Оптимизация транспортных потоков распределения готовой продукции с использованием математических моделей товародвижения Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Факторы, влияющие на организационный потенциал

Уровень социально-экономического развития предприятия

Организационная культура и эффективность управления персоналом

Мотивация трудовой деятельности. Система материального стимулирования

Система отбора кадров и повышения квалификации

Условия труда и уровень технического обеспечение рабочего места

Инвестиционный климат на предприятии

Уровень социально-экономического развития страны, региона

Состояние рынка труда и условия формирования стоимости рабочей силы

Трудовое законодательство

Инновационный климат

Уровень демографического развития

Факторы, влияющие на производственный потенциал

4 Степень морального и физического износа объектов недвижимости

Состояние материально-технической базы организации

Уровень квалификации персонала

Рациональность режимов работы и отдыха

Обеспеченность рабочих мест материалами

Согласованность пропускной способности цехов и участков

Уровень имиджа предприятия и интеллектуальный потенциал

Уровень экономического и политического развития страны, региона

Демографические факторы

Состояние природных ресурсов страны

Научно-технические инновации

Степень развития производства товаров заданной номенклатуры_

Рисунок 1 - Взаимосвязь факторов, влияющих на формирование организационного и производственного потенциала Список использованной литературы: 1. http://www.elitarium.ru/2012/09/ 12/poisk_rezervov_predprij atij a.html

© М.К. Кремповая, Л. Ю. Сасим, Э.Э. Шамилева. 2015

УДК 338.47

С.Г. Кренева

к.э.н., доцент кафедры управления малым и средним бизнесом ФГБОУ ВПО Марийский государственный университет г. Йошкар-Ола, Российская Федерация

А. С. Лень

студент 5 курса института экономики, управления и финансов ФГБОУ ВПО Марийский государственный университет г. Йошкар-Ола, Российская Федерация

ОПТИМИЗАЦИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ГОТОВОЙ ПРОДУКЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ТОВАРОДВИЖЕНИЯ

Аннотация

В логистических системах важнейшим критерием эффективности является оптимизация транспортных потоков распределения готовой продукции.

В данной статье дается обоснование эффективности использования математических моделей товародвижения, раскрывается необходимость использования функции контроля в системе перемещения грузов.

Ключевые слова

Товародвижение, логистические цепи, оптимальный маршрут, анализ полной стоимости.

Поставщики и потребители готовой продукции и услуг выступают основными субъектами рыночной активности. В общем случае они представляют собой две системы, связанные каналом сбыта или так называемым логистическим каналом. Канал сбыта представлен на рынке некоторым множеством различных звеньев, через которые проходит движение материального потока от места его происхождения и до места назначения.

Товародвижение является процессной процедурой по доведению товара до потребителя (заказчика) через систему ключевых посредников, а именно через предприятия оптовой и розничной торговли. Товародвижение, как процесс, включает в себя, также и совокупность операций характерных для организации складского хозяйства предприятия. К таким операциям можно отнести хранение продукции, подсортировка продукции, подготовка к отправке со склада и непосредственно погрузочно-разгрузочные работы и отправка продукции.

Одним из показателей эффективности процесса товародвижения является всестороннее совершенствование и оптимизация логистических цепей. Критерием достижимости является формирование единого пространства внутри реализуемой логистической цепи, соответствие данной цепи системе требований, предъявляемых при обработке груза, где каждая составленная операция одновременно является подготовительным этапом последующей. В данном случае огромное значение имеют операции складского характера (фасовка товара, упаковка, комплектование необходимого ассортимента и т.д.). В современных условиях эти операции в больших объемах выполняются как на предприятиях оптовой, так и розничной торговли.

В системе товародвижения важным элементом является выбор вариантов схем движения. Это в свою очередь предполагает, что товары, направляемые в систему торговли, проходят наиболее короткие расстояния, не имея при этом встречных (перекрестных) потоков товаров схожего ассортимента. Кроме встречных перевозок (товарных потоков), которых следует избегать в действующей логистической системе, к числу нерациональных относятся также излишне дальние и повторные перевозки. [1]

Для решения оптимизационных задач в области распределения необходимо использовать функцию контроля, причем за всеми звеньями системы, касаемой перемещения грузов. Главным показателем успешного функционирования логистической системы является полученная прибыль, а основными

направлениями деятельности для увеличения прибыли считаются мероприятия, связанные с созданием единой транспортно-складской системы и экономическим интегрированием процесса производства и сбыта, выработкой оптимальных схем складирования и пополнения запаса и др.

