CC BY
65
X U в химии и химической технологии. Том XXV. 2011. N>13(129)
ты на хранение запасов в аптеках и на РЦ, затраты на транспортировку и затраты на размещение заказов). Критерием оптимизации является чистая прибыль с установленными ограничениями по уровню обслуживания для различных категорий аптек.
Как видно из концептуального описания, в модели присутствуют обратные связи и довольно много неопределенных факторов, следовательно, имитационное моделирование является самым подходящим методом для рассматриваемой ситуации.
Моделирование проводится в программной среде AnyLogic, разработанной российской компанией XJTechnologies. Это объектно-ориентированная система, базирующаяся на языке Java и позволяющая использовать системно-динамический, агентный и дискретно-событийный подходы моделирования. Для построения данной модели используются системно-динамический (рис.2) и дискретно-событийный (рис.3) подходы а также алгоритмы, заданные с использованием языка Java ,например, процессы покупки товара клиентами и осуществления заказа аптекой, соответственно (рис. 4-5).
Разработка модели продолжается. Реализация модели направлена как на изучение возможностей системы Anylogic и различных парадигм имитационного моделирования, так и на создание практически полезного инструмента поддержки принятия решений в дистрибьюции фармацевтических препаратов.
Библиографические ссылки
1. Карпов Ю. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. СПб.: БХВ, 2005. 400 с.
2. Киселёва М.В. Имитационное моделирование систем в среде AnyLogic: Учебно-методическое пособие. Екатиренбург: УГТУ, 2009,- 87 с.
3. Толуев Ю.И. Имитационное моделирование логистических сетей. // Логистика и управление цепями поставок, 2008, № 2/25.
УДК 004.94:658.7 А.Н. Акишин
Международный институт логистики ресурсосбережения и технологической инноватики Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия
СПОСОБЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ В ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ЦЕПИ ПОСТАВОК ПРЕДПРИЯТИЙ-ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ
АВТОМОБИЛЬНЫХ ШИН С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕХАНИЗМОВ КЭПТИВНОГО СТРАХОВАНИЯ
A technique for estimating the overall risk in the "chain of risk" supply chain of company-producers of automobile tires are suggested. The possibility of a captive insurance companyas
9
O fí б X U в химии и химической технологии. Том XXV. 2011. № 13 (129)
an effective risk management are shown.
Предложена методика оценки совокупного риска в «цепи рисков» логистичекой цепи поставок предприятий-производителей автомобильных шин. Рассмотрена возможность создания кэптивной страховой компании для эффективного управления рисками.
В производстве автомобильных шин за последние с 2005 по 2008 год наблюдался устойчивый рост, причем наибольший объем производства был достигнут в 2008 году. В 2009 году наблюдался резкий спад. Падение спроса на легковые шины в основном было связано с изменившимся поведением потребителей в условиях кризиса.
В 2010 году в России было произведено и реализовано на 35% больше всех видов покрышек, чем за аналогичный период предыдущего года [1]. Однако, продажи растут в бюджетном и среднем сегменте, а вот премиальный продолжает сокращаться. Динамика производства автомобильных шин различных видов в России с 2006 по 2010 год представлена на рис. 1.
— -Легковые
—■- -Легкогрузовые
Грузовые
—X- С /X
—ж- -Индустриальные
—•- -Итого
® 5000
ч
о
ш
со О
2006 2007 2008 2009 2010
Рис. 1. Динамика производства автомобильных шин в России с 2006 по 2010 год, тыс. шт.
Однако, если сравнивать автомобильный рынок и рынок автошин, то последний будет восстанавливаться более плавно, так как он в большей степени зависит от имеющегося парка, чем от продаж новых автомобилей. Скорее всего, достичь докризисного уровня рынок сможет через полтора-два года.
Таким образом, по сравнению с концом 2010 года объем производства автомобильных шин сократился, а так же уменьшился и объем производства синтетического каучука, являющимся основным сырьем для производства покрышек. Кроме того, себестоимость производства шин в России определяется, в большей мере, стоимостью сырья. Однако, все большая
X и в химии и химической технологии. Том XXV. 2011. № 13 (129)
часть сырья экспортируется: экспорт в связи с высокими мировыми ценами на нефть и нефтепродукты становится более привлекательным по сравнению с переработкой химической промышленностью внутри страны.
Поэтому, из всего вышесказанного следует, что в сложившейся ситуации нестабильности рынка важным является вопрос управления рисками, а в частности управления рисками в логистической цепи поставок «Производство сырья - Доставка покрышек конечным потребителям».
