Реферат: Теория и практика логистики - текст реферата. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Реферат

Теория и практика логистики

Банк рефератов / Маркетинг и реклама

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Реферат
Язык реферата: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Архив Zip, 113 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникального реферата

Узнайте стоимость написания уникальной работы

29 ПЛАН Вступл ение 1.Моделирование в логистике 2. Анализ ABC - XYZ в управ лении материальными запасами Практическое задание №1 Практ ическое задан ие № 2 Использованая литератур а Вступление Логистика - наука о планировании, контроле и управлении транспортирован ием, складированием и др. материальными и нематериальными опер а циями, совершаемыми в процессе довед ения сырья и материалов до промышленных предприятий; внутризаво д ской переработки сырья, материало в, полуфабрикатов; доведения готовой продукции до потребителя в соответ с т вии е его требованиями, а также передачи, обработки и хранения соответствующей информ а ции. Логистика (от греч. - искусство рассуждения, после - искусство снабжения ар мии и ее перемещение, математическая логистика). Глобальная цель логистики - сокращение цикла, уменьшение запасов. На стадии производства - за счет синхронизации процессов; за счет опреде ления потре б ности в материал ьных ресурсах; что требуется? когда? сколько?; за счет саморегулиров а ния (пр-во идет в соответствии со сп росом на ту или иную пр о дукцию ). Основная задача логистики - использование материалов, энергии, информац ии, персон а ла и ср едств производства. Предоставить потреби телю продукцию в заданное время заданного качества в заданное место и за определе н ную цену. 1. Моделирование в логистике Моделирование, как целенаправленное представлен ие анализируемого реального или гипотет и ческого бизнес-процесса, служит в управлении, прежде вс его, двум целям. Во-первых, это сохранение знаний о структуре, законах функционирования и управления организации в формальном виде (структурное моделиров а ние). Во-вторых, наполнение модели реальными данными и проведение компьютерн ой симуляции (имитации реального поведения объекта за отрезок времени) п озволяет получить фактографич е скую основу для принятия решений. Проведение имитационного моделирования, низвергающего постулат о “нев о з можности эксперимента в экономике”, стало возможным благодаря развитию возможн о стей вычислительной техники, изуч ению процессов принятия решения человеком, и развитию дисциплины реинж ин и ринга. Особенности моделирования в логистике определяются содержанием самой логистич е ской концепции . Логистика предполагает системный подход к интегрированному и динамич е скому управлению матери альными, финансовыми, информационными потоками в организации, сквозь фу нкциональные границы подразделений. Это во многом перекл и кается с принц и пами системной динамики и понятие м о бизнес-процессах. Поведение организации, в терминах си с темной динамики, определяется ее и нформационно-логической структурой как системы, пре д ставляется в терминах потоков, а не функций, рассматривае т с я в развитии и динамике. Бизнес-процесс может быть определен как целенаправленно преобразуемый и управля е мый поток ресу рсов. Таким образом в поисках ответов на вопросы: как формируются затраты и до ходы по л о гистической це пи, каковы ее критические параметры, факторы развития, узкие места и возм ожности, в чем причины возникшей проблемы, каковы будут результаты плани ру е мых решений – менедж еру логистики пом о гает к омпьютерное моделирование бизнес-процессов. Управление в логистике характеризуется учетом большого числа параметр ов, функци о нальных и корр еляционных зависимостей, влияния стохастических факторов. Все они анал изируются при построении модели, но не все включ а ются в нее. Для принятия решения, модель должна отражать сущность проблемы, давая об о с нование, по словам А. Эйнштейна, “…по возможности очень простое, но не проще”. По л ное отражение всех реальных зависимостей в модели невозможно или эконо мически неопра в данно. Как сказал основатель подхода тотального качества Э. Деминг: “Все модели неправил ь ны, но некоторы е модели полезны”. Полезными модели становятся тогда, когда при их постр оении выполняются на практике несколько методич е ских правил. Первое - м оделирование должно быть групповой работой. Это подразумевает не только формирование рабочей гр уппы специалистов разного профиля, но и широкое в о влечение в сбор данных, оценку, тес тирование, внесение предложений по модели мене д жеров разного уровня и разных подр азделений компании. Так достигается и работоспособность модели, и обуче ние перс о нала. Второе - м оделирование должно тщательно документироваться. Хорош ей модели не повредит немного бюрократии. Все варианты, персонализирова нные предложения, п о луча емые в результате выполнения первого правила должны быть зафиксирован ы. По результатам модел и р ования издаются нормативные, плановые документы, должностные инстру к ции и т.