Sezonski dejavniki in njihov vpliv na aktivnost. Predmetna naloga Vpliv sezonskosti na dejavnosti organizacij na področju turizma

Pošljite svoje dobro delo v bazo znanja je preprosto. Uporabite spodnji obrazec

Študentje, podiplomski študenti, mladi znanstveniki, ki uporabljajo bazo znanja pri študiju in delu, vam bodo zelo hvaležni.

Podobni dokumenti

Vloga dejavnika sezonskosti na področju ruskega turizma. Sodobne metode proučevanja vpliva sezonskosti na obseg prodaje turističnih storitev. Analiza dejavnosti LLC "Gama" v času sezonskega upada povpraševanja, ukrepi za izboljšanje njegove učinkovitosti.

diplomsko delo, dodano 24.06.2015


Zgodovina nastanka in razvoja pomorskega turizma. Določitev njene vloge v sodobni turistični industriji na primeru črnomorske turistične makroregije, ki vključuje države, kot sta Bolgarija in Romunija. Problemi sezonskosti v mednarodnem turizmu.

seminarska naloga, dodana 03.02.2011


Značilnosti turističnega produkta kot posebnega sklopa storitev, ki ga sestavljajo materialne in nematerialne komponente. Ugotavljanje problemov vodenja kakovosti storitev na področju turizma v dejavnikih sezonskosti, statičnosti in višje sile.

seminarska naloga, dodana 26.09.2010


Bistvo turizma in temeljni koncepti organizacije in upravljanja na področju turizma. Posebnosti organizacije in vodenja na področju turizma. Uporaba novih tehnologij. Pomen trženja v turistični industriji. Edinstvenost turistične storitve.

povzetek, dodan 20. 10. 2006


Učinkovitost namestitvenih zmogljivosti. Vpliv sezonskosti na obseg prodaje storitev. Analiza konkurentov ter finančnih in ekonomskih kazalnikov hostla. Uporaba informacijske tehnologije za učinkovito delovanje hotelskega podjetja.

diplomsko delo, dodano 14.06.2015


Učinkovitost namestitvenih zmogljivosti. Analiza metod za preučevanje vpliva sezonskosti na obseg prodanih storitev. Dinamika trga hotelskih storitev v Rusiji. Uporaba informacijske tehnologije za izboljšanje učinkovitosti hostla.

diplomsko delo, dodano 25.07.2015


Stanje regulativne in pravne ureditve na področju turizma v Ruska federacija. Značilnosti turistične infrastrukture in mednarodnega sodelovanja na področju turizma. Glavne usmeritve in mehanizmi za reševanje problemov razvoja industrije. Ocena tveganja.

seminarska naloga, dodana 18.07.2011

Povezan z letnimi časi, neenakomerna proizvodnja številnih industrij, gradbeništva in kmetijstva. Faktor sezonskosti se kaže v nemonotoni, pulzirajoči obliki grafov odvisnosti obsega proizvodnje od časa ... Slovar ekonomskih izrazov

- (glej SEZONSKA PROIZVODNJA) ... Enciklopedični slovar ekonomije in prava

Nekmetijske plačilne liste- (Število novih nekmetijskih delovnih mest) Nonfarm Payrolls je makroekonomski kazalnik zaposlenosti prebivalstva ZDA zunaj kmetijstva Nonfarm Payrolls makroekonomski kazalnik zaposlenosti, število delovnih mest izven ... Enciklopedija investitorja

PROIZVODNJA, sezonski dejavnik, povezan z letnimi časi, neenakomernostjo proizvodnje številnih industrij, gradbeništva in kmetijstva. Faktor sezonskosti se kaže v nemonotoni, pulzirajoči obliki grafov odvisnosti ... ... Ekonomski slovar

Gaidar, preobrazbe v gospodarstvu in sistemu javne uprave, ki jih je izvedla ruska vlada pod vodstvom Borisa Jelcina in Jegorja Gajdarja od 6. novembra 1991 do 14. decembra 1992. Jelcinova vlada ... ... Wikipedia

recesija- (Recesija) Vsebina >>>>>>>>> Recesija je definicija produktivnosti, ki označuje nič ali negativni osnovni kazalnik bruto domačega proizvoda, ki teče šest mesecev ali več ... Enciklopedija investitorja

Inflacija- (Inflacija) Inflacija je depreciacija denarne enote, zmanjšanje njene kupne moči Splošni podatki o inflaciji, vrstah inflacije, kaj je gospodarski subjekt, vzroki in posledice inflacije, kazalniki in indeks inflacije, kot ... ... Enciklopedija investitorja

veleprodajne zaloge- (Zaloge na debelo) Opredelitev veleprodajnih zalog, trgovalnih in skladiščnih zalog Informacije o definiciji veleprodajnih zalog, trgovalnih in skladiščnih zalog Vsebina Vrste zalog in njihove značilnosti Trgovanje in zaloge Načela ... ... Enciklopedija investitorja

RHACHISCHISIS- RHACHISCHISIS, glej Spina Ufida. RAHITI. Vsebina: Zgodovinski podatki ..............., . . 357 Geografska porazdelitev in statistika. . 358 Socialni in higienski pomen ........ 359 Etiologija ...................... 360 Patogeneza ... Velika medicinska enciklopedija

konjunktura- (Konjunktura) Konjunktura je oblikovan niz pogojev na določenem področju človekove dejavnosti.Pojem konjunkture: vrste konjunkture, metode napovedovanja konjunkture, blagovnih trgih Vsebina…… Enciklopedija investitorja

Vodstvo gospodarskih subjektov s sezonsko naravo dejavnosti zasleduje cilj zmanjševanja stopnje sezonskih nihanj. Za dosego teh ciljev je potrebna prerazporeditev. delovnih virov, dodatna obremenitev proizvodnih kapacitet, oglaševanje, znižanje cen, kar je brez napovedi nemogoče.

AT sodobnih razmerah zapleteno prepletanje gospodarskih odnosov med panogami, sezonska nihanja, ki so nastala v eni panogi, se prenašajo na druge, kar povzroča ustrezna nihanja v naslednjih povezavah v proizvodnem ciklu. Sezonalnost v kmetijstvu povzroča nihanja v proizvodnem procesu v predelovalnih dejavnostih, nato se oblikujejo sezonski valovi v trgovini in potrošnji.

Ker sta industrijska sfera in njeno okolje (trg virov, blaga in storitev, gospodinjstva, finančni trg, država) neposredno povezana, obstajajo tudi nihanja, ki jih lahko pripišemo sezonskim nihanjem. Sezonske spremembe družbeno-ekonomskih procesov in pojavov ne bodo določali le podnebni dejavniki, temveč tudi družbeni, ekonomski in pravni. Na primer zvišanje stopnje brezposelnosti pozimi, povečanje povprečne plače in dohodka na prebivalca ob koncu leta, periodični denarni tokovi plačil davkov, prispevkov v različne sklade in plačil za storitve.

Zdi se, da je treba dinamiko sezonskosti oceniti na primeru panoge, ki je najbolj izpostavljena sezonskim nihanjem – proizvodnje sladkorja.

Glede na dinamiko sezonskosti v proizvodnji sladkorja je treba upoštevati, da se sladkor iz pese večinoma proizvaja v septembru-novembru, surovi sladkor v marcu-juliju. Ta sezonska narava je povezana z obdobji zorenja pese in nakupom uvoženega surovega sladkorja.

Sezonsko nihanje cen sladkorja potrjuje spodnji grafikon.

riž. 1. Veleprodajne in maloprodajne cene sladkorja v Rusiji

(januar 2006 - april 2009)

Iz grafa je razvidno, da rast veleprodajnih cen pade na konec januarja - februarja, kar je povezano s predelavo zalog sladkorne pese pri proizvajalcih in prehodom proizvodnje na surovo peso. Tako je februarja 2006 zvišanje cen v primerjavi z začetkom januarja znašalo 350 rubljev na tono (16.848 rubljev na tono), februarja 2008 pa 300 rubljev na tono (14.022 rubljev na tono). Tako vsako leto pride do sezonskega znižanja prodajnih cen sladkorja ob koncu leta in do njihovega dviga v začetku leta.

riž. 2. Veleprodajne cene sladkorja v Rusiji

Za leto 2008 je značilen najnižji tečaj rublja v primerjavi z ameriškim dolarjem, kar je povzročilo znaten padec veleprodajnih cen sladkorja v septembru in decembru lani, kljub dejstvu, da je cena sladkorja iz pese, pridelanega v letu 2008, 16,8 rublja. na kg (z DDV). Cene na domačem trgu so bile v jesenskem obdobju pod pritiskom blagovnih zalog surovega sladkorja in tradicionalne konkurence kmetijskih pridelovalcev. Ti dejavniki so skupaj povzročili upad cen sladkorja v tem obdobju.

zaloge sladkorja ruski trg vključno s surovim sladkorjem je konec leta 2008 znašala rekordnih 2,91 milijona ton v primerjavi z 2,78 milijona ton konec leta 2007. To je rezultat rekordne proizvodnje sladkorja iz pese v letih 2008/09 - 3,55 milijona ton (od avgusta do februar), v 2007/08 - 3,12 milijona ton. Tudi zaloge surovega sladkorja v rafinerijah sladkorja so po podatkih Soyuzrossaharja na dan 9. februarja 2009 1,5-krat višje in znašajo 301.000 ton v primerjavi s 197.000 ton leto prej.

riž. 3. Zaloge sladkorja v Ruski federaciji ob koncu meseca, tisoč ton

Po mnenju Soyuzrossakharja v razmerah pomanjkanja in rasti stroškov kreditnih virov v 3. in 4. četrtletju 2008 tovarne sladkorja niso mogle pritegniti kreditnih virov in so opravljale le storitve za predelavo sladkorne pese, ki so za razliko od preteklem letu, je povzročila spremembo lastniške strukture blagovnih rezerv sladkorja v smeri njihovega povečevanja v bilancah kmetijskih pridelovalcev. Pomanjkanje zadostnih skladiščnih kapacitet za shranjevanje takšne količine sladkorja je povzročilo njegovo množično prodajo.

Proizvodnja sladkorja v Rusiji postaja vsako leto bolj sezonska: oktobrski vrhovi sladkorne pese rastejo, proizvodnja surovega sladkorja se zmanjšuje (zaradi težko predvidljive donosnosti), uvoz končnega sladkorja, predvsem iz Belorusije, se ne zmanjšuje. Poleg tega puščajo pečat močne spremembe uvoznih dajatev in nihanja na svetovnem trgu. Problem razvoja infrastrukture okoli tovarn sladkorja in pospeševanja povečanja tovarniških skladiščnih zmogljivosti sladkorja, predvsem v relativno obetavnih tovarnah sladkorja z dejansko zmogljivostjo več kot 3.800 ton na dan (v Ruski federaciji je približno 31 takšnih tovarn). ) in razvijanje orodij za sezonsko financiranje podjetij, postaja vse bolj nujna.

Razvoj kmetijske proizvodnje v Rusiji v letu 2008 je potekal pod vplivom številnih negativnih dejavnikov, zlasti hitre rasti cen materialnih virov, ki se uporabljajo v kmetijski proizvodnji in gradbeništvu, pa tudi zapletenih razmer s posojili kmetijstvu. proizvajalci. V obdobju sezonskega dela so se podražila mineralna gnojila za 70 %, električna energija - 13,2 %, zemeljski plin - 11,3 %, dizelsko gorivo (v primerjavi z decembrom 2007) - 45 %, kar je povzročilo znatne dodatne stroške. Hkrati so se cene kmetijskih pridelkov v obdobju januar-november 2008 zvišale le za 3,4 %.

Nekoliko drugačna situacija s sezonskostjo se razvija v metalurški industriji. V začetku leta 2009 se je precej močno povečalo povpraševanje po valjani kovini s strani potrošnikov v azijsko-pacifiški regiji. Povečanje povpraševanja je bilo selektivno in povezano izključno s potrebo proizvajalcev po dopolnjevanju zalog. Toda kljub negotovosti je bilo tudi to dovolj, da je trg kratkoročno spodbudil optimizem in igralci so začeli zviševati napovedi za obete panoge in zagnati proizvodne zmogljivosti, zamrznjene v 4. 2008.

Za ruske metalurge je bil dodaten dejavnik, ki je pomembno vplival na njihovo poslovanje, precej močna devalvacija rublja. Zaradi oslabitve nacionalne valute so izdelki ruskih metalurgov postali bolj konkurenčni in jim je omogočilo, da so upad domačega povpraševanja delno nadomestili z izvoznimi dobavami. Po rezultatih 1. četrtletja 2009 se je delež izvoza v strukturi dobav ruskih metalurgov povečal na 70-80% s 40-50% v letu 2008.

Poleg tega je devalvacija rublja metalurgom omogočila dvig cen na domačem trgu in jih uskladil s svetovno. Posledično je Rusija postala ena redkih držav, kjer je bilo v prvih treh mesecih leta 2009 zabeleženo povečanje proizvodnje jekla v primerjavi z decembrom 2008, čeprav nepomembno.

Kljub temu, da je bilo 1. četrtletje 2009 pestro in je potrdilo večino novih trendov v metalurgiji, o katerih smo pisali v letni strategiji, ni dalo popolnega razumevanja stanja in vpliva dejavnika sezonskosti. tradicionalno za metalurgijo v letu 2009 lahko označimo kot dovolj zmerno.

Dejavniki, ki oblikujejo sezonskost, se razlikujejo tako po svoji naravi in ​​značaju kot tudi po stopnji vpliva. Lahko jih združimo v naslednje skupine:

1. Naravni in podnebni. Vplivajo na nastanek sezonskih nihanj proizvodnje, trgovine in potrošnje.

2. Ekonomski dejavniki. To je predvsem obseg proizvodnje, promet na drobno, cene in s tem dohodek prebivalstva.

3. Socialni dejavniki. Tej vključujejo družbena struktura družba, raven kulture prebivalstva, narodne tradicije in prazniki. Imajo glavni vpliv na nastanek sezonskih nihanj povpraševanja in potrošnje.

4. Demografski dejavniki: sestava in velikost družine, starost, spol, migracija prebivalstva. Vplivajo predvsem na povpraševanje in porabo.

5. Pravni dejavniki - zakonsko določene vse vrste plačil v različne sklade, na primer plačila davkov, plačila pokojnin in zavarovanj, plačila za komunikacijske storitve.

Sezonska nihanja, ki so nastala v proizvodnem sektorju, se prenašajo v finančni sektor, kjer se spreminjajo, saj se naravni in podnebni dejavniki prepletajo z delovanjem družbeno-ekonomskih in pravnih dejavnikov.

