Математическое моделирование складских процессов в табличных процессорах Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №04-1/2017 ISSN 2410-6070

- изменение структуры спроса населения на жилье;

- удешевление жилищного строительства;

- рост понимания значимости недвижимости как объекта вложения сбережений;

2) для банков и других субъектов хозяйства:

- разработка более выгодных условий для заёмщиков;

- снизить процесс рассмотрения заявок на выдачу ипотечных кредитов;

3) для органов государственной и местной власти:

- финансирование реального сектора экономики со стороны государства и стимулирование инвестиционных потребностей населения;

- усовершенствование законодательной и нормативной базы ипотечного кредитования;

- использование возможности решения жилищной проблемы, через поддержку ипотечного кредитования;

- активизация деятельности в строительной отрасли и других, связанных с ней секторах экономики;

- рост объемов поступлений налогов на недвижимость, за счет увеличения введенных в эксплуатацию объектов;

- выполнение планов по строительству.

Таким образом, благодаря данным направлениям работы основных четырех структур можно добиться совершенства не только на рынке ипотечного кредитования в России, но, а также расширить спектр предоставляемых продуктов и услуг, круг заемщиков, увеличить доход банка благодаря введению новых операций и повысить спрос на ипотечном рынке. Список использованной литературы:

1. Центральный банк Российской Федерации [Электронный ресурс] // Обзор региональных кредитных рынков №4, 3 квартал 2016 года [Офиц. сайт]. URL: https://www.cbr.ru/dkp/iubk/ORR_2016-04.pdf

2. Центральный банк Российской Федерации [Электронный ресурс] // Сведения о рынке жилищного (ипотечного жилищного) кредитования в России №3 [Офиц. сайт]. URL: https://www.cbr.ru/statistics/b_sector/ stat/Stat_digest_mortgage_03.pdf.

3. Центральный банк Российской Федерации [Электронный ресурс] // Отдельные показатели характеризующие деятельность кредитных организаций (сгруппированных по величине активов) на рынке ипотечного жилищного кредитования [Офиц. сайт]. URL: http://www.cbr.ru/statistics/ ?PrtId=ipoteka.

© Кошель Е.В., 2017

УДК 519.876.

Д.Д. Крылова, студент магистратуры Р.Г. Абакумов, к.э.н., доцент А.Е. Наумов, к.т.н., доцент БГТУ им. В. Г. Шухова г. Белгород, Российская Федерация

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СКЛАДСКИХ ПРОЦЕССОВ В ТАБЛИЧНЫХ ПРОЦЕССОРАХ

Аннотация

В статье рассматривается возможность применения математического моделирования складских процессов в табличных процессорах.

Ключевые слова

Математическое моделирование, складские процессы, табличный процессор.

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №04-1/2017 ISSN 2410-6070_

Современный склад - это сложная информационная система, во время слаженной работы которой осуществляется прием, хранение, переработка и распределение грузов между потребителями. Для оптимизации работы склада необходим прогноз основных параметров его деятельности, эффективным методом построения которых может быть имитационное моделирование. Расширение склада неизбежно связано с увеличением грузопотока и требует имитационного моделирования проблемы неравномерного прибытия транспорта, времени его простоя и неравномерной загруженности персонала.

Существует множество программных комплексов, которые решают подобные задачи. С помощью готового ПО можно задать следующие параметры склада:

а) время работы склада;

б) интервалы между прибытием транспорта;

в) интервалы времени выполнения каждого шага бизнес-процесса: проверка наличия свободных разгрузочных постов; проезд на разгрузочный пост; проверка наличия мест на парковке; проезд на парковку; ожидание на парковке; проезд с парковки на разгрузочный пост; ожидание на дороге; проезд с парковки на разгрузочный пост; ожидание на дороге; проезд с дороги на парковку; прием документов; проверка сохранности пломбы и соответствия груза документации; принятие решения о дальнейших действиях; выезд фуры с территории склада; разгрузка товара; приходование товара; размещение товара на хранение; выезд фуры с территории склада;

г) ресурсы и их количество: временные; материальные.

После того как все параметры заданы, программа моделирует работу склада в течение одного дня. В результате прогнозируются следующие параметры работы склада: количество запусков процесса; количество выполнений процессов; средняя длительность выполнения процессов; суммарное полное время.

Дальнейшая работа управляющего заключается в анализе полученных результатов и принятии мер по оптимизации работы склада.

