Моделирование и оптимизация цепи поставок со случайным спросом

В современном мире одним из важнейших конкурентных преимуществ
любой организации является способность своевременно и качественно
удовлетворять запросы клиентов. Каждая уважающая себя клиенто-
ориентированная компания стремится не только оправдывать, но и регулярно
превосходить ожидания потребителей. При этом любая успешная
организация никогда не забывает и о своей прибыли, поэтому кроме
сохранения и развития лояльности клиентов, старается по возможности её
максимизировать.
Существует несколько способов поддержания своевременного
удовлетворения запросов потребителей и увеличения прибыли, одним из
которых является уменьшение и оптимизация расходов при производстве и
транспортировке. Ценным и эффективным инструментом для достижения
этой цели является грамотное моделирование и оптимизация цепей поставок.
Именно благодаря этим действиям появляется возможность с наименьшими
затратами осуществлять доставку необходимых потребителю товаров в
указанное время, в требуемом количестве, в нужное место и высокого
качества.
В литературе встречается множество определений логистической цепи
поставок, в данной работе под цепью поставок будем понимать
взаимосвязанный набор ресурсов, организаций и процессов, начинающийся с
получения сырья и простирающийся через доставку продукции или услуг
конечному пользователю с помощью транспортных систем. Типичная
цепочка поставок может включать в себя различные этапы, в которые входят
потребители, предприятия розничной торговли, оптовики, дистрибьюторы,
производители, поставщики комплектующих или сырья. Основная цель
существования любой цепочки поставок – это удовлетворение потребностей
клиентов в процессе получения прибыли. Именно поэтому не стоит
недооценивать важность моделирования цепочки поставок и необходимо
уделять этому процессу особое внимание.
Под оптимизацией логистической цепи поставок будем понимать
нахождение таких параметров цепи, которые будут гарантировать
минимальные расходы компании при заданных условиях. Число задач
оптимизации в цепях поставок чрезвычайно велико и их состав
многообразен. Однако все задачи в конечном итоге направлены на
оптимизацию ресурсов, повышение конкурентоспособности компании и
уменьшению её расходов. С помощью моделирования и оптимизации цепи
поставок организация может существенно сократить свои расходы на всех
этапах цепи, ускорить процесс транспортировки, а появившиеся деньги
вложить в развитие производства или направить на дивиденды.
В реальной жизни при моделировании цепи поставок мы часто
сталкиваемся с различными сложностями. Наглядным примером, является
часто встречающееся, сочетание внешних и внутренних неопределенностей,
которое существенно препятствует оптимальному распределению ресурсов.
Внешние неопределенности могут быть связаны со случайными колебаниями
спроса, так как потребительский спрос зачастую оказывается непостоянным.
Внутренние же с внезапными отказами оборудования, нехваткой рабочей
силы, поставкой некачественного сырья и т.д. Недостаточное внимание к
проблемам, постоянно возникающих, неопределенностей при моделировании
цепи поставок приводит не только к краткосрочным финансовым потерям, но
и к ухудшению общего восприятия цепи поставок рынком, что влечет за
собой снижение капитализации компании и негативно отражается на
результатах операционной деятельности, а также может привести к оттоку
клиентов. Поэтому нельзя обходить эти проблемы стороной. Именно учет
всех неопределенностей может помочь существенно повысить надежность
функционирования цепи поставок компании, снизить её расходы и
максимизировать прибыль.
К сожалению, в современном мире многие компании не уделяют
достаточного внимания оптимизации цепи поставок и тем более учету часто
возникающих внешних и внутренних неопределенностей, несмотря на то, что
именно эти факторы влияют на формирование значительной части
растрачиваемых ресурсов. Зачастую организации считают нецелесообразным
выделять средства на разработку и оптимизацию цепи поставок, полагая, что
это бесполезная трата денег. Как следствие, компании теряют огромные
денежные ресурсы на производство, транспортировку и хранение продукции,
не успевают вовремя поставлять продукцию и теряют доверие клиентов,
увеличивая свои расходы и уменьшая возможную итоговую прибыль.
Опираясь на перечисленные выше факторы можно с уверенностью
говорить, что проблема моделирования и оптимизации цепи поставок с
учетом неопределенностей очень актуальна на сегодняшний день. Многие
организации ежедневно не оптимально распределяют свои ресурсы, тратят
большие деньги на транспортировку и хранение продукции и сырья, упуская
возможную прибыль. Именно поэтому существует острая необходимость в
разработке надежных методов, позволяющих оптимизировать имеющиеся
ресурсы, уменьшить расходы и увеличить прибыль компании, учитывая
постоянно возникающие внутренние и внешние неопределенности.
Постановка задачи
В рамках данной работы решалась следующая задача: построение
оптимизационной модели цепи поставок со случайным спросом,
приближенной к реальной жизни. Разработка её программной реализации и
проверка на корректность.
