Методы и модели автоматизированного управления запасами запчастей на малых и средних предприятиях технического обслуживания и ремонта автомобилей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Ивахненко Андрей Андреевич

• Ивахненко Андрей Андреевич
• кандидат наук
• 2023

Оглавление диссертации кандидат наук Ивахненко Андрей Андреевич

ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ В УПРАВЛЕНИИ ЗАПАСАМИ ЗУК НА АСП

1.1 Системный подход в управлении запасами ЗУК на АСП

1.2 Формирование стратегий управления запасами ЗУК на АСП

1.3 Методы ABC и XYZ-анализа складских запасов ЗУК

1.4 Существующие подходы к моделированию процесса управления запасами ЗУК

1.5 Программные комплексы для обеспечения автоматизированного управления запасами АСП, возможности их использования в условиях малого и среднего предпринимательства

1.6 Постановка задачи исследования

Выводы по главе

2 МОДЕЛИРОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ПОДСИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ ЗУК В АСУ АСП МАЛОГО И СРЕДНЕГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА

2.1 Анализ бизнес-процессов и функций подсистемы управления запасами в АСУ АСП малого и среднего предпринимательства

2.2 Обобщённая структурная модель автоматизированной подсистемы управления запасами ЗУК как составляющей АСУ АСП малого и среднего предпринимательства

2.3 Статистический анализ потоков спроса на различную номенклатуру ЗУК

2.4 Алгоритм восстановления временного ряда спроса на ЗУК по автокорреляционной функции, осуществление оценки текущего и прогнозного спроса

Выводы по 2 главе

3 РАЗРАБОТКА МЕТОДА И МОДЕЛИ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ НАУЧНО ОБОСНОВАННЫХ РЕШЕНИЙ ПРИ АВТОМАТИЗИРОВАННОМ УПРАВЛЕНИИ ЗАПАСАМИ ЗУК НА АСП МАЛОГО И СРЕДНЕГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА

3.1 Анализ стратегий управления запасами ЗУК в зависимости от расходов/издержек и спроса

3.2 Метод определения оптимальных управляемых параметров стратегий управления запасами ЗУК на АСП малого и среднего предпринимательства с использованием плавающих значений точки заказа и максимального желательного уровня запаса

3.3 Аналитико-имитационная модель автоматизированного формирования стратегии управления запасами ЗУК в АСУ АСП малого 103 и среднего предпринимательства

Выводы по 3 главе

4 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ, ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

4.1 Моделирование бизнес-процессов предприятия

4.2 Моделирование компонентов подсистемы управления запасами в АСУ АСП для технического центра «СИМ»

4.3 Проведение и анализ имитационных экспериментов

Выводы по 4 главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ. АКТЫ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и модели автоматизированного управления запасами запчастей на малых и средних предприятиях технического обслуживания и ремонта автомобилей»

ВВЕДЕНИЕ

Основу автопарка РФ составляют легковые автомобили - свыше 84%. С 2010 по 2022 гг. их количество увеличилось более чем на 40% - с 31,8 до 45,4 млн штук. При этом одновременно наблюдается тенденция к старению легкового автопарка: с 12,5 лет в 2010г. средний возраст легкового автомобиля достиг значения 14 лет к 2022г. (данные агентства «АВТОСТАТ» на 1.07.2022г.). Постоянно повышающиеся требования по обеспечению безопасности и защите окружающей среды для объектов транспортной промышленности (правило ЕЭК ООН N 49) ведут к усложнению конструкций транспортных средств. Так, один легковой автомобиль состоит в среднем из 30000 отдельных узлов и элементов, которые имеют различные показатели надёжности и годности, что формирует потребность в их систематической замене в процессе эксплуатации предприятиями технического обслуживания и ремонта (ТОиР).

Одним из признаков качественного ТОиР является рациональная организация всей производственно-технической базы автосервисного предприятия (АСП). При этом система управления производством на АСП представляет собой множество различных взаимосвязанных подсистем, определяющих в результате качество проведённых работ, важнейшей из которых является подсистема управления запасами. Её основные задачи - оценка состояния, поиск эффективных способов и реализация пополнения и распределения запаса запасных частей, узлов и комплектующих (ЗУК) в условиях постоянно изменяющегося спроса. Результативность деятельности данной подсистемы связана с поиском оптимального баланса между минимизацией затрат, связанных с хранением ЗУК на складе, их приобретением и перемещением, и недопустимостью их дефицита. Отсутствие адекватного решения данного противоречия приводит к возникновению таких проблем, как: скопление невостребованных или нехватка нужных ЗУК; увеличение очередей на обслуживание, времени реализации работ; простой автомобилей и соответствующие трудности с использованием производственной зоны, приводящие к необходимости увеличения площадей для

их хранения. Все это становится причиной снижения качества обслуживания клиентов и падения конкурентоспособности АСП.

Процесс выработки оптимальной стратегии управления запасами ЗУК, а именно совокупности правил, по которым принимаются обоснованные решения по определению моментов и объёмов заказа на восполнение и распределение ЗУК (управляемых параметров стратегии), должен опираться на результаты комплексного мониторинга, оценки реального и прогнозного спроса с учётом неопределённостей. Это связано с использованием современных средств автоматизации и технологий аналитики данных, разработкой специального математического и программно-алгоритмического обеспечения для модулей функциональных и обеспечивающих подсистем автоматизированных систем управления (АСУ) АСП.

Исследования по автоматизированному управлению запасами при ТОиР автомобилей проводились многими российскими и зарубежными учёными, например, Л.Л. Афанасьевым, И.И. Батищевым, Г.Л. Бродецким, В.М. Беляевым, Л.А. Бронштейном, В.Д. Волковым, А.С. Гришиным, Р.А. Зиганшиным, В.М. Кургановым, В.А. Корчагиным, В.С. Лукинским, Ф.С. Манделем, Л.Б. Миротиным, Ф.Ф. Плехановым, А.Г. Некрасовым, Ю.И. Рыжиковым, В.А. Саковичем, В.И. Сарбаевым, Н.В. Сергеевым, Р.Г. Семеновым, А.А. Чеботаевым, А.М. Шейниным, В.А. Щетиной, а также зарубежными учёными, например, Дж. Хедли, Дж. Шрайбфедером и др. При этом, в основном описаны методы автоматизации управления запасами, которые основаны на классических моделях (или их некоторые модификации), когда заданы интервалы поставок или объёмы заказов, используется определённая стратегия управления запасами, соблюдается постоянный темп потребления запаса. Такие модели хорошо применимы на крупных (фрагментарно средних) АСП, однако, для субъектов малого и основной части среднего предпринимательства (которых более 95%, включая микропредприятия - более 85%) в условиях неопределённости - из-за непостоянства спроса на ЗУК, отсутствия уверенности в прогнозах, возникновения конфликтов при решении задачи оптимизации, требующих не только вариации

параметров стратегии, но и замены самой стратегии - подобные модели становятся либо слишком дорогими, либо приводят к повышенным рискам отказа в проведении различных операций ТОиР.

