Организация логистического управления

5.6 Актуальность логистики в условиях экономики России

5.6.1 Актуальность логистики в современных условиях

В условиях перехода экономики России к рыночным отношениям значимость логистики возрастает. Можно выделить пять факторов, определяющих актуальность логистики в период перехода к рынку.

1. Экономический фактор. В современных условиях на первый план выдвигается поиск возможностей сокращения производственных затрат и издержек обращения ради получения прибыли. Логистика позволяет связать экономические интересы производителя продукции и ее потребителя.

2. Организационно-экономический фактор. В условиях рынка, по мере возникновения и развития новых организационных форм, реализующих процессы товародвижения, все большее значение приобретают интеграционные формы управления и координации, обеспечение логистических процессов взаимодействия предприятий-изготовителей, потребителей, посредников, складов и транспорта.

3. Информационный фактор. Рыночная экономика способствует развитию информационных связей, которые являются причиной и следствием рыночных отношений, взаимообуславливают друг друга. Информатика наиболее тесно связывает рынок и логистику, поскольку ее предметом, средством и составляющей логистических процессов являются информационные потоки.

4. Технический фактор. Этот фактор проявляется в том, что логистика как система, ее субъекты и объекты управления развиваются на основе современных технических достижений в транспортно-складском хозяйстве и компьютеризации управления.

5. Государственная поддержка процессов товародвижения. В современных условиях возникает задача регулирования процессов товародвижения не только на уровне предприятий, но и в масштабах регионов, а также в национальном масштабе.

Высокая актуальность внедрения логистики связана с интенсификацией и расширением в нашей стране товарно-денежных отношений, с увеличением хозяйственных связей между предприятиями, с развитием производственной инфраструктуры и расширением хозяйственной самостоятельности предприятий и организаций.

5.6.2 Влияние логистики на развитие рыночных отношений

Требования логистики к организации и управлению материальными потоками с момента изготовления продукции до ее производственного потребления способствуют развитию связей между поставщиками и потребителями продукции. В интересах улучшения собственных экономических показателей поставщик стремится и к обеспечению интересов партнер-потребитель, и к улучшению условий для развития договорных отношений по поставкам продукции.

Следуя логистическим подходам и развивая горизонтальные хозяйственные связи, предприятия конкурируют друг с другом в процессе обслуживания заказчиков, в повышении качества поставки и доставки продукции с наименьшими затратами. Методы логистики выступают надежным инструментом для повышения конкурентоспособности на товарных рынках.

Важнейшим условием реализации требований логистики является поиск резервов снижения затрат на заготовку, складирование, разгрузку, погрузку и отправку продукции. Сокращение затрат на транспортно-складские операции во многом определяет выигрыш в конкуренции и лидерство в системе рыночных отношений.

Развитие и внедрение механизма логистического управления постоянно связано с привлечением резервов финансовых и всех других видов ресурсов. От эффективности функционирования всех звеньев логистической системы и достигаемой при этом экономии ресурсов зависит в целом успех экономической реформы, развитие рыночных отношений.

Многообразие логистических операций и услуг позволяет значительно расширить возможности коммерческо-посреднических организаций по обслуживанию предприятий-поставщиков и потребителей продукции. Существовавшие ранее оптовые базы и организации преобразуются в посреднические организации комплексного обслуживания, которые оказывают предприятиям самые разнообразные логистические услуги.

6. Методы оптимизации материальных потоков

6.1 Диагностика материальных потоков

Диагностика материальных потоков направлена на установление и изучение признаков, оценку внутреннего состояния управления материальными потоками и выявление проблем эффективного функционирования и развития системы управления, а также формирования путей их решения.

С технической точки зрения диагностика позволяет выявить проблемы, обусловленные структурой логистической системы, особенностями внешней среды и характером взаимодействия с внешней средой; с экономической - диагностика фиксирует отклонения от нормы параметров, определяющих эффективное функционирование производственно-сбытовой системы.

Диагностика, используя результаты оперативного анализа состояния управляемой системы и ее среды, служит для обоснования решений по организации и регулированию материальных потоков, а также дает информацию для планирования развития логистической системы. Анализ является первой стадией диагностического исследования и позволяет сопоставить и выбрать эффективные решения развития системы управления материальными потоками, выявить причины сбоев в управлении и условия их устранения.

Диагностика позволяет решить следующий комплекс задач:

· установить состояние системы управления материальными потоками, его соответствие или несоответствие нормам, определяющимся потребностями практической деятельности;

· выделить логические схемы «причина - следствие», объясняющие зависимость эффективности логистической системы от качественно-количественного состава ее элементов и структуры, а также состояния среды, в которой функционирует предприятие;

· систематизировать и описать причины, вызывающие нарушения в системе управления материальными потоками;

· определить возможные состояния данной системы исходя из сложившейся и перспективной структуры связей ее элементов;

· оценить возможные последствия управленческих решений с точки зрения эффективности системы в целом.

Основой организации диагностических исследований должны служить принципы, реализация которых позволит обеспечить повышение эффективности проводимых работ. К их числу относятся принципы: ключевого звена, системности, причинно-следственного соответствия.

