Таблица 9 - Вероятность наступления рисков на маршрутах

Маршрут	Сохранность	Наличие ошибок	Несохранность
Нанкин-Пекин-Казань	0,85	0,1	0,05
Нанкин-Шанхай-СПб-Казань	0,7	0,2	0,1
Нанкин-Шанхай-Находка (порт Восточный) - Казань	0,7	0,2	0,1
Нанкин-Шанхай-Гамбург-Казань	0,75	0,17	0,08
Нанкин-Достык-Казань	0,85	0,1	0,05
Нанкин-Казань	0,95	0,3	0,2

Далее возвращаемся к построению "дерева решений".

– Основным критерием принятия решений в условиях риска является математическое ожидание, для расчета которого требуются возможные исходы и вероятности появления этих исходов. Выбираем критерий максимизации математического ожидания E (I_k), поскольку деятельность логистического провайдера направлена на максимизацию прибыли. Максимизируя математическое ожидание, компания выбираем маршрут, при котором размер убытков в общей сумме исхода в случае возникновения неблагоприятных исходов минимальная, а размер прибыли в случае благоприятного исхода максимальный (26).

> max (26)

Необходимо принять решение о выборе варианта доставки груза по одному из шести предложенных маршрутов, поэтому блок принятия решений всего один. Используя данные, собранные отделом логистики, каждому из возможных финансовых результатов с учетом специфики маршрута перевозки (I_k) были присвоены вероятности их наступления (P_k). Размер финансового результата может принимать 3 значения, поэтому рассматриваем 3 варианта развития событий (сохранность груза и документации, частичная сохранность, критическая несохранность). Нанесем на дерево известные вероятности, а затем приступим к определению финансового результата, получаемого в каждом из маршрутов. Произведем расчет математического ожидания.

Для примера, произведем расчет математического ожидания по маршруту Нанкин - Пекин - Казань.

(I_1,1) = [ (6 000 $ - 4 100 $) * 0.85] = 1 615 $

(I_1,2) = [ (4 000 $ - 4 100 $) * 0.1] = - 10 $ E (I₁) = = 1 350 $

(I_1,3) = [ (-1 000 $ - 4 100 $) * 0.05] = - 255 $

Аналогично произведем расчеты для остальных маршрутов. Результаты представлены на рисунке 16



Рисунок 16 - Дерево решений для выбора маршрута перевозки

В результате получаем, что наибольшая средняя прибыль ожидается на маршруте № 3 "Нанкин - Шанхай - Находка (порт Восточный) - Казань". В нашем случае компания "Автекс", следуя логистической стратегии минимизации издержек, выберет именно этот вариант доставки груза. Однако, учитывая специфику груза (хрупкий груз), обратим внимание, что риск несохранности на данном маршруте наибольший из представленных по всем маршрутам. Ввиду специфики маршрута, груз подлежит перевалке 3 раза с одного вида транспорта на другой, в результате чего увеличивается риск его повреждения. Риск повреждения груза на маршруте составляет 30%. Таким образом, даже если груз будет критически поврежден (а также неверно оформлены документы) и перевозчик будет вынужден заплатить заказчику штраф в размере 14 000$ США, то страховая компания возместит логистическому провайдеру 93% стоимости груза. В результате, логистический провайдер потеряет 1000 $ и сумму стоимости перевозки. Однако средняя прибыль по данному маршруту (в случае возникновения одного из 3х исходов) составит наибольшую из прибыли по всем остальным маршрутам, вероятность риска повреждения груза и неверной документации на которых менее 30%. В данной ситуации логистический провайдер в качестве метода управления рисками принимает решение в пользу частичного страхования риска, а также принятия риска на себя. Иными словами, уплатив штраф, в конечном счете, компания все равно останется в выигрыше.

Метод построения "дерева решений" позволяет понять, что иногда лучше и выгоднее рискнуть, получив при этом большую прибыль - премию за риск. Отметим еще ряд закономерностей:

– С увеличением премиальной суммы по договору перевозки при полной сохранности груза и правильной документации, прибыль будет расти быстрее по тому маршруту, надежность которого выше (Нанкин-Казань напрямую).

– С ростом суммы штрафов в случае несохранности груза и неверной документации убыток будет увеличиваться быстрее на самом дорогом маршруте (Нанкин-Шанхай-Гамбург-Казань).

