Управление запасами материально-технических ресурсов в условиях неопределенности спроса на готовую продукцию тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Управление запасами материально-технических ресурсов в условиях неопределенности спроса на готовую продукцию"

На правах рукописи

Степанов Иван Викторович

"Управление запасами материально-технических ресурсов в условиях неопределенности спроса на готовую продукцию (на примере светотехнического оборудования)"

Специальность 08.00.05

«Экономика и управление народным хозяйством (логистика)»

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2007

003055899

Работа выполнена на кафедре логистики Российской экономической академии им. Г.В.Плеханова

Официальные оппоненты:

Начапетьянц Нестер Акопович, доктор экономических наук, профессор; Серышев Роман Викторович, кандидат экономических наук, доцент.

Ведущая организация:

Институт исследования товародвижения и конъюктуры оптового рынка (ИТКОР).

Защита состоится 18 апреля 2007 года в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.196.04 в Российской экономической академии им. Г.В.Плеханова по адресу:! 15998, г.Москва, Стремянный пер.,38.

С дисертацией можно ознакомиться в библиотеке Российской экономической академии им. Г.В.Плеханова.

Автореферат разослан 18 марта 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного Совета, кандидат экономических наук,

доцент

Скоробогатых И.И.

Общая характеристика работы

Актуальность цели исследования. На современном этапе развития рыночной экономики перед Российскими предприятиями достаточно остро стоят вопросы повышения эффективности управления производством, которые, в частности, нуждаются в постоянном поиске новых решений в области логистики. При организации бизнес - процессов характерны тенденции к развитию интеграционных процессов производственной деятельности субъектов хозяйствования и структурными элементами продвижения товара, доставки, реализации. При этом такие факторы, как рыночный спрос на продукцию и управление запасами этой продукции требуют все большего внимания, при организации деятельности промышленных предприятий.

Практически любая логистическая система, в которую в качестве основной составляющей входит производственный процесс, решает задачи материально-технического снабжения, складирования и хранения, управления запасами ресурсов и конечной готовой продукции, производимой промышленными предприятиями. При этом проблема определения оптимальных объемов запасов конкретных видов продукции, учитывающих влияние случайного фактора спроса на нее, является одной из наиболее сложных при планировании и развитии логистических систем, поскольку требует учета значительного количества факторов, влияющих на процесс товародвижения продукции.

Данная проблема осложняется тем, что при планировании производства продукции помимо неопределенности спроса на нее, необходимо принимать во внимание целый ряд дополнительных факторов, которые также носят случайный характер, а именно: интенсивность сбыта, ценовые характеристики на сырье, материалы, покупные готовые и комплектующие изделия, цены на энергоносители, стоимость трудовых ресурсов, затраты, связанные с арендой и содержанием складских площадей.

В этой связи следует отметить, что в условиях жесткой конкуренции на рынке решение данной проблемы актуально при проектировании логистических систем не только с учетом случайности выше перечисленных факторов, но и возникающей необходимостью их прогнозирования как случайных процессов, закладывая в них свойства, позволяющие им приспосабливаться к изменяющимся условиям рынка.

Вопросы данной проблематики достаточно интенсивно исследуются отечественными и зарубежными специалистами в области разработки логистических систем производственной направленности. Вместе с тем, некоторые составляющие товародвижения требуют определенной акцентированности именно в условиях стохастических процессов, происходящих в логистической цепи "изготовление-хранение-продажа", как части логистической системы. Указанное выше предопределило цели исследования.

Степень разработанности темы. Теоретические положения и прикладные вопросы управления запасами материально-технических ресурсов как подсистемы логистики нашли отражение в трудах Альбекова А.У., Аникина Б.А., Бродецкого Г.Л., Гаджинского A.M., Долгова А.П., Костоглодова Д.Д., Нагапетьянца H.A., Новикова Д.Т., Проценко О.Д., Уварова С.А. и других ученых и специалистов в области логистики.

Изучение работ ведущих ученых в области управления запасами материально-технических ресурсов привело к заключению о необходимости дальнейшего углубления теоретических и прикладных аспектов анализа и оптимизации параметров функционирования логистических систем в условиях возмущающих воздействий.

Объект исследования представляет собой логистическую цепь "изготовление-хранение-продажа", как важную часть логистической системы, в которой имеет место линейно упорядоченное множество участников процесса изготовления продукции, создания и хранения товарных запасов, продвижения продукции на рынок и ее реализации. Проблемной ситуацией, сложившейся в области таких логистических цепей, является

наличие воздействия на них возмущающих факторов, характерных для рыночной экономики и, прежде всего случайности спроса и действий конкурентов.

Предметом исследования являются методы управления запасами конечной готовой продукции в условиях случайности спроса, выражающейся как в случайности интервалов между заказами, так и в случайности состава заказа, а также в условиях негативных действий конкурентов, влияющих на интенсивность спроса.

Актуальность темы диссертации вытекает из народнохозяйственной значимости проблемной ситуации, сложившейся в области логистических цепей "изготовление-хранение-продажа", и ожидаемой действенности методик их анализа и оптимизации параметров в условиях возмущающих воздействий.

Целью диссертационного исследования является разработка теоретических и методических положений, позволяющих оценивать вероятностные характеристики стохастических процессов, происходящих в звеньях логистической цепи с учетом возмущающих факторов, и оптимизировать на этой основе объемы запасов и стратегию поведения производителей продукции для достижения экономического эффекта.

Для реализации данной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

• определена этапность исследования логистической цепи с происходящими в ней случайными процессами и выбора оптимальных параметров цепи по критериям, максимизирующим целевые функции конкретного предприятия;

• разработана математическая дескрипторная модель включающая наиболее существенные факторы, влияющие на функционирование логистической цепи и определяющие ее количественные показатели;

• разработаны методы анализа вероятностных характеристик различных вариантов логистических цепей, характеризующих производство и реализацию продукции на промышленных предприятиях;

• получены выражения целевых функций и проведена оптимизация по ним параметров функционирования логистических цепей с учетом возмущающих факторов.

Теоретическими и методическими основами исследования послужили результаты фундаментальных и прикладных исследований в области логистики, в частности, в управлении запасами материально-технических ресурсов труды отечественных и зарубежных специалистов в области моделирования, теории массового обслуживания, оптимизации и рационализации бизнес - процессов, осуществляемых на промышленных предприятиях. В диссертации были использованы труды следующих зарубежных авторов: Дейвида Дж. Клосса, Дональда Ф.Вуда, Майкла Дшиллингема, Харольда Е. Фирона и др.

