CC BY
0*Лепило Н. Н., Качар Д. Т.
Донбасский государственный технический университет *E-mail: nnlepilo@mail.ru
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ МИНИ-ПЕКАРНИ С УЧЕТОМ ЗАТРАТ НА ДОСТАВКУ ПРОДУКЦИИ
В статье рассмотрены вопросы оптимизации производственной программы мини-пекарни на основе ABC-XYZ-анализа ассортимента выпускаемой продукции и оптимизации затрат на ее доставку в торговые точки путем выбора оптимального маршрута на основе решения задачи коммивояжера.
Ключевые слова: экономико-математическая модель, мини-пекарня, производственная программа, оптимизация, ABC-XYZ-анализ, задача коммивояжера.
_Экономико-математическое моделирование, бизнес-информатика
УДК 330.46
Проблема и ее связь с научными и практическими задачами. Хлебопекарную промышленность можно рассматривать как важную составляющую продовольственной безопасности России, поскольку хлебобулочные изделия являются одним из основных продуктов питания населения страны [1].
В последние годы наблюдается тенденция сокращения производства хлебобулочных изделий недлительного хранения, выпускаемых индустриальными производителями. По данным Росстата, в 2022 году выпущено 5,1 млн т таких изделий, что составило 97,1 % к выпуску 2021 года [2] или 35 кг в расчете на одного человека. Для мини-пекарен, наоборот, наблюдается устойчивый рост выпуска продукции, что связано с повышением спроса на нетрадиционные сорта изделий с качественными ингредиентами [3].
В современных условиях рыночной конкуренции мини-пекарням необходимо анализировать спрос на выпускаемые изделия и своевременно корректировать их ассортимент, а также сокращать операционные затраты, поэтому для них актуальна задача оптимизации производственной программы на основе использования современных информационных технологий и экономико-математических моделей, реализованных на их основе.
Постановка задачи. Целью данной статьи является разработка рекомендаций
по оптимизации производственной программы мини-пекарни, осуществляющей производство хлебобулочных изделий и их доставку в торговые точки.
Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи.
- рассмотреть теоретические, методологические и практические вопросы планирования производственной программы пекарни;
- рассмотреть программные продукты, предназначенные для автоматизации управленческой деятельности в этой сфере;
- разработать мероприятия по оптимизации производственной программы мини-пекарни с учетом затрат на доставку продукции.
Методика исследования. В работе использованы методы экономико-математического моделирования, математического программирования, статистические методы, оптимизационные методы и модели.
Изложение материала. Основными тенденциями на рынке хлеба и хлебобулочных изделий являются [4].
- снижение спроса на традиционные хлебобулочные изделия недлительного хранения;
- предпочтение изделий в нарезку и меньшего развеса;
- внимание к полезным для здоровья продуктам;
- повышение спроса на снековую продукцию.
Экономический вестник ДонГТУ 2023. № 17
Экономико-математическое моделирование, бизнес-информатика
Небольшие пекарни могут быстро реагировать на изменяющиеся предпочтения покупателей и предложить им новые востребованные виды продукции. В последнее время массово стали создаваться мини-пекарни мощностью от 300 до 1000 кг хлебобулочных изделий в смену, для которых характерны гибкость и маневренность, использование инноваций, повышенная адаптивность к изменениям внешней среды, включая запросы покупателей [5].
В статье [6], посвященной вопросу планирования производственной программы пекарни, рассмотрены общие вопросы планирования выручки торговой точки и отмечено, что производственная программа — это живой динамичный план, требующий регулярного обновления. Чтобы обеспечивать такое обновление, необходимо накапливать и анализировать информацию о работе пекарни с помощью современных информационных технологий.
Для комплексной автоматизации предприятий, сфера деятельности которых связана с производством и продажей хлебной и кондитерской продукции, предназначена программа «1С: Предприятие 8. Хлебобулочное и кондитерское производство», позволяющая автоматизировать участки предприятия от учета материалов до планирования производства. При этом наибольший эффект достигается на предприятиях, имеющих численность персонала от 25 до 1000 человек [7]. Для целей управленческого и оперативного учета можно использовать также программу «1С: Управление нашей фирмой», предназначенную для автоматизации всех видов малого бизнеса, не перегруженную излишней функциональностью, имеющую облачную версию и легко настраиваемую под особенности производства [8].
