Так же система неравенств может оказаться как бесконечной, как в случае 2, так и пустой, как в случае 3.Функция достигает своего максимального или минимального значения в вершине многоугольника.

Самый распространённый и универсальный способ решения задач математического программирования - симплексный метод.

, (11)

Пучком параллельных прямых изображается целевая функция по формуле (12):

, (12)

В общем виде, задача данным методом решается в 3 этапа:

а) на первом подготовительном этапе математическая модель приводится к каноническому виду, а все ограничения уравнения проверяются на предпочтительность.

Уравнения считаются предпочтительными, если их левые части не отрицательны. В случае, если они отрицательны, то следует умножить обе части такого уравнения на -1. Если задача решается в онлайн калькуляторе, то первый этап решения задачи опускается.

б) на вычислительном этапе математическая модель записывается в виде таблицы. Жордановские исключения записываются в таблице следующим образом: сверху заносятся минус-базисные переменные, а сбоку - внебазисные переменные.

в) на заключительном этапе происходит запись оптимального решения задачи линейного программирования.

Для решения задачи в MS Excel используется надстройка «Поиск решения» для упрощения решения и экономии времени. Такое решение задачи является оптимальным, в случае если в задаче число параметров не превышает 200 - максимальное количество ячеек, вычисляемых с помощью надстройки «Поиск решения». В таком случае необходимо использовать Mathcad.

В свою очередь, математическое программное обеспечение Mathcad, позволяющие производить более сложные и объемные математические вычисления чем MS Excel, и используется в профессиональной деятельности [4].

2.3 Математическое нелинейное программирование в цепях поставок

Выделяют следующие виды задач нелинейного программирования:

а) задачи дробно-линейного программирования, в которых целевая функция выражена в виде дроби двух линейных функций по формуле (13):

(13)

В подобных задачах требуется оптимизировать удельных показатель, такой как себестоимость, рентабельность и другое.

б) в задачах квадратичного программирования, целевая функция, формула 14, содержит квадраты и попарные произведения параметров, а целевая функция имеет вид квадратичной функции:

, (14)

в) в задачах выпуклого программирования целевая функция и все ограничения - это выпуклые функции от параметров управления.

Задачи динамического программирования разбивают на несколько этапов, при этом каждый из этапов, а именно их конечные показатели, являются отправной точкой последующего этапа.

Задачи стохастического программирования предполагают долю неопределённости, что может быть связано со спецификой той или иной деятельности. Такие задачи можно разделить по характеру неопределенности на:

а) детерминированные задачи, в которых неопределённость выражена определённым числом;

б) вероятностно - определенные задачи, в которых устанавливаются вероятностные характеристики, такие как стандартное отклонение, математическое ожидание, закон распределения и другое, для случайных элементов;

в) вероятностно-неопределенные задачи, в которых известны только возможные границы изменения исходных данных.

Для того чтобы учесть неопределённость исходной информации применяется стохастическая модель решения задачи.

По определению плана задачи стохастического программирования можно разделить следующим образом:

а) жесткая постановка задача - в данных задачах понимаются под планом детерминированные векторы Х, удовлетворяющие ограничениям векторов запаса и технологическим коэффициентам. Зачастую данные задачи называют одноэтапными, так как они решаются в один этап, а при появлении дополнительной информации план не корректируется. По определению, от жесткой постановки задачи требуется удовлетворение решением всех возможных реализаций решения задачи, которые с малой вероятностью, безусловно, могут возникнуть. Данный подход применяется при принятии важных решений, однако в силу того, что, для удовлетворения безопасности плана с точки зрения всех возможных развитий событий, заведомо сужается выбор, тем самым ухудшаются экономических показатели.

б) нежесткая постановка задачи - в подобных задачах на первом же этапе формулируется некий неотрицательный вектор Х, который не обязан удовлетворять всем возможным событиям, так же при учете нарушений условий вводится штраф, зависящий от величины, так называемой, невязки, при этом сумма штрафа учитывается в целевой функции. После чего закрепляется реализация случайного вектора запасов и случайной матрицы коэффициентов и вводится вектор, который корректирует принятое решение. В силу того, что э то происходит в два этапы, такие задачи еще называет двухэтапными. В стохастических задачах в нежесткой постановке оптимизируются сумма штрафа за невязки и математической ожидание целевой функции. В случае, если штраф является бесконечно большим, постановка задачи переходит в жесткую.

в) в стохастических задачах с вероятностными ограничениями неотрицательным вектором Х обеспечивается выполнение ограничений с не меньше заданной вероятностью Р, которая находится в диапазоне . Так же данные задачи можно классифицировать по признаку неопределенности показателя качества:

а) задачи, в которых математическое ожидание является критерием качества;

б) задачи, в которых дисперсия является критерием качества;

в) задачи, в которых дисперсия и математическое ожидание являются критерием качества.

Если же часть задачи является линейной, а часть -нелинейной, то такое программирование называют комбинированным.

В силу огранного инструментария в совершенствовании системы управления грузовыми перевозками используется математическое программирование в Excel, а именно метод наименьших квадратов. Данный метод широко используется для решения задач линейного математического программирования [23, 38].



Глава 3 Совершенствование системы обслуживания заявок в компании ООО «Инстар Лоджистикс»

В силу ограниченности в инструментах программирования и моделирования, будет применяться такой метод управления грузовыми перевозками как математическое моделирование в MS Excel, который является системным методом управления грузовыми перевозками, исходя из классификации систем управления грузовыми перевозками 2 главы данной работы.

3.1 Анализ систем управления в компании

Для отслеживания и контроля вагонов на железной дороге компанией ООО «Инстар Лоджистикс» используется программа «Rail-Тариф Россия», которая разработана, базируясь на системе «Rail-Тариф», и предназначена для расчета провозной платы за региональные перевозки, в экспортно-импортых направлениях деятельности, по Прейскуранту 10-01 по территории России [54].

