Совершенствование управления запасами при поставках партионных грузов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат наук Шидловский Иван Геннадьевич

• Шидловский Иван Геннадьевич
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Шидловский Иван Геннадьевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ ПОСТАВОК ПАРТИОННЫХ ГРУЗОВ И МЕТОДОВ ИХ ОПТИМИЗАЦИИ

1.1. Специфика потоков партионных грузов

1.2. Методы транспортного обеспечения поставок партионных грузов

1.3. Модели управления запасами для поставок партионных грузов

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ С УЧЕТОМ ОСОБЕННОСТЕЙ ПОСТАВОК ПАРТИОННЫХ ГРУЗОВ

2.1. Универсальные EOQ-модели оптимизации параметров стратегии поставок с учетом грузовместимости используемых транспортных средств и временной ценности денег

2.2. Необходимые и достаточные условия экономической эффективности поставок несколькими транспортными средствами

2.3. Модели эффективных поставок, необходимые и достаточные условия их реализации

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА И АПРОБАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ ПОСТАВОК С УЧЕТОМ ОСОБЕННОСТЕЙ ПАРТИОННЫХ ГРУЗОВ ДЛЯ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ

3.1. Универсальный алгоритм оптимизации однономенклатурных поставок партионных грузов

3.2. Универсальный алгоритм оптимизации многономенклатурных поставок партионных грузов

3.3. Апробация разработанных оптимизационных решений и оценка

их экономической эффективности

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А. Универсальный формат условий обеспечения эффективных одно- и многономенклатурных поставок партионных

грузов

Приложение Б. Методические рекомендации по совершенствованию

управления запасами при поставках партионных грузов

Приложение В. Блок-схемы универсальных алгоритмов одно- и

многономенклатурной оптимизации поставок партионных грузов

Приложение Г. Реализация оптимизационных процедур для поставок

партионных грузов

Приложение Д. Уточнение процедур оценки устойчивости

полученных решений о поставках

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Совершенствование управления запасами при поставках партионных грузов»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. В условиях посткризисного развития сокращение логистических издержек является одним из важнейших направлений повышения эффективности российской экономики. Доля логистических затрат в валовом внутреннем продукте РФ доходит до 19%, тогда как средний мировой показатель оценивается Armstrong & Associates Inc в 11,7%. В свою очередь, в структуре логистических издержек преобладают затраты на выполнение ключевых логистических функций управления запасами и транспортировки: их совокупная доля составляет, по различным оценкам, 72% - 96%1.

Применяемые в настоящее время методы управления запасами основаны на классических моделях, которые сфокусированы на определении оптимального размера заказа, при этом в транспортном аспекте задачи учитываются только обобщенные суммарные затраты на организацию транспортировки. В ряде случаев это приводит к превышению размера транспортной партии над грузоподъемностью / грузовместимостью транспортного средства (ТС), что влечет за собой дополнительные издержки при поставках партионных грузов различной номенклатуры. В классических моделях отсутствует учет и других существенных параметров, связанных с транспортировкой: возможности использования нескольких транспортных средств, скидок при увеличении объема партии и т.д. Подходы, позволяющие учитывать более широкий спектр существенных с точки зрения практики факторов, в настоящее время не разработаны.

Таким образом, проблема создания методики оптимизации размера заказа с учетом взаимодействия логистических функций управления запасами и транспортировки является актуальной, что и предопределило выбор направления диссертационного исследования.

Степень разработанности научной проблемы диссертации. Задачам оптимизации управления запасами и транспортного обеспечения логистической

1 Лукинский В. С., Лукинский В. В., Плетнева Н. Г. Логистика и управление цепями поставок. Учебник и практикум для академического бакалавриата. - М.: Юрайт, 2016. - 359 с.

деятельности посвящены работы таких отечественных ученых, как Беспалов Р. С., Бочкарев А. А., Бродецкий Г. Л., Бубнова Г. В., Воркут А. И., Герами В. Д., Долгов А. П., Дыбская В. В., Киреева Н. С., Клепиков В. П., Колик А. В., Косоруков О. А., Куренков П. В., Лукинский В. В., Лукинский В. С., Мищенко А. В., Плетнева Н. Г., Прокофьева Т. А., Проценко И. О., Резер С. М., Сергеев В. И., Стерлигова А. Н., Уваров С. А., Эльяшевич И. П. и многих других. Среди близких по направленности трудов зарубежных авторов, прежде всего, следует отметить работы Аксатера С., Баллоу Р. Н., Бауэрсокса Д. Дж., Клосса Д. Дж., Ксие М., Ламберта Д. М., Линдерса М., Стока Дж., Уотерса Д., Фиштингера Дж., Хакана Дж., Хугендорна С., Шрайбфедера Дж. и др.

Результаты выполненных вышеназванными авторами исследований внесли существенный вклад в решение теоретико-методологических проблем логистики и управления цепями поставок. Однако, несмотря на достигнутые результаты, ряд теоретических и методических проблем остается неразрешенным, требуя проведения дальнейших исследований, связанных, в частности, учетом комплекса особенностей потоков партионных грузов при взаимодействии логистических функций транспортировки и управления запасами. К таким особенностям относятся, в частности весогабаритные характеристики поставляемой продукции, параметры грузовместимости / грузоподъемности используемых ТС, возможность использования одновременно нескольких ТС, в том числе разнотипных, возможность получения оптовых скидок на стоимость поставки, различные форматы начисления издержек хранения, а также изменение временной ценности денег (ВЦД) в финансовых потоках, связанных с поставками партионных грузов. Вследствие этого, использование существующих моделей оптимизации параметров стратегии таких поставок дает результаты, далекие от оптимальных.

Прикладная и научная актуальность проблемы оптимизации управления запасами при поставках партионных грузов определили тему, формулировку целей и постановку задач диссертационного исследования.

Целью диссертационного исследования является снижение логистических издержек на управление запасами и транспортное обеспечение поставок партионных грузов.

В соответствии с указанной целью, в диссертации решаются следующие задачи:

1. Анализ особенностей потоков партионных грузов (соотносимых с задачами управления запасами и транспортного обеспечения поставок) и существующих методов и подходов к управлению запасами, а также к оптимизации транспортного обеспечения поставок партионных грузов.

2. Разработка модифицированной универсальной модели управления запасами при поставках партионных грузов с учетом ВЦД и формата начисления издержек хранения.

3. Разработка комплекса прикладных моделей, учитывающих: грузоподъемность / грузовместимость для различных наборов ТС, концепцию ВЦД, одновременные поставки несколькими ТС, в том числе с учетом скидок.

4. Разработка методических рекомендаций по применению разработанного комплекса прикладных моделей.

5. Апробация разработанных моделей и методических рекомендаций оптимизации поставок партионных грузов на примере компании оптовой торговли.

Объектом исследования является управление запасами и транспортным обеспечением поставок партионных грузов.

Предметом исследования является оптимизация параметров потоков партионных грузов в задачах управления запасами по критерию минимума логистических издержек.

Область исследования. Диссертационная работа выполнена в рамках Паспорта научных специальностей ВАК Минобрнауки России 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством», раздел 4. «Логистика», п. 4.9. «Теоретические и методологические вопросы управления запасами в логистических системах», п. 4.21. «Оптимизация и управление операционной логистической деятельностью (складирование, транспортировка, управление заказами, упаковка)».

Научная новизна исследования состоит в разработке новых подходов к оптимизации параметров стратегии поставок партионных грузов с учетом следующих особенностей одно- и многономенклатурных моделей управления

запасами: весогабаритных характеристик поставляемой продукции, грузовместимости / грузоподъемности (далее - грузовместимости) используемых ТС, одновременного использования нескольких ТС при поставках, наличия скидок на стоимость поставки, формата начисления издержек хранения, количества видов поставляемой продукции, концепции ВЦД.

Наиболее существенные результаты исследования, обладающие научной новизной и выносимые на защиту:

1. Реализован синтез модифицированных EOQ-моделей с разным форматом учета издержек хранения и концепции ВЦД в одну универсальную модель. Разработанная модель позволяет упростить проведение процедур оптимизации с учетом особенностей поставок партионных грузов и представить их в едином виде.

2. Разработан комплекс одно- и многономенклатурных моделей оптимизации решений о поставках партионных грузов в £0^-моделях с учетом весогабаритных свойств поставляемой продукции и грузовместимости ТС.

3. Установлены необходимые и достаточные условия для оценки экономически целесообразного уровня скидки на стоимость поставки (в зависимости от количества и видов одновременно используемых ТС). Доказано что поставки с привлечением более одного ТС при отсутствии скидок на их стоимость будут экономически нецелесообразными.

4. Определен отдельный класс эффективных EOQ-моделей (с учетом ВЦД и грузовместимости ТС), для которых очередную поставку можно оплачивать из выручки (с учетом оборотного капитала). Установлены необходимые и достаточные условия, при которых исследуемые поставки будут относиться к классу эффективных моделей управления запасами. Дано обобщение таких условий для ситуаций, когда при принятии решения надо проверить, будет ли достигнуто требуемое значение рентабельности оборотного капитала.

5. Предложены новые подходы к оценке рентабельности оборотного капитала для EOQ-моделей, учитывающие концепцию ВЦД и следующие особенности поставок партионных грузов: а) грузовместимости ТС; б) количества поставляемой номенклатуры; в) количества ТС и степени использования их

грузовместимости; г) скидок на стоимость поставок с использованием нескольких ТС.

6. Для одно- и многономенклатурных EOQ-моделей разработаны универсальные алгоритмы минимизации логистических издержек при поставках партионных грузов.

Теоретическая значимость исследования состоит в разработке нового подхода к оптимизации управления запасами и транспортного обеспечения поставок партионных грузов для одно- и многономенклатурных EOQ-моделей с учетом следующих факторов: весогабаритных характеристик груза, грузовместимости ТС для различного количества и наборов используемых ТС при скидках на стоимость поставок, концепции ВЦД, включая оценку рентабельности оборотного капитала моделируемых поставок.

Практическая значимость исследования заключается в том, что на базе теоретических положений диссертации разработаны методические рекомендации, включающие в себя алгоритмы минимизации логистических издержек поставок партионных грузов для новых модифицированных моделей. Такие рекомендации могут быть использованы, в частности, при решении следующих задач:

• формирования групп совместно поставляемых товаров;

• определения оптимальных параметров стратегии одно- и многономенклатурных поставок партионных грузов с целью минимизации общих логистических издержек;

• оценки экономической эффективности использования различных видов ТС и выбора их оптимального количества для поставок партионных грузов;

• оценки порогового уровня скидки на стоимость поставки, при котором использование заданного числа ТС будет экономически эффективным;

• оценки процентной ставки, характеризующей эффективность денежных потоков поставок партионных грузов.

Внедрение на практике методических рекомендаций, представленных в диссертации, позволит снизить общие логистические издержки при оптимизации управления запасами и транспортного обеспечения партионных грузов.

Предлагаемые разработки могут применяться различными участниками цепей поставок. Теоретико-методологические положения диссертации могут использоваться в системе высшей школы Российской Федерации для профессиональной подготовки по специальности «Логистика и управление цепями поставок» и направлению «Менеджмент» в рамках бакалаврских и магистерских программ для дисциплин «Стратегическое управление логистической инфраструктурой» и «Транспортное обеспечение логистики мегаполиса».

