CC BY
45
Библиографический список
1. Бриндли К. Измерительные преобразователи. М.: Энергоатомиздат, 1991. 144 с.
2. Фрайден Дж. Современные датчики. М.: Техносфера, 2006. 588 с.
3. Кулаков М.В. Технические измерения для химических производств. М.: Альянс, 2008. 424 с.
4. Мокроусов Д.А., Демин Е.С., Карпухин Э.В. Современные методы измерения уровня жидких сред в закрытых резервуарах // Актуальные проблемы естественных наук 2014: материалы X Международной научно-практической конференции. Шеффилд (Sheffield): Наука и образование LTD, 2014. C. 2836.
5. Бабиков О.И. Ультразвуковые приборы контроля. Л.: Машиностроение, 1985. 177 с.
6. Кивилис С.С. Плотномеры. М.: Энергия, 1980. 280 с.
7. Жуков Ю.П. Вибрационные плотномеры. М.: Энергоатомиздат, 1991. 144 с.
8. Мониторинг транспорта [Электронный ресурс]. URL: http://www.glonass-expert.ru/products/monitoring-transporta (21.10.2015).
9. Способы контроля топлива [Электронный ресурс]. URL: http://glonass-samara.ru/ article/sposoby-kontrolya-topliva/ (22.10.2015).
10. Патент № 155410. РФ. МПК: G01F23/28, G01F23/30. Адаптивный магнитострикционный преобразователь уровня и плотности топлива транспортного средства (его варианты) / Е.С. Демин; за-явл. 22.06.2015; опубл. 10.10.2015. Бюл. № 28.
УДК 629.113
ОЦЕНКА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ СКЛАДОМ АВТОМОБИЛЬНОГО ДИЛЕРА
© В.М. Терских1, В.Н. Катаргин2, А.А. Пьяных3, Н.Т. Писаренко4
Сибирский федеральный университет, 660041, Россия, г. Красноярск, пр. Свободный, 79.
Решается задача выявления взаимосвязи между двумя показателями эффективности управления складом автомобильного дилера: размером среднего складского запаса и уровнем дефицита. Данная зависимость позволит на практике без сложных вычислений и использования имитационного моделирования определить необходимые финансовые вложения в запасы для достижения заданного уровня обслуживания или дефицита. Для решения поставленной задачи были использованы специально разработанные авторами алгоритмы определения потребности в автомобильных запасных частях как функции смеси вероятностных распределений: поступление покупателей и размер требований образуют составной Пуассоновский процесс.
Ключевые слова: автомобильные запасные части; складская логистика; заданный уровень обслуживания; вероятностные распределения.
CAR DEALER WAREHOUSE MANAGEMENT EFFICIENCY INDICATORS ASSESSMENT V.M. Terskikh, V.N. Katargin, А.А. Pyanykh, N.T. Pisarenko
Siberian Federal University,
79 Svobodny pr., Krasnoyarsk, 660041, Russia
The article solves the problem of identifying the relationship between the two efficiency indicators of car dealer warehouse management: the size of the average depot stock and the deficit level. In practice this relationship will allow to identify necessary investments in stocks to achieve a specified level of service or deficit without complex calculations and simulation. To solve the set problem the algorithms developed by the authors have been used that will enable to determine the need for automotive spare parts as a function of probability distributions: number of buyers and amount of requirements form a combined Poisson process.
Keywords: automotive spare parts; warehouse logistics; specified service level; probability distributions.
Терских Виктор Михайлович, ассистент кафедры транспорта, e-mail: [email protected] Terskikh Viktor, Assistant Professor of the Transport Department, e-mail: [email protected]
2Катаргин Владимир Николаевич, кандидат технических наук, профессор кафедры транспорта, e-mail: [email protected]
Katargin Vladimir, Candidate of technical sciences, Professor of the Transport Department, e-mail: [email protected]
3Пьяных Артем Анатольевич, кандидат технических наук, доцент кафедры информатики, e-mail: [email protected]
Pyanykh Artem, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Information Sciences, e-mail: [email protected]
4Писаренко Николай Тимофеевич, студент, e-mail: [email protected] Pisarenko Nikolai, Student, e-mail: [email protected]
Введение
Несмотря на любые складывающиеся в последние десятилетия обстоятельства, автомобильный рынок в нашей стране показывает постоянный рост. Парк автомобилей прирастает как новыми автомобилями отечественного и зарубежного производства, так и подержанными иномарками, вследствие чего значительную долю оборотных средств данной отрасли занимает рынок сбыта автомобильных запасных частей. В условиях всевозрастающей конкуренции важнейшей из задач для автомобильных дилеров становится максимальное снижение издержек и повышение качества обслуживания клиентов. При этом данные задачи противопоставлены одна другой. Возникает вопрос: как именно взаимосвязаны два названных фактора и где проходит граница между разумными вложениями в лояльность клиентов и финансовыми интересами самой компании? Ответить на него - в отношении управления складом запасных частей - и призвана настоящая работа.
