CC BY
9
решаются посредством дальнейшего совершенствования нормативной и методической базы, увязки финансирования с непосредственными результатами, новыми технологиями планирования и исполнения бюджета [11].
На примере Самарской и Саратовской области были выделены перспективы развития крупных предприятий в секторе промышленности. Каждый регион отвечает за определенный вид производства и является лидером в выбранной сфере. Регионы активно поддерживают инициативы со стороны бизнеса, предпринимательства и помогают стартапам. Успешная интеграция инновационных разработок дает значительный прирост экономике и формирует успешную стратегию пространственного развития экономики [10].
Так, «КуйбышевАзот» занимается выпуском капролактама и полиамида, производит текстильные и технические нити и ткани, а Завод «Балаково» занимается выпуском сортового проката. Данные предприятия стабильно увеличивают экономический и производственный потенциал, усиливают конкурентоспособность и перспективное развитие бизнеса за счет выстраивания инвестиционной политики, направленной на использование прогрессивных ресурсосберегающих технологий, проектов по строительству новых установок и увеличение мощностей, сокращающих воздействие на окружающую среду.
Для ПАО «КуйбышевАзот» была предложена интеграция с платформой «SberUtity», где сосредоточены стартапы, корпорации и инвесторы, где представлен стартап NeuroFortress, который является комплексом обнаружения и предотвращения угроз безопасности сетевой инфраструктуры, включая беспроводные среды интернета вещей и умных устройств IoT. Предприятие определяет свой запрос, получает заявленный профит, находит готовые цифровые и технологичные решения, оптимизирующие деятельность. Для АО МЗ «Балаково» было предложено сотрудничество с акселератором социальных инициатив («БАСИ»), где предлагаются проекты, направленные на решение социально - экономических проблем области, что приведет к появлению значимого решения в виде разработанного проекта, способного повысить лояльность сотрудников, конкурентоспособность бизнеса, решить вопросы ESG - повестки.
Источники:
1. Урасова А. А. Условия цифровизации экономики как основа управления развитием пространственно-отраслевой структуры региона / А.А. Урасова //Научные труды Вольного экономического общества России. 2022. № 4(236). С.87-107.
2. Полянская Е. С. Воздействие инновационной активности на региональный уровень конкурентоспособности организаций / Е.С.Полянская // Финансовые рынки и банки.2022. №5. С.40-47.
3. Тополева Т.Н. Локализация производства: международный опыт и императивы России в условиях санкционного режима /Т.Н. Тополева //Управленческие науки. 2022. .№2(12). С.6 - 21.
4. Национальные проекты: целевые показатели и основные результаты [Электронный ресурс] URL: http://static.government.ru/media/ files/p7nn2CS0pVhvQ98OOwAt2dzCIAietQih.pdf дата обращения: 07.12.2022.
5. Relationship between Government and Business Organizations [Электронный ресурс] URL: https://www.iedunote.com/ government-business-relationship дата обращения: 07.12.2022.
6. What is a Startup: Guide [Электронный ресурс] URL: https://sendpulse.com/support/glossary/startup дата обращения: 07.12.2022.
7. Официальный сайт ПАО «КуйбышевАзот» [Электронный ресурс] URL: https://www.kuazot.ru/invest/ifrs_reporting/ дата обращения: 07.12.2022.
8. Официальный сайт АО ВЗ «Балаково» [Электронный ресурс] URL: https://www.balmetall.ru/documents/ дата обращения: 07.12.2022.
9. Петрова К.С. Корпоративное управление в контексте ESG / К.С. Петрова // Инновации и инвестиции. 2022. №7. С.48-53.
10. Данилова И. В. Влияние межтерриториальной связанности на развитие экономического пространства регионов / И.В. Данилова, И.П. Савельева, А.В. Резепин //Экономика региона. 2022. №1(18). С.31-49.
11. Развитие принципов управления при сетевом взаимодействии / В. И. Абрамов, Д. В. Оводенко, С. Г. Вагин, А. К. Титов // Вестник Самарского государственного экономического университета. - 2014. - № 12(122). - С. 88-91. - EDN TOLKAP.
EDN: SPKEJN
А.Р. Симонян - к.ф.м.н., доцент кафедры прикладной математики и информатики, Сочинский государственный университет, Сочи, Россия, [email protected],
A.R. Simonyan - candidate of physical and mathematical sciences, associate professor of the department of applied mathematics and informatics, Sochi state university, Sochi, Russia.