Расчету финансовых показателей пекарни, имеющей производственную мощность до 400 килограммов хлебобулочных изделий в день, посвящена статья [9], в которой на базе плана продаж в натуральном выражении по основным ассортиментным груп-
пам выполнен анализ структуры выручки от реализации продукции и затрат на закупку ингредиентов, определены итоговые показатели эффективности мини-пекарни.
Процесс оптимизации производственной программы мини-пекарни рассмотрим на примере одного из индивидуальных предприятий (ИП) по выпуску хлебобулочных изделий города Алчевска. Производство оснащено современным оборудованием отечественных и зарубежных фирм, а ассортимент вырабатываемых предприятием изделий составляет около 30 наименований и характеризуется большим разнообразием массы, видов, рецептур и формы. Особенностью ИП является то, что оно обеспечивает доставку выпускаемых изделий в торговые точки.
С целью автоматизации управленческих процессов ИП, накопления информации о работе предприятия и ее последующего анализа разработана база данных. Модель «сущность — связь» показана на рисунке 1.
Операционные затраты мини-пекарни, кроме затрат на ингредиенты, включают затраты на заработную плату персонала пекарни и продавцов, отчисления на социальное страхование, расходы на содержание пекарни, постоянные и прочие накладные затраты, затраты на перевозки. Анализ структуры этих затрат показал, что их основная часть приходится на закупку ингредиентов и оплату труда с отчислениями на социальное страхование.
Производственная программа пекарни формируется ежедневно на основании заказов, поступающих от 11 торговых точек, с которыми заключены договоры на поставку выпускаемой продукции. При приеме заказов ИП может отказаться от поставки изделий в следующих ситуациях:
- стоимость заказа торговой точки меньше заданного порогового значения (эта величина в настоящее время составляет 300 руб.);
- суммарный заказ одного вида изделий не превышает заданного порогового значения, установленного для каждого вида изделия (такие партии выпускать невыгодно).
Экономико-математическое моделирование, бизнес-информатика
Рисунок 1 — Модель «сущность — связь»
Для обеспечения ассортимента выпускаемых изделий требуется 6 замесов теста, для которых необходимы мука, вода, дрожжи, соль, сахар и другие дополнительные ингредиенты. Их количества рассчитываются для каждого замеса на основе рецептуры изделий и количества поступивших заказов. По окончании формирования суточной производственной программы отслеживаются запасы ингредиентов. Если величина запаса какого-то ингредиента достигает установленного порогового уровня, выдается предупредительное сообщение о необходимости заказа соответствующего ингредиента.
Для управления ассортиментом выпускаемой продукции предложено использовать ABC-XYZ-анализ [10]. Рассмотрим результаты этого анализа на примере работы предприятия за период с 13.09.23 г. по 29.10.2023 г. В качестве исходных данных использована выручка от реализации 26 видов выпускаемой продукции за каждые сутки. На основе этих данных сформировано 7 периодов, каждый из которых включал информацию о выручке тех же видов продукции за неделю.
Результаты ABC-XYZ-анализа ассортимента продукции, выполненного в среде электронных таблиц, показаны на рисунке 2. Как видно из приведенных результатов, значительным товарооборотом и стабильностью отличается более половины ассортимента выпускаемой продукции (15 позиций с кодами АХ, ВХ). Именно эти позиции обеспечивают 88 % выручки. В категорию наименее важных товаров с колебаниями спроса более 25 % (код CZ) попали два вида продукции. батон «Престиж» и хлеб тостерный белый, обеспечивающие менее 1 % выручки. Они могут являться претендентами на исключение из ассортимента.
Для анализа изменения спроса на продукцию, выпускаемую в течение недели, выполнена группировка данных о выручке от реализации тех же видов продукции по дням недели. Результаты колебаний выручки, сгруппированной по дням недели, показаны на рисунке 3. Как видно из приведенных данных, итоговая выручка практически не зависит от дня недели (ее коэффициент вариации составил 0,5 %).