д. Третье – м оделирование - постоянный процесс. Структурные и имитац ионные модели служат средством обоснования решений, разработки сценар иев, обучения и ко м муника ции персонала. Изменение постановки задачи, влияния внешних факторов, по я в ления новых знаний мог ут требовать корре к тиро вки параметров модели. Еще одним практическим моментом является выбор моделирования бизнес-п роцесса в состоянии “Как есть” или “Как должно быть”. Как правило, в метод ической поддержке ко м ме рческих аналитических пакетов даются общие рекомендации по этому вопр осу. Особенн о стью реинжи ниринга можно считать третью, в общем-то, спорную, форму моделир о вания – “Как будет”. Моделирование заставляет менеджеров более точно и полно формулировать опис а ние причин возникн овения проблем, возможные результаты изменений, которые они и н туитивно чувствуют. В процессе фор мального построения модели вскрываются внутре н ние противоречия и сомнения в этих представлениях у разных менеджеров. Групповое п о строение модели требует достижен ия консенсуса, а распространение модели бизнес-процесса по логистич е ской цепи улучшает коммуник ацию, понимание интересов и роли других подразделений. Таким образом, ул учшается столь важное в логистике взаимоде й ствие. Модель становится средством коллективного корпоративного психоанализа. Тип о логия моделей в логистике производна от понятия "логистическ ая система", которое, как известно, в силу своей громадной концептуальной емкости и многообразия промежуто ч ных форм существования в реальной практике око н чательно не установлено. Аморфное представление о сущности и нюансах логистической деятельности не спос обствует созд а нию эффек тивного методологического инструментария в виде модельного ряда, учит ы вающего специфику и фазы существования объекта логистизации. С другой стороны, неразвитость апп арата м о делирования в ло гистике тормозит развитие ее как науки. Приходится заимствовать из других областей знаний (системология, иссле дование операций, теория управления запасами и др.) различные методы и сп особы моделиров а ния, но э тот путь требует глубокого критического анализа имеющегося спектра мо делей, переосмы с ления их потенциальных возможностей и органических недостатков с точки зрения логистики. В противном случае возникают серьезные трудности, а порой и н едор а зумения как при выб оре способа моделирования, так и при объяснении существа модел и руемых логистических процессо в. Любой специалист в области моделирования без особ о го труда найдет во множестве предс та в ленных в литературе п о логистике моделей немало фактов, когда результаты моделиров а ния родственных объектов нево зможно сопоставить между собой даже по шкале порядка: стру к турные модели выдаются за функцио нальные, статические за динамические, концептуальные за информационны е и даже за аналитич е ские и т.п. Чтобы установить ассортиментный ряд моделей, который удовлетворял хот я бы скромным запросам исследователей и практиков в области логистики и помогал сокр а тить время на поиск "нужных" моделей, целесообразно обратить более пристальное вним ание на известные классификации в теории моделирования сложных физиче ских, экономических и информацио н ных систем. При таком подходе, по характеру фиксации состояни я системы следует разл и ч ать: - ситуационное моделирование, при котором для получения прогноза вектор а с о стояний системы Z(T) оце нивается изменение состояний z(t) є Z за время Т. По этому пр и знаку к ситуационным можно отнест и модели, прим е няемые для оценки динамики работы службы закупок, интенсивности и мощности канало в товародвижения в распределител ь ной сети, состояния дел по управлению производственными и то варными зап а сами и т.д.; - бехивиоральное моделирование, определяющее выходные статистические хара к теристики y(t) єY на инт ервале времени [0, Т]. Отсюда бехивиоральными моделями след у ет считать те, которые дают статист ическую оценку степени устойчивости, надежн о сти и адаптивности системы на определенном времен ном отрезке. К моделям подобного рода можно отнести модели, построенные на основе теории массового обслуживания, поскол ь ку в них используются статистичес кие распределения интервалов между различными логист и ческими операциями. С их помощью мо жно оценить уровень функциональности логистической системы по отношен ию к ранее достигнутому уровню или к соответствующему стандарту в виде с реднего времени в ы полне ния и задержки заказа в системе, вероятности его потери и т.п. В зависимости от формы модельного представления объекта логистизации модел ь ный ряд далее можн о разбить на два основных вида: физическое (материальное) и абстрактное м о делирование. Физические модели в общем сл учае разделяются на натурные и макетные. Поня т но, что натурные модели способны лучше других обесп ечить адекватное отражение де й ствительности. Вместе с тем проведение натурных исследовани й сопряжено с громадн ы ми трудностями как организационно-экономического, так и научного плана. Об ычно "на натуре" удается лишь з а фиксировать существующее состояние системы без возможност и вариаций внешних и внутре н них факторов окружающей среды. При использовании разных вариантов макетного моделирования, например, в форме полупроизводственных испытаний, возможности экспериментатора увеличиваются, но появл я ется большая вероятность искажения результатов моделирования, особенн о в тех случаях, к о гда не у дается установить критерии подобия процессов в модели (макете) и н а туре. Абстрактное моделирование остается пока наиболее приемлемым средством п о знания в логистике, а чаще всего и единственно воз можным. По способам выражения абс т рактное моделирование декомпозируется по четырем направле ниям: концептуальное, м а т ематическое, имитационное и символическое мод е лирование. В свою очередь концептуальные модели можно условно разграничить на вер бал ь ные модели и модели о бщесистемных структурных форм. В настоящее время - это наиб о лее распространенный тип моделей в логистике, особенно в части, именуемой теоретической. Диале к тика их широкого применения в набл юдательных и описательных областях науки имеет глубокие гносеологич е ские корни, которые, види мо, не следует нарушать, особенно там, где модели имеют трудноопределимы е входы и выходы. Тем не менее, концептуальное моделирование я в ляется только средством получени я начальных знаний о предмете исследования. У ровень познания наук, использующих только приемы конц епт у ального моделирован ия, таков, "что они располагают большей частью морф о логическими данными об изучаемых системах, иногда эти данные сводятся только к классификации. Установлен ие устойчивых закономерностей - сра в нительно редкая и большая удача". Математические модели в высшем своем проявлении способны на многое, но д ать к а кую-то конкретную х арактеристику, по которой можно было бы отнести ту или иную модель к мате матическому типу затруднительно. Слишком громаден диапазон математиче ского дейс т вия: от весьма абстрактных моделей в символьных переменных до серьезной проработки в ы числительных аспектов. В зависимости от степени достижения результата при описании механизма п ротекания исследуемых процессов за счет применения матем а тических методов, их можно условно декомпозировать на четыре группы: аналитические (цифровые), аналоговые, кибернетические и игровые. Можно лишний раз подчеркнуть относительнос ть такой градации. Например, если аналитические, аналоговые и киберн е тические модели вполне опре деленно можно отнести к математическим моделям, то игр о вые модели способны принимать поч ти нулевой математический уровень в так называ е мых "деловых играх" и становиться п очти на сто процентов аналитическими при форм а лизации конфликтных ситуаций с применением элем е н тов теории игр . Но еще более сложный характер имеют имитационные модели (ИМ). И неудив и тельно, поскольку по назван ному признаку практически все классы, подклассы, виды, группы и разновид ности абстрактных моделей можно считать имитацией реальной дейс т вительности. Для подтвержде ния правильности данного заключения можно сослаться на классическое о пределение сущности имитационного моделирования, которое представл я ется в виде "процесса фор мирования модели реальной системы и проведения на этой модели эксперим ентов в целях выя в ления с войств системы и определения возможных путей ее созд а ния, совершенствования и (или) эффе ктивного использования" . Весь вопрос заключается лишь в установлении таких правил имитации, при с обл ю дении которых модел ь не станет ложной. Среди ученых "старого" поколения бытует соответству ю щее мнение, согласно кот орому "в процессе выбора системной модели следует учитывать разли ч ную степень их изученности и по возможности избегать использования моделей, не име ю щих развитого математического ап парата". Если придерживаться их мнения, то можно сч и тать, что риск "заболеть" неадекват ностью отражения реальных процессов при имитационном моделировании бу дет тем меньше, чем больше будет и с пользоваться соответствующий конкретной специфике математ ический аппарат. На да н но м основании имитационные модели можно условно разделить еще на три груп пы: аналитические, кибернетические и информац и онные. В попытке провести тонкую грань между указанными группами будем считат ь, что признаком аналитического имитационного моделировании являются те случаи, когда имитация структурного и функционального пространства моделируемой системы осущ е ствляется на основе решения системы балансовых уравнений с п омощью методов лине й ног о, нелинейного, динамического, статистического и другого вида программи р о вания. Однако отдавать пальму первенства аналитическим, аналоговым или кибер нетич е ским моделям при и митации реальных процессов в логистике, видимо, не стоит, поскол ь ку многочисленные исключения подтверждают другое правило. По нему "в сложных ситуац и ях только отдельные слагаемые общ ей проблемы поддаются аналитическим оценкам как из-за отсутствия пока н еобходимых зависимостей, так, и это, пожалуй, главное, из-за невозможности в ряде сл у чаев ввести шка лу измерений, "имеющую смысл". Это свойство познания действительности об разует множество видов информационных моделей, которые, неся в себе все основные пр и знаки и прав ила построения имитационных моделей с опорой на формальный и неформаль ный аппарат анализа, становятся моделями синтет и ческого порядка, способными в коне чном итоге приобрести более высокую практическую ценность по сравнени ю с концептуальными и аналитич е скими моделями. Но д аже если информационная м одель удовлетворяет всем описанным выше требован и ям, объем получаемых от нее сведени й становится настолько обширным, что их обработка м о жет оказаться мало эффективной. Тр