1

Оглавление

Введение. 2

Лабораторная работа N 1. ABC и XYZ ‐анализ 10

1.1.Методика проведения АВС анализа 10

1.2.Методика проведения XYZ анализа 15

Лабораторная работа N 2. Задачи размещения производства 23

2.1.Метод анализа иерархий при оценке альтернатив 23

2.2.Определение места расположения распределительного центра. 28

Задание 2.1. Метод центра тяжести 28

Задание 2.2.Метод пробной точки 29

Задание 2.3. Метод решения в оптимизационной постановке 30

Лабораторная работа N 3. Контроль в сфере закупочной деятельности и принятии решения по

размещению заказов 35

Задание 3.1 Выбор поставщика с учетом динамики показателей его работы 39

Лабораторная работа N 4. Расчет маршрутов движения автотранспорта в программе «Деловая карта» . 48

Лабораторная работа N 5. Решение задач распределения ограниченных ресурсов 55

5.1.Теоретические сведения о постановке распределительных задач. 55

5.2.Методика решения распределительных задач ЛП в программе MS Excel 59

5.3.Формализация распределительных задач производственной логистики 73

Лаборатораторная работа N 6. Задачи управления запасами 86

6.1.Задача управления запасами при случайном спросе. 87

6.2. Управление запасами с фиксированным размером заказа 89

6.3. Описание системы управления запасов с фиксированным интервалом времени между

заказами 95

6.4. Сравнение основных систем управления запасами. 99

6.5. Прочие СУЗ . 100

6.5.1.Система с установленной периодичностью пополнения запасов до установленного

уровня 100

6.5.2.Система "Минимум ‐ максимум" (МИН‐МАХ). 102

Лабораторная работа N 7. Задача оптимизации момента времени замены оборудования. 107

7.1. Замена оборудования с учетом приведения затрат к текущему моменту времени. 108

7.2.Замена оборудования с целью предупреждения отказа. 110

Лабораторная работа N 8. Задача упорядочивания. 112

С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ

2

Лабораторная работа N 9. Классическая транспортная задача и задача о назначении . 116

9.1.Транспортная задача: планирование грузоперевозок 116

9.2.Разработка графика работы служащих: задача о назначении. 119

9.3.Методика решения ТЗ в MS Excel. 121

Лабораторная работа 10. Задачи маршрутизации. 127

Литература. 133

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 134

1. ВЫБОР ЛУЧШЕЙ АЛЬТЕРНАТИВЫ МЕСТОРАСПОЛОЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВА. 134

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 137

1.ФРАГМЕНТЫ КОДА ПРОГРАММЫ – ОПРЕДЕЛЕНИЯ КООРДИНАТ СКЛАДА. 137

2.ФРАГМЕНТЫ КОДА ПРОГРАММЫ – ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЛУЧШЕГО ПОСТАВЩИКА. 142

ПРИЛОЖЕНИЕ 3 145

1.ПРИМЕРЫ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ИНТЕРФЕЙСА 145

ВВЕДЕНИЕ.

С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ

3

В течение длительного периода в нашей стране складывалась производственно техническая база в различных отраслях производства и сфере обращения, назначением которой было управлять материальными потоками, что сейчас относят к прерогативе логистики. В отраслях промышленного производства это внутрипроизводственные логистические системы (ЛС) – MRP (Materials Requirements Planning), Kanban и др.),

внутрипроизводственные системы организации технологического (промышленного) транспорта, складского хозяйства, гибкие автоматизированные производства и роботизированные комплексы.

Внутрипроизводственные ЛС призваны осуществлять управление материальными потоками в пределах технологического цикла производства продукции. На рис. В.1 приведен процесс планирования потребности (MRP – процесс), цель которого состоит в преобразовании информации о спросе в производственный заказ, который будет доведен до управления цехом для исполнения, и в формировании распоряжений на закупку, на основании которых будет сформирован календарный план закупок. Если задана программа выпуска готовой продукции (ГП), то основными задачами такой системы являются: эффективное использование материальных ресурсов (МР), уменьшение запасов МР и незавершенного производства (НП), уменьшение основного производственного времени, контроль и управление уровнем запасов МР и ГП в складской системе фирмы-производителя и т.д.