Na primer, pri gospodarskih subjektih, ki svoje izdelke proizvajajo neenakomerno, se povpraševanje po denarju v določenih obdobjih poveča. Spomladi se potreba po izposojenih sredstvih kmetijskih podjetij močno poveča, jeseni pa se poveča potreba po dodatnih sredstvih predelovalnih podjetij, ki si želijo po spravilu zagotoviti surovine za prihodnost. Posojilne institucije morajo ob upoštevanju gospodarskih in finančnih razmer na lokalnem trgu predvideti to spreminjajoče se povpraševanje in ga v vsakem trenutku zadovoljiti. Ustanovljene so bile številne sektorske banke, osredotočene na posojila podjetjem v ustrezni panogi.

Na devizni trg vplivajo izvozno usmerjene panoge in podjetja, od katerih so mnoga v svoji dejavnosti pod vplivom sezonskih nihanj (avtomobilska industrija, nafta in plin, metalurgija), kar posledično vpliva na stanje plačilne bilance države.

Občasno se nakazujejo tudi prispevki v številne sklade (pokojninske sklade, sklade obveznega zdravstvenega zavarovanja, državni zavod za zaposlovanje in drugo). Pri izračunu specifičnih zneskov davčnih prihodkov v proračune različnih ravni je zelo pomembno napovedati rast in upad proizvodnje, trgovine, vključno s sezonski dejavniki. Ti podatki so pomembni za naslednje oblikovanje proračunov na vseh ravneh, saj lahko bolj zanesljivo odražajo potrebe regij po zveznih virih v obliki subvencij, subvencij in transfernega financiranja. Upoštevati je treba, da obstajajo regije, ki imajo kmetijsko ali drugo surovinsko usmerjenost. Zato je študija sezonskosti v finančnih procesih zelo zanimiva.

Za razvoj socialne in ekonomske politike države sta pomembna tudi analiza in napovedovanje različnih socialno-ekonomskih kazalnikov.

Uporabljajo se obsežne informacije o stanju in razvojnih trendih vseh sektorjev gospodarstva. Na večino napovedanih procesov do neke mere vpliva sezonskost (npr. denarni agregati, bančna posojila gospodarstvu, povprečne plače, dohodki in odhodki prebivalstva, stanja vlog gospodinjstev v bankah, dinamika števila brezposelnih, potrošniški indeksi cen in veleprodajne cene industrije). Zato je treba pri njihovi analizi upoštevati ne le monotone trende, temveč tudi občasne (sezonske).

Na delniških trgih se pojavljajo tudi oscilatorni procesi z izrazitimi cikli: mesečno, četrtletno in 21 tedensko, tedensko. Kot razloge, ki povzročajo takšne cikle, avtorji izpostavljajo obdobja in obsege plasiranja vrednostnih papirjev, potrebo izdajatelja po sredstvih, izdajateljevo ureditev terminske strukture dolga in drugo. Ti cikli so posledica začasnih, subjektivnih dejavnikov in jih je treba upoštevati pri obravnavanju posebnih, posebnih nalog. Ker so nihanja na finančnem trgu skoraj periodična in se končajo v enem letu, jih uvrščamo med sezonska nihanja.

Poslabšanje gospodarskih razmer, povezanih s finančno krizo, prisili industrijska podjetja, da bolj aktivno identificirajo in uveljavljajo varčevalne rezerve v vseh svojih sredstvih. V zvezi s tem je treba posebno pozornost nameniti analizi stanja zalog podjetij (zalog). Kratkoročna sredstva v zalogah v podjetjih so precej pomembna. Po podatkih Rosstata je delež vseh vrst zalog v sestavi premoženja proizvodnih podjetij približno 20%, pri strojegradnih podjetij- približno 30 %. Zaloge blaga in materialov v sestavi obratna sredstva v proizvodnih podjetjih zasedajo približno 15 %, v strojništvu pa približno 20 %. Na žalost se v zadnjih letih promet obratnih sredstev, vključno z zalogami, ni bistveno pospešil.

Prehod na tržno gospodarstvo je odpravil problem pomanjkanja oskrbe podjetij z materialnimi sredstvi, podjetja so lahko zanje opustila velike zaloge in obsežna skladišča. Hkrati pa so se pojavile nove težave, povezane z nestabilnimi in nenehno naraščajočimi cenami, pomanjkanjem obratnih sredstev in posojil zanje, kršitvami pogodbenih obveznosti partnerjev pri dobavi blaga in materiala, nestabilno prodajo. končni izdelki itd. Negotovost povpraševanja po proizvedenih izdelkih povzroča negotovost pri napovedovanju potrebnih materialnih virov. V zvezi s tem postanejo nakopičene zaloge dejavnik pri usklajevanju realne ponudbe in povpraševanja ter zniževanju proizvodnih stroškov.

Mesečni rezultati ankete vodstva industrijska podjetja izvedeno po naročilu" Poslovna Rusija» po panelu laboratorija tržnih raziskav IET aprila 2009 glede na trenutno stanje podjetij, so prikazane na sl. 2.4-2.6.

riž. 4. Povprečne cene proizvodov podjetij anketirancev oktober 2008 - april 2009

riž. 5. Sprememba obsega zalog pri podjetjih anketiranih v oktobru 2008 - april 2009

riž. 6. Dinamika rasti stanja sestavin indeksa tekočega stanja v obdobju oktober 2008 - april 2009 v primerjavi z enakim obdobjem lani.

Na sl. Slika 2.7 prikazuje rast stanja mesečnih komponent indeksa trenutnega stanja pričakovanj v primerjavi z enakim obdobjem lani, izračunano za odpravo sezonskosti. Vrednosti saldov komponent za april 2009 so bile vključene v indeks trenutnega stanja "Barometra poslovne Rusije", prikazan na sl. 2.8.

Eden glavnih načinov za doseganje prihrankov na področju logistike je znižanje stroškov, povezanih z zalogami, z razvojem politike upravljanja z zalogami, ki je struktura pravil za določanje trenutka in obsega nakupov. Kot del politike upravljanja z zalogami se oblikujejo načrti oskrbe, ki določajo, v katerem trenutku in za kakšne količine je treba opraviti dopolnjevanje zalog.

V 1 kv. Leta 2009 je prvič v času krize stanje dejanskega števila zaposlenih v korelaciji s pričakovanim povpraševanjem postalo močno negativno. Januarja 2009 je le 7% podjetij ocenilo svoje osebje kot "nezadostno" (oktober 2008 je bilo 26%) in kot "prekomerno" - 33% (bilo je 12%). Inercija dolgega obdobja hitre rasti proizvodnje, ko je kadrov pogosto primanjkovalo, mine. Razmere na trgu dela postajajo precej akutne, kar ima lahko ne le gospodarske, temveč tudi družbene posledice.

V 1 kv. Indeks tekočega stanja, izračunan na podlagi rasti bilanc stanja za leto 2009, je znašal -40,9 (v 4. četrtletju 2008 je bil -32,0). Navesti moramo precej močno poslabšanje trenutnih razmer na trgu v primerjavi s prvim četrtletjem. 2008. Zagotovo se bo to pokazalo v opaznem padcu industrijske proizvodnje in realnega BDP. Primerjava s preteklo dinamiko vodi do nedvoumnega sklepa, da tako močne spremembe razmer na slabše ni bilo od leta 1996, torej od prvega trenutka, za katerega je mogoče izračunati četrtletni indeks tekočega stanja.

Po drugi strani pa analiza mesečne dinamike posameznih komponent indeksa tekočega stanja kaže, da nadaljnjega pospeševanja padanja za zdaj ni. To dokazuje relativna stabilizacija bilanc več komponent indeksa trenutnega stanja hkrati: a) obseg proizvodnje po "zlomu" novembra-decembra 2008; b) cene končnih izdelkov po "propadu" v decembru 2008 - januarju 2009; c) zaloge gotovih proizvodov po "zlomu" januar-februar 2009. Nedvomno se splošna gospodarska recesija v Rusiji nadaljuje (znakov okrevanja še ni videti, vse komponente indeksa ostajajo negativne), vendar je hitrost tega upada , najverjetneje se še ne povečuje.

2. Praktične domače in tuje izkušnje pri upravljanju zalog v podjetju v sezonskih razmerah

Še posebej pereč je problem vodenja zalog blaga in materiala, ki ga povzročajo naslednji razlogi. Prvič, obstaja izjemna vrstna raznolikost porabljenega blaga in materialov, ki je povezana s kompleksnostjo in večkomponentno naravo materialne strukture izdelkov, prisotnostjo pomožnih industrij. Drugič, sestava porabljenega blaga in materialov se pogosto spreminja zaradi obnove proizvedenih izdelkov. Tretjič, materialni tokovi med proizvodnimi povezavami pogosto niso sinhronizirani, kar vodi do velikega števila vmesnih zalog v proizvodnih in logističnih verigah.

Upravljanje zalog za domača podjetja v letih planskega gospodarstva je bila zgrajena predvsem na normativnem pristopu. Hkrati so bili normativi zalog določeni empirično bodisi kot odstotek letnega obsega porabe bodisi kot normalizirano trajanje enega prometa po vrstah blaga in materiala. Regulativni pristop ni prinesel zanesljivih, stroškovno učinkovitih rezultatov in zaloge so bile običajno precenjene.

Ustvarjeno na različna podjetja rezerve služijo predvsem izenačevanju različnih intenzivnosti medsebojnega delovanja materialni tokovi, kot tudi za zmanjšanje vpliva naključnih dejavnikov, ki vodijo do motenj v oskrbi, na podjetje. Prisotnost zalog pomeni določene stroške za njihovo oblikovanje in vzdrževanje. Stroški skladiščenja zalog, pa tudi administrativni stroški izpolnjevanja zahtev po dobavi, se bodo zaradi določnosti imenovali stroški vodenja zalog, stroški, povezani s pridobitvijo materialnih virov (zmnožek cene na kupljeno količino) pa bodo imenujemo stroški nabave.

Trenutno se mnoga industrijska podjetja soočajo s problemom neučinkovitega upravljanja obratnega kapitala. To je še posebej izrazito v podjetjih z dolgim ​​proizvodnim ciklom, kjer obratni kapital v povprečju predstavlja 80 % letnih prihodkov. Prisotnost znatnih količin neizterjanih rezerv in zapadlih terjatev negativno vpliva na finančno stanje podjetij, jim ne omogoča, da ostanejo konkurenčni. Obstoj te težave je posledica številnih dejavnikov.

Prvič, z oblikovanjem tržnega gospodarstva v Rusiji so se razmere, v katerih delujejo podjetja, bistveno spremenile. Prej je obstajal sistem centralnega načrtovanja, v katerem so bili načrti za proizvodnjo in prodajo izdelkov za podjetja določeni od zunaj na podlagi oblikovanega ravnovesja nacionalnega gospodarstva, podjetja pa so lahko proizvajala izdelke "na zalogi", zavedajoč se, da bodo prodani. Trenutno se je močno povečala negotovost v odnosu podjetja z zunanjim okoljem: podjetja morajo samostojno izvajati načrtovanje na podlagi predvidenega povpraševanja kupcev, ki je postalo izjemnega in odločilnega pomena, izhodišče za načrtovanje proizvodnje in prodajo. Poleg tega razvoj konkurence spodbuja podjetja k nenehnemu izboljševanju učinkovitosti notranjih poslovnih procesov, da bi čim bolj kakovostno zadovoljili potrebe svojih strank in ohranili svoj položaj na trgu. Tako se pristop k upravljanju podjetij bistveno spreminja, zato je treba izboljšati sistem upravljanja obratnega kapitala. Orodij, ki se za to uporabljajo v planskem gospodarstvu, ni več mogoče uporabljati v čisti obliki, prilagoditi jih je treba sodobnim razmeram delovanja podjetij.

Drugič, negativni rezultati dogajanja v Rusiji v 90. letih 20. stoletja. reform, ki se izraža v močnem padcu obsega industrijska proizvodnja, visoka inflacija, dolgotrajno pomanjkanje investicij v osnovna sredstva, plačilna kriza in druge posledice so neizogibno povzročile zmanjšanje učinkovitosti vseh glavnih poslovnih procesov industrijskih podjetij. Prisotnost neproduktivnih procesov ali njihovih ločenih delov poveča trajanje obratovalnega cikla podjetja, zaradi česar se zmanjša stopnja obračanja sredstev, vloženih v obratna sredstva, zmanjša se donosnost sredstev podjetja in njegova likvidnost ter dolg položaj poveča, t.j. vsi glavni ekonomski kazalniki podjetja se slabšajo.

Priznati je treba, da glede na razvite države raven upravljanja zalog v Rusiji je precej nizka. Vprašanje, kako učinkovito upravljati zaloge, je danes, ko se marža dejavnosti podjetij zmanjšuje, dostop do izposojenih sredstev slabša in konkurenca narašča, je izjemno pomembno.

Tradicionalni analitični modeli se zanašajo na tri "stebre":

– prvič, o analizi ABC,

- drugič, po formuli optimalnega naročila EOQ (ekonomska količina naročila),

– tretjič, ob predpostavki, da lahko vse naključne procese opišemo z normalno porazdelitvijo (Gaussova porazdelitev).

S temi modeli je bil v zadnjem stoletju dosežen pomemben napredek pri upravljanju zalog. Glede na to, da pred sto leti ni bilo sodobnih računalnikov in zapleteni izračuni so zahtevali veliko časa, obravnavani modeli pa so zelo preprosti, se upravičeno štejejo za klasične. Danes so ti modeli primerni samo za uporabo kot izobraževalno gradivo, vendar se v praksi praktično ne uporabljajo. Poleg tega je povsem očitno, da ti modeli absolutno ne upoštevajo faktorja sezonskosti in zato niso uporabni za namene te študije.

Sodobna računalniška tehnologija omogoča pravilno in na bistveno višji ravni kot doslej reševanje problema upravljanja zalog. Obdobje hitrih namiznih računalnikov je odprlo nove priložnosti za upravljanje zalog, ki so še vedno slabo razumljene v polni meri. Objektivni razlog za to je nezrelost ruskega trga, subjektivni razlog pa nezadostna matematična pismenost osebja komercialnih podjetij.

Po našem mnenju je trenutno nemogoče razviti metode upravljanja zalog brez dobrega matematičnega znanja. Poleg tega so potrebne izkušnje v skladišču in trgovini.

