Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Применение логистико-математических моделей в лесной отрасли. Монография
.pdf
Теперь рассмотрим влияние факторов рисков окружающей
среды более подробно.
К основным факторам рисков лесной отрасли можно отнести
следующие:
− правила использования сырьевых ресурсов (W). В институ-
циональном аспекте это замена формальных правил (расчетное значение количества древесины на арендуемом участке) неформальными
(фактическое наличие промышленной древесины, которое, как правило, меньше). Данный фактор отражает недополучение выручки,
вследствие несоответствия расчетной лесосеки фактическому объему
лесозаготовки на данном участке;
− уровень теневых экономических отношений в отрасли (В).
В институциональном аспекте это замена формальных правил поведения субъектов экономики неформальными, официально неопределенными, но существующими в современных рыночных условиях.
Указанный фактор представляет собой теневой поток финансовых и производственных ресурсов, направляемый субъектам институционального окружения для беспрепятственного функционирования работы холдинга;
− деятельность монополий, связанных с холдингом (М). Формаль-
ные правила в отношении монополий (установление тарифов на перевозки) заменяются неформальными, возможностью прогнозировать их
изменения. Деятельность предприятий лесной отрасли тесно связана
с хозяйственной деятельностью транспортных организаций, по сути
своей, представляющих монопольные структуры, влияние экономической деятельности которых является определяющим для холдинга.
Поэтому необходимо учитывать возможные изменения в тарифной и ценовой политике данных организаций, с целью оперативной
реакции на их изменения и корректировке ценовых показателей, производимой и реализуемой холдингом продукции;
– деятельность государственных законотворческих структур (G).
В институциональном аспекте означает качество принимаемых
решений органами власти. Представляет собой вероятность принятия
неблагоприятного для предприятий лесной отрасли законодательного
акта. Тогда ε можно записать в виде (W + В + М + G) – эффект финансовых потерь (приобретений), вследствие влияния выделенных
факторов неопределенности.
По мнению М. В. Кобалинского [15], влияние каждого из факторов на функционал должна устанавливаться экспертными методами.
121
Ценность полученных экспертных оценок зависит от квалифи-
F
g
кации эксперта и может быть неодинакова, поэтому иногда применяют взвешивание мнений экспертов.
Таким образом, при подведении итога исследования и разработки прогноза есть выбор, каким образом сформировать прогноз, особенно если его представляет группа экспертов.
Степень влияния каждого из факторов на функционал отражает
весовой коэффициент g, определяемый группой экспертов отрасли [15].
Таким образом, скорректированная с учетом весовых коэффициентов формула (3.31) примет следующий вид:
где
mn Tm
=− −+Σ −+
∑∑ ∑∑
ij ti
– весовой коэффициент оценки влияния ресурсного фактора на
w
CgXtg Ctgg
11 (1),
()
ij b ij w j ij G m
== ==
11 01
Xt g CtUt
ij w j j
Tn
+−Δ→
∑∑
tj
==
CtX t g tt
00
()
()
Tn
−+ +
1
()
()
**
() ()
jij w
∑∑
==
01
tj
** **
1min,
()
nmp
=
1
*
() ()
()
()
(3.33)
объем (отгружаемой) производимой продукции; gb – весовой коэффициент оценки влияния фактора теневых экономических отношений на
себестоимость (отгружаемой) производимой продукции %;
g
– весо-
G
вой коэффициент оценки влияния законодательного фактора на таможенные и налоговые платежи;
g
– весовой коэффициент оценки
m
влияния монопольного фактора на транспортные расходы.
Таким образом, на основании расчета приведенного функционала для группы интегрированных предприятий ЛПК осуществляется
учет влияния рисков при выборе рационального способа доставки
лесопродукции.
Предлагаемый способ моделирования интегрированной логистической сети рационального распределения продукции является экономически целесообразной схемой перевозок по минимуму
суммарных
приведенных затрат, так как кроме динамической связи поставщиков и
потребителей учитывает и стохастическую составляющую.
В целях настоящего исследования, рассмотрим еще один подход
учета стохастической составляющей при моделировании перевозочного процесса.
