CC BY
217
6. В.В.Барышникова. Современный порт в логистической цепочке доставки грузов. 2009.
URL:http://www.nbuv.gov.ua/portal/Soc_Gum/Eupmbg/2009_4/Barishn.pdf (дата обращения
21.01.2013).
7. Г.С.Махуренко. Портовая логистическая система как фактор получения конкурентных преимуществ. 2011. http://www.nbuv.gov.ua/portal/soc_gum/Mzurts/2011_18/files/e1803.pdf (дата обращения
19.01.2013)
8. Gengyong, Zhang Ynuqi, Wangy. Evaluation and Strategic Thinking of Port Logistics Competitiveness in
China: Logistics infrastructure network perspectives. URL:
http://www.fas.nus.edu.sg/ecs/events/pe2011/Geng.pdf (дата обращения 22.01.2013).
9. Источник: Gengyong, Zhang Ynuqi, Wangy. Evaluation and Strategic Thinking of Port Logistics Competitiveness in China: Logistics infrastructure network perspectives.
http://www.fas.nus.edu.sg/ecs/events/pe2011/Geng.pdf (дата обращения 22.01.2013)
10. Реестр морских портов Российской Федерации. Федеральное агентство морского и речного транспорта Российской Федерации. URL: http://www.morflot.ru/reestr_mp/ (дата обращения 23.01.2013)
11. В мировой практике для оценки объемов грузов, перевозимых в контейнерах используется показатель TEU- эквивалент 20-футово^ контейнеру
12. Ю.А.Наврозова, Е.В.Грушевская. SWOT- анализ морских торговых портов Черноморско-Азовского бассейна. 2011. URL: http://www.osmu.odessa.ua/public/other/publishing/checkal34/3402.pdf (дата обращения 22.01.2013)
УДК 338.27 ББК 65.23
МОДЕЛИРОВАНИЕ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВВ В УСЛОВИЯХ РИСКА
С.И. Никитин, Е.С. Никифоров, К.В. Фельдшеров
Санкт-Петербургский государственный университет
сервиса и экономики (СПбГУСЭ) 191015, Санкт-Петербург, ул. Кавалергардская, 7, лит. А
Современный этап развития логистики определяют два основных фактора: глобализация мировой экономики и глобальная научно-техническая революция, которые порождают новые потребности клиентов в логистических услугах и разнообразные формы их удовлетворения [1].
Глобализация бизнеса выражается в следующем:
- более совершенные коммуникации и перевозка сделали физические расстояния менее значимым, благодаря чему предприятия могут работать на едином, охватывающем весь мир рынке;
- происходит сокращение торговых барьеров между странами и рост международной торговли и конкуренции;
- размещение предприятий происходит не по национальному принципу, а в странах и регионах с низкими затрата-
ми на производство (например, немецкие предприятия в Польше, американские - в Мексике, японские - в Китае).
В настоящее время в области науки и техники в мире происходит так называемая глобальная революция, которая заключается в том, что технологические изменения происходят повсеместно, а не появляются где-то в одном месте, а затем постепенно распространяются, как это происходило ранее, в сельскохозяйственной и промышленной революциях. Описанные выше факторы предопределили следующие основные тенденции в развитии современной логистики:
I. Расширение ассортимента предлагаемых логистических услуг
- отсрочка, заключающаяся в том, что в распределительную систему передается почти готовая продукция, при этом ее модификация или учет последних
требований потребителей откладываются до самого последнего возможного момента, что существенно снижает уровень запасов:
- перевалка, т.е. использование прямой отгрузки, которое сводит к нулю запасы и соответствующие расходы в распределительных центрах;
- массовый выпуск продукции на заказ, объединяющий выгоды массового производства с гибкостью продукции на заказ;
- прямая доставка через электронные сети передачи данных, через курьерские службы, службы экспресс-доставки посылок;
- услуга управления запасами продавцов, которая заключается в том, что поставщики управляют как собственными запасами, так и запасами, хранящимися в нижних звеньях цепи поставок, что снижает общие затраты;
- синхронизированное перемещение материалов, при котором информация о движении материальных потоков (МП) доводится до всех участников цепи поставок одновременно, что позволят оперативно координировать перемещение МР и т.д.
