Повышение эффективности управления запасами промышленного предприятия

5

1

1

4

1

Сергин.

1

1

1

Коротч.

4

3

2

2

Поляр.

Барабин.

1

1

3

4

Томск

Урманск.

4

5

Шигинск.

3

2

Зап-Лугин.

2

3

1

Химпром

5

Демьянк.

4

НБО

1

1

СБО

1

1

*Таблица составлена на основании данных о количестве транспортируемых объемов и базисам их поставки.

Стоит отметить, что средняя стоимость транспортировки трубной продукции логистической компанией составляет 30,20 рублей за каждый машинный километр. Основываясь на приведенных выше данных, можно рассчитать затраты, которые понесла организация в 2019 году и тем самым на сколько была увеличена закупочная цена МТР и привлекательна услуга, предоставляемая распределительным центром организации.

Общее количество километража, которое было преодолено транспортным средством для доставки продукции составляет 141 530 км. Основываясь на всем вышесказанном, можно с уверенностью утверждать, что логистические затраты в отношении доставки грузов составили 4 274 206 рублей.

Рассматривая вопрос в отношении расходов на хранение, следует отметить, что общая площадь арендуемых помещений на всех базисах поставки составляет 1 614 836,5 кв. м. аренда которых в год равна 30 000 000 рублей. [80]

Подводя итог, можно отметить, что за 2019 год компания затратила около 35 000 000 рублей на логистические расходы. На 2020 год организация запланировала увеличение номенклатуры товаров, закупаемых через РЦ, тем самым увеличивая количество запасов на складах и расширяя периметр контроля специалистами управления движением материально-технических ресурсов. Для обеспечения принятия большего объема поступлений материального потока необходимо будет также увеличить арендуемые площади. Однако нами предложен вариант оптимизации предстоящих расходов и увеличения эффективности управления запасами путем введения в цепь поставки отдельного собственного склада в виде распределительного центра, который позволит компании формировать по базисам и доставлять необходимые ресурсы на указанные в заявке местоназначения. Еще одним преимуществом является возможность модернизации вопросов координации запасов на балансе распределительного цента. Затраты, которая компания может понести в виду увеличения арендуемых территорий и номенклатуры товаров, возможно использовать с большей результативностью в отношении формирования системы управления запасами. Именно для решения данной задачи нами будет рассмотрен вопрос об эффективном территориальном расположение данного складского помещения, а также рассчитана экономическая выгодность выбранного варианта.

3.2 Разработка внедрения нового звена в цепочку поставки компании ООО «Газпромнефть-Снабжение»

Увеличение номенклатуры товаров, закупаемых через распределительный центр в 2020 году, приводит к увеличению материального потока поставляемых МТР на склады соответствующих базисов поставки. Следует выделить, что расширение перечня будет включает в себя приведенный ниже список и количество объемов, которое необходимо доставить за второе полугодие 2020 и первое полугодие 2021 годов.

Таблица 22-Планируемый перечень МТР, закупаемый через РЦ на 2020-2021 г.

Наименование	Базис	ЕИ	Кол-во, шт
Насосное оборудование	Тюмень, Омск	шт	10 000,000
Соединительные детали для трубопроводов	Томск, Ямал	шт	3000,000
Трубопроводная арматура	Ямал, Тюмень	шт	4569,000
Скважинное оборудование	Омск	шт	3125,000

Для наглядности изображения анализа изменения величины материального потока между представленными базисами поставки, нами была разработана матрица влияния транспортных перевозок между складскими помещениями компании. В систему введен временной критерий, который отражает данные о планируемых на год поставках МТР для одного графика, а также выполненные заказы за 2019 год для другого. Используя современные автоматизированные системы, нами была составлена круговая диаграмма, которая позволяет комплексно оценивать изменения грузового потока в компании, а также выявить влияние друг на друга направлений доставки МТР. [1]

Рис. 11- Анализ грузового потока между базисами в 2019 году



Рис. 12- Анализ грузового потока между базисами в 2020 году

Рассмотрев диаграммы, отображающие грузовой поток за два года, можно сделать вывод о том, что объемы перевозимого между базисами поставки запаса увеличились, чему свидетельствует прирост интенсивности транспортных перевозок в периметре складских помещений компании. Анализируя полученные данные, можно выделить склады, на которых наиболее сосредоточен грузопоток. Среди лидеров оказались базы: Коротчаево, Барабинск, Урманское, Шингинское, Демьянка. В связи с увеличением объемов хранимого запаса на складских помещениях увеличивается не только площадь, необходимая для зоны хранения и затраты на ее обслуживание, но и нагрузка на возможность обслуживания данного грузового потока имеющимися производственными и техническими возможностями. Во избежание ситуаций, которые могут сорвать поставку груза в необходимый промежуток времени, а также отсутствия возможности организации оптимизированной системы управления запасами распределительного центра мы предлагаем рассчитать наиболее эффективное расположение складского помещения в данной системе цепи поставки.

