Теория и методология управления запасами в цепях поставок

Актуальность темы

исследования. За последние пятнадцать лет в нашей стране получило развитие новое научное направление — логистика. Востребованность логистики и ее динамичное развитие вызвано, в частности, ростом производства и мировой торговли. Несмотря на растущий интерес к логистике и управлению цепями поставок остается ряд проблем, без решения которых невозможно повышение эффективности и конкурентоспособности отечественных предприятий.

Во-первых, согласно докладу Международного Банка Реконструкции и развития (2007 г.), посвященного торговой логистике в глобальной экономике, Российская Федерация занимает 99 место в рейтинге 150 стран мира между Ливаном и Зимбабве. Какой бы спорной ни была использованная авторами методика оценки логистики, этот факт заставляет задуматься о состоянии, а самое главное, о поиске путей для выхода из данной ситуации нашей страны.

Во-вторых, проведенные исследования показали, что доля совокупных логистических издержек в ВВП различных стран колеблется в широких пределах, например, в США около 10%, в Германии — 16,7%, в Финляндии -14,5%, в Китае — около 21%. По мнению ряда экспертов, логистические издержки в России составляют от 17,3 до 25% ВВП, что примерно в 1,5 раза превышает средний показатель по всем странам мира (примерно 13,8%).

В-третьих, известно, что управление запасами и транспортировка являются ключевыми логистическими функциями, на долю которых приходится от 80 до 95% общих логистических издержек, при этом между двумя указанными функциями логистические издержки делятся примерно поровну. Обобщение материалов из различных источников показало, что с учетом тенденций изменения объем запасов в ВВП нашей страны значительно превосходит показатели таких стран как США, Великобритания, Польша и другие.

Такое положение нельзя объяснить только размерами страны. Главная причина высоких логистических издержек — медленное развитие инфраструктуры, отставание в применении современных технологий транспортировки, хранения и упаковки товаров и т. д. Что касается запасов и методов управления ими, то здесь сложилась парадоксальная ситуация. С одной стороны, почти в каждом учебнике или учебном пособии по логистике есть разделы, посвященные управлению запасами. С другой стороны, большинство предприятий, если судить по публикациям и различным опросам, практически не используют аналитические методы управления запасами, ориентируясь главным образом на статистические методы, основанные на обработке складской и бухгалтерской отчетности, дополняя ее собственными разработками в виде норм, стандартов, правил и т. д.

Вышесказанное позволяет сделать вывод, что проблема разработки современной теории и методологии управления запасами, направленных на снижение логистических издержек в цепях поставок и повышения эффективт ности их функционирования, является актуальной и одним из приоритетных направлений развития экономической науки.

Степень разработанности проблемы исследования. Существенный вклад в формирование и развитие общей теории и методологии логистики и управления в цепях поставок внесли следующие отечественные и зарубежные ученые А. У. Альбеков, Б. А. Аникин, Д. Дж. Баурсокс, Р. Баллоу, В. В. Дыбская, Е. И. Зайцев, Д.Дж. Клосс, М. Кристофер, Д. М. Ламберт, B.C. Лу-кинский, Л. Б. Миротин, Ю. М. Неруш, О. А. Новиков, А. В. Парфенов, Б. К. Плоткин, О. Д. Проценко, А. И. Семененко, В. И. Сергеев, И. И. Сидоров, А. А. Смехов, В. И. Степанов, Дж. Р. Сток, С. А. Уваров, Д. Уотерс, А. Д. Чудаков, Дж. Ф. Шапиро, В. В. Щербаков и другие.

Различные прикладные аспекты логистики рассмотрены в работах В. И. Бережного, Е. В. Бережной, Е. В. Будриной, М. П. Гордона, А. Э. Горева, С. Б. Карнаухова, А. А. Кизима, Д. Д. Костоглодова, Е. А. Королевой, П.В. Куренко-ва, О. Б. Маликова, A.JI. Носова, Т. А. Родкиной, В. И. Степанова, JI.C. Федорова и другие.

Теории управления запасами и ее многочисленным приложениям посвящены работы Г. Л. Бродецкого, Р. Брауна, Дж. Букана, М. Н. Григорьева, Е. В. Булинской, Н. Н. Голдобиной, М. Ш. Доветова, А. П. Долгова, М. Джиллингема, A.M. Зевакова, К. В. Инютиной, Э. Кенингсберга, В. К. Козлова, М. Линдерса, В. М. Макарова, С. Р. Микитьянца, Ю. И. Рыжикова, В. А. Саковйча, А. Н. Стерлиговой, Т. Уайтина, Н. Д. Фасоляка, Дж. Хедли, Е. А. Хруцкого, К. Эрроу и многих других.