Стохастическая постановка ДТЗЗ будет формулирована следующим образом – найти оптимальную по минимуму суммарных затрат
122
на перемещение и простои динамическую структуру потоков с учетом
ущерба от недопоставок при случайном разбросе в потреблении. Разброс во времени хода включен в разброс в потреблении. То есть
функционал примет вид
J
T
JCtut
где
=
∑∑
1
tppP
0,
=∈⋅
y
T
JCtut
=
∑∑
2
0,
tpP
=∈
() ()
ij ij
() ()
ii ii
+ J2 + J3 + J4 → min, (3.34)
1
– транспортные расходы;
– затраты на хранение запасов.
Составляющие J
и J4 зависят от вида и параметров закона
3
распределения.
Если груз прибыл в момент
t
и момент потребления t должен
0
был произойти раньше (t < t0), то возникает ущерб от недопоставки,
а если t > t0, то появляется дополнительные затраты на хранение.
Пусть C1 – единичный ущерб от недопоставки; C2 – единичные затраты на хранение грузов, тогда ущерб от недопоставки равен:
t
u
JutCttdt
=−
310
∫
−∞
()
ij
()
(3.35)
,
а дополнительные затраты на хранение:
∞
JuttCttdt
=−
420
∫
t
u
φ .
() ()
ij
()
(3.35)
Так как единичный ущерб от недопоставки C1, как правило,
больше единичных затрат на хранение, то привозить груз в «центр
распределения» нецелесообразно. Очевидно, что груз в этом случае
необходимо поставлять с некоторым запасом времени, чтобы суммарные потери от случайного разброса
J
3
+ J
были минимальными.
4
Обоснуем выбор точки рационального прибытия t0.
Рассмотрим это для примера единичной поставки uij(t) = 1 (строгость вывода от этого не пострадает). Пусть готовность к потреблению описывается функцией плотности распределения вероятности
φ(
t). Если t < t
Если ущерб пропорционален (
ние потерь будет равно
, возникает ущерб от недопоставки.
0
t – t
t
u
tC t tdt
φ .
()
∫
−∞
−
()
10
123
) то математическое ожида-
0
В случае, когда груз придет раньше того времени, когда произ-
=
М
М
М
водство будет готово его принять (правее точки t0), мы получаем
∞
штраф от простоя груза на складе
Таким образом, общее математическое ожидание штрафа при
подводе груза к точке потребления
tt
uu
Фφ φ φ
=−+−= −
C t tdt C t t dt C t tdt t C t dt
−− += −
120201
−∞ −∞
Так как
tC t tdt tC t t dt Ct tdt
()
∫∫ ∫
−∞ −∞
tt
uu
φφφ( φ
() () () ()
∫∫∫ ∫
−− +
∞
∫
−∞
()
10 2 0 10
tt
∞∞
φ ) φφ*.
C t dt C t tdt C t tdt
φ ttdt
() () () ()
21 2
∫∫∫
tt
uu
()
– есть не что иное, как определение математи-
∞
()
t
u
∞∞
uu
t
u
−∞
∞
φ .
tC t t dt
()
∫
t
u
t
будет равно:
0
−
()
20
()
()
(3.36)
ческого ожидания, a
φ 1tdt
()
∫
−∞
, легко в подынтегральных
выражениях можно перейти к одному интервалу интегрирования:
∞
φφ φ,
CttdtC
() () ()
22 22
∫∫ ∫
t
u
⎛⎞
⎜⎟
=− =−
⎜⎟
⎝⎠
∞
φφ.
C t tdt C C t tdt
222
∫∫
t
u
tt
uu
ttdt CМ Cttdt
−∞ −∞
t
() ()
=−
−∞
(3.38)
(3.37)
При подстановке полученных выражений в (3.36), функционал
принимает вид
ttt t
uuu u
Ф ( φφ) φφ
tC tdt C C tdt C ttdt C
=−+−+−=
01 2 2 1 2 2
() () () ()
∫∫∫ ∫
−∞ −∞ −∞ −∞
tt
Cttdt
C
=−++ −+
()
20120 12
tCCt tdtCC ttdt
()()()()
φφ.