Методология определения территориального расположения РЦ находится в процессе формирования, что подразумевает раскрытие новых аспектов в исследованиях данного вопроса. Поскольку все большую популярность в использовании РЦ в цепи поставки набирают предприятия розничной торговли, наше исследование направлено на введение данного инструмента в разрезе промышленного предприятия. В своей работе при определении метода, с помощью которого будут проведены расчеты для компании нами выбран способ определения точки центра тяжести в цепи поставки. Базой данного подхода является выявление наиболее загруженного участка ЦП. Результатом данной методологии является минимизация логистических расходов путем внесения эффективных изменений в движении материального потока. Так как транспортируемые материально-технические ресурсы имеют определенные условия для хранения, а также доставки, нами будет введен в модель критерий расходов, затрачиваемых на указанные логистические процессы.

Первым этапом нашего анализа определения территориального расположения РЦ является выявление рассматриваемого периметра и определение координат нахождения имеющихся складских помещений.

Рис. 13-Территориальное расположение объектов исследования

На основании приведенных данных на рисунке можно сделать вывод не только о территории анализируемой площади, а также возможно определить координаты нахождения объектов, что позволит провести расчетную часть выбранной нами модели. Для систематизации данных приведем базу для расчетов в таблице ниже.

Таблица 23-Аналитическая информация для проведения расчетов методом определения центра тяжести

Наименование	Х	У	Грузооборот, т.
База Заполяр.	3,5	5	3000
База Новый Порт	9,5	38	1000
База Сергино	5	10	1000
База Коротчаево	14,5	16	1400
База Полярная	3	22,5	800
База Барабинск	14	3	3126
База Томск	18	3,5	1200
Урманск.	14,2	1	625
Шингинск.	18,5	6,5	625
Зап-Лугинец.	16	8	625
База Химпром	14	18	162
Демьянка	9	17	900
База НБО	11	22,5	55
База СБО	14,5	21	112

В представленной таблице приведены координаты расположения имеющихся складских помещений компании, а также определен грузовой оборот по каждому из складов. Данный показатель выявлен на основании данных проведенного нами анализа технических характеристик складских помещений.

Базовой формулой расчетов определения координат расположения РЦ методом выявления центра тяжести являются следующие составляющие:

, (15)

, (16)

где Г_i- грузовая нагрузка грузополучателей;

X_i, Y_i- рассчитанные координаты грузополучателей;

n- общее количество получателей груза в ЦП.

Однако специфическая направленность деятельности компании и необходимость в определенных условиях для перевозки грузов и последующего хранения предполагают дополнительные затраты для возможности получения заказчиком товара в надлежащем качестве. Именно поэтому возникает необходимость во внесении корректировок в модель, которые позволят провести анализ и получить результат с наибольшей вероятностью сопоставления его с реальными условиями. Для этого в имеющуюся формулу внесем элемент, который будет отражать тариф за оказываемые логистические услуги. В следствии чего формула будет иметь вид:

, (17)

, (18)

где

Проведя расчеты в отношении тарифов, мы выявили сумму затрат на 1 км транспортировки и квадратный метр арендуемой площади, которая составила 50 рублей. Именно данные затраты будут учитываться нами при определении точек координат.

Таблица 24-Расчетные данные для определения координат абсцисс

Склад
База Заполяр.	3,5	3000	50	525000
База Новый Порт	9,5	1000	50	475000
База Сергино	5	1000	50	250000
База Коротчаево	14,5	1400	50	1015000
База Полярная	3	800	50	120000
База Барабинск	14	3126	50	2188200
База Томск	18	1200	50	1080000
Урманск.	14,2	625	50	443750
Шингинск.	18,5	625	50	578125
Зап-Лугинец.	16	625	50	500000
База Химпром	14	162	50	113400
Демьянка	9	900	50	405000
База НБО	11	55	50	30250
База СБО	14,5	112	50	81200

Таблица 25-Расчетные данные для определения координат ординат

Склад
База Заполяр.	5	3000	50	750000
База Новый Порт	38	1000	50	1900000
База Сергино	10	1000	50	500000
База Коротчаево	16	1400	50	1120000
База Полярная	22,5	800	50	900000
База Барабинск	3	3126	50	468900
База Томск	3,5	1200	50	210000
Урманск.	1	625	50	31250
Шингинск.	6,5	625	50	203125
Зап-Лугинец.	8	625	50	250000
База Химпром	18	162	50	145800
Демьянка	17	900	50	765000
База НБО	22,5	55	50	61875
База СБО	21	112	50	117600

После проведенных расчетов, можно определить, что эффективное расположение распределительного центра имеет следующие координаты R (11; 10), что соответствует представленному ниже месторасположению на карте.