ебуется дальнейшее совершенствование программных средств путем разра ботки рациональных процедур формирования и испол ь зования обобщенной информации. Та кие системы поиска и обработки необходимых да н ных уже появились и стали широко использоваться в И н тернете. Одна из них, по лучив название "ASK JEEVES" (сервис умного поиска), быстро завоевывает мир, а ее зач инатель (Стив Берковец) стал одним из наиболее процветающих бизнесм е нов США. Трудно себе представить, чтобы "сервис умного поиска" был вне рамок диало гов о го управления с опер ативным определением функциональных и информационных связей м е жду элементами логистической инфраструктуры. В противном случае, каким образом можно оперативно выра ботать и привязать оптимальные управляющие параметры к соо т ветствующим горизонтам и фазам пр оцесса управления? Возможность проведения итер а тивной диалоговой процедуры подр азделяет информационные системы еще на две разновидности: диалоговые и пр о стые, т.е. с выдачей для традиционного (без обратной связи) анализа таблиц и отношений. Здесь сле дует признать, что информационные модели би з нес-процесса А. Шеера, которые в последние годы все шире начинают применяться для р ешения логистических задач, как раз и можно отнести к диалог о вым системам, имеющим элементы "ASK JEEVES". При более близком знакомстве с подобными информационными моделями мож но обнаружить, что их устройство во многом основано на использовании сим волических м о делей, разд еляющихся в свою очередь на языковые и знаковые (телеологические). В осн о ве языковых моделей лежи т строго зафиксир о ванны й определенным машинным языком (FORSIM, GPSS, SIMULA, SIMSCRIPT, BOSS, SOL, DYNAMO, MIMIC, и др.) набор о д нозначных понятий, а в знаковых с п омощью различных знаков (кванторов, предикатов, обозначений элементов и з теории множеств и т.п.) отображается набор необходимых п о нятий, благодаря чему в отдельных с имволах дается описание какого-либо реального об ъ екта. Можно сказать, что всевозможн ые реляционные языки и семантические сети, осн о ванные на алгебре отношений в совокупности с быст ро развивающимся аппаратом фреймов и слотов, расширяют возмо ж ности создания и идентификации ср едств представления элементов, связей и предметов логистической деяте льности, что в конечном итоге способствует поя в лению и развитию "ASK JEEVES" в логистике. Практически все обозначенные выше типы, группы и виды моделей можно стру ктурир о вать по так назыв аемым признакам функционального и иерархического порядков. В частн о сти, по признаку целевого на значения модели разделяются на функциональные, структурные, организац ионные, управля ю щие, обес печивающие, а также модели данных и модели выхода. По способам управления системой иногда в логистик е используются так называемые модели "то л кающего" и "тянущего" типов. Модель также может получить название от преобладающего вида моделируемого потока: товарная, финанс овая, управл е ния, ресурсо в, продуктов и т.д. Градация по степени обобщения объектов моделирования образует локальн ые, корпоративные, региональные, отраслевые, республиканские и другие ви ды моделей. К а ждую из них можно декомпозировать в зависимости от специфики решаемых задач. Н а пример, локальная операцион ная модель (ЛОМ) может быть предназначена для исслед о вания проблем управления транспо ртом, ф и нансами, ресурсам и. Практически все области логистической деятельности пронизывает подси стема управления запасами (УЗ). Считаясь относительно молодой отраслью и сследования оп е раций, те ория управления запасами уже располагает несколькими сотнями моделей, кот о рые детально класси фицируются по нескольким деся т кам признаков. Приводить их в полном объеме имеет смысл лишь п ри создании компьютерной базы знаний по УЗ. Здесь достаточно ограничить ся укру п ненной классифи кацией, которая различает модели по: числу номенклатур; числу складов; х а рактеру восполнения; хар актеру спроса; способу рассмотрения динамики; целевой фун к ции; стратегии восполнения; способ у контроля уровня запаса; учету недостач; задержке пост а вок Кроме того, в зависимости от характера изучаемых процессов все модели мо гут быть разделены на детерминированные и стохастические, статические и динамические, непреры в ные и дискретные. Однако в указанном "чистом" виде логистические процесс ы, и, следовательно, модели, встречаются крайне редко, особенно в детермин ированной, статической и н е прерывной формах, что сопряжено, главным образом, с нестацион арным и независимым характером спр о са. Типология моделей в логистике производна от понятия "логи стическая си с тема" , которое, как известно, в силу своей громадной концептуальной емкости и многообразия промежуточных форм существования в реальной пр актике око н чательно не у становлено. Аморфное представл е ние о сущности и нюансах логистической деятельности не спосо бствует созданию эффективного методологического инструментария в вид е модельного ряда, учит ы в ающего специфику и фазы существования объекта логистизации. С другой ст ороны, неразвитость аппарата моделирования в логистике тормозит ра з витие ее как науки. Наиболее часто в логистике применяется и митационное моделирование. Имит а ционное моделирование – в нём закономерности, определяющие характер количест ве н ных отношений остают ся непознанными, логистический процесс остаётся чёрным ящ и ком. Например, мы н а жимает на кнопки телевизора, получ ая результат, не знаем, какие именно процессы происх о дят внутри его. Основные процессы имитационного моделирования. 