∫∫
−∞ −∞
124
(3.39)
Для нахождения значение t0 при котором значение Ф достигает
своего минимума, необходимо взять производную от Ф по t0 и приравнять ее к нулю.
t
Ф
d
dt
0
C CC tdtCCtt CCtt
=− + + + + − +
()()()
2 1 2 1 20 0 1 20 0
d
dt
u
φφφ.
∫
−∞
t
Ф
CCC tdt
=− + + =
0
CC tdtC
()()
()()
212
t
u
+=
12 2
∫
−∞
u
φ 0.
∫
−∞
()
()
()
(3.40)
.φ
(3.41)
Таким образом, получено условие минимума функционала, достигаемое в такой точке t0 для которой
t
u
tdt
φ .
()
∫
−∞
=
C
2
CC
+
()
12
(3.42)
Действительно, при значениях С2, значительно превыша-
t
u
tdt
ющих С1, выражение
∫
−∞
φ
()
чтобы минимизировать большие штрафы по
должно быть ближе к единице,
С
.
2
И, наоборот, при значениях С1, значительно превышающих С2,
подынтегральное выражение должно быть ближе к нулю, то есть ми-
С
нимизировать большие штрафы по
.
1
Таким образом, по мнению А. Э. Александрова и Н. В. Якушева,
в случае со случайным разбросом динамическая задача в стохастической постановке организует прибытие с запасом времени в зависимости от величины возможного ущерба [27].
В заключение параграфа можно обозначить следующее.
1. Исследование теоретических основ моделирования показало,
проблемы возникающие при увеличении радиуса обслуживания и минимизации величины транспортных затрат, а также при требовании
доставки грузов точно в срок, можно успешно решить на основе
использования алгоритмов транспортно– продуктовой задачи;
Исходя из приведенного выше теоретического материала,
2.
можно утверждать, что математические модели планирования перевозок имеют четко выраженную сетевую структуру, обусловленную наличием транспортной сети, по которой перемещаются транспортные
средства, этим и объясняется их широкое применение для задач
125
планирования перевозок методов и моделей оптимизации потоков
в сети, наиболее адекватно учитывающих структуру этих задач, например транспортная задача в сетевой постановке;
В ходе анализа доказано, что в экономико-математическую
3.
модель должны включаться только основные факторы.
Проверка качества моделей производится реальной экономической деятельностью предприятия. Практика применения моделей показывает, что сложные модели с множеством параметров оказываются зачастую не пригодными для практического использования;
− на основании произведенного анализа существующих методик
моделирования выявилась необходимость создания такой оптимизационной модели перевозочного процесса, которая была бы более
адаптирована к реальным условиям среды, что позволило бы использовать ее, как и для классической однопродуктовой задачи, так и для
транспортной задачи в сетевой постановке и для производственно –
транспортной динамической задачи
в дискретной постановке на ми-
нимум затрат;
− исходя из вышеизложенного, подлежащая разработке модель
должна наиболее вероятно определять состав предприятий логистической цепи, устанавливать наиболее эффективное производство продукции на заданных условиях, рассчитывать оптимальный план распределения и перевозок основной продукции в районы потребления.
При этом разрабатываемая модель должна учитывать стохастичность окружающей среды и носить динамический характер.
3.2.5. Математическое моделирование
транспортно-технологического процесса поставок
лесного сырья с учетом влияния рисков
Для большинства задач оптимального планирования перевозок
в условиях неопределенности, актуальны принципы распределения
готовой продукции на основе минимизации суммарных транспортных
издержек. Речь идет о решении производственных и транспортных
задач и их различных модификаций. Решается, в основном, задача
рационального распределения материальных потоков между сетью
поставщиков и потребителей продукции (например, распределительными складскими центрами
и складами потребителей) в условиях
неопределенности спроса и производства лесного сырья.
Кроме того, решается вопрос идентификации торговых зон
на основе группировки потребителей и прикрепления их к пунктам
126
производства с минимальными транспортными издержками, затратами на хранение и наименьшим ущербом от недопоставки обозначенного сырья.
Как уже говорилось, при оптимизации транспортных потоков
в цепи поставок необходимо учитывать также маркетинговые аспекты, и решать задачу повышения эффективности взаимодействия участников процесса товародвижения.
