Методы анализа и прогнозирования в логистике

Количественные и качественные методы экономического прогнозирования. Построение модели поиска оптимального уровня заказа, издержек, уровня повторного заказа, числа циклов за год, расстояния между циклами. Определение координат снабженческого центра.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 15.09.2010
Размер файла 44,4 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

10

Федеральное агентство по образованию

Филиал Санкт-Петербургского государственного инженерно-экономического университета в г. Череповце

Кафедра «Экономика и управление»

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

Тема №11: «Методы анализа и прогнозирования в логистике »

Вариант 1.

Студентки 5 курса

Группы 4ЭУП-05

Валигура Т.В.

Череповец, 2009

Содержание

Методы анализа и прогнозирования в логистике

Практическая часть

Задача №1

Задача №2

Задача №3

Задача №4

Литература

МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ЛОГИСТИКЕ

В логистике как науке, находящейся на стыке экономики, кибернетики, менеджмента, психологии и социологии, широко используется вся совокупность методов, теорий и видов анализа, которые разработаны и применяются для решения общих или локальных задач в сфере производства и обращения. Среди них нельзя выделить более или менее важные. Каждый из них в определенной ситуации может играть решающую роль в достижении поставленных целей.

С точки зрения логистики по ряду характерных признаков все методы можно условно объединить в три группы.

Ш Методы анализа

Ш Методы прогнозирования.

Ш Неформальные методы.

Совокупность экономико-математических методов, представляющая наиболее обширную методологическую группировку. Особую значимость для логистики в данной группе имеют методы разработки оптимальных решений. Они применяются в управлении логистикой для повышения качества принимаемых решений. Практически эти методы можно рассматривать как разновидности моделирования. Специфичность именно данной группы методов обусловлена необходимостью выбора одного варианта из нескольких имеющихся альтернатив. Наиболее распространенными методами данной совокупности являются платежная матрица и дерево решений.

Очень часто в управлении логистикой приходится принимать решения в условиях неопределенности. Эти задачи возникают при необходимости действовать в не полностью известной ситуации. Субъект, принимающий решения, как правило, располагает правом выбора стратегий.

Пользуясь этим правом, он может в процессе отбора применить определенную стратегию либо принять решения путем жеребьевки, выбирая стратегию полагаясь на случай. Последствия возможных решений зависят от неизвестного параметра, который относится к «стратегии природы» или же определяется лицом, активно противодействующим принимающему решение. Для первой ситуации наибольший эффект дает применение теории статистических решений и теории управления случайными процессами, для второй ситуации - теория игр.

Методы прогнозирования. Они основаны на принятии различного рода допущений, необходимых для планирования изучаемых процессов или явлений в условиях неконтролируемого будущего. Кроме определенных допущений в настоящем времени методы прогнозирования опираются на опыт прошлого. Практическое применение их в логистических исследованиях имеет большое значение, а диапазон охватываемых проблем необычайно широк.

Так, прогнозирование на уровне макроэкономики применяется для определения общего состояния экономики, а также ведущих тенденций, отражающих конъектуру рынка. Это помогает заинтересованному субъекту правильно выбрать стратегию и тактику в будущем периоде. Реакцией на полученные результаты является построение или настройка соответствующей логической системы на эффективное функционирование в ожидаемых условиях.

Прогнозы развития в области технологии помогают заблаговременно рассчитывать экономическую эффективность их внедрения и выбрать правильную ориентацию в организации и управлении логистическими системами, в частности производственной логистики.

Прогнозы развития конкуренции позволяют предусмотреть стратегические и тактические действия конкурентов. Это делает возможным осуществить предварительную нейтрализацию деструктивных процессов и свести негативные последствия к минимуму за счет соответствующих преобразований в логистических системах и адаптации последних к новым условиям.

Прогнозы на основе опросов и исследований дают возможность выявить, что произойдет в сложных динамических ситуациях. При этом используется информация из многих областей жизнедеятельности. Например, конъюнктуру рынка по многим видам продукции можно определить лишь с учетом предстоящих изменений в состоянии экономики в политической обстановке, в технологии, экологических стандартах или в приоритетности общественных ценностей трансформации традиций обычаев и т.д. Как и в предыдущих, в данном случае механизм логистической системы должен быть готов к восприятию корректировок для адаптации к новым требованиям реальной действительности и ожидаемых ситуаций.

