<< Пред.           стр. 8 (из 10)           След. >>

Список литературы по разделу

 
 Расположение складов Радиус Величина транспортных расходов, у.е.
 при количестве складов нет 1 склад 2 склада 3 склада 4 склада Горизонтальное 0.1? 52409 148078 126092 125452 123671 Вертикальное 52409 148078 133599 128022 125522 Горизонтальное 0.2? 52409 148078 111697 110445 106461 Вертикальное 52409 148078 126225 116923 109434 Горизонтальное* 0.3? 52409 148078 108477 106532 114798 Вертикальное 52409 148078 128903 111843 104116 Горизонтальное 0.4? 52409 148078 118683 118445 114300 Вертикальное** 52409 148078 137870 114171 110587
  Примечание:
 * минимум транспортных расходов при 2-х и 3-х складах;
 ** максимум транспортных расходов при 1-м складе.
 
 Рис. 8.5. Зависимость транспортных расходов от количества
 складов и их расположения по первому варианту:
 1 - минимум транспортных расходов; 2- максимум транспортных расходов.
  Результаты расчетов по второму варианту представлены в табл.8.9 и на рис.8.6.
 Таблица 8.9
 Результаты расчета величины транспортных расходов в зависимости
 от количества складов и их расположения по второму варианту
 
 Расположение складов Радиус Величина транспортных расходов, у.е.
 при количестве складов нет 1 склад 2 склада 3 склада 4 склада Горизонтальное 0.1? 52409 222853 191227 187762 187814 Вертикальное 52409 222853 200311 193342 188478 Горизонтальное 0.2? 52409 222853 166286 162205 161460 Вертикальное 52409 222853 188636 174965 162833 Горизонтальное* 0.3? 52409 222853 160109 157616 154720 Вертикальное 52409 222853 191407 170816 153677 Горизонтальное 0.4? 52409 222853 177474 178676 161772 Вертикальное** 52409 222853 205101 176589 165237
  Примечание:
 * минимум транспортных расходов при 2-х и 3-х складах;
 ** максимум транспортных расходов при 1-м складе.
 
 
 Рис. 8.6. Зависимость транспортных расходов от количества
 складов и их расположения по второму варианту:
 1- минимум транспортных расходов; 2- максимум транспортных расходов.
 
  Проведенный анализ позволяет сделать следующие выводы:
  1) при прямых транзитных связях между производителями и потребителями величина транспортных расходов минимальна;
  2) на величину транспортных расходов сильное влияние оказывает не только количество складов в распределительной сети, но и их пространственное расположение относительно поставщиков и потребителей;
  3) величина транспортных расходов сильно возрастает при мелкопартионной отправке товаров со складов потребителям малотоннажным подвижным составом (сравните графики на рис.8.5 и рис.8.6);
  3) для конкретной распределительной сети можно найти оптимальное количество складов, при котором величина транспортных расходов будет минимальна, но при изменении координат поставщиков и потребителей, а также координат самих складов величина транспортных расходов изменится, и надо будет искать новое решение;
  4) полученные зависимости отличны от известных зависимостей суммарных расходов на транспортировку от числа складов, приведенных в литературе;
  5) дальнейшие исследования должны быть направлены на построение таких алгоритмов решения задачи оптимального размещения складской сети, которые позволили бы учесть наличие одного или нескольких складов в регионе, многономенклатурность товаров, а также другие факторы, влияющие на оптимальное месторасположение складской сети.
 
 9. Расчет текущего и страхового запаса.
 
 9.1. Общие зависимости для расчета норм запасов.
 
