Методы количественной оценки ключевых показателей логистики тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Методы количественной оценки ключевых показателей логистики"

0050007&и

На правах рукописи

МАРКОВИЧ Михаил Александрович

МЕТОДЫ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ КЛЮЧЕВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЛОГИСТИКИ

Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством:

логистика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 7 НОЯ 2011

Санкт-Петербург 2011

005000750

Диссертационная работа выполнена на кафедре логистики и организации перевозок ФГБОУ «Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет»

Научный руководитель:

доктор экономических наук, доцент Лукинский Владислав Валерьевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Терешкина Татьяна Руфьевна

доктор экономических наук, профессор Щербаков Владимир Васильевич

Ведущая организация:

ФГБОУ «Санкт-Петербургский государственный университет водных коммуникаций»

Защита состоится « 2011 г. в ^ часов на

заседании диссертационного совета Д 212.219.01 при ФГБОУ «Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет» по адресу: 191002, г. Санкт-Петербург, ул. Марата д. 27, ком. 422.

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

Автореферат разослан «_££» но^РА 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор экономических наук, доцент

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. За последние пятнадцать лет в нашей стране получило развитие новое научное направление - логистика. Востребованность логистики и ее динамичное развитие вызвано, в частности, ростом производства и мировой торговли. В то же время, средние логистические издержки в мире составляют 13,8 % ВВП. Если мировой ВВП оценивается, по разным оценкам, от 50 до 60 трлн. долл., то затраты на логистику в мире - 9 трлн. долларов в год. Эти цифры сопоставимы с расходами на вооружение, здравоохранение и другими важнейшими областями человеческой деятельности.

Для того, чтобы оценить остроту проблемы, связанной с развитием логистики и управлением цепями поставок в Российской Федерации, обратимся к некоторым источникам. Например, согласно исследованиям Мирового банка в 2007 г. Россия находилась на 99 месте из 150 стран по уровню развития логистики, между Ливаном и Замбией. По данным 2010 г., РФ определено 94 место из 155 стран.

По результатам исследования ведущих специалистов нашей страны, логистические издержки в РФ составляют около 20 % от ВВП (от 12 до 25%). Прогнозные значения ВВП РФ на 2011 г. - 42 трлн. рублей. Если бы удалось за несколько лет добиться снижения уровня затрат на логистику с 20 % до среднемирового уровня, т.е. на 6% - это позволило бы сэкономить 2 520 млрд. руб. Очевидно, при уменьшении затрат на логистику в ближайшие 2-3 года на 1 % экономия составит 420 млрд. руб. в год.

В последнее время для анализа логистических систем (J1C) и цепей поставок (ЦП) все чаще применяются ключевые показатели деятельности. KPI (key performance indicators) это - ряд показателей, отражающих различные аспекты логистической деятельности, которые показывают взаимосвязь между выполнением логистического плана с основными функциями и задачами логистической системы и определяют возможности и направление внесения изменений и улучшений.

Анализ литературы показал, что относительно простые методы оценки эффективности логистическим систем сводятся к сравнению показателей, например, «план - факт» данного предприятия, сравнение с «лучшей практикой» или бенчмаркинг и др. Указанные методы анализа несмотря на очевидные преимущества не дают полной количественной оценки влияния факторов на KPI, не позволяют оценить вклад конкретного фактора на общий результат, в лучшем случае отражают только динамику затрат. Для полноценного анализа эффективности логистической деятельности данные методы недостаточны. Таким образом, поиск путей и разработка методов снижения логистических издержек в нашей стране является актуальной проблемой, решение которой повысит эффективность и конкурентоспособность отечественных предприятий.

Степень проработанности проблемы. Анализ проблем снижения издержек в ЦП и оценки показателя деятельности нашли отражение в трудах отечественных и зарубежных авторов: Аникина Б.А., Бауэрсокса Д. Дж., Баканова М.И., Будриной Е.В., Гаджинского A.M., Дыбской В.В., Зайцева Е.И., Кристофера М., Клосса Д. Дж., Лукинского B.C., Лукинского В.В., Ламберта Д.М., Моисеева Н.К., Пинхасика Е. Э., Плетневой Н.Г., Парфенова A.B., Сергеева В.И., Сидорова И.И., Стока Р. Дж., Терёшкиной Т.Р., Уварова С.А., Уотерса Д., Шеремета А.Д., Щербакова В.В. и др.

