Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ проблем надежности систем управления материально техническим снабжением производства 8
1.1. Системы управления материально-техническим снабжением производства 8
1.2. Анализ факторов надежности снабжения производства 17
1.3. Общие подходы к оценке надежности процессом управления снабжением производства 25
1.4. Постановка задач исследований 32
Глава 2. Разработка методов оценки надежности процесса управления снабжением производства сторонними предприятиями 36
2.1. Обоснование применения метода Монте-Карло к решению задач оценки надежности управления производственными системами 36
2.2. Разработка методов построения модели системы управления снабжением 47
2.3. Разработка модели и вычислительного алгоритма оценки надежности процесса управления снабжением производства сторонними предприятиями 67
Глава 3. Разработка методов оценки надежности внутрипроизводственных процессов материально-технического снабжения 77
3.1. Описание параметров, характеризующих надежность и эффективность системы управления снабжением 77
3.2. Построение модели снабжения производственных отделов материалами 86
3.3. Описание расчетного алгоритма оценки надежности и эффективности системы управления снабжением
Глава 4. Практическая реализация разработанных методов оценки надежности системы управления снабжением производства 104
4.1. Практическая реализация разработанных методов оценки надежности процесса снабжения производства сторонними предприятиями 104
4.2. Практическая реализация разработанных методов оценки надежности внутрипроизводственных процессов материально-технического снабжения 118
Выводы 123
Список литературы 124
- Общие подходы к оценке надежности процессом управления снабжением производства
- Разработка методов построения модели системы управления снабжением
- Построение модели снабжения производственных отделов материалами
- Практическая реализация разработанных методов оценки надежности внутрипроизводственных процессов материально-технического снабжения
Введение к работе
Актуальность работы. Системы материально-технического обеспечения крупных промышленных предприятий России в большинстве случаев имеют достаточно разветвленные структуры, в них могут входить предприятия удаленных регионов РФ, предприятия постсоветского пространства и предприятия дальнего зарубежья, связанные в сложную логистическую цепочку. Управление такой системой является весьма затратным мероприятием, так как должно обеспечивать надежность её работы при всех возможных рисках. Одним из путей снижения издержек снабжения является развитие подходов к проектированию систем управления логистикой предприятий, основанных на статистическом моделировании функционирования систем с учетом собранных ретроспективных данных и экспертных мнений. Это даст возможность реализовать новые схемы в материально-техническом обеспечении крупных промышленных предприятий, в том числе позволит снизить издержки, связанные с запасами.
При этом мероприятия, направленные на оптимизацию службы снабжения, должны учитывать компромисс между минимизацией издержек и минимизацией риска простоя производства, вызванного отсутствием материалов. Такая постановка проблемы подводит к формулированию оптимизационной задачи, которая для предприятий стратегического значения, таких как энергетика или оборонная промышленность, заключается в минимизации издержек при обеспечении заданного уровня надежности. Это связано с тем, что на предприятиях стратегического значения необходимо обеспечить заданный уровень надежности вне зависимости от издержек, т.к. отсутствие материалов на них может привести к значительным неблагоприятным последствиям, выражающимся в подрыве важных народнохозяйственных связей, подрыве обороноспособности страны или техногенным катастрофам.
В этой связи, научные исследования в области проектирования систем управления материально-техническим снабжением предприятий на заданный уровень надежности являются актуальными и востребованными.
Цель работы. Разработка подхода к проектированию системы управления материально-техническим снабжением (МТС) предприятия, обеспечивающей заданный уровень надежности при минимальных затратах, путём статистического моделирования процесса снабжения.
Основные задачи исследования:
анализ проблем надежности систем управления МТС предприятия;
разработка подхода к оценке надежности системы управления МТС предприятия сторонними поставщиками;
разработка подхода к оценке надежности системы управления внутрипроизводственным процессом МТС на предприятии;
практическая реализация разработанных подходов при проектировании систем управления МТС предприятий заданного уровня надежности.
