Блок-схема алгоритма оптимизации поставок

Положения, которые использованы в гл. 9 при разработке нового алгоритма оптимизации цепи поставок для указанной обобщенной EOQ-модели, позволяют представить соответствующую блок-схему. Блок-схема алгоритма представлена далее в соответствии с процедурами блоков 1—5 [см. также: 46]. Изложение алгоритма предполагает, что каждый шаг будет реализован применительно ко всем типам ТС (о которых пойдет речь). Соответствующие номера шагов алгоритма отмечены цифрами в кружках (такая нумерация соответствует шагам алгоритма, приведенным в гл. 9).

Блок-схема алгоритма оптимизации поставок приведена на рис. 10.1— 10.56.

Рис. 10.2. Блок-схема алгоритма оптимизации решения (шаги 6—9)

Рис. 10.3. Блок-схема алгоритма оптимизации решения (шаги 10—14)

Рис. 10.4. Блок-схема алгоритма оптимизации решения (шаг 15)

Теперь обратим внимание на следующее. На рис. 10.4 представлены шаги процедур оптимизации, которые соответствуют блоку 4. Это завершающие шаги этапа алгоритма оптимизации транспортного обеспечения поставок при управлении запасами, в формате которого будет найдено наилучшее решение применительно к ситуации, когда такие поставки планируются именно одним ТС. При этом будет указан выбранный для реализации поставок тип ТС, а также параметры оптимальной стратегии поставок.

Как уже отмечалось, если поставки сразу несколькими ТС не планируются (например, из-за отсутствия скидки на стоимость таких совместных поставок), то оптимальное решение уже будет найдено. В противном случае, т. е. если будут предложены скидки на стоимость совместных поставок, процедуры оптимизации надо будет продолжить. Соответствующие шаги будут представлены на рис. 10.5а—10.56.

Рис. 10.56. Блок-схема алгоритма оптимизации решения (шаги 20—21)

Методические рекомендации по применению алгоритма оптимизации поставок

Для практического использования алгоритма требуются рекомендации, которые позволят менеджерам решать задачи, соотносящиеся с формированием групп совместно поставляемой продукции, с определением оптимальных параметров стратегии многономенклатурных поставок; с выбором вида и количества ТС, используемых при поставках (в случае предоставления скидок на такие поставки). Применение таких рекомендаций позволит оптимизировать общие логистические издержки при полном удовлетворении спроса потребителей на основе совершенствования транспортного обеспечения логистической деятельности, в частности за счет оптимизации параметров стратегии поставок. Представим указанные методические рекомендации для использования новой модели и соответствующего алгоритма оптимизации параметров стратегии поставок с учетом фактора ВЦД, весогабаритных характеристик перевозимой продукции, грузовместимости/ грузоподъемности используемых ТС, в том числе с учетом возможности выбора их типа и количества.

1. На предварительном этапе необходимо провести сегментацию базы номенклатуры для определения отдельных групп товаров, к каждой из которых будут применены процедуры оптимизации. Отметим, что такая сегментация должна разбить номенклатуру таким образом, чтобы для поставляемой продукции внутри каждой группы географическое расположение склада поставщика было идентичным, что необходимо для обеспечения возможности организации многономенклатурных поставок продукции.

Предлагаются следующие пункты процедуры сегментации базы номенклатуры:

a) проведение ABC-XYZ-анализа для отбора продукции, имеющей схожие особенности спроса и вклада в прибыль компании. Выбор границ группировок остается за рамками данного исследования, однако для большинства компаний допустимо использование классических рекомендаций по проведению подобного анализа [28, 38];

b) после проведения ABC-XYZ-анализа получаем разделение номенклатурной базы на группы АХ, AY, AZ, ВХ и др. Применение соответствующей модели оптимизации рекомендуется в соответствии с классическими рекомендациями [см.: 42, 49];

c) внутри каждой из отобранных групп требуется провести внутреннюю группировку продукции по месторасположению склада поставщика, с которого производится забор соответствующих номенклатурных позиций. Получившаяся разбивка номенклатурных позиций и будет в дальнейшем использоваться при оптимизации (имеется в виду, что потребуется определить оптимальные параметры стратегии поставок для каждой такой группы товаров).

Отметим, что рекомендуемое число номенклатурных позиций в каждой группе желательно согласовывать с сотрудниками отдела транспортного и складского хозяйства и с сотрудниками отдела снабжения (закупок).

