Особенности снабжения при управлении многономенклатурными заказами

На сегодняшний день в логистике наибольшее распространение получили модели, позволяющие найти оптимальный размер закупки для одного продукта. Между тем, подобное явление достаточно редко встречается на практике. Чаще всего специалисты работают с многономенклатурными заказами – ситуация, когда несколько разных наименований товарно-материальных ценностей присутствует в одной партии поставки [25, с. 28].

Эффективность использования многономенклатурных моделей обоснована в монографии Лукинского В.B. [14,c.134]: «Абсолютный переход от однономенклатурных независимых поставок к многономенклатурным позволяет снизить суммарные издержки практически в два раза». В таком случае, каждая компания, работающая с многономенклатурными заказами смогла бы вдвое снизить издержки, но на практике положение дел несколько иное.

Причины нераспространенности и неиспользования моделей данного типа очевидны. С одной стороны, многие специалисты, менеджеры и логисты не знакомы с многономенклатурными методами расчета размеров поставки. С другой стороны, причиной неиспользования моделей данного типа на практике является их недостаточное развитие, а так же необходимость многономенклатурных моделей в совершенствовании и корректировке.

В данной работе представлено описание модифицированных моделей расчета EOQ, которые учитывают скидки, постепенное пополнение, потери от дефицита, НДС. На данном этапе речь пойдет об еще одной модификации классической модели EOQ, которая позволяет учитывать многономенклатурность в закупке от одного поставщика [31, c.131]. Это происходит в ситуации, когда встает вопрос об организации доставки со склада поставщика сразу нескольких номенклатур товарно-материальных ценностей. Для обоснования целесообразности одновременной поставки нескольких номенклатур приведены несколько аргументов:

- требование поставщика, связанное с минимальной стоимостью заказа;

- обеспечение полной загрузки необходимых транспортных средств;

- снижение затрат на комплектацию и организацию поставки [1, c.212].

Один из возможных подходов к решению многономенклатурной задачи представлен ниже. В формуле (1.1) представлено уравнение суммарных затрат i-го продукта номенклатуры:

(1.1)

где А_i – потребность в i-том сырье за анализируемый период;

– затраты на выполнение заказа;

– цена i-той продукции, хранимой на складе;

– величина заказа i-го сырья;

Подставив формулу размера поставки в формулу (1.1), и при условии, что получим уравнение суммарных затрат для одновременной поставки n продуктов номенклатуры (1.2):

(1.2)

В таком случае оптимальная периодичность поставки будет равна (1.3):

(1.3)

Теперь необходимо найти остальные показатели, которые будут характеризовать многономенклатурную поставку:

а) Размер i-й поставки по формуле (1.4):

(1.4)

б) Общее количество поставок по формуле (1.5):

(1.5)

После всех преобразований, итоговая формула суммарных затрат будет иметь вид (1.6):

(1.6)

Описанная модель EOQ для многономенклатурных поставок позволяет добавить в расчет ограничения, которые непосредственно связаны с грузоподъемностью транспортного средства, финансовыми возможностями приобретения всей партии, объемом склада и т.д. Однако, даже учет нескольких ограничений в многономенклатурной модели [32, c.260] позволяет получить оптимальный результат в сравнении с расчетом независимых однономенклатурных поставок.

Модель EOQ для многономенклатурных поставок достаточно проста с точки зрения математических расчетов и имеет свои недостатки, о которых говорилось выше. К тому же, встречаются ситуации, в которых не всегда возможно оптимальный размер закупки для каждой поставки, или характер спроса не является постоянным [37, c.150]. В таком случае необходимо обращаться к более сложным моделям.

Модель EOQ и ее возможные модификации подразумевают расчет оптимального размера закупки для продуктов, спрос на которые постоянен. Однако, на практике чаще встречаются ситуации с переменным спросом. По этой причине существует необходимость в описании и изучении моделей для переменного спроса, позволяющих найти оптимальное решение.

Впервые алгоритм для поиска оптимального размера закупки в ситуации с переменным спросом был предложен в 1958 году [14, c.92]. Авторами в работе впервые было использовано динамическое программирование для определения оптимального размера партии. Предложенная модель получила название Inventory Lot-Sizing Problem (ILSP). Модель является однопродуктовой, и ее преимущество заключается в том, что при модификации можно учитывать несколько ограничений, многономенклатурность, а так же вести расчеты на несколько периодов.

