CC BY
30
УДК 347.763
ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ТРАНСПОРТИРОВКИ ПРОДУКЦИИ НА ОСНОВАНИИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ Е. В. КОКИЦ
УО «Белорусская государственная сельскохозяйственная академия», г. Горки, Могилевская область, Беларусь, 213407, e-mail: [email protected] (Поступила в редакцию 28.09.2016)
В статье представлена методика оптимизации сырьевых зон сахарной промышленности, основанная на использовании методов имитационного моделирования. Рассмотрены процедуры оптимизации цепей поставок на основе методов математической теории управления запасами, методов решения транспортной задачи, методов оптимизации потоков в сетях, оптимизации сетевых графиков проектов. Даны основные методы имитационного моделирования. Отмечается высокая результативность использования результатов проведенного исследования. Основываясь на целях оптимизации сырьевой зоны, были сформулированы и научно обоснованы принципы оптимизации: принцип минимальной себестоимости сырья; принцип максимальной загруженности производственных мощностей; принцип централизации доставки сырья. Сырьевая зона промышленного свеклосеяния Беларуси в 2014 г. включала сельхозпредприятия и организации 17 районов Гродненской области, 12 - Брестской, 11 - Минской и 5 - Могилевской областей. Возделыванием сахарной свеклы занимались 322 сельскохозяйственные организации. Посевная площадь 93 тыс. га. В среднем на одно хозяйство приходилось 196 га. Оптимизация сырьевой зоны позволит эффективно использовать производственные мощности перерабатывающих производств, снизить затраты на транспортировку сырья, а, следовательно, сократится и себестоимость готовой продукции.
Ключевые слова: система транспортировки, оптимизации свеклосахарного производства, Агропродовольственный рынок.
The paper presents a methodology to optimize raw sugar industry zones, based on the use of simulation methods. We have examined procedures to optimize supply chains based on the methods of mathematical inventory management theory, transport problem solving methods, methods of optimizing flows in networks, projects network schedules optimization. We have shown the main methods of simulation. There is high efficiency of using the results of the study. Taking into account the purpose of optimization of raw zones, we have formulated and scientifically grounded principles of optimization: the principle of the minimum cost of raw materials; the principle of maximum utilization ofproduction capacity; the principle of centralizing the delivery of raw materials. Raw zone of large-scale beet-growing in Belarus in 2014 included agricultural enterprises and organizations of 17 districts of Grodno region, 12
- Brest, 11 - Minsk, and 5 - Mogilev region. 322 agricultural companies were engaged in the cultivation of sugar beet. Sowing area
- 93,000 hectares. On average, one farm had 196 hectares. Optimization of raw material zone will help to efficiently use the production capacity of processing enterprises, reduce the cost of transportation of raw materials, and therefore reduce the cost of the finished product.
Keywords: transportation system, optimization of beet sugar production, agricultural food market.
Введение
Будучи монопольным потребителем сахарной свеклы сахарная промышленность зависит от развития сельскохозяйственного производства и поддерживает самую тесную связь со свеклосеющими и семенными хозяйствами. Масштабы производства и география размещения производственных мощностей сахарной промышленности резко повышают значение сбалансированности пропорций развития как внутри самого сахарного рынка, так и соблюдения общих пропорций с учетом смежных потребляющих сахар отраслей пищевой промышленности. Необходимость комплексного подхода к развитию и совершенствованию отраслей свеклосахарного подкомплекса Республики Беларусь приобретает особое значение в новых экономических условиях, связанных с применением странами ЕС, США и Канады санкций в отношении Республики Беларусь, с целью импортозамещения и обеспечения продовольственной безопасности. Главным фактором, определяющим стабильность функционирования рынка свеклосахарной продукции, является производственная мощность сахарных заводов, занятых переработкой сахарной свеклы. Поэтому наращивание объемов производства сахарной свеклы должно обязательно сопровождаться соответствующим приростом мощности сахарных заводов, и наоборот - увеличение производственной мощности предприятий должно обеспечиваться одновременным развитием сырьевых зон для сохранения оптимальной загрузки предприятий, рассчитанной на 90-120 суток работы. Приведение в соответствие объемов производства сахарной свеклы и мощностей по его переработке один из главных резервов повышения технико -экономической эффективности функционирования свеклосахарного подкомплекса Республики Беларусь.