Вместе с тем следует указать на то, что в современной литературе отражаются, главным образом, ключевые показатели логистической деятельности. Они представлены в различном виде и не имеют единой классификации. Мало внимания уделено комплексной оценке показателей логистики. В работах по логистике приводиться анализ показателей, однако, он сводится к таким сравнениям как «плановый показатель -фактический показатель» в абсолютном, натуральном или процентном выражении. Такой анализ не показывает вклад основных производственных и экономических факторов в величину общих затрат и не дает количественной оценки влияния этих факторов, в лучшем случае отражая лишь тенденцию.

Целью диссертационного исследования является разработка методов количественной оценки влияния основных производственных и экономических факторов на ключевые показатели логистической деятельности для повышения конкурентоспособности и эффективности цепей поставок.

В соответствии с целью исследования в работе были поставлены и решены следующие основные задачи:

- оценка существующих методов оценки эффективности деятельности логистических цепей;

- анализ и систематизация ключевых показателей деятельности логистики (KPI), а также частных показателей эффективности и результативности;

- систематизация методов экономического анализа для возможности их применения при оценке KPI;

- выбор методов, дающих точную и однозначную количественную оценку показателей эффективности ЛЦ;

- формирование общего уравнения логистических затрат в цепях поставок, учитывающих показатели KPI;

- вывод расчетных зависимостей для оценки влияния основных факторов на ключевые показатели KPI на основе интегрального метода экономического анализа;

- разработка алгоритма количественной оценки показателей;

- апробация полученных расчетных методов и алгоритмов.

В качестве объекта исследования выступают предприятия и организации - звенья логистических систем.

Предметом исследования являются модели и методы оценки эффективности функционирования ЛС в виде ключевых показателей логистической деятельности.

Теоретической и методологической основой исследования послужили результаты трудов российских и зарубежных ученых в области теории логистики и управления цепями поставок, менеджмента, экономики, маркетинга, системного анализа и методов прогнозирования.

В качестве инструментов исследования были применены методы статистической обработки информации, методы экспертной оценки, методы логического анализа и синтеза, табличные и графические приемы визуализации данных.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. Доказано, что оценка ключевых показателей деятельности (КР1) в логистике и управлении цепями поставок сводится к индексным и сравнительным методам анализа в виде бенчмаркинга, или «лучшей практики», что не позволяет в полной мере учитывать влияние производственных и экономических аргументов - факторов на результирующие показатели.

2. Выявлено, что для анализа КР1 следует использовать интегральный метод экономического анализа, который в отличие от других методов (цепных подстановок, сравнения, факторного анализа и др.) позволяет получить точные и однозначные оценки влияния факторов на результирующий признак.

3. Разработана модель общих логистических затрат, которая не только включает в себя три ключевых показателя логистической деятельности: затраты на выполнение логистических функций и операций (КР1-1), качество логистического сервиса (КР1-2) и время выполнения логистических циклов (КР1-3), но и отражает также частные показатели эффективности и результативности.

4. Выведены формулы для оценки влияния основных факторов на КР1, учитываемых в общей модели логистических затрат, а именно: количество закупаемой продукции, цена единицы продукции, затраты на выполнение заказа, хранение различного вида запасов, уровня сервиса и других.

5. Разработан алгоритм многовариантных расчетов для оценки влияния факторов на КР1, представляющих собой аналитическую платформу для соответствующих 1Т-программ, позволяющих формировать правила принятия решений и оценивать результативность мероприятий направленных на повышение эффективности функционирования цепей поставок.

Практическая значимость результатов диссертационного

исследования заключается в создании и обосновании единого методического подхода к классификации показателей деятельности JIC, выявление из них KPI, и проведение экономического анализа для выявления точных и однозначных оценок эффективности JIC. Предложения и рекомендации по применению моделей и методов оценки могут способствовать повышению общей эффективности JIC и оптимизации соответствующих издержек в логистических системах различного уровня.

Апробация работы. Основные результаты диссертационного исследования обсуждались и получили положительную оценку на Международной методической и научно-практической конференции «Экономические и управленческие технологии XXI века: теория и практика, подготовка специалистов» (Санкт-Петербург, 24 ноября 2010 г.), на Всероссийской научно-практической конференции с международным участием ЮУрГУ, Челябинск (3 декабря 2010 г.), а также на X международной научно-практической конференции «Логистика: современные тенденции развития», Санкт-Петербург, СПбГИЭУ (14-15 апреля 2011 г.).

