Тезисы / ВПЛИВ ГІБРИДНИХ СТРАТЕГІЙ ОБРОБКИ ЗАМОВЛЕНЬ НА ЕКОНОМІЧНІ ТА ЛОГІСТИЧНІ ЦІЛІ

Гуменюк В.А. Викладач Горлова О. П.

ВПЛИВ ГІБРИДНИХ СТРАТЕГІЙ ОБРОБКИ ЗАМОВЛЕНЬ НА ЕКОНОМІЧНІ ТА ЛОГІСТИЧНІ ЦІЛІ

Конец формы

Постановка проблеми. У динамічному середовищі компанії стикаються з проблемою зростаючих вимог клієнтів. Сьогоднішні клієнти очікують швидкої доставки недорогих та адаптованих до їх потреб продуктів. В результаті компаніям необхідно діяти більш гнучко і, таким чином, відходити від виробництва на складі та на замовлення, описаного в літературі. Зміщення точки поділу замовлень клієнтів на проміжні стратегії обробки замовлень, такі як складання замовлення, може збільшити ймовірність своєчасного задоволення індивідуального попиту. Крім того, компанії практично використовують безліч різних методів для таких процесів, як генерація замовлень, випуск замовлень, визначення послідовності та розмір партії, щоб скоригувати обрану стратегію обробки замовлень відповідно до своїх індивідуальних потреб. Відомим у промисловості прикладом такої гібридної стратегії обробки замовлень є виробництво на замовлення із фіксованими розмірами партій. Частина партії, яка потрібна задоволення замовлення клієнта, зберігається. Ці залишки продукції забезпечують дуже короткі терміни поставки за невеликих обсягів замовлення.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Суттєвий внесок дослідження впливу гібридних стратегій обробки замовлень на економічні та логістичні цілі, зробили багато науковців, а саме: В.І. Сергєєв, І.П. Єльяшкевич, Нікітіна Е.І., Івуть Р. Б., та багато інших.

Мета статті. У цій статті визначено та структуровано можливості створення таких гібридних стратегій обробки замовлень. Причинно-наслідкові діаграми та логістичні моделі використовуються для аналізу впливу гібридних стратегій обробки замовлень на економічні та логістичні цілі.

Виклад основного матеріалу. Зростання вимог клієнтів і коротші життєві цикли продукції кидають виклик компаніям-виробникам. Таке динамічне середовище вимагає не лише низької собівартості та високої якості продукції, а й високого рівня логістичної ефективності. Стратегія обробки замовлень надає прямий та опосередкований вплив на різні економічні та логістичні завдання і, таким чином, може допомогти підвищити гнучкість виробничих компаній. Прикладами цілей, куди впливає стратегія обробки замовлень, є [1, 2, 3]:

• дотримання термінів

• час доставки.

• вартість запасів на складі готової продукції та виробничі витрати (розмір партії продукції, витрати на встановлення тощо)

У літературі переважно розрізняють стратегії обробки замовлень: проектування на замовлення (ETO), виготовлення на замовлення (MTO), складання на замовлення (ATO) та виготовлення на складі (MTS) [4. 5]. Існує безліч підходів до визначення відповідної стратегії обробки замовлень. Однак ці підходи значною мірою спираються на ряд припущень та вимагають високого рівня знань літератури. У виробничій практиці брак часу часто змушує компанії спрощувати проблеми чи покладатися на емпіричні значення своїх рішень. Вибір стратегії обробки замовлень зазвичай залежить від якісних критеріїв чи досвіду або як одноразової суми певних статей і типів замовлень, або кожному конкретному випадку окремих заказов [6]. Перехід від однієї стратегії до іншої вимагає усунення точки поділу замовлення клієнта (CODP). Така зміна зазвичай потребує великих зусиль і часу з огляду на численні фактори, що впливають на стратегію обробки замовлень. З цієї причини компанії рідко ставлять під сумнів якось прийняте рішення про стратегію обробки замовлень. Проте, щоб мати можливість задовольнити вимоги клієнтів, компанії схильні відходити від стратегій чистої обробки замовлень, описаних у літературі [4, 6].

