CC BY
21
Оптимизация процессов управления складом автомобильных запасных частей
■
В.Н. Катаргин, профессор Сибирского федерального университета, к.т.н., В.М. Терских, ассистент кафедры Сибирского федерального университета
В статье приводится пример имитационной модели управления запасами, адаптированной для автотранспортного предприятия. Целью является создание экспертной системы, позволяющей эффективно использовать складские ресурсы и планировать объемы приобретаемых запасных частей по ряду показателей. Предложенная методика также дает возможность на практике формализовать технологические процессы на складе с наименьшими затратами управленческих ресурсов, что повышает эффективность работы предприятий автомобильного транспорта и степень удовлетворенности потребителей их услуг.
__Ключевые слова:
автомобильные запасные части, автомобильный сервис, автоматизация технологических процессов, складская логистика.
настоящее время в технологическом процессе управления складом автомобильных запасных частей (рис. 1) существует одна неформализованная процедура, а именно составление заказа на пополнение запасов. Это связанно с тем, что каждое конкретное предприятие должно само для себя определять номенклатуру хранимых запасных частей, их количество, когда, что и сколько нужно заказывать. Так как критериями оценки эффективности работы склада могут служить оборачиваемость запасов Д уровень обслуживания и, средний складской запас N, уровень дефицита Л и т.д., то все задачи, связанные с управлением складом автомобильных запасных частей и материалов, являются многокритериальными [1, 2]. Вследствие этого возникает необходимость в оптимизации этих параметров.
На основе исходных данных, полученных от одной красноярской компании, занимающейся продажей запасных частей для автомобилей КАМАЗ, был проведен имитационный эксперимент [2, 3].
В процессе моделирования изменялись два входных параметра системы управления запасами (СУЗ) - минимальный ЛТтк1 и максимальный ^тах уровни складских запасов [4]. Коэффициент ЛТтк1 изменяли в пределах от 10 до 30 (что означает среднее потребление соответственно за десять дней и за месяц)
с шагом 5, а ^ах от ^тт+10 д° ^тт+30 с шагом 5 для каждого ЛТтЬ. Номенклатура запасных частей и материалов в экспериментальной модели склада составляла 2000 наименований. Для расчетов использовались данные о движении запасных частей на складе за 2004-2011 гг.
НП «Национальная газомоторная ассоциация» (НГА)
Уш
I
Доставка товаров Проверка документов Отметка
на склад и разгрузка ,-ь- в транспортной
Составление отчетов
Инвентарный контроль
Хранение
Получение данных о запасах на складе по всей номенклатуре
Приемка товаров по количеству
Размещение товара в зоне хранения
Оформление приходных документов
База данных
Получение данных о динамике продаж по всей номенклатуре
Составление коммерческого акта
Получение распоряжения на выдачу
Составление заказа на пополнение запасов
и м
Составление заказ-наряда
Выдача товара клиенту
Отбор товара, подготовка
к выдаче f
Оформление документов
Рис. 1. Технологический процесс управления складом
Используя полученные данные, можно подобрать оптимальные значения Nmin и Nmax в зависимости от целей и приоритетов компании. Смыслом определения значений параметров СУЗ для компаний, занимающихся только продажей запасных частей, является максимизация прибыли. Поэтому оптимальными будут такие параметры СУЗ, при которых сумма издержек, связанных с хранением запасов, и недополученной прибыли по причине дефицита становится минимальной:
1деф + 4сл ^ min, (1)
где 7деф - упущенная прибыль по причине дефицита на складе; 1скл - складские издержки.
В свою очередь, упущенная прибыль и издержки от хранения равны:
/деф = DP Vcnpoc, (2)
I скл = Vcm (Yxp + Y3C), (3)
где D - доля упущенных продаж от
всего объема спроса (дефицит), %; Р - доля прибыли компании в отпускной стоимости деталей; Успрос - общий годовой спрос, руб.; Ускл - средний запас на складе, руб.; У"хр - доля затрат на хранение запаса в его стоимости, %; УЗС - затраты на обеспечение запасов, связанные с замораживанием средств, в % от его стоимости.
Результаты имитационного моделирования и определение значений ^т1п и ^тах представлены графически на рис. 2. Точка (или область), где затраты принимают минимальное значение, проецируется на плоскость 0ЛТткДтах и показывает оптимальные значения входных параметров СУЗ (в данном случае оптимальными будут ЛТтк1=20 и ^тах=35).
Интерпретировав полученные в ходе имитационного эксперимента результаты, можно представить их в виде зависимости одного выходного
шшшшшшш
Затраты, тыс. руб.
