Оптимизация совокупных затрат на обеспечение своевременных поставок готовой продукции с учетом логистических рисков

Распределение вероятностей таких  задержек с учетом их последствий представлено в табл. 3.1.

 

 

 

Таблица 3.1 - Распределение вероятностей задержки товара в пути и соответствующие экономические результаты для альтернатив А₁, А₂, А₃

А1	Задержка, сут. для А1	0	3	5	10
	Вероятности	0,6	0,2	0,1	0,1
	Экономический результат для А1, руб.	35000	-10000	-40000	-115000
А2	Задержка, сут. для А2	0	3	5	10
	Вероятности	0,5	0,4	0,05	0,05
	Экономический результат  для А2, руб.	90000	-20000	-93333,3	-130000
А3	Задержка, сут. для А3	0	3	5	10
	Вероятности	0,55	0,2	0,15	0,1
	Экономический результат  для А3, руб.	155000	-145000	-145000	-145000

 

В табл. 3.1 значения экономического результата получены на основе следующих допущений. В модели принято, что размер реализованной доли партии товара пропорционален длительности промежутка времени реализации товара (относительно запланированного/нормативного): другими словами, реализованная доля товара может быть определена как отношение фактического времени реализации к запланированному.

1. Для альтернативы  А₁ (нормативное время реализации 10 сут.): 
1. без задержек  (реализация товара в течение 11 -1 = 10 сут., что составляет 100% от нормативного) экономический результат 150000*(10/10)  - 100000 - 15000 = 35000;
2. задержка 3 суток (реализация товара в течение 11 -1-3 = 7 сут. при нормативном времени 10 сут.; соответственно проданная доля товара составляет 7/10) экономический результат 150000*(7/10) -100000– 15000 = -10000);
3. задержка 5 суток (реализация товара в течение 11 -1-5 = 5 сут.) экономический результат 150000*5/10  -100000- 15000  = -40000);
4. задержка 10 суток (реализация товара в течение 11 -1-10 = 0 сут., экономический результат 150000*0/10- 100000 - 15000 = -115000);
2. Для альтернативы  А₂ (нормативное время реализации 6 сут.): 
1. без задержек  (реализация товара в течение 11 - 5 = 6 сут.) экономический результат 220000*6/6 – 100000 – 30000 = 90000;
2. задержка 3 суток (реализация товара в течение 11 -5-3 = 3 сут.) экономический результат 220000*3/6 - 100000 – 30000 = -20000);
3. задержка 5 суток (реализация товара в течение 11 -5-5 = 1 , сут.) экономический результат 220000*1/6 - 100000 - 30000 = -93333,3);
4. задержка 10 суток (реализация товара в течение 11 -5-10 = ≤ 0 сут., то есть товар не подлежит реализации в связи с простроченным сроком годности) экономический результат 220000*0/6 - 100000 - 30000 = -130000).
3. Для альтернативы  А₃ (нормативное время реализации 1 сут.): 
1. без задержек  (реализация товара в течение 11 - 10 = 1 сут., потерь нет) экономический результат 300000 *1/1 -100000- 45000 = 155000;
2. задержка 3 суток (реализация товара в течение 11 -10-5 ≤ 0, 0 сут., то есть товар не подлежит реализации в связи с простроченным сроком годности) экономический результат 300000*0/1 - 100000 – 45000 = -145000);
3. задержка 5 суток аналогично приводит к таким же потерям.
4. задержка 10 суток аналогично приводит к таким же потерям.

 

Рассчитаем требуемые параметры (σ;m) для формализации задачи выбора применительно к каждой альтернативе (см. табл. 3.2 и 3.3).