II. Аутсорсинг
Аутсорсинг - это передача функций контроля над распределением готовой продукции от производителей к специализированным фирмам. Эта тенденция проявилась еще в 1980-х годах сначала в Западной Европе и Японии и позже в США, но сохраняется и в настоящее время. Крупные и средние предприятия всё больше склоняются к покупке целостных логистических решений. Это позволяет им, во-первых, использовать больший опыт специализированных логистических фирм в распределении продукции, во-вторых, в большей степени сосредоточиться на своей основной деятельности -производстве, развитии и продвижении на рынок своей продукции и, в-третьих, сократить свои накладные расходы. Таким образом, им удается использовать
умение и опыт логистической фирмы для повышения собственной эффективности.
Большинство из таких специализированных компаний логистики образовалось путем отпочкования отделов логистики от крупных корпораций. Кроме того, транспортные фирмы, ранее предлагавшие один вид региональных перевозок, становятся логистическими, т.е. предлагают перевозки с глобальной географией различными видами транспорта, и, кроме того, сквозное обслуживание по всей цепи поставки (складирование, таможенное оформление, распределение и т.д.).
III. Сокращение числа поставщиков и формирование долгосрочного сотрудничества с логистическими фирмами
В прошлом фирмы имели большое количество поставщиков, конкурировавших друг с другом, что помогало заключать выгодные сделки. В настоящее время логистические фирмы все более привлекаются к управлению всеми процессами в цепи поставок, а фирмы-клиенты все чаще знакомят их со своими долгосрочными целями, чтобы совместно вырабатывать взаимоприемлемые решения. Клиенты все больше ценят свое время и все больше доверяют профессионалам-логистикам, с которыми сотрудничают, стремятся ограничить их число, но развивать долгосрочное сотрудничество с теми, кого они выбрали в партнеры.
IV. Усовершенствование методов управления логистическими процессами
Разрабатываются новые и усовершенствуются существующие методы управления логистическими процессами, призванные решить известные логистические задачи: сократить складские запасы, оперативно реагировать на изменения спроса, снизить себестоимость продукции, оптимизировать транспортные потоки скоординировать деятельность логистических цепей и т.д.
В условиях перехода к рыночным отношениям единые системы нормативов совершенствования материально-технической базы теряют свое прежнее значе-
ние. Каждый субъект хозяйствования самостоятельно оценивает конкретную ситуацию и принимает решения. В конкурентной борьбе выигрывает тот, кто более компетентен в области логистики, владеет ее методами. Хозяйственная среда становится все более «рыночной», вносит в предпринимательскую деятельность элементы неопределенности, расширяет зоны рисковых ситуаций [2]. Функционирование же современной рыночной среды просто немыслимо без риска.
Логистическая система в любой практической реализации - от процесса перемещения грузов до процессов товародвижения в рыночном пространстве -включает множество разнородных элементов, функционирование которых находится под влиянием различных факторов и сопряжено с определенным риском. Одним из принципов логистики является надежность, причем на микро- и макро-логистическом уровнях. Это означает, что риск функционирования логистиче-
ской системы должен быть сведен к минимуму или вообще нейтрализован.
Несмотря на то что риски в логистике предприятия и в управлении цепями поставок представляют осознанную опасность, в теории логистики уделяется недостаточное внимание выявлению, оценке, учету рисков и управленческим воздействиям в ситуациях риска.