Данная программа не находится в открытом доступе, так как для пользования ей нужно иметь договор с РЖД и ЕЛС, единый лицевой счет, который позволяет участвовать в электронном документообороте с компанией РЖД, и пользоваться такими ресурсами, пусть и платными, как программа «Rail-Тариф Россия»[51].

Процесс расчета провозной платы автоматизирован, простой в использовании интерфейс позволяет рассматривать детали расчета, так же, что очень удобно и не маловажно, всю информацию можно экспортировать в Word, Excel, буфер обмена или даже сразу распечатать.

Также для определения дислокации вагонов и контейнеров используется сайт (https://www.railwagonlocation.com/). Для пользования им так же необходим ЕЛС. На данном сайте можно проследить местонахождение вагонов и контейнеров на Железной дороге такие стран как Финляндия, Грузия, Монголия, Балтия и СНГ. По словам сотрудников, с данного сайта также удобно импортировать данные в Excel документ[53].

Автомобильный транспорт отслеживается с помощью специальных датчиков, устанавливающихся на транспорт, благодаря которым возможно отслеживать простои автомобиля, пройденный путь, запас топлива и другое.

Информация о речных и морских судах запрашивается у судовладельцев по почте или на сайте.

Информация о воздушном транспорте также запрашивается у владельцев воздушных суден по почте или на сайте.

Таблица 6 - Системы управления грузовыми перевозками, которыми пользуется ООО «Инстар Лоджистикс»

Название вида транспорта	Система управления грузовыми перевозками
Железнодорожный	а) Программа «Rail-Тариф Россия»; б) Сайт Rail Wagon location (https://www.railwagonlocation.com/).
Автомобильный	Механизм контроля, завязанный на датчиках (локальные решения).
Водный, Воздушный	Нет, вся информация запрашивается у владельцев суден по почте или через сайт.

В таблице 6 для наглядности приведенная сводная информация по каждому виду транспорта и системам управления, которыми пользуется компания.

Если говорить о подходе к системе управления грузовыми перевозками, то у компании - смешанный подход, так как используются и программные продукты, и различные вычислительные инструменты, знание и опыт сотрудников.

Перевалка контейнеров с одного вида транспорта на другой осуществляется компанией на ЗАО «Контейнерный терминал Санкт-Петербург», который располагается на территории Большого порта Санкт-Петербург. В течение рабочего дня компания может осуществить перевалку до 14 контейнеров. Однако в силу того, что в спрос превышает данное количество, периодически сотрудники работают сверхурочно, что сказывается на компании в виде дополнительных издержек. В таблице 7 приведена сводная информация за месяц по дням недели, так же по каждому дню недели подсчитано, сколько в каждый день недели контейнеров компания среднем обрабатывает на терминале. Так, после подсчетов среднеарифметической цифры контейнеров в каждый из дней недели, была обнаружена тенденция, что середина недели самая загруженная, а именно: среда и четверг. Так же есть другие дни, когда эти цифры в несколько раз меньше.

Таблица 7 - Статистические данные за месяц по количеству обрабатываемых контейнеров компанией

Неделя	Понедель-ник	Вторник	Среда	Четверг	Пятница	Суббота	Воскресенье
1	0	12	15	19	6	8	4
2	5	5	15	12	0	4	0
3	8	3	13	15	12	7	0
4	10	12	17	16	7	9	6
Среднее количество контейнеров в день недели за месяц	6	8	15	16	6	7	3

Эта тенденция свидетельствует о том, что есть дни, когда сотрудники работают в неполную силу, а есть - когда они вынуждены перерабатывать из-за неравномерного распределения заявок на обслуживания.

В силу конфиденциальности предоставленных компанией данных, все использованные цифры умножены на специальный коэффициент, который не меняет общей картины и не влияет на репрезентативность данных.

InstarLogistics применят одинаковые тарифы для всех клиентов, что не позволяет им распределить нагрузку в течение недели равномерно. Это хорошо видно на рисунке 4.

По этой причине, компании следует рассмотреть систему бронирования окон с учетом спроса.

Это позволит ООО «Инстар Лоджистикс» сбалансировать нагрузку и распределить ее равномерно в течение недели.

Рисунок 4 - Среднестатистические данные приема заявок по дням недели компанией

Предлагается следующий алгоритм внедрения изменений, который иллюстрирован на рисунке 5.

Изменения являются неотъемлемой частью любой организации, так как любое предприятие существует внутри динамичной среды, которая перманентно претерпевает изменения. Кроме того, любая организация постоянно оказывается под воздействием «угроз» и «вызовов» из вне. По этой причине, для того чтобы оставаться конкурентноспобоной, организация должна постоянно идти в ногу со временем и контролировать свои бизнес-процессы на эффективность.

Именно умение постоянно держать «руку на пульсе» и является отличительной чертой современной успешной организации.

Рисунок 5 - Алгоритм внедрения изменений в ООО «Инстар Лоджистикс»

Для этих целей существует управление изменениями в организации. По сути, это управление переходами компании из одного состояния в другое.

Именно управление этими процессами является важным действием, потому что бесконтрольные изменения приводят, как правильно, к ухудшению положения компании.

Организационное изменение - это изменение какого-либо элемента организационной системы, внедрение новой идеи, технологии, процесса и любого действа, которое влияет на деятельность организации.

Изменения в организации можно разделить на два типа: на операционные изменения, которые связаны с улучшением управленческих, производственных или организационных процессов, и на стратегические изменения, которые направлены на кардинальное изменение приоритетов в компании, на ее задачи, цели и миссию.

Другие авторы выделяют так же стихийные и плановые изменения. Первые - это быстрые, реактивные изменения, как правило, реакция на «угрозы» из вне и неблагоприятные факторы. Такие изменения, так как происходят локально, не изменяют смежные процессы, в большинстве случаев приводят к плачевным последствиям. Плановые же изменения являются взвешенными, продуманными и системными. До внедрения изменений осуществляется ряд исследований, индификация и локализация проблемы, выявление возможных сценариев и возможных угроз, выявление сильных и слабых сторон организации (SWOT- анализ). Осуществление данных этапов необходимо для того, чтобы подготовить организацию к изменениям и мобилизировать ресурсы, которые могут понадобиться в срочном порядке при необходимости в минимизирующих действиях [19, 36, 41, 42, 43].

