Тюрин А.Ю.,
к. э.н, доцент
Кузбасского государственного
технического университета,
г. Кемерово
Неотъемлемым элементом процесса функционирования предприятий пищевой промышленности является транспортировка сырья и готовой продукции в простых и сложных цепях поставок.
Необходимость реализации продукции в ограниченные сроки, небольшие размеры поставок предъявляют повышенные требования к управлению транспортировкой, а синхронизация транспортных, производственных и снабженческо-сбытовых процессов позволяет сократить издержки производства и продвижения товара к потребителю, улучшить финансовые показатели деятельности предприятий пищевой промышленности.
Следовательно, необходимо выявить такую политику и стратегию управления транспортировкой, которая позволяет повысить эффективность функционирования предприятий пищевой промышленности в сложившихся условиях взаимодействия с поставщиками и потребителями.
Вначале необходимо установить уровень сложности цепей поставок, выявить связи, координирующие параметры, основные критерии оптимизации, переменные управления и другие факторы, влияющие на конечные результаты функционирования предприятий. В качестве основного критерия необходимо взять максимизацию прибыли предприятия, в качестве дополнительного – минимизацию продолжительности финансового цикла.
Главным фактором, определяющим стратегии управления транспортировкой, является вид цепи поставок.
Будем рассматривать два варианта: простую и сложную цепи поставок.
Простая цепь поставок относится к функционированию одного предприятия пищевой промышленности (фокусной компании) совместно с поставщиками и потребителями 1-го уровня [1]. Сложная цепь поставок включает образование холдингов горизонтального и вертикального типов с целью получения большего эффекта, чем функционирование простой цепи поставок.
Другим фактором является способ получения и распределения информации (централизованный и децентрализованный). В случае централизованного способа информация концентрируется в отдельном звене, которое производит прогнозирование, планирование и распределение материального и финансового потоков по цепи поставок. Данный случай может быть использован при внедрении технологии VMI [1] или при использовании управления холдингом. В случае децентрализованного способа получения информации необходимо учитывать влияние Bullwhip-эффекта [2] на процесс управления транспортировкой в цепях поставок.
Третьим фактором является необходимость совмещения транспортировки с управлением запасами. Если необходимы такое совмещение и учёт политики управления запасами, то решается класс задач данного направления, который предполагает получение необходимого решения по транспортировке товаров на значительном временном горизонте планирования. В случае отсутствия такого совмещения или при недостатке информации решаются обычные задачи маршрутизации с учётом дополнительных ограничений.
Четвёртым фактором является продолжительность производственного и финансового циклов.
Если они длительные, то при выборе способов транспортировки упор делается на решение задач IRP-класса [3], а если продолжительность циклов небольшая, то при выборе стратегии транспортировки в основном опираются на результаты решения задач маршрутизации (VRP-класса) [4].
Помимо этого при окончательном выборе стратегии транспортировки учитываются такие факторы, как срок годности продукции, температурный режим доставки, периодичность поставок, временное окно доставки, номенклатура поставки.
Рассмотрим возможные стратегии управления транспортировкой в пищевой промышленности для простых цепей поставок различной конфигурации и интеграции.
Для простой цепи поставок иерархия моделей по степени сложности управления выглядит следующим образом:
1. Решение только задач маршрутизации (VRP-модели). Данная стратегия применяется, если на предприятии наблюдаются небольшой производственный и финансовый циклы, большая сеть обслуживания потребителей, раздельная специализация и принадлежность транспорта на стадиях сбыта и закупок.
2. Совместное решение задач транспортировки и управления запасами (IRPмодели). Данная стратегия используется, в случае если политика погашения дебиторской задолженности неизвестна или случайна с неизвестными статистическими параметрами.
3. Использование IRP-моделей при учёте политики погашения дебиторской задолженности. В данном случае возможно применение нескольких сценариев управления транспортировкой с учётом устойчивости, вариативности и предсказуемости дебиторской задолженности в рассматриваемом периоде времени.
4. Использование IRP-моделей на стадиях сбыта и закупок одновременно. Данная стратегия расширяет предыдущую модель за счёт учета политики поступления сырья на производство и выбора раздельной или совместной (объединённой) работы транспорта по доставке сырья и вывозу готовой продукции потребителям.
