Главная Случайная страница


Категории:

ДомЗдоровьеЗоологияИнформатикаИскусствоИскусствоКомпьютерыКулинарияМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОбразованиеПедагогикаПитомцыПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРазноеРелигияСоциологияСпортСтатистикаТранспортФизикаФилософияФинансыХимияХоббиЭкологияЭкономикаЭлектроника






Управление запасами (независимые системы).

В ходе управления производством сталкиваются две тенденции.

Первая заключается в том, что запасы материальных ресурсов различного вида необходимы. Вторая заключается в том, что они нежелательны. Каждая из них порождена определенными причинами и находит отражение в методах управления запасами. Подходы к управлению во многом зависят от вида материального ресурса. В роли такого ресурса могут выступать: конечная продукция, незавершенное производство, материалы и полуфабрикаты. Существует ряд причин, по которым целесообразно стремиться к снижению уровня запасов. С ростом запасов увеличиваются следующие затраты и потери: прямые и косвенные затраты, связанные с хранением; затраты на управление запасами; потери, связанные со снижением отдачи от вложения в материальные ресурсы; затраты, которые рассматриваются как скрытое падение мощностей, поскольку часть мощностей используется на производство запасов, а не готовой

продукции; потери, связанные со снижением качества при хранении. Некоторые из этих затрат являются косвенными и слабо вычисляемыми, но несомненно то, что политика снижения запасов до оптимального уровня способствует повышению эффективности производства.

В основу систем управления запасами в ERP-системах положен ряд моделей и методов, которые пользователи могут применять по собственному выбору. Спрос на материальные ресурсы может быть независимым и зависимым. Независимым называется спрос, который не зависит от спроса на другие материальные ресурсы, проходящие через запасы. В частности, независимым всегда является спрос на конечную продукцию, поскольку он определяется исходя из прогноза и/или заказов потребителей. Зависимым называется спрос, который зависит от спроса на другие материальные ресурсы, проходящие через запасы. Зависимым является спрос на изделия, являющиеся компонентами готовой продукции. В то же время независимым является спрос на те же самые изделия, если они становятся конечной продукцией, например запасными частями. В данном подразделе обсуждаются подходы к управлению запасами в условиях независимого спроса. Основной задачей управления запасами является определение оп-

тимального размера заказа на материальные ресурсы при пополнении запасов.

Рис. 2.4 иллюстрирует решение задачи об оптимальном объеме заказа на качественном уровне. С ростом объема одного заказа увеличиваются затраты на хранение и снижаются затраты на приобретение и обработку заказов. Суммарные затраты на складировке могут иметь точку минимума, соответствующую оптимальному объему заказа.

Различают системы с фиксированным объемом заказа и системы с фиксированным временем заказа. Основное свойство системы с фиксированным объемом заказа (FOQ-системы) состоит в том, что заказы на пополнение запасов имеют постоянную величину. При этом время подачи заказов может изменяться. Точка заказа достигается, когда запасы уменьшаются до критического уровня. Точка заказа определяется исходя из оценки ожидаемого расхода и поступлений материального ресурса. С прибытием очередной партии материалов заказы возрастают на фиксированную величину.

В системе FOQ обычно предполагается непрерывный учет запасов. Этот учет обеспечивается немедленным отражением в базе данных всех операций, прихода и расхода ресурсов. Для системы FOQ основными являются две задачи: об объеме заказа и о точке заказа.

Решение задачи об оптимальном объеме заказа зависит от условий, для которых формулируется задача. В различных системах можно встретить три модели для оценки оптимального размера заказа:

модель 1 — базовая модель определения EOQ;

модель 2 — определение EOQ для производственных партий;

модель 3 — определение EOQ с учетом ценовой политики.

Модель 1 имеет следующий вид.

Предположения:

1. Общий годовой спрос, затраты на хранение и приобретение материалов поддаются оценке.

2. Средний уровень запасов равен 0,5 величины заказа. Это равносильно введению следующих упрощающих предположений: страховой запас отсутствует; заказанное количество поступает в запасы полностью и одновременно; материалы расходуются равномерно; материалы оказываются полностью израсходованными к прибытию очередного заказа.

3. Потери от дефицита и неудовлетворенного спроса отсутствуют.

4. Цены на материалы постоянны (какая-либо специальная ценовая политика типа скидок отсутствует).

Оптимальный объем заказа, при котором минимизируются суммарные годовые затраты на размещение в запасах, вычисляется по формуле:

где D — годовой спрос на материал; С — затраты на хранение единицы материала в течение года; S — средние затраты на работы по приобретению материала по одному заказу (условно-постоянные расходы). Формула носит характер предварительной оценки, так как получена для условий, которые на практике встречаются крайне редко.

Модель 2 имеет следующий вид. По сравнению с моделью 1 введено только одно предположение — заказы производством или поставщиком выполняются не единовременно, а представляют собой процесс с равномерным поступлением материальных ресурсов. В результате для модели 2 получена формула:

где р — ставка производства; d — ставка спроса.

Поставщики, работающие в условиях рыночной экономики, как правило, предоставляют скидки в зависимости от объема закупок (quantity discounting). В этих условиях возникает необходимость оптимизации объема заказа с целью воспользоваться скидками, но не проиграть при этом за счет роста затрат на хранение.

Модель 3 позволяет оценить влияние скидок на размер партии. Из сказанного следует, что при работе с базовой системой ERP пользователь должен тщательно изучить предположения, при которых построены методы управления запасами, включенные в систему.

