WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Формирование методики и алгоритма управления запасами на примере мебельных предприятий

Автореферат кандидатской диссертации по экономике

 

На правах рукописи

ЛАЗАРЕВ ЮРИЙ МИХАЙЛОВИЧ

ФОРМИРОВАНИЕ МЕТОДИКИ И АЛГОРИТМА УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ НА ПРИМЕРЕ МЕБЕЛЬНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством:

логистика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург 2008


2

Работа выполнена на кафедре логистики и организации перевозок ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет»


НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ:


доктор технических наук,

профессор

Лукинский Валерий Сергеевич



ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ:


доктор экономических наук,

профессор

Попков Валерий Павлович


кандидат экономических наук,

доцент

Козлов Владимир Константинович


ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ:


ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный технологический университет растительных полимеров"


Защита   состоится   «

_»   ________ 2008   г.   в______ часов   на

заседании диссертационного совета Д 212.219.01 при ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет» по адресу: 191002, Санкт-Петербург, ул. Марата, д. 27, ауд. 324.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет» по адресу: по адресу: 196084, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 103а.


Автореферат разослан «_ »


2008 г.



Ученый секретарь диссертационного совета

Доктор экономических наук,

профессор


Н.В. Чепаченко


3

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В современной России экономика находится на этапе становления. В то же время накопленный опыт руководства предприятием показывает, что традиционные способы повышения эффективности управления движением материальных потоков в значительной степени себя исчерпали и нужны новые формы и методы, способные повысить качество управления.

Важным для каждой компании является конкурентоспособность, возможность производить и реализовывать свою продукцию по высоким требованиям, предъявляемым к качеству, цене и сервисному о бслуживанию.

Российский рынок мебели является одним из самых конкурентных, где представлены и работают как крупные мебельные фабрики, так и множество небольших фирм. По данным Ассоциации предприятий мебельной и деревообрабатывающей промышленности за последние шесть лет (с 2002 по 2007 гг.) производство мебели в России увеличилось в 2,4 раза. Только в 2005 году по сравнению с 2004 годом объем производства мебели увеличился на 15% и составил почти 45 млрд. руб.

Прикладной характер логистики позволяет решать конкретные задачи, связанные с закупками, производством, дистрибьюцией, послепродажным обслуживанием продукции.

Важно отметить, что существующие формулы для подсчета размеров запаса не отражают в полном объеме действительность. Апробация общедоступных методов расчета страхового запаса не дает желаемых результатов. Так, например, большинство из них применимы к нормальному закону распределения процессов, тогда, как на практике мы сталкиваемся с распределениями Вейбулла, экспоненциальным и другими. Величина страхового запаса должна изменяться в зависимости от тенденции изменения спроса, сложившейся в последние периоды и прогноза для будущих периодов.

Степень разработанности проблемы. Следует отметить, что вопросу управления запасами посвящено много работ как отечественных, так и зарубежных ученых: Аникин Б.А., Бауэрсокс Дональд Дж., Гаджинский A.M., Григорьев М.Н., Долгов А.П., Зайцев Е.И., Клосс Дейвид Дж., Линдере М.Р., Лукинский B.C., Миротин Л.Б., Неруш Ю.М., Пластуняк И.А., Попков В.П., Рыжиков Ю.И., Сергеев В.И., Сидоров И.И., Стерлигова А.Н., Уваров С.А., Фирон Х.Е., Щербаков В.В. и т.д. Однако углубление реформ приводит к изменению экономической ситуации в стране, а использование логистических принципов в практике работы предприятий требует проведения дальнейших исследований в данной области.


4

Цель исследования заключается в разработке алгоритма управления запасами в логистических службах мебельных предприятий. В соответствии с данной целью в диссертации были поставлены и решены следующие задачи:

анализ    и    обоснование    необходимости    совершенствования существующих алгоритмов управления запасами;

-   разработка методического подхода принятия решений при

управлении запасами;

-  разработка стратегии и алгоритма активного реагирования при

управлении текущим и страховым запасом;

анализ    методов    оперативного    контроля    текущего    запаса материальных ценностей;

-  составление рекомендаций по разработке и внедрению алгоритма

управления запасами.