Именно поэтому для ООО «Инстар Лоджистикс» был составлен алгоритм внедрения изменений, представленный на рисунке 5 длятого, чтобы изменения не были стихийными, а - взвешенными.

Говоря о терминологии, изменение в организации - это намерение внедрения корректирующих мер в стратегию, положения, стандарты, инструкцию, документацию, инфраструктуру компании, бизнес-процессы, отдельные элементы организации.

В начале внедрения любых изменений в организации лежит инициатива, которая может исходит от любого сотрудника. Как правило, данная инициатива появляется, когда сотрудник видит постоянные, систематичные проблемы в работе какого-либо бизнес-процесса или операции.

Так, первый элемент алгоритма внедрения изменений в компании ООО «Инстар Лоджистикс» является инициация изменений.

На следующем этапе происходит анализ инициируемого изменения. В данном случае, это анализ существующей системы распределения заявок на обслуживание. Как было выявлено ранее, ООО «Инстар Лоджистикс» систематически сталкивается с проблемой, что из-за неравномерного распределения заявок и, соответственно, неравномерной загруженности сотрудников, в середине недели, сотрудникам приходится перерабатывать. А компании, в свою очередь, нести дополнительные издержки в виде сверхурочных. Это наглядно видно из собранных среднестатистических данных. По этой причине, были инициированы изменения системы обслуживания заявок компании для того, чтобы плавно перераспределить нагрузку.

В ООО «Инстар Лоджистикс» выделяется один сотрудник, который едет на контейнерный терминал и контролирует погрузо-разгрузочные работы на контейнерном терминале. Как правило, это делает один человек из отдела.

Следующий элемент данного алгоритма -- это принятие решения на вопрос, является ли существующая система распределения заявок оптимальной для компании. Как показывает гистограмма на рисунке 4, два дня в неделю сотрудник на контейнерном терминале перерабатывают, поэтому имеется необходимость в дальнейшем анализе существующей системы и, по возможности, ее улучшение.

На следующем этапе происходит предварительный анализ эффективности внедрения изменения, в данном случае,это - анализ эффективности системы бронирования временных окон с учетом спроса.

Если данный анализ покажет, что новая система распределения заявок на обслуживание компанией на контейнерном терминале эффективнее уже существующей, то рекомендуется произвести имитационное моделирование данной системы, как еще один этап проверки новой системы.Данный этап состоит из 3 подэтапов (рисунок 6):

а) моделирование системы распределение заявок с т-слотами. На данном подэтапе осуществляется моделирование заявок в Excel балансированного распределения заявок за счет тарифной сетки;

б) экономическое обоснование внедрения. На данном подэтапе рассчитывается экономическая выгода от внедрения системы распределения заявок с тайм-слотированием;

в) имитационное моделирование в Anylgic позволяет спроецировать модель реального времени: спрос и реакцию на тарифную сетку.

Рисунок 6 - Этапы предварительной оценки эффективности внедрения сбалансированной системы распределения заявок

Последовательность 2 и 3 этапе обуславливается больше трудо- и времязатратностью 3 этапа над 2, поэтому в случае экономической необоснованности, 3 этап не производится [36].

Последним этапом в алгоритме внедрения изменений перед решением об имплементации изменений является имитационное моделирование в программе Anylogic.

Моделирование в среде Anylogic способно решить проблемы, возникающие в реальном мире, а для бизнеса - проверить модель перед ее реализацией. Это удобный инструмент анализа, так как он прост в использовании и нагляден. Даже сложные системы в среде Anylogic могут быть наглядными.

Моделирование в данной программе - это эксперимент над целесообразностью любой системы.

От физического моделирования имитационное отличается тем, что оно основано на алгоритмах и уравнениях - компьютерных технологиях.

Anylogic позволяет просматривать результаты моделирований в 2D и 3D анимации, так же и просто анализировать модель в динамике.

Так, имитационное моделирование позволяет сэкономить бизнесу деньги и время, ведь отпадает необходимость в физическом моделировании.

Еще одним преимуществом данной программы является то, что иммется возможность анализа модели в действии. Пользователь имеет возможность изучать процессы и, при необходимости, вносить изменения в модель по ходу работы на ней, что свидетельствует о гибкости данного подхода.

Производители выделяют следующие плюсы данной программы:

а) безрисковая среда - моделирование в Anylogic позволяет сравнить и проанализировать различные и всевозможные сценарии «что, если», не подвергая риску сам бизнес-процесс. Так, такой подход дает возможность принять правильно решение, прежде чем внести его в систему;

б) экономия время и денег - имитационное моделирование помогает экономить время и деньги, ведь создать систему в программе гораздо дешевле и быстрее, чем построить, например, завод;

в) визуализация - 2D и 3D анимация позволяет сделать модели более наглядными, что облегчает их проверку;

г) понимание динамики - имитационное моделирование наблюдать реальное поведение системы во времени с необходимой детализацией в любой момент времени;

д) повышенная точность - имитационное моделирование позволяет отразить больше деталей, чем это делает аналитическое. По этой причине, имитационная модель считается точнее, чем аналитическая, а на ее основе прогнозы - более определенными. В некоторых областях, именно прогнозирование является целью моделирования, нежели сама модель и ее функционирование;

е) управление неопределенностью - благодаря имитационному моделированию можно легко увидеть неопределенность вовремя, благодаря чему оценить степень риска и найти другие решения [6, 22, 25, 52].

Далее происходит принятие решения о внедрении изменений или отказ от них.

3.2 Система бронирования временных окон с учетом спроса

Согласно алгоритму внедрения изменений в компании ООО «Инстар Лоджистикс» необходимо произвести анализ эффективности предлагаемой системы.

