Моделирование процесса управления поставками и распределением продукции торгового предприятия

Анализ исследований и публикаций. Теоретическую основу сравнительного исследования составляют работы: С.В. Банк, С.М. Бухонова, Ю.А. Дорошенко, О.Б. Бендерская, А.М. Гаджинский, А.В. Грачев, И.Н. Денисова, Л.В. Донцова, О.В. Памбухчиянц и других [1]. Вместе с тем, в литературе ощущается явный недостаток как исследования общего плана, связанных с этой темой, так и работ, посвященных изучению непосредственно методов управления товарными запасами в торговой сети.

Постановка задачи. Цель работы – выбор моделей управления поставками и распределением продукции торгового предприятия.

Изложение материала и его результаты. В качестве базового объекта для проведения исследований выбрана сеть торговых предприятий “Логрус Нафта”, реализующих нефтепродукты через сеть АЗС. Также на АЗС имеется магазин с продуктами питания.

Одним из простых, но в то же время наиболее эффективных инструментов управления ассортиментом, который позволяет оценить необходимую и достаточную периодичность контроля запасов и потоков по товарным позициям, является ABC-анализ [2]. ABC-анализ основан на широкоизвестном «правиле Парето». ABC-анализ рекомендуется проводить периодически, особенно если в ассортименте есть товарные позиции с значительными сезонными перепадами продаж. Оптимальные периоды проведения ABC-анализа: год, полугодие, сезон (квартал), помесячно в течение года.

Также для определения стабильности продаж используется XYZ-анализ [4]. Основной идеей проведения XYZ-анализа является группирование товарных позиций по фактору стабильности продаж. Товарные позиции сортируются по коэффициенту вариации, рассчитанному для каждой товарной позиции.

Коэффициент вариации — это отношение среднеквадратичного отклонения к среднеарифметическому значению измеряемых значений ресурса.

Рассчитывается по формуле:

где: - коэффициент вариации; - среднеквадратичное отклонение; - среднеарифметическое; - i-тое значение статистического ряда; -количество значений в статическом ряде.

Применение FMR-анализа товарного ассортимента по частоте обращений/взятия актуально для управления поставками и распределением продукции предприятия [4]. Характеризуется коэффициентом частоты обращений и вычисляется по следующей формуле:

, (2)

Где — количество отпуска -го товара, а — общее количество отпуска со склада.

По частоте обращений ассортимент обычно разбиваются на три группы:

категория F — наиболее часто запрашиваемые товары (80 % от общего количества);

категория R — редко запрашиваемая продукция (оставшиеся 5 %).

Задача управления запасами возникает, когда необходимо создать запас материальных ресурсов или предметов потребления с целью удовлетворения спроса на заданном интервале времени. Для обеспечения непрерывного и эффективного функционирования практически любой организации необходимо создание запасов. В любой задаче управления запасами требуется определить количество заказываемой продукции и сроки размещения заказов.

В настоящее время выделяют следующие типы моделей управления запасами [3]:

- Модели детерминированного спроса. Детерминированный спрос может быть статическим, в том смысле, что интенсивность потребления остается неизменной во времени, или динамическим, когда спрос известен достоверно, но изменяется от времени.

- Модели вероятностного спроса. Вероятностный спрос может быть стационарным, когда функция плотности вероятности спроса неизменна во времени, и нестационарным, когда функция плотности вероятности спроса изменяется во времени.

В реальных условиях случай детерминированного статического спроса встречается редко. Такой случай можно рассматривать как простейший. Наиболее точно характер спроса может быть описан посредством вероятностных нестационарных распределений.

Рассмотрим классификацию современных детерминированных моделей. Однопродуктовая статическая модель. Управления запасами простейшего типа характеризуется тремя свойствами:

- постоянным во времени спросом;

- мгновенным пополнением запаса;

- отсутствием дефицита.

