Типы моделей управления запасами

 

Входные параметры модели

 

1)   n – интенсивность  потребления запаса [ед.тов./ед.t];

 

2)   l – интенсивность  производства заказа [ед.тов./ед.t];

 

3)   s – затраты на  хранение запаса [руб./ед.тов.*ед.t];

 

4)   d – штраф за  дефицит [руб./ед.тов.*ед.t];

 

5)   K – затраты на  осуществление заказа [руб.].

Выходные параметры модели

 

1)   Q – размер заказа [ед.тов.];

 

2)   t – период поставки [ед.t];

 

3)    –длительность i-го этапа цикла изменения запаса;

 

4)   L – общие затраты  на управление запасами в единицу  времени, [руб./ед.t];

 

5)   Н – максимальный  уровень запаса на складе [ед.тов.];

 

6)   h – максимальный  уровень дефицита [ед.тов.].

 

Данная модель основана на допущении, что существует производственный процесс, в котором на первом станке производится партия деталей с интенсивностью , которые используются на втором станке с интенсивностью  (рис.2.6).

 

Рис.2.6. Принципиальная схема производственного процесса

 

Невыполненные заявки на потребляемый продукт накапливаются и немедленно удовлетворяются по мере новых поступлений продукта. Длительность цикла изменения запасов  разделяется на 4 этапа (рис.2.7):

 

1) t1 – заказанный продукт производится, произведенный продукт потребляется ® запас накапливается;

 

2)   t2 – заказанный  продукт не производится, запас  потребляется ® запас уменьшается до нуля;

 

3) t3 – заказанный продукт не производится, запас отсутствует ® невыполненные заявки накапливаются, дефицит увеличивается;

 

4)   t4 – заказанный  продукт производится, задолженные  заявки выполняются ® запас отсутствует, дефицит уменьшается до нуля.

 

 

 

 

Рис.2.7.График циклов изменения запасов в обобщенной модели УЗ с учетом невыполненных заявок.

 

 

Формулы модели

, , , , , , , , .

 

Обобщенная модель оптимальной партии поставки с потерей невыполненных заявок.

 

    Данная модель характеризуется тем, что в течение периода t3 заказанный продукт не производится, запас отсутствует, дефицит увеличивается, но при этом невыполненные заявки не накапливаются, а теряются (рис.2.8). При этом штраф за дефицит в модели с потерей невыполненных заявок выше, чем в модели с учетом невыполненных заявок.

 

 

Рис.2.8.График циклов изменения запасов в обобщенной модели УЗ с потерей невыполненных заявок

 

 

Формулы модели

, , , , , .

 

 

3.3.Обобщенная модель управления запасами.

 

   Любая модель управления  запасами, в конечном счете, должна дать ответ  на два вопроса:

1. Какое количество продукции  заказывать?

2. Когда заказывать?

   Ответ на первый  вопрос  выражается  через  размер  заказа,  определяющего оптимальное количество ресурсов, которое необходимо поставлять  каждый  раз, когда  происходит  размещение  заказа.  В  зависимости  от   рассматриваемой ситуации размер заказа может меняться во времени.  Ответ  на  второй  вопрос зависит от типа системы управления запасами. Если  система  предусматривает периодический контроль состояния  запаса  через  равные  промежутки  времени (например, еженедельно или ежемесячно),  момент  поступления  нового  заказа обычно совпадает с началом каждого интервала  времени. Если  же  в  системе предусмотрен непрерывный контроль  состояние запаса,  точка  заказа  обычно определяется уровнем запаса, при котором необходимо размещать новый заказ.

   

    Таким   образом,   решение   обобщённой   задачи   управления   запасами

определяется следующим образом;

1. В случае периодического  контроля состояния запаса  следует  обеспечивать поставку нового количества ресурсов в объеме размера заказа через равные интервалы времени.

2. В случае непрерывного  контроля  состояния  запаса  необходимо  размещать новый заказ в размере объема запаса, когда его уровень  достигает  точки заказа.