Объектом исследования являются службы и отделы логистики мебельных компаний Северо-западного региона Санкт-Петербурга, различных организационно-правовых форм и структур.

Предметом исследования являются методы совершенствования управления товарными запасами мебельных предприятий, их поставки и распределения.

Теоретической и методологической основой исследования послужили работы по системному анализу, теории управления, теории логистики, методам прогнозирования, теории принятия статистических решений, теории случайных процессов, исследованию операций, в частности управление запасами. Полученные результаты базируются на трудах отечественных и зарубежных специалистов; нормативно-методической базой диссертационного исследования являются, инструкции, методические и справочные материалы.

Информационную базу исследования составляют законы, нормативные правовые акты Российской Федерации, постановления Правительства РФ, официальные статистические данные и материалы, собранные автором в ходе исследования.

Научная новизна, выносимых на защиту положений и выводов заключается в следующем:

1. Сформирован методический подход к управлению текущим и страховым запасами, базирующийся на схеме интеграции всех доступных источников информации, что позволяет оценить эффективность существующих систем управления запасами.

2.Разработан алгоритм управления текущим и страховым запасами, включающий комбинированный прогноз, основанный на статистической информации и учитывающий интеллектуальную составляющую в виде экспертных оценок менеджмента компании.


5

3.Предложена стратегия управления запасами с использованием методов активного реагирования для осуществления комплексного наблюдения, прогнозирования и моделирования текущего и страхового запаса товарно-материальных ценностей, что дает возможность минимизировать случаи возникновения дефицита товара на складах мебельных предприятий.

4.Разработан организационный механизм принятия решений о целесообразности осуществления сделки, с целью повышения эффективности и скорости формирования заказа на поставку товаров;

5. Предложена методика реализации алгоритма управления запасами, способ корректировки планов движения материальных ресурсов, основанная на анализе изменения структуры и объема затрат, позволяющая контролировать состояние запасов на складах мебельного предприятия.

Практическая значимость результатов исследования заключается в

разработанных моделях управления запасами, позволяющих снизить их

объемы,     уменьшить     издержки     и       повысить     эффективность     и

конкурентоспособность компании.

Разработанные методики и модели управления запасами позволят формировать систему активного управления запасами на складе, с использованием современных программно-аппаратных средств, а также снизить страховой запас.

Предложенный алгоритм управления запасами позволит сократить денежные средства, замороженные в запасах, оптимизировать процесс согласований смежных подразделений компании, что приведет к максимизации прибыли и удовлетворению спроса потребителей.

Апробация результатов исследования.

Результаты исследования использовались практически в своей деятельности ЗАО «Каланча» тм. «Кабинет» и в учебном процессе СПбГИЭУ в дисциплинах «Управление запасами в логистике», «Логистика снабжения», «Логистика распределения», «Управление логистическими системами».

Публикации. Основные положения диссертации нашли отражение в 7 опубликованных работах, общим объемом 1,9 п.л.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав основного текста, заключения, библиографического списка и приложений

2. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Развитие рыночных отношений в России в конце XX века повлекло за собой значительное уменьшение объемов производства, рост цен, снижение инвестиций в реальный сектор экономики. Остро встал вопрос о поиске     новых     возможностей     повышения     эффективности    работы


6

хозяйствующих субъектов. Именно это послужило толчком для появления в нашей стране и применения в управлении экономическими процессами логистических моделей и методов, в то время уже широко используемых за рубежом.

Основные направления логистической деятельности охватывают сферы снабжения, распределения, управления запасами, а также производственную деятельность.

В условиях обострившейся конкуренции среди мер, с помощью которых можно обеспечивать повышение эффективности деятельности предприятия важную роль играет формирование оптимальной системы управления запасами. При этом в первую очередь, следует выделить снижение длительности производственного цикла и времени хранения запасов в цехах и на складах. Применяемые в настоящее время системы управления запасами не всегда удовлетворяют требованиям рынка.

Выполненное исследование позволило автору достичь поставленной цели. При этом на защиту выносятся следующие положения и выводы, имеющиеся по нашему мнению элементы научной новизны.