Апробация работы. Основные теоретические положения и результаты диссертации доложены, обсуждены и одобрены на следующих конференциях: XXII Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2015» (МГУ им. Ломоносова, секция Менеджмент, 2015 г.); IX Международная конференция студентов и аспирантов «Инновационные технологии в логистике и управлении цепями поставок» (НИУ ВШЭ, Москва, апрель 2015 г.); «Экономика и управление - 2015» (МЦНИП, Москва, декабрь 2015 г.); «Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов им. Е. В. Арменского» (МИЭМ НИУ ВШЭ, Москва, февраль 2016 г.); «Успехи науки - 2016» (МЦНИП, Москва, март 2016); X Международная научная конференция студентов и аспирантов «Современные проблемы и тенденции развития логистики и управления цепями поставок» (НИУ ВШЭ, Москва, апрель 2016 г.). Результаты апробированы в 2017 г. в компаниях ООО «МСК Энерго» и ООО «Техкабельсистемс».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 работ общим объемом 10,16 п.л. (из них 9 работ в научных изданиях, рекомендованных ВАК при Министерстве образования и науки РФ), при этом личный вклад автора - 6,75 п.л.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 138 источников, 18 рисунков, 15 таблиц и 5 приложений. Основной текст диссертации изложен на 143 страницах.

Во введении представлена общая характеристика диссертационного исследования: обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи, охарактеризованы объект и предмет исследования, определены научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе на основе анализа особенностей потока партионных грузов и систематизации существующих методов и подходов к оптимизации транспортного обеспечения поставок, управления запасами, а также их взаимодействия, определены факторы, требующие учета при проведении соответствующих оптимизационных процедур.

Во второй главе представлены одно- и многономенклатурные универсальные EOQ-модели оптимизации партионных поставок с учетом концепции ВЦД, на основе которых разработан подход к учету как весогабаритных свойств грузов, так и грузовместимости используемых ТС. Доказаны необходимые и достаточные условия целесообразности поставок с использованием нескольких ТС, в том числе с учетом скидок на организацию таких поставок. Формализован новый класс EOQ-моделей с эффективными поставками: установлены необходимые и достаточные условия, определяющие возможность оплаты требуемых издержек из выручки (с учетом оборотного капитала). Дано обобщение таких условий для ситуаций, когда необходима оценка достижения заданного уровня рентабельности оборотного капитала при поставках партионных грузов.

В третьей главе разработаны методические рекомендации и алгоритмы оптимизации параметров стратегии поставок партионных грузов с учетом весогабаритных характеристик продукции, параметров грузовместимости ТС для различных наборов их типа и количества, и концепции ВЦД. Рассмотрено практическое применение разработанных алгоритмов и методических рекомендаций.

В заключении изложены основные выводы и результаты диссертационного исследования.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ ПОСТАВОК ПАРТИОННЫХ ГРУЗОВ И МЕТОДОВ ИХ ОПТИМИЗАЦИИ

1.1. Специфика потоков партионных грузов

В условиях посткризисного развития повышение эффективности производства является долгосрочным приоритетом для всех отраслей российской экономики. Важнейшим направлением решения этой задачи является сокращение логистических издержек. Как известно, Российская Федерация входит в число стран с высоким уровнем логистических издержек, что существенно снижает эффективность производства и торговли, отрицательно влияет на конкурентоспособность компаний и страны в целом. В валовом внутреннем продукте РФ доля логистических издержек доходит до 19%, тогда как в Китае она составляет 18%, в Бразилии и Индии - 11-13%, в США - 8,5%, в Италии - 9,7%, в Японии и Германии - 8,5% и 8,8%, соответственно. Средний мировой показатель логистических издержек в 2014 г. оценивается Armstrong & Associates Inc. в 11,7%

Таблица 1.1 - Структура российского рынка логистических услуг в 2015 г.2

Виды услуг Значение, в %

Грузовые перевозки 88%

Экспедиторские услуги 9%

Складирование и дистрибуция 2%

Управленческая логистика 1%

Итого: 100%

В свою очередь, в структуре логистических затрат в Российской Федерации более 80% приходится на расходы, связанные с перевозками грузов (см. таблицу 1.1), что объясняется как объективными транспортно-географическими факторами, так и недостаточным уровнем организации управления транспортным обеспечением логистики.

2 Источник: Федеральная служба государственной статистики

В настоящее время в экономическом комплексе страны получил развитие ряд тенденций, которые приводят к изменениям в структуре грузовых и транспортных потоков. К ним относятся, в частности, рост доли несырьевых отраслей, опережающее развитие малого и среднего бизнеса, развитие сферы услуг. В ходе перестройки системы товародвижения в соответствии с принципами логистики, все более широкое распространение получают принципы lean production (бережливое производство) и just-in-time (точно в срок), наблюдается тенденция к сокращению всех видов запасов в торговле и производстве. Растет спрос на услуги, связанные с мелкопартионными и срочными перевозками. Все более значимую роль на рынке играют экспедиторы и 3PL провайдеры, которые добиваются системного эффекта в цепях поставок за счет интеграции управления процессами складирования и транспортировки [25, 66].

Изменение характера спроса на транспортные услуги сопровождается совершенствованием структуры парка и расширением гаммы подвижного состава различных видов транспорта. Грузовладельцы и логистические операторы получают возможность подбора характеристик транспортных средств и контейнеров в соответствии с объемно-весовыми параметрами грузов и особенностями процесса поставок в логистической системе.

Действие этих тенденций объективно ведет к повышению доли партионных грузов в цепях поставок.

Рассмотрим определение понятия партионности. А. И. Воркут предлагает следующее определение: «партионность перевозок определяется потребностью в одновременной перевозке грузов от грузоотправителя к грузополучателю и характеризуется весовым количеством доставляемого груза». Исключениями, по мнению А. И. Воркута, составляют лишь перевозки, для которых грузы не накапливаются (отправки массовых грузов, вывоз руды и пр.). При этом нужно отметить, что наиболее эффективными транспортными средствами выступают транспортные средства с максимально допустимой грузоподъемностью [11]. Однако, в работе [117, с. 42] определено, что использование таких транспортных средств будет эффективным только в случае их полной загрузки: «частично

загруженный 38-тонный грузовик менее эффективен, чем полностью загруженный грузовик грузоподъемностью 16 тонн». Как видим, имеет место проблема определения оптимального типа используемого транспортного средства для организации поставок.

Обратимся к другому определению, данному В. Д. Герами и А. В. Коликом: «Партионными будем называть грузы, для которых размер партии сопоставим с грузоподъемностью (грузовместимостью) используемых транспортных средств и может в определенных пределах изменяться при планировании перевозок» [17]. Отметим, что перевозки партионных грузов по характеру планирования занимают промежуточное положение между массовыми перевозками (для которых размер партии существенно превышает грузоподъемность/грузовместимость транспортных средств) и мелкопартионными перевозками (для которых размер партии заведомо меньше грузоподъемности/грузовместимости используемых транспортных средств). При управлении транспортировкой массовых грузов главной задачей является достижение эффекта масштаба за счет применения наиболее производительных транспортных средств. При доставке мелкопартионных грузов основным фактором эффективности является стоимость подгруппировки отдельных отправок для магистральных перевозок. Решения обеих этих задач лежат в сфере управления транспортировкой.

Что же касается оптимального управления партионными перевозками, то данная задача объективно более сложна, поскольку ее решение требует комплексного управления транспортировкой и планированием поставок. Это обусловлено тем, что размер партии, представляемой к перевозке, может периодически изменяться, что вследствие приводит к использованию различных типов транспортных средств и технологий доставки [17, с. 139]. На практике, при планировании и организации партионных перевозок, такую проблему можно решать за счет совместного планирования поставок и управления запасами.

Вместе с тем подобный системный подход взаимодействия ключевых логистических функций транспортировки и управления запасами при планировании и управлении поставками партионных грузов реализуется крайне

редко. Одной из причин является проблема отсутствия налаженной межфункциональной логистической интеграции и координации, что отмечается многими авторами [1, 26, 29, 30, 36, 37, 52, 86]. В частности, такой причиной выступает традиционная разобщенность структур, управляющих формированием запасов и транспортным обеспечением деятельности в производственных и торговых компаниях [25, 89]. Другая причина заключается в том, что большинство применяемых моделей и методов сфокусированы только на одной из двух компонент - параметрах транспортного средства либо размере партии поставки [45, 46]. Характеристики транспортных средств выбираются при фиксированном заданном размере партии. Задачи, связанные с выбором размера поставки, решаются на базе классического аппарата управления запасами, не учитывающего транспортной компоненты [11, 12, 17, 101].

Отметим также, что затраты, связанные с выполнением ключевых логистических функций управления и транспортировки, могут достигать в совокупности 96 % от общих логистических затрат. В работе [44, с. 17] представлено соотношение между различными видами логистических издержек. В частности, рассмотрены три основные группы затрат с их долей от общих логистических издержек:

• Затраты на содержание запасов (от 32 % до 45 %);

• Транспортные затраты (от 40 % до 60 %);

• Затраты на администрирование (от 4 % до 15 %).

При этом по прогнозным значениям на 2015 г. для Российской Федерации имеет место следующее распределение затрат: транспортные расходы - 54 %; затраты на хранение запасов - 40 %; административные расходы - 6 %.

В свою очередь, в структуре затрат на логистические издержки в себестоимости продукции превалируют затраты, связанные с выполнением ключевых логистических функций управления запасами и транспортировки (их совокупная доля составляет, в среднем, 72% - 96% [44])

При этом в исследовании В. Н. Нефедова [55] о влиянии структурно-технологических параметров на эффективность системы доставки партионных грузов с весовой характеристикой в 1 тонну отмечено, что оптимальная себестоимость перевозки рассматриваемых партионных грузов соответствует грузоподъемности используемого транспортного средства в диапазоне от 7 до 13 тонн, причем даже незначительное изменение объема партии может приводить к значительным изменениям в требованиях к параметрам грузоподъемности / грузовместимости используемых ТС.

Получаемые в результате применения такого подхода «оптимальные» или просто «хорошие», в зависимости от применяемых методик, решения нередко существенно ухудшаются в силу вынужденных корректив, которые вносятся при организации транспортного обеспечения поставок.

Так, при планировании автомобильных перевозок на практике возникают дополнительные ограничения по крайней мере трех типов, которые могут заставить радикально пересмотреть рассчитанный без учета транспортной компоненты размер партии:

• Разрешенные предельно допустимые осевые нагрузки или полная масса автотранспортного средства (АТС) на выбранном маршруте заставляют использовать АТС с недогрузкой;

• Ценовой скачок в тарифе транспортного оператора между помашинной и мелкопартионной перевозками вынуждает существенно увеличить размер партии;

• Грузоподъемность или грузовместимость транспортного средства не допускает формирования отправки как неделимого груза.

