Формирование комплекса методов принятия решений при управлении транспортировкой в цепях поставок

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Транспортировка является ключевой логистической функцией, связанной с перемещением материальных ресурсов, незавершенного производства, готовой продукции в транспортных средствах по определенной технологии.

Согласно статистическим данным общие логистические затраты на выполнение логистических операций в цепях поставок составляют в различных странах от 10% (например, в США) до 20% ВВП (Сингапур, Российская Федерация). Укрупненный анализ позволяет разложить эти затраты на основные составляющие: транспортировка (40-55%), хранение и содержание запасов (30-40%), административно-управленческие (до 15%). Очевидно, что снижение транспортных затрат является актуальной задачей, решение которой будет способствовать повышению эффективности логистических систем.

Перспективным направлением решения поставленной задачи является развитие методологического обеспечения, включающего соответствующие модели и методы оценки транспортных операций. Между тем, методы, представленные в научных публикациях, характеризуются разрозненностью и неполнотой, а существующие аналитический аппарат, используемый при оптимизации издержек в транспортно-логистических системах, требует доработки конкретизации, учитывающей специфику цепей поставок.

В статье рассмотрены методы управления транспортировкой в цепях поставок; представлена авторская блок-схема выбора системы доставки в цепи поставок, обобщающая современные методические подходы и решения, связанные с транспортировкой в цепях поставок; описана методика экономической оценки принимаемых решений при управлении транспортировкой на основе показателей KPI, характеризующих логистическую деятельность компании на основе концепции управления стоимостью.

Мировая российская экономическая система характеризуется высокими темпами роста объемов международной торговли, что обусловлено рядом причин: возрастанием степени интеграции, интенсификацией процессов глобализации различных видов деятельности, формированием современных производственных и дистрибутивных систем и т.д. Данные факторы в значительной степени определяют направления развития методологии, моделей и методов, используемых для повышения эффективности бизнес-процессов в цепях поставок.

Практически во всех странах значительная доля логистических затрат приходится на транспортную составляющую, поэтому логистический менеджмент должен уделять повышенное внимание оптимизации решений в логистике. По разным оценкам, затраты на транспортировку составляют от 20 до 70 % от общих затрат на логистику.

Р. Баллоу [8] отмечает, что транспортировка, во-первых, является одним из основных компонентов при формировании и управлении логистическими системами, во-вторых, доля затрат, связанных с транспортными операциями, может составлять от 1/3 до 2/3 общих затрат на логистику. М. Кристофер [13], оценивая возможные альтернативы в развитии глобальной логистики, пришел к выводу: по мере повышения степени глобализации издержки, связанные с запасами, материалами и производством, имеют тенденцию к снижению, тогда как издержки, связанные с транспортировкой (от источника к пользователю) значительно возрастают. В работе [11] авторы поддерживают, что благодаря анализу транспортировки, стратегическому и оперативному, ряду компаний удалось сократить транспортные расходы на 10-15 %. Помимо этого, в связи с наличием тенденции к уменьшению размера заказов, возрастает потребность в разработке решений, обеспечивающих рост эффективности транспортировки.

Таким образом, несмотря на всеобщее понимание необходимости снижения транспортных расходов, актуальной остается проблема поиска оптимальных путей ее решения. Один из таких путей - совершенствование методологии, моделей и методов управления транспортировкой, которому и посвящена данная работа.

Литературный обзор.

Характеризуя современный уровень научного обеспечения решения задач управления транспортировкой в цепях поставок, следует отметить довольно обширный перечень публикаций, посвященных исследуемому вопросу, в частности, мультимодальных перевозок и транспортной логистики.

Проведенный анализ показал, что различные аспекты транспортировки в цепях поставок условно могут быть разделены на три вида источников.

Первый вид включает монографии (учебники, учебные пособия), посвященные логистике и управлению цепями поставок [1, 3, 6, 7, 11, 13 и др].

Второй вид - это сборники научных работ, отдельные разделы которых выполнены микроколлективами авторов, например [23], [24], а также материалы международных и национальных конференций (симпозиумов, форумов и т.п.). К этой же группе следует отнести периодические издания, журналы, специализирующиеся в области логистики и SCM, в частности, Логистика и управление цепями поставок, International Journal of Shipping and Transport Logistics, the EURO Journal of Transportation and Logistics и др.

