Система управления «Точно во время» и проблемы развития в РФ

Известно, что одна из основных проблем логистического менеджмента — это уменьшение неопределенности логистического цикла.

В общем случае источниками неопределенности являются случайные величины Ti, характеризующие продолжительность выполнения отдельных операций цикла, которые описываются различными законами распределения. Если не рассматриваются другие возможные ограничения при осуществлении логистического цикла (нормативно-правовые, финансовые и т. п.), то формально экономико-оптимизационная задача выполнения логистического цикла «точно в срок» может быть представлена в виде

(1.8)

где Ci (t) — зависимость издержек выполнения i-й операции цикла от ее продолжительности;

характеризующие продолжительность i-й операции.

Противоречивый характер издержек выполнения операций логистического цикла Ci (t) говорит о существовании минимума. Так, при транспортировке издержки по доставке возрастают при уменьшении времени доставки, тогда как увеличение времени хранения приводит к увеличению затрат.

Для снижения риска невыполнения заказа в договорные сроки важно уметь управлять процедурами заказа, в частности выбирать наилучший по времени вариант выполнения операций логистического цикла.

На рис. 2 показано, что выполнение заказа в заданные сроки (линия 1) возможно с вероятностью Р1, меньшей заданной надежности. Для выполнения требования заказчика необходимо приблизить заданное время прибытия заказа к потребителю и гарантированное с вероятностью 0,9 время доставки «точно в срок». Из анализа зависимостей (1.1)-(1.9) следует, что выполнение условия (1.3) — «точно в срок» — может быть достигнуто различными способами.

Во-первых, если возможно, начать выполнение заказа раньше.

Во-вторых, важен индивидуальный контроль продолжительности каждой операции, и в случае существенного отклонения от нормативных значений необходима корректировка времени выполнения оставшихся операций. Например, можно изменить маршрут транспортировки (изменить состав ее участников, выбрать другой вид транспорта или направить транспортное средство по платной магистрали, лучшего качества и с меньшей интенсивностью движения и т. д.). Такой вариант управленческого решения при постоянной величине среднего квадратического отклонения графически представлен на рис. 2, а (линия 2), из которого видно, что гарантированное время выполнения заказа, соответствующее второй функции распределения, совпадает с заданным временем прибытия товара в пункт назначения.

Рис. 2. Зависимость функции распределения времени выполнения заказа от изменения: а) свреднего времени цикла; б) среднего квадратического отклонения времени цикла; в) среднего значения и среднего квадратического отклонения времени цикла.

В-третьих, уменьшить составляющие, при этом в силу ограниченности ресурсов, главным образом наибольшие из них. На рис. 2, б (линия 3) показано, что за счет уменьшения дисперсии достигается равенство между временем, заданным клиентом, и 90%-ным временем выполнения заказа. При этом среднее время выполнения заказа остается прежним. Например, таможенное оформление товара при помощи таможенного брокера займет в среднем меньше времени, чем самостоятельное оформление. Однако брокер оказывает услуги на возмездной основе, что необходимо учитывать при принятии решений.

В-четвертых, необходимо учесть, что продолжительности операций логистического цикла могут быть связаны между собой и задержка при выполнении одной операции, например при комплектовании заказа, потребует уменьшения времени другой операции — транспортировки, т. е. возникает корреляционная связь. Учет свойств обратной (отрицательной) корреляции времени отдельных операций логистического цикла при условии, что это не приведет к росту остальных, может изменить среднее квадратическое отклонение времени выполнения заказа.

Как уже отмечалось, в ряде случаев заказчик требует доставить необходимые материалы, сырье и т. п. в определенном интервале времени, тем самым он фактически задает не только среднее, но и среднее квадратическое отклонение времени выполнения заказа. Это ведет к появлению вариантов выполнения доставки заказа раньше времени, заданного заказчиком. В таком случае прежде всего необходимо обеспечить равенство среднего времени выполнения заказа с заданным средним значением времени, поскольку несовпадение средних при близких по значению средних квадратических отклонениях приводит к уменьшению вероятности выполнения договорных обязательств по обеспечению сроков доставки (рис. 3, а). В этом случае могут быть применены варианты управленческих решений, направленные на сближение расчетных и договорных сроков доставки грузов.

