Рационализация управления процессами поставок и закупок в логистической системе

Streamlining the management of supply and procurement processes in the logistics system

Ежедневно экономические показатели любой страны нуждаются в качественном улучшении особенно в отрасли поставок и закупок. Усовершенствование данного сегмента должно идти по всей цепи поставки,  Буквально от места зарождения товара и до конечной точки потребления. Такой подход должен осуществляться как внутри страны, так и между государствами. 

Производственно-логистические процессы подвержены постоянным изменениям. Что часто приводит к появлению новых стратегий организации, управления производством и логистикой. Которые будут отвечать всем требованиям нынешнему уровню развития рыночных отношений.

На сегодняшний день имеет место быть развитие становления крупного мирового хозяйства, в большей мере ориентир идёт на большую степень интеграции. Такой подход имеет большое влияние на становление внешнеэконимеческих связей для всей мировой экономики.

Чтобы обеспечить качественный системный подход к организации логистического процесса поставки и закупки товаров необходимо со всей серьёзностью подойти к изучению множества факторов и разного рода особенностей, таких как, условия перевозки и хранения, таможенные особенности страны, по которой будет проходить маршрут [5].

В мировой науке и практике ключевой миссией логистического управления цепями поставок является становление и рациональное внедрение интегрированного кластера некоторых событий и процедур, которые, несомненно, будут способствовать подъёму финансовой защищенности страны, так же эффективную поддержку внешней торговли, а кроме того, наращивание прибыли страны и муниципального бюджета. Что является экономически выходной стратегией, как для конкретного предприятия, так и для всей страны в целом.

Объектом исследования данной работы будет организация системы поставок и закупок в логистической системе планирования и управления цепями поставок при перемещении товаров в процессе осуществления экономической деятельности  хозяйствующих субъектов.

Методологической основой для написания данной статьи являются труды таких авторов как: Б.А. Аникина, И. Д. Афасенко Д. Н. Бахрах, К. А. Бекяшева,  В. Ю. Дианова,  С. Н. Гамидуллаева, А. В. Парфенова, , В. В. Борисовой, А. А. Богомоловой, К. Х. Зондова, С. А. Дроздовой, М. Л. Завражных, А. В. Зубача, С. Ю. Кашкина, М. Н. Григорьевой,  В. П. Кириленко, Н. В. Коник, Н. Н. Косаренко, В. И. Кычкова, Г. А. Маховиковой, Е. Е. Павловой, А. Ф. Ноздрачева, Ю. Н. Самолаева, С. А. Уварова, Л. С. Федорова, В. А. Персианова, И. Б. Мухаметдинова, С. В. Халипова, В. А. Цветкова, А. А. Медкова, Д. В. Чермянинова, Н. Эриашвили, Д. Г. Коровяковского, М. М. Рассолова и др.

 

 

Одним из ключевых факторов успешной экономической деятельности в условиях свободной рыночной экономики является рационализация процесса поставки и закупки для хозяйствующих субъектов всех форм собственности.

 На сегодняшний день любое предприятие нужно рассматривать совокупности  с другими участниками логистической системы. Относящиеся к одному сегменту рынка.

Логистическая система состоит из некоторого количества элементов, или  звеньев, связанных между собой в единое звено управления процессом материальных и сопутствующих  потоков [2].

Цепь поставок – то действие, которое отражает совокупность потоков и соответствующих им кооперационных и координационных процессов. Эти процессы находятся в массе разнообразных участников цепи по формированию стоимости и удовлетворению всех притязаний покупателей в товарах и предложениях представленных на рынке [3].

Перечень некоторых авторов [7,8,10] дает понять, что цепью поставок, является совокупность организаций (предприятий-изготовителей, складов, дистрибьюторов3PL- и 4PL-провайдеров, экспедиторов, оптовой и розничной торговли), взаимодействующих между собой и с конечной точкой в материальных, денежных и информационных потоках. А также с каналами имеющихся предложений начиная с источников исходного сырья и заканчивая конечным покупателем.

Управление цепями поставок — это такая деятельность, которая направлена на систематическую рациональную деятельность по  оптимизации цепей поставок [11].

Прежде чем описывать логистические подходы в управлению цепями поставок нужно дать характеристики основным видам логистики.

 

Ниже будут приведены наиболее распространенные классификации логистики [1].

Закупочная логистика это логистика которая отвечает за работу с поставщиками. Закупочная логистика занимается поиском, оценкой надежности, анализом  рынка, налаживанием связей, а также транспортирование и размещение товара на складе;

Складская логистикаотвечает за оптимальную работу складской системы: мониторит расположение складов,  отвечает за подготовку документов, складские издержки, оценку работы;

Сбытовая логистика занимается сбытом товара: анализом рынка, управлением остатками товарами, финансами, кредитами и рекламой;

Транспортная логистика обеспечивает транспортировку  груза: выбор оптимального вида транспорта, экономически выгодного маршрута и способ доставки.

Сейчас широко используется  логистический подход для организации поставок и закупок материальных ресурсов. Логистический подход играет важную роль в экономическом и технологическом развитии производственных, торговых и транспортно-логистических предприятий всех форм собственности.

В настоящее время важно придерживаться подхода в ведении хозяйственной деятельности, который предполагает достижение и увеличение конкурентоспособности бизнеса. Такой момент достигается за счет увеличения эффективности использования продукции предприятия в системе национальной экономики.

Цепь поставок, или производственно - логистическая сеть, в большинстве случаев изображена в виде схемы. Схема состоит из узлов, которые в свою очередь изображают объекты, связанные между собой прямыми транспортными связями, именуемыми ребрами.

