Моделирование адаптивной ценовой политики при реализации процессов ситуационного управления в дилерской сети предприятий автомобильной промышленности

• Автор: Саная, Александр Геннадьевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 158 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ ОБЩИХ ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ ДИЛЕРСКИХ СЕТЕЙ И МЕТОДОВ ИХ МОДЕЛИРОВАНИЯ
1.1. Развитие дилерской деятельности на предприятиях автомобильной промышленности
1.2. Современное состояние вопроса поддержки запасов комплектующих для предприятий автомобильной промышленности
1.3. Информационная поддержка поставок комплектующих
1.4. Системный анализ задач автоматизации управления поставками комплектующих
1.5. Методы и модели анализа и прогнозирования спроса
1.6. Формальное представление бизнес-процессов управления поставками комплектующих
1.6.1. Модули описания и представления бизнес-процессов
1.6.2. Разработка нотаций бизнес-процесса стратегии формирования плана закупок
1.6.3. Бизнес-процесс регистрации и контроля запасов комплектующих
Выводы по главе
2. РАЗРАБОТКА МЕХАНИЗМОВ ФОРМИРОВАНИЯ
АДАПТИВНОЙ ЦЕНОВОЙ ПОЛИТИКИ В ДИЛЕРСКОЙ СЕТИ
2.1. Основные виды формирования политики развития дилерских сетей
2.2. Стратегия развития дилерских сетей как элемент сбытовой политики
2.3. Определение согласованных цен на комплектующие в условиях централизованной схемы снабжения
2.4. Теоретико-игровой анализ механизма определения согласованных цен
2.4.1. Определение сроков и объемов закупок комплектующих
2.4.2. Формирование сети рациональных вариантов закупок
Выводы по главе

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ СИТУАЦИОННОГО АНАЛИЗА В ДИЛЕРСКИХ СЕТЯХ ПРЕДПРИЯТИЙ АВТОМОБИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
3.1. Оптимизация управленческих решений на основе синтеза алгоритмов анализа нечетких ситуационных сетей
3.2. Формирование ситуационной сети управления дилерской сетью
3.3. Модель формирования интегральных показателей эффективности управленческих решений в дилерской сети
3.4. Разработка моделей анализа и формирования ресурсного обеспечения решения управленческих задач
3.5. Методика планирования производственных программ дилерской сети
Выводы по главе
4. РАЗРАБОТКА И АПРОБАЦИЯ СИСТЕМЫ СИТУАЦИОННОГО АНАЛИЗА ДВИЖЕНИЯ КОМПЛЕКТУЮЩИХ В ДИЛЕРСКИХ СЕТЯХ
4.1. Структура АСУТП управления движением комплектующих
4.2. Формализованное представление диаграмм управления поставками в виде БАЕГГ-моделей
4.2.1. Контекстная диаграмма управления поставками
4.2.2. Формирование плана поставок
4.2.3. Анализ формирования плана поставок
4.2.4. Подготовка данных для формирования плана поставок
4.2.5. Расчет плана поставок на уровне поставщиков
4.2.6. Расчет поставок на уровне центров распределения
4.3. Разработка программной компоненты интерфейсного взаимодействия
с системой управления поставками
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЕ. Акты внедрения результатов работы

ВВЕДЕНИЕ
Снабжение запчастями и комплектующими является важнейшей частью дилерской сети предприятий автомобильной промышленности. Высокоэффективное решение этих вопросов в настоящее время возможно только при условии полной автоматизации, позволяющей не только оптимизировать запасы, но и снизить расходы по хранению запасных частей, а также ускорить обслуживание конечных потребителей. При отсутствии налаженной информационной системы, обеспечивающей сбор и обработку статистической информации, организовать конкурентоспособную сеть обеспечения комплектующими в сегодняшних условиях практически невозможно. Существует множество методов моделирования процессов поставок и прогнозирования потребности в комплектующих и запасных частях. Это методы, рассматривающие автомобиль как единое целое -неделимый объект. Методы, рассматривающие автомобиль как сложную структуру взаимодействующих агрегатов, методы, посвященные определению потребности в запасных частях к конкретным техническим средствам или применительно к конкретным природно-климатическим условиям. Методы, при которых определение потребности в запасных частях сводится к решению задачи оптимального управления запасами, с целью минимизации потерь от хранимых излишков и из-за отказов при неудовлетворении заявок. Несомненно, все эти методы учитывают финансовые взаимоотношения с предприятиями партнерами и предприятиями-конкурентами. Актуальность темы данной диссертации определяется возможностью формирования адаптивной ценой политики предприятий дилерской сети и прогнозируемыми потребностями рынка автомобильных запасных частей.
Целью работы является повышение эффективности системы управления дилерской сетью за счет формирования адаптивной ценовой политики и оперативного ситуационного анализа.

С учетом особенностей работы предприятий партнеров необходимо решение задач оценки гарантий выполнения договорных условий со сторонними организациями. А это в свою очередь приводит к нестационарности поставок материалов, техники и других компонент, сопутствующих выполнению производственного цикла в требуемые сроки и с требуемым качеством.
Оценка гарантий своевременной поставки материалов и комплектующих приводит к задаче ведения базы данных по всем потенциальным поставщикам с указанием цен, максимальных и минимальных объемов поставок и других необходимых сведений о возможности заключения договоров с интересующими предприятиями.
Также, всегда встают вопросы складирования и охраны материалов. Решение этих задач связано с оценкой риска и ущерба от пропажи или вывода из работоспособного состояния соответствующих компонент. Следует различать стратегии складирования дорогостоящих материалов и недорогих, но объемных материалов.
1.5. Методы и модели анализа и прогнозирования спроса
Любой временной ряд может быть разложен на две составляющие -детерминированную и случайную:
угМ+ь- (1.1)
Если бы на изучаемом интервале времени коэффициенты уравнения, описывающего тренд, остались бы неизменными, то для построения модели прогноза вполне оправданным было бы применение метода наименьших квадратов. Однако часто бывает, что в течение анализируемого периода эти коэффициенты меняются во времени. Для коротких временных рядов такие скачки уловить крайне трудно. В подобной ситуации применение метода наименьших квадратов для определения модели прогноза может привести к существенным ошибкам.