1. Конструирование модели реальной системы. 2. Постановка экспериментов на этой модели. Цели: понять поведение логистической системы; выбрать стратегию обеспе чива ю щую наиболее эффек тивное функционирование логистической системы. Как правило, имитацион ное моделирование осуществляется с помощью компьютеров. Основные усл о вия, при которых рекомен дуется применять имитационное м о делирование. 1. Не существует законченной поста новки данной задачи, либо ещё не разработаны аналитические методы решен ия сформулированной математической м о дели. 2. Аналитические модели имеются, но процедуру столь сложны и трудоёмки, что им и тационное моделирование даёт более простой способ ре шения задач. 3. Аналитические решения существую т, но их реализация не возможна вследствие недостато ч ной математической подготовки пе рсонала. Достоинством имитационного моделирования является : 1. Этим методом можно решать более с ложные задачи. 2. Данные модели позволяют достато чно просто учитывать случайные воздействия и др у гие факторы, которые создают трудн ости при аналитическом иссл е довании. 3. При имитационном моделировании воспроизводится процесс функциониро вания си с тем ы во времени. 4. Сохраняется логическая структура. Недостатки имитационного моделиро в а ния . Недостатки: 1. Исследования с помощью этого метода обходятся дорого. 2 . Необходим в ысококвалифицированный специали ст -програмист. 3 . Необходимо большое количество машинного времени. 4 . Модели разр абатываются для конкретных условий и не могут применяться для других по х о жих моделей. 5 . Велика возможность ложной и митации. Это может произойти даже при незначительных и з менениях в реальных условиях. Описание имитационной модели можно завершить словами Р. Шеннона: « Разработка и применение имитацион ных моделей в большей степени искусство, чем наука. Следов а тельно, успех или неудача в большей степени зависит не от метода, а от того, как он примен я ется » . 2. Анализ ABC - XYZ в управл ении материальными запасами Важным инструментом управления материальными зап асами является ABC/XYZ анализ. Суть метода заключается в распределении запас ов по трем группам в зависимости от привлекательности (ABC) или устойчивост и тенденции оборачиваемости (XYZ). Пр и влекательность запаса и устойчивость те н денции оборачиваемости можно оцен ивать по различным критериям. В решении поддерживаются три показателя: в ыручка, маржа и к о личеств о. В решении можно создавать различные каталоги для классификаций ABC и XYZ. Каж дый такой каталог ориентирован на использование одного из поддерживае мых критериев оце н ки и по зволяет задавать процентное соотношение между группами A, B и C (для класси фикации XYZ - между ее группами). На основании этих каталогов можно формир о вать классификации това ров на группы ABC и XYZ. Каждая такая классификация формируется для формата (г ру п пы) предприятий , или для отдельного производства . При разборе метода балльной оценки, для ситуаций п ринятия решения характерна нео б ходимость выбора из многих альтернатив. Тот факт, что не все ал ьтернативы имеют одинаковое значение с точки зрения влияния на общий ре зультат, обусловливает завис и мость качества решения от выявления важнейших факторов и нах ождения возможностей влияния на них. М е тод, с помощью которого отдельные элементы классифицирую тся и наглядно представляются по степени их важности для определенной п роблемы, называется АБС анал и зом. Исторически происхождение метода связано с решением снабженческих про блем, а именно с необходимостью концентрации усилий на тех продуктах, ко торые имеют на и больший в ес в общей стоимости сырья и материалов. В принципе АБС анализ имеет очен ь широкую о б ласть примен ения, поскольку в соответствии с исследуемыми величинами (например, това ры, клиенты) классификации могут быть подвергнуты самые разные о б ласти. АВС анализ опирается на гипотезу о том, что в реальности нередко 20% элемен тов обеспечивают около 80% результата. Эта гипотеза основывается на так на зываемом при н ципе Парет о, который был выдвинут итальянским экономистом Парето (1848-1923) и у т верждает, что в пределах заданной г руппы или совокупности отдельные объекты имеют гораздо большее значен ие, чем то, которое соответствует их доле в численности этой гру п пы. Примером АВС анализа может послужить установление приоритетов выполне ния управленческих задач. Важнейшие задачи (А-группа), которыми менеджер занимается ка ж дый день, з анимают около 15% его общего рабочего времени. Их ценность, в смысле вклада в достижение целей, находится в пред е лах 65%. Задачи средней значимости (В-группа) занимают около 20% времени и имеют долю в результате также около 20%. Малозначимые задачи треб уют, напр о тив, около 65% врем ени и обеспечивают лишь примерно 15% достижения целей. Графически связь ме жду объемом задач и значимостью (ценн о стью) задач с выделением групп А, В, С пре д ставлена на рис Опираясь на пример использования АВС анализа для исследования распредел ения времени м е