Логистика и управление цепями поставок

ФЕДЕРАЛЬНОЕ  АГЕНСТВО  ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО

ТРАНСПОРТА

МОСКОВСКИЙ  ГОСУДАРСТВЕННЫЙ  УНИВЕРСИТЕТ

ПУТЕЙ И СООБЩЕНИЯ (МИИТ)

Кафедра «Логистика и управление транспортными системами»

 

Курсовой проект

 

По дисциплине «Основы логистики»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 Выполнил ст.гр. УМЛ - 114

Дианов И.Н.

                                                                                          Принял преподаватель                               

Кузьмин Д. В.                                                                                                                                                  

 

 

Москва, 2012

 

 

Содержание

Введение……………………………………………………….……………..4

1.Общие положения…………………………………………………………..6

2.Прогнозирование материальных  потоков…………………………………..17

3.Определение оптимального  размера партии поставки………………………24

4.Определение стоимости  доставки продукции различными  видами

транспорта…………………………………………………………………...28

5.Определение необходимого  количества транспортных единиц…………….36

6.Определение основных  параметров склада………………………………….43

7.Основные направления  в определении логистики. Причины  различий в определениях 

 

2. Прогнозирование  материального  потока

Основная задача логиста  состоит в том, чтобы обеспечить оптимальное функционирование логистической  инфраструктуры. Реализация этой задачи требует, в первую очередь, умения планировать  материальные потоки, а прогнозирование  потребности в материальных ресурсах является наиболее сложным этапом её решения.

Прогноз - предсказание стоимостного объема или количества единиц продукта, которые с известной вероятностью будут произведены, отгружены или  проданы. Прогнозировать можно в  натуральных или денежных единицах измерения, а объектом прогноза может  быть конкретный продукт или потребитель. Типичным примером логистического прогноза является прогноз отправок какого – либо груза из распределительного центра на неделю или месяц.

Для эффективного планирования и координации производственных процессов нужны точные прогнозы. Задача прогнозирования – предсказать  пространственные (где), ассортиментные (сколько и чего) и временные (когда) параметры спроса для планирования на их основе логистической деятельности.

Планирование и координация  логистических операций требуют  точной оценки будущего спроса на определенные продукты на конкретных рынках сбыта. Хотя прогнозирование не является точной наукой, но все большее число предприятий  внедряет у себя интегрированный  процесс прогнозирования, который  строится на использовании многообразных  источников информации, математических и статических методов, систем поддержки  управленческих решений, а также  на работе квалифицированных специалистов.

В таблице 2.1 заданы размеры  материальных потоков в соответствующие  временные периоды.

 

Таблица 2.1

Измерение материального  потока по годам

Годы,t	2005	2006	2007	2008	2009
Мат.поток N(t), тыс. т∕год	53,7	64	77,7	80	83,6

 

Составим прогноз размера  материального потока в 2010 году посредством  основных методов прогнозирования.

1. Метод наивного прогноза.

В этом случае прогнозируемый материальный поток принимается  равным материальному потоку ближайшего временного периода. Если обозначать прогноз как N(t+1), то получим:

      (2.1)

Значение прогноза на N(t+1) год составит:

)=83,6 ( тыс. т/год)

2. Метод простого среднего.

Значение прогноза рассчитывается как среднее арифметическое материальных потоков за предшествующие периоды:

  =       (2.2)

 

где n – число значений материальных потоков, принятых для расчета;

N() – материальный поток за период .

          Для исходных данных, приведенных  в таблице 2.1, получим:

 

N(5+1)= = 71,8 (тыс. т/год)

3. Метод скользящего среднего.

Прогнозируемый материальный поток рассчитывается как среднее  значение материальных потоков за несколько  предыдущих периодов с учетом их значимости для прогноза.

Метод предполагает, что значения анализируемой величины в конце  предшествующего периода имеют  большое влияние на прогнозируемое значение и должны иметь больший  вес, а сумма весов за прогнозируемый

период должна быть равна  единице. При таких условиях значения прогноза рассчитывается по методу скользящего  среднего по формуле:

  =          (2.3)

 

где - оценка веса i-го значения материального потока.