1. Сформирован методический подход к управлению текущим и страховым запасами, базирующийся на схеме интеграции всех доступных источников информации, что позволяет оценить эффективность существующих систем управления запасами.

Анализ существующих методических и практических подходов к управлению материальными запасами показал, что они имеют ряд недостатков, препятствующих эффективной деятельности предприятий. Так, одним из серьезных недостатков снабжения предприятий материальными ресурсами является дискретный характер планирования и учета при непрерывном характере производства. Действующая на большинстве предприятий активная форма материального обеспечения производственных подразделений не позволяет работникам службы логистики получать постоянную текущую информацию и осуществлять необходимый контроль за наличием на предприятии определенных видов материальных запасов.

Эти сохраняющиеся недостатки планирования материально-технического обеспечения затрудняют выполнение основной задачи службы логистики - организации бесперебойной и ритмичной работы предприятия с оптимальным уровнем запасов.

Факторы, влияющие на размер страховых запасов, подразделяются на две группы - связанные с колебаниями спроса и определяющиеся условиями поставки. Учет первой группы факторов связан с прогнозирование величины спроса и вероятных величин отклонения спроса в различные периоды. Влияние второй группы выражается в отклонении интервала поставок от заданных в системе из-за нарушений


7

ритмичности производства товаров, опозданий подачи транспорта, задержек в пути и т.п.

Под влиянием спроса, сезона, политики компании и ситуации на рынке вместе с изменением схемы управления запасами должен меняться страховой и текущий запасы. Это суть концепции быстрого реагирования, так как только гибкий и адаптивный процесс управления запасами и системой в целом позволяет минимизировать затраты, не уменьшая уровень обслуживания потребителей. Адаптирование организационной деятельности предприятия к спросу, есть фундаментальный принцип быстрого реагирования. Поэтому, система управления запасами должна располагать инструментами гибкого контролинга количества товара на складе и возможностью изменять графики поставок в зависимости от текущего спроса на рынке. Однако очевидным является тот факт, что в рыночных условиях очень сложно достичь таких отношений с поставщиками, особенно если они располагаются далеко и поставки осуществляются за рубежом.

Рассматривая вопросы методического подхода к моделированию текущего и страхового запаса, следует отметить, что существует много методов расчета текущего и страхового запасов.

Анализируя существующие формулы, можно сделать следующие выводы:

  1. приведенные зависимости значительно отличаются друг от друга, что с одной стороны отражает их специфику (сбытовые, производственные и товарные запасы), с другой стороны говорит о том, что нет единого методического подхода;
  2. отсутствие сравнительных примеров расчета не позволяет отдать предпочтение какому-либо из приведенных формул без проведения дополнительных исследований.

Большинство методов управления запасами, применяемых в логистике и управлении цепями поставок, предполагают их использование в условиях, близких к идеальным, характеризующихся детерминированными и прямолинейными зависимостями, т.е. не учитывают случайный характер основных параметров, их многовариантность и взаимосвязанность; помимо этого наиболее распространенными являются пассивные методы, не предусматривающие активного вмешательства в протекающие процессы.

2. Разработан алгоритм управления текущим и страховым запасами, включающий комбинированный прогноз, основанный на статистической информации и учитывающий интеллектуальную составляющую в виде экспертных оценок менеджмента компании.

Из анализира работ отечественных и зарубежных авторов, посвященных управлению текущим и страховым запасами следует, что типовой процесс, как правило, включает несколько этапов:


8

- определение объема потребности в запасе;

-   определение состава статей затрат, связанных с созданием и

поддержанием запаса;

  1. расчет оптимального размера заказа, пополняющего запас;
  2. согласование условий пополнения запаса;
  3. проектирование алгоритма управления запасами.

Следует отметить, что все элементы предлагаемых алгоритмов управления запасами, с точки зрения системного анализа, позволяют учесть специфику отрасли. Состав подразделений организации, участвующий в процедуре разработки алгоритма управления запасами зависит от организационной структуры конкретного предприятия и распределения функций между этими подразделениями.