Сети - удобное средство для изображения и обсуждения моделей.

Полноценные модели и системы моделирования помогают менеджу и аналитику при оценке вариабельности решений, для усовершенствования структурной составляющей при выполнении процесса поставки и закупки. Данная оценка дается на основании перевода качественных и количественных характеристик из различных управленческих дисциплин в математические модели [4].

Далее перечисляются основные дисциплины, на которые необходимо обратить внимание при организации логистической схемы поставок и закупок на предприятиях [12].

1.     Формирование оптимальной стратегии фирмы.

2.     Логистика, производство и применение инновационного менеджмента.

3.     Исследование логистических операций.

4.     Управление рисками.

5.     Маркетинг и прогнозирование спроса.

6.     Управление финансами.

Основной целью моделирования является получение прагматичной информации для принятия управленческих решений при исследовании цепей поставок.

Данная проблема отражена в трудах многих авторов [1] .

В частности, сформулирована мысль [3] что роль математических моделей для цепей поставок можно изобразить следующим образом (рис.1):

 

ff139135e9673b9900e05d33e8414338.jpg

Рис. 1. Виды моделей и процесс управления цепями поставок

В данной статье под объектом исследования рассматривается рядовой мультимодальный  сервисный центр (МСЦ) который занимается обслуживанием  грузовых автомобилей, строительной и сельскохозяйственной техники. И занимается прогнозированием потребностей данных автомобилей в запасных частях. 

Данный мультимодальный сервисный центр располагает современными средствами и имеет в своём распоряжении собственное программное обеспечение  по учету товарно-денежных потоков. Эта программа позволяет отследить поступление и реализацию товаров в режиме реального времени (+1 день). Что позволяет оперативно мониторить изменение количества остатков в разрезе групп и даже отдельных наименований товаров. Такая модель очень упрощает учет и планирование закупок.

Вместе с положительными моментами, такими как большой поток клиентов, грузовых автомобилей и спецтехники, в работе МСЦ существуют и весомые проблемы, которые снижают прибыль компании.

Решение таких проблем не всегда лежит на поверхности, а могут, имеет достаточно глубокие причинно – следственные связи.

Для выявления проблемы будет составлен ориентировочный граф.

Вершина 1 –прибыль компании.

Вершины 2 – 6 показывают положительные стороны работы компании:

2. Ассортимент – возможность выбора, запчасти редко пользующиеся спросом.

3. Качество – только качественные запчасти. Риск приобретения некачественной продукции минимален.

4. Экономия времени – весь пакет услуг можно получить в одном месте.

5. Удобство приобретения – комфортная среда в помещении (температура, чистота и так далее), грамотно консультирующий менеджер, удобство оплаты для клиента имеется наличная и безналичная оплата.

6. Цена – возможность для клиента получить товар со скидкой, наличие бонусов и акций.

Вершины 7 – 12 указывает на имеющиеся проблемы в работе мультимодального сервисного центра:

7. Упущенные продажи.

8. Неудовлетворительный ассортимент.

9. Не эффективное управление остатками  не пользующихся спросом запчастей.

10. Тяжело предугадать потребительский спрос.

11. Не рациональное размещение товара на складе.

12. Не предвиденные сбои и поломки в работе оборудования.

              

Рис. 2. Ориентированный граф: проблемы продаж в МСЦ

 

Изображенный на рис. 2 примерно ориентированный  граф не отражает полностью всех проблем в работе мультимодальных сервисных центров. 

Положительные моменты в работе предприятия (вершины графа 2-6) не могут быть реализованы в полной мере  возможно из - за низкой компетентности персонала. Что в свою очередь ведет к упущенной продаже (вершина 7). К упущенной продаже приведет и неудовлетворительный ассортимент (вершина 8), избыточные запасы запчастей отличающихся низким спросом (вершина 9), непредсказуемость спроса (вершина 10), не рациональное размещение товаров на складе (вершина 11), не удовлетворительная работа оборудования.  Все эти моменты неизбежно приведут к снижению прибыли предприятия.

В современных рыночных отношениях роль поставщиков в общей цепи поставок продукции очень значима. И более того, взаимозависимость поставщика и потребителя имеет под собой достаточно серьезные основания.

 Рациональный подход к организации процесса поставки и закупки является основополагающим фактором экономической эффективности ежедневной хозяйственной деятельности любого предприятия.

Одной из фундаментальных задач управления поставками и закупками является выбор поставщика. Данная задача крайне серьезная, так как из большого количества поставщиков работающих в одном сегменте рынка нужно выбрать надежного и экономически выгодного для организации поставщика.

Основные факторов, при  выборе поставщика:

1.  качество по­ставляемой продукции и высокий уровень обслуживания;

2.  надежность поставок;

3.  возможности и способности удовлетворить требования потребителя,

4.  географическое расположение;

5.  сопут­ствующее обслуживание;

6.   выгодные финансовые условия (возможность предоставления ценовых скидок);

7.  лидеры рынка в своем сегменте;

8.  соответствие по­ставок логистической стратегии предприятия;

9.  максимальное снижение затрат на доставку и хранение поставляемой продукции (близость к подразделениям предприятия, отсутствие промежуточного складирования);

10.          долгосрочные партнерские отношения в бизнесе.

11.          Известность и репутация поставщика и поставляемая им продукция.

12.          Степень удовлетворенности качеством и сроками поставок.