Однако равенство расчетного и заданного среднего времени выполнения заказа не обеспечивает надежности, поскольку среднее квадратическое отклонение времени доставки может быть слишком велико (рис. 3, б, линия 2). Это ведет к появлению фактически возможных вариантов доставки заказа раньше времени, заданного заказчиком (заказчик не разгружает прибывшие товары, транспортное средство вместе с водителем простаивает в ожидании разгрузки), и позднее сроков, указанных в договоре. В этом случае возможны уплата штрафа за срыв сроков поставки, отказ клиента в приеме заказа и др.

Р1 — вероятность доставки при несовпадении среднего значения времени с заданным средним при близких средних квадратических отклонениях;

P2 — вероятность доставки при большом среднем квадратическом отклонении;

Р3 — вероятность доставки при полном вхождении фактического доверительного интервала времени в заданный интервал;

Pзадан — вероятность доставки при совпадении среднего и среднего квадратического отклонения с заданными Рис. 3. Вероятности доставки груза в договорной интервал Во всех случаях отклонение сроков выполнения заказа от заданного интервала ведет к затратам поставщика. Поэтому при управлении процедурами заказов необходимо еще на стадии проектирования логистического цикла подобрать такие варианты выполнения операций цикла, чтобы сумма верхних (нижних) оценок доверительных интервалов времени выполнения заказа давала результат, принадлежащий интервалу времени, заданному заказчиком. Если нет таких вариантов, остается решение, в основе которого лежит учет корреляции между составляющими времени отдельных операций.

Как отмечалось выше, варианты управленческих решений, направленные на уменьшение среднего квадратического отклонения времени выполнения заказа, могут привести, с одной стороны, к обеспечению заданных сроков, а с другой — к увеличению затрат на выполнение заказа. Уменьшение среднего квадратического времени доставки может привести к ситуации, соответствующей линии 3, изображенной на рис. 3, в. В этом случае расчетный доверительный интервал времени выполнения заказа полностью входит в заданный доверительный интервал. С одной стороны, это обеспечивает надежность обеспечения сроков поставки, а с другой — может неоправданно увеличивать затраты, и тогда у поставщика есть возможность выбрать более дешевый вариант управленческого решения.

3.

2. Имитационная модель «точно в срок»

Для определения доверительного интервала времени и оценки надежности выполнения заказа может применяться имитационное моделирование (метод статистических испытаний или метод Монте-Карло), которое заключается в воспроизведении исследуемого процесса при помощи вероятностной математической модели. Одно такое воспроизведение функционирования системы называют «реализацией» или «испытанием». Метод основан на многократных испытаниях построенной модели с последующей статистической обработкой полученных данных с целью определения числовых характеристик исследуемого процесса в виде статистических оценок его параметров.

Метод статистических испытаний позволяет воспроизвести любой процесс, на протекание которого влияют случайные факторы, при помощи моделирования случайных величин. Чтобы получить случайную величину, необходимо знать закон ее распределения. При наличии числовых характеристик случайной величины определить закон распределения можно по коэффициенту вариации (отношению среднего квадратического отклонения к среднему значению). В первом приближении выбор закона распределения может быть произведен по табл. 2.

Таблица 2

Законы распределения случайной положительной величины в зависимости от коэффициента вариации Пределы изменения коэффициента вариации Закон распределения случайной величины Нормальный Гамма-распределение Вейбулла V=1 Экспоненциальный Для некоторых наиболее часто встречающихся в экономике законов распределения получить случайную величину можно с помощью специальных функций, которые приведены в табл. 3. Для того чтобы воспользоваться расчетными формулами, соответствующими закону распределения, необходимо определить параметры распределения случайной величины.

