Р. В. Резниченко Рассмотрен ряд подходов к моделированию цепочек поставок виртуального предприятия. Предложены модели нахождения параметров пополнения запасов в заготовительной и постпродажной логистике. Настоящий доклад

Вид материала

Доклад

Содержание 2.2. Нахождение параметров управления запасами для (s,S) стратегии Деякі підходи до побудови ланцюгів поставок віртуального підприємства Some approaches for constructing series of supplies on a virtual enterprise КиCА, 2005, № 4, с.101 – 106.

Подобный материал:

• Задачи управленческого учета снабженческо-заготовительной деятельно­сти, необходимость, 23.5kb.
• Логистика запасов основные понятия теории управления запасами, 166.21kb.
• Вестник Брянского государственного технического университета. 2010, 281.4kb.
• Программа дисциплины Имитационное моделирование (в логистике) для подготовки специалиста, 175.38kb.
• Параметры шаровой молнии, вычисляемые с помощью двухтемпературной плазменной модели, 277.31kb.
• Эволюция цепочек поставок, 118.83kb.
• Нечетко-множественный подход к актуарному моделированию, 110.19kb.
• Рабочая программа дисциплины «Модели и методы исследования операций» Рекомендуется, 133.33kb.
• Методические указания к курсовому проектированию по дисциплине «управление информационными, 795.87kb.
• Задачи управленческого учета снабженческо-заготовительной деятельности, необходимость, 27.16kb.

УДК 519.21:681.142


Подходы к построению цепочек поставок виртуального предприятия


Л.А.Тимашова, Л.П.Тур, Р.В.Резниченко


Рассмотрен ряд подходов к моделированию цепочек поставок виртуального предприятия. Предложены модели нахождения параметров пополнения запасов в заготовительной и постпродажной логистике.


Настоящий доклад посвящен проблеме разработки информационных систем проектирования цепочек поставок виртуального предприятия (ВП).

Актуальность данной проблемы определяется стремительным усложнением инфраструктуры логистических систем всех участников рынка. Мощным толчком к такому усложнению явилась глобализация мировой экономики. Это влечет за собой соответствующее увеличение доли логистических издержек в общем объеме затрат предприятия. Особую актуальность эти вопросы приобретают для виртуальных предприятий, объединяющих в своей структуре ряд микрологистических систем партнеров.

Согласно современному пониманию [1], цепочки поставок – глобальная сеть, которая преобразует сырье в продукты и услуги, необходимые конечному потребителю, используя спроектированный поток информации, материальных ценностей и денежных средств. Начало этому направлению было положено фирмой Toyota, сделавшей небольшое количество постоянных поставщиков соучастниками своего процесса. В настоящее время это направление развивается во многих странах.

Задачи проектирования логистических систем ВП являются важнейшей составляющей этапа проектирования всего предприятия [2], а адекватно (с учетом целей и критериев ВП) выбранная логистическая концепция и эффективно построенная инфраструктура логистической системы являются залогом эффективного функционирования всего предприятия.

Построение логистической системы происходит в период проектирования ВП, после решения таких стратегических проблем как:

- выбор направления деятельности;

- выбор технологии организации производства и его обеспечения;

- формирование Заказа на изготовление изделия.

Остановимся кратко на каждом из них.

Исследование по выбору направления деятельности направлено на изучение внешней среды (потребительского рынка, рынка действующих изготовителей, тенденции развития рынка сырья) и оценки экономической целесообразности создания ВП.

При выборе технологии организации производства в последние десятилетия все большее предпочтение получают "заказные" формы организации производства, такие, как комплектация (Complete-To-Order -- CTO), сборка (Assemble-To-Order -- ATO), производство (Make-To-Order -- MTO) и разработка на заказ (Engineer-To-Order -- ETO). Выбор технологии организации обеспечения производства материальными ресурсами осуществляется в зависимости от специфики производства и используемых ресурсов.

