CC BY
51
Логистика
УДК 658.783 ББК У9(2)30-59-21
ВОПРОСЫ ПОСТРОЕНИЯ РЕАЛИЗУЕМОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ В УСЛОВИЯХ НЕСТАЦИОНАРНОЙ РЫНОЧНОЙ СРЕДЫ
Н.С. Дзензелюк
Статья посвящена проблематике построения системы управления запасами (СУЗ) с использованием адаптивного метода. Предлагаемая методология синтеза СУЗ обладает простотой и доступностью аппарата ее реализации и позволяет построить систему управления, которая отличается эффективностью и инвариантностью к изменениям параметров окружающей внешней среды в широком диапазоне их значений.
Ключевые слова: адаптивное управление, управление производственными запасами, модели систем управления запасами.
Несмотря на большой пласт теоретических исследований, проблема управления запасами в условиях нестационарного рынка, задача разработки методов и моделей, эффективно реализуемых на практике, остается по-прежнему нерешенной и актуальной [1].
В качестве приемлемого практического инструмента здесь следует использовать эвристический подход, основанный на идее оптимизации систем методом сравнительного анализа вариантов путем их имитационного моделирования в диалоговом режиме [4].
В соответствии с обоснованным и принятым (системным) подходом [1, 2] на первом этапе синтеза искомой СУЗ было проведено исследование ее внешней среды (рыночного спроса и поставок), в ходе которого были решены две основные задачи:
- изучен реальный типизированный рынок потребительских товаров с целью выявления общих закономерностей динамично развивающихся рынков;
- разработан алгоритм исследования рынка, позволяющий получить адекватные оценки текущих показателей спроса и их прогнозные значения.
К качественным результатам решения первой из указанных задач прежде всего следует отнести многофакторность и изменчивость параметров трендовой модели спроса, а также нестационар-ность исследуемого рынка товаров.
Так, исследования показали, что использование корреляционно-регрессионного аппарата для установления факторных связей спроса с поставками товаров традиционным путем, т. е. на базе статистической обработки исходных временных рядов объемов продаж и поставок, приводит к малосодержательным результатам. В целях получения более объективной информации о наличии,
уровне и направленности причинно-следственных связей между указанными показателями целесообразно уменьшать влияние случайной компоненты товарного рынка путем анализа функции взаимной корреляции не исходных временных рядов, а их трендов.
Основным итогом решения второй задачи -экспериментального исследования адекватности известных методов выявления трендов временных рядов - явилось определение рабочего алгоритма [5], который может быть рекомендован в качестве надежного метода построения трендов спроса, объективно отражающих реальные тенденции современного нестационарного рынка розничных товаров массового потребления.
Полученные результаты исследования особенностей искомого рынка послужили дополнительным аргументом в пользу ранее сделанного вывода о необходимости применения компьютерных технологий и техники моделирования как единственного инструмента практического решения задачи исследования рыночного спроса в условиях его значительной стохастичности и неста-ционарности.
Заметим также, что эти результаты, как и приведенные в [1] выводы обзора строго оптимальных стратегий и моделей управления запасами, еще раз показали, что использование последних в практических приложениях не представляется возможным. Поэтому для решения искомой задачи синтеза СУЗ в качестве рациональной стратегии была предложена простая «двухуровневая (Я, г) - стратегия» с раздельным формированием параметров управления запасами [3]. При ее решении автором [3] принят целый ряд существенных ограничений, которые не соответствуют условиям функционирования искомой СУЗ (прежде всего, отмеченная значительная нестационарность и сто-
Логистика
хастичность внешней среды). В то же время, с точки зрения предлагаемого подхода к синтезу СУЗ, результаты [3] обладают особой привлекательностью, которая заключается в их наглядном характере, позволяющем определить общую морфологическую структуру СУЗ по спросу. Поэтому указанная структура может быть достаточно просто преобразована в структуру, обладающую большей гибкостью и, следовательно, и эффективностью в условиях динамической среды. В свою очередь построение такой модели позволяет оценить возможность распространения любых результатов, полученных с ее помощью, на более общие условия функционирования СУЗ с помощью метода имитационного моделирования. Последние соображения имеют важные последствия, так как позволяют снять целый ряд ограничений, используемых в [3].
