Систематизация методов и моделей принятия решений в логистике

Для решения различных задач в логистике существуют разнообразные модели и методы, составляющие основу ее методологии и позволяющие исследовать логистические процессы.

Сегодня повышенный интерес к логистике под влиянием практических знаний и накопленной научной информации позволяет классифицировать базовые ее элементы с точки зрения соотношения различных понятий методов и моделей, в том числе экономико-математических методов и моделей.

Разберем несколько таких классификаций, рассмотрим их на предмет возможности с их помощью облегчить выбор метода или определения проблемы в рамках какого-либо элемента ЛС.

В соответствии с работой, выполненной под научной редакцией профессора В.С. Лукинского, "модели и методы для подготовки и принятия решений в логистике подразделяются на три класса:

- первый класс (I), включающий в себя модели и методы, которые предназначены для решения задач в условиях определенности при отсутствии каких-либо ограничений, продиктованных внешней средой;

- второй класс (II) - задачи решаются в условиях риска и неопределенности, однако без конкуренции;

- третий класс (III) - содержатся модели и методы решения задач логистики в условиях конкуренции"[95].

Дальнейшая декомпозиция, предложенная ученым, предполагает внедрение трех видов моделей и методов. Модели и методы первого вида заключают в себе отдельные логистические операции (функции); модели и методы второго вида включают в себя две и более логистических операций (функций); модели и методы третьего вида предназначены для охвата всей логистической системы. Каждый вид, в свою очередь, делится на 2 группы: 1) группа А содержит простые (симплексные) модели и методы; 2) группа Б - более сложные (рисунок 1.3.1).

Рисунок 1.3.1 - Классификация моделей и методов логистики [95]

В группу А первого вида входят:

- выбор логистических посредников (поставщика, перевозчика, экспедитора, типа транспортного средства и т.д.);

- определение номенклатурных групп (ABC, XYZ);

- детерминированные модели управления запасами;

- модели принятия решений типа "сделать или купить";

- модели определения потребностей, базирующиеся на теории восстановления; и др.

Ко второй группе Б первого вида причисляются модели, где используются оптимизационные процедуры, в частности линейного программирования (к примеру, транспортная задача в отношении поставщиков и потребителей).

К моделям и методам 2-го вида относятся:

- определение оптимальной величины заказа (закупочная и складская логистика);

- алгоритмы управления запасами (закупочная, складская, а также транспортная логистика);

- формирование номенклатуры и ассортимента распределительных и торговых центров различных уровней;

- модели управления многономенклатурными запасами;

- выбор вида и способа транспортировки.

В модели 3-го вида входят все элементы ЛС (сети, цепи или канала). Модели анализа затрат (функционально-стоимостной анализ), времени цикла исполнения заказа, качества сервиса с последующим реинжинирингом логистических систем формируют первую группу. Вторая группа включает в себя модели синтеза или проектирования логистических систем с "минимизацией общих логистических затрат" или "экономических компромиссов" с учетом нескольких критериев, позволяющих сделать выводы об эффективности ЛС.

Предложенная Б.К. Плоткиным классификация математических методов и моделей (таблица 1.3.1) содержит подбор возможных для моделирования элементов ЛС методов, для каждого из которых также представлен свой набор моделей, позволяющих, не выходя за пределы метода, смоделировать тот или иной элемент логистической системы.

В приведенной классификации отчетливо наблюдаются расчетные модели, которые по своей сущности являются оптимизационными, т.е. цель моделей указанной группы заключается в получении наилучшего (оптимального) результата.

Таблица 1.3.1 - Математические методы и модели

в элементах логистической системы [110]

Окончание Таблицы 1.3.1

В следующей рассматриваемой в рамках данного исследования классификации (таблица 1.3.2) предлагается группировать экономико­математические модели с условным разделением дисциплин научной базы теории и методологии экономико-математического моделирования на модели и методы в соответствии с решением конкретных задач в логистической деятельности.

Таблица 1.3.2 - Соответствие дисциплин научной базы логистики ее практическим задачам [110]

Окончание Таблицы 1.3.2

Рассмотренную классификацию возможно применить в целях выявления проблемной ситуации в определенном (конкретном) элементе логистической системы.

Сравнение предложенных Б.К. Плоткиным классификаций позволяет сделать вывод, что одна из классификаций направлена скорее на финансовую (коммерческую) составляющую принятия решений, а другая - на моделирование конкретных логистических процессов.

Остановимся более детально на некоторых методах и моделях принятия решений, которые могут быть применены в рамках сбытовой логистики.

Так, при выборе методов перевозки грузов логистическим операторам необходимо выбрать оптимальную модель транспортировки.

Традиционная модель отражает подход, при котором экспедиторы выступают посредниками, связующими звенья в логистической цепи.