Практика показывает, что при автомобильной перевозке изменение размера партии относительно величины, рассчитанной без учета транспортной составляющей, может достигать 10 % - 15 %. Планируя железнодорожную поставку, отправитель столкнется с тем, что разница в цене при отправке мелкой

партией, повагонной отправкой, группой вагонов или отправительским маршрутом составляет уже десятки процентов.

В условиях экстенсивного развития экономики и высоких темпов роста, обусловленных благоприятной внешней конъюнктурой, многие хозяйствующие субъекты полагали соответствующие потери допустимыми. На современном этапе экономического развития экономия даже в размере нескольких процентов логистических издержек становится важным фактором устойчивости и конкурентоспособности бизнеса.

Задачи планирования партионных перевозок могут возникать в практике двух типов хозяйствующих субъектов.

К первому типу относятся грузовладельцы, которые организуют партионную транспортировку товаров собственным подвижным составом либо пользуются для этого услугами наемного перевозчика, самостоятельно определяя параметры поставок и необходимых транспортных средств. Подобная ситуация характерна для большинства предприятий несырьевых производственных отраслей, многих торговых компаний и организаций сферы услуг. Сюда же следует отнести экспедиторов и логистических провайдеров, которые решают описанную задачу, действуя от имени и в интересах своих клиентов.

Ко второму типу относятся транспортные операторы, занятые в сфере организации мелкопартионных перевозок. Накопление мелких отправок на терминалах для магистральной перевозки крупнотоннажными автомобилями, железнодорожными вагонами или контейнерами порождает ту же задачу совместной оптимизации размера сборной партии и параметров используемого транспортного средства.

Если ограничить рассмотрение только автомобильным транспортом несмотря на то, что рассматриваемый класс перевозок партионных грузов относится не только к перевозкам с использованием автомобильного транспорта (к примеру, железнодорожные и морские грузоперевозки с использованием контейнеров), то, по оценке автора, решение задачи оптимизации планирования при партионных перевозках актуально как минимум для 10 % процентов объема

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Шидловский Иван Геннадьевич, 2018 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Баскакова А. А., Плетнева Н. Г. Проблемы и методы логистической координации предпринимательских структур в цепях поставок / А. А. Баскакова, Н. Г. Плетнева // Экономика и предпринимательство - №11 (2). - 2016. - С. 10981100.

2. Бочкарев А. А., Бочкарев П. А. Проблема выбора поставщиков и оптимизации размера партии поставки / А. А. Бочкарев, П. А. Бочкарев // Логистика и управление цепями поставок. - 2014. - №1 (60). - С. 37-42.

3. Бродецкий Г. Л. Моделирование логистических систем. Оптимальные решения в условиях риска. - М.: Вершина, 2006. - 376 с.

4. Бродецкий Г. Л. Многономенклатурное управление запасами: новый подход к оптимизации решений / Г. Л. Бродецкий // Логистика сегодня. - 2014. -№1. - С. 34-45.

5. Бродецкий Г. Л. Новый формат формулы Харриса-Уилсона (учет временной ценности денег и аренды мест хранения) / Г. Л. Бродецкий // Логистика сегодня. - 2013. - №4. - С. 242-251.

6. Бродецкий Г. Л. Системная аналитика принятия решений в исследованиях логистики. - М: ГУ-ВШЭ, 2004. - 172 с.

7. Бродецкий Г. Л. Системный анализ в логистике. Выбор в условиях неопределенности. - М.: Академия, 2010. - 336 с.

8. Бродецкий Г. Л. Управление запасами. - М.: Эксмо, 2008. - 352 с.

9. Бродецкий Г. Л., Гусев Д. А. Экономико-математические методы и модели в логистике. Процедуры оптимизации. - М.: Академия, 2014. - 288 с.

10. Бродецкий Г. Л., Гусев Д. А., Шидловский И. Г. К вопросу о качестве решений в задачах выбора при многих критериях / Г. Л. Бродецкий, Д. А. Гусев, И. Г. Шидловский // Менеджмент качества. - 2013. - № 4. - С. 280-296.

11. Воркут А. И. Автомобильные перевозки партионных грузов. - Киев.: Издательское объединение «Вища школа», 1974. - 184 с.

12. Воркут А. И., Калинин А. Г., Ковалик А. Г., Рудык А. С. Транспортное обслуживание торгово-оптовых баз. - Киев.: Техника, 1985. - 110 с.

13. Воробьева Н. И., Лукинский В. В., Лукинский В. С., Модель оптимального размера заказа: анализ и пути дальнейшего развития / Н. И. Воробьева, В. В. Лукинский, В. С. Лукинский // Логистика и управление цепями поставок. - 2014. - № 3 (62). - С. 42-53.

14. Гарнов А. П., Киреева Н. С. Финансовые, материальные и информационные потоки: точка взаимодействия в логистике / Гарнов А. П., Киреева Н. С. // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. - 2017. -№ 2. - С. 48-51.

15. Гарнов А. П., Проценко И. О. Актуальные задачи логистического управления процессами грузоперевозок / А. П. Гарнов, И. О. Проценко // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. - 2016. - № 2. - С. 30-33.

16. Герами В. Д., Гусев Д. А., Шидловский И. Г. Влияние риска на качество решения при выборе транспортного средства по многим критериям / В. Д. Герами, Д. А. Гусев, И. Г. Шидловский // Менеджмент качества. - 2016. - № 1. - С. 48-64.

17. Герами В. Д., Колик А. В. Управление транспортными системами. Транспортное обеспечение логистики: Учебник и практикум. - М.: ЮРАЙТ, 2014. -510 с.

18. Герами В. Д., Колик А. В., Шидловский И. Г. Специальный аспект эффективности EOQ-модели с арендой мест хранения и учетом фактора грузовместимости / В. Д. Герами, А. В. Колик, И. Г. Шидловский // Логистика и управление цепями поставок. - 2017. - № 2 (79). - С. 16-27.

19. Герами В. Д., Колик А. В., Шидловский И. Г. Многономенклатурная оптимизация параметров стратегии поставок при возможности выбора транспортных средств с учетом их грузовместимости / В. Д. Герами, А. В. Колик, И. Г. Шидловский // Логистика и управление цепями поставок. - 2017. - № 5 (82). -С. 105-118.

20. Герами В. Д., Шидловский И. Г. Алгоритм оптимизации транспортного обеспечения поставок при управлении запасами / В. Д. Герами, И. Г. Шидловский // РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция. - 2016. - № 1. - С. 6977.

21. Герами В. Д., Шидловский И. Г. Поставки несколькими транспортными средствами при управлении запасами / В. Д. Герами, И. Г. Шидловский // РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция. - 2014. - № 3. - С. 66-71.

22. Герами В. Д., Шидловский И. Г. Условие целесообразности поставок несколькими транспортными средствами при управлении запасами / В. Д. Герами, И. Г. Шидловский // РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция. -2014. - № 4. - С. 67-73.

23. Герами В. Д., Шидловский И. Г. Учет грузовместимости автотранспортных средств как атрибут повышения качества решений при управлении запасами / В. Д. Герами, И. Г. Шидловский // РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция. - 2015. - № 3. - С. 63-70.

24. Герами В. Д., Шидловский И. Г. Эффективность многономенклатурных поставок несколькими транспортными средствами при оптимизации запасов / В. Д. Герами, И. Г. Шидловский // Логистика и управление цепями поставок. - 2016. - № 5. - С. 24-36.

25. Дыбская В. В., Зайцев Е. И., Сергеев В. И., Стерлигова А. Н. Логистика (Полный курс МВА). - М.: Эксмо, 2011. - 944 с.

26. Джонсон Д. С. и др. Современная логистика. - М.: Вильямс, 2002. - 343

с.

27. Заруднев Д. И. Методика выбора автотранспортных средств для перевозки грузов: Дис. ... канд. техн. наук: 05.22.10 / Заруднев Дмитрий Иванович; - Омск, 2005. - 237 с.

28. Иванов Д. А. Supply Chain Management: концепции, технологии, модели. - СПб: СПбГУЭФ, 2005. - 172 с.

29. Иванов Д. А. Логистика. Стратегическая кооперация. - М.: Вершина, 2005. - 176 с.

30. Иванов Д. А. Управление цепями поставок - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2009. - 660 с.

31. Киреева Н. С. Инструменты логистики в контексте концепции создания добавленной стоимости / Киреева Н. С. // Российское предпринимательство. - 2013.

- № 1 (223). С. 79-82.

32. Киреева Н. С. Создание добавленной стоимости в цепях поставок при минимальных сроках и стоимости в условиях дефицита временного ресурса предпринимателя / Н. С. Киреева // Российское предпринимательство. - 2017. - № 3. С. 357-366.

33. Клепиков В. П. Логистическая модель поставки продукции со склада предприятия / В. П. Клепиков // Логистика и управление цепями поставок. - 2015.

- № 5 (70). - С. 93-98.

34. Колик А. В. Выбор параметров интермодальной транспортной системы /А. В. Колик // Транспорт: наука, техника, управление. - 2015. - № 10. - С. 9-12.

35. Косоруков О. А., Свиридова О. А. Имитационное моделирование в стохастической задаче управления запасами / О. А. Косоруков, О. А. Свиридова // Статистика и Экономика. - 2013. - № 2. - С. 148-151.

36. Кристофер, М. Логистика и управление цепями поставок. - СПб.: Питер, 2004. - 316 с.

37. Кристофер, М., Пэк Х. Маркетинговая логистика. - М.: Изд. дом «Технологии», 2005. - 200 с.

38. Куренков П. В., Астафьев А. В. Логистическое моделирование различных вариантов доставки импортных грузов из морских портов железнодорожным и автомобильным транспортом (начало) / П. В. Куренков, А. В. Астафьев // Эксплуатация морского транспорта. - 2016. - № 1 (78). - С. 9-31.

39. Куренков П. В., Астафьев А. В. Логистическое моделирование различных вариантов доставки импортных грузов из морских портов

железнодорожным и автомобильным транспортом (окончание) / П. В. Куренков, А. В. Астафьев // Эксплуатация морского транспорта. - 2016. - № 2 (79). - С. 3-16.

40. Логистика: Учебник / Под ред. Б. А. Аникина. - М.: ИНФРА-М, 2000. - 352 с.

41. Лукинский В. В., Аслаханов А. Р. Стратегии управления запасами в интегрированных многоуровневых системах / В. В. Лукинский, А. Р. Аслаханов // Логистика и управление цепями поставок. - 2017. - № 3 (80). - С. 63-76.

42. Лукинский В. В., Чирухин В. А. Модель оптимальной величины заказа: оценка устойчивости и точности / В. В. Лукинский, В. А. Чирухин // Логистика и управление цепями поставок. - 2017. - № 1 (78). - С. 4-13.

43. Лукинский В. С., Лукинский В. В., Маевский А. Формирование модели расчета оптимальной партии заказа с учетом дефицита / В. С. Лукинский, В. В. Лукинский, А. Маевский // Логистика и управление цепями поставок. - 2014. -№ 1 (60). - С. 42-54.

44. Лукинский В. С., Лукинский В. В., Плетнева Н. Г., Логистика и управление цепями поставок. Учебник и практикум для академического бакалавриата. - М.: Юрайт, 2016. - 359 с.