Таблица 3.2 - Расчет математических ожиданий для альтернатив

Альтернативы	Параметр m ( руб.)
А1	=0,6*35000+0,2*(-10000)+0,1*(-40000)+ 0,1*(-115000)= 21000-2000-4000-11500=3500
А2	=0,5*90000+0,4*(-20000)+0,05*(-93333,3)+0,05*(-130000)=45000-8000-4666,6-6500=25833,4
А3	=0,55*155000+0,45*(-145000)=85250-65250=20000

 

Таблица 3.3 - Расчет дисперсий для альтернатив

Альтернативы	Параметры σ2 ( руб.)
А1	=0,6*350002+0,2*(-10000)2+0,1*(-40000)2+ 0,1*(-115000)2-35002= 735000000+20000000+160000000+1322500000-12250000=2225250000
А2	=0,5*900002+0,4*(-20000)2+0,05*(-93333,3)2+0,05*(-130000)2-25833,42=4050000000+160000000+4355552444+845000000-667364555.6=4823187888
А3	=0,55*1550002+0,45*(-145000)2-200002=13213750000+11563750000-400000000=24377500000

 

Зная соответствующие функции  выбора для ЛПР с различным  отношением к риску, найдем их значения (показатели линии уровня для анализируемых альтернатив) в табл.3.4.

Тогда коэффициент индивидуальной осторожности к риску ЛПР можно  определить из равенства:

 

k_s = (m₂ – m₁) / (σ₂² – σ₁² )=(25833,4-3500)/ (4823187888- 2225250000)=22333,4/2597937888=0,000008596;

 

Тогда коэффициент индивидуальной склонности к риску данного ЛПР  найдем по формуле:

 

k_r = (m₃ – m₂) / (σ₂² – σ₃² )=(20000-25833,4)/( 4823187888²-24377500000²)=0,00000001

 

При этом используем следующие функции  выбора

 

 f_s(σ;m) = m –0,000008596·σ²         

 

 f_r(σ;m) = m +0,00000001·σ².

 

Для выбора наилучшего решения указанные результаты сведены в табл. 3.5. Выбор реализуется по наилучшему/наибольшему такому показателю.

 

 

 

 

 

Таблица 3.4 - Расчет значений функций выбора для ЛПР с различным отношением к риску

Альтернативы	Отношение ЛПР к риску	Значения функций
А1	Осторожность	fs(σ;m) = m –0,000000625·σ2 = 3500-0,000008596*2225250000=-15628,25
	Склонность	fr(σ;m)= m +0,000000303·σ2 =3500 +0,00000001*2225250000=3500+22,2525=3522,2525
А2	Осторожность	fs(σ;m) = m –0,000000625·σ2 =25833,4 -0,000008596*4823187888= -15626,72
	Склонность	fr(σ;m)= m +0,00000303·σ2 =25833,4  +0,00000001*4823187888=25881,63
А3	Осторожность	fs(σ;m) = m –0,000000625·σ2 = 20000-0,000008596*24377500000=-189548,99
	Склонность	fr(σ;m)= m +0,000000303·σ2 =20000+0,00000001*24377500000=20243,775

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 3.5 - Значения функций выбора для ЛПР с различным отношением к риску

Альтернативы	Показатели
	fn(σ;m)	fs(σ;m)	fr(σ;m)
А1	3500	-15628,25	3522,2525
А2	25833,4	-15626,72	25881,63
А3	20000	-189548,99	20243,775

 

Таким образом, при нейтральном  отношении к риску ЛПР (директор отдела логистики компании «Premium-Logistics Fruits»)  выбирает альтернативу А₂, при осторожности к риску - альтернативу А₂, при склонности к риску – альтернативу А_2.         Исходя из этого можно сделать вывод, что альтернатива А₂ (реализация  товара в Чите) предпочтительна при любом отношении к риску, но наиболее эффективна при нейтральном. Осторожное отношение к риску невыгодно в данных условиях [2].

 

 

 

 

 

 

 

3.2 Рекомендации по управлению логистическими рисками на предприятии «Premium-Logistics Fruits»     Альтернатива А₂ ( реализация  товара в Чите) предпочтительна при любом отношении к риску, но наиболее эффективна при нейтральном. Осторожное отношение к риску невыгодно в данных условиях.  Учитывая специфику продукта, при перевозке скоропортящихся грузов компании должна решить две ключевые задачи — доставить его в сжатые сроки и обеспечить соответствующие условия хранения на всех этапах цепочки (упаковки, отгрузки, транспортировки, складирования и т. п.).   Снизить временные издержки позволяет автоматизация и использование ИТ-систем, которые помогают отслеживать продвижение груза по всей логистической цепочке — от производителя до складского оператора и дистрибутора — и предупреждать о возможных задержках.  Автоматизация управления поставками по логистической цепи позволяет осуществлять мониторинг и контроль хода выполнения процессов, анализировать эффективность доставки товара и на основе полученных данных делать выводы о дальнейшей ее рационализации.     