Для решения поставленной задачи необходимо было пройти
следующие этапы:
 проанализировать существующие классы моделей цепей
поставок и способы их оптимизации;
 построить модель цепи поставок с внешней и внутренней
неопределенностью;
 приблизить модель к реальной жизни, отразить все этапы
производства, учесть случайность спроса;
 оптимизировать, построенную модель;
 разработать приложение, реализующее модель на практике и
помогающее клиенту оптимизировать ресурсы и затраты внутри
цепи поставок;
 проанализировать чувствительность модели к различным
параметрам;
 протестировать разработанную модель и приложение на
реальных данных.
Обзор литературы
Изучение моделирования и оптимизации логистических систем
является неотъемлемой частью производства и, следовательно, имеет
большое практическое значение.
Отсутствие достойного контроля за надежностью функционирования
цепи поставок и учетом различных неопределенностей приводит не только к
ухудшению имиджа компании, но и к огромным потерям как денежных, так
и материальных ресурсов. Именно поэтому в научной среде эти вопросы не
могли остаться без внимания. Авторы многих научных публикаций,
осознавая важность рассмотренных проблем, предлагают различные подходы
по их решению.
В издании [1] автор раскрывает нам само понятие логистики, излагая её
современную концепцию, задачи, функции и предпосылки развития. В
работе описываются участники логистического процесса, дается краткий
исторический очерк развития логистики, раскрываются методы, за счет
которых обеспечивается повышение эффективности хозяйственной
деятельности с помощью рациональной организации материальных средств и
экономический эффект после их использования.
Работа [18] охватывает большой круг вопросов, связанных с
логистикой. Авторы описывают её роль и содержание в реалиях
современного бизнеса, рассказывают о практических приемах
интегрированного логистического менеджмента и его ключевых концепциях.
Подробно разбираются вопросы формирования структуры логистики и
общего руководства логистической деятельностью.
В научных трудах исследователи делят логистические модели на
несколько категорий. При этом не всегда эти категории оказываются
эквивалентными. Классификации логистических моделей представлены в
работах [8-10].
В работе [9] рассматривается разделение логистических моделей на 3
класса, каждый из которых делится на три вида, состоящие из групп. Деление
на виды происходит в зависимости от степени учета в анализируемой модели
логистических операций, а деление на группы определяется её сложностью.
Данная классификация достаточно глубоко проработана, но тем не менее у
неё имеется как минимум один существенный недостаток. Она является
фасеточной, т.е. одна модель может одновременно входить сразу в несколько
классов или групп. Таким образом, возникает сложность при разделении всех
моделей на непересекающиеся классы.
Автор работы [10] делит все логистические модели на две группы:
транзакционные и аналитические. Первые основаны на обработке исходных
данных о системе поставок компании, их накоплении и связи, а также на
составлении и распространении отчетов, суммирующих эти данные. Вторые
используют описательные и оптимизационные модели для оценки проблемы
планирования системы поставок. Недостатком использованного автором
подхода, является отсутствие дальнейшего развития представленной
классификации.
Иерархическая классификация оптимизационных моделей управления
цепями поставок представлена в [8]. Ссылаясь на необходимые уточнения
классификации моделей и методов в [10], исследователь предлагает
шестиуровневую иерархию классов. На каждом уровне модели делятся по
соответствующим признакам: по бизнес-функциям, степени определенности,
математическим свойствам, охватываемому временному интервалу, виду
переменных и бизнес-процессам. Автор работы убежден, что данная
иерархическая классификация служит основой для выбора метода и средства
решения конкретного класса задач, а также помогает понять область
применения тех или иных моделей.
Многочисленные научно-исследовательские работы, связанные с
логистикой, посвящены моделированию и оптимизации цепей поставок. В
своих трудах исследователи описывают различные методы построения
математических моделей. Проводят классификацию этих моделей по
определенным признакам. Сравнивают полученные модели и предлагают
решения для их оптимизации.
Например, автор работы [2] рассматривает цепь поставок с позиции
объектно-ориентированного системного подхода. В статье разработана
классификация цепей поставок, представлен вариант сетевой модели в
системе SCM и выполнен её сравнительный анализ с традиционной сетевой
моделью. В работе [3] исследуется влияние внешней и внутренней
неопределенности на функционирование цепи поставок. Описывается
модель, учитывающая не только случайные колебания спроса, но и
производительность технологических мощностей. Автор рассматривает
способы оптимизации совместных планов выпуска готовой продукции и её
доставки в пункты назначения с учетом влияния факторов внешней и
внутренней неопределенности.
Разработка моделирования многоуровневой цепи поставок
представлена в работах [6,7]. Для построения математической модели цепи
авторы используют комбинацию модели управления запасами Вагнера-
Уайтина и классической транспортной задачи математического
программирования в динамической постановке.
