CC BY
14УДК 338; 656
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ КОНКУРЕНТНЫХ ФАКТОРОВ НА ПАРАМЕТРЫ МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ УИЛСОНА (ECONOMIC ORDER QUANTITY)
А.А. Арский
Аннотация. В статье представлен анализ влияния факторов динамической среды рынка на параметры модели оптимизации Уилсона (Economic order quantity). Обосновывается необходимость комплексного учета данных факторов в зависимости от периода логистического планирования. На примере колебания стоимости моторного топлива, обосновывается влияние динамики стоимости моторного топлива на результат логистического планирования.
Ключевые слова: модель оптимизации Уилсона, логистические издержки, планирование в логистике, логистика.
ASSESSMENT OF THE INFLUENCE OF COMPETITIVE FACTORS ON THE PARAMETERS OF THE WILSON OPTIMIZATION MODEL (ECONOMIC ORDER QUANTITY)
A.A. Arskiy
Abstract. The article presents an analysis of the influence of factors of the dynamic market environment on the parameters of the Wilson optimization model (Economic order quantity). The necessity of a comprehensive accounting of these factors depending on the period of logistic planning is substantiated. On the example of fluctuations in the cost of motor fuel, the effect of the dynamics of the cost of motor fuel on the result of logistics planning is substantiated.
Keywords: Wilson's optimization model, logistics costs, logistics planning, logistics, Economic order quantity.
Оптимизация логистических издержек является необходимым условием для повышения экономической эффективности производственных и торговых предприятий. По оценкам специалистов, в России доля логистических издержек в структуре себестоимости продукции или розничной стоимости потребительских товаров может составлять до 80 %. Столь высокий показатель обусловлен протяженностью транспортных магистралей и необходимостью несения обязательных платежей по пути следования автомобильного транспорта при мультимодальной перевозки. Актуальность исследования, изложенного в данной статье, состоит в необходимости оценки
МОСКОВСКИМ ФИНАНСОВО-ЮРИДИЧЕСКИИ УНИВЕРСИТЕТ
факторов, оказывающих влияние на логистическое планирование еще на уровне математического моделирования.
Среди множества методик и моделей оптимизации простейшей является модель оптимального (экономичного) размера заказа - Economic order quantity (далее - модель EOQ), предложенная В. Харрисом более ста лет назад и широко используемая в последствии Р. Уилсоном. Данная модель была исследована в научном труде автора «Применение формулы Харриса-Уилсона (Economic Order Quantity) в логистическом проектировании малого бизнеса (2016). Данная модель имеет следующий вид (1).
/ 2 • C • D
Q = V----с--------(1)
h
где:
D - потребление или производство материального ресурса в периоде
Ch - затраты на хранение материального ресурса в периоде
Co - затраты на каждую поставку материального ресурса в периоде
Модель EOQ эффективна в логистическом планировании крупных производственных и торговых предприятий, к которым можно отнести корпорации и федеральные торговые сети. Это обусловлено наличием централизованного планирования поставок материально-технического снабжения или централизованного распределения готовой продукции. Однако, при определенных условиях модель EOQ может быть адаптирована и к логистическому планированию малого бизнеса. Использование простейших моделей в среде малого бизнеса не только приносит известный экономический эффект, но и создает предпосылки для использования более сложных и точных моделей в других сегментах хозяйственной деятельности [2]. Повышение экономической эффективности в случае применения в логистическом планировании модели EOQ обусловливается профилактикой иммобилизации денежных средств, вложенных в продукцию или товар, находящийся на хранении без интенсивного оборота.
Эффективность использования модели EOQ зависит не только от масштаба производства или торгового оборота, но и от полноты и качества учета факторов, оказывающих влияние на параметры модели, и, следовательно, оказывающие влияние на результат расчетов логистического планирования. Предлагается произвести группировку и оценку основных факторов, оказывающих слияние
<4Ь
МФЮА МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ЮРИДИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
на параметры модели EOQ с учетом конкурентной среды рынка, отличающейся динамиками разного типа (сезонность, спрос и т.д.) [3]. Данные факторы и эффекты представлены в таблице 1.