Вторым важным вопросом для систем управления запасами является определение точек заказа. В основе подхода к определению точки заказа в системах с фиксированным объемом заказа лежит признание случайного характера спроса во время выполнения заказа. Спрос во время выполнения заказа (demand during lead time (DDLT)) представляет собой количество материального ресурса, которое будет запрошено во время ожидания прибытия заказанного количества и пополнения запаса. Случайный характер спроса в течение времени выполнения заказа

особенно опасен для управления, поскольку очень трудно предсказать колебания спроса именно тогда, когда предприятие особенно уязвимо — оно находится в состоянии ожидания прибытия заказа, а уровень запасов низок. В случае задержки прибытия заказа или при превышении уровня ожидаемого спроса возникает ситуация дефицита. Дополнительный запас, называемый страховым, необходим, чтобы уменьшить вероятность возникновения дефицита. При увеличении страхового запаса возрастают затраты на его хранение, при его уменьшении возрастают потери, вызванные дефицитом.

Из сказанного ясно, что величина страхового запаса имеет оптимальное в некотором смысле значение. Для его определения должны быть известны потери от дефицита. Задача определения потерь от дефицита непроста, поскольку в них должны включаться потери, вызванные внешними и внутренними причинами. К внешним можно отнести, например, падение доходов из-за невыполнения обязательств перед заказчиками. К внутренним — дополнительные затраты, связанные с изменением графика выпуска продукции, остановкой производства и т. п. Именно в связи с трудностью определения потерь из-за дефицита на практике применяется подход к определению страховых запасов, основанный на вероятности обслуживания, задаваемой управленцами.

Другим методом оптимизации страхового запаса является подход, основанный на таблицах платежей. Этот подход позволяет минимизировать сумму ожидаемых затрат и потерь для каждой дискретной точки заказа. В затраты включаются расходы на хранение единицы мате-

риального ресурса во время выполнения заказа. В потери включается все, что связано с дефицитом: потери прибыли, дополнительные затраты на транспортировку, ускорение поставок и т. п. В системах с фиксированным периодом заказа просмотр уровня запасов выполняется через фиксированные временные интервалы, а заказы размещаются на такое количество материальных ресурсов, чтобы довести уровень запасов до некоторого заранее заданного уровня. Объем заказа определяется по формуле: Объем заказа = Верхний уровень запасов – Текущий уровень запасов + Ожидаемый спрос

Системы подобного типа применяются там, где периодически проводится физическая инвентаризация запасов. Очевидным недостатком этих систем является повышенный риск возникновения дефицита, поскольку уровень запасов отслеживается только в строго определенные моменты времени. Поэтому в отличие от предыдущей системы здесь требуется больший уровень страхового запаса. Самый важный момент для систем с фиксированным периодом —

выбор оптимального момента времени (точки) заказа. При малом периоде возрастают затраты на обработку заказов. При большом периоде резко возрастают уровень запасов и затраты на

хранение и повышается вероятность дефицита. Следовательно, временной интервал между просмотрами должен быть таким, чтобы суммарные затраты были минимальными. Ниже представлены предпосылки, при которых построена оптимизационная модель для систем с фиксированным периодом:

1. Годовой спрос, затраты на хранение, затраты на обработку заказа известны.

2. Средний уровень запаса равен 0,5 от среднего размера заказа. Это предположение соответствует: отсутствию страхового запаса; немедленному выполнению заказа в полном объеме; равномерному и одинаковому расходу материалов.

3. Потери, вызванные дефицитом и неудовлетворенностью заказчиков, не учитываются.

4. Скидки в зависимости от объема заказа не учитываются. Помимо моделей, описывающих поведение систем с фиксированным количеством и фиксированным периодом, применяются и другие модели. Наиболее известны среди них гибридные модели и модели с одним периодом.

Гибридные модели объединяют в себе некоторые, но не все свойства моделей с фиксированным объемом и периодом. Одной из них является модель с необязательным пополнением запасов. Подобно системам с фиксированным периодом, просмотр запасов ведется в заданные моменты времени, а заказ дается на пополнение запасов до верхнего предела. Но в отличие от этих систем, пополнение не производится, если в момент просмотра запасы не снизятся ниже заданного уровня. Эта модель предотвращает подачу малых заказов и может быть эффективной при больших затратах на обработку заказа.

Другая довольно простая модель начинает свою работу с установления определенного уровня запаса. Затем, когда бы ни был произведен расход, немедленно подается заказ на пополнение, равный расходу. Эта модель предполагает, что запас будет поддерживаться приблизительно на одном уровне. Начальный запас принимается обычно равным ожидаемому спросу плюс страховой запас, и многие пополнения делаются относительно малыми партиями. В ходе практической реализации систем управления запасами возникает ряд трудностей, для преодоления которых разработан ряд приемов. Один из таких приемов — применение так называемой АВС-классификации. Большое количество материальных ресурсов, используемых в больших производственных системах, вызывает потребность в их классификации по стоимостям. Подход, называемый АВС-классификацией, базируется на использовании того факта, что малый процент материальных ресурсов в натуральных единицах составляет основную долю в запасах в стоимостном выражении.

В табл. 1 показан пример АВС-классификации. Все виды анализа, связанные с управлением запасами, должны чаще применяться к группе А, реже — к группе В, еще реже — к группе С.

Модели оптимизации размера партии при сохранении общего подхода развиваются в трех направлениях — увеличение числа составляющих затрат, обобщение модели для стохастического случая, адаптация к изменяющимся условиям. Сегодня существуют многочисленные прикладные системы, комплексно решающие задачи управления запасами. В качестве таких

систем можно назвать системы IBM, BAAN, R/3.

Последнее изменение этой страницы: 2016-08-11

lectmania.ru. Все права принадлежат авторам данных материалов. В случае нарушения авторского права напишите нам сюда...