Согласно логистической модели, экспедиторы трансформируются из посредников в принципалов, становясь тем самым равноправными участниками процесса перевозки.

Рисунок 1.3.2 - Традиционная модель системы экспедирования

Рисунок 1.3.3 - Логистическая модель системы экспедирования

Все показатели (критерии), которые оказывают влияние на выбор перевозчика, можно разделить на 3 группы: количественные, качественные, релейные.

К релейным критериям отнесены имеющие только два показателя: "да" или "нет".

Весовые коэффициенты Wi,учитывающие степень влияния на интегральную оценку, могут рассчитываться для количественных и качественных критериев с их общим ранжированием по формуле [ 22]:

Для получения оценок качественных показателей применяется функция желательности [22]:

ai = exp(-exp(-yi)). (2)

В рамках процедуры выбора экспедитора предусматриваются отбор претендентов и определение критериев выбора. По наиболее важным критериям необходимо установить предельные значения.

Также необходимо проверить претендентов по одному критерию. Если среди имеющихся экспедиторов не оказалось ни одного соответствующего установленному пределу по данному критерию, следует заняться поисками другого экспедитора либо изменить ограничение по критерию.

В случае если в общем числе отобранных по одному критерию экспедиторов нет такого, который бы соответствовал второму ограничению, следует поменять претендентов или ограничение по показателю. При этом проверку измененного списка или изначального состава экспедиторов, но при иных ограничениях, необходимо проводить прежде всего по первому критерию и только потом по другому.

Если среди отобранных экспедиторов ни один не занимается оказанием данных услуг, а они особенно важны, следует вновь вернуться к изменению ограничений по оценочным критериям, в частности по рассмотренным критериям, или можно продолжить поиски подходящего экспедитора.

Основополагающей математической моделью транспортной логистики выступает транспортная задача. Это название интегрирует широкий круг задач с единой математической моделью. Эти задачи принадлежат к задачам линейного программирования, решаемые с помощью симплексного метода. [ 161].

Транспортная задача заключается в том, чтобы отыскать оптимальный план перевозки некоторого груза с mбаз A1,Az,...,A_mnпотребителям B1,B2,...,B_n[139].

Можно выделить два типа транспортных задач: 1) с критерием стоимости (минимум издержек по реализации плана перевозок) и 2) с критерием времени (минимум времени на реализацию плана перевозок).

Также имеют место одноэтапные модели задач, где перевозка реализуется напрямую, например, от предприятия к потребителю, и двухэтапные, когда между ними имеется склад.

Вследствие нарушения поставщиками своих обязательств или же ненадлежащего их исполнения в рамках логистической системы могут образовываться сверхнормативные запасы. Для отслеживания уровня запасов могут применяться следующие показатели, которые отражают эффективность их использования [95]:

- оборачиваемость запасов Wr

где P - объем продаж предприятия в годовом исчислении, руб.,

M_z- средний объем запасов, руб.;

- длительность Wrdодного периода оборота, дн:

- запасоемкость оборота:

Показатели продуктивности позволяют также рассчитать квоту высвобожденных капиталов ∆Mz, ранее привлекавшихся для финансирования запасов (т.е. замороженных в них). Значение данного показателя можно вычислить по следующей формуле [ 93]:

где Pi - оборот предприятия в анализируемом периоде, руб.,

Wro - показатель оборачиваемости запасов в базовом периоде,

M_z- средний объем запасов в анализируемом периоде, руб.

Кроме того, в качестве предмета анализа запасов могут рассматриваться динамика запасов, их структура, степень хозяйственной пригодности.

Следует отметить, что в коммерческой логистике может применяться графическая модель оптимизации количества складов в системе распределения (рисунок 1.3.4).

Рисунок 1.3.4 - Зависимость совокупных издержек

на распределительную систему от количества складов

Для ответа на вопрос, сколько складов требуется иметь в логистической системе, необходимо:

- определиться с местом склада и его смысловой нагрузкой в системе;

- просчитать все варианты и выбрать среди них наиболее экономичный.

В качестве одного из резервов повышения эффективности деятельности предприятия отмечается снижение расходов на хранение запасов сырья, полуфабрикатов и готовой продукции. Данная часть затрат на производство служит некоторой переменной величиной, которая выражает стоимость товаров и затрат на их хранение. При этом ее уменьшение приводит к снижению себестоимости единицы продукции.

Уменьшение затрат на хранение продукции сопряжено с определенным риском: с одной стороны, сокращение запасов сырья может вызвать остановку производства, а с другой - снижение количества готовой продукции грозит срывом поставок потребителям и, как следствие, применением штрафных санкций в отношении предприятия.

