THE AIM OF OPTIMISATION OF THE FUNCTIONAL AREAS OF LOGISTICS Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Список литературы

1. Портер, М. Конкуренция: обновленное и расширенное издание / М. Портер. - М.: ИД Вильямс, 2010. - 592с.

2. Beutel, A.-L., Minner, S. (2012), Safety stock planning

under causal demand forecasting, International Journal of Production Economics 140(2): 637-645. 3. Minner, S., Kiesmuller, GP (2012), Dynamic Product Acquisition in Closed Loop Supply Chains, International Journal of Production Research 50(11): 2836-2851.

ЦЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ОБЛАСТЕЙ ЛОГИСТИКИ

Носков Сергей Викторович

доктор экон. наук, профессор, Самарский государственный экономический университет, г. Самара

Юшин Александр Александрович соискатель, Самарский государственный, экономический университет, г. Самара

THE AIM OF OPTIMISATION OF THE FUNCTIONAL AREAS OF LOGISTICS АННОТАЦИЯ

Определены узкое и широкое понятия оптимизации логистики. Установлены процедуры и алгоритм принятия оптимальных решений в логистике и управлении цепями поставок. Поставлены цели и сформулированы принципы оптимизации функциональных областей логистики и их бизнес-процессов ABSTRACT

Defined narrow and broad concepts of optimization of logistics. Established procedures and algorithm of optimal decision-making in logistics and supply chain management. The objectives and the principles of optimization of the functional areas of logistics and business processes

Ключевые слова: логистика, функциональные области, оптимизация, цели, алгоритм, принципы, экономико-математические модели.

Keywords: logistics, functional area, the optimization goal, the algorithm, the principles of economic-mathematical

model.

Функция оптимизации в логистике и управлении цепями поставок, как правило, осуществляется после получения прогнозных оценок спроса, сбыта, запасов и поставок продукции. Основной целью выполнения данной функции является принятие наилучшего логистического решения из рациональных решений. Другими словами, оптимальное логистическое решение предполагает выбор по какому-либо критерию наилучшего решения из возможных. Если рациональное управленческое решение является любым решением в логистическом менеджменте, позволяющим достичь поставленных целей, то оптимальное решение является наилучшим, с точки зрения использования ресурсов, времени и пространства.

Существуют узкое и широкое понятия оптимизации, первое из них является строго математическим и связано с разработкой целевой функции от ряда значимых факторных признаков, значение которой минимизируется или максимизируется по какому-либо критерию оптимальности (минимуму затрат, максимуму прибыли и т.д.) при некоторых ограничениях на используемые ресурсы, пространство и время. Как правило, узкое строго математическое понятие оптимизации требует использования при ее проведении экономико-математических методов и компьютерных программ. Широкое понятие оптимизации связано с выбором наилучшего решения в логистике и управлении цепями поставок из возможных без использования экономико-математических моделей и программных продуктов и основано на экспертных оценках [1, с. 603-621, 2, с. 248-261].

В экономико-математических моделях оптимизации в логистике и управлении цепями поставок широко используются методы математического анализа (нахождения экстремумов функций), исследования операций

(линейного, нелинейного и динамического программирования), непараметрические методы поиска оптимальных решений, а также методы математической статистики (теории массового обслуживания). Процедуры принятия оптимальных решений в логистике и управлении цепями поставок можно представить в виде наиболее общего алгоритма для методов исследования операций (рисунок 1).

Оптимальные управленческие решения в логистике и цепях поставок направлены на поиск наилучшего и научно обоснованного выбора между уровнями обслуживания клиентов, операционными расходами на логистику, величиной оборотных средств в запасах на разных стадиях продвижения материального потока, использованием аутсорсинга или инсорсинга, а также инвестициями в логистическую инфраструктуру. В научной литературе рассматриваются следующие виды логистических решений и соответствующие им постановки задач оптимизации [3, с. 134-146, 4, с. 109-119]:

- определение оптимального месторасположения производственных предприятий, распределенных центров на обслуживаемой территории;

- обоснование логистических стратегий в цепях поставок (производства, распределения, сбыта и обслуживания клиентов);

- расчет оптимальных запасов в цепях поставок и транспортных расходов по критерию минимума совокупных приведенных затрат;

