Построение транспортно-складской логистической системы перевозки грузов от поставщика до потребителя

При избыточном запасе требуются более высокие  удельные капитальные вложения, но реже возникает дефицит и меньше частота заказов. В ситуации, когда  имеется недостаточный запас, обусловленный  меньшими капитальными вложениями и эксплуатационными затратами, т.е. меньшими складскими площадями, объемами, затратами на оборудование и др., возрастает частота заказов и риск возникновения дефицита. Для обоих из указанных крайних случаев характерны значительные экономические потери. Таким образом, решения относительно размера заказа и момента его подачи могут основываться на минимизации соответствующей функции общих затрат, включающих затраты, обусловленные потерями от избыточного запаса и дефицита.

Задача управления запасами может быть решена и решается с использованием различных методов моделирования. 

В известных  подходах и методах решения задачи ответ на первый вопрос "о количестве заказываемой продукции в одну поставку" выражается через размер заказа, определяющего оптимальное количество ресурсов, которое необходимо поставлять каждый раз. В зависимости от рассматриваемой ситуации размер заказа может изменяться во времени. 

Ответ на второй вопрос, "когда заказывать", зависит от типа системы управления запасами. И здесь важное значение имеет система контроля состояния запасов (ежемесячные, еженедельные или непрерывные). Если контроль запаса осуществляется через равные промежутки времени, то новый заказ обычно совпадает с началом каждого интервала времени или в моменты, кратные этому интервалу. При непрерывном контроле состояние запаса, точка момента заказа обычно определяется уровнем запаса, при котором необходимо размещать новый заказ. Таким образом, решение обобщенной задачи управления запасами определяется следующим образом:

1.При периодическом контроле состояния запаса очередные поставки следует производить в объеме размера заказа через равные промежутки времени.

2. При  непрерывном контроле состояния  запаса новый заказ в размере  требуемого объема необходимо размещать, когда уровень запаса достигает точки заказа. 

Размер  и точка заказа обычно определяются из условий минимальных суммарных  затрат системы управления запасами, которые выражаются в виде функции  этих переменных. В свою очередь  суммарные затраты системы управления запасами обычно выражаются в виде функции их основных составляющих, т.е. суммы затрат на приобретение, на оформление заказа, на хранение заказа и потерь от дефицита, и влияние их в различной степени учтено в известных моделях управления запасами. Однако каждая из перечисленных составляющих суммарных затрат в условиях рыночной трансформации производственно-экономических отношений становится функцией гораздо большего числа аргументов, связанных с организацией и регулированием снабжения и сбыта. Это обстоятельство приводит к необходимости совершенствования существующих моделей и разработки новых для учета дополнительных факторов и их оптимизации. 

В новых, вышеупомянутых условиях, возникает  еще один вопрос, на который должна дать ответ задача управления запасами - где заказывать необходимую продукцию или материалы. Решение этого вопроса связано с расходами на транспорт. По этому для минимизации расходов необходима разработка транспортных и технологических схем возможных грузопотоков с изысканием видов транспорта на принципах логистики.

Таким образом, суммарные затраты системы  управления запасами, оставаясь основным критерием оптимальности, в некоторых  случаях могут изменить свою структуру  за счет появления новых составляющих, а в отдельных случаях, возможно, и уступить место другим критериям. Это зависит от размеров затрат и прибыли,  на величину которых они влияют. 

Известно, что затраты на приобретение составляют достаточно большую часть от суммарных  затрат и становятся важным фактором, когда цена продукции зависит от размера заказа. Это обычно выражается в виде оптовых скидок, тогда цена единицы продукции убывает с увеличением размера заказа. 

Затраты на оформление заказа представляют собой  постоянные расходы, связанные с  его размещением. Таким образом, при размещении более мелких заказов в течение определенного периода затраты возрастают по сравнению с тем, когда спрос удовлетворяется размещением более крупных заказов, следовательно – реже.  

