Проектирование оптимальной складской сети

Реферат

Проектирование оптимальной складской сети

Р.В. Константинов,

Аспирант, ст. преподаватель Курганского

государственного университета

г. Курган

Большинство продуктов производятся в результате сочетания сырья и человеческого труда. Цель производства — продажа товаров на конкретном рынке. Склады предназначены для распределения товаров и расположены между заводами, с которых они получают готовую продукцию, и рынками, которые они обслуживают. По этой причине вопрос о расположении распределительных центров играет важную роль при проектировании цепи поставок, т.к. неудачная конфигурация складской сети может значительно снизить эффективность всей цепи поставок.

Процесс принятия решения о выборе места расположения распределительного центра состоит из нескольких этапов с постепенным переходом от крупных регионов к меньшим и меньшим по размерам, к конкретным земельным участкам.

Кроме того, самостоятельной задачей, решение которой предшествует выбору места, является определение количества необходимых объектов. Только решив его, приступают к анализу местоположения для объекта.

Существует множество подходов к выбору месторасположения распределительных структур. Так, например, Дж. Р. Сток и Д.М. Ламберт в своей книге «Стратегическое управление логистикой» [3] приводят описание некоторых моделей для решения данной задачи: модель Вон Танена, модель Вебера, модель Гринхата, метод «центра тяжести», планарные модели, сетевые модели, дискретные модели.

Вон Танен предложил стратегию распределения логистических мощностей, которая сводит к минимуму затраты. Он предложил минимизировать транспортные расходы при размещении складских площадок.

Weber также разработал собственную модель размещения логистических структур на основе минимизации затрат. В модели Вебера оптимальным местом размещения будет то, в котором минимизируются общие затраты на транспортировку, т.е. затраты на доставку сырья на предприятие и готовой продукции на рынок.

Другие географы, выбирая расположение складов, в основном учитывали факторы спроса и прибыльности. Затем Гувер, анализируя их местоположение, учел как стоимость, так и спрос, а также подчеркнул необходимость минимизировать затраты при определении оптимального местоположения логистических объектов. Кроме того, Гувер утверждал, что транспортные тарифы и расстояние не связаны друг с другом линейно, т.е. тарифы с расстоянием возрастают, но в меньшей степени Относительное сокращение величины тарифов при увеличении расстояния способствует размещению складов в конечных точках каналов дистрибьюции, а не где-то на промежуточных участках.

5 стр., 2078 слов

Назначение, классификация и функции складов

... самого складского помещения, а также складского хозяйства, одной известной логистической компанией была разработана система классификации, наиболее полно отражающая характеристики складского помещения, как логистической и маркетинговой единицы. Эта классификация делит все склады, независимо ...

Гринхат продолжил работу своих предшественников и добавил факторы, являющиеся для компании специфическими (например, экология, обеспечение безопасности), и элементы рентабельности, учитываемые при выборе места. Согласно модели Гринхэтта, оптимальное расположение складов будет таким, чтобы максимизировать прибыль.

По методу «центра тяжести». склады размещаются с учетом задачи минимизации затрат на транспортировку. Подход с использованием центра тяжести позволяет разместить ваш склад или распределительный центр в точке, которая сводит к минимуму транспортные расходы для типов продуктов, которые перемещаются между заводом-изготовителем и рынком. Этот метод полностью аналогичен физическому методу определения центра тяжести тела.

Планарные модели — наиболее простой вариант моделирования. Как правило, задача плоскостного размещения включает размещение одного или нескольких новых сооружений на плоскости, при этом понесенные затраты зависят от выбранного соответствующим образом «плоского» расстояния (например, расстояния в евклидовой геометрии) между новыми и существующими сооружениями, для которых уже известны характеристики размещения. Новые помещения должны быть расположены таким образом, чтобы минимизировать общие затраты.

Сетевые модели похожи на планарные, но за одним важным исключением: возможные места размещения имеют ограничение: они должны находиться либо непосредственно на транспортной сети, либо поблизости от нее. Сетевые шаблоны устанавливают только позиции, относящиеся к различным транспортным сетям, таким как автомагистрали, морские пути, железнодорожные линии и воздушные коридоры. Поэтому количество потенциальных мест хранения в этом случае намного меньше, хотя места, определенные с помощью такой модели, намного более реалистичны и полностью соответствуют требованиям.