В тоже время, приведенные в литературе алгоритмы имеют ряд недостатков, наиболее существенными из которых являются:

1.  Отсутствие реализованных подходов к решению задач на ряде

этапов;

2. Не указывается, каким образом происходит генерация возможных

вариантов управления запасами, с использованием каких методов и

моделей;

3.    Не выделена особенность воздействия внешних, сложно

прогнозируемых факторов, влияющих на колебание потребления

продукции.

4.  Используемые общепринятые формулы статистического подхода

не учитывают сезонный, колебательный характер протекаемых процессов.

Поэтому, статистический подход, в том виде, в котором он представлен в современной литературе является упрощенным и идеализированным, и не учитывает сложности реальных процессов, что накладывает дополнительные ограничения на возможности его использования при управлении запасами.

Учитывая существующие недостатки имеющихся алгоритмов

управления запасами предлагается рассмотреть альтернативный вариант,

включающий комбинированный прогноз двух процессов, один из которых

базируется    на    показателях        «экстремального»    расхода    товаров,

формирующегося на основе углубленной статистической обработки данных прошлых периодов.

Нами предлагается рассмотреть новые блоки (рис. 1):

  1. Разложение процесса на две составляющие «нормальный» расход и «экстремальный» расход, учитывается контроль параллельных процессов;
  2. Корректировка страхового запаса в моменты повышения вероятности возникновения экстремальных значений.

Разбиение процесса управления запасами на две составляющие позволяет    более   эффективно   реагировать    на   быстро    меняющуюся


9

конъюнктуру рынка и потребности клиентов, что существенно добавляет конкурентное преимущество на рынке сбыта товаров и услуг.

На этапе работы с текущим расходом происходит оценка законов распределения, определение интервалов времени между поставками, страхового запаса товаров.

Блок корректировки страхового запаса отражает управление объемами запасов в условиях сезонных колебаний продаж. Принципиально новым является ситуация, в которой объем страхового запаса в разные периоды времени меняется в зависимости от прогнозных и ожидаемых продаж. Активно используются методы прогнозирования для предотвращения возможного дефицита товара.

3. Предложена стратегия управления запасами с использованием методов активного реагирования для осуществления комплексного наблюдения, прогнозирования и моделирования текущего и страхового запаса товарно-материальных ценностей, что дает возможность минимизировать случаи возникновения дефицита товара на складах мебельных предприятий.

Известно, что одной из причин создания запасов является колебание спроса (непредсказуемое увеличение интенсивности выходного потока). Спрос на какую-либо группу товаров можно предсказать с большой долей вероятности. Однако прогнозировать спрос на конкретный товар гораздо сложнее. Поэтому, если не иметь достаточного запаса этого товара, либо исходных материалов для его изготовления в случае работы предприятия «на заказ», не исключена ситуация, когда платежеспособный спрос не будет удовлетворен, то есть клиент уйдет с деньгами и без покупки.

Управление запасами представляет собой важнейшею функцию логистики, которая предусматривает решение двух основных задач: определение размера запасов и разработка системы контроля за фактическим размером запаса и своевременным его наполнением. Основная цель управления запасами на предприятии — снизить общие ежегодные затраты на содержание запасов до минимума при условии удовлетворительного обслуживания потребителей.

Для выбора стратегии были разработаны модели и проведен сравнительный анализ (табл. 1,2):

Модель 1 - пополнение запасов через равные промежутки времени, равными объемами. Величина поставки определена исходя из среднестатистического ежемесячного расхода за предыдущие периоды.

Модель 2 - пополнение запасов через равные промежутки времени, до желаемого уровня. Величина поставки определяется для каждой реализации отдельно с использованием метода экстраполяции тренда для определения остатков запаса к моменту поставки новой партии.

Модель 3 - пополнение запасов через равные промежутки времени, величина    поставки    определена    исходя    из     среднестатистического


10

недельного расхода за предыдущие периоды с учетом прогнозируемого остатка на момент поставки.

