Методика выбора информационной системы для автоматизации планирования автотранспортной доставки грузов Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

4. Аналитиками «АВТОСТАТ» проведена оценка ёмкости авторынка РФ в 2007 году.// http://www.autostat.ru/default.asp?Sect=368&A г1=3656#аТ Про Росс. Рынок

5. Алексейчук С. Игроки: Производитель должен заплатить // Ведомости. — 2011, 5 июля. С. 5. Моно и мульти бренды

6. Джонсон Дж.С., Вуд Д.Ф., Вордлоу Д.Л., Мэрфи-мл. П.Р. Современная логистика. — М.: Вильямс, 2010. — С. 57.

методика выбора информационной системы для автоматизации планирования автотранспортной доставки грузов

А.А. Бочкарев,

профессор кафедры логистики и организации перевозок Санкт-Петербургского государственного экономического университета,

доктор экономических наук; andrei.bochkarev@engec.ru

В статье проведен анализ задач в области транспортной логистики, решаемых с помощью географических информационных систем. Дана классификация географических информационных систем для решения задач транспортной логистики. Даны описание метода относительных предпочтений и пример его использования для решения задачи выбора информационной системы, предназначенной для автоматизации планирования автотранспортной доставки грузов.

Ключевые слова: информационные системы, транспортная логистика, проблема выбора, метод относительных предпочтений.

УДК 656:38:47

Проблема выбора информационной системы для транспортной логистики

Применение современных информационных технологий в логистике позволяет значительно облегчить решение задач, связанных с планированием грузовых автомобильных перевозок.

Программные продукты, предназначенные для транспортной логистики, относятся к классу географических информационных систем (ГИС). Географическая информационная система — это система для управления географической информацией, ее анализа и отображения. Географическая информация представляется в виде серий наборов географических данных, которые моделируют географическую среду посредством простых обобщенных структур данных. ГИС включает наборы современных инструментальных средств для работы с географическими данными.

Основные задачи в области транспортной логистики, решаемые с помощью ГИС:

• задача выбора кратчайшего маршрута. Для ее решения необходимо иметь связную и топологически корректную дорожную сеть. На практике обычно важнее найти не кратчайший маршрут, а маршрут наименьшей стоимости. Эта задача решается с помощью присвоения каждой дуге и каждому узлу сети так называемого сетевого веса. Это может быть как реальный параметр, например среднее время прохождения участка, так и значение весовой функции, учитывающей пропускную способность, расход топлива и любые другие параметры;

• задача коммивояжера: организация объезда заданного число пунктов за минимальное время и/или при минимальной длине пути;

• транспортная задача: организация перевозок различных грузов из многих источников по многим адресам;

• мультимодальная транспортировка, включающая использование нескольких видов транспорта;

• управление парком транспортных средств (системы слежения за перемещениями одного или нескольких объектов в режиме реального времени).

Можно привести следующую классификацию ГИС для решения задач транспортной логистики:

a) электронная карта с возможностями маршрутизации и автодорожной навигации, включающая в себя также универсальную справочную систему;

b) программные продукты для мониторинга местоположения и состояния мобильных объектов (транспорта, грузов, торговых представителей), предназначенные для решения следующих

задач: отслеживание местоположения и состояния транспорта и груза; контроль выполнения графика и маршрута (отклонение от плана);

c) программные продукты для автоматического планирования массовой доставки с автоматическим контролем параметров и возможностью ручной коррекции рассчитываемых рейсов;

d) программные продукты для комплексной автоматизации бизнес-процессов управления транспортным предприятием.

В настоящее время наиболее распространенными на рынке программными продуктами являются электронные карты с автоматическим прокладчиком маршрутов. Но компании, решающие задачи в области транспортной логистики, отдают предпочтение программным продуктам классов Ь, с и d из приведенной выше классификации.

Российский рынок ГИС для решения задач транспортной логистики находится в стадии бурного роста. Достаточно много ком-паний-разработчиков предлагают свои программные продукты на российском рынке и перечень этих компаний постоянно расширяется. Наибольшую известность получили такие информационные системы, как TopLogistic (разработчик компания «ИТ ТопПлан»), ANTOR LogisticsMaster (разработчик ООО «АНТОР Бизнес Решения»), Position Report (разработчик компания «ИТС-Софт»), Деловая карта (разработчик ООО «Фирма «ИНГИТ») и др. Поэтому перед потенциальными пользователями, которыми как правило, являются небольшие и средние по размерам производственные или дистрибьюторские компании, осуществляющей массовую доставку грузов автомобильным транспортом, встает проблема выбора наиболее подходящей информационной системы.