Предложенные автором методики были рассмотрены и одобрены руководством компании ООО «Торговый Дом ЭРА».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 научных работ, общим объемом 0,97 п.л.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, 3 глав, выводов по главам, заключения, списка литературы и приложения.

II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Доказано, что оценка ключевых показателей деятельности (KPI) в логистике и управлении цепями поставок сводится к индексным и сравнительным методам анализа в виде беич - маркинга или «лучшей практики», что не позволяет учитывать влияние аргументов — факторов на результирующие показатели.

В терминологический словарь European Logistics Association (ELA) включено определение "Logistics key performance indicators" (KPI) -ключевые показатели результативности логистической деятельности, под которыми понимается необходимый и достаточный ряд сравнительно легко применимых показателей результативности (производительности), позволяющих связать выполнение логистического плана с основными функциями и результатами управления товарным потоком (маркетингом/продажами, производством и логистикой) и таким образом определить потребность в корректирующих действиях.

За время развития логистики в промышленно развитых странах сформировалась система показателей, в общем плане оценивающих ее эффективность и результативность, к которым обычно относятся:

- общие логистические издержки (KPI-1);

- качество логистического сервиса(КР1-2);

- продолжительность логистических циклов(КР1-3);

- производительность(КР1-4);

- возврат на инвестиции в логистическую инфраструктуру(КР1-5).

Эти показатели принято относить к ключевым или комплексным

показателям эффективности ЛЦ. Считается, что эти показатели лежат в основе отчетных форм компаний и отражают логистические планы систем разных уровней.

Следует отметить, что помимо общих выделяются частные показатели производительности (результативности) и эффективности, которые могут быть обозначены соответственно Pli и Pie.

Показатели Pli - это показатели, полученные при анализе объемов логистической работы, проделанной техническими средствами, персоналом или другим техническим оборудованием. К ним можно отнести такие показатели как число обработанных заказов за единицу времени, отношение логистических издержек на единицу производимой продукции, и др.

К показателям Pie можно отнести затраты, связанные с объемом выполняемых работ ЛС в целом, например объем перевозок, коэффициент использования грузоподъемности и др.

Систематизация материалов из различных источников показала, что количество ключевых показателей KPI, а также частных показателей Pie и Pli.отличаются, что отражает табл. 1.

Таблица 1

Оценка ключевых показателей KPI логистики, показателей _эффективности Pie и результативности Pli _

Автор Кол-во ключевых Кол-во показателей Pie и Pli

показателей KPI

В.И. Сергеев и др. 5 31

В.В. Дыбская 5 30

В.В. Щербаков и др. 4 24

Д. Рудник и др. 7 47

Д. Уотерс - 29

М.Р. Линдер с, Х.Е.Фирон - 20

Д. Дж. Бауэрсокс, Д. Дж. Клосс 5 37

Сток Дж. Р., Ламберт Д.М. (только показатели эффективности) - 8

На основании данных табл. 1 можно сделать следующие выводы:

- количество ключевых показателей колеблется от 4 до 7, частных от 20 до 47;

- показатели не связаны между собой;

- не существует четкого деления показателей по признакам принадлежности к KPI, РП или Pie;

- показатели не отражают количественные результаты, возможную связь факторов и их взаимовлияние;

- в случае противоречивых тенденций изменения факторов, затруднительно принятие управленческих решений;

- размерности представленных частных показателей не позволяют выявить единый (однозначный) показатель.

В работах профессора Т.Р. Терёшкиной приведена общая классификация признаков показателей KPI для менеджмента, которые характеризуют: функциональную роль показателей в процессе управления, область применение оценки, значимость в оценке объекта и др. На наш взгляд, для логистических систем данная классификация должна быть дополнена еще тремя признаками, представленных в табл. 2.

Таблица 2

Дополнительные признаки классификации показателей KPI для оценки

логистической деятельности

Признак Вид показателя

Оценка вида деятельности 1. Эффективность(Р1е) 2. Результативность (Pli)

Метод оценки показателя 1. Сравнительные и индексные методы: - сравнение (разница результатов) - индекс (отображение изменения в процентах) 2. Аналитические методы: - применение математических методов анализа и моделирования

Объект сравнения 1. План/Факт (одно предприятие/одно время) 2. План/Временной интервал (сравнение показателей за разный временные интервалы) 3. Бенч - маркинг (сравнение с лучшей практикой) 4. Сравнение со стандартами в отрасли

Обобщение существующих подходов, с учетом системы сбалансированных показателей (ССГГ) представлены на рис. 1.

