Моделі системної динаміки в управлінні ієрархічними торговими мережами

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Моделі системної динаміки в управлінні ієрархічними торговими мережами

Models of system dynamics in managing hierarchical retail networks

Пасенченко Ю. А.,

канд. ф.-м. наук, доцент

Назаренко О. І.

Національний технічний університет Україні «КПІ»

У статті розглянуто діяльність ієрархічної торгової мережі як об'єкта системної динаміки. Обґрунтовано доцільність використання методів імітаційного моделювання для врахування динамічності, стохастичності, дискретно-неперервності та нелінійності торгових систем. Наведено концептуальну схему діяльності «центру» ієрархічної торгової мережі як керівного органу. Розглянуто найбільш поширені функції стимулювання попиту. Побудована модель системної динаміки діяльності торгової мережі з використанням середовища імітаційного моделювання Powersim. Проаналізовано результати діяльності торгової мережі при різних функціях стимулювання попиту: заохочення при будь-якому замовленні, стимулювання при замовленні вищому за встановлене центром, стимулювання зі штрафами і заохоченнями, діяльність без стимулювання. Наведені графіки їх одиничних реалізацій. Порівняно результати застосування функцій стимулювання попиту за показниками прибутковості, обсягу запасів та обсягу реалізованої продукції. Надано рекомендації щодо використання відповідних функцій стимулювання для досягнення цілей компанії (мінімізації рівнів запасів, максимізації прибутку, максимізації обсягів продажів).

Ключові слова: торгова мережа, системна динаміка, стимулювання попиту

В статье рассмотрена деятельность иерархической торговой сети как объекта системной динамики. Обоснована целесообразность использования методов имитационного моделирования для учета динамичности, стохастичности, дискретно-непрерывности и нелинейности торговых систем. Приведена концептуальная схема деятельности «центра» иерархической торговой сети в качестве руководящего органа. Построенная модель системной динамики деятельности торговой сети с использованием среды имитационного моделирования Powersim. Рассмотрены наиболее распространенные функции стимулирования спроса: поощрение при любом заказе, стимулирование при заказе выше указанного центром, стимулирование с штрафами и поощрениями, деятельность компании без стимулирования. Показаны графики их единичных реализаций. В работе мы сравнили результаты применения функций стимулирования спроса по показателям прибыльности, объема запасов и объема реализованной продукции. Даны рекомендации относительно выбора функции стимулирования для достижения целей компании (минимизации уровня запасов, максимизации прибыли, максимизации объемов продаж).

Among the existing imitation methods (Monte Carlo method, statistical modelling, game simulation, agent-based model, discrete modelling, models of system dynamics), we chose the concept of system dynamics created by Jay Forrester as the most suitable tool to model a system featuring dynamics, stochasticity, discrete continuity, nonlinearity. Incentives in hierarchical economic systems are considered to be the main factor in managing and distribution of inventory. Decision support system elaborated with Powersim software simplifies analyzing of possible scenarios to develop retail network. The most common functions to stimulate demand are considered: discount for each order, discount if order is above than set by center, stimulation with penalties and rewards, company's activity without stimulation. The graphs of their individual implementations are reflected. In this paper, we compared the results of the function of demand stimulation in terms of profitability, the amount of inventory and the amount of sales. Recommendations of usage stimulation in order of reaching the aim (inventory minimization, profit maximization, turnover maximization) are made.

Вступ

Розвиток сфери розподілу товарів та послуг України визначає важливість управління процесами комерційно-посередницької діяльності. Торгівля заповнює весь ринковий простір і виступає партнером для виробників і споживачів.

Динаміка роздрібного товарообігу за 1998-2011 роки, наведена на рисунку 1, характеризується стрімким сталим зростанням.

Рисунок 1. Динаміка роздрібного товарообігу та середньомісячної заробітної платні

Це пояснюється як розвитком внутрішнього виробництва, так і підвищенням зацікавленості міжнародних компаній до України як ринку збуту [1]. Динаміка експорту та імпорту товарів наведена на рис. 2.