45. Лукинский В. С., Лукинский В. В., Плетнева Н. Г., Воробьева Н. И., Маевский А. Г. Управление запасами в цепях поставок. В 2 ч. Часть 1: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры. - М.: Издательство Юрайт, 2017. -307 с.

46. Лукинский В. С., Лукинский В. В., Плетнева Н. Г., Воробьева Н. И., Маевский А. Г. Управление запасами в цепях поставок. В 2 ч. Часть 2: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры. - М.: Юрайт, 2017. - 283 с.

47. Лукинский В. С., Лукинский В. В., Чепурин А. К вопросу о совершенствовании алгоритма управления запасами в цепях поставок / В. С. Лукинский, В. В. Лукинский, А. Чепурин // Логистика и управление цепями поставок. - 2013. - № 1 (54). - С. 12-20.

48. Лукинский В. С., Лукинский В. В. Формирование комплекса методов принятия решений при управлении транспортировкой в цепях поставок / В. С. Лукинский, В. В. Лукинский // Логистика и управление цепями поставок. - 2014. -№ 6. - С. 38-50.

49. Лычкина Н. Н. Инновационные парадигмы имитационного моделирования и их применение в сфере управленческого консалтинга, логистики и стратегического менеджмента / Н. Н. Лычкина // Логистика и управление цепями поставок. - 2012. - № 5 (58). - С. 28-41.

50. Мигачев В. А. Повышение эффективности использования грузовых автомобилей на основе выбора наиболее рационального парка подвижного состава: Дис. ... канд. технич. Наук: 05.22.10 / Мигачев Виктор Анатольевич - Орел, 2012.

- 137 с.

51. Мищенко А. В., Катюхина О. А. Динамические модели управления транспортными ресурсами на примере организации работы автобусного парка / А.

B. Мищенко, О. А. Катюхина // Аудит и финансовый анализ. - 2016. - № 2. -

C. 156-167.

52. Моисеева, Н. К. Экономические основы логистики: Учебник / Под ред. В. И. Сергеева. - М.: Инфра-М, 2010. - 528 с.

53. Мойленко А. А., Шидловский И. Г. Имитационное моделирование адаптивной цепи поставок / А. А. Мойленко, И. Г. Шидловский // Материалы конференции. Московский институт электроники и математики Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». - 2016. - С. 34-35.

54. Неруш Ю. М., Панов С. А., Неруш А. Ю. Планирование и организация логистического процесса: учебник и практикум. - М.: Издательство Юрайт, 2016.

- 422 с.

55. Нефедов В. Н. Анализ влияния структурно-технологических параметров на эффективность системы доставки партионных грузов / В. Н. Нефедов // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2008. - № 4 (31). - С. 45-47.

56. Плетнева Н. Г. Управление рисками в логистике. - СПб.: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2014. - 124 с.

57. Прокофьева Т. А. Развитие логистической инфраструктуры -стратегическое направление реализации транзитного потенциала России / Т. А. Прокофьева // Вестник транспорта. - 2016. - № 3. - С. 2-8.

58. Прокофьева Т. А., Покараева Н. Логистический аутсорсинг и основные направления развития комплексного логистического бизнеса в России / Т. А. Прокофьева, Н. Покараева // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. - 2012. - № 3. - С. 22-28.

59. Проценко И. О., Кулаговская Т. Управление многопродуктовыми материальными и сопутствующими им финансовыми потоками в цепях поставок / И. О. Проценко, Т. Кулаговская // РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция. - 2015. - № 1. - С. 8-12.

60. Пластуняк И. А. Применение принципов логистики при организации грузовых автомобильных перевозок: Дис. ... канд. экономич. наук: 08.00.05 / Пластуняк Ирина Александровна; - СПб., 2003. - 148 с.

61. Резер С. М., Родников А. Н. Логистика. Словарь терминов. - М.: ВИНИТИ РАН, 2007. - 412 с.

62. Родников А. Н. Логистика: Терминологический словарь. - М.: Экономика, 1995. - 251 с.

63. Рыжиков Ю. И. Теория очередей и управление запасами. - СПб.: Питер, 2001. - 384 с.

64. Саати Т., Керис К. Аналитическое планирование и организация систем. - М.: Радио и связь, 1991. - 224 с.

65. Сахарова Н. В. Анализ внешнеторговых операций кабельного рынка Российской Федерации / Н. В. Сахарова // Кабели и провода. - 2016. - № 3. - С. 36.

66. Сергеев В. И. Управление цепями поставок: учебник для бакалавров и магистров. М.: Издательство Юрайт, 2015. - 479 с.

67. Сергеев В. И., Дыбская В. В. Логистика. В 2 ч. Часть 1: учебник для бакалавриата и магистратуры. - М.: Издательство Юрайт, 2016. - 317 с.

68. Сергеев В. И., Дыбская В. В. Логистика. В 2 ч. Часть 2: учебник для бакалавриата и магистратуры. - М.: Издательство Юрайт, 2016. - 341 с.

69. Сергеев В. И., Домнина С. В., Дыбская В. В., Зайцев Е. И., Уваров С. А. Корпоративная логистика в вопросах и ответах. - М.: ИНФРА-М, 2013. - 634 с.

70. Соболь И. М., Статников Р. Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями: учеб. пособие для вузов. - М.: Дрофа, 2006. - 175 с.

71. Сток Д., Ламберт Д. Стратегическое управление логистикой / Д. Сток, Д. Ламберт. - М.: ИНФРА-М, 2005. - 797 с.

72. Стерлигова А. Н. Выбор перевозчика / А. Н. Стерлигова // Логистика и управление. - 2007. - № 3. - С. 76-79.

73. Стерлигова, А. Н. Процедуры оптимального распределения запасов в цепях поставок / А. Н. Стерлигова // Логистика сегодня. - 2005. - №4. - С. 20-30.

74. Стерлигова А. Н. Управление запасами в цепях поставок: Учебник. -М.: ИНФРА-М, 2008. - 430 с.

75. Уваров С. А. Логистика снабжения в системе управления цепями поставок / С. А. Уваров // Логистика и управление цепями поставок. - 2012. - № 3. - С. 31-37.

76. Форрестер Д. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика) / пер. с англ., общ. ред. Д. М. Гвишиани - М: Прогресс, 1971. - 340 с.

77. Шидловский И. Г. К вопросу оптимизации многономенклатурных моделей управления запасами с учетом грузовместимости транспортного средства / И. Г. Шидловский // Менеджмент качества. - 2015. - № 4 (32). - С. 310-319.

78. Шидловский И. Г. Особенности оптимизации многономенклатурных запасов с учетом выбора транспортных средств и их грузовместимости / И. Г. Шидловский // Логистика и управление цепями поставок. - 2017. - № 4. - С. 63-75.

79. Шидловский И. Г. Оценки рентабельности оборотного капитала при оптимизации запасов с учетом грузовместимости / И. Г. Шидловский // РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция. - № 3. - 2016. - С. 97-101.

80. Шидловский И. Г. Многономенклатурные поставки при оптимизации запасов с учетом грузовместимости / И. Г. Шидловский // Сборник материалов Х Международной научной конференции студентов и аспирантов "Современные проблемы и тенденции развития логистики и управления цепями поставок". - (В печати).

81. Шидловский И. Г. Эффективность совместных поставок в EOQ-моделях с учетом грузовместимости и возможности выбора транспортных средств / И. Г. Шидловский // Менеджмент качества. - 2017. - № 2 (28). - С. 138-151.

82. Эльяшевич И. П. Модель Дюпона и ее применение для оценки экономической эффективности стратегических решений в логистике / И. П. Эльяшевич // Логистика и управление цепями поставок. - № 2. - 2012. - С. 73-80.

83. Abate M., De Jong G. C. The optimal shipment size and truck size choice -the allocation of trucks across hauls / M. Abate, G. C. De Jong // Transportation Research Part A: Policy and Practice. - N. 59. - 2014. - pp. 262-277.

84. Aggarwal K., Kumar A. An inventory decision model for new products when demand depends on dynamic advertising expenditure / K. Aggarwal, A. Kumar // Int. J. Logistics Systems and Management. - 2013. - N. 15 (4). - pp. 424-444.

85. Alkhedher M. J., Darwish M. A., Alenezi A. R. Stochastic inventory model for imperfect production processes / M. J. Alkhedher, M. A. Darwish, A. R. Alenezi // Int. J. Logistics Systems and Management. - 2013. - N. 15 (1). - pp. 32-46.

86. Andres B., Poler R. A decision support system for the collaborative selection of strategies in enterprise networks / B. Andres, R. Poler // Decision Support Systems. -2016. - N. 91. - pp. 113-123.

87. Arikan E., Fichtinger J., Ries J. Impact of transportation lead-time variability on the economic and environmental performance of inventory systems / E. Arikan, J. Fichtinger, J. Ries // Int. J. Production Economics. - 2014. - N. 157. - pp. 279-288.

88. Asif F., Lieder M., Rashid A. Multi-method simulation based tool to evaluate economic and environmental performance of circular product systems / F. Asif, M. Lieder, A. Rashid // Journal of Cleaner Production. - 2016. - N. 139. - pp. 1261-1281.

89. Axsäter S. Inventory control. Second Edition. - Springer, 2006. - 332 p.

90. Baidya A., Bera K. U., Maiti M. Models for solid transportation problems in logistics using particle swarm optimisation algorithm and genetic algorithm / A. Baidya, K. U. Bera, M. Maiti // Int. J. of Logistics Systems and Management. - 2017. - Vol. 27.

- N. 4. - pp. 487-526.

91. Brodetskiy G. L. The Inventory Optimisation Taking Into Account Time Value of Money And Order Payment Deferrals / G. L. Brodetskiy // Int. J. of Logistics Systems and Management. - 2017. - Vol. 28. - N. 4. - pp. 486-506.

92. Brodetskiy G. L. The new approach to inventory optimization / G. L. Brodetskiy // Int. J. of Logistics Systems and Management. - 2015. - N. 22 (3). - pp. 251-266.

93. Burwell T. H., Dave D. S., Fitzpatrick K. E., Roy M. R. Economic lot size model for price-dependent demand under quantity and freight discounts / T. H. Burwell, D. S. Dave, K. E. Fitzpatrick, M. R. Roy // Int. J. Production Economics. - 1977. - N. 48.

- pp. 141-155.

94. Buzacott J. A. Economic order quantities with inflation / J. A. Buzacott // Operational Research Quarterly. - 1975. - N. 26. - pp. 553-558.

95. Chang C. T., Ouyang L. Y., Teng J. T., Cheng M. C. Optimal ordering policies for deteriorating items using a discounted cash-flow analysis when a trade credit is linked to order quantity / C. T. Chang, L. Y. Ouyang, J. T. Teng, M. C. Cheng // Computers & Industrial Engineering. - 2010. - N. 59. - pp. 770-777.

96. Chopra S., Meindi P. Supply Chain Management: Strategy, planning and operations, 3rd ed. - Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey, 2007. - 536 p.

97. Chung K. J., Liao J. J. The optimal ordering policy of EOQ model under trade credit depending on the ordering quantity from the DCF approach / K. J. Chung, J.

