ISSN 1991-3087

Свидетельство о регистрации СМИ: ПИ № ФС77-24978 от 05.07.2006 г.

ISSN 1991-3087

Подписной индекс №42457

Периодичность - 1 раз в месяц.

Вид обложки

Адрес редакции: 305008, г.Курск, Бурцевский проезд, д.7.

Тел.: 8-910-740-44-28

E-mail: jurnal@jurnal.org

Рейтинг@Mail.ru Rambler's Top100
Яндекс.Метрика

Моделирование и планирование системы хранения товаров на предприятиях с экономической точки зрения

 

Купцова Анастасия Александровна,

докторант,

Пётр Пруша,

Ph.D., научный руководитель.

Кафедра менеджмента, маркетинга и логистики на транспорте транспортного факультета Яна Пернера Пардубицкого университета, Чешская Республика.

 

При анализе экономических показателей на многих предприятиях было обнаружено, что наибольшие расходы финансовых средств заложены в ядре складского комплекса. Это побудило руководителей пересмотреть подход в управлении этой структурой. Качественный уровень организации складского комплекса зависит от правильной сетевой модели, которая устанавливает логическую взаимообусловленность и технологическую взаимосвязь всех складских операций. Поэтому необходимо, на основании информационных тенденций, улучшенных методов симуляции поведения складовых процессов и экономичных расчетных формул сформировать прочную платформу для моделирования организации складской системы.

Ключевые слова: складская логистика, логистическая система, информационные технологии, симуляция, система RFID, система RFID, MRP.

 

Введение

 

Склад является важным элементом в системы дистрибуции. С его помощью осуществляется главная функция в логистической цепи – регулировать товарно-материальные ценности предприятия. Но с возникновением складской системы предприятия появляется масса проблем, требующих незамедлительного решения таких задач как технические, технологические, математические. Ведь именно от правильного взаимодействия всех элементов складской системы зависит, как дальше товар будет проходить в логистической цепи для потребительской среды.

При этом управляющее звено требует не только качественного сервисного обслуживания клиента, когда все условия принятого заказа должны быть надлежащим образом соблюдены. Одной из главных целей организации деятельности склада является экономическая эффективность проведения складских операций. Под словом эффективной организации понимается не только использование классической функции склада, но и выполнение работ наиболее рациональным и экономным способом. К примеру, иметь способность находить наиболее выгодную позицию при выборе технического решения, прийти к компромиссу между качеством и быстротой выполнения обработки заявки. Также в каждой фирме существуют свои индивидуальные требования по расходу материала, и работники склада обязаны их выполнять. Очень важный вопрос поднимается в самой конструкции склада. Так складское хозяйство может подразделяться на основной, малый и склад готовой продукции. Между этими подразделениями проведена тонкая нить, которую очень легко нарушить при введении ложной информации, неточного анализа и слабой ответной реакции. А ведь помимо требования централизованнности складских подразделений очень важно установить прочный контакт между отделами производства, торговли и финансов. Экспертный опыт является составляющей частью поддержания уравновешенности в цепочке бизнес-процессов. Каждое подразделение должно подвергаться детальному мониторингу, чтобы функционирование поставленных задач и способы достижения результатов выглядели наиболее прозрачно. Исходя из полученных сведений под каждое предприятие просчитывается взаимосвязанный алгоритм, как в моделировании, так и в планировании ресурсов для реализации путей сбытовой политики.

 

Применение симуляции при конструировании складской модели

 

Для нахождения вариантов наилучших способов дополнять и контролировать запасы, используется процесс нахождения логистическо-математической модели с применением метода симуляции [1, 440; 2, 255;4,83,105; 5,377].

Задача в том, чтобы найти компромиссное решение с учетом выгод и затрат. Выполняется работа фиктивных попыток для имитирования логистической ситуации, которую в будущем возможно реализовать с экономической точки зрения. Результаты симуляции являются надежными и могут быть показаны на графике. В конечном итоге мы имеем комплексную оценку системы на трех уровнях – стратегическом, тактическом и оперативном. Но стоит помнить, что данный метод не создает перспективную модель поведения будущих действий, а только констатирует факт заложенного решения для оценки его оптимизации. В подборе разных сценариев происходит перерасчет значений при учете подобранных критериев.

В нашем случае входные случайные величины относятся к покупательскому спросу. Количественный фактор необходим как руководящий механизм управления повседневным спросом. Переменные величины отражают состояние количества товарного запаса. Для определения оптимального уровня соотношений спроса и производства в качестве критерия устанавливается цена минимального приобретения запасов и их поддержания в складовой системе. Для количественной оценки параметров обязательно должны быть введены единовременные расходы в заказе, а также расходы на содержание запасов. Для окончательной оценки вариации пополнения используется общая стоимость покупки и ведения инвентарного учета для моделируемого периода. Основные действия, необходимые, чтобы приступить к моделированию:

1)                 установить, какой цельный результат может быть достигнут;

2)                 идентифицировать ролевые объекты в исследовании и расставить критерии отбора;

3)                 найти подходящую программу для выполнения задач симуляции;

4)                 создать симуляционную модель на основании имеющихся параметров системы;

5)                 запустить симуляцию;

6)                 проведение экспериментов с выбором переменных.