При этом в подавляющем большинстве предприятий России к логистике относятся пока еще утилитарно, то есть воспринимаю ее как набор функций: транспортировка, складирование и грузо-перерабогка, страхование грузов и таможенные процедуры. В то же время опыт развитых стран свидетельствует о том, что эффективное управление материальными и сопутствующими (информационными, финансовыми, сервисными) потоками для достижения корпоративных целей с оптимальными затратами всех ресурсов является ключевым фактором для достижения успеха в современном бизнесе
Рис.1. Укрупненная классификация рисков в логистической системе
В публикациях по логистике если риски и упоминаются, то в основном авторы или отмечают, что риски надо учитывать, или ограничиваются несистематизированным перечислением рисков, а представленные «классификации» рисков логистики содержат набор возможных последствий разных рисков и не указывают признаков классификации, вследствие чего в одном ряду оказываются риски, характеризуемые объектом риска (например, риск гражданской ответственности, риск утраты имущества) и природой возникновения риска (например, коммерческий риск, риск, связанный с контрагентами). Для формирования модели рисков логистики предлагается проводить работу по их выявлению на основе исследования технологий протекающих процессов в функциональных областях логистики и на разных уровнях логистического менеджмента с учетом разделения рисков на логистические и нелогистические. На рис. 1 представлена укрупненная классификация рисков, возникающих в логистической деятельности в зависимости от причины появления возможного ущерба.
Логистические риски - это риски выполнения логистических операций транспортировки, складирования, грузопере-работки и управления запасами, риски логистического менеджмента всех уровней, в том числе риски управленческого характера, возникающие при выполнении логистических функций и операций.
Риски логистического менеджмента (потери, увеличенные расходы, снижение дохода) на уровне логистической системы включают риски, возникающие вследствие неэффективной межфункцио-нальной логистической координации, неэффективности логистической стратегии, неудовлетворительного состояния планирования и контроля, низкого уровня интеграции логистических процессов на предприятии, уровня квалификации руководителей и ведущих специалистов по логистике и др., а также риски неэффективности системы информационнокомпьютерной поддержки, обусловленные низким интеграционным уровнем
используемых технических средств, программного обеспечения, квалификацией персонала, широтой охвата внутренней информационной сети и т.п. К логистическим функциям, в которых большая часть рисков по природе - управленческие риски, т.е. риски, во многом зависящие от профессиональных и личностных качеств логистов разных уровней, относятся: управление закупками материальных ресурсов, управление процедурами исполнения заказов, прогнозирование спроса на готовую продукцию и расхода материальных ресурсов и некоторые другие.
Оценка, управление, предупреждение, минимизация и распределение рисков - комплексная задача, которая может быть решена руководящим составом торговой компании или компании-производителя при помощи различных методик управления рисками. Логистическая система на практике представляет собой не отдельную организацию с единым управлением, а совокупность взаимодействия заинтересованных сторон в виде звеньев логистической системы, с определенными потенциальными возможностями и сферой компетентности. Под заинтересованными сторонами в логистической системе понимаются логистические звенья, с чьими интересами и прибылью связан успех производственной или торговой организации. Комплексный подход при решении задач продвижения товара от Производителя к Потребителю осуществляет Комплексная логистика, — которая реализует системный подход к организации всего цикла жизни товара и связанных с ним мероприятий в период от момента производства его комплектующих до момента потребления. Это эффективная система управления материальными, информационными и финансовыми потоками, связанными с жизненным циклом товара.
В управлении логистическими системами следует учитывать и нелогистические по причине возникновения риски
- это внешние по отношению к логистической системе риски, вызванные природно-естественными, экологическими, политическими, рыночными, социальны-
ми причинами, и риски, характерные для любой другой области управленческой деятельности, связанные с несчастными случаями, увольнением и смертью персонала, причинением вреда основным фондам административно-управленческого
назначения по каким-либо не указанным выше причинам и другие.