Рис. 14-Периметр территориального месторасположения распределительного центра

Проведенный анализ позволяет не только определить территориальное расположение склада, но и при этом рассчитывать на установленные моделью затраты на транспортировку и хранение материально-технических ресурсов. Однако следует отметить, что рассчитанные нами координаты могут варьироваться в указанном периметре расположения распределительного центра в виду условий, который не находятся под контролем организации.

Выбранное месторасположение позволит компании реорганизовать грузовой поток между складскими помещениями, тем самым сокращая логистические затраты. Так же можно выявить тенденцию рассчитанных координат расположения распределительного центра, которая определяет точку тяжести материального потока приближенную к наиболее загруженным складским помещениям. Следует отметить, что при внедрении данной структуры в цепь поставок компания расширит возможности сбора различных МТР согласно заявке заказчика, тем самым сокращая время на поиск, формирование и непосредственный процесс транспортировки груза до местоназначения.

Однако для полноты нашего исследование необходимо не только определение территориального расположения распределительного центра, но и выявление экономической составляющей, которая будет отражать эффективность использования инвестиционных ресурсов. Так как в компании на 2020 год введены корректировки в отношении перевозимого МТР через распределительный центр, плановое увеличение арендуемых территорий приведет к приросту логистических затрат на 50%, что составит 15 000 000 рублей в год. Однако стоимость аренды величина не постоянная и имеет возможность варьироваться в зависимости от ситуаций на рынке.

Рассматриваемый нами вариант предполагает строительство складского помещение, которое будет находится на балансе организации. Именно поэтому в рамках нашего анализа необходимо рассмотреть и экономическую составляющую проекта, с целью выявления эффективности использования инвестиций компании.

Строительство нового звена цепи поставки первостепенно предполагает выполнение следующих операций: приобретение прав на участок, а также необходимые исследования с целью определения места будущего строительства, возможность обеспечение электроэнергией и водоснабжением помещение, предназначенное для хранения грузов. После выполнения данных процедур происходит составление сметы работ и строительных материалов для реализации. В разрезе нашего анализа нами будет составлена смета расходов, которая состоит из ключевых аспектов затрат компании. Следует отметить, что цены, представленные в таблице определены нами на основании анализа рыка предоставляемых услуг и материалов.

Таблица 26-Расчетные данные из сметы строительства распределительного центра

Наименование	Сумма затрат, руб.
Территориальное проектирование строительства
Покупка участка	5 000 000
Анализ геодезии территории	50 000
Закуп необходимых материалов для строительства	15 000 000
Этап возведения распределительного центра
Разработка грунта механическим способом	400 000
Строительство фундамента	1 900 000
Возведение каркаса и фасадов складского помещения	2 000 000
Обустройство полов склада и формирование инженерных коммуникаций	5 000 000
Работы внутренней отделки	2 500 000
Устройство зоны приемки, хранения, отгрузки необходимой технической оснащенностью	10 000 000
Управленческие затраты
Заработная плата рабочим	13 000 000
Транспортные расходы на доставку строительных материалов и оборудования	11 250 000
ИТОГО	66 100 000

Следует отметить, что нами были выбраны характеристики складского помещения, к котором можно отнести площадь территории величиной 20 000 кв.м, из которой площадь складского помещения составит 12 000 кв. м. Данные рассчитаны на основании занимаемых площадей МТР на сегодняшний день с учетом их увеличения на 2020 год. Строительство нового склада подразумевает выбор материала в отношении конструкции помещения. В настоящее время популярным является вариант возведения путем использования металлоконструкций. Ключевым преимуществом данного варианта является строительство в краткие сроки, при сохранении долгосрочности использования данного звена цепи поставки. Также следует отметить, что при возведении склада данным материалом возможно варьировать размер помещения, которое будет удовлетворять всем необходимым условиям организации. Определенные цены в таблице характеризуют величины за предоставляемые услуги на рынке Ханты-Мансийского автономного округа. В таблице рассмотрены основные этапы при формировании складского помещения, однако в зависимости от ситуации статьи затрат могут быть скорректированы. Полученные данные позволяют рассчитать необходимые показатели инвестиционного проекта.

Первостепенным критерием, который будет определен в нашем исследование будет выявление срока окупаемости данного проекта. Определим величину чистой прибыли за 2019 год компании в размере 15 млрд. рублей, из которых 25 млн. приходится на выручку поставки МТР через распределительный центр. На основании приведенных данных рассмотрим вариант определения срока окупаемости данного проекта. (2020)

Из расчетов следует, что необходимым сроком окупаемости проекта средствами распределительного центра является величина в 3 года. Использованная нами формула для расчета срока окупаемости статистическим методом обоснована тем, что расширении номенклатуры перевозимого через РЦ МТР, позволит обеспечить уровень прибыли не ниже 25 000 000 рублей. Таким образом, денежные поступления имеют постоянную динамику поступления, что позволяет нам использовать данный подход.