Научная новизна:
разработаны подходы к оценке надежности внутрипроизводственных систем управления снабжением промышленных предприятий и систем управления снабжением внешними поставщиками, основанные на статистическом анализе временных задержек на этапах поставки и последующем многократном ситуационном моделировании, и позволяющие выявить узкие места и оценить необходимость резервирования элементов системы управления МТС предприятия;
на основе метода Монте-Карло обоснован подход к оптимизации параметров проектируемой системы управления МТС предприятия с учётом требуемого уровня надежности для различных целевых функций, что позволяет снизить уровень издержек;
предложена двухпараметрическая форма представления результатов оценки надежности систем МТС производства в виде области допустимых параметров процесса управления поставками при заданном уровне надежности, позволяющая оперативно принимать решения об их изменении.
Объект исследования: системы МТС крупных промышленных предприятий стратегического значения.
Предмет исследования: проектирование систем управления МТС предприятий заданной надежности.
На защиту выносится:
способ оценки надежности систем МТС промышленных предприятий внешними поставщиками;
способ оценки надежности внутрипроизводственной системы снабжения промышленного предприятия;
подход к оптимизации параметров стратегии управления запасами с учётом требуемого уровня надежности.
Достоверность результатов исследования вытекает из обоснованности использованных теоретических положений и математических методов, подтверждена численными экспериментами по оценке сходимости разработанных алгоритмов, а так же сравнительным анализом полученных результатов с экспертными оценками надежности процессов снабжения действующих предприятий.
Практическая значимость. Разработанные методы позволяют оценить
вероятность срыва поставок на основе стохастических моделей,
использующих статистику работы службы снабжения предприятия. Учет новых данных позволяет смоделировать мероприятия, направленные на повышение надежности системы управления снабжением, и оценить их эффективность.
Апробация работы. Основные теоретические и методические положения диссертационной работы докладывались на научно-технических совещаниях ООО «НПП «ИТЕЛМА», Москва, 2013; на заседаниях кафедры промышленная логистика ФГБОУ ВПО МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 2012-1014; на научном семинаре лаборатории экономико-статистических методов в контроллинге научно-учебного комплекса «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 2014.
Публикации. Основное содержание работы отражено в 6 научных работах, из них в журналах, рекомендованных ВАК РФ – 4, общим объёмом 3.04 п.л.
Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, выводов, списка литературы из 111 наименований. Работа изложена на 134 страницах, содержит 58 рисунков и 25 таблиц.
Общие подходы к оценке надежности процессом управления снабжением производства
Под надежностью системы материально-технического снабжения понимается способность системы бесперебойно обеспечивать предприятие требуемыми ресурсами. Надежность цепей поставок определяется тремя факторами: время поставки; характеристики доставленной продукции не ниже заявленных; совокупные издержки [47]. В идеале, время поставки материалов на производство должно точно соответствовать времени возникновения потребностей в материалах. Опоздание поставки приедет к простою производства. Поставка материалов раньше срока в производственный отдел способна привести к ухудшению их потребительских качеств, которое вызвано ненадлежащими условиями хранения. Может оказаться, что для материалов, полученных раньше планируемого срока, еще не освобождено место на складе. Чем меньше требуется времени на доставку материалов, тем ниже инвестиции в запасы и тем ниже риски истощения страхового запаса вследствие изменившегося спроса на материалы [22]. Характеристики доставленной продукции включат в себя: потребительские свойства материалов; технологические свойства материалов; заранее оговоренный объём поставляемых материалов. Потребительские свойства материалов – такие свойства материалов, которые непосредственно влияют на качество изготавливаемой продукции. Среди таких свойств может значиться, например, твердость сплава, из которого состоят заготовки, поступающие в производство. Технологические свойства материалов – такие свойства материалов, которые являются частью конечной продукции предприятия, а используются в технологических целях, например для защиты материалов от воздействий