ЛОГИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К УПРАВЛЕНИЮ РЕСУРСАМИ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНЫХ ЗАПАСНЫХ ЧАСТЕЙ АВТОСЕРВИСНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
, Азербайджанский Технический Университет, докторант,
, Азербайджанский Технический Университет, доцент.
Задача определения оптимальных размеров запасных частей автосервисного предприятия по критерию максимума прибыли при дискретном распределении спроса сформулирована в виде задачи квадратического программирования с линейными ограничениями. Для вычисления вероятностной меры распределения значений компонент вектора спроса использована аппроксимация эмпирических функции распределения компонент спроса гиперэрланговскими функциями распределения с последующим расчетом соответствующих плотностей распределения.
Ключевые слова: гиперэрланговским распределением, эрланговские функций распределений, затраты на выполнение заказов, затраты на хранение.
Введение
В последние годы в качестве одного из важных подходов к управлению запасами разрабатывается и используется концепция логистики [1-8]. Логистика направлена на снижение издержек, повышение надежности, уменьшение рисков посредством согласования и взаимной системной корректировки планов и действий снабженческих, производственных и сбытовых звеньев предприятия.
Происходящие в настоящее время преобразования в транспортной отрасли республики характеризуются изменениями как в размерах парка обслуживаемого подвижного состава, так и в структуре управления автотранспортными предприятиями (АТП). В отличие от условий плановой экономики, когда спрос на транспортные услуги АТП превышал возможности предприятий автотранспортных услуг и можно было реализовывать эти возможности независимо от используемого состава АТП, с переходом к рынку покупателя данная ситуация изменилась коренным образом. Задача экономичной и успешной реализации возможностей автосервисных предприятий в условиях конкуренции на рынке автотранспортных услуг становится одной из главных. Необходимыми условиями ее решения являются быстрая реакция предприятий на изменение запросов потребностей, снижение затрат на производство транспортных услуг и повышение их качества и надежности.
Наиболее распространенной моделью прикладной теории логистики является модель оптимального или экономичного размера заказа (Economic Order Quantity – EOQ) на период пополнения [7,9,10]. Обзор моделей EOQ и их библиография дана в [11]. Проблема неопределенности и классификация видов неопределенности в цепях поставок рассмотрены в работе [12].
На практике нередко встречаются ситуации, когда данные по предистории процесса поставок запасных частей либо недостаточно представительны либо малодоступны. Тогда для управления запасами спрос моделируется в основном на базе экспертных оценок, содержащих больше субъективности, чем случайности. В таких случаях задача управления запасами формулируется как задача оптимизации в условиях нечеткой информации [13-17]. В некоторых работах (см., например [18,19]) однопериодные (single-period) задачи управления одно - и многономенклатурными (single-item/multi-item) запасами решаются с использованием стратегии минимального среднего и условного риска или нейтрального риска.
В настоящей работе используется метод нейтрального риска [19] для однопериодной задачи управления многономенклатурными запасами, в которой спрос описывается дискретным возможностным распределением. Для построения дискретного возможностного распределения нами используется аппроксимация эмпирической функции распределения фактического спроса в предыдущем периоде пополнения запасных частей автосервисного предприятия с помощью гиперэрланговой функции распределения в метрике Леви. Точность гиперэрланговской аппроксимации произвольных распределений в различных метриках оценивается в работе [20].
1. Формулировка задачи оптимизации и ее решение.
Сформулируем однопериодную многономенклатурную задачу управления запасами (single-period multi-item) для автосервисного предприятия, с учетом двух видов затрат:
1) Затраты на выполнение заказов: величина 
, равная сумме затрат на покупку заказанного продукта типа 
, руб;
2) Затраты на хранение: среднее число единиц продукта 
, которое придется хранить на складе, при заказе размера 
(штук) равно 
(штук).
Сумма затрат на их хранение должна быть пропорциональна количеству хранимых единиц продукта и времени хранения 
, где 
– нечеткая величина спроса на продукт 
. Тогда ожидаемое значение затрат на хранение будет равно 
, где 
– затраты на хранение единицы продукта 
и
Здесь 
– кредитоспособная мера (credibility measure), определенная в работе [14].
При определении оптимального размера заказа 
по критерию максимума прибыли обычно используется ожидаемое значение прибыли в качестве целевой функции. В случае задачи управления однономенклатурным запасом 
целевая функция имеет вид
где 
– покупная цена единицы заказа продукта 
, руб.
Ожидаемое значение нечеткой величины прибыли 
обозначается через 
. Используя свойства операции 
, получим
Таким образом, для однопериодной однономенклатурной задачи задача оптимизации запишется в виде
где
Решением задачи (4) является
В качестве приближенного (целого) решения задачи (4) принимается
где 
– целая часть числа.
При 
, где 
– затраты на выполнение одного заказа, руб.; 
– потребность в заказываемом продукте в течение данного периода, шт., максимизация ожидаемого значения 
приводит одновременно к минимизации общих затрат на выполнение заказываемого продукта.
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 |
