Где D - размер дефицита (максимальный).

Для организации работы логистической системы в данной хозяйственной ситуации необходимо определить три основные количественных параметра: размер заказа (Q), максимальный уровень запаса (S^max ) и максимальный размер допустимого дефицита (D^max ). Математически связь этих величин выглядит следующим образом:

Q = S^max +? S + D^max +? D

Где? S и? D - некоторые условные приращения уровня запаса и размера дефицита, корректирующие параметры системы, исходя из периодического поступления материального ресурса, т.е. в силу накопления запаса за определенный период времени на каждом цикле поставок.

Методика определения оптимального размера заказа, максимального уровня запаса и дефицита является общей (характерна и для других случаев). Необходимо построить функцию общих затрат на формирование и содержание запаса с учетом потерь от дефицита. Затем необходимо перейти к удельным затратам на единицу запасаемого материального ресурса и определить точку, в которой она будет достигать своего минимума. Выполнив необходимые действия, получим формулы для определения оптимального размера заказа:

Q* = EOQ • v(p/(p-b)) • v((h+g)/g)

Максимального уровня запаса:

S^max = EOQ • v((p-b)/p) • v(g/(h+g))

Максимального уровня дефицита:

D^max = EOQ • v((p-b)/p) • v(g/(h+g)) • v(h/g)

И оптимального интервала поставки:

T*=v(2k/(b•h)) • v(p/(p-b)) • v((h+g)/g)

Где h - стоимость содержания единицы запаса в единицу времени, g - потери из-за дефицита единицы запаса в единицу времени.

Модель оптимизации запасов, описываемая данными формулами, является общим случаем однопродуктовой детерминированной математической модели управления запасами. В обобщенной детерминированной модели запасов и ее частных случаях основные факторы (издержки по хранению запасов, потери из-за дефицита материального ресурса, условно-переменная часть транспортно-заготовительных расходов и, главное, оптовая цена закупки) считаются постоянными.

Много продуктовая статическая модель с ограничениями складских помещений. Эта модель предназначена для систем управления запасами, включающие n(> 1) видов продукции, которая хранится на одном складе ограниченной площади. Данное условие определяет взаимосвязь между различными видами продукции и может быть включено в модель как ограничение. Данная модель реализуется с помощью метода множителей Лагранжа (л).

В этом случае оказывается, что если складские мощности фирмы недоиспользуются, то л=0 и ограниченность вместимости склада не имеет практического значения.

Если же складские площади загружены полностью, то л> 0 и это воздействует на оптимальный размер заказа в том отношении, что удельные издержки хранения как бы возрастают на величину 2л. Таким образом, величина 2л выступает как оценка балансового ограничения, т.е. является экономической оценкой ограниченной вместимости склада.

Однопродуктовая N-этапная динамическая модель

В статических моделях управления запасами параметры запасов принимаются постоянными на протяжении всего горизонта планирования. В динамических моделях эти параметры могут изменяться в отдельные периоды (интервалы времени), что должно учитываться при принятии управленческих решений. При этом целевая функция задачи считается аддитивной, т.е. оптимальное решение на определенном интервале принимается с учетом предыдущего решения, независимо от ранее принятых решений и начального состояния системы.

В этой модели предполагается, что, хотя спрос достоверно известен, он может изменяться от этапа к этапу. Уровень запаса контролируется периодически. Хотя запаздывание поставки (выраженное фиксированным числом периодов) допустимо, в модели предполагается, что пополнение запаса происходит мгновенно в начале этапа. Наконец, дефицит не допускается.

Построение динамической детерминированной модели сводится к конечному горизонту времени. Это объясняется тем, что для получения числового решения соответствующих задач требуется использование метода динамического программирования, который в данном случае можно практически применять только при конечном числе этапов (шагов). Однако это не является серьёзным препятствием, т.к. спрос в отдалённом будущем обычно не оказывает существенное влияние на решение, принимаемое для рассматриваемого конечного горизонта времени. Кроме того, как правило, не имеет смысла предполагать, что продукция будет храниться в запасе бесконечно.

Так как дефицит не допускается, то требуется найти оптимальное значения z_i, минимизирующие общие затраты на оформление заказов, закупку и хранение по всем N этапам. Затраты на хранение предполагаются пропорциональными величине:

Которая представляет собой объем запаса, переходящего из этапа i в этап i+1. В результате затраты на хранение на этапе. Это предположение вводится исключительно с целью упрощения, т.к. модель легко можно обобщить на случай произвольной функции затрат:

Аналогично для оценивания затрат на хранение можно воспользоваться величинами x_i или:

(x_i + x_i +1) / 2

Построение модели динамического программирования упрощается, если представить задачу схематически. Каждый этап соответствует одному шагу.

Используя обратное рекуррентное уравнение, определим состояние системы на шаге i как объем исходного запаса x_i. Пусть f_i(x_i) - минимальные общие затраты на этапах i, i+1, …, N. Рекуррентное уравнение имеет вид

Прямая и обратная постановка задачи с вычислительной точки зрения эквивалентны. Однако прямой алгоритм наиболее эффективен при анализе важного частного случая рассмотренной выше модели.

Методы анализа в логистическом менеджменте: метод ABC и метод XYZ.

Основная цель логистического анализа по методу ABC - классификация используемых (реализуемых) фирмой товарно-материальных ресурсов по ряду параметров для повышения точности планирования, организации, контроля, регулирования и сокращения логистических издержек.