J. Liao // European Journal of Operational Research. - 2009. - Vol. 196. - N. 2. - pp. 563-568.

98. Combes F. The choice of shipment size in freight transport. - Universit'e Paris-Est, 2009. - 333 p.

99. Darwish M. A., Goyal S. K. Vendor-managed inventory model for single-vendor single-buyer supply chain / M. A. Darwish, S. K. Goyal // Int. J. Logistics Systems and Management. - 2011. - Vol. 3. - N. 8. - pp. 313-329.

100. Darwish M. A., Goyal S. K., Alenezi A. R. Stochastic inventory model with finite production rate and partial backorders / M. A. Darwish, S. K. Goyal, A. R. Alenezi // Int. J. Logistics Systems and Management. - 2014. - Vol. 17. - N. 3. - pp. 289-302.

101. Dooley F. Logistics, inventory control, and supply chain management / F Dooley // CHOICES: The magazine of food, farm, and resource issues. - 2005. - N. 20 (4). - pp. 287-291.

102. Faghih-Roohi S., Xie M., Ng M. Accident risk assessment in marine transportation via Markov modelling and Markov Chain Monte Carlo simulation / S. Faghih-Roohi, M. Xie, M. Ng // Ocean Engineering. - 2014. - N. 91. - pp. 363-370.

103. Goyal S. K., An integrated inventory model for a single supplier-single customer problem / S. K. Goyal // International Journal of Production Research. - 1977. -Vol. 15. - pp. 107-111.

104. Goyal S. K., A joint economic-lot-size model for purchaser and vendor: a comment / S. K. Goyal // Decision Sciences. - 1988. - Vol. 19. - pp. 236-241.

105. Hakan G. An empirical modelling framework for forecasting freight transportation / G. Hakan // Transport. - 2014. - N. 29. - pp. 185-194.

106. Harris F. W. How many parts to make at once / F. W. Harris // The Magazine of Management. - 1913. - N. 10. - pp. 135-136.

107. Hoogendoorn S., Wageningen-Kessels F., Daamen W., Duives D., Sarvi M. Continuum theory for pedestrian traffic flow: Local route choice modelling and its implications / S. Hoogendoorn, F. Wageningen-Kessels, W. Daamen, D. Duives, M. Sarvi // Transportation Research Part C. - 2015. - N. 59. - pp. 183-197.

108. Hou Y. D., Xu X. H. Transport path optimization algorithm based on fuzzy integrated weights / Y. D. Hou, X. H. Xu // Chinese Physics B. - 2014. - Vol. 23 (11). -pp. 118901:1-6.

109. Hwang H. E. An EOQ Model with Quantity Discounts for Both Purchasing Price and Freight Cost / H. E. Hwang // Computers and Operation Research. - 1990. -Vol. 1. - N. 17. - pp. 73-78.

110. Ivanov D. Supply chain multi-structural (re)-design / D. Ivanov // International Journal of Integrated Supply Management. - 2009. - Vol. 5. - Issue. 1. -pp. 19-37.

111. Jucker J. V., Rostnblatt M. J. Single-Period Inventory Models with Demand Uncertainty and Quantity Discounts: Behavioral Implications and a New Solution Procedure / J. V. Jucker, M. J. Rostnblatt // Naval Research Logistics Quarterly. - 1985. - Vol. 32. - pp. 537-550.

112. Knowlts T. W., Panturnsinchai P. All-Units Discounts for Standard Container Sizes / T. W. Knowlts, P. Panturnsinchai // Decision Sciences. - 1988. - Vol. 19. - N. 4. - pp. 848-857.

113. Lee, Chung-Yee The Economic Order Quantity for Freight Discount Costs / Lee, Chung-Yee // IIE Transactions. - 1986. - Vol. 3. - pp. 18-32.

114. Long Q., Zhang W. An integrated framework for agent based inventory-production-transportation modeling and distributed simulation of supply chains / Q. Long, W. Zhang // Information Sciences. - 2014. - N. 277. - pp. 567-581.

115. Lu L. A one-vendor multi-buyer integrated inventory model / L. Lu // European Journal of Operational Research. - 1995. - Vol. 81. - pp. 312-323.

116. Mahgerefteh H., Zhang P., Brown S. Modelling brittle fracture propagation in gas and dense-phase CO2 transportation pipelines / H. Mahgerefteh, P. Zhang, S. Brown // International Journal of Greenhouse Gas Control. - 2016. - N. 46. - pp. 39-47.

117. Macharis C., Melo S., Woxenius J., van Lier T. Sustainable Logistics Vol: 6. - Emerald Group Publishing, 2014. - 365 p.

118. Matsiuk V. A study of the technological reliability of railway stations by an example of transit trains processing / V. Matsiuk // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. - 2017. - N. 1. - pp. 85-97.

119. Murillo-Hoyos J., Volovski M., Labi S. Rolling stock purchase cost for rail and road public transportation: random-parameter modelling and marginal effect analysis / J. Murillo-Hoyos, M. Volovski, S. Labi // Transportmetrica A: Transport Science. -2016. - N. 12 (5). - pp. 436-457.

120. Pan S., Nigrelli M., Ballot E., Sarraj R., Yang Y. Perspectives of inventory control models in the Physical Internet: A simulation study / S. Pan, M. Nigrelli, E. Ballot, R. Sarraj, Y. Yang // Computers & Industrial Engineering. - 2015. - N. 84. - pp. 122132.

121. Rad R. H., Razmi J., Sangari M. S., Ebrahimi Z. F. A note on the joint economic lot size model with stochastic demand and variable lead time / R. H. Rad, J. Razmi, M. S. Sangari, Z. F. Ebrahimi // Int. J. Logistics Systems and Management. -2016. - Vol. 23. - N. 1. - pp. 76-97.

122. Russell R. M., Krajewski L. J. Optimal purchase and transportation cost lot sizing for a single item / R. M. Russell, L. J. Krajewski // Decision Sciences. - Vol. 22. -1991. - pp. 940-950.

123. Shidlovskiy I. G. The problem of multicriteria choice of the vehicle / I. G. Shidlovskiy // Актуальные вопросы развития логистики и управления цепями поставок: сб. науч. тр. VIII Всерос. конф. студ. и асп. (22-23 апреля 2014 г.). -Москва, 2016. - pp. 175-181.

124. Sterman J. Business Dynamics - Systems Thinking and Modeling for a Complex World. - McGraw-Hill Higher Education, 2000. - 982 p.

125. Tadashi Y., Zukhruf F. Freight transport network design using particle swarm optimisation in supply chain-transport supernetwork equilibrium / Y. Tadashi, F. Zukhruf // Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. - 2015. - Vol. 75 (3). - pp. 164-187.

126. Tersine R. J., Barman S. Economic Inventory / Transport Lot Sizing with Quantity and Freight Rate Discounts / R. J. Tersine, S. Barman // Decision Sciences. -1991. - Vol. 22. - N. 5. - pp. 1171-1179.

127. Tersine R. J., Larson P. D., Barman S. An Economic-Inventory-Transport Model with Freight Discounts / R. J. Tersine, P. D. Larson, S. Barman // The Logistics and Transportation Review. - 1989. - Vol. 25. - N. 4. - pp. 1-15.

128. Wilson R. H., Mueller W. A. New method of stock control / R. H. Wilson, W. A. Mueller // Harvard Business Review. -1927. - Vol. 5. - pp. 197-205.

129. Ying Ma, Fei Feng On the System Dynamics of the Logistic Risk of Marketing Channels / Ma Ying, Feng Fei // Journal of Software. - 2009. - Vol. 8 (5). -pp. 1194-1200.

130. Zemzam A., Maataoui E. M., Hlyal M., Alami E. J., Alami, E. N. Inventory management of supply chain with robust control theory: literature review / A. Zemzam, E. M. Maataoui, M. Hlyal, E. J. Alami, E. N. Alami // Int. J. Logistics Systems and Management. - 2017. - Vol. 27. - N. 4. - pp. 438-465.

131. Шидловский И. Г. Возможности повышения качества транспортного обеспечения поставок при управлении запасами / И. Г. Шидловский // Экономика и управление - 2015: сборник материалов международной научной конференции, 4 сессия. Россия, г. Москва, 24-25 декабря 2015 г. [Электронный ресурс], М.: РусАльянс Сова, 2016. - 1 электр. опт. диск (CD-ROM) - С. 15-25.

132. Шидловский И. Г. Многономенклатурные поставки при оптимизации запасов с учетом грузовместимости / И. Г. Шидловский // Успехи науки - 2016: сборник статей международной научной конференции молодых ученых. Россия, г. Москва, 14-15 мая 2016 г. [Электронный ресурс]. - Киров: МЦНИП, 2016. - 1 электр. опт. диск (CD-ROM). - С. 81-90.

133. Шидловский И. Г. Необходимое и достаточное условие целесообразности поставок несколькими транспортными средствами в моделях управления запасами / И. Г. Шидловский // Материалы Международного

молодежного научного форума «ЛОМОНОСОВ-2015», Москва. [Электронный ресурс]. - 2015. - 243 с.

134. Ежедневная транспортная газета «ГУДОК» [Электронный ресурс]. -2016. - .№ 68 (25973). - Режим доступа: http://www.gudok.ru/newspaper/?ID=1335527 (дата обращения: 12.08.2017).

135. Маркетинговое агентство «Нужные люди», Российский импорт и экспорт кабельно-проводниковой продукции [Электронный ресурс]. - 2013. -Режим доступа: https://marketing.rbc.ru/research/issue/47346/full_free_download/ (дата обращения: 13.03.2015).

136. AnalyticResearchGroup, Обзор рынка кабельной продукции Российской Федерации [Электронный ресурс]. - 2013. - Режим доступа: http://www.analyticgroup.ru/catalog/152/ (дата обращения 13.03.2015).

137. AnalyticResearchGroup, Обзор рынка кабельной продукции Российской Федерации [Электронный ресурс]. - 2014. - Режим доступа: http://www.analyticgroup.ru/catalog/324/ (дата обращения: 13.03.2015).

138. RBK Research, Российский рынок электрооборудования [Электронный ресурс]. - 2015. - Режим доступа: https://marketing.rbc.ru/research/34992/ (дата обращения: 27.05.2016).

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А. Универсальный формат условий обеспечения эффективных одно- и многономенклатурных поставок партионных грузов

В параграфе 2.1 был предложен новый подход к минимизации издержек работы цепей поставок при управлении запасами. Такой подход дает возможность учитывать при оптимизации фактор ВЦД, а также особенности структуры денежных потоков цепей поставок. Такие процедуры оптимизации приводят к новым модификациям £0^-формул, которые соотносятся с особо интересными для бизнеса специальными моделями эффективных поставок. Напомним, что здесь под эффективностью (обеспечивающей указанный интерес для бизнеса) понимается следующая особенность цепей поставок в формате таких EOQ-моделей. А именно: речь идет о том, что затраты на каждом интервале повторного заказа, которые потребуются для организации поставок (помимо уже вложенного оборотного капитала), к которым надо отнести издержки хранения, а также требуемые отчисления на поддержку бизнеса, можно будет оплатить из выручки, полученной на соответствующем интервале повторного заказа.