Научная новизна исследования заключается в разработке методологии проведения количественного анализа характеристик и оптимизации параметров стохастических процессов, существующих в функционирующих логистических цепях, с учетом возмущающих воздействий, предназначенных для определения рациональных объемов запасов конечной готовой продукции.

Основные результаты исследования, полученные лично автором и составляющие научную новизну, следующие:

• предложена математическая дескрипторная модель, в которой выявлены все существенные факторы, влияющие на функционирование логистической цепи и объемы запасов готовой продукции, а также определяющие количественные показатели логистической системы;

• решены задачи теории массового обслуживания, в которых имеет место ряд изменяющихся параметров таких как регулярный входящий поток заявок, ограниченное число мест ожидания, случайное время обслуживания;

• определены системы рекуррентных уравнений, характеризующих текущие и средние объемы запасов на складах с ограниченными площадями хранения конечной готовой продукции;

• обоснован и использован метод многократного перемножения матрицы переходных вероятностей, применяемый в случаях, когда систему не удается описать системой рекуррентных уравнений, но обладающий наличием вычислительной погрешности, зависящей от количества шагов перемножения;

• разработана имитационная модель звеньев логистической цепи "изготовление-хранение-продажа", имеющей регулярный поток производимых однотипных изделий и случайный поток заказчиков и заявок на данную продукцию с произвольными видами их распределения;

• систематизированы целевые функции, используемые для оптимизации управляющих параметров различных направлений организации, планирования и функционирования логистических цепей;

• разработаны методика и алгоритм определения оптимальных внешних и внутренних управляющих параметров логистической цепи и их изменение в условиях конкурентной борьбы за покупателя.

• предложена математическая модель распределения потоков реализации продукции между участниками рынка, имитирующая негативное отношение внешней среды, в которой функционирует рассматриваемая логистическая цепь;

• разработаны алгоритм и его программная реализация для оптимизации внешних и внутренних управляющих параметров логистической цепи в условиях колебания спроса;

• обоснован аналитический метод оптимизации внешних управляющих параметров логистической цепи, использующий аналитическую форму задания исходных данных в управлении запасами готовой продукции.

Достоверность научных положений, выводов и результатов, полученных в диссертации, подтверждается взаимной проверкой результатов, полученных при решении конкретной задачи различными методами -оценки вероятностных характеристик сравниваются по результатам, полученным аналитическим методом и методом статистического моделиро-

вания Монте - Карло. При использовании метода многократного перемножения матриц переходных вероятностей применялось значительное число шагов перемножения с одновременным контролем инструментальной ошибки. В применяемом методе статистического моделирования было предусмотрено достаточное число циклов испытаний, гарантирующих малую статистическую погрешность получаемых результатов.

Практическая значимость и апробация работы определяется возможностью использования промышленными предприятиями результатов исследования, в частности, определять оптимальные объемы запасов готовой продукции в условиях случайного спроса, рассчитывать рациональное соотношение между производственной программой изготовления продукции и интенсивностью спроса, оценивать возможности склада хранения готовой продукции при многопродуктовой модели запасов, рационально вести кредитную политику предприятия.

Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на научно-технических и научно-практических конференциях:

1.Доклад на научно-практической конференции «Современный менеджмент в России: тенденции, проблемы, решения» на тему «Использование методов теории массового обслуживания при эволюционном менеджменте в логистической цепи «изготовление-хранение-продажа», МГИДА, 2004 г.

2.Доклад на заседании научно- методического совета государственного унитарного предприятия «Предприятие перспективных исследований «Научный центр» по теме диссертации, ГУП ППИ, 2005.

3.Доклад на научно-практическом семинаре ООО «Ника-Новый свет» на тему «Методика расчета оптимального товарного запаса в условиях случайного спроса», г.Зеленоград, 2005.

4.Доклад на выставке-семинаре Европейских дилеров оборудования Color Kinetics (США) "Обоснование объемов товарного запаса оборудования на консигнационном складе", Лондон, 2005 г.

Научные результаты, полученные в диссертации внедрены на предприятии ООО "Ника-Новый свет", являющимся эксклюзивным поставщиком светотехнической продукции компании Color Kinetics (США) в Россию и легли в основу технико - экономического обоснования объемов товарного запаса для консигнационного склада, что подтверждено соответствующим актом внедрения.

Полученные результаты могут быть использованы в качестве дополнения к учебным курсам "Управление запасами" и "Математические методы и модели в логистике" при подготовке специалистов в области логистики. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на отраслевых научно - практических и научно - технических конференциях.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано в 9 научных работ общим объемом 4 п.л.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка. Работа содержит 120 страниц машинописного текста, 25 рисунков, таблиц. В библиографический список включено 78 источников.

Основное содержание работы На рис, 1 представлена изучаемая в диссертации логистическая цепь «изготовление - хранение - продажа».

продукция производства продажу

Рис. 1

В результате проведенных в диссертации исследований достигнута поставленная перед ней цель - разработаны методы анализа вероятностных характеристик стохастической логистической цепи, методы количественного учета возмущающих факторов при оценке ожидаемого экономического результата, методы оптимизации параметров и стратегии поведения изготовителя как участника рынка в условиях конкуренции.

Материалы диссертации в соответствии с принятой структурой исследования изложены в трех главах, каждая из которых решает определенную для нее задачу:

• В главе 1 разработаны теоретические основы управления запасами в промышленном производстве;

• В главе 2 разработаны методы анализа вероятностных характеристик различных вариантов стохастической логистической цепи;

• В главе 3 разработаны целевые функции для оптимизации управляющих параметров различных вариантов логистической цепи и методы оптимизации управляющих параметров логистической цепи в условиях конкуренции.

Ниже более подробно излагаются основные результаты, полученные в перечисленных выше разделах диссертации.

В главе 1 разработана постановка задачи исследования и оптимизации

параметров стохастической логистической цепи «изготовление- хранение

- продажа», в частности:

• Проведен анализ статистики продаж светотехнического оборудования компании Color Kinetics (США) в России, выявлена проблемная ситуация, заключающаяся в возмущающем воздействии случайности интервалов между продажами и в случайности состава заявок на продажу на характеристики логистической цепи. Показано, что математической моделью потока заявок на продажу может быть Пуассоновская модель.

• Предложена математическая дескрипторная модель, в которой выявлены все существенные факторы, влияющие на функционирование логистической цепи и определяющие ее количественные показатели.

• Определена этапность исследования стохастической логистической цепи: анализ ее вероятностных характеристик, получение аналитических выражений для целевых функций, оптимизация параметров цепи по критериям, максимизирующим целевые функции.

• Сформулирована проблемная ситуация в области изготовления и поставок светотехнического оборудования на основе анализа статистики продаж, показана допустимость Пуассоновской модели потока заявок на продажу.