МОДЕЛЬ ОПТИМАЛЬНОЙ СТРАТЕГИИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ ТУРИСТСКИХ ПРОДУКТОВ ПРИ СТОХАСТИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ A MODEL OF AN OPTIMAL STRATEGY FOR MANAGING THE STOCKS OF TOURIST PRODUCTS
UNDER STOCHASTIC UNCERTAINTY
Аннотация. Модернизация рыночных отношений на рынке турпродуктов расширяют конкурентные возможности для участников рынка. Очевидно, что для сохранения и увеличения доли рынка, построения эффективных экономических отношений необходимы оптимизационные модели управления процессами. В работе исследуется задача поиска оптимальной стратегии управления запасами турпродуктов. В статье обосновывается перспективность применения теории массового обслуживания в процессе создания оптимального ассортимента регионального туристского продукта. Автором предлагается один из вариантов решения проблемы управления ассортиментом и запасами турпродуктов при стохастическом характере туристского спроса с применением пошаговой методики. Предлагаемый алгоритм основан на стохастических моделях теории массового обслуживания с пуассоновским входящим потоком спроса. На данном этапе рассматривается простейшая задача с возможностью приоритетного обслуживания спроса.
Abstract. Modernization of market relations in the market of tourist products expand competitive opportunities for market participants. It is obvious that optimization models of process management are necessary to maintain and increase market share, build effective economic relations. The paper investigates the problem of finding the optimal strategy for managing the stocks of tourist products. The article substantiates the prospects of applying the theory of queuing in the process of creating an optimal assortment of regional tourist products. The author suggests one of the solutions to the problem of managing the assortment and stocks of tourist products with the stochastic nature of tourist demand using a step-by-step methodology. The proposed algorithm is based on stochastic models of queuing theory with Poisson incoming demand flow. At this stage, the simplest task is being considered with the possibility of priority demand servicing.
Ключевые слова: региональный туристский продукт, теория массового обслуживания, интенсивность потока, управление запасами.
Keywords: regional tourism product, queuing theory, flow rate, inventory management.
Благодарности: Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта №№ 20-010-00530.
Acknowledgments: The reported study was funded by RFBR, project number 20-010-00530.
Введение
Функционирование индустрии туризма невозможно без наличия туристских ресурсов (объектов удовлетворяющих туристский интерес), так как, их наличие позволяет создать туристский продукт, который лежит в основе развития туризма. Туристский продукт - сложная, но управляемая, сложная и неоднородная система по структуре, имеет свою специфику, субъективен в восприятии, требует всестороннего исследования его потребительских свойств, выявления всех сторон привлекательности туристов.
Туристские регионы в конкурентной борьбе стремятся обеспечить высокий уровень обслуживания и качество предъявляемых турпродуктов. Но эффект от их деятельности часто перечеркивается неправильно сформированным ассортиментом и неверно выстроенной стратегией управления региональными рессурасми, что приводит к увеличению времени обращения товаров.
Проблему усугубляет то, что экономические результаты деятельности предприятий регионов имеют стохастический характер, а это негативно влияет на планирование их деятельности. Это особенно наглядно проявляется при нестабильной экономики, когда регионы сталкиваются с проблемой частого изменения ассортимента и стратегии управления региональными ресурсами. Возникает необходимость разработки новых подходов к управлению процессом создания и реализации региональных турпродуктами.
В условиях экономической нестабильности одним из главных направлений деятельности для повышения эффективности создания и реализации востребованных турпродуктов становится задача cовершенствования управления ассортиментом и региональными ресурсами - их оптимизация на основе современных иммитацтонных методов, связывающих показатели эффективности предприятий с имеющимися ресурсами.
Основные направления исследования основаны на теории управлении запасами и теории массового обслуживания. Исследования по проблеме формирования ассортимента продукции, товаров и услуг, а также по проблеме управления запасами проведены в работах[1-3].
Однако проблема управления ассортиментом и запасами товаров при стохастическом характер спроса слабо изучена. Нет научно- обоснованных методик определения наилучшего ассортимента и их объемов, особенно в условиях стохастической неопределенности.
Основная цель исследования: необходимо из совокупности вариантов ассортимента товаров и услуг туриндустрии региона найти такой, который при эффективном использовании имеющихся ресурсов региона удовлетворил бы спрос.
Обсуждения
С точки зрения поставленной цели исследования задача сводятся к нахождению компромисса между двумя противоречивыми задачами:
- задача ликвидировать очередь за турпродуктами региона;
- задача полностью «загрузить» регион турпродуктами. Отсутствие спроса или низкий спрос на турпродукт означает непродуктивное вложение.
Характерной особенностью системы массового обслуживания является существование некоторой обслуживающей системы, которая предназначена для выполнения определенных действий, согласно заявкам, которые поступают случайным образом. Так как обслуживающая система почти всегда имеет ограниченную пропускную способность, а заявки поступают случайным образом, иногда возникает очередь заявок в ожидании обслуживания иногда же обслуживающее «оборудование» простаивает в ожидании заявок. Чаще всего известен вероятностный закон поступления заявок и длительностей обслуживания заявок. Впервые такой подход был предложен датским математиком А. К. Эрлангом в начале 20-го века для исследования работы междугородной телефонной станции. С тех пор теория массового обслуживания, усилиями советских ученных (особенно Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н.), стала одним из важнейших разделов теории вероятностей и исследования операций. Метолы теории массового обслуживания распространились на решение широкого круга разнообразных задач анализа очередей, исследование пропускной способности, исследование эффективности работы систем обслуживания и т. д.