Показатель рентабельности инвестиций в данном случае будет равен в 38%.

Основываясь на проведенных расчетах, можно с уверенностью утверждать, что прибыльность разработанного проекта составляет 38%, что подразумевает получение компанией выгоды за каждый вложенный рубль обратной выгоды в виде 38 копеек, что составит 25 118 000 рублей. Следует отметить, что данный вариант является весьма привлекательным для организации и открывает не только новые возможности цепи поставки, но и приносит выгоду для компании в виде денежных средств.

Для определения показателя чистого дисконтированного дохода представим дополнительные данные в виде размеров получения денежных потоков в периоды срока окупаемости проекта. Так как рентабельность инвестиций предполагает получение выгоды в размере 25 118 000 рублей, а срок окупаемости проекта составляет 3 года, мы распределим данную величину в указанном временном промежутке. Также поясним, что средний уровень ставки дисконтирования проектов, направленных на строительство РЦ принято считать 20%.

Таблица 27-Информация о суммах денежного потока инвестируемого проекта

Период, год	Сумма денежного потока, руб.	Чистый денежный доход за период, руб.
1	800 000 000	666 666 667
2	800 000 000	800 000 000
3	900 000 000	1 080 000 000

2 546 666 667 рублей

Из рассчитанной величины можно сделать вывод о том, что представленный проект является экономически выгодным решением для оптимизации управления запасами компании. Строительство распределительного центра для предприятия является одним ключевых вариантов инвестирования денежных средств компании в собственное производство.

На основании полученной величины чистого дисконтированного дохода возможно рассчитать величину рентабельности инвестиций в указанном временном промежутке.

Полученная величина характеризует величину выгоды с каждого рубля вложенного денежного средства с учетом изменении оценки данного ресурса компании во времени. Поскольку величина, рассчитанная нами больше 0, проект для компании является целесообразным с экономической точки зрения и эффективным в вопросе получения выгоды от инвестиционной деятельности.

Рассчитанные показатели экономической составляющей разработанного проекта отражают его привлекательность в вопросе реализации строительства отдельного звена цепи поставки в роли распределительного центра. Вложенные инвестиционные средства позволят предприятию не только обеспечить модернизацию материального потока и оптимизацию процесса доставки грузов до заказчика, но и в последствии будут окуплены посредством экономии сумм логистических затрат.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенное исследование в рамках выпускной работы позволяет выявить один из эффективных инструментов управления запасами предприятия. Суть данного подхода заключается в введении существующую цепь поставки дополнительного звена, который будет выполнять функцию формирования партии поставки материально-технических ресурсов согласно заявкам потребителей. Методология оценки эффективного расположения подразумевает выявление точки тяжести материального потока и формирование системы контроля запасами предприятия путем его перераспределения. Рассмотренная на практическом примере модель использования разработанного подхода в отношении данного вопроса позволяет определить не только эффективное расположение распределительного центра, но и отражает в себе экономическую выгоду от внедрения данного варианта.

Для получения расширенного результата от использования инструмента управления запасами был проведен анализ имеющегося процесса закупки и доставки грузов компании ООО «Газпромнефть-Снабжение». Следует отметить, что в компании имеется подразделение, целью которого является анализ движения закупаемых запасов и их доставка. Данное направление носит характер распределительного центра, но в свою очередь не имеет возможности хранения МТР на собственном складе, поскольку все имеющиеся в распоряжении складские помещения компании находятся в аренде. В наступившем году организация столкнулась с задачей расширения номенклатуры перевозимых грузов через распределительный цент, что в свою очередь предполагает увеличение логистических расходов бедующих периодов. Периметр обслуживания компании носит широкий спектр, что подразумевает сложность в формировании эффективной системы управления запасами. Стоит также отметить, что использование инструмента распределительного центра на практике применяется в сфере торговли, однако в нашем исследовании было рассмотрено внедрение критерия на промышленном предприятии.

На основании вышеперечисленных факторов и анализа возможных путей решения был выбран наиболее эффективный способ решения для компании в рамках рассмотренного кейса. Путем выявления периметра обслуживания предприятия и ключевых показателей каждого из объектов ЦП, нами был определен размер грузового потока, проведено анализ его модификации в отношении доставки грузов до заказчиков. Используя методологию определения точки центра тяжести с внесением в модель критерия специфики перевозимого груза, нами было рассчитано и проиллюстрировано эффективное месторасположение распределительного центра. На основании ключевых экономических величин, мы определили размер срока окупаемости и рентабельности вложений. Для расходной части базой данных является составленная на основе анализа цен рынка расходная смета будущего проекта.