Экономико-математическое моделирование, бизнес-информатика
ДВС-ТО-анализ
Наименование Период Всего Ранг в Козф. Код Код Общий
1 2 3 4 5 Б 7 продажах вар. ЛЕС хта код
Хлеб тостерный резаньп! белый 9568 3736 9043 9022 9100 3036 6994 60 554 43% 9.9% В X вх
Батон нарезной "4750 76325 75975 73300 77725 73275 69350 526 200 0% 4_2% А X АХ
Батончик с кунжутом 976 1120 1200 992 1072 1136 1072 7 563 33% 7_3% С X сх
Батон "Престиж" 2291 21-1-6 1335 1769 1421 1213 1102 И 332 72% 27,0% С ъ съ
Хлеб тостерный белый 420 360 330 535 540 540 315 3 090 100% 25.4% С ъ сг
Хлеб подовый домашний 1623 1326 1304 1336 2200 1403 1293 И 550 76% 19.3% С у СУ
Хлеб подовый Коло сок 9812 9312 9630 10076 10142 9790 9234 63 596 40% 2.9% В X вх
Хлеб подовый Раменскпй 1496 134-2 1430 1342 1336 1133 1293 9432 80% 7,3% с X сх
Батон Николаевский 16095 16095 16293 16414 15639 14906 14413 109910 3% 4.3% А X АХ
Батончик заварной 720 736 523 416 592 430 4-16 3 333 92% 24.04'с С т СУ
Хлеб серый формовой 6200 6560 6030 6320 5720 5200 4760 40 340 60% 11.1% в у ВТ
Хлеб тостерный серый 450 420 360 600 430 540 235 3 135 96% 23.7% с у СУ
Хлеб тостерный ре^аньБ! серый 6060 6730 6390 6000 5550 5340 5460 41530 56% 3,9% в X ВХ
Хлеб Московский 14050 13625 14275 15425 13900 14075 13275 93 625 16% 4.3% А X АХ
Хлеб белый формовой 10040 10000 9900 10000 10120 10040 9300 69900 36% 1.1% В X вх
Лаваш 3923 11330 11592 10363 9323 9936 3734 71316 32% 11.3% в т ВУ
Рогалики 12163 12240 11376 12960 11443 10723 12960 33 330 24% 7,0% в X вх
Плетенка 7392 7712 9134 3064 7003 7360 6624 53 344 52% 10.9% в т ВУ
Рог с повидлом 1012 11-14 1232 1012 1133 1320 924 7 332 34% 12.6% с т СУ
Ромашка с изюмом 5456 6072 5192 5764 6204 5412 4340 33940 64% 5,7% в X вх
Ромашка с кунжутом 2400 2464 2656 2144 2336 2272 2030 16 352 63% 5,4% в X вх
Ромашка с маком 19096 13700 13343 13304 13172 13034 16192 126 396 4% 5.1% А X АХ
Ромашка с повидлом 15263 15130 14323 14652 15433 14734 14734 104 934 12% 2,1% А X АХ
Ромашка со сгущенкой 13024 13233 12716 13112 11924 12133 12232 33434 20% 4_2% А X АХ
Ромашка с творогом 9323 9196 3932 9504 3344 3976 3134 62 964 44% 4.7% В X ВХ
Помадка с маком 11440 11040 11540 11340 11330 11320 10720 79 730 23% 3,6% в X вх
Диапазоны весов Диапазоны вариации
0% А 0% X
20% В 10% У
70% С 25% г
Рисунок 2 — Результаты ABC-XYZ-анализа ассортимента продукции
Результаты выполненного по этим данным дисперсионного анализа показали, что рассчитанное значение F-статистики намного меньше критического значения, то есть различия в средних значениях выручки по дням недели статистически незначимы. В то же время для отдельных позиций (батон «Престиж», хлеб тостерный белый и серый, рог с повидлом) наблюдаются существенные колебания выручки по дням недели (коэффициент вариации больше 10 %). Это свидетельствует о том, что торговые точки корректируют ассортимент заказываемых изделий, сохраняя размер выручки.
С целью сокращения времени доставки заказанной продукции в торговые точки и
оптимизации затрат на перевозки подбирается оптимальный маршрут, выбор которого основан на решении задачи коммивояжера. Математически задача сводится к определению такой последовательности объезда торговых точек, при которой итоговая длина маршрута будет минимальной:
п П
ЕЕ суХу ^ т^ (1)
¿=1 у =1
где Су — расстояние между ¿-й и у-й торговыми точками. В случае невозможности проезда из пункта г в пункт у напрямую по какой-либо причине (например, ремонта дороги) при задании матрицы расстояний это расстояние указывается очень большим (в расчете принято 1000 км);
Экономико-математическое моделирование, бизнес-информатика
ui - Uj + п ■ Ху < П -1, г, у = 2, п, г ф у, (4)
где иг — вспомогательные переменные, которые могут принимать любые действительные значения.