2. После проведения процедур сегментации необходимо перейти к подготовке к оптимизационным процедурам. Такая подготовка включает в себя следующее:

a) выбор программного обеспечения, в котором будут производиться расчеты. Разработанная модели и алгоритм не требуют сверхмощных вычислительных мощностей или же узкоспециализированного программного обеспечения. В случае необходимости все расчеты могут быть выполнены даже без использования какого-либо программного обеспечения, однако его применение рекомендуется, поскольку это позволит оперативно отслеживать изменения в результатах оптимизации при изменении исходных данных;

b) получение следующих данных: формат начисления издержек, связанных с хранением продукции на используемом складе компании (аренда или по занятым местам); перечень доступных к использованию при осуществлении перевозок транспортных средств, включая максимальную дальность следования ТС, параметры грузовместимости и грузоподъемности ТС, стоимость перевозки с использованием конкретного ТС. Также необходимо определить, имеется ли необходимость учета временной ценности денег при проведении оптимизационных процедур. Это определяется лицом, принимающим решение;

c) получение данных о необходимом годовом объеме поставок каждой номенклатурной позиции. Отметим, что если рассматривается производственная компания, возможно использование плана производства готовой продукции и спецификации изделий для определения конечной потребности в материалах;

d) получение данных по стоимости продукции и ее составляющим: закупочная стоимость продукции, стоимость страхования продукции при перевозке, продажная стоимость продукции или же наценка на продукцию, различные отчисления, выплачиваемые из получаемой прибыли, относительно конкретных номенклатурных позиций;

e) получение весогабаритных характеристик продукции. Дополнительно отметим, что в случае использования пакетной технологии доставки необходимо учитывать формат используемого поддона и количество единиц продукции, помещающихся в одну паллету. Кроме того, важно понимать, готов ли поставщик поставлять продукцию в микспаллетах, или же допустимо использование только монопаллет.

• 3. Обработка полученной информации. Поскольку формат предоставления исходных данных может разниться, его необходимо привести к единообразию по каждому из параметров в соответствии с единицами измерения, указанными в атрибутах разработанной модели и алгоритма, представленных в учебнике.
• 4. Подготовка и расчет оптимизационной модели. В случае использования программного обеспечения требуется внести обработанные данные в расчетный документ.

Далее переходим к алгоритму оптимизации, представленному в работе [30], как уже было показано, блок схема алгоритма приведена на рис. 10.1—10.56.

5. Полученные в результате совершенствования транспортного обеспечения логистической деятельности с использованием новой модели и алгоритма оптимальные параметры стратегии поставок будут представлены в следующем виде: T_oi — частота поставок, лет; q*— оптимальный размер партии заказа продукции;, ед.;-тов.

Отметим, что полученные результаты для q*j могут принимать дробные значения (если при оптимизации не установлено ограничение на целочисленность). В случае простого округления необходимо учитывать такие факторы, как размер страхового запаса, частота поставок, коэффициент использования грузовместимости используемых ТС, поскольку в противном случае могут иметь место следующие ситуации: при округлении в меньшую сторону — отсутствие товара на складе (при низком уровне страхового запаса), что приведет к неполному удовлетворению спроса и потенциальной потере лояльности клиентов (мягким рискам); при постоянном округлении для каждой поставки в большую сторону — возможное превышение грузоподъемности/грузовместимости ТС, иммобилизацию средств в запасах и др. Также для полученных дробных результатов параметра q*_;— его интерпретация может быть проведена следующим образом [33, 34].

Предположим, что в результате оптимизации поставок трех номенклатурных позиций получены следующие результаты для параметра q^-: q' = 4,1; q*₂ = 6,36; q*₃ = 8,2. При этом величина интервала повторного заказа T_0i = 0,1 136. Частота поставок при правильном округлении показателей размеров заказов устанавливается решением системы соответствующих линейных уравнений. Например, чтобы обеспечить указанные средние показатели, можно делать поставки следующими партиями товаров:

• • (5; 6; 8) — с частотой/вероятностью р₁ = 0,(09);
• • (4; 6; 9) — с частотой/вероятностью р₂ = 0,(18);
• • (4; 6; 8) — с частотой/вероятностью р₃ = 0,(72).

В то же время можно ограничиться приближенным решением, округлив размеры заказов по j-товарам до приемлемых целых значений.

6. Полученные результаты позволят оптимизировать общие логистические издержки при полном удовлетворении спроса потребителей на основе совершенствования транспортного обеспечения логистической деятельности, в частности за счет оптимизации параметров стратегии многономенклатурных поставок. Представленные в работе модель и алгоритм дают возможность учитывать весогабаритные характеристики поставляемой продукции и грузоподъемность и (или) грузовместимость транспортных средств, могут также применяться для других участников цепей поставок и быть трансформированы на деятельность других отраслей.