logo
Новые сообщения Социальные группы



Вернуться   Форум CIMA.ru > Финансовое управление и учет > Управленческий учет и контроллинг

Важная информация

Интересное обсуждение? Поделись в соцсети.

Ответ
 
Опции темы Опции просмотра
Старый 17.05.2010, 15:25   #1
Сергей Черемушкин
консультант форума
 
Регистрация: 11.10.2007
Адрес: Россия, Саранск
Сообщений: 110
По умолчанию Управление запасами

Здравствуйте!
Хотел бы поинтересоваться, как на наших предприятиях обстоят дела с оптимизацией уровня запасов. Какие модели используются? В каких программах? Применяется ли для этого вероятностное имитационное моделирование или только детерминистические модели (EOQ Уильсона, Миллера-Орра, Newsvendor models и т.п.). Интересует именно принятая концепция контроля уровня запасов.
Сергей Черемушкин вне форума   Ответить с цитированием
Старый 18.05.2010, 12:51   #2
Павел Родных
консультант форума
 
Аватар для Павел Родных
 
Регистрация: 03.05.2005
Адрес: Россия, Москва
Сообщений: 236
По умолчанию

Не знаю как на остальных предприятиях, но на предприятиях автоторговли Москвы прекрасно для них дела обстоят, ни одного автомобиля нет полной комплектации, на запасах экономят прекрасно а потребители ждут
это было лирическое отступление о наболевшем, теперь к делу.
Вероятностное имитационное моделирование нигде не встречал и сам не предлагал, ограничиваясь пресловутым страховым запасом, в котором, конечно, некоторые вероятности (шансов и рисков) учитываются.
Остальное уже классика: планы, взаимоотношения с поставщиками, логистика и т.п.
Расчет ведется в тех программах, в которых осуществляется оперативный учет и планирование деятельности.

А что понимается под концепцией контроля?

и далее. Сергей, а существуют разработанные модели вероятностного моделирования для управления запасами?, или из общих концепций в каждом конкретном случае разрабатывать модель нужно
__________________
всё относительно
Павел Родных вне форума   Ответить с цитированием
Старый 20.05.2010, 19:22   #3
Сергей Матвеев
участник форума
 
Регистрация: 22.02.2006
Адрес: Москва
Сообщений: 5
По умолчанию

В моей практике была такая задача.
Производство токарных резцов имело объем продаж 1,5 млн. штук в год, номенклатуру в 900 типоразмеров. Производственный цикл – 2 недели от запуска партии резцов в производство до сдачи на склад готовой продукции. Отгрузка резцов происходила со склада ГП заказами от 20 резцов до 50 тыс. шт. и от 1 до 50 типоразмеров.
Проблема состояла в следующем: запасы на складе ГП составляли 600 тыс. резцов (6-ти месячный запас), а комплектация заказов осуществлялась 3-4 недели, поскольку постоянно на складе не оказывалось в наличии заказанных и оплаченных потребителями номенклатурных позиций резцов. При этом в производство запускались в значительном объеме резцы, на которые в ближайшее время спроса не предвиделось (решалась задача загрузки рабочих и их оплаты).
Задача была в том, чтобы разработать такой алгоритм оперативного управления производством, который позволил бы, во-первых, своевременно запускать в производство рациональные (оптимальные) партии резцов, пользующихся спросом а, во-вторых, по возможности сократить оборотные средства в готовой продукции и приблизить структуру запасов готовой продукции к структуре спроса на резцы на рынке.
АВС-анализ позволил из 900 типоразмеров резцов выделить порядка 150 наименований, имеющих постоянный спрос и объем продаж которых в денежном выражении составлял около 80% от общего объема сбыта.
Для этих 150 наименований с использованием модели Уильсона рассчитали оптимальные размеры партии запуска в производство (компромисс затрат на переналадку и потерь от пролеживания запасов).
Изучив статистику спроса (продаж) каждого резца, рассчитали величину страхового запаса. В расчетах задавали вероятность обнуления запасов равной 0,2-0,3. На практике это достаточно хорошая вероятность.
Имея длительность производственного цикла изготовления каждого резца и расчетный уровень страхового запаса, определили «точку запуска партии в производство» - аналог «точки заказа». Это величина оставшегося на складе ГП запаса конкретного резца, при достижении которой система автоматически включает в план производства запуск изготовления новой партии этого резца.
Таким образом, в системе оперативного управления производством появились три основных параметра для каждой из 150 номенклатурных позиций: величина партии запуска, страховой запас и «точка запуска». Все расчеты сделаны в Excel’e. Параметры пересчитываются каждые 3-4 месяца ввиду изменения статистики спроса и цен на сырье и резцы, особенно в период кризиса.
Внедрение результатов решения этой задачи позволило за 3 месяца снизить объем склада ГП с 600 до 250 тыс. шт. и, что самое главное, привести структуру запасов готовой продукции в соответствие со структурой спроса. Косвенным подтверждением этого факта стало снижение времени комплектации заказов с 20-30 дней до 3-4.
Другой пример – использование теории систем массового обслуживания для расчета емкости зон промежуточного хранения и емкости складов (сырья, полуфабрикатов, готовой продукции) при реорганизации производства гибкой упаковки. Варьировалась производственная мощность и загрузка оборудования. Здесь более сложные модели, чем в случае, изложенном выше.
А какие модели Вы используете в своей практике?
Сергей Матвеев вне форума   Ответить с цитированием
Старый 20.05.2010, 20:18   #4
Сергей Черемушкин
консультант форума
 
