Статистическое исследование страховых запасов предприятий по производству молочных продуктов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Статистическое исследование страховых запасов предприятий по производству молочных продуктов"

(У1А

На правах рукописи

АРХИПОВ КИРИЛЛ ВЛАДИМИРОВИЧ

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СТРАХОВЫХ ЗАПАСОВ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО ПРОИЗВОДСТВУ МОЛОЧНЫХ ПРОДУКТОВ

Специальность 08.00.12 - «Бухгалтерский учет, статистика»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

005539726

2 8 НОЯ 2013

Москва-2013

005539726

Работа выполнена на кафедре Математической статистики и эконометрики Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)».

Научный Мхигарян Владимир Сергеевич

руководитель: доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой Статистических методов Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики»

Официальные Ильенкова Наталья Дмитриевна

оппоненты: доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры Экономического анализа ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве РФ» Симонова Марина Демьяновна

доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры Учета, статистики и аудита ФГОБУ ВПО «Московский государственный институт

международных отношений» (Университет) МИД России

Ведущая Федеральное государственное образовательное

организация: бюджетное учреждение высшего профессионального образования «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»

Защита состоится «19» декабря 2013 г. в 11:00 часов на заседании диссертационного совета д.212.151.02 в МЭСИ по адресу: 119501, г. Москва, ул. Нежинская, д. 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета МЭСИ. Автореферат разослан « /У» ноября 2013 года.

Учёный секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

Клочкова Е.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Производство молочных продуктов является важной сферой экономической деятельности, обеспечивающей рынок товарами, необходимыми для ежедневного потребления. Специфика данной деятельности состоит в социальной значимости молочных продуктов для всех категорий населения, высокой конкуренции на рынке, малом сроке годности готовых продуктов и их ингредиентов (7-45 дней). Это обстоятельство диктует невозможность формирования больших запасов товаров и материалов на складах предприятий, способных сгладить существенные неточности прогноза продаж или сбои при выполнении плана производства.

В условиях жестких требований со стороны торговых сетей к бесперебойности поставок товаров определяющим фактором успешности деятельности предприятий по производству молочных продуктов является надежное выполнение плана производства и повышение точности прогноза продаж готовой продукции. Неточность прогнозирования продаж ежегодно приводит к списанию от 2 до 4% нереализованной продукции на сумму свыше 11 млрд. руб. и к недопроизводству 1 -2% товаров, поэтому для эффективной деятельности предприятий требуется повышение точности моделей прогнозирования продаж и расчета страховых запасов материалов.

Для разработки эффективной модели формирования страховых запасов материалов необходим комплексный статистический анализ факторов риска возникновения дефицита материалов, а также учет российских особенностей производства и продажи молочных продуктов, связанных с удаленностью мест изготовления от точек потребления материалов и низкой точностью базовых прогнозных моделей объемов продаж молочных продуктов. Кроме того, разработке моделей поставок материалов на заводы через распределительные центры в России не уделяется должного внимания, несмотря на их высокую значимость для предприятий по производству молочных продуктов.

Вышесказанное свидетельствует об актуальности темы диссертационного исследования, посвященного комплексному статистическому анализу страховых запасов материалов для производства молочных продуктов, основанному на оценке основных факторов риска возникновения дефицита.

Степень разработанности проблемы. Теоретические и методологические аспекты, а также основы формирования системы

показателей, характеризующих процесс снабжения производственного предприятия, нашли отражение в научных исследованиях следующих авторов: В.В. Дыбской, Е.И. Зайцева, B.C. Лукинского, В.И. Сергеева,

A.Н. Стерлиговой, Ballou Ronald, Coyle John J., Bardi Edward J., Shapiro J. F. и других ученых.

Основы статистического анализа, применимые для сферы снабжения, а также методы и модели прогнозирования спроса на готовую продукцию заложены в научных трудах ученых: Т.Н. Агаповой, О.Э. Башиной, И.К. Беляевского, Г.Л. Громыко, Т.А. Дубровой, И.И. Елисеевой, М.Р. Ефимовой, Н.Д. Ильенковой, М.В. Карманова,

B.И. Кузнецова, В.Г. Минашкина, С.А. Орехова, Б.Т. Рябушкина, М.Д. Симоновой, H.A. Садовниковой, A.A. Френкеля и ряда других ученых.

Статистические методы, используемые для анализа риска в области снабжения, рассмотрены в работах С,А. Айвазяна, И.Л. Калихмана, A.B. Короткова, И.А. Корнилова, B.C. Мхитаряна, Е.М. Четыркина и других ученых.

Однако в опубликованных работах не в полной мере раскрыты практически значимые вопросы использования распределительных центров для снабжения молочных заводов ингредиентами и упаковкой, комплексного статистического анализа факторов, вызывающих риск возникновения дефицита материалов, что и определило объект и предмет, цели и задачи диссертационного исследования.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методики комплексного статистического анализа и моделирования страховых запасов материалов предприятий по производству молочных продуктов.

