Разработка логистической стратегии ООО "Пик"

C'c?=У2(yi- С??i- C?i-C??i -C??i -C??i)(-i)=0

C'c?=У2(yi- С??i- C?i-C??i -C??i -C??i)(-?i)=0

C'c?=У2(yi- С??i- C?i-C??i -C??i-C??i)(-?i)=0

C'c?=У2(yi- С??i- C?i-C??i C??i -C??i)(-?i)=0

C?У?iІ+C?Уx?ii+C?Уx?i?i +C?У?i?i +C?Уx?i?i=Уyi?i

C?У?i?i+C?iІ+C?Уi?i +C?У?i?i +C?Уi?i=Уyii

C?У?i?i+C?Уi?i+C?У?i І+C?У?i?i+C?У?i?i=Уyi?i

C?У?i?i+C?Уi?i+C?У?i ?i+C?У?i І+C?У?i?i=Уyi?i

C?У?i?i+C?Уi?i+C?У?i i?i+C?У?i?i+C?У?iІ=Уyi?i

i?i=*=

С?*1 + С?rx?x+ C?rx?x? + C?rx?x? + C?rx?x? = ryx?

C?r x?x?+ С?*1 + C?rx?x?+ C?rx?x?+ C?rx?x? = ryx?

C?r x?x? + С?rx?x? + С?*1 + C?rx?x? + C?rx?x? = ryx?

C?r x?x? + С?rx?x? + C?rx?x? + C?*1 + C?rx?x? = ryx?

C?r x?x? + С?rx?x? + C?rx?x? + C? rx?x? + C?*1 = ryx?

Cтолбец корреляций:

= -0,66693

= -0,76026

= -0,09467

= 0,211999

= -0,73825

Rx1x5 имеет самое большое по модулю значение = 0,796557. Смотрим на столбец свободных членов, ryx1=-0,66693, а ryx?=-0,73825, 0,66693 < 0,73825 по модулю, значит х1 меньше влияет на площадь остекления объекта (У), следовательно, исключаем x1 из общей выборки.

Возвращаемся к исходной выборке (без регрессора х1) и пересчитываем параметры a и b, RІ и .

n	Y	x2	x3	x4	x5
1	2685,4	5	0	21	1
2	2355,75	6	0	22	1
3	2500,8	5	0	20	1
4	2846,1	5	0	21	1
5	3031,33	4	0	22	1
6	3150,33	4	0	23	0
7	3631,33	3	0	24	0
8	3512,33	3	0	25	0
9	4050	2	0	26	0
10	3569	3	0	24	0
11	3688	2	0	26	0
12	4169	1	0	25	0
13	3069,25	3	0	25	1
14	3669,25	2	0	24	0
15	3188,25	3	0	24	1
16	3550	2	0	23	0
17	3137	3	0	26	0
18	2656,75	5	0	28	1
19	2775,8	4	0	27	1
20	3256,9	4	0	23	0
21	1536,5	7	0	25	1
22	1717,9	7	0	26	1
23	1355	7	0	24	1
24	1836	7	0	28	1
25	2500,8	5	0	26	1
26	2800,1	5	0	25	1
27	2681	5	0	26	1
28	2319,2	6	0	24	1
29	2224,5	6	1	23	1
30	2343,9	6	1	22	1
31	2705,75	4	1	21	1
32	2524	5	2	22	1
33	3177,25	4	3	20	0
34	3358,25	4	2	21	0
35	3477,25	3	3	20	0
36	3178	4	3	19	0
37	3357	4	4	20	0
38	3476	4	4	18	0
39	3176	4	5	19	0
40	3284	4	4	24	0
41	1061,5	3	3	18	1
42	1061,5	3	3	19	1
43	1190,095	7	3	21	1
44	828,095	7	2	23	1
45	1309,095	7	2	20	1
46	709,095	7	1	19	1
47	2630	4	1	21	1
48	2149	4	1	22	1
49	2030	5	0	21	1
50	2511	4	0	22	1

a=4409,837125752

b2=-229,179662571

b3=-144,580227995

b4=-0,281370352

b5=-949,6183944393980000000000

Новая модель: y=4409,837125752 - 229,179662571 х? - 144,580227995 х? - 0,281370352 х? - 949,618394439398х?