Основные параметры, учитываемые при выборе поставщиков возможно отметить следующими аспектами:

- цены поставляемой продукции;

- качеством поставок;

- надежностью поставщика;

- возможности или способности удовлетворять требованием потребителей;

- сроки поставки;

- готовность к поставке;

- обязательность при поставке;

- гибкие условия поставок;

- готовность к предоставлению информации;

- географическое расположение поставщика.

Приоритетным фактором, для большенства предприятий, при выборе поставщика является цена на поставляемую продукцию. Поэтому, в первую очередь, следует учитывать этот показатель.

Качество поставок определяется долей выполненных полностью заказов клиента.

Надежность поставщика определяется его способ­ностью удовлетворить в требования предприятия к качеству продукции, к срокам и объемам поставок.

При выборе поставщика следует убедится в его способности к поставке и способности обеспечить качестванным товаром. Поставщик, отвечаю­щий нужным требованиям, дает гарантии  избе­жать формирования больших резервных запасов или,а с другой сто­роны, возможных затрат по дефициту товара при отказе киенту [1].

К принципам современной закупочной логистики:

- коррекция затрат закупок  ресурсов, при обеспечении требований  качества или срокам поставки;

- установка и развитие долгосрочных отношений с поставщиками;

- создание надежного рынка закупок для наиболее эффективных поставщиков. Эффективный поставщик – тот который будет обеспечивать, и гарантировать высокое качество, ритмичность и гибкость поставок, оставляя при этом низкий уровень затрат.

Управление взаимоотношениями с поставщиками (SRМ — Supplier Relationship Management) - это оптимизация базы данных поставщиков,  их постоянный анализ их функционирования, стимуляция роста потенциала их деятельности, выстраивание длительного эффективного взаимодействия с ними и пр. [3]

Экономическая хозяйственная деятельность любой организации зависит от деятельности других субъектов рынка. Поэтому так важно выбрать надежного поставщика, который во время и в полной мере будет удовлетворять нуждам в сырье и продукции.

Управление взаимоотношениями с поставщиками (SRM) – это эффективное управление и взаимодействие со сторонними организациями, которые предоставляют товары, материалы и услуги предприятию с которым работают.

Решение по рационализации способа управления поставщиками является достаточно не простой задачей. Которая зависит от многих факторов, как внешних так и внутренних. Из – за стремительного быстрых скачков технологического развития и глобализации. Управление поставщиками постоянно претерпевает значительные изменения. Если у предприятия имеется сложная цепочка поставок, то всегда нужно быть готовыми к определённым рискам при работе с поставщиками. [7].

Мировая практика выделяет четыре основных вида отношений с поставщиками: 

1. Экономически целесообразные.

2.Частичная конкуренция.

3.Выборочная кооперация.

4. Партнерство или альянсы.

Успешная компания всегда планирует долгосрочные отношения со своими поставщиками.

Обязательным моментом в области управления закупками устранить  ненадёжные моменты, нерациональные потери денежных средств и времени в  процедуре проведения закупок. Управление закупками  должно обеспечивать эффективную связь поставщика и потребителя [10].

В  SRM-практике используют некоторые варианты классификации поставщиков в зависимости от ряда факторов.

Классификация позволяет разделить поставщиков по важности установления кооперационных связей и долгосрочного сотрудничества в цепях поставок [1].

Вопрос о выборе поставщика очень важный момент в работе предприятия.

В современном мире крайне важно эффективно управлять массивом поставщиков [2].

Поставщик должен стать надёжным партнером предприятия, это основная цель[6].

Таким образом, отношения между поставщиками и покупателями должны быть направлены на достижение взаимовыгодных отношений.

Кроме этого, равноценный обмен необходимой информацией и технологиями способствует более оперативной оценке рисков и быстрому принятию необходимых мер по минимизации потерь, накоплению опыта для разработок, как новых продуктов, так и инновационных методов организации процессов.

Далее будет рассмотрена задача по оптимизации  выбора конкретного поставщика с учетом мнения комиссии экспертов, которые занимаются решением данного вопроса.

Пусть мнения комиссии экспертов или какой-то ее части признаны согласованными.

Согласно идее Джона Кемени [4,11] следует найти среднее мнение как решение оптимизационной задачи. А именно, надо минимизировать суммарное расстояние от кандидата в средние до мнений экспертов. Найденное таким способом среднее мнение называют "медианой Кемени".

Рассмотрим метод согласования кластеризованных ранжировок в общем виде.

Проблема состоит в том, что в заданном наборе кластеризованных ранжировок отношения среди некоторых объектов могут противоречить друг другу. Для уменьшения противоречий и выделения одного общего нестрогого порядка, нужно провести необходимые дополнительные исследования.

Введем необходимые понятия, затем сформулируем алгоритм согласования кластеризованных ранжировок в общем виде и отметим его свойства.

Пусть имеется конечное множество объектов A = {a1, a2, ..., a10} и некоторое его разбиение {{a1}, {a2, a3}, {a4}, {a5, a6, a7}, {a8}, {a9}, {a10}} на подмножества (кластеры) так, что любая пара различных подмножеств (кластеров) не пересекается, а их объединение образует все множество A. Далее, пусть на множестве кластеров определен некоторый строгий линейный порядок «<»:

{a1} < {a2, a3} < {a4} < {a5, a6, a7} < {a8} < {a9 }< {a10}.

Тогда разбиение и определенный на нем порядок называются кластеризованной ранжировкой, определенной на множестве A. В дальнейшем кластеры, которые состоят из одного элемента, будем записывать без фигурных скобок, а кластеризованную ранжировку заключать в квадратные скобки:

[a1 < {a2, a3} < a4 < {a5, a6, a7} < a8< a9 < a10].