График движения запаса на складе для подобной ситуации представлен на рисунке 1. На рисунке обозначены: q - размер партии; Zср = q/2 - средний уровень запаса; l - тангенс соответствующего угла, интенсивность спроса (количество продукции, потребляемой в единицу времени); S – «точка заказа»; q – продолжительность заготовительного периода; l - продолжительность цикла заказа (планируемого периода).

Рисунок 1 – Движение запаса в однопродуктовой статической модели.

В рассмотренной выше простейшей модели дефицит продукции не допускается. Однако, в общем случае, когда потери от дефицита сопоставимы с расходами по содержанию запасов, дефицит допустим. Тогда рекомендуется использовать однопродуктовую статическую модель, допускающую дефицит.

В некоторых случаях, например, когда предприятие одновременно является производителем и потребителем изделий, запасы пополняются постепенно, а не мгновенно. То есть, в данном случае одна часть производственной системы выполняет функцию поставщика для другой части этой системы, выступающей в роли потребителя. В таких случаях рекомендуется к использованию модель с постепенным пополнением запасов.

Если темпы производства и потребления одинаковы, то запасы создаваться вообще не будут, поскольку весь объем выпуска сразу же используется. В этом случае вопрос об объеме партии не рассматривается. Чаще бывает, что темп производства превышает темп потребления.

График движения запаса на складе для подобной ситуации представлен на рисунке 2.

Рисунок 2 – Движение запасов в модели с постепенным пополнением

На рисунке обозначены: q - объем производимой партии, шт.; l- интенсивность потребления, шт./ед. времени; r- темп производства, шт./ед. времени; соответственно, r-l - темп прироста запасов (шт./ед. времени), на графике - тангенс соответствующего угла; Zmax - максимальный уровень запасов.

Теперь рассмотрим более общий случай − дефицит допускается и запасы пополняются постепенно. В таком случае целесообразно применение модели с постепенным пополнением запасов, допускающей дефицит.

График движения запасов в такой системе представлен на рисунке 3. Все приведенные на рисунке обозначения уже использовались нами ранее.

Рисунок 3 – Движение запасов в модели с постепенным пополнением, допускающей дефицит.

Проводя анализ вероятностных моделей, следует отметить, что при использовании модели с фиксированным размером заказа и уровнем обслуживания. Уровень запаса отслеживается непрерывно. Опасность исчерпания запаса возникает здесь только в течение времени выполнения заказа (в течение заготовительного периода). А модель с фиксированной периодичностью заказа и уровнем обслуживания. Предполагает, что размеры заказов различны для разных циклов. Таким образом, размер запаса регулируется за счет изменения объема партии. Возобновление же заказа определяется временем. Следовательно, модель с фиксированной периодичностью должна иметь защиту от исчерпания запасов (резервный запас) не только на время исполнения заказа, но и на весь последующий цикла заказа. Таким образом, модель с фиксированной периодичностью больше нуждается в резервном запасе, чем модель с фиксированным размером партии.

Выводы.

Выбранные модели могут применяться для обеспечения закупки и распределения продукции. В дальнейшем предусматривается провести моделирование процессов закупки и распределения продукции предприятия на основе рассмотренных моделей, а также разработать усовершенствованную модель управления с учетом специфики торгового предприятия. Возможно совмещение с ERP-системой, что повлечет за собой создание информационной системы управления процессами закупки и распределения продукции торгового предприятия.

Литература

1. Гаджинский «Логистика»: учебник / А.М. Гаджинский. - М.: Информационно-внедренческий центр "Маркетинг", 2009.

2. Методы выделения групп в ABC-XYZ анализе, Фишер Андрей, журнал "Логистика и Управление", №1-2008

3. Рольщиков В.Е., Лямина О.С., Кабанов П.С. Модели управления запасами // Методические указания. Челябинск: «ЧелГУ», 2009

4. Стерлигова А. «Управление запасами широкой номенклатуры. С чего начать?», журнал ЛогИнфо от 12.2003