Современная рыночная ситуация для дистрибуционной компании характеризуется динамичностью изменяющейся внешней среды, нелинейностью развития внутренних процессов и возрастающей с каждым днем конкуренцией на рынке сетевых компаний. Это означает, что для таких предприятий актуальными проблемами становятся: удержание и развитие существующих позиций на рынке, сохранение конкурентоспособности с помощью оптимизации внутренних и внешних бизнес-процессов, а также повышение качества предоставляемых услуг.

Значительную долю в решении актуальных проблем на' предприятиях сетевой структуры занимает построение гибкой логистической системы. Управление товарными запасами является одной из основных подсистем этой системы, изменения в которой значительно отражаются на работе предприятия в целом. Для дистрибуционных компаний, реализующих несколько сотен, тысяч и десятков тысяч ассортиментных позиций, неэффективные стратегии управления товарными запасами ведут к существенному повышению расходов и, как следствие, к снижению прибыли от реализации продуктового портфеля. Кроме того, существующие стратегии зачастую не согласуются с общим планом развития предприятия и не могут быть оперативно модифицированы в соответствии с новыми условиями работы. Это приводит к увеличению количества и величены рисков, что повышает значимость угроз для прибыльного функционирования компании, а также к снижению ее рентабельности.