Спрос		Произв.		Произв.		Потребность
		заказ		потребность		закупки

Складские

запасы

Рис.В.1.Общая схема MRP-процесса

С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ

4

Одной из важнейших задач в сфере производственной логистики является разработка систем для выработки тактики и стратегии управления на основании анализа текущей производственной ситуации. Одной из задач такой системы должно являться выявление в производстве узких мест в цепочке «снабжение – производство - сбыт» или, так называемых, «критических ресурсов». В качестве таковых могут выступать запасы сырья и материалов, машины и оборудование, технологические процессы и персонал. В США и других высокоразвитых странах используется производственный вариант реализации такой системы, известной под названием Оптимизированная Производственная Технология (Optimised Production Technology (ОРТ)).

Эффективность такой системы состоит в увеличении выхода ГП, снижении производственных и транспортных издержек, уменьшение запасов незавершенного производства, сокращение производственного цикла, снижение потребностей в производственных и складских площадях.

Известны примеры эффективного использования в промышленных отечественных логистических систем типа РИТМ, КСОТО, систем оптимального оперативно-производственного планирования, контроля и управления запасами материальных ресурсов. Эти предпосылки составляют основу распространения логистических концепций в сферах производства и обращения продукции в экономике России. К сожалению, в современные российские производственные структуры накопленный в мире опыт проникает крайне медленно. Необходимо быстрейшее внедрение логистического мышления в практику работы хозяйственных руководителей и менеджеров различного уровня. Помочь в этом процессе должна разработка систем поддержки принятия решений (СППР) в сфере логистики - информационных ЛС, подобно тому, как в свое время происходило внедрение автоматизированных систем бухгалтерского и управленческого учета. Очевидно, что в современных условиях, материальные потоки

С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ

5

находятся под контролем информационных потоков, формируемых информационной ЛС.

На данный момент на рынке существует ряд программных продуктов, обеспечивающих поддержку при принятии решений в сфере логистики. Это SCM (Supply Chain Managemen) – системы, которые предназначены для управления цепочками поставок. Как правило, подобные системы функционируют в составе систем управления предприятием в, так называемых, ERP (Enterprise Resource Planning) – системах. Наиболее развитыми в мире системами ERP являются SAP R3, Baan IV, Oracle Applications, J.D.Edwards, а среди отечественных можно выделить системы «Галактика», «Флагман» и др.

Моделирование ЛС.

Исследование и прогнозирование поведения ЛС на практике осуществляется посредством математического моделирования, т. е. описания логистических процессов в виде моделей. Под моделью в данном случае понимается отображение ЛC, которое может быть использовано вместо нее для изучения ее свойств и возможных вариантов поведения.

При построении таких моделей необходимо соблюдать следующие требования:

• поведение, структура и функции модели должны быть адекватны моделируемой ЛС;

• отклонения параметров модели в процессе ее функционирования от соответствующих параметров моделируемой ЛС не должны выходить за рамки допустимой точности моделирования;

• результаты исследования модели и ее поведения должны выявить новые свойства моделируемой ЛС, не отраженные в исходном материале, использованном для составления данной модели.

С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ

6

Соблюдение этих требований позволяет реализовать качественно новые возможности моделирования, а именно:

• проведение исследования на этапе проектирования ЛС для определения целесообразности ее создания и применения;

• проведение исследования без вмешательства в функционирование

ЛС;

• определение предельно допустимых значений объемов материальных потоков и других параметров ЛС без риска разрушения оригинала.

Наибольшее распространение в процессе создания и эксплуатации систем логистического управления получили математические модели. Математическое моделирование, как известно, подразделяется на

аналитическое и имитационное.