В работе рассмотрены основные способы оценки KPI. В большинстве работ методы сравнения указанных выше показателей зачастую сводятся к сравнительным методам экономического анализа, включающим, в частности, сравнение с эталоном, сравнение с лучшей практикой (benchmarking), сравнение плановых и фактических показателей.

Несмотря на свою простоту, описанные методы имеют серьезные недостатки. Так одним из условий сравнения должна быть временная сопоставимость сравниваемых величин, значительные отклонения показателей в ту или иную сторону могут свидетельствовать как о завышенных плановых показателях, так и наоборот. Следовательно,

необходимо разработать новые методы количественного анализа KPI.

Система сбалансированных показателей (ССП) предприятия 1) Финансовые результаты 2) Портфель заказов 3) Внутренние бизнес - процессы 4) Обучение и развитие персонала

Общие показатели логистики

Ключевые показатели логистики (KPI) 1) Общие издержки 2) Качество логистического сервиса 3) Время выполнения циклов 4) Производительность 5) Использование инвестиций

1 г 1 '

Частные показатели логистики

Показатели эффективности (Pie) Показатели результативности (Pli)

1) Общие логистические издержки 2) Затраты на внутрискладскую транспортировку и др. 1) Количество обработанных заказов в единицу времени; 2) Грузовые отправки на единицу складских мощностей и грузовместимости и др.

Рис. 1. Иерархия показателей деятельности предприятия

2. Выявлено, что для анализа КР1 следует использовать интегральный метод экономического анализа, который в отличие от других методов (цепных подстановок, разниц и др.) позволяет получить точные и однозначные оценки.

Применение математических методов - важное направление совершенствования экономического анализа, как одного из основных средств описания бизнес процессов в логистических цепях. Применение методов экономического анализа (МЭА) повышает эффективность и конкурентоспособность предприятий и их подразделений. Это достигается за счет уменьшения сроков проведения анализа, более полного охвата факторов влияющих на результаты коммерческой деятельности, замены приближенных или упрощенных расчетов точными вычислениями, постановки и решения новых многомерных задач анализа, практически не выполнимых вручную или традиционными методами. Характеристика некоторых, наиболее часто применяемых МЭА приведена в табл.3.

Анализ ряда источников показал, что помимо методов сравнения (индексный, бенчмаркинг и др.) для оценки ключевых КР1 целесообразно воспользоваться МЭА, в частности: методом цепных подстановок (МЦП) и интегральным методом анализа (ИМА).

Сущность метода цепных подстановок можно проиллюстрировать на примере формулы для расчета затрат на выполнение заказа:

СЕ= АС,/5, (1)

потребность в заказанном продукте; затраты на выполнение одного заказа; величина партии заказа (поставки).

Таблица 3

Характеристика методов экономического анализа

Название метода Характеристика метода

Дифференциальный Теоретической основой для количественной оценки роли отдельных факторов в динамике результативного (обобщающего) показателя является дифференцирование

Цепных подстановок Используется для исчисления влияния отдельных факторов на соответствующий совокупный показатель, когда зависимость между изучаемыми явлениями имеет строго функциональный характер

Интегральный Метод дает общий подход к решению задач независимо от количества элементов и формы связи между ними; метод устраняет неоднозначность оценки влияния факторов

Коэффициентов Основывается на сопоставлении числовых значений одних и тех же базисных экономических показателей при разных условиях

Взвешенных конечных разностей Учитывает все возможные варианты подстановок показателей, но не дает количественной оценки отдельных факторов

Последовательность оценки влияния аргументов - факторов на МЦП приведена в табл.4.

Таблица 4

_Метод цепных подстановок_

Уровень результативного показателя Учитываемый фактор* Один из возможных вариантов расчета ^^ о(щая ^ звк{фаш ) ^Ок(плаи) Примечание

С^(план) Ао Со 8о с, =да,сеА) Ао, Со, Яо - базовое значение фактора (прошлого периода, плана и т.д.); А), Сь 8| - текущее значение фактора. * индекс «0» - план (базовое значение), индекс «1» - факт (текущее значение)

Сг (промежуточный) А, Со Яо АС,1 =С„~С,0

СЕ (промежуточ ный) А, с, 8о дс,2 = с,2-с„

С5; (факт) А, С, Б, ЛС3|=С„-С30

В диссертации показано, что произвольное изменение последовательности подстановки меняет количественную весомость того или иного фактора. Чем значительнее отклонение фактических показателей от плановых, тем больше различий в оценке факторов,

вычисленных при разной последовательности подстановки. Таким образом, задача точного определения роли каждого фактора в изменении показателя обычным методом цепных подстановок не решается.