неджера, м ожно выделить следующие этапы: a) составление перечня всех задач, которые необходимо выполнить в течени е определе н ного времени ( неделя, день); b) упорядочение задач по их значимости и важности (в последовательности у бывания значим о сти); c) присвоение каждой задаче номера; d) оценка задач по АВС принципу : первые 15% относятся к А-группе (очень важные, нельзя делегировать, имеют бо льшое значение для выполнения функции); следующие 20% - В-группа (важные, знач ительные, можно делегировать); остальные 65% - С-группа (менее важные, незначи тельные, обязательно дел е гировать); e) проверка распределения времени на предмет соответствия важности зада ч: 65% врем е ни для А-группы; 20% времени для В-группы; 15% времени для С-группы. f) проведение корректирующих мероприятий с целью последовательной орие н тации на А-задачи. g) проверка В-задач и С-задач на возможность делегирования. Область применения АВС -анали за распространяется наряду с установлением вр е менных приоритетов на множество других задач. Час то используемый вариант - класс и фикация клиентов предприятия с точки зрения их значимости дл я успеха фирмы и посл е дую щее деление на А-, В-, С-группы. Очень часто АВС-XYZ анализ используется для и с следования значимости о тдельных продуктов пре д приятия, с точки зрения результата (сбыта, прибыли). Это делается для оптим изации структуры сбытовой программы и очистки программы от невыгодных пр о дуктов. АВС анализ является эффектив ным методом выделения из множества влияющих факторов и элементов тех, ко торые имеют особое значение для достижения поставле н ных целей и поэтому должны обладат ь высоким приорит е том. Решающее преимущество АБС -анализа заключается в простоте применения, М е тод позволяет быстро сд елать выводы, способствующие уменьшению перегрузки менеджера детал я ми и обеспечивающие лучш ий обзор проблемной области. С помощью АБС-анализа реализуется возможно сть последовательной ориентации на принцип Парето, ко н центрирующий деятельность на важ нейших аспектах проблемы. Деятельность концентр и руется на решении важнейших задач, в результате появляется возможность целенаправленного уменьшения зат рат на о с тальные сферы. Слабое место АВС -анализа закл ючается в поиске объективных критериев оценки элементов, критериев, кот орые имеют решающее значение для до с тижения результата. Данная проблема решается относитель но просто для количественно измеримых факторов (есть объе к тивные меры, которые можно использ овать для сравнения). Для качественных критериев (например, качество про изводственной программы) характерны существенно большие требования к прин и XYZ-анализ – изучение стабильности продаж, – обычно используется вместе с ABC-анализом, позволяющим выделить ключевые для фир мы-продавца товары. С уществует два метода органи зации закупок. Условно их называют подходами «от пр о даж» и «от склада». Первый, по сути, е сть просто аккумулирование опыта общения с клиент а ми. Управление «от склада» означает опору не на качественную информацию, а н а да н ные предшествующих п ериодов. На их основании строятся пр о гнозы на будущее. Именно при этих условиях хорошо работают методы SIC (статистического контроля з а пасов, statistical inventory method), к которым о т носятся ABC- и XYZ-анализ. Смысл XYZ-анализа в изучении стабильности продаж. Если ABC-анализ позволяет о п ределить вклад конкретн ого товара в итоговый результат (чаще всего в общую прибыль компании или в стоимость запасов), то XYZ-анализ изучает отклонения, скачки, нестабильно сть сб ы та. В категорию X включают товары со стабильными продажами. Если каждый раб о чий день магазин продает сто плюс-минус пять пакетов молока, то этот продукт попад а ет в данную категорию. Для группы Y допускаются более значительные отклон ения. В категории Z оказываются товары, продажи которых т очно прогнозировать невозмо ж но, слишком велики колебания. Ц ель XYZ-анализа – дифференциа ция товаров (номенклатуры) по группам в зависим о сти от равномерности спроса и точности прогнозир ования. Для распределения товаров по этим категориям существует весьма неслож ный ст а тистический аппар ат. При сравнении данных используется формула расчета коэффициента в а риации. Методика XYZ-анализа Основная идея XYZ анализа – группировка объектов по степени однородност и и с следуемого показат еля (по коэффициенту вариации). Отметим, что XYZ-анализ корректно работает только в случае нормального (гау с сова) распределения данн ых. Впрочем, по мере увеличения полученных статистических данных ра с пределение при соблюдении н екоторых естественных условий становится все ближе к гаусс о ву. Первый шаг: Определить объекты анализа. Варианты: клиент, поставщик, това рная гру п па/подгруппа, номенклатурная единица и т. п. Второй шаг: Определить параметр, по которому следует проводить анализ об ъекта. Варианты: средний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество ед и ниц продаж , шт.; количество заказов, шт. и т.п. Третий шаг: Определить период и количество периодов, по которым необходи мо сделать анализ. Варианты: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полуг о дие, год. Общие рекомендации: Период должен оказаться не меньше, чем горизонт план ир о вания, принятый в ваше й компании. Интересная ситуация возникает, скажем, при анализе продаж и т оварных запасов в фирмах, торгующих бытовой техникой, строительными м а териалами, запасными час тями для автомобилей и т.