CC BY
45
УДК: 330
ББК: 65.0
Козлов А.В.
ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ УСЛУГ
ООО «СЕВЕРСНАБСТРОЙ»
Kozlov A. V.
OPTIMIZATION OF TRANSPORT AND LOGISTICS SERVICES OF «SEVERSNABSTROY»
Ключевые слова: автотранспортное предприятие, оптимизация, транспортно-логистические услуги, многокритериальная оценка поставщиков, рейтинг поставщика, моделирование, теория массового обслуживания, оптимальная величина затрат, пост погрузки автотранспортной техники.
Keywords: transport enterprise, optimization, transport and logistics services, multi-criteria supplier evaluation, supplier rating, modeling, theory of mass service, optimal value of costs, post loading of motor vehicles.
Аннотация: в статье рассматривается вопрос оптимизации системы транспортно-логистических услуг, связанный с поиском оптимальных методов проектирования логистической системы автотранспортного предприятия.
Как показывает анализ отечественной и зарубежной литературы, ученые в своих исследованиях делают акцент на общие вопросы оптимизации транспортно-логистических услуг, не уделяя должного внимания детализации процесса совершенствования функционирующих логистических систем.
Автором предлагается акцентировать внимание на таких этапах моделирования, как многокритериальная оценка поставщиков по результатам работы (с подсчетом рейтинга поставщика) и расчет оптимальной величины затрат и постов погрузки автотранспортной техники.
Все это позволит эффективно использовать организационно-методические подходы по оптимизации системы транспортно-логистических услуг и принять правильное решение на этапе выбора поставщика и минимизации затрат в процессе погрузки автотехники.
Abstract: the article deals with the optimization of the system of transport and logistics services related to the search for optimal methods of designing the logistics system of the transport enterprise.
As the analysis of domestic and foreign literature shows, scientists in their research focus on General issues of optimization of transport and logistics services, without paying due attention to the details of the process of improving the functioning of logistics systems.
The author proposes to focus on such stages of modeling as multi-criteria evaluation of suppliers on the results of work (with the calculation of the supplier rating) and the calculation of the optimal cost and loading stations of motor vehicles.
All this will make it possible to effectively use organizational and methodological approaches to optimize the system of transport and logistics services and make the right decision at the stage of choosing a supplier and minimizing costs in the process of loading vehicles.
Как показывает мировой опыт, организация логистических процессов предприятий нуждается в централизованном управлении, а само управление должно подвергаться периодически оптимизации в таких направлениях, как планирование операций логистики и контроль за ними, а также использование информационных технологий в области логистики,
включая совместное использование информационных технологий компаний-партнеров.
Оптимизация производственных процессов предприятия должна обеспечить эффективность любой системы управления, характеризующаяся набором определенных показателей, которые отражают те или иные стороны функционирования исследуемого
объекта. Согласно высокой оценке эффективности можно судить не только о работоспособности созданной системы управления, но и о перспективах развития, направленных на получение прибыли и способствующих стабильной работе данной системы, что немаловажно для предприятия.
В связи с этим актуальна тема исследования, связанная с поиском оптимальных методов проектирования системы транспортно-логистических услуг, а также с построением самой логистической системы автотранспортного предприятия, затрагивающей различные направления деятельности компании.
Целью исследования является оптимизация системы транспортно-логистических услуг ООО «Северснабстрой».
Анализ данного направления исследования позволил заключить, что в отечественной литературе за последнее время внимание в транспортном секторе уделяется таким направлениям, как:
- комплексная система оценки рынка транспортно-логистических услуг автотранспортного предприятия [5, 9, 14, 15];
- повышение качества логистических процессов и оценка моделей управления логистическими системами [1, 8, 9];
- использование теории массового обслуживания в моделировании транспорт-но-логистических услуг [3, 6, 16];
- управление рисками в логистических системах [4, 13, 15];
- моделирование и оптимизация технологических процессов нефтегазовой отрасли, включая транспортную сферу и ее обеспечение [2, 6, 7, 17].
В зарубежных источниках также уделяется внимание логистическим системам и их развитию. Так, например, авторы статей [Toptal, A., Koc, U., Sabuncuoglu; 2014; Vil-larreal, B., Garza-Reyes, J.A., Kumar, V.; 2016; Bertazzi, L., Zappa, O.; 2017] предлагают использовать современные методы планирования и прогнозирования грузовых перевозок, делая акцент на математические методы и математическое моделирование.