Регистрация: 11.10.2007
Адрес: Россия, Саранск
Сообщений: 110
По умолчанию

Цитата:
Сообщение от Павел Родных Посмотреть сообщение
А что понимается под концепцией контроля?

и далее. Сергей, а существуют разработанные модели вероятностного моделирования для управления запасами?, или из общих концепций в каждом конкретном случае разрабатывать модель нужно
Говоря о концепции, я имел в виду прежде всего постановку решения проблемы управления запасами. Просто здесь могут приниматься в расчет разные соображения: транспортные издержки, издержки на оформление заказов, издержки хранения материалов, упущенная прибыль при дефиците нужных запасов, необходимость принимать во внимание возможное изменение цен на запасы (если цена на ресурс постоянно растет, целесообразно хранить больше запасов) и т.д. Посмотрел литературу. В плане идеологии в последнее время проводится следующее различие. Стандартная модель управления запасами принимает во внимание только соображения экономии затрат. Некоторые авторы предлагают изменить ориентиры, считая, что экономия затрат важна, но это еще не все. Вроде как даже следует интегрировать управление запасами с интересами потребителей, т.е. смотреть в т.ч. и на нефинансовые показатели и отдаленные последствия. Правда, конкретики в этом направлении мало предлагается. Это что касается идеологии.

По поводу вероятностного моделирования. Тут фишка такая. Очевидно, спрос на продукт не остается на постоянном уровне, а колеблется и порой довольно значительно. Допустим, при недостатке запаса на складе имеется возможность быстро его восполнить, при этом возникают издержки, связанные с оформлением заказа (нет оптовой скидки), дополнительные транспортные расходы. Если же запасы в избытке, то возникают издержки, связанные с хранением избыточных запасов, издержки, связанные с иммобилизацией капитала и т.п.
В рамках неимитационных моделей традиционно используются средние цифры, и возникает изъян средних. Т.е. предполагается, что если запасы будут соответствовать среднему уровню спроса в соответствующем месяце, то издержки по ним будут равны нулю. На деле это не так. Поскольку всегда имеются отклонения от среднего уровня, то в ту, то в другую сторону, то в каждом периоде имеются то издержки дефицита, то издержки избытка запасов. Поэтому EOQ или любая иная точечная модель выдает искаженные оценки издержек и искаженный оптимальный уровень запасов.

С помощью вероятностного имитационного моделирования эту проблему легко преодолеть и получить более корректные результаты. Кстати, Excel для этой цели самое то. С ним можно "запрячь" ModelRisk и провести подробный вероятностный анализ.

Полнофункциональную демо версию программы ModelRisk для вероятностного имитационного моделирования (надстройка к Excel) можно скачать здесь:
http://www.vosesoftware.com/
Размер установочного файла - 100 Мб. Впечатление программа производит.