5. Полная интеграция транспортировки с процессами закупок сырья и сбыта готовой продукции. В данном случае возможно применение нескольких сценариев управления транспортировкой с учётом применения различной политики погашения кредиторской задолженности, особенностей функционирования предприятия в простой цепи поставок, принадлежности и дислокации транспорта в обслуживаемом регионе.
Применение моделей VRP-класса в пищевой промышленности
Применение моделей управления транспортировкой первого типа (VRP-класса) в простых цепях поставок подразумевает учёт и минимизацию только транспортных расходов, времени или расстояния в качестве критерия оптимизации при проектировании доставки продукции потребителям пищевой промышленности. При этом не учитывается производственный ритм выпуска продукции, нет состыковки транспортировки со складскими процессами и управлением запасами. Данные модели могут применяться в случае отсутствия информации о производственных и складских процессах, невозможности повлиять на них при изменении уровня транспортного облуживания или в случае применения только наёмного транспорта.
Так как продукция пищевой промышленности чаще всего доставляется потребителям мелкими партиями, то эффективность доставки товаров зависит от своевременной подготовки отгрузочных партий, разработки сроков завоза продукции и маршрутизации перевозок. При этом особую трудность вызывает составление развозочных маршрутов доставки грузов, так как для больших сетей решение этой задачи точными методами приводит к значительным затратам времени.
В связи с этим широко применяются эвристические методы решения задачи развоза продукции. Среди них наиболее известен метод Кларка-Райта [5], построенный на экономии при объединении маятниковых маршрутов в развозочные. Однако данный метод имеет ряд существенных недостатков, среди которых можно выделить нечёткий выбор транспортного средства при формировании маршрута, неправильное построение порядка объезда пунктов на маршруте, приводящее к увеличению общего пробега подвижного состава, возможность зацикливания (отсутствие конечного результата) при решении задачи на ЭВМ. Данные недостатки можно частично устранить, используя метод сумм при решении задачи коммивояжера, перестановкой пар пунктов в предварительном маршруте.
Помимо метода Кларка-Райта применяются и другие эвристические методы. Их практическое применение зависит от удалённости клиентуры от поставщиков, концентрации потребителей внутри кластеров (групп) обслуживания, размеров поставок, планировки улично-дорожной сети.
В рассмотренных выше алгоритмах предполагалась доставка всей партии груза потребителю за один рейс, в связи с чем на некоторых маршрутах могут наблюдаться неоптимальная загрузка подвижного состава и излишний пробег автомобилей, приводящий к повышенным транспортным расходам по доставке продукции.
Сократить пробег и соответственно снизить транспортные расходы по поставке продукции можно с использованием метода раздельной (дробной) доставки (SDVRP).
При этом методе партия поставки одному потребителю делится на несколько завозов, и за счёт этого наблюдается лучшая «упаковка» продукцией транспортного средства, сокращаются пробег и транспортные расходы.
Рассмотрим применение этого метода на следующем примере. Осуществляется обслуживание одного кластера (группы) потребителей хлебопекарной промышленности, состоящей из 15 пунктов. Продукция доставляется в картонных ящиках. Для доставки используются ящики различной формы и массы. Средняя масса одного ящика составляет 8 кг. Перевозка продукции осуществляется автомобилями различной грузоподъёмности (вместимости), максимальная загрузка которых в пересчёте на картонные ящики составляет 150, 170 и 200 ящиков (физических единиц).
Для уточнения эффекта от раздельной доставки были смоделированы различные ситуации обслуживания потребителей, различающиеся объёмами поставок продукции.
Исходные данные представлены в табл 1.
Для сравнения был взят эвристический алгоритм Кларка-Райта с последующим уточнением порядка объезда пунктов методом сумм. Применение метода раздельной доставки даёт относительно неплохой эффект на сокращении пробега и транспортных расходов при обслуживании потребителей. Результаты сравнительных расчётов по пробегу автомобилей комплексным методом Кларка-Райта и методом раздельной доставки показаны в табл. 2.