внешней среды в процессе их хранения на складе (холодильные установки или герметичные контейнеры), удобства подачи материалов в производство (паллеты, пазы, предназначенные для удобства выполнения складских операций с материалами). Заранее оговоренный объём поставляемых материалов может быть точной величиной или допускать некоторое отклонение от неё. Если производственные подразделения сразу принимают в работу всю партию целиком, то недостаточное количество материалов может сказаться на производственных процессах предприятия. В этом случае недостаток материалов может рассматриваться, как отказ системы снабжения. Совокупные издержки поставки – это допустимые расходы на обеспечение предприятия материалами в рамках одного цикла снабжения. Помимо стоимости материалов и ожидаемых расходов на управление запасами выделенные отделу снабжения средства могут задействоваться для компенсации негативных последствий непредвиденных ситуаций. Такие расходы имеют место, например, если поставщик не успевает передать материалы к назначенному сроку и принимается решение о закупке материалов у другого поставщика по более высоким ценам в виду срочности доставки [5]. Превышение допустимой величины расходов на один цикл снабжения можно считать отказом системы снабжения, если понесенные издержки обратили на себя повышенное внимание руководства отдела материально-технического обеспечения, что привело к обсуждению мер, которые необходимо предпринять для снижения риска возникновения событий, имевших место в проблемном цикле снабжения [110].
Время доставки характеризуется: средним временем доставки; стабильностью времени доставки. Среднее время влияет на надёжность снабжения предприятия только в условиях нестабильного спроса на материалы со стороны производства. На основании среднего или ожидаемого времени выполнения заказа можно планировать стратегию управления запасами. Чем меньше этот показатель, тем быстрее отдел снабжения может компенсировать возросший спрос на материалы со стороны производства. Стабильность времени выполнения заказа зависит от того, насколько система подготовлена к решению непредвиденных обстоятельств. Запоздалая или преждевременная поставка может выбить из графика бизнес-процессы предприятия. Поскольку наиболее негативными для предприятия являются ситуации отсутствия материалов в момент, когда в них нуждается производство, то обычно нестабильность времени выполнения заказа компенсируется созданием буферных запасов, что замораживает часть оборотных средств предприятия.
Понятие надежности имеет место для систем, характеризующихся в некоторой степени непредсказуемостью: неопределенность подразумевает неполноту информации; неопределенность может выступать мерой этой неполноты (отклонением от детерминированной системы); неопределенность является источником неоднозначности реализации событий; неопределенность порождает множество альтернатив при принятии решений; неопределенность является ограничением для управляемости и устойчивости системы [32].
Неопределенность проявляется в виде отсутствия полной картине об объекте управления. Современная экономическая среда, в которой существует предприятие, характеризуется высокой сложностью и динамичностью, поскольку она состоит из огромного числа хозяйственных субъектов, имеющих множество связей между собой. В свою очередь, каждый субъект подвержен изменениям, имеющим внешнюю или внутреннюю природу. Столь огромное число взаимозависимых и постоянно меняющихся факторов препятствует проведению оптимального и адекватного планирования [65].
Неопределенность подразумевает неполноту информации, которой располагает субъект о некотором объекте. Объектом могут выступать: окружающая среда; соперники; сам субъект. Окружающую среду и соперников можно отнести к внешним эффектам. Различие между ними заключается в целях, которые определяют их поведение. Например, под соперниками подразумеваются внешние эффекты, декларирующие желание нанести вред субъекту. Сама по себе окружающая среда чаще всего проявляет безразличие к нему. Наличие неопределенности может приводить к результатам, отличным от заявленных целей. Например, конкуренты могут принимать необдуманные решения, улучшающие положение рассматриваемого субъекта. Неопределенность, касающаяся самого субъекта, предполагает, что у него может отсутствовать чётко поставленная цель. Например, руководство предприятия может изменить свою позицию по отношению к экологии, что может вызвать потребность в изменении всей структуры предприятия, признавая тем самым затраты на создание старой бесполезными.