В статье [Ambra, T., Caris, A., Macharis, C.; 2018] внимание уделяется современным подходам к планированию перевозок, связанным с интеграцией Интернета и логистиче-
скими системами предприятий.
Согласно анализу отечественной и зарубежной литературы можно отметить следующее: вопросам оптимизации транспортной сферы уделяется немаловажное значение, однако акцент делается, в основном, на общие подходы к решению поставленных задач и не рассматриваются вопросы, связанные с детализацией процесса оптимизации.
В связи с этим в данном исследовании в качестве примера рассмотрим применение многокритериальной оценки поставщиков по результатам работы (для принятия решения о продлении договорных отношений с одним из них) и расчет оптимальных величины затрат и постов погрузки автотранспортной техники при моделировании транс-портно-технологических процессов.
1. Многокритериальная оценка поставщиков по результатам работы для принятия решения о продлении договорных отношений с одним из них
Данный метод позволяет проконтролировать процесс поставки товаров, а также принять решение о возможности продления договоров с поставщиками. В связи с этим одной из важных задач в данном направлении является выбор поставщика, способного вовремя и без каких-либо задержек осуществлять свою деятельность по отношению к партнерам. Основной характеристикой, которая является показательной для поставщика, - это рейтинг поставщика.
В своих исследованиях Т.А. Салимова предлагает использовать следующие методы оценки поставщика: оценка возможностей поставщика; оценка отдельных образцов продукции; исследование характеристик, отражающих репутацию поставщика; проведение аудита СМК поставщика и др. [11].
В нашем исследовании рейтинг поставщика рассчитывается с помощью показателей, связанных с системой контроля исполнения договоров. В качестве таких показателей выступают: цена продукции, надежность поставляемой продукции, качество поставляемой продукции, выгодные условия платежа, возможность внеплановых поставок, финансовое состояние поставщика (таблица 1).
Таблица 1 - Контроль закупочной деятельности предприятия
Критерий Вес Оценка критерия Произведение веса критерия на оценку
выбора критерия (наивысший балл 10)
поставщика 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6
1. Цена 0,25 8 7 8 6 9 5 4,0 1,75 4,0 1,5 2,25 1,25
2. Надежность по- 0,30 7 6 5 9 4 8 2,1 1,8 1,5 2,7 1,2 2,4
ставки
Качество продук- 0,15 6 7 8 6 7 8 0,9 1,05 1,2 0,9 1,05 1,2
ции
Выгодные условия 0,15 4 5 4 6 7 6 0,6 0,75 0,6 0,9 1,05 0,9
платежа
Возможность вне- 0,10 9 7 8 5 6 8 0,9 0,7 0,8 0,5 0,6 0,8
плановых проверок
Финансовое состо- 0,05 3 5 4 3 7 8 0,15 0,25 0,20 0,15 0,35 0,40
яние поставщика
Для расчета рейтинга также можно использовать систему оценок, где более высокий рейтинг свидетельствует о большем уровне негативных факторов поставляемой продукции. В этом случае предпочтение отдается поставщику, имеющему наименьший рейтинг. Исследуем темпы роста негативных характеристик работы поставщиков.
В нашем исследовании многокритериальная оценка поставщиков происходит со-
гласно результатам, необходимым для принятия решения о возможном продлении с поставщиками договоров о сотрудничестве. При этом просматривается динамика цен на поставляемую продукцию, динамика поставок бракованной продукции (ненадлежащего качества), а также нарушения поставщиками сроков поставок строительных материалов, предусмотренных договорами (таблица 2).
Таблица 2 - Динамика цен на поставляемую продукцию
Пос- Вес крите- Вид товара Объем поставляемой продук- Цена за единицу
тавщик рия, квар- (номер) ции, ед./мес. продукции, руб.