Эффективное и научно обоснованное управление складом играет ключевую роль в создании имиджа автомобильного дилера и формировании его издержек. Показатели качества обслуживания автомобилей у большинства сервисов постепенно выравниваются, как и спектр предоставляемых услуг, поэтому время ожидания запасной части и ее стоимость определят в конечном итоге предпочтение клиента тому или иному бренду или конкретному дилеру.
Данные, представленные в статье, были получены на основе разработанной авторами комплексной логистической системы управления складом запасных частей, способной обеспечить высокий уровень доступности и устранить возможность излишнего товарного запаса. В ней применены новые, специальные, авторские же, алгоритмы определения потребности в автомобильных запасных частях как функции смеси вероятностных распределений (поступление покупателей и размер требований образуют составной Пуассоновский процесс). Кроме того, использовалась ма-
тематическая модель системы управления запасами, адаптированная под различные типы предприятий автомобильного транспорта, полученная на основе выявленных закономерностей спроса. Данная логистическая система управления запасами позволяет определять момент, структуру и объем заказа на пополнение, что дает возможность оптимизировать систему по целому ряду показателей: средний складской запас, уровень обслуживания, размер дефицита.
Целью исследования являлось выявление взаимосвязи двух показателей эффективности управления складом автомобильного дилера: размером среднего складского запаса и уровнем дефицита.
Методы исследования
Задачи управления складом автомобильных запасных частей и материалов являются многокритериальными. Критериями оценки эффективности функционирования склада служат: оборачиваемость запасов 2; уровень обслуживания и; средний складской запас N; уровень дефицита О и пр. Поэтому имеется необходимость в нахождении оптимальных значений данных параметров.
Компонентами предложенной модели управления складом запасных частей автомобилей являются: величина потребления (спрос); время поставки на склад; минимальный и максимальный складские запасы; средний складской запас, уровень дефицита, уровень обслуживания и т.д. (рис. 1).
В качестве исходных данных использовалась статистика за 3 года наблюдений нескольких красноярских компаний, занимающихся продажей запасных частей для автомобилей КамАЗ.
В процессе имитационного моделирования изменялись два входных параметра системы управления запасами (СУЗ) -минимальный МтПп и максимальный Мтах уровни складских запасов.
Алгоритм процесса управления складом автомобильных запасных частей в общем виде представлен на рис. 2.
Оптимальными будут такие значения параметров СУЗ, при которых сумма потерь, связанных с хранением запасов, с одной стороны, и отсутствием необходимого количества деталей на складе - с другой, становится минимальной. Таким образом, целевая функция имеет вид:
1ДЕФ ^ 1СКЛ
^ тт,
(1)
где /деф - упущенная прибыль по причине дефицита на складе; /СКЛ - издержки от хранения запасов.
В свою очередь, упущенная прибыль и издержки от хранения равны:
I = D ■ P■V
1 ДЕФ D 1 V спрос'
I
СКЛ
Vc
ХР + Y3C ) >
(2)
(3)
где О - 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.; УХР -доля затрат на хранение запаса от его стоимости, %; УЗс - затраты на обеспечение запасов, связанные с замораживанием средств, в процентах от его стоимости.
Представленная авторская программа работает следующим образом (рис. 3): перебором всех возможные параметров Мтпп и Мтах получают соответствующие значения сумм затрат на хранение и потерь от упущенных продаж (дефицита) находятся оптимальные значения СУЗ.
Для дилерских предприятий важным является такой фактор, как уровень обслуживания клиентов, т.е. доля удовлетворенных требований на склад к их общему количеству.
Nmin N N
Nmax Nmax Nmin -► D -►
Гдост
Xl, Xl,Хп "J - и
t
Рис. 1. Имитационная модель управления запасами: Ыт 'т - минимальный складской запас; Nmax - максимальный складской запас;
Тдост - время доставки на склад; XI, Х2,..., Хп - спрос на детали; N - средний складской запас; й - уровень дефицита запасных частей на складе; и - уровень обслуживания
Рис. 2. Алгоритм процесса управления складом автомобильных запасных частей
В данной ситуации для предприятий автомобильных дилеров имеет смысл задаться определенным минимальным, экономически целесообразным значением уровня обслуживания и минимизировать складские затраты в пределах установленной границы.
Таким образом, определение оптимальных значений параметров системы управления запасами для компаний автомобильных дилеров сводится к нахождению вектора значений переменных параметров СУЗ, при которых суммарные из-
держки, связанные с хранением запасов, будут минимальными, а уровень обслуживания - не ниже значений установленной величины. Формируем целевую функцию с ограничением для всего массива деталей склада:
\и > С,
(4)
1СКЛ ^
где U - уровень обслуживания, %; C - минимально допустимое значение уровня обслуживания, %.