Все системы пополнения запасов связаны с определенным порядком контроля их фактического уровня на складах, что требует затрат финансовых, трудовых и информационных, особенно для многономенклатурных запасов. Однако из общего числа наименований наибольшая стоимость запасов падает на относительно небольшое их количество. Эта закономерность связана с широко распространенным явлением, получившим отражение в законе выделения ведущего звена. В социально-экономической сфере данную закономерность открыл и теоретически обосновал в 1897 г. швейцарский экономист и социолог В. Парето. В самом общем виде закон Парето таков: в подавляющем большинстве случаев ограниченное число элементов, составляющих явление, обусловливает его возникновение.

На законе Парето и «правиле 20: 80» основан метод контроля и управления многономенклатурными запасами - «метод ABC-анализа».

Алгоритм анализа состоит в том, что вся номенклатура материальных ресурсов (в процессе снабжения и производства) и готовой продукции (в процессе дистрибьюции) располагается в порядке убывания суммарной стоимости всех позиций на складах предприятия. При этом цену ресурса умножают на его количество, потребляемое в рассматриваемом периоде, после чего производится ранжирование в порядке убывания этих величин.

Результатом ABC-анализа является построение кривой Лоренца. Она характеризует кумулятивное возрастание величин двух взаимосвязанных признаков (в % к итогу), нанесенное на график и показывает степень концентрации отдельных элементов по группам.

Для исследуемых обычно соотношений количества и стоимости этот анализ приводит к следующим результатам: небольшое количество наименований деталей и материалов составляет большую часть стоимости, для большого количества наименований эта доля стоимости относительно мала.

В случаях, если спрос на ресурс стохастичен (описывается вероятностными характеристиками), то метода ABC недостаточно. В этом случае требуется классификация ресурсов, исходя из характера и частоты спроса. В этом случае применятся метод XYZ-анализа, который позволяет произвести классификацию ресурсов фирмы в зависимости от характера их потребления и точности прогнозирования изменений в их потребности.

С помощью анализа XYZ ассортимент деталей, находящихся на складе распределяют в зависимости от частоты потребления.

Детали класса X характеризуются постоянной величиной их потребности.

Детали класса Y характеризуются заранее известными тенденциями определения потребности в них (например, сезонностью).

Детали класса Z потребляются нерегулярно, какие-либо тенденции потребления отсутствуют.

Иногда для распределения материалов на группы X, Y, Z используют коэффициенты вариации, определяемые по формуле:

Стохастические (вероятностные) модели управления запасами основаны на том, что главные параметры систем управления запасами являются случайными величинами.

Распределение этих параметров управления запасами подчинено, как правило, нормальному закону (распределение Гаусса) или экспоненциальному (показательному) закону.

В вероятностных моделях, так же, как и в детерминированных, норма текущего запаса, как правило, определяется половиной объема партии поставки (размера заказа).

В любой задаче управления запасами решается вопросы выбора размеров и сроков размещения заказов на запасаемую продукцию.

К сожалению, общее решение этой задачи нельзя получить на основе одной модели. Поэтому разработаны самые разнообразные модели, описывающие различные частные случаи.

Одним из решающих факторов при разработке модели управления запасами является характер спроса. Известные модели управления запасами редко точно описывают реальную систему. В ряде сложных случаев приходится прибегать к методам имитационного моделирования системы, чтобы получить надежное решение.

 

4.5. Методы определения страхового запаса

4.5.1.

Гарантийный (страховой) запас позволяет обеспечить потребность на время предполагаемой задержки поставки. При этом под возможной задерж­кой поставки подразумевается максимально возможная задержка. Восполне­ние гарантийного запаса производится в ходе последующих поставок через использование второго расчетного параметра данной системы - порогового уровня запаса. Пороговый уровень запаса определяет уровень запаса, при достижении которого производится очередной заказ. Величина порогового уровня рас­считывается таким образом, что поступление заказа на склад происходит в момент снижения текущего запаса до гарантийного уровня. При расчете по­рогового уровня задержка поставки не учитывается.

Определение размера страхового запаса также является одной из ключевых задач логистического менеджмента. Эта задача может решаться различными способами, но преобладающие из них базируются па так называемых стоимостном и надежностном подходах. Первый из них учитывает затраты на формирование и содержание страхового запаса, а при втором обеспечивается заданная надежность логистического процесса. Рассмотрим наиболее распространенные методы.

⇐ Предыдущая45678910111213Следующая ⇒

Поделиться:

Популярное:

1. E) тело, размерами которого можно пренебречь в условиях данной задачи
2. H) Такая фаза круговорота, где устанавливаются количественные соотношения, прежде всего при производстве разных благ в соответствии с видами человеческих потребностей.
3. А прилежный человек, увидев льва на улице, не станет кричать об этом, а пойдет к своей цели другим путем, той дорогой, где льва нет.
4. А то, что есть, — это единственное подлинное имя Бога. Это не цель где-то еще; это всегда доступно, просто вы не доступны этому.
5. Авторы Библейской Концепции заложили мысль о «десятине» и терпимости, потому что знали, где десятина, там рабство и без терпимости никак нельзя.
6. Арбитражный суд не вправе по собственной инициативе уменьшать взыскиваемую в пользу комитента сумму на размер комиссионного вознаграждения, причитающегося комиссионеру.
7. В размере пятилетнего денежного содержания
8. В чем состоит суть логистической системы с фиксированным размером заказа?
9. В школе, где ты учишься, преподают предмет “Экология”?
10. В. Руководитель. ЛПУ, где выявлен больной
11. Вам предстоит войти в свою собственную уединенность, в свою собственную субъективность, в самый центр своего существа, где ничто не шелохнется и все абсолютно неподвижно.
12. Векторный тип объектов, которые основаны на определении пространственных размеров