Данный анализ осуществляется методом наименьших квдаратов (МНК). Данный математический метод прогнозирования применяется для определения параметров задачи на основе наблюдений.

С помощью данного метода осуществляется поиск параметров модели, при которых обеспечивается наилучшее приближенное сглаживание моделируемого ряда к исходному. Данный метод позволяет достичь полного удовлетворения спроса клиентов, при этом максимально соблюдая их предпочтения.

Существует большое множество различных модификаций МНК, преследующий разные цели.

В случае компании ООО «Инстар Лоджистикс», необходимо сбалансировать нагрузку сотрудников в течение недели на контейнерном терминале, не увеличивая денежный оборот, по причине того, что не ставится цели увеличения тарифа и, за счет этого, прибыли, а лишь балансирование нагрузки и избавление от дополнительных издержек в виде сверхурочных. Так как на сегодняшний день в компании имеется единый тариф, который не меняется в зависимости от клиента, дня недели, месяца или времени суток, планируется сделать это с помощью внедрения тарифной сетки.

Для этого необходимо произвести оптимизацию распределения заявок на обслуживание контейнерных грузов по тайм слотам (т-слот). Под тайм слотом или временных окном понимается период обслуживания заявки, это может быть любой интервал времени в пару часов или даже день. В рамках данной задачи под тайм слотом подразумевается интервал времени в один день недели: понедельник, вторник, среда, четверг, пятница, суббота и воскресенье. Такие временные окна выбраны в силу специфики имеющихся для анализа данных.

Недельное время работы компании на терминале разбивается на временные отрезки, продолжительность которых составляет один день. В эти тайм слоты клиенты размещают свои заявки.

Как показывает практика, заявки распределяются неравномерно по времени. При всем при этом, в самые загруженные дни периодически происходит перегрузка, проявляющаяся в переработках со стороны сотрудников компании.

Имеется необходимость сбалансировать загрузки временных слотов путем регулирования тарифов.

Принцип регулирования заключается в полном удовлетворении спроса клиентов и их предпочтений по времени с учетом ограничений мощностных

Задача преследует две цели: нахождение оптимального плана обслуживания заявок и тарифного плана, которой бы обеспечивал баланс денежного оборота. Баланс денежного оборота является важным элементом задачи и важным условием, так как целью задачи является не увеличение прибыли компании, а равномерное распределение загрузки и избежание перегрузки.

Данная задача состоит за 2 этапов.

На первом этапе осуществляется поиск оптимальной загрузки тайм - слотов по дням недели, базируясь на принципе клиент ориентированности, который заключается в максимально возможном удовлетворении спроса клиентов;

На втором этапе осуществляется поиск выравнивающего тарифного плана, сохраняя баланс денежных средств.

Данное неравенство является важным условием задачи, так как означает соблюдение условия нахождения в рамках ограниченных мощностей.

На первом этапе осуществляется оптимизирование плана загрузки временных окон по формуле (15), где

, (15)

где S - функция МНК;

;

Применяются следующие ограничения по формуле (16):

, (16)

где - предельное количество заявок в временном окне.

На втором этапе задачи оптимизируется тарифных план при условии баланса оборота денежных средств, что соблюдается благодаря формуле (17).



, (17)

где - функция МНК;

- выравнивающий тариф на обслуживание заявки в i-м временном окне.

Соблюдаются следующие ограничения, выраженные в формуле (18):

, (18)

где -- это базовый тариф на обслуживание одной заявки;

- минимальный тариф;

- выравнивающий тариф на обслуживание заявки в i-м временном окне [15, 16].

3.3 Тайм-слотирование заявок в ООО «Инстар Лоджистикс»

Задачи подобного рода удобнее всего решать в Excel, поэтому данная задача так же была решена с помощью данного инструмента.

Для решения задачи были необходимы следующие исходные данные:

Количество временных окон: n = 7, что соответствует семи дням недели: понедельник, вторник, среда, четверг, пятница, суббота и воскресенье;

Базовый тариф: на 10.05.2018 курс доллара по ЦБ 63,0066 рублей, поэтому в задаче будет фигурировать не ставка , а базовый тариф в рублях в размере Данная тарифная ставка была взята за совершение погрузочной работы одного контейнера на транспортное средство;

Минимально допустимый тариф у компании 300$, на момент расчетов по курсу доллара по ЦБ 63,0066 рублей. Соответственно, d = 18 901 рублей;

Ограничение на загрузку тайм-слотов: , 14 контейнеров - это максимальное число контейнеров, которое может обработать компания за рабочий день;

Рисунок 7 - Оптимальный план обслуживания заявок для компании ООО «Инстар Лоджистикс»

Спрос на обслуживания, выраженный в среднеарифметическом значении за месяц по каждому дню недели:

Сначала исходные данные заносятся в виде таблицы. В надстройку «Поиск решения», рисунок 3, вносятся все описанные ранее ограничения, устанавливается целевая ячейка, которой является сумма столбца , изменяемыми ячейками являются тайм-слоты в столбце и получаем решение задачи, которое иллюстрировано на рисунке 2. Так же на данном рисунке видно, что суммарное число заявок в столбце , спрос на обслуживание, и столбце , оптимальный план заявок, одинаковое, так как это является ключевым ограничением, что суммарное число заявок остается тем же, меняется ли их распределение.



Рисунок 8 - Поиск решения для первого этапа задачи поиска оптимального плана обслуживания заявок в компании

Заполняются столбцы , и столбец со днями недели. После чего, в столбец Si вводится формула которая обеспечивает максимальное удовлетворение спроса клиента и минимальное от него отклонение. Столбец не заполняется, так как он будет заполнен с помощью надстройки «Поиск решения», рисунок 8. Решение проиллюстрировано на рисунке 7.

Рисунок 9 графически иллюстрирует решение задачи: красная линия означает ограничение по мощностям, за которую в 3 и 4 день недели выходит спрос на обслуживание заявки.

Предложенный алгоритм перераспределил заявки таким образом, чтобы они не выходили за мощности. Зеленая линия - это оптимальный план обслуживания заявок.