Принцип ключевого звена. Система управления материальными потоками относится к числу сложных систем. Организационные и экономические процессы, протекающие в ней, формируются под влиянием множества факторов. Учесть и исследовать их все практически невозможно, необходимо выбрать из них решающие, наиболее существенные. Выделение ключевых проблем и основных причин, обусловливающих проблемную ситуацию, составляет один из принципов диагностического исследования. Данный принцип реализуется путем декомпозиции функций и целей логистической системы, классификации проблем, определения приоритетности отдельных факторов при оценке проблем.

Принцип системности. Системность в диагностическом исследовании означает всестороннее и взаимосвязанное изучение проблем управляющей системы. В соответствии с данным принципом программа совершенствования системы управления материальными потоками должна оцениваться с точки зрения эффективности функционирования всей системы управления материальными потоками как единого целого, чтобы исключить возможность неожиданных и непредвиденных последствий.

Принцип причинно-следственного соответствия. Одним из требований к диагностике является познание причин возникновения нарушений в системе и отклонений от нормы ее параметров.

Исследование причин нарушений нормального состояния системы управления как способ решения возникающих проблем, при котором внимание аналитика сосредотачивается на изучении причинно-следственных связей, составляет необходимое условие результативности диагностического исследования и определяется как принцип причинно-следственного соответствия.

Процесс диагностики материальных потоков предусматривает выявление проблем (причин отклонений от нормального состояния системы) и определение путей их разрешения в соответствии с требованиями среды.

Основными фазами данного процесса являются:

§ экспресс-диагностика и выявление признаков проблем (подробнее);

§ формулирование и диагноз проблемы (подробнее);

§ выбор вариантов решения проблемы (подробнее);

§ реализация решений.

6.2 Экспресс-диагностика и выявление признаков проблемы

Начальным этапом проведения любого диагностического исследования является установление целей, структуры и границ исследуемого объекта, т.е. его характеристика. Для того чтобы описать систему управления материальными потоками и дать ей обобщенную характеристику, необходимо выделить существенные признаки, позволяющие определить ее как часть системы более высокого порядка. К числу таких признаков относятся:

1. обособленность - характеризует распределение задач и функций управления материальными потоками между подразделениями предприятия;

2. открытость - указывает на связанность логистической системы с внешней средой, ее ориентацию на поиск возможностей решения возникающих проблем во внешней среде;

3. стабильность или изменяемость состояния и поведения логистической системы во времени - характеризует наличие механизма адаптации к требованиям среды;

4. характер структуры системы управления материальными потоками - указывает на степень ее сложности, формализации и централизации;

5. вид структуры - характеризует особенности пространственного состояния и преобладающего механизма координации деятельности, например линейная или функциональная структура. Оценка внутреннего состояния системы управления материальными потоками служит основой выявления признаков проблем.

В общепринятом понимании проблема определяет ситуацию, при которой имеет место расхождение между желаемым и действительным состоянием объекта. О наличии проблемной ситуации можно судить по внешним и внутренним признакам состояния системы и ее внешнего окружения.

Внешние признаки характеризуют ситуацию, связанную с возможностью повышения эффективности логистической системы вследствие происшедших прогрессивных изменений во внешней среде, на которые у нее нет готовых рецептов. В качестве таких признаков может служить появление новых технологий и материалов, более эффективных средств транспортировки, новых источников сбыта и баз снабжения.

Внутренние признаки определяют ситуацию, при которой реализуемые логистической системой решения не дают ожидаемого результата, что находит отражение в низкой эффективности принятой схемы управления материальными потоками (не выполняются сроки поставок, не обеспечивается необходимое качество материалов; отсутствует контроль за уровнем запасов, имеют место задержки в принятии решений и т.д.).

Проблемой управления материальными потоками является такое состояние системы, изменение которого вследствие нестандартной ситуации или отсутствия необходимых для этого предпосылок невозможно известными способами.

Существование проблем управления материальными потоками устанавливается посредством сбора и обработки информации. Оценка состояния материальных потоков осуществляется с помощью системы показателей, отражающей особенности управления материальными потоками на отдельных стадиях товародвижения, в процессе транспортировки и складирования материалов.

По каждой из подсистем управления материальными потоками выделяются следующие группы показателей:

1. Целевые показатели:

a. Надежность системы закупок;

b. Удельный вес удовлетворенных потребностей;

c. Обеспеченность потребности в материалах.

2. Структурные показатели:

a. Количество работников, участвующих в процессе снабжения;

b. Структура заказов;

c. Объемы закупаемых ресурсов.

3. Показатели экономичности и качества:

a. Затраты на поставку одной условной единицы поставляемой продукции;

b. Количество поставок, имеющих какие-либо отклонения к общему числу поставок;

c. Время поставок.

Результатом данного этапа диагностики служит перечень функций и процессов управления, по которым наблюдаются отклонения между фактической и ожидаемой отдачей решений, а также возможных состояний среды, для реакции на которые система не имеет готовой программы действий.

6.3 Формулирование и диагноз проблемы

Данный этап предполагает редукцию проблем, их анализ и постановку диагноза.

Редукция или упрощение проблемы достигается в процессе анализа создавшегося положения (проблемной ситуации) и имеет целью свести проблему к задаче развития и (или) совершенствования системы управления материальными потоками.

Анализ сложившейся ситуации сводится к поиску ключевых причин проблемной ситуации. Первой фазой в диагностировании сложной проблемы является осознание симптомов проблем. В качестве симптомов служат характеристики поведения или функционирования системы.