Итак, на сегодняшний момент недостаточно внимания уделено актуализации функций систем управления запасами, связанных с оптимизацией управляемых параметров или формирования решений о смене стратегий управления запасами ЗУК на малых и средних АСП в условиях динамики и неопределённости спроса, что возможно на основе анализа и прогнозов временных рядов, расчётов и корректировки управляемых параметров с применением имитационного моделирования и разработки комбинированных аналитико-имитационных моделей. Вышесказанное определяет актуальность темы исследования.

Объектом исследования является процесс автоматизированного управления запасами ЗУК на малых и средних предприятиях, занимающихся ТОиР автомобилей.

Предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы автоматизированного управления запасами ЗУК, а также их программная реализация, обеспечивающие актуализацию обратных связей при управлении и оптимизацию стратегий управления запасами в условиях динамики и неопределённости спроса на малых и средних АСП.

Цель исследования - повышение эффективности управления запасами ЗУК в АСУ АСП малого и среднего предпринимательства за счёт разработки методов и моделей автоматизированного формирования стратегий управления запасами с оптимальными параметрами в условиях динамики и неопределённости спроса на основе его прогнозирования.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- анализ существующих методов, моделей и программно-алгоритмического обеспечения, используемых для автоматизированного управления запасами ЗУК на АСП, возможностей для их применения в условиях малого и среднего предпринимательства.

- выявление основных бизнес-процессов и функций АСП, моделирование автоматизированной подсистемы управления запасами АСУ АСП малого и среднего предпринимательства.

- формирование теоретических положений для обеспечения поддержки принятия решений при функционировании автоматизированной подсистемы управления запасами в АСУ АСП малого и среднего предпринимательства.

- разработка метода определения управляемых параметров для актуализации стратегий управления с плавающими уровнями точки заказа и обратной связью на основе постоянного прогнозирования спроса.

- разработка модели автоматизированного формирования оптимальной стратегии управления запасами ЗУК, включающей оценку различных стратегий и обеспечивающей формирование их оптимальных параметров в сложившихся и прогнозируемых условиях функционирования малого/среднего АСП с возможностью смены стратегии при возникновении конфликтной ситуации.

- разработка программной реализации для управления запасами ЗУК и проведения модельных экспериментов по выбору оптимальных стратегий и их параметров для конкретных производственных ситуаций на АСП малого/среднего предпринимательства (на примере ООО Производственно-коммерческая фирма «СИМ»).

Методы исследования. В диссертации использовались методы теории автоматизированного управления, системного анализа, анализа временных рядов, математической статистики и теории вероятностей, теории управления запасами, методы имитационного моделирования и математического программирования.

Научная новизна работы. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- представлена структурная модель автоматизированной подсистемы управления запасами ЗУК в составе АСУ АСП, которая отличается функционалом и параметрами состояния модуля поддержки принятия решений, осуществляющим оценку и прогнозирование спроса на ЗУК различной номенклатуры, автоматизированное определение и корректировку управляемых параметров

стратегии управления запасами для сложившейся/прогнозируемой ситуации в условиях неопределённости спроса, в том числе сравнение различных стратегий с рекомендацией о смене в случае возникновения рисков снижения эффективности АСП;

- предложен метод определения оптимальных управляемых параметров стратегий управления ЗУК (с точки зрения минимизации суммарных затрат на их приобретение, хранение и сопровождение), отличающийся использованием плавающих значений точки заказа и максимального желательного уровня запаса, учётом неопределённости и прогнозированием спроса на основе генерации и анализа модельных временных рядов, обеспечивающий обратную связь и поддержку принятия научно обоснованных результативных решений по управлению запасами ЗУК на малых/средних АСП;

- на базе разработанных теоретических положений синтезирована аналитико-имитационная модель автоматизированного формирования оптимальных стратегий управления запасами ЗУК в АСУ АСП, реализующая совокупность разработанных методов и алгоритмов в качестве механизма автоматизированного управления, впервые определяющая для каждой номенклатуры ЗУК стратегию управления запасами и её параметры, обеспечивающие минимизацию затрат и издержек с одновременным обеспечением необходимого количества запасов, что крайне важно в условиях малого и среднего предпринимательства.

Практическая значимость работы заключается в программной реализации разработанных методов, алгоритмов и моделей в среде МаШ1аЬ, обеспечивающих возможность автоматизированного управления запасами ЗУК на АСП малого и среднего предпринимательства; в разработке модельных прототипов компонентов соответствующей подсистемы в АСУ АСП. Представлена методика применения разработанной аналитико-имитационной модели для практической организации формирования оптимальных стратегий управления запасами ЗУК на конкретных предприятиях для потоков спроса с выраженными трендами или потоков спроса,

имеющих явно нестационарный характер. Проведены имитационные эксперименты для конкретного предприятия среднего предпринимательства.

Подтверждается актами о внедрении результатов диссертационного исследования в ООО Производственно-коммерческая фирма «СИМ», ООО «АЛЬКОР-СЕРВИС», г. Москва, а также в университете НИУ «БелГУ», г. Белгород для организации учебного процесса и научно-исследовательской работы студентов и аспирантов.

Положения, выносимые на защиту:

- структурная модель автоматизированной подсистемы управления запасами в АСУ АСП малого и среднего предпринимательства;

- алгоритм восстановления временного ряда спроса на ЗУК по автокорреляционной функции;

- метод определения оптимальных управляемых параметров стратегий управления ЗУК с использованием плавающих значений точки заказа и максимального желательного уровня запаса;

- аналитико-имитационная модель автоматизированного формирования стратегии управления запасами ЗУК в АСУ АСП малого и среднего предпринимательства;

- программная реализация, модельные компоненты автоматизированной подсистемы управления запасами;

- результаты имитационных экспериментов, практические рекомендации для конкретного АСП.

Достоверность полученных результатов подтверждается принятой методологией исследования, основанной на использовании современных методов, согласованием результатов натурных и имитационных экспериментов; отсутствием противоречий с данными, полученными ранее в исследованиях другими авторами по данной тематике; публикациями автора в рецензируемых изданиях; положительными результатами внедрения.

Апробация работы. Результаты исследования доложены, обсуждены и одобрены на: 78-80-й научно-методической и научно-исследовательской

конференции МАДИ, г. Москва (2020-2022гг.); IX международной научно-технической конференции ИТНОП-2023, г. Белгород, а также на заседаниях научных семинаров кафедр «Информационные и робототехнические системы» Белгородского государственного национального исследовательского университета и «Менеджмент» Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ)» (2020-2023 гг.).