Однако разделение рисков на логистические и нелогистические не позволяет определить опасность, которую представляют те или иные риски конкретной логистической системе и какие процедуры управления риском могут дать наилучший результат. Для решения данных задач требуется оценить величину возможных потерь от рисков, вероятность их появления, и затем классифицировать риски с учетом этих двух характеристик.
Исходя из задач, которые решают закупочная, транспортная и складская логистики, можно выделить основные виды рисков, которые могут возникнуть на каждом этапе этой логистической цепочки.
Под риском принято понимать возможность возникновения неблагоприятной ситуации или неудачного исхода деятельности организации в той или иной области. Необходимо отметить, что в числе основных причин возникновения риска - не только статистическая возможность появления неблагоприятной ситуации, но еще и три других фактора внешней и внутренней логистической среды: неопределенность, случайность, противодействие. Неопределенность -это сумма обстоятельств, которые можно предвидеть заранее, но нельзя определить, насколько существенно они повлияют на итоговые показатели логистической деятельности. Данный фактор часто вообще не учитывается при оценке рисков, но его влияние на результаты деятельности может быть довольно значительным.
Случайность — это сумма обстоятельств, которые возникают независимо от общей ситуации и, как правило, под воздействием факторов внешней среды. Случайность усиливает влияние неопределенности.
Противодействие - это намеренное сопротивление обстоятельствам и участникам логистического процесса при его выполнении. Наличие противодействия не обязательно «вражеские происки» (хотя иногда действия чиновников или представителей местной администрации иначе и не назовешь). Сюда относятся и умелые действия конкурентов, использующие сложившиеся обстоятельства в своих интересах, и действия контрагентов или третьих лиц, которые выполняют или не выполняют условия договора.
В транспортной логистике выделяют следующие риски:
a) Коммерческий риск. Выражается в срыве поставок, недополучении продукции, увеличении транспортных издержек, нарушении сроков поставки, невыполнении финансовых обязательств, утрате доли дохода (прибыли);
b) Риск ущерба в результате изменения погодных условий включая стихийные бедствия;
^ Технические риски. Связаны с эксплуатацией технических средств логистической системы;
d) Риск утраты груза в результате хищения, с учетом пропажи груза без вести или угон транспортного средства вместе с грузом;
e) Экологический риск. Выражается в ущербе окружающей среде, например, при транспортировке или хранении продукции;
^ Риск наступления гражданской ответственности, возникшей в связи с ущербом, нанесенным юридическим или физическим лицам в процессе логистической деятельности.
В складской логистике выделяют следующие риски:
a) Превышение объема хранения, т.е. нарушение производственного ритма;
b) Утрата (хищение) имущества;
^ Повреждение или уничтожение товара в результате поломки систем жизнеобеспечения: водопровода, электро-
проводки, канализационных систем и т.д.
d) Повреждение или утрата в процессе хранения и обработки в результате не-
осторожности или ошибки работников склада;
е) Риск повреждения или уничтожения в результате пожара, стихийных бедствий.
В закупочной логистике характерны следующие риски:
a) Выбор неквалифицированного поставщика;
b) Несвоевременное размещение заказа;
c) Проблемы на стороне поставщика (нехватка сырья, поломка оборудования)
d) Задержка груза на таможне;
e) Ошибка в оценке объема заказа;
Проблемы моделирования логистических процессов в условиях риска естественно рассмотреть как развитие этих процессов во внешней среде, состояния которой стохастичны. Стохасгичность этих состояний обусловлена воздействием на среду реализации логистических процессов рисков, рассмотренных нами выше. Методика такого подхода, без ограничения общности, может быть исследована на примере процессов транспортной логистики.