п. Финансовый план часто составл я ется на месяц, а р е ально необходимый горизонт планир ования должен быть на полгода. Анализ данных с периодом меньше квартала просто не имеет смысла. Все товары попадают в кат е горию Z. Четвертый шаг: Определить коэффициент вариации для каждого анализируе мого объекта. Фо р мула коэ ффициента вариации приведена выше. Пятый шаг: Отсортировать объекты анализа по возрастанию значения коэфф ициента в а риации; дал ее определить группы X, Y и Z. Этот коэффициент показывает (в процентах) степень отклонения данных от с ре д него значения. Высокие его значения наглядно иллюстрирует старая шутка статистиков: «Сидеть н а плите с головой в холодильнике в среднем неплохо». Номенклатурные поз и ции (по западной терминол огии, SKU – stock keeping unit) со значением коэффициента вариации от 0 до 10% попадают в кат егорию X, от 10 до 25% – в категорию Y, остал ь ные – в категорию Z. Впрочем, это примерное распределение. П остроение кривой XYZ во многих случаях позволяет точнее уст а новить эти интерв алы – по точкам перегиба. Лучше всего применять XYZ-анализ в сочетании с ABC-анализом (хотя и он один дас т отделу логистики существенную информацию). При этом весь ассо р тиментный ряд делится на девять категорий товаров. Эксперты акцентируют внимание на том, что интегрированный ABC(XYZ)-анализ – л ишь средство поддержать принятие решений. Построение матрицы не раздел ит тов а ры на «плохие» и «х орошие», не выявит товары, подлежащие немедленному выводу из списка прод аваемых. Всегда необходим дополнительный анализ. В категории CZ часто оказыв а ются сопутствующие товары вроде спецодежды или чис тящих средств для пр о дава емых механизмов. Они приносят мало дохода и закупаются клиентами нерегу лярно. В катег о рию CX у мага зинов-дискаунтеров попадут хлеб, соль и спички. Эти товары должны быть в н а личии – не найдя их, поку патель мо жет больше не прийти в магазин. И все-таки польза от интегрированного анализа несомненна. Он служит осно вой упра в ления запасами, позволяет определить «точку заказа». Д ля категории AX, учитывая ее финансовую значимость и предсказу емость, должны устанавливаться жесткие нормат и вы, соблюдению которых нужно уделять особое внима ние. Для этой группы товаров р е комендуется ежедневно проверять остатки, установив четкую к алендарную (дата) или статистическую (по о с тавшемуся на складе объему запа сов) то чку заказа новых партий. Матрица интегрированного анализа может использоваться даже для распределения а д министративных ресурсов. Категори я AX должна обслуживаться самыми опытными и квалифицированными сотрудни ками, а группу т о варов, поп авших в «клетку» CZ, можно доверить новичкам начинается. Им будет несложно работать с категорией, где заказы пр о исходят реже, допуски по отклонениям выше, и жестко лимити руется лишь сумма, расходуемая на данную т о варную позицию за определенный перио д. Наглядность результатов ABC(XYZ)-анализа позволяет использовать его как арг у мент в общении с руководи телями, чтобы подтолкнуть их к определе н ным действиям. Используя XYZ-анализ, надо помнить о нескольких существенных ограничения х. Пре ж де всего, требовани е к объему используемых данных. Чем их больше, тем надежнее окажутся полу ченные результаты. Число исследуемых пери одов должно б ыть не менее трех. Не удастся применить статистические методы в случае динамично меняюще йся ситуации, н а пример, пр и выводе на рынок нового товара (аналогами которого компания до сих пор н е торг о вала) или однократ ного приобретения каких-то товарных позиций. Когда количество продаж но винки еженедельно растет, XYZ-анализ ничего не даст, товар неи з бежно попадет в «неста бильную» группу Z , XYZ лишен смысла и для пре дпр и ятий или компаний, ра ботающих под заказ, подобн ые прогнозы им просто не нужн ы. Периодичность анализа – дело для каждой компании сугубо индивид у альное. Весьма серьезно на результат расчетов может влиять сезонность. Вот типи чный случай. Компания информирована о повышении сезонного спроса, необх одимый запас товаров приобретен или произведен. Но из-за скачков продаж товар скатывается в «н е пр едсказуемую» категорию Z Кроме того, существуют целые сегменты рынка, гд е прим е нение XYZ-анализа буд ет с о вершенно бесполезно . Практическое задание №1 Задание «Сдела ть или купить» Дано: Фирма производит и сбывает три компонента. Перед руководителем отдела п оставки было поставлено задание — выучить цены на мировом рынке. Выучен ы такие ценовые и стоимостные показатели ( табл . 