Два элемента из одного кластера будут связаны символом равенства «=». Так в приведенной выше кластеризованной ранжировке

a2 = a3, a5 = a6 = a7.

Пусть в результате исследований объектов множества

 A = {a1, a2, ..., a10} получены три кластеризованные ранжировки:

·                      R1 = [a1 < {a2, a3} < a4 < {a5, a6, a7} < a8 < a9 < a10],

·                     R2 = [{a1, a2} < {a3, a4, a5} < a6 < a7 < a9 < {a8, a10}],

·                     R3 = [a3 < {a1, a4} < a2 < a6 < {a5, a7, a8} < {a9, a10}],

пусть Rs и Rt  две произвольно взятые кластеризованные ранжировки из множества {R1, R2,, R3} тогда пару объектов ai, aj из A назовем противоречивой для Rs и Rt , если существуют два кластера A, B в Rs  и два кластера C, D в Rt такие, что ai является элементом A и C, aj является элементом B и D и A<B, а C>D и, таким образом, ai < aj в Rs и aj > ai в Rt (первый вариант противоречия) либо A>B, а C<D и, таким образом,  ai > aj в Rs и aj < ai в Rt (второй вариант противоречия). Отметим, что в соответствии с данным определением противоречивости пара объектов (ai,aj), находящаяся в одном кластере хотя бы в одной кластеризованной ранжировке, не может быть противоречивой, так как ai  = aj не образует противоречия ни с ai < aj, ни с ai > aj.

Совокупность всех противоречивых пар объектов для двух ранжировок Rs и Rt обозначим S(Rs, Rt ).

Результат согласования кластеризованных ранжировок Rs и Rt будем обозначать через f(Rs, Rt), а результат согласования кластеризованных ранжировок R1, R2, R3 - f(R1, R2, R3).

В соответствие с методикой, изложенной в [2 ], получим построение f(R1, R2).

В итоге для (R1, R2) получаем согласованную кластеризованную ранжировку

f(R1, R2) = [a1 < a2 < a3 < a4 < a5 < a6 <a7 < {a8, a9}< a10].

Построение f(R1, R3).

В итоге для (R1, R3) получаем согласованную кластеризованную ранжировку

f(R1, R3) = [{a1, a3} < {a2, a4,} < a5 < a6 < a7 < a8 < a9 < a10}].

Построение f(R2, R3).

В итоге для (R2, R3) получаем согласованную кластеризованную ранжировку

f(R2, R3) = [{a1, a2 , a3, a4}< {a5, a6}<a7 < {a8, a9}< a10].

Построение f(R1, R2, R3).

Из вышеописанного вытекает, что f(R1, R2, R3) = f(R2, R3). Поэтому согласованная кластеризованная ранжировка для (R1, R2, R3)

f(R1, R2, R3) = [{a1, a2 , a3, a4}< {a5, a6}<a7 < {a8, a9}

Если же кластеры будут возникать при анализе экспертных оценок  у поставщиков с более низкими позициями, то применение данного метода согласования кластеризованных ранжировок нецелесообразно.

Оптимальное управление процессом поставок и закупок в транспортной системе с учетом специфики работы мультимодального сервисного центра неразрывно связано с рациональной организацией складских и транспортных операций.

Некоторые специалисты выделяет несколько типов оценок экономической эффективности обслуживания в сфере транспортного сегмента клиентов в мультимодальном сервисном центре. Среди этих типов, можно отметить следующие:

- оценка процесса основной производственной деятельности предприятия;

- оценка результатов экономической деятельности;

- оценка последствий результатов деятельности предприятия.

Оценка факторов влияющих на основную производственную деятельность дилерского автомобильного сервисного центра является достаточно сложным процессом.

Коэффициент эффективности показывающий эффективность работы данного типа предприятий – это интегральный показатель, который отражает уровень многофакторного развития организации с учетом внутренних и внешних условий среды и определяется по формуле (1):

Кэ=Кто*ПН+ПВС/2,                                              (1)

где:

Кто - коэффициент технической оснащенности дилерского центра;

ПН - коэффициент приспособленности к нововведениям;

ПВС - коэффициент приспособления к условия внешней среды.

Коэффициент отражающий эффективность работы дилерского центра имеет комплексный характер и высокую степень обобщения.

При использовании этого критерия можно получить следующие результаты:

- учет факторов, влияющих на процесс деятельности предприятия;

- простоту и доступность расчетных показателей для использования на практике;

- возможность использования перспективных прогнозов развития дилерского центра.

На данный момент существует целый ряд подходов к наполнению и определению соответствующих коэффициентов, используемых в формуле (1).

В настоящее время эффективным считается управление процессами поставок с применением компьютерных моделей, такой метод решает комплекс технологических и экономических задач, в том числе и снижения удельных затрат при выполнении соответствующих логистических  операций.

Получение достоверной информации о грузах, грузопотоках, транспортных и погрузочно-разгрузочных средствах и внедрение автоматизации на стадии проектирования и выполнения перевозочного процесса достигается, прежде всего, организацией и усовершенствованием рациональной политики снабжения и закупок.

Самый популярный математический метод, это метод линейного программирования. Он используется для повышения эффективности использования подвижного состава, автомобильного транспорта при организации процесса закупок и поставок.

С помощью метода линейного программирования, который еще получил название «Транспортная задача» можно добиться рационализации этапа доставки от складов поставщика до дилерских центров[1].

