|
153 среднюю длительность и среднеквадратическое отклонение длительности доставки (приложение 3). Уровень обслуживания, который необходимо достичь по компании в целом, принимается равным 95%. Поскольку все выбранные товары, для которых проводится оптимизация размера заказа, относятся к группам У и 2, страховой запас для них рассчитывается одинаково, с учетом как колебаний продаж, так и отклонений в длительности выполнения заказа, данные по которым рассчитываются по накопленной статистике за предыдущие периоды. В качестве прогноза продаж на период выполнения заказа используются уточненные данные, полученные на втором этапе прогнозирования от торгового отдела. За первоначальные остатки по компании в целом по группе товара, поставляемой через Агента 1, принимаются суммарные запасы на транзитном складе в Самаре и на всех московских складах. Рассчитанные в результате реализации модели оптимальные размеры заказов, количество поставок, совокупные затраты организации, связанные с управлением запасов в сфере снабжения, представлены в табл. 3.15. Совокупные объемы заказов по каждой группе совместных поставок кратны максимальной грузоподъемности транспортного средства. Следует отметить, что по многим товарным позициям получен нулевой оптимальный размер заказа, что свидетельствует о наличии в системе избыточных запасов по этим позициям. Следовательно, последовательное многократное применение предложенной модели для ежемесячного планирования объемов заказов позволит снизить уровень запасов, обеспечивая, при этом, заданный уровень обслуживания. Поскольку в работе представлен лишь пример однократного вычисления оптимальных объемов заказа по модели, совокупный эффект от ее внедрения не рассчитывается. Очевидно, что рассматриваемые совокупные затраты предприятия будут минимальны при использовании модели. Датее рассмотрим процесс распределения товара между складами |
3.3 Оптимизация затрат торгово-посреднической организации, связанных с пополнением, содержанием и распределением товарных запасов Б системе управления товарными запасами выбранной торговопосреднической организации, специфика которой описана в параграфе 3.1 данной работы, заказы у поставщиков размещаются один раз в месяц на месяц, следующий за периодом выполнения заказа с понедельной разбивкой. Как видно из приложения 3, в котором представлены исходные данные для расчетов по модели, период выполнения заказа по всем ассортиментным позициям является длительным и превышает один месяц. В качестве прогноза спроса на товары в модели пополнения необходимо использовать результаты, полученные по многофакторной регрессионной модели. Кроме того, в модели пополнения за основу предлагается взять полученный вариант распределения товарных потоков организации по модели выбора оптимального канала доставки товара, и соответствующие данному вариант}' затраты на доставку товара, емкость транспортного средства, среднюю длительность и среднеквадратическое отклонение длительности доставки (приложение 3). Уровень обслуживания, который необходимо достичь по компании в целом, принимается равным 95%. Поскольку все выбранные товары, для которых проводится оптимизация размера заказа, относятся к группам У и 2, страховой запас для них рассчитывается одинаково с учетом как колебаний продаж, так и отклонений в длительности выполнения заказа, данные по которым рассчитываются по накопленной статистике за предыдущие периоды. В качестве прогноза продаж на период выполнения заказа используются уточненные данные, полученные на втором этапе прогнозирования от торгового отдела. За первоначальные остатки по компании в целом по группе товара, поставляемой через Агента 1, принимаются суммарные запасы на транзитном складе в Риге и на 116 всех московских складах. Рассчитанные в результате реализации модели оптимальные размеры заказов, количество поставок, совокупные затраты организации, связанные с управлением запасов в сфере снабжения, представлены в табл. 3.15. Совокупные объемы заказов по каждой группе совместных поставок кратны максимальной грузоподъемности транспортного средства. Следует отметить, что по многим товарным позициям получен нулевой оптимальный размер заказа, что свидетельствует о наличии в системе избыточных запасов по этим позициям. Следовательно, последовательное многократное применение предложенной модели для ежемесячного планирования объемов заказов позволит снизить уровень запасов, обеспечивая, при этом, заданный уровень обслуживания. Поскольку в работе представлен лишь пример однократного вычисления оптимальных объемов заказа по модели, эффект от ее внедрения не рассчитывается. Очевидно, что рассматриваемые совокупные затраты предприятия будут минимальны при использовании модели. Далее рассмотрим процесс распределения товара между складами организации. Большинство межскладских перемещений в компании осуществляется один раз в неделю. Так, один раз в неделю с общего склада загружаются вагоны в Екатеринбург и Новосибирск, еженедельно пополняются резервные склады под ключевых клиентов компании Метро и Ашан. Для определения потребности каждого склада в товаре на неделю используется уточненный и детализированный прогноз продаж с разделением по складам, полученный на втором этапе прогнозирования от торгового отдела. 117 ■> |