Публикации. Основные результаты диссертации представлены в 12 работах, в том числе 11 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. Общий объем работ составляет 4,59 печатных листа.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа изложена на 147 страницах машинописного текста, включая 72 рисунка, 14 таблиц, состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованных источников из 129 наименований, приложения.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и алгоритмов.

В первой главе проведён анализ методов и моделей управления запасами ЗУК на АСП с использованием системного подхода. Представлена обобщённая схема взаимодействия основных подсистем в существующих АСУ АСП, где одной из важнейшей является подсистема управления запасами. Проведён анализ её задач и структуры. Исследованы: этапы процесса формирования заказа и уровня запаса ЗУК на АСП; основные отличия реализуемых стратегий управления запасами, от выбора которых существенно зависит эффективность всего производственного цикла АСП. Исследованы различные методы и модели, используемые при реализации процесса управления запасами, возможности их использования в условиях малого и среднего предпринимательства. Необходимость учёта неопределённости и моделирование различных законов распределения случайных величин, описывающих показатели объёма спроса и цен на номенклатуру ЗУК в подобных АСП, существенно усложняет математическую постановку задач. При этом учёт сезонности и трендов на номенклатуры ЗУК делает крайне сложным получение аналитического решения, что приводит к необходимости использования

синтезированного подхода и построения аналитико-имитационной модели управления запасами ЗУК на АСП.

Приведены примеры наиболее известных программных комплексов, их оценка для возможного использования в АСУ АСП малого и среднего предпринимательства. Показано, что имеется общий недостаток при реализации модуля поддержки принятия решений - отсутствие функций для оценки и корректировки параметров стратегии управления запасами ЗУК в условиях неопределённости, реализующих обратную связь в системе, в т.ч. для принятия решения о смене стратегии, что крайне необходимо для малых/средних АСП.

Во второй главе представлена обобщённая структурная модель системы управления запасами ЗУК как составляющей АСУ АСП малого и среднего предпринимательства, разработаны теоретические положения, обеспечивающие функционирование модуля поддержки принятия решений исследуемой подсистемы, а именно при автоматизированном формировании оптимальных управляемых параметров стратегии управления запасами и научно обоснованном выборе самой стратегии на основе оценки текущего и прогнозного спроса на ЗУК в условиях его динамики и неопределённости.

Выполнено формализованное описание и представление бизнес-процессов, направленное на решение задач автоматизации и моделирования процессов управления запасами ЗУК на АСП. Показано, что существенную долю составляют процессы мониторинга, управления и планирования движением ЗУК, основными из которых являются: формирование процесса комплектации заказа; резервирование ЗУК под выбранный заказ; учет движения ЗУК на ремонтных участках и другие.

Проведён статистический анализ потоков спроса на различные виды ремонтных работ и соответствующих ЗУК. Показано наличие сильных корреляционных взаимосвязей между потоками запросов на различные ЗУК. Факторный анализ выявил возможности объединения ЗУК в группы по признаку корреляции с главными компонентами. Показано, что имеют место сильные

кросскорреляционные зависимости потоков заказов на различные ЗУК и наличие сезонности потоков.

Разработан алгоритм генерации временных рядов по автокорреляционной функции, адекватных реальным рядам спроса, основанный на предварительном статистическом анализе реальных потоков спроса и выделения главных компонент многомерного ряда.

В третьей главе разработаны метод и модель для обеспечения поддержки принятия научно обоснованных решений при автоматизированном управлении запасами ЗУК на АСП малого и среднего предпринимательства на основе формирования стратегий управления запасами ЗУК с оптимальными управляемыми параметрами в условиях текущего и прогнозируемого спроса.

Исследованы стратегии управления запасами. В качестве критерия эффективности той или иной стратегии определена величина общих издержек, которая минимизируется с учётом влияния дефицита и недополученной из-за него прибыли. Получены и проанализированы результаты моделирования минимального и максимального объёма заказа ЗУК при различных значениях управляемых параметров.

Предложен метод определения оптимальных управляемых параметров (с точки зрения минимизации суммарных затрат на приобретение, хранение и сопровождение ЗУК) для актуализации стратегий управления с использованием плавающих значений точки заказа и максимального желательного уровня запаса, основанный на различных комбинациях параметризуемых стратегий управления однономенклатурными системами, обеспечивающий настройку управляемых параметров под прогнозируемые параметры спроса.

На основе разработанных методов, алгоритмов и моделей сформирована и представлена структура комбинированной аналитико-имитационной модели автоматизированного формирования оптимальных стратегий управления запасами ЗУК в АСУ АСП малого и среднего предпринимательства. Предложенная модель позволяет скорректировать момент начала оформления

заказа, что позволяет повысить эффективность подсистемы управления запасами ЗУК.

Предложена методика использования аналитико-имитационной модели на конкретном малом/среднем АСП для потоков спроса с выраженными трендами или потоков спроса, имеющих явно нестационарный характер.

В четвёртой главе диссертации представлены результаты программной реализации разработанного модельно-алгоритмического инструментария; представлены результаты внедрения для управления запасами ЗУК на конкретном АСП - ООО Производственно-коммерческая фирма «СИМ» (относится к среднему предпринимательству).

На основе выявленных и детализированных функций в среде Ма1:ЬаЬ реализованы компоненты прототипа автоматизированной подсистемы управления запасами ЗУК технического центра «СИМ». В общий контур программной реализации включена разработанная аналитико-имитационная модель с использованием предложенной методики.

Для каждой позиции приведённых ЗУК получены оценки параметров регрессии с указанием коэффициента множественной регрессии. Для ряда ЗУК построены регрессионная зависимость среднего запаса от сроков выполнения заказа на поставку при различной величине дефицита. Показано, что повышение эффективности работы подсистемы управления заказами и запасами при неопределённости как времени выполнения заказа на поставку, так и спроса ЗУК можно добиться на базе детального учёта дополнительных издержек, которые могут быть связаны с дефицитом и сверхнормативным хранением, что существенно сказывается на прибыли АСП.

Получено снижение издержек на хранение ЗУК на 2-4%, при этом ситуация с отсутствием ЗУК для проведения работ осталось неизменной.

1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ В УПРАВЛЕНИИ ЗАПАСАМИ ЗУК НА АСП

1.1 Системный подход в управлении запасами ЗУК на АСП

Основным теоретическим инструментом при управлении ЗУК на АСП является системный подход [7,14], который предполагает учёт взаимного влияния всех звеньев производственной цепи, показанных на рисунке 1.