  Материальные запасы - это находящиеся на различных стадиях производства (и обращения) продукция производственно-технического назначения, изделия народного потребления и другие товары, ожидающие вступления в процесс внутреннего потребления или потребления производственного [21].
  Управления запасами - важнейшая функция логистики, которой посвящено большое количество работ отечественных и зарубежных ученых.
  Управление запасами предусматривает решение двух основных задач:
 * определение размеров запаса;
 * разработка системы контроля за фактическим размером запаса и своевременным его наполнением.
  В табл. 9.1. приведена классификация [23], отражающая основные признаки и соответствующие свойства запасов. Рассмотрим подробнее деление запасов по функциональному признаку. Согласно табл. 9.1. выделяются текущие, страховые (гарантийные), подготовительные, сезонные и другие виды запасов. Наибольший интерес с точки зрения использования моделей и методов теории логистики представляют задачи определения текущего и страхового запасов.
  Напомним, что согласно терминологическому словарю [21]:
 * текущий запас - это основная часть производственных (товарных) запасов, обеспечивающая непрерывность снабжения производственного процесса (оптовой торговли) между двумя очередными поставками;
 * страховой или гарантийный запас, предназначенный для непрерывного снабжения производства в случае непредвиденных обстоятельств (нарушение сроков, объемов поставок и т.д.), является величиной постоянной и в нормальных условиях - неприкосновенной;
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Рис. 9.1. Классификация запасов.
 
 * нормы запасов - расчетное минимальное количество сырья и материалов, которое должно находиться у предприятий и снабженческо-сбытовых организаций для обеспечения бесперебойного снабжения производства или реализации продукции.
  В табл. 9.1., 9.2. приведены формулы для расчета норм текущего и страхового производственного запаса, взятые в основном из работы А.Р. Родионова и Р.А. Родионова "Логистика: Нормирование сбытовых запасов и оборотных средств предприятия" - М.: Дело, 2002 г.
  Если величины Тт и Тс выражены в днях, то для расчета нормы текущего и страхового запаса в натуральном выражении используются зависимости
 Таблица 9.1.
 Формулы для расчета текущей составляющей нормы
 производственного запаса TT.
 Автор метода, год Расчетная формула Обозначения Айзенберг-Горский М.П.,
 1956 Тср- средний интервал между поставщиками, дни;
 Sср- средний интервал между суточными отпусками, дни. Баскин А.М., 1965 Методика Минтянсмаша Фасоляк Н.Д., 1972 [
 ] Rср- среднесуточный расход (в год);
 ti- интервал i-й поставки;
 Qi- объем i-й поставки;
 Qср- средний объем поставки;
 N- количество поставок (в год). Федорчук Б.К., 1967
  , (9.1)
  , (9.2)
 где ? - среднесуточная потребность, ед./день.
  Из анализа табл. 9.1. и 9.2. следует:
 * приведенные зависимости значительно отличаются друг от друга, что с одной стороны отражает их специфику (сбытовые, производственные и товарные запасы), с другой стороны говорит о том, что нет единого методического подхода;
 
 Таблица 9.2.
 Формулы для расчета страховой составляющей нормы
 производственного запаса Тс
 Автор метода, год Расчетная формула Обозначения Инютина К.В., 1969 ti - интервал i-й поставки, дни;
 Тср - средний интервал между поставками, дни;
 Qi - объем i-й поставки;
 N - количество поставок. Фасоляк Н.Д., 1977 К - коэффициент, показывающий надежность обеспечения запасом;
 tj - величины интервалов, большие Тср. Мельникова Е.А. и др., 1979 Rср - среднесуточный расход (в год);
 Zm - отклонение суточного остатка от среднего уровня перед поставками (Z). Хрящев А.С., Федорчук Б.К., 1980 ? - среднеквадратическое отклонение суточных остатков топлива от среднего уровня, вычисленного по скользящей средней. Вожжов А.П., 1981
  р - коэффициент гарантийности, определяющий величину компенсаций случайных отклонений поставок (или расходов);
 ?Т, ?с, ?Q, ?R - среднеквадратические отклонения интервалов поставок, интервалов отпуска, объемов поставок и отпусков;
 р' - коэффициент гарантийности, определяющий величину случайных отклонений от среднего значения. Щетина В.А. и др. [23], 1988 ? - параметр (аргумент) функции Лапласа Ф(?);
 ?? - среднее квадратическое отклонение интервала между поставками;
 n - максимальное количество поставок в году ретроспективного периода.
 * отсутствие сравнительных примеров расчета не позволяет отдать предпочтение какому-либо из приведенных формул без проведения дополнительных исследований;
 * все зависимости получены до 1990 г., т.е. в условиях плановой экономики; помимо этого они базируются на статистических данных, полученных в результате наблюдений за поставками и расходами в предыдущие периоды.
  Принципиально другой подход к оценке времени и размера текущего запаса, приведенный в разделе 6 (формула Уилсона), базируется не только на данных наблюдений за поставками (расходами), но и экономических показателях. С учетом формул раздела 6, норма текущей составляющей производственного запаса запишется в виде (в днях)
  (9.3)
 в натуральных единицах
  (9.4)
  Пример. Рассчитаем норму текущего запаса по данным о поставке двигателей на склад автотранспортного предприятия, табл. 9.3. ?28?. Для сравнения выполним расчеты по формуле Федорчука Б.К. и формуле, приведенной в методике Минтянжмаша (табл. 9.1).
  При подстановке величин из табл. 9.3. находим
 