3.2 Повышение требований к транспортным средствам ООО "Автекс", как способ управления рисками в процессе мультимодальных перевозках

В перевозочном процессе все элементы цепи неотъемлемы и важны. В частности, процесс мультимодальной перевозки - это системный процесс, состоящий из нескольких подсистем (видов транспорта) и то, насколько эффективно работает эта система, зависит от каждого вида транспорта.

Выбор вида транспорта, оптимального для конкретной перевозки определяется информацией о характерных особенностях транспорта с точки зрения логистики. В рамках данного исследования рассмотрим применение автомобильного транспорта в перевозочном процессе. Его основным преимуществом является способность к обеспечению регулярной поставки, высокая маневренность, а также доставка груза "от двери до двери".

Автомобильный транспорт, как правило, является неотъемлемой частью мультимодальных перевозок. Однако в цепи поставок именно автомобили особенно часто подлежат обслуживанию и ремонту. Как отмечало в Главе 1 высокая степень физического и морального износа подвижного состава является серьезной причиной поломки транспортных средств в пути, приводящие к срывам поставок В связи с этим, особенно важным представляется управление рисками в части бесперебойной работы автотранспорта.

В среднем с несущественной поломкой/неисправностью автомобиля можно справиться в течение суток. Но, несмотря на довольно непродолжительный срок приведения автотранспорта в рабочее состояние, его простой в процессе мультимодальной перевозки может привести к отклонению от договорных сроков поставки, выплатам штрафов за опоздание груза (в случае если параметр "время маршрута" является существенным для заказчика). В совокупности данная ситуация может существенно отразиться на репутации логистического провайдера.

Степень надежности автомобильного транспорта определяется его своевременным прибытием в пункт назначения. Критерием надежности служит вероятность прибытия вовремя. Для определения данной вероятности воспользуемся Моделью вероятности безотказной работы, которая базируется на простейшем потоке отказов. Поток считается простейшим, если он обладает тремя свойствами.

– Ординарность - два отказа не могут произойти одновременно.

– Стационарность - отсутствие сезонности, а также отсутствие равномерности данных.

– Отсутствие последствия - устранение отказа не влияет на появление остальных отказов (ремонт не затягивает остальные отказы).

Модель вероятности безотказной работы базируется на простейшем потоке отказов и определяется по формуле (27):

(27)

где: R - вероятность безотказной работы системы,

л - интенсивность потока отказов,

t - продолжительность работы оборудования до отказа.

При этом вероятность работы до отказа (28):

(28)

где: P - вероятность наступления отказа (работа до отказа).

На наиболее важных маршрутах, где время прибытия имеет значение для заказчика, руководство маркетинга компании "Автекс" поставило задачу обеспечить уровень безотказности перевозок автомобильным транспортом равный 70%. В связи с этим, отдел логистики принял решение разработать требования к автомобилям, осуществляющим перевозку. Таким образом, в качестве основного требования стал показатель вероятности поломки автотранспорта исходя из его новизны, а именно, исходя из пробега автомобиля.

В терминах рассматриваемой модели, вероятность безотказной работы, которые устанавливает логистическая компания R = 70%. Целью является определение пробега транспортного средства (t), при ряде известных параметров. Совместно с компанией перевозчиком проводился анализ новых автомобилей, выходящих на маршруты. Велось наблюдение за 30-ю автомобилями до первого отказа. По каждому из автомобилей на момент возникновения поломки/неисправности, выявлялась причина, а также пробег, на котором фиксировалась поломка. Причем во внимание брались такие поломки/неисправности, устранение которых нельзя было предупредить заранее. Иными словами, к примеру, не учитывались мероприятия технического обслуживания, рекомендуемые к исполнению с определенной периодичностью (замена масла и масляного фильтра в двигателе и т.д.). В формируемой базе фиксировались поломки, связанные с двигателем, ходовой частью, тормозной системой, электрооборудованием автомобиля и т.д. (Приложение А).

Обозначив основные параметры, необходимые для построения модели, произведем распределение отказов по интервалам. Для этого рассчитаем количество интервалов по правилу Стерджесса (29):

= 1 + 3,322 lg N (29)

где: K - количество интервалов;

N - общее число наблюдений.

При этом размер интервала частот составляет (30):

(30)

где: - наибольшее значение наблюдения;

- наименьшее значение наблюдения.