Параметрами нормального закона являются среднее значение и среднее квадратическое отклонение. Для распределения Вейбулла параметр положения — отношение среднего значения к коэффициенту bт и параметр формы т можно определить по табл. 4.

Таблица 3

Формулы для моделирования случайных величин Параметр экспоненциального закона — величина, обратная среднему значению. Для гамма-распределения параметры можно найти по формулам:

(1.10)

. (1.11)

Таблица 4

Коэффициенты для расчета параметров Вейбулла Коэффициент вариации Коэффициент bm Параметр т 1,000 1,000 1,0 0,910 0,965 1,1 0,837 0,941 1,2 0,775 0,924 1,3 0,723 0,911 1,4 0,681 0,903 1,5 0,640 0,897 1,6 0,605 0,892 1,7 0,575 0,889 1,8 0,547 0,887 1,9 0,523 0,887 2,0 0,499 0,886 2,1 0,480 0,886 2,2 0,461 0,886 2,3 0,444 0,886 2,4 0,428 0,887 2,5

Моделирование случайных величин, распределенных с известными параметрами, по расчетным формулам табл. 3 производится с генерированием равномерно распределенных случайных чисел ξ в интервале (0; 1) или нормально распределенных случайных чисел ξ' с параметрами: среднее — 0, среднее квадратическое отклонение — 1. Если объем моделируемых величин невелик, то для получения случайных чисел ξ и ξ' можно воспользоваться специальными таблицами.

Заключение

В данной работе была рассмотрена концепция современного управления «Точно вовремя».

В настоящем на практике не существует идеальных логистических систем, логистических цепочек, в том числе в соответствии с концепцией «just-in-time», позволивших бы полностью исключить хранение запасов (товара, сырье, комплектующих и т. д.) на заводе продавца-производителя, на транзитных, таможенных складах по маршруту следования товара.

В реальной жизни присутствует множество производственных, социально-экономических, географических, природных факторов, форс-мажорных обстоятельств, препятствующих доставке по системе «just-in-time». Возникает необходимость иметь минимальный (резервный) запас товаров, материалов, запчастей для производства и т. п. из-за существующих возможных задержек в поставке, доставке товара, больших расстояний между продавцом и покупателем, необходимости применения смешанных перевозок с перегрузками с одного вида транспорта на другой, при доставке сырья, компонентов из различных стран, транзита, перевалки через промежуточные склады, таможенные склады.

В будущем, в случае развития логистических систем, совершенствования логистических услуг в соответствии ср сформулированной в работе задачей эволюции логистических систем к минимальному времени на доставку, минимальным затратам и максимальному жизненному циклу логистической услуги, товара, время и затраты на хранение, доставку товара могут быть минимизированы. Концепция «just-in-time» применима в течение всего жизненного цикла товара и логистических услуг.

В целом выполнение данной работы позволило расширить, систематизировать и закрепить теоретические знания по изложенной теме.

Список использованной литературы Бауэрсокс Д. Дж., Клосс Д. Дж. Логистика. Интегрированная цепь поставок. — М.: Олимп Бизнес, 2006. — 640 с.

Кретов И. И. Логистика во внешнеторговой деятельности. — М.: Дело и сервис, 2006. — 256 с.

Сток Дж. Р., Ламберт Д. М. Стратегическое управление логистикой. — М.: Инфра-М, 2005. — 797 с.

Щетина В.А., Лукинский В. С. Сергеев В.И. Снабжение запасными частями на автомобильном транспорте. — М.: Транспорт, 1988. — 109 с.

http://www.interface.ru

Сток Дж. Р., Ламберт Д. М. Стратегическое управление логистикой

Кретов И. И. Логистика во внешнеторговой деятельности

http://www.interface.ru

Бауэрсокс Д. Дж., Клосс Д. Дж. Логистика. Интегрированная цепь поставок

Щетина В.А., Лукинский В. С. Сергеев В.И. Снабжение запасными частями на автомобильном транспорте