Таблица 8 - Сравнение актуального распределения заявок и предлагаемого

i (День недели)	Xi (Заявки на обслуживание)	Yi (Сбалансированные заявки)
Понедельник	6	7
Вторник	8	9
Среда	15	14
Четверг	16	14
Пятница	6	7
Суббота	7	8
Воскресенье	8	9

Как видно на рисунке 4, в самые загруженные дни, компании предлагается обслужить максимально возможное, в рамках своей мощности, число заявок, а в другие, менее загруженные, обслужить остальные заявки. Метод наименьших квадратов предлагает оптимальное и плавное распределение заявок, максимально удовлетворяя спрос и полностью используя свои мощности. Так, в дни самого высокого спроса, предлагается обслуживание максимально возможного числа заявок, а оставшиеся заявки алгоритм предлагает обслуживать в ближайшие дни. Такой подход позволяет не только полностью удовлетворить спрос и избежать переработок сотрудниками, но и сбалансировать загруженность сотрудников.

Таблица 8 демонстрирует, что заявки плавно распределились на другие дни.

На втором этапе осуществляется поиск выравнивающего тарифного плана, сохраняя баланс денежных средств, что иллюстрировано на рисунке 10. Для этого сначала в таблице в Excel заполняются столбы из первой таблицы с уже известными данными и . После чего заполняется столбец с базовой ставкой, она в компании одинаковая (.

Cтолбец с сбалансированной ставкой остается не заполненным, так как его заполнит надстройка «Поиск решения», которая в более загруженные дни поставит более высокую ставку, а в незагруженные дни - ставку ниже базовой.

Рисунок 9 - Графическое распределение заявок при существующем спроси и при оптимальном плане

Так же на втором этапе вводится минимальный тариф (d) ниже которого сбалансированный тариф не опустится. Целевой функцией навтором этапе задачиявляется формула (19):

, (19)

где - выравнивающий тариф на обслуживание заявки в i-м временном окне;

- в базовый тариф на обслуживание заявки в i-м временном окне.

Рисунок 10 - Поиск сбалансированного тарифа

Благодаря данной функции обеспечивается соблюдение баланса денежных средств.

Таблица 9 - Оптимальный тариф для сбалансированных заявок

i (День недели)	Yi (Сбалансированные заявки)	Ci (Сбалансированный тариф)
Понедельник	7	24946
Вторник	9	23445
Среда	14	27003
Четверг	14	28803
Пятница	7	22912
Суббота	8	21447
Воскресенье	9	23445

Рисунок 10 хорошо иллюстрирует баланс оборота денежных средств, так как при введение система бронирования временных окон с учетом спроса денежный баланс остался тем же.

Это происходит потому, чтовыполняется условие, что отклонение по тарифу от базового самое минимальное из возможного в данном случае.

В таблице 9 представлена итоговая информация по сбалансированным распределению заявок и тарифам для компании.

Так, как видно из таблицы 9, инструмент «Поиск решения», рисунок 11, предложил максимальный тариф, выше базового, в размере 28803 рублей, в самый загруженный день и минимальный тариф в размере 21447 рублей в день недели с самым маленьким спросом.При этом, было соблюдено условие о не превышении минимальной тарифной ставки.

Рисунок 11 - Поиск решение для второго этапа, поиска тарифной сетки

Баланс оборота денежных средств является важным и обязательным условием, задаваемым в ограничениях инструмента «Поиск решения», так как целью данной задачи является не извлечение максимальной прибыли за счет изменения тарифных ставок, а сбалансирование загрузки сотрудников.

Зачастую данный подход применяется для того, чтобы сбалансировать загрузку контейнерных терминалов, однако, как показала эта задача, такой метод к управлению системой перевозки является эффективном инструментов и в регулировании работы компании, в том числе.

Так, в самые загруженные дни компании предлагается обслужить максимально возможное число контейнеров, предложив при этом максимальные тарифные ставки - 28803, когда самый высокий спрос, так называемый пик, и 27003, когда спрос так же высокий, но чуть меньше.

При этом несмотря на то, что в пятницу спрос меньше, а в субботу больше, тариф четверг выше, так как этот день недели ближе к пиковому [32, 33].

3.3 Экономическое обоснованиеприменения тайм-слотирования в ООО «Инстар Лоджистикс»

Согласно предложенному алгоритму, необходимо произвести экономическое обоснование внедрения системы в рамках предварительного анализа эффективности внедрения тайм-слотирования.

Учитывая, что компания имеет возможность, в рамках своей мощности, обработать максимум 14 контейнеров за рабочий день в 8 часов. По формуле(18) можно рассчитать за сколько человеко/часов компания обрабатывает один контейнер:

Время на обработку одного контейнера = , (20)

Так, время на обработку одного контейнера одним сотрудником составляет часа.

Рисунок 12 иллюстрирует, что по четвергам и средам сотрудник выходит за рамки 8 часового рабочего дня - 8, 5714 и 9,1429, соответственно.

За это компанией ему будут выплачены сверхуроченные, хотя как видно из таблицы на рисунке 12, имеются дни, когда сотрудник работает меньше половины рабочего дня на контейнерном терминале, учитывая дорогу до терминала от офиса и обратно, гораздо целесообразнее было бы «догрузить» более свободные дни.

Рисунок 12 - Количество часов, отведённое на обработку заявок на контейнерном терминале, компанией

Это происходит потому, что выполняется условие, что отклонение по тарифу от базового самое минимальное из возможного в данном случае.

Рисунок 13 - Графическое изображение времени, затраченного на обработку заявок, при старом способе обслуживания заявок и новом способе

Рисунок 13 наглядно иллюстрирует выход за рамки рабочего дня со старой системой распределения заявок, а также грамотное распределение заявок с новой системой.

За два сотрудник перерабатывает 0,6 часов и 1,7 часов, учитывая, что часовая ставка 320 рублей, то переработка за неделю рассчитывается по формуле (21) [1].