Если в результате деления получается дробное число, то возникает необходимость округлить его в большую сторону. По результата расчетов в нашем случае:

K = 6 интервалов;

= ? 30.

Согласно рассчитанным показателям построим таблицу распределение отказов по интервалам (таблица 10).

Таблица 10 - Распределение отказов по интервалам

Количество отказов	Распределение отказов по интервалам
9						180
8					143	157
7					122	169
6					137	171
5			67		135	166
4		55	89		140	163
3		49	71		131	160
2	30	58	78	110	147	155
1	27	37	62	95	125	155
Пробег, тыс. км	до 30	31-60	61-90	91-120	121-150	от 151
Середина интервала, тыс. км	15	45	75	105	135	165
Количество отказов на интервале	2	4	5	6	8	9

Средняя наработка до первого отказа:

T = = 112 тыс. км

Тогда интенсивность наработки до первого отказа:

л = = 0,009 единиц отказов / тыс. км

Средняя наработка на отказ 30 тыс. км. Найдем пробег транспортного средства при вероятности безотказной перевозки равной 70% (таблица 11).

Таблица 11 - Пробег транспортного средства при требуемой вероятности безотказной перевозки

Пробег в тыс. км	t*л	Вероятность безотказной работы (R)	Вероятность отказа (P)
10	-0,09	0,9	0,09
20	-0,18	0,8	0,16
30	-0,27	0,8	0,23
40	-0,36	0,7	0,30
50	-0,45	0,6	0,36
60	-0,54	0,6	0,41
70	-0,63	0,5	0,46
80	-0,71	0,5	0,51
90	-0,80	0,4	0,55

Распределение вероятности безотказной работы представляет собой график плотности показательного распределения.

Рисунок 17 - График плотности экспоненциального распределения безотказной работы

Таким образом, для того, чтобы удовлетворить требованиям логистической компании "Автекс" в рамках обслуживания наиболее важных заказчиков, необходимо предоставить ей автотранспортное средство, пробег которого не превышает 40 тыс. км. (pисунок 17).

Заключение

Современные тенденции мировой экономики имеют ярко выраженный характер глобализма. Сеть развитых международных отношений связывает самые южные материки и страны с самими северными, самые восточные - с западными. И, конечно, невозможно представить развитие таких отношений без развитой сети мультимодальных перевозок.

В настоящее время в бизнес кругах бытует мнение, что прошли времена, когда предприятия соревнуются в технологии или самом продукте ведь все новшевства могут быть скопированы конкурентами. По мнению бизнес аналитиков конкуренция между предприятиями переходит в конкуренцию между цепями поставок предприятий. От того насколько качественно будет происходить процесс управления материальными потоками, в том числе и в мультимодальных перевозках, зависит достижение предприятием конкурентных преимуществ. Организация мультимодальных систем - это сложный процесс, требующий внимательного отношения к его проектированию, оформлению и реализации, особенно в международном сообщении во избежание возможных значительных рисков при транспортировке.

Анализируя научно-практическую литературу, удалось понять, что к настоящему моменту еще не сформировано единой методики по управлению рисками в мультимодальных перевозках с четкими критериями их оценки, учитывающими специфику функционирования предприятий. Исходя из этого, немаловажным аспектом явилась разработка подхода к управлению рисками в процессе мультимодальной перевозки.

Диссертационное исследование посвящено изучению аспектов управления рисками в мультимодальных перевозках. Во-первых, в ходе изучения литературы был произведен анализ рисков, возникающих в процессе организации мультимодальных перевозок. При этом, были выделены специфические риски, возникающие при выполнении основных логистических операций перевозочного процесса. Данный аспект позволит расширить и детализировать существующую классификацию рисков для обоснования управленческих решений с учетом особенностей мультимодальных перевозок. Во-вторых, в работе изучены методы управления рисками, направленных не только на минимизацию рисков в определенный момент времени, но и на долгосрочное успешное развитие организации. Процесс принятия управленческих решений в процессе мультимодальной перевозки представлен в виде последовательности действий в рамках идентификации и минимизации риска. В-третьих, основываясь на заданных параметрах при организации перевозочного процесса, разработан алгоритм проектирования транспортно логистической системы мультимодальных перевозки с учетом управления рисками.