Классический подход в оптимизации стратегии транспортной логистики состоит в решении модифицированной задачи линейного программирования (транспортной задачи), в результате чего определяется оптимальная стратегия Х°р1 развития логистического процесса, обеспечивающая минимальную стоимость затрат Z°pt(X на реализацию данного процесса [3]. При этом процедура решения этой задачи такова, что начиная с исходной стратегии Х°, построенной по из-
В этой таблице знак «+» означает благоприятные условия состояния среды для реализации соответствующей стратегии развития логистического процесса. Знак «-» соответствует ситуации, когда в целом состояние среды не благоприятно
вестным правилам (методы северозападного угла и минимальной стоимости), мы поэтапно находим последовательность стратегий вплоть до Х°^ , на каждом шаге снижающие суммарные затраты. Опыт решения таких задач показывает, что сходимость этого процесса итерации является достаточно медленной, и ряд стратегий, завершающих эту итерационную процедуру, требует затрат, близких к минимальной Z°pt(X). Эта ситуация становится существенной при учете рисков протекания логистических процессов. Степень влияния этих рисков может оказаться таковой, что реальная минимизация целевой функции затрат Z(X) при учете стохастичности условий реализаций логистического процесса будет достигнута не на оптимальной стратегии Х°р , полученной без учета рисков, а на одной из близких к ней стратегий. В целом речь идет об устойчивости стратегий реализации логистических процессов к воздействию рисков, сопровождающих эти процессы.
Рассмотрим оптимальную стратегию Х°р и близкие к ней по степени оптимальности стратегии, например, X и X, полученные при решении транспортной задачи, моделирующей транспортный логистический процесс.
Характеризуя среду реализации этого процесса, состояния которой стохастичны, мы будем рассматривать полный набор ее состояний Ц ( = 1, 2, ... , 8), различающихся по степени благоприятности для осуществления каждой из стратегий Х°р , X и Хр. Соответствующие данные приведены в табл. 1.
для развития рассматриваемого процесса.
Для нахождения вероятностей д=Р(Ц) реализации состояний среды мы можем воспользоваться методом экспертных оценок, являющимся традиционным и эффективным способом прогно-
Таблица 1. Условия реализации транспортного логистического процесса в стохастической среде
\П, X П1 П2 Пз П4 Пз Пб п7 П8
Х°^ + + + - + - - -
X + - + - + - -
X + - + + - - + -
зирования состояний и результатов развития социально-экономических процессов в условиях неопределенности, обусловленной возникновением рисков всевозможной природы. При этом, проводя экспертные оценки, следует использовать механизм открытого управления, который, как это доказывается в теории кол-
лективного принятия решений, защищен от манипулирования со стороны экспертов.
Рассмотрим ситуацию, когда экспертные оценки вероятностей состояний среды реализации процесса транспортной логистики привели к результатам, представленным в табл. 2.
Таблица 2. Вероятности реализаций состояния среды
П, Пі ІІ2 Пз ІІ4 П5 Пб п7 П8
р, 10% 10% 15% 10% 20% 10% 15% 10%
Экономико-математическое моделирование процесса транспортной логистики в среде, подверженной различным рискам, может быть адекватно осуществлено методами математической теории игр [4, 5], а именно, моделью стохастической игры. Для окончательного построения матрицы стохастической игры, моделирующей реализацию процесса транспортной логистики, следует определить значения суммарных затрат Zj(Xi) при реализации стратегии ^ в среде, находящейся в состоянии Ц. При решении этой задачи мы опирались на базовые значе-
ния суммарных затрат (млн руб.): Zl(Xopt)=1,20; ^(Х0=1,25; ^(Хр)=1,30; полученные при оптимизации транспортной задачи без учета влияния рисков, т.е. в состоянии среды Пь Для остальных состояний среды, в той или иной степени негативно влияющих на реализацию логистического процесса (см. табл. 1), значения суммарных затрат были получены методом экспертных оценок в механизме открытого управления.
В целом, стохастическая модель реализации процесса транспортной логистики определяется табл 3.