Glavni cilj skoraj vseh trenutno uporabljenih sodobnih računalniških sistemov za upravljanje zalog je avtomatizacija nabavnega procesa na podlagi jasno oblikovanega cilja in na podlagi modela finančne in ekonomske optimizacije. Še en cilj izvedbe sodoben sistem vodenje zalog je zagotoviti možnost objektivnega nadzora nad stanjem pri nabavah.

Osnova optimizacije je finančno-ekonomski model. Za vsako pozicijo asortimana je treba pridobiti številne koeficiente, ki označujejo njegovo finančno učinkovitost (donosnost na kos, stroški skladiščenja kosa na dan, stroški dopolnjevanja kosa). glavni cilj Sistem je optimizirati dobiček podjetja. Za vsako inventarno enoto obstajajo takšni kontrolni parametri, ki določajo, kdaj (v kakšnem stanju) in v kakšni količini je treba oddati naročilo. Z drugimi besedami, za vsako pozicijo se kontrolni parametri določijo v okviru fleksibilne strategije praga.

Učinkovito upravljanje zalog je ekonomska optimizacija, merilo učinkovitosti pa dobiček. Učinkovitost upravljanja z zalogami praviloma pomeni maksimiranje čistega dobička podjetja v delu, v katerem je ta dobiček odvisen od upravljanja z zalogami. V zvezi s tem je ena od komponent dela za povečanje učinkovitosti upravljanja zalog pravilen finančni model podjetja. Vse tekoče poslovne procese v podjetju je treba upoštevati v smislu stroškov, povezanih z upravljanjem zalog. To vključuje stroške skladiščenja zalog, stroške njihovega dopolnjevanja in stroške pomanjkanja v obliki izgubljenega dobička (vključno z dodatnimi kaznimi za zavrnitev storitve).

Vsi procesi v oskrbovalni verigi – transport, najem stavb in opreme, stroški osebja, nabavna dejavnost, organizacija prodaje, obresti na posojila, obveznosti, terjatve, davki itd. – morajo biti ustrezno odraženi v finančnem modelu. Pravilen model bi moral popolnoma natančno pokazati, v rubljih, koliko se zmanjšajo stroški s povečanjem zaloge, koliko se povečajo stroški skladiščenja, zmanjšajo stroški pomanjkanja itd.

Predstavljen pristop k reševanju problemov upravljanja z zalogami ni bistveno nov. V 60. letih dvajsetega stoletja je Yu.I. Ryzhikov je napisal klasična dela o upravljanju zalog. Poskusi uveljavitve teorije v praksi so bili očitno pred časom. Pomanjkanje priročnih in hitrih računalnikov ter, kar je še pomembneje, pomanjkanje naravnih poslovnih motivov v družbi popolnega pomanjkanja nista omogočila udejanjanja teoretičnega razvoja v praksi. Dandanes je na voljo ogromno orodij tako po ceni kot po stopnji usposobljenosti uporabnika. Uporabna matematika je razvila zelo zmogljive algoritme, sodobna računalniška tehnologija pa omogoča zelo hitro izvajanje izračunov. Vse našteto ima veliko opraviti z upravljanjem zalog.

Obstaja prepričanje, da težka naloga, kot je optimalno upravljanje zalog v sezonskih razmerah, ne more imeti ustrezne matematične izvedbe. Vendar je po našem mnenju to v bistvu narobe. S prihodom sodobne računalniške tehnologije, s povečano konkurenco na trgu, je tematika upravljanja zalog dobila »drugi veter«. Pojavile so se nove priložnosti, ki omogočajo reševanje problemov učinkovitosti rabe virov na ravni, ki je do nedavnega veljala za nedosegljivo, vključno z upoštevanjem sezonskega dejavnika.

Optimalno politiko upravljanja zalog je mogoče najti z metodami matematičnega modeliranja. Klasični model upravljanja zalog enega izdelka (Wilsonov model) je bil razvit že leta 1934. Problem upravljanja zalog v Wilsonovem modelu je reduciran na določanje obsega naročila za načrtovano časovno obdobje na način, da se stroški upravljanja zalog čim bolj zmanjšajo. . Sam model je opis procesov spreminjanja zalog in povezanih stroškov ob določenih predpostavkah, ki omejujejo njegovo praktično uporabo. Zato se obravnavajo številne modifikacije tega modela, povezane z možnostjo pomanjkanja in upoštevanjem stroškov, ki jih to povzroča; s prisotnostjo sistema popustov glede na velikost nakupne serije; s končno stopnjo prevzema dobave v skladišče itd.

Naše študije izvedljivosti praktična uporaba Modeli upravljanja zalog temeljijo na podatkih funkcionalnih oddelkov zagotavljanja materialnih virov za skupino podjetij v rudarski industriji. Glavne značilnosti panoge so širok nabor nabavljenih materialnih virov in nestabilnost njihove porabe. To je posledica dejstva, da večina materialnih virov ne zagotavlja dobro uveljavljen tehnološki proces s preverjenimi standardi, temveč kapitalska gradnja in oprema rudnikov. Nestabilnost potrošnje je povezana s fazami takšnih procesov, stohastična narava potrošnje pa je posledica dejstva, da je potek kapitalske izgradnje podvržen vplivu zunanjih organizacijskih in naravnih dejavnikov.

Asortiman dobavljenih materialnih virov obsega na stotine skupin izdelkov, zato je naloga razvrstiti dobavljene materialne vire, da bi identificirali skupine, v zvezi s katerimi je mogoče uporabiti enotne pristope pri oblikovanju politike upravljanja zalog. V tabeli. 2.8 prikazuje glavne usmeritve in cilje možne klasifikacije materialnih virov.

Tabela 2.8.

Usmeritve in cilji klasifikacije nabavljenih materialnih virov.

Preučevanje obsega dobavljenih materialnih virov po prvih treh znakih klasifikacije vključuje analizo strateškega pomena izdelkov; pa tudi podrobna študija posebnih pogojev dostave, kot so minimalna velikost kupljene serije, rok za izpolnitev naročil, potreba po delovno intenzivnih operacijah v fazi oddaje izdelkov v skladišče, pogoji skladiščenja itd. To je potrebno za izbiro ene ali druge modifikacije Wilsonovega modela in izboljšanje njegovih parametrov.

Razvrstitev glede na stabilnost porabe in vrednost stroškov skladiščenja je zanimiva z vidika ugotavljanja možnosti uporabe Wilsonovega modela, stabilnosti na njegovi podlagi dobljenih rezultatov in zahtev po točnosti teh rezultatov. . V tabeli. 2.9 predstavlja ustrezno klasifikacijsko matriko materialnih virov glede na stabilnost porabe in višino stroškov skladiščenja.

Tabela 2.9.

Matrika izbirne politike javnih naročil

Ideja takšne klasifikacije je, da se z večanjem stabilnosti porabe (skupine Z-Y-X) poveča stabilnost rezultatov uporabe Wilsonovega modela. In ko se delež artiklov v obtoku in stroški skladiščenja povečujejo, se povečuje zanimanje za natančnejšo dimenzioniranje pošiljke, saj visoka natančnost omogoča oprijemljive prihranke.

Skupina materialnih virov v celici "AX" je najbolj zanimiva z vidika uporabe Wilsonovega modela, saj zavzema visok delež v prometu, je povezana z visokimi stroški skladiščenja in je značilna stabilna poraba. Skupina materialnih virov v celici "AY" zahteva predhodno analizo funkcije povpraševanja, saj je zanjo značilna nizka stabilnost porabe. Skupina "Z" vključuje redko kupljene, praviloma edinstvene materialne vire. Takšna mesta se kupujejo na podlagi zahtev ustreznih oddelkov podjetja, praviloma niso predmet hrambe in zanje se ne uporablja Wilsonova formula. Uporaba modela upravljanja zalog za skupino "C" ne zahteva visoke natančnosti pri določanju optimalne velikosti naročila. Za upravljanje zalog te skupine zadoščajo približne letne napovedi povpraševanja. Za zmanjšanje nelikvidnih zalog pa je potrebno stalno spremljanje dinamike porabe in ravni zalog.

Rezultat razvrstitve porabljenih materialnih virov po skupini podjetij je prikazan na sliki 2.1.

riž. 2.1. Rezultati klasifikacije blagovnih skupin materialnih virov

Diagram prikazuje naslednje skupine izdelkov:
	Rezervni deli za rudarsko opremo
	Električna oprema in električni materiali
	Kovinski materiali
	Orodje
	Instrumentacija in avtomatizacija
	Komunikacije in radio
	Gorivo in olja
	Gradbeni materiali
	Reagenti, laboratorijski materiali
	pisarniška oprema
	Posode in embalažni materiali

Oglejmo si primere uporabe modelov upravljanja zalog za dobavljene materialne vire nekaterih celic matrike. Tako, na primer, blagovna postavka "Jeklena pločevina" spada v skupino materialnih virov celice "AX", ki jo odlikujeta velika količina in stabilnost porabe.

Izračunana vrednost optimalne velikosti razporeda za zadevni artikel predvideva pogoste pošiljke. Vendar se je po podrobni študiji dobavnih pogojev izkazalo, da to zaradi tehničnih omejitev dobavitelja ni izvedljivo. V zvezi s tem je bila dejanska velikost serije naročila trikrat večja od optimalne, kar je povzročilo povečanje stroškov skladiščenja (slika 2.2).

riž. 2.2. Odvisnost stroškov skladiščenja in naročanja
od obsega nakupne serije

V obravnavanem primeru vam uporaba modela upravljanja zalog skupaj s podrobno študijo pogojev dostave omogoča iskanje rezerv za izboljšanje učinkovitosti logistike. Tako bo sklenitev pogodbe o dobavi z drugim dobaviteljem valjane kovine podjetju omogočila dobavo optimalnih serij in znižanje stroškov.

V primeru nestabilne porabe za drage pozicije (celična matrika "AU") je priporočljivo raziskati funkcijo porabe, na primer z eno od metod analize časovnih vrst. Kot primer razmislite o blagovni postavki "Strojno olje".

Na sl. 2.3 prikazuje konstrukcijo aditivnega modela za časovno vrsto porabe motornega olja po podatkih za leto. Za obravnavano pozicijo je mogoče zaradi izrazite sezonske komponente natančno izbrati aditivni model. Na podlagi analize časovne vrste je mogoče zgraditi napovedi intenzivnosti porabe in v skladu s tem izračunati velikosti paketov naročil.

riž. 2.3. Analiza funkcije povpraševanja po motornem olju

Napovedovanje povpraševanja z uporabo aditivnega modela analize časovnih vrst vam omogoča, da zmanjšate stroške skladiščenja za 2-krat v primerjavi z izračunom serije naročila na podlagi predpostavke o enotni porabi materialnega vira (ki predpostavlja Wilsonov model). Glavna razlika med upravljanjem zalog z analizo funkcije povpraševanja in upravljanjem zalog na podlagi klasičnega Wilsonovega modela je v tem, da je v prvem primeru velikost kupljene serije odvisna od količine porabe in s tem od časa, v drugem primeru pa je konstantna. . V zvezi s tem napovedovanje porazdelitve letne potrošnje skozi čas omogoča oblikovanje načrta oskrbe, ki je skoraj tesen. Tesen načrt dobave je tak načrt oskrbe, pri katerem se v času oddaje naslednje serije dobave zaloge v skladišču nič. Dokazano je, da je le tesen načrt lahko optimalen načrt oskrbe.

Opozoriti je treba, da je pri določanju optimalne serije naročila po klasičnem Wilsonovem modelu glavni razlog za visoke stroške skladiščenja prisotnost pomembnega trenda (visoke stopnje rasti obsega porabe) in ne nihanja, ki jih povzroča sezonsko povpraševanje. . To je prikazano na sliki 2.4, ki prikazuje rezultate izračuna stroškov skladiščenja motornega olja z uporabo različnih metod za določanje naročilne serije.

riž. 2.4. Kumulativni skupni stroški skladiščenja motornega olja za različne metode določanja serij naročil

Analiza odvisnosti povpraševanja od časa po metodi najmanjših kvadratov (LSM) omogoča ugotavljanje trenda v dinamiki potrošnje. Izračun paketov naročil po metodi najmanjših kvadratov omogoča oblikovanje takšnega načrta oskrbe, katerega stroški skladiščenja se bistveno ne razlikujejo od načrta dobave, oblikovanega z analizo sezonskih nihanj povpraševanja.

Ta primer kaže, da je za drage blagovne postavke skupin "A" in "B" pomembno vprašanje določiti letno povpraševanje in napovedati dinamiko potrošnje med letom. V primeru upravljanja zalog za blagovne postavke skupine "C" stopnja natančnosti napovedi ni tako pomembna. To je posledica dejstva, da že precej velika odstopanja dejanskega letnega obsega porabe od načrtovanega vodijo do nepomembnih odstopanj stroškov upravljanja zalog. Na podlagi analize stabilnosti rezultatov Wilsonovega modela je mogoče pokazati, da občutno odstopanje v letnem obsegu porabe vodi do rahlega odstopanja stroškov skladiščenja in naročanja. Tako bo na primer za postavko blaga "Električne sijalke za splošno uporabo", ki se nahaja v celici "CX", odstopanje od letnega obsega porabe za 50 % povzročilo spremembo stroškov upravljanja zalog za 16 %, kar ni več kot 1 % podobnih stroškov za rubriko skupine "A" "Jeklena pločevina". Tako je za upravljanje zalog za blago iz skupine "C" dovolj, da imamo približne ocene letnih količin porabe, ki jih je mogoče pridobiti na podlagi izkušenj strokovnjakov za oskrbo, ki upravljajo te artikle.

Druga pomembna usmeritev pri doseganju ekonomske učinkovitosti na področju upravljanja z zalogami skupine podjetij je konsolidacija potreb po materialnih virih, ki omogoča oblikovanje konsolidiranih nabavnih načrtov, za katere so značilni nižji stroški. Glavni viri koristi od konsolidacije potreb so:

Prihranki pri administrativnih stroških za naročanje;

Zmanjšanje stroškov skladiščenja zalog;

Pridobivanje popustov s povečanjem obsega serije nakupov.

Oceno prihranka stroškov zaradi centraliziranega odločanja o količinah kupljenih lotov in pogostosti nakupov je mogoče izvesti na podlagi matematičnih modelov upravljanja zalog.

