Повна версія

Головна arrow Логістика arrow Логістика

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   ЗМІСТ   >>

СТРАХОВИЙ ЗАПАС ЯК ФУНКЦІЯ РІВНЯ ОБСЛУГОВУВАННЯ.

У сучасній теорії запасів пропонуються різні підходи до оптимізації рівня страхових запасів, і деякі з них вже були розглянуті вище. Стохастичний підхід полягає в тому, що готівковий страховий запас повинен гарантувати встановлений рівень обслуговування (service level) споживачів (свого виробництва, покупців, клієнтів) при різних збурюючих впливах на параметри логістичної системи, які носять імовірнісний характер. При цьому потрібно знайти мінімальний рівень страхового запасу, який, відповідно, буде мінімізувати витрати на його утримання, але забезпечувати з певною ймовірністю бездефіцитне функціонування ЛС. Такий показник надійності функціонування системи прийнято називати рівнем обслуговування в ході циклу запасу (cycle- service level).

При цьому підході, в залежності від варіабельності того чи іншого параметра системи, нормативний рівень страхового запасу в найзагальнішому вигляді може бути визначено по одній з формул:

де z a - число середньоквадратичних відхилень варіюється параметра, що визначає ймовірність бездефіцитного функціонування; a h - середньоквадратичне відхилення величини попиту; а х - стандартне відхилення інтервалів відставання (випередження) поставки; ст Ьт - стандартне відхилення комбінації випадкових подій (спільної варіації попиту і інтервалів відставання поставки).

У формулах (9.93) параметр z a визначає ступінь надійності логістичних процесів і, відповідно, задає рівень обслуговування споживачів. При цьому можливі два варіанти. При першому варіанті, який вже був розглянутий вище, параметр z a задається в розмірі, кратному одиницям рахунку (z CT = 1, 2, 3, або страховий запас буде пропорційний а, 2а або За), що, в свою чергу, визначає довірчий рівень бездефіцитності функціонування системи. При іншому, більш поширеному підході, спочатку встановлюється необхідний рівень обслуговування, а потім за статистичними таблицями підбирається значення параметра. Наприклад, в разі нормального розподілу варійованих показників для рівня бездефіцитної роботи в 95,0% (ймовірність дефіциту 0,05) значення цього параметра буде z a = 1,64, для рівня обслуговування в 99,0% (ймовірність дефіциту 0,01) він складе z a = 2,33 Рівень обслуговування встановлюється, як правило, з урахуванням класифікації (наприклад, за методами АВС і XYZ) номенклатури товарно-матеріальних ресурсів і класифікаційних угруповань споживачів (клієнтів).

Середнє квадратичне відхилення (СКО) в формулах типу (9.93) визначається відповідно до закону розподілу випадкових величин. Для нормального розподілу його можна визначити за однією з формул (7.2) або їх частотних модифікацій, а для розподілу Пуассона СКО дорівнюватиме кореню квадратному з змінними параметрами. В цілому ж розмір страхового запасу буде визначатися також і обраної політикою (стратегією) поповнення запасів, тобто однією з систем регулювання запасів (див. розділ 8.3).

При практичному використанні перших двох моделей формули (9.93) будь-яких проблем не виникає, а от застосування третьої формули в умовах варіації декількох параметрів має неоднозначне тлумачення і різні трактування. Розглянемо один з таких підходів.

Д. Бауерсокс і Д. Клосс викладають аналогічний підхід визначення розміру страхового запасу в умовах варіації двох параметрів (інтенсивності попиту і інтервалу відставання поставки) і призводять формулу для підрахунку СКО, яка (в позначеннях, прийнятих в цьому посібнику) має вигляд:

де х - в термінології авторів середня тривалість функціонального циклу.

