В связи с этим особый интерес представляют компьютерные программы, которые могут рассчитать план (или стратегию) управления запасами. Приведем здесь несколько примеров таких программ. К сожалению, они находятся в платном доступе, поэтому об их свойствах приходится судить по описанию, расположенному на сайте.
1. Система управления запасами SIMPLE
http://www.logist-ics.ru/simplesoft.htm
Цитаты с сайта:
«Как программа организована и работает» (скопирована небольшая часть описания) шаг 1- прогнозирование спроса шаг 2 — объединение данных Прогноз спроса и его вариации Среднее и максимальное время доставки Стоимость исполнения заказа Стоимость капитала и хранения запаса шаг 3 — расчет оптимальных норм и оперативное управление запасами Уровень текущего запаса Уровень страхового запаса Уровень максимального запаса Оперативная выдача заказов на поставку товара
шаг 4 — оценка эффективности:
Какие выводы можно сделать по этой информации? Во-первых, ясно, что программа считает вероятностным не только спрос на товар, но и время доставки. Во вторых, видим, что программа формирует «страховой запас» — мы в вероятностных моделях делали не совсем так, а между тем это очень популярная методика — она позволяет при относительно небольших дополнительных затратах полностью удовлетворять запросы потребителей. Это, кстати, стандартная ситуация — решения в реальной ситуации именно тем часто и отличаются от тех «идеальных» решений, которые мы принимаем в какой-либо модели, что являются «почти оптимальными», т. е. найденное при минимизации функции затрат решение указывает нам лишь общее направление действий.
Так же на сайте есть возможность прислать свои данные и получить результаты работы программы. Какие же данные требуются? Просто спрос, количество и частота поставок и т. д. за определенный период. Т. е. предположения о характере распределения спроса и времени доставки товара делаются по этим данным. Что вполне естественно — можно даже не анализировать характер распределения, а считать математическое ожидание равным выборочному среднему и т. д. Имея данные за достаточно большой срок, мы можем достаточно точно определить значение функции распределения в любой точке.
Следующий пример программы:
2. Система поддержки принятия решений при управлении товарными запасами и закупками. «СППР»
http://www.logistware.com/software.htm
Программа с похожими функциями. На это сайте есть ролик, который можно «скачать» и посмотреть пример пользования программой. Судя по тому, что есть в ролике, программа не моделирует ситуацию сама, а позволяет пользователю «подгонять» параметры, чтобы результат был оптимальным. Пользователь задает, сколько он планирует продать товара, как организовать поставки и т. д., а программа показывает, будет ли дефицит или наоборот, избыток товара. Судя по всему, это все довольно наглядно и просто.
Глава 4."Практический пример управления запасами"
Рассмотрим магазин, торгующий велосипедами. Допустим, что задан спрос в течении какого-нибудь промежутка времени и попробуем построить наиболее удачную систему управления запасами. Предположим, что возможна доставка партии велосипедов любого объема, стоимость заказа составляет 200 000 рублей, время доставки — два дня. Стоимость одного велосипеда 10 000 рублей. Стоимость хранения одного велосипеда в день — 5 рублей.
Спрос в течении предыдущего месяца составлял следующее количество велосипедов в день:
106 48 97 25 77 120 88 93 79 79 101 93 69 88 74 79 90 100 106 108 104 97 85 76 94 79 89 106 95 86
Среднее число составляет 87.
7. Предполагаем спрос постоянным на уровне 87.
7. По условию ясно, что наиболее разумно применить модель номер 4 но статическую, а не динамическую.
Согласно обозначениям рассматриваемой модели R=200 000, s=5, А=87.7, n=2. Тогда согласно проведенным во второй главе расчетам, оптимальный размер партии равен, то есть ровно 3000 велосипедов.
В какой момент мы будем осуществлять заказ? Так как мы считаем, что спрос постоянен и равен 87.7, то точка перезаказа будет равна 87.7*3=263.
Таким образом, мы можем заключить, что оптимальной стратегией будет заказ 3000 велосипедов в тот момент, когда у нас остается 263 велосипеда в магазине.
Заключение
.
Можно сказать, что управление запасами — это очень важная и нужная область знаний сейчас. Нужная скорее на практике, скорее можно ожидать какой-то практической пользы от нее, чем фундаментальных теоретических фактов.