Используем атрибуты модели оптимизации поставок, указанные в главе 2 настоящей диссертации.

Специфика процедур оптимизации (с учетом грузовместимости ТС). В отличие от моделей, представленных в параграфах 2.1 - 2.2 (когда рассматривался более простой случай оптимизации без учета грузовместимости ТС, но с учетом конкретного значения для параметра К), при оптимизации модели надо учесть следующее. А именно, надо только потребовать, чтобы все затраты, связанные с поставками (помимо вложенного оборотного капитала) можно было реализовать из выручки, полученной на текущем интервале повторного заказа. При этом условие, состоящее в том, что грузовместимость ТС (см. показатель qm) не должна мешать разместить в ТС заказ (найденного оптимального размера qo с учетом грузовместимости) будет выполнено автоматически.

В формате рассматриваемой модели с учетом грузовместимости ТС к найденным двум условиям не требуется добавлять еще одно, как это надо делать для более простых моделей главы 2. Действительно, здесь учет фактора грузовместимости реализуется при определении параметров оптимальной стратегии.

Итак, необходимым и достаточным условием, при котором можно реализовать требуемые выплаты из выручки в формате процедур оптимизации, которые учитывают грузовместимость ТС, является выполнение системы из двух неравенств:

С + Рп - Lп > Lп + 2Ск • V К; [Рп > С„ • То/ К + Lп + Со/ д0. (АЛ)

Обратим внимание на то, что второе неравенство в системе (А.1) имеет очевидную экономическую интерпретацию. А именно: прибыль с каждой единицы поставляемого товара должна покрывать следующие удельные (связанные с единицей товара) расходы:

a) на ее хранение (с учетом специфики таких выплат);

b) на поддержку бизнеса (в виде требуемых отчислений размером Ьп);

c) на поставку (в смысле удельных таких затрат на единицу товара).

Обратимся теперь к анализу более общей ситуации, когда поставки

выполняются с использованием произвольного числа п ТС (со скидкой на стоимость такой поставки). Анализ указанной ситуации проводится аналогичным образом, как и для случая поставок двумя ТС. Суть такого анализа - установить, когда дисконт на стоимость поставок сделает эффективными поставки товара, используя сразу п ТС. Поэтому приведем здесь соответствующие системы неравенств, позволяющие определять пороговые значения dn для дисконта на стоимость поставки при поставках товара п ТС, опуская доказательство.

Вместо условий (А.1) при использовании п ТС в случае максимальной их загрузки по допустимой грузовместимости для дисконта dn потребуется выполнение системы неравенств (А.2):

1-й-

í А л2 ( д л2

> dn > (п-1) ^ . (А.2)

Г

v х опт у v х опт у

При этом в формате процедур оптимизации менеджеру всегда надо учитывать следующую особенность. В случае, когда такая система неравенств (А.2) будет выполняться, соответствующее пороговое значение дисконта будет определяться выражением, которое стоит именно в правой части (А.2). Другими словами, именно это выражение и определит указанный пороговый уровень скидки применительно к ситуации, когда для моделируемой цепи поставок будут выполнены условия (А.2).

Кроме того, при анализе более общей ситуации, когда поставки

выполняются с использованием произвольного числа п ТС, причем в случае

неполной их загрузки, вместо условия (А.1) для дисконта dn потребуется

выполнение системы условий в виде системы неравенств (А.3), которая имеет вид:

^ > 1 -п• (Д/Тр)2;

1 2 (А.3)

dn > 1 --(¿(Д)/¿(Т^))2. п

При этом, в случае, когда выполняется именно такая система неравенств, соответствующее пороговое значение дисконта будет определяться как наименьшее ее решение.

Таким образом, имеет место результат, который позволит менеджерам облегчить анализ стратегий управления запасами такого типа при разработке продвинутых алгоритмов оптимизации транспортного обеспечения поставок в многономенклатурных EOQ-моделях.

Утверждение А.1. В формате многономенклатурной EOQ-модели при ее оптимизации с учетом ВЦД и учетом грузовместимости ТС необходимым и достаточным условием целесообразности совместного использования п ТС при поставках товара является наличие дисконта dn на стоимость таких поставок, удовлетворяющего любому из неравенств: либо (А.2), либо (А.3). При этом именно в случае, когда выполняется система условий (А.2), все п ТС надо будет загружать по их максимальной грузовместимости.

Дополнительный аспект вопроса целесообразности поставок несколькими ТС при скидках на стоимость поставок. Приведем здесь анализ дополнительной ситуации, которая соотносится с поставками произвольным числом ТС при наличии скидки. А именно, как уже отмечалась ранее, при оптимизации поставок товара, может предлагаться дисконт (скидка) на стоимость поставок и в других случаях, т.е. не только в ситуациях, когда в (А.1) выполняется равенство Т*0М = А. На практике такая ситуация со скидками может иметь место и в случае, когда традиционное решение по £0^-формуле не приводит к нарушению грузовместимости ТС (т.е. и в случае, когда для решения (А.1) выполняется равенство Том = Топт).

В этом пункте проведем анализ таких ситуаций применительно к поставкам товара произвольной номенклатуры. При этом, забегая вперед, отметим, что для многономенклатурных моделей управления запасами будет иметь место результат, аналогичный таким моделям с одной номенклатурой. А именно, анализ целесообразности одновременного использования нескольких ТС именно для таких случаев покажет, что предложения для указанных скидок могут быть эффективными только в случае, когда соответствующие пороговые значения дисконта d будут очень и очень значительными. В частности, это будут настолько значительные скидки, что в практических ситуациях на них нельзя будет рассчитывать.

Проведем анализ целесообразности одновременного использования нескольких ТС для указанного случая (предоставление скидок на совместные поставки, когда нет нарушений грузовместимости при поставках товара одним ТС).

Начнем с анализа возможности использования при поставках двух ТС (со скидкой на стоимость таких поставок). Для этого рассмотрим новую дополнительную альтернативу. А именно, это будет альтернатива, в формате которой надо учесть следующие показатели:

1) 2-(1-й?)-С0 - величина суммарных затрат на оплату одной поставки, причем сразу двумя ТС, где d, как и выше, обозначает предлагаемый дисконт на стоимость такой поставки (0< d < 1);

2) 2Д > Т - ограничение на длительность интервала повторного заказа Т (для учета грузовместимости двух ТС).

Для такой альтернативы условие 2-Д > Тне приведет к тому, что решение в (2.12) окажется на границе области ограничений. Действительно, это будет обусловлено тем, что в исходной задаче при поставках одним ТС при оптимизации по формулам (2.7) грузовместимость не была превышена.

В частности, оптимальный размер партии заказа (суммарный для двух ТС) для указанной новой альтернативы дадут показатели (2.7) без учета ограничения на общий размер поставки. Это будет обусловлено тем, что второе слагаемой в соответствующей целевой функции, представляющее издержки хранения, вырастет (по отношению к первому слагаемому в виде гиперболы, которое представляет издержки поставок) с коэффициентом 2/(1

Более того, нетрудно показать (доказательство опускаем, чтобы не увеличивать объем работы), что для обеспечения минимальных издержек при поставках двумя ТС, среднее значение интервала повторного заказа определится

как Топт ■ ^2(1 - ^), где Топт соответствует оптимальному размеру заказа при поставках одним таким ТС (найденному без учета ограничений на грузовместимость ТС).

Чтобы найти условие целесообразности использования двух ТС для такой ситуации, как и в представленном ранее случае (с решениями на границе области ограничений), можно составить неравенство

КСп т - —\ ги

у^ ■ Тор< • [ф • С„) + • К • (D • СП)] >

опт

+ • Топт) • [(^ • С ) + ^ • К • (D • СП )].

• Топт 2

В этом неравенстве выражение, записанное в его левой части, характеризует (а точнее, соответствует, после стандартных процедур сокращения обеих частей

такого неравенства на одинаковые равные между собой выражения) минимальные годовые затраты при использовании для поставок одного ТС (для рассматриваемой модели с многономенклатурными поставками). В правой части указанного неравенства (после таких процедур сокращения) записано выражение, которое характеризует издержки при использовании для поставок сразу двух таких ТС с дисконтом d на стоимость поставки.

Нетрудно найти такое значение дисконта d, при котором поставки двумя ТС будут целесообразными. После упрощений последнее неравенство легко решается и дает следующее условие: d > 1 - Кстати, здесь в правой части такого неравенства стоит пороговый уровень дисконта для рассматриваемой ситуации. Этот результат имеет свой простой содержательный смысл. А именно, при указанной скидке на издержки поставки в каждое из двух ТС будет загружаться только половина от того объема, который можно было бы поставлять при оптимальных поставках одним ТС. Это обеспечит тот же суммарный размер партии заказа, который соответствует традиционной EOQ-формуле без ограничений на объем ТС. Соответственно издержки на поставку двумя такими ТС (при 50%-ой скидке) останутся, как и суммарные оптимизируемые издержки, такими же, как в случае наилучшего решения при использовании одного ТС.

Аналогично рассматривается ситуация с использованием произвольного числа п ТС при поставках. В таком случае предложение будет эффективным, если

для предлагаемого дисконта d будет выполнено неравенство: d > 1 - —. В частности,

п

при п =2 такое условие имеет вид d > (что уже было отмечено выше). При п =3 соответствующее условие имеет вид d > 2/3, а при п = 4 оно имеет вид d > 3/4. Это означает, что при двух ТС соответствующая скидка должна быть не менее 50%, при трех ТС - не менее 66, (6)%, а при четырех ТС - не менее 75%. В практических ситуациях на такие скидки вряд ли можно рассчитывать.

Как видим, при оптимизации решения о транспортном обеспечении поставок дополнительные альтернативы указанного типа для реальных ситуаций можно не рассматривать.

Приложение Б. Методические рекомендации по совершенствованию управления запасами при поставках партионных грузов

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение

высшего образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа

экономики»

Кафедра управления логистической инфраструктурой

Методические рекомендации

по совершенствованию транспортного обеспечения логистической деятельности на основе оптимизации параметров стратегии поставок партионных грузов

Составитель: Шидловский И. Г.

Москва, 2017

В данном пособии изложены рекомендации к: анализу номенклатур поставляемой продукции; применению моделей одно- и многономенклатурной оптимизации запасов при поставках партионных грузов. Использование данных методических рекомендаций позволит оптимизировать затраты на выполнение ключевых логистических функций: складирование и транспортировку при управлении потоками партионных грузов на основе модифицированных EOQ-моделей управления запасами и разработанных алгоритмов.

Данное пособие предназначено для применения в оптовых и производственных компаниях, реализующих функцию транспортировки самостоятельно, либо с привлечением наемных транспортных средств.

Представим методические рекомендации для использования новой модели и алгоритма оптимизации параметров стратегии поставок с учетом весогабаритных характеристик перевозимой продукции, грузовместимости и / или грузоподъемности используемых транспортных средств, в том числе с учетом возможности выбора их типа и количества.

1. Необходимо произвести сегментацию базы номенклатуры, для

определения отдельных групп товаров, к каждой из которых будут применены процедуры оптимизации.