Рисунок 2. Динаміка експорту-імпорту товарів України

Збільшення обсягів торгівлі забезпечується відповідним зростанням заробітної плати. У свою чергу це посилює роль підприємств, що задіяні в процесі розподілу товарів та визначає актуальність дослідження методів і моделей управління компаній цієї сфери бізнесу задля підвищення ефективності їх діяльності та задоволення потреб інших об'єктів суспільства: держави, населення.

Рисунок 3. Споживання на душу населення у 2011 році

До того ж, як видно з рисунку наведеного вище, продовження тенденції зростання ринку торгівлі підтверджується ненасиченістю споживання населення України у порівнянні із іншими країнами.

Проблема підвищення ефективності торгового процесу перебуває у полі зору дослідників давно і знайшла відображення в роботах відомих зарубіжних вчених: Ф. Харріса, К. Стефаник-Алмейера, К. Андлера, Р. Уілсона, Дж. Букана, Е. Кенігсберга, П. Зерматі, П. Мілгрома, Дж. Роберта; російських - Д.А. Тектова, М.Г. Гастратова, А.В. Козлова, І.В. Грильової, А.М. Маслікова, А.Е. Фарафанова, А.К. Голоскової, О.В. Бадокіна, В.А. Лотоцького, О.В. Козлова, М.В. Вегери, В.И. Рижикова, Д.Н. Кузнєцова, С.С. Толстих; українських - О.С. Гордієнко, О.М. Ляшенка, О.А. Круглової, Т.В. Павленко, В.В. Лифар, С.Ю. Мелешенка, І.В. Федосова, П.Е. Пустовойтова, А.А. Мазаракі, Л.О. Лігоненко, Н.М. Ушакова, В.В. Вітлінського, С.Д. Ткаліченка, Є.В. Крикавського, Н.М. Богацької, Р.В. Колчіна, Т.Я. Лагоцького, О.В. Чаусової та інших.

Низка проведених досліджень з управління запасами створила міцну основу, що успішно застосовується торговими підприємствами. Проте сучасні способи ведення бізнесу вимагають розробки механізмів взаємодії між кількома незалежними учасниками процесу, які прагнуть задовольнити власні інтереси і в той же час працюють над спільною метою. Сьогодні діяльність підприємства розглядається не тільки з позиції прибутковості, а й у рамках концепції збалансованого розвитку фінансів, клієнтів, внутрішніх процесів та персоналу [2].

імітаційне моделювання торгова мережа

Постановка завдання

Завданням роботи є розробка інструментарію для підтримки прийняття рішень керівником «центру» торгової мережі, щодо функції стимулювання попиту, оптимальної для конкретної категорії товарів і структури мережі.

Інструментарій повинен відображати особливості функціонування торгової систем: динамічність, стохастичність, дискретно-неперервність, відсутність лінійної залежності між параметрами системи, тобто її не лінійність.

Методологія

При виконанні роботи методологічним підґрунтям стало застосування системного аналізу, комплексного підходу, що базується, з одного боку, на принципах економічної теорії, а з іншого - на концептуальних засадах економіко-математичного моделювання процесів в економічних системах. Через складність описаних систем для їх дослідження використовують методи імітаційного моделювання. Серед існуючих методів (метод Монте-Карло, статистичне моделювання, ігрове моделювання, агентне моделювання, дискретне моделювання, моделі системної динаміки) було обрано концепцію системної динаміки, започатковану Джеєм Форестером, як найзручніший інструмент моделювання у даному випадку [3]. Даний метод дає змогу швидко прораховувати різні варіанти майбутнього (моделювати сценарії), змінюючи початкові дані, отримані експертним шляхом; виявити найбільш критичні чинники (таким чином, їх можна ранжувати за ступенем важливості), загроз і можливостей, що з'являються в модельованому середовищі; використати велику кількість причинно-наслідкових зв'язків між елементами імітаційної моделі; забезпечити наочність даних, що вводяться, та отриманих результатів [4]. Стимулювання в ієрархічних економічних системах розглядається як основний фактор управління та розподілу торгових запасів.