= 7616269

)І = 7075637,2

І= 7807423,3

()І= 7075637,2

,

,

RІ=0,738784є [0.7;1] - модель отлично описывает экономическую ситуацию

,

=1-(1-0,742190)=0,721748

Полученный RadjІ =0,721748є [0.7;1] -модель также отлично описывает экономическую ситуацию.

Таким образом, в результате регрессионного анализа была получена скорректированная регрессионная модель с четырьмя параметрами(регрессорами), которые оказывают влияние на функцию У (площадь остекления как результат основного бизнес-процесса ООО «ПИК»).

Итоговая регрессионная модель имеет вид:

y=4409,837125752 - 229,179662571х? - 144,580227995х? - 0,281370352х₄ - 949,618394439398х?

3.5 Построение контрольных карт Шухарта

В рамках разработки логистической стратегии, в предыдущих пунктах работы была получена модель многомерной регрессии, в которую вошли такие показатели (регрессоры) как: срок обработки заказа/заявки (в днях), частота коррекции цен от поставщиков (раз/неделю), количество рейсов ТС в неделю (автомобиль Газель), факт сорванных доставок (1-если была сорвана хоть одна доставка за неделю, 0-не было сорвано ни одной).

Для более точного понимания ориентиров и характеристик получившейся модели, а как следствие, и будущей логистической стратегии, показатели, характеризующие процессы, были рассмотрены в рамках Контрольных карт Шухарта.

Первый показатель - срок обработки заявки/заказа является количественным показателем и распределение его данных можно видеть в Контрольной карте №1 на Рисунке 1.

Рисунок 1 - Контрольная карта №1

Основываясь на данных полученных в ходе построения Контрольной карты №1 можно говорить о том, что процесс находится в управляемом состоянии, то есть его распределение не выходит за контрольные границы µ+- 3у. Это означает, что в рамках деятельности возможно влияние на этот процесс. Так же важно отметить, что статистические данные в некоторых точках близки или выходят за ближайшую контрольную границу µ+- 2у, это значит, что данному процессу в ходе работы с логистической стратегией необходимо уделить особое внимание.

Следующий показатель, вошедший в уравнение регрессионной модели - частота коррекции цен от поставщиков. Статистические данные этого показателя были подробнее рассмотрены в Контрольной карте №2 на Рисунке 2.

Рисунок 2 - Контрольная карта №2

Анализируя данный показатель можно говорить о том, что он так же находится в управляемых рамках, внутри контрольных границ µ+- 3у, но рассматривая Контрольную карту можно увидеть некоторое отклонение от стабильного состояния начиная с октября, ноября 2014 года до февраля, марта 2015 года.

Данный всплеск на Контрольной карте, а соответственно и отклонение процесса от его стабильного состояния может быть связан с перепадами курса валют на рынке как раз в этот период времени. Так как данный фактор оказал влияние на показатель, и достаточно сильное - некоторые данные находятся прямо у самой контрольной границы, важно понимать, что в рамках работы с логистической стратегией необходимо учитывать внешнеэкономические показатели и факторы, влияющие на регрессоры.

Третий показатель, вошедший в уравнение многомерной регрессии - количество рейсов ТС в неделю был так же проанализирован с помощью Контрольной карты Шухарта №3, которую можно увидеть на Рисунке 3.

Рисунок 3 - Контрольная карта Шухарта №3

Третья Контрольная карта содержит статистические данные распределения количества рейсов основного транспортного средства (газели грузовой с открытым кузовом, грузоподъемностью 1,5 тонны) в неделю. Рассматривая результаты распределения данных на Контрольной карте №3 можно заметить, что начиная с мая 2014 года по сентябрь 2014 года в количестве рейсов автомобиля в неделю заметна тенденция к росту. А начиная с октября 2014 по февраль-март 2015, можно заметить отрицательное отклонение от некоторого среднего значения.