Разработка методов построения модели системы управления снабжением
В виду того, что те или иные источники могут являться более или менее достоверными, полными, или их данные могут более или менее точно описывать моделируемую систему, для учета этих факторов можно использовать весовые коэффициенты для усиления влияния более адекватных данных и ослабления влияния менее адекватных. Данные по рассматриваемому предприятию могут быть более адекватны чем данные со сторонних предприятий, если они описывают исследуемую систему снабжения, работающую в устоявшемся режиме, и менее адекватны, если исследуемая система еще не успела с момента начала работы собрать достаточную статистику о собственном функционировании. Данные о времени транспортировки от поставщика могут быть более предпочтительны данных, полученных от специализированных служб, поскольку описывают конкретную работу логистической системы, организованной поставщиком.
Данный метод требует наличия информации о работе существующих систем снабжения. Возникает вопрос об источниках информации о работе новых систем. Можно выделить три проблемных случая: сбор информации о надежности снабжения предприятия, выпускающего новый продукт в существующей логистической среде; сбор информации о работе системы снабжения предприятия, выпускающего продукт в новой логистической среде; и сбор информации о работе системы снабжения предприятия, выпускающего новый продукт при взаимодействии с новыми поставщиками новых комплектующих в существующей логистической среде. Первый проблемный случай характерен для инновационных предприятий, создающихся в развитых экономиках. Чаще всего инновационным является способ создания стоимости из существующих материалов и комплектующих, поэтому системы снабжения могут собрать информацию о работе поставщиков со сторонних предприятий, которые имели с ними дело. Второй проблемный случай характерен для размещения предприятия в развивающейся экономике. Обычно это означает проектирование новых логистических сетей и установки взаимодействия с новыми поставщиками. В этом случае ставится задача управления рисками. Информацией о работе системы снабжения будут являться данные об организации логистических цепочек другими предприятиями того же размера. Третий проблемный случай характерен для инновационных продуктов, под которые проектируется новая логистическая среда. В этом случае могут для расчета надежности системы снабжения могут использоваться оценки работы проектируемой системы поставки материалов и комплектующих от поставщиков. Но главной проблемой сбора информации является нежелание конкурентов делиться своими данными в случае, если только их системы снабжения являются наиболее схожими с проектируемой. Другим методом сбора информации о работе системы, корректировки исходных данных и получения оценок плотностей распределения вероятностей этапов процесса снабжения является метод экспертных оценок. Основываясь на работе [55], можно выделить следующие этапы процесса экспертного оценивания:
В зависимости от цели проводимого расчета надежности системы снабжения и от располагаемых данных может быть сформулирована и цель экспертного оценивания. От экспертов может потребоваться сформировать исходные данные о функционировании совершенно новой системы снабжения или скорректировать или одобрить уже существующие.
Разработка рабочей группы представляет собой выбор ответственного лица, в чьи обязанности входит организация и проведение подбора экспертов; обработка и анализ собранных материалов; подготовка экспертного заключения. В зависимости от сложности или важности решаемой задачи может быть выбрано несколько ответственных лиц с четко организованной системой принятия коллективного решения. Такая система может заключаться в голосовании по всем вопросам с принятием решения через большинство голосов или в назначении главы рабочей группы, за которым закреплено право окончательного решения, основывающегося на аргументах остальных участников.
Разработка регламента работ экспертной группы представляет собой выработку методологических принципов, на основании которых будет строиться и выбираться экспертная оценка. Это могут быть принципы проведения социологического опроса, критерии доверия тем или иным данным, правила использования исходных данных и определение приоритета в случае существования нескольких источников. Принципы проведения социологического опроса должны обеспечивать отсутствие влияния характера процедуры сбора данных на получаемые результаты [9]. Критерии доверия тем или иным данным необходимы для того, чтобы снизить вероятность построения экспертной оценки преимущественно на догадках, а не на фактах. Критерий обязывает эксперта обосновывать логичность в выборе его предпочтений. В случаях, когда неправильные суждения выводятся из ложных предположений, построенная модель процесса не будет адекватна реально протекающим процессам. Риск построения такой модели возрастает, если в ходе анализа задействуется больше предположений и меньше установленных фактов [54].