В соответствии с целью исследования в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

• усовершенствовать систему статистических показателей, характеризующих процессы снабжения предприятий по производству молочных продуктов;

• исследовать причины возникновения дефицита материалов на предприятиях по производству молочных продуктов, оценить их влияние на объемы недопроизведенной продукции;

• построить прогноз спроса на молочные продукты с учетом факторов, влияющих на объем и структуру продаж;

• провести многомерную классификацию с целью выявления структурно однородных групп материалов для учета их логистической специфики при разработке модели страховых запасов;

• разработать и апробировать методику формирования страховых и рабочих запасов материалов предприятий по производству молочных продуктов;

• улучшить финансовые показатели компаний по производству молочных продуктов за счет повышения оборачиваемости и снижения стоимости закупаемых материалов, сокращения объема недопроизведенной готовой продукции по причине дефицита материалов.

Объектом исследования являются страховые запасы материалов предприятий по производству молочных продуктов в России.

Предметом исследования являются статистические показатели и методы моделирования страховых запасов материалов предприятий по производству молочных продуктов в России.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по прикладной статистике и эконометрике, вопросам управления цепями поставок и риск-менеджменту, экономике предприятия, комплексной обработке статистических данных.

При решении поставленных задач в диссертации использовались статистические методы управления рисками, корреляционного, регрессионного и кластерного анализа, методы прогнозирования, генетические алгоритмы имитационного моделирования, а также табл!гчные и графические методы представления результатов исследования.

В рамках диссертационного исследования для обработки данных и статистического моделирования использовались пакеты прикладных программ «MS Excel», «Statistica» и «IBM SPSS Statistics».

Информационную базу исследования составили официальные данные Федеральной службы государственной статистики, Министерства транспорта Российской Федерации, группы производственных компаний Данон, а также материалы научных публикаций и официальных сайтов сети Internet по исследуемой тематике.

Научная новизна исследования заключается в решении актуальной задачи по разработке методики комплексного статистического исследования страховых запасов предприятий по производству молочных продуктов. Комплексность проведенного

статистического анализа обусловлена тем, что предложенная методика позволяет улучшить финансовые показатели компаний за счет снижения риска возникновения дефицита ингредиентов и упаковки, а также оптимизацировать уровень запасов материалов и оборачиваемость капитала.

В диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, обладающие элементами научной новизны и выносимые на защиту:

• предложена система статистических показателей процессов снабжения предприятий по производству молочных продуктов, включающая сводный индекс развития уровня планирования материалов;

• предложен подход к определению и количественной оценке основных причин возникновения дефицита материалов на предприятиях по производству молочных продуктов с использованием их законов распределений и ретроспективных данных, позволяющий учесть особенности влияния выявленных факторов риска на величину необходимого страхового запаса материалов;

• усовершенствована методика прогнозирования спроса на молочные продукты, учитывающая особенности факторов, влияющих на объем и структуру продаж, а также низкий срок годности материалов и готовой продукции;

• предложен подход к классификации запасов материалов, использующихся для производства молочных продуктов, основанный на применении методов кластерного анализа, позволивший выявить группы однородных по логистическим характеристикам материалов;

• разработаны и апробированы модели формирования страховых и рабочих запасов для каждой структурно однородной группы материалов, позволившие улучшить финансовые показатели деятельности предприятий по производству молочных продуктов и их поставщиков, ограничить риски возникновения дефицита материалов и срыва производственного плана;

• разработана модель поставок материалов на предприятия по производству молочных продуктов с использованием распределительных центров, учитывающая связи между производителями и поставщиками материалов, особенности транспортировки, а также структуру и многообразие ассортимента.

Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальности ВАК Минобрнауки России (по экономическим наукам). Исследование выполнено в рамках Паспорта отрасли

«Экономические науки», специальности по коду ВАК Минобрнауки России - 08.00.12 «Бухгалтерский учет, статистика» в соответствии с пунктами:

4.14. Методология экономико-статистических исследований, направленных на измерение эффективности функционирования предприятий и организаций;