Задача является задачей линейного программирования, в которой целевая функция, характеризующая минимальные затраты на перевозки, задана выражением (1), а неизвестными являются значения ху (121 переменная) и вспомогательные переменные иг (10 величин), позволяющие получить искомую последовательность доставки продукции в торговые точки. Количество ограничений, задаваемых формулами (2-4), составляет 11 +11 +100 = 122 значения.
Анализ подиям недели
Наименование Выручка, руб. Среднее Коэф. вар.
ПН ВТ ср чт пт сб ВС Всего
Хлеб тостерньп! резаный белый 9100 5540 5502 5550 5654 5632 5216 60 554 5 651 ЗД?1ь
Батон нарезной 73725 73925 75000 74700 75550 76100 77200 526200 75 171 1,6%
Батончик с кунжутом 1154 1216 960 960 1040 1152 1056 7 565 1051 9.7%
Батон "Престиж" 1624 1740 2001 1556 1624 1392 1595 11 532 1 690 11.7%
Хлеб тостерньш белый 390 570 420 390 405 345 570 3090 441 20_6%
Хлеб подовый домашний 1672 1554 1474 1694 1545 1694 1554 11 550 1 650 7,1%
Хлеб подовыйКолосок 9724 9746 9650 9922 9702 9746 10076 65 596 9 799 1.5%
Хлеб подовый Раменский изо 1356 1342 1342 1254 1342 1356 9452 1355 4.1%
Батон Николаевский 15254 15563 15921 16124 15592 15425 15425 109910 15 701 2,1%
Батончик заварной 592 560 505 576 464 560 525 3 555 555 5.6%
Хлеб серый формовой 6200 5920 5640 5600 5760 5550 5540 40 540 5 534 3,4%
Хлеб тостерньш серый 570 420 510 420 390 435 390 3 135 445 15.0%
Хлеб тостерньш резаный серый 5700 6150 6240 6360 5550 5640 5610 41 550 5 940 5,2%
Хлеб Московский 14-550 14325 13950 13575 13900 13500 14225 95 625 14 059 2.0%
Хлеб белый формовой 9940 10000 9920 10050 10050 9920 9960 69 900 9 956 0_7%
Лаваш 10512 10404 10512 9525 9720 10365 9972 71 316 10155 3,3%
Рогалики 11304 12525 11376 11550 12600 12240 11952 53 550 11953 4,3! 'о
Пле генка 7808 6944 5925 7650 7744 7005 7232 53 344 7621 5.9%
Рог с повидлом 1540 1012 1144 1100 1012 1232 792 7 532 1 119 20.7%
Ромашка с изюмом 5456 5940 6025 5412 4972 5555 55+4 3 5 940 5 563 6^3%
Ромашка с кунжутом 2365 1954 2176 2592 2464 2592 2176 16352 2 336 9,9%
Ромашка с маком 15332 15054 15612 15040 15125 17564 17336 126 596 15125 2,7%
Ромашка с повидлом 14734 15458 15045 15136 14476 15150 14572 104 954 14 995 2ЗЯь
Ромашка со сгущенкой 13024 12716 12554 12760 12554 12144 12672 55454 12 641 2,1%
Ромашка с творогом 3555 5555 9325 5624 5500 9152 9254 62 964 5 995 2.9%
Помадка с маком 11420 11240 12120 11500 11400 10900 11200 79 750 11397 3,3%
Итого 257591 2574^3 260024 257031 256373 256334 256696 1501522 257360 0.5°'о
ху — булевы переменные, которые равны 1, если проезд от точки г в точку у входит в оптимальный маршрут, и 0, если не входит. Чтобы обеспечить однократное посещение каждого пункта, они должны удовлетворять следующим ограничениям.
^Ху = 1, г = 1п , (2)
у=1
^Ху = 1, у = 1п . (3)
г =1
Чтобы искомый маршрут не распадался на отдельные циклы и был единственным, добавлено ограничение.