Рис. 3. Определение значений Nmin и Nmax, при которых достигается максимальная прибыль
На рис. 4 графически представлено решение задачи нахождения Nm¡n и Nmax, выполняющих условие (4). Горизонтальная плоскость U = 98% (условно заданное минимальное значение U) пресекает поверхность значений уровня обслуживания, образуя границу зоны, соответствующую заданному условию. Опустив перпендикуляры к плоскости ONm¡nNmax из точек полученной кривой на поверхность значений среднего складского запаса, получим границу зоны на поверхности значений среднего складского запаса, соответствующую условию и > 98. Далее находим минимальное значение среднего складского запаса из полученной области; соответствующие ему
значения Nm¡n и Nmax и являются оптимальным решением задачи.
Сопоставив данные рис. 4, можно представить их в виде зависимости одного выходного параметра от другого: среднего складского запаса от уровня обслуживания (рис. 5). Из графика видно, что, по мере приближения уровня обслуживания к 100%, склад все быстрее увеличивается, и это имеет логическое объяснение. В нашем случае повышение и на 2% с и = 90% до и = 92% потребует 150 тыс. руб. дополнительных вложений, в то время как для увеличения и на 2% с и = 97% до и = 99% понадобится увеличить стоимость склада почти на 2 млн руб.
Рис. 4. Определение значений Nmin и Nmax, при которых и > С и
тт
Рис. 5. Зависимость среднего скл
В приведенных выше примерах использовались интегральные значения параметров по целой группе деталей. На практике по каждой номенклатурной позиции необходим собственный расчет оптимальных значений М™ и Мтах , для этого весь процесс должен быть автоматизирован. На рис. 6 приводятся графики зависимости суммарных складских издержек от М™ и Мтах на примере реальных данных, полученных на разработанном авторами ПО (рис. 7).
На рис. 8 представлены зависимости показателей эффективности управления складом от параметров системы управления запасами для моделей с фик-
о запаса от уровня обслуживания сированным размером заказа и «минимум-максимум». Исходя из графиков, можно сделать вывод, что применение модели «минимум-максимум» дает больший экономический эффект.
Обратите внимание, что на рис. 6 шкалы и имеют соответствующие множители: а - 8; б - 6; в - 85; г - 110.
Результаты исследования Настроив разработанную программу на нахождение оптимальной стратегии управления для заданного значения дефицита, можно получать зависимости среднего складского запаса от дефицита для каж-
дой детали (как бы соотнеся графики рис. 8, в и г).
На рис. 9 показана взаимосвязь между вложениями в склад автомобильных запасных частей и дефицитом. Анализ полученных результатов установил экспоненциальную зависимость между этими показателями, причем форма экспоненты для всех деталей практически одинакова (в пределах погрешности), а масштаб зависит от среднего спроса на деталь и параметров системы управления складом. Если представить зависимость в форме уравнения вида у = а ■ ехр(Ь ■ х), то Ь (форма кривой) постоянна в пределах погрешности - изменяется от - 0,029 до - 0,035 и в среднем равна - 0,033, а а (масштаб кривой) представляет собой функцию от среднего значения спроса на деталь - V, среднеквадратиче-ского отклонения спроса - а, времени поставки на склад - ^ и доверительного интервала для дефицита - р, т.е. а = = а, Ь р). Таким образом, используя по-
лученную закономерность, можно без сложных вычислений и моделирования определить необходимые финансовые вложения в запасы для достижения заданного уровня обслуживания.
Если отстраниться от масштаба графиков зависимости между средним складским запасом и дефицитом, т.е. перевести его в относительные величины (принять а = 1), то с небольшой погрешностью для всех автомобильных запасных частей получим зависимость вида
у = ехр(-0,033 ■ х) ■ 100%, если х и у выражать в процентах, как представлено на графике рис. 10, или вида у = ехр(-3,3 ■ х), если х и у выражать в долях. Данный график позволяет оценить зависимость между двумя основными показателями эффективности управления складом автомобильного дилера: размером среднего складского запаса и уровнем дефицита.
Рис. 6. 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 - кольцо уплотнительное форсунки (медное 9x15); г - фильтр топливный
Рис. 7. Общий вид программы для управления складом запасных частей
Рис. 8. Зависимости показателей эффективности управления складом от параметров системы управления запасами: а, б - модель с фиксированным размером заказа; в, г - модель «максимум-минимум»
в
г
40 60
Дефицит, %
Рис. 9. Графики зависимости между средним складским запасом и дефицитом
Рис. 10. Зависимость между средним складским запасом в относительных величинах и дефицитом
Заключение
Таким образом, полученная авторами закономерность позволяет без сложных вычислений и применения имитационного моделирования определить на практике необходимые финансовые вложения в запасы для достижения заданного уровня обслуживания или дефицита. Выявлена зависимость между двумя основными показателями эффективности управления складом
автомобильного дилера: размером среднего складского запаса и уровнем дефицита. Полученные результаты исследований были положены в основу при создании автоматизированной системы обеспечения автомобильными запасными частями на предприятиях, которая позволит минимизировать складские и управленческие издержки.