V okviru Wilsonovega modela je mogoče pokazati, da se bo v primeru povečanja količine porabe za določeno število α povečala optimalna serija naročila, stroški skladiščenja in stroški izpolnitve naročila za faktor . tiste. Z združevanjem upravljanja zalog več podjetij je mogoče zmanjšati skupne stroške, povezane z naročanjem, z zmanjšanjem števila dobavnih operacij in s tem znižanjem administrativnih stroškov izpolnjevanja naročil, pa tudi z zmanjšanjem celotne zaloge in znižanjem stroškov skladiščenja.

V primeru centralizirane oskrbe skupine podjetij, ki porabijo podoben nabor materialnih virov, je mogoče prihranke doseči z oblikovanjem skupne konsolidirane politike upravljanja zalog. Hkrati pa lahko znižanje stroškov upravljanja zalog ocenimo na naslednji način. Razmislite o konsolidaciji nakupov po eni vrsti materialnih virov za skupino n podjetij. Pustiti Q i - letni obseg porabe določene vrste proizvoda jaz- in podjetje v skupini. Potem je skupno letno povpraševanje po blagu skupine podjetij opredeljeno kot:

Delež i-tega podjetja v skupnem obsegu porabe je

Po Wilsonovem modelu je strošek upravljanja zalog i-tega podjetja vsota stroškov izpolnjevanja naročil in skladiščenja zalog:

kje g- stroški izpolnitve naročila;

s- stroški skladiščenja enote zaloge;

qi- optimalna velikost serije naročila za i-to podjetje, izračunana po Wilsonovi formuli:

Z uporabo izrazov (2.2) in (2.4) dobimo:

q skupaj- optimalna velikost serije naročil pri konsolidaciji potreb podjetij v skupini

Zamenjava dobljenega izraza za qi v enakosti (2.3) določimo odvisnost med stroški upravljanja zalog i-tega podjetja in vrednostjo stroškov upravljanja zalog v primeru centralizirane oskrbe:

Potem bo razmerje med stroški upravljanja zalog v primeru neodvisnega upravljanja zalog in stroški v primeru centraliziranega upravljanja zalog:

Učinek prihranka pri stroških ponazorimo na primeru izračuna stroškov vodenja zalog za primere centraliziranega in decentraliziranega upravljanja zalog za blagovno postavko »Strojna oprema« (tabela 2.10).

Tabela 2.10.

Izračun prihranka stroškov za upravljanje zalog s centralizacijo dobave na primeru blaga "Strojna oprema"

Podjetje	Obseg porabe, [t/leto]	Stroški na aplikacijo	Stroški skladiščenja tone tovora, [rub./	Optimalna nakupna serija, [t]		Število naročil na leto	Stroški izpolnjevanja vloge, [rub.]	Stroški skladiščenja, [rubljev/leto]	Stroški upravljanja zalog, [rubljev/leto]
								(8) = 0,5∙ (4)∙(5)
Podjetje 1 rudarska industrija
Podjetje 2 inženirska industrija
Podjetje 3 gradbeni sektor
Podjetje 4 rudarska industrija
SKUPAJ:
Centralizirano upravljanje zalog
Shranjevanje

Iz predstavljenih izračunov (tabela 2.10) je razvidno, da so za obravnavano skupino podjetij stroški upravljanja zalog z decentralizirano oskrbo skoraj dvakrat višji od stroškov s centralizirano oskrbo. Treba je opozoriti, da so vrednosti stroškov v stolpcih (7) in (8) blizu. To ni naključno in je razloženo z dejstvom, da je optimalna velikost naročila, pri kateri je dosežen najnižji strošek, presečišče dveh krivulj, ki označujeta stroške skladiščenja in izpolnjevanja zahtev (slika 2.2). zneski prihrankov pri stroških skladiščenja in izpolnjevanja zahtev so med seboj blizu.

Predstavljeni model za ocenjevanje prihrankov stroškov za upravljanje zalog v primeru centralizacije dobave temelji na Wilsonovem modelu, zato vključuje vse omejitve klasičnega modela upravljanja zalog, predpostavlja pa tudi, da so stroški skladiščenja enote zalog in izpolnjevanje naročila za vse družbe v skupini so enake. Zadnji omejitvi je treba posvetiti veliko pozornost, če so podjetja v skupini locirana v različnih regijah, ki se razlikujejo po različnih višinah plač, cenah za najem pisarniškega prostora itd.

Kljub tem omejitvam predstavljeni model ponazarja možnost doseganja prihrankov pri centralizaciji oskrbe in ponuja pristop za njeno vrednotenje.

Ločeno je treba razmisliti o oceni gospodarskih koristi centralizacije ponudbe, pridobljenih iz popustov za povečan obseg nakupov. Za oceno prihranka pri nabavljenih materialnih virih je treba preučiti predloge dobaviteljev za vsako postavko nomenklature. Najbolj smotrno je iskati donosne ponudbe za tiste nomenklaturne položaje, ki zasedajo velik delež v skupnem znesku nakupov. Za preučevano skupino podjetij so to materialna sredstva, ki so v skupinah »A« in »B« (slika 2.1). To je posledica dejstva, da lahko z določenimi obsegi letne porabe skupina podjetij postane strateški partner dobavitelja, ki je proizvajalec izdelkov, in ne posrednik. Pogoj za sklenitev takšnega partnerstva je praviloma izpolnjevanje zahteve dobavitelja po minimalne količine letna poraba. Prednosti takšnega sodelovanja so znatni popusti in stabilnost oskrbe.

Učinek pridobivanja gospodarskih koristi od centralizacije oskrbe ponazorimo na primeru izračuna prihranka stroškov pri nakupih za postavko blaga »Strojna oprema« (tabela 2.11).

Tabela 2.11.

Izračun prihrankov pri stroških nabave v primeru centralizacije dobave na primeru blaga "Strojna oprema"

Podjetje	Nakup serije [t]	Nabavna cena za različne količine kupljene serije, [rub/tona]			Obseg porabe [t/leto]	Stroški nakupa [rubljev/leto]	Prihranki pri centraliziranem naročilu [rubelj/leto]
				nad 25[t]
						(6) = (5)∙(3)	(7) =(6)‑(5)∙(4)
Podjetje 1 rudarska industrija
Podjetje 2 inženirska industrija
Podjetje 3 gradbeni sektor
Podjetje 4 rudarska industrija
SKUPAJ:						36 195 000	5 835 000
Centralizirano upravljanje zalog

Zgornji izračun kaže, da centralizacija oskrbe, ki je sestavljena iz konsolidacije potreb podjetij v skupini po skupnih artiklih kupljenega artikla in v združevanju procesov upravljanja zalog, omogoča pridobivanje gospodarskih koristi z zmanjšanjem stroškov upravljanja zalog in nabave.

Tako vam uporaba modelov upravljanja zalog omogoča:

- opredeliti rezerve za izboljšanje učinkovitosti dejavnosti na področju logistike;

– doseči prihranke pri stroških logistike z optimizacijo dobavne serije kupljenih materialnih virov;

- skupaj s podrobno študijo obsega dobavljenih materialnih virov povečati učinkovitost podjetja z zmanjšanjem stroškov skladiščenja s sprostitvijo sredstev iz nelikvidnih zalog;

– zmanjšati stroške upravljanja zalog in nabav s centralizacijo oskrbe skupine podjetij.

Konceptualni model optimizacije zaloge prikazano na sl. 2.5.

riž. 2.5. Faze optimizacije zalog.

1. stopnja. Na tej stopnji je rešena naloga prepoznavanja in sistematizacije nabora dejavnikov, ki lahko vplivajo na zahtevano raven zalog in vodijo do pomanjkanja ali presežka materialov.

Dejavnike, ki vplivajo na raven razpoložljivih zalog materialov, lahko razdelimo v tri skupine.

1. skupina dejavnikov označuje vpliv dobaviteljev. V to skupino sodijo: kršitev s strani dobavitelja terminskega načrta za dobavo materialov, neskladnost v kakovosti materialov s pogodbo, neskladnost v količini materiala s pogodbo, neskladnost dobavljenih materialov po nomenklaturi.

2. skupina dejavnikov označuje vpliv kupcev izdelkov podjetja, ki se izraža v spremembi obsega povpraševanja.

3. skupina dejavnikov označuje vpliv proizvodnih in gospodarskih razmer v podjetju. Ta skupina vključuje dejavnike, kot so visoka fluktuacija in nizka usposobljenost osebja, nepopolnost sistema motivacije za ohranjanje virov, napake pri načrtovanju potrebe po materialnih sredstvih.

Vpliv prve skupine dejavnikov vodi do odstopanja dejanskega dobavne dobe od načrtovanega. Q(Δ tP). Vpliv drugih dveh skupin se izraža v spremembi potreb po materialu v primerjavi z načrtovano (normativno) vrednostjo. Q(Δ poraba(tP) ) v času med dvema zaporednima dobavama.

2. stopnja. Na tej stopnji je rešen problem ocenjevanja narave in stopnje vpliva dejavnikov na raven proizvodnih zalog. Naredi se analiza možnih situacij, ki povzročajo nastanek pomanjkanja ali presežka materialov. Izvede se kvantitativna ocena obsega morebitnega pomanjkanja ali presežka zalog.

Največji prispevek k študiju teorije pomanjkanja je dal Janos Kornai. V svojem delu z naslovom "Pomanjkanje" "primanjkljaj" definira takole: "je odsotnost potrebnih sredstev za uresničitev kakršnega koli namena" [povezava].

V svoji teoriji izhaja iz dejstva, da načrtno gospodarstvo načeloma ne more objektivno odražati potreb podjetij po različnih virih. Razlogi za pomanjkanje so nenehne napake pri izračunu potrebe po določenih virih, ki po Kornaiju neizogibno vodijo v premajhno proizvodnjo blaga v kateri koli panogi. V tržnem gospodarstvu vzroki za pomanjkanje niso »omejevanja virov«, temveč »omejitve zaradi povpraševanja« po izdelkih podjetja, pa tudi način dobave potrebnih materialnih virov in njihova poraba v proizvodnem procesu.

Tako se je v tržnem gospodarstvu preoblikoval koncept "primanjkljaja", ki ga povzročajo spremenjene gospodarske razmere.

V procesu vodenja zalog razlika med dejansko vrednostjo zaloge materiala na začetku planskega obdobja Qnjim(tn) in vrednost, ki jo zagotavlja načrt, ( Qnorme) se lahko spremeni. Razlika Qnjim(tn) - Qnorme < 0 označuje količino pomanjkanja materiala δ :

δ = Qnjim(tn) - Qnorme. (2.8)

Obstaja več pristopov za prilagajanje proizvodnih podjetij razmeram pomanjkanja materialnih virov:

1. Zmanjšanje obsega proizvodnje na raven, ki omogoča obstoječo raven zalog materialov. V tem primeru zmanjša se obseg proizvedenih in dobavljenih izdelkov na trg, kar na koncu vodi do zmanjšanja dobička. Podjetje utrpi izgube, ki negativno vplivajo na njegovo finančno stabilnost.

2. Sprememba strukture stroškov (prisilna zamenjava ene vrste materialnega vira z drugo). Ob pomanjkanju enega vira podjetje pridobi drugega, dražjega, če je nadomestni vir kakovostnejši ali cenejši, vendar slabše kakovosti. To neizogibno povzroči zmanjšanje kakovosti izdelkov.

3. Spreminjanje strukture izdelkov.

Praksa kaže, da je ugotavljanje izgub zaradi pomanjkanja materialnih sredstev povezano z določenimi težavami, katerih vzrok ni le dejavnik sezonskosti, temveč tudi naključnost, nepredvidljivost posledic vpliva različnih zunanjih in notranje okolje podjetij na raven zalog. Vendar pa je s statističnimi podatki za pretekla časovna obdobja mogoče predvideti odstopanja od načrtovanih kazalnikov, ki nastanejo na področjih proizvodnih in gospodarskih dejavnosti podjetja, kot so dobava, proizvodnja in prodaja končnih izdelkov.

Znesek pričakovanih izgub IZ(δ ) zaradi pomanjkanja materialnih sredstev je enak:

IZ(δ ) = M[∆T(fi)] , (2.9)

kje - povprečna cena izdelkov, prodanih na trgu, rubljev;

QG - letni obseg proizvodnje, ki ga proizvede podjetje, kosov;

365 - število dni v letu;

M[∆T(fi)] - matematično pričakovanje odstopanja parametrov dobave materialov zaradi delovanja faktorja fi (jaz = 1, 2, 3, 4).

Za ustvarjanje primanjkljaja δ Poleg zgoraj naštetih dejavnikov obstajajo:

1. Visok odstotek napak pri izdelavi izdelkov zaradi nizke tehnološke discipline, zastarele opreme in nizke usposobljenosti delavcev.

2. Nepričakovano povečanje povpraševanja po izdelkih podjetja.

3. Netočna napoved povpraševanja po izdelkih podjetja.

4. Finančna nestabilnost podjetja, ki ne omogoča pravočasnega sklepanja pogodb z dobavitelji za dobavo materialov v zahtevanem asortimanu in količini.

Proces nastajanja izgub zaradi pomanjkanja zalog materialnih virov, ki nastanejo pod vplivom teh dejavnikov, je prikazan na sl. 2.6.

riž. 2.6. Postopek nastajanja izgub, povezanih s pomanjkanjem zalog materiala

Pojav primanjkljaja δ povzroči naslednje negativne posledice:

izpadi proizvodnih zmogljivosti;

zamenjava manjkajočih materialov;

· siljenje proizvodnje izdelkov po odpravi izpadov.

Vsaka od teh posledic povzroči škodo podjetju. V primeru zastoja proizvodnje in kasnejšega izsiljevanja proizvodnega procesa se škoda določi kot vsota osnovne in dodatne plače delavcev z odbitki; pri zamenjavi surovin, materialov, sestavnih delov se škoda ugotavlja kot razlika med stroški dejansko porabljenih sredstev in stroški zamenjanih virov. Višina škode se upošteva pri ugotavljanju skupnih izgub zaradi primanjkljaja.

Vpliv dejavnikov zunanjega in notranjega okolja podjetja lahko povzroči nastanek presežnih zalog materialov. V takšni situaciji je dejanska vrednost zaloge materialov Qnjim(tn) na začetku načrtovalnega obdobja bo večji od Qnorme predvideno z načrtom. Razlika Qnjim(tn) - Qnorme > 0 označuje količino presežne zaloge materiala s:

s = Qnjim(tn) - Qnorme. (2.10)

Pojavlja se v pogojih presežka s izgube IZ(s) zaradi prisotnosti presežnih zalog so označene kot zamrznitev obratnih sredstev v zalogah.