Для эффективного управления рисками в логистической цепи поставок необходима заинтересованность всех участников в данном процессе, а так же работа для достижения общих целей и задач. Для организации и координирования деятельности предприятий, входящих в цепь, представляется возможным объединение их в финансово-промышленную группу (далее ФПГ). Посредством обмена акциями происходит взаимное проникновение и оказывается взаимное влияние на проводимую финансовую политику, тактику и деловую стратегию, а так же систему управления рисками. Финансовым институтом в ФПГ будет выступать кэпивный центр управления рисками, одним из подразделений которого будет является кэптивная страховая компания. Кэптивная страховая компания - это институциональная структура, которая учреждается указанной выше группой субъектов предпринимательства для организации защиты своих имущественных интересов посредством механизма кэптивного страхования [3].
Управлять необходимо не отдельно взятым риском на определенном этапе, а рисками на каждом этапе логистической цепи в комплексе. Кроме того, с целью минимизации этого рисков необходимо расширять круг поставщиков. Таким образом, более выгодные позиции у предприятий, входящих в вертикально интегрированные нефтяные компании, имеющие собственные мощности по добыче и переработке нефти.
Таким образом, для того, чтобы дать полную классификацию рисков необходимо выделить так называемые простые риски.
Оценка уровня совокупного риска в «цепи рисков» может быть произведена с помощью эвристического метода, основанного на статистической обработке мнений экспертов.
Каждому эксперту дается перечень выделенных простых рисков, предлагается оценить вероятность наступления по пятибалльной шкале в соответствии со шкалой градации, которая устанавливает зависимость значения вероятности наступления риска и качественной оценкой этой величины.
Статистический анализ результатов опроса предусматривает проведение двух взаимосвязанных процедур. Во-первых, статистическую обработку в виде средних значений дисперсий и т. п. Во-вторых, оценку всей экспертной группы - степень согласованности, взаимосвязи и других показателей мнений экспертов, которая проводится с использованием части полученных статистических оценок. Если полученные данной группой экспертные оценки не удовлетворяют соответствующим критериям, то изменяется состав экспертов и проводится повторная процедура опроса [2].
Эксперты проводят оценку в пятибалльной системе значимости интервала вероятности простого риска, входящего в цепь. Кроме того, значимость интервала вероятности соответствует оценке возможности попадания вероятности риска в искомый интервал.
9
О Л б X U в химии и химической технологии. Том XXV. 2011. № 13 (129)
Полученные вероятности простых рисков являются исходной информацией для расчета вероятности группы рисков, определяемой по формуле:
к
где Pi - вероятность риска в i-ой «цепи» рисков; Pki - вероятность k-го простого риска, входящего в i-ую группу рисков; X - коэффициент важности k-ого простого риска, входящего в i-ую группу рисков.
Так как экспертный опрос может быть проведен практически в любой момент, то предложенная методика обеспечивает соответствующую гибкость, позволяет достигнуть необходимой достоверности и высокой точности оценки вероятности сочетаний спроса на транспортные услуги, рыночной ситуации, позиций предприятия, действий конкурентов, технологических и прочих аспектов среды.
Библиографические ссылки
1. Объемы промышленного производства в России 2011. // Автомобильный портал. Экономика: аналитика, статистика, отчетность. [Текст]. Электрон. дан. М., сор. 2005-2011 г. // [Электронный ресурс] // URL: // http://koleso.topof.ru/news.php?pID=8356 (Дата обращения 13.03.2011).
2. И.И. Горбатова. Оценка рисков при производстве транспортно-логистических услуг. [Текст]. Электрон, дан. М., сор. 2006-2011 // [Электронный ресурс] // URL: // http://www.transmap.adviss.ru (Дата обращения 13.03.2011).
3. Кэптивное страхование и взаимный метод создания страхового фонда // Финансовая аналитика: Банки, Страхование, кредиты, инвестиции. [Текст]. Электрон, дан. М., сор. 2005-2011 // [Электронный ресурс] // URL: // ЬЦр://йпапа1.ги/005/кэптивное-страхование-и-взаимный-метод-создания-страхового-фонда (Дата обращения 13.03.2011).
УДК 330.45 А.Ю. Белозерский
Международный институт логистики ресурсосбережения и технологической инноватики Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия
АДАПТАЦИЯ СПРАВОЧНЫХ ДОКУМЕНТОВ ПО НАИЛУЧШИМ ДОСТУПНЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ К УСЛОВИЯМ ВЫСОКОГО РИСКА
The article analyzes the main problems of enviromnental regulation. A variant of the concept introduction of risk management in the reference documents on best available techniques, involving the use of tools integrated permitting in the Russian context is suggested.
В статье проанализированы основные проблемы экологического регулирования. Предложен вариант внедрения концепции управления рисками в справочные документы по