сУ © <#8

Поставщики и сход нош сырья Субподрядчики Заводы — производители конечной продукции Складские терминалы Дистрибьюторы Клиенты

^^^^ Транспортировка ^

ЕЕ "ч Ин форма ци он ные 1 технологии Организация ^/¡й системы кооперации и взаимодействия ПИ] Интегрированное V управление

Рисунок 1 - Схема процесса управления запасами ЗУК на АСП

Использование системного подхода связано с выявлением, описанием и оптимизацией основных процессов, реализуемых при ТОиР автомобилей, определением (с учётом реального спроса и сезонности) когда, какие ЗУК и в каком количестве заказывать для получения максимальной прибыли АСП.

В результате проведённого анализа осуществлено обобщение и выделены наиболее часто используемые направления (принципы) при организации процесса управления ЗУК на АСП:

• планирование, регулирование, и управление процессами движения материально-информационных потоков, направленных на оптимизацию работы предприятия;

• комплексность обеспечения номенклатурой в определённом количестве, в нужном месте и в установленное время, при минимизации общих затрат на реализацию такого процесса;

• совместное рассмотрение этапов транспортировки, приобретения, хранения товарно-материальных ценностей и т. д.

В рамках развития данных направлений можно выделить такие современные технологии как [2, 13, 21, 29, 38, 53, 84]:

• JIT - Just-in-time (точно в срок);

• RP - Requirements/resourseplanning (планирование потребностей и ресурсов);

• SCM - Supply Chain Management (управление цепью поставок);

• LP - LeanProduction («плоское» производство»);

• E-logistics (электронная логистика);

• Time-basedlogistics (логистика в реальном масштабе времени);

• Virtuallogistics (виртуальная логистика).

Следует отметить, что на практике достаточно часто на запасы приходится более половины оборотного капитала АСП. Применение системного подхода, как это показано на рисунке 2, может существенным образом повысить эффективность всей системы распределения и планирования, связать и автоматизировать все этапы, начиная от определения объёма запаса и заканчивая его размещением на складе АСП [50].

Рисунок 2 - Системный подход к управлению запасами

Реализация комплексного подхода к закупке, транспортировке и хранению ЗУК обеспечивает сокращение общих затрат и, как следствие, повышение конкурентоспособности АСП. Это становится возможным при учёте взаимосвязи информационных и материальных потоков.

В связи с интенсивным ростом автопарка потребность в услугах по ТОиР также ежегодно возрастает, при этом имеются следующие особенности:

• значительное расширение малого и среднего бизнеса, увеличение количества индивидуальных предпринимателей и микропредприятий [24, 103];

• рост высокими темпами автопарка личного пользования с учётом того, что он требует более сложных технологических процессов поддержания технического состоянии автомобилей [113].

Логистическая система ТОиР автомобилей реализуется на основе принципа предметно-функциональной структуризации и предполагает решение следующих задач [44, 49]:

• оптимизации технологии и стратегии обеспечения ЗУК в процессе выполнения работ по обслуживанию клиентов;

• постоянного мониторинга материальных потоков в общей структуре производственного цикла обслуживания автомобилей;

• оптимизации уровня запасов и совершенствование технологии их поддержания на необходимом уровне;

• сокращения сроков доставки и хранения на собственных складских площадях.

Следует отметить, что качественный прогноз спроса на автосервисные услуги представляет достаточно сложную задачу, что объясняется множеством факторов, основными из которых являются [51]:

• постоянно увеличивающийся объем парка автомобилей личного пользования и разнообразие его характеристик;

• неравномерное распределение автомобилей по моделям, маркам, сроку службы, годовому пробегу, техническому состоянию;

• значительно отличающийся уровень качества обслуживания, который связан с периодичностью и количеством технических обслуживаний, комплексностью производственных работ и номенклатурой, производственными возможностями, временем выполнения работ по обслуживанию клиентов, наличием необходимого резерва ЗУК, экономическими показателями выполнения работ и т. д.;

• различным социальным статусом и квалификацией владельцев автомобильного транспорта, их технического образования, возможностью

проведения ремонтных работ своими силами, транспортной подвижности населения,

• большой протяжённостью автомобильных дорог и их различным состоянием, реализуемостью экологических требований к размещению предприятий автосервиса, интенсивностью дорожного движения и т.д.

В силу указанных обстоятельств необходима разработка и внедрение информационных технологий, средств построения автоматизированных систем, методов моделирования и формализованного описания, специализированного информационного и программного обеспечения для автоматизации всех процессов в сфере ТОиР автомобилей.

В состав традиционной АСУ АСП, используемой на крупных и фрагментарно средних предприятиях входит несколько основных подсистем, как это показано на примере рисунка 3, каждая из которых детализируется также на подсистемы и элементы, и которые постоянно взаимодействуют с информационной базой.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ивахненко Андрей Андреевич, 2023 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Асаул, А.Н. Теория и практика принятия решений по выходу организаций из кризиса / И. П. Князь, Ю. В. Коротаева. Под ред. д-ра экон. наук, проф. А.Н. Асаула. - СПб: АНО «ИПЭВ», 2007. -224 с.

2. Бачурин, А.А. Анализ производственно-хозяйственной деятельности автотранспортных организаций: Учеб. пособие для студ. высш. учебн. заведений /А. А. Бачурин. Под ред. З. И. Аксеновой. - М.: Издательский центр «Академия», 2004. -320 с.

3. Божко, В.П. Информационные технологии в статистике / В. П. Божко.

- М.: Финстатинформ, 2002. - 144 с.

4. Боровиков, В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов / В. П. Боровиков. - СПб.: Питер, 2003. -688с.

5. Брандт, 3. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров / 3. Брандт. - М.: Мир. ООО «Издательство ACT», 2003. - 686 с.

6. Бродецкий, Г.Л. Управление запасами: учеб. пособие / Г. Л. Бродецкий.

- М.: Эксмо, 2008. - 352 с.

7. Бурков, В.Н. Введение в теорию управления организационными системами/ В.Н. Бурков, Н.А. Коргин, Д.А. Новиков. - М.: Либроком, 2009. 264с.

8. Беляков, А.Г., Лапин, А.В. и Мандель, А.С. Управление запасами товаров ажиотажного спроса // Проблемы управления. - 2005 г. - стр. 40-45.

9. Вагнер, Г. Основы исследования операций. М.: Мир, 1972. -371 с.

10. Валеев, С.Г. Регрессионное моделирование при обработке данных / С. Г. Валеев. - Казань: ФЭН, 2001. - 296 с.

11. Вентцель, Е.С. Исследование операций. М.: Советское радио, 1972. -

297 с.

12. Воронина И. Ф. Совершенствование методики прогнозирования потребности в запасных частях автомобилей на предприятиях автосервиса / И.

Ф. Воронина, Ф. М. Судак, Д. С. Подгорный //Вести Автомобильно-дорожного института. -2016.-No 2. -С. 16-22.