За последние годы увеличилось количество работ, в которых авторами используются методы стохастического и динамического программирования для решения задачи управления ресурсами компании [28], [32] и др. В одной из таких работ [16] рассмотрена задача определения оптимального размера многономенклатурной поставки при помощи модели ILSP с выбором поставщика. Авторами так же введены ограничения в виде площади склада и финансовых возможностей. Данные ограничения в сочетании с решением задачи выбора поставщика являются реальными условиями функционирования компании на рынке, поэтому целесообразность рассмотрения ILSP именно с выбранными ограничениями очевидна.

В результате решения поставленной задачи будет получена величина оптимального размера партии для каждого поставщика с учетом поставленных ограничений. К тому же, эта модель позволяет минимизировать суммарные затраты на закупку [16, с.261].

Математическая постановка многономенклатурной модели ILSP с учетом складских и бюджетных ограничений будет иметь вид задачи линейного программирования. Необходимо ввести параметры и индексы для расчета, которые будут выглядеть следующим образом:

– множество индексов продуктов;

- множество индексов поставщиков;

- множество индексов временных периодов.

Поиск решения поставленной задачи является математически сложной моделью. Учет каждого взаимодействия между переменными, а так же учет всех решений о закупке и хранении за большой временной промежуток усложняют каждый этап расчета. Поэтому данная задача формализована в динамическую многопериодную задачу линейного программирования, а для ее решения авторы предлагают использовать оптимизационные пакеты LINGO12. Однако это не всегда представляется практически возможным, поэтому допускается вариант расчета с помощью Microsoft Excel – встроенной функции «Поиск решения». Подробный пример расчета представлен в главе 3 данной работы.

В результате будет получено решение о целесообразности создания запасов, или обратное. В случае целесообразности результат будет представлять количество каждого вида сырья к заказу на пять периодов у выбранного поставщика, при заданных ограничениях складской площади и бюджетных ограничениях.

Для понимания случаев использования модели EOQ и модели ILSP при многономенклатурных поставках представлено их детальное описание. Однако, для выявления конкретных сходств и различий между этими моделями проведен сравнительный анализ многономенклатурных моделей EOQ и ILSP.

Для проведения анализа были выбраны 7 основных сравнительных характеристик, которые представлены ниже (см. таблицу 1.1).

Таблица 1.1 – Сравнительный анализ многономенклатурных моделей EOQ и ILSP

№ п/п	Модель EOQ для многономенклатурных поставок	Критерий	Inventory Lot Sizing Problem
	Является самым распространенным методом в Российской и европейской практике	Практическое применение	Модель не известна большей части специалистов в России.
	Невозможно включить в модель, является отдельной задачей.	Задача выбора поставщика	Позволяет добавить задачу выбора поставщика в условие и математическую постановку задачи
	Математически простая модель. Учитывать ограничения сложнее, чем в ILSP	Сложность расчетов	Представляет сложный математический расчет, однако, учет дополнительных ограничений производить легче, чем в EOQ
	Возможен при выборе модифицированной модели	Учет естественной убыли	Не представляет такую возможность
	Расчет производится для стабильного спроса. Для учета стохастического или динамического спроса необходима модификация модели	Тип спроса	Модель позволяет найти решение в случае с динамическим и стохастическим спросом
	Результат представляет расчет для одного периода	Количество периодов	Результатом является расчет на несколько периодов

Итак, в таблице выше представлен сравнительный анализ многономенклатурных моделей EOQ и ILSP для выявления сходств и различий модели относительно 7 критериев. Подводя итог, можно сделать вывод, что прежде чем выбрать метод расчета оптимального размера партии и стратегии управления запасами, необходимо детально проанализировать ключевые критерии. Именно эти критерии могут предотвратить ошибочный выбор модели, а так же получение неточного результата. Представленный сравнительный анализ может упростить задачу выбора модели управления запасами и исключить использование нерелевантного метода на практике.

Таким образом, в первой главе рассмотрены теоретические аспекты управления товароснабжением. Управление системой закупок на предприятии преследует расширение номенклатуры продукции, снижение общих затрат ресурсов и исключение убытков, избавление от устаревших и медленно реализуемых запасов продукции, контроль над специальными заказами, контроль над упущенными продажами, увеличение доли закупок, осуществляемых по процедуре стандартного заказа.[27,c.18]