4 группа - отечественные работы по менеджменту и экономико-математическому моделированию, в которых описаны модели и методы управления запасами.

Проанализировав все используемые источники, Фатеева Н.И. вывела следующие относительные оценки частоты упоминания модифицированных моделей расчета EOQ. Результаты анализа, проведенного Фатеевой Н.И. представлены в таблице 5:

Таблица 5 - Относительные оценки частоты упоминания модифицированных моделей расчета EOQ (фрагмент), % - [21]

* - при анализе литературы подсчитывались только те модели, которые имели аналитическую запись, за исключением однопродуктовых моделей с учетом оптовых скидок (половина из проанализированных моделей не имели аналитической записи, но в источниках был представлен алгоритм решения);

** - многономенклатурные поставки, случай полного совмещения заказов (снабжение из одного источника);

*** - многономенклатурные поставки, случай раздельной оптимизации (снабжение из различных источников).

Основные выводы, которые можно получить из данной таблицы заключаются в следующем [21]:

1) чаще всего в источниках упоминаются однопродуктовые модели - 61 % работ соответственно. Но при этом, в литературе многопродуктовые и многономенклатурные модели освящены в гораздо меньшем количестве - 24% и 17% работ соответственно;

2) Наиболее часто упоминаемые модели среди однопродуктовых: с учетом дефицита - 44%, с постепенным пополнением запасов - 35%, а также с учетом оптовых скидок - 34%. Существуют также модели управления несколькими видами запасов продукции, среди которых наиболее популярными являются: обычная многономенклатурная модель - 15% и многопродуктовая модель с одним ограничением - 22%;

3) Крайне мало уделено внимания однопродуктовым моделям с различными ограничениями, а именно: с учетом временной стоимости, с учетом распределения ответственности между участниками цепи поставок, с учетом дифференциальных скидок и др. Они встречаются лишь в 2% рассмотренных в статье работ. Это относится в том числе и к однопродуктовым моделям, включающим два и более свойств, позволяющих избавиться от принятых в классической модели допущений;

4) также в литературе крайне мало представлены различные модифицированные многопродуктовые и многономенклатурные модели, и вообще не представлены многопродуктовые модели с несколькими ограничениями.

Последнее исследование, которое было нами изучено - статья [26]. В ней, как и в первом источнике [23], анализ проводится только зарубежных источников. Классификация работ делится на две части:

1) Техническая структура проблемы расчета размера заказа - в основу берутся такие факторы, как изменения параметров модели во времени (стационарная и динамическая), берется ли в рассмотрение неопределенность (детерминированные и стохастические).

2) Классификация, основанная на содержательном анализе - данная классификация дается в добавок к предыдущей, ее основа состоит в разделении всех рассматриваемых моделей на два направления: классические модели и расширенные (модифицированные) модели. Под классическими, авторы понимают те модели, цель которых определение оптимального размера производства, заказа и транспортировки. Расширенные же модели, учитывают другие проблемы, связанные с определением размера заказа и др. Основные направления расширенных моделей, выделяемые авторами - это задача планирования, работы, посвященные финансовым потокам, и последние, посвященные эффективности производства. В итоге, количество работ и % упоминаний тех или иных направлений, выделенных в работе можно увидеть в Таблице 6:

Таблица 6 - Количество упоминаний разных видов модифицированных моделей в статье

Согласно проведенному исследованию, наиболее часто упоминаются в работе стационарные модели - 61,5 % детерминированных и 36,5 % стохастических. После идут динамические модели, из которых на детерминированные приходится 48 %, а на стохастические всего лишь 13,4 %. Данная частота, также связана с тем, что детерминированные модели более просты для изучения и осуществления расчетов, чем динамические модели, в частности стохастические. Из дополнительной классификации, наиболее часто упоминаются двухуровневые модели - 38 % соответственно. А наименьшее, интегрированным моделям - 6% соответственно.

В данной статье, также были выделены отдельно модели, учитывающие финансовые потоки - им посвящено всего 6 % работ из исследования [26].

Во всех трех работах были выделено отдельно такое направление как "trade credits" или же иначе, подход, посвященный финансовым потокам, временной стоимости денег и дисконтированию потоков. Это неудивительно, поскольку для компании объем денежных средств свободных для оборота, порой является очень критическим фактором выживания и возможности использования данных средств для развития и улучшения конкурентной позиции. При этом только в работе Фатеевой Н.И. [21] есть выделение многономенклатурных и многопродуктовых моделей, в то время как в других двух работах данный аспект не рассматривается.

Таким образом, обобщая все перечисленные исследования, модели и методы, можно сделать вывод, что с момента создания классической модели EOQ было создано и предложено огромное множество различных модификаций, которые помогают учитывать параметры, не затронутые ранее. Более того, ученые начинают приходить к тому, что необходимо уделять внимание комплексным системам запасов, а не каждому аспекту в отдельности.