Дискретные модели — самые реалистичные, но в то же время самые сложные модели для определения местоположения складов. Во многих случаях потенциальные складские помещения ограничены некоторыми конкретными местоположениями, выбранными на основе их доступности и других характеристик. Кроме того, такие местоположения могут иметь разные характеристики по стоимости приобретения, работе склада, параметрам отгрузки и другим различным характеристикам. Решая задачу дискретного позиционирования, они стараются не столько переместить специальные элементы инфраструктуры, чтобы найти для них лучшее место, сколько выбрать несколько таких элементов из конечного числа возможных кандидатов на эту роль.

Каждая из описанных выше моделей имеет свои преимущества и недостатки. Однако для выбора оптимального местоположения склада может потребоваться не одна модель, а комбинация нескольких моделей.

Для решения задачи оптимизации складской сети мы предлагаем использовать дискретную модель, основанную на методе «центра тяжести». Критерием оптимальности является минимизация затрат на доставку продукции от производителя до распределительного центра и потребителям от распределительного центра.

Первым шагом решения задачи является определение всех «потенциальных распределительных центров» — возможных мест расположения склада на обслуживаемой территории и составление матрицы реальных дорожных расстояний и тарифов на перевозку между всеми объектами модели: производителями, потребителями и потенциальными распределительными центрами. Конечно, на этом этапе вы можете провести полное перечисление всех возможных вариантов локализации и выбрать оптимальный. Однако, если будут тысячи таких вариантов (особенно если требуется несколько складов), то такой перебор окажется довольно затруднительным даже при компьютерном моделировании.

6 стр., 2951 слов

Мультимодальные транспортно-логистические центры

... транспортным организациям. Организация перемещения грузов транспортом не общего пользования является предметом изучения производственной логистики. Задача выбора каналов товародвижения решается в области распределительной ... доставки, что позволяет отказаться от других элементов структуры логистических издержек, связанных с содержанием складов и запасов. Хотя дальность воздушных перевозок не ...

Чтобы не перечислять все варианты, мы используем метод «центра тяжести». Для этого каждому объекту в модели назначаются декартовы координаты в зависимости от его географического положения.

Транспортные издержки по доставке продукции будут определяться по формуле:

(1)

где n — количество поставщиков;

m — количество потребителей (клиентов);

  • объем поставки от поставщика i в распределительный центр;
  • объем поставки из распределительного центра потребителю j ;

T i , T j — тарифы на транспортировку;

D i — расстояние от поставщика i до распределительного центра;

d j — расстояние от распределительного центра до потребителя j .

Координаты оптимального расположения склада определяются по следующим итерационным формулам:

(2)

где x i , y i — координаты поставщика i ;

x j , y j — координаты потребителя j ;

x k , y k — координаты распределительного центра.

Традиционно в методе центра тяжести в качестве расстояния между объектами используется прямая линия. Эта гипотеза возможна на небольшой территории, например в городе. Однако в пределах региона или даже страны, где участки дорог редко проходят близко к прямым линиям между двумя удаленными точками, расстояние по прямой может давать значительную ошибку. В связи с этим, нами предлагается заменить в формулах (1) и (2) прямолинейные расстояния D i и d j реальными дорожными расстояниями.

Вычисления по итерационным формулам (2) должны продолжаться до тех пор, пока значения транспортных издержек в соседних итерациях станут отличаться незначительно:

,(3)

где L k , L k -1 — значения транспортных издержек в итерациях k и k -1 соответственно; расположение распределительный издержка логистика

е — заданная допустимая погрешность транспортных издержек.

Маловероятно, что в каждой итерации получим координаты, совпадающие с заданными координатами потенциальных распределительных центров, поэтому в качестве очередного приближения в новой итерации будут выбираться координаты потенциального распределительного центра, наиболее приближенного к точке, определенной по формулам (2).