13. Волгин, В.В. Автомобильный дилер: практическое пособие по маркетингу и менеджменту сервиса и запасных частей / В. В. Волгин. - М.: Ось-89, 1997. - 224 с.

14. Гайдерс, М.А. Общая теория систем / М.А. Гайдерс. - М.: ГЛОБУС ПРЕСС, 2005. - 201 с.

15. Горяинов, В.Б. Математическая статистика / В.Б. Горяинов и др. - М.: Изд-во МГТУ, 2001. - 424 с.

16. Гришин, А.С. Разработка методики прогнозирования потребности предприятий автосервиса в запасных частях: дис. канд. техн. наук: 05.22.10 / Гришин Александр Сергеевич. - М., 2005. -153 с.

17. Двойрис, Л.И. Прогнозирование временных рядов на основе анализа главных компонент (метод "гусеницы") / Л.И. Двойрис // Радиотехника. - 2007. -№2. - С. 68-71.

18. Дубров, А.М. Многомерные статистические методы / А.М. Дубров, B.C. Мхитарян, Л.И. Трошин М. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 352 с.

19. Егошин, А.В. Постановка задачи прогнозирования временного ряда, порождаемого динамической системой / А.В. Егошин // Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе. - ЙошкарОла: Марийский государственный технический университет, 2007. - С. 136- 140.

20. Емельянов, А.А. Имитационное моделирование экономических процессов / А.А. Емельянов. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 270с.

21. Зиганшин, Р.А. Методика определения потребности в запасных частях при эксплуатации автомобильных буровых установок: дис. ... канд. техн. наук: 05.22.10 / Зиганшин Руслан Альбертович. - Оренбург, 2016. - 142с.

22. Ивахненко, А.А. Логистика как медиатор развития менеджмента на транспорте /А.К, Покровский, А.М. Ивахненко, А.С. Дубенко // В мире научных открытий. Красноярск: №6(66) 2015. С. 194-204. https://doi.org/10.12731/wsd-2015-6-1.

23. Ивахненко, А.А. Ноосферные горизонты: взаимодействие транспорта, природы и человека в мегаполисах /А.А. Чеботаев, А.М. Ивахненко // Грузовое и пассажирское автохозяйство. 2015, №7. С.48-53.

24. Ивахненко, А.А. Новый подход к моделированию работы станции технического обслуживания автомобилей /В.И. Карагодин, В.О. Малютин, У.Ю. Фаддеева // В мире научных открытий. 2015. Красноярск: №6(66). С.184-193. https://doi.org/10.12731/wsd-2015-6-18.

25. Ивахненко, А.А. Повышение конкурентоспособности логистических услуг /А.А. Чеботаев, А.А. Крупенский, А.М. Ивахненко // В мире научных открытий. Красноярск: научно-инновационный центр, № 10.3(70) 2015. https://doi.org/10.12731/wsd-2015-10.3-24.

26. Ивахненко, А.А. Реализация системы Just-in-time в цепи поставок строительных материалов / С. А. Брагинский, Е. Ю. Фаддеева, А. А. Ивахненко, Р.Ю.Трушин // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. 2021. № 10. С. 54-57.

27. Ивахненко, А.А. Моделирование стратегий управления запасами автосервисного предприятия/О.А. Иващук // Современные наукоемкие технологии. - 2022. - № 12-2. - С. 217-222. Ь^: //toptechnologies.ru/ru/article/view? id=39462.

28. Ивахненко, А.А. Адаптивная модель управления запасами автосервисного предприятия/О.А. Иващук // Научно-технический вестник Поволжья. 2022. №12. С.214-221.

29. Ивахненко, А.А. Реализация системы Just-in-time в цепи поставок строительных материалов / С. А. Брагинский, Е. Ю. Фаддеева, А. А. Ивахненко, /Р.Ю.Трушин // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. 2021. № 10. С. 54-57.

30. Каплан, Р.С., Нортон, Д.П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. - М.: ЗАО «Олимп—Бизнес», 2003. -304 с.

31. Карпов, Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5 (+CD) / Ю.Г. Карпов. - СПб.:БХВ-Питер, 2005. -400 с.

32. Катаев, В.А. Диагностирование производственного потенциала автотранспортного предприятия в конкурентной среде рынка транспортных услуг: На примере крупного АТП. Авт./М.: 2004. 25 с.

33. Кельтон, В. Д. Имитационное моделирование. Классика CS / В.Д. Кельтон, А. Лоу. -3-е изд. - СПб.:БХВ-Питер, 2004. - 887 с.

34. Кобелев, Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем / Н.Б. Кобелев. - М.: Дело, 2003. - 336 с.

35. Кобзарь, А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников /А.И. Кобзарь. -М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. -816 с.

36. Кирина, И.В. Применение методов транспортной логистики в управлении цепями поставок. Авт./М.:2006. -25 с.

37. Котиков, Ю.Г. Основы теории транспортных систем: Учебное пособие. - СПб.: СПбГАСУ, 2001. -264 с.

38. Курганов, В.М. Транспорт и склад в цепи поставок товаров. -М.: Книжный мир, 2008. -278 с.

39. Лапина, Т.И. Анализ и прогнозирование случайных процессов на основе метода нормирования данных / Т.И. Лапина // Информационно-измерительные и управляющие системы. - 2008. - №8. - С. 76-81.

40. Лебедев, Ю.Г. Логистика. Теория гармонизированных цепей поставок.2-е изд., испр. и доп. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007. 488с.

41. Левиков, Г.А. Тарабанько В.В. Смешанные перевозки (состояние, проблемы, тенденции). - М . : «РКонсульт», 2006. -224 с.

42. Лукинский, B.C. и др. Логистика автомобильного транспорта: концепция, методы, модели. - М.: Финансы и статистика, 2000. -280 с.

43. Маклаков, С.В. Моделирование бизнес-процессов с BPWin 4.0. - М.: Диалог-мифи, 2002. 224 с.

44. Миротин, Л.Б. Транспортная логистика: Учебник для вузов / Л.Б. Миротин. - М.: Изд-во «Экзамен», 2005. - 512 с.

45. Мур, Дж., Уэдерфорд Л.Р. и др. Экономическое моделирование в Microsoft Excel, 6-е изд.: Пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. 1024 с.

46. Муратов, А.К. Анализ и синтез иерархических моделей бизнес-процессов в корпоративной информационной системе для поддержки управления. Дисс./Спб.: 2009. -189 с.

47. Мхитарян, Ю., Лагутин В. Совершенствование бизнеса на основе оценки управления качеством услуг, - М.: Интерэкомс, 2004. -192 с.

48. Мэтьюз, Дж.Г. Численные методы. Использование MATLAB / Дж.Г. Мэтьюз, К.Д. Финк. - М.: Изд. «Вильямс», 2001. - 720 с.

