CC BY
305
УДК 656.13
АВС-АНАЛИЗ В ФУНКЦИОНИРОВАНИИ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ: НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ
С. А. Гусев, В.С. Маросин
Изложены основные результаты исследования разработанных подходов в проведении АВС-анализа для определения номенклатурных групп запасов предприятия. На основе изложенных методических положений по определению номенклатурных групп, рассмотрены возможности и особенности их использования в практической деятельности работы предприятий. Представлены варианты расчетов системы гру-зопереработкис точки зрения практики использования в хозяйственной деятельности. Обоснована необходимость внедрения данного подхода в практику работы компаний, способствующая повышению эффективности их функционирования.
Ключевые слова: логистика, транспорт, запас, анализ, система, номенклатура, процесс.
Необходимость классификации позиций запасов на три группы А, В и С была высказана в 1951 г. H.FordDicky, специалистом фирмы «General Electric», который в качестве результирующих признаков предлагал использовать объемы продаж, затраты на хранение и т.д. Данный методический подход в современных условиях реализован в виде вариации методов контроля и управления запасами, и авторы учебной и научной литературы именуют его как метод АВС, являющийся, по существу, модификацией «правила Парето» или «правила 80/20».
Правило Парето гласит: «внутри определенной группы или множества отдельные малые части обнаруживают намного большую значимость, чем это соответствует их относительному удельному весу в этой группе» [4]. Применительно к запасам на складах правило Парето выражается соотношением: на 20 % общего количества номенклатуры приходится 80 % стоимости хранимых запасов.
Качественный анализ работы предприятия с непосредственным анализом исследуемой сферы деятельности необходим для своевременного и качественного управления.
Метод АВС - «способ формирования и контроля за состоянием запасов, заключающийся в разбиении номенклатуры N реализуемых товарно-материальных ценностей на три неравномощных подмножества А, В и С на основании некоторого формального алгоритма» [1,3,4].
Следует подчеркнуть, что метод АВС начинает активно применяться в различных областях. Например, при анализе рационального использования рабочего времени менеджера была выявлена зависимость между удельным весом решаемых задач в конечном результате (ось у) и их
удельным весом в общем количестве. Так, группа А включает 65 % важнейших задач и составляет примерно 23 % их общего количества и т.д. [4].
В некоторых случаях возникает необходимость выделения группы Б, в которую входят позиции номенклатуры с показателями, не подвергшимися изменениям за период с момента предыдущего анализа (например, «неликвиды»). Формально выделение группы Б не представляет трудности: эти позиции исключаются из общей совокупности, при этом изменяется только количество членов выборки N.
Анализ приведенных данных в литературных источниках по исследуемой тематике позволяет сделать следующие выводы:
в настоящее время нет общепринятого подхода определения границ номенклатурных групп, т.е. координат точек А (хА, уА) и В (хА+хв, уА+уВ);
наблюдается широкий диапазон значений координат для всех номенклатурных групп;
диапазон рекомендуемых границ групп согласно АР1С8 значительно отличается от данных других источников (кроме группы А).
Таким образом, важнейшими задачами совершенствования метода АВС являются систематизация различных подходов, проведение сравнительных расчетов и сопоставление их результатов с целью выбора наилучшего варианта.
Методы АВС-анализа могут быть объединены в три группы: эмпирический, дифференциальный и аналитический. Несмотря на принципиальные различия у всех методов есть общая часть, которая включает «формирование базы данных» и «выбор или расчет показателей для группирования». Это важная, но пока мало изученная область АВС-анализа. Определим основные теоретические положения для каждого метода исходя из их описания в учебной и научной литературе.
Далее будем приводить результаты обработки данных о работе предприятия относительно системы управления запасами. Из соображения сохранения коммерческой тайны ограничимся лишь описанием оттенков его деятельности (терминал - грузопереработка) и данное обстоятельство положим в основу.
Используя данные о работе предприятия, поэтапно проведем расчет и определим соотношение групп АВС анализа исходя из приведенных ранее методов.
Использование дифференциального метода позволяет получить решение, представленное на рис. 1.
Использование метода построения касательной к кривой (графический метод) позволяет получить решение, представленное на рис. 2.
Метод определения границ с помощью метода «петли», предложенного А.М. Гаджинским [1, 2], определяет в качестве границ множеств А, В
и С участки резкого изменения кривизны графика АВС. Окончательный вид фигуры, начерченной концом нормали к касательной, при скольжении последней по кривой АВС приведен на рис.3. Соответственно и применение данного подхода позволяет получить решение о группах, которое изображено на рис. 4.
Рис. 1. АВС-анализ с использованием дифференциального метода
Доля значения количества наименований каждой труппы с помощью касательной к кривой АБС (%)
Рис. 2. АВС-анализ с использованием метода касательной
Рис. 3. Графическая интерпретация метода «петли»
(А.М. Гаджинский)
Доля значения количества наименований каждой группы
определенные с помощью метода "петли" (Гаджинский A.M.)
(%)
Рис. 4. АВС-анализ по методу А.М. Гаджинского
Одна из форм анализа номенклатуры групп запасов представляется в классической теории логистики с точки зрения АВС-анализа как формы представления данных о номенклатурных группах запасов и выявления наиболее значимых позиций, обеспечивающих рентабельность работы предприятия.