При формировании Заказа (портфеля Заказов) появляется необходимость в более подробном анализе возможности материального обеспечения Заказа. Этот анализ производится на базе результатов решения задачи “MOB” (make ore bay: купить или сделать самим), сущность которой состоит в оценке целесообразности привлечения ресурсов со стороны. В рамках задачи “MOB” осуществляется проверка возможности и целесообразности материального обеспечения Заказа наличными запасами предприятия (или с учетом возможности их изготовления в дальнейшем собственными силами) по сравнению с вариантами изготовления и доставки ресурсов со стороны.

Для построения предварительных оценок логистических издержек по классу привлекаемых со стороны ресурсов реализуется информационное взаимодействие с потенциальными партнерами – будущими владельцами ресурсов и логистических процессов. В случае наличия соответствующих баз данных сырья [например: Инфопортал 2b.info, http//www/12b/info] необходимые данные могут быть получены без непосредственного контакта с владельцами сырья. В дальнейшем по классу ресурсов, которые будут изготовлены собственными силами, выстраиваются “внутренние”, а по классу недостающих ресурсов – “внешние” логистические цепочки поставок.

В соответствии с выбранной моделью организации производства определяется логистическая концепция предприятия, осуществляется выбор стратегий обеспечения производства (”точно в срок ” или “ системы с резервированием запасов), которые в виде ограничений используются в дальнейшем при моделировании внешних логистических цепей.

При решении задач построения цепочек поставок в качестве критериальных функций используются функции, отражающие такие логистические издержки предприятия как: разовая поставка отдельного ресурса; суммарные поставки отдельного ресурса за период времени; разовая поставка группы ресурсов; суммарные поставки группы ресурсов за период времени; суммарные логистические издержки предприятия за выделенный период времени, а также уровень обслуживания клиента и др. Используемые при этом ограничения классифицируются на ”внутренние” и “внешние”. К внутренним ограничениям относятся требования финансовых и производственных структур предприятия, относящиеся как к логистической системе в целом, так и к ее отдельным процессам и ресурсам. К внешним ограничениям - требования и возможности партнеров; ограничения, связанные со спецификой перевозимых грузов, способами и условиями их транспортировки, уровнем и тенденцией развития рынка ресурсов.

Рассмотрим ряд подходов к решению проблемы ” Построение цепочек поставок ”.

1. Построение цепочек поставок путем моделирования [2]

Отправной точкой в решении задачи “Моделирование логистических цепей” являются построенные и оцененные варианты привлечения ресурсов со стороны, полученные в результате решения задачи “MOB”. Исходной информацией являются данные о заказах (изделиях); форме организации производства; логистической концепции; множестве ресурсов, привлекаемых со стороны; предпочтительных стратегиях обеспечения производства; финансовых ограничениях; потенциальных партнерах.

Инструментарий задачи “Моделирование логистических цепей” – взаимосвязанный комплекс моделей, в состав которого входят:

1) Построение списка претендентов по выбранному ресурсу:

- поиск в информационном пространстве владельца необходимых ресурсов и процессов;

- моделирование процесса переговоров, согласование решения о партнерстве;

- построение оценок логистических издержек варианта реализации цепочки поставок;

- формирование списка потенциальных партнеров.

2) Проведение процедур п.1 по всему перечню ресурсов, логистических процессов.

3) Корректировка списка партнеров с учетом взаимосвязанности ресурсов.

4) Установление статуса партнера в структуре ВП.

Моделирование производится в интерактивном режиме с активным участием менеджера – логиста, осуществляющего заготовительную функцию по заданному классу материальных ресурсов (сырья, полуфабрикатов, запасных частей).

В результате решения задачи “Моделирование логистических цепей” будет осуществлена привязка ресурса (и соответствующего логистического процесса) к новому владельцу, который становится партнером ВП на период реализации проекта в рамках условий, определяемых двухсторонним соглашением.

2. Построение цепочек поставок на базе теории управления запасами [3], [4], [5].