Для решения задач оптимизации в области логистического управления необходимо обеспечить контроль за всеми звеньями системы перемещения грузов.

Оптимизация осуществляется по таким критериям, как прибыль, минимизация затрат обращения и товародвижения, создание единой транспортно-складской системы (быстрая доставка до потребителя), экономическое объединение производства и сбыта, выработка оптимальных схем складирования и пополнения запаса.

Но в системе логистического управления возникает ряд проблем. Предприятие должно решить, в какой мере затраты, связанные с сокращением времени товародвижения компенсируются увеличением выручки от возросшего объема продаж, а также может ли предприятие допустить снижение уровня обслуживания

клиента при одновременном увеличении объема поставок, насколько целесообразно складировать товар по месту производства или на рынке сбыта.

Выбор схемы товародвижения зависит от целей оптимизации, поставленных предприятием; min сроки поставки или max уровень сервиса, max прибыли, min издержки. Важным методом логистики при определении оптимального маршрута является анализ полной стоимости.

По окончании предварительной оценки определяются несколько конкурентоспособных вариантов, каждый из которых дополнительно анализируется для выбора конечного оптимального варианта. Принимается во внимание не только цена грузоперевозки, но и время транспортировки, возможность непредвиденных расходов, задержек в пути и вероятность повреждения груза. Затем экспедитор выбирает участников перевозки и заключает необходимые договоры.

Одним из самых эффективных способов оптимизации транспортных потоков является применение на практике математических моделей товародвижения. Основной базовой модельной задачей товародвижения можно вполне обосновано считать задачу о коммивояжере. Суть задачи сводится к поиску оптимального, то есть кратчайшего пути проходящего через определенные пункты единожды. Например, задача коммивояжера может применяться для нахождения самого выгодного маршрута позволяющего коммивояжеру объехать определенные города со своим товаром по одному разу и вернуться в исходную точку. Мерой выгодности маршрута будет минимальное время, проведенное в пути, минимальные расходы на дорогу или, в простейшем случае, минимальная длина пути.

В задаче коммивояжера заданы n пунктов и матрица С расстояний между ними, в общем случае несимметричная. Размер этой матрицы n n, ее элементы Cj по смыслу задачи не отрицательные. Требуется построить такой маршрут обхода всех n пунктов, при котором общая длина пути будет минимальной. Сформулируем задачу коммивояжера как задачу на орграфе. Рассмотрим ориентированный граф

G = (V,E,h), (1)

где V = (v1,v2,...vn) - конечное множество вершин; Е = (е1,е2,...еп) - конечное множество дуг; h -весовая функция дуг.

Вершины - это пункты (города, места доставки), дуги - пути; вес су = h (vi,vj) каждой дуги еу - это расстояние от пункта vi до пункта vj. Требуется построить простой цикл из n вершин минимального общего веса.

Как и многие задачи теории графов, эта задача допускает формулировку в терминах целочисленного ЛП. Введем в рассмотрение целочисленные переменные xi,j, ассоциированные с дугами ei, j. Всего таких переменных будет столько, сколько и дуг: m=n*(n-1). Каждая из них может принимать только одно из двух значений: 0 или 1 в зависимости от того входит или нет дуга и искомый цикл.

Целевая функция в данной задаче - это удельный вес дуг, входящих в цикл. В данной математической модели используются также вспомогательные переменные, которые могут принимать любые действительные значения. Эти ограничения в системе предназначены для того, чтобы цикл был полным, т.е. состоял из n вершин и n дуг. Также они означают, что являются булевыми переменными, а переменные — неограниченные действительные числа. Таким образом, имеем смешанную задачу целочисленного линейного программирования. Смешанную - потому, что часть переменных - целочисленные, а часть -непрерывные. Всего у нас целочисленных переменных и n непрерывных неограниченных переменных. [2, с. 97]

Рассмотрим методику решения задачи коммивояжера в программе Microsoft Excel на следующем примере. Найти для транспортной компании кратчайший путь объезда всех пунктов, если известны расстояния между пунктами (матрица расстояний).

На рисунке представлены исходные данные и табличная модель рассматриваемой задачи. Данные скомпонованы в трех видах матриц: Матрица расстояний между пунктами, Матрица переменных целевой функции (Ху), Матрица системы ограничений Ш-Щ+пХу< п-1 вектора-строки переменных.