Соответственно, за среду переплата составит 288 рублей, а за четверг 812. В Сумме, это 1104 рубля за неделю, 4416 рублей в месяц, 52992 рублей в год. Так, компания несет издержки в размере 52992 рублей, хотя их можно избежать, используя тарифную сетку на свои услуги.

*

, (21)

Таким образом, это доказывает, что использование системы бронирования временных окон с учетом спроса экономически обосновано [15, 16, 18, 27,28].



ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе работы была проведена классификация, существующих в научном мире систем управления грузовыми перевозками, и были выделены следующие виды:

а) несистемный подход;

б) системный подход;

в) смешанный подход.

При анализе каждого из подходов в различных отраслях, был сделан вывод, что нельзя сказать, что какой-то из методов безусловно лучше, а какой-то хуже. Каждый из подходов усиливает свое преимущество в рамках конкретной экономической среды, условий, отрасли и сложности транспортной сети.

Тема классификации систем управления грузовыми перевозками в научном мире широко изучена, однако литература по временным окнам встречается заметно реже. В основном, это зарубежные наработки. По этой причине, научное исследование тайм-слотирования следует развивать дальше.

В компании ООО «Инстар Лоджистикс» используется смешанный подход к системе управления грузовыми перевозками, так как они используют программные продукты не для всей цепи поставок, а лишь для ее цепей, и эти программные продукты разные. Кроме того, в компании активно используют бенчмаркинг и, в целом, постоянно опираются на опыт и навыки сотрудников.

В ходе анализа деятельности компании был сделан вывод, что данный подход к системе управления перевозками оптимален для ООО «Инстар Лоджистикс», так как опыт сотрудников и гибкость играют ключевую роль в эффективной работе организации.

Однако система распределения заявок на обслуживание компанией на контейнерном терминале не является оптимальной. Компании предложен алгоритм внедрения изменений и сами изменения, для сокращения издержек в виде выплаты сверхурочных сотрудникам за переработку на контейнерном терминале.

Как выяснилось, компанией не применяется тарифная сетка, которая больше распространена для таких инфраструктурных объектов, как контейнерный терминал. Однако, как показали результаты вычислений в инструменте MS Excel, тарифная сетка так же может эффективно применяться и в логистических компаниях, поэтому логистическим предприятиям рекомендуется обратить внимание на данный инструмент способствованию равномерной загрузки сотрудников.

В ходе решения задачи с моделированием системы бронирования временных окон с учетом спроса методом наименьших квадратов для компании ООО «Инстар Лоджистикс», был сделан вывод, что применение тарифной сетки в компании на, в зависимости от спроса, является эффективным инструментом для сбалансирования спроса не только в компании ООО «Инстар Лоджистикс», но и в других логистических компаниях.

Рекомендуется заносить данные о заявках по мере их поступления в динамическую таблицу и генерировать тарифные ставки, дабы избежать переработок сотрудниками, что сказывается потом на компании в виде дополнительных издержек.

Перед внедрением системы бронирования временных окон с учетом спроса, компании рекомендуется смоделировать предложенную систему в инструментах моделирования, например, таких как AnyLogic.

В ходе анализа организационной структуры организации, было выявлено, что компания имеет матричную структуру, что является оптимальной структурой для ООО «Инстар Лоджистикс», так как у компании преимущественно проектная деятельность, поэтому для достижения эффективной работы, матричная структура необходима.

В ходе работы был проведен SWOT-анализ компании, который показал, что ООО «Инстрар Лоджистикс», несмотря на введенные санкции, имеет большой потенциал на региональном рынке за счет лояльности к бренду из-за его большого опыта, широкого спектра предоставляемых услуг, наличия большого числа филиалов. Кроме того, логистический рынок в России развивается быстрыми темпами и, по словам сотрудников, компания все больше и больше ориентируется на национальный рынок. Кроме того, данный анализ продемонстрировал, что компания имеет довольно стабильное экономические положение, поэтому среда для внедрений изменений в виде улучшения системы управления грузовыми перевозками является благоприятной, а для того чтобы эти изменения не были стихийными, был предложен алгоритм для внедрения изменения.



СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1) Трудовой кодекс Российской Федерации [Текст]: закон Российской Федерации от 30.12.2001 № 197 ФЗ // Закон.-- 2002. -- №1. -- c. 58-59.

2) Бочкарев А.А. Унифицированная методика оптимизации маршрутов в цепях поставок [Текст] // Логистика сегодня. - 2004. - №2. -- c. 36-42.

3) Вить М.Г., Шутихиной Ю.В. Оптимизация маршрутов в цепях поставок // Логистика сегодня. -- 2013. -- №2. -- c. 72-78.

4) Анисимова, Н. П., Ванина, Е. А. Линейное программирование [Текст] : учеб.-метод. пособие / Н. П. Анисимова, Е. А. Ванина. -- СПб.: НИУ ВШЭ, 2012. -- 70 с.

5) Альбеков А.У., Митько О.А. Коммерческая логистика [Текст]: учебное пособие / А.У. Альбеков, О.А. Митько. - Ростов-на-Дону.: Феникс, 2002.- 416 с.

6) Боев, В. Д. Моделирование в среде Anylogic [Текст]: учебное пособие / В. Д. Боев. -- М.: Юрайт, 2018. -- 298 с.

7) Быкова, А. А. Организационные структуры управления [Текст]: учебное пособие / А. А. Быкова. М.: ОЛМА-ПРЕСС Инвест, 2003.- 160 с.

8) Глиненко, Л. К. Проектирование организационных структур [Текст]: монография / Л. К. Глиненко, Е. В. Лужко. М.: Нора-Друк, 2005. - 728 с.

9) Горденко, Г. В. Современные подходы к формированию организационной структуры управления компанией [Текст]: учебное пособие для вузов / Г.В. Горденко. -- М.: Юрайт,2009. - 238с.