О наличии того или иного симптома можно судить по отклонениям от нормального протекания процессов в логистической системе или ее окружении.

Среди симптомов и причин неудовлетворительного состояния управления материальными потоками на этапе распределения готовой продукции можно указать:

1. Выбор нерациональных способов доставки продукции.

2. Разбросанность конечных пунктов транспортировки.

3. Недостатки и ошибки в планировании процесса распределения.

4. Недооценка возможностей маркетинга при планировании процесса реализации.

5. Отсутствие или недостаточность контроля запасов готовой продукции (излишние запасы или их нехватка).

6. Недостатки в регулировании процессов доставки продукции.

7. Недостаточные контакты и связи предприятия с потребителями.

8. Несогласованность планов и графиков доставки продукции потребителям.

Анализ симптомов и проблем производят в двух направлениях:

1. по составляющим системы управления материальными потоками: организация управления, управление ходом и сроками выполнения производственных заказов, управление материальным обеспечением производства, управление запасами, управление поставками готовой продукции;

2. по этапам управленческого цикла: организация, планирование, контроль и регулирование, координация действий.

В процессе диагностики осуществляется селекция причин и выделяются те из них, которые достаточно значимы, и те, которые играют несущественную роль.

По результатам анализа симптомов причин устанавливается диагноз проблемы. Диагноз содержит указания об основных направлениях желаемых изменений и области их действия.

6.4 Выбор вариантов решения проблемы

Систематизация данных, характеризующих фактическое состояние системы управления материальными потоками, и симптомов причин проблемной ситуации позволяет спланировать варианты решения проблемы.

Выбор оптимального варианта производится в четыре этапа. На первом устанавливается возможность полного или частичного решения проблемы, на втором формируются варианты решений, на третьем предложенные варианты сравниваются между собой и оцениваются с точки зрения выбранных критериев, наконец, на четвертом этапе выбирается вариант решения проблемы и осуществляется проверка полученного результата.

Результат решения на каждом этапе может иметь два значения, определяющих дальнейший ход исследования. По завершении первого этапа решения проблемы возможен один из двух вариантов действий: подготовка частичного решения или проведение проверки полного решения проблемы. Каждая из этих работ, в свою очередь, может привести и к положительным, и к отрицательным результатам. Так, если полное решение невозможно, ветвь с отрицательным результатом ведет к частичному решению, а ветвь с положительным результатом - к выбору варианта полного решения проблемы. При проверке принятого решения отрицательный вариант указывает на поиск новых гипотез и предполагает повторное формулирование проблемы. При положительном ответе решение является окончательным и возможен переход к его внедрению.

6.5 АВС-анализ

АВС-анализ является одним из методов рационализации, который может использоваться во всех функциональных сферах деятельности предприятия. АВС-анализ позволяет:

· выделить наиболее существенные направления деятельности;

· направить деловую активность в сферу повышенной экономической значимости и одновременно снизить затраты в других сферах за счет устранения излишних функций и видов работ;

· повысить эффективность организационных и управленческих решений благодаря их целевой ориентации.

В управлении материальными потоками с помощью АВС-анализа устанавливаются и изучаются соотношения и зависимости следующих факторов:

§ количество и стоимость приобретенных материалов по отдельным позициям и группам;

§ количество и стоимость израсходованных материалов по отдельным позициям и группам;

§ количество счетов, выставленных поставщиками, и размеры оплаты по этим счетам;

§ количество поставщиков и размеры их оборота;

§ количество и стоимость отдельных материалов в рамках стоимостного анализа.

При дифференцированном подходе к организации закупок и управлению складскими запасами ABC-анализ позволяет добиться существенного снижения затрат.

Для повышения эффективности принимаемых решений необходим индивидуальный подход к определению сроков и размеров заказа по каждому материалу. Поскольку такой метод связан с большими затратами времени, его целесообразно использовать только там, где он приносит наибольший эффект. Иными словами, нерационально уделять позициям, играющим незначительную роль в производстве, то же внимание, что и материалам первостепенной важности. Это получившее широкое признание положение известно как принцип Парето. Суть его состоит в том, что на несколько изделий из всей совокупности производимых, продаваемых, покупаемых или хранимых изделий приходится значительная часть расходуемых или приобретаемых ресурсов. Применительно к политике материальных запасов последнее означает, что на ограниченное число поставок приходится основная масса используемых материалов.

6.6 Распределение ABC

В зависимости от затрат материальные запасы подразделяются на три класса: А, В и С. На рис. 3.3.1 дано характерное распределение материальных запасов на отдельные классы по их удельному весу в общих издержках на материалы. Полученная кривая распределения названа по имени Лоренца, который в 1905 г. с помощью таких кривых графически интерпретировал различия в распределении доходов.



Рис. 3.3.1. Распределение АВС

ABC-анализ показывает значение каждой группы материалов и помогает обратить внимание на основные.

Материалы класса А - это немногочисленные, но важнейшие материалы, на которые приходится большая часть денежных средств (около 75%), вложенных в запасы.

Материалы класса В относятся к второстепенным и требуют меньшего внимания, чем материалы класса А. С приобретением материалов класса В связано примерно 20% денежных средств.

Материалы класса С составляют значительную часть в номенклатуре используемых материалов, но недороги, на них приходится наименьшая часть вложений в запасы - 5%.