Сформированная базовая связь между переменными величинами при эксперименте разных параметров необходима для расчетно-оптимальных примеров выдачи ТМЦ. Таким способом выводится симуляционная модель, которая выражает тот расход материала, который при калькулировании оптимальных затрат отвечает реальному спросу.

 

Информационные тенденции в моделировании складских решений

 

Архитектура информационных технологий является ключевым звеном, связывающим бизнес-процессы, службы, модуль технических процессов и отвечающим за калькуляцию плановых затрат, за способность отвечать на изменение требований к заказу.

Правильно подобранная архитектура создает логистическую функцию к поддержке управления складовыми функциями. Процесс работы с заявками заказчиков представлен в схеме 1.

 

Схема 1. Связь бизнес-процессов и службы доставок. Источник: Tomáš Brucker, Jiří Voříšek, Alena Buchalcevavá, Iva Stanovská, Dušan Chlapek, Václav Řepa. Tvorba informačních systému. Praha, 2012.

 

Проблемы распределения, такие как отсутствие обмена данными, внутренняя конкуренция, дублирование усилий, требуют высокой автоматизации. Преимуществом таких автоматизированных систем является обнаружение зон с максимальным уровнем экономических проблем.

Радиочастотная идентификация (RFID) отличается уникальностью операционных процессов в поддержку автоматизации складских процедур. Система работает в реальном времени, упрощается контроль дополнения ТМЦ сигнальной подачей с ссылкой на те места, где требуется незамедлительная доставка или замена.

Помимо управления запасами RFID обладает также достоинством управлять сетевыми моделями, когда протекание материального потока отходит от первоначально намеченного плана и требуется контроль модели управления событиями – Event management [4, 149 ].

 К таким событиям относятся своевременная альтернативная замена транспортного средства, перенаправление доставляемых партий товара и т.д. Таким образом, система позиционирует себя как идеальный манипулятор непредвиденными событиями, а также как двигатель видения критического уровня возгорания складской проблемы.

 

Планирование потребности в материалах

 

MRP (планирование потребности в материалах) широко используется как система планирования производства во многих компаниях. Система планирования MRP отличается от других систем свойством приспосабливаться к специфическим условиям, но при этом устанавливает определенный лимит запасов [3;187,7;140]. На основании возможности прогрессировать в расширении функциональных возможностей появляется система MRP 2, которая помимо контроля, планирования производства и сбыта начинает координировать управление продажей, финансовым оборотом [8;85]. Была достигнута задача усиления продуктивности складских операций и доведения процессов бизнеса до полной систематизации. Несколько взаимосвязанных и зависящих между собой пакетных модулей объединяются в один централизованный элемент для решения задачи финансовой экономии.

Например, на этапе вычисления потребности в материалах, результат зависит от количества материалов в диспозиции и в периодичности заказов для каждого квартала или для определенного промежутка времени, в соответствии с описанием использования требуемых материалов. Алгоритм формулы вычисления [7;144]:

(Чистая потребность) = (Полная потребность) - (Материалы в наличии) - (Cтраховой запас) - (Резервирование для других целей).

 

Схема 2. Развитие MRP. Источник: Antonín Stehlík, Josef Kapoun. Logistika pro manažery. Praha, 2008.

 

Вывод

 

Из вышеизложенного следует, что складской комплекс является сложным, многоуровневым и затратным объектом. Наиболее выгодные пути улучшения экономической ситуации на складских комплексах достигаются с помощью применения архитектуры информационной технологии складской системы, которая станет гарантом отсложенности моделируемых процессов на складе и в будущем окупит свою цену приобретения. Ориентиром в складских преобразованиях служат конечные просчитанные варианты для определения маршрутов товарных потоков, их количественного соотношения, выбора стандартов документооборота, формирования алгоритма функционирования последовательных операций. Предлагая несколько вариантов решения складских проблем, методы складского моделирования и планирования становятся настолько актуальны в наши дни, что развиваются усиленными темпами.

 

Литература

 

1.                  Mik Wisnievski. Metody manažerského rozhodování. Praha, 1996.

2.                  Ivan Gros. Matematické modely pro manažerské rozhodovaní. Praha, 2009.- 282 стр.

3.                  Christof Schulte. Logistika. Praha, 1991.- 302 стр.

4.                  Petr Fiala. Dynamické dodavatelské sítě. Praha, 2009.- 160 стр.

5.                  Ivan Gros. Kvantitativní metody v manažerském rozhodování. Praha, 2003.- 432 стр.

6.                  Tomáš Brucker, Jiří Voříšek, Alena Buchalcevavá, Iva Stanovská, Dušan Chlapek, Václav Řepa. Tvorba informačních systému. Praha, 2012.- 360 стр.

7.                  Josef Basl, Roman Blažiček. Podnikové informační systémy. Praha, 2012.- 328 стр.

8.                  Antonín Stehlík, Josef Kapoun. Logistika pro manažery. Praha, 2008.- 465 стр.

 

Поступила в редакцию 26.08.2013 г.

2006-2018 © Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов.
Все материалы, размещенные на данном сайте, охраняются авторским правом. При использовании материалов сайта активная ссылка на первоисточник обязательна.