Для отдельных, наиболее важных ресурсов, характеризующихся, кроме того, еще и информационной обеспеченностью, построение логистических цепочек поставок может быть реализовано на основании предварительно построенных оптимальных стратегий пополнения запасов ВП. При этом используется аппарат теории управления запасами [3], [4], позволяющий находить виды оптимальных стратегий и их параметры, а также упрощенные методы, позволяющие находить решения, близкие к оптимальным [5].

Схематически процесс построения оптимальных логистических стратегий может быть представлен следующим набором задач:

1. Анализ Запроса на построение оптимальной логистической стратегии.
   
2. Формирование и выдача требований по формализации данных.
   
3. Подготовка и представление данных в требуемых стандартах.
   
4. Анализ уровня формализации и полноты данных.
   
5. Выбор метода построения оптимальной стратегии.
   
6. Реализация метода (построение оптимальной стратегии).
   

Используемая входная информация:

• Формализованное представление процессов движения Ресурса (пополнения, хранения, потребления), построенное на базе предыстории процессов или статистическая информация о них;
  
• Ограничения на технологию и характеристики реализуемых логистических процессов (доставки, хранения, транспортировки, постпродажного обслуживания);
  
• Критерии построения оптимальной стратегии.
  

Выходная информация:

Вид оптимальной стратегии, ее параметры или же требования – рекомендации по корректировке (дополнению) информационного обеспечения задачи.

Приведем ряд примеров.

2.1. Нахождение вида оптимальной стратегии пополнения запасов для системы с конечным множеством состояний и конечным множеством решений

Рассматривается одно - продуктовая модель управления запасами со складом конечной вместимости Q, где Q – целое число. Уровень запаса складируемого продукта x принимает любое целое значение на интервале [0,Q]. Периодически, в дискретные моменты времени k, производится проверка запаса и принимается решение D_{k =} а, где а любое целое число из интервала [0, Q-x].

В периоды между проверками запас расходуется согласно поступающих на него заявок, а в случае дефицита продукта на складе неудовлетворенный спрос не задалживается. Спрос, поступающий на товар в течение периода между проверками, - целочисленная случайная величина с заданным распределением вероятностей.

Предполагается, что пополнение запаса происходит двумя способами: мгновенно, с вероятностью р или с опозданием на один период вероятностью 1 — р.

Функционирование системы связано с затратами, которые определяются функциями издержек хранения, пополнения запаса и издержек вследствие дефицита продукта в количестве x, которые предполагаются монотонными неубывающими, неотрицательными функциями, ограниченными на [0,Q].

Качество работы системы оценивается с помощью критериев (x,) и _(x,), выражающих соответственно: средние ожидаемые потери за один период времени, связанные с бесконечной длительностью функционирования системы, исходящей из начального состояния х и управляемой стратегией и суммарные ожидаемые издержки с переоценкой  при бесконечной длительности работы системы.

В работе [4] найдены условия, при которых существует оптимальная стратегия в смысле - и _- критериев. Найден также вид оптимальной стратегии - (s,S) стратегия.

2.2. Нахождение параметров управления запасами для (s,S) стратегии

Рассматривается одно - продуктовая (s, S) модель управления запасами, характеризуемая следующим образом: задаются два действительных числа s и S, подчиняющиеся условию 0 s  S. В дискретные моменты времени n: n = 0, 1, ..., k, ..., m, производится проверка наличного уровня запаса z_n. Если в момент проверки z_n  s, размещается заказ на пополнение запаса до уровня S. Заказанное количество доставляется потребителю со случайной задержкой  (т.е. через  периодов времени после проверки уровня запаса).

Предполагается, что величина  может принимать конечное число значений: 0, 1, 2, ..., k, ..., m соответственно с вероятностями p₀, p₁, p₂,...,p_k,...,p_m, =1.

Кроме того, на систему пополнения запасов накладывается ограничение: заявка на пополнение запаса подается поставщику только после прибытия на склад товара предыдущего заказа. Спрос _n в промежутке времени [n, n+1] - случайная величина с функцией распределения G(x), не зависящая от рассматриваемого периода времени. Заданы стандартные функции издержек работы системы, на которые наложены некоторые ограничения.