Возмущающие воздействия (В) 1

Параметры -

константы

| (Пк) , г ^

Управляющие координаты {Квх}

Обобщённая дескрипторная модель бизнес - процессов

Целевые функци ( показатели качества бизнес - процессов) {Квых},

риски целевых функций

Наблюдаемые характеристики

Управляющие параметры

{Пу} Рис. 2.

На рис.2, представлена дескрипторная модель логистической цепи «изготовление- хранение - продажа». В табл.1 представлены наиболее существенные параметры логистической цепи, определяющие ее функционирование и, по существу, характеризующие чувствительность математической модели.

Таблица 1.

Группы экономико- управленческих параметров Множество характеристик менеджмента и маркетинга Обозначения Размерность

Управляющие координаты 1. Постоянные затраты Ъ руб/мес

2. Переменные затраты 31 руб/изд

3. Складские затраты Зскл руб/ячеек-мес

4. Производственные затраты 3п=31+32+3скл руб/изд

5.0бъемы незавершенного производства виз Руб

Управляющие параметры 1. Интенсивность потока готовых изделий 2. Загрузка системы Хг/Х\ = р Изд/мес Безразмерная

2. Отпускная цена изделия В, Руб/изд

3. Емкость склада, максимальный товарный запас N Изд.

4.Интенсивность потока затрат на рекламу Ср Руб/мес

5. Интенсивность потока затрат на логистические услуги Сл Руб/мес

Параметры-константы Ставка долгосрочного кредита Ставка краткосрочного кредита Соотношение ставок кредитов Соотношение долей кредитов Сд Скр ъ а 1/мес 1/мес безразмерная безразмерная

Возмущающие воздействия Случайность потока заявок на продажу, поток пуассоновский, интенсивность потока Заявок/мес

Наблюдаемые характеристики 1. Вероятность переполнения склада, отказа в приёмке готового изделия на склад Рпер Безразмерная

2. Вероятность отказа в продаже Ротк Безразмерная

3. Среднее время хранения изделия на складе т, Мес

4. Среднее количество занятых ячеек склада Кср Изд.

5.Инвестиционные затраты П Руб/мес

Целевая функция 1 .Результирующая налогооблагаемая прибыль в единицу времени 2.Рентабельность производства Пр(1) Я Руб/мес Безразмерная

В главе 2 разработана методика анализа вероятностных характеристик стохастической логистической цепи «изготовление-хранение-продажа», основанная на применении методов теории массового обслуживания и методов имитационного моделирования, в частности:

• В разделе 2.1 подробно демонстрируются возможности применения метода вложенных цепей Маркова при анализе вероятностных характеристик стохастических логистических цепей. Для регулярного производства, пуассо-новского потока заявок на продажу и склада готовой продукции ограниченного размера определены закон распределения количества занятых ячеек склада, вероятность переполнения склада, вероятность отказа в продаже, среднее количество занятых ячеек склада или, что то же, средняя величина товарного запаса. Решение задачи получено в виде системы рекуррентных уравнений. На рис.3 и 4 представлены типовые зависимости вероятностных характеристик логистической цепи от внутренних управляющих параметров.

• В разделе 2.2 определены вероятностные характеристики стохастической логистической цепи «изготовление-хранение - продажа», в которой имеют место регулярное производство с поставками на склад готовой продукции ограниченной емкости партиями по т изделий и случайным спросом. Определены вероятности переполнения склада и вероятности отказа в продаже из-за его опустошения в зависимости от емкости склада и загрузки системы.

Показано, что при заданных условиях задачи применим метод вложенных цепей Маркова, однако получение результата аналитическим путем невозможно. Для решения задачи предложен метод многократного перемножения матрицы переходных вероятностей. Метод проиллюстрирован на конкретных примерах.

Метод многократного перемножения матрицы переходных вероятностей характеризуется наличием вычислительной погрешности, зависящей от количества шагов перемножения. Для получения достаточно высокой точности вычислений необходимо произвести 300-500 шагов перемножений.

Показано, что метод многократного перемножения матриц дает очень важную информацию о скорости протекания переходных процессов в цепи Маркова. Поскольку главным возмущающим фактором в рассматриваемой логистической цепи является случайность спроса, то все полученные результаты применимы, когда скорость изменения его интенсивности много меньше скорости протекания переходных процессов.

• В разделе 2.3 методом ТМО решена задача определения вероятностных характеристик стохастической логистической цепи для производства со случайным экспоненциально распределённым циклом изготовления изделий, регулярными поставками и складом готовой продукции ограниченной ёмкости. Определены закон распределения количества занятых ячеек склада, вероятность переполнения склада и вероятность срыва поставки.

Для частного случая поставок по одному изделию решение получено в виде рекуррентной системы уравнений, для более общего случая поставок

партиями по ш изделий решение получено методом многократного перемножения матрицы переходных вероятностей.

Получены зависимости вероятностей отказа склада в приеме готовой продукции из-за его переполнения и отказа в продаже изделий из-за их отсутствия от внутренних управляющих параметров. Показано, что с увеличением размера партии т вероятностные характеристики логистической цепи ухудшаются.

• В разделе 2.4.разработана имитационная модель логистической цепи «изготовление-хранение - продажа», в которой имеют место регулярный поток однотипных изготавливаемых изделий, поступающих на склад ограниченной емкости N и случайный поток заявок на продажу со случайным количеством покупаемых изделий в каждом заказе.

Разработанная имитационная модель позволяет получать вероятностные характеристики цепи - вероятности переполнения склада и отказов в продаже при различных исходных данных: производительности изготовителя, интенсивности спроса, емкости склада (максимальной величины товарного запаса), размеров партий готовой продукции, произвольных законах распределения интервалов между заявками на продажу и количества покупаемых изделий в каждой заявке.

Приведены конкретные примеры использования имитационной модели, показано совпадение результатов, полученных аналитическими методами теории массового обслуживания.

Полученные в главе 2 результаты:

• дают количественное описание связей между внутренними управляющими параметрами логистической цепи - производительностью изготовителя и величиной товарного запаса при заданной интенсивности спроса и наблюдаемыми характеристиками - вероятностями переполнения и опустошения склада средним количеством хранящихся на складе готовых изделий.

• позволяют при известных исходных данных выбрать ёмкость склада, а точнее, величину максимального товарного запаса, которая обеспечивала бы допустимые вероятности переполнения склада и отказа в продаже.