Далее в работе продемонстрировано практические применение экономико-матетатических методов для оценки риска в мультимодальных перевозках как для предприятий-производителей, так и логистичских провайдеров. Исследованы игровые модели и методы поддержки принятия решений, как способ управления рисками; продемонстрировано применение метода относительных предпочтений для анализа рисков, а также даны оценки надежности цепей поставок с использованием схемной надежности. На основе каждого из этих методов даны методические указания по рационализации принятия решений процессе организации мультимодальной перевозки.

К одним из основных достижений и научной новизне диссертационного исследования можно отнести новаторские предложения по управлению рисками компании - мультимодального перевозчика ООО "Автекс". Во-первых, для анализа принятия управленческих решений в мультимодальных перевозках в условиях риска компании "Автекс" был применен метод построения "дерева решений". Не секрет, что риск является одним из основных свойств, присущих бизнесу. Порой, максимальную прибыль приносят самые рискованные проекты. Метод "дерева решений" при принятии управленческого решения в мультимодальных перевозках помогает оценить ожидания по получении прибыли и убытка и принять лучшее сбалансированное решение. Иным новшеством исследования стало применение методики расчета надежности автотранспорта, как важного элемента мультимодальной перевозки. На основании обработанных статистических данных была уставлена зависимость между пробегом автомобиля и поломкой его ключевых узлов. При этом для обеспечения более высокого уровня надежности автомобильных перевозок ООО "Автекс" были разработаны требования к максимальному пробегу автомобилей, которые компания задействует в ходе мультимодальной перевозки. Применение этого поможет предприятию сформировать качественные конкурентные требования к автотранспорту, повысив тем самым надежность перевозок.

С точки зрения практической значимости исследования, стоит отметить, что предлагаемые в ходе исследования рекомендации, а также полученные результаты и по управлению рисками в мультимодальных перевозках, могут быть внедрены в операционную деятельность и использованы при принятии решений операторами мультимодальных перевозок.

Безусловно, наука об управлении рисками, является достаточно многогранной, включая в себя множество неисследованных областей. В связи с этим, в рамках выбранной тематики диссертационного исследования перспективными могут быть научные разработки по повышению уровня надежности мультимодальных перевозок, их гибкости и самоадаптивности в непрерывно изменяющейся бизнес среде.

Список использованных источников

1. Балабанов, И.Т. Риск-менеджмент / И.Т. Балабанов. М.: Финансы и Статистика, 1996. - 192 с.

2. Балдин, К.В. Риск - менеджмент: Учебное пособие / К.В. Балдин, С.Н. Воробьев. - М.: Гардарики, 2005. - 285 с.

3. Балдин, К.В. Управление рисками / К.В. Балдин, С.Н. Воробьев. - М.: Юнити-Дана, 2012. - 511 с.

4. Балдин, К.В. Управленческие решения: теория и технологии принятия / К.В. Балдин, С.Н. Воробьев. М.: Проект, 2004. - 304 с.

5. Баурсокс Дональд Дж., Логистика: интегрированная цепь поставок / Д.Д. Баурсокс, Д.Д. Клосс. - М.: Олимп-Бизнее, 2001. - 640 с.

6. Белов, Л.Б. Управление операционной логистической деятельностью в цепях поставок: курс лекций / Л.Б. Белов. - СПб. - 2014. - С.150-212.

7. Бочкарев, А.А. Теория и методология процессного подхода к моделированию и интегрированному планированию цепи поставок: дис. д-ра экон. наук / А.А. Бочкарев. - СПб.: СПбГИЭУ, 2009. - 291 с.

8. Бочкарев, А.А. Оптимизация планирования поставок в многоуровневых сетевых структурах с учетом надежности / А.А. Бочкарев, Е.И. Зайцев // Логистика и управление цепями поставок. - 2010. - № 2 (37). - C.38-48.

9. Бродецкий, Г.Л. Методы принятия решений в условиях риска и неопределенности для цепей поставок / Г.Л. Бродецкий // Логистика сегодня, 2004. №4. С.32-42.

10. Бродецкий, Г.Л. Системный анализ в логистике. Выбор в условиях неопределенности / Г.Л. Бродецкий. Спб.: Академия, 2010. - 314 с

11. Будрина, Е.В. Проблема выявления, идентификации и оценки логистических рисков // Материалы международной конференции "Логистика в современном бизнесе". М.: НИУ ВШЭ, Международный центр логистики, 2001. С.98-104.