Як вказує Маккарті, під час виконання замовлень необхідна гнучкість [9]. Крім стратегії обробки замовлень, гнучке масове налаштування також виграє від постійного технологічного вдосконалення і глобалізації, що триває. Гнучкість, що створюється таким чином, дозволяє створювати різні гібридні стратегії обробки замовлень. З іншого боку, вибір найбільш підходящої стратегії обробки замовлень для кожного продукту, а також планування та контроль виробництва (PPC) усієї системи стають дуже складними. Ця стаття покликана підтримати рішення щодо вибору стратегії обробки замовлень, досліджуючи вплив гібридних стратегій обробки замовлень на економічні та логістичні цілі. Основний дослідницький проект спрямований на цілісну модель підтримки прийняття рішень для вибору відповідної стратегії обробки замовлень з економічної та логістичної точок зору (див. табл. 1). Розробка такої моделі є покроковим процесом, в якому необхідно враховувати безліч різних аспектів. Цілі та фактори, що впливають на традиційні стратегії ETO, MTS та MTO, вже до певної міри досліджувалися в літературі. ATO у більшості випадків є єдиною стратегією, що розглядається щодо гібридних стратегій обробки замовлень. Протягом багатьох років окремі автори зверталися до інших гібридних стратегій обробки замовлень. Однак немає ні загального визначення, ні єдиного опису гібридних стратегій обробки замовлень, ні систематичного аналізу ефектів цих стратегій та пов'язаних з ними параметрів управління.

У наступному розділі розглядаються гібридні стратегії обробки замовлень та їх розміщення у внутрішньому ланцюжку поставок компанії. Крім того, описується процес визначення гібридної обробки замовлень та розробки стратегій гібридної обробки замовлень у контексті PPC. Вплив різних стратегій обробки замовлень на економічні та логістичні цілі пояснюється у третьому розділі. Виходячи з цього, у четвертому розділі обговорюється використання логістичних моделей для прогнозування цих ефектів. П'ятий розділ завершує дослідження та описує можливості майбутніх досліджень. У минулій компанії зазвичай використовували тільки одну стратегію обробки замовлень із-за дуже схожих продуктів. В даний час багато компаній пропонують широкий асортимент продукції. Різні вимоги клієнтів до відповідних продуктів вимагають індивідуальних рішень щодо стратегій обробки замовлень для кожного продукту або сімейства продуктів. В табл. 1 представлені конкретні кроки щодо реалізації концепції цілісної моделі підтримки прийняття рішень на базі одного продукту. Фундаментальна ідея 3 заснована на визначенні, що гібридні стратегії обробки забезпечують велику гнучкість компаній. Відповідно до розуміння Абдоллапура і Резаяна, гібридна стратегія обробки замовлень повинна бути придатною для будь-якого виробничого середовища, яка спрямована на досягнення балансу між суперечливими цілями. [8]. Отже, стратегії, запропоновані товаром, виключаються. Недавнє опитування показує, що MTS і MTO в даний час є найчастіше використовуваними стратегіями обробки замовлень у Німеччині [9]. Тому за відправну точку було взято традиційні системи МТС та МТО. Враховуючи, що в цьому огляді розглядаються лише дві гібридні стратегії, необхідно оцінити, якою мірою компанії використовують інші гібридні стратегії.