 

 

 

 

 

 

 

Заключение           В данной курсовой работе была рассмотрена деятельность по управлению рисками на предприятии «Premium-Logistics Fruits».  В аналитической и расчетной части были разработан алгоритм по управлению логистическими рисками и представлено использование метода сравнения альтернатив в условиях риска для обеспечения своевременных поставок готовой продукции на примере компании «Premium-Logistics Fruits».  На основании расчетов  было выявлено, что при нейтральном отношении к риску ЛПР (директор отдела логистики компании «Premium-Logistics Fruits»)  выбирает альтернативу А₂, при осторожности к риску - альтернативу А₂, при склонности к риску – альтернативу А_2.     Исходя из этого можно сделать вывод, что альтернатива А₂ ( реализация  товара в Чите) предпочтительна при любом отношении к риску, но наиболее эффективна при нейтральном. Осторожное отношение к риску невыгодно в данных условиях.         Учитывая специфику продукта, при перевозке скоропортящихся грузов компании должна решить две ключевые задачи — доставить его в сжатые сроки и обеспечить соответствующие условия хранения на всех этапах цепочки (упаковки, отгрузки, транспортировки, складирования и т. п.).   Снизить временные издержки позволяет автоматизация и использование ИТ-систем, которые помогают отслеживать продвижение груза по всей логистической цепочке — от производителя до складского оператора и дистрибутора — и предупреждать о возможных задержках.

 

 

 

 

 

Список  рекомендуемой литературы

1. Бродецкий Г.Л.   Моделирование логистических систем. Оптимальные решения в условиях риска [Текст] : [производственно-практическое издание] /  Г.Л. Бродецкий. – М. : Вершина, 2006. – 376 с.
2. Бродецкий Г.Л. Управление рисками в логистике /  Г.Л. Бродецкий, Д.А. Гусев, Е.А. Елин. – М. : Academia, 2010. – 192 c.
3. Логистика. Интеграция и оптимизация логистических бизнес-процессов в цепях поставок : учебник / В.В. Дыбская [и др.] ; МЦЛ. – М. : ЭКСМО, 2011. -944 с. – (Полный курс МВА).
4. Менеджмент на транспорте: Учеб. пособие для студентов высш. учеб. заведений / Н.Н. Громов, В.А. Персианова. – М.: Издательский центр “Академия”, 2003. – 528 с.
5. Вентцель Е.С.., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. – М.: Наука. Гл. ред.физ-мат.лит. – 1988. ( Физико-математическая б-ка инженера). -480 с.
6. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям / Н.Ш. Кремер. – 3-е изд., перераб.и доп. М.ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – 551 с. – (Серия  “Золотой фонд российских учебников)”.
7. Основы логистики. Учебник для вузов / Под ред. В. Щербакова. – СПб.: Питер, 2009. – 432 с.
8. Балдин К.В. Риск-менеджмент : учеб. пособие / К.В. Балдин. – М. : Эксмо, 2006. -368 с.
9. Максимов В.Н. Моделирование риска и рисковых ситуаций : учеб. пособие / В.И. Максимов, О.И. Никонов. – Екатеринбург : УГТУ-УПИ, 2004. -82 с.
10. Найт Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль : пер.с англ./ Ф.Х. Найт.- М.: Дело, 2003. -360 с.
11. Шапкин А.С. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций : учебник / А.С. Шапкин, В.А. Шапкин. – М.: Дышков и К0, 2005. – 880 с.
12. Иванов А.А. Риск-менеджмент : учебно-метод. Комплекс / А.А. Иванов, С.Я. Олейников, С.А. Бачаров. М.:  Изд.центр “ЕАОН”, 2008. – 193 с.
13. Морозов Д.С. Проектное финансирование: управление риском и страхование. Под ред.проф. Катасонова В.Ю. – М.: “Анкил”, 2009.
14. Патласов О.Ю. Теория и практика предпринимательского риска: Ч.1, 2. – Омск: ОМГАУ, 2007.
15. Тэпман Л.Н. Риски в экономике: Учебное пособие. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008.