Исходя из этого, появляется необходимость создания модифицированных моделей, учитывающих несколько параметров одновременно. Данная необходимость, была также подчеркнута в статьях [21; 26].

Рассмотрев все существующие модифицированные модели расчета оптимального размера заказа, можно сделать вывод, что все они помогают избавиться от тех или иных допущений и ограничений, а также добавляют ряд параметров, не учтённых в классической модели EOQ. Но при всех вышеперечисленных плюсах, есть и ряд минусов. Один из основных - каждая модель имеет своих ограничения и позволяет добавить лишь один или несколько параметров (данных моделей не так много) к исчислениям оптимальных затрат. На практике же, в реальных ситуациях фирме приходится бороться с огромным количеством условий и учитывать большое количество параметров при принятии управленческого решения.

Таким образом, возникает необходимость создания модели, которая будет учитывать максимально возможное количество параметров, для того, чтобы она наиболее полноценно описывала существующую ситуацию компании.

В данном исследовании был проведен анализ существующих модифицированных моделей, с целью определить какие модели нуждаются в совершенствовании, какие модели почти не были освещены в литературе, а также выявить вектор возможного развития для создания новой еще не освещенной в литературе модифицированной модели, учитывающей несколько параметров.

Анализ литературы по логистике и управлению запасами показал, что в научных источниках не встречается модифицированная модель, которая будет учитывать сразу оба параметра: временную стоимость денег и многономенклатурные поставки с учетом стратегии кратных периодов. Таким образом, проанализировав все существующие модели расчета оптимального размера заказа, был выявлено, что существуют еще незатронутые области совершенствования моделей. Тем самым, путем совершенствования даже уже модифицированных моделей расчета оптимального заказа, научная область данных знаний приближается к реальности и учету всех существующих факторов и условий, влияющих на размер заказа.

Для исследования были выбраны две модели - модель EOQ с учетом временной стоимости денег и модель EOQ c учетом многономенклатурности. Далее представлен их анализ и попытка разработать модель, учитывающую одновременно оба фактора - временную стоимость денег и многономенклатурные поставки по системе кратных периодов.

Литература

1. Бауэрсокс Д. Дж., Клосс Д. Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. 2-е изд., Пер. с англ. - М.: ЗАО "Олимп - Бизнес", 2006. - 640 с.

2. Бродецкий Г.Л. Управление запасами: Учебник / Г.Л. Бродецкий. - М.: ЭКСМО, 2008. - 352 с.

3. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике. - Изд-во "Наука", М - 1966.

4. Воробьева Н.И., Лукинский В.В., Лукинский В.С. Модель оптимального размера заказа: анализ и пути дальнейшего развития // Логистика и управление цепями поставок. 2014. № 3 (62). С.42-53.

5. Григорьев М.Н., Долгов А.П., Уваров С.А. Управление запасами в логистике: методы, модели, информационные технологии. Учебное пособие. СПб.: Изд. дом "Бизнес-пресса", 2006. - 368 с.

6. Каневский Д.Ю. Автоматизация управления запасами: мифы и реальность. Логистика. 2015. №1. - C.44-49

7. Карпунин С.А., Барыкин С.Е., Лукинский В.В. Модели управления запасами на основе интеграции финансового и материального потоков в цепях поставок // Аудит и финансовый анализ. 2012. - №1. - С.103-113.

8. Логистика и управление цепями поставок. Теория и практика. Основы логистики: учебник / под редакцией Б, А, Аникина и Т, А. Родкиной - М: Проспект, 2013. - 344 с.

9. Лукинский В.В. Актуальные проблемы формирования теории управления запасами: монография. - СПб.: СПбГИЭУ, 2008. - 213 с.

10. Лукинский В.В., Алевра Е.Г. О формировании модели оптимальной партии заказа с учетом временной стоимости денег // Логистика: современные тенденции развития: VIII Международная научно-практическая конференция 16, 17 апреля 2009 г.: Тез. докл. / ред. кол.: В.С. Лукинский (отв. ред. ) и др. - СПб.: СПбГИЭУ, 2009. - С.167-170.

11. Лукинский В.В., Замалетдинова Д.А. Методы управления запасами: расчет показателей запаса для товарных групп, относящихся к редким событиям (часть 1) // Логистика. 2015. № 1 (98). С.28-33.

12. Лукинский В.В., Замалетдинова Д.А. Методы управления запасами: расчет показателей запаса для товарных групп, относящихся к редким событиям (часть 2) // Логистика. 2015. № 2 (99). С.24-27

Размещено на Allbest.ru