За эффективный принимается вариант, обеспечивающий баланс
между прибылью
и затратами участников цепи поставок в условиях
ресурсных ограничений.
Эта задача еще более актуальна в современных условиях жесткой конкуренции между интегрированными цепями поставок и борьбы за торговые рынки, когда необходимо использовать каждую возможность повышения эффективности транспортно-логистической работы.
При этом одним из наиболее важных моментов оптимизации
обозначенных потоков является учет стохастической составляющей,
сопровождающей транспортно-технологический процесс доставки
лесного сырья от производителей до конечных потребителей.
В трудах И. А. Бородиновой и Л. А. Сараева [5] решение подобной задачи сведено к определению коэффициентов вероятности
спроса и предложения в каждом пункте производства и потребления.
В трудах М. В. Кобалинского [28] приведена
методика расчета
коэффициентов неопределенности и рисков, оказывающих влияние
на итоговый функционал доставки лесного сырья, как эффект финансовых потерь.
Данные коэффициенты определяются методом экспертной
оценки специалистов лесной отрасли и показывают степень влияния
того или иного фактора неопределенности на величину совокупных
затрат при доставке лесного сырья от производителя до конечного потребителя.
Нашей задачей является создание такой линейной модели транспортно-технологического процесса доставки лесного сырья, которая
бы учитывала: неопределенность спроса и предложения в пунктах
производства и потребления, влияние ресурсного фактора, влияние
законотворческих структур, влияние таможенных органов и транспортных монополий, влияние инфляции. Причем данная модель
должна носить динамический характер.
Выбор оптимальной
структуры транспортных потоков ставить-
ся, как задача минимизации функционала Fст:
127
Подсистема № 1. Заготовка древесины на лесосеках
()(
()()(
=
F
=
F
F
(
(
}
{
∈
{
}
j
∈
и их транспорт при осуществлении доставки сырья
непосредственно потребителям
Доставка осуществляется с верхнего склада лесосеки до конечного потребителя. Выбор оптимальной структуры транспортных
ст
F
потоков ставиться, как задача минимизации функционала
ст
£min,FFt t=+→ (3.43)
)
:
где F(t) – суммарный итоговый функционал в момент времени t;
£(t) – эффект финансовых потерь в момент времени t.
где
£ ,tBtGtWt
()
Bt
– теневые экономические отношения в лесной отрасли,
()
++ (3.44)
)
а также инфляция, оказывающая влияние на себестоимость (отгружаемой) производимой продукции на момент времени
тельность транспортных компаний в момент времени t;
сурсный фактор момент времени
Совокупные затраты
− из
– затрат на приобретение лесного сырья (цена реализа-
1
F складываются:
t.
t;
Gt – дея-
()
Wt – ре-
()
ции поставщика) и транспортных расходов на доставку отправленного потребителю лесного сырья в момент времени 0,..., T;t
−
– затрат на хранение реализованного потребителю
2
не в нормативное время объема лесного сырья плюс омертвление актива поставщика (недополучение прибыли за время нереализации);
– затрат от недопоставки лесного сырья у потребителя,
−
3
в случае если поставка осуществлена позже нормативного времени.
TmnА
=±+±×
FgtCgt
∑∑∑∑
1
01 11
====
tijа
⎡⎤
Ц 11
()
ib ij G
⎣⎦
()
ТР
()
()
1,
Xgt×− (3.45)
где Ц
C – транспортные расходы на единицу продукции, руб.; t – момент
ij
времени,
– цена реализации за 1 м
i
ТР
0, , Т ;t ∈… i – пункт производства,
{
ij w
3
лесопродукции у поставщика, руб.;
потребления (дилер, оптовый посредник,
порта,
1, , А ;а ∈… X
{}
– объем поставки i-м поставщиком j-му потре-
ij
128
)
)
1, , ;im
… j – пункт
}
1, , ;
n
… а – тип транс-
бителю, м3; gW(t) – коэффициент оценки влияния ресурсного фактора
F
g
Δ
F
j
(
на объем (отгружаемой) производимой продукции, а также влияние
риска недопоставки, либо поставки продукции ненадлежащего качества на момент времени t; gb(t) – коэффициент оценки влияния фактора теневых экономических отношений, а также влияние инфляции
на себестоимость (отгружаемой) производимой продукции в момент
времени t; gG(t) – коэффициент оценки влияния законодательного
и монопольного фактора на транспортные расходы на момент времени t.