Отметим, что такая сегментация должна разбить номенклатуру таким образом, чтобы для поставляемой продукции, внутри каждой группы, географическое расположение склада поставщика было идентичным, что необходимо для обеспечения возможности организации многономенклатурных поставок продукции.

Автором предлагается следующая процедура сегментации базы номенклатуры:

а) Проведение ABC-XYZ анализа, для отбора продукции, имеющей схожие особенности спроса, и вклада в прибыль компании. Выбор границ группировок остается за рамками данного исследования,

однако для большинства компаний допустимо использование классических рекомендаций по проведению подобного анализа.

b) После проведения АВС-ХУ2 анализа, получаем разделение номенклатурной базы на группы АХ, АУ, AZ, ВХ и другие. Применение соответствующей модели оптимизации (в соответствии с классическими рекомендациями) допустимо для групп X и У ХУ7-анализа, что обусловлено стабильностью и прогнозируемостью спроса по товарам данных групп.

c) Внутри каждой из отобранных групп (АХ, АУ, ВХ, ВУ, СХ, СУ) требуется провести внутреннюю группировку продукции по месторасположению склада поставщика, с которого производится забор соответствующих номенклатурных позиций. Получившаяся разбивка номенклатурных позиций и будет в дальнейшем использоваться при оптимизации (имеется в виду, что потребуется определить оптимальные параметры стратегии поставок для каждой такой группы товаров).

Отметим, что рекомендуемое число номенклатурных позиций в каждой группе не должно принимать слишком большие значения, поскольку в таком случае будет сложнее проводить оптимизационные процедуры, отслеживать уровни товарных запасов, а также могут возникнуть затруднения, обусловленные слишком маленькими объемами закупаемых партий продукции. Такое максимальное значение желательно согласовывать с сотрудниками отдела транспортного и складского хозяйства и с сотрудниками отдела снабжения / закупок.

2. После проведения процедур сегментации, необходимо перейти к

подготовке к оптимизационным процедурам. Такая подготовка включает в себя следующее:

a) Выбор программного обеспечения, в котором будут производиться расчеты. Разработанная модели и алгоритм не требуют сверхмощных вычислительных мощностей, или же узкоспециализированного программного обеспечения. В случае все расчеты могут быть выполнены даже без использования какого-либо программного обеспечения, однако его использование рекомендуется, поскольку это позволит оперативно отслеживать изменения в результатах оптимизации, при изменении исходных данных. Автором предполагается использование программного продукта Microsoft Office Excel (версий 2003 и выше).

b) Получение следующих исходных данных: формат начисления издержек, связанных с хранением продукции на используемом складе компании (аренда или по занятым местам); перечень доступных к использованию при осуществлении перевозок транспортных средств, включая максимальную дальность следования ТС, параметры грузовместимости и грузоподъемности ТС, стоимость перевозки с использованием конкретного ТС (дополнительно могут быть запрошены статистические данные, связанные с поломками ТС и рисками их использования при поставках, при необходимости учета таких данных, могут быть использованы методы многокритериальной оптимизации для составления списка ТС, допустимых к использованию для поставок конкретных групп товаров). Обычно, такие данных может предоставить отдел транспортного и складского хозяйства (в случае ведения компанией управленческой отчетности, статистическая информация может быть взята из таких отчетов). Также необходимо определить, имеется ли необходимость учета временной ценности денег при

проведении оптимизационных процедур. Это определяется лицом, принимающим решение. В зависимости от конкретной компании и делегированных полномочий, ЛПР может относиться к примеру, к аналитическому отделу, отделу снабжения, закупок, транспортного и складского хозяйства и другим.

c) Получение данных о необходимом годовом объеме поставок каждой номенклатурной позиции. Отметим, что в частности, если рассматривается производственная компания, возможно использование плана производства готовой продукции и спецификации изделий, для определения конечной потребности в материалах.

d) Получение данных по стоимости продукции, и ее составляющим: закупочная стоимость продукции (обычно предоставляется отделом закупок / снабжения), стоимость страхования продукции при перевозке (обычно предоставляется отделом транспортного и складского хозяйства), продажная стоимость продукции, или же наценка на продукцию (обычно предоставляется отделом продаж), различные отчисления, выплачиваемые из получаемой прибыли, относительно конкретных номенклатурных позиций (сводная информация из различных отделов компании).

e) Получение весогабаритных характеристик продукции. Такие данные могут иметь сотрудники отдела транспортного и складского хозяйства, отдела продаж, отдела снабжения / закупок. В том случае, если необходимые данные отсутствуют, или их актуальность находится под вопросом (устаревшая информация), допустимо запрашивать такую информацию непосредственно у поставщика соответствующей продукции. Дополнительно отметим, что в случае использования пакетной технологии доставки, необходимо учитывать формат

используемого поддона, и количество единиц продукции, помещающихся в одну паллету. Кроме того, важно понимать, готов ли поставщик поставлять продукцию в микспаллетах, или же допустимо использование только монопаллет.

3. Обработка полученной информации. Поскольку формат предоставления исходных данных может разниться, его необходимо привести в единый вид по каждому из параметров, в соответствии с единицами измерения, указанными в атрибутах разработанной модели и алгоритма, представленных в параграфе 3.2 диссертации.

4. Подготовка и расчет оптимизационной модели. В случае использования программного обеспечения, требуется внести обработанные данные в расчетный документ.

Далее переходим к алгоритму оптимизации, представленному в параграфе 3.2 диссертации (блок схема алгоритма приведена в приложении В диссертации).

Детальное описание шагов алгоритма и необходимых процедур приведено в параграфе 3.2, здесь кратко опишем основные блоки.

Блок 1. Производится первичная оценка исходных данных. Определяется тип оптимизационной модели. Кроме того, проверяется возможность обеспечения «эффективных поставок», когда основные затраты на организацию таких поставок возможно оплатить из прибыли, полученной на интервале повторного заказа, что позволяет снизить величину требуемых финансовых вложений (оборотного капитала) при поставках продукции.

Блок 2. Процедуры этого блока относятся именно к формату «эффективных поставок». Производится оптимизация параметров поставок с позиции снижения общих логистических издержек, с учетом весогабаритных характеристик продукции, возможности выбора типа ТС и с учетом его грузовместимости / грузоподъемности.

Блок 3. Процедуры этого блока относятся к тем вариантам организации поставок, которые не были отнесены, к «эффективным». Также производится оптимизация параметров стратегии поставок с позиции снижения общих логистических издержек, с учетом весогабаритных характеристик продукции, возможности выбора типа ТС и с учетом его грузовместимости / грузоподъемности.

Блок 4. Производится итоговый выбор оптимальных параметров стратегии поставок, с учетом результатов, полученных в результате проведения процедур из блоков 2 и 3.

Блок 5. Процедуры данного блока выполняются лишь в случае, если для используемых ТС доступны скидки на стоимость поставки более чем одним транспортным средством. Производится выбор оптимальных параметров стратегии поставок.

5. Полученные, в результате совершенствования транспортного

обеспечения логистической деятельности, с использованием новой модели и алгоритма, оптимальные параметры стратегии поставок будут

ГТ1 *

представлены в следующем виде: l0i - частота поставок в годах; q j -оптимальный размер партии заказа продукции j, в единицах продукции.

Отметим, что полученные результаты для q*j могут принимать дробные значения (если при оптимизации не было установлено ограничение на целочисленность). Отметим, что в случае простого округления, необходимо учитывать такие факторы как размер страхового запаса, частоту поставок, коэффициент использования грузовместимости используемых ТС, поскольку в противном случае могут иметь место следующие ситуации: в случае округления в меньшую сторону - отсутствие товара на складе (при низком уровне страхового запаса), что приведет к неполному удовлетворению спроса и потенциальной потере лояльности клиентов (мягким рискам); в случае постоянного округления для каждой поставки в большую

сторону - возможное превышение грузоподъемности / грузовместимости ТС, иммобилизацию средств в запасах и др. Также для полученных дробных результатов параметра q*j, его интерпретация может быть проведена следующим образом:

Предположим, что в результате оптимизации поставок трех номенклатурных позиций, получены следующие результаты для параметра = 4,1; = 6,36; = 8,2. При этом величина интервала повторного заказа Тт = 0,01136. Частота поставок при правильном округлении показателей размеров заказов устанавливается на основе решения системы соответствующих линейных уравнений. Например, чтобы обеспечить указанные выше средние показатели в данной ситуации можно делать поставки следующими партиями товаров:

• (5; 6; 8) - с частотой / вероятностью р1 = 0, (09);

• (4; 6; 9) - с частотой / вероятностью р2 = 0, (18);

• (4; 6; 8) - с частотой / вероятностью р3 = 0, (72).

С другой стороны, как отмечалось выше, можно ограничиться приближенным решением, округлив размеры заказов по ^товарам до приемлемых целых значений.

6. Полученные результаты позволят оптимизировать общие

логистические издержки при полном удовлетворении спроса потребителей на основе совершенствования транспортного обеспечения логистической деятельности, в частности, за счет оптимизации параметров стратегии многономенклатурных поставок. Представленные в работе модель и алгоритм позволяют учитывать весогабаритные характеристики поставляемой продукции и грузоподъемность и / или грузовместимость транспортных средств, могут также применяться для других участников цепей поставок, и могут быть трансформированы на деятельность других отраслей

Приложение В. Блок-схемы универсальных алгоритмов одно- и многономенклатурной оптимизации поставок партионных грузов

Блок-схема алгоритма однономенклатурной оптимизации.

Рисунок В.1. Блок-схема алгоритма однономенклатурной оптимизации (начало)

Анализ прекратить: решение найдено на шаге 6. Представить его атрибуты: С - тип ТС; дси - размер заказа

Анализ продолжить: сформировать множество С! дополнительных альтернатив (поставки несколькими ТС) с эффективными скидками. Пусть п - их число.

Для каждой альтернативы изП определить значение целевой функции ^ ^ - по формулам (3.4) - (3.5).

Выбрать наилучшее значение целевой функции при совместных поставках:

о,-** = min {о(- } (минимум среди альтернатив изй ).

Оптимальное решение - то, которое найдено на шаге 6. Представить его атрибуты: тип ТС; дси - размер заказа

Оптимальными будут совместные поставки. Их атрибуты: 1) /** - вид ТС; 2) к* число таких ТС при поставках; 3) размер заказа - по формуле к ■ дои

Оценить структуру денежных потоков цепи поставок и ее эффективность.

Рисунок В.2. Блок-схема алгоритма однономенклатурной оптимизации

(окончание)

Представим блок-схему алгоритма многономенклатурной оптимизации. Изложение алгоритма предполагает, что каждый шаг будет реализован применительно ко всем типам ТС, о которых пойдет речь на соответствующем шаге.

