บ้าน » การคำนวณ » ปัจจัยตามฤดูกาลและอิทธิพลที่มีต่อกิจกรรม หลักสูตรอิทธิพลของฤดูกาลต่อกิจกรรมขององค์กรในด้านการท่องเที่ยว

ปัจจัยตามฤดูกาลและอิทธิพลที่มีต่อกิจกรรม หลักสูตรอิทธิพลของฤดูกาลต่อกิจกรรมขององค์กรในด้านการท่องเที่ยว

ส่งงานที่ดีของคุณในฐานความรู้เป็นเรื่องง่าย ใช้แบบฟอร์มด้านล่าง

นักศึกษา นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา นักวิทยาศาสตร์รุ่นเยาว์ที่ใช้ฐานความรู้ในการศึกษาและการทำงานจะขอบคุณเป็นอย่างยิ่ง

เอกสารที่คล้ายกัน

บทบาทของปัจจัยตามฤดูกาลในด้านการท่องเที่ยวของรัสเซีย วิธีการสมัยใหม่ในการศึกษาอิทธิพลของฤดูกาลต่อปริมาณการขายบริการนักท่องเที่ยว การวิเคราะห์กิจกรรมของ LLC "Gama" ในช่วงความต้องการที่ลดลงตามฤดูกาล มาตรการในการปรับปรุงประสิทธิภาพ

วิทยานิพนธ์, เพิ่ม 06/24/2015

ประวัติความเป็นมาของการเกิดขึ้นและการพัฒนาของการท่องเที่ยวทางทะเล การกำหนดบทบาทในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวสมัยใหม่ตามตัวอย่างของภูมิภาคมหภาคสำหรับนักท่องเที่ยวในทะเลดำ ซึ่งรวมถึงประเทศต่างๆ เช่น บัลแกเรียและโรมาเนีย ปัญหาฤดูกาลในการท่องเที่ยวระหว่างประเทศ

ภาคเรียนที่เพิ่ม 02/03/2011

คุณลักษณะของผลิตภัณฑ์การท่องเที่ยวเป็นชุดบริการพิเศษประกอบด้วยส่วนประกอบที่จับต้องได้และไม่มีตัวตน การกำหนดปัญหาการจัดการคุณภาพการบริการด้านการท่องเที่ยวในปัจจัยของฤดูกาล เหตุสถิต และเหตุสุดวิสัย

ภาคเรียนที่เพิ่มเมื่อ 09/26/2010

สาระสำคัญของการท่องเที่ยวและแนวคิดพื้นฐานขององค์กรและการจัดการในด้านการท่องเที่ยว ลักษณะเฉพาะขององค์กรและการจัดการด้านการท่องเที่ยว การใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ ความสำคัญของการตลาดในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยว เอกลักษณ์ของการบริการนักท่องเที่ยว

นามธรรมเพิ่ม 10/20/2006

ประสิทธิภาพของสิ่งอำนวยความสะดวกที่พัก อิทธิพลของฤดูกาลต่อปริมาณการขายบริการ การวิเคราะห์คู่แข่งและตัวชี้วัดทางการเงินและเศรษฐกิจของหอพัก การใช้เทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อการดำเนินงานอย่างมีประสิทธิภาพขององค์กรโรงแรม

วิทยานิพนธ์, เพิ่ม 06/14/2015

ประสิทธิภาพของสิ่งอำนวยความสะดวกที่พัก การวิเคราะห์วิธีการศึกษาอิทธิพลของฤดูกาลต่อปริมาณการขายบริการ พลวัตของตลาดบริการโรงแรมในรัสเซีย การใช้เทคโนโลยีสารสนเทศในการปรับปรุงประสิทธิภาพของหอพัก

วิทยานิพนธ์, เพิ่ม 07/25/2015

สถานะของกฎระเบียบและข้อบังคับทางกฎหมายในด้านการท่องเที่ยวใน สหพันธรัฐรัสเซีย. คุณสมบัติของโครงสร้างพื้นฐานด้านการท่องเที่ยวและความร่วมมือระหว่างประเทศในด้านการท่องเที่ยว ทิศทางหลักและกลไกในการแก้ปัญหาการพัฒนาอุตสาหกรรม การประเมินความเสี่ยง.

ภาคเรียนที่เพิ่ม 07/18/2011

ที่เกี่ยวข้องกับฤดูกาลของปี ผลผลิตที่ไม่สม่ำเสมอของอุตสาหกรรม การก่อสร้าง และการเกษตรจำนวนหนึ่ง ปัจจัยตามฤดูกาลแสดงออกในรูปแบบกราฟที่ไม่ซ้ำซากจำเจและเร้าใจของการพึ่งพาปริมาณการผลิตตรงเวลา ... พจนานุกรมศัพท์เศรษฐศาสตร์

- (ดูฤดูกาลของการผลิต) ... พจนานุกรมสารานุกรมเศรษฐศาสตร์และกฎหมาย

การจ้างงานนอกภาคเกษตร- (จำนวนงานใหม่นอกภาคเกษตร) Nonfarm Payrolls เป็นตัวบ่งชี้เศรษฐกิจมหภาคของการจ้างงานของประชากรสหรัฐฯ นอกภาคเกษตรกรรม Nonfarm Payrolls ตัวชี้วัดเศรษฐกิจมหภาคของการจ้างงาน จำนวนงานนอก ... สารานุกรมของนักลงทุน

การผลิต ปัจจัยตามฤดูกาลที่เกี่ยวข้องกับฤดูกาลของปี ผลผลิตที่ไม่สม่ำเสมอของอุตสาหกรรม การก่อสร้าง และการเกษตรจำนวนหนึ่ง ปัจจัยตามฤดูกาลแสดงออกในรูปแบบกราฟพึ่งพาอาศัยกันที่ไม่ซ้ำซากจำเจ ... ... พจนานุกรมเศรษฐกิจ

Gaidar การเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจและระบบการบริหารรัฐกิจที่ดำเนินการโดยรัฐบาลรัสเซียภายใต้การนำของ Boris Yeltsin และ Yegor Gaidar ตั้งแต่วันที่ 6 พฤศจิกายน 2534 ถึง 14 ธันวาคม 2535 รัฐบาลเยลต์ซิน ... ... Wikipedia

ภาวะถดถอย- (ภาวะถดถอย) สารบัญ >>>>>>>>> ภาวะถดถอยเป็นคำจำกัดความของผลผลิตที่แสดงตัวบ่งชี้พื้นฐานของผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศเป็นศูนย์หรือเชิงลบซึ่งไหลเป็นเวลาหกเดือนขึ้นไป ... สารานุกรมของนักลงทุน

เงินเฟ้อ- (Inflation) เงินเฟ้อ คือ ค่าเสื่อมของหน่วยเงินตรา, กำลังซื้อที่ลดลง ข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับเงินเฟ้อ ประเภทของเงินเฟ้อ คืออะไร หน่วยงานทางเศรษฐกิจ, สาเหตุและผลที่ตามมาของเงินเฟ้อ ตัวชี้วัด และดัชนีเงินเฟ้อ เช่น ... ... สารานุกรมของนักลงทุน

หุ้นขายส่ง- (ขายส่งสินค้าคงเหลือ) คำจำกัดความของขายส่งหุ้นการค้าและหุ้นคลังสินค้าข้อมูลเกี่ยวกับคำจำกัดความของหุ้นขายส่งการค้าและหุ้นคลังสินค้าเนื้อหาประเภทของหุ้นและลักษณะของหุ้นซื้อขายและถุงน่อง หลักการ ... ... สารานุกรมของนักลงทุน

RHACHISCHISIS- RHACHISCHISIS ดู Spina Ufida ริกเก็ตส์ สารบัญ: ข้อมูลย้อนหลัง ............., . . 357 การกระจายทางภูมิศาสตร์และสถิติ . 358 ความสำคัญทางสังคมและสุขอนามัย ........ 359 สาเหตุ ...................... 360 การเกิดโรค ... สารานุกรมทางการแพทย์ขนาดใหญ่

Conjuncture- (Conjuncture) Conjuncture เป็นชุดของเงื่อนไขที่เกิดขึ้นในบางพื้นที่ของกิจกรรมของมนุษย์ แนวคิดของ conjuncture: ประเภทของ conjuncture, วิธีการพยากรณ์ conjuncture, การเงิน ตลาดสินค้าโภคภัณฑ์เนื้อหา… … สารานุกรมของนักลงทุน

การจัดการหน่วยงานทางเศรษฐกิจที่มีลักษณะกิจกรรมตามฤดูกาลมีเป้าหมายในการลดระดับความผันผวนตามฤดูกาล เพื่อให้บรรลุเป้าหมายเหล่านี้ จำเป็นต้องมีการแจกจ่ายซ้ำ ทรัพยากรแรงงาน, การเพิ่มกำลังการผลิต, การโฆษณา, การลดราคา ซึ่งเป็นไปไม่ได้หากปราศจากการคาดการณ์

ใน สภาพที่ทันสมัยความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างความสัมพันธ์ทางเศรษฐกิจระหว่างอุตสาหกรรม ความผันผวนตามฤดูกาลที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมหนึ่งจะถูกส่งไปยังอุตสาหกรรมอื่น ทำให้เกิดความผันผวนที่สอดคล้องกันในการเชื่อมโยงที่ตามมาในวงจรการผลิต ฤดูกาลในการเกษตรทำให้เกิดความผันผวนในกระบวนการผลิตในอุตสาหกรรมการผลิต จากนั้นคลื่นตามฤดูกาลจะก่อตัวขึ้นในการค้าและการบริโภค

เนื่องจากขอบเขตอุตสาหกรรมและสภาพแวดล้อม (ตลาดของทรัพยากร สินค้าและบริการ ครัวเรือน ตลาดการเงิน รัฐ) มีการเชื่อมต่อโดยตรง จึงมีความผันผวนที่อาจเกิดจากความผันผวนตามฤดูกาล การเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลในกระบวนการและปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคมจะไม่เพียงกำหนดโดยปัจจัยทางภูมิอากาศเท่านั้น แต่ยังกำหนดโดยปัจจัยทางสังคม เศรษฐกิจ และกฎหมายด้วย ตัวอย่างเช่น การเพิ่มขึ้นของอัตราการว่างงานในฤดูหนาว การเพิ่มขึ้นของค่าจ้างเฉลี่ยและรายได้ต่อหัว ณ สิ้นปี กระแสเงินสดจากการชำระภาษีเป็นระยะ เงินสมทบกองทุนต่างๆ และการชำระค่าบริการ

ดูเหมือนว่าจำเป็นต้องประเมินพลวัตของฤดูกาลโดยใช้ตัวอย่างของอุตสาหกรรมที่อยู่ภายใต้ความผันผวนตามฤดูกาล - การผลิตน้ำตาลมากที่สุด

เมื่อพิจารณาถึงการเปลี่ยนแปลงของฤดูกาลในการผลิตน้ำตาลแล้ว ควรคำนึงว่าน้ำตาลหัวบีทมีการผลิตหลักในเดือนกันยายนถึงพฤศจิกายน น้ำตาลทรายดิบในเดือนมีนาคม-กรกฎาคม ลักษณะตามฤดูกาลนี้สัมพันธ์กับช่วงเวลาของการสุกบีทรูทและการซื้อน้ำตาลดิบที่นำเข้า

ความผันผวนของราคาน้ำตาลตามฤดูกาลได้รับการยืนยันจากแผนภูมิด้านล่าง

ข้าว. 1. ราคาขายส่งและขายปลีกน้ำตาลในรัสเซีย

(มกราคม 2549 - เมษายน 2552)

จากกราฟจะเห็นได้ว่าการเพิ่มขึ้นของราคาขายส่งอยู่ในช่วงปลายเดือนมกราคม-กุมภาพันธ์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการแปรรูปหัวบีทจากผู้ผลิตและการเปลี่ยนผ่านของการผลิตเป็นบีทรูทดิบ ดังนั้นในปี 2549 ราคาที่เพิ่มขึ้นในเดือนกุมภาพันธ์คือ 350 รูเบิลต่อตัน (16,848 รูเบิลต่อตัน) เมื่อเทียบกับต้นเดือนมกราคมและในเดือนกุมภาพันธ์ 2551 เมื่อเทียบกับเดือนมกราคม 300 รูเบิลต่อตัน (14,022 รูเบิลต่อตัน) ดังนั้นในแต่ละปีมีราคาขายน้ำตาลที่ลดลงตามฤดูกาลในช่วงปลายปีและเพิ่มขึ้นในช่วงต้นปี

ข้าว. 2. ราคาขายส่งน้ำตาลในรัสเซีย

2008 เป็นลักษณะอัตราแลกเปลี่ยนที่ต่ำที่สุดของรูเบิลเทียบกับดอลลาร์สหรัฐซึ่งทำให้ราคาขายส่งน้ำตาลลดลงอย่างมากในเดือนกันยายนถึงธันวาคมปีที่แล้วแม้ว่าข้อเท็จจริงที่ว่าน้ำตาลหัวบีตที่เก็บเกี่ยวในปี 2551 อยู่ที่ 16.8 รูเบิล ต่อกิโลกรัม (รวมภาษีมูลค่าเพิ่ม) ราคาในตลาดภายในประเทศอยู่ภายใต้แรงกดดันจากสต็อกน้ำตาลดิบและการแข่งขันแบบดั้งเดิมของผู้ผลิตทางการเกษตรในช่วงฤดูใบไม้ร่วง ปัจจัยเหล่านี้ส่งผลให้ราคาน้ำตาลลดลงในช่วงเวลานี้

สต๊อกน้ำตาล ตลาดรัสเซียรวมทั้งน้ำตาลทรายดิบ ณ สิ้นปี 2551 อยู่ที่ 2.91 ล้านตัน เทียบกับ 2.78 ล้านตัน ณ สิ้นปี 2550 ซึ่งเป็นผลมาจากการผลิตน้ำตาลหัวบีทสูงสุดเป็นประวัติการณ์ในปี 2551/52 - 3.55 ล้านตัน (ตั้งแต่เดือนสิงหาคม ถึงเดือนกุมภาพันธ์) ในปี 2550/51 - 3.12 ล้านตัน แม้แต่สต็อกน้ำตาลดิบในโรงกลั่นน้ำตาล ตามข้อมูลของ Soyuzrossahar ณ วันที่ 9 กุมภาพันธ์ 2552 นั้นสูงขึ้น 1.5 เท่าและมีจำนวน 301,000 ตันเมื่อเทียบกับ 197,000 ตันในปีก่อนหน้า

ข้าว. 3.สต๊อกน้ำตาลในสหพันธรัฐรัสเซียสิ้นเดือนพันตัน

ตามที่ Soyuzrossakhar ในเงื่อนไขของการขาดแคลนและการเติบโตของต้นทุนทรัพยากรสินเชื่อในไตรมาสที่ 3 และ 4 ของปี 2551 โรงงานน้ำตาลไม่สามารถดึงดูดแหล่งสินเชื่อและให้บริการเฉพาะการประมวลผลหัวบีทซึ่งแตกต่างจาก ปีที่แล้วนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างความเป็นเจ้าของสำรองน้ำตาลสินค้าโภคภัณฑ์ไปในทิศทางที่เพิ่มขึ้นของพวกเขาในงบดุลของผู้ผลิตสินค้าเกษตร การขาดความสามารถในการจัดเก็บที่เพียงพอสำหรับเก็บน้ำตาลในปริมาณดังกล่าวทำให้มียอดขายจำนวนมาก

การผลิตน้ำตาลในรัสเซียมีฤดูกาลมากขึ้นทุกปี: ยอดหัวผักกาดในเดือนตุลาคมกำลังเติบโต การผลิตน้ำตาลทรายดิบกำลังลดลง (เนื่องจากการทำกำไรที่ยากต่อการคาดการณ์) การนำเข้าน้ำตาลสำเร็จรูปซึ่งส่วนใหญ่มาจากเบลารุส ไม่ได้ลดลง นอกจากนี้ การเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันของภาษีนำเข้าและความผันผวนในตลาดโลกยังทิ้งร่องรอยไว้ ปัญหาการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานรอบโรงงานน้ำตาลและการเร่งเพิ่มกำลังการผลิตน้ำตาลในโรงงาน อย่างแรกเลยคือ โรงงานน้ำตาลที่ค่อนข้างมีแนวโน้มว่าจะได้กำลังการผลิตจริงมากกว่า 3,800 ตันต่อวัน (มีโรงงานดังกล่าวประมาณ 31 แห่งในสหพันธรัฐรัสเซีย) ) และการพัฒนาเครื่องมือสำหรับการจัดหาเงินทุนสำหรับธุรกิจตามฤดูกาล กำลังมีความเร่งด่วนมากขึ้นเรื่อยๆ

การพัฒนาการผลิตทางการเกษตรในรัสเซียในปี 2551 ดำเนินการภายใต้อิทธิพลของปัจจัยลบหลายประการโดยเฉพาะอย่างยิ่งการเติบโตอย่างรวดเร็วของราคาทรัพยากรวัสดุที่ใช้ในการผลิตและการก่อสร้างทางการเกษตรตลอดจนสถานการณ์ที่ซับซ้อนด้วยการปล่อยสินเชื่อเพื่อการเกษตร ผู้ผลิต ในช่วงเวลาของการทำงานตามฤดูกาล ราคาปุ๋ยแร่เพิ่มขึ้น 70%, ไฟฟ้า - 13.2%, ก๊าซธรรมชาติ - 11.3%, เชื้อเพลิงดีเซล (เทียบกับธันวาคม 2550) - 45% ซึ่งนำไปสู่ค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมที่สำคัญ ในขณะเดียวกัน ราคาสินค้าเกษตรในเดือนมกราคมถึงพฤศจิกายน 2551 เพิ่มขึ้นเพียง 3.4%

สถานการณ์ที่แตกต่างกันบ้างตามฤดูกาลกำลังพัฒนาในอุตสาหกรรมโลหะวิทยา ในตอนต้นของปี 2552 มีความต้องการเหล็กแผ่นรีดที่เพิ่มขึ้นอย่างมากจากผู้บริโภคในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ความต้องการที่เพิ่มขึ้นนั้นมาจากการคัดเลือกและเกี่ยวข้องกับความต้องการของผู้ผลิตในการเติมสต็อคเท่านั้น แต่อย่างไรก็ตาม เมื่อเผชิญกับความไม่แน่นอน แม้จะเพียงพอแล้วที่จะทำให้ตลาดมีการมองโลกในแง่ดีในระยะสั้น และผู้เล่นก็เริ่มเพิ่มการคาดการณ์สำหรับแนวโน้มของอุตสาหกรรม และนำโรงงานผลิตที่หยุดชะงักไปในไตรมาสที่ 4 ของปี 2551 .

สำหรับนักโลหะวิทยาชาวรัสเซีย ปัจจัยเพิ่มเติมที่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อธุรกิจของพวกเขาคือการลดค่าเงินรูเบิลที่ค่อนข้างเฉียบขาด การอ่อนค่าของสกุลเงินประจำชาติทำให้ผลิตภัณฑ์ของนักโลหะวิทยาชาวรัสเซียสามารถแข่งขันได้มากขึ้น และทำให้พวกเขาแทนที่อุปสงค์ภายในประเทศที่ลดลงบางส่วนด้วยการส่งออก จากผลของไตรมาสที่ 1 ของปี 2552 ส่วนแบ่งของการส่งออกในโครงสร้างการส่งมอบของนักโลหะวิทยาชาวรัสเซียเพิ่มขึ้นเป็น 70-80% จาก 40-50% ในปี 2551

นอกจากนี้ การลดค่าเงินรูเบิลทำให้นักโลหะวิทยาสามารถขึ้นราคาในตลาดภายในประเทศได้ ซึ่งสอดคล้องกับระดับโลก เป็นผลให้รัสเซียกลายเป็นหนึ่งในไม่กี่ประเทศที่มีการบันทึกการผลิตเหล็กเพิ่มขึ้นในช่วงสามเดือนแรกของปี 2552 เมื่อเทียบกับเดือนธันวาคม 2551 แม้ว่าจะไม่มีนัยสำคัญก็ตาม

แม้ว่าไตรมาสที่ 1 ของปี 2552 จะเต็มไปด้วยเหตุการณ์และยืนยันแนวโน้มใหม่ ๆ ของโลหะวิทยาส่วนใหญ่ที่เราเขียนไว้ในกลยุทธ์ประจำปี แต่ก็ไม่ได้ให้ความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับสถานการณ์และอิทธิพลของปัจจัยตามฤดูกาล แบบดั้งเดิมสำหรับโลหกรรมในปี พ.ศ. 2552 สามารถจำแนกได้ในระดับปานกลางพอสมควร

ปัจจัยที่เป็นตัวกำหนดฤดูกาลแตกต่างกันไปทั้งในธรรมชาติและธรรมชาติ และระดับของผลกระทบ สามารถรวมกันเป็นกลุ่มต่อไปนี้:

1. ธรรมชาติและภูมิอากาศ สิ่งเหล่านี้มีอิทธิพลต่อการก่อตัวของความผันผวนตามฤดูกาลในการผลิต การค้า และการบริโภค

2. ปัจจัยทางเศรษฐกิจ. นี่คือปริมาณการผลิต การขายปลีก ราคา และตามนั้น รายได้ของประชากร

3. ปัจจัยทางสังคม ได้แก่ โครงสร้างสังคมสังคม ระดับวัฒนธรรมของประชากร ประเพณีของชาติ และวันหยุด พวกเขามีผลกระทบสำคัญต่อการก่อตัวของอุปสงค์และการบริโภคที่ผันผวนตามฤดูกาล

4. ปัจจัยทางประชากรศาสตร์: องค์ประกอบและขนาดของครอบครัว อายุ เพศ การย้ายถิ่นของประชากร ส่วนใหญ่มีอิทธิพลต่ออุปสงค์และการบริโภค

5. ปัจจัยทางกฎหมาย - กำหนดการชำระเงินทุกประเภทให้กับกองทุนต่าง ๆ อย่างถูกกฎหมาย เช่น การชำระภาษี เงินบำเหน็จบำนาญและประกันภัย การชำระค่าบริการสื่อสาร

ความผันผวนตามฤดูกาลที่เกิดขึ้นในภาคการผลิตจะถูกส่งไปยังภาคการเงินซึ่งการเปลี่ยนแปลงนั้นเปลี่ยนไปเนื่องจากปัจจัยทางธรรมชาติและภูมิอากาศเชื่อมโยงกับการกระทำของปัจจัยทางเศรษฐกิจสังคมและกฎหมาย