Требуется определить функцию распределения уровня запаса z_n, ее стационарное распределение, математическое ожидание затрат системы, находящейся в равновесном состоянии. В [5] получено предельное распределение вероятности и математическое ожидание затрат, когда процесс достигает равновесного состояния - L(s,S). В результате минимизации L(s,S) находятся (s^*,S^*), при которых издержки системы оптимальны. В частности, для систем снабжения с показательным распределением спроса, задача сводится к системе уравнений с двумя неизвестными, решение которой и дает оптимальное значение величин s и S.

2.3. Нахождение оптимальных параметров резервирования запасных частей в постпродажной логистике

Постродажная логистика – важнейшая составляющая логистической системы виртуального предприятия. Высокая степень зависимости имиджа предприятия от уровня обслуживания клиентов, наблюдаемая в индустрии высоких технологий (производстве компьютеров, военного оборудования), а также в потребительских приложениях, где быстрый отклик и низкие уровни запасов являются теми требованиями, которые необходимы для обеспечения высокого уровня потребительского сервиса, позволяет относить проблему проектирования постпродажного обслуживания к вопросам стратегии и решать ее на этапе создания предприятия.

Наиболее важными факторами, влияющими на величину издержек постпродажного обслуживания, являются: структура логистического полигона; уровни запаса складируемых номенклатур; характер спроса на складируемые номенклатуры; технология обработки грузов, их транспортировки и другие факторы. Проектирование цепочек поставок логистического полигона базируется на данных, характеризующих требования к объемам и условиям транспортировок, уровни резервных запасов складируемых запасных частей.

Работа [6] посвящена вопросам оптимизации параметров стратегий управления запасами материальных ресурсов логистического полигона и вычислению стоимости работы системы обслуживания при заданной величине уровня сервиса.

Описание задачи: Для обеспечения заданного уровня сервисного обслуживания запасные блоки изделия размещаются на логистическом полигоне заданной структуры, которая представима в виде многоэшелонированной географически распределенной логистической системы (МЭЛС). Предполагается, что каждая складируемая номенклатура (запасная часть или изделие) имеет несколько уровней локализации, а относительно ее спроса допустимы два класса требований. Для каждого класса требований задаются приоритеты их выполнения: высокий (для непредвиденных требований) и низкий (при нормальном поступлении требований). Внутри рассматриваемого периода непредвиденные требования обслуживаются первыми, в то время как все требования нижних уровней могут выполняться запасами хранилищ верхнего уровня.

Вид политики пополнения запаса фиксирован: это (s,S)–политика с периодическим просмотром спроса. Время реализации заказа фиксировано. Неудовлетворенный спрос данного уровня локализации теряется: передается на верхний уровень системы. Спрос предполагается случайным с известным стационарным распределением. Ограничения сервиса выражаются долей обслуженных требований. Стоимостные характеристики дефицита и содержание запаса в течение периода времени заданы.

Решается задача нахождения оптимального параметра s, для каждой номенклатуры (для каждого уровня ее локализации при заданных уровнях сервисного обслуживания) и стоимости работы системы постпродажного обслуживания.

Поскольку полученные таким образом стратегии пополнения запасов и их параметры строились с учетом только интересов ВП, они служат отправной точкой при моделировании вариантов цепочек поставок и при проведении переговоров с потенциальными партнерами параметры стратегий могут быть скорректированы с учетом критериев партнеров.

Следует также подчеркнуть, что построенные оптимальные решения справедливы для периода стационарности (или незначительных отклонений) параметров системы. В случае значительности отклонений, которые отслеживаются моделью “Мониторинг” [7], решение должно быть скорректировано или построено на новых данных.