Несмотря на достигнутые результаты ряд теоретических и методических проблем связанных, в частности, с развитием и совершенствованием моделей и методов управления запасами в цепях поставок требуют проведения дальнейших исследований.

Целью диссертационного исследования является развитие теории, методов и моделей управления запасами, направленных на снижение логистических затрат и повышение эффективности функционирования цепей поставок.

Для достижения поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:

— проанализировать состояние и тенденции развития логистики для получения сравнительных оценок логистических затрат в развитых странах и в Российской Федерации;

— определить основные этапы становления и развития теории управления запасами;

— произвести критический анализ аналитических разработок отечественных и зарубежных ученых в области теории запасов и их реализации в логистикеуточнить структуру и группировку разделов прикладной теории управления запасами в цепях поставок;

— сформировать новую модель, отражающую концепцию общих логистических затрат, и усовершенствовать методику определения ее составляющих;

— разработать методологический подход для решения задач анализа и синтеза логистических сетей (цепей, каналов);

— усовершенствовать основную модель для расчета оптимальной партии заказа (EOQ) и определить области использования ее корректированных вариантов;

— разработать классификацию модифицированных моделей EOQ и дать современную трактовку традиционных расчетных зависимостей показателей запасов для основных вариантов;

— рассмотреть и усовершенствовать модели для расчета показателей запаса при многономенклатурных и многопродуктовых поставках;

— исследовать существующие подходы к формированию текущего и страхового запасов с учетом их взаимосвязи и взаимовлияния;

— произвести анализ и обобщение моделей (стратегий) управления запасами в цепях поставок и разработать рекомендации по их применению;

— разработать общий алгоритм формирования системы управления запасами, включающей методы расчета и модели (стратегии) управления запасами.

Предметом исследования являются теория и методология управления запасами, в частности, методы и модели расчета показателей различных видов запасов и модели (стратегии) управления ими в многоуровневых логистических системах.

Объектом исследования являются различные виды запасов предприятий и организаций, входящих в логистические системы (сети, цепи, каналы).

Теоретической и методологической базой диссертационной работы послужили исследования, фундаментальные и прикладные разработки отечественных и зарубежных ученых в области экономической теории, теории управления запасами, методологии моделирования и прогнозирования, методические подходы к управлению отдельными видами логистической деятельности.

В процессе диссертационного исследования были использованы методы системного, логистического и экономического анализа, исследование операций.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

— определены этапы эволюции теории управления запасами: предыстория (XVIII-XIX вв.), фрагментация (1913;1949 гг.), становление (формирование основ, 1940;1970 гг.), логистизация (управление запасами в цепях поставок, 1970 г. — по настоящее время) и доказано, что дальнейший прогресс теории и методологии управления запасами в цепях поставок требует структуризации, совершенствования и корректировки существующего аналитического инструментария;

— разработан подход к формированию теории управления запасами, который предусматривает выявление и структуризацию элементов в виде нескольких разделов, важнейшими из которых являются: методы расчета показателей запасов, модели (стратегии) управления запасами в цепях поставок, методы управления (регулирования) запасов в многоуровневых логистических системах;

— предложен усовершенствованный вариант модели общих логистических затрат (TLC), основанный на системном подходе и принципах логистического менеджмента и учитывающий взаимосвязь и взаимовлияние между отдельными составляющими затрат, ограничения и нелинейность параметров, модификации вариантов классической модели оптимальной партии заказа;

— усовершенствована формула Харриса-Уилсона для расчета оптимальной партии заказа, учитывающая разные варианты затрат на хранение, неодновременность поступления различных видов продукции на склад, особенности учета скидок и немгновенность разгрузки поступающих партий поставок;

— разработан принципиально новый подход к аналитическому описанию логистических сетей в виде простых логистических цепей (ПЛЦ) — для каждого варианта ПЛЦ выведены формулы для расчета количественных и стоимостных показателейотличие разработанного подхода состоит в том, что декомпозиция реальной сети в виде ПЛЦ персонифицирует роль каждого участника цепи поставок и учитывает добавленную стоимость от выполненных логистических операций;

