Данная статья посвящена вопросу оптимального построения сбытовой цепи готовой продукции, имеющий вид «Производитель – Оптовый продавец – Розничный продавец».
Модель представляет собой агентно-ориентированную модель цепи поставок готовой продукции, включающую четыре компоненты: потребители минеральных удобрений, розничный продавец, оптовый продавец и производитель. В качестве производителя рассматривается предприятие ОАО "Мелеузовские минеральные удобрения".
Модель разработана в ПИМ AnyLogic.
В модели определены 3 типа агентов: розничный продавец, оптовый продавец и производитель – ОАО «Мелеузовские минеральные удобрения».
Потребители закупают продукцию со склада розничного продавца. Поступление заявок от потребителей осуществляется согласно экспоненциальному закону распределения, в среднем в день поступает 10 заявок. Величина спроса представляет собой дискретную случайную величину со значениями 1; 2; 3; 4; 5 тонн с вероятностью 0,2; 0,4; 0,2; 0,1; 0,1 соответственно.
Стоимость организации совокупной цепи поставок связана с затратами заказа, производства, хранения продукции и наличием задолженности по заказам (в модели задолженность по заказам определяется как дефицит и облагается штрафом).
Общие затраты системы поставок определяются как сумма частных затрат розничного продавца, оптового продавца и производителя.
Моделирование осуществляется в течение года (365 дней),в качестве результата модель определяет структурированную среднюю дневную стоимость как в целом, так и для каждого участника цепочки поставок в отдельности.
В модели рассмотрен эксперимент оптимизации, целью которой является нахождение таких параметров политики управления запасами (нахождения оптимальных минимального и оптимального объемов запаса агента) для цепочки поставок, при которых достигается минимальная стоимость организации цепи поставок.
Построенные модели (модель расчета стоимости цепи поставок и оптимизационная модель) позволяют решить ряд вопросов:
Моделирование осуществляется при следующих основных исходных параметрах модели:
Каждый агент действует по соответствующему ему алгоритму действий.
Агент 1 - Производитель. В начале каждого дня предприятие сначала проверяет наличие заказа от оптового продавца, который должен быть отправлен, включая только что прибывший заказ. Если заказ существует, предприятие поставляет оптовому продавцу продукцию, в пределах имеющегося собственного запаса (I_MMF) , отправка заказа по частям не предусмотрена.
Новый уровень запаса производителя определяется как старый уровень запаса за вычетом объема отгруженной продукции:
.
Любой заказ, который не доставлен, отражается как задолженность перед оптовым продавцом для ОАО «ММУ» и ожидаемый объем отгруженной продукции (SHExp_MMF) для агента Оптовый покупатель.
После того, как заказы доставлены оптовому продавцу, предприятие определяет объем производстваV_MMF (считается, что сырье всегда доступно).
Когда партия произведена, объем произведенной продукции добавляется к запасам предприятия:
Считается, что поставки осуществляются только в начале дня.
Предприятие использует постоянные минимальные и максимальные объемы запаса продукции (s_MMF и S_MMF соответственно).
Задача состоит в определении объема производства продукции:
,
если , и
, если .
Агент 2 - Оптовый продавец. В начале каждого дня оптовый продавец проверяет наличие заказа от розничного продавца к отправке, включая только что прибывший заказ. Если заказ существует, он полностью отправляется в пределах объема существующего запаса оптового продавца (I_WS), отправка заказа по частям не предусмотрена.
Новый уровень запаса оптового продавца представляет собой прежний уровень запаса за вычетом объема отгруженной продукции розничному продавцу:
, если , и
Здесь - ожидаемый объем запаса:
Когда от производителя поступает продукция, объем отгруженной продукции прибавляется к запасам оптового продавца.
Считается, что во время поступления продукции от производителя отгрузка розничным продавцам не осуществляется, - отгрузки осуществляются только в начале дня.
Агент 3 - Розничный продавец. При поступлении заявки от потребителя, заявка немедленно удовлетворяется, если величина спроса потребителя (V_C) не превышает величины запаса розничного продавца (I_RS). Если величина спроса превышает уровень запаса розничного продавца, потребитель приобретает объем продукции, имеющийся в данный момент на складе. Избыток спроса отражается в цепи поставок как задолженность розничного продавца перед потребителем и ожидаемый объем отгруженной продукции для потребителя (SHExp_RS). Избыток спроса подлежит удовлетворению при будущей поставке от оптового торговца.
В начале каждого дня розничный продавец анализирует свой уровень запаса (I_RS) и определяет объем заказываемой продукции от оптового торговца (V_RS). Розничный продавец использует постоянные значения минимального и максимального объемов склада продукции (s_RS и S_RS соответственно).
Задача розничного продавца заключается в определении объема заказа товара оптового продавца (V_RS):
, если , или
где DCSC_MMF – средняя дневная стоимость организации цепи поставок агента Производитель, DCSC_WS – для агента Оптовый продавец, DCSC_RS – для агента Розничный продавец. При этом рассчитываются стоимость определенных видов затрат для каждого агента.