10) Долгов, А.П., Козлов, В.К., Уваров С.А. Логистический менеджмент фирмы: концепции, методы и модели [Текст]: учебное пособие / А.П. Долгов, В.К. Козлов, С.А. Уваров. - СПб.: Бизнес-пресса, 2005. - 384 с.

11) Друкер, П. Ф. Энциклопедия менеджмента [Текст]: учебное пособие. / Питер Фердинанд Друкер. -- М.: Издательский дом Вильяме, 2004. - 432 с.

12) Джонсон С. Дж., Вуд Ф. Д., Вордлоу Л. Д., Мэрфи-мл. Р. П. Современная логистика [Текст]: учеб.-метод. пособие / С. Дж. Джонсон, Ф. Д. Вуд, Л. Д. Вордлоу, Р. П. Мэрфи-мл. - М.:Вильямс, 2002. - 624 с.

13) Жемчугов, А. М., Жемчугов, М. К. Развитие организации [Текст]: Учебное пособие / А. М. Жемчугов, М. К. Жемчугов. - СПб.: Питер,2016. - 272 с.

14) Заводова, О.В. Инновации в управлении цепями поставок [Текст]: конспект лекций / О.В. Заводова. - СПб.: СПбГЭУ, 2011. - 107 с.

15) Зайцев, Е.И. Информационные системы и технологии в логистике и управлении цепями поставок [Текст]: Электронный конспект. Иллюстрации и информационные материалы / Е.И.Зайцев. - М.: НИУ-ВШЭ, 2013. - 100с.

16) Зайцев, Е.И. Экономико-математические методы и модели в логистике [Текст]: Иллюстрации и информационные материалы / Е.И.Зайцев. - М: НИУ-ВШЭ, 2009. - 245 с.

17) Канке, А.А., Кошевая, И.П. Логистика[Текст]: Учебник / А.А.Канке, И.П. Кошевая. - М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2005. - 352 с.

18) Колышкин, А. В. Экономика предприятия [Текст]: учебник и практикум для академического бакалавриата/А. В. Колышкин С. А. Смирнов. -- М.: Юрайт, 2018. -- 498 с.

19) Коттер, Дж. П. Ускорение перемен. Как придать вашей организации стратегическую гибкость для успеха в быстро меняющемся мире[Текст]: Учебник / Дж. П. Коттер. -- М.: Олимп-Бизнес, 2016. -- 256 с.

20) Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов [Текст]: Учебник / В.И. Сергеева. - М.: ИНФРА-М, 2005. -- 976 с.

21) Кристофер М. Логистика и управление цепочками поставок [Текст]: Учебник / В.С. Лукинского. - СПб.: Питер, 2004. - 316 с.

22) Лимановская О. В. Имитационное моделирование в AnyLogic 7 [Текст]: Учебник / О. В. Лимановская.-- Екатеринбург.: Издательство Уральского университета, 2017. --152 с.

23) Маликова, Т. Е. Математические методы и модели в управлении на морском транспорте [Текст]: учебное пособие для вузов / Т. Е. Маликова. -- М.: Юрайт, 2018. -- 373 с.

24) Мастяева, И.Н. Математические методы и модели в логистике [Текст]: Учебное пособие, учебная программа / И.Н. Мистяева. - М.: МЭСИ, 2004. - 52с.

25) Мезенцев, К.Н. Моделирование в примерах и задачах в среде AnyLogic [Текст]: Учебное пособие / К.Н. Мезенцев- М.: МАДИ, Lap LAMBERT Academic Publishing, 2013 - 205 с.

26) Миротин, Л.Б., Ташбаев, Ы.Э. Логистика для предпринимателя: основные понятия, положения и процедуры [Текст]: Учебное пособие / Л.Б. Миротин, Ы.Э. Ташбаев. - М.: ИНФРА-М, 2002. - 252 с.

27) Модели и методы теории логистики. / Под ред. В.С. Лукинского. - СПб.: Питер, 2003. - 176 с.

28) Мур, Д. Экономическое моделирование в Microsoft Excel [Текст]: [пер. с англ.] / Д. Мур, Л. Уэдерфорд.: - М.: Вильямс, 2004. - 1024 с.

29) Мясникова Л.А. Основы логистики [Текст]: Учебное пособие / Л.А. Мясникова. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2005. - 151 с.

30) Неруш Ю.М. Логистика [Текст]: Учебник для вузов / Ю.М. Неруш. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 495 с.

31) Новиков О.А., Уваров С.А. Логистика [Текст]: Учебное пособие / О.А. Новиков. - СПб.: Бизнес-пресса, 2000. - 208 с.

32) Пузанова, И.А. Интегрированное планирование цепей поставок [Текст]: учебника для бакалавриата и магистратуры / И.А. Пузанова. - М.: Юрайт, 2015. - 320 с.

33) Сагитов, Р. В., Шершнев, В.Г. Линейная алгебра. Часть II. Линейное программирование, динамическое программирование и теория игр[Текст]:Учебно-методическое пособие /Р. В. Сагитов, В.Г. Шершнев. - М.: Менеджер, 2007. - 192 с.

34) Саркисов, С.В. Управление логистикой [Текст]: учебное пособие / С.В. Саркисов. - М.: Дело, 2004. - 368 с.

35) Сергеев, В.И. Управление цепями поставок: учебник для бакалавров и магистров [Текст]:учебное пособие / В.И. Сергеев. - М.: Изд. Юрайт, 2015. - 479с.

36) Сергеев, В.И. Менеджмент в бизнес-логистике [Текст]: учебное пособие / В.И. Сергеев. - М.: “ФИЛИНЪ”, 1997. - 772 с.

37) Смирнова, Е.А. Управление цепями поставок [Текст]: учебное пособие / Е.А. Смирнова. - СПб.: СПбГУЭФ, 2009. - 120с.

38) Сток, Дж. Р., Ламберт, Д.М. Стратегическое управление логистикой [Текст]: учебное пособие / Дж. Р. Сток, Д.М. Ламберт. - М.: ИНФРА-М, 2005. - 797 с.