Проведенный исследовательский проект на основе практических данных крупного промышленного предприятия позволяет сделать вывод о том, что с экономической и оптимизационной точек зрения данный проект является привлекательным для организации. Введение распределительного центра в отношении логистики предприятия позволит обеспечить структурированную систему управления запасами и всех сопутствующих процессов.

Также следует отметить, что транспортировка МТР до заказчика из одной базы поставки предполагает минимизированную сумму логистических затрат. Поскольку за предоставляемые услуги распределительного центра компанией рассчитывается наценка, которая включает в себя сумму всех понесенных расходов, уменьшение величины данного показателя увеличивает привлекательность услуг компании на рынке.

Поскольку любое мероприятие, которое требует дополнительного финансирования из бюджета компании предполагает экономическую обоснованность в виде расчетов соответствующих показателей. В ходе нашего исследования данная область расчетной части предполагает положительные величины, что характеризует привлекательность проекта.

На основании вышесказанного можно с уверенностью утверждать, что нами была достигнута поставленная перед исследованием цель. В ходе работы предложен авторский подход определения эффективного расположения нового звена цепи поставки в виде распределительного центра компании ООО «Газпромнефть-Снабжение» для организации оптимизированной системы управления запасами при минимизации логистических затрат компании в отношении хранения и транспортировки материально-технических ресурсов.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Федеральный закон от 29 декабря 1994 года № 79-ФЗ (ред. от 27 декабря 2019 года) «О государственном материальном резерве».- Закон.-2019.-№4.

2. Федеральный закон от 3 августа 2018 года № 289-ФЗ (ред. от 27 декабря 2019 года) «О таможенном регулировании в Российской Федерации и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации».-Закон.- 2019.-№ 355.

3. Приложение № 100 к приказу Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации от 26 декабря 2019 г. «Федеральные единичные расценки на ремонтно-строительные работы».-Закон.-2019.-№ 876/пр.

4. Асадулова, Л.Р. Сумятина, В.О. Исследование интенсивностей паромных перевозок в регионе Балтийского моря/ Л.Р. Асадулова, В.О. Сумятина. // Научный журнал "Системный анализ и логистика". - 2020. - Выпуск № 1(23). - С. 3-11.

5. Баргузин, С.В. Политика управления запасами в рамках управленческого учета/ С.В. Баргузин// Научнопрактический журнал "Логистика сегодня". - 2014. - №3.- С. 154-158.

6. Берг Йерун, В. Д. Склад как конкурентное преимущество/Берг Йерун Ван Ден. - М.: Axelot, 2013. - 223-228 с.

7. Волгин, В.В. Склад: логистика, управление, анализ /В.В. Волгин. // Издательско-торговая компания "Дашков и Ко", 2018. - 10-е изд., перераб. и доп.-736 с.

8. Вороненко, В. П., Горюхов, В.А. Метод определения метсторасположения складов при проектировании складской сети //В.П. Вороненко, В.А. Горюхов// Вестник Рыбинской государственной авиационной технологической академии им. П.А. Соловьева. - 2018.- С. 88-92.

9. Гаджинский, А.М. Практикум по логистике: учебник для вузов / А.М. Гаджинский. - М.: Издательско-торговая корпорация "Дашков и К", 2014. - 8-е издание - 312 с.

10. Гаджинский, А. М. Логистика / А.М. Гаджинский. - М: Издательско-книготорговый центр "Маркетинг", 2018. - 300 c.

11. Григорьев, М.Н., Уваров, С.А. Логистика: учебное пособие для вузов/ М.Н. Григорьев, С.А. Уваров. - М.: Юрайт, 2017- 112 с.

12. Готарь, Н.В. Складская логистика: история, современное состояние, перспективы / Н.В. Говарь // Научно-аналитический журнал "SAE-JOURNAL". - 2018. - Т. №5. - С. 1-6.

13. Ехлаков, Ю.П. Проблема Автоматизации и оптимизации деятельности распределительного центра предприятия / Ю.П. Ехлаков // Доклады ТУСУРа. - 2013. - ч.3 - С. 114-118.

14. Журавская, М.А. Логистические методы управления материальными потоками / М.А. Журавская- М.: Екатеринбург: УрГУПС, 2011. - 48 с.

15. Кобелева, Л.А. Отимизация логистических процессов в складском хозяйстве / Л.А. Кобелева // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. - 2017 - Т. №4. - С. 27-29.

16. Конорева, Н.А., Николашин, В.М. Применение концепции интегрированной логистической поддержки для оптимизации функционирования цепей поставки товаров / Н.А. Конорева, В.М. Николашин // Логистические системы в глобальной экономике. - 2014 -Т. 1. - С. 101-103.