Переваги використання системної динаміки для стратегічного управління полягає в наступному: можливість використання багатоцільових критеріїв при побудові і дослідженні моделей; проведення досліджень на основі неповної інформації; імітаційна модель є найбільш відповідною для дослідження динамічних ситуацій, коли параметри системи і середовища міняються в часі; дослідження поведінки системи за допомогою виявлення причинно-наслідкових зв'язків і взаємодій циклів зворотного зв'язку, що виявляються в особливостях її структурної організації; легка інтерпретація системних діаграм, що дає можливість проведення спільних експертних ревізій при обговоренні проблем, формуванні ментальної моделі і вироблення погоджених рішень; імітаційна модель виступає як зручний інструмент експериментального програвання великої кількості сценаріїв типу «що-якщо»; технологія проведення сценарного дослідження на імітаційній моделі передбачає активну участь експерта в процесі формування ментальної моделі та прийняття рішення, - він деталізує проблему і модель, здійснює генерацію альтернатив і сценаріїв, постановку направленого обчислювального експерименту на імітаційній моделі, вибір і ранжирування критеріїв, а також аналіз та інтерпретацію результатів сценарних розрахунків, що дозволяє враховувати суб'єктивні переваги експерта і його досвід в процесі прийняття рішення [5].

Результати дослідження

Розглянуто діяльність ієрархічної торгової системи, що складається з центру, дистриб'юторів та клієнтів нижнього рівня із цільовою функцією, що відображає збалансовану систему показників компанії і включає [2]:

- прибутковість компанії в довгостроковому періоді;

- рівень задоволеності клієнтів від співпраці з торговою компанією;

- рівень задоволеності персоналу від роботи у компанії;

- рівень оптимізації логістичних процесів у компанії.

При чому в залежності від того, на якому етапі розвитку вона перебуває, пріоритетність цих показників може змінюватися. Математично це може формалізуватися різними згортками [2]. Концептуальна схема модельного комплексу вказана на рис. 4.

Рисунок 4. Концептуальна схема модельного комплексу

Серед інструментів, що дозволяють будувати моделі системної динаміки Dynamo, Vensim, iThink, STELLA, Powersim, Rusim, AnyLogiс за критеріями зручності та дешевизни було обрано середовище Powersim.

Моделі системної динаміки будуються виходячи із абстракцій і елементів, зазначених нижче.

Рисунок 5. Моделі системної динаміки

Приклад взаємодії елементів показано на блоці врахування втрат від незадоволеного попиту відображеного на рис. 6.

Рисунок 6. Приклад взаємодії елементів на блоці врахування втрат від незадоволеного попиту

Оцінка впливу стимулювання (знижки на продукцію) на агентів визначається шляхом розрахунку функції еластичності попиту для вказаного типу товару на основі історичних даних, що мали місце при ідентичних ринкових умовах.

Нехай функція доходу центру, функція витрат агента, стимулювання не може перевищувати дохід, який одержує центр від діяльності агента,. - обсяг продукції замовленої агентами, - загальні витрати на продаж товару, - функція стимулювання, яка ставить у відповідність дії агента деяке невід'ємне винагородження, яке виплачується йому центром [7].

Найбільш відомі функції стимулювання вказані на рис. 7.

Рисунок 7. Найбільш відомі функції стимулювання

Розроблений інструментарій дозволяє порівнювати вплив застосування різних функцій стимуляції на кумулятивний прибуток «центру», середній рівень запасів та обсяг реалізованої продукції.

Розглянемо приклад: досліджується продаж товару протягом 1 року, ціна реалізації 1 ящика 37,5 грн. Історична еластичність попиту 0,5. Середній денний попит 23,8 ящика. Попит на продукт має незначні сезонні коливання. Впроваджується стимулювання - знижка 10% протягом 1 місяця - березня. Результат 1 прогону моделі для оцінки впливу кожного із способів надання знижки 10%, розглянемо далі:

1. денний обсяг попиту на продукцію без стимулювання:

Рисунок 8. Денний обсяг попиту на продукцію без стимулювання

2. денний обсяг попиту на продукцію із стимулювання при замовленні не меншому ніж вказане центром:

Рисунок 9. Денний обсяг попиту на продукцію із стимулювання

3. денний обсяг попиту на продукцію із заохоченням клієнта при будь-якому замовлені:

Рисунок 10. Денний обсяг попиту на продукцію із заохоченням клієнта

4. денний обсяг попиту на продукцію із системою штрафів і надбавок: знижка 10% при замовленні не меншому ніж вказано центром, штраф 10% при замовленні меншому ніж вказане центром:

Рисунок 11. Денний обсяг попиту на продукцію із системою штрафів і надбавок

Проведено порівняння усереднених даних впровадження стимулювання, для цього виконано по 300 прогонів моделі для кожного випадку, результати наведено у таблиці.