 
 
  Очевидно, что, во-первых, результаты различны; во-вторых, обе формулы дадут одинаковый результат в случае одинаковых поставок Qi=const.
 
 
 Таблица 9.3.
 Данные о поставках двигателей на склад
 
 Дата поставки на склад Интервал времени между поставками ti Объем поставки
 Qi, ед.
 ti Qi 2.01
 13.01
 23.01
 27.01
 30.01
 31.01 1
 11
 10
 4
 3
 1 10
 2
 2
 5
 8
 16 10
 22
 20
 20
 24
 16 13.02
 18.02
 22.02
 23.02
 24.02 13
 5
 4
 1
 1 1
 7
 9
 6
 6 13
 35
 36
 6
 6 Суммы ?ti = 54 ?Qi = 72 ?ti Qi = 208
 
 9.2 Анализ формулы Бауэрсокса-Клосса для расчета страхового запаса
 
  В условиях неопределенности, вызванной различными причинами, но главным образом случайных характером ежедневного спроса dj и продолжительности функционального цикла Ti, в работе [2] рекомендована формула для расчета требуемой величины страхового запаса.
  SS = k?c, (9.5)
  где k - коэффициент, определяемый с помощью табулированной функции f(k);
  ?c - общее среднее квадратичное отклонение.
  В виду отсутствия в работе [2] ссылок на других авторов назовем ее формулой Бауэрсокса-Клосса.
  Функция f(k) - функция потерь, определяющая площадь, ограниченную правой "ветвью кривой нормального распределения". В табл.9.4 приведены значения k и f(k).
  Согласно [2] функция f(k) рассчитывается по формуле
  f(k) = (1-SL)Q/?c, (9.6)
  где SL - величина дефицита;
  Q - размер заказа.
  Величина дефицита SL в цитируемой работе называется также "уровнем доступности продуктов" или "желательный уровень обслуживания". Судя по размерности, SL может быть названа вероятностью отсутствия дефицита.
  Входящее в формулы (9.5) и (9.6) общее среднее квадратическое отклонение рассчитывается по формуле
  ?c = , (9.7)
  где - соответственно среднее значение продолжительности функционального цикла и количество продаж продукта в день;
  ?с, ?d - соответственно средние квадратические отклонения случайных величин T и D.
  Для иллюстрации формул приводится пример расчета при исходных данных Q=300 ед., ?с =13 ед., SL - 0,99. По формуле (9.6) находится f(k)=0,2308; k=0,4 (по табл.1) и затем по формуле (9.5)
  SS=0,4?13=5,2 ед.
 Таким образом, по формулам Бауэрсокса-Клосса страховой запас в 5 единиц "обеспечивает насыщение спроса клиентов на 99% при размере заказа 300 единиц".
  В табл.9.5 приведены результаты расчетов при других Q: 200 и 100 единиц. Из табл.9.5 следует парадоксальный вывод: чем меньше размер заказа Q, тем больше страховой запас SS.
  Отсутствие убедительных доказательств данного явления в работе [2] потребовало дополнительных расчетов при различных Q, результаты которых приведены в табл.9.5. Анализ этих результатов показал
 1. При величине заказа Q=50 ед., соответствующей средней продолжительности функциональных циклов поставок =10 дней, величина страхового запаса SS=18 ед. Эта величина сопоставима с ?с=13 ед., но значительно меньше величины 3?с, соответствующей "величине дефицита SL=0,99".
 