ตัวอย่างเช่น สำหรับหน่วยงานทางเศรษฐกิจที่ผลิตผลิตภัณฑ์ของตนไม่สม่ำเสมอ ความต้องการใช้เงินเพิ่มขึ้นในบางช่วงเวลา ในฤดูใบไม้ผลิความต้องการเงินกู้จากวิสาหกิจการเกษตรเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วและในฤดูใบไม้ร่วงความต้องการเงินทุนเพิ่มเติมจากองค์กรแปรรูปเพิ่มขึ้นโดยพยายามจัดหาวัตถุดิบสำหรับอนาคตหลังการเก็บเกี่ยว สถาบันสินเชื่อโดยคำนึงถึงสภาพเศรษฐกิจและการเงินในตลาดท้องถิ่นต้องคาดการณ์ความต้องการที่เปลี่ยนแปลงนี้และตอบสนองในเวลาใดก็ตาม มีการจัดตั้งธนาคารรายสาขาหลายแห่ง โดยมุ่งเน้นที่การให้กู้ยืมแก่องค์กรในอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้อง

ตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศได้รับอิทธิพลจากอุตสาหกรรมและบริษัทที่เน้นการส่งออก ซึ่งส่วนใหญ่ในกิจกรรมของพวกเขาได้รับผลกระทบจากความผันผวนตามฤดูกาล (อุตสาหกรรมยานยนต์ น้ำมันและก๊าซ โลหะวิทยา) ซึ่งจะส่งผลต่อสถานะของดุลการชำระเงินของประเทศ

เงินสมทบเข้ากองทุนจำนวนมากจะถูกโอนเป็นระยะเช่นกัน (กองทุนบำเหน็จบำนาญ กองทุนประกันสุขภาพภาคบังคับ กองทุนการจ้างงานของรัฐ และอื่นๆ) ในการคำนวณจำนวนเฉพาะของรายได้ภาษีไปยังงบประมาณระดับต่างๆ เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่จะต้องคาดการณ์การเติบโตและการลดลงของการผลิต การค้า รวมถึงผ่าน ปัจจัยตามฤดูกาล. ข้อมูลเหล่านี้มีความสำคัญสำหรับการจัดทำงบประมาณครั้งต่อไปในทุกระดับ เนื่องจากสามารถสะท้อนความต้องการของภูมิภาคสำหรับทรัพยากรของรัฐบาลกลางได้อย่างน่าเชื่อถือมากขึ้น ในรูปแบบของเงินอุดหนุน เงินอุดหนุน และการโอนเงินทุน ควรคำนึงด้วยว่ามีภูมิภาคที่มีการปฐมนิเทศทางการเกษตรหรือวัตถุดิบอื่นๆ ดังนั้นการศึกษาฤดูกาลในกระบวนการทางการเงินจึงเป็นเรื่องที่น่าสนใจอย่างยิ่ง

การวิเคราะห์และการพยากรณ์ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจและสังคมต่างๆ ก็มีความสำคัญต่อการพัฒนานโยบายทางสังคมและเศรษฐกิจของรัฐเช่นกัน

ใช้ข้อมูลที่กว้างขวางเกี่ยวกับแนวโน้มของรัฐและการพัฒนาของทุกภาคส่วนของเศรษฐกิจ กระบวนการที่คาดการณ์ไว้ส่วนใหญ่ได้รับอิทธิพลจากฤดูกาลในระดับหนึ่ง (เช่น การรวมตัวของเงิน สินเชื่อธนาคารเพื่อเศรษฐกิจ ค่าจ้างเฉลี่ย รายได้และค่าใช้จ่ายของประชากร ยอดคงเหลือของเงินฝากครัวเรือนในธนาคาร การเปลี่ยนแปลงของจำนวนผู้ว่างงาน ผู้บริโภค ดัชนีราคาและราคาขายส่งของอุตสาหกรรม) . ดังนั้นเมื่อวิเคราะห์จึงจำเป็นต้องคำนึงถึงไม่เพียง แต่แนวโน้มที่ซ้ำซากจำเจ แต่ยังรวมถึงแนวโน้มเป็นระยะ (ตามฤดูกาล) ด้วย

ตลาดหุ้นยังแสดงกระบวนการแกว่งตัวด้วยวัฏจักรที่เด่นชัด: รายเดือน รายไตรมาส และ 21 รายสัปดาห์ รายสัปดาห์ สาเหตุที่ทำให้เกิดวงจรดังกล่าว ผู้เขียนได้ชี้ให้เห็นถึงช่วงเวลาและปริมาณของการจัดวางหลักทรัพย์ ความต้องการเงินทุนของผู้ออก กฎระเบียบของผู้ออกหลักทรัพย์เกี่ยวกับระยะเวลาของโครงสร้างหนี้ และอื่นๆ วัฏจักรเหล่านี้เกิดจากปัจจัยชั่วคราวและเป็นส่วนตัว และต้องนำมาพิจารณาเมื่อพิจารณางานเฉพาะเจาะจง เนื่องจากความผันผวนในตลาดการเงินใกล้เคียงกับระยะปกติและสิ้นสุดภายในหนึ่งปี จึงจัดประเภทเป็นความผันผวนตามฤดูกาล

สถานการณ์ทางเศรษฐกิจที่ทวีความรุนแรงขึ้นที่เกี่ยวข้องกับวิกฤตการณ์ทางการเงินทำให้ผู้ประกอบการอุตสาหกรรมต้องระบุและใช้เงินสำรองในสินทรัพย์ทั้งหมดของตนอย่างจริงจังมากขึ้น ในเรื่องนี้ การวิเคราะห์สถานะของสินค้าคงคลังของบริษัท (TM) สมควรได้รับความสนใจอย่างใกล้ชิด สินทรัพย์หมุนเวียนในหุ้นของสถานประกอบการค่อนข้างสำคัญ จากข้อมูลของ Rosstat ส่วนแบ่งของหุ้นทุกประเภทในองค์ประกอบของทรัพย์สินที่สถานประกอบการผลิตอยู่ที่ประมาณ 20% และที่ วิสาหกิจสร้างเครื่องจักร- ประมาณ 30% สต็อคสินค้าและวัสดุในองค์ประกอบ เงินทุนหมุนเวียนครอบครองประมาณ 15% ในสถานประกอบการผลิตและในวิศวกรรมเครื่องกล - ประมาณ 20% น่าเสียดายที่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การหมุนเวียนของเงินทุนหมุนเวียน รวมถึงการหมุนเวียนของสินค้าคงเหลือ ไม่ได้รับการเร่งอย่างมีนัยสำคัญ

การเปลี่ยนไปใช้ระบบเศรษฐกิจแบบตลาดช่วยขจัดปัญหาการขาดแคลนอุปทานขององค์กรที่มีทรัพยากรวัสดุ องค์กรสามารถละทิ้งสต๊อกสินค้าขนาดใหญ่และคลังสินค้าขนาดใหญ่สำหรับพวกเขาได้ แต่ในขณะเดียวกันก็เกิดปัญหาใหม่ที่เกี่ยวข้องกับราคาที่ไม่คงที่และเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การขาดเงินทุนหมุนเวียนและเงินกู้ยืมสำหรับพวกเขา การละเมิดภาระผูกพันตามสัญญาโดยพันธมิตรในการจัดหาสินค้าและวัสดุ การขายที่ไม่แน่นอน ผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปฯลฯ ความไม่แน่นอนในความต้องการผลิตภัณฑ์ที่ผลิตทำให้เกิดความไม่แน่นอนในการคาดการณ์ทรัพยากรวัสดุที่จำเป็น ในการนี้ สินค้าคงคลังสะสมจะกลายเป็นปัจจัยในการประสานอุปสงค์และอุปทานที่แท้จริง รวมทั้งช่วยลดต้นทุนการผลิต

ผลการสำรวจผู้บริหารรายเดือน ผู้ประกอบการอุตสาหกรรมดำเนินการตามคำสั่ง " รัสเซียธุรกิจ» ตามแผงของห้องปฏิบัติการสำรวจตลาดของ IET ในเดือนเมษายน 2009 ซึ่งสัมพันธ์กับสถานะปัจจุบันขององค์กร แสดงไว้ในรูปที่ 2.4-2.6.

ข้าว. 4. ราคาเฉลี่ยของสินค้าของผู้ตอบแบบสอบถามผู้ประกอบการในเดือนตุลาคม 2551 - เมษายน 2552

ข้าว. 5. การเปลี่ยนแปลงปริมาณสต็อกของผู้ประกอบการ-ตอบแบบสอบถามในเดือนตุลาคม 2551 - เมษายน 2552

ข้าว. 6. พลวัตของการเติบโตในยอดคงเหลือขององค์ประกอบของดัชนีสถานะปัจจุบันในเดือนตุลาคม 2551 - เมษายน 2552 เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน

ในรูป รูปที่ 2.7 แสดงการเติบโตในยอดคงเหลือขององค์ประกอบรายเดือนของดัชนีสถานะความคาดหวังปัจจุบัน เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีที่แล้ว ซึ่งคำนวณเพื่อลดฤดูกาล ค่าของยอดคงเหลือส่วนประกอบในเดือนเมษายน 2552 รวมอยู่ในดัชนีสถานะปัจจุบันของ "Business Russia Barometer" แสดงในรูปที่ 2.8.

วิธีหลักวิธีหนึ่งในการบรรลุการประหยัดในด้านโลจิสติกส์คือการลดต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับสินค้าคงคลังผ่านการพัฒนานโยบายการจัดการสินค้าคงคลัง ซึ่งเป็นโครงสร้างของกฎเกณฑ์สำหรับกำหนดช่วงเวลาและปริมาณการซื้อ ตามนโยบายการจัดการสินค้าคงคลัง จะมีการจัดทำแผนการจัดหาซึ่งกำหนดจุดในเวลาและปริมาณการเติมสต็อกที่ควรจะทำ

ใน 1 ตร.ว. ในปี 2552 นับเป็นครั้งแรกในช่วงวิกฤตการณ์ ที่ความสมดุลของจำนวนการจ้างงานที่แท้จริง ซึ่งสัมพันธ์กับอุปสงค์ที่คาดหวัง กลายเป็นติดลบอย่างรวดเร็ว ในเดือนมกราคม 2552 มีองค์กรเพียง 7% เท่านั้นที่ให้คะแนนพนักงานว่า "ไม่เพียงพอ" (ในเดือนตุลาคม 2551 คือ 26%) และ "มากเกินไป" - 33% (เป็น 12%) ความเฉื่อยของการเติบโตอย่างรวดเร็วในการผลิตเป็นเวลานานเมื่อบุคลากรมักขาดแคลนกำลังผ่านไป สถานการณ์ในตลาดแรงงานเริ่มรุนแรงขึ้น และสิ่งนี้ไม่เพียงแต่จะส่งผลทางเศรษฐกิจ แต่ยังรวมถึงผลกระทบทางสังคมด้วย

ใน 1 ตร.ว. ในปี 2552 ดัชนีสถานะปัจจุบันซึ่งคำนวณจากการเพิ่มขึ้นในงบดุลสำหรับปีมีจำนวน -40.9 (ในไตรมาสที่ 4 ของปี 2551 เท่ากับ -32.0) เราต้องระบุสถานการณ์ตลาดในปัจจุบันที่ถดถอยลงอย่างมากเมื่อเทียบกับไตรมาสที่ 1 2008 แน่นอนว่าจะพบว่าการผลิตภาคอุตสาหกรรมและ GDP ที่แท้จริงลดลงอย่างเห็นได้ชัด การเปรียบเทียบกับพลวัตในอดีตนำไปสู่ข้อสรุปที่ชัดเจนว่าไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่คมชัดในสถานการณ์ที่เลวร้ายลงนับตั้งแต่ปี 2539 นั่นคือตั้งแต่วินาทีแรกที่คำนวณดัชนีสถานะปัจจุบันรายไตรมาสได้

ในทางกลับกัน การวิเคราะห์ไดนามิกรายเดือนของส่วนประกอบแต่ละส่วนของดัชนีสถานะปัจจุบัน แสดงให้เห็นว่ายังไม่มีการเร่งการลดลงอีกจนถึงตอนนี้ นี่คือหลักฐานจากการรักษาเสถียรภาพสัมพัทธ์ของงบดุลขององค์ประกอบหลาย ๆ อย่างของดัชนีสถานะปัจจุบันในคราวเดียว: ก) ปริมาณการผลิตหลังจากการ "ยุบ" ในเดือนพฤศจิกายนถึงธันวาคม 2551; b) ราคาผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปหลังจาก "ยุบ" ในเดือนธันวาคม 2551 - มกราคม 2552 c) สต็อกสินค้าสำเร็จรูปหลังจากการ "ล่มสลาย" ในเดือนมกราคมถึงกุมภาพันธ์ 2552 การลดลงของเศรษฐกิจโดยทั่วไปในรัสเซียยังคงดำเนินต่อไปอย่างไม่ต้องสงสัย (ยังไม่เห็นสัญญาณการฟื้นตัว ส่วนประกอบทั้งหมดของดัชนียังคงเป็นลบ) แต่อัตราการลดลงนี้ เป็นไปได้มากว่ายังไม่เพิ่มขึ้น

2. ประสบการณ์จริงในประเทศและต่างประเทศในการจัดการสินค้าคงคลังที่องค์กรตามฤดูกาล

ปัญหาการจัดการสินค้าคงคลังของสินค้าและวัสดุนั้นรุนแรงมาก เกิดจากสาเหตุดังต่อไปนี้ ประการแรกมีความหลากหลายของสินค้าและวัสดุที่ใช้บริโภคซึ่งมีความเกี่ยวข้องกับความซับซ้อนและลักษณะหลายองค์ประกอบของโครงสร้างวัสดุของผลิตภัณฑ์การมีอยู่ของอุตสาหกรรมเสริม ประการที่สอง องค์ประกอบของสินค้าอุปโภคบริโภคและวัสดุมักจะเปลี่ยนแปลงเนื่องจากการต่ออายุผลิตภัณฑ์ที่ผลิตขึ้น ประการที่สาม การไหลของวัสดุระหว่างลิงค์การผลิตมักจะไม่ซิงโครไนซ์ ซึ่งนำไปสู่สต็อกขั้นกลางจำนวนมากในห่วงโซ่การผลิตและโลจิสติกส์

การจัดการสินค้าคงคลังสำหรับ วิสาหกิจในประเทศในช่วงหลายปีของเศรษฐกิจที่วางแผนไว้ มันถูกสร้างขึ้นบนแนวทางเชิงบรรทัดฐานเป็นหลัก ในเวลาเดียวกัน บรรทัดฐานของสต็อคถูกกำหนดโดยเชิงประจักษ์เป็นเปอร์เซ็นต์ของปริมาณการบริโภคประจำปี หรือเป็นระยะเวลาปกติของการหมุนเวียนหนึ่งครั้งตามประเภทของสินค้าและวัสดุ แนวทางการกำกับดูแลไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือและคุ้มค่า

สร้างบน สถานประกอบการต่างๆเงินสำรองทำหน้าที่หลักในการปรับความเข้มที่แตกต่างกันของการมีปฏิสัมพันธ์ การไหลของวัสดุตลอดจนเพื่อลดผลกระทบต่อองค์กรของปัจจัยสุ่มที่นำไปสู่การหยุดชะงักของอุปทาน การมีสต็อคแสดงถึงต้นทุนบางประการสำหรับการก่อตัวและการบำรุงรักษา เพื่อความชัดเจน ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บสินค้าคงเหลือ เช่นเดียวกับค่าใช้จ่ายในการบริหารของการปฏิบัติตามคำขอวัสดุสิ้นเปลือง จะเรียกว่าต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลัง และต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการได้มาซึ่งทรัพยากรวัสดุ (ผลิตภัณฑ์ของราคาตามปริมาณที่ซื้อ) จะ เรียกว่าต้นทุนการจัดซื้อ

ปัจจุบันผู้ประกอบการอุตสาหกรรมจำนวนมากประสบปัญหาการจัดการเงินทุนหมุนเวียนที่ไม่มีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในองค์กรที่มีวงจรการผลิตที่ยาวนาน ซึ่งเงินทุนหมุนเวียนเฉลี่ย 80% ของรายได้ต่อปี การปรากฏตัวของปริมาณสำรองที่ไม่มีการอ้างสิทธิ์และลูกหนี้ที่ค้างชำระจำนวนมากส่งผลกระทบในทางลบต่อสถานะทางการเงินของวิสาหกิจ ไม่อนุญาตให้พวกเขายังคงสามารถแข่งขันได้ การมีอยู่ของปัญหานี้เกิดจากปัจจัยหลายประการ

ประการแรก ด้วยการก่อตัวของเศรษฐกิจการตลาดในรัสเซีย เงื่อนไขที่สถานประกอบการดำเนินธุรกิจได้รับการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐาน ก่อนหน้านี้มีระบบการวางแผนจากส่วนกลางซึ่งแผนการผลิตและการขายผลิตภัณฑ์สำหรับองค์กรถูกกำหนดจากภายนอกบนพื้นฐานของความสมดุลของเศรษฐกิจของประเทศที่กำลังก่อตัวและองค์กรสามารถผลิตผลิตภัณฑ์ "ในสต็อก" โดยตระหนักว่าพวกเขาจะขาย ในปัจจุบัน ความไม่แน่นอนในความสัมพันธ์ขององค์กรกับสภาพแวดล้อมภายนอกได้เพิ่มขึ้นอย่างมาก: องค์กรจำเป็นต้องดำเนินการวางแผนอย่างอิสระตามความต้องการที่คาดการณ์ไว้ของผู้ซื้อ ซึ่งมีความสำคัญยิ่งและมีความสำคัญอย่างยิ่ง จุดเริ่มต้นสำหรับการวางแผนการผลิตและ ฝ่ายขาย. นอกจากนี้ การพัฒนาการแข่งขันยังกระตุ้นให้องค์กรต่างๆ ปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการทางธุรกิจภายในอย่างต่อเนื่อง เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าด้วยคุณภาพสูงสุดและรักษาตำแหน่งของตนในตลาด ดังนั้นแนวทางการจัดการองค์กรจึงมีการเปลี่ยนแปลงโดยพื้นฐาน ดังนั้นจึงจำเป็นต้องปรับปรุงระบบการจัดการเงินทุนหมุนเวียน เครื่องมือที่ใช้สำหรับสิ่งนี้ในระบบเศรษฐกิจที่วางแผนไว้ไม่สามารถใช้งานได้ในรูปแบบที่บริสุทธิ์อีกต่อไป แต่จะต้องปรับให้เข้ากับสภาพการทำงานที่ทันสมัยขององค์กร

ประการที่สอง ผลลัพธ์เชิงลบของความต่อเนื่องในรัสเซียในทศวรรษ 90 ของศตวรรษที่ 20 การปฏิรูปแสดงในปริมาณที่ลดลงอย่างรวดเร็ว การผลิตภาคอุตสาหกรรม, ภาวะเงินเฟ้อที่สำคัญ, การขาดการลงทุนในสินทรัพย์ถาวรเป็นเวลานาน, วิกฤตการชำระเงินและผลที่ตามมาอื่น ๆ ย่อมทำให้ประสิทธิภาพของกระบวนการทางธุรกิจหลักทั้งหมดขององค์กรอุตสาหกรรมลดลงอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ การปรากฏตัวของกระบวนการที่ไม่ก่อผลหรือส่วนที่แยกจากกันจะเพิ่มระยะเวลาของวงจรการดำเนินงานขององค์กรซึ่งเป็นผลมาจากอัตราการหมุนเวียนของเงินทุนที่ลงทุนในเงินทุนหมุนเวียนลดลงความสามารถในการทำกำไรของสินทรัพย์ขององค์กรและสภาพคล่องลดลงและหนี้สิน ตำแหน่งที่เพิ่มขึ้น กล่าวคือ ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจหลักทั้งหมดขององค์กรกำลังแย่ลง

ต้องยอมรับว่าตาม ประเทศที่พัฒนาแล้วระดับการจัดการสต็อกในรัสเซียค่อนข้างต่ำ คำถามเกี่ยวกับวิธีการจัดการสินค้าคงคลังอย่างมีประสิทธิภาพในปัจจุบัน เมื่อส่วนต่างของกิจกรรมขององค์กรลดลง การเข้าถึงเงินทุนที่ยืมมาแย่ลง และการแข่งขันกำลังเพิ่มขึ้น มีความสำคัญอย่างยิ่ง

โมเดลการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมอาศัย "เสาหลัก" สามประการ:

– ประการแรก ในการวิเคราะห์ ABC

- ประการที่สอง ตามสูตรการสั่งซื้อที่เหมาะสม EOQ (ปริมาณการสั่งซื้อทางเศรษฐกิจ)

– ประการที่สาม บนสมมติฐานที่ว่ากระบวนการสุ่มทั้งหมดสามารถอธิบายได้ด้วยการแจกแจงแบบปกติ (การแจกแจงแบบเกาส์เซียน)

ด้วยแบบจำลองเหล่านี้ การจัดการสินค้าคงคลังจึงมีความคืบหน้าอย่างมากในช่วงศตวรรษที่ผ่านมา เมื่อพิจารณาว่าเมื่อร้อยปีที่แล้วไม่มีคอมพิวเตอร์สมัยใหม่และการคำนวณที่ซับซ้อนต้องใช้เวลามาก และแบบจำลองที่พิจารณาแล้วเรียบง่ายมาก ถือว่าเป็นแบบคลาสสิกอย่างถูกต้อง วันนี้โมเดลเหล่านี้เหมาะสำหรับใช้เป็น .เท่านั้น สื่อการศึกษาแต่ในทางปฏิบัติ ไม่ได้ใช้งานจริง นอกจากนี้ เป็นที่ชัดเจนว่าแบบจำลองเหล่านี้ไม่คำนึงถึงปัจจัยฤดูกาลโดยเด็ดขาด ดังนั้นจึงไม่สามารถนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์ของการศึกษานี้ได้

เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ทำให้สามารถแก้ปัญหาการจัดการสินค้าคงคลังได้อย่างถูกต้องและในระดับที่สูงกว่าเดิม ยุคของคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปที่รวดเร็วได้เปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการจัดการสินค้าคงคลังที่ยังไม่เข้าใจในขอบเขตทั้งหมด เหตุผลเชิงวัตถุสำหรับสิ่งนี้คือความยังไม่บรรลุนิติภาวะของตลาดรัสเซีย และเหตุผลส่วนตัวก็คือความรู้ทางคณิตศาสตร์ที่ไม่เพียงพอของบุคลากรในองค์กรการค้า