Что же касается самой имитационной модели, то, конечно, в нее закладывается некоторая логика. Но в целом Вы вольные сами составить нужную Вам модель. Разработанные модели тоже имеются. Прежде всего, есть версии стохастических моделей определения оптимального уровня запасов, в которых закладывается решение в закрытой форме. Встречал также зарубежную рекламу консалтинговых агентств, которые предлагаю собственные шаблоны на основе вероятностных моделей. Но не думаю, что стоит платить бешеные деньги за готовые решения, когда имеется возможность реализовать даже очень сложную модель в Excel буквально за несколько месяцев (тут все зависит от сложности производственного процесса). Правда, считаю, что в таком случае все таки желательно привлекать опытных сторонних специалистов, которые владеют методологией (пост Сергея Матвеева очень хорошо проясняет ситуацию, обычно в вероятностных моделях применяется логика систем массового обслуживания). При этом нет ограничений на логику модели, так как ее не нужно решать аналитическим путем.
Сергей Черемушкин вне форума   Ответить с цитированием
Старый 21.05.2010, 12:59   #5
Павел Родных
консультант форума
 
Аватар для Павел Родных
 
Регистрация: 03.05.2005
Адрес: Россия, Москва
Сообщений: 236
По умолчанию

Сергей и Сергей, спасибо за разъяснения.
Понял о чем идет речь, то о чем Сказал Сергей Матвеев на практике используется, но не все заказывают разработку подобного по различным причинам.
__________________
всё относительно
Павел Родных вне форума   Ответить с цитированием
Старый 20.05.2013, 18:01   #6
Раевский Максим
участник форума
 
Регистрация: 20.05.2013
Сообщений: 1
По умолчанию Опыт со стороны разработчика

Хотелось бы рассказать о данном вопросе с другой стороны баррикад, а именно со стороны разработчика. В нашей системе управления запасами Forecast Now! используются следующие методы:
1.) Стандартный метод, система будет прогнозировать спрос с использованием нейронных сетей и генетических алгоритмов в любом случае, независимо от того являются ли продажи разряженными или нет.
2.) Прерывистый метод – прогноз спроса за счет математического моделирования (Эфрон, Деккер, Виллимейн и др.)

Подробно об этом можно почитать по ссылке http://fnow.ru/ru/parametry#prognozirovanie
Надеюсь помог в данном вопросе.
Раевский Максим вне форума   Ответить с цитированием
Старый 23.05.2013, 18:56   #7
Дмитрий Славников
эксперт форума
 
Аватар для Дмитрий Славников
 
Регистрация: 30.10.2003
Адрес: Беларусь, Минск
Сообщений: 2,164
CIMA Dip PM Rus,
CIMA Dip MA
Студент:
CIMA
По умолчанию

Цитата:
Сообщение от Раевский Максим Посмотреть сообщение
1.) Стандартный метод, система будет прогнозировать спрос с использованием нейронных сетей и генетических алгоритмов в любом случае, независимо от того являются ли продажи разряженными или нет. 2.) Прерывистый метод – прогноз спроса за счет математического моделирования (Эфрон, Деккер, Виллимейн и др.)
насмотревшись на презентации разных "разработчиков" я хотел бы сразу спросить - в каких компаниях Вы реализовали систему, которая бы использовала алгоритмы нейронных сетей, например?..
а то в теории заявить, что это можно использовать, это каждый может... а применить на практике... не каждый
Дмитрий Славников вне форума   Ответить с цитированием
Интересное обсуждение? Поделись в соцсети.
Ответ

Метки
запасы, контроллинг, моделирование, оптимизация, управленческий учет

Опции темы
Опции просмотра

Ваши права в разделе
Вы не можете создавать новые темы
Вы не можете отвечать в темах
Вы не можете прикреплять вложения
Вы не можете редактировать свои сообщения

BB коды Вкл.
Смайлы Вкл.
[IMG] код Вкл.
HTML код Вкл.

Быстрый переход

Похожие темы
Тема Автор Раздел Ответов Последнее сообщение
Управление платежеспособностью Юрий Боярин Управленческий учет и контроллинг 9 04.04.2008 13:16
Доверительное управление и УСН kunilova71_829 Налоговое планирование 0 24.05.2006 16:05
Безбюджетное управление Михаил Акопов Управленческий учет и контроллинг 2 17.04.2006 16:43
Безбюджетное управление Виктор Остапенко Управленческий учет и контроллинг 0 12.02.2006 16:41
Кассовое управление Анна Бородина Управленческий учет и контроллинг 0 19.01.2005 16:31


Текущее время: 17:49. Часовой пояс GMT +4.


Powered by vBulletin® Version 3.8.9
Copyright ©2000 - 2019, Jelsoft Enterprises Ltd. Перевод: zCarot