Категории: ДомЗдоровьеЗоологияИнформатикаИскусствоИскусствоКомпьютерыКулинарияМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОбразованиеПедагогикаПитомцыПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРазноеРелигияСоциологияСпортСтатистикаТранспортФизикаФилософияФинансыХимияХоббиЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Сфера материальн. распред-я и упр-я д/обеспечив-ся надежной и своеврем. инф-ей. Обратная связь материального упр-я - данные об удовлетворении спроса заказчика (потребителя).Высокая эк. эф-ть логистики опр-ся - ↑-ем общей орг-ции пр-ва, четкой увязки его звеньев, ↑-ем управляемости системы, ее чувствительности к управляющим воздействиям. Т.О, уже в процессе формир-я логистич. системы возникают усл-я улучшения многих показателей ее функционир-я. К ним относятся: ур-нь запасов, вр. прохождения матер-в по логистич. цепи, продолжит-ть цикла обслуж-я заказа, кач-во и ур-нь сервиса, размеры партии грузов, ур-нь использ-я производств-х мощностей, маневренность, адаптивность, устойчивость системы. Один из наиболее важных примеров логистич.системы, дающей очень выс. эк. эф-т - уровень запасов в системе. Посчитано, что более 30% капиталов омертвляется в запасах, их содержание = 20-40% всех расходов потребителя. На предпр-х большие производств-е площади заняты под буферные склады. Сокращение цикла пр-ва за счет доставки грузов "точно в срок" позволяет сократить в 2 р. время выполнения заказа => размеры оборотных ср-тв, V сырья и материалов в пр-ве (производств-й запас). Одна из фирм, применяющая принципы логистики, смогла на 60% снизить запасы материала и комплектующих изделий, на 40% сократить (↓) транспортные расходы, на 40% ↓ расходы на приобретение материалов, на 28% улучшить кач-во поставки. Исследов-я, проведенные в США, показали, что использ-е логистич. системы МРП-2 позволяет ↓ товарно-материальные запасы в среднем на 17%, повысить (↑) рентабельность пр-ва на 10%, ↓ закупки сырья и оборуд-я на 7%. При этом на 16% ↑ V предоставляемых потребителю услуг. Анализ работы 80-ти фирм в Германии, внедривших логистич. систему Канбан, показал, что V складских запасов ↓ до 50%, производит-ть труда ↑ на 20-50%. Формиров-е и подготовка к функционир-ю логистич. сис-мы требует больших затрат. Из них 28-40% идет на совершенств-е перевозок магистральным транспортом, 25-46% - на перегрузочные операции и хранение грузов, 15-25% на упаковку, 5-17% на др. нужды, в том числе на обработку заказов. Большие возможности повышения эк. эф-ти пр-ва дает повышение устойчивости системы, кач-ва и уровня сервиса, предоставляемого заказчику. Здесь различают макроуровень и микроур-нь сервиса. Макроур-нь касается распредел-я заказчиков по зонам и их агрегирования. Конечный параметр, позволяющий опр-ть кач-во сервиса - время от получения заказа до его исполнения. Потребители считают, что поставка по принципу "точно в срок" важна и более эф-на, но с значительным разбросом. Считается допустимость вариабельности сроков поставки 8-10 недель +/- 10%, менее 4-х недель – 1%. Но, ур-нь логистич. обслуж-я пр-ва имеет некот. оптимальное значение ≈ 90%. При ↑ур-ня обслуж-я, напр., от 95-97% эк. эф-т ↑на 2 %, а расходы ↑ на 14%. Оценка функционирования логистических систем. Основа для анализа логистики - концепция общих издержек упр-я логистикой, кот. рассматривает взаимоотношения логистики и издержек пр-ва. Складское хоз-во, транспорт, запасы, планир-е пр-ва, обработка заказа и др. издержки подсистем логистики зависят друг от друга. Попытки минимизировать издержки какого-либо отдельного вида деят-ти м/привести к ↑ всех затрат при орг-ции материалопотока. => концепция логистики предполагает проведение новации любого вида деят-ти логистики с учетом общих издержек системы. Комплексный анализ логистики позволяет опр-ть пропорции системы и эф-ть стоимостных характеристик этих пропорций, выработать управленческую политику. Системный анализ помогает функционир-ю и ↑ эф-ти сис-мы логистики, т.к. рез-т его - новые концепции, внедрение нов. технологий и оборуд-я. Т.О, по мнению зарубежных экономистов, назначение дан. концепции опр-ся тем, что она не только объединяет упр-е разрозненными фун-ми снабжения, но и ↑ эф-ть деят-ти предпр-й-потребителей, т.