 Таблица 9.4
  Значения функции потерь f(k) и коэффициента k (фрагмент)
 f(k) k f(k) k 0,3989 0,0 0,0366 1,4 0,3068 0,2 0,0232 1,6 0,2304 0,4 0,0110 1,8 0,1686 0,6 0,0074 2,0 0,1202 0,8 0,0036 2,3 0,0833 1,0 0,0014 2,6 0,0561 1,2 0,0003 3,0
 2. При величине заказа Q=518 ед. страховой запас SS=0 и при дальнейшем увеличении Q остается равным нулю.
 3. Поскольку в комментариях к формулам (9.5) - (9.7) ничего не говорится об ограничениях, то был проведен расчет при Q==5ед., т.е. при =1 день. Величина запаса составила SS=29,6 ед., следовательно, превзошла среднюю ежедневную поставку в 6 раз.
 4. Полученные результаты настораживают не только с точки зрения страхового запаса, но и возможной вариации "величины дефицита" SL. Так, при Q=300 ед., ?с=13 ед. варьирование значений функции f(k) от 0,3989 до 0,0003 в формуле (2) привело к изменению SL всего на 0,017, т.е. от SL=0,983 до SL=1,00.
 Таблица 9.5
  Зависимость страхового запаса от размера заказа
  (по Бауэрсоксу-Клоссу)
 Размер заказа Q, ед. f(k) k Страховой запас SS, ед. 300
 200
 100 0,400
 0,154
 0,077 0,4
 0,65
 1,05 5,2
 8,4
 13,6 50*
 518,6*
 13*
 5*
 1* 0,0380
 0,3989
 0,0100
 0,0038
 0,00077 1,4
 0
 1,85
 2,28
 2,76 18,2
 0
 24,0
 29,6
 36,0 *) расчеты выполнены авторами
  Но не поддается объяснению область значений, когда "величина дефицита" SL становится меньше нуля, что противоречит физической сущности данной вероятностной характеристики. Например, в анализируемом примере при f(k) = 0,4 и Q = 5 ед. находим
  SL = 1 - = - 0,04
  Рассмотрим другой подход к расчету страхового запаса. При наличии статистической информации о ежедневных продажах (, ??, Закон распределения) и продолжительности функционального цикла выполнения заказа (, ?т, Закон распределения).
  Для расчета используется формула
  d3 = tp?c, (9.8)
  где d3 - величина страхового запаса
  tp - коэффициент, соответствующий вероятности Р отсутствия дефицита продукции на складе.
  ?c - среднее квадратическое отклонение.
  Расчет по формуле (9.8) производится при следующих допущениях.
 1. В начальный момент на складе находится Q единиц продукции, рассчитываемой по формуле
 Q = (9.9)
 Вывод формулы (9.9 приведен, например, в работе Е. С. Вентцель для "математического ожидания суммы случайного числа случайных величин: Z=, где x и y - случайные величины. Аналогичная формула приведена в [2].
 2. Если по мере реализации суммарный расход ?di достигает Q в момент времени Tj, а заявки продолжают приходить, то наступает ситуация дефицита. Предполагается, что неудовлетворенные заявки продолжают накапливаться до случайного момента Тк - времени поступления нового заказа. Таким образом, речь идет о прогнозируемом процессе накопления заявок, а не на реальном расходе на интервале ?Т=Тк - Тj
 3. Допустим, что статистические параметры, характеризующие ежедневный расход (или объем продаж), и ?d - постоянны и не зависят от продолжительности цикла Т; закон распределения ежедневных продаж - нормальный. Для продолжительности функционального цикла, подчиняющегося нормальному закону, среднее значение равно , а среднее квадратическое отклонение
 , (9.10)
  где ?т - коэффициент вариации, определенный на основе статистической обработки для базовой выборки.
  Например, если статическая информация собрана для базового функционального цикла с параметрами =10 дней и ?т=2 дня [1], то ?т=0,2 и для цикла с =20 дней, соответственно ?т=20=0,2?20=4 дня.
  Таким образом, формула (2) может быть записана в виде
  , (9.11)
  а при подстановке ?с в формулу (9.8), получим
  , (9.12)
  Рассчитаем величину страхового запаса для Q==5 ед. и ?d=2,54; ?т=0,2, т.е. при средней ежедневной поставке =1 день. Очевидно, =1 является нижней границей продолжительности функционального цикла при расчете по формуле (9.12). При подстановке tp=1,282, что соответствует вероятности отсутствия дефицита 0,9, находим
  ед.
  Соответственно, при Р=0,99 и tp=2,33 d3=6,36 ед.
  При учете того, что ежедневная поставка Q=5 ед. и страховой запас (при Р=0,99) равен d3~6 ед. на складе в начале дня должен находиться запас в 11 единиц.
  Результаты расчетов для других величин поставок приведены в табл.9.6. Там же для сравнения приведены результаты расчетов по формулам (9.5), (9.6) при условии, что расчет общего среднего квадратического отклонения приводился по формуле (9.11).
  Из анализа табл.9.6 следует.
 * при расчете по формуле (9.12) величина страхового запаса возрастает с увеличением длительности функционального цикла поставок продукции со склада;
 * при использовании откорректированной зависимости для общего среднего квадратического отклонения ?с, формула (9.11), величина страхового запаса также возрастает при увеличении длительности цикла Т, но менее интенсивно, чем при расчете по формуле (9.12).
 * поскольку в работе [2] не удалось найти объяснение, почему уменьшается величина страхового запаса при расчете по формулам (9.5)-(9.7), то, на наш взгляд, не следует использовать указанные формулы для расчетов без проведения дополнительных исследований.
 