    Размер  и  точка  заказа  обычно  определяются  из  условий  минимизации

суммарных затрат системы управления запасами, которые можно выразить в  виде функции этих двух переменных. Суммарные затраты системы управления  запасами выражаются в виде функции их основных компонент следующим образом:

 

    Затраты на приобретение становятся важным фактором , когда  цена  единицы продукции зависит от размера заказа, что обычно выражается  в  виде  оптовых скидок в тех случаях, когда цена единицы продукции  убывает  с  возрастанием размера заказа. Затраты на оформление заказа представляют  собой  постоянные расходы, связанные с его  размещением.  Таким  образом,  при  удовлетворении спроса в течение заданного периода времени  путем  размещения  более  мелких заказов (более часто) затраты возрастают  по  сравнению  со  случаем,  когда спрос удовлетворяется посредством более крупных  заказов  (и,  следовательно реже). Затраты на хранение запаса, которые  представляют  собой  расходы  на содержание запаса на складе (например, процент на  инвестированный  капитал, затраты на переработку, амортизационные расходы и эксплутационные  расходы), обычно возрастают с увеличением  уровня  запаса.  Наконец,  потеря  дефицита представляют собой расходы,  обусловленные  отсутствием  запаса  необходимой продукции.  Обычно  они  связаны  с  ухудшением   репутации   поставщика   у потребителя и с потенциальными потерями прибыли.

   Оптимальный  уровень  запаса соответствует минимуму суммарных  затрат.  Отметим,  что  модель  управления запасами не обязательно должна включать все  четыре  вида  затрат,  так  как некоторые из них могут быть не  значительными,  а  иногда  учёт  всех  видов затрат чрезмерно усложняет функцию суммарных затрат.  На  практике  какую  – либо  компоненту  затрат  можно  не  учитывать  при  условии,  что  она   не составляет существенную часть общих затрат.  Этот  фактор  необходимо  иметь

ввиду при изучении различных моделей, описанных в данной главе.

 

 

3.4.Моделирование в логистике.

 

  Моделирование, как целенаправленное представление анализируемого реального или гипотетического бизнес-процесса, служит в управлении, прежде всего, двум целям.

 

  Во-первых, это сохранение знаний о структуре, законах функционирования и управления организации в формальном виде (структурное моделирование).

 

  Во-вторых, наполнение модели реальными данными и проведение компьютерной симуляции (имитации реального поведения объекта за отрезок времени) позволяет получить фактографическую основу для принятия решений.

 

  Проведение имитационного моделирования, низвергающего постулат о “невозможности эксперимента в экономике”, стало возможным благодаря развитию возможностей вычислительной техники, изучению процессов принятия решения человеком, и развитию дисциплины реинжиниринга.

 

  Особенности моделирования в логистике определяются содержанием самой логистической концепции. Логистика предполагает системный подход к интегрированному и динамическому управлению материальными, финансовыми, информационными потоками в организации, сквозь функциональные границы подразделений. Это во многом перекликается с принципами системной динамики и понятием о бизнес-процессах. Поведение организации, в терминах системной динамики, определяется ее информационно-логической структурой как системы, представляется в терминах потоков, а не функций, рассматривается в развитии и динамике.

 

  Бизнес-процесс может быть определен как целенаправленно преобразуемый и управляемый поток ресурсов.

 

  Таким образом в поисках ответов на вопросы: как формируются затраты и доходы по логистической цепи, каковы ее критические параметры, факторы развития, узкие места и возможности, в чем причины возникшей проблемы, каковы будут результаты планируемых решений - менеджеру логистики помогает компьютерное моделирование бизнес-процессов.

 

  Управление в логистике характеризуется учетом большого числа параметров, функциональных и корреляционных зависимостей, влияния стохастических факторов. Все они анализируются при построении модели, но не все включаются в нее.

 

  Для принятия решения, модель должна отражать сущность проблемы, давая обоснование, по словам А. Эйнштейна, “…по возможности очень простое, но не проще”. Полное отражение всех реальных зависимостей в модели невозможно или экономически неоправданно.

 

  Как сказал основатель подхода тотального качества Э. Деминг: “Все модели неправильны, но некоторые модели полезны”. Полезными модели становятся тогда, когда при их построении выполняются на практике несколько методических правил.

 

  Первое - моделирование должно быть групповой работой. Это подразумевает не только формирование рабочей группы специалистов разного профиля, но и широкое вовлечение в сбор данных, оценку, тестирование, внесение предложений по модели менеджеров разного уровня и разных подразделений компании. Так достигается и работоспособность модели, и обучение персонала.

 

  Второе - моделирование должно тщательно документироваться. Хорошей модели не повредит немного бюрократии. Все варианты, персонализированные предложения, получаемые в результате выполнения первого правила должны быть зафиксированы. По результатам моделирования издаются нормативные, плановые документы, должностные инструкции и т.д.