Первинне дослідження

Цілі

Фактори впливу

Зробити на склад

Виготовлення на замовлення

Пошук літератури

Інтерв'ю з компаніями

Попередні дослідницькі проекти

Сучасні дослідження

Змішані стратегії обробки замовлень

Ідентифікація

Виникнення

Ефекти

Прогнозування

Пошук літератури

Причинно-наслідкові діаграми

Інтерв'ю з компаніями

Логістичні моделі

Моделі PPC

Майбутні дослідження

Балансування робочого навантаження

Імітаційна модель

Теоретична модель

Демонстратор програмного забезпечення

Пошук літератури

Імітаційні дослідження

Математичне зв’язування

Обробка на основі алгоритму

Інтерв'ю з компаніями

Зв’язування даних

Інтерв'ю з компаніями

Попередні дослідницькі проекти

Структура проекту

Сучасні дослідження

Робочий пакет

Метод/Інструмент

Табл. 1

Для визначення гібридних стратегій обробки замовлень було проведено літературні дослідження та інтерв'ю з компаніями з різних галузей. Було проведено пошук у встановлених наукових базах даних Scopus, Web of Science та Google Scholar [1]. У так званих гібридних або комбінованих системах MTS MTO широкий асортимент продукції змушує більшість компаній-виробників одночасно використовувати кілька різних стратегій обробки замовлень. З точки зору управління виробництвом управління виробничим ресурсом, який відповідає за виробництво MTS і MTO, відрізняється від чистих систем MTS або MTO. Петерс і ван Ойєн називають управління такою системою паралельним гібридним МТС МТО виробничим контролем [10]. Тому така система не вважається гібридною стратегією обробки замовлень. Іноді вираз гібридної системи MTS MTO також відноситься до стратегій з CODP між MTS і MTO. Однак, для оптимізації гібридної системи необхідно спочатку призначити продукти стратегії обробки замовлень.

Логістичні моделі виявилися практичними та ефективними інструментами для універсальної кількісної оцінки різних процесів у внутрішньому ланцюзі постачання компанії [4]. Різні стратегії обробки замовлень призводять до різних робочих точок у моделях. Поєднання кількох логістичних моделей та додаткових аналізів, таких як аналіз ABC, допомагає передбачити вплив на економічні та логістичні цілі. Волланд вже вивчав вплив розміру партії та правил послідовності на криві логістичних характеристик [2]. Конфігурація виробничої системи та методи виробничого контролю сильно впливають на досягнення цілей. Для створення універсальної моделі необхідно враховувати вплив гібридних стратегій обробки замовлень. Щоб досягти цього, можливості для появи гібридних стратегій, а також логістичних моделей повинні бути зіставлені з внутрішнім ланцюжком постачання компанії. Кількість і структура виробничих стадій істотно різняться усередині підприємств. Тому моделі кожного етапу виробництва необхідно призначати індивідуально кожної компанії. Таким чином також можна визначити, чи незадовільне виконання цілей викликано стратегією обробки замовлень або проблемами в окремих процесах. Час, необхідний виконання замовлення, залежить від продуктивності системи. Поліпшення процесів і таким чином досягнення кращої робочої точки може призвести до розгляду раніше відкинутої стратегії.

Стандартний сценарій служить для опису змін у досягненні економічних та логістичних цілей, спричинених гібридними стратегіями обробки замовлень. Як такий сценарій підходить або традиційна стратегія MTS, або MTO. Залежно від того, чи приймається стратегія MTS або MTO, доречні різні цілі та моделі. У виробництві MTS важливі рівень обслуговування та можливості доставки, тоді як у виробництві MTO надійність графіка та час доставки замінюють ці індивідуальні цілі також вимагають використання різних логістичних систем. моделі. Характеристична крива для запасів у наявності [5] та модель зберігання [5] описують взаємозв'язок у разі МТС. У середовищі MTO операційна крива дотримання графіка допомагає змоделювати відносини між дотриманням графіка, часом доставки та запасом готових замовлень . Інші моделі, такі як діаграми пропускної спроможності [7] або моделі визначення розміру партії [10], застосовні у багатьох випадках. Створене сховище gcods У таблиці 1 показано можливі ефекти додавання фіксованого розміру let до традиційної стратегії MTO. Припускаючи розмір лота. що вище за середній розмір лоту в традиційній МТО витрати в магазині виробленої продукції знижуються.

