Проектирование ЦП маг Л3

j 1

где E(Bj) – ожидаемое число отложенных заказов для j-й базы;

Si0 – запас в депо; Sij - запас на базе.

Модели гарантированного сервиса предполагают наличие на каждом уровне системы дополнительных ресурсов, превышающих размеры текущего запаса, за счет которых спрос клиентов может быть удовлетворен за определенное сервисное время, которое может быть гарантировано практически на 100%. При использовании моделей гарантированного сервиса предполагается, что:

-спрос на материальные ценности стохастический, но его предельно возможное значение ограничено;

-страховой запас покрывает только ту часть спроса, которая превышает среднестатистическое значение, но не выходит за установленную верхнюю предельную границу;

-контроль уровня запасов на складах также осуществляется периодически, а запасы пополняются до определенного постоянного (базового) уров-

ня – base stock.

Рассмотрим случай трехуровневого линейного размещения запасов в цепи поставок (рис. 3.21).

Si – допустимое время обслуживания; Ti – операционное время

Рис.3.21 Пример трехуровневого линейного размещения запасов в цепи поставок

Чистое время обслуживания для i-ого звена будет рассчитываться по формуле:

Базовый уровень запаса для i-ого звена системы (base stock), включая страховой запас, может быть рассчитан по формуле:

где µ, σ – параметры нормально распределенного спроса для i-ого звена системы (математическое ожидание и стандартное отклонение соответственно);

NLTi – чистое время обслуживания для i-ого звена системы;

Zα – коэффициент, связанный с нормальным законом распределения спроса (табулированное значение) – показатель уровня обслуживания;

α – параметр, определяемый из соотношения:

51

где h - затраты на хранение единицы запаса; p – издержки дефицита на единицу запаса.

Решение рассматриваемой задачи сводится к тому, чтобы подобрать такие значения Si (допустимое время обслуживания), при которых суммарные затраты на содержание страхового запаса в системе были бы минимальны:

i 1

где hi – затраты на хранение из расчета на 1 единицу материальных ресурсов в запасах;

yi - базовый уровень запаса для i-ого звена системы. Ограничения:

Si 1 , Si 0.

Решение задачи предполагает использование рекурсивного алгоритма динамического программирования и специального программного обеспечения.

Изучение многочисленных моделей и методов управления многоуровневыми запасами в логистических системах, описанных в зарубежной и отечественной литературе, позволило нам осуществить их классификацию, а также определить основные условия и ограничения их использования на практике (табл. 15).

Таблица 15 Классификация моделей и методов управления многоуровневыми запасами в

логистических системах

Модели «стохастического сервиса»

52

Как отмечают многие специалисты, для случая многоуровневых запасов не существует единственной оптимальной стратегии, и механизм принятия решений относительно выбора стратегии не определен.

Предлагаемый нами методический подход к формированию оптимальной стратегии управления запасами в многоуровневых системах включает в себя несколько основных этапов:

1.Определение структуры стратегии (рис. 3.22).

2.Оценка критериев, значения которых определяют выбор стратегии управления запасами.

3.Осуществление процедуры выбора подходящей стратегии управления запасами и методов расчета ее параметров в соответствии со значениями критериев.

Анализ ряда специализированных работ позволяет сделать заключение

отом, что все существующие стратегии управления запасами (в том числе и многоуровневыми) можно подразделить на 3 группы (рис. 3.23):

- «периодические» стратегии; - стратегии «с точкой заказа»;

- «комбинированные» стратегии.

«Периодические» стратегии подразумевают, что заказ на пополнение запаса делается в определенные, заранее установленные, моменты времени (tз), период между заказами – постоянная величина (Tмз =const). Контроль за

53

уровнем запасов на складе осуществляется только в момент размещения заказа (tз). Объемы заказов переменные.

Стратегии с «точкой заказа» предполагают размещение заявки на пополнение запаса по достижении определенного уровня запаса на складе – так называемой «точки заказа» (reorder point, ROP) или заранее установленного минимально допустимого уровня (Smin или s) . Стратегии с «точкой заказа» предполагают непрерывный или периодический контроль уровня запаса (Δ→0 или = const). Объемы заказов могут быть как постоянными, так и переменными.

«Комбинированные» стратегии предполагают, что размещение заказа на пополнение запасов происходит при различной комбинации условий «ROP (точка заказа)» и «tз (периодичность заказов)». Контроль за состоянием запасов на складах может быть как периодическим (Δ = const), так и непрерывным (Δ→0). Объем заказа, как правило, переменный и делается из расчета того, чтобы после поставки был достигнут определенный «максимально желательный» уровень запаса (Smax).

(s; S)-стратегия или «минимаксная стратегия»: данная стратегия предполагает, что заявка на пополнение запаса размещается каждый раз по достижении определенного минимального уровня запаса (Smin или s), при этом объем заказа переменный и рассчитывается таким образом, чтобы вернуть запасы после поставки на «максимально желаемый уровень» или уровень «базового запаса» (S, base stock), который устанавливается заранее для каждого звена логистической системы. Стратегия предполагает непрерывный или периодический контроль уровня запаса (Δ→0 или = const).