- Рпот, N=10 -Рои,N=20

-Рпот, N=20 -Ротк, N=50

-Рпот, N=50

-Ротк, N=10

Рис. 3. Вероятностные характеристики логистической цепи

-N=20■

-N=50

-N=100

Рис. 4. Среднее количество занятых ячеек склада

В главе 3 в соответствии с методикой исследования, разработанной в главе 1, с использованием дескрипторной модели и результатов анализа вероятностных характеристик стохастической логистической цепи определяются количественные связи между всеми существенными параметрами, определяющими функционирование логистической цепи «изготовление -хранение - продажа», представленными в табл.1.

Показано, что в зависимости от принимаемого критерия оптимальности изменяется вид целевой функции. Получены выражения целевых функций для двух критериев оптимальности - критерия максимума интенсивности потока прибыли и критерия максимума рентабельности производства.

При формировании целевых функций получены выражения интенсивности потока прибыли и величины рентабельности производства, в качестве исходных данных использованы параметры групп управляющих координат и параметров-констант. Выбираемыми (оптимизируемыми) параметрами являются управляющие параметры дескрипторной модели: загрузка предприятия и интенсивность производства, размеры товарного запаса и емкости склада, объемы и соотношения кредитов.

Поскольку логистическая цепь «изготовление - хранение - продажа» может иметь некоторое количество разновидностей, связанных с различием в контрактных отношениях продавца и покупателя, то это приводит к некоторым различиям в записи целевых функций. В главе 3 рассмотрены некоторые из наиболее часто встречающихся на практике таких вариантов логистической цепи, в частности:

• Определена целевая функция для оптимизации управляющих параметров логистической цепи с регулярным производством и случайным спросом по критерию максимума интенсивности потока прибыли. Для этого варианта логистической цепи целевая функция имеет вид:

Пр = В- - Ротк(р,1Ч)] - [1 - Р„ер (р,1Ч)]-31-}и - 3*2 - З*скл-К -- Сд З1 (а • N • +8*нз +К*ср- % )- Ср - Сл, где 8*нз = 8нз/3г.

Все переменные, входящие в выражение целевой функции определены в табл.1

Аналогичный вид имеют целевые функции, полученные и для других вариантов логистической цепи, в частности:

• Определена целевая функция для оптимизации управляющих параметров логистической цепи с регулярным производством и случайным спросом по критерию максимума рентабельности производства.

• Определена целевая функция для оптимизации управляющих параметров логистической цепи корпоративного предприятия с регулярными закупками по контракту по критерию максимума интенсивности потока прибыли.

• Определена целевая функция для оптимизации управляющих параметров логистической цепи корпоративного предприятия с поставками по заказу по критерию максимума интенсивности потока прибыли.

Определена требуемая емкость склада для многопродуктовой логистической цепи с целью уточнения реальных складских затрат, учитываемых в целевой функции при условии взаимной заменяемости мест хранения для различных изделий.

Полученные выражения целевых функций дают возможность оптимизировать параметры логистической цепи «изготовление - хранение - продажа», при различных исходных данных с учетом особенностей производимой продукции и условий поставки.

С использованием полученных выражений целевых функций разработаны методы оптимизации управляющих параметров логистической цепи в условиях конкуренции, в частности:

• Предложена математическая модель распределения потоков продаж между участниками рынка, опирающаяся на исходные данные, полученные в результате маркетинговых исследований зависимостей влияния на интенсивность спроса цены изделия и затрат на рекламу и логистические услуги.

• Предложено разделять управляющие параметры логистической цепи на две группы - внутренние управляющие параметры и внешние. К внутренним параметрам следует относить загрузку предприятия, величину товарного запаса, соотношение долгосрочных и краткосрочных кредитов. К внешним управляющим параметрам следует относить отпускную цену изделия, затра-

ты на продвижение товара и логистические услуги. Предложено процесс оптимизации осуществлять поэтапно: на первом этапе оптимизируются внешние управляющие параметры, на втором - внутренние.

• Для случая, когда исходные данные о влиянии внешних управляющих параметров на интенсивность спроса заданы в аналитическом виде или когда эмпирические зависимости могут быть аппроксимированы таковыми, разработаны методика и алгоритм оптимизации внешних управляющих параметров логистической цепи в виде решения системы уравнений в частных производных.

• Для случая, когда исходные данные не могут быть представлены в аналитическом виде, а только в виде некоторых опытным путем получаемых зависимостей, предложен метод малых приращений и алгоритм оптимизации, его реализующий, разработана его программная версия.

• Действенность предложенной методики оптимизации проиллюстрирована на конкретном примере оптимизации параметров дескрипторной модели логистической цепи с регулярным производством и случайным спросом. Для конкретных числовых примеров продемонстрированы сами факты существования оптимумов внешних и внутренних управляющих параметров, а также определены их взаимные связи при различных значениях управляющих координат и параметров-констант дескрипторной модели.

• Разработана методика и алгоритм определения оптимальных внешних и внутренних управляющих параметров и оптимальной реакции на изменение спроса. Показано, что возможны два варианта такой реакции - с изменением производственной мощности, когда определяются новые оптимальные параметры как внешние, так и внутренние и реакция без изменения производственной мощности, когда изменяются только внешние управляющие параметры. В том и другом случае целью изменения управляющих параметров является максимизация интенсивности потока прибыли в новых сложившихся условиях. Выбор варианта реакции в любом случае, остается за производителем, а на его выбор оказывают влияние финансовые возможности и прогноз дальнейшего развития рынка.

Перечень опубликованных научных работ, содержащих новые научные результаты, полученные в диссертации

1. Степанов И.В. Использование методов теории массового обслуживания при эволюционном менеджменте в логистической цепи «изготовление-хранение-продажа»/ Материалы научно-практической конференции «Современный менеджмент в России: тенденции, проблемы, решения»// МГИДА, 2004 г.0,2 п.л.

2.Степанов И.В. К организации отношений в системе «изготовление -хранение-продажа» / Электронная техника, Серия №3 // микро-наноэлектроника//, № 2, 2005, 0,3 п.л.

3. Степанов И.В. Имитационное моделирование стохастической логистической цепи «производство - хранение - сбыт»/.- М., 2005,- 0,4 п.л.:ил.- библи-огр.: 4 назв.- Рус. -Библиографический указатель ФГУП «ВИМИ» вып.1 серия НХ, 2006. № ДО 8985 от 1.12.05.

4. Степанов И.В. Целевые функции для оптимизации управляющих параметров логистической цепи « изготовление - хранение - продажа»/.- М., 2005.- 0.4 п.л,- Библиогр.: 5 назв.- Рус. - Библиографический указатель ФГУП «ВИМИ» вып.1 серия НХ, 2006. № ДО 8986 от 1.12.05.