тал 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
1 2 20 30 24 18 2050 1800 2010 1900 9 7 8 6
2 2 20 30 24 18 1900 2100 1800 2200 10 7 7 4
3 2 20 30 24 18 2100 2200 1800 1300 7 6 8 6
4 2 20 30 24 18 1600 1800 1900 2100 8 5 9 3
5 2 20 30 24 18 1700 1800 1600 1900 7 6 6 5
1 3 20 30 24 18 1980 1900 2050 2050 8 7 9 4
2 3 20 30 24 18 1800 2050 1700 2050 9 8 7 5
3 3 20 30 24 18 2010 2100 1900 1200 8 5 8 6
4 3 20 30 24 18 1550 1750 1850 2100 7 5 8 3
5 3 20 30 24 18 1650 1750 1750 1850 8 5 7 5
В таблице 3 представлен расчет сред- мого для дальнейших вычислений. невзвешенного темпа роста цен, необходи-
Таблица 3 - Расчет средневзвешенного темпа роста цен (показатель цены)
Поставщик Тц (№ 20), % Тц (№ 24), % Тц (№ 30), % Тц (№ 18), % 8 (№ 20) 8 (№ 24)
1 88,9 112,5 100,0 80,0 15840 18450
2 90,0 100,0 114,2 125,0 16200 11900
3 114,3 100,0 83,3 100,0 16080 15200
4 87,5 100,0 100,0 100,0 10850 14800
5 114,3 116,7 83,3 100,0 13200 12250
Продолжение таблицы 3
Поставщик 8 (№ 30) 8 (№ 18) Б (№ 20) Б (№ 24) Б (№ 30) Б (№ 18) Тц, %
1 13300 8200 0,284 0,331 0,238 0,147 98,046
2 16400 10250 0,296 0,217 0,300 0,187 105,975
3 10500 7200 0,330 0,310 0,214 0,146 101,15
4 8750 6300 0,266 0,364 0,215 0,155 96,675
5 8750 9250 0,304 0,282 0,201 0,213 105,7
Таблицы 4 и 5 позволяют рассчитать промежуточные результаты для итоговой таблицы 6, по которой принимается реше-
ние о выборе поставщика (согласно рейтингу).
Таблица 4 - Динамика поставки бракованных товаров. Показатель качества
Поставщик Квартал Количество товара ненадлежащего качества, поставляемого в течение месяца, ед. Общая поставка, ед. Доля товара ненадлежащего качества в общем объеме поставок, % Тц, %
1 2 74 7760 0,95 -
2 2 180 8000 2,25 -
3 2 112 7400 1,5 -
4 2 202 7400 2,7 -
5 2 86 7000 1,2 -
1 3 90 1,1 115,8
2 3 172 7980 2,3 102,2
3 3 104 7600 1,4 93,3
4 3 180 7250 2,5 92,6
5 3 84 7000 1,2 100,0
Таблица 5 - Динамика нарушений установленных сроков. Показатель надежности поставки
Номер поставщика / Показатели Первый поставщик Второй поставщик Третий поставщик Четвертый поставщик Пятый поставщик
Квартал 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4
Количество, ед. 7 12 10 12 7 6 8 12 17 12
Ожидание, дни 34 18 14 16 24 10 12 23 10 17
Темп роста показателя, % 31 95 48,7 128 99,2
Таблица 6 - Расчет рейтинга поставщика
Показатель Вес показателя Оценка поставщика по данному показателю, %
№ 1 № 2 № 3 № 4 № 5
Цена 0,3 98,046 105,975 101,15 96,675 105,7
Надежность 0,35 31 95 48,7 128 99,2
Качество 0,35 115,8 102,2 93,3 92,6 100
Показатель Произведение оценки на вес
№ 1 № 2 № 3 № 4 № 5
Цена 29,41 31,79 30,345 29,00 31,71
Надежность 10,85 33,25 17,045 44,8 34,72
Качество 40,53 35,77 32,66 32,41 35
Рейтинг поставщиков 80,79 100,81 80,05 106,21 101,43
Как видно из таблицы 6, сумма произведений дает нам рейтинг поставщиков. В нашем исследовании темп роста отражает увеличение негативных характеристик поставщика (рост цен, рост доли некачественных товаров в общем объеме поставки, рост размера опозданий), то есть предпочтение отдается поставщику с наименьшим рейтингом (поставщик № 3).
2. Моделирование транспортно-технологических процессов при расчете оптимальных величин затрат и постов погрузки автотранспортной техники
Моделирование транспортно-
логистических услуг осуществлялось на основе аппарата теории массового обслуживания (СМО). Согласно теории СМО, ее предметом является процесс, устанавливающий зависимости между факторами, определяющими функциональные зависимости, и эффективностью ее функционирования. Как правило, параметры СМО являются случайными величинами или функциями, поэтому эти системы относятся к стохастическим системам.
В таблице 7 представлены виды систем массового обслуживания.