4.15. Методы измерения финансовых и страховых рисков, оценки бизнес-рисков, принятия решений в условиях неопределенности и риска, методология финансово-экономических и актуарных расчетов.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Основные положения диссертационной работы используются в группе производственных компаний Данон для оценки рисков и формирования страховых запасов материалов; в учебном процессе МЭСИ в рамках учебных курсов «Управление и оптимизация финансовых ресурсов в логистике» и «Эконометрика». Результаты исследования могут быть использованы Федеральной службой государственной статистики (Росстатом) для оценки деятельности производственных предприятий российского рынка молока и молочных продуктов, предприятиями по производству молочных продуктов, а также в научных исследованиях в области статистического анализа и моделирования страховых запасов предприятий.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили одобрение на 11 международных и всероссийских конференциях, в том числе: «Platforms and innovations: In search of efficiency and effectiveness», EuroMot, Tampere, Finland, 2011 г.; «Стратегия качества в промышленности и образовании», Варна, 2010 г.; «Инновационное развитие Российской экономики», Москва, МЭСИ 2010 г.; «Системное моделирование социально-экономических процессов», Воронеж, ВГУ, 2010 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 работ общим объемом 9,76 п.л. (авт. - 8,04 пл.), в том числе - 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России, общим объемом 3,46 пл. Разработанные модели внедрены в компании Данон, где позволили повысить оборачиваемость материалов, снизить риск возникновения дефицита материалов.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы диссертации, определены ее цели и задачи, объект и предмет исследования, теоретические и методологические основы, информационная база, научная новизна, теоретическая и практическая значимость результатов диссертационного исследования.

В первой группе вопросов, посвященных рассмотрению страховых запасов материалов предприятий по производству молочных продуктов, проанализированы основные этапы развития концепций управления запасами материалов в России и других странах мира; исследована и усовершенствована система статистических показателей процессов снабжения и методы расчета показателей на предприятиях по производству молочных продуктов; исследована структура запасов и динамика их основных показателей.

Проведенный анализ эволюции концепций управления запасами и подходов предприятий по производству молочных продуктов к измерению ключевых статистических показателей позволил выделить три этапа эволюции концепций управления запасами, существенное влияние на которые оказало развитие информационных технологий, интеграция процессов планирования, стандартизация и автоматизация учета материалов. На современном этапе широкое распространение получила концепция управления цепями поставок, подразумевающая интегрирование процессов планирования не только внутри предприятия, но и по всей цепочке поставщик - производитель - дистрибьютор готовой продукции. Кризисные явления последних лет подталкивают предприятия к поиску возможностей снижения цен на выпускаемые продукты, что становится невозможным без совместных действий всех участников логистической цепочки.

Оценка эффективности процесса снабжения производственного предприятия базируется на построении и анализе системы статистических показателей, подразделяющихся на четыре блока (рис. 1).

Оборачиваемостьзапасов мат «риал оь, К оз ффщкеиг сго1с а кий мат «риал о* »от объема продажгстовой продукции, ■от стоимости гоменения материалов; Удельные з« траты на поддержание зала со» материал ог.

V.

Стоимостные показатели

' фунхцн0н1пьш.й цив1 55из»(ФЦ);

ДжгорлиФЦ,

Скоросп вывод!; на ринок нового продукт»;

СреДНИЛОСТатОЧНВ1Й срок годности

ИКГр5ДИ«НТ08 К4 Ы0М8НТ ЦСПОЛЬЗОВШИЯВ

^ производств?.

Статистические показатели процессе» снабжения

V

Уровень сервиса для гагтнто»(УСК), Уровень сервиса поставщиков (УСП); Точность прогноза:

■размещеншиакаоов поставщикам; ■потребления .-материала на производстве.

-/

Интегрированный показатель уровня развития процессов планирования матеркалов. Коэффициент доступностии качества дить» в информационных системах ; Средневзвешенное расстояние поставки материалов.

Рисунок 1 — Система статистических показателей управления запасами материалов на предприятии по производству молочных продуктов

Основное внимание на предприятиях по производству молочных продуктов уделяется показателю «Уровень сервиса для клиентов» (УСК) — доле своевременно и в полном объеме выполненных заказов от торговых точек, которая рассчитывается по формуле:

±нг,

УСК = 1 - -

Ь, '

где п - количество товаров в заказе, НГ( - недогрузка по заказу клиента

по ¡-му товару (поставка клиенту товара в меньшем количестве, чем объем заказа).

НГ, =3,*(3,-Д1), где Г 0, ее,та Д, >3,. [1, в противном случае, 3| - размер заказа на ¡-й товар, Д,- объем отгрузки ¿-го товара.

Показатель УСК отражает комплексную операционную эффективность функционирования предприятия. На его значение влияет точность прогнозирования, своевременность выполнения производственного плана, точность доставки готовой продукции на распределительные центры.

Лидером на российском рынке производства молочных продуктов является группа компаний Данон, объединяющая 24 завода. На рис. 2 представлена динамика продаж группы компаний Данон и ее доля на рынке в период с I квартала 2008 по II квартал 2013 года. Анализ динамики показывает, что объем рынка молочных продуктов в России за рассматриваемый период увеличивался в среднем на 3-4% в год. Доля компании Данон на рынке молочных продуктов возрастала в 2008-2009 годах благодаря опережающему среднерыночный уровень темпу прироста объема продаж, составлявшему 7-8% в год, однако во время слияния, двух компаний (Данон и Юнимилк в III квартале 2011 года) темп прироста снизился. Начиная с IV квартала 2012 года темп прироста объема продаж компании увеличился и снова стал превышать среднерыночный. Самая динамично развивающаяся категория - детское молочное питание (рост категории на 20-25% в год).