к. доставка осущ-ся в нужное время, в опр-ное место, в необходимых кол-вах, что в конечном итоге ↑ эф-ть всей экономики. Затраты, напр., на физич. обеспеч-е и распредел-е американской промышл-ти ≈ 20% ВВП. Причины, привлекшие внимание промышл-го менеджмента к логистике: 1.концентрация усилий на ↑ эф-ти отдельных процессов снабжения, пр-ва или реализации-тупиковый путь, т.к. эф-ная деят-ть 1-ой вышеназванной фун-и м/нарушить равновесие всей балансовой сис-мы; 2. система логистики становиться важным конкурентным орудием и основой контроля над распределением; 3.достижения научно-технич. прогресса ускорили консолидацию сис-мы логистики в единое целое. Этому способствовало развитие сис-мы обработки заказов с помощью компьютерной сети, развитой базы данных и системы передачи инф-ции; 4. логистика стала опр-ть стратегию в целом, а не только минимизир-ть затраты. Необход-ть ↑ кач-ва продукции, позволяющего выдерживать конкурен. на внешн. рынке, привела к ↑ кач-ва обслуж-я потребит. Логистические модели в ГХ Важнейшую роль в разработке и создании логистич. систем играет процесс моделир-я. Моделир-е особая форма эксперимента, кот. заключается в исследовании объекта на его модели. В наст. время теория логистики и имеющийся практич. опыт позволяют свести многообразие особенностей движения материальных, денежных и др. ресурсов, а также инф-и на отдельных предпр-х к ограниченному числу стандартных моделей. Такой подход сокращает время и экономит значительные ср-ва на создание индивид-х алгоритмов и программ. Чем большее кол-во признаков, характер-х особенности предпр-я, привлекается для идентификации моделей, тем более точно они соответствуют реальн. усл-м, а =>, соответствующие программы расчетов дают меньше ошибок и сбоев в работе. По характеристикам множества параметров опр-ют приемлемость одной из имеющихся стандартных моделей и выбирают наилучшие алгоритмы упр-я и программы упр-я потоковыми процессами. Затем, располагая нормативными значениями для различных категорий и классов моделей, можно установить отклонение от них фактич-х параметров в системе упр-я материальными, информац-ми и др. потоками конкретного предпр-я, опр-ть так наз. «допуски», выявить имеющиеся дефекты и разработать мероприятия по их устранению. Природа моделир-я основывается на определении подобия рассматриваемых систем или процессов, кот. м/ б полным или частичным. По дан. признаку все модели эк-х систем делятся на две категории: 1)Изоморфные- модели включающие все характеристики реального субъекта и их соответствие явл-ся полным. В том случае, если можно создать изоморфную модель и наблюдать ее функционир-е, то полученные рез-ты уверенно можно проецировать на деят-ть реального объекта, что помогает прогнозировать его поведение в ожидаемых условиях. 2)В основе гомоморфных лежит неполное подобие выбранной модели изучаемому объекту. Др.словами, подобие явл-ся частичным. В этом случае некот. аспекты функционир-я реального объекта могут не поддаваться моделир-ю совсем. В логистике данный «-» преобразуется в «+» - упрощается построение модели и интерпретация рез-тов исследований. Важнейшая характер-ка логистич. моделей - их материальность. По этому признаку они делятся на 2 класса: 1)Материальные модели в логистике, как и в др. случаях, воспроизводят осн-е геометрич-е, физич-е, динамич-е и функциональные характер-ки изучаемого субъекта или процессов. Напр., создание уменьшенных макетов предпр-й и отдельных подразделений, входящих или не входящих в логистич. систему, что позволяет решить задачу оптимального размещения оборуд-я, орг-ции грузовых потоков, дислокации материальных ресурсов, создания соответствующей инфраструктуры. Очень часто в логистике единственным способом моделир-я явл-ся абстрактное моделир-е. Оно по способу выражения м/б: 1) символическое; (на основе знаков, символов, кодов, чисел) 2) математическое: а) аналитическое - своеобразный математич-й подход в процессе исследования логистич. систем. Цель - получение мах точных решений; б) имитационное - заключается в проведении на ЭВМ численных экспериментов с математич-й моделью, описывающей поведение сложной системы в течение периодов времени заданной продолжит-ти. Применяется в случаях, когда аналитич. способы исследования той или иной логистич. модели отсутствуют или их поиск требует слишком больших затрат. Имитационное