3.Построение цепочек поставок на базе теории расписаний [8]

Рассматривается задача координации решений о поставках в системе с тремя классами субъектов: поставщики, изготовители и потребители. В данной работе рассматриваются как локальные задачи: поставщик – изготовитель; изготовитель – потребитель, так и комбинированная, в которой цепочки поставок выстраиваются с учетом интересов всех участников логистического процесса. Объектом минимизации каждой из них является общая стоимость работ: поставщика с учетом его интересов; изготовителя с учетом интересов потребителя и поставщика и изготовителя, которые строят корпоративное (совместное) решение с учетом требований потребителя. Работы состоят в изготовлении и доставке грузов.

Одним из основных условий является предположение о возможности пакетизированной доставки грузов (запасных частей, готовых изделий), на которые накладываются некоторые ограничения. Задача состоит в формирования такого порядка пакетов (каждый из которых доставляется от поставщика к изготовителю или от изготовителя к потребителю в виде простой поставки) при котором суммарная стоимость всех работ будет минимальной.

Рассматриваются две модели: “Минимизация максимума опоздания поставок” и “Минимизация количества опаздывающих работ”.

Оба подхода (и минимизирующий максимум опоздания и минимизирующий количество опаздывающих работ) сводятся к стандартной задачи теории расписаний. Показано, что минимизация критериальных функций для каждой из рассмотренных задач, достигается с помощью предложенных алгоритмов динамического программирования, для реализации которых приведены соответствующие рекуррентные соотношения.

Показано, что в случае комбинированной задачи, когда учитываются интересы всех участников проектируемых цепочек поставок, общая стоимость работы системы уменьшается на 20% - 25%, а иногда и на 100%, что зависит от объекта, для которого составляется расписание.

4. Построение цепочек поставок на базе теории мультиагентных систем [9.10]

В последнее десятилетие стремительное развитие получили мультиагентные системы (МАС). Ключевым элементом этих систем становится программный агент, способный воспринимать ситуацию, принимать решения и коммуницировать с другими агентами. Как показывает опыт создания различных прикладных ОМА, трудоемкость их создания крайне велика и требует решения задач управления параллельными процессами с внутренней активностью, представления и обработки знаний, работы в реальном времени и т.д. Областями применения этих систем остаются преимущественно системы е-коммерции и поиска информации в Интернет. Функция поиска информации в Интернет может быть использована при поиске в информационном пространстве владельца ресурса, привлекаемого со стороны как на этапе проектирования инфраструктуры логистической системы, так и на оперативном уровне, при внесении изменений в заказ или размещении в производство нового заказа.

В настоящее время разработаны две первые экспериментальные инструментальные системы на платформе Windows NT, существенно упрощающие и ускоряющие процесс разработки ОМАС и делающие возможным создание новых приложений не только для прикладных программистов, но и для рядовых пользователей.

На основе разработанного подхода и инструментальных средств были созданы первые рабочие версии и действующие макеты-прототипы различных прикладных ОМАС в число которых входит система для решения задач автомобильной логистики [10], основными агентами которой являются заказы, ресурсы и готовые изделия.

5. Организация “межфирменного” взаимодействия на базе концепции SCM (Supply Chain Management - управления цепочками поставок) [1]

Управление цепочками поставок представляет собой новую концепцию управления бизнесом, при которой поставщики становятся партнерами изготовителя, подключаются к его системе планирования, планируют свою работу в соответствии с графиками его работ.

Для преодоления трудностей, связанных с проектированием и управлением цепочками поставок, разработана Рекомендованная модель работы цепочки поставок (Supply Chain Operations Reference-model -- SCOR), основанная на методологии, принятой в реинжиниринге, эталонном тестировании и анализе лучших методов (supply-chain.org/html/scor_overview.htm). В основу SCOR положены четыре процесса: Планирование (Plan), Снабжение (Source), Изготовление (Make) и Распределение (Delivery). Базируясь на этой методике, предприятие может построить свою собственную модель бизнес – процессов, оценить ее эффективность и сравнить с данными об эффективности в своем классе компаний.