49. Неруш, Ю.М. Логистика: учеб. / Ю.М. Неруш. -4-е изд., перераб. И доп. - М.: ТК Велби, изд-во «Проспект», 2006. - 520 с.

50. Новосельцев, В.И. Теоретические основы системного анализа / В.И. Новосельцев, В.К. Голиков. - М.: Майор, 2006. - 592с.

51. Некрасов, А.Г. Взаимодействие информационных ресурсов в логистических цепочках поставок (на примере транспортной отрасли): монография. Москва: МАДИ-ТУ, 2002. -204 с.

52. Осминин, К.П. Алгоритмы построения статистик для анализа и прогнозирования нестационарных временных рядов / К.П. Осминин // Информационные технологии и вычислительные системы. 2009. № 1.С. 3-13.

53. Плеханов, А.А. Прогнозирование потребности автотранспортных предприятий в запасных частых на основе автоматизированной

информационной технологии: ди.....канд. техн. наук: 05.22.10 / А.А. Плеханов.

- Владимир, 2006. - 206 с.

54. Пославский, О.Ф. Методы расчета числа запасных частей / О.Ф. Пославский. - М.: Знание, 1977. - 48 с.

55. Рыжиков, Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии / Ю.И. Рыжиков. - М.: Альтекс, 2004. - 384 с.

56. Рыжиков, Ю. И. Теория очередей и управление запасами / Ю.И. Рыжиков. - СПб.: Питер, 2001. -384 с.

57. Рыжиков, Ю.И. Управление запасами / Ю.И. Рыжиков. - М: Наука, 1969. -344 с.86.

58. Стерлигова, А.Н. Управление запасами в цепях поставок: учебник / А.Н. Стерлигова. - М.: ИНФРА-М, 2008. - 430 с.

59. Строгалев, В.П. Имитационное моделирование / В.П. Строгалев, И.О. Толкачева. - М.: МГТУ им. Баумана, 2008. - 150 с.

60. Супрун, В.Н. Числовые последовательности. Пределы. Непрерывность функции. Изд-во СумДУ, 2003. -136 с.

61. Твисс, Б. Прогнозирование для технологов и инженеров. Практическое руководство для принятия лучших решений / Б. Твисс. -Н.Новгород. Апрсек-НН, 2001. - 256 с.

62. Уилкс, С.С. Математическая статистика / С.С. Уилкс. - М.: Наука, 1967. - 632 с.

63. Шрайбфедер, Дж. Эффективное управление запасами / Дж. Шрайбфедер. Пер. с англ. - 2-е изд. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. - 304 с.

64. Хейт, Ф. Математическая теория транспортных потоков. - М.: Мир, 1966. -287 с.

65. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. - М.: Мир, 1978. -655 с.

66. Ahi, P., Searcy, C. A comparative literature analysis of definitions for green and sustainable supply chain management. J. Clean. Prod. 2013. Vol. 52, pp. 329-341. https://doi.org/10.1016/i.iclepro.2013.02.Q18.

67. Ahmed, W., Moazzam, M., Sarkar, B., Ur Rehman, S., 2021. Synergic effect of reworking for imperfect quality items with the integration of multi-period delay-in-payment and partial backordering in global supply chains. Engineering/ 2021, No. 7, pp.260-271. https://doi.org/10.1016/i.eng.2020.07.022.

68. Ajay, S.Y., Abid, M., Bansal, S., Tyagi, S.L., Kumar, T., 2020a. Fifo & lifo in green supply chain inventory model of hazardous substance components

industry with storage using simulated annealing. Adv. Math.: Scientific Journal. 2020a. No. 9, pp.5127-5132. https://doi.Org/10.37418/amsj.9.7.79.

69. Ali, S.S., Paksoy, T., Torgul, B., Kaur, R., 2020. Reverse logistics optimization of an industrial air conditioner manufacturing company for designing sustainable supply chain: a fuzzy hybrid multi-criteria decision-making approach. Wireless Network. 2020, No. 26, pp. 5759-5782. https://doi.org/10.1007/s11276019-02246-6.

70. Becerra, P., Mula, J., Sanchis, R. Green supply chain quantitative models for sustainable inventory management: A review. Journal of Cleaner Production. 2021. Vol.321, 129544. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.129544.

71. Bouchery, Y., Ghaffari, A., Jemai, Z., Dallery, Y. Including sustainability criteria into inventory models. Eur. J. Oper. Res. 2012. Vol. 222, pp. 229-240. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2012.05.004.

72. Bozorgi, A., Pazour, J., Nazzal, D. A new inventory model for cold items that considers costs and emissions. Int. J. Prod. Econ. 2014. Vol.155, pp.114-125. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.01.006.

73. Calmon, A.P., Graves, S.C. Inventory management in a consumer electronics closed-loop supply chain. Manuf. Serv. Oper. Manag. 2017. Vol.19, 568585. https ://doi.org/10.1287/msom.2017.0622.

74. Conceiçâo, S. V., da Silva, G. L. C., Lu, D., Nunes, N. T. R., & Pedrosa, G. C. A demand classification scheme for spare part inventory model subject to stochastic demand and lead time. Production Planning & Control. 2015. Vol. 26(16), pp.1318-1331.

75. Dai, J., Peng, S., Li, S. Mitigation of Bullwhip Effect in Supply Chain Inventory Management Model. Procedia Engineering. 2017. Vol. 174, pp. 1229 -1234.

76. Deng, S., Li, Y., Zhou, T., Cao, Y., 2014. Study on recyclable reserve logistics network optimization based on e-commerce. In: Proceedings - 2014 International Conference on Management of E-Commerce and E-Government,

ICMeCG 2014. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. 2014, pp. 337340. https://doi.org/10.1109/ICMeCG.2014.75.

77. Figueira, G. & Almada-Lobo, B. Hybrid simulation-optimization methods: A taxonomy and discussion. Simulation Modelling Practice and Theory/ 2014. Vol. 46, pp. 118-134.

78. Ghobbar, A. A., & Friend, C. H. Evaluation of forecasting methods for intermittent parts demand in the field of aviation: a predictive model. Computers & Operations Research. 2003. Vol. 30(14), pp.2097-2114.

79. Goyal, S. K., & Giri, B. C. Recent trends in modeling of deteriorating inventory. European Journal of Operational Research. 2001. Vol. 134(1), pp.1-16. doi:10.1016/s0377-2217(00)00248-4.

80. Gürler, Ü., & Yilmaz, A. (2010). Inventory and coordination issues with two substitutable products. Applied Mathematical Modelling. 2010. Vol. 34(3), pp.539-551. doi: 10.1016/j.apm.2009.06.030.