г=5 Продажи. 1ыс »«н —*—доли рынка. % иепной темп прироста. %

Рисунок 2 - Динамика объема продаж группы компаний Данон и ее доля на рынке России до и после интеграции с компанией Юнимилк

Принятие верных стратегических решений в области операционного планирования крайне важно для успешной работы предприятий, производящих молочные продукты. Система статистических показателей области снабжения и операционного планирования помогает оценить эффективность деятельности предприятия, выявить факторы риска, приводящего к возникновению дефицита материалов.

Во второй группе вопросов, посвященных статистическому анализу и моделированию страховых запасов материалов предприятий по производству молочных продуктов, отражены принципы и базовые модели расчета риска возникновения дефицита материалов.

Несмотря на тенденцию к снижению объем невыполненных заявок на продажу продуктов компании Данон в России в 2012 году составил 6,12% от общего объема реализованных молочных продуктов, что эквивалентно 6,6 млрд. руб. На рис. 3 показано, что нехватка материалов для производства необходимого количества молочных продуктов занимала второе место в структуре невыполненных заявок на продажу товаров (34%) после причин, связанных со складскими операциями

(3 9%)- __ _ __ _

■.—-——— _________-----------

34%

Рисунок 3 - Структура невыполненных заявок на продажу продуктов компании Данон в России в 2012 году, %

Основные причины возникновения дефицита матери ал о в связаны с работой поставщиков (рис. 4) - блокировкой материалов по причине

несоответствия качества и ассортимента, задержкой поставки, поломкой производственных линий, проблемами на таможне,_______ ___

25 1 21,6 21,3

! ( Ответственность поставщика Ответственность Данон

Рисунок 4 — Структура невыполненных заявок на продажу продуктов компании Данон в России в 2012 году по причинам, связанным с дефицитом материалов (%)

Исследование структуры невыполенных заявок на продажу продуктов компании Данон по причинам, связанным с дефицитом материалов, позволило разделить их на две категории: произошедшие по вине поставщиков и по вине предприятия. Недопроизводство по вине группы компаний Данон в основном было связано с неточностью прогнозов продаж молочных продуктов (21,3%). При этом прогноз потребности в материалах напрямую связан с прогнозом продаж готовой продукции. Повышение точности и адекватности прогностической модели позволяет снизить риски возникновения дефицита материалов, а вместе с этим и размер страхового запаса.

Для повышения точности прогноза продаж молочных продуктов были выделены факторы, оказывающие влияние на динамику временного ряда, что позволило учесть их при составлении прогноза будущих потребностей предприятия в материалах.

В результате проведенного анализа ретроспективных данных объема продаж молочных продуктов компании Данон за 2008 - 2012 годы были выявлены следующие факторы, влияющие на динамику временного ряда:

• базовая линия, которая отражает изменение уровня продаж продукта на 1% изменения уровня его дистрибуции на рынке при отсутствии влияния остальных факторов;

• тренд и сезонный эффект;

• запланированные компанией промо-акции, а также прочие маркетинговые инструменты стимулирования продаж продуктов и изменения цен;

в снижение уровня сервиса для клиентов, например, из-за проблем на производстве, сбоев в работе системы распределения продуктов или же транспортировки; ® прочие факторы (наличие приоритетов в оплате у торговых представителей, запланированные торговыми точками промо-акции);

• неопределенность рынка, в том числе уровня активности конкурентов.

В табл. 1 приведены характеристики точности прогнозов продаж творожных десертов «Даниссимо», получаемых на основе использования различных моделей. Наиболее точный прогноз, который был использован дтя дальнейшего моделирования, получен с помощью комбинированной модели.

Таблица 1 - Сравнение характеристик адекватности моделей прогноза продаж творожных десертов «Даниссимо»

Модель Характеристики Поогноз продаж, тонн модочн ых продуктов

№ квартала 2013 год

№ Модель прогноза аренда и сезонности Средняя относительная ошибка по модулю, % Средняя абсолютная ошибка по модулю Средняя отмерен гельмая величина смещения. К Абсолют нын прирост Гсмлр роста (%) Темп прирост» (5i>

1 Трезд-се зонная модель с мул ьтипли ка тивко й сезонностью 3,64 141,19 -3,64 1 94G 110 10

2 471 105 5

3 227 101 1

4 227 102 2

2 Гармонический анализ с. АР(1) а остатках 8.77 157j7S 2.07 1 1041 111 11

2 473 105 5

3 139 101 1

4 226 102 2

3 Адднтианая модель Тей.па-Вейджа 7,57 136,94 2,70 1 1075 112 12

2 478 105 5

3 126 1G1 1

4 267 103 3

4 Модель с фиктивными переменными с АР(2? в остатка* 6,59 132,94 -3,59 1 47В 105 5