1) Для решения задания рассчитаем коэффициент варианта k по формуле k=100+N/100 100+11/100=1,11 Табл и ця 1 . Исходная информация для принятия управленческого решения “сделать или купить” Показатели Компонент X Y Z Объем производства, е д. 22200 44400 88800 Затраты основных средств , грн. 0,888 1,11 0,444 Затраты на оплату работы основны х производственных работников (на ед. продукции) , грн. 1,776 1,998 0,888 Прям ые витрат ы на е диниц у п родукц ии , грн. 0,444 0,666 0,222 Пост оянные за трат ы на е диниц у п родукц ии , грн. 0,888 1,11 0,444 Ц ена реал и зац ии е диниц ы продукц ии , грн. 4,44 5,55 2,22 И мпортна я закуп о чная ц е н а, грн. 3,052 4,662 2,22 Найти : 1. Предложите р екомендац ии руко водителю ф и р м ы относительно возможности компонента , исходя только из затрат 2. Определите разме р прибыли в случае собственного производства всех компонентов 3. Определите, повлияют ли рекомендации по закупке (пункт 1) и на прибыль и в какой мере? Решение : При разработке рекомендац и й относительно возможности закупки компон ента необходимо принять во внимание только релевантны е затраты на доходы , величина котор ых непосредственно зависит от принимаемого решения . За трат ы на обе альте рнатив ы — закуп к у ли бо собственное производств о — представлен ы в табл.2 Табл и ц а 2 . сравнительный анализ дв у х альтерна тив (закуп ки ли бо собственного производства ) Релевантн ые за трат ы Компонент X Y Z виробництво закупівля виробництво закупівля виробн ицтво закупівля За трат ы основн ы х матер и ал о в на ед иниц у продукц ии , грн. 0,888 - 1,11 - 0,444 - За трат ы на оплату труда основн ы х производственных р а б о тник о в (на е диниц у продукц ии ), грн. 1,776 - 1,998 - 0,888 - Прям ые за трат ы на е диниц у прод укц ии , грн. 0,444 - 0,666 - 0,222 - И мп ортна я закуп очная ц ен а, грн. - 3,052 - 4,662 - 2,22 Вместе релев антн ые за трат ы на ед иниц у продукц ии , грн. 3,108 3,052 3,774 4,662 1,554 2,22 Результаты расчетов базирующихся только на расходах, показывают, что фирма должна закупать компонент Х . Рассчитаем разм ер прибыли в случае собственного производства всех компонентов ( табл . 3) Таблица 3. Расчет раз мера прибыли в случае собственного производства всех компонентов Показ атели Ко мпонент X Y Z 1 объем производства, ед. 22200 44400 88800 2 Расходы основных материалов на единицу продукции, грн 0,888 1,11 0,444 3 Расходы на оплату труда основных производственных рабочих (на единицу продукции), грн. 1,776 1,998 0,888 4 Прямые расходы на единицу продукции, грн. 0,444 0,666 0,222 5 Постоянные расходы на единицу продукции, грн. 0,888 1,11 0,444 6 Себестоимость одной единицы продукции, грн 3,996 4,884 1,998 7 Цена реализации единицы продукции, грн 4,44 5,55 2,22 8 Прибыль от одной единицы продукции, грн 0,444 0,666 0,222 9 Прибыль на весь объем производства, грн 9856,8 29570,4 19713,6 10 Общая прибыль, грн 59140,8 Сдела ем расчет величины прибыли с учетом рекомендаций, приведенных в табл . 2 Та б лиц а 4 . Расчет размера прибыл и при комбинир ованно м вариан те (закупка или собственное производство) Показ атели Ком понент X Y Z 1 Об ъем производст ва, е д. 22200 44400 88800 2 Расходы основных материалов на единицу продукции, грн. - 1,11 0,444 3 Расходы на оплату труда основных производственных рабочих (на единицу продукции), грн. - 1,998 0,888 4 Прямые расходы на единицу продукции, грн. - 0,666 0,222 5 Постоянные расходы на единицу продукции, грн. 0,888 1,11 0,444 6 Импортная закупочная цена, грн. 3,052 - - 7 Себестоимость одной единицы продукции, грн 3,94 4,884 1,998 8 Цена реализации единицы продукции, грн. 4,44 5,55 2,22 9 Прибыль от одной единицы продукции, грн. 0,5 0,666 0,222 10 Прибыль на весь объем производства, грн. 11100 29570,4 19713,6 11 Общая прибыль, грн. 60384 Таким образо м, проведенные расчеты показали, что при использовании комбинированног о варианта фирма сможет получить прибыль в размере 60384 тыс. грн., что на 1243,2 тыс. грн . больше самостоятельного производства всех компонентов. Практич еское з ад ание № 2 Задача разме щения распределительных центров На территории района расположено 8 магазинов, которые торгуют продоволь ственными товарами, их координаты (в прямоугольной системе координат), а также месячный груз ооборот приведены в таблице 5. На основе исходных данных найти координаты точки (X склад , Усклад), в которых рекомендовано организ овать работу распределительного характера, а также построить точки, в ко торых были размещены магазины и склад на одном графике. Та б лиц а 5 . Грузооборот и координаты магазинов, которые обслуживают ся № магазин а ко ордината Х, км. к оордин ата Y, км. Товароо борот т/м е с. 1 11,1 11,1 15 2 25,53 45,51 10 3 53,28 65,49 20 4 39,96 29,97 5 5 66,6 37,74 10 6 74,37 22,2 20 7 89,91 32,19 45 8 117,66 49,95 30 Определим координаты центра веса грузовых потоков (Xсклад, Усклад) то есть точки, в которых может быть расположен распредели тельный склад по формулам: Де В і — грузооборот і-го потребителя, X і, Y і — координати і-го потреби теля , n — количес тво потребителей Ответ : координати склад а X скл ад, =73,65, Y склад = 35,16. Использованная литература 1. Виробнича логістика, навч. Видання під ред. Танькова К.М., Тридід О.М., та Колодізева Т.О., “Інжек”, 2004 р. 2. Логістика, ко нспект лекцій під ред.. Три дід О.М., Колодізева Т.О., Голоф а ева І.П., ХНЕУ,2004р. 3. Бауерсокс Д.Д. Логістика:ин тегрированая цель поставок.,М.-2001г., 640с. 4. Миротин Л.Б. Транспортная л огістика: уч. Пособие,М. 1996г., 212с. 5. Неруш Ю.М. Логистика 2006 г
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
День св. Валентина 2016:
- Милый, давай поужинаем сегодня в панорамном ресторане на высоте?!
- Давай по чебуреку. И подпрыгнем.
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, реферат по маркетингу и рекламе "Теория и практика логистики", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru