И. А. МОЛОКАНОВ
Московский инженерно-физический институт (государственный университет)
МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ
В СОВРЕМЕННЫХ ERP СИСТЕМАХ
На примере двух классических моделей управления запасами рассмотрено их применение на предприятиях розничной торговли и пути их оптимизации с целью максимизации прибыли.
При внедрении современных ERP систем на предприятиях розничной торговли, как правило, используется одна из классических моделей управления запасами: с фиксированным периодом или с фиксированным размером заказа.
Различие этих моделей в том, что в первом случае определяется оптимальный размер запаса (Q*) и если запас в начале текущего периода меньше Q*, то делается заказ на объем продукции компенсирующий эту разницу. Во втором случае необходимо определить оптимальный размер заказа (Q*) и точку заказа (QТЗ), и в случае если на начало текущего периода запас продукции меньше QТЗ, то делается заказ объемом Q* [4].
При этом наибольший интерес представляет определение параметров моделей Q* и QТЗ, так как стандартные алгоритмы, заложенные в систему, не учитывают специфики конкретного заказчика. Более того, рассматривать данную задачу необходимо в привязке к ABC-XYZ классификации [3], так как перечень номенклатуры в розничной торговле очень велик и характер спроса на неё очень разный. Попытка же создания универсальной модели для всех типов товара не целесообразна, так как модель, скорее всего, получиться более громоздкой, нежели чем для конкретной группы продукции, и менее понятной для конечного бизнес пользователя. Условие понимания конечным бизнес пользователем модели является необходимым для успешного внедрения модели на любом предприятии, так как в противном случае не будет доверия результатам расчета модели.
Существующие алгоритмы расчета [1,2,4], как правило, основываются на построении функции общих затрат с учетом издержек на хранение, доставку, оформление заказа, и лишь в некоторых моделях принимается попытка учитывать параметры связанные с продажей товара. И далее оптимальные параметры модели определяются из условия минимизации данной функции. Тогда как на практике стоит задача максимизации прибыли и только, как частный случай она может выродиться в задачу минимизации затрат. Более того, в розничной торговле так же присутствуют ограничения по объему бюджета закупок, который может меняться со временем и завесить от поставщика (продукции), и оборачиваемости продукции, которая отражает степень «замороженности» капитала. Данные условия учесть в функции общих затрат представляется проблематичным, так как по сути затратами они не являются. Кроме того, большинство моделей прямо не учитывают фактическое значение спроса прошлых периодов и тем самым они требуют постоянной переоценки параметров прогнозируемого спроса (математическое ожидание и дисперсия для случайной величины) для корректной работы модели. Что в случае, если период между размещениями заказов очень мал, например равен 1 дню, осуществить так же проблематично, так как данная задача очень ресурсоемкая.
Следующим существенным фактором не нашедшим отражение в широко известных моделях является зависимость цен от объема закупки не только конкретного товара, но и группы товаров, например, в случае, если они заказываются у одного поставщика и поставщик предоставляет скидку от объема заказа. А так же зависимость цен от времени, так как существуют рынки, например это касается потребительской электроники, с падающими ценами и закупать товар в прок может оказаться не выгодно, даже не смотря на небольшие складские издержки.
Таким образом, автором предлагается в качестве целевой функции использовать функцию, отражающую ожидаемую прибыль с учетом ограничений по бюджету, складских издержек, цены закупок (в том числе в зависимости от объема продажи группы товаров и времени), прогноза потребления на будущие периоды и фактического потребления за прошлые периоды. При этом спрос предполагается случайным и стационарным в рамках одного периода заказа.
В качестве метода решения автор предлагает использовать метод динамического программирования, так как данные метод наилучшим образом подходит для решения задач с динамически изменяющимися параметрами.
Список литературы
1. О сугубой практичности формулы Вильсона // Логистик & система. 2005. №4. С. 42-52.
2. Стерлингова размер заказа, или Загадочная формула Вильсона // Логистик & система. 2005. №2. С. 64-69.
3. Стерлингова запасами широкой номенклатуры. С чего начать? // Логинфо. 2004. №12. C. 50-55.
4. Таха в исследование операций: Пер. с англ. М: Вильямс, 20с.