Этап подбора экспертов – очень важный и ответственный процесс. В зависимости от размеров предприятия рабочая группа может состоять из одного менеджера по закупкам, либо из целого экспертного отдела. Всё зависит от сложности и важности решаемой задачи и располагаемых трудовых ресурсов. Под важностью задачи понимается требуемая степень точности получаемого экспертного заключения. В общем случае для малые предприятия способны компенсировать низкую точность оценки их работы свой высокой степенью адаптации к меняющимся условиям. С другой стороны, издержки сбоев поставок в машиностроении, энергетике или оборонной промышленности настолько высоки, что это накладывает серьёзные требования к разработке системы снабжения, а значит и к результатам работы рабочей группы. Квалификация эксперта должна означает, что эксперт способен признать и оценить значимость последствий потенциальных сбоев в системе снабжения, а так же знаком с подходами оценки этих последствий [18].
Существует множество методик подбора экспертов. Предпочтение формальных практик бессистемному подбору объясняется наибольшей вероятностью подобрать группу, в которой не будет доминирующей парадигмы по отношению к рассматриваемым вопросам. Это связано с тем, что формальные правила изначально ориентированы на такой подбор, в то время, как бессистемный подбор экспертов вносит неочевидные субъективные предпочтения по отношению к тем экспертам, кто разделяет определенную точку зрения человека, осуществляющего подбор.
Очень важно правильно выбрать численный состав экспертной группы. При малом числе экспертов результаты, основанные на их деятельности, будут ненадежны. При большом численном составе экспертной группы её работу будет очень сложно организовать, а экспертам - прийти к общему заключению [10].
Наиболее адекватные экспертные оценки можно получить от экспертов, которые лучше всего удовлетворяют следующим требованиям: работают в рассматриваемой отрасли не менее 5 лет; непосредственно принимали участие в проектировании, интеграции или оптимизации производственных процессов; проявляют способность к творческому мышлению и интерес к своей области профессиональной деятельности; характеризуются рассудительностью, способностью принимать ответственные решения, умением отстаивать собственное мнение и минимальной склонностью соглашаться с мнением большинства без собственной убежденности в правильности решения; Имеют общительный характер, лишенный социально-негативных черт; Не имеют непосредственной заинтересованности в судьбе ни одной из конкурирующих систем; Проявляют инициативу и желание участвовать в проведении экспертизы [10].
Построение модели снабжения производственных отделов материалами
Рассмотрение проблемы повышения надежности системы снабжения нельзя ограничивать только взаимодействием с поставщиками. Необходимо учитывать возможности оптимизации управления запасами материалов, отвечающего за удовлетворение спроса на них со стороны производства [48]. Потребность в материалах, получаемых от поставщиков, обеспечена потребностями производства в этих материалах. Ограничение по времени доставки материалов в службу снабжения объясняется недопустимостью отсутствия материалов в момент возникновения потребности в них на стороне предприятия. Поэтому существует задача оценки надежности работы службы снабжения по отношению к запросам, поступающим от производства.
В общем случае, работа отдела снабжения организована по следующей схеме: производство выставляет требования на материалы, которые удовлетворяются путём поставок со склада. Если материалы на складе заканчиваются, то служба снабжения организует пополнение запасов через поставщиков. Данная схема отражена на Рисунке 3.1:
Организация работы отдела снабжения Как и в случае с внешними поставками, надежность внутренних поставок может быть охарактеризована вероятностью отказа системы снабжения. Отказом системы считается ситуация, при которой служба снабжения не может поставить материалы к моменту возникновения потребности в них на производстве. В этом случае под надежностью системы снабжения понимается способность удовлетворять число заявок на материалы не ниже заданного в заданный промежуток времени [99].
Отказы системы снабжения происходят по двум основным причинам: нестабильном спросе и задержках в поставке.