Таблица 3. Стохастическая модель реализации процесса транспортной логистики
П1 П2 Пз П4 Пз Пб П7 П8 *1 «I
х°р‘ 1,20 1,35 1,45 1,70 1,50 1,80 1,85 2,00 1,60 1,60 0,24
X 1,25 1,50 1,75 1,55 1,85 1,50 1,90 2,15 1,70 1,70 0,25
X 1,30 1,80 1,45 1,55 1,80 1,90 1,50 2,10 1,65 1,70 0,24
р, 10% 10% 15% 10% 20% 10% 15% 10% - - -
Численный анализ, приведенный в таблице 3 экспертных оценок суммарных затрат Zj(Xi) позволяет, во-первых, отметить, что они достаточно тесно коррелируют со степенью благоприятности условий среды по отношению к рассматриваемому процессу. Кроме того, экспертные оценки уровня затрат показывают, что условия неблагоприятности среды по отношению хотя бы к одной из стратегий косвенно влияют на уровень затрат, повышая его, при реализации оставшихся стратегий даже в том случае, когда условия среды оказываются благоприятными для этих стратегий (сравни табл. 1 и табл.З).
Анализ проблемы оптимизации процессов транспортной логистики начнем с
вероятностного подхода. В последних трех столбцах табл.З приведены значения
— —72 1Т —
2^ , (5/. Величины 0; равны,
соответственно, средним значениям затрат и степени их разброса (среднему квадратичному отклонению) для стратегии Хор , X и X и вычислены на основе закона распределения вероятностей, полученного методом экспертных оценок в механизме открытого управления и приведенного в последней строке табл.З.
Средние значения ^^определены в соответствии с принципом Байеса-Лапласа, согласно которому все состояния реализации логистического процесса являются равновероятными:
Й=Р(Ц)^=12,5; ,=1,2,...,8 (1)
Вероятностный анализ стохастической модели реализации процесса транспортной логистики позволяет сделать следующие выводы:
1. Поскольку средние значения уровней затрат проекта удовлетворяют условию _ _
КХР)<2(ХЛ 2{Хр) , (2)
то стратегия Х°р, являясь оптимальным решением транспортной задачи, сохраняет свой приоритет в условиях стохастич-ности среды реализации.
2. Стратегия Ха, является второй после Хор по уровню затрат, определенному без учета влияния рисков, теряет свой приоритет по сравнению со стратегией Хр при реализации в стохастической среде.
3. Риски использования стратегий Х°*, X И Хр, определенные средним квадратичным разбросом уровней затрат, практически одинаковы.
4. Использование принципа Байеса-Лапласа взамен метода экспертных оценок для определения вероятностей реали-
зации состояний среды приводит практически к тем же результатам при сравнительном анализе степени оптимальности стратегий ХорЬ X и Хр.
Второй подход в анализе степени оптимальности различных стратегий реализации рассматриваемого проекта, дополняющий вероятностный подход или заменяющий его при отсутствии информации о вероятностном распределении состоянии среды реализации проекта, состоит в использовании ряда классических критериев математической теории игр. Применение этих критериев к исследуемому нами процессу транспортной логистики требует вычисления дополнительных характеристик, связанных с величиной колебаний уровня затрат Zj(Xi), достигаемого при использовании стратегии Xi в среде, находящейся в состоянии Ц. Соответствующие результаты, полученные по данным таблицы 3, приведены в табл. 4.
Таблица 4. Степень колебаний уровня затрат при реализации процесса транспортной логистики _______________________________ в стохастической среде_____________________________________
mmZjiXi) max Zj(Xi) j i*minjZj(Xi)+(i-i)*maXj Zj(Xi)
Xopt 1,20 2,00 1,60
X 1,25 2,15 1,70
X 1,30 2,10 1,70
Эти данные позволяют провести дальнейший анализ оптимальности предложенных логистических стратегий на основе классических полуэмпирических критериев в модели стохастической игры.