2 505 105 5

3 216 102 2

л 10Ö 101 1

5 Комбини р о денная модель с АРЦ) в остатках 5.32 126,7 1,83 1 1016 111 11

2 461 105 5

3 132 101 1

4 243 102 2

Проведенный анализ показал, что в 2008 - 2010 годах основной рост продаж молочных продуктов происходил благодаря расширению дистрибуции (началу продаж продуктов в новых регионах и торговых точках). В течение 2011 г. наблюдалась тенденция роста продаж, вызванная как успешной сменой дизайна основных брендов компании, так и изменением подхода к размещению продуктов в торговом зале. В 2012 г. рост продаж молочных продуктов под влиянием всех факторов практически остановился, что свидетельствует о насыщении рынка. Влияние прочих факторов (сезонность, телевизионная реклама, прочие маркетинговые и коммерческие акции стимулирования продаж, изменения цен) оказывает краткосрочный эффект на уровень продаж молочных продуктов, не превышающий 5-8%.

С целью оценки популярности новых продуктов у потребителей в работе была построена модель логистической регрессии. При участии автора проведено выборочное обследование, в ходе которого опрошено 3730 респондентов по следующим показателям: XI - пол покупателя (м/ж); х2 - возраст покупателя (лет); хз - численность населения в пункте проживания (тыс. чел.); х4 - среднемесячный душевой доход на одного члена семьи (руб.); х5 - участие в мотивационных или промо-акциях, проводимых группой компаний Данон в прошлом (да/нет) и у - бинарная переменная, принимающая значение равное 1, если новинка приобретена покупателем и 0 - в противном случае.

В качестве примера приводится модель, позволяющая оценить вероятность совершения покупки потребителями нового молочного продукта на рынке «Активна двухслойный творожный десерт со вкусом красной и черной смородины»:

5 у = [\ + е-'Г

12' = —0,83 4- 0,52л:, - 0,003 5х2 + 0,23л:, (4,91) (4,05) (3,32) И2 (МсРас!с1еп)=0,711; ЬК^айз^с =124,28; .? = ]Д 1.

Анализ характеристик качества модели, представленных в табл. 2, показывает, что для 2791 из 3084 респондентов модель корректно прогнозирует низкую вероятность совершения покупки (90,5% правильных результатов). Модель также правильно предсказала высокую вероятность совершения покупки для 595 респондентов из 646 (91,1% правильных результатов). Всего были правильно классифицированы 3386 из 3730 предпочтений респондентов, то есть 90,8%.

Таблица 2 — Характеристики качества модели

Вероятность события Предсказанные значения Процент корректных предсказаний, %

Покупка не совершена Покупка совершена

Фактические значения Покупка не совершена 2791 293 90,5

Покупка совершена 51 595 92,1

Общий процент корректно классифицированных потребительских предпочтений 90,8

На следующем этапе исследования с целью построения прогноза продаж нового молочного продукта на рынке для каждой недели I был рассчитан плановый процент торговых точек, в которых будет продаваться новый продукт. На основании имеющихся маркетинговых данных была рассчитана средняя частота совершения покупок молочных продуктов населением России (шт. в неделю). Таким образом, прогноз продаж нового молочного продукта «Активна двухслойный творожный десерт со вкусом красной и черной смородины» для каждой недели может быть рассчитан по формуле:

Продажи^) = ВДО) • ЧН • ДП • ЧП, где

ВД(0 - доля торговых точек, в ассортименте которых будет представлен новый молочный продукт на неделе I; ЧН - численность населения России, чел.;

ДП - доля потребителей, для которой вероятность совершения покупки высокая, оцененная с помощью модели логистической регрессии; ЧП - число совершенных покупок за неделю, ед.

Анализ ретроспективных данных о факторах риска возникновения дефицита материалов (точность прогноза потребности в материалах, задержки в поставках, вероятность отбраковки материалов или произведенных молочных продуктов) и их законов распределения показал структурную неоднородность используемых материалов, что препятствует эффективному построению модели формирования статистически обоснованного размера страхового запаса.

С целью выявления статистически однородных групп материалов в работе проведен кластерный анализ, позволивший с учетом специфики каждой из групп подобрать модели формирования страховых и рабочих запасов материалов, обладающие наиболее высокими характеристиками точности и адекватности. При проведении кластерного анализа

рассматривались все виды запасов ингредиентов и упаковки группы компаний Данон по состоянию на декабрь 2012 года (п = 2553 единиц) по показателям: XI — количество производственных площадок, на которых материал используется (ед.); хг - количество продуктов, для приготовления которых используется материал (ед.); Хз - число недель использования материала с момента его ввода в рецептуру (недель); Х4 -функциональный цикл заказа (дней); Х5 — оборачиваемость (дней); х6 -точность прогнозирования на 4 недели вперед (%).