5. Степанов И.В. Вероятностные характеристики стохастической логистической цепи «производство -хранение - сбыт» с регулярными поставками на склад партиями по m изделий и случайным спросом/.- М., 2005.- 0,5 п.л.: ил.-Библиогр.: 4 назв.- Рус. - Библиографический указатель ФГУП «ВИМИ» вып.1 серия НХ, 2006. № до 8987 от 1.12.05.

6. Степанов И.В. Вероятностные характеристики однопродуктовой стохастической логистической цепи с регулярным производством и случайным спросом /- М., 0.7 п.л.: ил.- Библиогр.: 3 назв.- Рус. - Библиографический указатель ВИНИТИ РАН №1 2006. № БО №1527-В2005 от 22.11.05.

7.Степанов И.В. Вероятностные характеристики однопродуктовой стохастической логистической цепи со случайным циклом производства и регулярными поставками / -М., - 0,5 п.л.: ил,- Библиогр.: 2 назв.- Рус. - Библиогра-

фический указатель ВИНИТИ РАН №1 2006. № БО №1528-В2005 от 22.11.05.

8.Степанов И.В. Оптимизация инвестиционных процессов в стохастической логистической цепи «изготовление - хранение - продажа»,- М.,- 0,4 п.л. с.:, ил.- Библиогр.: 2 назв.- Рус. - Библиографический указатель ВИНИТИ РАН №1 2006. № БО №1529-В2005 от 22.11.05.

9.Степанов И.В. Определение вероятностных характеристик стохастической логистической цепи "изготовление-хранение-продажа"с регулярными поставками склад партиями по гп изделий и случайным спросом методом многократного перемножения матриц. Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. №12 2006, 0,6 п.л.

Отпечатано в типографии Российской экономической академии им. Г. В. Плеханова Заказ № 30 Тираж 100 экз.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Степанов, Иван Викторович

Введение

Глава 1. Теоретические основы управления запасами материально-технических ресурсов в промышленном производстве

1.1.Назначение запасов материально-технических ресурсов и конечной готовой продукции на промышленных предприятиях.

1.2.Проблемная ситуация в области изготовления, поставок и продаж светотехнического оборудования компании Color Kinetics в РФ.

1.3.Методы и модели определения запасов конечной готовой продукции

Глава 2. Определение вероятностных характеристик однопродуктовой стохастической логистической цепи «изготовление-хранение-продажа».

2.1.Вероятностные характеристики стохастической логистической цепи с регулярным производством и случайным спросом.

2.2.Вероятностные характеристики стохастической логистической цепи с регулярными поставками на склад партиями по m изделий и случайным спросом.

2.3.Вероятностные характеристики стохастической логистической цепи со случайным циклом производства и регулярными поставками изделий партиями по ш шт.

2.4.Вероятностные характеристики логистической цепи со случайными интервалами между заявками на продажу и случайным числом закупаемых изделий. Имитационное моделирование методом Монте-Карло.

2.5. Определение требуемой емкости склада многопродуктовой логистической цепи.

Глава 3. Целевые функции и оптимизация управляющих параметров стохастической логистической цепи «изготовление-хранение-продажа».

3.1. Целевые функции для оптимизации параметров различных вариантов - 81 логистических цепей.

3.1.1. Целевая функция для оптимизации управляющих параметров логистической цепи с регулярным производством и случайным спросом по критерию максимума интенсивности потока прибыли.

3.1.2.Целевая функция для оптимизации управляющих параметров логистической цепи с регулярным производством и случайным спросом по критерию максимума рентабельности производства.

3.1.3.Целевая функция для оптимизации управляющих параметров логистической цепи корпоративного предприятия с регулярными закупками по критерию максимума интенсивности потока прибыли.

3.1.4.Целевая функция для оптимизации управляющих параметров логистической цепи корпоративного предприятия с поставками по заказу по критерию максимума интенсивности потока прибыли.

3.2. Оптимизация внешних управляющих параметров 102 3.2.1 .Модель распределения потоков продаж между участниками рынка

3.2.1 .Оптимизация внешних управляющих параметров.

Аналитический метод. 3.2.2. Оптимизация внешних управляющих параметров.

Метод малых приращений.

3.3. Оптимизация внутренних управляющих параметров.

3.4. Оптимальная реакция на колебания спроса.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Управление запасами материально-технических ресурсов в условиях неопределенности спроса на готовую продукцию"

Актуальность цели исследования. На современном этапе развития рыночной экономики перед Российскими предприятиями достаточно остро стоят вопросы повышения эффективности управления производством, которые, в частности, нуждаются в постоянном поиске новых решений в области логистики. При организации бизнес - процессов характерны тенденции к развитию интеграционных процессов производственной деятельности субъектов хозяйствования и структурными элементами продвижения товара, доставки, реализации. При этом такие факторы, как рыночный спрос на продукцию и управление запасами этой продукции требуют все большего внимания при организации деятельности промышленных предприятий.

Практически любая логистическая система, в которую в качестве основной составляющей входит производственный процесс, решает задачи материально-технического снабжения, складирования и хранения, управления запасами ресурсов и конечной готовой продукции, производимой промышленными предприятиями. При этом проблема определения оптимальных объемов запасов конкретных видов продукции, учитывающих влияние случайного фактора спроса на нее, является одной из наиболее сложных при планировании и развитии логистических систем, поскольку требует учета значительного количества факторов, влияющих на процесс товародвижения продукции.

Данная проблема осложняется тем, что при планировании производства продукции помимо неопределенности спроса на нее, необходимо принимать во внимание целый ряд дополнительных факторов, которые также носят случайный характер, а именно: интенсивность сбыта, ценовые характеристики на сырье, материалы, покупные готовые и комплектующие изделия, цены на энергоносители, стоимость трудовых ресурсов, затраты, связанные с арендой и содержанием складских площадей.

В этой связи следует отметить, что в условиях жесткой конкуренции на рынке решение данной проблемы актуально при проектировании логистических систем не только с учетом случайности выше перечисленных факторов, но и возникающей необходимостью их прогнозирования как случайных процессов, закладывая в них свойства, позволяющие им приспосабливаться к изменяющимся условиям рынка.

Вопросы данной проблематики достаточно интенсивно исследуются отечественными и зарубежными специалистами в области разработки логистических систем производственной направленности. Вместе с тем, некоторые составляющие товародвижения требуют определенной акцентированное™ именно в условиях стохастических процессов, происходящих в логистической цепи "изготовление-хранение-продажа", как части логистической системы. Сказанное выше предопределило актуальность цели исследования.