До применения логистического подхода критерий оценки эффективности в системе "снабжение - производство - перевозка" был следующим: целевая функция ориентировалась на минимум затрат в каждом из звеньев:

41

где 3с, 3п, 3т - затраты на снабжение, производство, транспортировку, соответственно.

Логистический подход подразумевает отказ рассматривать издержки изолированно, в связи с чем на смену ему приходит новый критерий - минимума суммы указанных затрат, где, в свою очередь, применяется критерий оптимальности В. Парето, благодаря чему появляется возможность проверить, способствует ли предложенное решение по конкретному объекту улучшению состояния системы в целом [140].

При этом целевая функция принимает вид:

Таким образом, логистика имеет своей целью рационализацию всей сферы обращения и производства в совокупности.

Важное значение для сбытовой логистики имеет теория массового обслуживания. Теория массового обслуживания представляет собой раздел математики, который описывает и изучает системы, которые предназначены для обслуживания потока заявок (требований) случайного характера. Данная теория сформировалась и продолжает развиваться по настоящее время как инструмент моделирования процессов, связанных непосредственно с оказанием услуг, в том числе в сфере логистики.

Благодаря аппарату теории массового обслуживания появляется возможность организации выполнения услуг как в интересах клиентов, так и исполнителей, таким образом, соблюдается взаимная выгода сторон, что является крайне необходимым условием для успешной коммерческой деятельности на рынке.

Основополагающим в теории массового обслуживания является поток заявок (требований), который целесообразно считать простейшим, или пуассоновским, для большинства случаев.

Поток заявок простейший, если ему присущи следующие свойства:

1) стационарность (плотность потока - количество заявок в единицу времени λ = со list);

2) ординарность - в каждый момент времени на обслуживание приходит одна заявка;

3) отсутствие последствия, т.е. все заявки поступают на обслуживание - независимо друг от друга [112].

В реальной практике в качестве систем массового обслуживания могут выступать различные производственные и торговые предприятия и организации сферы обслуживания.

В качестве наиболее доступного метода мониторинга товарного ассортимента предприятия может использоваться логистический подход, основанный на классификации товарооборота и товарных запасов, которые измеряются в единицах реализации или запаса (ABC -анализ), и их классификации по структуре потребления (XYZ-анализ) [109].

ABC-анализ представляет собой один из вариантов математико - статистических методов анализа, применяемый в целях изучения частоты отдельных экономических фактов и явлений. В ряд его синонимов включены первоначальный анализ, правило 80/20 и принцип Парето. С помощью указанного метода существующая совокупность в соответствии с избранными критериями классифицируется, или распределяется, на три группы: А, В и С. Данная классификация одновременно демонстрирует ранг и позволяет выделить главные пункты, особенно значимые для целенаправленных мероприятий управления. Применяются, как правило, два критерия, которые могут различаться:

- с одной стороны, количество позиций товаров, магазинов, поставщиков и др.;

- с другой - выручка, стоимость запасов, объем потребления продукции, издержки, прибыль и т.п.

ABC-анализ можно

графически интерпретировать следующим образом

(рисунок 1.3.5.).

Рисунок 1.3.5 - Ассортиментный АВС-анализ

Дополнением АВС-анализа выступает его комбинация с XYZ-анализом, который базируется на тех же принципах, что и ABC-анализ.

Матричная проекция ABC и XYZ-анализов представляет собой аналоговую модель, посредством которой принимаются стратегические решения по поводу рыночной стратегии компании от положения "как есть" до положения "как быть". Основа ABC-анализа заключается в предвидении того, что несущественная часть ассортимента товаров занимает значительную часть выручки. При осуществлении данного анализа реализованные предприятием за год (можно также выбрать другой промежуток времени) товары распределяются в порядке уменьшения их стоимости, а также вычисляется удельный вес сбыта каждой группы ассортимента.

Вместе с ABC-анализом параллельно необходимо проводить XYZ-анализ, суть которого заключается в структуризации потребления продукции по фактору стабильности, а также возможности его предвидеть. При этом потребление товаров группы X практически стабильно, отмечается случайное непостоянство

(до 20% ежемесячно); недельная предсказуемость потребления определенного товара - более 95%. Для группы Y характерны определенные тенденции потребления (например, сезонность) или нестабильность, недельная предсказуемость потребления - не менее 70%. Потребность в товарах группы Z стохастическая, а непостоянство потребления свыше 50% ежемесячно, недельная предсказуемость не достигает 70%.

Логистические исследования проводятся при помощи следующих методов:

1) изучение документов, данных учета и отчетности;

2) специально организованные наблюдения;

3) личное участие исследователя в процессе управления материальными ресурсами.

Систематизация логистических моделей и методов приводит к более оптимальному использованию их возможностей при управлении сбытовой логистикой.

2