Методика анализа логистических показателей системы развозки с использованием имитационной модели тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Черкесов, Александр Геннадьевич

• Черкесов, Александр Геннадьевич
• кандидат экономических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Черкесов, Александр Геннадьевич

ВВЕДЕНИЕ. ф 1. ОСОБЕННОСТИ ПРОЦЕССА РАЗВОЗКИ.

1.1. Процесс развозки и его особенности.

1.1.1. Перспективы развития автомобильного транспорта в России.

1.1.2. Транспортные услуги по развозке и сбору мелкопартионных грузов

1.1.3. Система развозки ООО «Торговый дом ГРИКО».

1.2. Логистические показатели и факторы, влияющие на процесс развозки

1.2.1. Система логистических показателей системы развозки.

1.22. Факторы, влияющие на процесс развозки.

1.3. Концептуальная модель системы развозки. вывода ПО ГЛАВЕ 1.

2. ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ РАЗВОЗКИ. ф 2.1. Проектирование имитационной модели.

2.1.1. Общая схема имитационного моделирования.

2.1.2. Выбор языка моделирования.

2.2. Формальные обозначения и иллюстративный пример.

2.3. Выбор метода оптимальной маршрутизации.

2.3.1. Обзор методов оптимальной маршрутизации.

2.3.2. Описание метода Кларка-Райта.

2.4. Решение проблем распределения маршрутов и планирования расписания

2.4.1. Решение проблемы распределения маршрутов.

2.4.2. Решение проблемы расписания.

2.5. Прочие элементы имитационной модели.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2.

3. МЕТОДИКА АНАЛИЗА ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СИСТЕМЫ <ц РАЗВОЗКИ.J.

3.1. Общие сведения о методике анализа логистических показателей процесса развозки.

3.1.1. Этапы анализа логистических показателей процесса развозки.

3.2. Сетевая модель района развозки и матрица расстояний.

3.3. Статистическая модель входного потока заказов.

3.3.1. Общая схема идентификации параметров статистической модели

3.3.2. Оценка параметров распределения числа заказчиков в текущие сулеи

3.3.3. Оценка параметров распределения среднего объема заказа за сутки

3.3.4. Оценка параметров распределения объема продаж по конкретному заказу на конкретный день.

3.3.5. Процедура, генерирующая входной поток заказов.

3.3.6. Проверка качества идентификации моделей с помощью методов непараметрической статистики.

3.4. Подготовка и реализация имитационного эксперимента.

3.4.1. Стратегическое и тактическое планирование эксперимента.

3.4.2. Обработка результатов эксперимента.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методика анализа логистических показателей системы развозки с использованием имитационной модели»

Актуальность. Автомобильный транспорт выполняет важную функцию в современном хозяйстве, обеспечивая быструю и мобильную перевозку грузов на небольшие расстояния. С развитием малого и среднего бизнеса, обеспечивающего гибкую рыночную инфраструктуру, растет доля автомобильных перевозок мелкопартионных грузов. Использование автотранспорта обеспечивает требуемую скорость и мобильность этих перевозок.

Одним из распространенных автотранспортных процессов является процесс развозки, целью которого является доставка мелкопартионных грузов из крупного распределительного центра множеству мелких получателей -организациям и физическим лицам. Этот процесс характерен практических для всех дистрибутивных систем, в рамках которых осуществляются операции по перевозке мелкопартионных грузов. В частности, эти процессы встречаются в оптовой торговле при доставке грузов в розничную торговую сеть, в розничной торговле при реализации внемагазинных форм продажи товаров покупателям, при терминальных перевозках мелкопартионных грузов и т.д. Многие коммерческие организации, осуществляющие развозку, пользуются собственным грузовым автотранспортом для выполнения услуг по доставке грузов.

Вместе с тем в отечественном бизнесе до сих пор отсутствуют эффективные инструменты управления процессом развозки: оперативное планирование развозки чаще всего ведется вручную, менеджмент системы доставки отличается низкой степенью структурированности, на низком уровне находится информационное обеспечение и контроль системы развозки. Все это не только снижает эффективность использования имеющихся транспортных ресурсов, но и затрудняет стратегическое и тактическое управление системами развозки.

При проектировании системы развозки решаются такие проблемы, как выбор типа системы развозки - использование услуг наемных перевозчиков или создание собственного транспортного парка, выбор марки и количества используемых автомобилей и пр. Ошибки при решении этик проблем влекут за собой экономические потери, которые даже на малом предприятии достигают сотен тысяч рублей. Решение указанных проблем оказывает влияние на длительность логистического цикла, от которой может существенно зависеть конкурентоспособность предприятия.