— уточнен критерий минимума общих затрат логистической сети: согласно предложенному критерию для каждой ПЛЦ, сформированной на основе модели оптимальной партии заказа EOQ, выбирается вариант с минимальными затратами, затем для всех ПЛЦ, входящих в анализируемую (проектируемую) логистическую сеть, указанные варианты суммируются;

— разработана классификация модифицированных моделей EOQ, включающая основные и синтезированные варианты, получены откорректированные и уточненные формулы для расчета параметров ряда модификаций: «экономического размера партии EBQ», «производственного заказа EPQ», дефицита с отложенным спросом;

— разработан комплекс моделей для оценки многономенклатурных и многопродуктовых заказов при наличии ограничений, включающий модели расчета показателей многономенклатурных заказов с учетом кратности поставок, аналитические зависимости для расчета показателей заказа от нескольких поставщиков (многопродуктовая задача) и алгоритм принятия решений о формировании оптимальных многономенклатурных заказов от нескольких поставщиков.

— систематизированы модели (стратегии) управления запасами и приведены уточненные формулы для расчета показателей наиболее распространенных стратегий с фиксированной периодичностью проверок и фиксированной точкой заказа (ROP);

— разработан алгоритм формирования системы управления запасами в цепях поставок, основными элементами которого являются АВС-анали'з и XYZ-анализ, комбинированная методика оценки показателей запасов, выбор модели (стратегии) управления по критерию минимума затрат, применение активных методов регулирования с использованием логистических концепций (быстрого реагирования, «точно-вовремя» и др.

Практическая значимость результатов исследования состоит в том, что предложенные в работе методические подходы, методы, модели и рекомендации способствуют разработке и принятию обоснованных и рациональных решений в управлении запасами в цепях поставок. Следование предложенным рекомендациям позволит снизить логистические издержки за счет корректного учета затрат, оптимизации величин поставок и их периодичности, применения моделей (стратегий) управления запасами будет способствовать повышению надежности цепей поставок.

Теоретико-методологические положения диссертации могут использоваться в системе высшей школы Российской Федерации для профессиональной подготовки по специальности «Логистика и управление цепями поставок» и направлению «Менеджмент».

Апробация работы. Результаты исследований докладывались и обсуждались на международных научно-практических конференциях «Логистика: современные тенденции развития» (г. Санкт-Петербург, 25,26 апреля 2002 г., 10,11 апреля 2003 г., 22−23 апреля 2004 года, 21−22 апреля 2005 года, 20−21 апреля 2006 года, 19−20 апреля 2007 года), «Проблемы подготовки профессиональных кадров по логистике в условиях глобальной конкурентной среды» (г. Киев, 5−6 октября 2006 года, 4−6 октября 2007 года), на германо-российском семинаре по логистике «Логистика, управление логистическими цепями и информационные технологии» (г. Санкт-Петербург, 20 апреля 2006 г., Германия, Хэмниц, 9−13 мая 2007 г., Москва 21−25 мая 2008 г.), на Петербургском экономическом форуме в 2004;2007 гг., на VIII (2006 г.), IX (2007 г.), X (2008 г.) Московском международном логистическом форумена научно-практической конференции «Логистика и экономика регионов» (г. Красноярск, 8−9 декабря 2006 г., 8−9 февраля 2008 г.) — на IV Южно-Российском логистическом форуме (г. Ростов-на-Дону, 2007 г.).

Ряд положений диссертации нашли практическое применение в учебном процессе в Санкт-Петербургском государственном инженерно-экономическом университете при подготовке дисциплин «Логистика», «Экономико-математические методы и модели в логистических исследованиях», «Управление запасами в цепях поставок», при проведении занятий по повышению квалификации по программе «Управление логистическими системами» в учебно-консультационном центре АСМАП, г. Санкт-Петербург, а также в деятельности ряда предприятий (ООО «Матрален», ГУП «Пассажирав-тотранс» и др.).

2. Выводы о преимуществах того или иного из рассмотренных методов носят противоречивый характер. Так, в работе [61, с.161] указывается, что «партия за партией» — это лучший метод. В тоже время, авторы [76, с.237] считают «что не существует какой-то одной самой лучшей модели даже для конкретной ситуации. Логистики должны оценить несколько моделей и отыскать одну, дающую приемлемые результаты в течение длительного периода «хотя эта модель может и не быть оптимальной».