ในความเห็นของเรา ปัจจุบันเป็นไปไม่ได้ที่จะพัฒนาวิธีการจัดการสินค้าคงคลังโดยไม่มีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ที่ดี นอกจากนี้ยังต้องมีประสบการณ์ในธุรกิจคลังสินค้าและการค้า

เป้าหมายหลักของระบบการจัดการสินค้าคงคลังคอมพิวเตอร์สมัยใหม่เกือบทั้งหมดที่ใช้อยู่ในปัจจุบันคือการทำให้กระบวนการจัดซื้อจัดจ้างเป็นไปโดยอัตโนมัติโดยอิงตามเป้าหมายที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนและบนพื้นฐานของรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพทางการเงินและเศรษฐกิจ เป้าหมายของการดำเนินการอีกประการหนึ่ง ระบบที่ทันสมัยการจัดการสินค้าคงคลังคือเพื่อให้แน่ใจว่ามีความเป็นไปได้ในการควบคุมสถานการณ์ในการจัดซื้อจัดจ้าง

พื้นฐานของการเพิ่มประสิทธิภาพคือแบบจำลองทางการเงินและเศรษฐกิจ สำหรับแต่ละตำแหน่งการจัดประเภท มีความจำเป็นต้องได้รับค่าสัมประสิทธิ์จำนวนหนึ่งที่แสดงถึงประสิทธิภาพทางการเงิน (ความสามารถในการทำกำไรต่อรายการ ต้นทุนการจัดเก็บสินค้าต่อวัน ต้นทุนการเติมสินค้า) เป้าหมายหลักระบบคือการเพิ่มประสิทธิภาพผลกำไรขององค์กร สำหรับแต่ละหน่วยสินค้าคงคลัง มีพารามิเตอร์ควบคุมดังกล่าวที่กำหนดเมื่อ (ที่ยอดคงเหลือใด) และควรวางคำสั่งซื้อในปริมาณเท่าใด กล่าวอีกนัยหนึ่ง สำหรับแต่ละตำแหน่ง พารามิเตอร์ควบคุมถูกกำหนดภายในกรอบของกลยุทธ์เกณฑ์ที่ยืดหยุ่น

การจัดการสินค้าคงคลังที่มีประสิทธิภาพคือการเพิ่มประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจ และการวัดประสิทธิภาพคือผลกำไร ตามกฎแล้วประสิทธิภาพของการจัดการสินค้าคงคลังหมายถึงการเพิ่มกำไรสุทธิขององค์กรให้สูงสุดในส่วนที่กำไรนี้ขึ้นอยู่กับการจัดการสินค้าคงคลัง ในเรื่องนี้องค์ประกอบหนึ่งของงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการสินค้าคงคลังคือรูปแบบทางการเงินที่ถูกต้องขององค์กร กระบวนการทางธุรกิจในปัจจุบันทั้งหมดในองค์กรจำเป็นต้องได้รับการพิจารณาในแง่ของต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการจัดการสินค้าคงคลัง ซึ่งรวมถึงต้นทุนในการจัดเก็บสินค้าคงคลัง ค่าใช้จ่ายในการเติมเต็ม และต้นทุนของการขาดแคลนในรูปแบบของผลกำไรที่สูญเสียไป (รวมถึงบทลงโทษเพิ่มเติมสำหรับการปฏิเสธบริการ)

กระบวนการทั้งหมดในห่วงโซ่อุปทาน - การขนส่ง การเช่าอาคารและอุปกรณ์ ต้นทุนบุคลากร กิจกรรมการจัดซื้อ องค์กรการขาย ดอกเบี้ยเงินกู้ เจ้าหนี้การค้า ลูกหนี้ ภาษี ฯลฯ - จะต้องสะท้อนให้เห็นอย่างเพียงพอในรูปแบบทางการเงิน โมเดลที่ถูกต้องควรแสดงอย่างถูกต้องในรูเบิลว่าต้นทุนลดลงเมื่อสินค้าคงคลังเพิ่มขึ้นเท่าใดต้นทุนการจัดเก็บเพิ่มขึ้นต้นทุนการขาดแคลนลดลง ฯลฯ

แนวทางที่นำเสนอในการแก้ปัญหาการจัดการสินค้าคงคลังไม่ใช่เรื่องใหม่ ในยุค 60 ของศตวรรษที่ 20 Yu.I. Ryzhikov เขียนงานคลาสสิกเกี่ยวกับการจัดการสต็อก ความพยายามที่จะนำทฤษฎีไปสู่การปฏิบัตินั้นชัดเจนก่อนเวลา การขาดคอมพิวเตอร์ที่สะดวกและรวดเร็ว และที่สำคัญกว่านั้น การขาดแรงจูงใจทางธุรกิจตามธรรมชาติในสังคมที่ขาดแคลนทั้งหมด ไม่ได้ทำให้การพัฒนาทางทฤษฎีถูกนำไปปฏิบัติ ปัจจุบันมีเครื่องมือมากมายทั้งในด้านราคาและระดับทักษะของผู้ใช้ คณิตศาสตร์ประยุกต์ได้พัฒนาอัลกอริธึมที่ทรงพลังมาก และเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ทำให้สามารถคำนวณได้อย่างรวดเร็ว ทั้งหมดที่กล่าวมาเกี่ยวข้องกับการจัดการสินค้าคงคลังเป็นอย่างมาก

มีความเชื่อว่างานที่ยาก เช่น การจัดการสินค้าคงคลังที่เหมาะสมภายใต้สภาวะตามฤดูกาล ไม่สามารถดำเนินการทางคณิตศาสตร์ได้อย่างเพียงพอ อย่างไรก็ตาม ในความเห็นของเรา เรื่องนี้ถือว่าผิดโดยพื้นฐาน ด้วยการถือกำเนิดของเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ด้วยการแข่งขันทางการตลาดที่เพิ่มขึ้น หัวข้อของการจัดการสินค้าคงคลังได้รับ "ลมที่สอง" โอกาสใหม่ๆ ได้เกิดขึ้นแล้ว ซึ่งช่วยแก้ปัญหาประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรในระดับที่กระทั่งเมื่อไม่นานนี้ถือว่ายังทำไม่ได้ รวมทั้งการบัญชีสำหรับปัจจัยตามฤดูกาล

นโยบายการจัดการสินค้าคงคลังที่เหมาะสมที่สุดสามารถพบได้โดยวิธีการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ โมเดลการจัดการสินค้าคงคลังแบบผลิตภัณฑ์เดียวแบบคลาสสิก (แบบจำลอง Wilson) ได้รับการพัฒนาขึ้นในปี 1934 ปัญหาของการจัดการสินค้าคงคลังในแบบจำลอง Wilson ลดลงเพื่อกำหนดปริมาณการสั่งซื้อสำหรับช่วงเวลาที่วางแผนไว้ในลักษณะที่จะลดต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลัง . ตัวแบบเองเป็นคำอธิบายของกระบวนการเปลี่ยนแปลงสินค้าคงคลังและต้นทุนที่เกี่ยวข้องภายใต้สมมติฐานบางประการที่จำกัดการใช้งานจริง ดังนั้นจึงมีการพิจารณาการปรับเปลี่ยนรูปแบบนี้จำนวนหนึ่งซึ่งเกี่ยวข้องกับความเป็นไปได้ของการขาดแคลนและคำนึงถึงต้นทุนที่เกิดขึ้น พร้อมระบบส่วนลดขึ้นอยู่กับขนาดของล็อตที่ซื้อ โดยมีอัตราสุดท้ายในการรับสินค้าเข้าคลังสินค้า เป็นต้น

การศึกษาความเป็นไปได้ของเรา การใช้งานจริงโมเดลการจัดการสินค้าคงคลังขึ้นอยู่กับข้อมูลจากแผนกการทำงานของการจัดหาทรัพยากรวัสดุของกลุ่ม บริษัท ในอุตสาหกรรมเหมืองแร่ คุณสมบัติหลักของอุตสาหกรรมคือทรัพยากรวัสดุที่ซื้อจำนวนมากและความไม่แน่นอนของการบริโภค เนื่องจากทรัพยากรวัสดุส่วนใหญ่ไม่ได้มาจากกระบวนการทางเทคโนโลยีที่เป็นที่ยอมรับและมีมาตรฐานที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว แต่มาจากการก่อสร้างทุนและอุปกรณ์ของเหมือง ความไม่แน่นอนของการบริโภคมีความเกี่ยวข้องกับขั้นตอนของกระบวนการดังกล่าว และธรรมชาติของการบริโภคที่สุ่มตัวอย่างมาจากข้อเท็จจริงที่ว่าหลักสูตรของการสร้างทุนขึ้นอยู่กับอิทธิพลขององค์กรภายนอกและปัจจัยทางธรรมชาติ

ช่วงของทรัพยากรวัสดุที่จัดหาประกอบด้วยกลุ่มผลิตภัณฑ์หลายร้อยกลุ่ม ดังนั้นภารกิจคือการจัดประเภททรัพยากรวัสดุที่จัดหาเพื่อระบุกลุ่มที่เกี่ยวข้องกับแนวทางที่เป็นแบบเดียวกันที่สามารถนำไปใช้กับการก่อตัวของนโยบายการจัดการสินค้าคงคลัง ในตาราง. 2.8 แสดงทิศทางหลักและเป้าหมายของการจำแนกประเภททรัพยากรที่เป็นไปได้

ตารางที่ 2.8.

ทิศทางและวัตถุประสงค์ของการจำแนกประเภทของทรัพยากรวัสดุที่จัดซื้อ

การศึกษาช่วงของทรัพยากรวัสดุที่จัดหาตามสัญญาณการจำแนกประเภทสามอันดับแรกเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของผลิตภัณฑ์ ตลอดจนการศึกษารายละเอียดเงื่อนไขการจัดส่งเฉพาะ เช่น ขนาดขั้นต่ำของล็อตที่ซื้อ กำหนดเวลาในการดำเนินการตามคำสั่งซื้อ ความจำเป็นในการดำเนินการที่ใช้แรงงานมากในขั้นตอนของการผ่านรายการสินค้าไปยังคลังสินค้า เงื่อนไขการจัดเก็บ ฯลฯ นี่เป็นสิ่งจำเป็นในการเลือกการดัดแปลงรุ่น Wilson อย่างใดอย่างหนึ่งและปรับแต่งพารามิเตอร์

การจำแนกประเภทตามความเสถียรของการบริโภคและมูลค่าของต้นทุนการจัดเก็บนั้นน่าสนใจจากมุมมองของการพิจารณาความเป็นไปได้ของการใช้แบบจำลอง Wilson ความเสถียรของผลลัพธ์ที่ได้รับจากพื้นฐาน และข้อกำหนดสำหรับความถูกต้องของผลลัพธ์เหล่านี้ . ในตาราง. 2.9 แสดงเมทริกซ์การจำแนกประเภทที่สอดคล้องกันของทรัพยากรวัสดุตามความเสถียรของการใช้และปริมาณของต้นทุนการจัดเก็บ

ตารางที่ 2.9.

เมทริกซ์การเลือกนโยบายการจัดซื้อ

แนวคิดของการจำแนกประเภทนี้คือเมื่อความเสถียรของการบริโภค (กลุ่ม ZY-X) เพิ่มขึ้น ความเสถียรของผลลัพธ์ของการใช้โมเดล Wilson จะเพิ่มขึ้น และในขณะที่ส่วนแบ่งของสินค้าในการหมุนเวียนและค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บเพิ่มขึ้น มีความสนใจเพิ่มขึ้นในการปรับขนาดล็อตการจัดส่งให้แม่นยำยิ่งขึ้น เนื่องจากความแม่นยำสูงจะช่วยให้คุณประหยัดได้จริง

กลุ่มทรัพยากรวัสดุในเซลล์ "AX" นั้นน่าสนใจที่สุดจากมุมมองของการใช้แบบจำลอง Wilson เนื่องจากมีส่วนแบ่งสูงในการหมุนเวียน เกี่ยวข้องกับต้นทุนการจัดเก็บที่สูง และมีลักษณะการใช้ที่เสถียร กลุ่มทรัพยากรวัสดุในเซลล์ "AY" ต้องการการวิเคราะห์เบื้องต้นของฟังก์ชันความต้องการ เนื่องจากมีความเสถียรในการบริโภคต่ำ กลุ่ม "Z" รวมถึงทรัพยากรวัสดุที่ซื้อไม่ซ้ำกันตามกฎ ตำแหน่งดังกล่าวซื้อตามคำขอจากแผนกที่เกี่ยวข้องขององค์กรตามกฎแล้วจะไม่อยู่ภายใต้การจัดเก็บและไม่ได้ใช้สูตร Wilson สำหรับพวกเขา การใช้แบบจำลองการจัดการสินค้าคงคลังสำหรับกลุ่ม "C" ไม่ต้องการความแม่นยำสูงในการกำหนดขนาดคำสั่งซื้อที่เหมาะสมที่สุด เพื่อจัดการสต็อกของกลุ่มนี้ การคาดการณ์อุปสงค์ประจำปีโดยประมาณก็เพียงพอแล้ว อย่างไรก็ตาม การติดตามความเคลื่อนไหวของการบริโภคและระดับสต็อคอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อลดสต็อกที่มีสภาพคล่องต่ำ

ผลการจัดประเภททรัพยากรวัสดุที่ใช้แล้วโดยกลุ่มบริษัทดังแสดงในรูปที่ 2.1

ข้าว. 2.1. ผลการจัดกลุ่มสินค้าโภคภัณฑ์ทรัพยากรวัสดุ

แผนภาพแสดงกลุ่มผลิตภัณฑ์ต่อไปนี้:
	ชิ้นส่วนอะไหล่อุปกรณ์ขุด
	อุปกรณ์ไฟฟ้าและวัสดุไฟฟ้า
	วัสดุโลหะ
	เครื่องมือ
	เครื่องมือวัดและระบบอัตโนมัติ
	การสื่อสารและวิทยุ
	เชื้อเพลิงและน้ำมัน
	วัสดุก่อสร้าง
	รีเอเจนต์ วัสดุในห้องปฏิบัติการ
	เครื่องใช้สำนักงาน
	ภาชนะและวัสดุบรรจุภัณฑ์

มาลองพิจารณาตัวอย่างการใช้แบบจำลองการจัดการสินค้าคงคลังสำหรับทรัพยากรวัสดุที่จัดหาให้ของบางเซลล์ของเมทริกซ์ ตัวอย่างเช่น สินค้าโภคภัณฑ์ "แผ่นเหล็ก" อยู่ในกลุ่มทรัพยากรวัสดุของเซลล์ "AX" ซึ่งโดดเด่นด้วยปริมาณที่สูงและความเสถียรของการบริโภค

มูลค่าที่คำนวณได้ของขนาดรายการกำหนดการที่เหมาะสมที่สุดสำหรับสินค้าที่เป็นปัญหาจะถือว่ามีการจัดส่งบ่อยครั้ง อย่างไรก็ตาม หลังจากศึกษาข้อกำหนดในการส่งมอบโดยละเอียดแล้ว ปรากฏว่าไม่สามารถทำได้เนื่องจากข้อจำกัดทางเทคนิคของซัพพลายเออร์ ในเรื่องนี้ ขนาดที่แท้จริงของล็อตการสั่งซื้อนั้นสูงกว่าขนาดที่เหมาะสมที่สุดถึงสามเท่า ซึ่งทำให้ต้นทุนการจัดเก็บเพิ่มขึ้น (รูปที่ 2.2)

ข้าว. 2.2. ขึ้นอยู่กับการจัดเก็บและค่าใช้จ่ายในการสั่งซื้อ
จากปริมาณล็อตที่ซื้อ

ในกรณีที่อยู่ระหว่างการพิจารณา การใช้แบบจำลองการจัดการสินค้าคงคลังร่วมกับการศึกษาข้อกำหนดในการจัดส่งโดยละเอียด ช่วยให้คุณค้นหาเงินสำรองเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการขนส่งได้ ดังนั้น การสรุปข้อตกลงการจัดหากับซัพพลายเออร์รายอื่นของโลหะแผ่นรีดจะช่วยให้บริษัทสามารถจัดหาชุดการผลิตที่เหมาะสมที่สุดและลดต้นทุนได้

ในกรณีของปริมาณการใช้ที่ไม่เสถียรสำหรับตำแหน่งที่มีราคาแพง (เมทริกซ์เซลล์ "AU") ขอแนะนำให้ตรวจสอบฟังก์ชันปริมาณการใช้ ตัวอย่างเช่น โดยใช้วิธีการวิเคราะห์อนุกรมเวลาวิธีใดวิธีหนึ่ง ตัวอย่างเช่น พิจารณาสินค้าโภคภัณฑ์ "น้ำมันเครื่อง"

ในรูป 2.3 แสดงการสร้างแบบจำลองสารเติมแต่งสำหรับอนุกรมเวลาของปริมาณการใช้น้ำมันเครื่องตามข้อมูลประจำปี สำหรับตำแหน่งที่พิจารณา สามารถเลือกรูปแบบสารเติมแต่งได้อย่างแม่นยำเนื่องจากองค์ประกอบตามฤดูกาลที่เด่นชัด จากการวิเคราะห์อนุกรมเวลา สามารถสร้างการคาดการณ์ความเข้มข้นของการบริโภค และคำนวณขนาดของชุดคำสั่งตามนี้

ข้าว. 2.3. การวิเคราะห์ฟังก์ชั่นความต้องการน้ำมันเครื่อง

การคาดการณ์ความต้องการโดยใช้แบบจำลองการวิเคราะห์อนุกรมเวลาเสริมช่วยให้คุณลดต้นทุนการจัดเก็บได้ 2 เท่า เมื่อเปรียบเทียบกับการคำนวณชุดงานของคำสั่งซื้อตามสมมติฐานของการใช้ทรัพยากรวัสดุอย่างสม่ำเสมอ (ซึ่งถือว่าใช้แบบจำลอง Wilson) ความแตกต่างหลักระหว่างการจัดการสินค้าคงคลังโดยใช้การวิเคราะห์ฟังก์ชันอุปสงค์และการจัดการสินค้าคงคลังตามแบบจำลองวิลสันคลาสสิกคือ ในกรณีแรก ขนาดของล็อตที่ซื้อขึ้นอยู่กับปริมาณการใช้ และด้วยเหตุนี้จึงตรงต่อเวลา และในกรณีที่สอง จะเป็นค่าคงที่ . ในเรื่องนี้ การคาดการณ์การกระจายของการบริโภคประจำปีในช่วงเวลาหนึ่งทำให้สามารถจัดทำแผนการจัดหาที่ใกล้จะตึงตัวได้ แผนการจัดหาที่คับคั่งคือแผนการจัดหาดังกล่าว ซึ่ง ณ เวลาที่ผ่านรายการชุดจัดส่งถัดไป สต็อคในคลังสินค้า ศูนย์. ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีเพียงแผนงานที่รัดกุมเท่านั้นที่สามารถเป็นแผนการจัดหาที่ดีที่สุดได้

ควรสังเกตว่าเมื่อกำหนดล็อตการสั่งซื้อที่เหมาะสมที่สุดตามแบบจำลอง Wilson แบบคลาสสิก สาเหตุหลักของต้นทุนการจัดเก็บที่สูงคือการมีแนวโน้มที่มีนัยสำคัญ (อัตราการเติบโตที่สูงของปริมาณการบริโภค) และไม่ใช่ความผันผวนที่เกิดจากความต้องการตามฤดูกาล ดังแสดงในภาพที่ 2.4 ซึ่งแสดงผลการคำนวณต้นทุนการจัดเก็บน้ำมันเครื่องโดยใช้วิธีการต่างๆ ในการกำหนดล็อตการสั่งซื้อ

ข้าว. 2.4. ต้นทุนการจัดเก็บรวมสะสมสำหรับน้ำมันเครื่องสำหรับวิธีการต่างๆ ในการกำหนดล็อตคำสั่งซื้อ

การวิเคราะห์การพึ่งพาความต้องการตรงเวลาโดยวิธีกำลังสองน้อยที่สุด (LSM) ทำให้สามารถสร้างแนวโน้มในพลวัตของการบริโภคได้ การคำนวณชุดคำสั่งตามวิธีการกำลังสองน้อยที่สุดทำให้สามารถจัดทำแผนการจัดหาดังกล่าวได้ ซึ่งต้นทุนในการจัดเก็บซึ่งไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญจากแผนการจัดหาที่เกิดขึ้นจากการวิเคราะห์ความผันผวนของความต้องการตามฤดูกาล

ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าสำหรับสินค้าโภคภัณฑ์ราคาแพงของกลุ่ม "A" และ "B" ประเด็นสำคัญคือการกำหนดอุปสงค์ประจำปีและคาดการณ์พลวัตของการบริโภคในระหว่างปี ในกรณีของการจัดการสต็อกสินค้าโภคภัณฑ์ของกลุ่ม "C" ระดับความแม่นยำของการพยากรณ์ไม่สำคัญนัก นี่เป็นเพราะความจริงที่ว่าแม้การเบี่ยงเบนที่ค่อนข้างสำคัญพอสมควรของปริมาณการบริโภคประจำปีที่เกิดขึ้นจริงจากสิ่งที่วางแผนไว้จะนำไปสู่การเบี่ยงเบนที่ไม่มีนัยสำคัญของต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลัง จากการวิเคราะห์ความเสถียรของผลลัพธ์ของแบบจำลองวิลสัน สามารถแสดงให้เห็นได้ว่าการเบี่ยงเบนที่มีนัยสำคัญในปริมาณการบริโภคประจำปีทำให้เกิดการเบี่ยงเบนเล็กน้อยในต้นทุนของการจัดเก็บและการสั่งซื้อ ตัวอย่างเช่น สำหรับหัวข้อ "หลอดไฟฟ้าสำหรับการใช้งานทั่วไป" ซึ่งอยู่ในเซลล์ "CX" การเบี่ยงเบนจากปริมาณการใช้ประจำปี 50% จะทำให้ต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลังเปลี่ยนแปลงไป 16% ซึ่งก็คือ ไม่เกิน 1% ของต้นทุนที่คล้ายกันสำหรับส่วนหัวของกลุ่ม "A" "แผ่นเหล็ก" ดังนั้นเพื่อจัดการสต็อกสำหรับสินค้าโภคภัณฑ์ของกลุ่ม "C" ก็เพียงพอแล้วที่จะมีการประเมินปริมาณการบริโภคประจำปีโดยประมาณซึ่งสามารถหาได้จากประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญด้านบริการจัดหาที่จัดการรายการเหล่านี้