6.7 Техника АВС-анализа

Для проведения ABC-анализа необходимо:

1. установить стоимость каждого наименования материала (для покупных деталей принимаются цены поставщика);

2. расположить материалы по мере убывания издержек;

3. суммировать данные о количестве и издержках на материалы и нанести их на схему;

4. разбить материалы на группы в зависимости от их удельного веса в общих издержках. Поскольку 75% затрат приходится на 10-15% всех материалов, то наиболее тщательный контроль осуществляется в отношении именно этой группы.

Контроль и регулирование запасов осуществляются по-разному в зависимости от класса материала. Ниже приводится перечень операций, которые проводятся с материальными запасами.

Материалы класса А. Тщательно определяются размеры и моменты выдачи заказов. Величина затрат на выдачу и оформление заказов, хранение материалов пересматриваются каждый раз при размещении очередного заказа. Устанавливается строгий контроль и регулирование запасов, а также контроль за расчетом периода опережения.

Материалы класса В. Определяются экономичные размеры и момент выдачи повторного заказа. Осуществляется обычный контроль и сбор информации о запасах, что позволяет своевременно обнаружить основные изменения в использовании материальных запасов.

Материалы класса С. Никаких расчетов не производится. Размер повторного заказа устанавливается таким образом, чтобы поставки осуществлять в течение 1-2 лет. Пополнение запасов регистрируется, но текущий учет уровня запасов не ведется. Проверка наличных запасов проводится периодически один раз в год. Ход выполнения поставщиком обязательств по поставке материалов класса А и В контролируется путем создания непрерывной или периодической системы учета запасов.

Пример 3.3.1. Предприятие использует около 200 наименований различных материалов. В табл. 3.3.1 приведены данные, характеризующие прямые издержки по закупке для семи наименований материалов.

Таблица 3.3.1

Издержки при закупке
Мате- риал	Удельный вес в общем количестве наименований, %	Годовая потребность, ед.	Цена, ден. ед.	Издержки по закупкам, тыс. ден. ед.	Издержки по закупкам нарастающим итогом, тыс. ден. ед.	Удельный вес в общих издержках,%	Класс мате- риала
1	14,20	650000	1100	715000	715000	66,42	А
2	28,57	35000	6000	210000	925000	85,92	В
3	42,86	40000	1650	66000	991000	92,05	В
4	57,14	95000	300	28500	1019500	94,70	С
5	71,42	30000	900	27000	1046500	97,20	С
6	85,71	82000	250	20500	1067500	99,16	С
7	100,0	8000	1200	9600	1076600	100,0	С

Информация, содержащаяся в табл. 3.3.1, получена следующим образом.

1. Рассчитан годовой оборот по каждому наименованию материала. Он определен путем умножения закупочных цен на количество единиц материала, потребляемых в течение года.

2. Все позиции материала распределены по мере убывания годового оборота.

3. Всем позициям присвоены порядковые номера, не зависящие от номенклатурных.

4. Годовые обороты просчитаны нарастающим итогом, поэтому, например, материалу с порядковым номером 5 соответствует суммарный годовой оборот по первым пяти позициям.

5. Рассчитана процентная доля годового оборота нарастающим итогом и процентное отношение порядкового номера к общему количеству наименований материалов.

Из табл. 3.3.1 видно, что большая часть издержек связана с закупкой трех наименований материалов. Результаты ABC представлены в табл. 3.3.2. Графически они интерпретируются кривой Лоренца (рис. 3.3.2). Из графика видно, что примерно 66% издержек приходится на 14% от общего количества материалов и только 8% - на материалы, составляющие 57% в общем количестве.

Рис. 3.3.2. Кривая Лоренца

Таблица 3.3.2

Результаты АВС-анализа
Класс мате- риала	Количество наименований материалов	Удельный вес в общем количестве наименований, %	Издержки по закупкам, тыс. ден. ед.	Удельный вес в общих издержках,%
А	1	14,29	715000	66,42
В	2	28,58	276000	25,64
С	4	57,13	85600	7,94
Итого	7	100	1076600	100

6.7 XYZ-анализ

6.7.1 Распределение XYZ

XYZ-анализ материалов предполагает оценку их значимости в зависимости от частоты потребления. Если рассматривать потребление отдельных видов материалов в течение длительного периода, то можно установить, что в их числе есть материалы, имеющие постоянный и стабильный спрос; материалы, расход которых подвержен определенным, например сезонным, колебаниям, и, наконец, материалы, расход которых носит случайный характер. Поэтому в пределах каждого из классов А, В и С материалы могут быть распределены еще и по степени прогнозируемости их расхода. Для такой классификации используются символы X, Y, Z.

К классу X относятся материалы, спрос на которые имеет постоянный характер или подвержен случайным незначительным колебаниям, поэтому поддается прогнозированию с высокой точностью. Удельный вес таких материалов в общей номенклатуре, как правило, не превышает 50-55%.

К классу У относятся материалы, потребление которых осуществляется периодически либо имеет характер падающей или восходящей тенденции. Их прогнозирование возможно со средней степенью точности. Их удельный вес в общей номенклатуре составляет около 30%.

К классу Z относятся материалы, для которых нельзя выявить какой-либо закономерности потребления. По этой причине прогнозирование их расхода невозможно (они составляют 15%) общей номенклатуры).