Проблема проектирования системы развозки может быть в полной мере решена лишь при использовании системного подхода, при котором учитывается многоаспектность решаемой задачи. Однако адекватные этому подходу методики, которые можно было бы использовать при подобных проектных расчетах, практически отсутствуют. Насущная потребность в методиках, которые позволяют проанализировать параметры системы развозки при различных условиях ее функционирования и тем самым способствовать повышению качества управления процессами развозки, обусловливает актуальность темы проведенного диссертационного исследования.

Целью работы является разработка методики анализа логистических показателей системы развозки, позволяющей на основе моделирования процессов развозки осуществлять сравнение эффективности различных проектных вариантов системы.

В связи с поставленной целью в диссертационной работе решены следующие основные задачи:

1. Выделены и классифицированы факторы, влияющие на процесс развозки, определены основные логистические показатели системы развозки.

2. Разработана имитационная модель системы развозки.

3. Разработан алгоритм составления плана развозки на основе метода Кларка-Райта, который дополнен рядом алгоритмических процедур, расширяющих сферу его применения.

4. Разработана методика анализа логистических показателей системы развозки с использованием имитационной модели.

5. Разработана сетевая модель транспортных магистралей Санкт-Петербурга и пригородов, дополненная процедурой расчета значений матрицы расстояний.

6. Разработана статистическая модель входного потока заказов на базе статистических данных конкретного торгового предприятия.

7. Спланирован и выполнен имитационный эксперимент, выполнена обработка и интерпретация результатов эксперимента по сравнительному анализу значений логистических показателей системы развозки при различных вариантах структуры транспортного парка.

Методы исследований. В основу методики анализа показателей системы развозки был положен метод имитационного моделирования. При разработке имитационной модели использовались методы теории расписаний, теории графов, математической статистики.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Определена система логистических показателей системы развозки и разработана комплексная методика их анализа с использованием имитационной модели.

2. Разработана имитационная модель системы развозки.

3. Разработан метод составления календарного плана развозки при ограниченном количестве автомобилей с учетом временных ограничений на выполнение операций погрузки и разгрузки.

4. Предложена методика описания транспортной структуры района развозки на основе сетевой модели, которая используется в ходе имитационного моделирования.

Практическая значимость. Разработанная методика может применяться оптовыми и розничными торговыми предприятиями, транспортными компаниями, осуществляющими перевозку мелкопартионных грузов, а также другими организациями, осуществляющими развозки, при проектировании системы развозки. Она позволяет избежать ошибок при выборе типа системы развозки, определении структуры транспортного парка, а также дать оценку качества развозки в сравнении с затратами на развозку. Имитационная модель получила программную реализацию на языке VBA.

Предложенный алгоритм оперативного планирования развозки может использоваться в практике диспетчерской службы предприятий, осуществляющих развозку. Сетевая модель транспортных магистралей Санкт-Петербурга и пригородов может быть использована при моделировании систем развозки петербургских организаций. Статистическая модель входного потока заказов, разработанная по данным конкретного предприятия, осуществляющего развозку, может использоваться при изучении систем развозки других аналогичных предприятий.

На защиту выносятся следующие положения диссертации:

1. Имитационная модель системы развозки.

2. Методика расчета и анализа логистических показателей системы развозки с использованием имитационной модели.

3. Метод составления календарного плана развозки с учетом временных ограничений.

4. Результаты статистической обработки данных об объемах продаж конкретного предприятия, положенные в основу статистической модели входного потока заказов.

5. Методика описания транспортной структуры района развозки на основе сетевой модели.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на II Международной научно-практической конференции "Экономические реформы в России" (Санкт-Петербург, апрель 1999 г.), IV Международной научно-технической конференции "Математические методы и компьютеры в экономике" (Пенза, май 1999 г.), IV Международной научно-технической конференции "Логико-математические методы в технике, экономике и социологии'' (Пенза, октябрь 1999 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Управление рисками в бизнесе» (Пенза, июнь 2000 г.), Всероссийской научной конференции "Экономическая наука: теория, методология, направления развития" (Санкт-Петербург, май 1998 г.), 26-Й ^ студенческой научно-технической конференции СПбГТУ ( Санкт-Петербург, ноябрь 1997 г.), на семинарах кафедры "Предпринимательство и коммерция7' СПбГТУ и кафедры логистики Санкт-Петербургской инженерно-экономической академии.