ทิศทางที่สำคัญอีกประการหนึ่งในการบรรลุประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจในด้านการจัดการสินค้าคงคลังของกลุ่มบริษัทคือ การรวมความต้องการทรัพยากรวัสดุ ซึ่งช่วยให้สามารถจัดทำแผนการจัดซื้อรวมที่มีต้นทุนต่ำ แหล่งที่มาหลักของผลประโยชน์จากการรวมความต้องการคือ:

ประหยัดค่าใช้จ่ายในการบริหารสำหรับการสั่งซื้อ

การลดต้นทุนการถือครองสินค้าคงคลัง

รับส่วนลดโดยการเพิ่มปริมาณการซื้อเป็นชุด

การประมาณการประหยัดต้นทุนอันเนื่องมาจากการตัดสินใจแบบรวมศูนย์เกี่ยวกับปริมาณล็อตที่ซื้อและความถี่ในการซื้อสามารถทำได้โดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของการจัดการสินค้าคงคลัง

ภายในกรอบงานของแบบจำลอง Wilson สามารถแสดงให้เห็นได้ว่าในกรณีที่ปริมาณการใช้เพิ่มขึ้นเป็นจำนวนเท่าของ α จะมีการเพิ่มขึ้นในชุดที่เหมาะสมของคำสั่งซื้อ ต้นทุนการจัดเก็บ และต้นทุนการปฏิบัติตามคำสั่ง ปัจจัย เหล่านั้น. การรวมการจัดการสินค้าคงคลังของบริษัทต่างๆ เข้าด้วยกัน ทำให้สามารถลดต้นทุนโดยรวมที่เกี่ยวข้องกับการสั่งซื้อโดยการลดจำนวนการดำเนินการจัดหาและลดต้นทุนการจัดการของการปฏิบัติตามคำสั่งซื้อ ตลอดจนการลดสินค้าคงคลังโดยรวมและลดต้นทุนการจัดเก็บ

ในกรณีของการจัดหาแบบรวมศูนย์ของกลุ่มวิสาหกิจที่ใช้ทรัพยากรวัสดุที่ใกล้เคียงกัน เป็นไปได้ที่จะบรรลุการประหยัดผ่านการกำหนดนโยบายการจัดการสินค้าคงคลังแบบรวมทั่วไป ในขณะเดียวกัน การลดต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลังสามารถประมาณได้ดังนี้ พิจารณาการรวมการซื้อโดยใช้ทรัพยากรวัสดุประเภทหนึ่งสำหรับกลุ่มบริษัทจำนวน n บริษัท ปล่อยให้เป็น Q ฉัน - ปริมาณการบริโภคประจำปีของผลิตภัณฑ์บางประเภท ฉัน-และบริษัทในเครือ จากนั้นกำหนดความต้องการสินค้าประจำปีของกลุ่ม บริษัท ดังนี้:

ส่วนแบ่งของบริษัทที่ i ในปริมาณการบริโภคทั้งหมดคือ

ตามแบบจำลองของ Wilson ต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลังของบริษัท i-th คือผลรวมของต้นทุนในการดำเนินการตามคำสั่งซื้อและการจัดเก็บสินค้าคงคลัง:

ที่ไหน g- ค่าใช้จ่ายในการปฏิบัติตามคำสั่ง;

ส- ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บหน่วยสต็อค

ชี่‑ ขนาดล็อตคำสั่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับบริษัทที่ i คำนวณโดยสูตรของ Wilson:

การใช้นิพจน์ (2.2) และ (2.4) เราได้รับ:

q รวม- ขนาดที่เหมาะสมของล็อตการสั่งซื้อเมื่อรวมความต้องการของกลุ่มบริษัท

การแทนที่นิพจน์ผลลัพธ์สำหรับ ชี่ ในความเท่าเทียมกัน (2.3) เราพิจารณาการพึ่งพาระหว่างต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลังของ บริษัท i-th กับมูลค่าของต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลังในกรณีของการจัดหาจากส่วนกลาง:

จากนั้นอัตราส่วนของต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลังในกรณีของการจัดการสินค้าคงคลังอิสระต่อต้นทุนในกรณีของการจัดการสินค้าคงคลังแบบรวมศูนย์จะเป็น:

ให้เราอธิบายผลกระทบของการประหยัดต้นทุนต่อตัวอย่างการคำนวณต้นทุนของการจัดการสินค้าคงคลังสำหรับกรณีของการจัดการสินค้าคงคลังแบบรวมศูนย์และแบบกระจายศูนย์สำหรับสินค้าโภคภัณฑ์ "ฮาร์ดแวร์" (ตารางที่ 2.10)

ตาราง 2.10.

การคำนวณการประหยัดต้นทุนสำหรับการจัดการสินค้าคงคลังด้วยการรวมศูนย์ของอุปทานในตัวอย่างของสินค้าโภคภัณฑ์ "ฮาร์ดแวร์"

บริษัท	ปริมาณการบริโภค [t/ปี]	ค่าใช้จ่ายต่อการสมัคร	ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บสินค้าหนึ่งตัน [rub./	ล็อตการซื้อที่เหมาะสม [t]	จำนวนการดำเนินการจัดซื้อต่อปี	ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการสมัคร [rub.]	ค่าจัดเก็บ [รูเบิล/ปี]	ต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลัง [รูเบิล/ปี]
							(8) = 0,5∙ (4)∙(5)
องค์กร 1 อุตสาหกรรมเหมืองแร่
องค์กร 2 อุตสาหกรรมวิศวกรรม
องค์กร 3 ภาคการก่อสร้าง
องค์กร 4 อุตสาหกรรมเหมืองแร่
ทั้งหมด:
การจัดการสินค้าคงคลังแบบรวมศูนย์
ประหยัด

จากการคำนวณที่นำเสนอ (ตาราง 2.10) จะเห็นได้ว่าสำหรับกลุ่มบริษัทที่อยู่ระหว่างการพิจารณา ต้นทุนของการจัดการสินค้าคงคลังที่มีอุปทานแบบกระจายศูนย์นั้นสูงเกือบสองเท่าของต้นทุนที่มีการจัดหาจากส่วนกลาง ควรสังเกตว่าค่าต้นทุนในคอลัมน์ (7) และ (8) นั้นใกล้เคียงกัน สิ่งนี้ไม่ได้เกิดขึ้นโดยบังเอิญและอธิบายได้จากข้อเท็จจริงที่ว่าขนาดคำสั่งซื้อที่เหมาะสมที่สุดซึ่งมีต้นทุนขั้นต่ำคือจุดตัดกันของเส้นโค้งสองเส้นที่แสดงลักษณะต้นทุนของการจัดเก็บและการปฏิบัติตามคำขอ (รูปที่ 2.2) ในเรื่องนี้ จำนวนเงินที่ประหยัดได้ในต้นทุนของการจัดเก็บและการปฏิบัติตามคำขอนั้นใกล้เคียงกัน

แบบจำลองที่นำเสนอสำหรับการประเมินการประหยัดต้นทุนสำหรับการจัดการสินค้าคงคลังด้วยการรวมศูนย์ของอุปทานนั้นเป็นไปตามแบบจำลองของวิลสัน ดังนั้นจึงรวมข้อจำกัดทั้งหมดของแบบจำลองการจัดการสินค้าคงคลังแบบคลาสสิกไว้ด้วย และยังถือว่าต้นทุนในการจัดเก็บหน่วยของสต็อคและการดำเนินการตามคำสั่งซื้อ สำหรับกลุ่มบริษัททั้งหมดจะเหมือนกัน ข้อจำกัดสุดท้ายควรให้ความสนใจเป็นอย่างยิ่งหากบริษัทในกลุ่มตั้งอยู่ในภูมิภาคต่างๆ แตกต่างกันในระดับค่าจ้างที่แตกต่างกัน อัตราการเช่าพื้นที่สำนักงาน ฯลฯ

แม้จะมีข้อจำกัดเหล่านี้ แต่รูปแบบที่นำเสนอแสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการบรรลุการประหยัดจากการรวมศูนย์ของอุปทาน และเสนอแนวทางในการประเมิน

การพิจารณาแยกกันสมควรได้รับการประเมินผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจจากการรวมศูนย์ของอุปทานที่ได้รับจากส่วนลดสำหรับปริมาณการซื้อที่เพิ่มขึ้น ในการประเมินการประหยัดต้นทุนสำหรับทรัพยากรวัสดุที่ซื้อ จำเป็นต้องตรวจสอบข้อเสนอของซัพพลายเออร์สำหรับแต่ละรายการของระบบการตั้งชื่อ เป็นการสมควรที่สุดที่จะค้นหาข้อเสนอที่ทำกำไรสำหรับตำแหน่งการตั้งชื่อเหล่านั้นซึ่งครอบครองหุ้นจำนวนมากในจำนวนการซื้อทั้งหมด สำหรับกลุ่มบริษัทที่อยู่ระหว่างการศึกษา ข้อมูลเหล่านี้เป็นทรัพยากรที่อยู่ในกลุ่ม "A" และ "B" (รูปที่ 2.1) เนื่องจากการบริโภคต่อปีในปริมาณหนึ่ง กลุ่มบริษัทสามารถเป็นหุ้นส่วนเชิงกลยุทธ์ของซัพพลายเออร์ที่เป็นผู้ผลิตผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่ตัวกลาง เงื่อนไขในการเข้าร่วมเป็นหุ้นส่วนดังกล่าวเป็นไปตามข้อกำหนดของซัพพลายเออร์สำหรับ ปริมาณขั้นต่ำการบริโภคประจำปี ประโยชน์ของความร่วมมือดังกล่าวคือส่วนลดและความมั่นคงของสินค้าอย่างมีนัยสำคัญ

ให้เราอธิบายผลกระทบของการได้รับผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจจากการรวมศูนย์ของอุปทานโดยใช้ตัวอย่างการคำนวณการประหยัดต้นทุนในการซื้อสินค้าสำหรับสินค้าโภคภัณฑ์ "ฮาร์ดแวร์" (ตาราง 2.11)

ตาราง 2.11.

การคำนวณการประหยัดต้นทุนการจัดซื้อในกรณีของการรวมศูนย์ของอุปทานในตัวอย่างของสินค้าโภคภัณฑ์ "ฮาร์ดแวร์"

บริษัท	ซื้อชุด [t]	ราคาซื้อสำหรับปริมาณต่างๆ ของล็อตที่ซื้อ [rub/ton]		ปริมาณการใช้ [t/ปี]	ค่าใช้จ่ายในการซื้อ [รูเบิล/ปี]	ประหยัดจากการจัดซื้อจากส่วนกลาง [รูเบิล/ปี]
บริษัท	ซื้อชุด [t]		มากกว่า 25[t]	ปริมาณการใช้ [t/ปี]	ค่าใช้จ่ายในการซื้อ [รูเบิล/ปี]	ประหยัดจากการจัดซื้อจากส่วนกลาง [รูเบิล/ปี]
					(6) = (5)∙(3)	(7) =(6)‑(5)∙(4)
องค์กร 1 อุตสาหกรรมเหมืองแร่
องค์กร 2 อุตสาหกรรมวิศวกรรม
องค์กร 3 ภาคการก่อสร้าง
องค์กร 4 อุตสาหกรรมเหมืองแร่
ทั้งหมด:					36 195 000	5 835 000
การจัดการสินค้าคงคลังแบบรวมศูนย์

การคำนวณข้างต้นแสดงให้เห็นว่าการรวมศูนย์ของอุปทาน ซึ่งประกอบด้วยการรวมความต้องการของกลุ่มบริษัทสำหรับรายการทั่วไปของสินค้าที่ซื้อและในการรวมกระบวนการจัดการสินค้าคงคลัง ช่วยให้คุณได้รับประโยชน์ทางเศรษฐกิจโดยการลดการจัดการสินค้าคงคลังและต้นทุนการจัดซื้อ

ดังนั้น การใช้แบบจำลองการจัดการสินค้าคงคลังช่วยให้คุณ:

- ระบุเงินสำรองเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของกิจกรรมในด้านโลจิสติกส์

– ประหยัดต้นทุนด้านลอจิสติกส์โดยเพิ่มประสิทธิภาพชุดการส่งมอบของทรัพยากรวัสดุที่ซื้อ

- พร้อมกับการศึกษาโดยละเอียดเกี่ยวกับช่วงของทรัพยากรวัสดุที่จัดหา เพิ่มประสิทธิภาพขององค์กรโดยลดต้นทุนการจัดเก็บโดยการปล่อยสินทรัพย์จากสต็อกที่มีสภาพคล่องต่ำ

– ลดต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลังและการจัดซื้อโดยรวมศูนย์การจัดหาของกลุ่มบริษัท

โมเดลการเพิ่มประสิทธิภาพแนวคิด สินค้าคงเหลือแสดงในรูป 2.5.

ข้าว. 2.5. ขั้นตอนของการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง

ขั้นตอนที่ 1 ในขั้นตอนนี้ งานในการระบุและจัดระบบชุดของปัจจัยที่อาจส่งผลต่อระดับสต็อกที่ต้องการและนำไปสู่การขาดแคลนหรือวัสดุส่วนเกินจะได้รับการแก้ไข

ปัจจัยที่มีผลต่อระดับสต็อกวัสดุที่มีอยู่สามารถแบ่งออกเป็นสามกลุ่ม

ปัจจัยกลุ่มที่ 1 แสดงถึงอิทธิพลของซัพพลายเออร์ กลุ่มนี้รวมถึง: การละเมิดโดยซัพพลายเออร์ของตารางเวลาสำหรับการจัดหาวัสดุ, ความไม่สอดคล้องในคุณภาพของวัสดุกับสัญญา, ความไม่สอดคล้องกันของปริมาณของวัสดุกับสัญญา, ความไม่สอดคล้องของวัสดุที่จัดส่งตามระบบการตั้งชื่อ

ปัจจัยกลุ่มที่ 2 แสดงถึงอิทธิพลของผู้ซื้อผลิตภัณฑ์ขององค์กรซึ่งแสดงออกในการเปลี่ยนแปลงขนาดของอุปสงค์

ปัจจัยกลุ่มที่ 3 แสดงถึงผลกระทบของการผลิตและสถานการณ์ทางเศรษฐกิจที่องค์กร กลุ่มนี้รวมถึงปัจจัยต่างๆ เช่น การหมุนเวียนที่สูงและการฝึกอบรมบุคลากรต่ำ ความไม่สมบูรณ์ของระบบแรงจูงใจในการอนุรักษ์ทรัพยากร ข้อผิดพลาดในการวางแผนความต้องการทรัพยากรวัสดุ

อิทธิพลของปัจจัยกลุ่มแรกนำไปสู่การเบี่ยงเบนของระยะเวลาการส่งมอบจริงจากระยะเวลาที่วางแผนไว้ คิว(Δ tพี). อิทธิพลของอีกสองกลุ่มแสดงการเปลี่ยนแปลงในความต้องการวัสดุเมื่อเทียบกับมูลค่าตามแผน (เชิงบรรทัดฐาน) คิว(Δ บริโภค(tพี) ) ในช่วงเวลาระหว่างการส่งมอบสองครั้งติดต่อกัน

ขั้นตอนที่ 2 ในขั้นตอนนี้ ปัญหาในการประเมินลักษณะและระดับของอิทธิพลของปัจจัยที่มีต่อระดับสต็อกการผลิตจะได้รับการแก้ไข ดำเนินการวิเคราะห์สถานการณ์ที่เป็นไปได้ที่ทำให้เกิดการขาดแคลนหรือวัสดุส่วนเกิน การประเมินเชิงปริมาณของขนาดของปัญหาการขาดแคลนที่เป็นไปได้หรือส่วนเกินของสต็อกจะดำเนินการ

การสนับสนุนที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในการศึกษาทฤษฎีความขาดแคลนคือ Janos Kornai ในงานของเขาที่ชื่อว่า "การขาดดุล" เขานิยาม "การขาดดุล" ดังต่อไปนี้: "การขาดทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับการบรรลุถึงเจตนา" [ลิงก์]

ในทฤษฎีของเขา เขาดำเนินการจากข้อเท็จจริงที่ว่าโดยหลักการแล้วเศรษฐกิจที่วางแผนไว้ไม่สามารถสะท้อนความต้องการของวิสาหกิจในทรัพยากรต่างๆ ได้อย่างเป็นกลาง สาเหตุของการขาดแคลนเป็นข้อผิดพลาดอย่างต่อเนื่องในการคำนวณความต้องการทรัพยากรบางอย่างซึ่งตาม Kornai ย่อมนำไปสู่การผลิตต่ำกว่าปกติของสินค้าในอุตสาหกรรมใด ๆ ในระบบเศรษฐกิจแบบตลาด สาเหตุของการขาดแคลนไม่ใช่ "ข้อจำกัดด้านทรัพยากร" แต่เป็น "ข้อจำกัดเนื่องจากความต้องการ" สำหรับผลิตภัณฑ์ของบริษัท ตลอดจนรูปแบบการจัดหาทรัพยากรวัสดุที่จำเป็นและการบริโภคในกระบวนการผลิต

ดังนั้น ในสภาวะเศรษฐกิจแบบตลาด แนวคิดเรื่อง "การขาดดุล" จึงถูกเปลี่ยน ซึ่งเกิดจากสภาพเศรษฐกิจที่เปลี่ยนแปลงไป

ในกระบวนการจัดการสินค้าคงคลัง ความแตกต่างระหว่างมูลค่าที่แท้จริงของสต็อควัสดุที่จุดเริ่มต้นของรอบระยะเวลาการวางแผน คิวพวกเขา(tน) และมูลค่าตามแผน ( คิวบรรทัดฐาน) อาจมีการเปลี่ยนแปลง ความแตกต่าง คิวพวกเขา(tน) - คิวบรรทัดฐาน < 0 บ่งบอกถึงปริมาณการขาดแคลนวัสดุ δ :

δ = คิวพวกเขา(tน) - คิวบรรทัดฐาน. (2.8)

มีหลายวิธีในการปรับสถานประกอบการผลิตให้เข้ากับสภาวะการขาดแคลนทรัพยากรวัสดุ:

1. การลดปริมาณการผลิตลงสู่ระดับที่อนุญาตให้มีระดับสต็อควัสดุที่มีอยู่ ในกรณีนี้ ปริมาณของผลิตภัณฑ์ที่ผลิตและจำหน่ายสู่ตลาดลดลง ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะทำให้ผลกำไรลดลง บริษัทขาดทุนที่ส่งผลเสียต่อความมั่นคงทางการเงิน

2. การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างต้นทุน (บังคับเปลี่ยนทรัพยากรวัสดุประเภทหนึ่งด้วยอีกประเภทหนึ่ง) ด้วยการขาดแคลนทรัพยากรอย่างใดอย่างหนึ่ง บริษัทจึงได้รับทรัพยากรอื่นที่มีราคาแพงกว่าหากทรัพยากรทดแทนมีคุณภาพดีกว่าหรือถูกกว่า แต่มีคุณภาพต่ำกว่า สิ่งนี้ย่อมส่งผลให้คุณภาพของผลิตภัณฑ์ลดลงอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

3. การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างผลิตภัณฑ์

การปฏิบัติแสดงให้เห็นว่าการพิจารณาความสูญเสียอันเนื่องมาจากการขาดแคลนทรัพยากรวัสดุมีความเกี่ยวข้องกับปัญหาบางอย่าง สาเหตุไม่เพียงแต่ปัจจัยตามฤดูกาลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการสุ่ม, ความคาดเดาไม่ได้ของผลกระทบของอิทธิพลภายนอกและ สภาพแวดล้อมภายในวิสาหกิจถึงระดับของหุ้น อย่างไรก็ตาม การมีข้อมูลทางสถิติสำหรับช่วงเวลาที่ผ่านมา มีความเป็นไปได้ที่จะคาดการณ์ความเบี่ยงเบนจากตัวบ่งชี้ที่วางแผนไว้ซึ่งเกิดขึ้นในพื้นที่ดังกล่าวของกิจกรรมการผลิตและกิจกรรมทางเศรษฐกิจขององค์กร เช่น การจัดหา การผลิต และการขายผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป

จำนวนเงินที่คาดว่าจะขาดทุน จาก(δ ) เนื่องจากการขาดแคลนทรัพยากรวัสดุเท่ากับ:

จาก(δ ) = ม[∆T(fi)] , (2.9)

ที่ไหน - ราคาเฉลี่ยของผลิตภัณฑ์ที่ขายในตลาด rub.;

คิวจี - ปริมาณการผลิตประจำปีที่ผลิตโดยองค์กรชิ้น;

365 - จำนวนวันในหนึ่งปี

ม[∆T(fi)] - ความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของการเบี่ยงเบนของพารามิเตอร์ของการจัดหาวัสดุที่เกิดจากการกระทำของแฟคเตอร์ fi (ฉัน = 1, 2, 3, 4).

เพื่อสร้างการขาดดุล δ นอกจากปัจจัยข้างต้นแล้ว ยังมี:

1. มีข้อบกพร่องในการผลิตผลิตภัณฑ์เป็นจำนวนมาก อันเนื่องมาจากระเบียบวินัยทางเทคโนโลยีต่ำ อุปกรณ์ที่ล้าสมัย และคุณสมบัติของคนงานต่ำ

2. ความต้องการสินค้าของบริษัทเพิ่มขึ้นอย่างไม่คาดคิด

3. การคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ของบริษัทที่ไม่ถูกต้อง

4. ความไม่มั่นคงทางการเงินขององค์กรซึ่งไม่อนุญาตให้มีการทำสัญญากับซัพพลายเออร์ในการจัดหาวัสดุของการแบ่งประเภทและปริมาณที่ต้องการในเวลาที่เหมาะสม

กระบวนการของการสูญเสียเนื่องจากการขาดแคลนทรัพยากรวัสดุที่เกิดขึ้นภายใต้อิทธิพลของปัจจัยเหล่านี้แสดงไว้ในรูปที่ 2.6.