Подобный анализ необходим с точки зрения выделения «холодных» и «горячих» зон расположения товаров на складе и формирования потоков товаров склада исходя из моделей обслуживания потребителей, а также для оптимизации складской деятельности с точки зрения снижения времени обслуживания потребителей, транспортных средств, осуществляющих как погрузочные, так и разгрузочные работы.
Учитывая наличие большого количества методов, позволяющих оптимизировать номенклатурные группы запасов, и произведя расчеты по каждому из них, проведем комплексную оценку используемых методов с выбором наиболее подходящего для проведения процедуры оптимизации-на основе данных, приведенных в таблице.
Эксплуатационные показатели работы исследуемой системы
грузопереработки
Метод Эффективность за счет увеличения количества переработанных тонн Себестоимость переработки одной тонны груза, руб.
Время на выполнение погрузочно-разгрузочных ра-бот,ч Кол-во переработанного груза, т Эксплуатационные расходы, руб.
Метод предложенный А.М. Гаджин-ским 1,28 31790 12760608 401,4
Метод касательной 1,3 26559 12081647 454,9
Дифференцированный метод 1,45 26542 12670608 477,4
Окончание таблицы
Метод Эффективность за счет увеличения количества переработанных тонн Себестоимость переработки одной тонны груза, руб.
Время на выполнение погрузочно-разгрузочных работ, ч Кол-во переработанного груза, т Эксплуатационные расходы, руб.
Показатели функционирования без использования АВС-анализа 1,78 20482 12760608 623,1
Сложившаяся практика оптимизации складских процессов предприятия дополняется проведением процедуры АВС-анализа, что позволяет сокращать затраты на проведение транспортных работ с учетом расчета проведения грузовых работ, и определением их стоимости. Результаты расчетов показывают, что стоимость складской грузо- переработки одной тонны груза может меняться в зависимости от метода анализа номенклатурных групп запасов, поэтому в практической деятельности компаний необходимо учитывать особенности проведения расчетов по предлагаемым авторами методам, учитывая достоинства и недостатки каждого из них.
Список литературы
1. Гаджинский А. М. Логистика: учебник 15-е изд., перераб. и доп. М.: ИТК «Дашков и К°», 2008. 472 с.
2. Гаджинский А. М. Практикум по логистике 7-е изд., перераб. и доп. М.: ИТК «Дашков и К°», 2008. 304 с.
3. Гусев С. А. АВС-анализ в логистике: направления развития // Логистика. 2011. № 3. С. 18 - 19.
4. Модели и методы теории логистики: учеб. пособие / под ред. В. С. Лукинского. 2-е изд. СПб.: Питер, 2008. 448 с.
Гусев Сергей Александрович, д-р экон. наук, доц., o051nm@yandex.ru, Россия, Саратов, Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю.А.,
Маросин Владимир Сергеевич, асп., marosin92@mail. ru, Россия, Саратов, Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю.А.
ABC-ANALYSIS IN THEOPERATION OF THE TRANSPORT-LOGICAL SYSTEMS: SOME ASPECTS OFPRACTICAL APPLICATION
S.A. Gusev, V.S. Marosin 68
The main results of the study developed approaches in an ABC-analysis to determine the nomenclature groups of stocks enterprise. On the basis of the provisions laid down by the definition of methodological nomenclature groups, the capabilities andfeatures of their use in practical activities of enterprises. The variants of the calculations in terms of cargo handling practices used in business. The necessity of implementing this approach in the practice of companies that enhance the efficiency of their operation.
Key words: logistics, transport, stock analysis, system nomenclature process.
Gusev Sergey Aleksandrovich, doctor of economics, docent, o051nm@yandex.ru, Russia, Saratov, Saratov State Technical University named after Yu. A. Gagarin,
Mаrosin Vladimir Sergeevich, postgraduate, marosin92@,mail. ru, Russia, Saratov, Saratov State Technical University named after Yu. A. Gagarin
УДК 656.13
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ РАЗРАБОТКИ МАРШРУТОВ ПЕРЕВОЗКИ МЕЛКОПАРТИОННЫХ ГРУЗОВ
С. А. Гусев, В.С. Маросин
Изложены основные результаты исследования теоретических подходов и разработки вариантов решения транспортной задачи по организации перевозок мелкопартионных грузов на автомобильном транспорте. Рассмотрены особенности разработки маршрутов доставки грузов мелкими отправками, а также теоретические положения применения искусственных нейронных сетей в проектировании маршрутов и непосредственном управлении движением автомобилей. Предложено внедрение в практику работы транспортных компаний алгоритмов планирования и управления перевозочным процессом моделей на основе искусственных нейронных сетей, как инструментов интеллектуального управления перевозочным процессом.
Ключевые слова: транспорт, логистика, маршрут, перевозка, система, технология, перевозка, процесс.
Задача коммивояжера является оптимизационной задачей, часто возникающейна практике при организации перевозок мелкопартионных грузов. Данная задача исходя из анализа литературных источников формулируется следующим образом: для некоторойгруппы городов с заданными расстояниями между ними требуется найти кратчайшиймаршрут с посещением каждого города один раз и с возвращением в исходную точку.
Задача оптимизации может быть в общем случае математически решена только для одного критерия оптимальности или, что то же, для одного критерия эффективности. Однако эффективность больших человеко-машинных или даже чисто технических сложных систем характеризуется
69