12. Василенок, В.Л. Организация интермодальных перевозок: международный и российский опыт / В.Л. Василенок // Экономика и экологический менеджмент. - 2015. - № 4 (357). - С.77-88.

13. Вентцель, Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. - М.: Наука, 1980. - 208 с.

14. Вентцель, Е.С. Теория вероятностей / Е.С. Вентцель. М.: Наука, 1969. - 576

15. Григорьев, М.Н. Логистика. Продвинутый курс: учеб. для магистров / М.Н. Григорьев, А.П. Долгов., С.А. Уваров - М.: ЮРАЙТ, 2011. - 734 с.

16. Гаврюшков, Е.Н. Обоснование выбора варианта при организации мультимодальных перевозок груза / Е.Н. Гаврюшков, А.В. Степанец // Транспортное дело России. - 2006. № 4. - c.125 - 160.

17. Гаджинский, А.М. Логистика / А.М. Гаджинский. - М.: Дашков и К, 2009. - 484 с.

18. Гмурман, В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике / В.Е. Гмурман. - М.: Высшая школа, 2004. - 404 с.

19. Гурков, И.М. Страхование грузов, ответственности перевозчиков и экспедиторов / И.М. Гурков, И.В. Исаев. - СПб.: Информационный центр "Выбор", 2005. - 418с.

20. Елин, Е.А. Управление рисками в логистике / Е.А. Елин, Д.А. Гусев. - М.: Академия, 2010. - 192 с.

21. Зайцев Е.И. Прогнозирование надёжности автомобилей / Е.И. Зайцев, В.С. Лукинский. - Л.: Политехника, 1991. - 224 с.

22. Зайцев, Е.И. Экономико-математические методы и модели в логистике. Иллюстрации и информационные материалы / Е.И. Зайцев. - М: НИУ-ВШЭ, 2009. - 245 с.

23. Истомин, Е.П. Методы теории вероятности и математической статистики в моделировании транспортных процессов / Е.П. Истомин, Т.П. Кныш, А.П. Нырков. - СПб.: СПГУВК, 1999.С. 190-251.

24. Караваев, В.И. Задача управления мультимодальной перевозкой. / В.И. Караваев, Е.Д. Караваева // Речной транспорт. XXI века. - 2010. № 2 - 44. - С.77-79.

25. Караваев, В.И. Математическое моделирование процесса мультимодальных перевозок. / В.И. Караваев, Е.Д. Караваева // Технические науки. - 2010. - № 4.

26. Караваев, В.И. Управление рисками при организации мультимодальных перевозок: учеб. пособие / В.И. Караваев. - СПб.: СПГУВК, 2012. - 80 с.

27. Клепиков, В.В. Организация мультимодальных перевозок грузов на основе логистических методов: дис. канд. техн. наук / В.В. Клепиков. - М., 2006. - 120 с.

28. Конвенция о международных смешанных перевозках грузов // Законодательство [Электронный ресурс]. URL: http://www.logists. by/library/view/konvencia-o-mezhdynarodnyx-smeshanyx-perevozkax-gruzov. - (Дата обращении: 26.01.16).

29. Конвенция о международных железнодорожных перевозках (КОТИФ) от 9 мая 1980 г. // Межправительственная Организация по международным железнодорожным перевозкам [Электронный ресурс]. URL: http://uristu.com/library/konventsii/konvenciy_508/. - (Дата обращении: 25.01.16).

30. Корпоративная логистика.300 ответов на вопросы профессионалов: учебник / В.И. Сергеев; под. ред. Сергеев В.И. - М.: ИНФРА - М, 2005. - 976 с.

31. Современные подходы к определению уровня конкурентности мультимодального оператора] / Основы определения уровня конкурентоспособности мультимодального оператора [Электронный ресурс. URL: http://www.webkursovik.ru/kartzad. asp? id=2222. - (Дата обращения 9.02.2016)

32. Левкин, Г.Г. Организация интермодальных перевозок: конспект лекций / Г.Г. Левкин. - М. - Берлин: Директ-Медиа, 2014. - 178 стр.

33. Логистика: итреграция и оптимиация логистических бизнес-процессов в цепях поставок: учебник / В.И. Сергеев [и др.]; под. ред. Сергеев В.И. - М.: Эксмо, 2011.

34. Лимонов, Э.Л. Внешнеторговые операции морского транспорта и мультимодальные перевозки. - СПб.: Выбор, 2006. - 600 с.

35. Логистика. Полный курс MBA: учебник / В В. Дыбская [и др.]; под. ред.В. В. Дыбская. - М.: Эксмо, 2013. - 944 с.

36. Логистические риски в цепях поставок: классификация, методы оценки и управления / Логистика и управление цепями поставок [Электронный ресурс]. URL: http://studme.org/41429/logistika/logisticheskie_riski_tsepyah_postavok_klassifikatsiya_metody_otsenki_upravleniya. - (Дата обращения 30.01.2016)

37. Лукинский, В.С. Проблемы оценки надежности цепей поставок / В.С. Лукинский, Р.Л. Чурилов // Логистика и управление цепями поставок. - 2012. - № 2 (49). - С.16-25.

38. Лукинский, В.С. Логистика в примерах и задачах: учеб. пособие / В.С. Лукинский, В.И. Бережной, Е.В. Бережная. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 288 с.

39. Лукинский, В.С. Оценка надежности цепей поставок / В.С. Лукинский, Р.Л. Чурилов // Управление цепями поставок. - 2013. - № 4. - С.36-39.

40. Малевич Ю.В., Шурпатов И.Г. Повышение надежности транспортно-терминальных операций в цепях поставок // Вестник ИНЖЭКОНа. Экономика. - 2011. - №.1 (44). - С.175-182.

41. Международные перевозки // Конвенции и соглашения [Электронный ресурс]. URL: http://zos.ru/inttransport.org.ru/www/3.html. - (Дата обращения: 02.02.16).

42. Международные транспортные соглашения // Международное право [Электронный ресурс]. URL: http://www.bibliotekar.ru/mezhdunarodnoe-pravo-3/162. html. - (Дата обращении: 02.02.16).

43. Милославская, С.В. Мультимодальные и интермодальные перевозки / С.В. Милославская, К.И. Плужников. - М.: РосКонсульт, 2001. - 368 с.

44. Мультимодальные системы транспортировки и интермодальные технологии: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / Н.А. Троицкая, А.Б. Чубуков, М.В. Шилимов. - М.: Академия, 2009. - 336 с.

45. Мультимодальные и интермодальные перевозки / Управление транспортными системами. Транспортное обеспечение логистики [Электронный ресурс]. URL: http://studme.org/1728081023471/logistika/multimodalnye_intermodalnye_perevozki. - (Дата обращения 19.02.2016)

46. Никифоров, В.С. Мультимодальные перевозки и транспортная логистика / В.С. Никифоров. - М.: ТрансЛит, 2007. - 272 с.

47. О транспортной безопасности: Федеральный закон Российской Федерации от 09.02.2007 г. № 16-ФЗ // Рос. Газета. - 2007. - 14 февраля. - № 31.; Собр. законодательства. - 2007. - 12 февраля. - № 7. - Ст.837.

48. Плетнева, Н.Г. Управление рисками в логистике: учебное пособие / Н.Г. Плетнева. - СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2014. - 124 с.

49. Плужников, К.И. Транспортные условия внешнеторговых контрактов / К.И. Плужников, Ю.А. Чунтомова. - М.: РосКонсульт, 2002. - 288 с.

50. Правдина, Н.В. Транспортное обеспечение коммерческий деятельности: учебное пособие / Н.В. Правдина - Ульяновск, - 2010. - С.28-79.

51. Троицкая, Н.А. Мультимодальные системы транспортировки и интермодальные технологии / Н.А. Троицкая, А.Б. Чубуков, М.В. Шилимов. - М.: Академия, 2009. - 336 с.

52. Фаустова, О.Г. Методы оптимизации планирования мультимодальных перевозок в транспортно-логистических системах // Инновации в науке и образовании: Труды V международной научной конференции (23-25 октября 2007 г.). - Калининград: КГТУ, 2007. - С.211-214.

53. Фаустова О.Г. Разработка методики интегральной оценки и управления риском возникновения чрезвычайных ситуаций для повышения безопасности морских и мультимодальных грузоперевозок: дис. канд. тех. наук / О.Г. Фаустова. - К., 2015. - 141 с.

54. Холопов, К. Мультимодальный транспортный коносамент (ФИАТА) с комментариями и толкованиями / К. Холопов // Закон. - М.: Известия. - 2000. - № 6. - С.87-92.