Реализация результатов. Основные научные результаты используются в оптовой торговой фирме «Торговый дом ГРИКО». Имеется справка о внедрении методики анализа логистических показателей системы развозки с использованием имитационной модели и авторским программным обеспечением.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 тезисов докладов.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения, списка литературы и приложения; содержит 144 стр. основного текста, 20 рисунков, 48 таблиц. Приложение содержит 43 страницы.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Черкесов, Александр Геннадьевич

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3

В третьей главе получены следующие основные результаты:

1. Разработана методика анализа логистических показателей системы развозки с использованием имитационной модели.

2. Разработана сетевая модель транспортных магистралей Санкт-Петербурга и пригородов.

3. Разработана статистическая модель входного потока заказов системы развозки по статистическим данным об объемах продаж конкретного предприятия.

4. Подготовлен и осуществлен имитационный эксперимент по данным конкретного предприятия, по результатам эксперимента сформулированы рекомендации по улучшению транспортного парка предприятия.

Заключение

Методика анализа логистических показателей системы развозки, предлагаемая в настоящей диссертационной работе, предназначена для повышения качества менеджмента системы развозки на предприятии. Распространенный среди отечественных предприятий подход к решению проблемы проектирования системы развозки, основанный на опыте и интуиции менеджера, не отвечает потребностям современной хозяйственной практики и требует новых научно обоснованных методик, в основе которых лежит системный подход. Однако, как показывают исследования, методики, адекватные указанному подходу, практически полностью отсутствуют на рынке или недоступны большинству предприятий малого и среднего бизнеса. Предлагаемая в диссертации методика позволяет восполнить обнаруженный недостаток и предложить предприятиям инструментарий по решению проблемы проектирования системы развозки, с помощью которого менеджмент предприятия может осуществлять сравнительный анализ различных проектных вариантов системы развозки, выявлять зависимость между уровнем затрат и уровнем качества развозки, прогнозировать поведение системы при наличии данных о предполагаемом изменении факторов, влияющих на функционирование системы.

Современный отечественный рынок характеризуется широким распространением предприятий с транспортным парком в количестве не более 10 автомобилей. В виду этого важным преимуществом предлагаемой методики является возможность ее применения на тех предприятиях, которые обладают сравнительно небольшим транспортным парком. Другим важным преимуществом является то, что предлагаемая имитационная модель -инструмент, использование которого лежит в основе методики, - реализована на базе универсального языка программирования VBA, открыта для модификации и может быть легко интегрирована в общую информационно-компьютерную систему управления предприятием.

В ходе диссертационной работы предлагаемая методика прошла тщательную проверку и доказала свою пригодность к использованию на ■|р предприятиях, занимающихся развозкой своей продукции, на примере одной из петербургских оптовых компаний.

Вместе с тем следует отметить возможность дальнейшего развития и усовершенствования методики за счет учета в имитационной модели двух дополнительных факторов - времени простоя оборудования в ремонте и риска отказа транспортных средств. С этой целью в модели требуется ввести еще один процесс - процесс старения и износа транспортного оборудования, находящегося в эксплуатации, который тесно взаимосвязан с процессом развозки. Именно это позволяет учесть новые дополнительные аспекты процесса развозки, что расширяет возможности модели. Другим важным направлением исследования является более глубокое изучение внешней среды ^ системы развозки (пробки, заторы и прочие явления как стохастический фактор). Совместное исследование процессов эксплуатации и износа транспортного оборудования является одним из перспективных направлений развития науки об управлении автотранспортными предприятиями.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Черкесов, Александр Геннадьевич, 2000 год

1. Автоматизация проектирования вычислительных систем. Языки, Щ моделирование и базы данных / Под ред. М. Брейера. - М.: Мир, 1979. - 463с.

2. Автомобильная промышленность капиталистических стран в цифрах 1986 г. Минавтопром, ЦНИИТЭИ автопром., (обзорная информация). М.: 1987. -185 с.

3. Автотранспорт: регистрация, регулирование, лицензирование, правила перевозки грузов. Экономико-правовое досье, вып. 9 (15). - М.: Инфра-М, 1997.

4. Альянах И.Н. Моделирование вычислительных систем. Л.: Машиностроение, 1988. - 223 с.

5. Атлас автодорог. Улицы Санкт-Петербурга с пригородами. Атласы ^ национальных автодорог, вып. сентябрь, 1999. - СПб.: Аверс, 1999.

6. Байков В. Лизингу зеленый свет. // Международные автомобильные перевозки, № 1, 1997.

7. Басакер Р. Саати Т. Конечные графы и сети. М.: Наука, 1974. - 368с.

8. Беллман Р. Применение динамического программирования к задаче о коммивояжере. Кибернетический сборник, 1964, №9, с. 219-224.