Статья поступила 25.12.2015 г.
Библиографический список
1. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Ме-шалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификации и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
2. Катаргин В.Н., Терских В.М. Интеллектуальная технология управления складом запасных частей грузовых автомобилей // Грузовик: транспортный комплекс, спецтехника. 2013. № 8. С. 5-7.
3. Катаргин В.Н., Терских В.М. Оптимизация процессов управления складом автомобильных запасных частей // Транспорт на альтернативном топливе. 2014. № 3. С. 61-66.
4. Князьков А.Н., Махнов Ю.Н. Применение моделирования при управлении складскими запасами // Материалы IV Всероссийской НТК «Политранспортные системы», 22-24 ноября 2006 г., Красноярск: в 2
4. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2006. Ч. 1. С. 156-161.
5. Терских В.М., Катаргин В.Н. Оценка спроса на автомобильные запасные части на основе модели
смеси вероятностных распределений // Вестник ИрГТУ. 2014. № 4. С. 110-114.
6. Katargin V.N., Terskikh V.M. Technique of creating an automatic control system to con-trol stocks at the official automobile dealers' enterprises. International Automotive Conference. KONMOT 2012. Design and exploitation of automobiles - safety and environment protection. Cra-cow University of Technology, on September 27-28, 2012, Cracow: University of Technology, 2012, pp. 216-222.
7. Katargin V.N., Terskikh V.M. Technique of Creating an Automatic Control System to Control Stocks at the Official Automobile Dealers Enterprises. The proceedings of the 17th Interna-tional Conference Transport Means 2013 contain selected papers from 6 sections: Automotive Transport, Aviation, Defense Technologies, Intellectualized Transport Systems, Railway Transport, Waterborne Transport, on October 24-25, 2013, Kaunas University of Technology, Lithuani, 2013, pp. 317-321.
УДК 629.113
ШИННЫЙ ТЕСТЕР ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК ЭЛАСТИЧНЫХ ШИН ПРИ ДВИЖЕНИИ КОЛЕСА С УВОДОМ
© А.И. Федотов1, Н.Ю. Кузнецов2, А.В. Лысенко3, Д.А. Тихов-Тинников4
12 3
,, Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
4Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления, 670013, Россия, г. Улан-Удэ, ул. Ключевская, 40В.
Приведено описание стенда, предназначенного для исследования характеристик шин при наезде колеса, катящегося по поверхности бегового барабана с уводом, на единичную неровность. Дано краткое описание измерительного комплекса шинного тестера, предназначенного для измерения угла увода, угловой скорости колеса катящегося колеса по поверхности бегового барабана, боковой и нормальной силы, действующей на колесо, при переезде колеса единичной неровности.
Ключевые слова: беговой барабан; шинный тестер; увод; единичная неровность; боковая сила; тензометри-ческий датчик; нормальная нагрузка; потенциальные способности эластичных шин.
TIRE TESTER TO STUDY ELASTIC TIRE CHARACTERISTICS WHEN A WHEEL ROLLS WITH A SKID A.I. Fedotov, N.Yu. Kuznetsov, A.V. Lysenko, D.A. Tikhov-Tinnikov
Irkutsk National Research Technical University,
83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.
East Siberian State University of Technology and Management,
40B Klyuchevskaya St., Ulan-Ude, 670013, Russia.
The article describes a test-bench designed to study the characteristics of tires when the wheel rolling on the surface of a
Федотов Александр Иванович, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой автомобильного транспорта, e-mail:[email protected]
Fedotov Aleksandr, Doctor of technical sciences, Professor, Head of the Department of Automobile Transport, e-mail:[email protected]
2Кузнецов Николай Юрьевич, аспирант кафедры автомобильного транспорта, e-mail: [email protected] Kuznetsov Nikolai, Postgraduate of the Department of Automobile Transport, e-mail: [email protected]
3Лысенко Андрей Владимирович, аспирант кафедры автомобильного транспорта, e-mail: [email protected] Lysenko Andrei, Postgraduate of the Department of Automobile Transport, e-mail: [email protected]
4Тихов-Тинников Дмитрий Анатольевич, кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой автомобилей, e-mail: [email protected]
Tikhov-Tinnikov Dmitriy, Candidate of technical sciences, Associate Professor, Head of the Automobile Department, e-mail: [email protected]
