5.2.2 Программа имитационного моделирования

Программа имитационного моделирования базируется на методе статистических испытаний (метод Монте-Карло). Вначале с помощью генератора случайных чисел генерируются случайные числа (R), распределяемые на определенном интервале согласно заданному закону распределения, например, равномерному. Затем эти числа преобразуются в значение искомого параметра. Например, интервал очередной закупки (ИЗ) рассчитывается по формуле:

(5.4)

где ИЗ _макс – максимальный интервал закупки, ИЗ _мин – минимальный интервал закупки.

По такому же алгоритму рассчитываются и остальные показатели: интервалы отпуска, партии закупки и партии отпуска.

Критерий выбора лучшего графика закупки (производственные запасы) рассчитываются по следующей формуле:

(5.5)

где З_і - запас на і-ю дату; З_{і –1} - запас на предыдущую дату; ПЗ_і - партия закупки на і-ю дату; ПО_і - партия отпуска на і-ю дату; n – число временных отрезков в моделируемом периоде.

Если произвести большое количество расчетов, т.е. многократно сымитировать процесс закупки и отпуска материальных ресурсов (как свидетельствует опыт, не менее 50 раз), то согласно закону больших чисел можно получить величины искомых показателей близкие к их математическому ожиданию (наиболее вероятные значения). Для лучшего уяснения целесообразности имитационного моделирования закупок приведем пример.

Пример. В таблице 5.5. приведены графики двух вариантов закупки и отпуска швеллера10, полученных путем имитационного моделирования, при следующих исходных данных:

вариант 1 - закупка осуществляется крупными партиями в среднем по 89 т примерно через 14 дней;

вариант 2 - закупка осуществляется мелкими партиями в среднем по 45 т примерно через 7 дней.

Результаты моделирования показывают, что при более частых закупках резко снижается, почти в два раза, величина производственного запаса, которые предприятию необходимо накапливать для обеспечения непрерывного материально-технического снабжения.

Таблица 5.5.

Пример имитационного моделирования закупок

	Вариант 1			Вариант 2
	Закупка	Отпуск	Остаток	Закупка	Отпуск	Остаток
01.03.04	84,0		84,0	47,0		47,0
02.03.04		17,8	66,2			47,0
03.03.04			66,2			47,0
04.03.04			66,2			47,0
05.03.04		14,6	51,6		12,6	34,4
06.03.04		12,1	39,5		15,2	19,2
07.03.04			39,5			19,2
08.03.04		2,5	37,0			19,2
09.03.04			37,0	45,0	26,2	38,0
10.03.04		9,4	27,6			38,0
11.03.04			27,6		2,4	35,6
12.03.04			27,6		3,8	31,8
13.03.04		1,8	25,8		1,6	30,2
14.03.04		25,0	0,9		23,0	7,2
15.03.04	94,0		94,9	45,0	8,6	43,6
16.03.04			94,9		3,6	40,1
17.03.04		16,3	78,6			40,1
18.03.04			78,6		24,6	15,5
19.03.04		4,1	74,5			15,5
20.03.04			74,5		4,7	10,8
21.03.04			74,5			10,8
22.03.04		24,1	50,4	45,0		55,8
23.03.04			50,4		8,6	47,3
24.03.04		1,8	48,6			47,3
25.03.04		24,4	24,3		8,5	38,7
26.03.04		4,0	20,3		3,3	35,5
27.03.04	86,0	13,6	92,7		15,3	20,2
28.03.04			92,7			20,2
29.03.04		23,8	68,9			20,2
30.03.04			68,9	43,0	2,9	60,3
Средние показатели	Партия закупки –89		Средний запас – 56,1 т	Партия закупки – 45 т		Средний запас – 32,8 т

Еще одним из существенных факторов, оказывающих влияние на величину партии закупки, являются скидки, предоставляемые поставщиками своим покупателям. Необходимо тщательно изучить применяемую поставщиками систему скидок за объемы закупок, за размеры партий, за стабильность хозяйственных связей и на этой основе подсчитать сумму возможной экономии затрат на закупку материальных ресурсов в том случае, если покупатель воспользуется предлагаемыми скидками. Если сумма экономии будет существенной, то можно пойти на увеличение партий закупок при условии, что эта сумма будет больше, чем дополнительные затраты предприятия.

Результаты конкретизации материальных потоков по поставщикам, размерам партий и срокам закупки должны найти отражение в оперативно-календарных планах закупки материальных ресурсов. Продолжительность периода, на который разрабатываются оперативно-календарные планы, может быть различной и зависеть от условий, в которых работают предприятия. Чаще всего, разрабатываются месячные планы. Но встречаются и декадные, и недельно-суточные, а также квартальные. Целесообразно разрабатывать два типа таких планов:

• по виду материальных ресурсов

• по поставщику .