№ Вид СМО Описание
1 Системы с отказами Заявка, поступившая в систему в момент, когда все каналы заняты, получает отказ и сразу же покидает очередь
2 Системы с ожиданием (очередью) Заявка, поступившая в момент, когда все каналы обслуживания заняты, становится в очередь и ждет, пока не освободится один из каналов
2.1 Системы с ограниченным ожиданием ограничены: длина очереди и время пребывания в очереди
2.2 Системы с неограниченным ожиданием ограничений на какие-либо параметры нет
Таблица 7 - Виды систем массового обслуживания
В качестве примера рассмотрим моделирование транспортно-логистических услуг при расчете оптимальных величин затрат и постов погрузки автотранспортной
Таблица 8 - Исходные данные для вычислений
техники ООО «Северснабстрой» (таблица 8). В примере рассматривается многоканальная система.
Характеристика Значения, ед. изм.
Интенсивность потока X 103 м/ч или 1,71 м/мин
Средняя продолжительность обслуживания ^ 2 мин
Коэффициент загрузки многоканальной системы р. рассчитывающийся как произведение интенсивности потока на среднюю продолжительность потока обслуживания 3,42
Алгоритм расчета представляется следующим образом:
1. Нахождение предельной вероятности состояния системы для конкретного значения поста п по формуле 1
(1)
2. Расчет вероятности состояния системы для конкретного значения поста погрузки п по формуле 2
(2)
3. Поиск среднего числа транспортных средств, находящихся в очереди, осуществляется по формуле 3
4. Вычисление среднего времени ожидания в очереди автотранспортной техники выполняется по формуле 4:
7. Нахождение коэффициента занятых погрузкой постов осуществляется по формуле 7
.
(4)
К -
(7)
5. Вычисление среднего числа нахождения автотранспортной техники в узле погрузки осуществляется по формуле 5
6. Поиск среднего времени нахождения автотранспортной техники в узле погрузки вычисляется по формуле 6
8. Поиск относительной величины затрат при конкретном значении п проводится по формуле 8
Согласно формулам 1-8 рассчитываются значения указанных выше величин для значений п от 4 до 9.
Результаты вычислений приведены в таблице 9, а графическое представление зависимости относительной величины затрат от количества постов - на рисунке 1.
Таблица 9 - Результаты вычислений
Параметр п Ъ ¿сч 1 34 ^ сист 1 гнет
4 0,01 7 0,57 3,94 2,3 7,38 4,3 0,85 9,23
5 0,028 0,23 0,74 0,43 4,16 2,43 0,68 10,23
6 0,031 0,091 0,21 0,12 3,63 2,12 0,57 3,86
7 0,032 0,033 0,064 0,03 3,48 2,03 0,48 4,18
8 0,032 0,011 0,019 0,11 3,43 2,01 0,42 4,73
9 0,032 0,003 0,005 0,003 3,43 2,0 0,38 5,27
Относительная величина затрат
12 -|-
2
о 4-1-1-1-1-1-1
п = 4 п=5 п = 6 п = 7 п = 8 п^Э1
Рисунок 1 - График зависимости относительной величины затрат от количества постов
Минимальные относительные затраты обеспечиваются при п =6.
Таким образом, результаты исследования позволяют сделать следующие выводы:
- многокритериальная оценка по-
ставщиков позволяет принять качественное решение о продлении договорных отношений с одним из них;
- расчет оптимальных величины затрат и постов погрузки автотранспортной техники позволяет учесть при моделировании транспортно-технологических процессов факторы, влияющие на финансовые и временные затраты.
Практическая значимость исследования заключается в обосновании необходимости использования рассматриваемых методов в оптимизации логистической системы конкретного предприятия.
Организационно-методические подходы по оптимизации системы транспортно-логистических услуг внедрены при технико-экономическом обосновании транспортно-логистической системы
компании ООО «Северснабстрой».
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Володина, Н.Л. Инструменты и методы качества логических процессов / Н.Л. Володина, К.С. Кривякин // Организатор производства. - 2017. - № 4. - Т. 25.
2. Зайцева, С.П. Современные проблемы автоматизации производственных процессов в нефтегазовой отрасли / С.П. Зайцева, О.С. Тамер, С.В. Лаптева // Геология и нефтегазонос-ность Западно-Сибирского мегабассейна (опыт, инновации): материалы X Международной научно-технической конференции, посвященной 60-летию Тюменского индустриального университета. - 2016. - С. 215-219.
3. Изюмский, А.А. Повышение эффективности функционирования транспортно-логистических систем через воздействие на финансовые потоки / А.А. Изюмский, Т.В. Коновалова, С.Л. Надирян // Гуманитарные, социально-экономические общественные науки. -2017. - № 10.