Pričakovane izgube zaradi prisotnosti presežnih rezerv so določene z:

IZ(s) = M[s] * r, (2.11)

kje - povprečna cena na enoto materialnega vira, rubljev;

- povprečna dnevna poraba materialnega vira, t/dan;

M[s] je matematično pričakovanje presežne zaloge materialov;

r- obresti na bančne depozite, %.

Pri razvoju kratkoročnega načrt proizvodnje za naslednje obdobje se predvideva, da je normativna raven znana Qnorme zaloga in dejanska raven Qnjim(tdo) zaloga materiala v podjetju ob koncu (začetku naslednjega) načrtovalnega obdobja. Pod zakonsko ravnjo Qnorme zalogo razumemo kot načrtovano stanje zaloge materiala za naslednje obdobje načrtovanja.

Kot posledica vpliva zgornjih dejavnikov, obstoječe ravni Qnjim(tdo) zaloga materialov in standardna raven Qnorme delnice so lahko med seboj v enem od naslednjih razmerij – bodisi Qnjim(tdo)= Qnorme, oz Qnjim(tdo)> Qnorme, oz Qnjim(tdo)< Qnorme. Razvoj ( Qnjim(tdo)= Qnorme), (Qnjim(tdo)> Qnorme), (Qnjim(tdo)< Qnorme) so naključne, od katerih se vsaka pojavi z verjetnostjo Р( Qnjim(tdo)= Qnorme), R( Qnjim(tdo)> Qnorme), R( Qnjim(tdo)< Qnorme). Ti dogodki tvorijo popolno skupino parno nezdružljivih dogodkov in verjetnost njihovega pojava je enaka eni:

R(Qnjim(tdo) = Qnorme) + P(Qnjim(tdo) > Qnorme) + P(Qnjim(tdo) < Qnorme) = 1. (2.12)

Možna razmerja vrednosti razpoložljive zaloge ob koncu obdobja načrtovanja Qnjim(tdo) in standardne zaloge Qnorme se odražajo v drevesnem modelu oblikovanja možnih situacij nastanka pomanjkanja materialnih zalog (slika 2.7), na njegovi podlagi pa tabelarična oblika prikaza raznolikosti možnih izgub zaradi pomanjkanja ali presežka. zalog δ in s.

Dogodki S 1 , S 2 , S 3 , S 4 , S 5 , S 6 , S 7 , S 8 , S 9 tvorijo popolno skupino parno nezdružljivih naključnih dogodkov, zato je enakost R 1 + R 2 + R 3 + R 4 + R 5 + R 6 + R 7 + R 8 + R 9 \u003d 1.

Model oblikovanja izgub zaradi nihanj dejavnikov zunanjega in notranjega okolja podjetja.

Formule za izračun velikosti primanjkljaja oziroma presežka materialnih sredstev za vseh devet situacij so predstavljene v tabeli. 2.12, kjer ν , ν - koeficienti variacije obsega porabe proizvodnje in intervala dobav, ki presega načrtovane vrednosti; ν , ν - koeficienti variacije obsega industrijske porabe in intervala dobav, katerih vrednosti so nižje od načrtovanih.

riž. 2.7. Drevo nastanka logično možnih situacij nastanka pomanjkanja in presežka materialov

pri upravljanju zalog

Tabela 2.12.

Formule za ugotavljanje primanjkljaja ali presežka materiala

Situacija	Formula za izračun	Količinska značilnost δ	primanjkljaj - δ Presežek - s
	δ = hitro (- ν - ν ν-ν)	δ < 0
	δ = objava (-ν )	δ < 0
	δ = objava (ν+ ν ν -ν)	oz δ < 0, ozδ > 0	oz δ , ozs
	δ = objava (-ν )	δ < 0
	δ =0	δ = 0	δ = 0
	δ = objavaν	δ > 0
	δ = objava (- ν+ν ν+ν)	oz δ < 0, ozδ > 0	oz δ , ozs
	δ = objavaν	δ > 0
	δ = hitro (ν- ν ν+ ν)	δ > 0

Če poznamo obseg pomanjkanja ali presežka materialov v vsaki od devetih možnih situacij, kot tudi verjetnost nastanka situacije, lahko določimo matematično pričakovanje M pomanjkanje ali presežek materialov:

Če je vrednost M<0 , potem primanjkuje zalog materiala δ , če M>0, potem je presežna zaloga materiala s.

Poznavanje količine izgub zaradi pomanjkanja ali presežka materialov v vsaki od devetih možnih situacij S 1 , S 2 , …, S 9 , kot tudi verjetnost njihovega pojava R 1,R 2, …,R 9, lahko določimo matematično pričakovanje izgub GOSPA].

Pojav primanjkljaja δ pomeni potrebo po oblikovanju zavarovalne zaloge, da se čim bolj zmanjšajo izgube zaradi pomanjkanja materialnih sredstev. Pojav presežka s kaže na potrebo po zmanjšanju ravni zalog materialov, kar pomeni "zamrznitev" obratnega kapitala, vloženega v zaloge materialnih virov.

Tako je vrednost zaloge materialnih sredstev Qnorme na začetku načrtskega obdobja, ki zagotavlja kontinuiteto proizvodnega procesa, bo enaka:

Qnorme = Qtech + Qpriprava + Qstrahu, (2.13)

kje Qstrahu = M[δ ].

3. stopnja. Optimizacija nivoja zalog materialnih virov je zmanjšana na minimiziranje matematičnega pričakovanja izgub zaradi vpliva naključnih dejavnikov. Optimalna raven zalog bo tista, pri kateri matematično pričakovanje izgub doseže minimum.

4. stopnja. Identifikacija "ozkih grl", katerih popolna ali delna odprava bo zmanjšala obseg potrebnih zalog materialnih virov.

Rezultati analize vpliva dejavnikov na raven zalog materiala nam omogočajo določitev kompleksa potrebnih logističnih transformacij v dejavnosti. različne strukture izboljšati rezultate teh dejavnosti.

5. stopnja. Na tej stopnji je rešena naloga razvoja organizacijskih ukrepov, katerih izvajanje bo zmanjšalo potrebne zaloge materialnih sredstev. Glavne usmeritve za odpravo "ozkih grl" so predstavljene v tabeli. 2.13.

Glavna prizadevanja za zmanjšanje izgub, ki nastanejo zaradi pomanjkanja ali presežka materialnih virov na področju nabavne logistike, bi morala biti usmerjena v reševanje problema zagotavljanja usklajenosti dejanj dobavitelja in prejemnika materialov, da bi izpolnili načrtovano. pogoji dostave. Hkrati bi si morala proizvodna logistika prizadevati za čim manjše izgube v proizvodnji, distribucijska logistika pa za izboljšanje natančnosti napovedovanja povpraševanja po izdelkih podjetja.

Teorija optimizacije zaloge materialnih virov, ki se je razvijala od začetka 20. stoletja, je bila usmerjena v zmanjšanje velikosti zaloge na raven, ki zagotavlja minimalne stroške za njeno ustvarjanje in vzdrževanje. V tem primeru se izgube zaradi pomanjkanja ali presežka materialov niso upoštevale.

Tabela 2.13.

Seznam ukrepov za zmanjšanje zalog materialnih virov

	Dejanja
Kršitev s strani dobavitelja urnika dobave materiala. Neskladnost kakovosti materialov s pogodbo. Neskladnost količine materiala s pogodbo. Neskladnost dobavljenih materialov v skladu z nomenklaturo.	Izbira dobavitelja, ki zagotavlja zahtevano raven kakovosti materialnih virov. Če ni mogoče najti drugega dobavitelja, je potrebno sodelovanje podjetja pri izboljšanju kakovosti dobavljenih virov. Usklajevanje z dobavitelji stroškovno najugodnejših pogojev za dostavo izdelkov.
Nepričakovano povečanje povpraševanja po izdelkih podjetja. Nepredvidena sprememba v sestavi naročila končnega izdelka.	Izboljšanje dela oddelka za marketing in prodajo. Sodelovanje s strankami, vključno z oblikovanjem in skupno izvedbo s strankami učinkovite strategije za fizično distribucijo končnih izdelkov.
Visoka fluktuacija osebja. Nizka kakovost usposabljanja osebja. Nepopolnost skladiščnega knjigovodstva materialov. Nepopolnost motivacijskega sistema za varčevanje z viri (poroka). Napake pri načrtovanju potrebe po materialnih sredstvih.	Razvoj osebja. Izboljšanje tehnologije, organiziranje proizvodnje končnih izdelkov, pa tudi obračunavanje materialov, tako na zalogi kot v nedokončani izdelavi.

Tako predlagani pristop k upravljanju zalog temelji na metodologiji optimizacije ravni zalog po kriteriju minimalnih izgub zaradi pomanjkanja ali presežka materiala zaradi sezonskih nihanj.

Ekonomski učinek uporabe predlagane metodologije za določanje ravni zalog materialnih virov, ki zmanjšujejo izgube zaradi njihovega pomanjkanja, je naslednji:

1. Izračunano na podlagi predlagane metodologije, je optimalna raven zalog livarskih železa za leto 2009 bistveno nižja od vrednosti standarda, ki velja v podjetju JSC VEMZ (tabela 2.14).

Tabela 2.14

Primerjalna ocena zalog litega železa za leto 2009

Razvita metodologija

VEMZ

v tonah

v tisoč rubljev

v % mesečne potrebe po materialu

v tonah

v tisoč rubljev

v % mesečne potrebe po materialu

1 četrtina

2 četrt

3 četrtina

4 četrtina

srednje

190,0

242,4

Standardno Vložena obratna sredstva v zaloge litega železa za 1. četrtletje 2009 znašajo 33 % mesečne potrebe po tovrstnih materialnih sredstvih. V 1. četrtletju 2009 je veljavna normativna zaloga surovega železa v OAO VEMZ znašala 50 % povpraševanja na mesec, kar je bistveno več od količine zalog, potrebne za zagotavljanje proizvodnega procesa.

2. Oblikovanje zaloge litega železa v količini, določeni na podlagi predlagane metodologije, omogoča zmanjšanje količine materialnih ostankov na začetku načrtskega obdobja za 242,4 tone -190,0 ton = 52,4 tone. zaloge litega železa se poveča za 27,5 %. Vrednost indikatorja Δ Zapribližnoenako: Δ Zapribližno= 242,4/190=1,275.

Ker je vrednost Δ Zapribližno> 1, potem obstaja situacija, ko uporaba predlagane metodologije omogoča zmanjšanje zneska obratnega kapitala, ki je bil predujmljen za oblikovanje zaloge materialnih virov.

3. Zahtevani znesek predujmanih finančnih sredstev za oblikovanje zaloge litega železa v skladu z veljavnim standardom zalog za leto 2009 je 1.260 tisoč rubljev. mesečno ali 15120 tisoč rubljev. za leto 2004

Prihranki obratnega kapitala, vloženega v zaloge litega železa, katerih optimalna vrednost je določena na podlagi razvite metodologije, je 3264 tisoč rubljev. za leto 2009 (tabela 2.15).

Tabela 2.15

Izračun prihrankov pri sprostitvi obratnih sredstev,

v letu 2009 investirali v zaloge litega železa

2009	Standardna zaloga livarskega železa na začetku meseca		Prihranki obratnega kapitala
	Razvita metodologija	VEMZ
	v tisoč rubljev	v tisoč rubljev	v tisoč rubljev
			4 =(3-2)*3
1 četrtina			428 ∙ 3=1284
2 četrt			312 ∙ 3=936
3 četrtina			95 ∙ 3= 285
4 četrtina			253 ∙ 3=759
Skupaj

4. Raven ponudbe proizvodnje z litoželezo bo v povprečju za leto 2009 vsaj 95 %. Za primerjavo, dejansko potrjeni standardi za zaloge livarskih železa (za leto 2009) so bistveno presegali zahtevano raven zalog materiala. Stopnja zagotavljanja proizvodnje s surovim železom se je v letu 2004 gibala od 107 % do 152 %, ob koncu leta pa 137 %.

zaloge v gospodarskih sistemov nastala iz različnih razlogov. Glavni razlogi za oblikovanje zalog so: neskladje med obsegom ponudbe in povpraševanja po materialnih virih (vmesnih in končnih izdelkih) v času in prostoru; možne okvare pri normalnem poteku proizvodnje, distribucije in transporta materialnih virov ter ostre spremembe (nihanja) v obsegu povpraševanja; sezonska nihanja v proizvodnji (ponudbi), porabi (povpraševanju), pa tudi tista, ki jih določajo pogoji prevoza materialnih virov; špekulativne namere in inflacijska pričakovanja; ekonomski dejavniki, ki temeljijo na prihrankih: stroški prevoza, zaradi popustov od cen za velikost kupljene parcele; stroški naročanja; posledično minimiziranje izpada proizvodnje, s takojšnjo storitvijo za kupce (stranke) itd.

Eden od razlogov za kopičenje zalog je možnost sezonskih nihanj povpraševanja. Povpraševanje po založenem izdelku je lahko deterministično (v najpreprostejšem primeru konstantno skozi čas) ali naključno. Naključnost povpraševanja je opisana bodisi z naključnim trenutkom povpraševanja bodisi z naključno količino povpraševanja v determinističnih ali naključnih časih. Proučujemo modele upravljanja zalog (UM) z naključnim obsegom povpraševanja. Običajno, če nimate zadostne zaloge blaga ali surovin za njegovo izdelavo v primeru podjetja po meri, ni izključena situacija, ko efektivno povpraševanje ne bo zadovoljeno.

V sodobnih gospodarskih razmerah v Rusiji je eden glavnih problemov finančnih in gospodarskih dejavnosti podjetja problem naraščajočih cen. Pomemben dvig stroškov materialnih virov, potrebnih za proizvodni proces, negativno vpliva na delovanje podjetja, vodi do prekinitev dobave, vse do zaustavitve proizvodnega procesa. Tako je vlaganje prostih sredstev v zaloge eden od možnih načinov, kako se izogniti padcu kupne moči denarja.

Po drugi strani pa sistem, ki je sposoben predvideti inflacijske procese v gospodarstvu, ustvarja rezervo za dobiček z zvišanjem tržne cene.

Pri proučevanju kakršnega koli problema vodenja zalog je treba določiti količino naročenih izdelkov in čas njihove umestitve. Povpraševanje je mogoče zadovoljiti z ustvarjanjem zalog enkrat za celotno obravnavano časovno obdobje ali z ustvarjanjem zalog za vsako enoto časa v tem obdobju.