3. Дальнейшее развитие этой группы «дискретных» методов определения размера партии — более полный учет затрат, в частности, в период подготовки заказа (пуско-наладочные работы) и применение модификаций модели EOQ.

Во-вторых, остановимся подробнее на анализе запасов, сконцентрированных в блоке II. Учитывая, что статистические и аналитические методы подробно рассмотрены ранее, необходимо прокомментировать «имитационные» методы. В разработанном алгоритме для расчета показателей запаса предполагается включение методов прогнозирования и имитационного моделирования.

Методы прогнозирования при управлении запасами являются довольно перспективным направлением. В большинстве работ по теории прогнозирования [183,187,105 и др.], прогноз определяется как вероятностное, научно обоснованное суждение о перспективах, возможных состояниях того или иного явления в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления.

При фиксации значений текущего расхода в определенные интервалы времени формируется динамический ряд, на основе которого может быть осуществлен прогноз следующих параметров: времени и объема поставки, времени заказа, величины страхового запаса, вероятности возникновения дефицита. В зависимости от имеющейся информации прогнозы указанных параметров управления запасами могут быть разделены на две группы.

Первая группа включает методы прогноза на основе индивидуальных реализаций текущего запаса. В первую группу входят:

— экстраполяция на основе среднего уровня текущего расхода (простейший прогноз);

— экстраполяция на основе уравнения тренда и различных способов определения доверительных интервалов;

— адаптационные модели, основанные на методах обработки случайных процессов, в частности, канонического разложения случайных функций.

Вторая группа базируется на методах обработки ансамбля реализаций, накопленных по результатам наблюдений за циклами «расход-поставка» в течение предшествующего периода времени. Для ансамбля реализаций используется традиционная методика статистической обработки, включающая определение средних значений, дисперсии и корреляционной функции. После аппроксимации средних значений и дисперсий на основе полученных зависимостей осуществляется прогноз параметров управления запасами. Второй вариант использования ансамбля реализации применение специальных моделей, получивших название «случайный процесс-поле допуска».

В работах, выполненных при участии автора [16,125] приведены расчетные формулы для оценки:

— среднего времени расхода текущего запаса;

— страхового запаса с заданной доверительной вероятностью;

— вероятности отсутствия дефицита в течение прогнозируемого периода.

Обобщением указанных работ является блок-схема алгоритма прогноза показателей запаса приведенная на рис. 5.7.

Согласно блок-схеме можно осуществлять следующие виды прогнозов:

• Обычный для одной реализации (рис. 5.8).

• Уточненный, учитывающий количество данных N периода упреждения (рис. 5.9).

• Прогноз для ансамбля реализаций (рис. 5.10).

При прогнозировании одной реализации использованы методы экстраполяции, включающие стандартную процедуру выполнения прогнозов: выбор аппроксимирующей функции, определение параметров тренда и т. д.

В блок-схеме выделена процедура более точного определения доверительных границ, необходимых для определения вероятности дефицита и расчета страхового запаса. Помимо этого при прогнозировании необходимо учитывать ограничивающие связи с соотношением периода упреждения и периода прогноза (/: Т = 1:3).

Рис. 5.7. Блок-схема алгоритма прогноза для оценки показателей текущего и страхового запаса.

При наличии ансамбля реализаций (рис. 5.10) прогнозирование сводится к их статистической обработке, определение линии тренда, среднего квад-ратического отклонения и доверительных границ.

Рис. 5.9. Уточненный прогноз для одной реализации текущего расхода q q (t) о—.

Рис. 5.10. Прогноз для ансамбля реализаций текущего запаса.

Имитационные модели [96]. Для расчета показателей различного вида запасов и оценки стратегий управления запасами широко используется имитационное моделирование (метод статистических испытаний или метод Монте-Карло), которое заключается в воспроизведении исследуемого процесса при помощи вероятностной математической модели. Метод основан на многократной «реализации» или «испытании» разработанной модели с последующей статистической обработкой полученных данных с целью определения числовых характеристик исследуемого процесса в виде статистических оценок его параметров. Блок-схема алгоритма для моделирования реализаций расхода запаса приведена на рис. 5.11.

При разработке модели учитывалось следующее:

1. Продолжительность цикла поставки 7} подчиняется определенном закону распределения, вид которого и необходимые статистические параметры заданы. В частном случае — это нормальный закон.