Модель 4 - пополнение запасов через равные промежутки времени. Величина  поставки   определяется  для  каждой  реализации  отдельно   с


11

использованием метода экстраполяции тренда для определения остатков запаса к моменту поставки новой партии, а также с использованием прогнозирования объема реализации в следующем месяце по методу Хольта.

Модель 5 - пополнение запасов через равные промежутки времени. Величина поставки определяется для каждой реализации отдельно с использованием метода экстраполяции тренда для определения остатков запаса к моменту поставки новой партии, а также с использованием прогнозирования объема реализации в следующем месяце по методу Фурье.

Страховой запас рассчитан по уточненной формуле Феттера:

Qcmp =tp'(7c=tp'4T-V2d+d2 ¦ (UT -Tf (1)

где tB - коэффициент, соответствующий вероятности P(tB) отсутствия дефицита продукции на складе;

Т, - среднее значение времени между поставками;

d, - средний объем продаж продукта в день;

Od - средние квадратические отклонения случайных величин t и d;

Vt - коэффициент вариации, определенный на основе статистической обработки для базовой выборки.

Во всех рассмотренных системах, несмотря на созданный страховой запас, наблюдаются реализации, заканчивающиеся дефицитом. Естественно, что в данной ситуации перед руководителем фирмы и менеджером, отвечающим за управлением запасами (планированием объемов заказов) стоит задача выбора: либо содержать страховые запасы, чтобы не допустить дефицита и потери клиентов при экстремальном спросе, либо разрабатывать комплекс мероприятий и инструкций, позволяющих отсрочить выполнение таких заказов (например, скидки за увеличение срока выполнения заказа) и тем самым не создавать больших страховых запасов.

Таблица 1

Определение расчетных показателей____________

Средний текущий запас

Отношение суммы остатков текущего запаса на каждый день к количеству дней наблюдения

Средний страховой запас

Отношение суммы остатков страхового запаса на каждый день к количеству дней наблюдения

Средний запас

Отношение суммы остатков на каждый день к кол-ву дней наблюдения

Средний дефицит

Отношение накопленного дефицита к количеству дней наблюдения

Суммарный дефицит

Общее количество товара, которого не хватило в рассматриваемом периоде


12

Колебательный характер процесса потребления не имеет четкой амплитуды, поэтому, модели 4 и 5 (базирующиеся на таких методах прогнозирования, как метод Хольта и анализ Фурье) не отличаются высокой степенью гибкости и адаптивности. Ни анализ Фурье, ни экспоненциальное сглаживание методом Хольта не дают достаточно точных результатов прогнозирования. Данные системы реагируют на прошедший рост потребления значительным увеличением запасов, в то время как «всплеск» уже прошел.

Таблица 2 Сравнительный анализ стратегий управления запасами

Параметр

Модель 1

Модель 2

Модель 3

Модель 4

Модель 5

Средний текущий запас

50

26

23

39

42

Средний страховой запас

100

41

25

42

42

Средний запас

150

67

48

81

84

Средний дефицит

-8

-9

-7

-9

-9

4. Разработан организационный механизм принятия решений о целесообразности осуществления сделки, с целью повышения эффективности и скорости формирования заказа на поставку товаров;

Для повышения гибкости системы и увеличения степени адаптивности, наряду со статистическими оценками, на наш взгляд, подключается человеческий фактор при определении величины текущего и страхового запаса, который можно охарактеризовать как интеллектуальную составляющую. В те периоды года, когда экстремальные продажи наблюдаются реже, а соответственно вероятность появления всплеска не велика, следует корректировать величину страхового запаса, уменьшая его. И, наоборот, в те периоды, когда вероятность роста интенсивности потребления велика, необходимо увеличивать страховой запас. Поэтому стратегия управления запасами базируется на следующем: не имеет смысла держать одинаково большие страховые запасы на протяжении всего года, стоит лишь оперативно корректировать величину страхового запаса в те периоды времени, когда возникновение экстремальных продаж наиболее вероятно.