ข้าว. 2.6. กระบวนการสร้างการสูญเสียที่เกี่ยวข้องกับการขาดแคลนวัตถุดิบ

การเกิดขึ้นของการขาดดุล δ ก่อให้เกิดผลกระทบด้านลบดังต่อไปนี้:

การหยุดทำงานของโรงงานผลิต

การเปลี่ยนวัสดุที่ขาดหายไป

· บังคับผลิตสินค้าหลังหมดเวลาหยุดทำงาน

ผลที่ตามมาแต่ละอย่างเหล่านี้ทำให้เกิดความสูญเสียให้กับองค์กร ในกรณีการหยุดทำงานของการผลิตและการบังคับใช้กระบวนการผลิตในภายหลัง ความเสียหายจะพิจารณาเป็นผลรวมของค่าจ้างพื้นฐานและค่าจ้างเพิ่มเติมของผู้ปฏิบัติงานที่มีการหักเงิน เมื่อเปลี่ยนวัตถุดิบ วัสดุ ส่วนประกอบ ความเสียหายจะพิจารณาจากความแตกต่างระหว่างต้นทุนของทรัพยากรที่ใช้จริงและต้นทุนของทรัพยากรทดแทน จำนวนความเสียหายจะถูกนำมาพิจารณาเมื่อพิจารณาความสูญเสียทั้งหมดที่เกิดจากการขาดดุล

อิทธิพลของปัจจัยของสภาพแวดล้อมภายนอกและภายในขององค์กรสามารถนำไปสู่การก่อตัวของวัสดุส่วนเกิน ในสถานการณ์เช่นนี้มูลค่าที่แท้จริงของสต็อควัสดุ คิวพวกเขา(tน) เมื่อเริ่มต้นระยะเวลาการวางแผน จะมากกว่า คิวบรรทัดฐานจัดทำโดยแผน ความแตกต่าง คิวพวกเขา(tน) - คิวบรรทัดฐาน > 0 ระบุปริมาณสต็อกส่วนเกินของวัสดุ ส:

ส = คิวพวกเขา(tน) - คิวบรรทัดฐาน. (2.10)

เกิดขึ้นในสภาวะส่วนเกิน ส ขาดทุน จาก(ส) เนื่องจากมีสต็อกส่วนเกิน จึงมีลักษณะเป็นเงินทุนหมุนเวียนในสินค้าคงคลัง

การสูญเสียที่คาดหวังเนื่องจากการมีสำรองส่วนเกินถูกกำหนดโดย:

จาก(ส) = ม[ส] * r, (2.11)

ที่ไหน - ราคาเฉลี่ยต่อหน่วยของทรัพยากรวัสดุ rub.;

- ปริมาณการใช้ทรัพยากรวัสดุเฉลี่ยต่อวัน t/วัน;

เอ็ม[ส] คือ การคาดหมายทางคณิตศาสตร์ของสต็อควัสดุส่วนเกิน

r- ดอกเบี้ยเงินฝากธนาคาร %

เมื่อพัฒนาระยะสั้น แผนการผลิตในระยะต่อไปให้ถือว่าระดับบรรทัดฐานเป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้ว คิวบรรทัดฐานสต็อกและระดับที่แท้จริง คิวพวกเขา(tถึง) สต็อควัสดุในองค์กรเมื่อสิ้นสุดระยะเวลาการวางแผน (ต้นถัดไป) ภายใต้ระดับการกำกับดูแล คิวบรรทัดฐานสต็อคเป็นที่เข้าใจกันว่าเป็นยอดดุลตามแผนของสต็อควัสดุสำหรับครั้งต่อไป ระยะเวลาการวางแผน.

จากอิทธิพลของปัจจัยข้างต้น ระดับที่มีอยู่ คิวพวกเขา(tถึง) สต็อควัสดุและระดับมาตรฐาน คิวบรรทัดฐานหุ้นสามารถมีความสัมพันธ์กันอย่างใดอย่างหนึ่งต่อไปนี้ - อย่างใดอย่างหนึ่ง คิวพวกเขา(tถึง)= คิวบรรทัดฐาน, หรือ คิวพวกเขา(tถึง)> คิวบรรทัดฐาน, หรือ คิวพวกเขา(tถึง)< คิวบรรทัดฐาน. พัฒนาการ ( คิวพวกเขา(tถึง)= คิวบรรทัดฐาน), (คิวพวกเขา(tถึง)> คิวบรรทัดฐาน), (คิวพวกเขา(tถึง)< คิวบรรทัดฐาน) เป็นแบบสุ่ม ซึ่งแต่ละเหตุการณ์เกิดขึ้นตามลำดับ โดยมีความน่าจะเป็น Р( คิวพวกเขา(tถึง)= คิวบรรทัดฐาน), อาร์( คิวพวกเขา(tถึง)> คิวบรรทัดฐาน), อาร์( คิวพวกเขา(tถึง)< คิวบรรทัดฐาน). เหตุการณ์เหล่านี้สร้างกลุ่มที่สมบูรณ์ของเหตุการณ์ที่ไม่เข้ากันเป็นคู่ และความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นมีค่าเท่ากับหนึ่ง:

อาร์(คิวพวกเขา(tถึง) = คิวบรรทัดฐาน) + พี(คิวพวกเขา(tถึง) > คิวบรรทัดฐาน) + พี(คิวพวกเขา(tถึง) < คิวบรรทัดฐาน) = 1. (2.12)

อัตราส่วนที่เป็นไปได้ของมูลค่าของระดับสต็อกที่มีอยู่เมื่อสิ้นสุดระยะเวลาการวางแผน คิวพวกเขา(tถึง) และสต็อคมาตรฐาน คิวบรรทัดฐานสะท้อนให้เห็นในรูปแบบคล้ายต้นไม้ของการก่อตัวของสถานการณ์ที่เป็นไปได้ของการก่อตัวของการขาดแคลนวัสดุสำรอง (รูปที่ 2.7) และบนพื้นฐานของรูปแบบตารางของการนำเสนอความหลากหลายของการสูญเสียที่เป็นไปได้ที่เกิดจากการขาดแคลนหรือส่วนเกิน ของหุ้น δ และ ส.

เหตุการณ์ S 1 , S 2 , S 3 , S 4 , S 5 , S 6 , S 7 , S 8 , S 9 สร้างกลุ่มที่สมบูรณ์ของเหตุการณ์สุ่มที่เข้ากันไม่ได้แบบคู่ ดังนั้นความเท่าเทียมกัน R 1 + R 2 + R 3 + R 4 + R 5 + R 6 + R 7 + R 8 + R 9 \u003d 1

รูปแบบของการก่อตัวของความสูญเสียที่เกิดจากความผันผวนของปัจจัยของสภาพแวดล้อมภายนอกและภายในขององค์กร

สูตรสำหรับการคำนวณขนาดของการขาดดุลหรือส่วนเกินของทรัพยากรวัสดุสำหรับสถานการณ์ทั้งเก้าแสดงไว้ในตาราง 2.12 โดยที่ ν , ν - ค่าสัมประสิทธิ์การแปรผันของปริมาณการใช้การผลิตและช่วงเวลาของการส่งมอบที่เกินค่าที่วางแผนไว้ ν , ν - ค่าสัมประสิทธิ์การแปรผันของปริมาณการใช้ในอุตสาหกรรมและช่วงเวลาของการส่งมอบซึ่งมีค่าต่ำกว่าที่วางแผนไว้

ข้าว. 2.7. ต้นไม้แห่งการก่อตัวของสถานการณ์ที่เป็นไปได้ในเชิงตรรกะของการก่อตัวของการขาดแคลนและส่วนเกินของวัสดุ

ในการจัดการสินค้าคงคลัง

ตารางที่ 2.12.

สูตรสำหรับกำหนดการขาดดุลหรือส่วนเกินของวัสดุ

สถานการณ์	สูตรคำนวณ	ลักษณะปริมาณ δ	ขาดดุล - δ ส่วนเกิน - ส
	δ = เร็ว (- ν - ν ν-ν)	δ < 0
	δ = โพสต์ (-ν )	δ < 0
	δ = โพสต์ (ν+ ν ν -ν)	หรือ δ < 0, หรือδ > 0	หรือ δ , หรือส
	δ = โพสต์ (-ν )	δ < 0
	δ =0	δ = 0	δ = 0
	δ = โพสต์ν	δ > 0
	δ = โพสต์ (- ν+ν ν+ν)	หรือ δ < 0, หรือδ > 0	หรือ δ , หรือส
	δ = โพสต์ν	δ > 0
	δ = เร็ว (ν- ν ν+ ν)	δ > 0

เมื่อทราบขนาดของการขาดแคลนหรือส่วนเกินของวัสดุในแต่ละสถานการณ์ที่เป็นไปได้ทั้งเก้าสถานการณ์ เช่นเดียวกับความน่าจะเป็นของการเกิดสถานการณ์ เราสามารถกำหนดความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ เอ็มการขาดหรือส่วนเกินของวัสดุ:

ถ้าค่า เอ็ม<0 จึงเกิดการขาดแคลนวัตถุดิบ δ , ถ้า M>0จึงมีสต็อกวัสดุส่วนเกิน ส.

ทราบจำนวนการสูญเสียเนื่องจากการขาดแคลนหรือส่วนเกินของวัสดุในแต่ละสถานการณ์ที่เป็นไปได้เก้าประการ ส 1 , ส 2 , …, ส 9 รวมไปถึงความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้น R 1,R 2, …,R 9เราสามารถกำหนดความคาดหมายทางคณิตศาสตร์ของการสูญเสียได้ นางสาว].

การเกิดขึ้นของการขาดดุล δ จำเป็นต้องสร้างสต็อกประกันเพื่อลดการสูญเสียที่เกิดจากการขาดทรัพยากรวัสดุ การเกิดส่วนเกิน ส บ่งชี้ถึงความจำเป็นในการลดระดับสต็อคของวัสดุซึ่งก่อให้เกิด "การหยุด" ของเงินทุนหมุนเวียนที่ลงทุนในสต็อคของทรัพยากรวัสดุ

ดังนั้นมูลค่าของสต็อกของทรัพยากรวัสดุ คิวบรรทัดฐานในช่วงเริ่มต้นของระยะเวลาการวางแผน เพื่อให้แน่ใจว่ากระบวนการผลิตจะมีความต่อเนื่อง ซึ่งจะเท่ากับ:

คิวบรรทัดฐาน = คิวเทคโนโลยี + คิวเตรียม + คิวกลัว, (2.13)

ที่ไหน คิวกลัว = เอ็ม[δ ].

ขั้นตอนที่ 3 การเพิ่มประสิทธิภาพของระดับสต็อกของทรัพยากรวัสดุจะลดลงเพื่อลดความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของการสูญเสียที่เกิดจากอิทธิพลของปัจจัยสุ่ม ระดับที่เหมาะสมของสต็อกจะเป็นระดับที่ความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของการสูญเสียถึงขั้นต่ำ

ขั้นตอนที่ 4 การระบุ "คอขวด" การกำจัดทั้งหมดหรือบางส่วนจะลดขนาดของสต็อกทรัพยากรวัสดุที่จำเป็น

ผลของการวิเคราะห์อิทธิพลของปัจจัยที่มีต่อระดับสต็อกของวัสดุทำให้เราสามารถกำหนดความซับซ้อนของการเปลี่ยนแปลงด้านลอจิสติกส์ที่จำเป็นในกิจกรรม โครงสร้างต่างๆเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของกิจกรรมเหล่านี้

ขั้นตอนที่ 5 ในขั้นตอนนี้งานในการพัฒนามาตรการขององค์กรจะได้รับการแก้ไขซึ่งการดำเนินการดังกล่าวจะลดสต็อกทรัพยากรวัสดุที่จำเป็น แนวทางหลักในการกำจัด "คอขวด" แสดงไว้ในตาราง 2.13.

ความพยายามหลักในการลดการสูญเสียที่เกิดจากการขาดแคลนหรือทรัพยากรวัสดุส่วนเกินในด้านการจัดหาโลจิสติกส์ควรมุ่งเป้าไปที่การแก้ปัญหาเพื่อให้แน่ใจว่าการประสานงานของซัพพลายเออร์และผู้รับวัสดุเพื่อให้เป็นไปตามแผน เงื่อนไขการจัดส่ง ในเวลาเดียวกัน ลอจิสติกส์ด้านการผลิตควรมุ่งมั่นที่จะสร้างความสูญเสียในการผลิตให้น้อยที่สุด และลอจิสติกส์การกระจายสินค้า เพื่อปรับปรุงความถูกต้องของการคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ของบริษัท

การพัฒนาตั้งแต่ต้นศตวรรษที่ 20 ทฤษฎีการเพิ่มประสิทธิภาพระดับของสต็อกทรัพยากรวัสดุมุ่งเป้าไปที่การลดขนาดของสต็อคให้อยู่ในระดับที่ให้ต้นทุนขั้นต่ำสำหรับการสร้างและบำรุงรักษา ในกรณีนี้จะไม่พิจารณาความสูญเสียอันเนื่องมาจากการขาดแคลนหรือส่วนเกินของวัสดุ

ตาราง 2.13.

รายการมาตรการที่มุ่งลดสต็อคทรัพยากรวัสดุ

การกระทำ

ซัพพลายเออร์ละเมิดกำหนดเวลาในการจัดหาวัสดุ

การไม่ปฏิบัติตามคุณภาพของวัสดุตามสัญญา

ความไม่สอดคล้องกันของปริมาณวัสดุกับสัญญา

ความไม่สอดคล้องกันของวัสดุที่จัดส่งตามระบบการตั้งชื่อ

การเลือกซัพพลายเออร์ให้ระดับคุณภาพของทรัพยากรวัสดุที่ต้องการ หากไม่สามารถหาซัพพลายเออร์รายอื่นได้ การมีส่วนร่วมขององค์กรในการปรับปรุงคุณภาพของทรัพยากรที่จัดหาให้นั้นมีความจำเป็น

ประสานงานกับซัพพลายเออร์เกี่ยวกับข้อกำหนดและเงื่อนไขที่คุ้มค่าที่สุดสำหรับการส่งมอบผลิตภัณฑ์

ความต้องการผลิตภัณฑ์ของบริษัทเพิ่มขึ้นอย่างไม่คาดคิด

การเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดในองค์ประกอบของใบสั่งผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป

ปรับปรุงการทำงานของฝ่ายการตลาดและการขาย

ความร่วมมือกับลูกค้า รวมถึงการจัดตั้งและการใช้งานร่วมกันกับลูกค้าของกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการกระจายผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปทางกายภาพ

การหมุนเวียนพนักงานสูง

การฝึกอบรมบุคลากรที่มีคุณภาพต่ำ

ความไม่สมบูรณ์ของการบัญชีคลังสินค้าของวัสดุ

ความไม่สมบูรณ์ของระบบแรงจูงใจในการประหยัดทรัพยากร (การแต่งงาน)

ข้อผิดพลาดในการวางแผนความต้องการทรัพยากรวัสดุ

การพัฒนาบุคลากร.

ปรับปรุงเทคโนโลยี จัดระเบียบการผลิตผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป รวมถึงการบัญชีวัสดุทั้งในสต็อกและระหว่างดำเนินการ

ดังนั้นแนวทางการจัดการสินค้าคงคลังที่เสนอจะขึ้นอยู่กับวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลังตามเกณฑ์ของการสูญเสียขั้นต่ำที่เกิดจากการขาดแคลนหรือส่วนเกินของวัสดุอันเนื่องมาจากความผันผวนตามฤดูกาล

ผลกระทบทางเศรษฐกิจของการใช้วิธีการที่เสนอในการกำหนดระดับของสต็อกของทรัพยากรวัสดุ ลดความสูญเสียอันเนื่องมาจากการขาดแคลนเป็นดังนี้:

1. จากการคำนวณตามวิธีการที่เสนอ ระดับสต็อกเหล็กหล่อที่เหมาะสมที่สุดสำหรับปี 2552 นั้นต่ำกว่าค่ามาตรฐานที่ใช้บังคับในองค์กร JSC VEMZ (ตารางที่ 2.14) อย่างมีนัยสำคัญ

ตาราง 2.14

การประเมินเปรียบเทียบระดับสต็อกเหล็กหล่อสำหรับปี 2552

วิธีที่พัฒนาขึ้น

VEMZ

หน่วยเป็นตัน

ในพันรูเบิล

เป็น% ของความต้องการวัสดุรายเดือน

หน่วยเป็นตัน

ในพันรูเบิล

เป็น% ของความต้องการวัสดุรายเดือน

1 ไตรมาส

2 ไตรมาส

3 ไตรมาส

4 ไตรมาส

ปานกลาง

190,0

242,4

มาตรฐานเงินทุนหมุนเวียนที่ลงทุนในสต็อกเหล็กหล่อสำหรับไตรมาสที่ 1 ของปี 2552 คิดเป็น 33% ของความต้องการรายเดือนสำหรับทรัพยากรวัสดุประเภทนี้ ในไตรมาสที่ 1 ของปี 2552 มาตรฐานสต็อกเหล็กสำหรับสุกรที่ JSC VEMZ มีผลบังคับใช้คือ 50% ของความต้องการรายเดือน ซึ่งมากกว่าสต็อกที่จำเป็นอย่างมากในการรับรองกระบวนการผลิต

2. การก่อตัวของสต็อกเหล็กหล่อในปริมาณที่กำหนดบนพื้นฐานของวิธีการที่เสนอช่วยลดระดับของวัสดุตกค้างที่จุดเริ่มต้นของระยะเวลาการวางแผนโดย 242.4 ตัน -190.0 ตัน = 52.4 ตัน ดังนั้นการหมุนเวียน ของสต็อกเหล็กหล่อเพิ่มขึ้น 27.5% ค่าของตัวบ่งชี้ Δ ถึงเกี่ยวกับเท่ากับ: Δ ถึงเกี่ยวกับ= 242,4/190=1,275.

เนื่องจากค่า Δ ถึงเกี่ยวกับ> 1 แล้วมีสถานการณ์ที่การใช้วิธีการที่เสนอช่วยลดจำนวนเงินทุนหมุนเวียนขั้นสูงสำหรับการก่อตัวของสต็อกของทรัพยากรวัสดุ

3. จำนวนทรัพยากรทางการเงินที่ต้องการขั้นสูงสำหรับการก่อตัวของสต็อกเหล็กหล่อตามมาตรฐานสต็อกปัจจุบันสำหรับปี 2552 คือ 1,260 พันรูเบิล รายเดือนหรือ 15120,000 rubles สำหรับปี 2547

การออมของเงินทุนหมุนเวียนที่ลงทุนในหุ้นเหล็กหล่อซึ่งมูลค่าที่เหมาะสมที่สุดซึ่งพิจารณาจากวิธีการที่พัฒนาขึ้นคือ 3264 พันรูเบิล สำหรับปี 2552 (ตารางที่ 2.15)

ตาราง 2.15

การคำนวณเงินออมจากการปล่อยเงินทุนหมุนเวียน

ลงทุนในสินค้าคงคลังของเหล็กหล่อในปี 2552

2552	ระดับสต็อกเหล็กมาตรฐานต้นเดือน		การออมเงินทุนหมุนเวียน
	วิธีที่พัฒนาขึ้น	VEMZ	การออมเงินทุนหมุนเวียน
	ในพันรูเบิล	ในพันรูเบิล	ในพันรูเบิล
			4 *=(3-2)3**
1 ไตรมาส			428 ∙ 3=1284
2 ไตรมาส			312 ∙ 3=936
3 ไตรมาส			95 ∙ 3= 285
4 ไตรมาส			253 ∙ 3=759
รวม

4. ระดับการผลิตเหล็กหล่อโดยเฉลี่ยสำหรับปี 2552 จะอยู่ที่ 95% เป็นอย่างต่ำ สำหรับการเปรียบเทียบ มาตรฐานที่ได้รับอนุมัติจริงสำหรับสต็อกเหล็กหล่อ (สำหรับปี 2552) เกินระดับสต็อกวัสดุที่ต้องการอย่างมาก ระดับการผลิตเหล็กสุกรในปี 2547 อยู่ระหว่าง 107% ถึง 152% คิดเป็น 137% ณ สิ้นปี

สินค้าคงเหลือใน ระบบเศรษฐกิจเกิดขึ้นด้วยเหตุผลหลายประการ สาเหตุหลักของการก่อตัวของสินค้าคงคลังมีดังนี้: ความแตกต่างระหว่างปริมาณของอุปทานและความต้องการทรัพยากรวัสดุ (ผลิตภัณฑ์ขั้นกลางและสุดท้าย) ในเวลาและพื้นที่ ความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นในการผลิตการกระจายและการขนส่งทรัพยากรวัสดุตามปกติรวมถึงการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว (ความผันผวน) ในขนาดความต้องการ ความผันผวนตามฤดูกาลในการผลิต (อุปทาน) การบริโภค (ความต้องการ) เช่นเดียวกับที่กำหนดโดยเงื่อนไขของการขนส่งทรัพยากรวัสดุ เจตนาเก็งกำไรและการคาดการณ์เงินเฟ้อ ปัจจัยทางเศรษฐกิจตามการประหยัด: ค่าขนส่ง จากการลดราคาตามขนาดของล็อตที่ซื้อ ค่าใช้จ่ายในการสั่งซื้อ; ส่งผลให้ลดเวลาหยุดทำงานของการผลิตให้เหลือน้อยที่สุด พร้อมบริการทันทีกับผู้ซื้อ (ลูกค้า) เป็นต้น

เหตุผลประการหนึ่งในการสต็อกสินค้าคือความเป็นไปได้ที่อุปสงค์จะผันผวนตามฤดูกาล ความต้องการสินค้าในสต็อกสามารถกำหนดได้ (ในกรณีที่ง่ายที่สุด ค่าคงที่เมื่อเวลาผ่านไป) หรือแบบสุ่ม ความสุ่มของอุปสงค์อธิบายโดยโมเมนต์ของอุปสงค์แบบสุ่ม หรือโดยจำนวนอุปสงค์แบบสุ่มในช่วงเวลาที่กำหนดหรือแบบสุ่ม เราศึกษาแบบจำลองการจัดการสินค้าคงคลัง (UM) ด้วยปริมาณความต้องการแบบสุ่ม โดยปกติ หากคุณมีสต็อคสินค้าหรือวัตถุดิบไม่เพียงพอสำหรับการผลิตในกรณีของบริษัทที่ "ผลิตตามสั่ง" สถานการณ์จะไม่ถูกตัดออกเมื่อความต้องการที่มีประสิทธิภาพจะไม่เป็นที่พอใจ

ในสภาพเศรษฐกิจสมัยใหม่ในรัสเซีย หนึ่งในปัญหาหลักของกิจกรรมทางการเงินและเศรษฐกิจของบริษัทคือปัญหาราคาที่สูงขึ้น การเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญของต้นทุนทรัพยากรวัสดุที่จำเป็นสำหรับกระบวนการผลิตส่งผลเสียต่อการทำงานขององค์กร นำไปสู่การหยุดชะงักในการจัดหา จนถึงการหยุดกระบวนการผลิต ดังนั้นการลงทุนในกองทุนฟรีในสินค้าคงคลังจึงเป็นหนึ่งในวิธีที่เป็นไปได้เพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้กำลังซื้อของเงินตกต่ำ

ในทางกลับกัน ระบบที่สามารถคาดการณ์กระบวนการเงินเฟ้อในระบบเศรษฐกิจได้จะสร้างเงินสำรองเพื่อทำกำไรจากการเพิ่มราคาตลาด

ในการศึกษาปัญหาการจัดการสินค้าคงคลัง จำเป็นต้องกำหนดปริมาณของผลิตภัณฑ์ที่สั่งและระยะเวลาในการจัดวาง สามารถตอบสนองความต้องการได้โดยการสร้างสต็อคหนึ่งครั้งตลอดระยะเวลาที่อยู่ในการพิจารณา หรือโดยการสร้างสต็อคสำหรับแต่ละหน่วยของเวลาในช่วงเวลานั้น

ดังนั้น การตัดสินใจเกี่ยวกับขนาดสัมพัทธ์ของคำสั่งซื้อจึงพิจารณาจากเงื่อนไขในการลดต้นทุนรวมของระบบการจัดการสินค้าคงคลัง ซึ่งแสดงในรูปของรูปที่ 2.8

ข้าว. 2.8. ระบบการจัดการสินค้าคงคลัง

แบบจำลองคงที่ (งาน) ของการจัดการสินค้าคงคลังเป็นที่เข้าใจกันว่าเป็นแบบจำลองดังกล่าว ซึ่งพารามิเตอร์ทั้งหมดยังคงไม่เปลี่ยนแปลงตลอดระยะเวลาการจัดการทั้งหมด หรือการเปลี่ยนแปลงสามารถละเลยได้ มีคำจำกัดความโดยผู้เขียนคนอื่น ๆ เช่น: "ถ้าพารามิเตอร์ทั้งหมดของแบบจำลองไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป จะเรียกว่าคงที่ มิฉะนั้นจะเรียกว่าไดนามิก" .