Интегральный метод анализа (ИМА) позволяет определить влияние показателей на величину функции при любой форме связи аргументов -факторов и при любом их количестве, а также получить точные и однозначные результаты расчетов не зависимо от очередности анализа показателей. ИМА основан на использовании определенного интеграла, который на отрезке от а до b функции Дх) представляет собой приращение первообразной этой функции.

Проиллюстрируем сущность ИМА на примере анализа влияния изменения аргументов(факторов) С и S для функцииf=C* S. Воспользуемся подходом, изложенным в работах А.Д. Шеремета, Х.Д. Квитко, Р.Н. Роговой, Е.Э. Пинхасика и др. Для определения влияния изменений фактора С на функцию f(fc) рассмотрим определенный интеграл:

/(с)= [ Щ de, (2)

-мим. sel м

где |~|м - частная производная функции / в точке М по аргументу -

фактору С;

МСМ] - прямолинейный отрезок.

В формуле (2) М - точка с переменными координатами С = С0 + ДС * t;

S = S„+AS*t, где Со и S0 - базисные значения при t=0.

ДС, AS - приращения аргументов (например ДС= С] -С0, где С,-значение фактора в точке t=l).

В результате преобразований для зависимости f=C*S по формуле (2) находим:

i

/с = {(S, + ASt) Acdt = AC * S0 + 0,5 AC * AS. (3)

0

Аналогичная формула используется для расчета _/(S); сумма /(С) и /(S) позволяет получить оценку для результирующего признака А/.

3. Разработана модель общих логистических затрат, которая не только включает в себя три ключевых показателя логистической деятельности: затраты на выполнение логистических функций и операций (KPI-1), качество логистического сервиса (KPI-2) и время выполнения логистических циклов (KPI-3), но и объясняет взаимосвязь каждого слагаемого при помощи методов экономического анализа.

Для того чтобы воспользоваться такими методами экономического анализа как МЦП и ИМА необходимо определить вид аналитической зависимости, отражающий взаимосвязь между аргументами - факторами и результирующим признаком. В качестве такой зависимости,

применительно к цепям поставок, можно рассмотреть общие логистические затраты или общие логистические издержки (TLC).

Обобщение ряда работ, посвященных эволюции TLC показало, что в настоящее время эти затраты могут быть представлены в виде:

су = Ск + С3 + Ст + С„ +Схс+Сд+¿ Cmi + Сл , (4) ^ ¡=1 где С, - затраты, связанные с приобретением (закупкой) продукции;

С, - затраты, связанные с оформление и выполнением заказов;

Ст - затраты, отражающие транспортировку;

Сх - затраты на хранение текущего (Схт) и страхового (Схс) запасов;

Сд - издержки, отражающие потери от дефицита продукции;

С„ - латентные (или скрытые) затраты;

Сш| - издержки (штрафы), связанные с i-м видом нарушений (опоздания при доставке, невыполнение условий «совершенного заказа», возврат продукции и др.)

К латентным (скрытым) затратам отнесены реально существующие, но не учитываемые в расчетных моделях затраты, связанные с не мгновенностью разгрузки, простоем транспорта, естественной убылью и Др.

Сопоставим затраты TLC формулы (4) и составляющие показателя KPI-1 (табл.5), KPI-2 (табл. 6).

Таблица 5

Сравнение KPI-1 «Общие логистические издержки» и составляющих

модели TLC__

Частные показатели в составе КР1-1 Составляющие модели TLC

1. Общие логистические издержки Су

2. Затраты на логистическую поддержку производства Спр

3. Затраты на внешнюю и внутреннюю транспортировку Ст

4. Затраты на складирование и грузопереработку с,

5. Затраты связанные с процедурами заказов Со

6. Затраты на управление запасами Сх

7. Ущербы от недостаточного уровня качества логистического сервиса (потери продаж, возврат товаров) Су

Из анализа табл. 5 следует:

- первый показатель - общий показатель для KPI-1 и TLC;

- показатели 3,4,5 и 6 входят в уравнение общих затрат;

- показатель 2 может быть включен в формулу (4) в случае рассмотрения полной цепи поставок, тогда как для закупочной и распределительной логистики Спр можно не включать;

- показатель 7 относится к KPI-2 «Качество логистического сервиса»,

его следует добавить к издержкам (затратам) Cm¡.