Рисунок 1 - Исходные данные задачи коммивояжера

В ячейку целевой функции (В10) необходимо занести формулу произведения матриц переменных и расстояний между пунктами, т.е. ВШ=СУММПРОИЗВ(В3^7;В15^19). В матрицу системы ограничений Ui-Uj+nXij< п-1заносятся формулы соответствующие третьей группе ограничений (рис.2).

А В с D E

20

21 Ограничения по дополнительным переменным

22 и2 u3 u4

23 ч2 =C11-SCS11+4*C4 =C11-SDS11+4*D4 =C11-SES11+4*E4 =C 11-SFS11-+4*F4

24 иЗ =Dll-SCSll-t-4*C5 =D11-SDS11+4*D5 =D11-SE511+4*E5 =D11-SFS11+4*F5

25 и4 =E11-SCS11—4*Сб =Ell-SDSU+4*D6 =E11-SES11+4*E6 =Ell-SF511-b4*F6

26 и5 =F11-SCSU+4*C7 =F11-SDS 11+4*0" =F11-SES11+4*E~ =F11-SFS11+4*F~

Рисунок 2 - Матрица системы ограничений с введенными формулами

Используя надстройку «Поиск решения» в меню «Данные» устанавливаем необходимые параметры задачи коммивояжера (рис.3)

Рисунок 3 - Параметры поиска решений Целевую ячейку устанавливаем равной, минимальному значению, определяем диапазон изменяемых ячеек и ограничения и запускаем процедуру вычисления.

Результат решения данной задачи представлен на рисунке 4.

Рисунок 4. Результат решения задачи коммивояжера 155

Очевидно, что путь начинается в вершине с номером 1 и в ней же заканчивается, проходя через остальные вершины в порядке возрастания значения переменной Ui.

Таким образом, замкнутый путь с минимальным расстоянием найденный в программе Microsoft Excel имеет вид: 1—>2—>3—>4—>5—>1. Минимальное расстояние при этом составит 18 км.

Задача коммивояжера, которая выглядит очень простой по своей постановке, требует самых серьезных усилий для нахождения точного решения. Поскольку методы точного решения задачи коммивояжера по существу сводятся к организации полного перебора вариантов, то при решении практических задач большой размерности могут возникнуть вычислительные проблемы. [2, с. 100]

Неумение управлять сбытом в современных условиях хозяйствования рождает цепочку: переполненные склады, неплатежи, отсутствие оборотных средств на закупку сырья, остановка производства. Детально проработанная и документально закрепленная сбытовая политика становится эффективным инструментом текущего и последующего контроля за сбытовой деятельностью организации и ее положением на рынке. Использование математических моделей с системе сбыта позволяет существенно снизить затраты на доставку готовой продукции предприятия и позволит значительно усовершенствовать сбытовую деятельность организаций в условиях ужесточения конкуренции. Список использованной литературы:

1. http://www.grandars.ru

2. Бочкарев А.А. Планирование и моделирование цепи поставок: Учебно-практическое пособие. - М.: «Альфа-пресс», 2008. - 192 с.

© С.Г. Кренева, А. С. Лень, 2015

УДК 336.719

С.Г. Кренева

к.э.н., доцент

Институт экономики, управления и финансов ФГБОУ ВПО «Марийский государственный университет» г. Йошкар-Ола, Российская Федерация

Н.В.Смирнова

студент 3 курса института экономики, управления и финансов ФГБОУ ВПО «Марийский государственный университет» г. Йошкар-Ола, Российская Федерация

БАНКОВСКИЕ КОНКУРЕНТНЫЕ СТРАТЕГИИ Аннотация

В данной статье рассмотрены этапы формирования стратегии в банковских системах, виды стратегий применяемых в данной сфере, актуальность стратегии клиентоцентричности и маркетингового инструмента customerinsight на примере деятельности ОАО «Акционерный коммерческий банк «Ак Барс».

Ключевые слова

Стратегическое управление, конкуренция, клиентоцентричность, банк.

Стратегия любого вида направлена на достижение конкурентных преимуществ и имеет долгосрочный характер, так как формирование конкурентоспособности есть процесс постепенно нарастающий. Иначе говоря, результаты реализации выбранной стратегии проявляются не моментально, а спустя определённое время. При развивающейся конкуренции среди банков, ранее используемая краткосрочная финансово-ориентированная стратегия стала неэффективна. Следовательно, при усложнявшейся банковской системе банки, оставившие в поле своего зрения лишь финансовые показатели деятельности, были обречены на банкротство. Сейчас разработка стратегии развития банковского бизнеса является более сложным мероприятием, поскольку усиление конкуренции, требует новых идеи и путей обретения превосходства.