Нестабильный спрос на материалы может привести к отказу системы снабжения в том случае, если потребности предприятия в материалах неожиданно возрастут. Постоянный спрос на материалы позволяет спрогнозировать момент времени, в который текущий запас будет израсходован. К этому моменту времени отдел снабжения должен ожидать поставку материалов. Если скорость расхода материалов увеличится, то предприятие столкнется с дефицитом материалов. На Рисунке 3.2 приведен пример отказа системы снабжения в случае изменения спроса на материалы со стороны производства.
Если поставка материалов ожидается на 11-й день, а текущий запас будет израсходован на 8-й, то в течение 3-х дней производство будет простаивать в ожидании материалов.
Задержка в поставке – означает выдачу материалов позднее запланированного срока [77] Задержки поставок из-за сбоев в работе поставщика или службы снабжения на предприятии делают нестабильность времени выполнения логистического цикла довольно частым явлением. Задержка на стороне поставщика может случиться на этапе подготовки заказа или на этапе транспортировки материалов. Рисунок 3.2. Отказ системы снабжения в виду изменения спроса на материалы Неточности работы непосредственно службы снабжения так же могут задержать выполнение требований со стороны производства. В зависимости от этапа цикла снабжения, который вызвал задержку в поставке, причина данного типа отказа системы материально-технического обеспечения может находиться как на стороне поставщика, так и на стороне службы снабжения. Поставщик мог опоздать на этапе комплектации заказа или на этапе погрузки материалов. Служба снабжения могла поздно отправить заказ поставщику или затянуть с приёмкой материалов. Причиной задержки так же могут стать несколько этапов, если они выполнялись относительно долго и не были компенсированы быстрым исполнением других этапов. На Рисунке 3.3 приведен пример отказа системы снабжения при задержке поставки материалов. Рисунок 3.3. Отказ системы снабжения в виду задержки поставки
Случай с одновременным повышением спроса на материалы со стороны производства и задержка поставки материалов – самых худший из вариантов. [77]. Пример такого случая приведен на Рисунке 3.4.
Мероприятия, направленные на своевременное обеспечение производства материалами, носят название «управление запасами». Для организации этих мероприятий требуется наладить мониторинг оперативной информации о размере запасов на складе [67]. Управление запасами материалов подразумевает следующие действия: заказ материалов; получение материалов; хранение; отправка в производство. Под стратегиями управления запасами рассматривается политика пополнения запасов материалов, которая определяется менеджером по снабжению и может носить как произвольный, так и строгий порядок. Произвольный порядок пополнения запасов подразумевает, что ответственное лицо осуществляет заказы на поставку материалов в соответствии с собственным опытом и интуиции, и правила, по которым происходят заказы, не являются четко выраженными и однозначно сформулированными. Строгий порядок пополнения запасов исходит из четких, заранее зафиксированных правил. Эти правила должны исходить из реального опыта организации снабжения и эффективно работать не только в штатном режиме функционирования производства, но и в непредвиденных обстоятельствах [57]. При определении стратегии управления запасами необходимо ориентироваться не только на внутренние процессы предприятия, но и на возможности поставщиков [33].
Практическая реализация разработанных методов оценки надежности внутрипроизводственных процессов материально-технического снабжения
Проверка критерия окончания моделирования Обобщённый алгоритм изображен на Рисунке 3.10. Инициализация входных параметров устанавливает начальные значения переменных и констант, задействованных в моделировании. Список констант и переменных, задействованных в алгоритме, перечислен в Таблице 21.
На Рисунке 3.11 изображен алгоритм моделирования потока заявок. На шаге 1 проверяется поступила ли заявка от производственных подразделений. Считается, что заявка поступила, если оставшееся время до поступления заявки принимает значение 0. На шаге 2 происходит уменьшение запаса материалов на указанную заявкой величину. На шаге 3 происходит генерация новой заявки, что означает задание новых значений оставшегося времени до поступления заявки и размера заказываемой партии материалов. На шаге 4 время, оставшиеся до поступления новой заявки уменьшается на один день. Если к отделу снабжения обращается несколько производственных подразделений, то моделирование потока заявок производится для каждого из них отдельно.