39) Тысленко, А. Г.Менеджмент. Организационные структуры управления [Текст]: учебно-практическое пособие / А. Г. Тысленко. - М.: Альфа-Пресс, 2011. - 319 с.

40) Уоллас, Т., Сталь, Р. Планирование продаж и операций [Текст]: учебное пособие / Т. Уоллас, Р. Сталь. - СПб.: Питер, 2010. - 272 с.

41) Шермет, М. А. Управление изменениями [Текст]: учебное пособие / М. А. Шермет. - М.: Дело АНХ, 2010. - 128 c.

42) Широкова, Г. В. Управление изменениями в российских компаниях [Текст]: учебник / Г. В. Широкова. - СПБ.: ВШМ, 2009. - 479 с.

43) Ширяев, В. И., Баев, И. А., Ширяев, Е. В. Управление предприятием. Моделирование, анализ, управление[Текст]: учебное пособие / В. И. Ширяев, И. А. Баев, Е. В. Ширяев. - М.: Либроком, 2010. - 272 c.

44) Chen, L., Chiang, W., Russell, R., Chen, J., Sun, D. The probabilistic vehicle routing problem with service guarantees[Text] // Transportation Research. - 2018. - Vol. 111. - P.149-164.

45) Kawano, H. Applicability of Multi-vehicle Scheduling Problem Based on GPS Tracking Records [Text] // International Conference on Geoinformatics. - 2010. - Vol. 27. P. 1-4.

46) Kohl, N., Oli, B. G. An Optimization Algorithm for the Vehicle Routing Problem with Time Windows Based on Lagrangian Relaxation [Text] //Madsen Operations Research. - 2015. - Vol. 45. - P. 395-406.

47) Sun, Y., Song, H. Research on Vehicle Routing Problem Aimed at Balance [Text] // Logistics Sci.-Tech. - 2010. - Vol. 34. - P. 22-25.

48) Timucin Ozdemir, H., Mohan, C.K. Evolving Schedule Graphs for the Vehicle Routing Problem with Time Windows [Text] // Evolutionary Computation. - 2000. - Vol. 4. - P. 888-895

49) Официальный сайт компании ООО «Инстар Лоджистикс»[Электронный ресурс] // [сайт]. - URL: http://www.instarlogistics.com/ (дата обращения: 18. 04.18).

50) Официальный сайт компании Фирмы 1С [Электронный ресурс] // [сайт]. - URL: http://1c.ru/ (дата обращения: 05. 04.18).

51) Официальный сайт системы слежения за железнодорожными вагонами и контейнерами [Электронный ресурс] // [сайт]. - URL: https://www.railwagonlocation.com/(дата обращения: 18. 04.18).

52) Официальный сайт инструмента имитационного моделирования Anylogic[Электронный ресурс] // [сайт]. - URL: https://www.anylogic.ru/use-of-simulation/(дата обращения: 25. 04.18).

53) Официальный сайт компании ОАО «РЖД» [Электронный ресурс] // [сайт]. - URL: http://cargo.rzd.ru/static/public/ru?STRUCTURE_ID=5185#purpose(дата обращения: 02. 04.18).

54) Официальный сайт программного продукта «Rail-Тариф» [Электронный ресурс] // [сайт]. - URL: https://www.ctm.ru/ (дата обращения: 02. 04.18).

55) Пуарье, Ф., Бажанов, А., Мамедов, А. Управление перевозками: процесс и система [Электронный ресурс] // [сайт]. - URL: https://www.kom-dir.ru/article/1203-qqq-16-m4-22-04-2016-upravlenie-perevozkami(дата обращения: 03. 05.18).

56) Подгорнов, В. В. SWOT-анализ как инструмент управления интегрированной экономической системой [Электронный ресурс] // [сайт]. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/swot-analiz-kak-instrument-upravleniya-integrirovannoy-ekonomicheskoy-sistemoy (дата обращения: 13.05.2018).



ПРИЛОЖЕНИЕ А

SWOT-анализ исследуемой компании

Таблица А - SWOT-анализ деятельности ООО «Инстар Лоджистикс»

Внутренняя среда ООО «Инстар Лоджистикс»
Strengths	Weaknesses
а) наличие филиалов компании по всей стране; б) представительства компании по всему миру; в) лидерство на рынке; г) узнаваемый бренд; д) опыт; е) широкий спектр предоставляемых услуг; ж) постоянное повышение квалификации сотрудников; з) наличие у компании сертификатов и свидительств о качестве предоставляемых услуг; и) комплексность услуг; к) многолетние партнёрство с лидерами рынка.	а) зависимость компании ооо «инстар лоджистикс» от международных отношений; б) сильная зависимость от экономического положения в стране; в) слабая маркетинговая политика.
Внешняя среда ООО «Инстар Лоджистикс»
Opportunities	Threats
а) рост отрасли; б) наличие привлекательных рынков; в) появление новых технологий на логистическом рынке.	а) попадание под санкции; б) ухудшение международных отношений; в) сильная зависимость от законодательства и политической обстановки в стране; г) высокая конкуренция.



ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Таблица Б Классификация задач математического программирования

л) Группы м) задач математического программирования	н) Общая задача	о) Специальная задача
п) Примеры задач	р) Задача производственного планирования	с) Транспортная	т) Распределительная
у) Виды ограничений	ф) Стандартная форма	х) Каноническая форма	ц) Смешанная форма
ч) Группы методов	ш) Универсальный метод	щ)
а)	ы)	э) Специальные методы
а)	ю)	я) Точные методы	аа)
а)	бб)	вв) Приближенные методы
гг) Методы решения	дд) Симплекс метод
а)	ее) По критерию стоимости	жж) По критерию времени	зз)
а)	ии) Метод потен-циалов	кк) Распредели-тельный метод	лл) Метод «запрещен-ных клеток»	мм) Метод обоб-щен-ных потен-циалов	нн) Метод «почти оптималь-ных пла-нов»	оо) Метод «наи-больших разностей»

Размещено на Allbest.ru