Вираз (9.94) є основоположним в моделі, яку в [22] назвали, хоча і з деякими застереженнями, фор- [1]

мулою Бауерсокс-Клосса. Однак модель (9.94) вже досить давно відома і широко представлена в зарубіжній літературі, включаючи також видання, перекладені на російську мову (наприклад, [45, с. 226-227]). У тій же роботі [25] представлена і критика формули (9.94), з якої можна тільки погодитися. Критика побудована на аналізі чисельного прикладу, що приводиться в якості ілюстрації для випадку нормального розподілу частот попиту і інтервалів відставання поставок [3, с. 254 -255]. Проведене імітаційне моделювання з використанням формули (9.94) для розрахунку двох рівнів страхового запасу при z a = 2а і z a = За показує, що в системі неминуче виникають ситуації дефіциту і страховий запас їх не компенсує.

За цим прикладом і по самій формулі (9.94) можна зробити ряд зауважень. По-перше, автори не визначили стратегію поповнення запасу, а з представлених даних випливає, що в даному випадку застосовується (Г, Q)-система. Іншими словами, автори орієнтовані на ідеальні умови, в яких регулювання запасів не проводиться в принципі, а рішення про параметри системи приймається один раз і поширюється на весь планований період. У таких системах, якщо допустити навіть незначну варіацію параметрів, виникає дефіцит з ймовірністю в 50% ] . У вихідному ж прикладі задана достатньо висока коливання параметрів: для інтервалу відставання поставки коефіцієнт варіації становить До в = 20% і для інтенсивності попиту До в = 50,8%. У цих умовах застосування (Т, <2) -систем не допускається, та й методи регулювання з постійними параметрами типу (<2) -систем або (Г) -систем також свідомо будуть неефективні. При такій високій коливання величини попиту і інтервалів відставання поставок ефективним може виявитися застосування тільки дворівневої (s, 5) -системи регулювання запасів. Оскільки автори не ставлять політику поповнення запасів і в системі відсутній механізм поповнення страхового запасу, ймовірність дефіциту і його розмір з кожним наступним циклом поставки тільки збільшуються.

По-друге, протягом всієї книги і Д. Бауерсокс і Д. Клосс оперують поняттям «функціональний цикл [2]

замовлення », під яким розуміють період виконання замовлення (інтервал відставання поставки), але при цьому ототожнюють його і з інтервалом поставки. В результаті такого підходу в книзі американських авторів виникає ряд колізій, так само як в розглянутому прикладі. У ньому апріорі визначено, що інтервал поставки збігається в середньому з інтервалом відставання поставки (тобто Г = т), що створює тільки плутанину і додаткові труднощі.

По-третє, і це, мабуть, найголовніше. Формула типу

  • (9.94), хоча і широко представлена в зарубіжній літературі, в принципі неправильна. Відомо, що розмірність СКО повинна відповідати розмірності показників статистичної сукупності. Однак авторів цієї моделі чомусь не насторожило, що в подкоренного вираженні формули
  • (9.94) складаються величини з різною розмірністю. З теорії ймовірностей і математичної статистики відомо правило складання і властивості дисперсій двох незалежних (некоррелірованних) сукупностей [3] :

де а - константа; х і у - в першому випадку це незалежні змінні, а в другому - вже залежні змінні (нова випадкова величина у виходить шляхом множення іншої випадкової х на постійну або скаляр).

З представлених співвідношень випливає, що загальна середня відхилення комбінації частотних розподілів попиту і відхилення в термінах виконання замовлення (поставок) необхідно визначати як

При моделюванні процесу поставок на піврічному періоді, за даними Д. Бауерсокс і Д. Клосса [3, с. 254], зі страховим запасом, розрахованим з використанням формули (9.95), отримуємо зовсім інші результати. Причому ймовірність бездефіцитної роботи знаходиться на рівні, гарантованому довірчим інтервалом при za = 2cr iT .

  • [1] Див .: Ланге О. Указ. соч. С. 220.
  • [2] Див .: Сакович В. А. Моделі управління запасами. Мінськ: Наука і техніка, 1986. С. 119.
  • [3] 2 Див .: Еддоус М., Стенсфапд Р. Указ. соч. С. 70-72.
 
<<   ЗМІСТ   >>