Особенностью аналитических моделей является то, что закономерности строения и поведения объекта моделирования описываются

• приемлемой форме точными аналитическими соотношениями. Эти соотношения могут быть получены как теоретически, так и экспериментально. Теоретический подход применим только для простых компонентов и систем, допускающих сильное упрощение и высокую степень абстракции. Кроме того, затруднена проверка адекватности полученного аналитического описания, поскольку поведение моделируемого объекта заранее не определено, а как раз и должно быть выяснено в результате моделирования. Для определения этого поведения и составляется данное аналитическое описание. Аналитическое описание может быть определено также путем проведения экспериментов над исследуемым объектом. Более универсальным подходом обладает имитационное моделирование, т.е. компьютерное воспроизведение развертывания во времени функционирования моделируемой системы. На ЭВМ имитируется течение

управляемого процесса с последующим анализом результатов

С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ

7

моделирования для выбора окончательного решения. Имитационные модели относятся к классу описательных моделей. Испытания модели осуществляются таким образом, чтобы проверить и сравнить между собой различные структурные варианты ЛС. Имитация завершается проверкой полученных результатов и выдачей рекомендаций для практического внедрения. Имитационные модели широко применяются для прогнозирования поведения логистических систем, при проектировании и размещении предприятий, для обучения и тренировки персонала и т. д., поэтому, в силу важности этого подхода к моделированию соответствующие вопросы будут темой отдельного учебного пособия.

Главной задачей логистического управления является оптимизация материальных и соответствующих им информационных потоков.

Критериями оптимизации функционирования производственных ЛС являются экономические показатели, такие как например, минимум себестоимости производства, минимум времени производственного цикла при обеспечении заданного уровня качества ГП. Моделироваться ситуация должна в соответствующей ИЛС, в основу которой должны положены оптимизационные алгоритмы, приспособленные для решения логистических задач. Наилучшее управленческое решение для моделируемого объекта соответствует экстремальному значению критерия оптимизации (или целевой функции) для конкретной модели. Описаниями подобной модели являются также ограничения значений ее параметров, которые задаются в виде системы равенств и неравенств. Таким способом формализуются те или иные свойства моделируемого компонента.

В настоящее время с помощью программных средств на основе оптимизационных алгоритмов успешно решаются многие задачи логистического управления. Перечислим некоторые из них:

- рациональная организация работы парка оборудования;

С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ

8

• оптимальный раскрой материала;

• оптимальное распределение автомобильного транспорта по маршрутам, клиентам;

• оптимальная загрузка производственных мощностей;

• расстановка машин по объектам;

• определение рациональной схемы перевозок продукции на объекты;

• расчет ритмичных и неритмичных потоков с непрерывным использованием ресурсов или при непрерывном освоении фронта работ;

• оптимизация выпуска однородной продукции при наличии в распоряжении нескольких технологических способов;

• определение оптимальной производственной программы при заданной технологии;

• определения оптимального состава парка машин (станков);

• прикрепление потребителей к поставщикам;

• оптимальная расстановка кадров;

• нахождение оптимального плана выпуска продукции и др.

Следует подчеркнуть, что математическое моделирование (как аналитическое, так и имитационное) выполняется в цикле процесса оптимизации, поэтому сложность моделей ограничивается вычислительной трудоемкостью решения оптимизационных задач.

Настоящее пособие является введением в процесс аналитического моделирования, неизбежный при разработке логистических систем, и содержит теоретический материал, учебные примеры и задания для лабораторных работ по курсам «Логистика», «Промышленная логистика», «Экономико-математические методы и модели транспортной логистики». Очевидно, что промышленная логистика не может рассматриваться без учета внешнего окружения производственной системы, поскольку производственные логистические задачи тесно переплетаются с задачами

С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ

9

закупочной, сбытовой и транспортной логистики. Соответствующие этим задачам лабораторные работы также нашли отражение в пособии. Вместе с тем, в пособие не вошли вопросы имитационного моделирования логистических систем как систем массового обслуживания, которые предлагается рассмотреть в отдельном пособии.

С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ

10

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА N 1. ABC И XYZ -АНАЛИЗ

Цель работы: Изучение методики проведения АВС и XYZ - анализа

1.1.Методика проведения авс анализа

Управление в логистике затрагивает большое количество различных объектов: широкий ассортимент товаров, большое число покупателей и поставщиков, разнообразные грузы и т.д. При этом менеджер получает не равноценные результаты от этих объектов. Необходимость повышения эффективности логистического управления, связанная с неравноценностью результатов от различных объектов управления, возникает в различных областях логистики: в закупочной, сбытовой, транспортной, производственной и пр. логистике. Например, в современных MRP - системах АВС - анализ используют с целью сокращения величины запасов, количества перемещений на складе, общего увеличения прибыли на предприятии и т.д.