На основании первого плана удобно отслеживать ход обеспечения производства конкретным видом материала, выявлять и анализировать обеспеченность производства этим материалом, определять наиболее надежных поставщиков. Совокупность таких планов позволяет анализировать и соблюдать комплектность материально-технического снабжения.

Второй тип плана позволяет сконцентрировать внимание менеджеров по закупкам на работе с каждым поставщиком. На его основе можно организовать эффективный контроль выполнения договорных обязательств поставщиками.

Лк.5.3. Другие методы прогнозирования потребности в сырье и материалах

5.3.1 Интуитивные и формализованные методы прогнозирования

В закупочной логистике находят применение интуитивные и формализованные методы прогнозирования. Интуитивные методы базируются на индивидуальных и коллективных экспертных оценках, на анализе прошлого опыта работы, на построении сценариев, генерации идей и др. К формализованным методам относятся экстраполяция и моделирование. Логистики должны помнить, что только разумное сочетание формализованных и интуитивных методов позволяет получать надежные результаты прогноза.

Основой для прогнозирования являются результаты анализа фактических объемов потребления и закупки материальных ресурсов. На их основе необходимо попытаться выявить складывающиеся тенденции в динамике этих показателей и предсказать их развитие на будущее.

Таблица 5.6.

Табличное представление задачи оптимизации ассортимента потребляемых материалов

Наименование наиболее существенных элементов, входящих в материал	Виды материалов						Треб-я к качеству готовой продукции (по содержанию элементов, входя-щих в исходные материалы)
	Материал 1	Материал 2	Материал 3	Материал 4	...	Материал N
1. Углерод	Содержание элементов в единице материалов						<= 0,2%
2. Кремний							<= 0,3%
3.Фосфор							<= 0,5%
И т.д.
Ограничения на закупку материалов	Вид материала, на который имеется ограничение на закупку						Значение ограничения на закупку
1.Отходы собственного производства
2.Ограничение на импорт	Обозначение вида материала, имеющего ограничение на закупку
Цены на материалы	Цена 1	Цена 2	Цена 3	Цена 4		Цена N	Минимальная сумма денег на закупку материалов

Следует заметить, что прогнозированием, правда простейшими методами, работники службы материально-технического снабжения занимались и занимаются постоянно. И в условиях административной экономики, и в настоящее время одним из самых широко применяемых на практике методов расчета потребности в материальных ресурсах является статистический метод (метод динамических коэффициентов, расчет по базе прошлого периода):

(5.6)

где: Р_i - потребность в i-м материале, Р_i ^ф - фактический расход i-того материала в прошлом периоде, K_п – коэффициент, учитывающий предполагаемое изменение производственной программы, K_э - коэффициент, учитывающий планируемую экономию материальных ресурсов.

Использование этого метода можно рассматривать как простейший прием прогнозирования будущей потребности. Применение более сложных и соответственно более надежных методов сдерживалось недостаточной математической подготовкой работников материально-технического снабжения, отсутствием вычислительной и соответствующего программного обеспечения. В современных условиях логистики и специалисты по материально-техническому снабжению проявляют все больший интерес к прогнозированию. Этому, безусловно, способствует наличие современных вычислительных машин и пакетов прикладных программ по прогнозированию. Автоматизированные рабочие места этих специалистов предполагают наличие ПЭВМ и пакетов прикладных программ по прогнозированию.

5.3.2 Использование EXCEL

Большими возможностями для прогнозирования располагает и общедоступный инструментарий EXCEL. Метод экстраполяции может быть реализован с помощью «Мастера диаграмм» и добавления «Линии тренда». При этом можно использовать для прогнозирования следующие функции: линейную, логарифмическую, полиномиальную, степенную и экспоненциальную. На рис. 5.1 представлены результаты построения линейной диаграммы и прогноза показателя расхода стали сортовой для производства подшипников по уравнению Y = 62,2 X + 200. Подставив в данное уравнение данные о прогнозируемом периоде, получим прогноз потребности стали на 10-й год: Y = 62,2 * 10 + 200 = 822 т.

Рис.3.1. Пример прогноза потребности с использованием линейной функции

Более качественным, но и несоразмерно более сложным является прогнозирование потребления путем разработки и использования однофакторных и многофакторных моделей. В этом случае основная задача логистика подобрать наиболее существенные факторы, которые влияют на потребление. Безусловно, что наиболее качественно подбор факторов могут осуществить специалисты отделов материально-технического снабжения, планово-производственного и технологического. Совместно с работниками перечисленных служб логистики могут разработать модели, пригодные для практического использования. Инструментарий EXCEL также позволяет разработать некоторые модели, в том числе и многофакторные.