Интеллектуальная составляющая принятия решений по определению величины текущего и страхового запаса представляет собой:

1. Практический опыт менеджера по управлению запасами;

  1. Ответственность топ менеджмента компании в вопросах определения рентабельности и необходимости осуществления сделки;
  2. Прогнозирование, при котором на основе текущих и ретроспективных данных оцениваются будущие значения определенных количественных показателей;

13

  1. Выявление ассоциаций, то есть взаимосвязанных между собой событий;
  2. Выявление последовательностей - цепочек связанных во времени событий.

При сложившейся практике ведения бизнеса, а также, учитывая реальные рыночные механизмы, в России невозможно использовать только строгий расчет (статистику и формулы). Накладывается множество различных факторов, которые корректируют существующие схемы управления запасами.

Внешние факторы, влияющие на экстремальные значения:

  1. Изменение рынка конкурентов;
  2. Крупные срочные заказы;
  3. Выигранные тендеры.

Система влияния на процесс заказа продукции представляет собой ежедневный контроль и оценку приоритетов компании. Как показывает практика крупной торговой компании, при управлении запасами, необходимо оценивать затраты как при размещение крупного заказа, так и при отказе от него. Нередко оказывается так, что более рентабельным становится отказ от крупного заказа, в пользу удовлетворения спроса более мелких, но постоянных клиентов и наоборот.

Ответственность за принятие подобного решение целиком и полностью должна ложиться на топ менеджменте компании (рис.2).

Для упрощения вариантов решений данных закономерностей необходимо постоянно осуществлять мониторинг рынка сбыта, с целью выявления потенциальных крупных клиентов, потенциальных тендеров и т.п., необходимо учитывать мнение менеджеров по продажам и их экспертные оценки будущих объемов реализаций.

Рис.2 Участие топ менеджмента компании в принятии решений

Предлагается ежемесячно в течение определенного промежутка времени менять уровень запаса, при этом параллельно отслеживать динамику объемов продаж, подсчитывать количество отказов по причине


14

отсутствия товара в наличии, проводить опросы продающих сотрудников о реакции клиентов на доступность товара и путем дальнейшего анализа статистики, эмпирическим способом находить точку равновесия в данной задаче. Подобные мероприятия могут проводить компании с устойчивым финансовым положением, нацеленные на активный рост и желающие постоянно повышать свои объемы продаж.

5. Предложена методика реализации алгоритма управления запасами, способ корректировки планов движения материальных ресурсов, основанная на анализе изменения структуры и объема затрат предприятия, позволяющая контролировать состояние запасов на складах мебельного предприятия.

Реализация предложенного алгоритма управления запасами состоит из нескольких этапов.

На первом этапе реализации происходит первичный сбор информации.

К первичному сбору информации относятся:

  1. данных складских остатков за период;
  2. данные о приходе/расходе товара;
  3. бухгалтерские показатели;
  4. финансовые показатели поступления денежных средств;
  5. маркетинговые данные об анализе рынка;
  6. статистика продаж товара за прошлые периоды и др.

Вторым этапом управления запасами, является блок статистической обработки данных.

Первичный анализ статистических данных об объемах реализации продукции и поставках на предприятии позволил выявить следующую структуру обрабатываемой информации (учитывая периодичность поставок):

1 уровень - объемы реализации по месяцам;

2   уровень - объемы поставок на общий склад и в магазины

предприятия;

3 уровень - отгрузки с общего склада и магазинов.

По результатам ABC-анализа выявлены капиталоемкие позиции, на примере которых производится анализ статистической информации и описание алгоритмов и моделей управления заказами.

На третьем этапе осуществляется простая статистическая обработка информации. Рассчитываются следующие показатели: среднее значение, среднее квадратическое отклонение от среднего значения показателя, коэффициент вариации, определяется закон распределения, которому подчиняется данный процесс.

На четвертом этапе проводится углубленная обработка статистической информации. Рассчитывается показатель автокорреляции, позволяющий оценить тесноту связи между данными во времени и как


15

следствие, возможность осуществления прогноза. Также результатом данного этапа является разложение процесса реализации продукции на составляющие: «нормальные» продажи и «экстремальные» продажи. Управление данными процессами по отдельности и осуществление комбинированной оценки результатов позволят повысить степень точности прогнозов.