Высоко вероятно, что данная статистика обусловлена некоторой сезонностью строительного бизнеса. Конец весны, лето и начало осени можно считать некоторым бумом в данной индустрии, так как до понижения температуры и сезона дождей все строительные компании стараются максимально обеспечить себе фронт работ.

Соответственно, при разработке логистической стратегии важно учитывать, что такой показатель как количество рейсов транспортного средства в неделю, при среднем подсчете, маловероятно зимой будет больше, нежели летом в силу индивидуальных особенностей отрасли.

Последний показатель, подвергнутый анализу с помощью Контрольных карт Шухарта - факт срывов поставок. Его распределение можно увидеть на Контрольной карте №4 - Рисунок 4.

Рисунок 4 - Контрольная карта №4

В первую очередь важно отметить, что данный показатель является качественным и при расчете его контрольных границ, использовались другие формулы для вычислений. Статистика данного показателя такова, что срыв отгрузки или поставки относительно обычное для компании. Так как данных о том, что срыв был оказалось значительно больше, чем так называемых «идеальных» данных, мы можем заметить странную вещь. Те отгрузки, которые прошли без срыва, оказались вне зоны управляемости процесса. То есть говорят о том, что процесс нестабилен. Данные о том, что срыв отгрузки был, находятся на самой границе с границей управляемости.

Исходя из анализа данной контрольной карты можно сделать вывод, качественный показатель наличия срыва отгрузки является самым резонансным и проблемным для работы и управления. Соответственно, при формировании логистической стратегии, в первую очередь, нужно заняться оптимизацией и реинженирингом именно этой операции.

Подводя итог проделанной работы, можно говорить о том, что в рамках практической части данной работы, основываясь на образцах SCOR-model и Системы сбалансированных показателей KPI, изначально было отобрано 9 показателей, влияющих на комплекс логистической деятельности компании ООО «ПИК».

Далее, в процессе корреляционного анализа было отобрано 5 показателей, корреляция которых с результатом основного бизнес-процесса максимально близка к 1. Соответственно эти показатели имели самую высокую корреляцию с результатом основной хозяйственной деятельности компании.

Следующим этапом практической деятельности можно считать построение интегральной модели многомерной регрессии, в ходе которой был отсеян ещё один показатель, который имеет наименьшее влияние на основной бизнес-процесс. В скорректированную интегральную модель вошли четыре показателя, которые стали основными регрессорами, влияющими на функцию. Это такие показатели как срок обработки заказа/заявки (в днях), частота коррекции цен от поставщиков (раз/неделю), количество рейсов ТС в неделю (автомобиль Газель), факт сорванных доставок (1-если была сорвана хоть одна доставка за неделю, 0-не было сорвано ни одной).

В результате была построена интегральная модель многомерной регрессии, содержащая 4 основных регрессора и описывающая влияние данных регрессоров в на основной результат хозяйственной деятельности.

Для более четкого понимания характеристик данных процессов, вошедших в интегральную модель, было построено 4 Контрольные карты Шухарта, иллюстрирующие динамику и распределение регрессионных данных по периодам.

Говоря о характеристиках регрессоров, наибольшее внимание, при разработке логистической стратегии заслуживает последний показатель характеризующий наличие срывов в отгрузках и доставке на объект строительства. Так же бесспорно важно учитывать возможное влияние внешних факторов на производственный процесс. Сезонность бизнеса или неустойчивый курс валют - все это может оказать влияние на стабильность и управляемость процесса.

Заключение

Данная Выпускная Квалификационная работа содержит в себе теоретический обзор теоретических понятий, относящихся к стратегическому логистическому планированию, описание и анализ основных направлений и концепций, существующих в современном логистическом планировании. Так же в теоретическую часть данной Выпускной Квалификационной Работы входит более подробную характеристику двух основных инструментов управления и работы с логистическими стратегиями в организациях - SCOR-model и Систему сбалансированных показателей KPI в логистике.