Поліпшення планування з допомогою стабільного розміру партії може позитивно позначитися на виробничих витратах, збільшити час обробки з допомогою тривалішого часу виконання замовлення. Робота з фіксованим розміром лота, але без використання наперед визначеної бази для формування замовлень, як у традиційній системі МТС, може викликати проблеми. Декілька замовлень у великих кількостях можуть легко призвести до засмічення системи. Це збільшує тиск на вже існуючі вузькі місця і, таким чином, призводить до нижчого дотримання термінів. Коли продукти, що залишилися, надходили на склад, можна було доставляти невеликі партії замовлень безпосередньо. У цілому триваліший час виконання виробничих замовлень компенсувало цей ефект. Інші продукти вже заявлених виробничих замовлень допускають дотримання. У разі часткової доставки цей ефект посилюється, а коефіцієнт використання та продуктивності дещо вищий.

Висновок. Щоб відповідати динамічно змінним вимогам клієнтів і при цьому виробляти економічно, компанії прагнуть гнучкого масового налаштування. Стратегія обробки замовлень впливає на економічні та логістичні цілі компанії. Тому він також має легко регулюватися. Компанії вже усвідомлюють це і все більше відходять від традиційних систем із єдиною стратегією обробки замовлень. Використання системи з кількома стратегіями обробки замовлень та оцінка широкого спектру наслідків зміни стратегії обробки замовлень продукту є серйозною проблемою для компаній. Застосування гібридних стратегій обробки замовлень збільшує ймовірність задоволення індивідуального попиту. Хоча багато компаній використовують гібридні стратегії, класичні моделі не можуть адекватно їх відобразити. Потрібна модель 12, що підтримує гібридні стратегії обробки замовлень. та не тільки вибір між продуктами MTS та MTO або загальна ситуація з CODP. Щоб забезпечити можливість швидкого застосування такої моделі для компаній, потрібне перенесення результатів до демонстратора програмного забезпечення. Ця стаття сприяє досягненню цієї мети, систематично описуючи гібридні стратегії обробки замовлень та ілюструючи їх вплив на економічні та логістичні цілі. Взаємодії між продуктами з різними стратегіями обробки замовлень, виробленими однієї і тієї ж виробничої лінії, необхідно додатково вивчити. У цьому контексті слід увімкнути аспект балансування робочого навантаження, а результати оцінити за допомогою моделі моделювання.

Список використаних джерел:

1. Сергєєв, В.І. Логістика постачання: підручник для бакалаврату та магістратури / В.І. Сергєєв, І.П. Єльяшкевич. - Москва: Юрайт, 2014., С. 522 URL: https://zavtrasessiya.com/index.pl?act=PRODUCT&id=595 2. Нікітіна Е.І. Міжнародна логістика: навчальний посібник/ Мінськ: МІТСО, 2018. С. 331. 3. Логістика: навчальний посібник/Р. Б. Івуть. - Мінськ: БНТУ, 2021. ,С. 461. 4. Williams TM. Special products and uncertainty in production/inventory systems. European Journal of Operations Research 1984; 15: 46-54. 5. Nywlt J. Logistikorientierte Positionierung des Kundenauftrags-entkopplungspunktes. Garbsen: TEWISS; 2015. 6. Gudehus T, Kotzab H. Comprehensive Logistics. 2nd ed. Berlin, Heidelberg: Springer; 2012. 7. Münzberg B. Multikriterielle Losgrößenbildung (engl. title: Multicriterial lot sizing). Berichte aus dem IFA. Garbsen: PZH; 2013 8. Abdollahpour S, Rezaian J. Two new meta-heuristics for no-wait flexible flow shop scheduling problem with capacitated machines, mixed make-to-order and make-to-stock policy. Soft Computing 2017; 21: 3147-3165. 9. Mundt C, Winter M, Heuer T, Hübner M, Seitz M, Schmidhuber M, Maibaum J, Bank L, Roth S, Scherwitz P, Theumer P. PPS-Report 2019. Garbsen: TEWISS; 2019. 10. Martín-Martín A, Orduna-Malea E, Thelwall M, López-Cózar ED. Google Scholar, Web of Science, and Scopus: A systematic comparison of citations in 252 subject categories. Journal of Informetrics 2018; 12: 1160–117