2. Ежедневный расход d (подчиняется закону распределения, вид которого и параметры заданы.

Формирование базы данных.

Ограничения.

По продолжи тельности поставки Tj По ежеднев ному расходу dj Начальный запас Q.

Отладка модели.

Внешний цикл (Tj).

Внктренний цикл (dj).

Моделирование г di- ?dj нет да да ткт.

ЧЪ.

Ль Zrii.

Xdj.

Статистическая обработка печать результатов Xdj ИТ- £г|{ и др.

Конец.

Рис. 5.11. Блок-схема алгоритма моделирования реализаций расхода для оценки параметров текущего и страхового запаса.

3. В блок-схеме предусмотрена проверка моделируемых суммарных величин Tj и dj, позволяющая корректировать полученные массивы, в частности, с учетом ограничений на максимальные и минимальные значения.

4. Моделирование величин dt продолжается до момента времени Тк, однако в каждом цикле проверяется условие.

IX^Q (5−53).

Если условие не соблюдается (т.к. не наблюдается дефицита), то при поступлении следующей поставки на складе в виде запаса сохраняется случайное количество изделий = Q —^d,. Эта случайная величина необходима для моделирования последующих циклов как начальное значение величины запаса на складе (вместе в поставкой Q=const или QK при анализе различных стратегий управления запасами). При раздельном моделировании циклов может быть выведена как самостоятельный результат моделирования.

Если условие (5.53) соблюдается, то фиксируется величина 2} - время наступления дефицита и? j = Т^ - Tj (количество дней дефицита). Помимо тк этого учитывается сумма Л, — X! ^> представляющая собой статистическую г, оценку дефицита, которая используется для вероятностного расчета страхового запаса.

В блок-схеме предусматривается реализация процессов, у которых начальное значение запаса QH отличается от Q, рассчитываемого по формуле.

Q = TD (5.54).

Разница A=QH — Q, по существу, представляет собой страховой запас. Очевидно, варьируя величиной QH, можно добиться условия, что вероятность отсутствия дефицита будет составлять заданную величину, например, Р = 0,95 или Р = 0,99.

Таким образом, в результате моделирования формируются массивы следующих случайных величин d — суммарный расход изделий (реальный и спрогнозированный) — ^ - остаток на складе на момент поступления новой партии- - количество дней дефицита;

Г| - дефицит изделий.

Указанные случайные величины подвергаются традиционной статистической обработке (определение параметров, выбор закона распределения и т. д.).

Для апробации разработанного алгоритма были проведены соответствующие расчеты, результаты которых приведены на рис. 5.12−5.14.

Так, в результате моделирования N=50 реализаций получена гистограмма распределения случайных величин среднесуточного расхода, подчиняющаяся нормальному закону с параметрами: среднее значение D=5 ед и среднее квадратическое отклонение <7d = 2,54 (рис. 5.12) — гистограмма распределения для продолжительности функционального цикла Т с параметрами: среднее значение Т = 10 дней, среднее квадратическое отклонение.

На основе смоделированных величин dt и Tj на рис. 5.14 приведены результаты расчетов количество дней дефицита с учетом ограничения d, < Q и величина дефицита.

Ежедневный спрос.

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0.

80~.

— 62″ .

4 Г.

— EL.

1—Г.

I. I .

4 5 6 7 8 9 10 11 12 13.

0 12 3.

Рис. 5.12. Гистограмма распределение случайных величин среднесуточного расхода запаса.

Продолжительность цикла.

180 160 140 120 100 80 60 40 20 0.

5 6 8 9 10 11 12 13 14 15.

— I i.

Рис. 5.13. Гистограмма распределение случайных величин продолжительности циклов.

Количество дней дефицита.

• •• • • • —.. —— ——. .. а. • rtati. •f. —. —.. • • • • * ' • * * • * - - — —. .. • * * —— ——. .. •.. «.

— - * - -. .. .. ... —. ¦. ... — • «.

I I I I j.

Н — -ГШ кг — ы * N-^r 1 1 Ьг— 1 1 —1 «-I 4-T.

1 2 3 4 S В 7 8 810 12 14 16 1 8 20 22 24 2Б 23 30 32 ЗА 36 38 № 42 44 45 48 SO.

Рис. 5.14. Реализации расхода запаса с дефицитом и величина дефицита.

В-третьих, в блок IV «Алгоритма» (рис. 5.6) в виде отдельной подсистемы выделены процедуры выбора метода регулирования запасов.