 
 Таблица 9.6
 Величина страхового запаса при различных размерах заказа Q.
 Размер заказа Q, ед. Продолжительность цикла Т, дн. ?с, формула (7) Страховой запас, ед. Р = 0,9 Р = 0,99 Р = 0,99* 5
 50
 100
 300
 518 1
 2,6
 10
 60
 103,6 2,73
 4,85
 12,83
 63,2
 106,8 3,5
 6,2
 16,5
 80,9
 136,9 6,4
 11,3
 30,0
 143,1
 248,8 4,5
 7,4
 17,6
 80,8
 135,5 *) Расчет по Бауэрсоксу-Клоссу при определении ?с по формуле (9.11)
 
 
 10 Транспортная логистика: решение задач автотранспортных перевозок*
  10.1 Общий алгоритм планирования грузовых автомобильных перевозок
  В период централизованного регулирования экономикой планирование перевозок между производителями и потребителями продукции успешно осуществлялось в рамках задач: транспортной и маршрутизации. Рассчитанные планы перевозки на стадии оперативного планирования в автотранспортных предприятиях корректировались с помощью диспетчеризации, особенно трудоемкой при перевозках на небольшие расстояния, с учетом конкретных объемов перевозки, типа и количества подвижного состава, грузоподъемности используемых автомобилей и т.д.
  Автотранспортные предприятия представляли собой крупные народнохозяйственные комплексы. Среднее количество автомобилей на предприятиях общего пользования для крупных городов составляло 200 - 250 единиц; для областных и районных центров - 100 - 150 единиц; на ведомственном транспорте 50 - 70 единиц.
  В этот период основной идеей транспортной задачи было рациональное с точки зрения затрат на перевозку закрепление потребителей за поставщиками. Применялась она для планирования перевозок массовых грузов: удобрения и проведение уборочных работ в сельском хозяйстве; продукции машиностроения; строительных грузов и т. п.
  Целью маршрутизации перевозок была минимизация общего пробега автомобиля в течении смены посредством, во-первых, "увязки" ездок при планировании перевозок массовых грузов; во-вторых, организация движения при развозочных, сборных или развозочно-сборных маршрутах. Задача "увязки" ездок возникала в случае когда автомобиль в течение смены должен перевезти груз от одного или нескольких отправителей нескольким получателям по маятниковым маршрутам. При развозке продуктов (товаров) со склада в магазины, сборе тары и т. д. решалась задача коммивояжера (второй тип задач маршрутизации).
  В период 1990 - 2000 г.г. произошли коренные изменения в экономике страны, выразившиеся в падении производства и разукрупнении предприятий, что привело к нарушению связей между поставщиками и потребителями.
  На транспорте наметились две основные тенденции: уменьшение объема перевозок и старение парка подвижного состава. Приватизация, разгосударствление и акционирование в сфере автотранспорта привели к тому, что основная масса автотранспортных предприятий насчитывает в настоящее время не более 10 единиц подвижного состава. Проведенные исследования говорят о том, что при внутригородских перевозках автомобиль в 75 - 80 % случаях выполняет один рейс в день, т. е. снижается трудоемкость диспетчеризации. Параллельно происходила реструктуризация парка автомобилей в пользу малотоннажных и большегрузных машин, связанная с развитием внутрироссийского и международного рынков.