Таким образом, практически все показатели KPI-1 представлены в общих затратах TLC.

Таблица 6

Сравнение КР1-2 «Качество логистического сервиса для потребителей» и

составляющих модели TLC

Частные показатели в КР1-2 Составляющие модели TLC

1. Обеспечение выполнения заказа к точно указанному сроку Одна из составляющих СШ1> отражающая вероятность выполнения заказа Р(Тф<Т„), где Тф,Тн - фактическое и нормативное время доставки

2. Полнота удовлетворения заказа Комплексные показатели, отражающие понятие, совершенного заказа в виде вероятности Рх=РьР2,Рз -соответственно вероятности выполнения заказа «точно в срок», в «полном объеме», «без ошибок»

3. Точность параметров заказа

4. Точность выполнения параметров заказа

5. Количество возвратов товаров, отсутствие запасов, повышение тарифов Комплексный показатель, для оценки которого используются: 5.1. Одна из составляющих Сш|, отражающая вероятность возврата товаров F„=1-PB, где Р„ -вероятность невозврата товаров 5.2. Отсутствие запасов характеризуется с помощью Схс - затрат на хранение страхового запаса 5.3. Надбавки и скидки учитываются при расчете Ск, Сз, Сгтз, Схр

6. Доступность запасов Если доступность заказов характеризуется «уровнем обслуживания», то он учитывается при расчете затрат ДСд (потери от дефицита)

7. Информационная и коммуникационная надежность, точность и своевременность Показатели в явном виде не входит в составляющие TLC

8. Наличие жалоб потребителей

Из табл. 6 видно, что большинство показателей KPI-2 находят отражение в составляющих модели TLC, в тоже время, некоторые из них, например, 7 и 8 должны быть отнесены к латентным (скрытым) затратам.

Большинство показателей КР1-3 «Длительность логистических циклов» коррелируются с показателем «Обеспечение выполнения заказа», входящего в KPI-2 и следовательно при детализации могут быть учтены в виде слагаемых Сш,-.

Таким образом, модель общих логистических затрат TLC может быть применена в качестве аналитической зависимости при использовании методов экономического анализа.

4. Выведены формулы для оценки влияния основных факторов на KPI, учитываемых в общей модели логистических затрат, а именно: количество закупаемой продукции, цена еднницы продукции,

затраты на выполнение заказа, хранение различного вида запасов, уровня сервиса и других.

Рассмотрим последовательность вывода расчетных формул на основе интегрального метода анализа для общих логистических затрат, которые записываются в виде:

Q =|с0 +С„/| + СлЖ^ +~СгаЕ(Кр) + ~СшР(Т<Тф), (5)

где А - потребность в заказываемом продукте, ед.;

С0 - затраты на выполнение одного заказа, руб;

S - величина заказа, ед.;

С„- цена единицы продукции, руб.;

/ - доля от цены, приходящаяся на затраты по хранению;

Кр-коэффициент (параметр), соответствующий вероятности отсутствия дефицита P(S);

а, - среднее квадратическое отклонение страхового запаса, определяемое по формуле Феттера, ед.;

Cg- издержки, вызванные дефицитом;

Е(КР) - интеграл потерь (табулированная функция для нормального закона распределения);

F(T„<T0) - вероятность не выполнения заказа «точно во время»;

Сш-издержки (штрафы) в случае превышения заданного времени поставки.

Формула (5) представляет собой сокращенный вариант зависимости (4), при которой не учитываются затраты на закупку Ск; затраты на заказ и транспортировку объединены в виде С3; из всех разновидностей издержек Сш! оставлены, для примера, только издержки связанные с нарушением времени поставки.

Рассмотрим вариант, учитывающий четыре слагаемых, входящих в TLC. Введем следующие обозначения (помимо Сх = 0,5СJ):K = К a/,m = atE(Kp). Расчетная зависимость ACZ для семи факторов (А, С0, S, Сх, К, Cd и ш) может быть представлена в виде:

ас; = I / = Л + л, +/,+ /с, + Л + /о, + L, (6)

где / - оценка для ¡-го фактора (¡=1,..,7)

После необходимых преобразований находим:

щ + щ +

= АА

0,5Д^ +Л4С>)0+0,5Д(СИ]=

Cdms

+ 0,5

(7)

/„ = ДС(

(8)

Л =

А(АС„) + А(АС.а.М S <?.

