Проверяемый текст
Исупова Елена Валентиновна. Моделирование системы управления товарными запасами и потоками торгово-посреднической организации (Диссертация 2009)
[стр. 93]

93 Соответственно поставщик, анализируя временной ряд заказов компании, прогнозирует свои потребности с еще большим разбросом.
Очень малое число компаний в своей хозяйствкнной деятельности однозначно трансформируют входящие заказы в исходящие без анализа и проработки.
Спрос клиентов компании образует входящие данные для системы управления запасами, которая на выходе выдает решение о том, когда и сколько товара нужно закупить.
Как правило, заказы клиентов консолидируются вплоть до размера минимальной партии, которая может соответствовать или
норме загрузки транспортного средства (вагона, контейнера, грузовика), или оптимальному размеру заказа.
Чем больше размер заказываемой партии товара и соответственно чем реже делается заказ, тем больше будет степень его отклонения.
С другой стороны, анализируя спрос своих клиентов, компания может наблюдать большие скачки, на основании которых впоследствии будет сделан вывод о высокой степени неопределенности спроса.
На самом же деле компания анализирует не суммарный спрос своих клиентов, а поток заявок, каждая из которых сформирована, исходя из индивидуальных систем пополнения запасов.
В таком случае «преобразованный» спрос обладает ярко выраженной неравномерностью
[59].
Чрезмерные колебания спроса могут быть спровоцированы и ценовой политикой компании.
Периоды снижения цен или проведения специальных акций обычно привлекают немало клиентов, которые, в порыве извлечь максимальную пользу из «выпавшего шанса», формируют спекулятивные запасы.
Естественно, после
окончания действия акций следует неминуемый спад, поскольку клиенты начинают расходовать свои запасы, возможно, дожидаясь следующего периода скидок [59].
В западной литературе упоминаются также случаи, когда в условиях дефицита клиенты подают намеренно завышенные заявки в ответ на политику их частичного исполнения.
И когда уровень предложения, наконец,
[стр. 72]

особых условий).
Спрос клиентов компании образует входящие данные для системы управления запасами, которая на выходе выдает решение о том, когда и сколько товара нужно закупить.
Как правило, заказы клиентов консолидируются вплоть до размера минимальной партии, которая может соответствовать или
оптимальному размеру заказа, или норме загрузки транспортного средства (грузовика, вагона, контейнера).
Чем больше размер такого заказа и соответственно чем реже делается заказ, тем больше будет степень его отклонения.
С другой стороны, анализируя спрос своих клиентов, компания может наблюдать большие скачки, на основании которых впоследствии будет сделан вывод о высокой степени неопределенности спроса.
На самом же деле компания анализирует не суммарный спрос своих клиентов, а поток заявок, каждая из которых сформирована исходя из индивидуальных систем пополнения запасов.
В таком случае «преобразованный» спрос обладает ярко выраженной неравномерностью,
что и показано на рисунке 2 .4 рисунок 2.4 Колебания спроса, обусловленные консолидацией заказов Чрезмерные колебания спроса могут быть спровоцированы и ценовой политикой компании.
Периоды снижения цен или проведения специальных акций обычно привлекают немало клиентов, которые в порыве извлечь максимальную пользу из «выпавшего шанса» формируют спекулятивные запасы.
Естественно, после
оконча72

[стр.,73]

ния действия акций следует неминуемый спад заказов, поскольку клиенты начинают расходовать свои запасы, возможно, дожидаясь следующего периода скидок [48].
В западной печати упоминаются также ситуации, когда в условиях дефицита клиенты подают намеренно завышенные заявки в ответ на политику их частичного исполнения.
И когда уровень предложения наконец
догоняет спрос, следует череда отмен заказов.
Такая же картина была характерна и для советской системы снабжения, однако в современных рыночных условиях повторение этой модели вряд ли возможно.
Ви11\у1ир-эффскт крайне негативно сказывается на эффективности операций участников цепи поставок в первую очередь потому, что он провоцирует накопление чрезмерных страховых запасов у каждого участника цепи.
Поэтому разработка мер по сглаживанию этого эффекта на сегодняшний день является одной из актуальных задач логистики.
Можно выделить несколько подходов к ее решению.
В основе этого подхода лежит сложное информационное взаимодействие между участниками цепи поставок, которое позволяет проводить автоматизированный анализ конечного спроса.
Например, если производитель будет иметь доступ к данным о продажах своей продукции непосредственно из торговых залов, то для него не составит труда спрогнозировать, какой объем он должен отгрузить в распределительный центр, снабжающий эту розничную сеть.
Другой вариант использования возможностей информационной интеграции это работа по технологии УМ1 (Уепёогз Мапа^её 1пуспЮгу), когда продавец самостоятельно управляет запасами своего клиента.
Преимущества такого подхода налицо, так как он устраняет саму основу эффекта хлыста.
Однако реализация подобной технологии требует от компаний не только серьезных финансовых вложений, но и высокой степени информационной интеграции, что возможно только при достаточной зрелости компании для подобных отношений.
В России, к сожалению, таких компаний единицы [48].
В каждой цепи поставок есть лидер или фокусная компания, которая определяет политику всей цепи как звено, обладающее наибольшим весом.
В цепочке производитель-дистрибыотор-розница таким звеном чаще становится производитель, 73

[Back]