- оптимизация соотношения между уровнем обслуживания клиентов и операционными расходами на логистику;

- определение оптимального распределения инвестиций в объекты логистической инфраструктуры;

- оптимизация структуры запасов в цепи поставок

(производственных, товарных, сбытовых) и их абсолютной величины;

- выбор между аутсорингом и инсорсингом логистических бизнес-процессов в цепях поставок;

- минимизация рисков логистических систем, цепей и сетей;

- выбор оптимальных каналов распределения продукции и использования распределительных центров в цепях поставок;

- оптимизация поставок и сбыта готовой продукции по времени, территории, номенклатуре, уровням обслуживания, стадиям жизненного цикла продукции и потребителям.

Рисунок 1. Алгоритм принятия оптимальных решений

Это далеко не полный перечень оптимальных логистических решений в цепях поставок. Существуют достаточно разнообразные модели экономико-математической и эвристической оптимизации, реализующие локальные цели отдельных логистических бизнес-процессов и функций управления цепями поставок, например, максимизация оборачиваемости товаров на складе промышленного предприятия и распределительном центре, ми-

нимизация страховых запасов готовой продукции производителей, минимизация времени подготовительно-заключительных складских операций, максимизация загрузки автотранспортных средств по грузоподъемности и площади, максимизация выручки от оказания дополнительных услуг и т.д. Эти и другие цели оптимизации функциональных областей логистики в разрезе отдельных бизнес-процессов, имеющие значение в деятельности производителей продукции представлены в таблице.

Таблица

Цели оптимизации функциональных областей логистики

Функциональные области логистики Процессы Цели оптимизации

Логистика закупок и снабжения Закупка Транспортировка Услуги Минимизация затрат на закупку Минимизация транспортно-заготови-тельных расходов Минимизация альтернативных издержек

Логистика производства Межцеховые перевозки Содержание запасов НЗП Производственный цикл Минимизация затрат на перевозки Максимизация эффективности использования оборудования Минимизация производственного цикла

Функциональные области логистики Процессы Цели оптимизации

Логистика запасов и складская логистика Содержание запасов Складское хозяйство Складское и подъемно-транспортное оборудование Минимизация затрат на транспортировку и содержание запасов Максимизация использования полезной площади склада Максимизация загрузки оборудования по времени и грузоподъемности

Логистика распределения и сбыта Обработка заказов Поставка продукции Транспортировка Минимизация времени обработки заказов Минимизация затрат на распределение продукции Минимизация альтернативных издержек

Сервисная логистика Оказание дополнительных услуг Аутсорсинг Максимизация уровня обслуживания потребителей Минимизация альтернативных издержек

Следует особо подчеркнуть один из основных принципов принятия оптимальных логистических решений, который соответствует цели логистического менеджмента как оптимизации сквозного материального потока: последовательная оптимизация логистических бизнес-процессов от оптимизации спроса конечных потребителей, затем - оптимизации распределения, сбыта и поставок, далее - оптимизации готовой продукции и производства и, в конечном итоге, оптимизация снабжения и закупок. Провести подобную оптимизацию довольно сложно, поэтому может быть выбран такой подход, который реализуется в моделях динамического программирования, а именно, оптимизация каждого отдельно логистического бизнес-процесса осуществляется с учетом последствий принятия оптимального решения в следующем логистическом бизнес-процессе и так далее.

Современные компании далеко продвинулись в автоматизации обработки транзакций и сборе данных, связанных с цепочками поставок и логистическими операциями, что позволило уменьшить расходы за счет сокращения ручного труда, однако настоящий эффект от использования информационных технологий и программных продуктов еще впереди и связан с разработкой важнейших систем обеспечения оптимизации цепочки поставок и логистических решений. Для большинства цепочек поставок и логистических операций существует возможность снизить их стоимость от 10% до 40% за счет более обоснованных решений.

Практический опыт проведения оптимальных расчетов в логистике и управлении цепями поставок позволил сформулировать несколько принципов, которыми необходимо руководствоваться логистическим менеджерам.