ในปัญหาการจัดการสินค้าคงคลังแบบคงที่ รอบระยะเวลาการจัดการที่วางแผนไว้คือช่วงเวลาที่การตัดสินใจเกี่ยวกับระดับสินค้าคงคลังจะเกิดขึ้นเพียงครั้งเดียวที่จุดเริ่มต้นของช่วงเวลานี้ โดยคำนึงถึงประวัติทั้งหมดและไม่ขึ้นอยู่กับเวลา

การศึกษาแบบจำลองคงที่เป็นที่น่าสนใจในกรณีที่จำเป็นต้องกำหนดระดับเริ่มต้นของสต็อกสินค้าใหม่ ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการแก้ปัญหาแบบไดนามิกของการจัดการสินค้าคงคลัง โมเดลการจัดการสินค้าคงคลังแบบไดนามิกไม่เหมือนกับแบบคงที่ในสถานการณ์ที่ค่าของพารามิเตอร์แบบจำลองเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

สมมติว่าผลิตภัณฑ์ในสต็อกทั้งหมดถูกรวมเป็นผลิตภัณฑ์เดียว สต็อคเหล่านี้บางส่วนสามารถนำมาใช้ในกระบวนการผลิต และบางส่วนเพื่อใช้ในการบริโภค การศึกษาแบบจำลองเหล่านี้มีความสนใจโดยอิสระและเป็นสื่อเริ่มต้นสำหรับการศึกษาแบบจำลองสต็อกหลายผลิตภัณฑ์

งานผลิตภัณฑ์เดียวของ KM คือการเลือกวิธีแก้ปัญหาซึ่งประกอบด้วยการค้นหาปริมาณสต็อกผลิตภัณฑ์ดังกล่าว xซึ่งช่วยลดต้นทุนโดยรวม ซึ่งประกอบด้วยต้นทุนของสต็อค ตลอดจนต้นทุนที่คาดหวังในการจัดเก็บและการสูญเสียจากการขาดแคลนผลิตภัณฑ์ในสต็อก เช่น

ภายใต้ข้อจำกัด

xÎ X= {x: 0 ≤ x ≤ x ≤}. (2.15)

นี่คือฟังก์ชั่นต้นทุน ฉ(เอ็กซ์,ω) กำหนดไว้ดังนี้:

ที่ไหน cx- ค่าใช้จ่ายในการสร้างหุ้น เอ - ต้นทุนเฉพาะของการจัดเก็บซึ่งวัดเป็นหน่วยเงิน b - ต้นทุนต่อหน่วยเนื่องจากการขาดแคลนวัดเป็นหน่วยเงิน z- ราคาขายของหน่วยสินค้า x – รับประกันความต้องการเวกเตอร์; - ระดับบนสุดของผลิตภัณฑ์ในสต็อกสำหรับช่วงเวลาที่อยู่ระหว่างการตรวจสอบ φ (ω) dωคือความน่าจะเป็นที่อุปสงค์ ω สำหรับช่วงเวลาที่พิจารณาอยู่ในช่วงเวลา (ω, ω + dω).

งาน (2.14) และ (2.15) เป็นกรณีเฉพาะของปัญหาการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดสุ่ม

ในการเปรียบเทียบกับอัลกอริธึมที่เสนอในบทความ เราขอเสนอแนวทางปกติ - คลาสสิก (หรือดั้งเดิม) - ในการแก้ปัญหา (2.14), (2.15) โดยไม่มีข้อจำกัด แล้ว เงื่อนไขที่จำเป็นนั่น x*เป็นระดับที่เหมาะสมที่สุดของสต็อกจะเป็น

ที่นี่ เป็นอนุพันธ์ของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ เอฟ(x)ใน จุด x*,เป็นอนุพันธ์ของฟังก์ชันต้นทุน (อินทิกรัล) ฉ(x, w) ที่ระดับสต็อกที่เหมาะสมที่สุด x* และความต้องการ w.

ตาม (2.16)

ฉ x (x)= จาก+a R(w≤ x)-(b+z)(1- พี(w≤ x}) =

= จาก+ (a + b + z) พี(w≤ x) – (b + z) = 0,

เพราะ - ฟังก์ชันการกระจาย w แล้ว

ดังนั้นระดับสต็อกที่เหมาะสมที่สุดที่สอดคล้องกับขั้นต่ำของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ เอฟ(x),ถูกกำหนดโดยใช้ฟังก์ชันผกผัน (2.17) เช่น .

หากคำนึงถึงข้อ จำกัด (2.15) วิธีแก้ปัญหามักจะพบดังนี้: หากเรายอมรับ ถ้ายอมรับ; ถ้าอย่างนั้น X*เป็นทางออกที่แท้จริงสำหรับระดับสต็อกที่เหมาะสมที่สุด

ดังนั้นเราจึงกำหนดจำนวนเงินลงทุน ฉันเข้าสินค้าคงคลังตามสูตร:

ฉัน \u003d พีค · X*, (2.18)

ที่ไหน พีค- มูลค่าตลาดของหน่วยผลิตภัณฑ์ในสต็อก X*- ระดับสต็อกที่เหมาะสมที่สุด

เมื่อแก้ปัญหา (2.14) และ (2.15) วิธีคลาสสิกมักจะเกิดปัญหาหลายอย่างซึ่งประกอบด้วยสิ่งต่อไปนี้: ไม่สามารถกำหนดหน้าที่ (กฎหมาย) ของการกระจายความต้องการได้เสมอไปเช่น การแก้สมการ (2.16) กลายเป็นเรื่องยาก

คุณลักษณะเหล่านี้จำกัดการใช้วิธีการแบบคลาสสิก ดังนั้นจึงจำเป็นต้องสร้างวิธีการพิเศษที่เน้นการแก้ปัญหาของแบบฟอร์ม (2.14) และ (2.15) ของสหรัฐอเมริกาซึ่งแก้ไขโดยใช้ ข้อมูลที่มีอยู่เกี่ยวกับการสังเกต (การรับรู้) ของค่าความต้องการ w และมูลค่าของฟังก์ชันต้นทุน ฉ(x,w) สำหรับความต้องการคงที่ w และระดับสต็อก X.

อัลกอริทึมที่ 1 ให้ค่าประมาณที่ได้จากการวนซ้ำครั้งที่ s x s , s= 0, 1, ..., จนถึงระดับสต็อกที่เหมาะสม X*(x 0 – การเดาเริ่มต้นสามารถเลือกได้โดยพลการให้เป็น 0) แล้ว:

1. ตามข้อมูลเริ่มต้นเกี่ยวกับค่าความต้องการเฉพาะ เราได้รับข้อสังเกตเกี่ยวกับการใช้งานตัวแปรสุ่ม w ในการวนซ้ำ sth โปรดทราบว่าสามารถใช้แบบจำลองอุปสงค์สำหรับสิ่งนี้ได้

2. สร้างเวกเตอร์ของการไล่ระดับสีสุ่มของฟังก์ชัน ฉ x (x),กำหนดโดย (2.14):

การไล่ระดับสีสุ่มของฟังก์ชันอยู่ที่ไหน ฉ(x, w) โดย Xณ จุดนั้น (x ส , w s) ถูกกำหนดดังนี้:

ที่นี่ x 0 = 0; ρ s - ขนาดขั้นในทิศทางของการไล่ระดับสีที่การวนซ้ำ s-th

เงื่อนไขเหล่านี้จำเป็นสำหรับการบรรจบกันของลำดับ ( x s) ได้รับตาม (2.20) เพื่อแก้ปัญหา X*ความน่าจะเป็น 1

อัลกอริธึมไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อกฎการกระจายความต้องการ w เปลี่ยนแปลงไป ไม่จำเป็นต้องมีความรู้เกี่ยวกับกฎหมายเหล่านี้ในรูปแบบที่ชัดเจน แบบหลังหมายความว่าอัลกอริธึมใช้ได้กับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งมีการกำหนดความต้องการโดยใช้แบบจำลองการจำลอง อัลกอริทึมนี้ใช้งานได้ง่ายบนคอมพิวเตอร์

ต่างจากงานแบบผลิตภัณฑ์เดียว บริษัทจัดระเบียบสต็อก มประเภทของผลิตภัณฑ์ ปัญหาคือการหาปริมาณสต็อกดังกล่าว x= (x 1 , ..., x ม) ที่ช่วยลดต้นทุนที่คาดหมายไว้ เช่น

ภายใต้ข้อจำกัด

นี่คือฟังก์ชั่นต้นทุน ฉ ผม (x ผม ,ω ฉัน) ที่เกี่ยวข้องกับปริมาณสต็อก x ฉันและเรียกร้อง ω ฉันสามารถแสดงในรูปแบบต่อไปนี้:

ที่ไหน กับฉัน -ต้นทุนสินค้าคงคลังต่อหน่วย ฉันประเภท (รวมถึงค่าใช้จ่ายในการปฏิบัติตามคำสั่งซื้อ) α - ต้นทุนต่อหน่วยที่เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บสต็อคส่วนเกิน ฉัน- การผลิตต่อหน่วยเวลา β ฉัน– ต้นทุนต่อหน่วยที่เกี่ยวข้องกับการสูญเสียจากการขาดดุล ฉัน- การผลิตต่อหน่วยเวลา ซี ฉัน -ราคาขาย ฉันประเภทสินค้า; และ - ตามลำดับ ปริมาณส่วนเพิ่มที่ต่ำกว่าและบนของผลิตภัณฑ์ในสต็อก ฉัน-ชนิดที่.

โดยเฉพาะเมื่อ F(x)มีอนุพันธ์ต่อเนื่อง ขั้นต่ำโดยไม่คำนึงถึงข้อจำกัด (2.22) ได้มาโดยวิธีคลาสสิกที่คล้ายกับ (2.17) การแก้ปัญหาที่ต้องการ x ฉัน *, ผม= 1,...,มหาได้จากสมการ ฉัน= 1,2 …, เมตรที่ไหน f ฉัน(x ผม) = P{ω ฉัน < x ฉัน} - ฟังก์ชันการกระจาย ω ผม .

หากทราบฟังก์ชันการกระจายแล้ว

ในกรณีที่ไม่ทราบฟังก์ชัน F ฉัน(Xฉัน) การประยุกต์ใช้วิธีการไล่ระดับสุ่มจะลดลงเป็นอัลกอริธึมการวิเคราะห์ 2.14

อัลกอริทึมที่ 2 ให้ค่าประมาณที่ได้จากการวนซ้ำครั้งที่ s , s= 0, 1, ..., จนถึงระดับสต็อกที่เหมาะสม ( – ค่าประมาณเริ่มต้นสามารถเลือกได้ตามใจชอบ เช่น เท่ากับ 0) แล้ว:

1. ตามข้อมูลเริ่มต้นเกี่ยวกับค่าความต้องการ เราได้รับข้อสังเกตเกี่ยวกับการรับรู้ของตัวแปรสุ่ม w ที่การวนซ้ำ s-th โปรดทราบว่าสามารถใช้โมเดลจำลองความต้องการได้

2. สร้างเวกเตอร์การไล่ระดับสีสุ่ม โดยที่การไล่ระดับสีสุ่มของฟังก์ชันคือ ฉ ผม (x ผม , w ฉัน) ณ จุด - ถูกกำหนดดังนี้:

3. การประมาณใหม่ถูกกำหนดตามกฎที่เกิดซ้ำ:

สำหรับการบรรจบกันของลำดับ () กับการแก้ปัญหา ก็เพียงพอแล้วที่จะมีเงื่อนไขที่คล้ายคลึงกันที่กำหนดไว้ในอัลกอริทึมที่ 1 สำหรับ

การแก้ปัญหาของ KM ที่มีการตัดสินใจแก้ไขคือ การตัดสินใจเริ่มแรก (ตามข้อมูลสถิติที่มีอยู่ตามความต้องการ) เกี่ยวกับปริมาณของผลิตภัณฑ์ในสต็อกในสภาวะของข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและความต้องการถูกระบุในภายหลัง แก้ไขให้ถูกต้องมากขึ้น ได้รับข้อมูลเกี่ยวกับพวกเขา โครงการทั่วไปการแก้ปัญหา KM ด้วยการแก้ไขมีดังนี้: การตัดสินใจ (การยอมรับระดับเริ่มต้นของสต็อก) - การสังเกต (การดำเนินการตามอุปสงค์) - การตัดสินใจ (การกำหนดระดับการแก้ไขที่เหมาะสมที่สุดของสต็อก) เป้าหมายหลักของการจัดการสินค้าคงคลังที่มีการแก้ไขคือการเลือกระดับสต็อกที่ลดต้นทุนที่คาดหวังจากการดำเนินการและการแก้ไข งาน KM ที่มีการตัดสินใจแก้ไขมีคุณสมบัติในการปรับตัวเมื่อทำการตัดสินใจที่เหมาะสมที่สุดเกี่ยวกับระดับของเงินสำรอง

การปรับระดับสินค้าคงคลังไม่ได้เป็นผลมาจากข้อบกพร่องในการทำงานของบริษัท แต่มีอยู่ในการจัดการสินค้าคงคลังในสภาวะที่น่าจะเป็นไปได้

ในปัญหาการจัดการสินค้าคงคลัง โดยคำนึงถึงการขนส่งที่เป็นไปได้ โดยคำนึงถึงการแก้ไข ซึ่งจำเป็นต้องลดต้นทุนส่วนเกินที่คาดไว้ การขนส่งสินค้า และผลขาดทุนที่คาดว่าจะได้รับจากการขาดแคลน กล่าวคือ

ที่ x ฉัน≥ 0, ฉัน= 1, ... , ม. (2.26)

ที่นี่ ฉ(x, w) เป็นตัวแปรสุ่ม ค่าที่เหมาะสมที่สุดของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ของปัญหาการขนส่งสุ่มถูกกำหนดเป็นค่าต่ำสุดของฟังก์ชัน:

สำหรับตัวแปร y ij , r ฉัน, และ สวัสดีต่อไปนี้อยู่ภายใต้ข้อจำกัด

; ; ยีจ ≥0 , hj ≥ 0, ฉัน=1, … , เมตร; . เจ=1, … , น. (2.28)

ปัญหา (2.26) - (2.27) เป็นปัญหาของสหรัฐอเมริกาที่มีการปรับฐาน โดยที่ (2.26) คือการแก้ไข (2.28) - การแก้ไข

ในงานที่ระบุ มีสองขั้นตอนของการตัดสินใจตามลำดับ: ขั้นแรก - การตัดสินใจในระดับเริ่มต้นของสต็อก; ประการที่สองคือการกระจายหุ้นระหว่างตลาดหลังจากที่ทราบขนาดของอุปสงค์

เพื่อแก้ปัญหาที่ระบุ (2.26) - (2.28) อัลกอริทึม 2.16 ถูกเสนอ

เมื่อพิจารณาและวิเคราะห์การใช้งานจริงของปัญหา KM กับการแก้ไข จะสรุปได้ว่าตัวแปรใดจะอยู่ในปัญหาของการกำหนดระดับเริ่มต้นของสต็อก และตัวแปรใดในปัญหาการแก้ไข

ปัญหาแบบไดนามิกของ KM เกิดขึ้นเมื่อค่าของพารามิเตอร์แบบจำลองเปลี่ยนไปตามช่วงการควบคุม การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวสามารถเกิดขึ้นได้อย่างต่อเนื่อง ในทุกช่วงเวลา จากนั้นจึงพิจารณาโมเดลไดนามิกที่มีเวลาต่อเนื่อง หรือในช่วงเวลาของการเปลี่ยนจากช่วงย่อย (จุด) ของการควบคุมไปเป็นอีกช่วงหนึ่ง - จากนั้นจึงพิจารณาโมเดลไดนามิกที่มีเวลาไม่ต่อเนื่อง

ควรสังเกตว่าด้วยเหตุผลหลายประการ (ความซับซ้อนของข้อมูลน้อยกว่า เครื่องมือสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ง่ายกว่า ธรรมชาติที่ไม่ต่อเนื่องในการรับข้อมูลและการดำเนินการควบคุมที่เปลี่ยนแปลง ฯลฯ) มักพบโมเดลไดนามิกที่มีเวลาไม่ต่อเนื่อง เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ ได้เสนอวิธีการตามแนวคิดของการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกและทฤษฎีการจัดคิว ความสำเร็จของการใช้วิธีการเหล่านี้กับปัญหาการควบคุมสินค้าคงคลังนั้นไม่ได้ผล เนื่องจากวิธีการเหล่านี้กำหนดข้อกำหนดที่เข้มงวดมากในมิติของปัญหาและกฎการกระจายของตัวแปรสุ่ม

โมเดล KM แบบไดนามิก ซึ่งช่วงเวลาการจัดการอาจมีการแบ่งแยก และผลิตภัณฑ์ที่เหลืออยู่เมื่อสิ้นสุดช่วงเวลาก่อนหน้าสามารถใช้เพื่อตอบสนองความต้องการในช่วงเวลาถัดไปได้ กล่าวคือ การกระทำการควบคุมเป็นหน้าที่ของเวลา

การเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์แบบจำลองเมื่อเวลาผ่านไปไม่สามารถละเลยได้เสมอไป ซึ่งสามารถทำได้ ตัวอย่างเช่น ในกรณีของช่วงการควบคุมที่ค่อนข้างสั้น หรือในกรณีของการไหลคงที่ของกระบวนการควบคุม

ปัญหาการกำหนดและสุ่มของการจัดการสินค้าคงคลังประเภทไดนามิกได้รับการพิจารณาในผลงานของนักวิทยาศาสตร์ในประเทศและต่างประเทศ เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ ได้เสนอวิธีการตามแนวคิดของการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกและทฤษฎีการจัดคิว ความสำเร็จของการใช้วิธีการเหล่านี้กับปัญหาการควบคุมสินค้าคงคลังนั้นไม่ได้ผล เนื่องจากวิธีการเหล่านี้กำหนดข้อกำหนดที่เข้มงวดมากในมิติของปัญหาและกฎการกระจายของตัวแปรสุ่ม

พิจารณา tช่วงเวลาซึ่งแบ่งออกเป็น นู๋ระยะเวลา. ในช่วงเวลาดังกล่าว บริษัทจะต้องสนองความต้องการแบบสุ่ม w tสำหรับผลิตภัณฑ์ที่เป็นเนื้อเดียวกันบางส่วน x tใน t-ช่วงที่. ฟังก์ชันการกระจายของอุปสงค์หรือการรับรู้นั้นถือเป็นที่ทราบ ความต้องการ w tพอใจทั้งหมดหรือบางส่วน - เท่าที่จะช่วยให้มีสต็อกที่มีอยู่ ถ้าต้องการ w tไม่พอใจอย่างเต็มที่แล้วมูลค่าของความต้องการไม่พอใจ y tถูกกำหนดโดยสูตร

สมมติมูลค่าของอุปสงค์ที่เคยไม่พอใจมาก่อน ที่tไม่ได้นำมาพิจารณาใน ( t+ 1) งวดที่ ในกรณีนี้บริษัทประสบความสูญเสียที่เป็นสัดส่วนโดยตรงกับมูลค่าความต้องการที่ไม่น่าพอใจ ω t. กลยุทธ์การบริหารสินค้าคงคลังคือการตรวจสอบว่าระดับสต็อกนั้นถึงระดับการควบคุมที่ต่ำกว่า (วิกฤต) หรือไม่เช่น ไม่ว่าเงื่อนไขจะเป็นไปตาม x t≤ . หากเป็นกรณีนี้ และคำขอเพิ่มปริมาณสต็อกที่ส่งไปก่อนหน้านี้ได้รับการตอบสนอง คำขอใหม่จะถูกส่งเพื่อเพิ่มปริมาณสินค้าในสต็อก จำนวนที่เพิ่มขึ้นพร้อมกันในสต็อกได้รับการแก้ไขและเท่ากับระดับการควบคุมบน , > . ในกรณีนี้ ปริมาณของผลิตภัณฑ์ในสต็อกจะถูกตรวจสอบเป็นระยะ ๆ เป็นระยะ ๆ เท่านั้น เช่น ใกล้เคียงกับจุดเริ่มต้นของแต่ละช่วงเวลา เวลาการส่งมอบของผลิตภัณฑ์ชุดใหม่ที่สั่งซื้อเท่ากับ ลล< N .