моделир-е – осн-й метод исследований потоковых процессов, систем массового обслуж-я, пропускной способности коммуникационных систем, производит-ти транспортно-складских автоматизир-х комплексов и т. д. Это объясняется тем, что логистич. системы функционируют в усл-х неопредел-ти окр. среды. При упр-нии потоковыми процессами и эл-ми логистич. системы учитываются факторы, многие из кот. носят случайный характер. В этой связи широкую известность получил так наз. метод «ПОРТФОЛИО». Заключается в том, что различия внутри рассматриваемых признаков сводятся к нескольким грубым, но достаточно эф-ным оценкам по принципу «много-мало» или «далеко-близко». В усл-х неопредел-ти воздействующих факторов и неточности исх-й инф-и такие оценки вполне приемлемы. Совершенствование метода «ПОРТФОЛИО» в каждом конкретном случае позволяет получать и регулировать достаточно много параметров из комбинации рассматриваемых усл-й. Создание наиболее эф-ной модели упр-я предполагает разработку различных альтернативных моделей логистич. систем. При этом разработка альтернативных вариантов и отбор наиболее эф-ных из них осущ-ся с помощью достаточно абстрактного критерия, имеющего название «что, если», и методов оценки в рамках дан. критерия. Дан. подход дает возможность в каждом отдельном варианте модели логистич. системы обозначить рамки и формы взаимосвязей м/у объектами и субъектами упр-я на основе принципа равных затрат, выявить тупиковые точки, возможные препятствия (территориальные, географич-е, производств-е, фин., транспортные, организац-е, законодат-е и т. д.), потери, а также глубже исследовать многообразные аспекты рын-х отношений. Логистич. моделир-е позволяет сопрягать не только возможные связи в усл-х динамики существующего рынка, но и вероятностные отношения в прогнозируемом рынке. Комбинирование таких составляющих, как мотивы, потребители, продуценты, товары, места складир-я и трансформации потоков, транспорт, формы поставки, сервис, персонал, технология работ и т. д., выявляет и расширяет прогрессивный потенциал взаимосвязей всех звеньев, предметов и явл-й потоковых процессов. Но, имеющийся потенциал - лишь исх-й момент в моделир-и. Достижение поставленных конечных целей предполагает постоянное развитие всех согласуемых эл-тов на основе логистич.принципов (синергичности, гибкости, инициативности). Такой хар-р моделир-я упр-я логистич. системами имеет место на макро- и на микроуровне. Обзорно методика логистич. подхода в процессе моделир-я состоит из осн-х этапов: 1. На основе объективной инф-и и анализа нескольких субъективных оценок опр-ются вероятные значения по каждому конкретному эл-ту и фактору, кот. относятся к тому или иному этапу исследований или явл-ю. 2. Производится последовательный выбор совокупности сопрягаемых значений из общего диапазона исходя из приоритета распредел-я вероятностей отбираемых значений. Т.е., формируется альтернатива. 3. Путем формир-я новой совокупности значений разрабатывается очередная альтернатива. Процесс повторяется до тех пор, пока полученные конечные рез-ты не будут оптимально увязаны с общей эк-й конъюнктурой, конкретной производственно-хоз. ситуацией, субъективным мышлением чел. и формализованными целями. На моделир-е логистич. систем, и в частности, на разработку технологии отдельных логистич. процессов, большое влияние оказывают различия в усл-х деят-ти предпр-й и даже аналогичных подразделений (складов, магазинов) в рамках предпр-я. => выбор того или иного варианта модели упр-я потоками не всегда м/б однозначным и окончательным. В связи с этим, процедуры логистич. упр-я содержат опр-ные ограничения и допущения, особенно на стадии выполн-я экономико-математич. исследов-й. Имеющийсяпрактический опыт показывает, что осн-й отличит-й чертой форм и технологий экономико-математич. моделир-я логистич. процессов явл-ся максимально возможное отображение рез-тов их производственно-хоз. деят-ти. Что возможность не только осущ-ть необходимые оценки с очень выс. степенью точности и на основе этого принимать соответствующие управленч-е решения, но и рационализировать сам процесс упр-я.
|
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-08-29 lectmania.ru. Все права принадлежат авторам данных материалов. В случае нарушения авторского права напишите нам сюда... |