На пятом этапе производится разработка новой методики управления заказами. Апробация и оценка эффективности методики осуществляется на имеющейся статистической информации, а также путем сопоставления с результатами функционирования предприятия до настоящего времени.

Если на предприятии используется система подачи заказов с постоянной периодичностью (30 дней), необходимо оценить эффект от снижения периодичности подачи заказов, который принесет данное изменение. Необходимо отметить, что уменьшение периода упреждения ведет к повышению точности прогнозирования, также уменьшение интервала времени между поставками позволяет снизить общий уровень запасов (при грамотном определении размеров поставок), но возможен рост затрат на выполнение заказов.

На шестом этапе для каждого уровня информации и для каждого рассматриваемого процесса подбирается наиболее точная методика прогнозирования. Рассматриваются как простые методы прогнозирования, такие как экстраполяция тренда, так и более сложные -двухпараметрическое сглаживание методом Хольта (2 варианта), трехпараметрическое сглаживание методом Винтерса, анализ Фурье. Более сложные методы прогнозирования позволяют оценить сложившуюся тенденцию роста или спада объемов показателя, выявить и учесть сезонную составляющую. В некоторых ситуациях возможно использование комбинированного прогноза с учетом знаний, умений, опыта и навыков экспертов и статистической информации.

Для оценки резко выделяющихся (экстремальных) значений выборки используются следующие методы: метод Гроббса; метод Романовского; метод Ирвина; метод Арлея.

Наиболее удобным является метод Арлея, позволяющий определить допустимые границы и таким образом сразу оценить все значения в рассматриваемом массиве.

Оценка экстремальных значений в ежедневном расходе товарной позиции рассчитывается по формуле:

xe = X + J-y-Z,(2)


16

где х- среднее значение выборки, п - количество значений в рассматриваемой выборке, & - среднее квадратическое отклонение в расходе товара, z - критерий Арлея (принято 1,92).

Результаты    традиционной    и    дополнительной    статистической обработки информации представлены в табл. 4.

Таблица 4 Результаты статистической обработки данных в поставках позиции

«компьютерный стол»

Показатель

Значение показателя

Средний объем поставок (ед.)

40

СКО от среднего объема поставки (ед.)

38

Коэффициент вариации объема поставок (%)

96

Средний интервал между поставками (дни)

9

СКО от среднего интервала между поставками (дни)

14

Коэффициент вариации объема поставок (%)

150

Коэффициент корреляции объемов поставок и

интервалов между поставками (%)                                                 0,01

Таблица 5

Дополнительная статистическая обработка данных   ____

Показатель

2005 г.

2006 г.

2007 г.

2005+2006 г.

Сумм а

Среднемесячный расход

70

125

80

99

95

СКО от

среднемесячного

расхода

26

126

49

95

87

Коэффициент вариации

36%

101%

62%

96%

92%

за январь-сентябрь

2005 г.

2006 г.

2007 г.

2005+2006 г.

Сумма

Среднемесячный расход

75

79

80

77

78

СКО от

среднемесячного

расхода

27

29

49

27

33

Коэффициент вариации

36%

37%

62%

35%

43%

за октябрь-декабрь

2005 г.

2006 г.

2007 г.

2005+2006 г.

Сумма

Среднемесячный расход

57

260

-

159

-

СКО от

среднемесячного

расхода

18

216

177

Коэффициент вариации

31%

83%

-

111%

-


17

Следует отметить, что для данной позиции не наблюдается ярко выраженной сезонности в колебаниях. По некоторым из остальных позиций наблюдаемые всплески в объемах потребления приходились на начало, середину или конец года.

Поэтому, необходимо проводить дополнительную статистическую обработку данных в целом по годам и за отдельные периоды года (табл. 5).