Математическая модель
С точки зрения теории массового обслуживания нашу задачу можно описать с помощью следующих простейших системы массового обслуживания с интенсивностью вхояшего потока (интенсивность спроса) Л > 0 и пропускными способностями (интенсивностями выходящих (обслуженных) потоков) ^ 1 > 0,ц2 > 0 , ..., >0 [4]. Пусть спрос сортирует (направляет по группам турпродуктов) регулятор очереди, которая распределяет спрос по предложениям с вероятностями согласно заявкам. Предположим, каждая заявка с вероятностью выбирает турпродукт группы . Тогда, согласно свойству просеивания потока [4], получаем, что спрос состоит из N типов спросов, которые образуют пуассоновские потоки с интен-сивностями Таким образом мы получаем простейших многоканальных систем массового обслу-
живания с ожиданием. Конкретно опишем модель на основе турпродуктов группы :
- входящий поток заявок (спрос) - пуассоновский поток с интенсивностью ;
- выходящий поток обслуженных заявок (удовлетворение спроса) - пуассоновский поток с интенсивностью ;
- количество приборов обслуживания (количество турпродуктов группы ) равно .
- система с ожиданием т.е., если в момент поступления заявки все приборы заняты (турпродукты куплены), то заявка имеет возможность ждать.
В любой момент времени в системе может находиться произвольное число заявок турпродуктов группы . Пусть в момент t в системе находятся к заявок. Если к < Xj , то все к заявки удовлетворены, а Xj — к турпродуктов данной группы ждут заявок. Если , то заявок удовлетворены, а заявок ждут своего турпродукта (к примеру если это гости-
ничный номер определенной категории, то ждут освобождения номера).
Пусть РМЬ) - вероятность того, что в момент Г в системе находятся к заявок турпродуктов группы /. Согласно фор-
мулам (1), (2) и (3) из [4] вероятности Р^(Ь) удовлетворяют дифференциальным уравнениям
при
при
(р^( г)) = -к]Р>( Ь)+11]Р]( г), (р]( г)) = -(Л, + к^)р^(г)+лр^_г) + (к + 1)ц}р]+ ¿г),
(р£( г)) = -(л, + Х]11])р1(ь) + лр1_ ¿г) + х^р^ ¿г),
На практике большой интерес вызывают стационарные вероятности
р]=Ит£ „ а,р'( Ь)
ш$(г))' = 0 ■
Принимая во внимание обозначение (4) и условие (5) из уравнений (1) - (3) получаем
-Я;Р0; +¡1^1 = 0 -(Л] + кЦ])Р* + Х]Р1_ 1 + ( к + 1)Ц]Р^+1 = 0,
при при
-(Л] + Х] Ц])р1 + Х]р11 + Х]Ц]р11 = О ,
Решая систему уравнений (6) - (8), получаем следующие значения вероятностей Р^
Р*=к\Р°- ПРИ 1^к<х>
PJ = гк
,, Лк-Х,р0. при Ж; >к Х] ! (х]) '
находим из основного свойства вероятностей
р' = 1 гк 1
( )
(2)
(3)
(4)
(5) ( )
(7)
(8) ( )
( )
( )
Подставляя значения Р£ из (9) и (10) в (11) получаем
Р' = го
А к!
Х1 + 1
Ч/
Х]! (х] - Ц])
( )
В формулах (9), (10) и (12) Ц] = —. Обозначим р.- = —. Для формул (9), (10) и (12) р.- удовлетворяет условию
Р] < 1 ( 1 3 )
Условие (13) является условием стационарности системы, когда спрос на турпродукт группы ] удовлетворяется без задержки.