В качестве показателя, характеризующего возможные колебания в потреблении материалов, может использоваться коэффициент вариации

(3.3.1)

где - стандартное отклонение, определяющее степень фактического расхода материала в течение анализируемого периода относительно средней величины;

- средняя величина расходования материала;

 (3.3.2)

где Xt - фактический расход материала в t-м периоде;

T - число наблюдаемых периодов.

Пример 3.3.2. Предположим, что спрос на материал в течение периода изменяется незначительно. Определим коэффициент вариации спроса, используя данные табл. 3.3.3.

Таблица 3.3.3

Спрос на материал
Количество расходуемого материала, ед.	Периоды
2000	I квартал		25	625
1800	II квартал	1975	-175	30625
2100	III квартал		125	15625
2000	IV квартал		0	0
7900	4			46875

Практика расходования материалов с разной степенью предсказуемости спроса позволила установить границы изменения коэффициентов вариации по классам X, Y и Z в зависимости от удельного веса конкретной позиции материала в общей номенклатуре.

Графическая интерпретация XYZ распределения материалов представлена на рис. 3.3.3.



Рис. 3.3.3. Распределение материалов по методу XYZ

6.8 Техника XYZ-анализа

Для проведения XYZ-анализа необходимо:

1. установить средний расход каждого вида материала с учетом колебания потребности в них по периодам, это могут быть, например, сезонные колебания;

2. рассчитать коэффициент вариации по каждой номенклатурной позиции;

3. расположить материалы по мере убывания коэффициентов вариации;

4. суммировать данные о количестве материалов в соответствии с возрастанием коэффициентов вариации, нанести их на схему;

5. разбить материалы на группы в зависимости от вариации спроса.

Результатом XYZ-анализа является построение кривой Лоренца. Рассмотрим технику проведения XYZ-анализа на следующем примере.

Пример 3.3.3. Воспользуемся данными примера 3.3.1. Допустим, что предприятие использует около 200 наименований материалов, спрос на которые носит различный характер. В табл. 3.3.4 приведены данные, характеризующие интенсивность расходования по семи номенклатурным позициям.

Таблица 3.3.1

Распределение материалов в порядке убывания коэффициентов вариации
Мате- риал	Удельный вес в общем количестве наименований, %	Средне- месячное потребление, ед.	Стан- дартное откло- нение	Вариация потреб- ления, %	Вариация потребления нарастающим итогом, %	Класс мате- риала
1	14,20	500	3016,1	120,6	164,77	Z
2	28,57	3333	805,58	24,17	44,19	Y
3	42,86	7917	1402,8	17,72	20,02	Y
4	57,14	667	5,78	0,86	2,3	X
5	71,42	2917	23,09	0,79	1,44	X
6	85,71	68,33	24,62	0,36	0,65	X
7	100,0	54,167	159,9	0,29	0,29	X

Таблица построена следующим образом.

1. Рассчитано среднемесячное потребление по данным о расходовании материалов в предплановом периоде.

2. Определены стандартное отклонение и вариация потребления по каждому наименованию материала.

3. Все материалы распределены по мере убывания коэффициентов вариации.

4. Проведено суммирование материалов в соответствии с возрастанием коэффициентов вариации.

Результаты XYZ-анализа представлены в табл. 3.3.2 и показаны графически на рис. 3.3.4.

Таблица 3.3.2

Результаты XYZ-анализа
Класс мате- риала	Количество наименований материала	Удельный вес в общем количестве наименований, %	Вариация потребления, %
X	4	57,14	2,3
Y	2	28,57	41,89
Z	1	14,29	120,6

Рис. 3.3.4. Кривая Лоренца

XYZ-анализ служит вспомогательным средством при подготовке решений по совершенствованию планирования материального обеспечения производства.

Если такой анализ проводится самостоятельно, то для материалов класса X можно рекомендовать закупки в соответствии с плановой потребностью синхронному их расходу в производстве, для класса Y - создание запасов, а для класса Z - приобретение по мере возникновения потребности.

7. Применение методов прогнозирования в логистике

7.1 Основные положения теории прогнозирования

В снабженческой, производственной и распределительной логистиках широко используются методы прогнозирования, поскольку значения прогнозных оценок развития анализируемых процессов или явлений являются основой принятия управленческих решений при оперативном, тактическом и стратегическом планировании. Очевидно также, что точность и надежность прогноза определяет эффективность реализации различных логистических операций и функций - от оценки вероятности дефицита продукции на складе до выбора стратегии развития фирмы.

Известно, что теория прогнозирования включает анализ объекта прогнозирования; методы прогнозирования, подразделяющиеся на математические (формализованные) и экспертные (интуитивные); системы прогнозирования, в частности непрерывного, при котором за счет мониторинга осуществляется корректировка прогнозов в процессе функционирования объекта.

Одним из основных классификационных признаков является также период прогноза, при этом большинство авторов выделяют три вида прогнозов: краткосрочный, среднесрочный и долгосрочный. Естественно, что временные интервалы прогнозов зависят от природы объекта, т. е. изучаемой области деятельности. Так, при рассмотрении технико-экономических показателей деятельности фирм период краткосрочного прогноза не превышает 1 года, среднесрочного прогноза - от 1 до 5 лет, долгосрочного - свыше 5 лет.