Рисунок 3 — Результаты колебаний выручки, сгруппированной по дням недели
Экономико-математическое моделирование, бизнес-информатика
Для решения оптимизационных задач в среде электронных таблиц традиционно используется инструмент Поиск решения. Однако его возможности ограничены 200 ячейками переменных и 100 ограничениями, а также границами для ячеек переменных, что не позволяет его применить для решения поставленной задачи.
Гораздо более широкие возможности предоставляет инструмент Open Solver [11] — полностью бесплатная надстройка к Microsoft Excel, содержащая линейный, целочисленный и нелинейный оптимизатор с открытым исходным кодом. В ней отсутствуют ограничения на число пе-
ременных и условии, так как используются в основном свободно распространяемые сол-веры, поэтому данная надстройка и была использована для поиска оптимального маршрута доставки выпускаемой продукции.
Исходные данные и результаты решения задачи показаны на рисунке 4. В результате моделирования определяется оптимальный маршрут, позволяющий доставить продукцию в торговые точки с минимальными затратами. Как видно из приведенного рисунка, минимальные затраты на перевозки обеспечиваются при посещении торговых точек в следующем порядке: 1, 5, 6, 8, 4, 11, 9, 3, 10, 2, 7 и возврат в исходную точку 1.
Матрица расстояний
Торговая точка № 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
ИП 1 L000 3,1 5 7,1 3,7 4,6 2,89 4,8 5 4,8 6,4
Магазин Качар"1 2 3,1 иооо 2,6 3,2 1,13 1,81 0,54 2,62 2,47 1,69 4,1
Магазин "Айсберг" 3 5 2,6 1000 1,42 1,75 1,44 2,65 1,1 0,89 0,46 2,36
Магазин Колосок" 4 7,1 3,2 1,42 иооо 2,86 2,49 3,8 2,16 1,31 1,57 1,29
Магазин Ъулат" 5 3,7 1,13 1,75 2,86 иооо 0,88 1,5 1,16 2,29 1,31 3,8
Магазин Калинина 33" 6 4,6 1,81 1,81 2,49 0,88 иооо 2,35 0,33 2,13 1,21 3,6
Магазин "Магазин Ш" 7 2,89 0,54 2,65 3,8 1,5 2,35 1000 1,93 2,71 2,11 4,2
Магазин Тфишка" 8 4,8 2,62 Irl 2,16 2,16 1,16 2,79 иооо 1,8 0,92 3,3
Магазин "Аврора"!., ул. Липовенко 11 9 5 2,47 0,89 1,31 2,29 2,13 2,61 1,8:1 1000 1,22 1,67
Магазин "Аврора"2, ул. Фрунзе 42 10 4,8 1,69 0,46 1,57 1,31 1,21 2,23 0,92 1,16 1000 2,62
Магазин "Аврора"3, ул. Гмыри 10 11 6,4 4Г1 2,36 1,29 3,8 3,6 4,1 3,3 1,56 2,7:1 шоо
Матрица переменных
№ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1
2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1
3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1
4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
5 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
& 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1
7 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
8 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1
9 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1
10 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
11 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Минииальный путь, обеспечивающий 16,4 п= И [число торговых точек)
инициальные затраты на доставку (целевая функция)
Вспомогательные переменные
u2 u3 u4 u5 иб u7 u8 u9 и 10 Uli
8 6 3 0 1 9 2 5 7 4
Ограничения
8 0 2 5 8 7 10 6 3 1 4
6 -2 0 3 6 5 -3 4 1 10 2
3 -5 -3 0 3 2 -6 1 -2 ч 10
0 -8 -6 -3 0 10 -9 -2 -5 -7 -А
1 -7 -5 -2 1 0 -8 10 ■А -6 -3
9 1 3 6 9 8 0 7 4 2 5
2 -6 А 10 2 1 -7 0 -3 -5 -2
5 -3 10 2 5 4 ■А 3 0 -2 1
7 10 1 4 7 6 -2 5 2 0 3
4 -А -2 1 4 3 -5 2 10 -3 0
Оптииальный иаршрут 1 5 6 8 4 11 9 3 10 2 7 1
Рисунок 4 — Решение задачи подбора оптимального маршрута доставки продукции
Экономический вестник ДонГТУ 2023. № 17
Экономико-математическое моделирование, бизнес-информатика
Выводы и направление дальнейших исследований. Проведенные исследования позволяют сделать следующие выводы.