Таким образом, может быть решена одна из проблем, связанных с построением сети складов: проблема расположения распределительного центра. Однако остается вопрос об оптимальном количестве распределительных центров. Для этого также можно использовать описанный выше метод, построив на его основе имитационную модель.

Изначально предполагается, что количество распределительных центров не превышает количество потребителей (в дальнейшем, проведя более детальный анализ для каждого потребителя по аналогичной методике, можно определить необходимость дополнительного распределительного центра).

Прорабатываются все возможные варианты распределения потребителей между распределительными центрами в зависимости от количества последних. Кроме того, для каждого варианта распределения определяется оптимальное расположение центра распределения и величина транспортных расходов с использованием метода, описанного выше. Заключительным этапом будет выбор оптимального значения транспортных затрат и соответствующих координат распределительного центра из полученного набора решений.

Полный алгоритм проектирования складской сети можно представить в виде блок-схемы, показанной на рисунке 1.

Рис/ 1 — Алгоритм определения оптимального количества распределительных центров и их расположения

На основе этой модели было проведено компьютерное моделирование складской сети компании «НПО Техно-К», продающей светодиодное оборудование в Уральском федеральном округе. Клиенты компании находятся в городах: Курган, Екатеринбург, Челябинск и Тюмень. Годовая потребность в Кургане — 1000 штук, в Екатеринбурге — 10 тысяч, в Тюмени — 12 тысяч, в Челябинске — 8 тысяч. Светильники поставляются в упаковках объемом 0,2 м3. Транспортная компания осуществляет доставки фурами объемом 80 м 3 . Таким образом, общий годовой спрос составляет 31000 светильников. Для их доставки в течение года потребуется 78 машин: 3 машины нужно отправить в Курган, 25 — в Екатеринбург, 30 — в Тюмень, 20 — в Челябинск.

В таблице 1 приведен фрагмент матрицы расстояний, на основании которого будут производиться расчеты.

Таблица 1 Фрагмент базы данных

Координаты

Расстояние, км

Транспортный тариф, тыс. руб/фура

Москва

Курган

Екатеринбург

Челябинск

Тюмень

Москва

(-1413,73; 71,72)

2018

182

1749

174

1758

174

2074

182

Курган

(329,64; 44,14)

2018

182

372

106

260

88

203

66

Екатеринбург

(31,72; 198,61)

1749

174

372

106

202

66

325

66

Челябинск

(82,76; 13,79)

1758

174

260

88

202

66

410

106

Тюмень

(340,67; 235,85)

2074

182

203

66

325

66

410

106

Шумиха

(201,37; 17,93)

1881

171

142

36

325

81

123

30

591

147

Шадринск

(223,44; 110,34)

1971

179

139

35

233

58

213

53

443

110

Каменск-Уральский

(111,72; 150,34)

1858

168

263

65

109

27

180

45

567

149

Карабаш

(-0,24; 25,86)

1764

160

387

96

15

4

187

46

586

146

Верхний Уфалей

(4,14; 45,52)

1793

163

362

90

44

11

166

41

615

153

Богданович

(121,37; 190,34)

1844

167

366

91

95

23

283

70

476

119

Талица

(226,20; 215,16)

2113

192

329

82

241

60

415

103

133

33

В первую очередь составляем все возможные варианты распределения потребителей при количестве складов от 1 до 4. Данные варианты приведены в таблице 2.

Таблица 2 Варианты распределения рынков потребления по складам (К — Курган, Е — Екатеринбург, Ч, Челябинск, Т — Тюмень)

Количество

складов

1

2

3

4

Номер склада

1

1

2

1

2

3

1

2

3

4

Вариант

распределения

К, Е, Ч, Т

К, Е

Ч, Т

К, Е

Ч

Т

К

Е

Ч

Т

К, Ч

Е, Т

К, Ч

Е

Т

К, Т

Е, Ч

К,Т

Е

Ч

К, Е, Ч

Т

Е, Ч

К

Т

К, Е, Т

Ч

Е, Т

К

Ч

К, Ч, Т

Е

Ч, Т

К

Е

Е, Ч, Т

К

Применяя формулы (1) и (2) для случая одного склада, получим координаты склада (1542,579; 50,568), которым соответствуют транспортные расходы L 1 = 25938800 тыс. руб. Поступая аналогичным образом для случаев двух и трех складов, получим результаты, приведенные в таблицах 3 и 4.