Математические методы прогнозирования подразделяются на три группы:

1. симплексные (простые) методы экстраполяции по временным рядам;

2. статистические методы, включающие корреляционный и регрессионный анализ и др.;

3. комбинированные методы, представляющие собой синтез различных вариантов прогнозов.

Прогнозы I типа (в «узком» смысле):

· осуществляются с применением симплексных или статистических методов на основе временных рядов;

· число значимых переменных включают от 1 до 3 параметров, т. е, по масштабности они относятся к сублокальным прогнозам;

· при использовании одного параметра, например, времени, такие прогнозы считаются сверхпростыми, при двух-трех взаимосвязанных параметрах - сложными;

· по степени информационной обеспеченности периода ретроспекции прогнозы I типа могут быть отнесены к объектам с полным информационным обеспечением.

Для повышения точности и достоверности прогнозных оценок I типа целесообразно использование комбинированных методов, при этом желательно использование большого количества вариантов прогноза, рассчитанных на основе различных подходов или альтернативных источников информации.

Прогноз II типа (в «широком» смысле) подразумевает, что исходные данные для получения оценок определяются с использованием опережающих методов прогнозирования: «патентного», публикационного и др. Как правило, прогнозы II типа используются для долгосрочного прогнозирования и разбиваются на два этапа: первый - получение прогнозных оценок основных факторов; второй - собственно прогноз развития процесса или явления. Учитывая объективную сложность и трудоемкость выполнения прогнозов II типа, можно констатировать, что наибольшее распространение получили методы прогнозирования I типа.

Наиболее часто для прогнозирования I типа используется метод экстраполяции. В общем случае модель прогноза включает три составляющие (рис. 3.4.1) и записывается в виде:

(3.4.1)

где yt - прогнозные значения временного ряда;

- среднее значение прогноза (тренд);

vt - составляющая прогноза, отражающая сезонные колебания (сезонная волна);

еt - случайная величина отклонения прогноза.

Рис. 3.4.1. Прогнозирование на основе временных рядов:

1 - экспериментальные данные на интервале наблюдения (A); 2 - тренд; 3 - тренд и сезонная волна; 4 - значение точечного прогноза на интервале упреждения (B); 5 - интервальный прогноз

В частных случаях количество составляющих модели меньше, например, только и vt.

Подробно вопросы прогнозирования с использованием методов экстраполяции изложены в ряде работ, но ввиду отсутствия общепринятого алгоритма обработки временных рядов может быть предложена следующая последовательность расчета:

1. На основе значений временного ряда на предпрогнозном периоде (интервале наблюдения) с использованием метода наименьших квадратов определяются коэффициенты уравнения тренда yt, видом которого задаются. Обычно для описания тренда используются полиномы различных порядков, экспоненциальные, степенные функции и т. п.

2. Для исследования сезонной волны значения тренда исключаются из исходного временного ряда. При наличии сезонной волны определяют коэффициенты уравнения, выбранного для аппроксимации vt.

3. Случайные величины отклонения еt определяются после исключения из временного ряда значений тренда и сезонной волны на предпрогнозном периоде. Как правило, для описания случайной величины еt используется нормальный закон распределения.

4. Для повышения точности прогноза применяются различные методы (дисконтирование, адаптация и др.). Наибольшее распространение в практике расчетов получил метод экспоненциального сглаживания, позволяющий повысить значимость последних уровней временного ряда по сравнению с начальными.

7.2 Примеры прогноза текущего запаса на складе

Рассмотрим применение методов прогнозирования на основе данных расхода деталей на складе. В табл. 3.4.1 приведены три реализации текущего расхода; для каждой реализации даны величины расхода за день характеристики, представляющие собой расход деталей со склада за соответствующий цикл.

Таблица 3.4.1

Динамика спроса в течение трех циклов расхода запасов
1-й цикл	2-й цикл	3-й цикл
День	Спрос, ед.	Всего с начала цикла	День	Спрос, ед.	Всего с начала цикла	День	Спрос, ед.	Всего с начала цикла
1	9	9	11	0	0	21	5	5
2	2	11	12	6	6	22	5	10
3	1	12	13	5	11	23	4	14
4	3	15	14	7	18	24	3	17
5	7	22	15	10	28	25	4	21
6	5	27	16	7	35	26	1	22
7	4	31	17	6	41	27	2	24
8	8	39	18	9	50	28	8	32
9	6	45	19	*	50	29	3	35
10	5	50	20	*	50	30	4	39

Проиллюстрируем возможные варианты прогнозов для одной реализации.

Пример 3.4.1. Воспользуемся первой реализацией. Допустим, что нам известны значения расхода деталей со склада за пять дней работы (табл. 3.4.2).

Таблица 3.4.2

Исходные данные и результаты расчета коэффициентов уравнения (3.4.2) при N=5
ti, дн.	yi, ед.		yiti	Прогноз yi*	(yt-yi)2
1	41	1	41	42	1
2	39	4	78	39	0
3	38	9	114	36	4
4	35	16	140	33	4
5	28	25	140	30	4
Суммы

* Значения округлены

Выберем уравнение тренда yt в виде линейной зависимости:

(3.4.2)

Расчет коэффициентов уравнения и производится по формулам, полученных на основе метода наименьших квадратов:

(3.4.3)

(3.4.4)

Находим: a0 = 45,2, a1 = -3,0. Таким образом, уравнение прогноза пишется в виде:

(3.4.5)

Для оценки границ интервального прогноза необходимо рассчитать среднее квадратичное отклонение уt:

(3.4.6)

Подставляя значения в формулу, находим уt:

(3.4.7)

На основании полученных зависимостей yt и уt рассчитываются прогнозные оценки:

1. среднего времени расхода текущего запаса ;

2. страхового запаса yc с заданной доверительной вероятностью Р.