I. Критерий минимина.
В этом случае мы должны определить минимальный уровень затрат Zj(Xi), для каждой из стратегий Xi по всевозможным состояниям Ц среды реализации этих стратегий и в качестве оптимальной выбрать ту стратегию, где этот минимальный уровень достигнет своего наименьшего значения. Согласно данным табл. 4,
minimirijZiiXi) = 1,20 ....(3)
что означает, что стратегия Xopt, полученная нами при решении задачи, сохраняет свою оптимальность при учете воздействия на нее рисков среды реализации.
Следует отметить, что критерий ми нимина соответствует предельному оптимизму руководителей проекта, рассчитывающих на то, что среда реализации проекта будет каждый раз «подыгрывать» им, обеспечивая минимальный уровень затрат. В поддержку этого в целом неустойчивого критерия, отметим, что в практических экономических схемах достаточно часто доминирует принцип : «или все, или ничего».
II. Минимаксный критерий Вальда Этот подход соответствует здравой, но предельно пессимистичной оценке ситуации, когда для каждой из стратегий выбирается наибольший, но безусловно гарантированный уровень затрат таху 2} (Х() maXj 1; (Х4) по отношению к всевозможным состояниям Ц среды реализации проекта. Оптимальной, согласно критерию Вальда, считается та
стратегия, где это наибольшее значение затрат достигает минимума. Тогда, согласно данным табл. 4 будем иметь
готтаЦЭД) > і
= 1,20
(4)
что снова свидетельствует о том, что воздействие рисков не нарушает оптимальности стратегии Хор
III. Критерий Гурвица.
Этот критерий соответствует подходу к оценке степени оптимальности стратегий, промежуточному между предельно оптимальным (критерий минимина) и пессимистичным (критерий Вальда). Согласно этому подходу, оптимальной будет та стратегия, на которой минимизируется величина Х*1ШПу ZД^)+(l-Х)*таХ] Е](Х{), где ХЕ [ОД] - полуэм-перический параметр. В табл. 4 приведены значения этого выражения для X = -
(1 - Х)*тах]г,(Х1)) = 1,60
(5)
что, согласно критерию Гурвица, снова свидетельствует об оптимальности стратегии Хор
IV. Критерий минимальное риска Се-виджа.
Одной из основных характеристик стохастической игры является величина риска
Гу = ^ №) - ППП/ 2/ №) (6)
использования стратегии при условии, что среда реализации нисходится в состоянии П| Отметим сразу, что риски Гу являются внутренними и вторичными параметрами стохастической игры, порожденными внешними рисками протекания логистического процесса. В табл. 5 приведена матрица рисков для рассматриваемого нами проекта, полученная на основе выражения (6) и данных табл. 3.
Тогда
пмп*(А * тшпу 2^{Х\) +
Таблица 5. Матрица рисков реализации проекта транспортной логистики
П1 П2 Пз П4 П5 Пб Пу П8 тахги і
Хор1 0,00 0,00 0,00 0,15 0,00 0,30 0,35 0,00 0,35
X 0,05 0,15 0,30 0,00 0,35 0,00 0,40 0,15 0,40
X 0,10 0,30 0,00 0,00 0,30 0,40 0,00 0,10 0,40
Важно отметить, что величины рисков, приведенные в табл. 5, равны потерям в уровне затрат, связанных с отсутствием информации о том, в каком именно состоянии находится среда реализации проекта.
Критерий Севиджа определяет оптимальной ту стратегию, которой соответствует наименьший риск максимумов maXj Гу его значений для каждой стратегии XI по всевозможным состояниям Ц среды реализации проекта. Согласно данным табл. 5
= 0,35
(7)
тштаиц
I 7 J
что снова свидетельствует об оптимальности стратегии Хор
Таким образом, решение транспортной задачи, моделирующей логистический процесс, но еще не учитывающей условия реализации этого процесса при стохастичности состояний среды, и ре-
зультаты анализа степени влияния этой стохастичности на уровень оптимальности выделенных нами стратегий развития
этого процесса позволяют в исследованной нами ситуации сделать однозначный вывод о том, что Хор является оптимальной и обеспечивает минимальный уровень затрат от реализации рассмотренного проекта.