Приведенные в выражении (3.3) коэффициенты g(t) определяются, как говорилось выше, методом экспертной оценки специалистов лесной отрасли, данные коэффициенты определяют степень
влияния того или иного фактора рисков на величину совокупных
затрат при доставке лесного сырья от производителя до конечного
потребителя.
Tm
=±+⋅Δ⋅−
∑∑∑
2
==
01
ti
где
руб.; П
*
C – затраты на хранение единицы продукции на i-й лесосеке,
i
– омертвление актива i-го поставщика на единицу продукции
i
в момент времени t , руб.; t
паса поставщика в момент времени t , м3;
где
=±⋅−⋅Δ
∑∑∑∑
3
tijа
**
C – ущерб от недопоставки на единицу продукции, руб.;
n
⎡⎤
C
ib iiiw
=
1
j
⎣⎦
TmnА
====
01 11
*
1 П 1,
()
** * *
CgtX gtt
()
jbij w
ttUgt
()
– время хранения, дней;
11,
()
()
()
U – объем за-
()
(3.46)
()
i
(3.47)
*
X –
ij
опаздывающий объем в момент времени t , м3 по типам транспорта;
*
tΔ – время опоздания поставки по типам транспорта.
При ограничениях:
1. Статического баланса объемов поставщика и потребителя:
mn
at bt
() ()
∑∑
ij
11
ij
где
at
()
i
– объем поставки, м3 на момент времени t ;
==
неравномерности предложения, %;
сти спроса, %;
bt – объем потребления, м
)
j
К 100 %,
нн
⋅= ⋅
пр спр
,КК
(3.48)
К – коэффициент
н
К
– коэффициент неравномерно-
спр
3
на момент времени t.
Q
н
спр
ф
=⋅
Q
пл
129
(3.49)
н
пр
где
j
j
g
j
(
()(
()(
(
(
+
н
К
– коэффициент неравномерности спроса в j-том пункте
спр
потребления;
пункте за несколько периодов;
требления в j-том пункте за несколько периодов.
н
К
где
– коэффициент неравномерности предложения в i-том пункте
пр
производства;
пункте за несколько периодов;
– средний фактический объем потребления в j-том
Q
ф
Q – средний плановый объем по-
пл
Q
н
К 100 %,
пр
Q – средний фактический объем производства в i-том
ф
ф
=⋅
Q
пл
Q – средний плановый объем произ-
пл
(3.50)
водства в i-том пункте за несколько периодов.
2. Естественной не отрицательности грузопотоков и запасов:
где
прибывший, в момент времени
Xt i m
()
ij
3. Динамической связи поставщиков и потребителей:
'''
Xt Xtt
()
ij ij ij w
'
X – объем поставленный, в момент времени t , м
ij
()
0, 1, , ; 1, , .
Ut
()
j
()
0, 1, , .
1,1,;1,;0,
im
tt+ , м
ij
)
3
;
n≥=…=… (3.51)
n≥=… (3.52)
nt T=+⋅− =…=…=… (3.53)
t – нормативное время
ij
3
X – объем
;
''
ij
доставки, дней.
где
на момент времени
ная возможность на момент времени
4. Динамики запасов потребителей и поставщиков:
11 1
Ut g t Ut g t
+−−−
Xt – объем сырья, прибывающего на склад поставщика, м
()
i
+− = − +
iwiw
m
∑
i
()
Xt gt bt gt
1
=
t; а
11,
() ()
()
iwjw
t – общий объем поставщика, производствен-
()
i
)
)
)
(3.54)
() ()
()
Ut
t;
– объем сырья, прибы-
)
i
вающего на склад поставщика, т. е. накопление на момент времени
5. Динамического баланса производства и потребления:
tt
Tm n
∑∑ ∑∑
ti t j
где
t – нормативное время доставки.
ij
at gt bt gt
11 1 1
== = =
11,
() ()
iw jw
−= −
()
ij
() ()
()
(3.55)
t.
3
130
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]