Tako so odločitve relativne velikosti naročila določene iz pogojev za minimiziranje skupnih stroškov sistema upravljanja zalog, ki so izraženi v obliki slike 2.8.

riž. 2.8. Sistem upravljanja zalog

Kot statične modele (naloge) upravljanja zalog razumemo takšne modele, katerih vsi parametri ostanejo nespremenjeni skozi celotno obdobje upravljanja ali pa se njihove spremembe lahko zanemarijo. Obstaja definicija drugih avtorjev, na primer: "Če se vsi parametri modela sčasoma ne spremenijo, se imenuje statičen, drugače pa dinamičen" .

Pri problemih statičnega upravljanja zalog je načrtovano obdobje upravljanja časovno obdobje, v katerem se odločitev glede stopnje zalog sprejme samo enkrat, na začetku tega obdobja, ob upoštevanju celotne zgodovine in ni odvisna od časa.

Proučevanje statičnih modelov je zanimivo v primeru, ko je treba vzpostaviti začetno raven zalog novih izdelkov, kar je izhodišče za reševanje dinamičnih problemov upravljanja z zalogami. Za razliko od statičnih, se dinamični modeli upravljanja zalog pojavijo v situacijah, ko se vrednost parametrov modela sčasoma spreminja.

Predpostavimo, da so vsi založeni izdelki združeni v en izdelek. Nekatere od teh zalog se lahko uporabijo v proizvodnem procesu, nekatere pa za porabo. Študija teh modelov je neodvisnega interesa in je izhodišče za preučevanje modelov zalog več izdelkov.

Enoproduktna naloga KM je izbrati rešitev, ki je sestavljena iz iskanja takšne količine zaloge izdelkov x, kar minimizira skupne stroške, ki jih sestavljajo stroški zaloge, pa tudi pričakovani stroški skladiščenja in izgube zaradi pomanjkanja založenih izdelkov, t.j.

pod omejitvami

xÎ X= {x: 0 ≤ x ≤ x ≤}. (2.15)

Tukaj je funkcija stroškov f(X,ω) je podana kot sledi:

kje cx- stroški oblikovanja zaloge; a - specifični stroški skladiščenja, merjeni v denarnih enotah; b - stroški na enoto zaradi pomanjkanja, merjeni v denarnih enotah; z- prodajna cena enote blaga; x – vektor zajamčenega povpraševanja; - zgornja raven založenih proizvodov za obravnavano obdobje; φ (ω) dω je verjetnost, da bo povpraševanje ω za obravnavano obdobje je v intervalu (ω, ω + dω).

Naloga (2.14) in (2.15) je poseben primer stohastičnega optimizacijskega problema.

Za primerjavo s predlaganimi algoritmi v prispevku predstavljamo običajen - klasičen (ali tradicionalni) - pristop k reševanju problema (2.14), (2.15) brez omejitev. Potem nujen pogoj to x* je optimalna raven zalog, bo

tukaj je izpeljanka ciljne funkcije F(x) v točka x*, je izpeljanka funkcije stroškov (integrand). f(x, w) na optimalni ravni zalog x* in povpraševanje w.

Glede na (2.16)

F x (x)= Z+ a R(w≤ x)-(b+z)(1- P(w≤ x}) =

= Z+ (a + b + z) P(w≤ x) – (b + z) = 0,

Ker - porazdelitvena funkcija w, potem

Zato je optimalna raven zalog, ki ustreza minimumu ciljne funkcije F(x), se določi z inverzno funkcijo (2.17), tj.

Če ob upoštevanju omejitve (2.15), potem običajno najdemo rešitev takole: če, potem sprejmemo; če, sprejme; če, potem X* je prava rešitev za optimalno raven zalog.

Tako smo določili višino investicije jaz v zaloge po formuli:

I \u003d P c · X*, (2.18)

kje P c- tržna vrednost enote založenih proizvodov, X*- optimalna raven zalog.

Pri reševanju nalog (2.14) in (2.15) klasična metoda običajno se pojavijo številne težave, ki so sestavljene iz naslednjega: ni vedno mogoče določiti funkcij (zakonov) porazdelitve povpraševanja, t.j. rešitev enačbe (2.16) postane težavna.

Te značilnosti omejujejo uporabo klasičnega pristopa, zato je treba ustvariti posebne metode, osredotočene na reševanje ameriških problemov v obliki (2.14) in (2.15), ki se rešujejo z uporabo razpoložljive informacije o opazovanjih (realizacijah) vrednosti povpraševanja w in vrednosti funkcije stroškov f(x,w) za fiksno povpraševanje w in raven zalog X.

Algoritem 1. Naj bo približek, pridobljen pri sth iteraciji x s , s= 0, 1, ... do optimalne zaloge X*(x 0 – začetno ugibanje je mogoče poljubno izbrati na 0). Nato:

1. V skladu z začetnimi podatki o specifičnih vrednostih povpraševanja dobimo opazovanje w s nad implementacijo naključne spremenljivke w pri st. iteraciji. Upoštevajte, da je za to mogoče uporabiti simulacijski model povpraševanja.

2. Konstruirajte vektor stohastičnega gradienta funkcije F x (x), določeno z (2.14):

kjer je stohastični gradient funkcije f(x, w) po X na točki (x s, w s) je opredeljen kot sledi:

tukaj x 0 = 0; ρ s - velikost koraka v smeri gradientnega spuščanja pri s-ti iteraciji.

Ti pogoji so potrebni za konvergenco zaporedja ( x s), ki ga dobimo po (2.20) za rešitev problema X* verjetnost 1.

Algoritmi se ne spremenijo s spremembo zakona porazdelitve povpraševanja w, poznavanje teh zakonov v eksplicitni obliki ni potrebno. Slednje pomeni, da je algoritem uporaben za reševanje zahtevnejših problemov, pri katerih se povpraševanje postavlja s simulacijskim modelom. Ta algoritem se enostavno izvaja na računalniku.

Za razliko od nalog za posamezne izdelke podjetje organizira zalogo m vrste izdelkov. Težava je najti takšno količino zalog x= (x 1 , ..., x m), ki minimizira pričakovane stroške, tj.

pod omejitvami

Tukaj je funkcija stroškov f i (x i ,ω jaz) povezane z obsegom zalog x i in zahteva ω jaz, je mogoče predstaviti v naslednji obliki:

kje z i- stroški zalog na enoto jaz th vrsta (vključno s stroški izpolnitve naročila); α - stroški na enoto, povezani s skladiščenjem presežnih zalog jaz-th proizvodnja na enoto časa; β jaz– stroški na enoto, povezani z izgubo zaradi primanjkljaja jaz-th proizvodnja na enoto časa; z i - prodajna cena jaz th vrsta izdelka; in - spodnja in zgornja mejna količina založenih proizvodov jaz-ta vrsta.

Še posebej, kdaj F(x) ima neprekinjene izpeljanke, njen minimum brez upoštevanja omejitev (2.22) dobimo s klasično metodo, podobno kot (2.17), zahtevana rešitev x i *, i= 1,...,m najdemo iz enačbe jaz= 1,2 …, m, kjer je F jaz(x i) = P{ω jaz < x i} - distribucijsko funkcijo ω i .

Če je distribucijska funkcija znana, potem

V primeru, ko funkcija F ni znana jaz(Xjaz), je uporaba metode stohastičnega gradienta reducirana na analitični algoritem 2.14.

Algoritem 2. Naj bo približek, pridobljen pri sth iteraciji , s= 0, 1, ..., do optimalne ravni zalog ( – začetni približek je mogoče izbrati poljubno, na primer enak 0). Nato:

1. V skladu z začetnimi podatki o vrednostih povpraševanja dobimo opazovanje nad implementacijo naključne spremenljivke w pri s-ti iteraciji. Upoštevajte, da je za to mogoče uporabiti simulacijski model povpraševanja.

2. Konstruirajte stohastični gradientni vektor, kjer je stohastični gradient funkcije f i (x i , w jaz) na točki - je definiran kot sledi:

3. Nov približek se določi v skladu s ponavljajočim se pravilom:

Za konvergenco zaporedja () do rešitve problema zadostuje, da so v algoritmu 1 podani podobni pogoji za.

Rešitev problema KM s korektivnimi odločitvami je v tem, da se prvotno sprejeta (na podlagi razpoložljivih statističnih podatkov o povpraševanju) odločitev o obsegu založenih izdelkov v pogojih netočnih informacij in povpraševanja naknadno določi, popravi kot vedno bolj točna. pridobijo informacije o njih. Splošna shema rešitev problema KM s popravkom je naslednja: odločitev (sprejem začetne ravni zalog) - opazovanje (izvedba povpraševanja) - odločitev (določitev optimalne korekcije nivoja zalog). Pri tem je glavni cilj upravljanja zalog s popravkom izbrati raven zaloge, ki minimizira pričakovane stroške njenega izvajanja in popravka. KM naloge s korektivnimi odločitvami imajo prilagodljive lastnosti pri sprejemanju optimalne odločitve glede višine rezerv.

Prilagoditev ravni zalog ni posledica pomanjkljivosti v delovanju podjetja, je organsko neločljivo povezana z upravljanjem zalog v verjetnostnih pogojih.

Pri problemu upravljanja zalog, ob upoštevanju možnih transportov, ob upoštevanju popravka, pri katerem se zahteva minimiziranje pričakovanih stroškov presežka, transporta izdelkov in pričakovanih izgub zaradi pomanjkanja, t.j.

Pri x i≥ 0, jaz= 1, ... , m. (2.26)

tukaj f(x, w) je naključna spremenljivka, optimalna vrednost ciljne funkcije stohastičnega transportnega problema je definirana kot minimum funkcije:

Za spremenljivke y ij , r i, in h i za naslednje veljajo omejitve

; ; yij ≥0 , hj ≥ 0, jaz=1, … , m; . j=1, … , n. (2.28)

Problem (2.26) - (2.27) je problem US s popravkom, kjer je (2.26) popravek; (2.28) - popravek.

Pri navedenih nalogah sta dve fazi odločanja: prva - odločitev o začetni ravni zaloge; drugi je prerazporeditev zalog med trgi po tem, ko postane znana velikost povpraševanja.

Za rešitev navedenega problema (2.26) - (2.28) je predlagan algoritem 2.16.

Pri obravnavi in ​​analizi praktične uporabe problema KM s popravkom se ugotovi, katere spremenljivke bodo v problemu določanja začetnega nivoja zaloge in katere v korekcijskem problemu.

Dinamične težave KM nastanejo, ko se vrednosti parametrov modela spremenijo v kontrolnem intervalu. Takšne spremembe se lahko pojavljajo neprekinjeno, v vsakem trenutku, nato pa se upošteva dinamični model z neprekinjenim časom ali pa v trenutkih prehoda iz enega podintervala (obdobja) nadzora v drugega - takrat se upošteva dinamični model z diskretnim časom.

Opozoriti je treba, da se zaradi številnih razlogov (manjša informacijska kompleksnost, enostavnejši aparat za matematično modeliranje, diskretna narava pridobivanja informacij in spreminjanje krmilnih dejanj itd.) najpogosteje srečujemo z dinamičnimi modeli z diskretnim časom. Za reševanje teh problemov so bile predlagane metode, ki temeljijo na idejah dinamičnega programiranja in teorije čakalnih vrst. Uspešnost uporabe teh metod pri problemih nadzora zalog je neučinkovita, saj te metode nalagajo zelo stroge zahteve glede dimenzije problemov in zakonitosti porazdelitve naključnih spremenljivk.

Dinamični modeli KM, pri katerih je obdobje upravljanja predmet delitve, produkt, ki ostane na koncu prejšnjega časovnega obdobja, se lahko uporabi za zadovoljevanje povpraševanja v naslednjem časovnem obdobju, t.j. nadzorna dejanja so funkcije časa.

Spremembe parametrov modela skozi čas ni mogoče vedno zanemariti. To je mogoče storiti na primer v primeru relativno kratkega regulacijskega intervala ali v primeru stacionarnega poteka regulacijskega procesa.

Deterministični in stohastični problemi dinamičnega upravljanja zalog so bili obravnavani v delih domačih in tujih znanstvenikov. Za reševanje teh problemov so bile predlagane metode, ki temeljijo na idejah dinamičnega programiranja in teorije čakalnih vrst. Uspešnost uporabe teh metod pri problemih nadzora zalog je neučinkovita, saj te metode nalagajo zelo stroge zahteve glede dimenzije problemov in zakonitosti porazdelitve naključnih spremenljivk.

Razmislite t interval, ki je razdeljen na N obdobje. V teh obdobjih mora podjetje zadovoljiti naključno povpraševanje w t za nek homogen izdelek x t v t-to obdobje. Funkcija porazdelitve povpraševanja oziroma njena realizacija se šteje za znano. Povpraševanje w t v celoti ali delno zadovoljen – v obsegu, v katerem omogoča razpoložljive zaloge. Če povpraševanje w t ni v celoti zadovoljen, potem vrednost nezadovoljenega povpraševanja y t je določena s formulo

Predpostavimo, da je vrednost prej nezadovoljenega povpraševanja prit ni upoštevano v ( t+ 1)to obdobje. V tem primeru podjetje utrpi izgube, ki so premosorazmerne z vrednostjo nezadovoljenega povpraševanja ω t. Strategija upravljanja zalog je preverjanje, ali je nivo zalog dosegel nižjo kontrolno (kritično) raven, t.j. ali je pogoj izpolnjen x t≤ . Če je temu tako in je prej poslana zahteva za povečanje obsega zalog izpolnjena, se odda nova zahteva za povečanje količine založenih izdelkov. Količina hkratnega povečanja zaloge je fiksna in enaka zgornji kontrolni ravni , > . V tem primeru se količina založenih izdelkov preverja samo v ločenih časih v rednih intervalih, na primer, ki sovpada z začetkom vsakega obdobja. Dobavni rok naročene nove serije izdelkov je enak l, l< N .

Matematična formulacija problema je v iskanju takšnih optimalnih parametrov , ki zmanjšajo pričakovane stroške podjetja F(, ) = Mf(, , w) pod pogojem 0≤ ≤.

tukaj f(, , w) - stroškovna funkcija, izraža skupne stroške, povezane z delovanjem podjetja, in se določi na naslednji način:

Tukaj: ; ; so stroški ustvarjanja, stroški skladiščenja presežka in izgube zaradi pomanjkanja založenih proizvodov.