+ [(ЛС0)0 + {аСд<т, + 0,25Д5(С,0 + С,,) ,

\ У

/0 = 0,5ДС,[(*,сгД + (Kras\ + 0,5(S0 + 5,)], fK =Q,5AK(2Cx0 + 2Cxt) ^

(10)

(П)

(9)

Л / Vй/

(12)

(13)

Из сравнения различных вариантов формулы (5) следует: увеличение количества слагаемых в модели TLC, что приводит к усложнению расчетных формул. Так, учет составляющей Сш в формуле (6) отразится на fA формула (7) и на fs формула (9) и потребует учета новой зависимости Для/Сш.

5. Разработан алгоритм многовариантных расчетов для оценки влияния факторов на KPI, представляющих собой аналитическую платформу для соответствующих IT-программ и позволяющих формировать правила принятия решений и оценивать результативность мероприятий направленных на повышение эффективности функционирования цепей поставок.

Для обобщения проведенных исследований результаты целесообразно объединить в виде алгоритма, приведенного на рис. 2.

Остановимся подробнее на некоторых блоках.

Блок 2. Несмотря на то, что в работе приведены различные варианты расчетной модели общих затрат, это не означает, что исследования закончены. На наш взгляд, и сам подход, и полученные результаты требуют проведения дальнейших исследований с целью формирования конкретной модели для данной логистической системы.

Блок 4. Расчет оценок влияния факторов предусматривает проведение конкретных вычислений, например по описанным формулам. Поскольку указанные формулы получены для одного вида поставок продукции, например i-ой, то для перехода к другой продукции

необходимо ввести новые исходные данные для (¡+1)-й продукции, выполнить расчеты, а затем их результаты обобщить с соответствующими результатами предыдущих расчетов.

5. Соответствуют полученные результаты для 1-ой поставки ^выбранным критериям?_

""Уда

6. Проведение расчетов для N основных поставок (заказов)

V ¡>М

7. Анализ результатов, разработка управленческих решений для минимизации негативного влияния отдельных факторов

Рис. 2. Алгоритм оценки влияния факторов на КР1

Блок 5. Проведение оценки соответствия полученных результатов выбранным критериям или ограничениям необходимо в том случае, если есть основания сомневаться в достоверности полученных результатов либо отсутствует возможность достижения каких - либо плановых (или эталонных) значений. Например, среднее время выполнения заказа для рассматриваемой ЛС составляет Т = 10 дней, т.к. ближайший

распределительный центр находится за границей и формальности, связанные с оформлением необходимых документов, составляют 4 дня, а эталонное время поставки (лучшее в отрасли, стандартное и т.д.) - 3 дня.

Блок 6 и 7. После проведения расчетов для основных поставок необходимо проанализировать полученные результаты и оценить влияние каждого фактора на конечный результат. Следует указать, что при наличии расчетов по каждой ьй поставке, появляется возможность конкретизации отклонений оценок для .¡-го фактора ¡-й поставки.

Для апробации разработанного подхода оценки влияния на КР1 основных факторов были проведены соответствующие расчеты, один из вариантов которого приведен в табл. 7. Исходные данные для плановых «О» и фактических «1» значений были определены на основе сбора и обработки информации одной из компаний. Результаты расчетов в виде отклонений (метод сравнения) и интегрального метода анализа приведены в табл. 7.

Таблица 7

Исходные данные и результаты расчета с использованием _интегрального метода анализа_

Показатель (фактор) План (0) Факт (1) Отклонение «факт»-«план» Расчетные оценки (ИМА), руб.

1. Потребление А, ед. 1000 950 -50 -297***

2. "Затраты на заказ Со, руб. 500 540 40 411**

3. Цена единицы С„, руб. 600 630 30

4. Коэффициент Г 0,25 0,23 -0,02 -

5. "Затраты на хранение ед. продукции, руб (СХ=С„1) 150 145 -5 -270

б. Размер партии заказа Б, ед. 100 90 -10 -121

7. Средне квад. отклонение <7, 1,5 1,5 0 -

8. "Страховой запас Эс 6 7 1 148

9. 'Издержки связанные с дефицитом Сд, руб. 300 320 20 28,5

10. "Средняя величина дефицита вд 0,19 0,09 -0,1 .319***

11 ."Суммарные затраты (издержки) 13970 13554 -416 -419,5

Примечание: 2* - показатели; (411)** - основные источники повышения затрат (издержек); (-319)*** - основные источники снижения затрат.