9. Бережной В.И. Методы и модели логистического подхода к управлению автотранспортным предприятием. Ставрополь: Интеллект-сервис, 1997.

10. Бланк И.А. Торговый менеджмент. Киев: Украинско-Финский институт менеджмента и бизнеса, 1997. - 408 с.

11. Большее Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1983.-416 с.

12. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977. - 240 с.

13. Вагнер Г.М. Основы исследования операций. М.: Мир, 1972. - Т.1. - 336 с.

14. ВНИМЕТМАШ. http://www.cj^ 1.05.2000

15. Волкова В.Н., Денисов А. А. Основы теории систем и системного анализа. -СПб.: издательство СПбГТУ, 1999.ф 16.Гаджинский AM. Основы логистики: учебное пособие. М.: ИВЦ «Маркетинг», 1995.

16. Гайндрик К.В., Житков В.А. Оптимальное решение упрощенной задачи развозки. Математические методы решения экономических задач. М.: Наука, 1969, №1, с. 61-78.

17. Геронимус Б.Л., Царфин Л.В. Экономико-математические методы в планировании на автомобильном транспорте. М.: Транспорт, 1988. - 192с.

18. Гордон М.П., Савицкий В. Терминалы управляют товародвижением // РИСК, №4, 1995, с. 19-24.

19. Домнина С. Российскому лизингу далеко до европейского. // Международные автомобильные перевозки, № 1, 1996.

20. Евтюшкин А. На пути из Детройта в Голливуд. Мир электронной коммерции, 2000, № 4. С. 36-43.

21. Житков В.А. Алгоритмы приближенного решения задачи развозки (Альфа-язык). В сб.: ЦЭМИ, Программы и алгоритмы, вып. 38. - М. 1969.

22. Житков В.А. Планирование автомобильных перевозок грузов мелкими партиями. М.: Транспорт, 1976.

23. Житков В.А., Ким К.В. Методы оперативного планирования грузовых автомобильных перевозок. М.: Транспорт, 1982.25.3алмановаМ.Е. Логистика. Саратов, изд-во СГТУ, 1995. - 166 с.

24. Киндлер Е. Языки моделирования. М.: Энергоатомиздат, 1985. - 288 с.

25. Климов Г.П. и др. Математические модели систем с разделением времени. -Кишинев: Штиинца, 1983. 110 с.

26. Козловский В.А, Кобзев В.В., Ставруков Н.Т. Логистика. СПб.: Политехника, 1998.

27. Конвей Р.В., Максвелл В.Л., Миллер Л.В. Теория расписаний. М.: Наука, 1975.

28. Котлер Ф. Основы маркетинга. М.: Прогресс, 1990. - 736 с.

29. Лекции по теории графов/Емеличев В.А., Мельников О.И., Сарванов В.И., Тьинкевич Р.И. М.: Наука, 1990.

30. Литтл Дж., Мурти К. и др Алгоритм решения задачи коммивояжера. -Экономика и математические методы, 1965, Х®1, с. 94-107.

31. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988.

32. Неруш Ю.М. Коммерческая логистика. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.

33. Отдельные статистические данные по российской Интернет-коммерции.

34. Мир электронной коммерции, 2000, № 4. С. 64.

35. Памбухчиянц В.К. Организация, технология и проектирование торговых предприятий. М.:Информационно-внедренческий центр «Маркетинг», 1998.

36. Плотнинский Ю.М. Обобщенная задача развозки. Автоматика и телемеханика, 1973, №6, с. 100-104.

37. Поликарпов Д. Особенности ведения бухгалтерского учета по договору лизинга. // Международные автомобильные перевозки, № 1, 1999.

38. Поляк Ю.Г. Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах. М.: Сов. Радио, 1971. - 399 с.

39. Робсон М., Уллах Ф. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес-процессов. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997.-224 с.

40. Родников А.Н. Логистика. Терминологический словарь. М.: Экономика, 1995.

41. Россия в цифрах. Краткий статистический сборник / Госкомстат России. -М.: Финансы и статистика, 1996. -400 с.

42. Семененко А.И. Предпринимательская логистика. Ч. 1, 2. СПб.: СпбУЭиФБ 1994.

43. Семенеко А.И. Предпринимательская логистика. СПб.: Политехника, 1997.

44. Семенов Е.В. и др. Составление на ЭВМ графика подачи автомашин под погрузку и доставку готовой продукции в торговую сеть с одновременным подбором оптимальных маршрутов. Труды ВНИИМП, Вып. 27. М., 1970, с. 212-215.