Очевидно, что проблема выбора связана с многокритериаль-ностью данной задачи. Одним из достаточно простых и эффективных способов решения таких задач является метод относительных предпочтений (МОП). Суть метода состоит в сравнении попарно факторов и возможных вариантов решений по всем, определяющим выбор, факторам. Значимость факторов определяется на основе экспертных оценок или предпочтений лица, принимающего решение. Значения факторов рассчитываются, если это возможно, либо определяются в баллах по результатам экспертиз. Окончательное решение в виде вектора весовых коэффициентов вариантов решений находится из матричного уравнения. Наибольший весовой коэффициент соответствует наилучшему варианту решения.

Алгоритм МОП в матричном представлении

1. Описание задачи

Пусть имеется т возможных вариантов решения и п факторов, влияющих на выбор (факторы предпочтения).

Факторы сравниваются попарно между собой путем деления значения одного на значение другого. Результаты называются отношениями предпочтения и записываются построчно в виде матрицы:

^11 ■■■ а ,

A = {a.. У =

I 'J К

>ц i*i2 . a, а- .

(1)

в которой диагональные элементы равны 1, а другие элементы подчиняются соотношению

а.. = 1/а.. . (2)

V А

2. Весовой вектор факторов

Для определения вектора весовых коэффициентов предпочтения факторов

г &

g={g, к =

g 2

(3)

решается матричное уравнение относительно G

A ■ G = n ■ G (4)

при условии

Ё gi=1.

Значения вектора G можно определить разными способами. Например, по формуле

1 ^ g, =~Ё-

Bn ■ Gn = m ■ Gn

Gk={gk, }m=

gk2

gkm

(6)

из которых формируется агрегированная весовая матрица вариантов решений

и = (G1, G2, ... Gn) . (7)

4. Окончательное решение

Конечное решение задачи выбора представляет собой вектор весов вариантов V, определяемый произведением матриц

V = и ■ G . (8)

Наибольшее значение Я = тах(^, ..., vm) соответствует на-

илучшему варианту решения (в смысле предпочтений в условиях неопределенности).

Пример формирования матриц При п = 3 и т = 4 имеем

а,.

A=

i ai2

1

1

a21

1 1

a31 a32

G=

gi

g2

g3

Bi =

1 b112

1

1

b121

1 1

b131 b132

1 1

b141 b142

b1„ bi,,

bi„ bi

1 bi,

bi

(5)

3. Матрицы относительных предпочтений вариантов решений по факторам

Сравнивая попарно варианты решений по каждому из факторов и записывая эти сравнения в виде отношений предпочтения (1-2), получим п матриц (В1, В2,...Вп) порядка т (по количеству факторов).

Решая матричные уравнения

Б1-G\ = т ■ G\

Б2 ■ G2 = т ■ G2

g11 g11 g12 g13

G1 = g12 и т. д. U = g21 g22 g23

g13 g31 g32 g33

_ g14 _ 43 g4 42 g4 41 tg

используя формулы (4-5), получим n весовых векторов (G1, G2, ... Gk, ... Gn)

gki

Пример численного решения задачи выбора информационной системы

В табл. 1 представлены значения критериев выбора для программы Деловая карта версии 5.6, двух версий программы TopLogistic Standard и двух версий программы ANTOR LogisticsMaster, предназначенных для решения транспортных задач, точнее для автоматизации планирования автотранспортной доставки грузов, которые получены по результатам анализа информации, представленной на сайтах компаний-разработчиков [3]; [4]; [5]. В табл. 2 представлена значимость критериев, полученная экс-пертно и на основании ранее проведенных исследований [1]; [2].

В табл. 3 дан результат решения задачи выбора информационной системы методом относительных предпочтений. В столбце «Решение» приведен вектор весовых коэффициентов, максимальное значение которого соответствует наилучшему варианту выбора.

Анализ полученного решения показывает, что программа Деловая карта версии 5.6 предпочтительнее других вариантов. Полученное решение соответствует интуитивным представлениям о выборе информационной системы для автоматизации планирова-

Таблица 1

Значение критериев выбора для альтернативных вариантов

a

a , a .... a

ni n2 nm

a

23

S

i

i

a

a

Критерии выбора Программа

Деловая карта версия 5.6 TopLogistic Standard (для небольших компаний) TopLogistic Standard (для средних компаний) ANTOR LogisticsMaster (для небольших компаний) ANTOR LogisticsMaster (для средних компаний)

Количество реализованных функций 35 32 32 38 38

Интеграция с внешними данными (тт=0; тах=10) 3 5 5 10 10

Максимальное количество обрабатываемых заявок/заказов 500 200 1000 200 1000

Сложность внедрения системы (тт=0; тах=100) 1 1 1 20 100

Трудоемкость (время) обучения персонала (тіп=0; тах=10) 1 5 5 10 10

Стоимость приобретения/внедрения программы с картой Санкт-Петербурга и Ленинградской области (одной лицензии), руб. 53725 30000 90000 200000 600000