Ранее отмечалось, что рассмотренные стратегии управления запасами ФРЗ и ФПЗ являются по существу пассивными и не предусматривают вмешательства менеджеров (операторов) в процессе расхода до достижения критического уровня: точки заказа ROP или заданного времени периодической проверки Т. К полуактивным процессам регулирования можно отнести простейшие прогнозы расхода запаса за время выполнения заказа (см. 5.1, модель ФПЗ), особенно в том случае, если анализ прогнозируемого остатка позволяет предсказать возможность возникновения дефицита.

При условии, что динамический ряд расхода текущего запаса аппроксимирован в виде линейной зависимости, расчетные параметры, характеризующие управление запасами, определяются по формулам, приведенным в табл. 5.14.

Анализ литературных источников показал, что в последнее время, благодаря развитию информационных технологий и средств связи между звеньями логистической цепи сформировались три подхода к управлению запасами. Первый — «реактивный подход», при котором потребительский спрос «вытягивает» продукт через канал распределения от поставщика к потребителю. Второй — «плановый подход», являющийся альтернативой первому, предусматривает распределение внутри логистического канала по графику, объединяющему наличие продукта на рынке и прогнозный спрос на него. Третий — «комбинированный» подход, соединяющий черты первого и второго подходов. Наибольший интерес, на наш взгляд представляет «реактивный» подход, который включает следующие методы управления запасами: быстрое реагирование, непрерывное пополнение запасов и автоматическое пополнение запасов. Считается, что указанные методы подобны, поскольку, во-первых, предназначены для оперативного пополнения запасов в соответствии с реальным расходом, во-вторых, каждый из них базируется на непрерывном сборе данных и информационном обмене, позволяющем консолидировать усилия всех участников логистической цепи.

Заключение

.

Становление логистики как самостоятельной научной дисциплины требует активного развития всех направлений: общей теории, методологии, моделей и методов, опирающихся на современные информационные технологии, апробацию полученных аналитических зависимостей и т. д. В данной диссертационной работе представлены методологические разработки и реализованные решения научного и прикладного характера, связанные с формированием теории управления запасами в цепях поставок, которые позволяют сделать следующие выводы.

1. За последние пятнадцать лет в нашей стране получило развитие новое научное направление — логистика и управление цепями поставок, динамическое развитие которого вызвано, в частности, ростом производства и мировой торговли. Проведенный анализ различных аспектов развития логистики показал, что величины логистических издержек в России по экспертным оценкам составляет от 17 до 25% ВВП, что примерно в 1,5 раза превышает средний показатель по всем странам мира.

2. Обобщение статистических материалов из различных источников позволяет констатировать, что доля затрат, связанных с управлением запасами составляет от 35 до 50% общих логистических издержек, при этом объем запасов в ВВП Российской Федерации значительно превосходит показатели таких стран, как США, Великобритания, Польша и другие. Следовательно, проблема разработки современной теории и методологии управления запасами, направленных на снижение логистических издержек в цепях поставок и повышение эффективности их функционирования является одним из приоритетных направлением развития экономической науки.

3. Изучение закономерностей развития различных научных направлений показывает, что по мере накопления количественных результатов возникает необходимость в качественных преобразованиях. Обобщение и анализ многочисленных исследований, выполненных отечественными и зарубежными учеными позволил не только выявить основные этапы эволюции теории управления запасами, но и предложить гипотетические (прогнозные) варианты ее развития, суть которых состоит в том, что дальнейший прогресс теории и методологии управления запасами в цепях поставок требует структуризации, совершенствования и корректировки существующего аналитического инструментария.

4. Показано, что одним из условий ускоренного развития логистики является формирование новой структуры прикладной теории управления запасами в цепях поставок, которая базируется на разработанном методическом подходе, позволяющем выявить и сгруппировать накопленные знания в виде шести разделов: общие вопросы теории запасов (термины, классификации и т. д.) — методы расчета показателей запасовмодели (стратегии) управления запасами в цепях поставокметоды управления (регулирования) запасами в многоуровневых логистических системахпроектирование систем управления запасами в цепях поставокспециальные вопросы теории управления запасами. Разработанная структура прикладной теории управления запасами отражает, на наш взгляд, современный уровень знаний в данной области и обобщает многообразие ситуаций и значительное количество вариантов реальных задач.