1. Цели оптимизации должны быть количественно измеримыми. Цели оптимизации логистических бизнес-процессов являются подчиненными по отношению к целям данной функциональной области логистики и не могут им противоречить. Например, если целью оптимизации распределительно-сбытовой деятельности данного промышленного предприятия является повышение надежности и своевременных поставок, то с этой целью коррелирует такая цель оптимизации запасов готовой про-

дукции как максимальное соответствие их ассортиментного состава спросу потребителей (оптовых, распределительных центров), но не как их минимизация.

2. Экономико-математические модели оптимизации должны быть адекватны протекающим логистическим бизнес-процессам. Это означает, что целевая функция в постановке задачи должна быть обоснована возможностью ее достижения с точки зрения имеющихся ресурсов, а ограничения модели должны отражать реальный логистический потенциал промышленного предприятия. Исходные данные для разработки экономико-математических моделей оптимизации должны быть точными, достаточными для полной характеристики оптимизируемого логистического бизнес-процесса и своевременными. Например, оптимизация поставок готовой продукции промышленного предприятия посредническим организациям (оптовой торговле, распределительным центрам)требует наличия точных и своевременных данных, касающихся процесса выполнения их заказов, состояния запасов готовой продукции на складе изготовителя, наличия достаточного количества транспортных средств и т.д.

3. Следует допускать вариативность принятия оптимальных логистических решений в цепях поставок, учитывая изменчивость внешней и внутренней среды промышленного предприятия. Игнорирование стохастического (вероятностного) характера логистических бизнес-процессов приводит к низкой эффективности и не полной реализуемости разработанных экономико-математических моделей их оптимизации и поставленных целей. Однако современные модели оптимизации имеют программное и компьютерное обеспечение, что позволяет мгновенно пересчитывать результаты оптимизационных расчетов, то есть являются имитационными. Это обстоятельство следует учитывать при их разработке и дальнейшем использовании логистическими менеджерами.

4. Целевые функции или их критерии оптимальности, чаще всего, имеют экстремальные значения (максимизация или минимизация) в отношении затрат,

прибыли, использования ресурсов, качества оказываемых услуг (рисунок 2).

По этой причине целесообразно при получении результатов применения моделей оптимизации отдельных

логистических бизнес-процессов по какому-либо критерию оптимальности рассчитывать изменение более общих экономических показателей функциональных областей логистики.

Рисунок 2. Причинно-следственные связи экономических показателей

Список литературы

1. Altendorfer, K., Minner, S. (2012), Optimal composition of number and size of machines in a multi-stage make to order system with due dates, International Journal of Production Research 50(3): 603-621.

2. Arnold, J., Minner, S., Moroccu, M. (2011), A continuous time dynamic optimal control manufacturing problem, International Journal of Inventory Research 1(3-4): 248-261.

3. Altendorfer, K., Minner, S. (2011), Simultaneous optimization of capacity and planned lead times in a two-stage production system with different customer due dates, European Journal of Operational Research 213(1): 134-146.

4. Klosterhalfen, ST, Dittmar, D., Minner, S. (2013), An integrated guaranteed- and stochastic service approach to inventory optimization in supply chains, European Journal of Operational Research 231(1): 109-119.

НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ ХЛЕБА _И ХЛЕБОБУЛОЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ В РЕГИОНЕ

Землянкина Алена Сергеевна

Аспирантка, Оренбургский Государственный Аграрный Университет, г. Оренбург

SCIENTIFIC BASES OF STRATEGIC MANAGEMENT OF BREAD AND BAKERY PRODUCTION IN THE REGION Zemlyankina Alyona Sergeevna, postgraduate student, Orenburg State Agrarian University, Orenburg

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается вопросы внедрения стратегического управления на отечественных предприятиях хлебопекарной промышленности, проанализирована система стратегического управления ОАО «Оренбургский хлебокомбинат», предложены рекомендации по ее совершенствованию.

ABSTRACT

The article discusses implementation issues of strategic management at the domestic enterprises of the baking industry, was analyzed the strategic system of management in Orenburg bakery and recommendations were given for its improvement.

Ключевые слова: стратегическое управление, организационная структура, производство хлеба и хлебобулочных изделий, планирование, эффективность.

Keywords: strategic management, organizational structure, production of bread and bakery products, planning, efficiency.