Моделирование стратегического развития цепей поставок, основанное
на методах онтологического инжиниринга, комплексного системно-
динамического и имитационного моделирования, рассматривается в работе
[11]. Исследователь описывает проблематику стратегического управления
цепи поставок, анализирует основы эффективных и модельных решений в их
управлении. Методологические основы интегрированного планирования и
моделирования цепи поставок представлены в работе [12]. Автор уделяет
особое внимание моделям линейного программирования, а также моделям
смешанного целочисленного программирования, приводя примеры
компьютерного моделирования цепей поставок.
Статьи [20-22] посвящены изучению надежности функционирования
цепей поставок.
В [20] рассматриваются проблемы обеспечения устойчивости цепей
поставок. Изучаются причины их неустойчивости в рыночной среде и
специфика обеспечения надежности. Проводится сравнительный анализ
методов моделирования. В [21] исследуется поддержание надежности
логистических цепей на основе вероятностного подхода. Работа включает в
себя анализ основных рисков, таких как сбои в процессе формирования
партии, при транспортировке, недостаточном качестве продукции. Автор
выводит формулы, которые помогают создать оптимальный резерв
пропускной способности звена цепи поставок. В [22] предлагается комплекс
показателей и методов для оценки надежности цепи поставок.
Рассматриваются способы повышения надежности на основе принципов
рационального резервирования и комплекса мер по оптимизации и
совершенствованию отдельных составляющих цепи поставок. Совокупность
этих методов в комбинации с оценками надежности позволяют организовать
постоянную систему контроля и оптимизации надежности рассматриваемой
цепи поставок.
В ходе моделирования цепи поставок можно выделить несколько
составляющих. Одним из таких составляющих является прогнозирование
рыночного спроса на продукцию. Этот компонент является одним из
ключевых элементов при разработке моделей цепей, поэтому этой проблеме
в науке уделяется особое внимание.
Статья [19] посвящена критериям правильного выбора метода
прогнозирования рыночного спроса. Автор утверждает, что среди
исследователей существует два мнения. Первое говорит о том, что
количественный анализ является приоритетным при прогнозировании, а
качественный выступает в роли дополнения. Второе мнение утверждает, что
только их синтез может гарантировать качественное и надежное
прогнозирование. В статье рассматриваются принципы, на которые должны
опираться методы и проводится сравнительный анализ некоторых из них.
Концепция прогнозирования рыночного спроса в условиях конкуренции
представлена в работе [23]. Автор рассматривает различные модели
прогнозирования и оценки прогноза на конкурентном рынке.
Методы прогнозирования рыночного спроса подробно описаны в
работах [13,14].
Систематизированное изложение методов прогнозирования объемов
продаж, наиболее часто применяемых на практике, представлено в работе
[13]. Большое внимание уделяется прикладному значению рассматриваемых
методов и интерпретации получаемых результатов. К сожалению, в статье
выделяется недостаточное количество времени объяснению математико-
статистического аппарата, но этот недостаток компенсируется ссылками на
специальную литературу. В [14] описываются математико-статистический
аппарат прогнозирования. Авторы подробно разъясняют методы
прогнозирования и имитационного моделирования.
В статье [15] рассматривается модифицированный подход к
прогнозированию спроса. Этот подход предполагает применение
специальных статистических методов обработки результатов наблюдений не
только за доходами, ценами и расходами, но и выявление других
доминантных факторов, влияющих на качественные характеристики
продукции.
Очередной составляющей при моделировании цепи поставок является
правильное моделирование управления запасами. Эта проблема является не
менее важной, чем прогнозирование спроса, и поэтому не остается без
внимания и в научных литературе.
Рассмотрение основных математических моделей управления запасами
представлено в [17]. В работе автор поднимает вопрос о структуризации
запасов. Кроме статистических, динамических и вероятностных моделей
управления запасами, исследованию подвергаются и многопродуктовые
модели.
В работе [16] представлены основные модели управления запасами в
условиях изменяющейся потребности. Модели, основанные на
использовании классических моделей теории управления запасами,
рассматриваются в монографиях [4,5].
Задача оптимизации системы управления запасами в формате модели
принятия решений в условиях неопределенности рассматривается в работе
[12]. Считается, что цена за единицу товара и его годовое потребление
неизвестны, а учитываются только случайные потери прибыли. Модель,
представленная в работе, позволяет анализировать стратегии
диверсификации поставок между предложениями поставщиков.
Опираясь на многочисленные труды научной литературы, многие из
которых опубликованы совсем недавно, можно с уверенностью сказать, что
вопросам исследования логистических систем в последнее время уделяется
большое внимание. Таким образом, моделирование и оптимизация цепи