1200
Поверхность значений суммарных затрат
Поверхность значений затрат на хранение
900
600
300
Д™+10
Поверхность значений недополученной прибыли (упущенные продажи)
N,^+20
N,^+30
Рис. 2. Определение значений Nm¡n и Мшах, при которых достигается максимальная прибыль
параметра - среднего складского запаса, от другого - уровня обслуживания (рис. 3). Из графика видно, что по мере приближения уровня обслуживания к 100 % склад все быстрее увеличивается, что имеет логическое объяснение. В нашем случае повышение и на 2 % (с 90 до 92 %) потребует 150 тыс. руб. дополнительных вложений, в то время как для увеличения и на те же 2 % с 97 до 99 % понадобится повысить стоимость склада почти на 2 млн руб.
Для дилерских предприятий, компаний, эксплуатирующих и/или обслуживающих крупный парк автомобилей, цель совершенствования СУЗ может отличаться от вышеприведенной. В первом случае важным является такой фактор, как уровень обслуживания клиентов. Во втором потери от
простоя автомобильной техники значительно влияют на выбор оптимальных значений входных параметров СУЗ.
В данной ситуации для автомобильных дилеров имеет смысл задаться определенным минимальным значением уровня обслуживания и минимизировать складские затраты в пределах установленной границы. Таким образом, определение оптимальных параметров системы управления запасами для автомобильных дилеров сводится к нахождению таких значений переменных параметров СУЗ, при которых суммарные издержки, связанные с хранением запасов, будут минимальными, а уровень обслуживания не будет принимать значений ниже установленной величины:
НП «Национальная газомоторная ассоциация» (НГА)
64
6
с, а и 5
а
« о 4
а ю
с н а л у р н 3
с л а
8 н 2
а
£ 1
0
86
88
98
90 92 94 96
Уровень обслуживания, %
Рис. 3. Зависимость среднего складского запаса от уровня обслуживания
100
и > С, / ^ тш,
(4)
где С - минимально допустимое значение уровня обслуживания, %.
На рис. 4 для наглядности представлено графическое решение задачи
нахождения Лт1п и Лтах, выполняющих условие (4). Горизонтальная плоскость и=98 % (условно заданное минимальное значение V) пересекает поверхность значений уровня обслуживания, образуя границу зоны, удовлетворяющей заданному условию.
Рис. 4. Определение значений Лт1п и Мшах, при которых V > С и 7скл^тт
шшшшшшш
Опустив перпендикуляры к плоскости 0^кДтах из точек полученной кривой, получим границу зоны на поверхности значений среднего складского запаса, удовлетворяющей условию и>98. Далее находим минимальное значение среднего складского запаса из полученной области, соответствующие ему значения ^¡п и ^^ и являются оптимальным решением задачи. В данном случае оптимальными будут Nmin=25 и ^^тах=40.
В приведенных выше примерах использовались интегральные значения параметров по целой группе деталей. На практике по каждой номенклатурной позиции необходим собственный расчет оптимальных значений и ,
для этого весь процесс может быть автоматизирован. На рис. 5 приводятся графики зависимости суммарных складских издержек от и ^ах на примере все того же предприятия, полученные на специальном ПО. Кроме прочего, данная программа на ЭВМ позволяет получать и анализировать зависимость суммарных складских издержек от доверительного интервала для определенного параметра (рис. 6), а также от времени выполнения заказа (рис. 7).
Обратите внимание, что на рис. 5 шкалы ^^ и ^ах имеют соответствующие множители (а - 8; б - 6; в - 85; г - 110). Аналогично на рис. 6 и 7.
Рис. 5. Зависимости складских издержек, недополученной прибыли из-за отсутствия деталей на складе и суммарных потерь от минимального и максимального уровня запасов: а - муфта выключения сцепления в сборе с подшипником; б - шатун КАМАЗ (в сборе); в - уплотнительное кольцо форсунки (медное 9x15); г - топливный фильтр
НП «Национальная газомоторная ассоциация» (НГА)
V/////////////////////,
Рис. 6. Зависимость суммарных складских издержек от доверительного интервала для дефицита
Рис. 7. Зависимость суммарных складских издержек от доверительного интервала для дефицита
_ Литература
1. Katargin V.N., Terskikh V.M. Technique of creating an automatic control system to control stocks at the official automobile dealers' enterprises. International Automotive Conference. KONMOT 2012. Design and exploitation of automobiles — safety and environment protection. Cracow University of Technology, 27-28 september 2012. Cracow.
2. Катаргин В.Н., Терских В.М. Методика создания автоматизированной системы обеспечения запасными частями на предприятиях, обслуживающих автомобильный транспорт. Молодежь и наука: сборник материалов VIII Всерос. НТК студентов, аспирантов и молодых ученых, посвященной 155-летию со дня рождения К.Э. Циолковского [Эл. ресурс], № заказа 7880/отв. ред. О.А.Краев. - Красноярск: Сиб. федер. ун-т., 2012.
3. Катаргин В.Н., Терских В.М. Интеллектуальная технология управления складом запасных частей грузовых автомобилей // Грузовик: транспортный комплекс, спецтехника. - 2013. - № 8. - С. - 5-7.
4. Лоу А. Имитационное моделирование / Лоу А., Кельтон В. Классика CS. 3-е изд. - СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004. - 847 с.: ил.