81. Iassinovskaia, G., Limbourg, S., Riane, F. The inventory-routing problem of returnable transport items with time windows and simultaneous pickup and delivery in closed-loop supply chains. Int. J. Prod. Econ. 2017. Vol. 183, pp. 570582. https://doi.org/10.1016/iiipe.2016.06.024.

82. Ivanov, B. Multi-period deterministic model of sustainable integrated of hybrid first- and second-generation bioethanol supply chains for synthesis and renovation. Bulgarian Chemical Communications. 2018. Vol. 50, pp.24-35.

83. Ivakhnenko, A.A. Evolution of the "Ecology" of the Transport Complex / A. Chebotaev, V. Belyaev, A. Ivakhnenko, E. Faddeeva // MATEC Web Conf. 2021. Volume 334, 02035. The VI International Scientific and Practical Conference "Information Technologies and Management of Transport Systems" (ITMTS 2020) (Scopus). https://doi.org/10.1051/matecconf/202133402035.

84. Ivakhnenko, A.A. Controllable model of multimodal transportation / A. B. Nikolaev, A. A. Ivakhnenko, V. V. Pashayev, P. G. Tregubov // International Journal of Advanced Studies. 2016. Vol. 6. No. 2, pp. 41-54. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2016-2-41-54.

85. Karimi, M., Niknamfar, A.H., Pasandideh, S.H.R. Two-stage single period inventory management for a manufacturing vendor under green-supplier supply chain. Int. J. Syst. Assur. Eng. 2017. Vol. 8 (4), pp.704-718. https://doi.org/10.1007/s13198-016-0557-5.

86. Keizer, M. C. O., Teunter, R. H., & Veldman, J. Joint condition-based maintenance and inventory optimization for systems with multiple components. European Journal of Operational Research. 2017. Vol. 257(1), pp.209-222.

87. Konur, D., Campbell, J.F., Monfared, S.A. Economic and environmental considerations in a stochastic inventory control model with order splitting under different delivery schedules among suppliers. Omega. 2017. Vol. 71, pp.46-65. https://doi.org/10.1016/j.omega.2016.08.013.

88. Lee, A.H.I., Kang, H.Y., Ye, S.J., Wu, W.Y., 2018. An integrated approach for sustainable supply chain management with replenishment, transportation, and production decisions. Sustainability. 2018. Vol. 10 (11). 3887. https://doi.org/10.3390/su10113887.

89. Liang, C.C. Smart Inventory Management System of Food-Processingand-Distribution Industry. Procedia Computer Science. 2013. Vol. 17, pp. 373 - 378. https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.05.048.

90. Liu, J., Pang, Z., Qi, L. Dynamic pricing and inventory management with demand learning: A bayesian approach. Computers and Operations Research. 2020. Vol. 124, 105078. https://doi.org/10.1016/jxor.2020.105078.

91. Moslemi, S., Zavvar Sabegh, M.H., Mirzazadeh, A., Ozturkoglu, Y., Maass, E. A multi-objective model for multi-production and multi-echelon closedloop pharmaceutical supply chain considering quality concepts: NSGAII approach. International Journal of Systems Assurance Engineering and Management. 2017. Vol. 8, pp.1717-1733. https://doi.org/10.1007/s13198-017-0650-4.

92. Nativi, J.J., Lee, S. Impact of RFID information-sharing strategies on a decentralized supply chain with reverse logistics operations. Int. J. Prod. Econ. 2012. Vol. 136, pp.366-377. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2011.12.024.

93. Nachtmann, H., Waller, M.A. and Hunter, J. Measuring the impact of inaccurate inventory information on a retail outlet. The international journal of logistics management. 2006. Vol. 17 (3), pp.355-376.

94. Paam, P., Berretta, R., Heydar, M., García-Flores, R. The impact of inventory management on economic and environmental sustainability in the apple industry. Comput. Electron. Agric. 2019. Vol. 163. 104848. https://doi.org/10.1016/i.compag.2019.06.003.

95. Rahimi, M., Baboli, A., Rekik, Y., 2017. Multi-objective inventory routing problem: a stochastic model to consider profit, service level and green criteria. Transport. Res. E Logist. Transport. Rev. 2017. Vol. 101, pp.59-83. https://doi.org/10.1016/i.tre.2017.03.001.

96. Rezapour, S., Farahani, R.Z., Fahimnia, B., Govindan, K., Mansouri, Y. Competitive closed-loop supply chain network design with price-dependent demands. J. Clean. Prod. 2015. Vol. 93, pp.251-272. https://doi.org/10.1016/uclepro.2014.12.095.

97. Ronzoni C., Ferrara A. and Grassi A. A Stochastic Methodology for the Optimal Management of Infrequent Demand Spare Parts in the Automotive Industry // Preprints of the 15th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing. - Ottawa: 2015, pp. 1446-1451.

98. Ross, A.D., Jayaraman, V., Rodrigues, A., Mollenkopf, D.A., 2010. Repositioning of reusable containers in a sustainable global supply chain environment. Transportation Journal, Int. J. Physical Distribution and Logistics Management and Industrial Marketing. 2010. Vol. 2, pp.178-204. https://doi.org/10.1504/IJM0R.2010.030816.

99. Saif, A., Elhedhli, S. Cold supply chain design with environmental considerations: A simulation-optimization approach. Eur. J. Oper. Res. 2016. Vol. 251 (1), pp.274-287. https://doi.org/10.1016/i.eior.2015.10.056.

100. Saputro, T.E., Figueira, G., Almada-Lobo, B.. Integration of Supplier Selection and Inventory Management under Supply Disruptions. ScienceDirect. IFAC PapersOnLine. 2019. Vol. 52-13, pp. 2827-2832.

101. Sawik T. Integrated selection of suppliers and scheduling of customer orders in the presence of supply chain disruption risks // International Journal of Production Research. - 2013. - 23-24: Vol. 51. - pp. 7006-7022.

102. Solina, V., Mirabelli, G., 2021. Integrated production-distribution scheduling with energy considerations for efficient food supply chains. Procedia

Comput. Sci. 2021. Vol. 180, pp.797-806. https://doi.org/10.1016/i.procs.2021.01.355.

103. Soto, A. V., Chowdhury, N. T., Allahyari, M. Z., Azab, A. & BAKI, M. F. Mathematical modeling and hybridized evolutionary LP local search method for lot-sizing with supplier selection, inventory shortage, and quantity discounts. Computers & Industrial Engineering. 2017. Vol. 109, pp.96-112.

104. Stenius, O., Marklund, J., Axs'ater, S. Sustainable multi-echelon inventory control with shipment consolidation and volume dependent freight costs.

Eur. J. Oper. Res. 2018. Vol. 267, pp.904-916. https://doi.org/10.1016/i.eior.2017.12.029.

105. Tang, J., Ji, S., Jiang, L. The design of a sustainable location-routinginventory model considering consumer environmental behavior. Sustainability. 2016. No. 8. 211. https://doi.org/10.3390/su8030211.