В рамках данного исследования была реализована основная цель работы, а именно разработана логистическая стратегия для компании ООО «ПИК» в формате интегральной модели многомерной регрессии. Реализации данной цели поспособствовало выполнение таких задач как:

1. Обзор основных теоретических понятий стратегической логистики;

2. Развернутое описание социально-экономической характеристики компании, её основных бизнес-процессов;

3. Описание конъюнктуры рынка, основных потребителей, контрагентов и конкурентов;

4. Определение процессов, имеющих наибольшее влияние на результат основной хозяйственной деятельности;

5. Использование эконометрических вычислений для построения модели многомерной регрессии с использованием отобранных процессов - регрессоров.

В практической части данной работы были использованы так же характеристики SCOR-model и Системы сбалансированных показателей KPI для осуществления отбора показателей для построения регрессии. Проведенный корреляционный анализ способствовал более точному определению показателей максимально влияющих на основной бизнес-процесс компании.

По итогам анализа корреляционного анализа было отобрано 5 показателей, из которых только 4 вошли в итоговую, скорректированную модель многомерной регрессии, применимой для работы с логистической стратегией компании ООО «ПИК».

Полученная модель имеет возможность практического применения непосредственно в отделе снабжения и логистики данной компании и, в дальнейшей работе, предположительно, будет апробирована, по средством построения прогноза относительно возможной площади остекления объекта при заданных регрессорам параметрах.



Список использованных источников

1. Альбеков А. У., Федько В. П., Митько О. А. Логистика коммерции. [Текст]: книга - Ростов н/Д : Феникс, 2012. - 512 с.

2. Антипина П.В. Качество в системе сервисной логистики [Текст]: - Известия ИГЭА . 2011. №5. 200-202с.

3. Афанасенко И.Д. Коммерческая логистика для бакалавров и специалистов [Текст]: учебник / И. Д. Афанасенко, В. В. Борисова. - Москва: Питер, 2012. - 352 с.

4. Бауэрсокс Д. Дж., Клосс Д.Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок [Текст]: 2-е изд. /Пер. с англ. - М.: ЗАО "Олимп-Бизнес". 2005 . - 640 с.

5. Бродецкий, Г.Л. Экономико-математические методы и модели в логистике. Процедуры оптимизации [Текст]: учебник / Г. Л. Бродецкий, Д. А. Гусев.. - М.: Академия, 2014. - 288 с.

6. Верещагин В.Е. Логистические стратегии реорганизации цпей поставок строительных материалов [Текст]: - Известия СПбУЭФ . 2010. №3. 72-74с.

7. Воронков А.Н. Логистика: основы операционной деятельности [Текст] учебное пособие / А.Н. Воронков; Нижегор. гос. архитектур.-строит.ун-т.- Н.Новгород: ННГАСУ.2013.

8. Гаврилов Д. А. Управление производством на базе стандарта MRP II [Текст]: - Спб.: Питер, 2005. -416 с.

9. Глудкин О. П. Всеобщее управление качеством: учебник для вузов [Текст]: учебник / О. П. Глудкин, Н. М. Горбунов, А. И. Гуров, Ю. В. Зорин; под ред. О. П. Глудкина. М.: Горячая линия. - Телеком. 2012.-702 с.

10. Григорьев М.Н. Логистика. Базовый курс [Текст]: учебник для бакалавров: учебник по направлению "Менеджмент" / М.Н. Григорьев, С.А. Уваров. - М.: Юрайт, 2012. - 818 с.

11. Дыбская, В.В., Зайцев Е.И., Сергеев В.И., Стерлигова А.Н. Логистика: [Книга]. - Москва: Эксмо. 2013.

12. Дыбская В.В. Управление складированием в цепях поставок. [Текст]: книга - М.: Альфа-Пресс, 2009. -720 с.

13. Дыбская В. В., Сергеев В. И. Использование SCOR-модели для контроллинга цепей поставок. Логистика сегодня. [Текст]: Т.3. 2014. 134-148с.

14. Ермошин В. А. Ключевые показатели эффективности как инструмент управления логистикой снабжения мтр // Математика и информационные технологии в нефтегазовом комплексе . [Текст]: 2015.- №2.

15. Иванов Д. А. Логистика. Стратегическая кооперация. [Текст]: книга / Иванов Д.А. - М.: Вершина. 2006.-176 с.