Следует остановиться на указанных ограничениях подробнее с целью формирования понимания, как предлагаемая методика позволяет их разрешить. Первозванским А.А. [3] величина случайной составляющей ц>*+т формируется как линейная функция отклонений запаса -I от заданного уровня г, который трактуется не как порог срабатывания в (Я, г) - стратегии, а как средний уровень запасов перед поступлением очередного заказа д*+т. Поэтому нахождение величины г* связано с необходимостью оптимизации квадратичной интегральной формы, которая при справедливости гипотезы о нормальности плотности распределения х1 и заданных значений издержек дефицита (штрафа) пг и хранения кг запаса г приводит к достаточно простым соотношениям, связывающим величину г , оптимальную в смысле минимума дисперсии флуктуации запасов о2а тт и издержками пг, кг согласно
г = кг ,тп , Ф(К) = 0.5------к-—,
' пг + кг
Ф(кг) = -¡==-----------------] ехР{—. (1)
'12п-°лкг 2оа
Нахождение весовых коэффициентов оптимальной передаточной функции системы стабилизации и параметра кг в более общем случае (при других законах распределения случайных параметров среды) даже при линейном законе управления чрезвычайно затруднено. Поиск оптимального решения в такой постановке требует применения специальных методов для каждого конкретного случая, а синтезированные при этом стратегии управления не имеют простого толкования и поэтому их обобщение на практике не представляется возможным.
Адаптивная стратегия позволяет обойти указанные трудности. Основной проблемой практической реализации процедуры формирования заказа
q*t+T здесь является решение задачи выбора оцениваемых параметров вариации спроса и определение формы их функциональной связи с параметром управления r при r = r , т. е. с его оптимальными значениями, которые находятся из условия минимизации суммарных издержек управления страховым запасом Cr.
В качестве оцениваемого параметра вариации спроса логично выбрать его коэффициент вариации var{xt}=axt/xt. Именно этот относительный параметр определяет среднее число дней дефицита П в каждом цикле оперативного управления длительности Т по случайной компоненте спроса.
Условие оптимизации параметра r (издержки хранения страхового запаса - Cir и издержки собственно дефицита - Cvn) имеет вид
r * = {r ёй r / (Сгу + Сщ) = min}, (2)
где Cir=ki,r, kir - коэффициент, отражающий доходность альтернативного вложения капитала; Cvn=kn n(r) , kn - удельные издержки в день, связанные с неудовлетворенным спросом по причине дефицита; n(r) - функция связи среднего числа дней дефицита П за анализируемый период и уровня страхового запаса r, имеющая обратно пропорциональный характер.
В рассматриваемом здесь адаптивном варианте значение П зависит дополнительно от оценки вариации спроса var{xt}, т. е. от частных оценок его интенсивности xt и СКО aXt так, что
П(г) =r\(r;xt;öxt). Очевидно, что в общем случае широкого класса исходных условий (параметров и законов плотности распределения спроса) вид функции n(r; xt; ö xt) будет различен и может быть получен экспериментально в процессе имитационного моделирования в форме семейства кривых n(r;var{xt}). Последние могут быть трансформированы в соответствующее семейство кривых издержек Сщ (r;var{xt}) для использования в целевой функции Cr при нахождении оптимальных значений r и установлению функционального со*
ответствия между параметром управления r и значениями оценок вариации спроса var{xt}. С учетом сказанного условие оптимизации примет вид:
r* = {r ё йr /(kir t r + kn tn(r;var{xt})) = min}, (3)
Структура адаптивной СУЗ, соответствующая изложенной стратегии и модели управления запасами, представлена на рисунке.
Применение такой стратегии и структуры, с одной стороны, позволяет радикально упростить решение задачи выбора параметров управления СУЗ. С другой - использовать преимущества адаптивного метода как наиболее эффективной и в то же время легко интерпретируемой а, следовательно, и практически реализуемой стратегии управле-
Дзензелюк Н.С.