Для определения оценок веса  имеет вид:

           = 1      (2.4)

 

Эксперты присвоили следующие оценки весов: α =0,1;α =0,13;α =0,15;α = 0,27;α =0,35

Расчет значения прогноза выполнен по формуле (2.3) при ограничении (2.4):

N(5+1)= 53.7*0.1+64*0.13+77.7*0.15+80*0.27+83.6*0.35=  76,205 (тыс. т/год)

4. Метод регрессивного анализа.

Прогнозируемое значение материального потока рассчитывается как значение математической функции, наиболее точно описывающей изменение  значений материального потока за несколько  предыдущих периодов.

В общем виде уравнение  искомой функции может быть записано следующим образом:

N(t)=F(t)±δ      (2.11)

где F(t)- значение функции  в t-й год;

δ- погрешность, показывающая величину отклонения теоретических  значений от экспериментальных.

Функция может иметь любой  вид: прямая, парабола и т.д. Выбор  функции, наиболее точно описывающей  заданные изменения материального  потока, осуществляются на основании  минимизации значения погрешности  δ, которое рассчитывается по формуле:

δ =            (2.12)

где Nt – значение материального потока в t-й год (фактическое);

n – число наблюдений;

p – число параметров  в уравнении тренда (число неизвестных).     

  Для анализа принимаем  две функции: линейную и полином 2-го порядка:

f(t)= a+bt        (2.13)

f1(t)= a+bt+ct2       (2.14)

где a – начальный уровень  тренда;

b – средний абсолютный  прирост в единицу времени,  константа линейного тренда;

c- квадратичный параметр  равный половине ускорения, константа  параболического тренда.

Значение коэффициента a, b, c определены с помощью метода наименьших квадратов.

Продифференцируем каждое уравнение  и составим систему нормальных уравнений:

   * для линейного  тренда:

                                      (2.15)

   *  для параболического тренда:

                    (2.16)

 

Для упрощения расчетов используем метод отсчета времени от условного  начала. Обозначим в ряду изменения  значений времени (t) таким образом, чтобы стала равна нулю.

Представим метод расчета  и его результаты в виде таблицы:

Таблица 2.3

 

Расчет параметров тренда

№		N()				N()·	N()·	f()	(f()-N())	()	(()-N())
1	2	53,7	4	-8	16	-107,4	214,8	56,64	8,6436	58,68	24,8004
2	1	64	1	1	1	-64	64	64,22	0,0484	65,99	3,9601
3	0	77,7	0	0	0	0	0	71,8	34,81	75,34	5,5696
4	-1	80	1	1	1	80	80	79,38	0,3844	81,15	1,3225
5	-2	83,6	4	8	16	167,2	334,4	86,96	11,2896	86,96	11,2896
∑	0	359	10	0	34	75,8	693,2	359	55,176	368,12	46,9423

 

Перепишем уравнение с  учетом  = 0 и  = 0:

   * для линейного  тренда:

                                                        (2.17)

   *  для параболического тренда:

                                           (2.18)

 

 Отсюда:

   *  для линейного тренда:

a=                                                 (2.19)

b=                                     (2.20)

Получаем: a = = 71.8

                   B =

 

   *  для параболического тренда:

b=                                                             (2.21)

Зная  α и c найдем, решив систему методом определителей.

Получаем: a= 75,34, c= -1,77.

Рассчитанные  значения  f() и () при =[-2;2], и суммы квадратов разностей теоретических и практических значений приведены в табл.2.2

Для линейного  тренда

δ=

Для параболического тренда

δ=

Так как 5,25<6,85, линейный тренд является более предпочтительной функцией, т.е. = f(t). В этом случае прогноз искомого параметра целесообразно определять по формуле линейного тренда, т.е.