สูตรทางคณิตศาสตร์ของปัญหาประกอบด้วยการหาค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด , ที่ลดต้นทุนที่คาดหวังของบริษัท เอฟ(, ) = Mf(, , w) ให้ 0≤ ≤ .

ที่นี่ ฉ(, , w) - ฟังก์ชันต้นทุน แสดงต้นทุนรวมที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานของบริษัท และกำหนดได้ดังนี้

ที่นี่: ; ; ตามลำดับ ได้แก่ ต้นทุนการผลิต ต้นทุนการจัดเก็บส่วนเกิน และความสูญเสียจากการขาดแคลนสินค้าในสต็อก

รูปที่ 2.9 แสดงบล็อกไดอะแกรมของการทำงานของแบบจำลองจำลองของปัญหาการจัดการสินค้าคงคลังที่กำลังพิจารณา

ข้าว. 2.9. ผังงานสำหรับการคำนวณต้นทุนรวมที่คาดหวัง

จาก (เล่น) การทดลองที่ผลลัพธ์เราได้รับค่าตัวเลขของฟังก์ชัน (2.30) วงจรการจำลองที่สอดคล้องกับสิ่งนี้จะวนรอบรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าที่มีเส้นประ

อัลกอริทึมสำหรับการแก้ปัญหาไม่แตกต่างจากก่อนหน้านี้

การพิจารณาข้อความเชิงแนวคิดของภารกิจเชิงปฏิบัติอื่นของ KM มีดังนี้ การวางแผนในระบบลำดับชั้นของ MTS ของฝูงบินร่วมจะดำเนินการทุกปีในช่วงระยะเวลาหนึ่งก่อนสิ้นปีปัจจุบัน ตามยอดดุลที่คาดหวังของวัสดุนี้ ณ สิ้นปี แอปพลิเคชันประจำปี (ข้อกำหนดทรัพยากร) ถูกสร้างขึ้น P:

P = PP + (NC + NW – เกี่ยวกับ), (2.31)

โดยที่ PP เป็นสต็อกการผลิตเพื่อตอบสนองความต้องการของเครื่องบินและกองเฮลิคอปเตอร์ที่ได้รับมอบหมาย เกี่ยวกับ - ส่วนที่เหลือ; NZ- สต็อกลดไม่ได้ออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการของเครื่องบินตามกำหนดการของผู้อื่น ราชการวิสาหกิจการบิน (GUAP); NW- สต็อคความปลอดภัยออกแบบมาเพื่อชดเชยการหยุดชะงักของอุปทาน

เนื่องจากมีการคาดการณ์การส่งมอบไตรมาสละครั้ง ระดับสินค้าคงคลังสำหรับแต่ละไตรมาสจะถูกกำหนด (ยกเว้น NWซึ่งเป็นยอดยกมา) และอุปสงค์รายปีได้มาจากการรวมหุ้นรายไตรมาสโดยคำนึงถึงยอดคงเหลือตามสูตร (2.31) ซึ่งไม่เพียงพอ

อันที่จริง ระดับของสต็อคของแต่ละประเภท และความจำเป็นในการใช้ทรัพยากร ถูกกำหนดโดยความต้องการอสังหาริมทรัพย์สำหรับช่วงเวลาที่วางแผนไว้ (ปี) ความซับซ้อนและความรับผิดชอบของการวางแผนในระบบอุปทานหลายองค์ประกอบแบบลำดับชั้นที่มีอุปสงค์แบบสุ่มนั้นรุนแรงขึ้นโดยความจำเป็นที่ต้องคำนึงถึงความสูญเสียจำนวนมากจากการหยุดทำงานของเครื่องบินและเฮลิคอปเตอร์ในกรณีที่อุปกรณ์การบินขาดแคลนและต้นทุนที่สำคัญในการจัดเก็บและบำรุงรักษา สินค้าคงคลังส่วนเกินในสภาวะปกติในกรณีที่มีอุปกรณ์การบินมากเกินไป

สำหรับมันนอกเหนือจากการกำหนดที่แนะนำแล้วยังมีการแนะนำการกำหนดต่อไปนี้: x ฉัน, - ระดับสต็อกเริ่มต้นสำหรับ ฉัน-m คลังสินค้า; wเจ, - ตัวแปรสุ่มที่บ่งบอกถึงความต้องการอะไหล่ เจ- ฐานเทคนิคการบิน (ATB); ยีจ- ปริมาณการส่งมอบอะไหล่จาก ฉัน- โกดังบน เจฐานที่; ซีอิจ- ต้นทุนต่อหน่วยสำหรับการขนส่งชิ้นส่วนอะไหล่จาก ฉัน- โกดังบน เจฐานที่; ฉัน- ต้นทุนต่อหน่วยในการจัดเก็บอะไหล่ ฉัน-m คลังสินค้า; β j- การสูญเสียเฉพาะอันเกิดจากการขาดแคลนอะไหล่สำหรับ เจ- ฐานที่. สันนิษฐานว่า β j ≥ สูงสุด c ijโดยจะคำนวณสูงสุดสำหรับจุดจัดเก็บเหล่านั้น ฉัน, การขนส่งจากที่ไปยังจุดบริโภค เจอนุญาต.

ความท้าทายคือการเลือกระดับสินค้าคงคลังเริ่มต้นที่ลดต้นทุนรวมที่คาดหวังที่เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บ สินค้าคงคลัง และการจัดส่งชิ้นส่วนอะไหล่

ลักษณะสำคัญของกระแสสินค้าโภคภัณฑ์ในฐานะที่เป็นเป้าหมายของลอจิสติกส์ทางการค้าคือปริมาณ ซึ่งกำหนดโดย: ปริมาณและรูปแบบการบริโภคของผู้ใช้และความสามารถของผู้ผลิต ปริมาณงานของผู้ค้าปลีก ลักษณะของกระบวนการผลิตของผู้จัดหา-ผู้ผลิตผลิตภัณฑ์ ประสิทธิภาพของการขนส่งและการสื่อสาร ความสามารถทางการเงินของหน่วยงานการค้า ความสามารถในการส่งมอบผลิตภัณฑ์ได้ทันเวลาและครบถ้วน

วัตถุประสงค์ของการดำเนินการพัฒนาคือ บริษัทการค้า(หรือบริษัทลงทุนเพื่อการค้า) ที่ขายวัสดุก่อสร้าง บริษัทมีกลุ่มบริษัท - เครือข่ายร้านค้า ร้านค้าเหล่านี้ขาย วัสดุก่อสร้าง. มีโกดังทั่วไปที่จัดหาวัสดุสำหรับการจัดเก็บชั่วคราว และร้านค้าที่จำหน่ายในร้านค้าปลีก ในขณะเดียวกัน สินค้าจากโกดังขายจำนวนมาก

เมื่อแก้ปัญหา (2.14) (2.15) การคำนวณได้ดำเนินการสำหรับค่าพารามิเตอร์ต่อไปนี้: ค่าใช้จ่าย 1 ม. 3 ของไม้แปรรูปเมื่อถึงเวลาที่ส่งไปยังคลังสินค้า (รวมถึงค่าใช้จ่ายในการปฏิบัติตามคำสั่งซื้อ) ) เป็น จาก= 153 c.u.; ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บ 1 ม. 3 บอร์ดα \u003d 3 c.u. ต่อปี การสูญเสียจากการขาดแคลนบอร์ด 1 ม. 3 β = 44 c.u.; ความต้องการ ω มีการกระจายอย่างสม่ำเสมอในช่วงเวลา นั่นคือ ตาม วิธีการแบบคลาสสิก, ระดับสต็อกที่เหมาะสมจะเป็น x*= 3226.2 ม. 3. ในกรณีนี้จำนวนเงินลงทุนคือ

ฉัน \u003d 153 3226.2 \u003d 493608.6 ค.

การคำนวณที่ดำเนินการแสดงให้เห็นว่าขนาดของล็อตอุปทานที่เหมาะสมที่สุดเพื่อสร้างสต็อกนั้นขึ้นอยู่กับต้นทุนของต้นทุนการจัดเก็บและราคาที่รับรู้อย่างมาก ดังนั้นหากองค์กรของการจัดหาและการจัดเก็บวัสดุไม้หนึ่งเกวียนตามการคำนวณของเราคือ 9180 USD ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บไม้ 60 ม. 3 ในระหว่างปีจะถูกกำหนดเป็นจำนวน 60 ม. 3 x 3 ดอลล่าร์. = 180 คิว

ผลลัพธ์โดยใช้อัลกอริทึม 1 แสดงไว้ในตารางที่ 2 และรูปที่ 6

ดังจะเห็นได้จากแถวที่สามของตารางที่ 2 มูลค่าของต้นทุนที่คาดหวังจะสอดคล้องกับมูลค่าที่พบโดยวิธีดั้งเดิมและระดับสต็อก x*= 3229,137ม.3ไม่ตรงกัน ภาพดังกล่าวมักเกิดจากความไม่ถูกต้อง ซึ่งเป็นข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับความต้องการแบบสุ่ม เมื่อทำการคำนวณ ไม่จำเป็นต้องได้รับโซลูชันที่มีความแม่นยำสูง

การคำนวณได้ดำเนินการสำหรับค่าต่อไปนี้ของพารามิเตอร์แบบจำลอง: ω ฉันเป็นตัวแปรสุ่มกระจายอย่างสม่ำเสมอตามช่วงเวลา [ ฉัน, ชี่], ฉัน= 1,...,5. เวกเตอร์ l = (lล , ..., l 5), q= (q 1 , ..., q 5), a= (α 1 , ..., α 5); β = (β 1 , ..., β 5) ถูกกำหนดเป็น l= (9700, 9500, 7000, 6600, 4850), q= (10000, 10000, 7500, 6800, 5000),

ตารางที่ 2

การคำนวณระดับสต็อคไม้แปรรูปที่เหมาะสมที่สุดโดยมีการเปลี่ยนแปลงต้นทุนต้นทุนการจัดเก็บและความแปรปรวนของราคาขาย

(z = 244 c.u.)

ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บ - a, (m 3 / c.u.)	เหมาะสมที่สุด ระดับสต็อก X*, (ม. 3)	รวมค่าใช้จ่ายที่คาดหวัง - เอฟ(x), (ค.)


	3229,137	627781,795

α = (5, 5, 5, 5, 5),

β = (50, 45, 45, 30, 39),

ค=(210, 200, 190, 185, 157),

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

ข้าว. 2.10. กราฟของกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลังทุกๆ 10 การวนซ้ำ

ความต้องการ ω มีการกระจายอย่างสม่ำเสมอในช่วงเวลา [ ฉัน, ชี่].

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

F(X*) = 8949085,51.

จากการศึกษาอัลกอริทึม 2 ได้ระดับสต็อกที่เหมาะสมที่สุด

บนพื้นฐานของการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ดำเนินการสามารถสรุปและข้อเสนอแนะดังต่อไปนี้:

1. การศึกษาที่ครอบคลุมเกี่ยวกับปัญหาเชิงทฤษฎี วิธีการ และเชิงปฏิบัติของการก่อตัวและการใช้สินค้าคงคลัง การเพิ่มประสิทธิภาพของขนาดในสภาพสมัยใหม่ได้แสดงให้เห็นว่าโดยทั่วไปแล้ว การแนะนำแบบจำลองสุ่มและวิธีการจัดการสินค้าคงคลังมีผลทางเศรษฐกิจบางประการ การใช้อย่างแพร่หลายในการค้าส่งจะเปิดเผยทุนสำรองภายในของบริษัทที่ซ่อนอยู่และเพิ่มประสิทธิภาพของกิจกรรม

2. จากผลการศึกษาพบว่าบริษัทต่างๆ ได้รับผลกำไรที่ไม่เพียงพอสำหรับการทำงานปกติในภาวะเศรษฐกิจตลาดอย่างชัดเจน มีการหมุนเวียนของเงินทุนที่ลงทุนในสินค้าคงคลังต่ำ และมีต้นทุนการจัดจำหน่ายสูง เหตุผลส่วนหนึ่งส่วนหนึ่งมาจากการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลังในบริษัทการค้าและการลงทุนโดยส่วนใหญ่ทำขึ้นโดยสังหรณ์ใจ โดยไม่คำนึงถึงการคำนวณทางเศรษฐกิจพิเศษ ด้วยเหตุนี้ ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยก็กลายเป็นความผิดพลาดครั้งใหญ่ที่ "แพง" สำหรับบริษัท ดังนั้นการประยุกต์ใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์ในการจัดการสินค้าคงคลังจึงสร้างข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการตัดสินใจทางวิทยาศาสตร์อย่างมีเหตุผล

3. บนพื้นฐานของแบบจำลองทางเศรษฐกิจและคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนที่พัฒนาขึ้นของการจัดการสินค้าคงคลัง พบว่าขนาดของล็อตอุปทานที่เหมาะสมที่สุดสำหรับวัตถุประสงค์ในการสร้างปริมาณสำรองขึ้นอยู่กับต้นทุนของการก่อตัว การบำรุงรักษา ราคาผลิตภัณฑ์ ระดับรายได้ของ ปัจจัยด้านประชากร ฤดูกาล และความสามารถในการแข่งขัน

4. การวิเคราะห์อย่างเป็นระบบของข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการใช้งานจริงของระบบแบบจำลองการจัดการสินค้าคงคลัง ได้ดำเนินการ วิธีการที่นำเสนอซึ่งอาจนำไปใช้ในทางปฏิบัติเป็นอย่างดี โดยเฉพาะในบริษัทการค้าส่ง ในสภาวะตลาด ฝ่ายหลังมีโอกาสที่จะตัดสินใจอย่างอิสระเกี่ยวกับเวลาและขนาดของคำสั่งซื้อสินค้า สร้างความสัมพันธ์ทางเศรษฐกิจกับซัพพลายเออร์อย่างอิสระ หากจำเป็น ดึงดูดเงินทุนหมุนเวียนเพิ่มเติม และกำหนดราคาขายของสินค้าโดยอิสระ

5. ระดับของตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจหลักของกิจกรรมของผู้บริหารระดับสูงของ บริษัท ถูกกำหนดโดยระบบของตัวชี้วัดทั่วไป อย่างไรก็ตาม วิธีการวิเคราะห์ที่ใช้ในทางปฏิบัติไม่ตรงตามข้อกำหนดสมัยใหม่ทั้งหมด ในเรื่องนี้ วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพสุ่มมีแนวโน้ม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ปัญหาสองขั้นตอนของโปรแกรมสุ่มของโครงสร้างพิเศษ

6. ผลการวิจัยทางวิทยาศาสตร์คือการพัฒนาวิธีการในการสร้างชุดแบบจำลองทางเศรษฐศาสตร์และคณิตศาสตร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลังโดยมุ่งเป้าไปที่การเพิ่มระดับการใช้วัสดุและทรัพยากรแรงงานอย่างมีประสิทธิภาพ การแนะนำวิธีนี้ผ่านการใช้แบบจำลองการปรับให้เหมาะสมช่วยให้คุณเพิ่มจำนวนกำไรและปรับปรุงประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจขององค์กร

“รายชื่ออุตสาหกรรมตามฤดูกาลซึ่งทำงานในองค์กรซึ่งในช่วงฤดูกาลเต็มเมื่อคำนวณระยะเวลาประกันจะถูกนำมาพิจารณาในลักษณะที่ระยะเวลาในปีปฏิทินที่เกี่ยวข้องคือหนึ่งปีเต็ม” ได้รับการอนุมัติ พระราชกฤษฎีกาของรัฐบาลสหพันธรัฐรัสเซียเมื่อวันที่ 4 กรกฎาคม 2545 ฉบับที่ 498

Sudakevich S. A. คุณสมบัติของการวางแผนและการบัญชีที่สถานประกอบการของอุตสาหกรรมกระป๋องในสภาพการทำงานใหม่, M. , 1970

สิ่งสำคัญคือต้องคำนึงถึงอิทธิพลของความผันผวนตามฤดูกาล ตัวอย่างเช่น สำหรับ บริษัท สำรวจในรัสเซีย ฤดูกาลมีความชัดเจน - ช่วงเวลาหลักของงานที่เกี่ยวข้องกับการสำรวจอยู่ในเดือนตุลาคมถึงเมษายนเนื่องจากเป็นช่วงเวลาเพื่อให้แน่ใจว่าการเคลื่อนไหวของทีมและอุปกรณ์บนภูมิประเทศที่ขรุขระ ( ในไทกาหรือทุนดราตาม "ถนนฤดูหนาว" ) สิ่งนี้กำหนดวงจรการผลิตประจำปีในโครงการต่อไปนี้ - ในปลายฤดูใบไม้ผลิ ฤดูร้อน และต้นฤดูใบไม้ร่วง งานเตรียมการและการวางแผนอย่างรอบคอบ และตั้งแต่เดือนตุลาคมถึงเมษายน - การจัดการการปฏิบัติงานของกระบวนการผลิต แต่สิ่งนี้ก็สร้างปัญหาเช่นกันโดยเฉพาะในการจัดการการเงินของบริษัท เนื่องจากเกือบทุกโครงการที่ใช้แนวทางนี้เป็นโครงการลงทุนและต้องการเงินทุนเป็นเวลาหลายเดือน (สูงสุด 6-8 เดือน) ก่อนเริ่มเฟสการทำงาน . และบริษัทได้รับเงินสำหรับงานที่ทำไปแล้วในขั้นตอนสุดท้ายของโครงการ - ตามผลการสังเกตทางกายภาพ

อิทธิพลของความผันผวนตามฤดูกาลต่อการผลิตน้ำมันที่เกี่ยวข้องกับองค์กรของกระบวนการผลิตนั้นไม่สำคัญนัก ทั้งนี้เนื่องมาจากการพัฒนาเทคโนโลยีการก่อสร้าง ซึ่งในปัจจุบันสามารถรับประกันความต่อเนื่องของกระบวนการผลิตไฮโดรคาร์บอนได้ทุกช่วงเวลาของปี อย่างไรก็ตาม อิทธิพลของความผันผวนตามฤดูกาลของอุณหภูมิของน้ำที่ฉีดต่อการผลิตน้ำมันสำรองยังคงมีอยู่ เนื่องจากในฤดูหนาว น้ำที่ฉีดอาจมีอุณหภูมิต่ำกว่าอุณหภูมิของอ่างเก็บน้ำอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงในคุณสมบัติของแหล่งกักเก็บของการก่อตัวที่มีประสิทธิผล และเป็นผลให้สูญเสียในการผลิตน้ำมัน การสูญเสียดังกล่าวอาจสูงถึง 0.3-1% ของการผลิตน้ำมันสะสม ทั้งหมดนี้ต้องการให้บริษัทสกัดต้องดำเนินมาตรการเพิ่มเติมเพื่อลดการสูญเสียในการผลิตน้ำมัน (ฉนวนของท่อส่งน้ำ การให้ความร้อนแก่น้ำที่ฉีด การเปลี่ยนวงจรการฉีดน้ำ ฯลฯ) สำหรับการขนส่งไฮโดรคาร์บอนนั้น จะต้องคำนึงถึงวิธีการขนส่งด้วยการใช้ท่อส่งน้ำมันหลักหรือทางน้ำเพื่อขนส่งน้ำมันและก๊าซ รวมทั้งแผนการส่งออกตามเส้นทางทะเลเหนือและเส้นทางอื่นๆ เมื่อใช้การขนส่งทางน้ำของน้ำมันและก๊าซ มีเงื่อนไขจำกัดที่เกิดจากอิทธิพลของความผันผวนตามฤดูกาล: ระบอบน้ำแข็ง ความจุของเรือบรรทุกน้ำมันจำกัด ฤดูกาลของการขนส่ง

นอกจากนี้ยังเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องคำนึงถึงความผันผวนตามฤดูกาลที่เกี่ยวข้องกับความสมดุลของอุปสงค์และอุปทานภายในและภายนอกประเทศสำหรับน้ำมันและก๊าซด้วยงานซ่อมแซมที่โรงกลั่นน้ำมันซึ่งมักจะดำเนินการในช่วงปลายฤดูร้อน - ต้นฤดูใบไม้ร่วงกิจกรรมใน คอมเพล็กซ์อุตสาหกรรมเกษตร (หว่าน, เก็บเกี่ยว ).

ดังนั้น บริษัทเกือบทั้งหมดในภาคน้ำมันและก๊าซจึงรู้สึกถึงผลกระทบของความผันผวนตามฤดูกาล ซึ่งบังคับให้พวกเขาปฏิบัติตามกฎเกณฑ์บางประการและคำนึงถึงข้อจำกัดที่เป็นไปได้ในการจัดการธุรกิจ:

เมื่อระบุการพึ่งพาตามฤดูกาลของการผลิตและการขาย - การวิเคราะห์ตามฤดูกาลควรยึดตามอนุกรมเวลาที่ครอบคลุมกิจกรรมจังหวะของบริษัทหลายปี (ประมาณ 3 ปี) และวิธีการที่ทันสมัยในการประมวลผลข้อมูลทางสถิติ
ในช่วง การวิเคราะห์เปรียบเทียบ- การเปรียบเทียบตัวชี้วัดประสิทธิภาพของบริษัท (ปริมาณการผลิต สำรอง การขนส่ง การขาย รายได้ รายได้ส่วนเพิ่ม ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน) สำหรับช่วงเวลาต่างๆ ควรคำนึงถึงฤดูกาลเพื่อให้ข้อมูลที่เปรียบเทียบเปรียบเทียบกันได้
เมื่อสร้างแบบจำลองการวางแผน แบบจำลองการวางแผนระยะกลางและระยะยาวควรคำนึงถึงความผันผวนตามฤดูกาลของปริมาณการบริโภคไฮโดรคาร์บอนทั่วโลกและในประเทศและ การเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ราคา;
เมื่อสร้างการคาดการณ์สำหรับกิจกรรมของบริษัทและดำเนินการวิเคราะห์ "จะเกิดอะไรขึ้นถ้า" การคาดการณ์การดำเนินงานและการสร้างแบบจำลองควรมีความอ่อนไหวต่อการเปลี่ยนแปลงในปัจจัยภายนอก และตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นทันทีจากความผันผวนตามฤดูกาลและการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยภายในฤดูกาล

เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ โดยคำนึงถึงฤดูกาล จึงใช้ระบบ BI

ระบบ BI สามารถทำอะไรได้บ้าง?