Третий вид - специальные работы общенаучного (математического) характера, которые входят в блок дисциплин «Исследование операций», например, [4], методов принятия решений [16] и др.

Следует подчеркнуть, что если количество работ первого вида поддается учету, то третьего и особенно второго вида стремится, на наш взгляд, к бесконечности.

На основе анализа источников первого вида можно сделать следующие выводы.

1. Основные методы, используемые при управлении транспортировкой в цепях поставок могут быть объединены в две группы (табл.1): первая - задачи выбора и принятия решений; вторая - оптимизация параметров транспортных бизнес-процессов.

Таблица 1. Основные методы, используемые при управлении перевозками в цепях поставок

2. В каждой из работ первого вида вопросам транспортировки в цепях поставок посвящено от одной до трех глав, при этом отдельные аспекты транспортной тематики фрагментарно включены в другие главы (разделы).

3. Наблюдается идентичность рассматриваемых вопросов (факторов, аспектов) в разных источниках, при этом очевиден определенный тренд, который характеризуется уменьшением количества тривиальных (чрезмерно простых) тем, например работы [8], [14] и [26], [18].

4. Не требует доказательства тезис, что «Транспортировка» охватывает множество технических, технологических, экономических, организационно-управленческих, юридических, социальных, экологических и других вопросов. В то же время создается впечатление, что отсутствует внутренняя целостность, т.е. практически не видна взаимосвязь и взаимовлияние анализируемых вопросов в каждом из рассматриваемых источников.

В целом работы первого вида носят гносеологический (описательный) характер, восприятие которого не требует знания точных и инженерных наук. Таким образом, с одной стороны, без понимания этих материалов невозможно реально и эффективно управлять логистическими бизнес-процессами в цепях поставок, с другой стороны, в анализируемых работах отсутствует структурированный и апробированный инструментарий управленческих и организационных операций, выполнение которых позволит достичь главной цели - снижение транспортных издержек при условии повышения качества логистического сервиса.

Работы второго вида содержат результаты исследований отдельных аспектов, связанных с транспортировкой и доставкой грузов в логистических системах. Проведенный анализ публикаций в периодической литературе позволяет выделить ряд вопросов, вызывающих наибольший интерес среди исследователей. К их числу следует отнести:

- задачу размещения логистических мощностей (модели маршрутизации и интегрированные модели размещения логистических мощностей/запасов), например, [11], [20], [25] и др.;

- задачу оптимизации времени транспортировки с учетом действующих правил и ограничений, например, [15], [17] и др.;

- вопросы межоперационной, межфункциональной и межорганизационной интеграции, проблемы контрактинга при выполнении операций транспортировки ([12], [22], [27] и др.);

- проблему оценки влияния транспортировки на экономические показатели, в частности, величину логистических издержек ([9], [10], [21] и др.).

Важно отметить, что особенностью данного вида работ является широкое разнообразие применяемого научного аппарата, а также нацеленность на активное использование современных информационно-компьютерных технологий.

Проведенный анализ вышеуказанных источников показал, что наблюдается разрыв между работами первого и второго вида. По-существу, работы второго вида являются в большинстве своем инновационными, поисковыми и представляют собой платформы для разработки соответствующего программного обеспечения, например, весь комплекс вопросов, посвященных интегрированным задачам размещения мощностей, в свое время получивший название «производственно-транспортно-складской» задачи.

Таким образом, можно сделать вывод, что научные работы (второго вида) - это фундамент будущих учебников (учебных пособий) по логистике и управлению цепями поставок.

В заключение следует подчеркнуть, что разработанные модели и методы управления транспортировкой, на наш взгляд, должны быть дополнены исследованием, отличающимся внутренним единством, объединяющим достигнутые научные результаты, исследованием взаимосвязи и взаимозависимостей всего многообразия факторов, учитываемых при принятии решений. Кроме того, формирование полноценной модели принятия управленческого решения должно также основываться на современных экономических и управленческих методах, в частности, сбалансированной системы показателей (BSC) и ключевых показателей логистической деятельности (KPI). Несмотря на широкое обсуждение данных систем в научной литературе (например, [19]), данные системы не нашли широкого применения, главным образом, в связи с трудностями реализации предлагаемых методов их оценки и анализа.

Mетодологическая база исследования.