=75,34+7,58*3=98,08(тыс. т/год)

Графики N(t) и F(t) приведены на рисунке 2.2.

 

Итак, планируемый размер материального потока в 2010 году, определенный методом регрессивного анализа составляет 98 080 тонн.

3.Определение оптимального размера  партии поставки.

Запасы играют как положительную, так и отрицательную роль в деятельности логистической системы. Положительная роль заключается в том, что они обеспечивают непрерывность процессов производства и сбыта продукции, являясь своеобразным буфером, сглаживающим непредвиденные колебания спроса, нарушение сроков поставки ресурсов, повышают надежность логистического менеджмента.

Негативной стороной создания запасов является то, что в них  иммобилизуются значительные финансовые средства, которые могли бы быть использованы предприятием на другие цели, например, инвестиции в новые  технологии, исследование рынка, улучшение экономических показателей деятельности предприятия. Кроме того, большие уровни запасов готовой продукции препятствуют улучшению ее качества, так как предприятие, прежде всего, заинтересовано в реализации уже имеющейся продукции до вложения инвестиций в повышении ее качества. Исходя из этого, возникает проблема обеспечения непрерывности логистических и технологических процессов при минимальном уровне затрат, связанных с формированием и управлением различными видами запасов в логистической системе.

Один из методов эффективного управления запасами – определение  оптимальных партий поставок груза, который позволяет оптимизировать расходы на транспортировку, хранение груза, а также избежать избытка  или недостатка груза на складе.

Оптимальный размер партии q определяется по критерию минимума затрат на транспортировку продукции и хранение запасов.

Величина суммарных затрат рассчитывается по формуле (3.1);

С=+   (3.1)

Где – затраты на транспортировку за расчетный период (год), у.е;

 – затраты на хранение запаса за расчетный период (год), у.е.

Величина  определяется по формуле:

=n*   (3.2)

Где n- количество партий, доставляемых за расчетный период,

n=    (3.3)

 – тариф на перевозку одной партии , у.е./партия.

Затраты на хранение определяются по формуле (3.4):

=*

Где qср – средняя величина (в тоннах), которая определяется из предположения, что новая партия завозится после того, как предыдущая полностью израсходована. В этом случае средняя величина рассчитывается по следующей формуле:

*=   (3.5)

Подставив выражения  и в формулу (3.1), получим:

С=*+*   (3.6)

Функция общих затрат С имеет минимум в точке, где ее первая производная по q равна нулю, т.е.

=-*+=0   (3.7)

Решив уравнение (3.7) относительно q получим оптимальный размер партии поставки:

q*=sqr(2Q*/)    (3.8)

В качестве размеров годового объема потребления продукции принемаем данные, полученные в результате прогнозирования методом простого среднего: Q=98 тыс. т/год; тариф на перевозку одной партии =80 у.е./т; расходы, связанные с хранением запаса =5 у.е./т.

Подставив данные значения, получим:

q== 994,6 (т)

При этом общие затраты  составляют:

С=*80 + (у.е.)

Решение данной задачи графическим  способом заключается в построении графиков зависимости (q), (q) и С(q), предварительно выполнив необходимые расчеты по определению , и С.

Определим значения , и С при изменении q в пределах от 400 до 800 с шагом 100. Результаты расчетов занесем в табл.3.1.

Таблица 3.1

Значения, иС

Размер партии q Затраты, у.е.	400	500	600	700	800
	9894	7915	6595	5653	4946
	1600	2000	2400	2800	3200
С	11494	9915	8995	8453	8146

 

 

По данным табл.3.1 построены  графики зависимости затрат (транспортных, складских и суммарных) от размера  партии (рис.3.1).

 

Анализ графиков на рис.3.1 показывает, что

 

 

 

Произведем расчет оптимального размера партии в условиях дефицита при величине расходов, связанных  с дефицитом =15 у.е/т.

В условиях дефицита значение q*, рассчитанное по формуле (3.8) корректируется на коэффициент k, учитывающий расходы, связанные с дефицитом.