16. Илларионов О. И. Контрольные карты: технологический взгляд. [Текст]: О. И. Илларионов. Методы менеджмента качества. 2009.- № 2. 41-45с.

17. Илларионов О. И. Расчет характеристик контрольных X. карт при неточной наладке технологического процесса. [Текст]: О. И. Илларионов. Методы менеджмента качества. 2011. -№ 11.16 - 20с.

18. Илларионов, О. И. Проектирование контрольных карт на основе критерия полной вероятности брака. [Текст]: О. И. Илларионов Методы менеджмента качества. 2009. -№ 6. 32 - 36с.

19. Каплан Р. С., Нортон Д. П. Награда за блестящую реализацию стратегии. [Текст]: книга - М.: Олимп-Бизнес, 2012. -344 с.

20. Каплан Р. С., Нортон Д. П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию: пер. с англ. - М.: Олимп-Бизнес, 2008. -294 с.

21. Карпова Н.П. Методология стратегического планирования в маркетинге и логистике. [Текст]: - Самарский государственный экономический университет, Аудит и финансовый анализ 2013.-№2.

22. Компанейцева, О.В. Формирование логистической стратегии инвестиционно-строительного проекта. [Текст]: - Публикуется по рекомендации д.э.н. проф. Щербакова В.В. 2013.

23. Кужева С. Н. Теоретические и методологические основы управления развитием субъектов хозяйствования. [Текст]: монография. - Омск :Изд-во ОмГУ, 2008. -228 с.

24. Левкин Г. Г. Логистика как предмет внутрифирменного консалтинга при совершенствовании логистической системы предприятия. [Текст]: - Вестн. Ом. ун-та. Серия «Экономика». 2010. -№ 3.113-118с.

25. Логанина В. И. Управление процессом производства строительных материалов и изделий. [Текст]: - Університетські наукові записки. 2013. -№ 4. 540-545с.

26. Мельничук А. Е. Разработка KPI в службе логистики. Промышленный и b2b маркетинг. [Текст]: Т. 2. 2012. 127-134с.

27. Моргунов В. И. Корпоративная логистическая стратегия. [Текст]: - Российский экономический Интернет-журнал. 2013. -№ 4.

28. Питеркин С. В. Точно вовремя для России. Практика применения ERP-систем. [Текст]: книга / С. В. Питеркин, Н. А. Оладов, Д. В. Исаев. -- М.: Альпина Бизнес букс, 2006. - 368 с.

29. Плетнев С.В., Крайнова О.С. Возможности комбинации отдельных логистических стратегий для обеспечения высокой конкурентноспособности цепи поставок. [Текст]: Международный журнал экспериментального образования. 2011.- №8. -265-266с.

30. Санков В.Г., Таякина Э.Д. Современные тенденции развития системы управления потоковыми процессами. [Текст]: - Вестник СГТУ . 2009. -№1. 214-221с.

31. Сергеев В.И. Корпоративная логистика: 300 ответов на вопросы профессионалов. [Текст]: книга - М.: ИНФРА-М, 2005. - 976 с.

32. Скоробогатова, Т.Н. Традиционная и сервисная логистика: разграничение и взаимопроникновение: статья Фундаментальные исследования. Экономические науки. [Текст]: -№11. 2014. 393-398с.

33. Слюсарева Е.В. Аутсорсинг логистических функций предприятия. [Текст]: - Вестник ОмГУ. Серия: Экономика . 2009. -№2.117-118с.

34. Степанов, В.И. Логистика: учебник для бакалавров. [Текст]: учебник / Степанов В.И. -- Москва : Проспект, 2012. -272с.

35. Трегубов В.Н. Логистические концепции как методологическая основа синхронизации в логистических системах. [Текст]: - Научный журнал КубГАУ. 2011.- №66(02). 1-13с.

36. Уилер Д., Чамбер Д.. Статистическое управление процессами. Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта. [Текст]: - Альпина Паблишер. 2012. 302-416с.

