CC BY
101
В 2004 году средний уровень заработной платы менеджера по логистике в Иркутске составлял от 5 до 10 тыс. р, а в 2005 — от 7,5 до 20 тыс. р.
Для сравнения: анализ уровня заработной платы логистических менеджеров среднего и высшего звена на конец сентября 2001 года проведенный кафедрой логистики ГУ — ВШЭ более чем в 150 фирмах Москвы, показал, что он колеблется в диапазоне от 1500 до 8500 дол. США в месяц, т.е. указанные специалисты являются одними из наиболее высокооплачиваемых категорий персонала компаний. В 2002 году Международный центр логистики ГУ — ВШЭ провел анализ зарплаты логистических менеджеров около 140 предприятий Москвы. Обследование показало достаточно широкий разброс по предприятиям различных отраслей и сфер бизнеса.
В среднем, диапазон зарплаты высшего персонала служб и отделов логистики компаний (а в Москве фирм, имеющих службы и отделы логистики, насчитывается свыше 400) колеблется от 1500 до 8500 дол. США, среднего уровня — от 700 до 3500, низшего уровня — от 300 до 800 дол. США. По данным обследования, проведенного Советом логистического менеджмента США в 2000 году более чем в 300 американских компаниях различных отраслей, средняя заработная плата составила около 135 тыс. дол. в год. По категориям работников она распределяется следующим образом: топ-менеджмент — от 115 до 200 тыс. дол., средний уровень персонала — от 80 до 148 тыс. дол., низший уровень зарплаты гораздо скромнее, тем не менее, на общем фоне он также высок.
Так как логистов в области нет, то компаниям предлагают кандидатуры соискателей, имеющих высшее экономическое, техническое и военное образование по специальностям: «Мировая экономика», «Про-
довольственное обеспечение», «Экономика и управление предприятием», «Организация перевозок на транспорте», «Математические методы в экономике» и т.д.
Когда компании запрашивают логистического менеджера, они во многих случаях даже не знают, а что собственно им нужно. Как реорганизовать работу, чтобы деятельность логистического подразделения была функционально оправдана? Должно ли что-то измениться в идеологии, в бизнесе? Работодатель, предъявляя определенные требования к логисту, не понимает, какими навыками этот человек должен обладать.
Как было выявлено, до сих пор однозначного представления о должностных обязанностях менеджера по логистике у большинства руководителей фирм нет. Квалификационные или профессиональные требования в большинстве случаев формируются в процессе освоения логистической практики, своеобразных экспериментов в бизнесе.
Один из основных принципов формирования РТЛС — эффективное использование рабочей силы, так как именно от кадров (в первую очередь) будет зависеть эффективность функционирования ЛС. Наверняка никто не будет оспаривать давно известную истину «Кадры решают все», но при этом многие авторы в своих работах смещают акцент исследований в сторону оптимизации потоковых процессов. Рассматривая укрупненный алгоритм поэлементного создания логистических систем, мы не увидим учет кадровых аспектов, все это остается за пределами исследований, хотя именно с этого и начинается формирование любой системы, в том числе и логистической.
Кадровые вопросы в логистике освещаются поверхностно, лишь только в последнее время стали появляться труды отечественных ученых, доказывающие неоспоримую важную роль кадров в логистике.
А.Ю. БЕЛЯКОВА
старший преподаватель Иркутской государственной сельскохозяйственной академии
О НЕКОТОРЫХ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ МОДЕЛЯХ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА НА ТЕРРИТОРИЯХ, ПОДВЕРЖЕННЫХ НАВОДНЕНИЯМ
Для всесторонней оценки влияния навод- ния рассматривать в иерархическом виде. На
нений на сельскохозяйственное производство первом этапе анализу подвергаются полные
предложено экстремальные природные явле- ряды максимального стока воды. На втором
© А.Ю. Белякова, 2006
РЕГИОНАЛЬНОЕ И ОТРАСЛЕВОЕ РАЗВИТИЕ
этапе осуществляется выделение событий по критерию опасности гидрологического явления, и описываются потоки событий. И, наконец, выделяются выдающиеся явления как особые события, влияние которых на сельское хозяйство приводит к катастрофическим последствиям.
Используя подобный подход для оценки максимальных расходов воды дождевых паводков и весеннего половодья, определено, что для вероятностного описания событий предпочтительнее использовать усеченные законы распределения1.
В работе Я.М. Иваньо предложено модифицировать задачу стохастического программирования, позволяющую непосредственно учитывать влияние на сельскохозяйственное производство экстремальных природных яв-лений2. В продолжение этой идеи и на основе комплексного описания событий предложено применить задачу стохастического программирования в двух вариантах.
В первой задаче рассматривается ситуация, когда в целевой функции учитываются ущербы, наносимые стихийными природными явлениями. В этом случае критерий оптимальности связан с вероятностью превышения Р. При этом коэффициент при переменных и правые части ограничений остаются детерминированными:
Р[тах(тт)/(X) = СХ — DX] > р , (1)
АХ < (>)В, X > 0 , (2)
где X — вектор, удовлетворяющий системе ограничений, С — вектор-строка, В — вектор-столбец, А — матрица размерности т х п, р — заданная вероятность превышения некоторого критического уровня, D = (С)( С2, ..., Сп) — вектор приведенных коэффициентов ущербов.