На стадии предварительного анализа с помощью критерия Титьена-Мура были выделены резко выделяющиеся наблюдения, которые были отнесены в отдельный кластер «Материалы-новинки».

Окончательный вариант классификации был получен при использовании метода к-средних, который позволил разбить материалы на однородные группы. Анализ дисперсий позволяет говорить о значимости всех показателей для классификации, так как во всех случаях значение межгрупповой дисперсии превышало значение внутригрупповой дисперсии. Средние значения показателей по выделенным кластерам представлены в табл. 3.

Таблица 3 - Средние значения показателей по кластерам

Показатели 1-й кластер 2-й кластер 3-й кластер 4-й кластер

Число заводов, использующих материал (ед.) 1,2 3,2 2,6 2,2

Количество продуктов, потребляющих материал (ед.) 1,3 1,6 5,9 1,1

Функциональный цикл заказа (дней) 21,3 24,6 11,6 39,2

Оборачиваемость(дней) 22,9 38,7 11,6 40,3

К первому кластеру «Региональные уникальные материалы» (п = 562) отнесены наиболее стабильные и предсказуемые по потреблению материалы, используемые только на одном заводе (табл. 3). Во второй кластер «Национальные уникальные материалы» (п=842) вошли материалы, используемые на двух и более заводах для производства одного готового продукта, с низкой скоростью оборачиваемости запасов и средней точностью прогноза потребностей. К третьему кластеру «Материалы массового использования» (п= 1021) отнесены материалы, используемые для производства нескольких продуктов, с высокой

оборачиваемостью запасов и точным прогнозом потребностей в материалах.

Выделение структурно-однородных групп материалов позволило предложить модели для расчета страховых запасов и управления рабочим запасом с учетом специфики материалов каждого кластера, что позволяет снизить риски возникновения дефицита материалов, повышает надежность производственного процесса и позволяет эффективно осуществлять снабжение предприятий.

В работе в результате исследования была построена статистическая модель прогнозирования продаж готовой продукции на текущие товары и модель логистической регрессии для прогноза продаж товаров-новинок. Качество прогноза объема продаж молочных продуктов, характеризующихся низким сроком годности и массовым потреблением, играет определяющую роль в эффективности работы всей компании. Повышение точности прогноза позволяет не только снизить размер страховых запасов материалов, но и повысить уровень сервиса для клиентов, снизить размер недополученной прибыли из-за дефицита товаров, сократить объемы списания материалов и готовой продукции из-за истечения их срока годности.

Анализ факторов риска выявил структурную неоднородность запасов материалов на заводах, а проведенный кластерный анализ позволил выделить четыре группы материалов, обладающие схожими специфическими параметрами, напрямую связанными с факторами риска возникновения дефицита материалов.

В третьей группе вопросов, посвященных статистическому моделированию страховых запасов материалов предприятий по производству молочных продуктов, исследованы факторы, влияющие на риск возникновения дефицита ингредиентов и упаковки с учетом специфики выделенных кластеров материалов по их логистическим показателям.

В работе показано, что для группы компаний Данон страховые запасы материалов составляют в различные месяцы от 40 до 56% от общих запасов материалов и от 19 до 22% всех запасов, включая запасы готовой продукции. ,

На предприятии по производству молочных продуктов действует следующая цепочка планирования: прогноз спроса на готовую продукцию — прогноз производственного плана — прогноз потребностей в сырье и материалах. При этом риск дефицита материалов возникает с момента размещения заказа до его поступления на склад, в остальные

периоды риск нехватки материалов отсутствует. К основным факторам риска, влияющим на величину страхового запаса, отнесены:

• отклонение фактического потребления материала в производстве от прогнозируемого в момент размещения заказа (ошибка прогнозирования);

• коэффициент надежности поставщика, измеряемый количеством дней задержки поставки;

• вероятность отбраковки материалов или произведенных партий готовой продукции.

В работе показано, что отклонение фактического потребления материалов от прогнозного за время выполнения заказа можно считать распределенным по нормальному закону с математическим ожиданием ц = 0и дисперсией с2 =Ф1Л'сг„2> где фЦ ~ функциональный цикл заказа в

неделях, 'а-„ - стандартное отклонение фактического расхода материала

от прогнозного за неделю. Единичный индекс означает, что в формуле рассматривается стандартное отклонение на момент прихода заказа в силу'его существенного различия для зимнего и летнего периодов.

Размер отбраковки произведенной продукции и материалов носит случайный характер и имеет сильные всплески и периоды спада. Анализ еженедельных данных величины брака за три года (2010-2012 гг.) позволил сделать вывод о том, что наибольшее количество отбраковки продуктов приходится на летний период по микробиологическим показателям (в среднем в летний период отбраковывается 2,3% продукции, в зимний - 0,3%).