17. Конотопский, В.Ю. Дополнительные аспекты применения АВС-анализа / В.Ю. Конотопский // Вестник Томского государственного университета. - 2017 - Т. №3. - С. 84-95.

18. Литовка, Н.В. Метод размещения распределительных цетров пространственно распределительного комплекса / Н.В. Литовка //Вестник АГУ.-2019- №2 (241) - С.59-64.

19. Лукинский, В.С. Управление запасами в цепях поставок: учебник и практикум для академического бакалавриата /В.С. Лукинский. - М.: Юрайт, 2018.- 82 с.

20. Лукинский, В.С., Лукинский, В.В., Плетнева, Н.Г. Логистика и управление цепями поставок: учебник и практикум для академического бакалавриата /В.С. Лукинский, В.В. Лукинский, Н.Г. Плетнева. - М.: Юрайт, 2018.- 228 с.

21. Маргунова, В. И. Логистика / В.И. Маргунова. - М: ТетраСистемс, 2018. - 144 c.

22. Мардарьев, Д.В. Совершенствование точности планирования входного потока распределительного центра торговой сети /Д.В. Мардарьев// Логистика и управление цепями поставок: сборник научных трудов. - 2019 - вып.№3(16) -С128-133.

23. Мельников, В.П., Схиртладзе, А.Г., Антонюк, А.К. Логистика: учебник для СПО / В.П. Мельников, А.Г. Стиртладзе,А.К. Антонюк - М: "Юрайт", 2016. - 287 с.

24. Михалев, А.М., Тютрина, Л.Н. Логистика.MRP-системы / А.М. Михалев, Л.Н. Тютрина. - М: Из-во Курганского гос. университета, 2016. - 32 с.

25. Неруш, Ю.М. Логистика:учебник для академического бакавриата/ Ю.М. Неруш. - М: Юрайт, 2019. - 400 с.

26. Прушковский, Л.В., Чуева, И.И. Роль распределительных центров в товароснабжении магазинов/ Л.В. Прушковский, И.И. Чуева // Вестник белгородского университета кооперации, экономики и права.. - 2016 - № 1- С. 234-238.

27. Попов, П.В., Шевченко, О.В., Морозов, А.В., Давыдкина, И.Б. Построение региональной сети складов общего назначения на территории Волгоградской области / П.В. Попов, О.В. Шевченко, А.В. Морозов, И.Б. Давыдкина // Вестник Волгоградского института бизнеса. - 2015 - № 5- С. 99-102.

28. Русанов, И.И. О комплексном развитии транспортнологистических систем в регионах России, прилегающих к Артике / И.И. Русанов // Вестник Мурманского государственного технического уничерситета. - 2018 - С. 563-565.

29. Розина, Т.М. Современные подходы к исследванию процессов обслуживания потребителей: теория и практика / Т.М. Розина // Современное коммуникационное пространство: анализ состояния и тенденции развития. Материалы Международной научно-практической конференции ФГБОУ ВПО «НГПУ». (Новосибирск, 22-24 апреля 2015 г.) - М: НГПУ, 2015. - т.1. - С. 142-148.

30. Сергеев, В.И. Концептуальные подходы к проектированию и классификации логистических центров / В.И. Сергеев // Логистика и управление цепями поставок. - 2010 - С. 7-19.

31. Сергеев, В. И. Логистика. Информационные системы и технологии / В.И. Сергеев, М.Н. Григорьев, С.А. Уваров. - М: Альфа-пресс, 2018. - 608 c.

32. Харитонов, Д.М. Определение оптимального места расположения распределительных центров / Д.М. Харитонов // Наука в современном мире: приоритеты развития. - 2019 - С. 124-129.

33. Ammar, M. A., Sri, S.I. Distribution Center material flow control: a line balancing approach // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. -2019. - P.12-17.

34. Ang, M, Lim, Y.F. How to optimize storage classes in a unit-load warehouse // European Journal of Operational Research. - 2019.- Vol. 278.-P.186-201.

35. Andreia, M. F.F., Silva, J. G, Ferreira, L.P., Pereira, M.T., Pereira, J. Improving efficiency in a hybrid warehouse: a case study// Procedia Manufacturing. - 2019. -Vol. 38.- P.-1074-1084.

36. Bartoszewicz, A., Latosinski, P. Sliding mode control of inventory management systems with bounded batch size // Applied Mathematical Modelling. - 2019. - Vol. 66. -P. 296-304.

37. Basole, R. C., Bellamy, M. A., Park, H. Visualization of innovation in global supply chain networks // Decision Sciences. - 2017.- 48(2). - P. 288-306.