В любом случае, рационализация организации транспортного процесса доставки запчастей от выбранного правильным методом  поставщика, рационализации работы складской и транспортной служб рассматриваемого мультимодального сервисного центра во взаимоувязке с оптимально-выстроенной политикой закупок и снабжения. В дальнейшем приведет к оптимизации управленческих решений, соответственно снижению затрат при организации продаж своей продукции и обслуживании клиентов.

В итоге такого комплексного логистического подхода будет наблюдаться снижение себестоимости оказываемых услуг и повышение конкурентоспособности рассматриваемого предприятия в своем сегменте рынка.

В основе приобретенных сведений и итогов лежит вывод, о том что, формирование результативной концепции управления закупками и политикой снабжения  в условиях работы различных предприятий является сложной логистической задачей.

Эта проблема содержит в себе обширный круг вопросов, которые требуют комплексного подхода и глубокого изучения. Данная проблематика требует индивидуального подхода исходя из требований каждой организации. Так как трудности и особенности работы на каждом предприятии могут значительно отличаться от других.

С учетом всего вышесказанного, можно сделать следующие выводы.

В данной статье были рассмотрены некоторые важные проблемы, связанные с изучением и моделированием процесса закупки и снабжения в логистической системе.

В частности, можно обратить внимание на особую роль рационального подхода к организации цепей поставок и закупок. В экономическом и технологическом смыслах производственных, торговых и транспортно-логистических предприятий всех форм собственности.

В образце построенного ориентированного графа, который наглядно отражает основные трудности продаж товаров и услуг мультимодальных сервисных центров.

Кроме того отмечена растущая экономическая значимость поставщиков в единой цепочке поставок товаров. Соответственно рационализация закупок и поставок должна стать приоритетным направлением и политикой компании у каждого поставщика.

В свою очередь выбрать оптимального поставщика из общей базы одна из передовых задач управления закупками и снабжением. Далее мы подробно рассматриваем основные критерии, по выбору поставщика соответствующего всем требованиям и экономически выгодные условия договора.

Так как повсеместно происходит стремительное развитие и глобализация экономически выгодных решений тематика выбора поставщика является крайне актуальной.

На примере хозяйственной деятельности мультимодального сервисного центра было показано, на сколько важно определить поставщика для дальнейшего сотрудничества. Большое влияние будет оказано на бизнес - процессы всей компании, если окажется договор экономически не выгодным. 

В данной статье были освещены основные стратегии и решения системы SRM, а кроме того уделено внимание современным методам и иновационным концепциям управления закупками отвечающих всем требованиям современной экономики предприятий.

Следует отметить, важность надежности, долговечности и эффективности работы любого процесса закупок и снабжения. А так же определить его ресурсы, которые необходимо рационально использовать в условиях высокого и динамично меняющегося рынка конкурентов.

В рамках проведенного экспериментально исследования практическими примерами были показаны и изучены различные подходы применения и использования инновационного метода отмеченного выше. Данный метод является экономически выгодным для деятельности хозяйствующего субъекта.

Только лишь четкое следование плану работы и поставленных задач приведёт к рационализации экономической деятельности целого ряда логистических подразделений (отдел снабжения и закупок, складская служба, транспортный отдел, отдел продаж и т.д.)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В целях рассмотрения реального опыта рационализации управления процессами поставок и закупок в логистической системе рассмотрим ситуацию, при которой организации пришлось принять решение и выбрать наилучшую альтернативу по доставке товара.

Компании, специализирующейся в области производства лекарственный средств, предложен контракт на сумму 150 тыс. у.е. на изготовление нового лекарства. Необходимое фармакологическое сырье (далее субстанция) предполагается закупить в Китае (при условиях доставки до казахстанской таможни за счет китайских партнеров). Стоимость данной субстанции составляет 100 тыс. у.е.

Необходимо учитывать, прежде всего, что при длительном пребывании в среде с температурой ниже нормативной субстанция теряет требуемые свойства. Сохранение свойств зависит от условий транспортировки и термостойкости упаковки. Субстанция для хранения и транспортировки может быть упакована:

– в картонную тару;

– в специальные деревянные ящики.

При температуре выше 100С свойства субстанции сохраняются 90 суток. При температуре от 0 до 100 С субстанция, упакованная в картонную тару, сохраняет требуемые свойства в течение 18 суток, а субстанция, упакованная в специальном деревянном ящике,- в течение 25 суток. При температуре ниже 00С субстанция, упакованная в картонную тару, сохраняет свойства в течение 10 суток, а в деревянных ящиках,- 17 суток. При упаковке в специальные деревянные ящики стоимость субстанции возрастает на 5% и составляет уже 105 тыс. у.е.

По условиям контракта субстанция будет поставляться ранней весной, а значит, температуру по прогнозам ожидаем:

– либо в пределах от 0 до 100 С с вероятностью 0,6 (60%);

– либо ниже 00 С – с вероятностью 0,4 (40%).

Время доставки субстанции железнодорожным транспортом составляет 17 суток. Требуется учесть также фактор возможных случайных задержек субстанции в пути:

– в 75 % случаев задержек не бывает;

– в 20 % случаев задержка в пути составляет одни сутки;

– в 5 % случаев задержка в пути составляет двое суток.

Задержки груза в пути отражаются не только на сохранности свойств субстанции (в зависимости от типа упаковки), они обусловливают штрафы, которые для компании составляют 1% от стоимости контракта за каждые сутки опоздания изготовления готовой продукции (то есть 1,5 тыс. у.е.). Если субстанция теряет требуемые свойства, то вместо указанных штрафов компания платит неустойку в размере 20 % от стоимости контракта (то есть 30 тыс. у.е.).