Вопросы построения реализуемой системы управления запасами в условиях нестационарной рыночной среды
Структура адаптивной СУЗ
ния запасами в нестационарных условиях функционирования.
В качестве критериев выбора параметров детерминированной и стохастической компонент заказываемого товара целесообразно принять условие минимума совокупных издержек управления оперативным и страховым запасами как наиболее адекватное в рыночных условиях.
Для параметрического синтеза предлагаемой квазиоптимальной системы, в частности выбора второй компоненты заказываемого товара - страхового запаса естественно воспользоваться эвристическим подходом, а именно - сравнительным анализом вариантов с помощью метода статистического имитационного моделирования.
Таким образом, параметрический синтез адаптивной СУЗ потребовал решения следующих задач.
1. Определение вида функции
П(г) =П(г;х;ох) }).
2. Изучение скорости сходимости и состоятельности оценок х*, ох в диапазоне возможных параметров спроса х*, и различных законов его распределения.
3. Оценка близости квазиправила соответствия (Я,г) - стратегии и ^,г) и оптимального и ^,г) с помощью анализа чувствительности па—* * Г' Г'
раметров q , г и издержек и Сг по отношению к вариациям параметров х , г и широких классов законов распределения спроса.
Проведенное исследование позволяет сделать следующие выводы.
1. Разработанные стратегия, модель и алгоритм оптимизации параметров СУЗ обладают универсальностью. Полученная система обеспечивает бездефицитное удовлетворение спроса на хранимые номенклатуры при уровнях оперативного и страхового запаса, соответствующих минимуму суммарных издержек в широком диапазоне изменения коэффициента вариации (ушг{х*} = 0,2,...,5) при нормальном законе плотности распределения спроса.
2. Аналогичные результаты получены для равномерного закона и закона плотности распределения реального спроса, обладающего существенной правой асимметрией и ушг{х*} = 1.
3. Таким образом, рекомендуемая методология синтеза СУЗ, обладая простотой и доступно-
Логистика
стью аппарата ее реализации, одновременно позволяет построить систему управления, которая отличается эффективностью и инвариантностью к изменениям параметров окружающей внешней среды в широком диапазоне их значений.
Литература
1. Дзензелюк, Н.С. Методологические основы адаптивного управления производственными запасами в условиях нестационарного рынка / Н.С. Дзензелюк // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика». - 2011.- Вып. 18 - № 21 (238).
2. Дзензелюк, Н.С. Отчет по теме «Разработка теории, методов и моделей управления нестационарными товарно-денежными потоками в условиях рынка»/ Л.А. Баев, Н.С. Дзензелюк, Ю.Н. Тарасов. Этап 1, 1998 г., рег. № 01.980006130, инв.
№ 02.99.0003469. - 53 с.; Этап 2, 1999 г., инв. № 02.20.0002746. - 70 с.
3. Первозванский, А.А. Математические модели в управлении производством и запасами /А.А. Первозванский. - М.: Наука, 1975
4. Дзензелюк, Н.С. Моделирование системы управления запасами в среде MATLAB 6.5 / Simu-link 5.0 / Н.С. Дзензелюк, Е.И. Кожейкина, Ю.Н. Тарасов //Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика». -2005. - № 12(59).
5. Дзензелюк, Н. С. Алгоритмы выявления и измерения трендов для прогноза сбыта товаров в условиях несформировавшегося спроса /Л.А. Баев, Н. С. Дзензелюк, Ю.Н. Тарасов // Совершенствование управления в условиях становления рыночных отношений: тематич. сб. научн. тр. - Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 1997. - С. 147-154.
Поступила в редакцию 23 января 2012 г.
Дзензелюк Наталья Сергеевна. Кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления проектами, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск). Область научных интересов - адаптивные системы управления логистическими процессами на предприятии. Контактный телефон: (8-351) 267-93-84.
Dzendzelyuk Natalia Sergeevna is a Candidate of Science (Economics), Associate Professor of Economics and Project Management Department, South Ural State University, Chelyabinsk. Research interests: adaptive enterprise logistics management systems. Phone: (8-351) 267-93-84.
