Имитационное моделирование предприятий оптовой торговли

• Автор: Зайковская, Галина Геннадиевна
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 153 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ:
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАНИЕ ОСОБЕННОСТЕЙ КОММЕРЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ
ОПТОВОЙ ТОРГОВЛИ. МОДЕЛИРОВАНИЕ В УПРАВЛЕНИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ОПТОВОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
1.1. Исследование и анализ коммерческой деятельности торгового предприятия
1.2. Анализ моделей управления запасами
1.3. Исследование подходов к имитационному моделированию для анализа деятельности ХОЗЯЙСТВУЮЩЕГО СУБЪЕКТА
1.4. Выводы К ГЛАВЕ
ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ ОПТОВОГО
ПРЕДПРИЯТИЯ
2.1. Обоснование и выбор схемы имитационной модели управления запасами оптового торгового предприятия
2.2. Построение имитационной модели управления запасами оптового предприятия
2.3. Анализ возможностей программных сред имитационного моделирования для построения
и реализации имитационной модели управления запасами оптового предприятия
2.4. Выводы к главе
ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ И АНАЛИЗ
РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ
3.1. Подготовка исходных данных для реализации имитационной модели управления запасами
3.2. Реализация имитационной модели. Верификация модели, проведение экспериментов и анализ результатов имитационного моделирования движения товарных запасов
3.3. Рекомендации по использованию имитационной модели для улучшения действующей СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ запасами оптового предприятия
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА:
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение
Бурное развитие сферы услуг в последнее десятилетие привело к значительному увеличению числа торговых предприятий. В настоящее время доля торговли в валовом внутреннем продукте (ВВП) страны составляет 18 - 20 % (данные Росстата 2006 - 2010 гг.). По этому показателю вклад торговли в экономику страны больше, чем других отраслей, включая ведущие, такие как обрабатывающие производства (15-17%), добыча полезных ископаемых (9 — 10 %) [105]. В торговле сегодня работает 12 млн. человек, это примерно 18 % от общего количества занятых в экономике страны. Число предприятий торговли в 2010 г. составило примерно 1 млн. 790 тыс. ед., т. е. 37,1% всех предприятий России, в том числе 26,5 % — оптовые предприятия [75, с. 124, 346].
Рост числа торговых предприятий различных организационно-правовых форм, в том числе оптовых, являющихся связующим звеном между предприятиями-изготовителями и потребителями, обусловил усиление конкуренции между ними. Жёсткая конкурентная среда, в которой в настоящее время работает подавляющее большинство российских торговых компаний, диктует, что для выживания предприятия на рынке его руководство должно принимать эффективные управленческие решения. Исследования показывают, что важнейшей задачей управленческого анализа оптового торгового предприятия является управление запасами. Это обусловлено тем, что для предприятий оптовой торговли товарные запасы являются основным направлением вложения денежных средств и основным источником получения прибыли. Этой сфере управления должно уделяться особое внимание; здесь необходимы: эффективное планирование, непрерывный контроль и анализ, своевременные корректирующие действия, постоянное улучшение, что в полной мере соответствует основным положениям систем менеджмента качества [28], применение которых в организации и управлении является основополагающим условием обеспечения конкурентоспособности и стабильного состояния предприятия на современном рынке.
В теории управления запасами существуют две основные теоретические модели управления запасами, в которых критерием оптимизации является

минимум общих издержек на поддержание запаса: модель с фиксированным размером заказа и модель с фиксированным интервалом времени между заказами. Каждая из этих моделей имеет широкий ряд ограничений, что затрудняет их использование на практике. К наиболее значимым ограничениям теоретических моделей, с точки зрения их практического применения, относятся: требование постоянства спроса и рассмотрение в моделях только одного вида товара. Кроме того, в современных условиях возможные потери от дефицита товара оцениваются многими крупными оптовыми предприятиями значительно выше, чем издержки на поддержание дополнительного страхового запаса, а значение организационной составляющей общих издержек (т.е. издержек на организацию поставки каждого заказа) нивелируется при работе с широким ассортиментом товара. Таким образом, задача управления запасами в классической постановке может трансформироваться в задачу поиска минимального значения уровня запаса, обеспечивающего бездефицитное удовлетворение покупательского спроса в условиях неопределённости.
Существующие на практике колебания спроса, возможность срыва поставок и другие факторы неопределённости означают, что для нахождения удовлетворительных решений проблем, связанных с управлением запасами, существующие аналитические модели не эффективны, т.к. не могут учесть более 2-х факторов неопределённости. Кроме того, расчеты показывают, что значения нормы страхового запаса, полученные с использованием различных методов на одинаковых исходных статистических данных, могут существенно отличаться, иногда в 7 раз [60].
Многие специалисты считают, что в условиях влияния двух и более факторов неопределенности целесообразным средством решения задач в сфере управления запасами является имитационное моделирование. Специализированные имитационные модели для решения этого круга задач разрабатываются и применяются в основном на крупных предприятиях [61]. Такие модели, как правило, отражают специфику деятельности одного конкретного предприятия, и они не доступны для публичного обсуждения и/или использования. Для среднего и малого бизнеса, составляющего основную долю

При известной вероятности дефицита Рае[ для случая с одним фактором неопределенности — спросом — аналитически получены формулы расчёта страхового запаса для нормального, пуассоновского и равномерного распределений случайной величины спроса. Вид распределения можно приблизительно определить визуально путем построения гистограммы. Принадлежность фактического распределения к нормальному приближённо оценивается при сопоставлении величин статистических характеристик признака: моды, медианы, среднего значения: в случае их близости распределение считается нормальным [22, с.356]. Также можно воспользоваться методом по числам Вестергарда [39, 62]. Близость фактического распределения к пуассоновскому определяется сравнением средней величины вариации фактора и её дисперсии. При выполнении условия:
распределение считается пуассоновским [22, с.356; 39, с.355].
Страховой запас Зстр для нормального распределения случайной величины рассчитывается по формуле:
где С- значение параметра функции Лапласа Ф(Т) = (1 — ре/) = т?
(табулирована); ст0 - среднеквадратическое отклонение случайной величины спроса (сбыта) между поставками.
Существует и другая формула расчёта страхового запаса в условиях нормального распределения спроса и постоянства времени поставок, приведённая Уотерсом Д. [87, с.384]:
где п - значение коэффициента, влияющего на уровень дефицита; оа -среднеквадратическое отклонение случайной величины сбыта (спроса) между поставками, I- продолжительность времени между поставками. При значении п = 3 дефицит будет наблюдаться в 0,1 циклов запаса.
(х - о%)
(1.14)
(1.15)
стр ПавуЦ,
(1.16)