Применяя метод АВС следует сосредоточится на наиболее значимых объектах с точки зрения обозначенной цели. Сущность этого анализа заключается в том, что производится классификация всех номенклатурных позиций, данные о запасах которых поддерживаются по признаку относительной важности этих позиций, и для каждой выделенной категории формируются свои методики управления запасами.

ABC-анализ базируется на принципе Парето (Вильфредо Парето, XIX век), сформулировавшего правило, суть которого сводится к следующему: контроль относительно небольшого количества элементов позволяет контролировать ситуацию в целом. Часто еще сформулированное Парето правило именуют правилом 80/20, что можно истолковать следующим образом: надежный контроль 20% номенклатурных позиций позволяет на 80% контролировать систему (т. е. запасы в нашем случае). Согласно методу Парето множество управляемых объектов делится на две

С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ

11

неодинаковые части. Широко применяемый в логистике метод АВС предлагает более глубокое разделение — на три части.

Повышение эффективности управления можно пояснить следующим образом. Пусть имеем 20 объектов и первоначально расходы на управление

распределялись между всеми	объектами	равномерно, вне	зависимости
от вклада объекта в конечный	результат.	Пусть стоимость	управления

одним объектом составила 5 условных единиц, тогда общая стоимость управления составляла 100 условных единиц (20 ∙ 5). После классификации

получили 2 объекта группы А , 13 группы С и 5 группы B. Увеличим стоимость управления объектами группы А в 2 раза и снизим стоимость управления объектами группы С в 2 раза. Стоимость управления объектами группы В оставим без изменения.

Простой расчет показывает, что общая стоимость сократится на 22,5

условных единиц: 2 ∙ 10 + 5 ∙ 5 + 13 ∙ 2,5 = 77,5.

Ухудшение управления группой С скорее всего не окажет сколько-нибудь значимого влияния на общий результат в связи с незначительной ролью этой группы. В то же время улучшение управления группой А может этот результат существенно улучшить. Таким образом, перераспределение средств на управление, выполненное в соответствии с результатами анализа АВС, даст снижение затрат на управление и одновременно повысит его эффективность.

Среди основных факторов, которые могут влиять на присвоение запасам номенклатурной позиции той или иной категории контроля выделяют следующие.

1. Годовой объем использования (потребления) номенклатурных позиций в стоимостном выражении.

2. Цена единицы номенклатурной позиции.

3. Дефицитность номенклатурной позиции.

С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ

12

4. Доступность ресурсов для производства номенклатурной позиции.

4. Длительность цикла для номенклатурной позиции.

4. Требования к хранению номенклатурной позиции (специальные требования к температурному режиму, влажности и т. п.).

4. Риск воровства.

4. Срок хранения.

4. Издержки вследствие отсутствия номенклатурной позиции на складе в требуемый момент времени.

После присвоения каждой номенклатурной позиции определенного класса к каждому из классов применяются свои правила контроля запасов.

Для номенклатурных позиций класса A рекомендуются следующие правила.

1. Частая оценка прогноза и метода прогнозирования. Любой построенный прогноз несет некоторую ошибку. Чем дороже и дефицитнее номенклатурная позиция, тем дороже обходятся эти ошибки. Как следствие, данное правило означает внимательное отношение к методам построения прогнозов потребности в номенклатурных позициях, мониторинг точности реализации уже построенных прогнозов.

2. Частый, например ежемесячный, циклический подсчет запасов с жесткими допусками. Недопустимо сколько-нибудь существенное отклонение данных о запасах, зафиксированных в информационной системе, от данных согласно проведенному подсчету (который можно назвать еще текущей инвентаризацией). Каждое отклонение, превышающее установленный жесткий допуск, должно расследоваться на предмет выяснения его причин. При этом необходимо отметить, что имеет смысл проводить и традиционную полную инвентаризацию раз в год или раз в полгода.