106. Tighazoui, A., Turki, S., Sauvey, C., Sauer, N. Optimal design of a manufacturingremanufacturing-transport system within a reverse logistics chain.

Int. J. Adv.Manuf. Technol. 2019. Vol. 101, pp.17731791. https://doi.org/10.1007/s00170-018-2945-2.

107. Thomsen, E. OLAP Solutions: Building multidimensional information systems / E. Thomsen. - Wiley computer publishing, 2007. - 696 p.

108. Teimoury E. and Fathi M. An integrated operations-marketing perspective for making decisions about order penetration point in multi-product supply chain: A queuing approach // International Journal of Production Research. - 2013. - 18: Vol. 51. - pp. 5776-5796.

109. Tsolakis, N., Srai, J.S. Inventory planning and control in 'green' pharmacies supply chains - a System Dynamics modelling perspective. In:

Computer Aided Chemical Engineering. Elsevier B.V. 2017. Vol. 40, pp. 1285- 1290. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-63965-3.50216-6.

110. Ugarte, G.M., Golden, J.S., Dooley, K.J. Lean versus green: the impact of lean logistics on greenhouse gas emissions in consumer goods supply chains. J.

Purch. Supply Manag. 2016. Vol. 22, pp.98-109. https://doi.org/10.1016/j.pursup.2015.09.002.

111. Ullah, M., Asghar, I., Zahid, M., Omair, M., AlArjani, A., Sarkar, B. Ramification of remanufacturing in a sustainable three-echelon closed-loop supply chain management for returnable products. J. Clean. Prod. 2021. 290 https://doi.org/10.1016/jjclepro.2020.125609.

112. Wang, W., Xu, X., Peng, Y., Zhou, Y., Jiang, Y. Integrated scheduling of portcentric supply chain: a special focus on the seaborne uncertainties. J. Clean. Prod. 2020. 262 https://doi.org/10.1016/jjclepro.2020.121240.

113. Wang, X., Rodrigues, V.S., Demir, E. Managing your supply chain pantry: food waste mitigation through inventory control. IEEE Eng. Manag. Rev. 2019. Vol. 47, pp.97-102. https://doi.org/10.1109/EMR.2019.2915064.

114. Wu, W., Zhou, W., Lin, Y., Xie, Y., Jin, W. A hybrid metaheuristic algorithm for location inventory routing problem with time windows and fuel consumption. Expert Syst. Appl. 2021. 166. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.114034.

115. Yadav, D., Kumari, R., Kumar, N., Sarkar, B. Reduction of waste and carbon emission through the selection of items with cross-price elasticity of demand to form a sustainable supply chain with preservation technology. J. Clean. Prod.2021. 297. https://doi.org/10.1016/jjclepro.2021.126298.

116. Yadollahi, E., Aghezzaf, El-H., Raa, B. A Statistical Comparison of Two Safety Stock Replenishment Mechanisms in a Cyclic Stochastic IRP // Preprints of IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control. - Troyes: 2016. - pp. 1566-1571.

117. Yang, T., Fu, C., Liu, X., Pei, J., Liu, L., Pardalos, P.M. Closed-loop supply chain inventory management with recovery information of reusable

containers. J. Combin. Optim. 2018. Vol. 35, pp.266-292. https://doi.org/10.1007/s10878-015-9987-2.

118. Zegordi, S. H., Davarzani, H. Developing a supply chain disruption analysis model: Application of coloured petri-nets // Expert Systems with Applications. - 2012. - 2: Vol. 39. - pp. 2102-2111.

119. Zhalechian, M., Tavakkoli-Moghaddam, R., Zahiri, B., Mohammadi, M. Sustainable design of a closed-loop location-routing-inventory supply chain network under mixed uncertainty. Transport. Res. E Logist. Transport. Rev. 2016. Vol. 89, pp.182-214. https://doi.org/10.1016/j.tre.2016.02.011.

120. Zhang, F., Johnson, D.M., Johnson, M.A. Development of a simulation model of biomass supply chain for biofuel production. Renew. Energy/ 2012. Vol. 44, pp.380-391. https://doi.org/10.1016/j.renene.2012.02.006.

121. Zhang, Y., Huang, G.H., He, L. A multi-echelon supply chain model for municipal solid waste management system. Waste Manag. 2014. Vol.34, pp.553561. https://doi.org/10.1016/j .wasman.2013.10.002.

122. Zhang, R.-Q., Zhang, L.-K., Zhou, W.-H., Saigal, R., & Wang, H.-W. The multi-item newsvendor model with cross-selling and the solution when demand is jointly normally distributed. European Journal of Operational Researc. 2014. Vol., 236(1), pp.147-159. doi: 10.1016/j.ejor.2014.01.006.

123. Zhang, Y.M., Huang, G.H., He, L. An inexact reverse logistics model for municipal solid waste management systems. J. Environ. Manag. 2011. Vol. 92, pp.522-530. https://doi.org/10.1016/i.ienvman.2010.09.011.

124. Zhou, W., Zhang, R., Zhou Y. A queuing model on supply chain with the form postponement strategy // Computers and Industrial Engineering. - 2013. - 4: Vol. 66. - pp. 643-652.

125. "Zic, J., "Zic, S., 2020. Multi-criteria decision making in supply chain management based on inventory levels, environmental impact, and costs. Advances in Production Engineering and Management. 2020. Vol. 15, pp.151- 163. https://doi.org/10.14743/APEM2020.2.355.

126. https://oracle.netsuite.com/

127. https : //www.spherewms .com/

12S. https://businessyield.com/ru/technology/

129. https ://www.bluelinkerp.com/

ПРИЛОЖЕНИЕ. АКТЫ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ

Общество с ограниченной ответственностью

«Индустриальные бизнес технологии»

127550, г. Москва, ул. Прянишникова, д. 19, стр. 1, помещение IV, комната 18, _тел. [phone]_

г. Москва

« ЗУ » ..ОаА

2023 г.

АКТ ВНЕДРЕНИЯ

результатов диссертационной работы Ивахненко Андрея Андреевича на тему: «Методы и модели автоматизированного управления запасами запчастей на малых и средних предприятиях технического обслуживания и ремонта автомобилей» по специальности 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

Настоящий акт составлен о том, что предложенная в диссертационной работе Ивахненко Андрея Андреевича методика имитационного моделирования управления материальными запасами основанная на использовании адаптивной стратегии с плавающими границами точки заказа и максимального желательного объема позволяющая скорректировать момент начала оформления заказа, внедрена в организации ООО «Индустриальные бизнес технологии» и успешно используется в стратегии управления закупками и последующей поставкой материальных ресурсов.

Генеральный директор

Корнеев В.Н.