Готовое ПО для оптимизации складской логистики существенно облегчает процесс детального имитационного моделирования складских операций на стадии расширения и модернизации действующего складского хозяйства, однако лицензированное ПО является затратной инвестиций. По данным сайта www.businessstudio.ru, например, лицензия на покупку ПО Business Studio обойдется в 76 800 руб., кроме того дополнительно необходимо приобрести доступ к технической поддержке в течение одного года, что составляет 20% от стоимости приобретенного пакета лицензий по прайс-листу, а курсы «Проведение имитационного моделирования в Business Studio» обойдутся еще в 13 200 руб. на одного пользователя. При этом, в большом количестве случаев реального складского девелопмента управляющему достаточно предварительной экспресс-оценки ключевых параметров ресурсной оборачиваемости склада, на основании которых можно оптимизировать текущую деятельность предприятия.

Существенно сократить расходы на ПО, без критического снижения функциональности можно, используя с этой целью встроенные функции современных офисных процессоров, позволяющих проводить имитационное моделирование ключевых параметров склада: интервалов времени каждого шага бизнес-процесса и потребности в ресурсах.

Для примера, было выполнено моделирование условного склада по разгрузке транспортных средств производительностью до ста грузовых автомобилей в смену. Имитационное моделирование процессов в течение дня было представлено в виде таблицы, в которой указаны логистические процессы и время на их выполнение, общее время на обслуживание транспортного средства, номер поста, обслуживающего транспортное средство и время, в течение которого данный пост будет занят.

Имитационное моделирование движения транспорта осуществлялось выбором случайны чисел в диапазоне минимально-максимальной длительности операции и ее ресурсоемкости, в том числе с учетом сменной неравномерности интенсивности работы. Результатом проведенного анализа явились прогнозные оценки времени простоя транспортного средства в очереди, количество транспортных средств в очереди, пропускной способности склада в смену (см. рис.).

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №04-1/2017 ISSN 2410-6070 Таблица 1

Время работы склада

С По Рабочих минут

7 17 600

Таблица 2 Пропускная способность склада

Постов Обслужено т/с за день Максимальное число т/с в очереди Максимальное время в очереди, мин

6 91 25 218

Таблица 3 Затраты времени на технологические операции

Процедура Время на обслуживание 1 т/с, мин

от до

Прием 5 7

Погрузка/разгрузка 20 30

Выписка накладных 15 20

Отправление 5 7

Интервал прибытия нового т/с 5 8

Рисунок - Имитационное моделирование ключевых параметров сменной работы склада в табличном процессоре

Характеристики каждой смоделированной смены архивировались и обрабатывались встроенными в табличный процессор функциями статистического анализа, позволившего осуществить прогнозирование движения транспортных средств с заданной обеспеченностью. Результаты имитационного моделирования условного склада, выполненного в табличном процессоре и с помощью демонстрационной версии специализированного ПО при аналогичных параметрах работы склада были идентичны. Это подтверждает возможность и целесообразность использования встроенных средств офисных табличных редакторов для решения широкого круга профессиональных задач девелопмента, связанных с прогнозированием и оценкой при оптимальных расходах на отраслевой софт.

Список использованной литературы:

1. Щенятская М.А., Авилова И.П., Наумов А.Е. Оценка финансово-экономических рисков инвестиционно-строительного проекта при дефиците исходных данных // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2016№ 1. С. 185-189.

2. Данилкин И.А., Авилова И.П., Наумов А.Е., Щенятская М.А. Базовые принципы управления техническим потенциалом предприятий стройиндустрии при реализации инвестиционно-строительных проектов // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2016.№ 10. С. 220-225.

© Крылова Д.Д., Абакумов Р.Г., Наумов А.Е., 2017

УДК 338.246.025.2

Е.В. Кузнецова, к.т.н., доцент

кафедры «Экономика и управление на предприятиях нефтяной и газовой промышленности»

Уфимский государственный нефтяной технический университет

Лицкевич К.Ю.

студент 3 курса архитектурно-строительного института Уфимский государственный нефтяной технический университет

г. Уфа, Российская Федерация

ВЫБОР ЭКОНОМИЧЕСКИ ЭФФЕКТИВНОЙ СИСТЕМЫ ОТОПЛЕНИЯ И ВОДОСНАБЖЕНИЯ В МНОГОЭТАЖНЫХ ДОМАХ

В настоящее время большинство городских жилых домов, зданий и сооружений отапливаются за счет