3. ОСНОВНЫЕ РЕКОМЕНДАЦИИ И ВЫВОДЫ

В процессе проведенного диссертационного исследования автором были получены следующие результаты:

  1. Систематизация и анализ данных отечественных и иностранных источников показали, что в логистических системах основные затраты связаны со складированием и транспортировкой, поэтому совершенствование методов управления запасами является реальной возможностью сокращения издержек и повышения эффективности работы мебельных компаний среднего ценового сегмента.
  2. Большинство методов управления текущим запасом, применяемых в логистике, предполагают их использование в условиях близких к идеальным, характеризующихся детерминированными и прямолинейными зависимостями, т.е. не учитывают случайный характер основных параметров, их многовариантность и взаимосвязанность; помимо этого наиболее распространенными являются пассивные методы, не предусматривающие активного вмешательства в протекающие процессы.
  1. Разработан методический подход и алгоритм прогнозирования показателей текущего и страхового запасов для индивидуальных реализаций расхода для различных номенклатурных групп товаров.
  2. Разработана методика и блок-схема алгоритма моделирования текущего и страхового запаса, основанная на имитационном моделировании и позволяющая учесть особенности законов распределения ежедневного расхода и длительности цикла поставок, а также возможные ограничения, в частности, поведение потребителей (учет отказа клиента от заказа при дефиците товара).
  3. Сформированы стратегия и алгоритм активного реагирования при управлении запасами для различных номенклатурных групп, основанные на непрерывном мониторинге случайного процесса расхода запаса и оперативном прогнозе его параметров.
  4. Апробация разработанных методических положений и алгоритмов в ряде мебельных предприятий г. Санкт-Петербурга показала, что применение усовершенствованной системы управления запасами позволяет добиться сокращения количества товаров на складе и издержек по их хранению.

18

4. ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Основные положения и результаты исследования нашли отражение в следующих публикациях:

Статья, опубликованная в рекомендованных ВАК изданиях:

1.  Лазарев Ю.М. Разработка методики формирования системы

управления запасами / Ю.М. Лазарев // Вестник ИНЖЭКОНа. 2008. Сер.

Экономика. Вып. 1(20).С.300-303.- 0,6 п.л.

Статьи, опубликованные в прочих научных изданиях:

    • Лазарев Ю.М., Засухина О.С, Степанов А.С. К вопросу о процессе формирования системы управления товарными запасами // Логистика: Современные тенденции развития, VI Международная научно-практическая конференция 19, 20 апреля 2007 г.- СПб.: ООО «Копи - Р», 2007.-0,9 п.л./0,3 п.л.
    • Лазарев Ю.М., Засухина О.С. Логистический аутсорсинг складского комплекса как перспективное направление развития компании // Проблемы подготовки профессиональных кадров по логистике в условиях глобальной конкурентной среды: IV МНПК - 5-7 октября 2006 г. Сб. докл. - Киев:НАУ,2006.- 0,6 п.л. / 0,3 п.л.
    • Лазарев Ю.М., Лукинский B.C., Степанова А.С. Формирование стратегии управления запасами для нестационарных процессов // Проблемы подготовки профессиональных кадров по логистике в условиях глобальной конкурентной среды: V МНПК 4-6 октября 2007 г. Сб. докл. -Киев: НАУ, 2007.- 0,3 п.л. / 0,1 п.л.
    • Лазарев Ю.М., Засухина О.С. Логистический аудит - ключ к успешному ведению бизнеса // Современные проблемы экономики, социологии и права: сб. науч. ст.асп. СПбГИЭУ. Вып. 1 / редкол.: Е. Б. Смирнов (отв. ред.) [и др.].-СПб.:СПбГИЭУ, 2007. - 0,4 п.л. / 0,2 п.л.
    • Лазарев Ю.М., Засухина О.С. Проблемы управления запасами на практике // Современные проблемы экономики и управления народным хозяйством: Сб. науч. ст. асп. СПбГИЭУ. Вып 16/ редкол.: Е. Б. Смирнов (отв. ред.) [и др.].- СПб.: СПбГИЭУ, 2006.- 0,4 п.л. / 0,2 п.л.
    • Лазарев Ю.М., Мотовилов М.И. Бизнес - логистика // Современные проблемы экономики и управления народным хозяйством: Сб. науч. ст. асп. СПбГИЭУ. Вып 16/ Ред-кол.: Е. Б. Смирнов (отв. ред.) и др.- СПб.: СПбГИЭУ, 2006.- 0,4 п.л. / 0,2 п.л.
     



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.