Таблица 1
Оценка влияния факторов рыночной среды на параметры модели ЕОО
Параметр Фактор Количественный показатель Качественные показатели
В Колебание величины спроса на продукцию или товар Изменение объема хранения компонента (товара) Оперативность реагирования на изменение условий рынка
С Колебание величины стоимости услуг обслуживающих организаций (водоснабжение. энерго снабжение) Изменение операционных издержек содержания склада Повышение долго-срочности периода планирования, Мониторинг рынка услуг территории присутствия
С о Колебание стоимости логистического аутсорсинга или операционных издержек обслуживания собственного транспорта Изменение стоимости логистических услуг, изменение стоимости моторного топлива Мониторинг рынка логистического аутсорсинга территории присутствия, оптимизация маршрутов перевозки
Представленные в таблице 1 факторы являются факторами динамичной среды рынка, при этом влияние данных факторов является общим для всех субъектов рынка, соответственно, то предприятие, которое полностью учитывает данные факторы, будет иметь конкурентное преимущество в виде более низких издержек на территории присутствия.
Динамику факторного воздействия можно проиллюстрировать данными Федеральной службы государственной статистики РФ в части колебаний стоимости моторного топлива. Из данных, приведенных в таблице 2, следует, что логистическое планирование в части учета изменение параметра С модели ЕОР должно учитывать возможные изменения стоимости моторного топлива и связанные с ними корректировки стоимости логистического аутсорсинга и величины операционных издержек обслуживания собственного автотранспорта.
Таблица 2
Динамика потребительских цен и цен производителей на бензин автомобильный и дизельное
топливо
Июнь 2019 г. к... 7 полугодие 2019 г. к I полугодию 2018 г. Справочно
маю 2019 г. декабрю 2018 г. июню 2018 г. июнь 2018 г. к ... 7 полугодие 2018 г. к I полугодию 2017 г.
маю 2018 г. декабрю 2017 г. июню 2017 г.
Индекс потребительских цен
на бензин автомобильный 100,7 101,4 101,4 106,7 102,1 109,4 112,3 108,1
в том числе:
марки АИ-92 100,7 101,3 100,9 106,5 102,1 109,9 112,9 108,5
марки АИ-95 100,7 101,5 101,8 107,0 102,1 109,2 112,1 107,7
марки АИ-98 100,3 101,1 102,1 106,6 101,8 107,3 110,1 107,0
на дизельное топливо 100,1 99,5 104,2 111,0 101,9 109,8 116,5 111,2
<jb
МФЮА МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ЮРИДИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
Адаптация модели EOQ к логистическому планированию малого бизнеса, должна учитывать возможность более оперативного реагирования на изменение динамики стоимости моторного топлива или логистических услуг. Ввиду меньших объемов хранения компонентов на складе в сравнении с корпоративным уровнем, субъект малого бизнеса может более эффективно (быстрее) реагировать на эти изменения, придавая организации конкурентные преимущества на рынке и используя эти преимущества в маркетинговом аспекте [1]. Научная новизна данного подхода состоит в необходимости внедрения в логистическое планирование субъектов малого бизнеса таких моделей, которые бы обеспечивали точное и качественное логистическое планирование и вели бы к получению ценовых конкурентных преимуществ, выраженных в снижении операционных и логистических издержек. Представленные подходы апробированы на модели EOQ разработанной при проведении исследований на базе ФГБОУ ДПО «Российская академия кадрового обеспечения агропромышленного комплекса» при разработке авторской программы повышения квалификации «Оптимизация логистических процессов производственных организаций» в 2019 г.
Библиографический список
1. Жильцова О.Н. Интегрирующие функции маркетинга и логистики // Маркетинг и логистика. 2017. № 3 (11).
2. Капитонова О.Л. Проблемы расчета точки безубыточности в малом бизнесе // Маркетинг и логистика. 2018. № 6 (20).
3. Ломакин О.Е. Влияние логистического фактора на развитие агропромышленного комплекса Российской Федерации // Маркетинг и логистика. 2019. № 1 (21).
А.А. Арский
кандидат экономических наук, доцент доцент кафедры аграрных отношений и кадрового обеспечения АПК Российская академия кадрового обеспечения агропромышленного комплекса, г. Москва E-mail: [email protected]