  Следует отметить, что произошедшие изменения в характере спроса на транспортные услуги привели к тому, что на сегодняшний день в структуре грузооборота 80% составляют мелкопартионные грузы, перевозимые или по маятниковым или по развозочным (сборным, сборно-развозочным) маршрутам. При такой схеме организации перевозок не опадает необходимость решения транспортной задачи. Об этом свидетельствует и данные проведенного опроса среди автотранспортных предприятий северо-западного региона России (РФ), основной целью которого было выяснить схему работы автомобиля на маршруте. Результаты опроса приведены в табл.10.1.
 Таблица 10.1
 Схема работы автомобиля на маршруте Количество рейсов, % Одно место погрузки, одно место разгрузки 31,0 Одно место погрузки, несколько мест разгрузки 43,5 Несколько мест погрузки, одно место разгрузки 8,5 Несколько мест погрузки и разгрузки 17,0
  Таким образом, 52,0 % предприятий осуществляют перевозку по кольцевым развозочным или сборным маршрутам и 31 % - по маятниковым маршрутам. Только 17 % респондентов отметили сложную схему организации движения "несколько мест погрузки и разгрузки", 80 % из которых занимаются междугородними перевозками, и указанная схема работы с клиентами возникает из-за стремления увеличить степень использования автомобиля по грузоподъемности (грузовместимости).
  Дальнейшие исследования и опросы перевозчиков показали: в настоящее время классическая транспортная задача решается для крупных фирм, имеющих сеть складов или филиалов, а так же для средних и мелких предприятий, для уменьшения транспортных затрат при массовой перевозке сырья или готовой продукции. Решение задачи маршрутизации по-прежнему особенно актуально при внутригородских перевозках.
  Очевидно, по мере развития рыночной экономики в стране, повышение эффективности транспортного процесса требует новых подходов к организации перевозок. Это привело к появлению нового направления - транспортной логистики.
  Анализ публикаций дает возможность говорить, что предметом транспортной логистики является комплекс задач планирования и управления, связанных с перемещением грузов транспортом, а именно:
  - обеспечение технической и технологической сопряженности участников транспортного процесса, согласования их экономических интересов;
  - обеспечение технологического единства транспортно-складского хозяйства;
  - совместное планирование производственного, транспортного и складского процессов;
  - выбор вида транспортного средства (ТС);
  - выбор типа ТС;
  - определение рациональных маршрутов;
  - выбор перевозчика и экспедитора.

<< Пред.           стр. 8 (из 10)           След. >>

Список литературы по разделу