Затраты на хранение запаса составляют также  значительную часть суммарных затрат и представляют собой расходы на содержание запаса на складе, в том числе: процент на инвестированный капитал, затраты на складскую переработку, амортизационные и эксплуатационные расходы. Эти затраты обычно возрастают с увеличением уровня запасов. 

Потери  от дефицита представляют собой расходы, обусловленные отсутствием запаса необходимых материалов, простоем предприятия  и сокращением выпуска продукции. Это ухудшает репутацию поставщика, если дефицит возникает по его  причине, вине, но главное - это потери самого предприятия они и приобретают особое значение в новых экономических условиях. Потери от дефицита в значительной степени зависят от конкретной экономической ситуации. Так, если производственный процесс на предприятии не прекращается из-за исчерпания запаса, а продолжается за счет экстренной доставки или замены его другим  материалом, более дорогостоящим, или форсировании производственного процесса с привлечением дополнительных трудовых ресурсов и использованием неспециализированного оборудования и т.д., то потери неизбежны, и их можно определить сопоставлением расходов. Если же предприятие останавливается, то потери будут заключаться в оплате рабочим за вынужденный простой, в простое оборудования и, естественно, потере дохода и т.д. Потери от дефицита могут быть пропорциональными его объему, продолжительности или числу случаев возникновения, а также произведению среднего объема дефицита на его продолжительность. Может быть, что потери будут выражаться нелинейной функцией среднего объема и продолжительности дефицита. Избыточный же запас материалов покрывает все случайные отклонения, но связан со значительными расходами по его содержанию. При таких обстоятельствах требуется расчет оптимальной величины запаса, при которой математическое ожидание суммарных расходов и потерь будет минимальным. 

Следует отметить, кроме перечисленных составляющих суммарных затрат в условиях нестабильных и неустойчивых производственно-экономических  отношениях и случайном характере  снабжения (поставок), когда транспортные расходы могут быть в несколько раз выше, чем при плановых перевозах, значительно возрастает роль маркетинга и расходы на него. Поэтому при разработке схем материалодвижения маркетинг с его затратами необходимо рассматривать как самостоятельный этап или вместе с транспортом. В этих же условиях значительное влияние на оптимальное решение задачи управления запасами могут оказать издержки на эксплуатацию существующего склада в случае неполного его использования или наоборот перегруза, вследствие увеличения величины заказа по условиям поставок, носящих стохастический характер. 

Таким образом, задача управления запасами в  целом и задачи входящие в неё, носят оптимизационный характер и могут быть решены с применением  вероятностных и других моделей оптимизации. Однако известные модели управления запасами не учитывают некоторых важных, в том числе и вышеприведенных, факторов возникших в результате изменения производственно-экономических отношений.

  1.3 Моделирование транспортно-складских систем и процессов

Вопросы обеспечения  производства сырьем, материалами и  комплектующими изделиями представляют собой, как указывалось ранее, решение  двух тесно взаимосвязанных задач: это задачи управления запасами и  управления транспортно-складскими системами. От того, насколько эффективно решаются поставленные задачи, и зависит эффективность функционирования этого технологического звена производства и, в конечном счете, всего производства. Такие задачи принято рассматривать как самостоятельные. В современной литературе известны решения задач управления запасами и управления транспортно-складскими системами различными методами. 

Поскольку и  те и другие носят оптимизационный  характер, то наиболее эффективные  решения получаются при использовании  различных методов моделирования.

Рассмотрим известные  методы моделирования транспортно-складских  систем. Согласно общей теории систем, любой материальный субъект, представляющий собой совокупность составляющих элементов, связанных между собой некоторой  формой взаимодействия и общей целью функционирования, можно рассматривать как систему.

Характерными  чертами материального объекта, который рассматривается как система, являются: 
 

Цель создания и функционирования объекта.

Поведение системы, направленное на достижение поставленной цели.

Элементы и  структура системы, обеспечивающие системе требуемое (необходимое) функционирование. 

Взаимодействие  системы с внешней средой и  её реагирование на воздействие внешней  среды. 

Результат функционирования системы, который сравнивается с  поставленной целью.

Классифицировать  все системы по сложности можно  на простые и сложные, а по характеру  функционирования - на вероятностные  и детерминированные. 