Более или менее научный подход к управлению запасами позволяет снизить реальные издержки. К счастью, в нашей стране понимают, что подобное планирование и исследования такого типа могут быть полезными. Именно поэтому в реальном управлении предприятием находится место для пусть не научной деятельности, но хотя бы для использования результатов научной деятельности. А ведь ясно, что так как руководителю приходится разбираться в подобных вопросах, то он в любом случае становится более квалифицированным и лучше управляет своей фирмой что, естественно, положительно отражается на экономике в стране.
Мы поняли, что с помощью моделей управления запасами возможно вполне достоверно моделировать действительность. Что допущения, которые мы вынуждены делать, не сильно отражаются на результате — даже в рассматриваемой «идеальной» модели в результате решения получаются вполне применимые в реальной задаче управления запасами действия.
Однако, возможно такое большое количество принципиально различных случаев, что не представляется возможным построить сколько-нибудь общую модель управления запасами. Именно поэтому большое значение имеют различные варианты похожих между собой моделей, которые отличаются различными важными условиями — как быстро доставляется товар со склада (и можем ли мы вообще предполагать, быстро или нет он будет доставлен), насколько точно определен объем спроса на этот товар (и вообще, определен ли он), насколько важно для нас удовлетворить всех покупателей (является ли это необходимым условием или мы поставим цель удовлетворять покупателей с некоторой вероятностью). Да и много других условий, про них сказано выше.
Именно поэтому полезна не одна какая-либо модель, а умение строить модель по конкретным предположениям и решать ее с этими предположениями. В этом нам может помочь соответствующее программное обеспечение. Надо или освоить все тонкости построения экономико-математических моделей или научиться пользоваться программой — для работника какого-либо предприятия второе проще, конечно.
Список литературы
:
Абовский Н. П. Творчество: системный подход, законы развития, принятие решений. — М.: СИГНЕГ, 1998. — 230 с.
Андрейчиков А.В., Андрейчикова О. Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике: Учебник. — М.: Финансы и статистика, 2000. — 368 с.
Вендров А. М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: учебник. — М.: Финансы и статистика, 2000. — 352 с.
Гаврилов Д. А. Управление производством на базе стандарта MRP II — П. Питер, 2002. — 352 с.
Дик В. В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки. — М.: Финансы и статистика, 2000.- 300 с.
Емельянов В.В., Ясиновский С. И.
Введение
в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. — М.: «АНВИК», 1998.- 427 с.
Железко Б.А., Морозевич А. Н. Информационно-аналитические системы поддержки принятия решений. — Мн.: НИУ, 1999. — 140 с.
Железко Б.А., Морозевич А. Н. Теория и практика построения информационно-аналитических систем поддержки принятия решений. — Мн.: Армита, маркетинг, менеджмент, 1999. — 144 с.
Исследование операций в экономике Учебное пособие для вузов./ Под ред. Н. Ш. Кремера — М.: ЮНИТИ, 2000. -407 с.
Кастельс М. Информационная эпоха: Экономика, общество и культура: Пер. с англ. / Под научн. Ред. О. И. Шкаратана. — М.: ГУВШЭ, 2000. — 608 с.
Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных Странах: Учебник. — М.: Логос, 2000. — 296 с.
Матвеев Л. А. Компьютерная поддержка решений. — СПб.: Специальная литература, 1998. — 472 с.
Основы экономической информатики: Учеб. пособие/А.Н.Морозевич, Н. Н. Говядинова, Б. А. Железко и др.; Под общ. ред. А. Н. Морозевича. — Мн.: БГЭУ, 1998. — 438 с.
Петров А.В., Федулов Ю. Г. Подготовка и принятие управленческих решений. М.: РАГС, 2000. — 241 с.
Рогозин Использование модели оптимального заказа в управлении запасами — статья,
http://www.cfin.ru/
Тельнов Ю. Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. — М.: СИНТЕГ, 1999. — 216 с.
Тельнов Ю. В. Реинжиниринг бизнес-процессов (Учебное пособие)./Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. — М., 1999. — 78 с.
Трахтенгерц Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений. — М.: СИНТЕГ, 1998. — 376 с.
Шелобаев С. И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учеб. пособие для вузов.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. — 367 с. Замков О. О. Математические методы и модели Экономико-математические методы и модели: учеб.
пособие/ Н. И. Холод и др. Под общей ред. А. В. Кузнецова.-1999.
— 413 с.
Уровень запаса
Моменты поставки заказов
Время
Уровень запаса
Низкая частота Размещения заказов
Высокая частота Размещения заказов
Время