Из анализа табл. 7 следует:

1) подтверждена высокая точность расчетных значений оценок влияния факторов и показателей, так при семи факторах расхождения в величине суммарных (общих) затрат меньше 1 %;

2) основными факторами, уменьшение которых приводит к снижению суммарных затрат, являются - средняя величина дефицита

(- 319 руб.) и общее потребление продукции (- 297 руб.); основными показателями (факторами), увеличение которых приводит к росту суммарных затрат - затраты на заказ (411 руб.) и страховой запас (148

руб.);

3)из приведенных результатов вытекает рейтинг основных управленческих решений, направленных на повышение эффективности цепей поставок.

III. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Анализ различных источников показал, что несмотря на большое количество работ, связанных с оценкой КР1, существующие подходы требуют развития и корректировки.

2. Предлагаемый методический подход, полученные расчетные формулы для оценки влияния ключевых показателей логистической деятельности, основан на интегральном методе анализа и использовании общих логистических затрат в качестве аналитической зависимости (связывающей результативный показатель и аргументы - факторы), на наш взгляд, являются новым, не имеющим аналогов в доступных нам отечественных и зарубежных источниках.

3. Использование данного подхода позволяет количественно оценить влияние основных факторов, используемых при описании бизнес -процессов в цепях поставок (закупки, заказы, транспортировка, управление запасами, хранение и др.) и совместно с другими, например, сравнительными методами анализа, которые могут быть использованы для разработки эффективных решений, направленных на снижение затрат (издержек) в цепях поставок.

4. Дальнейшие исследования по развитию предложенного подхода должно быть сосредоточено на следующих направлениях:

- углубление (расширение) аналитической составляющей, включающей описание большего количества КР1; получение количественных оценок для других КР1, не вошедших в уравнение общих затрат, например, КР1 - 5 (возврат на инвестиции в логистическую инфраструктуру);

- разработку новых форм отчетности, отражающих логистические бизнес - процессы в цепях поставок;

- применение разработанного алгоритма расчетов в качестве платформы для 1Т - программ, например, для отечественной «1С -Предприятие».

IV. ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Статьи, опубликованные в рекомендованных ВАК изданиях

1. Маркович М.А. Формирование методов оценки эффективности цепей поставки на основе ключевых показателей логистики. // Вестник ИНЖЭКОНа. Сер.: Экономика. 2011. - Вып. 2 (45). С. 299-303. - 0,4 п.л.

Публикации в других изданиях

2. Маркович М.А К вопросу об оценке конкурентоспособности логистических услуг // Эффективная логистика: сборник статей участников IV Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (3 декабря 2010 г.) / отв. ред. А.Г. Бутрин. - Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2010. - С. 195-200. - 0,16 п.л.

3. Маркович М.А., Лукинский В.В., Шульженко Т.Г. Оценка ключевых показателей логистики на основе методов экономического анализа // Логистика: современные тенденции развития: материалы X Междунар. Науч.-практ. Конф. 14, 15 апреля 2011 г. / ред. кол.: B.C. Лукинский (отв. ред.) [и др.]. - СПб.:СПбГИЭУ, 2011. - С. 217-219. - 0,33 п.л. / 0,11 п.л.

4. Маркович М.А., Шульженко Т.Г. Классификация моделей оценки уровня обслуживания в логистических системах. // Экономические и управленческие технологии XXI века: теория и практика, подготовка специалистов: материалы Международной методической и научно-практической конференции (Санкт-Петербург, 24 ноября 2010 года)/ ГОУ ВПО СПбГТУРП. - СПб.: 2010. Часть II. - С. 72-75. - 0,30 п.л. /0,15 п.л.

5. Маркович М.А. Оперативное управление транспортно-логистическими компаниями // Современные проблемы экономики, социологии и права. Сборник научных статей аспирантов СПбГИЭУ. -СПб.: 2009. Вып. 6. С. 296-299. - 0,15 п.л.

' Подписано в печать Of-fi. 2 О f f ? Формат 60x84 '/,6 Печ. л. t,0 Тираж ЮО Экз. Заказ

ИзПК СПбГИЭУ 191002, Санкт-Петербург, ул. Марата, 31