1. В современных условиях повышается роль мини-пекарен в связи с увеличением спроса на нетрадиционные качественные сорта изделий.
2. Предложена и реализована в среде электронных таблиц методика управления
Список источников
ассортиментом выпускаемой продукции на основе АВС-ХУ2-анализа.
3. Предложена экономико-математическая модель управления затратами на доставку заказанной продукции в торговые точки.
4. Результаты выполненных исследований рекомендованы к использованию в практической деятельности мини-пекарни.
1. Львова Г. Н. Хлебопекарная промышленность как составляющая продовольственной безопасности страны // Вестник Московского университета имени С. Ю. Витте. Серия 1. Экономика и управление. 2022. № 2 (41). С. 26-32.
2. О промышленном производстве в 2022 году. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/ 11_01-02-2023.html (дата обращения: 19.10.2023).
3. Обзор рынка мини-пекарен [Электронный ресурс] //Бизнес-портал компании «1000 идей» : [сайт]. URL: https://www. openbusiness. ru/special/project/bakery/obzor-rynka-mini-pekaren/ (дата обращения: 19.10.2023).
4. Боталова А. И., Шилова Е. В. Анализ тенденций развития рынка хлеба и хлебобулочных изделий // Вестник совета молодых ученых и специалистов Челябинской области. 2022. Т. 1. № 2 (37). С. 26-37.
5. Попова У. И., Магомедов М. Д. Перспективы развития мини-пекарен в Российской Федерации // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2019. Т. 9. № 1А. С. 688-695.
6. Малкина Т. Как планировать объемы производства пекарни [Электронный ресурс] // Блог «Настоящей пекарни» : [сайт]. URL: https://realbakery.ru/blog/production/production (дата обращения: 19.10.2023).
7. 1С: Хлебобулочное и кондитерское производство. Модуль для 1С:ЕКР и 1С:КА [Электронный ресурс] // Инфостарт. Корпоративные решения 1С : [сайт]. URL: https://infostart.ru/soft1c/432355/ (дата обращения: 19.10.2023).
8. Автоматизация учета в мини-пекарне [Электронный ресурс] // 1С:БухОбслуживание. ИНТЕГРА Центр : [сайт]. [2023]. URL: https://icbo.ru/blog/mini-bakery/(дата обращения: 19.10.2023).
9. Расчет финансовых показателей пекарни [Электронный ресурс] // Бизнес-портал компании «1000 идей» : [сайт]. URL: https://www.openbusiness.ru/special/project/bakery/raschet-finansovykh-pokazateley-pekarni/ (дата обращения: 19.10.2023).
10. Новикова Т. В., Васильев Д. И., Левкин Г. Г. Логистика снабжения : учебное пособие. Москва ; Берлин : Директ-Медиа, 2023. 153 с.
11. Облачные инструменты оптимизации. URL: https://hcxl.net/optimization_tools.html#opensolver (дата обращения: 19.10.2023).
© Лепило Н. Н., Качар Д. Т.
Рекомендована к печати д.э.н., проф. каф. СКСДонГТУ Бизяновым Е. Е., к.т.н., доц. каф. ЭКиПСЛГУ им. В. Даля Велигурой А. В.
Статья поступила в редакцию 10.11.2023. Сведения об авторах
Лепило Наталья Николаевна, канд. техн. наук, доц. каф. информационных технологий Донбасский государственный технический университет, г. Алчевск, Луганская Народная Республика, Россия, e-mail: nnlepilo@mail. ru
Экономико-математическое моделирование, бизнес-информатика
Качар Джанат Текиновна, студ. IVкурса направления подготовки «Бизнес-информатика» Донбасский государственный технический университет, г. Алчевск, Луганская Народная Республика, Россия
*Lepilo N. N., Kachar Dzh. T. (Donbass State Technical University, Alchevsk, Lugansk People's Republic, Russia, *e-mail: nnlepilo@mail.ru)
OPTIMIZATION OF THE MINI-BAKERY PRODUCTION PROGRAM WITH DELIVERY COSTS
The issues of optimizing the production program for the mini-bakery on the basis of ABC-XYZ-analysis of the produced products assortment and cost optimization of delivery to outlets by choosing the optimal route based on solving the travelling salesman problem.
Key words: economic and mathematical model, mini bakery, production program, optimization, ABC-XYZ-analyses, traveling salesman problem.