Степень разработанности темы. Теоретические положения и прикладные вопросы управления запасами материально-технических ресурсов как подсистемы логистики нашли отражение в трудах Альбекова А.У., Аникина Б.А., Бродецкого Г.Л., Гаджинского A.M., Долгова А.П., Костоглодова Д.Д., Нагапетьянца H.A., Новикова Д.Т., Проценко О.Д., Степанова В.И., Уварова С.А. и других ученых и специалистов в области логистики.

Изучение работ ведущих ученых в области управления запасами материально-технических ресурсов привело к заключению о необходимости дальнейшего углубления теоретических и прикладных аспектов анализа и оптимизации параметров функционирования логистических систем в условиях возмущающих воздействий.

Объект исследования представляет собой логистическую цепь "изготовление-хранение-продажа", как важную часть логистической системы, в которой имеет место линейно упорядоченное множество участников процесса изготовления продукции, создания и хранения товарных запасов, продвижения продукции на рынок и ее реализации. Проблемной ситуацией, сложившейся в области таких логистических цепей, является наличие воздействия на них возмущающих факторов, характерных для рыночной экономики и, прежде всего случайности спроса и действий конкурентов.

Предметом исследования являются методы управления запасами конечной готовой продукции в условиях случайности спроса, выражающейся как в случайности интервалов между заказами, так и в случайности состава заказа, а также в условиях негативных действий конкурентов, влияющих на интенсивность спроса.

Актуальность темы диссертации вытекает из народнохозяйственной значимости проблемной ситуации, сложившейся в области логистических цепей "изготовление-хранение-продажа", и ожидаемой действенности методик их анализа и оптимизации параметров в условиях возмущающих воздействий.

Целью диссертационного исследования является разработка теоретических и методических положений, позволяющих оценивать вероятностные характеристики стохастических процессов, происходящих в звеньях логистической цепи с учетом возмущающих факторов, и оптимизировать на этой основе объемы запасов и стратегию поведения производителей продукции для достижения экономического эффекта.

Для реализации данной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

• определена этапность исследования логистической цепи с происходящими в ней случайными процессами и выбора оптимальных параметров цепи по критериям, максимизирующим целевые функции конкретного предприятия;

•разработана математическая дескрипторная модель включающая наиболее существенные факторы, влияющие на функционирование логистической цепи и определяющие ее количественные показатели;

• разработаны методы анализа вероятностных характеристик различных вариантов логистических цепей, характеризующих производство и реализацию продукции на промышленных предприятиях;

• получены выражения целевых функций и проведена оптимизация по ним параметров функционирования логистических цепей с учетом возмущающих факторов.

Теоретическими и методическими основами исследования послужили результаты фундаментальных и прикладных исследований в области логистики, в частности, в управлении запасами материально-технических ресурсов труды отечественных и зарубежных специалистов в области моделирования, теории массового обслуживания, оптимизации и рационализации бизнес - процессов, осуществляемых на промышленных предприятиях. В диссертации были использованы труды следующих зарубежных авторов: Дейвида Дж. Клосса, Дональда Ф.Вуда, Майкла Дшиллингема, Харольда Е. Фирона и др.

Научная новизна исследования заключается в разработке методологии проведения количественного анализа характеристик и оптимизации параметров стохастических процессов, существующих в функционирующих логистических цепях, с учетом возмущающих воздействий, предназначенных для определения рациональных объемов запасов конечной готовой продукции.

Основные результаты исследования, полученные лично автором и составляющие научную новизну, следующие:

• предложена математическая дескрипторная модель, в которой выявлены все существенные факторы, влияющие на функционирование логистической цепи и объемы запасов готовой продукции, а также определяющие количественные показатели логистической системы;

• решены задачи теории массового обслуживания, в которых имеет место ряд изменяющихся параметров таких как регулярный входящий поток заявок, ограниченное число мест ожидания, случайное время обслуживания;

• определены системы рекуррентных уравнений, характеризующих текущие и средние объемы запасов на складах с ограниченными площадями хранения конечной готовой продукции;

• обоснован и использован метод многократного перемножения матрицы переходных вероятностей, применяемый в случаях, когда систему не удается описать системой рекуррентных уравнений, но обладающий наличием вычислительной погрешности, зависящей от количества шагов перемножения;

•разработана имитационная модель звеньев логистической цепи "изготовление-хранение-продажа", имеющей регулярный поток производимых однотипных изделий и случайный поток заказчиков и заявок на данную продукцию с произвольными видами их распределения;

• систематизированы целевые функции, используемые для оптимизации управляющих параметров различных направлений организации, планирования и функционирования логистических цепей;

• разработаны методика и алгоритм определения оптимальных внешних и внутренних управляющих параметров логистической цепи и их изменение в условиях конкурентной борьбы за покупателя.

• предложена математическая модель распределения потоков реализации продукции между участниками рынка, имитирующая негативное отношение внешней среды, в которой функционирует рассматриваемая логистическая цепь;

• разработаны алгоритм и его программная реализация для оптимизации внешних и внутренних управляющих параметров логистической цепи в условиях колебания спроса;

• обоснован аналитический метод оптимизации внешних управляющих параметров логистической цепи, использующий аналитическую форму задания исходных данных в управлении запасами готовой продукции.

Достоверность научных положений, выводов и результатов, полученных в диссертации, подтверждается взаимной проверкой результатов, полученных при решении конкретной задачи различными методами - оценки вероятностных характеристик сравниваются по результатам, полученным аналитическим методом и методом статистического моделирования Монте - Карло. При использовании метода многократного перемножения матриц переходных вероятностей применялось значительное число шагов перемножения с одновременным контролем инструментальной ошибки. В применяемом методе статистического моделирования было предусмотрено достаточное число циклов испытаний, гарантирующих малую статистическую погрешность получаемых результатов.

Практическая ценность и значимость новых научных результатов, полученных в диссертации.

Практическая ценность и народнохозяйственная значимость научных результатов, полученных в диссертации вытекает из факта решения научных задач, направленных на разрешение проблемных ситуаций, сложившихся в области объекта исследования стохастической логистической цепи «изготовление - хранение - продажа».

Полученные результаты позволяют:

• Дать количественную оценку отрицательным последствиям случайности спроса, таким как вероятности переполнения склада и вероятности отказа в продаже из-за его опустошения.

• Выбрать оптимальное значение величины товарного запаса, создаваемого для минимизации влияния выше указанных факторов.

• Выбрать оптимальное значение соотношения интенсивности спроса и производительности изготовителя.

• Определить наиболее выгодное соотношение долгосрочных и краткосрочных кредитов для оплаты товарного запаса.

• Определить минимально необходимые средства, выделяемые на рекламные цели и для оказания логистических услуг - как средств привлечения покупателей.