Рассматриваются следующие способы доставки субстанции:

– отправка железнодорожным транспортом в обычном вагоне, причем:

а) в специализированных деревянных ящиках;

б) в картонной таре;

– отправка железнодорожным транспортом в картонной таре и в отапливаемом вагоне с постоянной температурой выше 100С.

При этом известно, что доставка железнодорожным транспортом в обычном вагоне обойдется в 10 тыс. у. е., а в отапливаемом вагоне – 25 тыс. у. е.

Решение проблемы в изложенной ситуации представляется следующим образом.

В условиях риска при сравнении альтернатив необходимо учитывать отношение к риску различных лиц, принимающих решения (далее – ЛПР). Отношение к риску складывается из субъективного понятия ЛПР о сочетании желаемых доходов и допустимых потерь, сопутствующих рассматриваемой альтернативе.

Как правило, на практике ЛПР имеет дело не с набором альтернатив, для которых уже известны их параметры, а с постановкой задачи в условиях риска, заданной на содержательном уровне и нуждающейся в формализации. При этом требуется формализовать не только сами альтернативы, но и различные сочетания доходов и потерь при реализации определенных случайных событий, не зависящих от ЛПР. Иными словами, содержание задачи включает в себя структуру взаимосвязанных между собой альтернатив и последующих случайных событий, которую необходимо описать формально для нахождения наилучшего решения при заданном отношении ЛПР к риску.

Такая формализация и структуризация задачи и поиск наиболее предпочтительной для ЛПР альтернативы с учетом его отношения к риску может быть реализовано на основе метода дерева решений. Данный метод позволяет синтезировать имеющиеся альтернативы и случайные события с учетом их параметров и представить их структуру в виде графа специального вида, называемого деревом решений (то есть граф без циклов). Развернутая графически и конкретизированная численными значениями параметров структура задачи позволяет использовать критерии выбора наилучшей альтернативы, соответствующие выраженному ЛПР отношению к риску, с использованием процедур свертки и блокировки.

Принимая во внимание изложенное, прежде всего, необходимо сформировать структуру дерева решений, определяемую числом взаимосвязанных вершин прямоугольного и круглого типа и концевых вершин.

Вершины прямоугольного типа удобно представить как одну начальную вершину «Выбор вагона» и две из нее исходящие «Выбор упаковки». Далее из каждой вершины «Выбор упаковки» исходит по вершине круглого типа «Фактор температуры внешней среды»
(далее – «Фактор Т»), при этом из каждой далее исходят по две вершины круглого типа «Фактор задержек в пути» (далее – «Фактор L»). Это объясняется тем, что «Фактор Т» имеет две реализации: Т1: 0 < t0 < 10 и
Т2: t0 < 0.

Таким образом, имеем три вершины прямоугольного типа и девять вершин круглого типа. Далее из каждой вершины «Фактор L» исходят по три концевые вершины, соответствующие трем реализациям L1: задержек нет; L2: задержка одни сутки; L3: задержка двое суток. Итого 18 концевых вершин.

Структура дерева решений представлена на рис 1. Очевидно, что при этом альтернатив всего три:

А1 – (отапливаемый вагон, картонная тара);

А2 – (обычный вагон, картонная тара);

А3 – (обычный вагон, деревянные ящики).

Процедура параметризации дерева решений. Ребрам, исходящим из вершин круглого типа и отражающим реализации случайных факторов, необходимо приписать соответствующие вероятности. Из каждой вершины «Фактор Т» исходит Т1 с вероятностью 0,6 и Т2 с вероятностью 0,4. Из каждой вершины «Фактор L» исходит L1 с вероятностью 0,75; L2 с вероятностью 0,2; L3 с вероятностью 0,05.

Далее требуется рассчитать значения экономического результата для концевых вершин D1 - D18 , каждая из которых отражает итог определенной траектории развития рассматриваемого процесса. В частности, при выборе альтернативы А1 траектория при сочетании событий Т1 и L1 завершится следующим результатом:

D1 = 150 – 100 – 25 = 25 тыс. у.е.

Такой экономический результат обусловлен тем, что при транспортировке субстанции в отапливаемом вагоне возможность потери свойств исключена при любой температуре внешней среды. Остается в качестве случайного фактора лишь возможность задержек в пути.


 

Т2:t0<0,Т1:0<t0<10 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Рис. 1. Структура дерева решений для ситуации

Соответствующие расчеты для остальных вершин приведены в табл. 1., дерево решений после процедуры параметризации представлено на рис. 2.


 

Таблица 1

Расчет экономического результата для концевых вершин

Концевая Вершина

Потеря свойств

Задержка, суток

Расчет, тыс. у.е.

D1

нет

0

=150-100-25 = 25

D2

нет

1

=150-100-25-1,5 = 23,5

D3

нет

2

=150-100-25-3 = 22

D4

нет

0

=150-100-25 = 25

D5

нет

1

=150-100-25-1,5 = 23,5

D6

нет

2

=150-100-25-3 = 22

D7

нет

0

=150-100-10 = 40

D8

нет

1

=150-100-10-1,5 = 38,5

D9

да

2

=150-100-10-3-30 = 7

D10

да

0

=150-100-10-30= 10

D11

да

1

=150-100-10-1,5-30=8,5

D12

да

2

=150-100-10-3-30 = 7

D13

нет

0

=150-105-10 = 35

D14

нет

1

=150-105-10-1,5 = 33,5

D15

нет

2

=150-105-10-3 = 32

D16

нет

0

=150-105-10 = 35

D17

да

1

=150-105-10-1,5-30 = 3,5

D18

да

2

=150-105-10-3-30 = 2

Как следует из табл. 1. и рис. 2., на первый взгляд, наиболее рискованной кажется транспортировка в обычном вагоне в картонной таре, а наиболее надежной – в отапливаемом вагоне. Тем не менее, при различном отношении к риску решения могут различаться.