С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ

13

3. Ежедневное обновление данных в базе данных. То есть для таких номенклатурных позиций необходимо использование системы с непрерывным обновлением данных о запасах.

3. Частое рассмотрение требований спроса, размеров партий, страхового запаса, обычно имеющее результатом относительно небольшие размеры заказов (партий). Необходимо тщательное отслеживание всех параметров планирования, выявление реальных потребностей в номенклатурных позициях. Стремление к небольшим размерам партий может быть продиктовано возможностью снижения как прямых, так и скрытых издержек, связанных с хранением изделий в запасах.

3. Тщательное отслеживание и сокращение длительности цикла. Чем короче длительность цикла, тем ниже потребность в оборотных средствах. И так как основную долю потребности формируют запасы номенклатурных позиций класса A (по крайней мере в части оборотных средств в запасах сырья, НП и ГП), то управление длительностью цикла для них окупается сторицей.

Для номенклатурных позиций класса B применяются те же меры, что

• для номенклатурных позиций класса A, но реже и с большими приемлемыми допусками. Для номенклатурных позиций класса C сформулированы следующие правила.

1. Основное правило: изделия должны быть в наличии. Будет обидно получить срыв исполнения плана сбыта или, что еще неприятнее, производственного плана (ибо дефицит позиций класса C может сорвать планы сбыта и по позициям класса A, в которые эти изделия класса С входят как компонент) из-за нехватки дешевых номенклатурных позиций, хранение запасов которых, пусть даже превышающих объем обычных потребностей предприятия, не влечет за собой сколько-нибудь существенный рост издержек хранения и потребности в оборотных средствах. Можно еще

С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ

14

высказаться так: запасов изделий класса C может быть больше, чем нужно, но не должно быть меньше, чем необходимо.

2. Простая фиксация данных или вообще отсутствие фиксации данных в базе данных; возможно использование для контроля объема запасов процедуры периодического осмотра (обзора). Может применяться система с периодическим обновлением данных в системе, либо данные номенклатурные позиции выводятся за границы MRP-системы вообще.

3. Большие размеры партий (заказов) и большой страховой запас. Крупные партии не влекут за собой существенных затрат, связанных с хранением запасов номенклатурных позиций класса C, поэтому имеет смысл экономить преимущественно на подготовительных издержках, заказывая по-многу.

2. Хранение на территориях, немедленно доступных для персонала, использующего эти номенклатурные позиции в производственном процессе. Это упрощает процедуру отпуска запасов в производство и устраняет лишнюю бюрократическую бумажную работу, также влекущую за собой определенные затраты.

2. Редкий подсчет запасов (раз в год или в полгода) с большими приемлемыми допусками.

Методические указания

1. Определить объекты анализа: клиент, поставщик, товарная группа/подгруппа, номенклатурная единица, т.п.

2. Определить параметр, по которому будет проводиться анализ объекта. Это чаще всего: cредний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единиц продаж, шт.; количество заказов, шт. и т.п.

3. Сортировка объектов анализа в порядке убывания значения параметра.

4. Определение групп А, В и С.

С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ

15

Для определения принадлежности выбранного объекта к группе необходимо:

1. Рассчитать долю параметра от общей суммы параметров выбранных объектов

2. Рассчитать эту долю с накопительным итогом.

3. Присвоить значения групп выбранным объектам.

Рекомендуемое распределение [6]:

Группа А – объекты, сумма долей с накопительным итогом которых, составляет первые 50 % от общей суммы параметров.

Группа В – следующие за группой А объекты, сумма долей с накопительным итогом которых, составляет от 50 % до 80 % от общей суммы параметров.

Группа С – оставшиеся объекты, сумма долей с накопительным итогом которых, составляет от 80 % до 100 % от общей суммы параметров. На рис.1.1 приведен пример расчета в MS Excel АВС классификации поставщиков в режиме показа формул, а на рис.1.2 и 1.3 результаты расчета и график.

Сгруппировав товар по одному параметру, сопоставьте полученный результат с другими параметрами. Группа С может приносить Вам 20% дохода, составлять 50% товарного запаса и занимать 80% площади склада.