• Определить оптимальное значение отпускной цены готовой продукции, как самого мощного регулятора интенсивности потока прибыли.

• Оценить оптимальные объемы склада для хранения готовой продукции многопродуктовой логистической цепи.

• Алгоритмическое и программное обеспечение дает изготовителю рекомендации по принятию управленческих решений, направленных на максимизацию интенсивности потока прибыли при благоприятных условиях и на минимизацию потерь при ухудшении рыночной ситуации, формулирует задачи для маркетинговой службы и для производственного менеджмента, направленные на повышение экономической устойчивости, а, может быть, и доминирования на рынке.

• Разработанная в диссертации методология может быть распространена на другие, не рассмотренные в ней варианты логистической цепи, необходимо только соблюсти методологическую последовательность исследования: выявление факторов влияния - анализ вероятностных характеристик - получение целевых функций - оптимизация параметров.

Научные результаты, полученные в диссертации внедрены на предприятии ООО "Ника-Новый Свет"(г.Москва), являющимся эксклюзивным поставщиком светотехнической продукции компании Color Kinetics (США) в Россию и легли в основу технико - экономического обоснования объемов товарного запаса для консигнационного склада, что подтверждено соответствующим "Актом внедрения." варного запаса для консигнационного склада, что подтверждено соответствующим "Актом внедрения."

Полученные результаты могут быть использованы в качестве дополнения к учебным курсам "Управление запасами" и "Математические методы и модели в логистике" при подготовке специалистов в области логистики. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на отраслевых научно - практических и научно - технических конференциях.

Апробация новых научных результатов, полученных в диссертации

1.Доклад на научно-практической конференции «Современный менеджмент в v

России: тенденции, проблемы, решения» на тему «Использование методов теории массового обслуживания при эволюционном менеджменте в логистической цепи «изготовление-хранение-продажа», МГИДА, 2004 г.

2.Доклад на заседании научно- методического совета государственного унитарного предприятия «Предприятие перспективных исследований «Научный центр» по теме диссертации, ГУП ППИ, 2005.

3.Доклад на научно-практическом семинаре ООО «Ника-Новый свет» на тему «Методика расчета оптимального товарного запаса в условиях случайного спроса», г.Зеленоград, 2005.

4.Доклад на выставке-семинаре Европейских дилеров оборудования Color Kinetics (США) на тему "Обоснование объемов товарного запаса оборудования на консигнационном складе", Лондон, 2005 г.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Степанов, Иван Викторович

Заключение

1. В результате проведенных в диссертации исследований достигнута поставленная перед ней цель - разработаны методы анализа вероятностных характеристик стохастической логистической цепи "изготовление-хранение-продажа", методы количественного учета возмущающих факторов при оценке ожидаемого экономического результата, методы оптимизации параметров и стратегии поведения изготовителя как участника рынка в условиях конкуренции.

2. Материалы диссертации в соответствии с принятой структурой исследования изложены в трех главах, каждая из которых решает определенную для нее задачу:

• В главе 1 разработаны теоретические и методологические основы управления материально-техническими ресурсами в промышленном производстве;

• В главе 2 разработаны методы анализа вероятностных характеристик различных вариантов стохастической логистической цепи;

• В главе 3 разработаны целевые функции и методы оптимизации управляющих параметров различных вариантов логистической цепи в условиях конкуренции.

Ниже более подробно излагаются основные результаты, полученные в перечисленных выше разделах диссертации.

3. В главе 1 разработана постановка задачи исследования и оптимизации параметров стохастической логистической цепи «изготовление- хранение - продажа», в частности:

• Проведен анализ статистики продаж светотехнического оборудования компании Color Kinetics (США) в России, выявлена проблемная ситуация, заключающаяся в возмущающем воздействии случайности интервалов между продажами и в случайности состава заявок на продажу на характеристики логистической цепи. Показано, что математической моделью потока заявок на продажу может быть Пуассоновская модель.

• Предложена математическая дескрипторная модель, в которой выявлены все существенные факторы, влияющие на функционирование логистической цепи и определяющие ее количественные показатели.

• Определена этапность исследования стохастической логистической цепи: анализ ее вероятностных характеристик, получение аналитических выражений для целевых функций, оптимизация параметров цепи по критериям, максимизирующим целевые функции.

4. В главе 2 разработана методика анализа вероятностных характеристик стохастической логистической цепи «изготовление-хранение-продажа», основанная на применении методов теории массового обслуживания и методов имитационного моделирования, в частности:

• В разделе 2.1 применен и подробно демонстрируются возможности метода вложенных цепей Маркова при анализе вероятностных характеристик стохастических логистических цепей. Для регулярного производства, пуассоновского потока заявок на продажу и склада готовой продукции ограниченного размера определены закон распределения количества занятых ячеек склада, вероятность переполнения склада, вероятность отказа в продаже, среднее количество занятых ячеек склада или, что то же, средняя величина товарного запаса. Решение задачи получено в виде системы рекуррентных уравнений.

• В разделе 2.2 определены вероятностные характеристики стохастической логистической цепи «изготовление-хранение - продажа», в которой имеют место регулярное производство с поставками на склад готовой продукции ограниченной емкости партиями по ш изделий и случайным спросом. Определены вероятности переполнения склада и вероятности отказа в продаже из-за его опустошения в зависимости от емкости склада и загрузки системы.

Показано, что при заданных условиях задачи применим метод вложенных цепей Маркова, однако получение результата аналитическим путем невозможно. Для решения задачи предложен метод многократного перемножения матрицы переходных вероятностей. Метод проиллюстрирован на конкретных примерах.

Метод многократного перемножения матрицы переходных вероятностей характеризуется наличием вычислительной погрешности, зависящей от количества шагов перемножения. Для получения достаточно высокой точности вычислений необходимо произвести 300-500 шагов перемножений.

Показано, что метод многократного перемножения матриц дает очень важную информацию о скорости протекания переходных процессов в цепи Маркова. Поскольку главным возмущающим фактором в рассматриваемой логистической цепи является случайность спроса, то все полученные результаты применимы, когда скорость изменения его интенсивности много меньше скорости протекания переходных процессов.

• В разделе 2.3 методом ТМО решена задача определения вероятностных характеристик стохастической логистической цепи для производства со случайным экспоненциально распределённым циклом изготовления изделий, регулярными поставками и складом готовой продукции ограниченной ёмкости. Определены закон распределения количества занятых ячеек склада, вероятность переполнения склада и вероятность срыва поставки.

Для частного случая поставок по одному изделию решение получено в виде рекуррентной системы уравнений, для более общего случая поставок партиями по т изделий решение получено методом многократного перемножения матрицы переходных вероятностей.