Slika 2.9 prikazuje blokovni diagram delovanja simulacijskega modela obravnavanega problema upravljanja zalog.

riž. 2.9. Diagram poteka za izračun pričakovanih skupnih stroškov

Kot rezultat (igranja) eksperimenta na izhodu dobimo številčno vrednost funkcije (2.30). Simulacijski cikel, ki ustreza temu, je obkrožen za črtkanim pravokotnikom.

Algoritem za reševanje problema se bistveno ne razlikuje od prejšnjih.

Obravnava konceptualne izjave druge praktične naloge KM je naslednja. Načrtovanje v hierarhičnih sistemih MTS skupnih eskadrilj se izvaja letno za določeno obdobje pred koncem tekočega leta. Na podlagi pričakovanega stanja tega materiala ob koncu leta se izdela letna prijava (potreba po virih) P:

P = PP + (NC + SZ – O), (2.31)

pri čemer je PP proizvodna zaloga za izpolnitev povpraševanja dodeljene flote letal in helikopterjev; O - preostanek; NZ- nezmanjšljiva zaloga, zasnovana tako, da zadosti povpraševanju po navadnih letalih drugih javne uprave letalska podjetja (GUAP); NW- varnostna zaloga, zasnovana za kompenzacijo motenj oskrbe.

Ker so dobave predvidene enkrat na četrtletje, se določi raven zalog za vsako četrtletje (razen NW, ki je prenos) in letno povpraševanje dobimo tako, da seštejemo četrtletne zaloge ob upoštevanju saldov po formuli (2.31), kar je nezadostno.

Dejansko so ravni zalog vsake vrste in s tem tudi potreba po virih določena s povpraševanjem po nepremičninah za načrtovano obdobje (leto). Kompleksnost in odgovornost načrtovanja v hierarhičnem večelementnem sistemu oskrbe z naključnim povpraševanjem še povečuje potreba po upoštevanju velikih izgub zaradi izpada letalske in helikopterske flote v primeru pomanjkanja letalske tehnične opreme in znatnih stroškov skladiščenja in vzdrževanje presežka zalog v normalnem stanju v primeru presežka letalske tehnične opreme.

Zanj so poleg uvedenih oznak uvedene naslednje oznake: x i, - začetni nivo zalog za jaz-m skladišče; wj, - naključne spremenljivke, ki označujejo povpraševanje po rezervnih delih j-. letalsko tehnična baza (ATB); yij- obseg dobav rezervnih delov iz jaz-th skladišče na j th baza; c ij- stroški na enoto za prevoz rezervnih delov iz jaz-th skladišče na j th baza; a i- stroški na enoto skladiščenja rezervnih delov jaz-m skladišče; β j- specifične izgube zaradi pomanjkanja rezervnih delov za j-to bazo. Domneva se, da β j ≥ max c ij, kjer se izračuna največ za te točke shranjevanja jaz, prevoz od katerega do porabe j dovoljeno.

Izziv je izbrati začetno raven zalog, ki minimizira pričakovane skupne stroške, povezane s skladiščenjem, zalogo in pošiljanjem rezervnih delov.

Glavna značilnost blagovnega toka kot predmeta trgovinske logistike je njegova količina, ki jo določajo: obseg in način porabe uporabnika ter zmogljivost proizvajalca; pretočnost preprodajalca; narava proizvodnega procesa dobavitelja-proizvajalca izdelkov; učinkovitost prometa in komunikacij; finančne zmožnosti trgovskih subjektov, njihova sposobnost pravočasne in v celoti dostaviti izdelke.

Predmet izvedbe razvoja je trgovsko podjetje(ali trgovsko investicijsko podjetje), ki prodaja gradbeni material. Podjetje ima konglomerat - verigo trgovin. Te trgovine prodajajo gradbeni materiali. Obstaja skupno skladišče, kjer se material dobavlja za začasno skladiščenje, in trgovine, kjer se prodaja na drobno. Hkrati se blago iz skladišča prodaja v razsutem stanju.

Pri reševanju problema (2.14), (2.15) so bili opravljeni izračuni za naslednje vrednosti njegovih parametrov: strošek 1 m 3 žaganega lesa do trenutka, ko je dobavljen v skladišče (vključno s stroški izpolnitve naročila ) je Z= 153 c.u.; stroški skladiščenja 1 m 3 plošč α \u003d 3 c.u. na leto; izgube zaradi pomanjkanja 1 m 3 plošč β = 44 c.u.; povpraševanje ω je enakomerno porazdeljeno po intervalu, t.j. po navedbah klasični pristop, bo optimalna raven zalog x*= 3226,2 m 3. V tem primeru je znesek naložbe

I \u003d 153 3226,2 \u003d 493608,6 c.u.

Izveden izračun kaže, da je velikost optimalne dobavne serije za ustvarjanje zalog bistveno odvisna od stroškov skladiščenja in realizirane cene. Torej, če je organizacija dobave in skladiščenja enega vagona lesnega materiala po naših izračunih 9180 USD, potem se stroški skladiščenja 60 m 3 lesa med letom določijo v višini 60 m 3 x 3 AMERIŠKI DOLAR. = 180 c.u.

Rezultat z uporabo algoritma 1 je prikazan v tabeli 2 in sliki 6.

Kot je razvidno iz tretje vrstice tabele 2, vrednost pričakovanih stroškov sovpada z njegovo vrednostjo, ugotovljeno po klasični metodi, in nivojem zalog. x*= 3229,137m 3 se ne ujema. Takšna slika seveda izhaja iz netočnosti, a priori informacij o naključnem povpraševanju. Pri izvajanju izračunov ni treba pridobiti visoke natančnosti rešitev.

Izračuni so bili izvedeni za naslednje vrednosti parametrov modela: ω jaz so naključne spremenljivke, enakomerno porazdeljene po intervalu [ l i, qi], jaz= 1,...,5. Vektorji l = (l l, ..., l 5), q= (v 1 , ..., q 5), a= (α 1, ..., α 5); β = (β 1 , ..., β 5) so podane kot l= (9700, 9500, 7000, 6600, 4850), q= (10000, 10000, 7500, 6800, 5000),

Tabela 2.

Izračun optimalne zaloge žaganega lesa s spremembo stroškov skladiščenja in nespremenljivostjo prodajne cene

(z = 244 c.u.)

	Stroški skladiščenja - a, (m 3 / c.u.)	Optimalno raven zalog X*, (m 3)	Skupni pričakovani stroški - F(x), (c.u.)
		3229,137	627781,795

α = (5, 5, 5, 5, 5),

β = (50, 45, 45, 30, 39),

c=(210, 200, 190, 185, 157),

z=(260, 245, 235, 215, 196).

riž. 2.10. Graf postopka optimizacije ravni zalog vsakih 10 ponovitev

Povpraševanje ω je enakomerno porazdeljeno po intervalu [ l i, qi].

x* = (9780,7972; 9644,3672; 7168,0885; 6655,7884; 4880,9800),

F(X*) = 8949085,51.

Kot rezultat študije algoritma 2 je bila dosežena optimalna raven zalog.

Na podlagi opravljenih znanstvenih raziskav je mogoče izpeljati naslednje zaključke in predloge:

1. Celovita študija teoretičnih, metodoloških in praktičnih problemov oblikovanja in uporabe zalog, optimizacije njihove velikosti v sodobnih razmerah je pokazala, da ima na splošno uvedba stohastičnih modelov in metod upravljanja zalog določen ekonomski učinek. , bo njihova široka uporaba v trgovini na debelo razkrila skrite notranje rezerve podjetja in povečala raven učinkovitosti njihovih dejavnosti.

2. Kot rezultat študije je bilo ugotovljeno, da podjetja prejemajo dobiček, ki očitno ne zadošča za normalno delovanje v tržno-ekonomskih razmerah, nizek promet sredstev, vloženih v zaloge, in visoka raven stroškov distribucije. Razlog za to je deloma tudi v tem, da se odločitve glede upravljanja zalog v trgovskih in investicijskih družbah večinoma sprejemajo intuitivno, brez upoštevanja posebnih ekonomskih izračunov. Posledično tudi manjše napake postanejo velike napake, ki so za podjetje »drage«. Zato uporaba matematičnih metod pri upravljanju zalog ustvarja predpogoje za sprejemanje znanstveno utemeljenih odločitev.

3. Na podlagi razvitih kompleksnih ekonomsko-matematičnih modelov upravljanja zalog je bilo ugotovljeno, da je velikost optimalne dobavne serije za namen ustvarjanja rezerv odvisna od stroškov oblikovanja, vzdrževanja, cene izdelka, dohodkovne ravni podjetja. prebivalstvo, sezonskost in dejavniki konkurenčnosti.

4. Izvedena je bila sistematična analiza predpogojev za praktično uporabo sistema modelov upravljanja zalog, katerih predlagane metode se lahko uporabljajo v praksi, zlasti v veletrgovinskih podjetjih. V tržnih razmerah imajo slednji možnost samostojno odločati o času in velikosti naročila blaga, samostojno vzpostaviti gospodarske odnose z dobavitelji, po potrebi pritegniti dodatna obratna sredstva in samostojno določiti prodajno ceno blaga.

5. Raven glavnih ekonomskih kazalnikov dejavnosti višjih ravni vodstva družbe določa sistem posplošenih kazalnikov. Vendar pa analizne metode, ki se uporabljajo v praksi, ne ustrezajo v celoti sodobnim zahtevam. V zvezi s tem so obetavne metode stohastične optimizacije, zlasti dvostopenjski problem stohastičnega programiranja posebne strukture.

6. Rezultati znanstvene raziskave so bili razvoj metodologije za izgradnjo niza ekonomsko-matematičnih modelov za optimizacijo upravljanja z zalogami, katerih cilj je povečanje stopnje učinkovite rabe materialnih in delovnih virov. Uvedba te metode z izvajanjem optimizacijskih modelov vam omogoča, da povečate znesek dobička in izboljšate ekonomsko učinkovitost podjetja.

"Seznam sezonskih panog, katerih delo v organizacijah v polni sezoni se pri izračunu zavarovalne dobe upošteva tako, da je njeno trajanje v ustreznem koledarskem letu celo leto", je odobren. Odlok vlade Ruske federacije z dne 4. julija 2002 št. 498.

Sudakevič S. A., Značilnosti načrtovanja in računovodstva v podjetjih konzervarne industrije v novih delovnih razmerah, M., 1970.

Pomembno je upoštevati vpliv sezonskih nihanj. Na primer, za raziskovalna podjetja v Rusiji je izrazita sezonskost - glavno obdobje aktivnega dela, povezanega z raziskovanjem, pade na oktober-april, saj je v tem času mogoče zagotoviti gibanje ekip in opreme po grobem terenu ( v tajgi ali tundri ob "zimski cesti"). To določa letni proizvodni cikel po naslednji shemi - pozno spomladi, poleti in zgodaj jeseni, pripravljalna dela in skrbno načrtovanje ter od oktobra do aprila - operativno vodenje proizvodnega procesa. Toda to povzroča tudi težave, zlasti pri upravljanju financ podjetja, saj so skoraj vsi projekti s tem pristopom investicijski projekti in zahtevajo infuzijo sredstev več mesecev (do 6-8 mesecev) pred začetkom aktivne faze dela. . In podjetje prejme plačilo za opravljeno delo že v končnih fazah projektov - na podlagi rezultatov fizičnih opazovanj.

Vpliv sezonskih nihanj na proizvodnjo nafte, povezanih z organizacijo proizvodnega procesa, ni tako kritičen. To je posledica razvoja gradbenih tehnologij, ki so danes sposobne zagotoviti neprekinjenost procesa proizvodnje ogljikovodikov v katerem koli letnem času. Še vedno pa ostaja vpliv sezonskih nihanj temperature vbrizgane vode na proizvodnjo naftnih zalog. To je posledica dejstva, da ima lahko vbrizgana voda v hladni sezoni temperaturo, ki je bistveno nižja od temperature rezervoarja, kar vodi do spremembe poroznosti in lastnosti poroznosti produktivnih formacij in posledično do izgub nafte. proizvodnja. Takšne izgube lahko znašajo do 0,3-1% akumulirane proizvodnje nafte. Vse to od rudarskih podjetij zahteva izvedbo dodatnega sklopa ukrepov za zmanjševanje izgub pri proizvodnji nafte (izolacija vodovodnih cevovodov, zagotavljanje ogrevanja vbrizgane vode, sprememba cikla vbrizgavanja vode itd.). Kar zadeva transport ogljikovodikov, je pomembno upoštevati, kako se bo transport izvajal z uporabo glavnih naftovodov ali po vodnih poteh za transport nafte in plina, vključno z izvoznimi shemami po Severni morski poti in drugih poteh. Pri uporabi vodnega transporta nafte in plina obstajajo omejevalni pogoji, ki so posledica vpliva sezonskih nihanj: ledeni režim, omejena zmogljivost tankerjev, sezonskost prevoza.

Pomembno je upoštevati tudi sezonska nihanja, povezana z ravnotežjem ponudbe in povpraševanja znotraj in zunaj države po nafti in plinu, pri popravilih v rafinerijah nafte, ki se običajno izvajajo pozno poleti - zgodaj jeseni, dejavnost v kmetijsko-industrijski kompleks (setev, žetev).

Tako vpliv sezonskih nihanj občutijo skoraj vsa podjetja naftnega in plinskega sektorja, zaradi česar morajo upoštevati določena pravila in upoštevati morebitne omejitve pri vodenju poslovanja:

• pri ugotavljanju sezonskih odvisnosti proizvodnje in prodaje - analiza sezonskosti naj temelji na časovnih vrstah, ki zajemajo več let (približno 3 leta) ritmične dejavnosti podjetja in sodobnih metodah statistične obdelave podatkov;
• med primerjalna analiza- primerjavo kazalnikov poslovanja podjetja (obseg proizvodnje, rezerve, transport, prodaja, prihodki, mejni prihodki, poslovni odhodki) za različna časovna obdobja opraviti ob upoštevanju sezonskosti, tako da so primerjani podatki primerljivi;
• pri oblikovanju modelov načrtovanja morajo modeli srednjeročnega in dolgoročnega načrtovanja upoštevati sezonska nihanja v obsegu svetovne in domače porabe ogljikovodikov in možna sprememba cene;
• pri izdelavi napovedi dejavnosti podjetja in izvajanju analize "kaj če" bi morala biti operativna napoved in modeliranje občutljiva na spremembe zunanjih dejavnikov in se pravočasno odzivati ​​na njihove spremembe, ki jih povzročajo tako sezonska nihanja kot spremembe dejavnikov znotraj sezone.

Za reševanje teh težav se ob upoštevanju sezonskosti uporabljajo BI sistemi.