37. Уотерс Д. Логистика. Управление цепью поставок. [Текст]: учебник / пер. с англ. - М. : Юнити Дана, 2008. - 503 с.

38. Фейгенбаум А. Контроль качества продукции. [Текст]: - А.Фейгенбаум. - М.: Экономика, 1986. -471с.

39. Хегай Ю.А.. Перспективы и проблемы развития рынка транспортнологистических услуг. [Текст]: - Теория и практика общественного развития . 2014. -№3. 267-271с.

40. Чернова Д.В., Степанов С.А. Методика разработки логистической стратегии. [Текст]: - Вестник самарского государственного университета. -№4(102). 2013.

41. Шепелева М. С., Никишина А. Л. Концепция управления цепями поставок и стратегия повышения их эффективности. [Текст]: Вестник магистратуры. 2014. - 67с.

42. Шиндина Т.А., Салимоненко Е.Н., Интегрированная логистика в организации // Вестник ЮУрГУ. Серия: Экономика и менеджмен . 2014. №4. С.195-198.

43. Шоттмиллер, Дж. Статистическое управление процессами эволюция в новое столетие. [Текст]: - Дж. Шоттмиллер Методы менеджмента качества. 2009.-№6.45-53с.

44. Эванс Дж. Управление качеством: [Учебное пособие]: - Дж. Эванс.-М.: Юнити-Дана, 2007.

45. Beniusiene I., Petukiene E. The Indicators of Service Quality Measurement of Logistics Services// Socialiniai tyrimai /Social Research. 2012. Nr 2 (27), 62-70р.

46. Cai J. et al. Improving supply chain performance management: A systematic approach to analyzing iterative KPI accomplishment //Decision Support Systems. 2009. -Т. 46. - №. 2. -512-521р.

47. Chow G., Heaver T. D., Henriksson L. E. Strategy, structure and performance: a framework for logistics research //Logistics and Transportation Review. 2005. - Т. 31. - №. 4.

48. Fugate B. S., Mentzer J. T., Stank T. P. Logistics performance: efficiency, effectiveness, and differentiation //Journal of Business Logistics. 2010. - Т. 31. - №. 1. -43-62р.

49. Hofmann E. Linking corporate strategy and supply chain management //International Journal of Physical Distribution & Logistics Management. 2010. - Т. 40. - №. 4. -256-276р.

50. Hoxha J., Scheuermann A., Bloehdorn S. An approach to formal and semantic representation of logistics services //Proceedings of the Workshop on Artificial Intelligence and Logistics (AILog), 19th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2010), Lisbon, Portugal. 2010. -73-78р.

51. Huang H. C. Designing a knowledge-based system for strategic planning: A balanced scorecard perspective //Expert Systems with Applications.2009. - Т. 36. - №. 1. -209-218р.

52. Johnson P. F., Leenders M. R., Flynn A. E. Purchasing and supply management. - McGraw-Hill/Irwin, 2011.

53. Koskinen P. Supply chain strategy in a global paper manufacturing company: a case study //Industrial Management & Data Systems. 2009. - Т. 109. - №. 1. -34-52р.

54. Persson F., Bengtsson J., Gustad Ц. Construction Logistics Improvements using the SCOR model-Tornet Case //Advances in Production Management Systems. New Challenges, New Approaches. - Springer Berlin Heidelberg. 2010. -211-218р.

55. Persson F., Thunberg M. Adapting the SCOR Make Process to the Construction Industry Settings. 2012. 719-737p.

56. Prajogo D., Olhager J. Supply chain integration and performance: The effects of long-term relationships, information technology and sharing, and logistics integration //International Journal of Production Economics. 2012. - Т. 135. - №. 1. -514-522р.

57. Yun-hui Z. Evaluation Model of Third Party Logistics Customer Service Quality Based on KPI //Logistics Sci-Tech. 2009. - Т. 10. -022р.

58. Zhou H. et al. Supply chain integration and the SCOR model //Journal of Business Logistics. 2011. - Т. 32. - №. 4. -332-344р.

59. Lobanov-logist : логистический портал. - URL : http://www.lobanov-logist.ru

Размещено на Allbest.ru

...