55. Чернова, Г.В. Управление рисками: уч. пособие. / Г.В. Чернова, А.А. Кудрявцев. - М.: Проспект, 2008. - 160 с.

56. Черноруцкий, И.Г. Методы оптимизации и принятия решений: учеб. Пособие / И.Г. Черноруцкий. - СПб.: Лань, 2001. - 384 с.

57. Чурилов, Р.Л. Современная методология анализа надежности цепей поставок / Р.Л. Чурилов // Вестник ЛГУ им.А.С. Пушкина. Экономика. - 2011. - №4. - С.134-148.

58. Чурилов Р.Л. Определение термина "отказ" в цепях поставок / Р.Л. Чурилов // Экономический анализ: теория и практика. - 2012. - № 14 (269). - С.30-36.

59. Bergland H. Catch regulation and accident risk: the moral hazard of fisheries' management. Mar Resour Econ 12/H. Bergland, P. A. Pedersen. - 1997. - P.281-292.

60. Donald Waters. Supply chain management. Vulnerability and Resilience in Logistics. - London and Philadelpia. - Kogan Page Limited, 2007. - 264 p.

61. European Union. Multimodal transport // Communicating transport research and innovation. - 2014.42 p.

62. Jin R. Human Factors in Safety - Critical Systems. Butter - worth - Heinemann / R. Jin, F. Rednill. - Rutledz, 1997. - 368 p. Kristiansen Svein. Maritime Transportation: Safety Management and Risk Analysis, 2005. - 528 p.

63. Lukinskiy, V. S. Evaluation of supply chains effectiveness and reliability based on modelling logistics operations / V. S. Lukinskiy, V. V. Lukinskiy Y. Merkuryev // The 17th International Conference on harbor, maritime & multimodal logistics modelling and simulation. - 2015. - № 17. - 34 p.

64. Lukinskiy, V. S. Problems of the supply chain reliability evaluation / V. S. Lukinskiy, V. V. Lukinskiy, R. L. Churilov // Transport and Telecommunication. - 2014. - Vol.15, №.2. P.120-129.

65. McNeil A., Frey R., Embrechts P. Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques, and Tools, Princton University Pres, 2005. - 256 p.

66. Rowe W. D. An anatomy of risk. 1977, N. - J.: John Wiley and Sons. Inc. - 488 pp.

67. Skjong R., Ronold K. O. Societal Indicators and Risk Acceptance. Proceedings of 17-th International Conference on Offshore Mechanics and Arctic Engineering, 1998. - 268 p.

68. Spann J. Using System Simulation to Model the Impact of Human Error in a Maritime Risk assessment / J. Spann, J. R. Harrald // The Institute for Crisis, Disaster and Risk Management. The George Washington University, 1998. - P.235-247.

69. Tallack R.commercial Management for Shipmaster. A Practical Guide/ - NJ, London, 2001. - 285 p.

Приложения

Приложение А

Причины отказов автомобильного транспорта

№ автомобиля	Причина отказа
2	Фильтр тонкой отчистки
7	Герметичность коробки передач
18	Свечи зажигания
13	Датчик концентрации кислорода
20	Воздушный фильтр
19	Топливный фильтр
21	Выход из строя амортизаторов
4	Замена ремня ГРМ
9	Выход из строя ступичных подшивок
10	Герметичность рабочих тормозных цилиндров
17	Приемная труба системы выпуска газов
27	Коллектор стартера
15	Шланги и соединения системы охлаждения и обогрева
14	Масляный фильтр
12	Ремни привода навесных агрегатов
23	Рабочая жидкость АКПП
24	Фильтры рабочей жидкости АКПП
25	Рабочая жидкость в дифференциале АКПП
26	Ремень привода генератора
30	Регулятор давления тормозных сил задних колес
1	Замена датчика концентрации кислорода
3	Детали привода стартера
16	Замена уплотнений двигателя (прокладка головки блока)
22	Совпадение меток на автоматическом натяжителе
11	Состояние задних тормозных колодок
8	Работоспособность узлов электрооборудования
29	Контакты разъемов элементов системы управления двигателем
5	Электромеханический усилитель рулевого управления
6	Углы укрепления двигателя
28	Фильтрующий элемент воздушного фильтра

Размещено на Allbest.ru