Результаты, приведенные в табл. 2, показывают неоспоримое превосходство применения метода раздельной доставки при проектировании маршрутов, кроме варианта 2 при использовании автомобиля с загрузкой в 150 ящиков. Выигрыш от сокращения пробега автомобилей изменяется от 6 до 13% и в среднем по всем вариантам с учётом отрицательного эффекта составляет примерно 7%.
Таким образом, применение метода раздельной доставки улучшает показатели транспортного обслуживания потребителей по пробегу автомобилей и расходам по доставке при сохранении объёмов поставок в течение отведённого периода завоза продукции.
Помимо рассмотренных выше методов и способов маршрутизации применяются особые случаи транспортировки, когда учитываются «временны. е окна» завоза продукции (VRPTW), организация последовательного или смешанного завоза и вывоза продукции на сети обслуживания (VRPPD, VRPB), использование дополнительных устройств (складов, автомобилей) для организации доставки товаров в цепях поставок (VRPSF).
Учёт различных ограничений процессов взаимодействия потребителей с поставщиками, особенности рыночных условий производства и потребления того или иного товара пищевой промышленности влияют на выбор одной из моделей управления транспортировкой первого типа (VRP-класса) либо нескольких моделей сразу. Уточнение исходных данных и ограничений позволит получить качественные характеристики процесса транспортного обслуживания потребителей и снизить издержки в цепях поставок.
Применение моделей IRP-класса в пищевой промышленности
Второй по сложности является модель, в которой учитывается эффект маршрутизации совместно с эффектом управления запасами.
В зависимости от полноты информации, её доступности, своевременности и целей, которые ставятся при решении задач совместного управления запасами и маршрутизацией (моделей IRP-класса), могут применяться два основных подхода:
- управление запасами может осуществляться только на предприятии (стандартный случай);
- управление запасами осуществляется как на предприятии, так и у потребителей (применение технологии VMI).
В качестве целевой функции может рассматриваться минимизация издержек системы доставки, которые складываются из затрат хранения товаров у поставщиков и потребителей, транспортировки продукции до потребителей, проведения погрузочноразгрузочных операций, а также стоимости продукции на складах поставщиков и потребителей за рассматриваемый период времени.
Включение показателя стоимости продукции позволяет рассчитать один из главных показателей эффективности деятельности предприятий пищевой промышленности – продолжительность производственного (финансового) цикла.
Дополнительно можно проследить влияние выбора приоритетов управления в цепях поставок на изменение транспортной стратегии обслуживания потребителей. Рассмотрим некоторые примеры применения моделей IRP-класса в пищевой промышленности. Так как клиентура предприятий пищевой промышленности довольно обширна, то требуется её классификация и группировка по некоторым признакам.
Применение метода ABC позволяет выделить основных и второстепенных потребителей, которые оказывают влияние на выбор политики производства, транспортировки и управления запасами в цепях поставок пищевой промышленности. Например, анализ объёмов поставок хлебобулочной продукции потребителям ОАО «Кемеровохлеб» позволил выделить 15 основных заказчиков, размер спроса которых составляет 80% от суточного сбыта готовой продукции. Данные потребители расположены в разных территориальных районах и составляют центры кластеров (групп), позволяющих построить развозочные маршруты по обслуживанию всех потребителей. В качестве учётной единицы продукции использовался 1 лоток. Стоимость 1 лотка продукции составляет 117 руб., хранения – 23,4 руб. Стоимость транспортировки определялась из расчета 240 руб. за 1 ч при использовании автомобиля с максимальной загрузкой в 140 лотков. При моделировании процесса транспортного обслуживания потребителей использовались три различные стратегии, зависящие от надёжности информации и целей управления системой сбыта.
Первая стратегия ориентирована на своевременное обслуживание потребителей (1-й вариант транспортировки). В ней учтено, что потребители в среднем работают по 12 ч, поставка продукции должна осуществляться за 3 завоза, условно разбитых на 4-часовые отрезки, и в течение 4-часового отрезка между смежными завозами продукция у потребителя расходуется равномерно.
Вторая стратегия ориентирована на производственную компанию пищевой промышленности (2-й вариант). В данной стратегии предполагается гибкое изменение графика вывоза продукции от поставщика автомобилями, что налагает дополнительные требования на проектирование маршрутов доставки, контроль времени оборота подвижного состава и введение резерва времени на случайный характер прибытия автомобилей после выполнения рейсов.