Проведенный анализ показал, что задержку прихода материалов от поставщика в днях можно считать подчиненной гамма-распределению; средний процент заказов, полученных с опозданием, составляет 3,1% от общего числа полученных заказов; наибольшая доля заказов, поступивших с задержкой, отмечается в период новогодних и майских праздников (4,5-5,2%). При этом даже в период праздников относительная частота задержки поставки более чем на 3 дня не превышает 15%.

С учетом указанных факторов риска была предложена модель формирования величины страхового запаса материалов: СЗ = 20 • 8ФЦ = л]фЦ+хБр • ФЦ+ХЗП, где (1)

2о - значение функции плотности распределения, которое с заданной вероятностью не превзойдет нормально распределенная случайная величина Ъ\

'Б,, - стандартное отклонение прогнозного объема потребления материалов от фактического за неделю на момент прихода поставки; ФЦ - длительность функционального цикла заказа (дней); 'Бр -доля отбракованного материала (%);

'ЗП - задержка поставки (дней), отражающая значение надежности поставщика для соответствующего периода.

Таким образом, построенная модель позволяет учесть влияние факторов неопределенности на отклонение фактического потребления материалов от прогнозного значения.

Для первого кластера «уникальные региональные материалы» была использована модель (1) для расчета страховых запасов и классическая модель точки заказа для расчета рабочего (оборотного) запаса. Полученные результаты представлены в табл. 4.

Таблица 4 — Показатели эффективности работы предприятия до и

после внедрения модели формирования страховых запасов _материалов_" _

Показатели До внедрения модели (1) (1кв. 2012 г.) После внедрения модели (1) (1т. 2013 г.)

Уровень запасов (млн. руб.) 248,2 182,0

Оборачиваемость запасов (дней) 48,3 30,9

Недопроизводство по причине отсутствия материалов (% от плана) 1,87 0,31

Для материалов третьего кластера «Материалы массового потребления» разработана модель расчета страховых запасов материалов (1) и модель управления рабочим запасом по модели «Управления складом потребителя» (УСП). Модель поставок с использование УСП позволяет отказаться от классической схемы размещения заказов и делегировать поставщику право управления складскими остатками заводов группы компаний Данон. При этом выгоду от такой схемы получает как поставщик (оптимизация производственного графика, снижение запасов и стоимости транспортировки), так и производитель (снижение запасов и рисков возникновения дефицита).

В работе предложена модель расчета эффективности от внедрения метода поставок по системе управления складом потребителя. На

примере поставщика «Гофрон», осуществляющего поставки трех различных гофролотков на 5 заводов, затраты рассчитаны по формуле:

т

С = £аД0-»тт,где (2)

ы

С — затраты поставщика «Гофрон» на переключение производства с одного материала на другой;

аХО — стоимость переключения производства на неделе X для ]-го материала, причем:

ГО, если иД?) - 0

если и)(г)>0 .где

е - фиксированная стоимость затрат на переключение производства; и/!:) - плановый объем производства _)-го материала на неделе I.

Применение предложенной модели (2) позволило на 18% сократить функциональный цикл заказов, на 61% снизить наценку за заказ меньше минимальной партии, на 25% увеличить средний процент загруженности машин, при этом уровень запасов на складах компании Данон и на складах поставщиков сократился на 19 и 5%, соответственно. Затраты поставщика на производство продукции сократились на 9% благодаря оптимизации графика изготовления материалов и загруженности производственных линий.

Для материалов второго кластера «Уникальные национальные материалы» была предложена модель распределительных центров, согласно которой распределительный центр представляет собой склад промежуточного хранения, куда доставляются материалы от поставщика для дальнейшего перераспределения на заводы-потребители.

Для определения мест расположения распределительных центров (РЦ) и привязки материалов каждого завода к конкретному РЦ была использована методика генетических алгоритмов имитационного моделирования, основанная на методе направленного перебора возможных вариантов решения задачи. В качестве целевой функции использован следующий функционал:

ЫШ1ЯШ N 1. Г

7 = X IX; + + Xм/ ■ ■°>3 т'п • (3)

/=] /=1 7=1 /1=1 /=1

где й - стоимость доставки материалов от N поставщиков на М

заводов с учетом схемы поставки через распределительные центры и возможности осуществить консолидированную поставку (руб.);

Я;; - затраты на поддержание запаса (руб.);

и! - стоимость недопроизведенного готового продукта по причине

отсутствия материала на складе (руб.).

В результате использования модели (3) «Распределительные центры» была предложена схема определения оптимальных маршрутов поставки

Данон в России с использованием распределительных центров

Применение моделей (2) «Управление складом потребителя» и (3) «Распределительные центры» позволило получить следующие результаты: процент недопроизведенной продукции снизился с 0,63% до 0,12%, а уровень запасов материалов на складе предприятия сократился на 29%.