Процедуры свертки и блокировки дерева решений

При нейтральном отношении к риску используется критерий EVC[1], для нахождения значений которого необходимые расчеты представлены
в табл. 2.


 

Т2:t0<0,0.4,0.6,0.4,0.6,L2    0.2,L2    0.2,L2    0.2,L3    0.05,L1    0.75,L3    0.05,L1    0.75,L3    0.05,L1    0.75,L3    0.05,L1    0.75 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Рис. 2. Дерево решений после процедуры параметризации

Таблица 2

Расчет значений критерия EVC (fn(m,σ) = m     max)

Концевые вершины для свертки

Расчет значения критерия EVC

D1, D2, D3

=25*0,75+23,5*0,2+22*0,05 = 24,55

D4, D5, D6

=25*0,75+23,5*0,2+22*0,05 = 24,55

D7, D8, D9

=40*0,75+38,5*0,2+7*0,05 = 38,05

D10, D11, D12

=10*0,75+8,5*0,2+7*0,05 = 9,55

D13, D14, D15

=35*0,75+33,5*0,2+32*0,05 = 34,55

D16, D17, D18

=35*0,75+3,5*0,2+2*0,05 = 27,05

(D1, D2, D3), (D4, D5, D6)

=24,55*0,6+24,55*0,4= 24,55

(D7, D8, D9), (D10, D11, D12)

=38,05*0,6+9,55*0,4= 26,65

(D13, D14, D15), (D16, D17, D18)

=34,55*0,6+27,05*0,4= 31,55

 

Как следует из табл. 2. и рис. 3., при нейтральном отношении к риску наилучшей является альтернатива А3 – (обычный вагон, деревянные ящики), поскольку имеет наибольшее значение критерия EVC, остальные альтернативы заблокированы.

При осторожном отношении к риску для каждой вершины круглого типа необходимо рассчитать значения критерия
MVC[2] fs(m,σ) = m – ks·σ2         max.

Зная величины математических ожиданий, которые совпадают со значениями критерия EVC и представлены в табл. 2., необходимо получить величины дисперсий для каждой вершины круглого типа и знать коэффициент индивидуальной осторожности к риску.

Предположим, ЛПР крайне чувствителен к риску и его коэффициент индивидуальной осторожности равен 0,1. Тогда критерий будет иметь вид: fs(m, σ) = m – 0,1·σ2 где σ2 = m(2) – (m)2. Соответствующие расчеты приведены в табл. 3. и 4., решение показано на рис 3.


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Рис. 3. Дерево решений после процедуры свертки и блокировки при нейтральном отношении к риску

Таблица 3

Расчет величин дисперсий для вершин круглого типа

Концевые вершины для свертки Расчет дисперсий (σ2)

Концевые вершины для свертки Расчет дисперсий (σ2)

D1, D2, D3

=25^2*0,75+23,5^2*0,2+22^2*0,05–24,55^2 = 0,698

D4, D5, D6

=25^2*0,75+23,5^2*0,2+22^2*0,05–24,55^2 = 0,698

D7, D8, D9

=40^2*0,75+38,5^2*0,2+7^2*0,05–38,05^2= 51,098

D10, D11, D12

=10^2*0,75+8,5^2*0,2+7^2*0,05 – 9,55^2 = 0,698

D13, D14, D15

=35^2*0,75+33,5^2*0,2+32^2*0,05 – 34,55^2 = 0,698

D16, D17, D18

=35^2*0,75+3,5^2*0,2+2^2*0,05 – 27,05^2 =189,698

(D1, D2, D3), (D4, D5, D6)

=24,55^2*0,6+24,55^2*0,4 – 24,55^2 = 0

(D7, D8, D9), (D10, D11, D12)

=38,05^2*0,6+9,55^2*0,4 – 26,65^2 = 194,94

(D13, D14, D15), (D16, D17, D18)

=34,55^2*0,6+27,05^2*0,4 – 31,55^2 = 13,5

 


 

Таблица 4

Расчет значений критерия МVC (fs(m, σ) = m – 0,1·σ2      max) при осторожном отношении к риску

Концевые вершины для свертки Расчет значения критерия МVC

Концевые вершины для свертки Расчет значения критерия МVC

D1, D2, D3

=24,55-0,1*0,698 = 24,48

D4, D5, D6

=24,55-0,1*0,698 = 24,48

D7, D8, D9

=38,05-0,1*51,098 = 32,94

D10, D11, D12

= 9,55 -0,1*0,698 = 9,48

D13, D14, D15

=34,55 -0,1*0,698 = 34,48

D16, D17, D18

=27,05 -0,1*189,698 = 8,08

(D1, D2, D3), (D4, D5, D6)

=24,55-0,1*0 = 24,55

(D7, D8, D9), (D10, D11, D12)

=26,65-0,1*194,94 = 7,156

(D13, D14, D15), (D16, D17, D18)

=31,55- 0,1*13,5 = 30,2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 4. Дерево решений после процедуры свертки и блокировки при осторожном отношении к риску

Как видно на рис. 4 при осторожном отношении к риску решение также останется альтернатива А3 – (обычный вагон, деревянные ящики).