4. Ищенко, А.Д. Моделирование элементов логистики в чрезвычайных ситуациях на труднодоступных объектах / А.Д. Ищенко, А.Л. Холостов, А.А. Таранцев, А.О. Жуков // По-жаровзрывобезопасность. - 2017. - № 4. - Т. 26.
5. Кровец, О.А. Классификация логистических рисков промышленного предприятия / О.А. Кровец, Е.Ю. Титова // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. - 2017. - № 13. - Т. 3.
6. Лаптева, С.В. Проведение комплексной системы оценки транспортно-логических услуг с учетом входящего потока требований в системе транспортно-логистических услуг ООО «Северстрой» / С.В. Лаптева, Л.В. Бондаровская // Вестник Волжского университета имени В.Н. Татищева. - 2016. - № 3. - Т. 2.
7. Лизунова, И.В. Разработка технологии оптимизации логистических сетей с учетом геопозиционирования / И.В. Лизунова, А.В. Фарафонов // Интерэкспо Гео-Сибирь. - 2017. -№ 2. - Т. 6.
8. Покровская, О.Д. Моделирование системы организации перевозочного процесса через терминальную сеть / О.Д. Покровская // Известия Транссиба. - 2017. - № 2 (30).
9. Пустохина, И.В. Оценка моделей управления процессами с точки зрения возможностей и ограничений их использования при формировании и управлении цепями поставок в логистических кластерах [Электронный ресурс] / И.В. Пустохина // Интернет-журнал «Науковедение». - 2015. - № 3 (28). - Т. 7. - Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/ 106EVN315.pdf (дата обращения 01.08.2018).
10. Савоскина, Е.В. Управление рисками с помощью оптимизации логистической системы / Е.В. Савоскина, Н.А. Лихач // Universum: экономика и юриспруденция. - 2016. - № 3 (24).
11. Салимова, Т.А. Как выбрать поставщика: шесть основных методов оценки [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.elitarium.ru/ocenka-postavshchik-metod-ocenka-postavka-cena-kachestvo-tekhnologiya-pokazatel-vozmozhnost-obsluzhivanie-zavisimost-audit-informaciya/ (дата обращения 01.08.2018).
12. Стафеева, Н.П. Оценка современного состояния и перспективы развития транс-портно-логической системы Российской Федерации в контексте управления рисками / Н.П. Стафеева // Управленческое консультирование. - 2018. - № 3 (111).
13. Тамер, О.С. Многокритериальная оценка грузоперевозок в ООО «Северстрой» / О.С. Тамер, Т.И. Воробьева // Вестник Волжского университета имени В.Н. Татищева. -2016. - № 3. - Т. 2.
14. Тамер, О.С. Использование нечетких множеств при оценке риска банкротства предприятия ООО «ВЕСТА» / О.С. Тамер // Вестник Волжского университета имени В.Н. Татищева. - 2016. - Т.2. № 3. - С. 84-91.
15. Таташев, А.Г. Дискретная многоканальная система массового обслуживания с отказами и групповым поступлением заявок // А.Г. Таташев, М. Ахильгова, С.А. Щебуняев // T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт. - 2017. - № 7. - Т. 11.
16. Халын, В.Г. Рост эффективности функционирования логистических систем на основе высокоэкологичных технологий / В.Г. Халын // Вестник Ростовского государственного
экономического университета (РИНХ). - 2017. - № 3(59).
17. Чертков, А.А. Рекурсивный метод оптимизации логистических путей средствами MATLAB / А.А. Чертков, А.А. Вардомская, А.А. Дмитриев // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. - 2015. - № 6 (34).
18. Ambra, T., Caris, A., Macharis, C. (2018). Towards freight transport system unification: reviewing and combining the advancements in the physical internet and synchromodal transport research. International Journal of Production Research. https://doi.org/10.1080/ 00207543.2018.1494392.
19. Bertazzi, L., Zappa, O. (2017). Integrating transportation and production: an international study case. Journal of the Operational Research Society. Volume 63, 2017. - Issue 7.
20. Toptal, A., Koc, U., Sabuncuoglu (2014). A joint production and transportation planning problem with heterogeneous vehicles. Journal of the Operational Research Society. Volume 65, 2014. - Issue 2.
21. Villarreal, B., Garza-Reyes, J.A., Kumar, V., (2016). Lean road transportation - a systematic method for the improvement of road transport operations. Production Planning & Control. The Management of Operations. Volume 27, 2016. - Issue 11.