38. Bastas, A., Liyanage,K. Sustainable supply chain quality management: A systematic review //Journal of Cleaner Production. - 2018.-Vol.181.- P. 726-744.

39. Burek, J., Nutter, D. Life cycle assessment of grocery, perishable, and general merchandise multi-facility distribution center networks // Energy and Buildings. - 2018. - Vol. 174. - P. 388- 401.

40. Boiko, A., Shendryk, V., Boiko, O. Information systems for supply chain management: uncertainties, risks and cyber security// Procedia Computer Science. -2019. -Vol.149. - P. 65-70.

41. Chen,C.,Yuan, T., Lee, W. Multi-criteria fuzzy optimization for locating warehouses and distribution centers in a supply chain network// Journal of the Chinese Institute of Chemical Engineers.- 2007. -Vol. 38.- P. 393-407.

42. Carli, R., Digiesi, S., Dotoli, M., Facchini, F. A Control Strategy for Smart Energy Charging of Warehouse Material Handling Equipment// Procedia Manufacturing. -2020.-Vol.43.-P. 503-510.

43. Dong, W. S., Yoon, S. C., Woo, R. K. Design of Warehouse Control System for Real Time Management // IFAC-PapersOnLine. - 2015.- P. 1434-1438.

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

45. Dubey, V., Veeramani, D. A framework for sizing an automated distribution center in a retail supply chain // Simulation Modelling Practice and Theory. -2017.- Vol.75. -P. 113-126.

46. Ding, K., Han, G., Zhang, F., Cao, W., Liu, Q. Service satisfaction evaluation of product-service system for public warehousing in an industrial park // Procedia CIRP. - 2019.- Vol. 83.- P. 501-505.

47. Ellram, L., Monique, L., Murfield, U. Supply chain management in industrial marketing-Relationships matter // Industrial Marketing Management. - 2019.-Vol.79.- P. 36-45.

48. Feng, X., Moon, I., Ryu, K. Warehouse capacity sharing via transshipment for an integrated two-echelon supply chain // Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. - 2017.- Vol. 104.- P. 15-17.

49. Fergani, S., Flazi, S., Stambouli, A.B., Mokhtaria S. A. Optimization of distribution networks supplied by photovoltaic sources, using a new optimal loads distribution center method // Renewable and Sustainable Energy Reviews. - 2016. - Vol. 56.- P. 887-892.

50. Geraldo, V.V., Toso, M.R., Azevedo, R. S., Priscilla, C. C. An AHP-based framework for logistics operations in distribution centres // International Journal of Production Economics. - 2017.- Vol. 187.-P. 246-259.

51. Ghiami, Y., Beullens, P. The continuous resupply policy for deteriorating items with stock-dependent observable demand in a two-warehouse and two-echelon supply chain // Applied Mathematical Modelling. -2020.- Vol.82.- P. 271-292.

52. Gumus, A.T., Guneri, A.F., Ulengin, F. A new methodology for multi-echelon inventory management in stochastic and neuro-fuzzy environments // International Journal of Production Economics. - 2010. - Vol. 128. - P. 248-260.

53. Hajiaghaei-Keshteli, M. The allocation of customers to potential distribution centers in supply chain networks: GA and AIA approaches // Applied Soft Computing. - 2011. - Vol. 11.- P. 2069-2078.

54. Halawa, F., Dauoda, H., In Gyu, L., Yinglei, L. S., Sung, H. C. Introduction of a real time location system to enhance the warehouse safety and operational efficiency// International Journal of Production Economics. - 2020.- P. 23-35.

55. Hua, X., Hu, X., Yuan, W. Research optimization on logistics distribution center location based on adaptive particle swarm algorithm // Optik. - 2016.-Vol. 127.- P. 8443-8450.

56. Inderfurth, K. Optimizing planned lead times for enhancing performance of MRP systems // International Journal of Production Economics. - 2015.-Vol.167.-P. 220-231.

57. Kang, S. Relative logistics sprawl: Measuring changes in the relative distribution from warehouses to logistics businesses and the general population // Journal of Transport Geography. - 2020. - Vol. 83.-P. 123-130.

58. Karaenke, P., Bichler, M., Merting, S., Minner, S. Non-monetary coordination mechanisms for time slot allocation in warehouse delivery // European Journal of Operational Research. - 2020.- P.46-51.

59. Klodawski, M., Jacyna, M., Lewczuk, K., Wasiak, M. The Issues of Selection Warehouse Process Strategies // Procedia Engineering. - 2017. -Vol. 181.- P. 451-457.

60. Kong, N., Sainathuni, B., Parikh, P.J., Xinhui, Z. The warehouse-inventory-transportation problem for supply chains // European Journal of Operational Research. - 2014. -Vol.237 -P. 690-670.