Основная часть
С целью совершенствования отношений на рынке свеклосахарной продукции, нами была решена задача с применением экономико-математического моделирования по оптимизации свеклосахарного производства на материалах Республики Беларусь. Свеклосахарное производство Республики Беларусь имеет целый ряд особенностей, которые оказывают влияние на развитие рынка свеклосахарной продукции. Наиболее значительные из них следующие: использование в производстве сахарной свеклы больших площадей сельскохозяйственных угодий, значительная зависимость от погодных условий, достаточно растянутый производственный цикл, а также сезонность производства, в результате которой свеклосахарная продукция неравномерно реализуется в течение года [4, 5]. Агропродоволь-ственный рынок Республики Беларусь представлен системой стадий движения продукции от сельхоз-сырья к готовым продовольственным товарам [7]. На рынке сахара важным этапом в развитии процесса интеграции является упорядочение прикрепления хозяйств к сахарным заводам. Организация стабильных сырьевых зон с учетом оптимальной схемы движения свекловодческой продукции в единой технологической цепи, будет способствовать повышению функционирования этих отраслей рынка сахара и установлению между ними прочных связей. Определить оптимальную сырьевую зону и закрепить поставщиков за сахарными заводами эмпирическим путем весьма затруднительно ввиду большого количества вариантов возможных перевозок. Для определения наиболее рациональных сырьевых зон, а также прикрепления поставщиков сырья за сахарными заводами-переработчиками и установления наиболее оптимальных путей доставки сахарной свеклы с учетом максимального использования производственных мощностей сахарных заводов, минимальных транспортных расходов и потерь, целесообразно использовать математические методы линейного программирования.
Сырье, перерабатываемое сахарной промышленностью, характеризуется его низкой транспортабельностью, недоиспользованием грузоподъемности транспорта и потерями при транспортировке. Проведя анализ динамики потерь сахара при хранении и транспортировке сахарной свеклы, было выявлено, что в течение с 2009-2014 гг. отмечена устойчивая тенденция снижения средних значений этого показателя с 3,3% до 3,1% к массе свеклы. Схема заготовки, используемая до настоящего времени и предусматривающая массовую копку свеклы в сжатые сроки и перевалочный метод доставки на сахарные заводы с промежуточным хранением на свеклопунктах, сформировалась в совершенно других, чем сегодня, экономических условиях, имеет ряд недостатков. Основными из них являются: ранняя уборка невызревшей свеклы в сжатые сроки приводит к необходимости ее длительного хранения; из-за отсутствия у сельхозпроизводителей достаточного количества транспорта, горюче-смазочных материалов часть выкопанного урожая в течение нескольких суток находится в поле в некрытых валках. В таких условиях сахарная свекла подмораживается или подвяливается, что приводит к значительному снижению ее технологических качеств. Перевалочный способ доставки сырья на сахарные заводы с промежуточным его хранением на свеклоприемных пунктах, многократные погрузочно-разгрузочные операции увеличивают потери свекловичной массы и степень повреждения корнеплодов, которые в большей степени подвержены кагатному гниению. Необходимо освоение в полном объеме новой ресурсосберегающей системы сырьевого обеспечения сахарных заводов, предложенной Научно-практическим центром Национальной академии наук Беларуси по продовольствию: рациональное использование вспомогательных производственных материалов в технологии производства сахара, в которых обоснованы рекомендации по совершенствованию технологических процессов, технологические аспекты применения химических реагентов; пособие по снижению потерь массы сахарной свеклы и сахара в ней при приемке, хранении и транспортировании сахарной свеклы для специалистов сырьевых служб сахарных предприятий; рекомендации по оптимизации переработки сахарной свеклы, которые разработаны с учетом погодно-климатических условий возделывания сырья и полученных результатов исследований химического состава корнеплодов за период вегетации; рекомендации по повышению коэффициента извлечения сахарозы при производстве сахара. Использование данных рекомендаций на предприятиях отрасли будет способствовать повышению выхода готовой продукции; рекомендации по оптимальному режиму обжига известняка и очистки диффузионного сока. Известняк представляет собой вспомогательный производственный материал, который используется после его обжига для получения извести и сатурационного газа для очистки свекловичного сока и клеровок. Закупается по импорту в значительных объемах - до 200 тыс. тонн. Полагаем, что использование наших разработок приведет к ресурсосбережению, совершенствованию технологии очистки соков; рекомендации по более глубокому истощению меласс свеклосахарного производства, разработанных на основе большого объема аналитических научных исследований и др. [2, 6].