Стратегия «базового запаса» представляет собой разновидность «минимаксной» (s; S) стратегии. В ней предполагается периодический контроль уровня запаса на складе (T=const, T>0), но заказ делается при любом значении уровня запаса, отличном от базового (S, base stock).

(R; Q) или (R; n·Q)-стратегия: при этой стратегии заказ на пополнение запаса делается по достижении определенного порогового уровня текущего запаса или «точки заказа» (ROP). Точка заказа устанавливается для каждого звена логистической системы. Объем заказа постоянен и равен Qopt, либо величине n·Qopt. Стратегия предполагает непрерывный или периодический контроль уровня запаса (Δ→0 или = const).

(T; S)- стратегия: в этой стратегии период между заказами постоянен (Tсз=const), заказы на пополнение запаса делаются в строго определенные моменты времени (tз). Объем заказа (Qз) переменный и рассчитывается таким образом, чтобы уровень запаса после поставки достиг уровня «базового» запаса (S).

(T; R; S) – стратегия: комбинированная стратегия, при которой заказ на пополнения запаса в каждом звене системы подается в зависимости от 2-х факторов - периодичности и текущего уровня запаса.

54

Стратегия управления запасами в многоуровневых системах

Рис. 3.22. Структура стратегии УЗ в многоуровневых системах

55

Стратегии управления запасами в многоуровневых системах

Комбинированные «(T, s (R), S) – стратегии»

Рис. 3.23. Классификация стратегий управления запасами в многоуровневых системах

Изучение теории и практики управления запасами позволило нам выявить ряд критериев, от которых может зависеть выбор стратегии управления запасами в многоуровневых системах (см. табл. 16).

56

57

6. Задача информационной интеграция и координация участников ЦП / ЛС.

Организация информационного взаимодействия между элементами многоуровневых систем (логистические системы, сети, каналы, цепи) имеет ключевое значение, с точки зрения управления запасами. Информационная изоляция отрицательно сказывается на эффективности принимаемых в сфере управления запасами решений, что в частности приводит к возникновению так называемого «эффекта кнута» («bullwhip effect») или «эффекта Форрестера» (по имени американского инженера Джея Форрестера, впервые описавшего возникновение этого эффекта в конце 50-х годов ХХ-ого века).

Действие «эффекта кнута» в многоуровневых производственнораспределительных системах проявляется в усилении колебаний уровня запасов как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения вверх по течению материального потока, то есть в направлении от конечных потребителей до производителей. Процесс развития «эффекта кнута» можно кратко описать следующим образом: ритейлер (розничный торговец) на основе данных о продажах в предыдущих периодах прогнозирует потребность в продукте «Х», расчетные данные ритейлер пересылает дистрибьютору, который также использует их для прогноза и заказа у производителя. В расчетах дистрибьютора еще больше увеличивается погрешность, которая первоначально присутствовала в данных ритейлера, кроме того, нельзя забывать и о временном лаге, который образуется в процессе передачи информации: ритейлер получает данные от потребителей, затем тратит определенное время на обработку, после определенное время уходит на передачу данных дистрибьютору, который в течение определенного времени анализирует эту информацию прежде чем разместить заказ у производителя. В результате накапливается не только

58

ошибка прогноза, но и временная задержка между моментом возникновения спроса у конечного потребителя и моментом реакции на этот спрос производителя.

Негативное влияние «эффекта кнута» проявляется в следующем:

-Нерациональная загрузка производственных мощностей. Вариация спроса провоцирует колебания в загрузке производства. Если производители будут ориентироваться на средний спрос, то у них обязательно возникнут сбои с поставками продукции в случае пикового спроса. Если максимально загружать мощности, то высок риск перепроизводства, затоваривания складов и замораживания значительных финансовых активов в материальных запасах.

-Колебания уровня запасов. Изменение спроса провоцирует изменение уровня запасов в каждом звене системы.

-Повышенный уровень страхового запаса. Страховой запас, предназначенный для обеспечения необходимого уровня сервиса увеличивается, поскольку прогноз спроса основывается не на данных конечных потребителей, а на искаженной информации, поступающей от посредников.

По данным исследований, проведенных Дж. Форрестером, под воздействием «эффекта кнута» объемы запасов в физическом выражении у производителей колебались в пределах от +62 до -45%, у оптовиков – от +32 до - 33%, а в розничной сфере колебания составляли от +12 до -12%. Под воздействием «эффекта кнута» логистические затраты в каждом звене системы распределения увеличиваются на 12-25%.

Действие «эффекта кнута» испытывали на себе различные компании,

например, Procter&Gamble, Hewlett-Packard, Canon и др.

Рис. 3.24. Действие «эффекта кнута» на примере цепи поставок подгузников производства компании Procter & Gamble

59