При склонности к риску критерий MVC будет иметь вид:
fs(m,σ) = m + kr·σ2    max. Зная величины математических ожиданий, представленные в табл. 2., и величины дисперсий, представленные в табл. 3., и при допущении коэффициента индивидуальной склонности к риску равным 0,1, необходимые расчеты приведены в табл. 5

Таблица 5

Расчет значений критерия МVC (fs(m, σ) = m +0,1·σ2      max ) при осторожном отношении к риску

Концевые вершины для свертки

Расчет значения критерия МVC

D1, D2, D3

=24,55+0,1*0,698 =24,62

D4, D5, D6

=24,55+0,1*0,698 = 24,62

D7, D8, D9

=38,05+0,1*51,098 = 43,16

D10, D11, D12

= 9,55 +0,1*0,698 = 9,62

D13, D14, D15

=34,55 +0,1*0,698 = 34,62

D16, D17, D18

=27,05 +0,1*189,698 = 46,02

(D1, D2, D3), (D4, D5, D6)

=24,55+0,1*0 = 24,55

(D7, D8, D9), (D10, D11, D12)

=26,65+0,1*194,94 = 46,14

(D13, D14, D15), (D16, D17, D18)

=31,55+ 0,1*13,5 = 32,9

 

Таким образом, как видно на рис 4. при склонности ЛПР к риску наилучшим решением является альтернатива А2 – (обычный вагон, картонная тара).

Принимая во внимание вышеизложенные данные, в качестве практических рекомендаций по рационализации управления процессами поставок и закупок в логистической системе может стать предложенный метод дерева решений, имеющий ряд важных для ЛПР преимуществ.

Во-первых, ЛПР может структурировать рассматриваемую задачу и самостоятельно выбрать наиболее значимые для него альтернативы и сопутствующие им случайные факторы, влияющие на конечный экономический результат анализируемого процесса.

Во-вторых, метод позволяет учитывать отношение ЛПР к риску с использованием функций выбора, формализованных ранее или скорректированных в связи с новыми условиями.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Рис. 5. Дерево решений после процедуры свертки и блокировки при склонности к риску

Все предприятия при реализации своих бизнес-процессов систематически сталкиваются с необходимостью управлять различными видами рисков. Поэтому высшее руководство компании должно добиться того, чтобы необходимость риск–менеджмента была признана всеми менеджерами и персоналом организации в качестве одного из факторов первостепенной важности.

Риск-менеджмент подразумевает создание необходимой культуры и инфраструктуры бизнеса для:

– выявления причин и основных факторов возникновения рисков;

– идентификации, анализа и оценки рисков;

– принятия решений на основе произведенной оценки;

– выработки антирисковых управляющих воздействий;

– снижения риска до приемлемого уровня;

– организации выполнения намеченной программы;

– контроля выполнения запланированных действий;

– анализа и оценки результатов рискового решения.

Внедрение в практику предприятий системы риск–менеджмента позволяет обеспечить стабильность развития предприятия, повысить обоснованность принятия решений в рискованных ситуациях, улучшить финансовое положение за счет осуществления всех видов деятельности в контролируемых условиях.

Список использованной литературы

1. Азаркина Н. О. Интегрированное планирование в цепях поставок: проблемы, особенности и перспективы в России (на примере производителя и розничной сети) // Вопросы экономики и управления. — 2017. — №3. — С. 33-41.

2. Аникин Б.А. Интегрированное планирование цепей поставок. Учебник для бак. и маг. М.:Юрайт, 2016г.

3. Еремеева, Л. Э. Транспортная логистика [Текст] : учеб. пособие для студентов / Л. Э. Еремеева ; Сыкт. лесн. ин-т. -- Сыктывкар : СЛИ, 2013.

4. Еремеева, Л. Э. Интермодальные и мультимодальные перевозки [Электронный ресурс] : учебное пособие / Л. Э. Еремеева ; Сыкт. лесн. ин-т. -- Электрон. дан. -- Сыктывкар : СЛИ, 2016. -- 144 с.

5. Иванов, С.Е. Транспортная инфраструктура: учеб. пособие /С. Е. Иванов, Д. С. Панфилов. - СПб.: Изд-во НМ-СУ «Горный», 2016.

6. Кардашин Л.И. Основы технологии товародвижения и организации торговли: учеб. пособие для вузов. /Л.И. Кардашин. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2016. - 133 с.

7. Левиков Георгий. Логистика, транспорт и экспедирование. - М.: РосКонсульт, Транслит, 2013. - 224 с.

8. Логистика и управление цепями поставок. Учебник.- М.:Юрайт, 2016-592с.

9. Пузанова И.А. Интегрированное планирование цепей поставок. М.:ЮРАЙТ, 2014г.

10. Пузанова И.А. Интегрированное планирование цепей поставок. Управление №2(8)/2016.88:с.43-49

11. Сергеев В.И., Дудинская М.В. Логистика и управление цепями поставок.2016. №5 с.65-79

12. Солодовников В.В. Методология интегрированного планирования цепей поставок промышленных предприятий (на примере комплексов черной металлургии). Монография. М.:ИТКОР, 2017г.

 



[1] EVC – критерий ожидаемого значения (the expected value criterion), для которого необходимо найти математическое ожидание рассматриваемого распределения. Наилучшей признается альтернативой с наибольшим математическим ожиданием дохода.

[2] критерий значимой дисперсии (the mean variance criterion), который требует определения как математического ожидания, так и дисперсии распределения конечного экономического результата и значение которого совпадает со значением функции выбора fs(m,σ) = m – ks·σ2. Наилучшей при этом критерии признается альтернатива с наибольшим значением такой функции.