Расчет прогнозной величины среднего времени расхода производится по формуле

(3.4.8)

Приняв yt = 0, находим :

Для расчета страхового запаса воспользуемся формулой:

(3.4.9)

где уt - среднее квадратичное отклонение,

tв - параметр нормального закона распределения, соответствующий доверительной вероятности в.

Параметр tв определяет для нормального закона число средних квадратических отклонений, которые нужно отложить от центра рассеивания (влево и вправо) для того, чтобы вероятность попадания в полученный участок была равна в.

В нашем случае доверительные интервалы откладывают вверх и вниз от среднего значения уt. .

В табл. 3.4.3 приведены наиболее часто встречающиеся в практических расчетах значения вероятности в и параметра tв для нормального закона распределения.

Таблица 3.4.3

Доверительная вероятность в и параметр tв нормального закона распределения
в	tв	в	tв
0,80	1,282	0,92	1,750
0,82	1,340	0,94	1,880
0,84	1,404	0,95	1,960
0,86	1,475	0,96	2,053
0,88	1,554	0,98	2,325
0,90	1,643	0,99	2,576
0,91	1,694	0,999	3,290

Страховой запас рассчитывается так же, как и границы интервального прогноза. Для рассматриваемого примера при доверительной вероятности в=0,9 находим по табл. 3.4.3 tв = 1,643. Тогда величина страхового запаса составит:

Примем yc=3,0.

На рис. 3.4.2 приведены границы интервального прогноза при в = 0,9.

Рис. 3.4.2. Прогноз текущего расхода деталей на складе (N = 5): 1 - исходные данные; 2 - уравнение тренда; 3, 3' - границы интервального прогноза; 4 - время расхода запаса

Рассчитанное значение страхового запаса соответствует только одному дню наступления дефицита, а именно согласно прогнозу T = 15. Для учета возможных нарушений срока поставки необходимо также при расчете страхового запаса оценить влияние задержки, связанной с выполнением заказа, в частности с транспортировкой.

К сожалению, по одной реализации невозможно оценить вероятностный характер длительности функциональных циклов поставки. Однако можно предположить, что выявленная тенденция расхода запаса сохранится. В этом случае для оценки прогнозной величины страхового запаса можно воспользоваться формулой

(3.4.10)

где ф - параметр, характеризующий количество дней задержки поставки заказа.

Рассчитаем величину страхового запаса при условии задержки на один день по сравнению с прогнозной оценкой T = 15 дней, т. е. на 16-й день:

Аналогично, при ф = 2 (17 день)

Для оценки вероятности отсутствия дефицита допускается, что отклонения ежедневного расхода деталей от среднего значения (тренда) подчиняются нормальному закону распределения. Тогда, пользуясь уравнением функции нормального закона, определяют вероятность отсутствия дефицита:

(3.4.11)

где yt - уравнение тренда;

у - среднее квадратическое отклонение.

В табл. 3.4.4 приведен ряд значений функции Ф(х) и Р(х).

Таблица 3.4.4

Значения нормальной функции распределения Ф(х), вероятности Р(х) и параметра x
x	Ф(х)	Р(х)	x	Ф(х)	Р(х)
0,00	0,50	0,50	-1,280	0,10	0,90
-0,125	0,45	0,55	-1,405	0,08	0,92
-0,253	0,40	0,60	-1,555	0,06	0,94
-0385	0,35	0,65	-1,645	0,05	0,95
-0,525	0,30	0,70	-1,75	0,04	0,96
-0,675	0,25	0,75	-2,05	0,02	0,98
-0,842	0,20	0,80	-2,30	0,01	0,99
-1,037	0,15	0,85	-3,10	0,001	0,999

Появление дефицита означает, что текущая величина запаса на складе равна нулю, т. е. у = 0.

Для определения вероятности отсутствия дефицита необходимо:

1. рассчитать ,

2. по табл. 3.4.4 с помощью х найти Р(х).

Для рассматриваемого примера рассчитаем вероятности отсутствия дефицита деталей на складе на 13-й, 14-й и 15-й дни. Так, для T = 13 получаем:

и

По табл. 3.4.4 находим РТ=13 > 0,999, т. е, вероятность отсутствия дефицита ничтожно мала.

Аналогично, для T = 14 получим yТ=14 = 3,2, x = -1,78, и вероятность отсутствия дефицита РТ=14 = 0,95.

Наконец, для T = 15 вероятность отсутствия дефицита Р = 0,5.

Следует подчеркнуть, что так же, как при оценке прогнозной величины страхового запаса, определение вероятности отсутствия дефицита по одной реализации справедливо только при строгом соблюдении сроков поставки. Если они не соблюдаются, то расчет должен проводиться с учетом рассеивания длительности функциональных циклов поставки.

В заключение определим ошибку прогноза среднего времени Т:

(3.4.12)

где Tф, Tп - соответственно фактическая и прогнозная продолжительность цикла, дн.

