«Идеальная» логистическая система и рентабельность материального потока

Если рассмотреть логистическую сеть как систему, то есть совокупность связанных элементов, через которые движется материальный поток, проходя через точки группировки и разгруппировки, то это дает исследователю основу для применения количественной оптимизирующей процедуры. Как было показано нами ранее [1], цепь поставок является, в первую очередь, цепью образования ренты, где затраты живого труда, добавляющего потребительную полезность, незначительны, так как они не связаны с превращением сырья в готовый продукт. Это создает предпосылки для автоматизации процедур управления дистрибуцией. Идеальный вариант данного подхода – управление по параметрам, представителям внешних условий логистической системы, с определением их влияния как на оперативные решения, так и обобщающие показатели рентабельности. Предельный вариант этого подхода – обеспечение экономическими благами потребителей с помощью «одной кнопки» или совсем без участия чело века. Развитие логистики невозможно без исследования ее экономических предпосылок и их технической реализации в логистических решениях на практике. Ранее мы уже делали обоснование теории управления запасами в качестве фундаментального раздела логистики цепей поставок [2]. Заметим, что традиционным критерий данного оптимизационного подхода является минимизация издержек содержания запасов, что отражает несколько устаревшую ресурсную парадигму логистики [3]. Поэтому в развитие аналитической концепции теории цепей полезности и ценностной парадигмы логистики нами был предложен интегральный показатель логистической рентабельности (а также его вариант для всего материального потока цепи поставок), который используется для характеристики близости состояния материального запаса к оптимальному [4]:

Rлог. = (РТН – ИЗ)/О (1)

где РТН – реализованное торговое наложение. Под РТН понимают валовый доход торгового предприятия, отражающий разницу цен на проданные покупателям товары (выручки) и закупочных цен;

ИЗ – издержки заказа;

Rлог – логистическая рентабельность, вариант показателя рентабельности активов;

О – средние остатки запасов.

Оптимизационная и имитационная модели

Оптимизационная и имитационная модели для данного критерия были заложены в основу специально разработанного нами инструмента для логистического моделирования – компьютерной программы SIMPLE-system по управлению запасами [5]. Это система управления логистической рентабельностью описана также в книге группы авторов [2]. Обоснование данного показателя, а также описание процедуры имитационного моделирования и применения системы на одном из крупных оптовых предприятий было проведено в статье [6].

Применение оптимизационной и имитационной модели дает возможность подтвердить либо опровергнуть гипотезу о существовании оптимизирующей закономерности формирования запасов, сокращающей элементы стихийности. Исследовалась состоятельность использованной модели рентабельности торговой фирмы, оптимальности и применимости моделей и методов технического решения. Чтобы установить эффективность методики в эксперименте были использованы методы имитационного моделирования и ретроспективного анализа, которые традиционно применяются в оценке вариантов решений по управлению запасами [7]. Эффективность устанавливалась методом сравнения фактически существовавшей динамики запасов на предприятии и гипотетической, при использовании методики, заложенной в систему управления запасами SIMPLE-system. Имитационное моделирование представляет ответ на вопрос, что было бы, если бы система функционировала в прошлом в тех или иных обстоятельствах, что было бы, если бы была использована та или иная политика управления запасами в соответствии со стратегическими условиями. Применительно к задачам, решаемым SIMPLE-system, это ответ на вопрос: какие были бы результаты, если бы торговая фирма в прошлом использовала систему с теми или иными параметрами. Другими словами, мы как бы снова «проживаем» прошлый период. В имитации использовалась та же история спроса, однако сами заказы имитируются другие: последовательно, переходя по периодам, исходя из прошлых данных, программа SIMPLE-system делает оценку спроса, вырабатывает нормы запасов и, в соответствии с рекомендациями имитируюет заказы, которые приходуются через оговоренное время доставки согласно выбранной стратегии и внешним условиям функционирования материальному потоку, отраженным в параметрах.