Для планирования урожайности сахарной свеклы был проведен расчет корреляционной модели. В результате пошаговой регрессии с последовательным исключением незначимых переменных получена модель, определяющая зависимость результирующих показателей урожайности сахарной свеклы (У^ от наиболее существенных факторов:
У1 = 120,0 + 8,22х1 - 0,64х2 + 0,08 х3 +0,23 х4 , ^набл = 50,9, Я2 = 0,39,
где У1 - урожайность сахарной свеклы, ц/га.; х1 - балл пашни, баллогектар; х2 - фактически убранная площадь, га; х3- удобрения и средства защиты растений, тыс. руб./га; х4 - стоимость ГСМ на
технологические цели, тыс. руб./га.
Оба уравнения статистически значимы, значимы и коэффициенты при независимых переменных. Из анализа уравнения следует вывод о том, что при увеличении затрат на удобрения на 1 тыс. руб./га урожайность сахарной свеклы в среднем увеличивается на 0,08 ц/га. Качество данного уравнения подтверждается значением множественного коэффициента детерминации Я = 0,39, т. е. вариация урожайности на 39 % объясняется вариацией регрессии. Определение рациональных сырьевых зон будет способствовать не только снижению общей суммы затрат, поскольку при этом производится минимум транспортных задержек, что позволит увеличить выход конечной продукции, во многом зависящей от сокращения потерь, связанных с ее транспортировкой [1, 8, 9]. Применение методов линейного программирования для решения нашей транспортной задачи даст возможность устранить недостатки в планировании перевозок сахарной свеклы, снизить себестоимость перевозок сырья, а также частично уменьшить потери при транспортировке. Решение задачи сводится к определению таких значений, при которых сумма транспортных расходов будет минимальной:
/ (х)^ ™п'
7=1
где с у - издержки по транспортировке на единицу продукции. Данный показатель выражается в руб./км; - расстояние, на величину которого свекловодческие хозяйства отдалены от перерабатывающего предприятия. Данный показатель выражается в км; х - количество продукции, перемещаемой от свекловодческих хозяйств до перерабатывающего предприятия.
При следующих ограничениях: по производству сахарной свеклы:
агХг = Х', , ' £ 1о,
где х - производство сахарной свеклы ьм хозяйством; /0 - все сельскохозяйственные предприятия
отрасли; а - урожайность сахарной свеклы на ьм хозяйстве; х - площадь посева сахарной свеклы > м хозяйством.
По общему производству сахарной свеклы:
X х/= В,
1Е1о
где в - мощности сахарных заводов по переработке сахарной свеклы, тыс. тонн.
По производству сахара:
X XV = В,
^о
где х . - производство сахара j - предприятием отрасли; ^ - все перерабатывающие предприятия отрасли.
За критерий оптимальности была принята себестоимость перевозок 1 тонны сахарной свеклы от каждого поставщика до потребителя по кратчайшим путям автомобильных дорог. Расстояния от поставщиков до сахарных заводов определяются по справочнику административно-территориального деления, а также по таблице расстояний между основными населенными пунктами. При определении расстояний от поставщика до потребителя необходимо учесть средние радиусы перевозок и рельеф местности. Постановка задачи по оптимизации сырьевых зон сахарных заводов, перерабатывающих сахарную свеклу, будет составлять матрицу 968 уравнений с 648 неизвестными и сводиться к распределению объема поставок сахарной свеклы по существующим сахарным заводам с введением переменных величин, определяющих дополнительные мощности (таблица).