Получим:

Ошибка прогноза велика, но это закономерно, так как нарушено одно из эмпирических правил экстраполяционного прогнозирования: между предпрогнозным периодом t и периодом упреждения (прогноза) ф = T - t должно соблюдаться соотношение:

(3.4.13)

При T = 5 допустимая величина времени прогноза:

Следовательно, величина надежного прогноза соответствует T ? 7 дн. и период упреждения составляет ф = 2 дн.

Пример 3.4.2. Считается, что средняя длина функционального цикла расхода запасов составляет T = 10 дн. Тогда t = 7,5 дн.

Увеличим длину динамического ряда до N = 7 (рис. 3.4.3).

Рис. 3.4.3. Прогноз текущего расхода деталей на складе (N = 7): 1 - исходные данные; 2 - уравнение тренда; 3, 3' - границы интервального прогноза; 4 - время расхода запаса

Выполним расчеты аналогично примеру 3.4.1, полученные данные занесем в табл. 3.4.5.

Таблица 3.4.5

Исходные данные и результаты расчета коэффициентов уравнения тренда при N=7
ti	yi		yiti	yi	(yt-yi)2
1	41	1	41	43,1	4,41
2	39	4	78	39,2	0,04
3	38	9	114	35,3	7,29
4	35	16	140	31,4	12,96
5	28	25	140	27,6	0,25
6	23	36	138	23,6	0,36
7	19	49	133	19,7	0,49
Суммы

,

Получим уравнение тренда:

Соответственно,

Рассчитаем среднее прогнозное время расхода запаса со склада

и ошибку прогноза:

Рассчитаем величину страхового запаса yc для 12-го, 13-го и 14-го дней. Примем в = 0,95, т. е, tв = 1,96. Тогда:

Определим вероятность дефицита на складе на 10-й день. Находим ; по табл. 3.4.4 , т.е. наличие дефицита маловероятно. Аналогично, для для .

В заключение можно сделать следующее замечание: рассчитанные величины среднего запаса получены при условии, что наблюдающая величина дефицита и вариация ежедневного расхода - независимые величины. Несомненно, это допущение требует проверки.

7.3 Комбинированный прогноз

На формирование стратегии автотранспортного предприятия (АТП) на рынке влияют факторы как внешней, так и внутренней среды, в том числе определяющие состояние спроса на услуги. Основным является вопрос о потенциальных возможностях предприятия, определяемых технико-технологическими и организационно-финансовыми факторами среды. Принципиальное различие между предъявляемыми к перевозке грузами (или спросом) и провозными возможностями АТП состоит в том, что первое следует отнести к условиям внешней среды, т. е. «природе», состояние которой формируется под действием большого количества факторов и в подавляющем большинстве случаев не зависит от транспортной политики конкретного АТП (если рассматриваемое предприятие не является монополистом в данном сегменте рынка транспортных услуг), а второе определяется политикой и тактикой действий предприятия, не имея случайного характера, а, скорее, подчиняясь неким внутренним закономерностям. Таким образом, под влиянием случайных факторов объем перевозок представляет собой случайную величину, подчиняющуюся определенному закону или функции распределения F(Q). Введение функции распределения для описания состояния «природы» позволяет, согласно теории статистических решений, использовать вероятностные критерии принятия решений в условиях риска.

Что касается состояния АТП, то оно может быть представлено в виде различных стратегий Ai, каждая из которых количественно характеризуется числом автомобилей Ni и их провозными возможностями Wi.

Указанные стратегии Ai, являются дискретными величинами, если используется число автомобилей N, или непрерывными за счет варьирования показателей, входящих в расчет производительности автомобиля Wi.

Связь между Ai стратегией и объемом перевозок Qi определяется в виде матрицы (табл. 3.4.6), элементы которой (aij) отражают «выигрыш», получаемый АТП при выборе i-й стратегии.

Таблица 3.4.6

Матрица возможных стратегий Ai АТП при различных обълмах перевозок Qj («состояния природы»)
Стратегия АТП	Обълм перевозок
	Q1	Q2	...	Qj	...	Qn
A1	a11	a12	...	a1j	...	a1n
A2	a21	a22	...	a2j	...	a2n
...	...	...	...	...	...	...
Ai	ai1	ai2	...	aij	...	ain
...	...	...	...	...	...	...
Am	am1	am2	...	amj	...	amn

В ряде работ, где предпринимались попытки использования теории статистических решений для конкретных хозяйственных объектов, в качестве элемента матрицы aij - «выигрыша» - использовались условные величины. В качестве «выигрыша» могут быть использованы различные экономические показатели: доход, прибыль и другие, а также показатели, способствующие усилению конкурентных или рыночных позиций, усилению влияния на клиентуру и укреплению имиджа предприятия, улучшению качества производимых услуг.

Возможны три соотношения между объемом перевозок Qi и стратегией предприятия А. Первое - - состояние «выигрыша»; второе - - нейтральное состояние; третье - - состояние «проигрыша». Величина - вероятностное отклонение за счет случайного характера величин, определяющих значение элементов матрицы. Теоретически возможен вариант, когда области значений aij будут расположены иным образом, чем это показано на рис. 3.4.4.

Рис. 3.4.4. Распределение на различные области матрицы стратегий АТП: 1 - «выигрыш», 2 - нейтральное состояние, 3 - «проигрыш»

В частности, введение оценки «упущенной выгоды» может изменить границы областей 1-3. Считает...