45. Сергеев В.И. Концепция интегральной логистики и роль транспорта // Функционирование транспорта в современных условиях: Межвузовский сборник научных трудов. Саратов: СГТУ, 1997, с. 27-33.

46. Сергеев В.И. Менеджмент в бизнес-логистике. М.: Информационно-издательский дом «ФИЛИНЬ», 1997.

47. Смехов А.А. Основы транспортной логистики. М.: Транспорт, 1995.

48. Смит Дж М. Математическое и цифровое моделирование для инженеров и исследователей. М.: Машиностроение, 1980. - 271 с.

49. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1998.53. «Совтрансэкспедиция»: программа развития дала результаты. -Международные автомобильные перевозки, № 3, 1998.

50. Сухин Ю.С. Международные автомобильные перевозки и перспективы их развития. М.: АСМАП, 1994.

51. Танаев B.C., Шкурба В.В. Введение в теорию расписаний. -М.: Наука, 1975.

52. Транспортно-дорожный комплекс России. Итоги 1994 года и прогноз социально-экономического развития на 1995 год. Материалы к расширенному заседанию коллегии Минтранса России. М.: АО «Трансконсалтинг», 1995.

53. Тульчинский Л. О лизинге. // Автомобильный транспорт, № 6, 1998. С. 26-27.

54. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука. - М.: Мир, 1978.-417 с.

55. Хелд М., Карп Р. Применение динамического программирования к задачам упорядочения. Кибернетический сборник, 1964, № 9, с.202-218.

56. Ballou R.H. Business Logistics Management. Third Edition. Prentice-Hall International, Inc., 1993.

57. Ballou R.H. Business Logistics Management. Instructors manual with software. Third Edition. Prentice-Hall International, Inc., 1993.

58. Ballou R.H., Agarwal Y.K. "A Performance Comparision of Several Popular Algorithms for Vehicle Routing and Scheduling", Journal of Business Logistics, 9, no 1 (1988), p. 51-65.

59. Bowersox D.J., Closs D.J. Logistical Management. The Integrated Supply Chain Process. McGROW-HILL Companies, Inc., New York, 1996.

60. Bowersox D.J., Closs D.J., Helferich O.K. Logistical Management. McMillan Publishing, 3rd ed., 1991.fl 65.Cassidy P.J., Benett H.S. TRAMP a Multi-depot Vehicle Sceduling System, Operational Research Quarterly, v. 23, n. 2 (1972), p. 151-163.

61. Christofides N., Eilon S., An Algorithm for the Vehicle Dispatching Problem, Operational Research Quarterly, v. 20, n. 4 (1969), p. 309-318.

62. Clarke G., Wright J. Scheduling of Vehicle from a Central Depot to a Number of Deliveiy Points. Operations Research, v. 12, n.4, 1969, 437-443.

63. Conway R.W., Miller W.L., Maxwell W.L. Theoiy of Scheduling. Addison-Wesley Publ. Co., 1967.

64. CyberPlat интегрированная система интернет-платежей. - Известия, 27.05.2000, №78. С. 7.

65. Табл. П1-1. Постоянные исходные данные имитационной модели1. Параметры Обозн. Знач.1. Количество итераций Г 100

66. Количество пунктов транспортной сети d 267

67. Масса грузовой единицы, кг/шт mass 15

68. ОТПРАВИТЕЛИ И ВРЕМЕННЫЕ ОКНА ПОГРУЗКИ

69. Количество отправителей т 1

70. Пункт расположения отправителя dfji\d 209

71. Производительность отправителя, мин 300,18

72. Количество временных окон погрузки V 4

73. Границы временных окон погрузки, час t'v(iv) 9tuv(iv) 141. ТРАНСПОРТНЫЕ СРЕДСТВА

74. Количество групп подвижного состава k 1

75. Скорость движения транспортного средства, км/час V 30

76. Длительность рабочей смены водителей, час Тем 8

77. ПОЛУЧАТЕЛИ И ВРЕМЕННЫЕ ОКНА РАЗГРУЗКИ

78. Производительность получателей, мин as(iN) 20bs(iN) 0,28

79. Границы временных окон разгрузки, час t'w(iw) 1018

80. Табл. П1-2. Переменные исходные данные имитационной модели1. Параметры Обозн. Значение1. Марка ГАЗ-3307 ГАЗ-3302

81. Грузоподъемность автомобилей, т 3 1,5

82. Грузовместимость автомобилей, шт Ыгх) 250 120

83. Количество автомобилей Ь 4, 5, 6, 7 4, 5, 6, 7

84. Стоимостные коэффициенты с0 0 01. Cj 150 1201. С2 0 01. Сз 0 0с4 750 600