Получены зависимости вероятностей отказа склада в приеме готовой продукции из-за его переполнения и отказа в продаже изделий из-за их отсутствия от внутренних управляющих параметров. Показано, что с увеличением размера партии ш вероятностные характеристики логистической цепи ухудшаются.

• В разделе 2.4.разработана имитационная модель логистической цепи «изготовление-хранение - продажа», в которой имеют место регулярный поток однотипных изготавливаемых изделий, поступающих на склад ограниченной емкости N и случайный поток заявок на продажу со случайным количеством покупаемых изделий в каждом заказе.

Разработанная имитационная модель позволяет получать вероятностные характеристики цепи - вероятности переполнения склада и отказов в продаже при различных исходных данных: производительности изготовителя, интенсивности спроса, емкости склада (максимальной величины товарного запаса), размеров партий готовой продукции, произвольных законах распределения интервалов между заявками на продажу и количества покупаемых изделий в каждой заявке.

Приведены конкретные примеры использования имитационной модели, показано совпадение результатов, полученных аналитическими методами теории массового обслуживания.

• Определяется требуемая емкость склада для многопродуктовой логистической цепи с целью уточнения реальных складских затрат, учитываемых в целевой функции при условии взаимной заменяемости мест хранения для различных изделий.

5. Полученные в главе 2 результаты:

• дают количественное описание связей между внутренними управляющими параметрами логистической цепи - производительностью изготовителя и величиной товарного запаса при заданной интенсивности спроса и наблюдаемыми характеристиками - вероятностями переполнения и опустошения склада средним количеством хранящихся на складе готовых изделий.

• позволяют при известных исходных данных выбрать ёмкость склада, а точнее, величину максимального товарного запаса, которая обеспечивала бы допустимые вероятности переполнения склада и отказа в продаже.

6. В главе 3 в соответствии с методикой исследования, разработанной в главе 1, с использованием дескрипторной модели Табл. 1.1 и результатов анализа вероятностных характеристик стохастической логистической цепи определяются количественные связи между всеми существенными параметрами, определяющими функционирование логистической цепи «изготовление - хранение - продажа».

Показано, что в зависимости от принимаемого критерия оптимальности изменяется вид целевой функции. Получены выражения целевых функций для двух критериев оптимальности - критерия максимума интенсивности потока прибыли и критерия максимума рентабельности производства.

При формировании целевых функций получены выражения интенсивности потока прибыли и величины рентабельности производства, в качестве исходных данных использованы параметры групп управляющих координат и параметров-констант. Выбираемыми (оптимизируемыми) параметрами являются управляющие параметры дескрипторной модели: загрузка предприятия и интенсивность производства, размеры товарного запаса и емкости склада, объемы и соотношения кредитов.

Показано, что поскольку логистическая цепь «изготовление - хранение - продажа» может иметь некоторое количество разновидностей, связанных с различием в контрактных отношениях продавца и покупателя, то это приводит к некоторым различиям в записи целевых функций.

В главе 3 рассмотрены некоторые из наиболее часто встречающихся на практике вариантов логистической цепи, в частности:

• Определяется целевая функция для оптимизации управляющих параметров логистической цепи с регулярным производством и случайным спросом по критерию максимума интенсивности потока прибыли.

• Определяется целевая функция для оптимизации управляющих параметров логистической цепи с регулярным производством и случайным спросом по критерию максимума рентабельности производства.

• Определяется целевая функция для оптимизации управляющих параметров логистической цепи корпоративного предприятия с регулярными закупками по контракту по критерию максимума интенсивности потока прибыли.

• Определяется целевая функция для оптимизации управляющих параметров логистической цепи корпоративного предприятия с поставками по заказу по критерию максимума интенсивности потока прибыли.

• Полученные выражения целевых функций дают возможность оптимизировать параметры логистической цепи «изготовление - хранение - продажа», при различных исходных данных и с учетом особенностей производимой продукции.

7. С использованием целевых функций, полученных в главе 3, разработаны методы оптимизации управляющих параметров логистической цепи в условиях конкуренции, в частности:

• Предложена математическая модель распределения потоков продаж между участниками рынка, опирающаяся на исходные данные, полученные в результате маркетинговых исследований зависимостей влияния на интенсивность спроса цены изделия и затрат на рекламу и логистические услуги.

• Предложено разделять управляющие параметры логистической цепи на две группы - внутренние управляющие параметры и внешние. К внутренним параметрам следует относить загрузку предприятия, величину товарного запаса, соотношение долгосрочных и краткосрочных кредитов. К внешним управляющим параметрам следует относить отпускную цену изделия, затраты на продвижение товара и логистические услуги.

• Для случая, когда исходные данные о влиянии внешних управляющих параметров на интенсивность спроса заданы в аналитическом виде или когда эмпирические зависимости могут быть аппроксимированы таковыми, разработаны методика и алгоритм оптимизации внешних управляющих параметров логистической цепи в виде решения системы уравнений в частных производных.

• Для случая, когда исходные данные не могут быть представлены в аналитическом виде, а только в виде некоторых опытным путем получаемых зависимостей, предложен метод малых приращений и алгоритм оптимизации, его реализующий, разработана его программная версия.

• Действенность предложенной методики оптимизации проиллюстрирована на конкретном примере оптимизации параметров дескрипторнрной модели логистической цепи с регулярным производством и случайным спросом. Для конкретных числовых примеров продемонстрированы сами факты существования оптимумов внешних и внутренних управляющих параметров, а также определены их взаимные связи при различных значениях управляющих координат и параметров-констант дескрипторной модели.

• Разработана методика и алгоритм определения оптимальных внешних и внутренних управляющих параметров и оптимальной реакции на изменение спроса. Показано, что возможны два варианта такой реакции - с изменением производственной мощности, когда определяются новые оптимальные параметры как внешние, так и внутренние и реакция без изменения производственной мощности, когда изменяются только внешние управляющие параметры. В том и другом случае целью изменения управляющих параметров является максимизация интенсивности потока прибыли в новых сложившихся условиях. Выбор варианта реакции в любом случае, остается за производителем, а на его выбор оказывают влияние финансовые возможности и прогноз дальнейшего развития рынка.

8. Полученные в диссертации результаты обладают научной новизной. Практическая ценность и значимость научных результатов, полученных в диссертации вытекает из факта решения научных задач, направленных на разрешение проблемных ситуаций, сложившихся в области объекта исследования стохастической логистической цепи «изготовление - хранение - продажа». Таким образом, можно заключить, что методы управления запасами материально-технических ресурсов в условиях нопределенности спроса на готовую продукцию разработаны, чем и достигнута цель диссертации.