Оценка адекватности проведенных расчетов по оптимизации транспортных затрат
Показатели 2012 г. 2013 г. 2014 г. Расчет Расчет в процентах к факту
Полная себестоимость реализованной продукции, млн рублей 342983,0 1518859,0 1175876,0 1240422,2 105,5
Выручка от реализации, млн рублей. 439018,2 1783140,5 1354609,2 1449215,1 107,0
Прибыль от реализации, млн рублей 96035,2 264281,5 178733,2 208792,9 116,8
Рентабельность, % 28,0 17,4 15,2 16,8 1,6
Транспортные издержки, млн рублей 58272,8 249700,4 192568,0 173311,0 90,0
Удельный вес транспортных издержек в себестоимости продукции, % 16,99 16,44 16,38 13,97 -2,4
Примечание : Расчет автора по данным годовых отчетов.
Данные таблицы показывают, что в перспективе отмечается увеличение основных параметров оценки эффективности. Так, доля транспортных издержек снижается с 16,38 % до 13,97 %. В результате расчета экономической модели был получен экономический эффект за счет снижение затрат на транспортировку в размере 19256 млн рублей.
Заключение
Подводя итоги, отметим, что разработанные базовые мероприятия, ориентированные на оптимизацию издержек транспортнологистической системы с учетом особенностей функционирования свеклосахарного подкомплекса с учетом объединения материальных, финансовых и информационных потоков, которая обеспечивает максимальный экономический эффект при достаточном уровне надежности и качества услуг в рамках имеющихся ресурсных ограничений, возникающих при выполнении функции транспортировки, хранения, распределения товаров, а также информационного и правового сопровождения товарных потоков. Критерием оптимальности логистических процессов выступает себестоимость перевозки 1 тонны сахарной свеклы. Высокая доля расходов на логистику в себестоимости показывает, какие резервы улучшения экономических показателей содержатся в оптимизации управления материальными потоками. В достижении этой цели большое значение отводится планированию, учету и сокращению транспортно-логистических затрат. Подводя итоги, мы можем с уверенностью сказать о том, что транспортные задачи являются важным средством решения многих экономических проблем, возникающих перед предприятиями. С их помощью возможно не только рациональное планирование путей, но и устранение дальних, повторных перевозок. Это ведет к более быстрой доставке товаров, сокращению затрат производства на топливо, ремонт машин, т. е. к сокращению транспортных издержек.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бродецкий, Г. Л. Экономико-математические методы и модели в логистике: процедуры оптимизации / Г. Л. Бродецкий, Д. А. Гусев. - 2-е изд. - М.: Академия, 2014. - 288 с.
2. Кузьмич, Л. Прогноз развития рынка сахара Беларуси / Л. Кузьмич // Аграрная экономика. - 2014. - № 5. - С. 44-50.
3. Карпов, В. А. Организация и планирование производства на перерабатывающих предприятиях / В. А. Карпов. -Горки, 2005 - 487 с.
4. Лагодич, Л. В. Тенденции и перспективы развития рынка сахара / Л. В. Лагодич // Вестник БГЭУ. - 2015. - № 1. -С. 50-57.
5. О Государственной программе развития аграрного бизнеса в Республике Беларусь на 2016-2020 гг. и внесении изменений в постановление Совета Министров Республики Беларусь от 16 июня 2014 г. №585 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://mshp.minsk.by/programms/a868489390de4373.html. - Дата доступа: 12.10.2016.
6. Сахарная отрасль. Научно-практический центр национальной академии наук Беларуси по продовольствию [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.new.belproduct.com/o-centre/issledovaniya-i-razrabotki/saharnaya-otrasl.html. - Дата доступа: 12.10.2016.
7. Маркусенко, Н. Оценка экономической эффективности производства сахарной свеклы в Республике Беларусь / Н. Маркусенко, Т. Германович. // Аграрная экономика. - 2014. - № 9. - С. 42-49.
8. Системный анализ на основе экономико-математических моделей: лабораторный практикум / Р. К. Ленькова, С. П. Старовыборная. - Горки, 2014. - 245 с.
9. Колеснев, В. И. Экономико-математические методы и модели в материально-техническом обеспечении АПК / В. И. Колеснев. - Минск, 2012. - 168 с.