61. Kr. Singh, R., Chaudhary, N., Saxena, N. Selection of warehouse location for a global supply chain: A case study// IIMB Management Review. - 2018.- P. 343-356.

62. Malgorzata, P., Iulian, D., Shirazi, F. Management of inventory under market fluctuations the case of a Canadian high tech company // International Journal of Production Economics. - 2018.- Vol. 205.- P. 215-227.

63. Mayorga, M.E., Hyun-Soo, A. Joint management of capacity and inventory in make-to-stock production systems with multi-class demand // European Journal of Operational Research. - 2011. - Vol. 212. - P. 312-324.

64. Meyer, M. Enda, L.G. Success Factors for Supply Chain Management Projects: An Empirical Analysis // IFAC-PapersOnLine. - 2019.-Vol.52.- P.153-158.

65. Pasandideh, S.H., Asadi, K., Niaki, S. T. Optimizing a bi-objective multi-product multi-period three echelon supply chain network with warehouse reliability. // Expert Systems with Applications. - 2015.- Vol.42.-P. 2615-2623.

66. Pereira, M.T., Sousa, M.C., Ferreira, L.P., Silva F.J. Localization System for Optimization of Picking in a Manual Warehouse // Procedia Manufacturing. - 2019. - Vol. 38. - P. 1220-1227.

67. Qiang L., Xuemei S., Ying P. Supply chain coordination in Confirming Warehouse Financing // Computers & Industrial Engineering. - 2018. - Vol.118.-P. 104-111.

68. Palsaitis, R., Ciziuniene, K., Vaiciute, K. Improvement of Warehouse Operations Management by Considering Competencies of Human Resources //Procedia Engineering. - 2017. - Vol. 187.- P. 604-613.

69. Sai Subrahmanya, B., Tejesh, S. Warehouse inventory management system using IoT and open source framework // Alexandria Engineering Journal. - 2018.-P. 3817-3823.

70. Saputo, T.E., Figueira, G., Almada-Lobo, B. Integration of Supplier Selection and Inventory Management under Supply Disruptions // IFAC-PapersOnLine. - 2019. - Vol. 52. - P. 2827-2832.

71. Singh, D., Verma, A. Inventory Management in Supply Chain // Materials Today: Proceedings. - 2018. - Vol. 5.- P. 3867-3872.

72. Smith, D., Srinivas, S. A simulation-based evaluation of warehouse check-in strategies for improving inbound logistics operations //Simulation Modelling Practice and Theory. - 2019.- Vol. 94.- P. 303-320.

73. Stopka, O., Jerabek, K., Stopkova, M. Using the Operations Research Methods to Address Distribution Tasks at a City Logistics Scale // Transportation Research Procedia. - 2020. -Vol.44.-P. 348-355.

74. Tsao, Y. Distribution center network design under trade credits // Applied Mathematics and Computation. - 2013. - Vol. 2221.- P. 356-364.

75. Wells, P., Mason, R., Purvis, L., Haokun, L. Developing logistics value propositions: Drawing Insights from a distributed manufacturing solution // Industrial Marketing Management. - 2020.- P. 102-112.

76. Yazdani, M., Chatterjee, P., Pamucar, D., Chakraborty, D. Development of an integrated decision making model for location selection of logistics centers in the Spanish autonomous communities // Expert Systems with Applications. - 2020.- Vol. 148.-P. 241-255.

77. Yua, Y., Wanga X., Zhongb R.Y., Huanga G.Q. E-commerce Logistics in Supply Chain Management: Practice Perspective // ScienceDirect. - 2016. - P.179-185.

78. Yingzhen, C., Qiuhong, Z., Lei, W., Maged, D. The regional cooperation-based warehouse location problem for relief supplies // Computers & Industrial Engineering. - 2016.- Vol. 102.-P. 259-267.

79. Yu, J. C. P. Optimizing a two-warehouse system under shortage backordering, trade credit, and decreasing rental conditions // International Journal of Production Economics. - 2019.- Vol. 209. - P. 147-155.

80. Zhongyuan, L., Peng, L., Daqiang, G., Huang, G. Towards Zero-Warehousing Smart Manufacturing from Zero-Inventory Just-In-Time production // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. -2020.-Vol. 64.-P. 73-80.

81. Zhuge,D., Shucheng, Y., Lu, Z., Weirong,W. Multi-period distribution center location and scale decision in supply chain network // Computers & Industrial Engineering. - 2016.- Vol. 101.- P. 216-226.

82. Официальный сайт компании ООО «Газпромнефть-Снабжение» [Электронный ресурс] // ООО «Газпромнефть-Снабжение»: [сайт].- URL: https://supply.gazprom-neft.ru/ (дата посещения 20.03.2020).

Размещено на Allbest.ru

...