1.1 Задать параметры модели: п, Dj, Chj, Сщ, Рщ, Lnj

1.2 Определить значенияскалярных произведений:^• _^_

2.1 Задать число N доступных типов транспортных средств и параметры их грузовместимости и стоимости доставки: qmij , Coi, для i= {1,2, ... ,п)

2.2 Определить скалярные произведения^-^)

2.3 Определить значения ограничений A¿ по формулам (2.9) или (2.10)

3.1 Уточняется тип модели: А, В, С, D. Соответственно задается показатель К

4.1 На основе (3.6) для всех типов ТС проверить возможность обеспечения эффективных поставок, что обусловит разбиение всех ТС на два специальных списка

ТС относится к списку 2

ТС относится к списку 1

5 2 ) Ф°РмиРование списка 2

5. Формирование двух списков ТС

\t

^ j Формирование списка 1

Рисунок В.З. Шаги 1-3 алгоритма многономенклатурной оптимизации

) 6.1 Определить параметры T*i и ri для ТС из списка 1 по формулам (3.7) - (3.8)

\ !

) 7.1 Проверка влияния фактора грузовместимости для ТС i-го типа (из списка 1)

нет

' 8 ; К _ '

Оптимальный интервал повторного заказа для этого ТС требуется задать равенством Toi = Ai

да

Оптимальная стратегия для этого ТС уже найдена на шаге 6

Определяем численные значения:

3. Оптимальных параметров поставок (Toi и qoi = Toj • Dj)

4. Целевых функций Si (по формулам (3.10)), причем для ставки ri учитываем пункты 8.1 и 8.2 блок-схемы:

v

Оставить значение ri, найденное по формуле (3.8)

9.1 Выбираем вариант с минимальным значением Si из списка 1 доступных ТС. Результат используем как Si*(l), соответствующий выбранному типу ТС

2

4

Рисунок В.4. Шаги 6 - 9 алгоритма многономенклатурной оптимизации

0

3

10.1 Определить 1*1 и г (формулы (3.7) и (3.8)) для ТС из списка 2

( 11 Учет грузовместимости ТС

Принимаем Toi = Аг-, г\ находим по формуле (3.11)

Принимаем Т0Л = Т*1 , г находим по формуле (3.8)

ч 1 [ 1 2 1 Учет эффективности поставок ]

нет

Для ТС выполнено (3.12)

да

Поставки таким ТС не будут эффективными. Убираем ТС из рассмотрения / анализа

-с

Утверждаются оптимальные параметры, уже найденные на шаге 11

Ч^У Для каждого ТС определить значение по формулам (3.10).

Находим наименьшее значение ¿¿, используем его далее как ¿¿*(2)

£

10.4

Рисунок В.5. Шаги 10 - 14 алгоритма многономенклатурной оптимизации

Теперь обратим внимание на следующее. На следующем рисунке В.6 будут представлены шаги процедур оптимизации, которые соответствуют блоку 4. Это -завершающие шаги этапа алгоритма оптимизации транспортного обеспечения поставок при управлении запасами, в формате которого будет найдено наилучшее решение применительно к ситуации, когда такие поставки планируются именно одним ТС. При этом будет указан выбранный для реализации поставок тип ТС, а также параметры оптимальной стратегии поставок.

Как уже отмечалось, если поставки сразу несколькими ТС не планируются (например, из-за отсутствия скидки на стоимость таких совместных поставок), то оптимальное решение уже будет найдено. В противном случае, т.е. если будут предложены скидки на стоимость совместных поставок, процедуры оптимизации надо будет продолжить. Соответствующие шаги будут представлены на рисунках В.7 - В.8.

5а

Рисунок В.6. Шаг 15 алгоритма многономенклатурной оптимизации

5а

0 Проверить, предоставляется ли скидка на стоимость поставки при использовании более одного ТС для одной поставки

^ТуФормализуем набор предложений О (к, I, di(k)')

^Т8^Проверить НДУ эффективности для всех вариантов поставок О (к, I, di(k)')

Процедуры оптимизации завершены. Результат дает шаг 15.

¡9 ) Сформировать множество £У всех эффективных альтернатив. Оценить

целевые функции альтернатив в зависимости от того, какое условие на шаге 18 выполняется:

(3.14)& (2.26)

Используем (3.15) для оценки Sj(k)л при ri = г^ (см. формулу (2.25))

1

Используем (3.16) для оценки Sj(k)л при ri = г(к) (см. формулу (2.26))

I

Рисунок В.7. Шаги 16 - 19 алгоритма многономенклатурной оптимизации

Решение найдено. Требуется представить атрибуты решения (стратегии поставок товара).

Рисунок В.8. Шаги 20 - 21 алгоритма многономенклатурной оптимизации Напомним, что имеет место следующее замечание (замечание 3.2): результаты моделирования цепи поставок можно сравнивать с результатами, полученными другими подходами, например такими, которые предложены в работах [35, 53, 49, 88, 90, 105, 110, 124].

Приложение Г. Реализация оптимизационных процедур для поставок

партионных грузов

Применение оптимизационных процедур на основе модели с одной номенклатурой товара для поставок партионных грузов. Группе компаний МСК требуется обеспечить годовые поставки груза (двужильные силовые кабели конкретного типа) для удовлетворения годовой потребности в 360 единиц товара (километров кабеля). Склад завода-изготовителя находится в Иркутской области, основной склад компании находится в п.г.т Нахабино. Транспортное обеспечение поставок осуществляется сторонней компанией (3PL провайдером). Для поставок доступно два типа ТС со следующими характеристиками.

1. ТС 1 - грузоподъемностью 25 тонн, с объемом грузовой части в 120 м3.

2. ТС 2 - грузоподъемностью 25 тонн, с объемом грузовой части в 82 м3.

Расходы на поставку (С0г) и ограничения по грузоподъемности

представлены в таблице Г.1. При оптимизации требуется учесть скидки на поставку, для ситуаций, когда поставки осуществляются одновременно несколькими ТС. Они представлены в таблице Г.2.

Требуется найти оптимальный вариант организации поставок, если известно, что:

• издержки хранения оплачиваются в виде оплаты только занятых мест (К =2) (несмотря на то, что компания имеет собственные складские площади (на условии аренды), ответственными лицами принято решение учета оплаты по занятым местам);

• при оптимизации требуется учитывать ВЦД.

Решение. В соответствии с представленным в приложении Б алгоритмом (на рисунках Г.1 - Г.2) реализуем соответствующие процедуры принятия решения.

Шаги 1 и 2. На этих шагах алгоритма требуется задать исходные параметры модели управления запасами. Соответствующие параметры модели и число N доступных типов ТС, а также показатели их вместимости и стоимости доставки представлены в таблице Г.1.

Таблица Г.1 - Параметры анализируемой модели

Показатель Числовое значение

Годовое потребление - D (ед. тов.) D = 360

Издержки хранения единицы товара - С (руб./за год) С = 1 500

Стоимость единицы товара (руб.) - Сп Сп = 80 000

Прибыль от реализации единицы товара (руб.) - РП Рп = 16 000

Отчисления от прибыли с единицы товара (руб.) - LП Lп = 5 000

Издержки одной поставки одним ТС 1 - С01 (руб.) С01 = 160 000

Максимальный объем товара в ТС 1 - qm1 (ед. тов.) qml = 20

Издержки одной поставки одним ТС 2 - С02 (руб.) С02 = 140 000

Максимальный объем товара в ТС 2 - qm2 (ед. тов.) qm2 = 15

Шаг 3. Модель относится к типу D, когда требуется оптимизировать поставки при К=2 и г1 Ф 0. Поскольку требуется учитывать ВЦД и, кроме того, ЛПР не задает соответствующие процентные ставки (для эффективности самих денежных потоков цепи поставки), то значение параметров г надо уточнять на следующем шаге (вместе с размером заказа для конкретных ТС).

Шаг 4. Определяются оптимальные стратегии для поставок одним ТС каждого типа: находятся оптимальные размеры заказов qoi. Наряду с этим требуется оценить рентабельность оборотного капитала моделируемой цепи поставок. Формула для ri зависит от того, где будет достигаться оптимальное решение. В случае, когда q=qmi (максимальная загрузка ТС), или в случае, когда q =qi* (ТС не загружено максимально). Из-за этой особенности надо перебрать указанные сценарии для моделируемой ситуации. Рассмотрим их: начнем с анализа ТС 1.

Если при поставках товара одним ТС 1 для указанной рентабельности г1 использовать формулу (3.2), получим оценку г1 = 0,6051:

(16000-5000)7360-1500/2• 160000 -2• 1500/2 л

г = ----, =-= 0,6051

80000 + л1160000 • 1500/2 • 360 '

Дальнейший расчет по формуле оптимального размера заказа (2.1), отталкиваясь от указанных данных для ТС 1, даст значение:

д* =7 2 • 160000 • 360 /(1500 + 0,6051 • 80000 • 2/2) = 48,04 (ед. тов.).

Найденное значение q1* превышает грузовместимость ТС 1. Поэтому оценка г1 = 0,6051, не отражает имеющуюся ситуацию в цепи поставок. В такой ситуации надо было использовать формулу (3.1), а не (3.2). Для нахождения правильной оценки перейдем к расчетам по формуле (3.1). В данном случае, тем не менее, получаем аналогичную оценку VI = 0,6051:

(16000 - 5000) • 360/20 - 360 -160000/202 -1500/2

V = ----= 0,6051

1 80000 +160000/20

Для размера заказа снова получаем q/ = 48,04 (ед. тов.). Это, как уже отмечалось, превышает грузовместимость ТС 1, но при этом ставка V1 была найдена по требуемой формуле. Поэтому далее окончательно находим значение qol = qml = 20 (в соответствии с (2.5)), а для показателя г в расчетах с одним ТС 1 надо использовать значение г1 = 0,6051.

Приведем аналогичные параметры для ТС 2 (опуская выкладки): Г2 = 0,4511; qo2 = qm2 = 15 (ед. тов.).

Шаг 5. На этом шаге требуется определить значения целевых функций Si =Sг(qoi) при поставках одним ТС. Определяем значение Sl для случая, когда используется ТС 1:

S1 = ЗД^) = [16°°00 •360 + 20 • (1500/2 + 0,6051 • 80000 /2) + 360 • 80000 +

+ 0,6051 • 160000/2]

' 0,6051Л

1 + —-

2

41 978 149,86

V -¿у

Аналогично определяется значение S2 = £2(д02) = 39 597 765,57.

Шаг 6. Из найденных значений Si минимальным является S2 (=39 597 765,57). Итак, при поставках одним ТС надо использовать именно ТС 2.

Шаг 7. Отмечаем, что в условии задачи присутствуют скидки на поставки несколькими ТС. Поэтому надо перейти к шагу 8 алгоритма.

Шаг 8. Формируется множество О всех предлагаемых вариантов использования нескольких ТС при поставках (с учетом скидок). Оно представлено в таблице Г.2.

Таблица Г.2 - Множество вариантов использования ТС

Варианты № Тип ТС п - Количество ТС Скидка di(n) Размер скидки

№1 ТС 1 3 dl(3) 12 %

№2 ТС 1 4 dl(4) 15 %

№3 ТС 2 2 й2(2) 10 %

№4 ТС 2 3 d2(3) 12 %

№5 ТС 2 4 d2(4) 13 %

Шаг 9. Для всех пяти вариантов организации поставок, когда предоставляются скидки (таблица Г.2), определяем, являются ли такие скидки эффективными. Нетрудно проверить, что для всех вариантов (из таблицы Г.2)