В заключении диссертации обобщены результаты проведенного исследования, сформулированы основные выводы и результаты практического применения разработанных методик и рекомендаций.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

Публикации в журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России

1. Архипов К.В. Статистический анализ моделей формирования страховых резервов и прогнозирования спроса на готовую продукцию. / К.В. Архипов // Научно-информационный журнал «Вопросы статистики». -2013,-№ 8. - С. 62-70. - 1,1 п.л.

2. Архипов К.В. Статистические методы формирования страховых резервов производственного предприятия. / К.В. Архипов // Научно-практический журнал «Экономика, статистика, информатика. Вестник УМО». - 2012 - №4 - С. 122-125-0,81 п.л.

3. Архипов К.В. Модель оптимизации затрат на поставку продукции из головного офиса в филиалы. / К.В. Архипов // Научный журнал «Экономическая наука современной России». - 2012. - №4(59) - С. 90-97.-1,1 п.л.

Статьи, материалы научных конференций

4. Arkhipov K.V. Defíning optimal regional logistic system for a trade company in Russia. / M.U. Arkhipova, K.V. Arkhipov // Platforms and innovations: In search of efficiency and effectiveness. EuroMot 2011. -0,95 п.л. (авт. - 0,53 п.л.)

5. Arkhipov K.V. Optimal regional system design for a trade company in Russia / M.U. Arkhipova, K.V. Arkhipov // Marketing and logistics problems in the management of organizaron. Bielsko-Biala, Poland, ATH, 2011,-1,22 пл. (авт. -0,87 п.л.). '

6. Архипов К.В. Классификация статистических показателей в области логистики. / К.В. Архипов // Межвузовский сборник научных трудов «Математико-статистический анализ социально-экономических процессов», выпуск 10. М.: МЭСИ, 2013 -0,25п.л.

7. Архипов К.В. Методы статистического обучения модели на примере задачи коммивояжера. / К.В. Архипов // Межвузовский сборник научных трудов «Математико-статистический анализ социально-экономических процессов» выпуск №8. М.: МЭСИ, 2011 - 0,25 п.л.

8. Архипов К.В. Применение генетических алгоритмов для определения координат размещения складов. / К.В. Архипов // Труды 8-ой Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Прикладные аспекты статистики и эконометрики». М.: МЭСИ, 2011 - 0,3п.л.

9. Архипов К.В. Инновационные стратегии развития предприятий в условиях кризиса. / М.Ю. Архипова, К.В. Архипов // Труды VI

Международной конференции «Стратегия качества в промышленности и образовании». Том 1. Международный научный журнал Acta Universitatis Pontica Euxinus. Специальный выпуск, ТУ-Варна 2010, Д1ПО пром. 0,18 п.л. (авт. - 0,08 п.л.)

10. Архипов К.В. Динамическая модель оптимизации логистических процессов. / М.Ю. Архипова, К.В. Архипов // Труды 33 международной научной школы-семинара «Системное моделирование социально-экономических процессов». Воронеж.: Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2010. — 0,31 п.л. (авт. — 0,15 п.л.)

11. Архипов К.В. Этапы развития статистического обследования инновационных процессов. / К.В. Архипов // Материалы III международной научно-практической конференции «Инновационное развитие Российской экономики» ч.1. М.: МЭСИ, 2010-0,4 п.л.

12. Архипов К.В. Статистические методы анализа показателей эффективности логистических процессов производственного предприятия. / М.Ю. Архипова, К.В. Архипов // Труды межвузовской студенческой научно-практической конференции «Статистические методы анализа экономики и общества». М.: издательство ГУ-ВШЭ, 2010-0,3 п.л.

13. Архипов К.В. Моделирование деятельности компании с использованием эконометрических методов. / К.В. Архипов // Межвузовский сборник научных трудов «Математико-статистический анализ социально-экономических процессов» выпуск №6. М.: МЭСИ, 2009 - 0,2 п.л.

14. Архипов К.В. Классификация и анализ эффективности компаний. / К.В. Архипов // Тезисы докладов 5-ая Всероссийская научная конференция молодых ученых, аспирантов, студентов «Прикладные аспекты статистики и эконометрики». М.: МЭСИ, 2008 — 0,2 п.л.

15. Архипов К.В. Использование опционов для страхования возможных потерь. /' К.В. Архипов // Тезисы докладов 6-я Всероссийская научная конференция молодых ученых, аспирантов и студентов «Прикладные аспекты статистики и эконометрики». М.: МЭСИ, 2009 — 0,25п.л.

16. Архипов К.В. Анализ сценариев развития Российской экономики. / К.В. Архипов // Тезисы докладов Межвузовской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Современные проблемы экономики, статистики и финансов». М.: МЭСИ, 2008-0,2 п.л.

Подписано к печати 15.11.13

Формат издания 60x84/16 Бум. офсетная №1 Печать офсетная

Печ.л. 1,5 Уч.-изд. л. 1,4 Тираж 100 экз.

Заказ №10311

Типография издательства МЭСИ. 119501, Москва, Нежинская ул., 7