В данной работе рассматриваются основные принципы построения стохастической модели управления складом в условиях ограниченности заказов и сбоев в производстве.

В отрасли пивоварения давно сложилась и не изменяется трехуровневая схема сбыта товара: завод-производитель? дистрибьюторские склады терминалы (посредник)?конечный потребитель. Это обусловлено прежде всего тем, что для заводов затраты на доставку мелким потребителям достаточно высоки (необходимо держать большой автопарк; также сеть магазинов – потребителей достаточно широка и выполнить все заказы достаточно трудоемкое занятие). Гораздо выгоднее отправить товары на несколько складов крупных дистрибьюторов (так, у ЗАО Сармат 5 основных дистрибьюторов, которым принадлежит порядка 30-40 складов-терминалов в то время, как более мелких потребителей более 10000).

Поэтому возникает вопрос планирования процессов поставок и хранения для крупных складов терминалов. Данная отрасль подвержена следующим тенденциям. Во-первых, спрос на товар подвержен сильным сезонным колебаниям. Наиболее высокий наблюдается в период с июня по сентябрь каждого года. Самый низкий уровень спроса – ноябрь –январь. Во-вторых, в сезон наибольшего спроса заводы не могут обеспечить бесперебойного производства товара. Это обусловлено ограничениями мощностей завода, а также спецификой процесса пивоварения. (Пивоваренный процесс состоит из следующих стадий: производства солода из ячменя; получения пивного сусла; сбраживания сусла пивными дрожжами; дображивания; фильтрации и розлива). Так, для разных сортов процесс брожения различен (наименьший он у светлого 20-30 дней). Основной проблемой в планировании эффективных логистических процессов является то, при ограниченности складских площадей и сбоях в заводских поставок необходимо обеспечить максимальное выполнение заявок потребителей. Возникает понятие отложенного спроса, то есть необходимость учитывать заявки, не выполненные в предшествующем периоде. Рассмотрим стохастическую модель управления запасами.

При моделировании эффективного объема заказа учитываются следующие моменты:

1. Спрос в текущем периоде.
2. Вероятность сбоя в процессе производства пива, ограниченные мощности завода-производителя и продолжительность одного операционного цикла. При этом недовыполненные заказы не выполняются заводом в последующих периодах.
3. Объем отложенного спроса за предшествующий период.
4. Заказ, поступивший от склада-терминала, выполняется не моментально, а с некоторым лагом (то есть в течение какого-то периода времени). В летнее время задержка между размещением и выполнением заявки может доходить до 3-4 дней. Зимой она составляет день-два.

Планирование оптимального объема заказа должно проходить в две стадии.

На первом этапе должен быть проведен анализ спроса за предшествующие периоды и прогнозирование вероятного объема спроса на пиво со стороны конечных потребителей. Задача сводится к использованию моделей типа ARIMA. Выбор данной модели обусловлен тем, что она учитывает не только тренд и сезонную составляющую, но также поведение случайной составляющей. Результатом данного этапа является спрогнозированный с определенной точностью размер спроса на текущий период.

На втором этапе будет решаться классическая задача поиска оптимального размера заказа с некоторой модификацией [1].

Во-первых, будем учитывать 4 возможных варианта работы склада-терминала:

1. Завод-производитель полностью выполнил заявки склада, и склад доставил все заказы конечному потребителю.
2. Завод-производитель произвел частичную доставку заказа на склад, склад выполнил все заявки за счет товарных запасов.
3. Завод-производитель полностью выполнил заявки склада, но спрос был удовлетворен лишь частично
4. Завод-производитель не выполнил обязательства поставки, склад –терминал недовыполнил заказы конечных потребителей.

Модель целесообразно применять при наличии следующих ограничений. Во-первых, совокупный объем поставок с завода не должен превышать допустимую площадь загрузки склада. При расчете площади загрузки склада необходимо учитывать неизрасходованный товар, оставшийся с предшествующего периода. Во-вторых, заказ склада-терминала не должен превышать возможности производственного процесса завода. В-третьих, уровень заказа не должен быть ниже суммы отложенного в предшествующем периоде спроса и спроса, спрогнозированного на текущем этапе.

Данная модель должна быть направлена на разработку оптимальной стратегии заказа для покрытия возможного спроса в последующем периоде, в условиях существования некоторой задержки между размещением и выполнением заказа. То есть необходимо ответить на следующие вопросы: сколько и когда заказывать? При этом слишком высокий уровень заказа приведет к «омертвлению» капитала, а слишком низкий – к простоям в работе склада. Также надо учесть стохастический характер лага между размещением и выполнением заказа, а также вероятность простоев в работе завода (в условиях максимальной загруженности оборудование подвержено сбоям).

Функция цели в данной модели должна минимизировать отложенный спрос в условиях вероятностной доставки заказов. При этом применение данной модели даст «хорошие» результаты для планирования стратегии заказов. Однако существуют ограничения для ее применения. Данная модель эффективна только в условиях полной определенности или риска, то есть когда все вероятностные характеристики известны, что на практике встречается крайне редко. Также использование данной модели носит рекомендательный характер, то есть не позволяет точно предусмотреть оптимальный размер заказов.

[1] Н.Г.Гузь, Т.В. Павленко. Моделирование логистических процессов в металлургии. Вісник Східного національного університету- №9, 2001