Информационные системы, применяемые для управления цепочками поставок, подразделяются на две подгруппы: системы для стратегического и тактического планирования (Supply Chain Planning -- SCP) и системы для управления исполнением в режиме реального времени (Supply Chain Execution -- SCE). Стратегическое планирование структуры цепочки поставок (разработка планов сети поставок, моделирование различных ситуаций) осуществляется SCP-системой. SCP/SCE-системы поставляются как самостоятельные решения, так и в составе комплексных ERP-систем.


Деякі підходи до побудови ланцюгів поставок віртуального підприємства


Тимашова Л.А., Тур Л.П., Резниченко Р.В.


Розглянуто ряд підходів для моделювання ланцюгів поставок віртуального підприємства. Запропоновані моделі знаходження параметрів поповнення запасів для заготівельної та після- продажної логістики.


SOME APPROACHES FOR CONSTRUCTING SERIES OF SUPPLIES ON A VIRTUAL ENTERPRISE


Timashova, L.A., Tur, L.P., Reznichenko P.B.


We consider various approaches for simulation of the series of supplies of a virtual enterprise. Models of finding parameters for stock replenishment in storage and post-sale logistics are proposed.


Список использованных источников


1. Турчин С., «Скованные одной цепью» ("Компьютерное Обозрение", # 1-2, 17 - 23, сс.24 - 28, янв.2001.)

2. Тимашова Л.А., Тур Л. П., “Підходи до проектування логістичних систем віртуальних підприємств”, Вісник Академії праці та соціальних відносин, Київ, 2006.

3. Кнопов П.С., Тур Л. П., ”Некоторые подходы к решению задач управления запасами”,

КиCА, 2005, № 4, с.101 – 106.

4. Tур Л.П., Об одном подходе к задаче управления запасами,- Кибернетика, 1972, №6, с.142-143.

5. Тур Л. П., Об (s, S) системе управления запасами со случайной задержкой поставки, сб. Теория оптимальных решений, Киев, ИК АН УССР, 1972, с.81-87

6. Morris A. Cohen and R. Kleindorfer , Hau L. Lee, David F. Pyke, ”Multi – Item Service Constrained (s, S) Policies for Spare Parts Logistics Systems”, Naval Research Logistics, (1992),Vol. 39, p.561-577.

7. Тимашова Л.А., Тур Л.П., Музалева В.А., Лещенко В.А., Яненко Л.А., Задачи мониторинга и управления бизнес – процессами виртуального предприятия, настояний сборник.

8. Nicholas G. Hall, Chris N. Potts, Supply chain scheduling: batching and delivery, Operation Research, 2003 Informs, Vol.51. No 4 July – August, 2003, pp.566 – 584.

9. Скобелев П.О., Холистический подход к созданию открытых мультиагентных систем. - Труды 3-ей Международной конференции по проблемам управления и моделирования в сложных системах, Самара, 4 -9 сентября 2001. – Самара: СНЦРАН, 2001, стр. 147 – 160.

10. Ивкушкин К.В., Минаков И.А., Ржевский Г.А., Скобелев П.О. Мультиагентная система для решения задач логистики // Труды 7-ой Национальной конференции ИИ-2000, 24-27 октября 2000, Переславль-Залесский, Россия – М.: 2000, том 2, с. 789-798.


Тимашова Лиана Анатольевна, с.н.с., к.э.н., зав.отделом,

Международный научно-учебный центр информационных технологий и систем НАН и МОН Украины,

03142, Киев-142, Ул. Семашка 16, кв. 20, тел. (044) 244-24-09


Тур Людмила Петровна, к.ф.н., с.н.с.,

Международный научно-учебный центр информационных технологий и систем НАН и МОН Украины,

03187, Киев-187, Ул. Теремковская 5, кв. 11, тел. (044) 526-06-62


Резниченко Роман Викторович с.н.с., к.э.н., инж.-прогр.1к.,

Международный научно-учебный центр информационных технологий и систем НАН и МОН Украины,

04205, Киев-205, Ул. Маршала Тимошенко 29а, кв. 199, тел. (044) 440-26-89