Социальное прогнозирование полезно для логистических систем по многим причинам. Ведь изменения в состоянии общества и общественных групп, в социальных установках людей и их мотивации закладывают неизбежные изменения экономики в целом и на конкретном рынке в частности. Безусловно, фирма, заранее подготовившаяся к ожидаемым изменениям, будет иметь преимущество перед конкурентами за счет применения методологии и инструментария логистики в своей деятельности.

Совокупность методов прогнозирования можно разделить на две категории: количественные и качественные методы.

Типичными представителями количественных методов прогнозирования являются:

Ш анализ временных рядов;

Ш каузальное (причинно- следственное) моделирование.

Наиболее распространенные качественные методы - это:

Ш мнение жюри;

Ш метод экспертных оценок;

Ш модель ожидания потребителя;

Ш совокупное мнение сбытовиков и др.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

Задача № 1

Построить кривую АВС - анализа для следующего множества:

Объект

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Вклад объекта

10

200

30

520

30

90

10

100

800

300

Решение:

Составим аналитическую таблицу:

Наименование объекта

Вклад объекта в порядке убывания

Доля объекта, %

Номер столбца упорядоченного списка

Количество позиций нарастающим итогом, %

Доля объекта нарастающим итогом, %

1

2

3

4

5

6

Объект 9

800

38.27

9

10

38.27

Объект 4

520

24.88

4

20

63.15

Объект 10

300

14.35

10

30

77.5

Объект 2

200

9.56

2

40

87.06

Объект 8

100

4.79

8

50

91.85

Объект 6

90

4.31

6

60

96.16

Объект 3

30

1.44

3

70

97.6

Объект 5

30

1.44

5

80

99.04

Объект 7

10

0.48

2

90

99.52

Объект 1

10

0.48

1

100

100

По данным таблицы строим кривую АВС - анализа.

Задача 2

Годовой спрос 400 единиц, стоимость подачи заказа 50 руб./заказ, закупочная цена 40 руб. за единицу, годовая стоимость хранения одной единицы составляет 20 % ее закупочной цены. Время доставки 6 дней, в году 300 рабочих дней. Издержки, связанные с отсутствием запаса - 20 руб. за единицу в год. Найти оптимальный уровень заказа, издержки, уровень повторного заказа, число циклов за год, расстояние между циклами. Сравнить две модели: основную и с дефицитом (заявки выполняются).

Решение:

1. Основная модель:

Найдем оптимальный уровень заказа по формуле:

, где

С0 - стоимость подачи заказа, руб.;

D - годовой спрос, ед.;

Сh - стоимость хранения одной единицы в год, руб.;

.

Найдем стоимость запаса по формуле:

Найдем уровень повторного заказа по формуле:

, где

Т - количество рабочих дней в году;

t - время доставки заказа.

Найдем число циклов за год по формуле:

Найдем расстояние между циклами по формуле:

2. Модель с дефицитом:

Поскольку в условии задачи сказано, что заявки выполняются, оптимальный уровень заказа найдем по формуле:

, где

Сb - издержки, связанные с отсутствием запаса одной единицы продукции.

Найдем максимальный размер дефицита по формуле:

Найдем стоимость запаса по формуле:

Найдем число циклов за год:

Найдем расстояние между циклами:

Вывод:

Годовая издержки в модели с дефицитом меньше на 493 рубля. Следовательно, следует использовать модель с дефицитом.

Задача 3

В таблице приведены координаты восьми потребителей, указан месячный кругооборот каждого из них. Найти координаты снабженческого центра.

№ потребителя

Координата Х

Координата Y

Грузооборот

1

11

4

15

2

5

9

10

3

10

16

10

4

9

9

5

5

13

7

10

6

17

4

5

7

15

11

25

8

21

9

20

Решение:

Координаты снабженческого центра найдем по формуле средней арифметической взвешенной:

Вывод:

Координаты снабженческого центра: [13.7; 9]

Задача 4

Осуществить выбор поставщика, если известна динамика цен на поставляемые товары.