Моделирование пополнения запасов заключается в моделировании принятия решения на пополнения запасов в соответствии с выбранной стратегией управления; генерации времени выполнения заказа и ожидания истечения этого времени, результатом чего является увеличение запасов материалов на складе. На Рисунке 3.12 изображен алгоритм моделирования пополнения материалов с использованием стратегии управления запасами по уровню материалов. На шаге 1 происходит проверка на необходимость пополнения материалов. Проверка происходит на основании критерия выбора точки заказа в соответствии со стратегией управления запасами. Если необходимость отсутствует, то моделирование пополнения запасов на текущей итерации пропускается. Если необходимость в заказе материалов существует, то система снабжения может находиться в одном из двух состояний: подготовке заказа на материалы у поставщика или в ожидании их получения. На шаге 2 проверяется с помощью определенного флага наличие заказа на материалы. Если заказа нет, то происходит переход на шаг 3, где моделируется отправка заказа поставщику в виде генерации времени выполнения заказа на основании соответствующей оценки плотности распределения. На шаге 4 устанавливается флаг наличия заказа. Если на шаге 2 определяется, что заказ существует, то происходит переход на шаг 5. На шаге 5 определяется, доставлены ли материалы. Материалы считаются доставленными, если счетчик времени поставки равен нулю. В этом случае выполняется шаг 6, на котором происходит пополнение материалов путём увеличения размера запасов на заказанный объём. На шаге 7 происходит уменьшение счетчика времени поставки материалов на один день. Если материалы были получены, то счетчик примет значение «-1», которое будет флагом при учете издержек путём сравнения текущего количества материалов с уровнем, характеризующим точку заказа. Для стратегии управления запасами с точкой заказа по оставшемуся объёму материалов критерий isSetOrderQ будет соответствовать приведенному ниже выражению: isSetOrderO = 7V 7Vmn
На Рисунке 3.13 изображен алгоритм моделирования пополнения материалов с использованием стратегии управления запасами с фиксированными периодами между заказами материалов. На шаге 1 происходит ожидание отправки заказа поставщикам путём уменьшения счетчика времени между заказами на один день. На шаге 2 происходит проверка на необходимость пополнения материалов. Проверка происходит путём сравнения счетчика времени между поставками с 0. Если значение счетчика времени больше нуля, то поставка материалов не требуется. Если нет, то моделирование пополнения запасов происходит по той же схеме, что и при моделировании уже рассмотренного предыдущего варианта стратегии управления запасами, с одним изменением, касающимся добавления шага 8, который означает перезапуск периода ожидания нового решения о пополнении запасов.
Другим примером принятия решения на пополнение запасами может служить модель заказа материалов менеджером в соответствии с его собственным опытом и интуиции. Обычно такие правила не являются четко выраженными и не могут быть однозначно сформулированными. Моделирование такого метода принятия решения может быть сведено к реализации значений системы случайных величин, одной из которых выступает время поставки материалов. Остальными величинами могут выступать точка заказа и размер запрашиваемой партии, если они коррелируют с временем выполнения заказа. При случайном потоке заявок менеджер по закупкам не может основывать свои решения на ожидании увеличения спроса.
На Рисунке 3.14 изображен алгоритм учета издержек процесса снабжения. На шаге 1 происходит учет издержек хранения материалов на всем периоде моделирования путём добавления к соответствующей переменной значения затрат текущей итерации, рассчитываемых, как произведение запаса материалов на определенный коэффициент. На шаге 2 проверяется, совершалось ли пополнение материалов в текущей итерации. Если пополнение материалов имело место, тогда происходит учет соответствующих издержек путём добавления к соответствующей переменной значения затрат текущей итерации, выраженных виде постоянной величины. На шаге 4 флаг отсутствия необходимости в пополнении запасов выставляется в значение, соответствующее отсутствию этой необходимости.