Многообразие  параметров, объемно-планировочных  и технологических решений, конструкций  оборудования и характеристик, разнообразие номенклатуры грузов, перерабатываемых на складах, позволяет отнести склады к сложным системам. Если учесть, что каждый склад как технологическое звено является элементом системы более высокого порядка, в которую входят поставщики, потребители, транспорт, то такие транспортно-складские системы тем более можно отнести к сложным вероятностным системам. 

Так, склады промышленного  предприятия есть не что иное, как  элементы транспортно-складской системы. Снабженческо-сбытовые базы можно рассматривать как элементы системы снабжения региона, области. 

Прирельсовые  склады железной дороги являются одним  из элементов грузовой станции и  т.д.

Система более высокого порядка, в которую  входит склад, формирует основные технические  и технологические требования к складской системе, устанавливает цели и критерии её оптимального функционирования. Задачи функционирования складской системы чаще всего решаются с применением систем массового обслуживания. Большое внимание применению СМО в задачах оптимизации складских процессов уделено в работах Смехова А.А., Таха Х., Акулиничева В.М., Гриневича Г.П. Так, в работе решаются задачи оптимизации производительности и маршрутов движения ПТМ, технического оснащения склада и др. Известны и другие методы математического моделирования процесса функционирования складской системы. Так, например, Маликов О.Б. для решения такой задачи использует математический аппарат "марковских случайных процессов", сущность которого достаточно хорошо изложена в работах. Случайный процесс функционирования складской системы, который зависит от закономерностей внешних грузопотоков склада, представляется в виде графа состояний. Общее число возможных состояний складской системы - 16, а число переходов из одного состояния в другое - 64. Следует отметить, что при рассмотрении только четырех технологических операций, на складе необходимо составить систему из 16 дифференциальных уравнений, что затрудняет использование такой модели. 

Однако  оценка на основе указанного метода теории исследования операций возможных состояний и переходов склада из одного состояния в другое позволяет выбирать при проектировании складов наиболее характерные состояния создаваемой складской системы и определять для них необходимые параметры складов и грузовых фронтов, их оснащенность. В некоторых случаях для решения оптимизационных задач текущего планирования работы транспортно-складского комплекса при допущениях, что ресурс в интервале планирования используется полностью, суммарная производительность погрузочно-разгрузочных машин достаточна для выполнения программы работы, используется математическое моделирование на основе линейного программирования. С помощью методов линейного программирования решаются также некоторые локальные задачи функционирования транспортно-складских систем, например, таких как распределение простейших транспортных средств по складам и грузовым фронтам, задача распределения прибывших на склад или базу порожних автомобилей или других машин напольного транспорта, авто- и электропогрузчиков, тягачей с прицепами и т.д. для работы с разными грузами. При всей положительности такого подхода принятые ограничения существенно снижает возможность его использования для оптимизации параметров транспортно-складских систем при оперативном планировании, управлении и, особенно, в условиях неустойчивых материалопотоков. 

При решении  задач, не связанных общими параметрами  управления, таких как выбор наилучшей  последовательности обслуживания несколько  транспортных потоков с различными транспортными средствами: вагонами, автомобилями, машин напольного транспорта, транспортных потоков - типичных для транспортно-складского комплекса, обслуживающего непрерывными видами транспорта, может быть применена методика решения транспортной задачи линейного программирования с использованием смешанных и динамических  приоритетов. Некоторые из задач такого типа решаются как задачи целочисленного программирования. 

Довольно  полезным и эффективным математическим аппаратом для построения моделей  функционирования складских систем, адекватных реальным объектам является статистическое моделирование, т.е. метод статистических испытаний. Этот метод отличается универсальностью, хорошей реализуемостью на ЭВМ и высокой точностью, поэтому он получил широкое распространение для  моделирования  и оптимизации параметров складов. Возможно применение этого метода и для построения моделей сложных многофазных динамических систем, таких как универсальные базы материально-технического снабжения, грузовые дворы крупных железнодорожных станций, портовые склады.