Динамика цен на поставляемые товары

Поставщик

Квартал

Товар

Объем поставки

Цена за единицу

№1

1-й

А

В

С

2001

1001

1501

11

6

9

2-й

А

В

С

1201

1201

1601

12

7

11

№2

1-й

А

В

С

9001

6001

8001

10

5

13

2-й

А

В

С

7001

10001

10001

11

7

14

Решение:

Темп роста цен одного вида товара определим по формуле:

Для первого поставщика:

Для второго поставщика:

Долю каждого вида товара в общем объеме поставок поставщика определим по формуле:

, где

Si - сумма, на которую поставлен товар i-го вида.

Для первого поставщика:

Для второго поставщика:

Средневзвешенный темп роста цен определим по формуле:

Для первого поставщика:

Для второго поставщика:

Вывод:

Темп роста цен у второго поставщика ниже, чем у первого, следовательно, следует выбрать его.


Подобные документы

  • Сферы применения имитационного моделирования для выбора оптимальных стратегий. Оптимизация уровня запасов и построение модели управления. Построение имитационной модели и анализ при стратегии оптимального размера заказа и периодической проверки.

    контрольная работа [57,5 K], добавлен 23.11.2012

  • Методы социально-экономического прогнозирования. Статистические и экспертные методы прогнозирования. Проблемы применения методов прогнозирования в условиях риска. Современные компьютерные технологии прогнозирования. Виды рисков и управление ими.

    реферат [42,4 K], добавлен 08.01.2009

  • Классификационные принципы методов прогнозирования: фактографические, комбинированные и экспертные. Разработка приёмов статистического наблюдения и анализа данных. Практическое применение методов прогнозирования на примере метода наименьших квадратов.

    курсовая работа [77,5 K], добавлен 21.07.2013

  • Основные задачи и принципы экстраполяционного прогнозирования, его методы и модели. Экономическое прогнозирование доходов ООО "Уфа-Аттракцион" с помощью экстраполяционных методов. Анализ особенностей применения метода экспоненциального сглаживания Хольта.

    курсовая работа [1,7 M], добавлен 21.02.2015

  • Концентрация на складах, как одна их основных составляющих перемещения материальных потоков в логистической цепи. Методы определения координат оптимального расположения двух складов минеральной воды в городе Липецке. Итерационный алгоритм поиска складов.

    курсовая работа [2,9 M], добавлен 18.12.2010

  • Построение математической модели двойственной задачи (системы ограничений по единичной прибыли и целевую функцию общих издержек на сырье. Определение оптимального набора цен на сырье, обеспечивающего минимум общих затрат на сырье. Анализ переменных.

    контрольная работа [632,5 K], добавлен 18.05.2015

  • Определение оптимального числа контролеров-кассиров в магазине, при котором суммарные потери фирмы будут минимальными. Составление плана заказов на товары для обеспечения оптимального соотношения между их продажей. Построение сетевого графика продаж.

    контрольная работа [126,2 K], добавлен 16.01.2012

  • Методы многокритериальной оптимизации и управления запасами. Методика административного наблюдения, основанная на определении той части запасов предприятия, которая требует внимания со стороны отдела снабжения. Модель оптимального размера заказа.

    лекция [569,7 K], добавлен 15.01.2011

  • Классические подходы к анализу финансовых рынков, алгоритмы машинного обучения. Модель ансамблей классификационных деревьев для прогнозирования динамики финансовых временных рядов. Выбор алгоритма для анализа данных. Практическая реализация модели.

    дипломная работа [1,5 M], добавлен 21.09.2016

  • Создание модели анализа и прогнозирования социально-экономического развития Российских регионов методом главных компонент. Оценка основных экономических показателей региона. Формирование индикаторов устойчивого развития с использованием программы МИДАС.

    курсовая работа [969,1 K], добавлен 29.08.2015

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.