Kaj lahko storijo BI sistemi?

Podjetja v naftnem in plinskem sektorju so začela kazati zanimanje za različne IT sisteme od trenutka, ko so se pojavili na ruskem trgu. Danes to lahko samozavestno trdimo naftna in plinska industrija- eden vodilnih na področju avtomatizacije lastne proizvodnje. Tako se že od devetdesetih let prejšnjega stoletja industrijska podjetja aktivno izvajajo tehnoloških sistemov management (APCS), v 2000-ih - sistemi poslovnega načrtovanja in poslovne analize. Te odločitve so bile namenjene predvsem izvajanju računovodske funkcije. Najpogosteje so to bili ERP sistemi razreda ali lastni razvoji, ki so na prvih stopnjah praviloma zaprli naloge materiala, upravljanja in računovodstva podjetja. Malo kasneje so bila s tovrstnimi sistemi avtomatizirana tudi druga področja dejavnosti (prodaja, logistika, nabava itd.). Vendar pa danes takšni sistemi ne morejo upoštevati zunanjih dejavnikov in ne omogočajo resne analitike v različnih parametrih. In danes morajo naftna in plinska podjetja veliko analizirati: dinamiko prodaje, strukturo kakršnih koli kazalnikov, ravnanje faktorska analiza, identificirati odvisnosti, ovrednotiti sezonska nihanja in njihov vpliv na določene procese podjetja (glej sliko). Zadnji dejavnik je pomembno upoštevati tako v procesu analiziranja aktivnosti, saj lahko njegovo ignoriranje povzroči napake zaradi primerjave različnih nizov informacij pri izdelavi napovedi in načrtov, saj je napačna napoved ali načrt, ki ne upošteva Dejavniki sezonskosti računa lahko povzročijo finančne izgube, zastoje opreme ali preobremenjenost skladišča.

Zato opažamo precej veliko povpraševanje po rešitvah Business Discovery, ki poslovnim uporabnikom omogočajo samostojno analiziranje poslovnih informacij in na podlagi tega sprejemanje informiranih in premišljenih odločitev. Na primer, sodobna orodja BI vam omogočajo iskanje odvisnosti različnih kazalnikov uspešnosti podjetja in upoštevanje vpliva sezonskih nihanj na ekonomske in proizvodne kazalnike, oceno možnega vpliva spreminjanja sezonskih meja (anomalnega vreme). Poleg tega vam sistemi BI omogočajo simulacijo različnih situacij, povezanih s potrebo po odpravljanju odstopanj, ki so nastali zaradi vpliva sezonskosti (na primer povečanje produktivnosti za doseganje načrtovanih količin, povečanje časa za dokončanje dela za doseganje ciljev itd. ).

Kako podjetje pride do dejstva, da potrebuje BI orodje? Najprej so spodbuda za uvedbo nove poslovne aplikacije resne poslovne spremembe (združitev podjetij, ločitev delitve v samostojno poslovno enoto itd.), prisotnost "moralno" zastarelega sistema, katerega posodobitev morda ne bo prinesla učinka, ki ga lahko dobimo z uporabo BI, ali situacije, ko je podjetje nabralo veliko količino podatkov, analitično delo s katerimi bo optimiziralo dejavnosti podjetja in v podjetju našlo dodatne varčevalne točke.

Osnovne zahteve pri izbiri BI sistema:

. Zagotavljanje analize celotnega zgodovinskega niza informacij- v mnogih primerih govorimo o potrebi po obdelavi informacij, nabranih v 3-5 letih. Ima svoje posebnosti, povezane na primer z dejstvom, da je izkoriščen Informacijski sistemi Pogosto se "razvijajo", nenehno izvajajo kakršne koli spremembe, ki vplivajo tako na strukturo shranjenih podatkov kot na spreminjanje samih "pogojno konstantnih" podatkov (zlasti so to primeri, kot je dodajanje novih tabel v baze podatkov, spreminjanje obstoječih , preimenovanje podjetja, sprememba strukture podjetja itd.);

. Visoka hitrost obdelave uporabniških zahtev- veliko število podatkovnih virov in njihov velik obseg ne bi smeli biti ovira za odgovore na poslovna vprašanja. Danes nihče ni pripravljen čakati ne le nekaj dni, ampak več ur, da bi ugotovil razloge za odstopanje kakršnih koli kazalnikov podjetja od načrtovanih. In včasih morate obdelati na desetine terabajtov informacij, ki lahko prihajajo iz 10-15, včasih pa tudi več virov;

. Kratki roki implementacije orodja za poslovno analizo- Pogosto ni pomembna le hitrost obdelave zahtev, ampak tudi hitrost implementacije orodja za poslovno analizo. Projekti, ki trajajo 10-12 mesecev ali več, pomenijo velike izgube za lastnike in menedžerje podjetij, ki se jim je mogoče in se jim je treba izogniti. Zato morate iz celotnega nabora ponudb na trgu izbrati točno tisto rešitev, ki bo stroškovno, časovno in zmogljivostno najbolj uravnotežena;

. Prilagodljivost orodja in njegova dostopnost za poslovanje- ker nabor virov ni stalen, občasno se pojavljajo nova področja za analizo, postajajo na voljo zunanji viri za podjetja (spletna mesta, viri tiskovnih agencij, spremljajočih podjetij), bi moralo orodje za poslovno analizo zagotavljati prilagodljive zmožnosti rekonfiguracije. Hkrati je pomembno, da orodje zagotavlja, da model ostane nespremenjen za poslovnega uporabnika v primeru spremembe nabora virov in njegov razvoj v primeru dodajanja novih področij analize.

Kot kaže naša praksa, je pobudnik uvedbe BI s strani samih podjetij največkrat finančno-gospodarski oddelek. In to je logično, saj so predstavniki tega oddelka odgovorni za ocenjevanje in izboljšanje uspešnosti podjetja kot celote in njegovih posameznih CFD-jev. Torej, med našimi projekti (izveden je bil BI sistem, ki temelji na platformi Qlik View): glavna stranka za implementacijo pri Geotech Holdingu je bil finančni direktor, pri Gazpromneftu je bil to Oddelek za ekonomijo in finance Regionalnega prodajnega direktorata. Pogosto implementacijo BI sproži vodstvo samo z namenom povečanja stopnje obvladljivosti podjetja.

Kako se izvaja BI?

A da bi se izvedba BI sistema upravičila in prinesla pričakovani učinek, je treba v fazi načrtovanja upoštevati vse "pasti" projekta. Na podlagi izkušenj pri delu s podjetji, kot so Gazprom Neft, GEOTECH Holding in TNK BP, lahko z gotovostjo trdimo, da je projekt mogoče uspešno izvesti le, če upošteva posebnosti panoge in je podjetje v času izvajanja "dostavljeno" Računovodstvo. V takih pogojih BI sistem v nekaj mesecih postane delovno orodje za skoraj vse oddelke podjetja. V nasprotnem primeru bo moral IT integrator, ki bo zasnoval BI sistem, urediti računovodske sisteme in referenčne informacije naftnega in plinskega podjetja ter tako povečati kakovost podatkov, potrebnih za delo z orodjem BI. Seveda sta zelo pomembna izbira izvajalca in panožna strokovnost IT podjetja, ki se v takih primerih ne bo mogla omejiti na tipično izvedbo projekta – pred tem bo veliko dela s primarnimi informacije. In tukaj, več izkušenj in znanja o industrijskih niansah, hitreje in bolje bo implementirana BI aplikacija.

Na splošno je metodologija za implementacijo BI sistema sestavljena iz štirih stopenj (glej diagram): priprava, projektiranje, izvedba in zagon. Hkrati je prva faza ključna, saj je veliko odvisno od tega, kako dobro bo zgrajena komunikacija med ekipo izvajalca in naročnika, kako bodo vloge razporejene med udeležence projekta in od urnika dela z bodo pripravljeni mejniki (rezultati). Glavna naloga druge faze je razviti arhitekturo in opisati vse podrobnosti projekta BI sistema, ki se ne bi mogel organsko vklopiti v obstoječe poslovne procese, temveč je predvidel tudi možnost skaliranja sistema tako glede količine podatkov kot tudi število uporabnikov. V fazi izvajanja ideologom projekta stranka predstavi že pripravljeno rešitev z vso funkcionalnostjo. Preizkušen in ovrednoten, če je potrebno - opravite potrebne prilagoditve in pripravite navodila za delo nov sistem. In končno, na četrti stopnji se BI rešitev začne v poskusno delovanje. Tukaj so opredeljeni obdobja poročanja, med katerim bo sistem uporabljen za pripravo analitike poročanja. Takoj, ko je pripravljen in skrbno pregledan za morebitne netočnosti, se novi BI sistem začne delovati.

Kaj se spreminja s prihodom BI?

Najpomembnejša stvar, ki se zgodi z uvedbo BI sistema, je občutno zmanjšanje rutinskih procesov in možnost neposrednega prehoda na analitično delo v okviru tistih kazalnikov, ki so relevantni v določenem časovnem obdobju. Hkrati je »globina« analize odvisna le od konkretne naloge in želja uporabnika: od samega nižja raven in konča z makroekonomskimi kazalniki, oceno možnosti investicijskega projekta.

Danes se v razmerah hude konkurence vsak zanaša le nase. Nekdo stavi na sezonsko poslovanje izkoristiti kratkoročne vzpone v nakupni dejavnosti in povečati dobiček. In nekdo ima, nasprotno, zaradi dejavnika sezonskosti precejšnje težave s padcem prodaje in posledicami tega upada.

Promet je obseg prodaje blaga trgovske organizacije v denarnem smislu za določeno časovno obdobje.

O obsegu prodaje, dinamiki in izvedbi načrta prometa maloprodaja na katerega vplivajo različni dejavniki, povezani z:

1. s spremembami cen in količin prodanega blaga;

2. s spremembo števila prebivalcev in prodajo blaga na osebo;

3. s spremembo ponudbe delovne sile in stopnje produktivnosti dela;

4. z razpoložljivostjo blagovnih virov;

5. s sezonskostjo prodanih izdelkov.

Eden od pomembnih dejavnikov, ki vplivajo na obseg prodaje v podjetjih, je dejavnik sezonskosti. Tabela prikazuje vrste izdelkov, po katerih je povpraševanje v določenih obdobjih leta.

Tabela 1

Povpraševanje po izdelkih v različnih obdobjih leta

	Prazniki in datumi	Zahtevano blago
november-januar		Božični izdelki, spominki, razglednice, prehrambeni izdelki, alkoholne in brezalkoholne pijače, Naprave, oblačila, kozmetika, pirotehnika itd.
februar marec	Valentinovo (14. februarja). Dan zagovornika domovine (23. februar). mednarodni dan žena (8. marec).	spominki, rože, razglednice, slaščice, alkoholne pijače, oblačila, kozmetika, parfumerija itd.
marec, april		jajca, moka, velikonočni kolači, barvila za hrano, sveče
		zaloge za piknik, alkoholne pijače, rože itd.
avgust-oktober		pisalne potrebščine, učbeniki, oblačila, obutev, računalniki in pisarniška oprema.

Menijo, da sezonska nihanja prodaje skoraj vedno negativno vplivajo na dejavnosti podjetja. Upoštevati je treba vse prednosti in slabosti takšnih pojavov.

Tveganje zamrznitve obratnega kapitala.

Če je letni obseg prodaje močno odvisen od zunanjih dejavnikov (na primer vremena), lahko naletimo na težave tudi v času, ko se pričakuje, da bo povpraševanje potrošnikov naraslo na maksimum.

Promet in pomanjkanje usposobljenih delavcev.

Da bi znižali stroške, menedžerji številnih sezonskih podjetij bodisi odpustijo del delovne sile za mirno obdobje, bodisi sprva najemajo delavce samo za sezono ali znižajo plače. Toda do začetka sezone naraščajočega povpraševanja potrošnikov imajo podjetja pogosto težave z izbiro usposobljenega osebja.

Razvoj in lansiranje novih izdelkov.

Prav tako je priročno izkoristiti čas upada potrošniške aktivnosti za razvoj in lansiranje novih izdelkov, ki bodo kasneje dopolnili seznam asortimana podjetja in pripomogli k povečanju prodaje.

Usposabljanje kadrov, priprava na delo v sezoni.

Mnoga podjetja v času upadanja povpraševanja potrošnikov posvečajo veliko pozornost razvoju osebja, da bi ljudi pripravili kakovostno delo v obdobju rasti prodaje.

In to so le nekateri od pojavov, povezanih s sezonskostjo poslovanja, in posledicami, ki jih ta povzroča. Podjetja, katerih obseg prodaje je odvisen od sezonskih nihanj, morajo izvajati prodajne aktivnosti. Kot kaže praksa, so glede na intenzivnost prodaje potrebni različni spodbujevalni ukrepi. Te dejavnosti so prikazane na sliki 1.

Slika 1 Odvisnost dejavnosti od intenzivnosti prodaje

Na primeru podjetja Modern LLC je bila izvedena analiza vpliva faktorja sezonskosti na obseg prodaje. Analiza je bila izvedena na podlagi podatkov o prodaji začimb trgovskega podjetja v mestu Kemerovo. Ta analiza pokazala, da ima dejavnik sezonskosti velik vpliv na obseg prodaje začimb.

riž. 2 Dinamika prodaje izdelkov pod vplivom faktorja sezonskosti

Iz podatkov grafa je razvidno, da se v juliju-avgustu (obdobje kisanja) povečuje prodaja začimb za zelje, paradižnik in kumare. V naslednjih mesecih se prodaja teh izdelkov zmanjša na nič. Novembra in decembra se poveča prodaja zelenja (čebula, peteršilj in koper). To je posledica dejstva, da zelenja, shranjenega od poletja, zmanjkuje in je treba kupiti posušena zelišča. Prodaja piščančjih začimb se je decembra povečala. Ta dinamika je povezana z nastopom novoletnih praznikov. Za ustvarjanje višjih dobičkov je treba aktivnosti pospeševanja prodaje načrtovati in izvajati ob upoštevanju sezonskih nihanj prodaje.

Po analizi vpliva sezonskosti na prodajo izdelkov lahko sklepamo, da je dejavnik sezonskosti zagotovo najpomembnejši dejavnik vpliva na prodajo začimb. Pri tem je treba opozoriti, da sezonskosti ne smemo obravnavati le kot negativnega pojava, saj lahko analiza prodajnega trga in ustrezno pospeševanje prodaje vodita do še večje prodaje in posledično do povečanja čistega dobička podjetja.