บริษัทต่างๆ ในภาคน้ำมันและก๊าซเริ่มแสดงความสนใจในระบบไอทีต่างๆ นับตั้งแต่เปิดตัวในตลาดรัสเซีย วันนี้เราพูดได้อย่างมั่นใจว่า อุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซ- หนึ่งในผู้นำด้านระบบอัตโนมัติของการผลิตของตนเอง ดังนั้น นับตั้งแต่ทศวรรษ 1990 เป็นต้นมา ผู้ประกอบการอุตสาหกรรมได้ดำเนินการอย่างจริงจัง ระบบเทคโนโลยีการจัดการ (APCS) ในปี 2000 - ระบบการวางแผนธุรกิจและการวิเคราะห์ธุรกิจ การตัดสินใจเหล่านี้มุ่งเป้าไปที่การทำหน้าที่บัญชีเป็นหลัก ส่วนใหญ่มักจะเป็นระบบ ERP ของชั้นเรียนหรือการพัฒนาของตัวเองซึ่งในขั้นแรกตามกฎแล้วจะปิดงานของวัสดุการจัดการและการบัญชีขององค์กร หลังจากนั้นเล็กน้อย การใช้ระบบดังกล่าว กิจกรรมด้านอื่นๆ (การขาย การขนส่ง การจัดซื้อ ฯลฯ) ก็เป็นไปโดยอัตโนมัติเช่นกัน อย่างไรก็ตาม วันนี้ระบบดังกล่าวไม่สามารถคำนึงถึงปัจจัยภายนอกและไม่อนุญาตให้มีการวิเคราะห์อย่างจริงจังในพารามิเตอร์ต่างๆ และวันนี้ บริษัทน้ำมันและก๊าซจำเป็นต้องวิเคราะห์อย่างมาก: พลวัตของการขาย โครงสร้างของตัวชี้วัดใดๆ ความประพฤติ การวิเคราะห์ปัจจัยระบุการพึ่งพา ประเมินความผันผวนตามฤดูกาลและผลกระทบต่อกระบวนการบางอย่างของบริษัท (ดูภาพ). ปัจจัยสุดท้ายที่สำคัญที่ต้องคำนึงถึงทั้งในกระบวนการวิเคราะห์กิจกรรม เนื่องจากการละเลยอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดได้เนื่องจากการเปรียบเทียบอาร์เรย์ข้อมูลที่แตกต่างกันเมื่อสร้างการคาดการณ์และแผน เนื่องจากการพยากรณ์ที่ไม่ถูกต้องหรือแผนที่ไม่คำนึงถึง ปัจจัยตามฤดูกาลของบัญชีอาจนำไปสู่ความสูญเสียทางการเงิน เวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์ หรือคลังสินค้าเกินกำลัง

นั่นคือเหตุผลที่เรามองเห็นความต้องการโซลูชัน Business Discovery ที่ค่อนข้างสูง ซึ่งอนุญาตให้ผู้ใช้ทางธุรกิจวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจอย่างอิสระ และตัดสินใจอย่างมีข้อมูลและมีข้อมูลตามนี้ ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ BI ที่ทันสมัยช่วยให้คุณค้นหาการขึ้นต่อกันของตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพของบริษัทต่างๆ และพิจารณาผลกระทบของความผันผวนตามฤดูกาลต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจและการผลิต ประเมินผลกระทบที่เป็นไปได้ของขอบเขตฤดูกาลที่เปลี่ยนไป (ผิดปกติ สภาพอากาศ). นอกจากนี้ ระบบ BI ยังช่วยให้คุณจำลองสถานการณ์ต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับความจำเป็นในการขจัดความเบี่ยงเบนที่เกิดขึ้นเนื่องจากอิทธิพลของฤดูกาล (เช่น การเพิ่มผลิตภาพเพื่อให้ถึงปริมาณที่วางแผนไว้ เพิ่มเวลาในการทำงานให้เสร็จเพื่อบรรลุเป้าหมาย เป็นต้น ).

บริษัทมีความต้องการเครื่องมือ BI ได้อย่างไร ประการแรก แรงผลักดันสำหรับการเปิดตัวแอปพลิเคชันธุรกิจใหม่คือการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจที่ร้ายแรง (การควบรวมกิจการ การแยกแผนกออกเป็นหน่วยธุรกิจอิสระ ฯลฯ) การมีอยู่ของระบบที่ "ล้าสมัย" ซึ่ง "มีศีลธรรม" ซึ่งอัปเดต อาจไม่ทำให้เกิดผลกระทบที่จะได้รับจากการใช้ BI หรือสถานการณ์ที่บริษัทได้รวบรวมข้อมูลจำนวนมาก งานวิเคราะห์ด้วย ซึ่งจะเพิ่มประสิทธิภาพกิจกรรมของบริษัทและหาจุดประหยัดเพิ่มเติมภายในบริษัท

ข้อกำหนดพื้นฐานเมื่อเลือกระบบ BI:

. สร้างความมั่นใจในการวิเคราะห์อาร์เรย์ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ทั้งหมด- ในหลายกรณี เรากำลังพูดถึงความจำเป็นในการประมวลผลข้อมูลที่สะสมมามากกว่า 3-5 ปี มีลักษณะเฉพาะของตนเองที่เกี่ยวข้อง เช่น การถูกเอารัดเอาเปรียบ ระบบข้อมูลบ่อยครั้งที่พวกเขา "พัฒนา" พวกเขาทำการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องซึ่งส่งผลต่อทั้งโครงสร้างของข้อมูลที่เก็บไว้และการแก้ไขข้อมูล "ค่าคงที่ตามเงื่อนไข" ด้วยตนเอง (โดยเฉพาะอย่างยิ่งกรณีเหล่านี้เช่นการเพิ่มตารางใหม่ลงในฐานข้อมูล การแก้ไขที่มีอยู่ , การเปลี่ยนชื่อองค์กร, การเปลี่ยนโครงสร้างองค์กร, ฯลฯ);

. ความเร็วสูงในการประมวลผลคำขอของผู้ใช้- แหล่งข้อมูลจำนวนมากและปริมาณที่สำคัญไม่ควรเป็นอุปสรรคต่อการได้รับคำตอบสำหรับคำถามทางธุรกิจ วันนี้ไม่มีใครพร้อมที่จะรอเพียงไม่กี่วันไม่กี่ชั่วโมงเพื่อค้นหาสาเหตุของการเบี่ยงเบนของตัวบ่งชี้ใด ๆ ขององค์กรจากสิ่งที่วางแผนไว้ และบางครั้งคุณต้องประมวลผลข้อมูลหลายสิบเทราไบต์ ซึ่งอาจมาจาก 10-15 และบางครั้งอาจมาจากแหล่งที่มาอื่นๆ

. เงื่อนไขการใช้งานเครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจระยะสั้น- บ่อยครั้ง ไม่เพียงแต่ความเร็วของการประมวลผลคำขอเท่านั้นที่มีความสำคัญ แต่ยังรวมถึงความเร็วในการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจด้วย โครงการที่มีระยะเวลา 10-12 เดือนขึ้นไป หมายถึงการสูญเสียที่สำคัญสำหรับเจ้าของธุรกิจและผู้จัดการ ซึ่งสามารถและควรหลีกเลี่ยง ดังนั้น จากข้อเสนอทั้งหมดในตลาด คุณต้องเลือกโซลูชันที่จะสมดุลที่สุดในแง่ของต้นทุน เวลาในการใช้งาน และความสามารถ

. ความยืดหยุ่นของเครื่องมือและความพร้อมใช้งานสำหรับธุรกิจ- เนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่าชุดของแหล่งที่มาไม่คงที่ พื้นที่ใหม่สำหรับการวิเคราะห์จะปรากฏขึ้นเป็นระยะ แหล่งข้อมูลภายนอกองค์กรจึงพร้อมใช้งาน (เว็บไซต์ แหล่งข้อมูลของสำนักข่าว บริษัทตรวจสอบ) เครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจควรให้ความสามารถในการกำหนดค่าใหม่ที่ยืดหยุ่น ในเวลาเดียวกัน เป็นสิ่งสำคัญที่เครื่องมือจะต้องแน่ใจว่าโมเดลยังคงไม่เปลี่ยนแปลงสำหรับผู้ใช้ทางธุรกิจ ในกรณีที่มีการเปลี่ยนแปลงในชุดของแหล่งที่มาและการพัฒนาในกรณีที่มีการเพิ่มพื้นที่ใหม่ในการวิเคราะห์

ตามแนวทางปฏิบัติของเรา ผู้ริเริ่มการแนะนำ BI ในส่วนของบริษัทเองมักจะเป็นแผนกการเงินและเศรษฐกิจ และนี่เป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล เนื่องจากตัวแทนของแผนกนี้มีหน้าที่รับผิดชอบในการประเมินและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของบริษัทโดยรวมและ CFD ส่วนบุคคล ดังนั้น ในโครงการของเรา (ระบบ BI ที่ใช้แพลตฟอร์ม Qlik View ถูกใช้งาน): ลูกค้าหลักสำหรับการติดตั้งใช้งานที่ Geotech Holding คือ CFO ที่ Gazpromneft คือ Department of Economics and Finance of Regional Sales Directorate บ่อยครั้ง การนำ BI ไปปฏิบัตินั้นเริ่มต้นโดยฝ่ายบริหารเพื่อเพิ่มระดับความสามารถในการจัดการของบริษัท

BI ดำเนินการอย่างไร?

แต่เพื่อให้การนำระบบ BI ไปปฏิบัติเพื่อพิสูจน์ตัวเองและทำให้เกิดผลที่คาดหวัง จำเป็นต้องคำนึงถึง "หลุมพราง" ทั้งหมดของโครงการในขั้นตอนการวางแผนด้วย จากประสบการณ์การทำงานกับบริษัทต่างๆ เช่น Gazprom Neft, GEOTECH Holding และ TNK BP เราสามารถพูดได้อย่างมั่นใจว่าโครงการสามารถดำเนินการได้สำเร็จก็ต่อเมื่อคำนึงถึงความเฉพาะเจาะจงของอุตสาหกรรมและในขณะที่ดำเนินการ บริษัท ได้ "ส่งมอบ" การบัญชี. ภายใต้เงื่อนไขดังกล่าว ระบบ BI จะกลายเป็นเครื่องมือที่ใช้งานได้สำหรับเกือบทุกแผนกของบริษัทภายในเวลาไม่กี่เดือน มิฉะนั้น ผู้รวมระบบไอทีที่จะออกแบบระบบ BI จะต้องจัดระบบบัญชีและข้อมูลอ้างอิงของบริษัทน้ำมันและก๊าซ เพื่อเพิ่มคุณภาพของข้อมูลที่จำเป็นในการทำงานกับเครื่องมือ BI แน่นอนว่าทางเลือกของผู้รับเหมาและความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมของบริษัทไอทีนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากจะไม่สามารถจำกัดตัวเองให้อยู่เฉพาะกับการดำเนินโครงการทั่วไปในกรณีเช่นนี้ได้ - สิ่งนี้จะตามมาด้วยงานหลักจำนวนมาก ข้อมูล. และที่นี่ ยิ่งมีประสบการณ์และความรู้เกี่ยวกับความแตกต่างของอุตสาหกรรมมากเท่าใด แอปพลิเคชัน BI ก็ยิ่งเร็วและดีขึ้นเท่านั้น

โดยทั่วไป วิธีการสำหรับการนำระบบ BI ไปใช้ประกอบด้วยสี่ขั้นตอน (ดูแผนภาพ): การจัดเตรียม การออกแบบ การนำไปใช้ และการว่าจ้าง ในเวลาเดียวกัน ขั้นตอนแรกเป็นขั้นตอนสำคัญ เนื่องจากหลายอย่างขึ้นอยู่กับว่าการสื่อสารระหว่างทีมนักแสดงและลูกค้าสร้างขึ้นได้ดีเพียงใด บทบาทจะกระจายไปในหมู่ผู้เข้าร่วมโครงการและกำหนดการทำงานที่มีเหตุการณ์สำคัญอย่างไร (ผลลัพธ์) ถูกวาดขึ้น งานหลักของขั้นตอนที่สองคือการพัฒนาสถาปัตยกรรมและอธิบายรายละเอียดทั้งหมดของโครงการระบบ BI ซึ่งไม่เพียงแต่สามารถปรับให้เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจที่มีอยู่ได้เท่านั้น แต่ยังสันนิษฐานถึงความเป็นไปได้ในการปรับขนาดระบบทั้งในแง่ของปริมาณข้อมูลและ จำนวนผู้ใช้ ในขั้นตอนของการดำเนินการ อุดมการณ์ของโครงการจะถูกนำเสนอโดยลูกค้าด้วยโซลูชันสำเร็จรูปพร้อมฟังก์ชันการทำงานทั้งหมด มีการทดสอบและประเมินผลหากจำเป็น - ทำการปรับเปลี่ยนที่จำเป็นและเตรียมคำแนะนำสำหรับการทำงานกับ ระบบใหม่. และสุดท้าย ในขั้นตอนที่สี่ โซลูชัน BI จะถูกนำไปทดลองใช้งาน นี่คือการกำหนด ระยะเวลาการรายงานระหว่างนั้นระบบจะใช้เพื่อเตรียมการวิเคราะห์การรายงาน ทันทีที่มีการจัดเตรียมและตรวจสอบความไม่ถูกต้องอย่างละเอียดถี่ถ้วน ระบบจะนำระบบ BI ใหม่ไปใช้จริง

มีอะไรเปลี่ยนแปลงไปกับการถือกำเนิดของ BI?

สิ่งที่สำคัญที่สุดที่เกิดขึ้นจากการเริ่มใช้ระบบ BI คือการลดขั้นตอนการทำงานประจำและความสามารถในการทำงานวิเคราะห์โดยตรงในบริบทของตัวบ่งชี้ที่เกี่ยวข้องในช่วงเวลาหนึ่งๆ ในเวลาเดียวกัน "ความลึก" ของการวิเคราะห์ขึ้นอยู่กับงานเฉพาะและความต้องการของผู้ใช้เท่านั้น: เริ่มจาก ระดับต่ำและปิดท้ายด้วยตัวชี้วัดเศรษฐกิจมหภาค การประเมินโอกาสของโครงการลงทุน

ทุกวันนี้ ในสภาวะการแข่งขันที่ดุเดือด ทุกคนต้องพึ่งพาตัวเองเท่านั้น มีคนกำลังเดิมพัน ธุรกิจตามฤดูกาลเพื่อใช้ประโยชน์จากความผันผวนระยะสั้นในกิจกรรมการซื้อและเพิ่มผลกำไรสูงสุด และในทางกลับกัน เนื่องจากปัจจัยด้านฤดูกาล มีปัญหาสำคัญกับยอดขายที่ลดลงและผลที่ตามมาของการลดลงเหล่านี้

การหมุนเวียนคือปริมาณการขายสินค้าโดยองค์กรการค้าในรูปเงินในช่วงระยะเวลาหนึ่ง

เกี่ยวกับปริมาณการขาย พลวัต และการดำเนินการตามแผนการหมุนเวียน ค้าปลีกได้รับอิทธิพลจากปัจจัยต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ:

1. มีการเปลี่ยนแปลงราคาและปริมาณสินค้าที่ขาย

2. ด้วยการเปลี่ยนแปลงของจำนวนประชากรและการขายสินค้าต่อคน

3. มีการเปลี่ยนแปลงการจัดหากำลังแรงงานและระดับผลิตภาพแรงงาน

4. ความพร้อมของทรัพยากรสินค้า;

5. ตามฤดูกาลของสินค้าที่ขาย

ปัจจัยสำคัญประการหนึ่งที่ส่งผลต่อปริมาณการขายในสถานประกอบการคือปัจจัยตามฤดูกาล ตารางแสดงประเภทสินค้าที่มีความต้องการในช่วงเวลาหนึ่งของปี

ตารางที่ 1

ความต้องการสินค้าในช่วงต่างๆ ของปี

	วันหยุดและวันที่	สินค้าอุปสงค์
พฤศจิกายน-มกราคม		สินค้าคริสต์มาส, ของที่ระลึก, โปสการ์ด, ผลิตภัณฑ์อาหาร, เครื่องดื่มแอลกอฮอล์และไม่มีแอลกอฮอล์, เครื่องใช้ไฟฟ้า, เสื้อผ้า, เครื่องสำอาง, ดอกไม้ไฟ เป็นต้น
กุมภาพันธ์ มีนาคม	วันวาเลนไทน์ (14 กุมภาพันธ์) ผู้พิทักษ์วันมาตุภูมิ (23 กุมภาพันธ์) วันสตรีสากล (8 มีนาคม)	ของที่ระลึก, ดอกไม้, โปสการ์ด, ลูกกวาด, เครื่องดื่มแอลกอฮอล์, เสื้อผ้า, เครื่องสำอาง, น้ำหอม ฯลฯ
มีนาคมเมษายน		ไข่ แป้ง เค้กอีสเตอร์ สีผสมอาหาร เทียน
		อุปกรณ์ปิกนิก เครื่องดื่มแอลกอฮอล์ ดอกไม้ ฯลฯ
สิงหาคม-ตุลาคม		เครื่องเขียน ตำรา เสื้อผ้า รองเท้า คอมพิวเตอร์และอุปกรณ์สำนักงาน

เป็นที่เชื่อกันว่าความผันผวนของยอดขายตามฤดูกาลมักจะส่งผลกระทบในทางลบต่อกิจกรรมของบริษัท จำเป็นต้องพิจารณาข้อดีและข้อเสียทั้งหมดของปรากฏการณ์ดังกล่าว

ความเสี่ยงจากการแช่แข็งเงินทุนหมุนเวียน

หากปริมาณการขายประจำปีขึ้นอยู่กับปัจจัยภายนอกอย่างมาก (เช่น สภาพอากาศ) ปัญหาอาจเกิดขึ้นได้แม้ในเวลาที่คาดว่าความต้องการของผู้บริโภคจะเพิ่มขึ้นสูงสุด

การหมุนเวียนและการขาดแคลนพนักงานที่มีคุณภาพ

เพื่อลดต้นทุน ผู้จัดการของธุรกิจตามฤดูกาลหลายแห่งอาจเลิกจ้างพนักงานบางส่วนในช่วงเวลาที่เงียบ หรือเริ่มจ้างพนักงานเฉพาะฤดูกาล หรือลดค่าจ้างในขั้นต้น แต่เมื่อช่วงเริ่มต้นของฤดูกาลที่ความต้องการของผู้บริโภคเพิ่มขึ้น บริษัทต่างๆ มักประสบปัญหาในการเลือกบุคลากรที่มีคุณภาพ

การพัฒนาและเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่

นอกจากนี้ยังสะดวกในการใช้เวลาของกิจกรรมผู้บริโภคที่ลดลงเพื่อพัฒนาและเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ซึ่งจะเติมเต็มรายการการแบ่งประเภทของบริษัทและช่วยเพิ่มยอดขายในภายหลัง

อบรมพนักงาน เตรียมความพร้อมงานตามฤดูกาล

ผู้ประกอบการจำนวนมากในช่วงที่ความต้องการของผู้บริโภคลดลงให้ความสนใจอย่างมากกับการพัฒนาพนักงานเพื่อเตรียมคนให้พร้อม งานคุณภาพในช่วงที่ยอดขายเติบโต

และนี่เป็นเพียงปรากฏการณ์บางส่วนที่เกี่ยวข้องกับฤดูกาลของธุรกิจและผลที่ตามมา องค์กรที่มีปริมาณการขายขึ้นอยู่กับความผันผวนของฤดูกาลจำเป็นต้องดำเนินกิจกรรมทางการตลาด ตามการปฏิบัติแสดงให้เห็นว่าจำเป็นต้องมีมาตรการกระตุ้นต่างๆทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความเข้มข้นของการขาย กิจกรรมเหล่านี้แสดงในรูปที่ 1

รูปที่ 1 การพึ่งพากิจกรรมจากความเข้มข้นของยอดขาย

ในตัวอย่างขององค์กร "Modern" LLC การวิเคราะห์ได้ทำขึ้นจากอิทธิพลของปัจจัยตามฤดูกาลที่มีต่อปริมาณการขาย การวิเคราะห์ดำเนินการตามข้อมูลเกี่ยวกับการขายเครื่องปรุงรสขององค์กรการค้าในเมือง Kemerovo บทวิเคราะห์นี้พบว่าปัจจัยด้านฤดูกาลมีอิทธิพลอย่างมากต่อปริมาณการขายเครื่องปรุงรส

ข้าว. 2 พลวัตของการขายสินค้าภายใต้อิทธิพลของปัจจัยฤดูกาล

จากข้อมูลในกราฟจะเห็นได้ว่าช่วงเดือนกรกฎาคม-สิงหาคม (ช่วงดอง) มีการขายเครื่องปรุงสำหรับกะหล่ำปลี มะเขือเทศ และแตงกวาเพิ่มขึ้น ในเดือนต่อๆ ไป ยอดขายของผลิตภัณฑ์เหล่านี้จะลดลงเหลือศูนย์ ในเดือนพฤศจิกายนถึงธันวาคม ยอดขายผักใบเขียว (หัวหอม ผักชีฝรั่ง และผักชีฝรั่ง) เพิ่มขึ้น นี่เป็นเพราะความจริงที่ว่าสีเขียวที่เก็บไว้ตั้งแต่ฤดูร้อนกำลังจะหมดลงและจำเป็นต้องซื้อสมุนไพรแห้ง ในเดือนธันวาคม ยอดขายเครื่องปรุงรสไก่พุ่งสูงขึ้น ไดนามิกนี้เกี่ยวข้องกับการเริ่มต้นของวันหยุดปีใหม่ ในการสร้างผลกำไรที่สูงขึ้น จะต้องมีการวางแผนกิจกรรมส่งเสริมการขายและดำเนินการโดยคำนึงถึงความผันผวนของยอดขายตามฤดูกาล

หลังจากวิเคราะห์อิทธิพลของฤดูกาลที่มีต่อการขายผลิตภัณฑ์แล้ว เราสามารถสรุปได้ว่าปัจจัยด้านฤดูกาลนั้นแน่นอน ปัจจัยที่สำคัญที่สุดส่งผลกระทบต่อปริมาณการขายเครื่องเทศ ควรสังเกตว่าฤดูกาลไม่ควรถูกมองว่าเป็นเพียงปรากฏการณ์เชิงลบเท่านั้น เนื่องจากการวิเคราะห์ตลาดการขายและการส่งเสริมการขายที่เหมาะสมสามารถนำไปสู่ยอดขายที่เพิ่มขึ้น ส่งผลให้กำไรสุทธิของบริษัทเพิ่มขึ้น