Таблица 3 Транспортные расходы для случая двух складов

Вариант

Номер

склада

Распределение

Транспортные расходы,

тыс. руб.

Общие транспортные расходы, тыс. руб.

1

1

К, Е

8312,2

24626,2

2

Ч, Т

16314

2

1

К, Ч

9998,4

24301,6

2

Е, Т

14303,2

3

1

К, Т

8223,4

25580

2

Е, Ч

17356,6

4

1

К, Е, Ч

18400,4

25449,8

2

Т

7049,4

5

1

К, Е, Т

15379,6

24333,8

2

Ч

8594,2

6

1

К, Ч, Т

17360

24604,8

2

Е

7244,8

7

1

Е, Ч, Т

24790,4

25832,6

2

К

1042200

Таблица 4 Транспортные расходы для случая трех складов

Вариант

Номер

склада

Распределение

Транспортные расходы,

тыс. руб.

Общие транспортные расходы, тыс. руб.

1

1

К, Е

8312,2

24315,8

2

Ч

8954,2

3

Т

7049,4

2

1

К, Ч

9998,4

24292,6

2

Е

7244,8

3

Т

7049,4

3

1

К, Т

8223,4

22517,6

2

Е

7244,8

3

Ч

8954,2

4

1

Е, Ч

17356,6

25448,2

2

К

1042,2

3

Т

7049,4

5

1

Е, Т

14303,2

24309,2

2

К

1051,8

3

Ч

8954,2

6

1

Ч, Т

16314

24601

2

К

1042,2

3

Е

7244,8

Для случая четырех складов суммарные транспортные расходы составят 31340 тыс. руб.

Сведем полученные результаты в одну таблицу (табл. 5)

Таблица 5 Сводная таблица результатов вычислений (в скобки заключены сгруппированные по одному складу потребители)

Номер

вариант

Количество

складов

Вариант распределения

Общие транспортные расходы, тыс. руб.

1

1

(К.Е.Ч.Т)

25938,8

2

2

(К, Е) (Ч, Т)

24626,2

3

2

(К, Ч) (Е, Т)

24301,6

4

2

(К, Т) (Е, Ч)

25580

5

2

(К, Е, Ч) (Т)

25449,8

6

2

(К, Е, Т) (Ч)

24333,8

7

2

(К, Ч, Т) (Е)

24604,8

8

2

(Е, Ч, Т) (К)

25832,6

9

3

(К, Е) (Ч) (Т)

24315,8

10

3

(К, Ч) (Е) (Т)

24292,6

11

3

(К, Т) (Е) (Ч)

22517,6

12

3

(Е, Ч) (К) (Т)

25448,2

13

3

(Е, Т) (К) (Ч)

24309,2

14

3

(Ч, Т) (К) (Е)

24601

15

4

(К) (Е) (Ч) (Т)

31340

Сравнивая полученные результаты, можно заметить, что минимальные транспортные расходы соответствуют 11 варианту и составляют 22517,6 тыс. руб. Это значение соответствует наиболее оптимальному варианту трех складов, один из которых обслуживает Курган и Тюмень и должен располагаться в Кургане, а два отдельных склада — в Екатеринбурге и Челябинске.

Таким образом, предоставленная имитационная модель позволяет определить количество распределительных центров и их расположение, минимизируя транспортные расходы предприятия. По результатам моделирования было установлено местоположение трех распределительных центров (вместо одного существующего), которое сокращает транспортные издержки предприятия приблизительно на 10%.

Литература

[Электронный ресурс]//URL: https://obzone.ru/referat/proektirovanie-skladskoy-seti-kompanii/

1. Гаджинский А.М. Логистика: Учебник. — М.: Дашков и Ко, 2008. — 484с.

2. Джонсон Дж., Вуд Д., Вордлоу Д., Мерфи П. Современная логистика: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. — 624с.

3. Сток Дж.Р., Ламберт Д.М. Стратегическое управление логистикой: Пер. с англ. — М.: ИНФРА-М, 2005. — 797с.