Последовательно может осуществляться до 10 последовательных запусков модели. В нашем случае минимальное рассчитанное значение организации цепи поставок (DCSC) при фиксированном значении входных параметров достигается при итерации 3 и составляет 201,969 тыс. руб.
Особый интерес в работе представляет удельный вес каждого вида затрат в совокупных затратах агента при минимальном значении DCSC. Таблица удельных весов представлена в таблице:
Таблица 1. Удельная доля затрат в совокупных затратах агента
Анализируя долю определенного вида затрат в совокупных затратах агента, можно отметить что для розничного продавца самой дорогостоящей является статья «заказы», удельный вес в среднем составляет более 60%. Таким образом данному агенту целесообразно обратить внимание на политику определения объема заказа и стоимости заказа единицы продукции. Сокращение стоимости заказа единицы продукции на незначительную величину может привести к значительным изменениям совокупных затрат розничного продавца и стоимости всей цепи поставок в сторону снижения.
Для оптового продавца затраты на хранение продукции составляют более 40% в совокупных затратах агента. Таким образом, для предприятия достаточно остро стоит вопрос об определении объема хранения продукции и стоимости хранения единицы продукции.
На затраты по уплате штрафов по задолженностям приходится не более 30% от всех совокупных затрат розничного и оптового продавцов. Но следует принять во внимание, что высокий размер штрафа за единицу задолженности может поднять удельной вес данной статьи расходов.
Для производителя статья «затраты на производство» является самой дорогостоящей. Следовательно, предприятию необходимо обратить внимание на снижение себестоимости производимой продукции. Столь высокий удельный вес (более 90%) стоимости производства с другой стороны также можно объяснить корректной организацией работы склада (доля затрат на хранение не превышает 10% от совокупных затрат).
Эксперимент оптимизации – нахождение оптимальных минимальных и максимальных объемов запаса агента при минимизации средних дневных затрат цепи поставок:
:
Параметры оптимизации S_MMF, S_WS, S_RSв нашем случае варьируются в интервале [0;60] , s_MMF, s_WS, s_RS варьируются в интервале [0;30] шаг итерации =1.
Эксперимент оптимизации осуществляется в 500 шагов.
Подпись к рисунку/медиа
Рис.1. Интерфейс модели. Эксперимент оптимизации.
Результат оптимизации моделируемой цепи поставок представлен в таблице.
Таблица 2. Результат оптимизации модели
Результаты модели при варьировании параметров показали, что существующая цепь поставок является более привлекательной для предприятия, так как в модели при варьировании параметров в среднем значения DCSC превышают усредненные значения DCSC в модели с исходными параметрами.
Невозможно определить, каким образом влияет на расчет значений разница между параметрами sи S, так примерно равное влияние на значение DCSC оказывают набор параметров (S; s), принимающие значение (50; 20) и (20;0) соответственно.
Рассматривая рассчитанные значения частных параметров агентов, можно с высокой степенью уверенности сказать, что существует не только зависимость совокупных затрат от частных, но и частные затраты находятся в определенной зависимости от совокупных затрат: затраты агента сокращаются при сокращении затрат всех звеньев цепи поставок. Таким образом, для снижения стоимости цепи поставок решение об объемах поставки, о цене должны приниматься согласованно всеми субъектами цепи.
Оптимизация модели показала, что минимальное значение средних дневных затрат (DCSC) принимает значение 183 тысячи 147 рублей при равных значениях максимального и минимального запаса производителя, равного 1 тонна в день; максимального и минимального запаса продукции оптового продавца, равного 0 тонн каждый; минимальный объем запаса розничного продавца при этом составляет 2 тонны в день, максимальный - 59 тонн. Данный результат оптимизации показывает что для сокращения совокупных затрат выгоднее сократить объемы запаса производителя и совсем исключить хранение запасов для оптового покупателя, в то же время объемы запасов розничного продавца стоит увеличить. В первую очередь это объясняется высокой долей затрат организации заказа для розничного и затрат на хранение для оптового продавца.
Вывод. Построенная модель показывает, что участники цепочки сбыта должны уделять повышенное внимание сокращению затрат, имеющих наибольший удельный вес в разрезе индивидуальных затрат.
Модель может применяться на первоначальном этапе расчета затрат сбыта продукции для предприятия при выборе рынка сбыта и условий сбыта.
Также данная модель может оказать первостепенное значение при построении собственной сбытовой цепочки (агенты Производитель, Оптовый продавец и Розничный продавец имеют более тесную связь, к примеру, поставщики являются дочерними организациями производственного предприятия). В этом случае собственник может полностью контролировать организацию цепи поставок и определять оптимальные параметры.
Хотелось бы отметить, что решение данной задачи является стратегически важным, когда речь идет о поставках скоропортящейся продукции и продукции, длительное хранение которой может оказать вред окружающей среде (например, продукция нефтехимии)
No posts found
Comments
No posts found