Оценка среднего уровня рентабельности и показателей ее вариации

Результаты расчетов, проведенных по методике имитационного моделирования, сведены в табл. (см. на с. 141). Большая статистическая выборка сделана по 58 торговым предприятиям следующих подотраслей: торговля фармацевтическими товарами, автозапчастями, бижютерией, стройматериалами, оборудованием, продуктами питания, парфюмерными товарами, мебелью, канцелярскими товарами, запчастями для компьютеров, одеждой, книгами, посудой, обувью. Обобщение результатов, оценка среднего уровня рентабельности и показателей ее вариации по фактическим и имитационным данным, а также расчет значимости их различий приводятся в табл. Для этого мы приводим конкретные показатели к единой величине периода (к годовому значению) в качестве базы сравнения.

Таблица

Расчеты показателя значимости результатов по выборочному наблюдению (58 предприятий различных подотраслей разных регионов России) – фрагмент данных

Расчет Z проведен по формуле:

, (2)

где `X<sub>A</sub> и `X_B – средние значения по сравниваемым совокупностям

S² _A и S²_B – среднеквадратические отклонения по совокупностям

n_A и n_B – численность совокупностей

Z – характеристика нормального отклонения для сравниваемых уровней значимости Альфа (согласно значений по таблицам для нормального распределения).

Оптимизирующая закономерность формирования запасов

Расчетные данные показывают, что средний уровень рентабельности по модели SIMPLE-system почти в 2 раза выше фактического, существующего на предприятиях. Заметим при этом, что показатель логистической рентабельности является по данным имитации более стабильным, что отражает коэффициент вариации. Кроме того, статистическая процедура тестирования гипотезы показывает, что необходимо отвергнуть нулевую гипотезу о схожести результатов фактических и имитационных данных с уровнем значимости (Альфа) вывода более 99 процентов. То есть можно сделать вывод, что результаты по отимизационной и имитационной моделям технического решения однозначно лучше, интегральный критерий выше. Таким образом, рассмотренную выше тактическую и оперативную модель следует использовать при проектировании логистических систем по критерию максимальной логистической рентабельности материального потока. Заметим, что и ее составляющие (издержки заказа, средние остатки, реализованное торговое наложение), а также традиционные показатели (объем реализации, уровень обслуживания, коэффициент оборачиваемости) имеют тенденцию к одновременному улучшению.

Коэффициент корреляции фактического и имитационного рядов составил 91%, что говорит о прямой и очень тесной, почти функциональной связи положительных и отрицательных отклонений от соответствующих средних показателей, что подтверждает соответствие модели реальным индивидуальным условиям предприятий и учет в ней наиболее существенных факторов и связей.

Другими словами, имеется значительное и однозначное улучшение по интегральному показателю логистической рентабельности именно за счет учета внутренней закономерности формирования материального запаса на предприятиях.

Продемонстрировано применение оптимизационной и имитационной модели одной из систем управления логистической рентабельностью, в результате подтверждена гипотеза о существовании оптимизирующей закономерности формирования запасов, сокращающей элементы стихийности. Для этого проведена оценка по предложенному интегральному критерию оптимальности – логистической рентабельности материального запаса. Сделаем вывод о состоятельности модели торговой фирмы, оптимальности и применимости моделей и методов технического решения.

Заключение

Как было показано нами выше, рассмотрение логистической сети как идеальной системы на основе оптимизации запаса дает возможность влиять на нее средствами диверсификации систем.

Так как в результате проведения эксперимента был получен положительный экономический эффект, это свидетельствует в пользу оптимальности используемых моделей и методик, на основе которых становится возможной разработка и обосновании методологии построения «идеальной» логистической системы на основе критерия рентабельности материального потока. Применительно к отдельному месту хранения материального запаса задачу максимизации логистической рентабельности можно считать решенной. Дальнейшие существенные улучшения, что подтверждается результатами дополнительных имитационных тестов, невозможны.