Когда условие (13) нарушается, т.е. Р] >1, то спрос на турпродукт группы ], неограниченно растет, иначе появляется неудовлетворенный спрос, что повлечет недополученный доход. Другой крайний случай, когда р ] « 1 (намного меньше 1), тогда появляются турпродукт группы , которые не пользуются спросом. Оптимальная стратегия управления запасами (ассортиментом) турпродуктов заключается в оптимальном перераспределении потоков туристов исходя из величины загрузки
Р ]■
Алгоритм перераспределения потоков
Для начала введем приоритет между группами турпродуктов. Пусть i < j, тогда спрос на турпродукт группы i удовлетворяется раньше, чем спрос на турпродукт группы . В любой момент появления турпотоков удовлетворяется спрос на турпродукт с наименьшим индексом, при условии, что загрузка для потока туристов инициирующих спрос на турпродукт с данным индексом меньше единицы. Наглядно работает следующий пошаговый алгоритм:
1) ввести число (количество групп турпродуктов);
2) пусть (выбираем первую группу турпродуктов);
3) если выполняется условие р j >1 то переход в 6;
4) прием и обслуживание заявки на турпродукт группы j;
5) переход в 3;
6) j = j + 1 (выбор следующей группы турпродуктов);
7) если J > N то переход в 9;
8) переход в 3;
9) конец
Заключение
В исследовании предложен алгоритм управления запасами турпродуктов. Предварительно построена математическая модель поставленной проблемы как система массового обслуживания. Теория массового обслуживания больше подходит для решения поставленной задачи из за наличия в нем стохастической неопределенности, но имеющие известные вероятностные распределения.
Источники:
1. Прабху Н. Стохастические процессы управления запасами. - М.: Мир. 1984. - 184 с.
2. Саати Т. Математические методы исследования операций. - М.: Воениздат, 1969. - 420 с.
3. Канатарович Л.В. Математико-экономические работы. Избранные труды. - М.: Наука. 2011. - 756 с.
4. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. - М.: URSS, 2021. - 400 с.
5. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. В 2-х томах. Т. 1. - М. Мир, 1984. - 528 с.
EDN: SQBSJG
С.Б. Тимушев - аспирант, Самарский государственный экономический университет, Самара, Россия,
S.B. Timushev - postgraduate student, Samara State University of Economics, Samara, Russia.
СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ОБРАБАТЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ В РОССИИ THE CURRENT STATE OF THE MANUFACTURING INDUSTRY IN RUSSIA
Аннотация. В статье представлено исследование по оценке основных показателей эффективности развития производственного процесса в обрабатывающей промышленности российских регионов в последние годы, связанные с негативным влиянием пандемии на промышленное производство и на производство в целом.
В исследовании уделено внимание показателям, характеризующим развитие промышленности в России и за рубежом. Исходя из проведенного исследования и изучении материалов ученых исследовавших данную проблему, основываясь на полученные результаты был сформулирован вывод, суть которого сводится к тому, что в будущем следует продолжить трансформацию обрабатывающей промышленности на инновационной основе.
Abstract. The article presents a study on the assessment of the main indicators of the efficiency of the development of the production process in the manufacturing industry of Russian regions in recent years, associated with the negative impact of the pandemic on industrial production and on production in general.
The study focuses on the indicators characterizing the development of industry in Russia and abroad. Based on the conducted research and the study of the materials of scientists who investigated this problem, based on the results obtained, a conclusion was formulated, the essence of which is that in the future it is necessary to continue the transformation of the manufacturing industry on an innovative basis.
Ключевые слова: регионы, промышленное производство, экономика, региональная политика, эффективность, обрабатывающая промышленность.
Keywords: regions, industrial production, economy, regional policy, efficiency, manufacturing industry.
Введение
Сложившаяся экономическая ситуация в последние годы, очень сильно отражается на экономическом развитии российской промышленности в целом и обрабатывающей промышленности в частности. Исходя из показателей за первое полугодие 2022 года, российская экономика не смотря на сложную сложившуюся ситуацию по отношению к российской экономике со стороны западных стран, показала не плохие показатели для сложившейся ситуации.
В той или иной степени в своих работах и проводимых исследованиях в разное время касались такие иностранные ученые исследователи как Л. Вальраса, А. Вебера, Р. Кантильона, Дж.М. Кейнса, Ж.Б. Кольбера, В. Кристаллера, В. Лаундхарта, А. Леша, В. Леонтьева, Дж. Локка, Т. Мальтуса, К. Маркса, Б. Олина, Д. Рикардо, П. Самуэльсона, А. Смита, Й. Тюнена, М. Фридмена, Т. Хегерстанда, П. Хейне, Э. Хекшера, и др ,которые внесли существенный вклад в формирование теории систематизации идентификационных признаков субъектов и областей [1].
Среди отечественных ученых исследователей, наибольшая часть которых приходится на начало 2000-х, и в первую очередь это касается период 2002 года до сегодняшнего дня, среди которых можно выделить работы Рязанова В. Т., Губанова С. С., Горкина А. П., Пороховского А. А., Глазьева С. Ю ., Сухарева О. С. и др. [2].
Анализ экономической литературы, посвященной проблематике развития промышленности в на региональном уровне показывает, что существуют различные теоретические и методические подходы к решению проблем, возникающих на пути развития промышленности в России [3].
В частности, это касается методов анализа факторов, оказывающих существенно влияние на формирование эффективного развития производства в обрабатывающей промышленности в различных экономических условиях [3].