 

   Третье - моделирование - постоянный процесс. Структурные и имитационные модели служат средством обоснования решений, разработки сценариев, обучения и коммуникации персонала. Изменение постановки задачи, влияния внешних факторов, появления новых знаний могут требовать корректировки параметров модели.

 

    Еще одним практическим моментом является выбор моделирования бизнес-процесса в состоянии “Как есть” или “Как должно быть”. Как правило, в методической поддержке коммерческих аналитических пакетов даются общие рекомендации по этому вопросу. Особенностью реинжиниринга можно считать третью, в общем-то, спорную, форму моделирования - “Как будет”.

 

    Моделирование заставляет менеджеров более точно и полно формулировать описание причин возникновения проблем, возможные результаты изменений, которые они интуитивно чувствуют. В процессе формального построения модели вскрываются внутренние противоречия и сомнения в этих представлениях у разных менеджеров. Групповое построение модели требует достижения консенсуса, а распространение модели бизнес-процесса по логистической цепи улучшает коммуникацию, понимание интересов и роли других подразделений. Таким образом, улучшается столь важное в логистике взаимодействие. Модель становится средством коллективного корпоративного психоанализа. Типология моделей в логистике производна от понятия "логистическая система", которое, как известно, в силу своей громадной концептуальной емкости и многообразия промежуточных форм существования в реальной практике окончательно не установлено. Аморфное представление о сущности и нюансах логистической деятельности не способствует созданию эффективного методологического инструментария в виде модельного ряда, учитывающего специфику и фазы существования объекта логистизации. С другой стороны, неразвитость аппарата моделирования в логистике тормозит развитие ее как науки.

 

     Приходится заимствовать из других областей знаний (системология, исследование операций, теория управления запасами и др.) различные методы и способы моделирования, но этот путь требует глубокого критического анализа имеющегося спектра моделей, переосмысления их потенциальных возможностей и органических недостатков с точки зрения логистики. В противном случае возникают серьезные трудности, а порой и недоразумения как при выборе способа моделирования, так и при объяснении существа моделируемых логистических процессов. Любой специалист в области моделирования без особого труда найдет во множестве представленных в литературе по логистике моделей немало фактов, когда результаты моделирования родственных объектов невозможно сопоставить между собой даже по шкале порядка: структурные модели выдаются за функциональные, статические за динамические, концептуальные за информационные и даже за аналитические и т.п.

 

    В зависимости от формы модельного представления объекта логистизации модельный ряд далее можно разбить на два основных вида: физическое (материальное) и абстрактное моделирование.

 

  Физические модели в общем случае разделяются на натурные и макетные. Понятно, что натурные модели способны лучше других обеспечить адекватное отражение действительности. Вместе с тем проведение натурных исследований сопряжено с громадными трудностями как организационно-экономического, так и научного плана. Обычно "на натуре" удается лишь зафиксировать существующее состояние системы без возможности вариаций внешних и внутренних факторов окружающей среды.

 

   При использовании разных вариантов макетного моделирования, например, в форме полупроизводственных испытаний, возможности экспериментатора увеличиваются, но появляется большая вероятность искажения результатов моделирования, особенно в тех случаях, когда не удается установить критерии подобия процессов в модели (макете) и натуре.

 

   Абстрактное моделирование остается пока наиболее приемлемым средством познания в логистике, а чаще всего и единственно возможным. По способам выражения абстрактное моделирование декомпозируется по четырем направлениям: концептуальное, математическое, имитационное и символическое моделирование.

 

   В свою очередь концептуальные модели можно условно разграничить на вербальные модели и модели общесистемных структурных форм. В настоящее время - это наиболее распространенный тип моделей в логистике, особенно в части, именуемой теоретической. Диалектика их широкого применения в наблюдательных и описательных областях науки имеет глубокие гносеологические корни, которые, видимо, не следует нарушать, особенно там, где модели имеют трудноопределимые входы и выходы. Тем не менее, концептуальное моделирование является только средством получения начальных знаний о предмете исследования. Уровень познания наук, использующих только приемы концептуального моделирования, таков, "что они располагают большей частью морфологическими данными об изучаемых системах, иногда эти данные сводятся только к классификации. Установление устойчивых закономерностей - сравнительно редкая и большая удача".