Однозначность полученного нами результата по определению оптимальной стратегии не является обязательным следствием использованных критериев учета стохастичности состояний среды реализации рассматриваемого проекта. В связи с этим следует отметить, что с точки зрения экономико-математического моделирования этого процесса мы учли все необходимые вероятностные критерии (среднее значение затрат и степень их разброса) и классические подходы в
анализе стохастической игры. При воз- процесса, окончательный выбор искомой
никновении неоднозначности, то есть си- стратегии должен проводится с привле-
туации, когда на оптимальность претен- чением требований, дополнительных к
дуют две или несколько стратегий, воз- рассмотренным нами экономико-
можность чего по существу заложена в математическим критериям реализации
условиях стохастичности протекания процесса.
ЛИТЕРАТУРА
1. Никитин С.И., Никифоров Е.С., Фельдшеров К.В. Моделирование логистических процессов и управление качеством услуг в условиях риска: Монография. СПб.: Изд-во СПбГУСЭ, 2012.
2. Викторов А.Д., Никитин С. И., Погодина А.С. Прогнозирование социально-экономических процессов в условиях риска: Монография. СПб.: Изд-во СПБГУСЭ, 2012.
3. Исследование операций в экономике: учеб. пособие /Ред. Н.Ш. Кремер. М.: ЮНИТИ-^на, 2006.
4. Никитин С.И. Теория игр и исследование операций: учеб. пособие /С.И. Никитин, О.М. Бритаева. СПб.: Изд-во СПБГУСЭ, 2010.
5. Коралев В.Ю, Бенинг В.Е., Шоргин С. Л. Математические основы теории риска. М.: Физматлит, 2007.
УДК 338.465.2 ББК 60.65
РЕВЕРСИВНАЯ ЛОГИСТИКА В СФЕРЕ ОБРАЩЕНИЯ С ОТРАБОТАННЫМИ МАСЛАМИ
В.В Николаев
Санкт-Петербургский государственный университет
сервиса и экономики (СПбГУСЭ) 191015, Санкт-Петербург, ул. Кавалергардская, 7, лит. А
В последние годы из-за непрерывного увеличения автопарка, количества и дальности перевозок, а также роста промышленности возникает рост образования отработанных масел. В настоящее время складывается критическая ситуация с отходами отработанных масел. Их накопление не только угрожает окружающей среде, но и несет много проблем и затрат предприятиям, где образуются такие отходы.
Совершенствование системы обращения с отработанными маслами, как с одним из элементов регионального рынка вторичных ресурсов, требует создания логистической системы. Целью функционирования и развития такой системы должна стать не просто переориентация потоков бывших в употреблении отработанных нефтепродуктов на цивилизованные пункты сбора, а создание замкнутой цепочки сбора, переработки и их вторичного использования, повышающей сырьевую обеспеченность региона и способствующей улучшению его экологии [1].
Важной задачей для развития региона является развитие макрологистической
системы. Целостная совокупность разнообразных элементов, объединенных в подсистемы и субсистемы, находящиеся в тесной взаимосвязи между собой, представляет логистическую систему.
Цель создания логистической системы в сфере обращения отработанных масел - минимизировать издержки или сохранить их на заданном уровне при движении отработанных масел в нужное место в определенном количестве и максимально подготовленными к потреблению.
Сейчас, когда опасность экологической катастрофы возросла, в этот процесс движения материального потока, в частности, отработанных масел, стали включать новую стадию утилизации и последующей переработки отходов производства и потребления с целью их повторного использования, что позволило замкнуть логистическую цепь. Это дает начало реверсивной логистике в сфере обращения с моторными маслами с целью повышения эффективности защиты окружающей среды и оптимизации связанных с этим расходов.
Реверсивная логистика — это процесс