Таблиця

Результати прогону моделі

Потрібно зазначити, що наведені результати відповідають заданим параметрам еластичності попиту, розміру стимулювання та характеристикам мережі поставок. При зміні вхідних даних кількісні результати стимулювання відповідно зміняться. Однак, максимальний прибуток, максимальний обсяг реалізації, мінімальний обсягу запасів при відповідних видах заохоченнях збережеться.

Висновки

Результати імітаційних експериментів дозволяють зробити наступні висновки:

1. максимальний обсяг реалізації продукції і мінімальний рівень запасів досягається при наданні знижки дистриб'ютору при будь-якому замовленні;

2. стимулювання із вказаним мінімальним рівнем замовлення поступається за обсягом реалізації і рівнем запасів, але є більш прибутковим;

3. функція стимулювання зі штрафами і надбавками показала гірший результат з точки зору рівня запасів та обсягу реалізації продукції. Це можна пояснити низькою зацікавленістю дистриб'юторів у роботі із «центром», що впроваджує штрафні санкції, як результат ефекту зворотної еластичності попиту (зниження попиту через підвищення ціни на товар). Прибуток при даному способі стимулювання краще за стимулювання із вказаним мінімальним рівнем замовлення. Проте, важливо зазначити, що даний вид стимулювання може негативно вплинути на партнерські стосунки між центром і дистриб'юторами, тому оцінка ефективності його використання має це враховувати;

4. розроблений інструментарій дозволяє зімітувати основні напрямки діяльності ієрархічної торгової мережі. Експериментальні прогони моделі дають змогу оцінити можливі стратегії розвитку компанії, що слугує незамінним інструментом підтримки прийняття рішення в управлінні торговою мережею. Модель дозволяє врахувати випадковий характер попиту на продукцію, що дозволяє використовувати модель в різних категоріях товарів широкого вжитку;

5. вперше отримано модель системної динаміки для управління ієрархічною торговою мережею. Її використання при прийнятті рішення щодо вибору функції стимулювання попиту дозволяє максимізувати прибутки у довгостроковому періоді та мінімізувати рівень запасів продукції.

Література

1. Державна служба статистики України - Режим доступу: http://www.ukrstat.gov.ua/

2. Назаренко О.І. Збалансована система показників управління запасами в ієрархічній торговій мережі / Ю. А. Пасенченко, О. І. Назаренко // Економічний вісник НТУУ «КПІ». - 2012. _ №9. - С. 505-509.

3. Форрестер, Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика) [Текст] / Дж. Форрестер; пер. с англ.; общая редакция и предисловие Д.М. Гвишиани. - М.: Прогресс, 1971. - 340 с. - Библиогр.: с. 336-337.

4. Левченко Ф.М. Системна динаміка як метод дослідження військової охорони здоров'я України / Ф.М. Левченко // Збірник наукових праць Центру воєнно-стратегічних досліджень Національного університету оборони України. - 2011. - № 3(44).

5. Лычкина Н.Н. Имитационные модели в процедурах и системах поддержки принятия стратегических решений на предприятия / Н. Н. Лычкина // «Бизнес-информатика». - 2007. - № 1.- С. 29-35.

6. Худа В. В. Діяльність гуртових підприємств як елемент функціонування ринкового середовища / В. В. Худа, Н. О. Кузьміна, С. О. Кириченко // Проблеми формування нової економіки XXI століття: зб. наук. праць за матер. міжнар. наук.-практ. Інтернет-конференції, 17-19 грудня 2008р. - Режим доступу: http://www.confcontact.com/2008dec/6_huda_kuzmin.php

7. Ткаліченко C. B., Математичне моделювання управління запасами в ієрархічних системах, 08.00.11 «Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці»: 08.00.11/ С.В. Ткаліченко - К., 2009. - 193с.

Размещено на Allbest.ru