Дополнительно в данной стратегии наблюдаются значительные превышения суточных поставок над спросом для некоторых потребителей. Это может привести к переполнению склада потребителя и невозможности принять новую партию поставки. В связи с этим потребители могут вводить максимальные отклонения в поставках, учитывая это обстоятельство и случайный характер поведения спроса. Например, в случае установления максимального превышения суточных поставок над спросом в размере 20% используется третья стратегия, учитывающая интересы поставщика и потребителей (3-й вариант).
Для сравнения результаты по трём вариантам обслуживания потребителей сведены в табл. 3. Приведенные в табл. 3 данные показывают, что минимальные транспортные расходы соответствуют 1-му варианту обслуживания, а максимальные – 2-му варианту обслуживания. Компромиссный 3-й вариант обслуживания предполагает использование дополнительного количества автомобилей для доставки продукции потребителям. Отклонение в затратах системы доставки от минимальных издержек варьируется от 12 до 61%, что составляет существенную разницу в результатах и предъявляет высокие требования к точности информации о спросе, уточнению условий поставки продукции потребителям и контролю транспортно-складских операций в ходе обслуживания заказчиков.
Важным параметром, влияющим на продолжительность производственного (финансового) цикла предприятия пищевой промышленности, является продолжительность оборота готовой продукции, которая представлена в табл. 4.
Анализ результатов табл. 4 показывает, что продолжительность оборота готовой продукции очень чувствительна к скорости вывоза продукции с предприятия потребителям автомобилями и к условиям поставки. При средней продолжительности производственного цикла в хлебопекарной промышленности 20 дней и средней продолжительности оборота готовой продукции 0,3 дня использование 3-го варианта обслуживания снижает продолжительность производственного цикла на 1%.
Таким образом, при использовании моделей IRP-класса необходимо учитывать интересы как поставщика, так и потребителя, а также (в случае использования только наёмного автотранспорта) интересы перевозчика. Эффект от выбора рациональной модели транспортного обслуживания будет тем выше, чем больше скорость вывоза от поставщика, значительнее доля продолжительности оборота готовой продукции в продолжительности производственного цикла, больше степень загрузки автомобиля за рейс и меньше его пробег по маршруту.
Применение сложных моделей транспортного обслуживания в цепях поставок пищевой промышленности
Третьей по сложности является модель, в которой помимо эффекта от транспортировки и управления запасами учитывается эффект от управляемой (предсказуемой) политики погашения дебиторской задолженности со стороны потребителей. В данном случае могут существенно измениться маршруты доставки продукции исходя из платёжеспособности потребителей и уровня (динамики) изменения спроса на продукцию.
По моей классификации моделей транспортного обслуживания данный класс задач имеет условное обозначение IRP+ДЗ.
Рассмотрим некоторые примеры применения моделей IRP+ДЗ класса в пищевой промышленности. Как и в предыдущем разделе, рассматриваются 15 основных заказчиков хлебобулочной продукции, размер спроса которых составляет 80% от суточного сбыта товаров. В качестве учётной единицы продукции использовался 1 лоток. Себестоимость 1 лотка продукции варьируется в довольно широких пределах в зависимости от ассортимента заказа потребителями. Стоимость хранения составляет 20% от стоимости заказа. Стоимость транспортировки определялась из расчета 7,68 руб. за 1 лоток при использовании автомобиля с максимальной загрузкой в 140 лотков. Отпускная цена продукции для потребителя составляет 120% от себестоимости для производителя.
Каждый потребитель может использовать задержку в оплате продукции от 0 до 3 дней. Так как поставка продукции осуществляется в течение 5 дней недели каждому потребителю, а от недели к неделе объёмы поставок остаются примерно одинаковыми, рассмотрим работу системы сбыта в течение этих 5 дней. Фрагмент исходных данных по спросу на продукцию приведен в табл. 5.
Также учитываются различные варианты задержек в оплате поставленной продукции потребителями поставщику. Исходные данные для двух вариантов задержек в оплате представлены в табл. 6.