Во второй частной задаче переменными являются правые части, а целевая функция имеет линейный вид:
тах(тт)/ (X) = СХ, (3)
Р[(А - А,)Х < В - В,] > р. (4)
Особенностью частных задач, является то обстоятельство, что вероятности превышения связаны с событиями. Применительно к территории бассейна Ангары обеспеченность для дождевых паводков соответствует Р < 16%, а для весеннего половодья — Р < 24%.
Модели с учетом и без учета влияния экстремальных явлений применены для решения
задачи определения сочетания сельскохозяйственных отраслей в ММСОУ «Тальское» Тайшетского района. В начале была решена задача линейного программирования сочетания отраслей на минимум затрат при отсутствии экстремального природного явления.
Для реализации первой задачи стохастического программирования построены ограничения и функция ущербов, учитывающая весовые коэффициенты потерь в зависимости от склонов. На нижних склонах урожайность, как правило, выше, чем на верхних участках почти в 1,5 раз. Если рассматривать затраты, учитывая уменьшение используемых земель, то произойдет их сокращение на 0,2 млн р.
Несколько иной результат получен для второй задачи с вероятностными правыми частями ограничений (табл. 1). В зависимости от значения события может быть затоплено более 70% сельскохозяйственных угодий. При вероятности превышения паводков и половодий на величину более 13% водные стихии фактически не влияют на выращивание сельскохозяйственных культур, поскольку затапливаются пойменные зоны, где обычно нет пашни.
Таблица 1
Результаты решения задачи стохастического программирования с изменением правых
частей ограничений
чР о4 01 О о Целевая функция, р.
1 3 607 712 925 013
3 3 181 508 3 769 510
5 2 969 406 4 215 180
7 2 822 336 4 521 032
9 2 709 281 4 557 083
11 2 615 236 4 589 450
13 2 535 198 4 683 324
Среди природных событий выделяются выдающиеся явления. Задача оценки повторяемости этих явлений является весьма сложной. Вероятность превышения событий можно оценить по историческим данным или, используя вероятностные кривые распределения, описать весь ряд наблюдений или события. Во всех приведенных методах полученные повторяемости несут в себе большую долю неопределенности.
Тем не менее, выдающиеся явления необходимо учитывать для определения максимального ущерба, наносимого сельскохозяйственному предприятию, чтобы знать худший вариант его развития.
Известия ИГЭА. 2006. № 5 (50)
В работе Н.И. Федуриной рассматривается задача планирования с учетом неопределенности3:
min{crx: g;(x, y) < 0, x e Rx, y e Ry, i = 1, m}, (5)
где Rx С En, Ry С En, — выпуклые ограниченные множества, x — вектор в распоряжении ЛПР, у — вектор исходных данных и возмущений, поступающих извне в рассматриваемую систему. Как правило, множество Ry задается своими верхними и нижними границами на компоненты у, вектора у.
Задача (5) применена к определению экстремума целевой функции в условиях формирования выдающегося гидрологического явления. Очевидно, что для хозяйств, подверженных влиянию выдающихся гидрологических явлений, интерес представляет задача max min F(x, у), когда для получения максимальной прибыли будут минимизированы ресурсы предприятия. Кроме того, возможно рассмотрение и другой задачи — min min F(x, у), в которой рассматривается минимизация затрат при минимальных ресурсах.
В работе решены две задачи min min F(x, у) для весеннего половодья и дождевого паводка. Рассчитывая минимум затрат и предельно уменьшая правые части ограничений, получены следующие результаты (табл. 2). Для весеннего половодья потери составили 94%, а для дождевого паводка — 100%. Во втором случае затапливаются все пашни и работа хозяйства будет парализована.
В табл. 2 приведены выдающиеся расходы воды, вызванные снеготаянием и выпадением
жидких осадков, площади затапливаемых земель и значение целевой функции.
Таблица 2
Результаты решения задачи в условиях неопределенности
Вид наводнения о о S, га Целевая функция, р.
Весеннее половодье 3 820 814 285 606
Дождевые паводки 4 720 1 246 -
Результаты приведенной модели дополняют решение задач стохастического программирования с учетом гидрологических событий. Приведенные модели могут быть применены и для природных явлений, связанных с засухами, ливнями, ранними заморозками и др.
Примечания
1 Барсукова М.Н., Белякова А.Ю. Информация и моделирование сельскохозяйственных процессов в Восточно-Сибирском регионе / / Материалы IV междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых, посвященной 70-летию НГАУ «Современные тенденции развития аграрной науки в России». Новосибирск, 2006. С. 271-273; Барсукова М.Н., Белякова А.Ю., Иваньо Я.М. Об оптимизационных моделях сельскохозяйственного производства: классификация и применение / / Труды XI междунар. конф. «Информационные и математические технологии в научных исследованиях». Иркутск, 2006. Ч. 1. С. 49-57.
2 Иваньо Я.М. Моделирование сельскохозяйственного производства с учетом экстремальных природных событий // Материалы науч. конф. «Фундаментальные проблемы изучения и использования воды и водных ресурсов». Иркутск, 2005. С. 230-232.
3 Федурина Н.И. Оценка сверху и снизу в моделях сельскохозяйственного производства в условиях неопределенности // Материалы второго науч.-метод. семинара «Информационные технологии в образовании и науке». Иркутск, 2003. С. 19-22.
Известия ИГЭА. 2006. № 5 (50)