Таблица 2

Значимость критериев выбора

Критерий выбора Обозначение Размерность Исх. знач. Обращение Значимость

Количество реализованных функций Х1 ед. Х1 - 6

Интеграция с внешними данными (тіп=0; тах=10) Х2 балл Х2 - 8

Максимальное количество обрабатываемых заявок/заказов Х3 ед. Х3 - 7

Сложность внедрения системы (тіп=0; тах=100) Х4 балл Х4 1/ Х„ 9

Трудоемкость (время) обучения персонала (тіп=0; тах=10) Х5 балл Х5 і/ Х5 10

Стоимость приобретения/внедрения программы с картой Санкт-Петербурга и Ленинградской области (одной лицензии) Х6 руб. Х6 1/ Х6 10

Таблица 3

Результат решения задачи выбора информационной системы

Варианты Объединенная матрица U весов вариантов по факторам X,...X6 Вес факторов Решение V=UG

G1 G2 G3 G4 G5 G6 G

Деловая карта версия 5.6 0,200 0,091 0,172 0,327 0,625 0,267 0,120 0,299898

TopLogistic Standard (для небольших компаний) 0,183 0,152 0,069 0,327 0,125 0,478 0,160 0,235278

TopLogistic Standard (для средних компаний) 0,183 0,152 0,345 0,327 0,125 0,159 0,140 0,210156

ANTOR LogisticsMaster (для небольших компаний) 0,217 0,303 0,069 0,016 0,063 0,072 0,180 0,113981

ANTOR LogisticsMaster (для средних компаний) 0,217 0,303 0,345 0,003 0,063 0,024 0,200 0,140687

ния автотранспортной доставки грузов, предназначенной для использования в небольшой или средней компании, поскольку при приемлемой цене данная программа имеет наименьшую сложность внедрения и трудоемкость (время) подготовки персонала по сравнению с альтернативными вариантами.

Таким образом, метод относительных предпочтений, являясь удобным инструментом решения многокритериальных задач выбора, позволяет сделать обоснованный выбор информационной системы для автоматизации планирования автотранспортной доставки грузов.

Литература

1. Бочкарев А.А. Анализ программных продуктов для оптимальной маршрутизации перевозок грузов // Логистика и управление цепями поставок. — 2005. — № 5. — С. 16-20.

2. Бочкарев А.А., Иващенко Н.Ю., Трегубов В.Н. Информационная поддержка транспортировки в логистике // Вестник СГТУ. — 2008. — № 3 (35). — Вып. 2. — С. 122-127.

3. Официальный сайт компании ООО «АНТОР БИЗНЕС РЕШЕНИЯ» [Электронный ресурс]: URL: http://www.antor.ru (дата обращения:

12.01.2013).

4. Официальный сайт компании OOO «Фирма «ИНГИТ» [Электронный ресурс]: URL: http://www.ingit.ru (дата обращения: 12.01.2013).

5. Официальный сайт компании OOO «Компания «ТопПлан» [Электронный ресурс]: URL: http://www.toplogistic.ru (дата обращения:

12.01.2013).

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СТРуКТуРЫ КАНАЛОВ ПРОдАЖ НА РОЗНИЧНОМ РЫНКЕ РОССИИ

Д.В. Гребенюк,

аспирант кафедры отраслевых экономик Сибирского университета потребительской кооперации

dvgrebenuk@yandex.ru

В статье с позиций исторического подхода и сравнительного анализа рассмотрены критерии макроэкономической эффективности торговой отрасли России и развитых стран, раскрыты причины отставания отечественной торговли от ведущей мировой практики, делается попытка доказать отсутствие зависимости между степенью концентрации торговли и ростом цен.

Ключевые слова: современные торговые форматы, уровень консолидации отрасли, нормы прямого и косвенного антимонопольного регулирования торговли.

УДК 339.37 ББК 65.9(2) 421.20

Несмотря на позитивные сдвиги и опережающее за последнее десятилетие развитие отечественного ритейла, структуру каналов продаж на российском рынке розничной торговли до сих пор нельзя признать совершенной. Современные каналы продаж занимают незначительную долю по сравнению с аналогичным показателем в развитых странах. Как следствие — низкая прозрачность торговой отрасли, недостаточная собираемость налогов, невысокое по международным меркам качество обслуживания населения, относительно узкий ассортимент (в сравнении с лучшей мировой практикой).

Для оценки перспектив совершенствования структуры каналов продаж в России необходимо рассмотреть исторический аспект данного процесса. На основе международного опыта можно выделить четыре основные стадии развития торговли в зависимости от ВВП на душу населения и среднедушевого оборота розницы: стадия формирования, стадия быстрого роста, стадия замедленного роста и стадия зрелости [3].

Формированию отечественной розничной торговли на принципах рыночной экономики способствовал Указ Президента