На план поставок продукции влияют начальные и текущие уровни запасов как у потребителей, так и у производителя. Рассмотрим результаты оптимальной политики работы системы сбыта при начальном запасе на 1 день моделирования в 20% от среднего спроса в течение недели и текущем уровне запасов в каждый день не менее 10% от среднего спроса у каждого потребителя. При этом начальный уровень запасов у производителя составляет 100 лотков. Задержка оплаты продукции берется из варианта 1 в табл. 6. Результаты моделирования для такой системы (1-я постановка задачи) показывают, что общие расходы системы составят 465 744,22 руб., а транспортные расходы по доставке продукции потребителям – 35 750,40 руб. Если не учитывать возврат дебиторской задолженности (ДЗ), то расходы системы составят 1 408 085,02 руб.
Следовательно, учёт возврата ДЗ позволяет сократить затраты системы на 66% при неизменности структуры поставок продукции потребителям.
Рассмотрим другой пример работы системы сбыта при начальном запасе на 1 день моделирования в 30% от среднего спроса в течение недели и текущем уровне запасов в каждый день не менее 15% от среднего спроса у каждого потребителя. При этом начальный уровень запасов у производителя составляет 100 лотков. Задержка оплаты продукции берётся из варианта 1 в табл. 6. Результаты моделирования для такой системы (2-я постановка задачи) показывают, что общие расходы системы составят 492 063,58 руб., а транспортные расходы по доставке продукции потребителям – 35 381,76 руб. Если не учитывать возврат ДЗ, то расходы системы составят 1 434 404,38 руб. Следовательно, учет возврата ДЗ позволяет сократить затраты системы на 65% при неизменности структуры поставок продукции потребителям. Помимо этого завышение страховых (минимальных) уровней запасов потребителей повышает расходы всей системы сбыта на 5,6% по отношению к стратегии поставок для 1-й постановки задачи.
При использовании 2-го варианта задержек в оплате продукции из табл. 6 и всех условий 2-й постановки задачи структура поставок остается неизменной, а общие расходы системы сбыта изменяются с 492 063,58 до 54 2631,58 руб. (повышаются на 10%).
При изменении начального уровня запасов у производителя с 100 до 200 лотков общие издержки повышаются с 542 631,58 до 570 431,58 руб. (на 5%). Следовательно, изменение структуры задержек в оплате готовой продукции влияет на общие расходы системы сбыта, величину дебиторской задолженности, продолжительность финансового цикла, но не влияет на структуру поставок продукции потребителям.
Таким образом, при формировании транспортной политики обслуживания потребителей пищевой промышленности необходимо учитывать их требования по минимальным уровням запасов или оперативности поставок, вариативность спроса в течение некоторого периода времени, ограничения по транспортным мощностям поставщика и сторонних перевозчиков, возможность гибкого регулирования производственной мощности по выпуску готовой продукции.
Подводя итог по моделям транспортного обслуживания, отмечу, что важными факторами, влияющими на выбор этих моделей, являются стоимостные показатели – стоимость сырья, готовой продукции, отпускная цена, цена централизованной поставки, стоимость транспортировки на стадиях закупок и сбыта. Помимо этого ключевую роль также играют интенсивность поступления и расходования сырья, производства и сбыта готовой продукции. Учёт перечисленных факторов, динамики их изменения во времени и определяет выбор модели транспортного обслуживания, приводящей к минимизации расходов в цепи поставок пищевой промышленности и снижающей продолжительность производственного (финансового) цикла.
Литература
1. Дыбская В.В., Зайцев Е.И., Сергеев В.И., Стерлигова А.Н. Логистика : Учебник. – М. : Эксмо, 2008.
2. Иванов Д.А. Логистика. Стратегическая кооперация. – М. : Изд-во «Вершина», 2006.
3. Federgruen A., Zipkin P. A combined vehicle routing and inventory allocation problem // Oper. Res. – 1984. – 32. – P. 1019–1037.
4. neo.lcc.uma.es/radi-aeb/WebVRP/
5. Clark G., Write J.W. Scheduling of vehicles from central depot to a number delivery points//Oper. Res. Quart. – 1964. – 12, № 4. – Pp. 568–581. |