5. Среди методологических принципов теории логистики и управления цепями поставок одним из основных является принцип общих (тотальных) логистических издержек (затрат). Поскольку в настоящее время в работах по логистике получила распространение упрощенная аддитивная модель общих логистических затрат (TLC), в работе предложен усовершенствованный вариант модели TLC, основанный на системном подходе и принципах логисти-чекого менеджмента и учитывающий взаимосвязь и взаимовлияние между отдельными составляющими затрат, ограничения и нелинейность параметров, модификации вариантов классической модели оптимальной партии заказа.

6. Учитывая фундаментальное значение в теории управления запасами модели расчета оптимальной (экономической) партии заказа EOQ, в работе на основе анализа и апробации различных подходов предложен откорректированный вариант модели EOQ, позволяющий учитывать затраты на хранение продукции в виде двух составляющих, динамику (неодновременность) размещения продукции в складских помещениях, особенности учета оптовых скидок и временные параметры, отражающие продолжительность разгрузки поступающих партий заказов (в отличие от мгновенной поставки в формуле Харриса-Уилсона).

7. Для решения задач, связанных с управлением (регулированием) запасов в многоуровневых системах (логистические сети, каналы) разработан новый подход, в основе которого положен принцип декомпозиции логистических объектов в виде совокупности простых логистических цепей (ПЛЦ), каждая из которых включает не менее двух основных звеньев логистической системы (ЗЛС) — «поставщик» и «потребитель». Особенности формирования ПЛЦ отражены в восьми вариантах, при этом для каждого варианта выведены формулы для расчета количественных и стоимостных показателей, учитывающих добавленную стоимость от выполненных логистических операций (функций).

8. Несмотря на то, что в настоящее время существуют различные теоретические концепции выбора критериев оптимизации при анализе, проектировании или реинжиниринге цепей поставок, некоторые принципиальные вопросы остаются малоизученными и носят дискуссионный характер. Проведенный анализ и результаты выполненных расчетов позволили уточнить критерий оптимизации общих логистических затрат, основанный на модели оптимальной партии заказа EOQ. Согласно предложенному критерию для каждой ПЛЦ выбирается вариант с минимальными затратами, затем эти варианты суммируются для всех ПЛЦ, входящих в анализируемую (проектируемую) логистческую сеть.

9. Развитие логистики и управления цепями поставок требует повышения точности методов расчета показателей запасов, в частности, за счет перехода от идеальных к реальным моделям, отвечающим современным технологиям грузопереработки и транспортировки. Одним из таких направлений является переход к модифицированным вариантам модели EOQ. В диссертации разработана классификация модифицированных вариантов модели EOQ и приведены уточненные формулы для расчета показателей следующих моделей: «экономического размера партии», «производственного заказа», «дефицита с отложенным спросом».

10. Очевидно, что будущее развитие прикладной теории управления запасами — это многономенклатурные и многопродуктовые заказы (поставки). Поскольку существующие методы расчета показателей этих заказов (поставок), полученные около 50 лет назад, не характеризуют в полной мере современные бизнес-процессы в цепях поставок, то ряд зависимостей был откорректирован или были предложены новые формулы, в частности, для расчета показателей заказа от нескольких поставщиков (многопродуктовая задача), а также формулы для расчета показателей многономенклатурных поставок от нескольких поставщиков при наличии ограничений.

11. Наличие различных подходов при формировании моделей (стратегий) управления запасами в работах отечественных и зарубежных ученых потребовало их систематизации и обобщения. В результате проведенных исследований были откорректированы формулы для расчета показателей (параметров) основных стратегий управления запасами с фиксированной периодичностью проверок и с фиксированным размером заказа (точка ROP) с учетом взаимосвязи и взаимовлияния текущего, страхового запаса и вероятности возникновения дефицита.

12. Результаты теоретических и прикладных разработок диссертационного исследования были обобщены в виде двух алгоритмов. Первый алгоритм включает комплекс задач связанных с выбором моделей (стратегий) управления запасами, в частности: методы расчета показателей запасов при зависимом и независимом спросеметоды расчета параметров стратегий управления запасами и выбор метода регулирования запасов. Второй алгоритм включает комплекс задач, на основании которых формируется система управления многономенклатурными запасами от нескольких поставщиков: метод ABC, метод XYZ, комбинированные методы оценки показателей запасов, матрица принятия решенийразработка организационной структуры управления запасами.