В качестве методологической основы формирования комплекса моделей принимаемых решений при управлении транспортировкой в цепях поставок, целесообразно использовать общие принципы системного подхода: целостности, научной обоснованности и оптимальности, иерархичности, множественности, целевой направленности и др. Согласно указанным принципам, комплекс прикладных методов управления транспортировкой в цепях поставок, на наш взгляд, должен отвечать следующим требованиям.

Во-первых, согласно принципу целостности, все многообразие моделей и методов управления транспортировкой, а также факторов, учитываемых при принятии решения, должно основываться на установленных связях, отражающими взаимосвязи и взаимовлияние, что является наиболее сложной задачей.

Во-вторых, аналитические методы (модели) должны быть отделены от локальных целей цепей поставок или их отдельных элементов, т.к. требуют формирования и использования различных технологий поддержки управленческих решений. Например, выбор поставщика (аутсорсинг), логистический сервис (отслеживание отправок и мониторинг грузоперевозок в соответствии с концепцией JIT «точно вовремя»), маршрутизация (выбор вида транспорта, вида транспортировки), снижение общих логистических издержек, включающих транспортировку, складирование, выполнение заказов и т.д. - все это соответствующие модели прикладной логистики. К локальным целям цепи поставок (или отдельных элементов) можно отнести - повышение коэффициента загрузки транспортных средств, сокращение вредных выбросов транспортных средств и т.д.

В-третьих, формируемый комплекс моделей должен основываться на применении научных подходов, предусматривающих постоянное изучение новых закономерностей и их практическую апробацию, т.е. реализацию принципа научной обоснованности и оптимальности.

В-четвертых, модели и методы управления транспортировкой группируются в виде самостоятельных разделов (блоков), каждый из разделов предполагает наличие собственных классификационных признаков и методов (моделей, алгоритмов, способов и т.п.) и позволяет решать задачи соответствующего уровня; между моделями различных уровней соблюдается принцип иерархии.

Формирование модели принятия решений при управлении транспортировкой в цепях поставок

На основании изложенного подхода была сформирована блок-схема разработки и принятия ICT решений при управлении транспортировкой в цепях поставок (рисунок 1).

Блок-схема позволяет охватить всю гамму возможных (известных авторам) методических подходов и решений, направленных на конкретизацию теоретической платформы, связанной с управлением транспортировкой в цепях поставок, при этом каждый из четырех блоков может быть использован самостоятельно или в любой комбинации, например, первый, четвертый и пятый в зависимости от реальной ситуации и стадии разработки проекта, связанного с управлением транспортировкой.

Блок-схема включает пять блоков, каждый из которых предназначен для решения следующих задач.

Блок 1. Структуризация внешних и внутренних факторов, отражающих бизнес-процессы при транспортировке на основе диаграммы причинно-следственных связей (диаграмма Исикава).

Блок 2. Морфологический анализ, предназначенный для формирования вариантов возможных сочетаний факторов с целью дальнейшей детализации с точки зрения их влияния на транспортировку в цепях поставок.

Рисунок 1. Блок-схема принятия решений по управлению транспортировкой в цепях поставок

Блок 3. Динамическое описание бизнес-процессов перевозки, предусматривающее конкретизацию цепи поставок в виде моделей и методов относящихся к управлению транспортировкой с учетом логистических концепций JIT («точно в срок»), DTD («от двери до двери»), QR («быстрого реагирования» и др.)

Блок 4. Выбор ключевых показателей логистической деятельности, отражающих транспортировку в цепях поставок и формирование базы данных для проведения сравнительного анализа.

Блок 5. Методы оценки и принятия оптимальных решений по транспортировке на основе эмпирического (Benchmarking и «лучшая практика») или аналитического подходов (интегральный метод экономического анализа).

Очевидно, что ряд положений, представленных в блок-схеме, является дискуссионным и требует корректировки и дополнения. Тем не менее, на наш взгляд, обобщенная блок-схема - это переходный этап от теоретической концепции к матрице принятия логистических информационно-коммуникационных решений при управлении транспортировкой в цепях поставок.

Примеры расчетов и анализ результатов.

Рассмотрим основные методы расчета показателей, характеризующих транспортные бизнес-процессы в цепях поставок, на примере международных автомобильных перевозок.

Блок 1. Диаграмма причин и результатов (диаграмма Исикавы).

Применение диаграммы Исикава обусловлено необходимостью анализа взаимосвязи и последующего выделения ключевых причин из множества факторов, влияющих на принятие решения, между которыми существуют отношения типа «причина - результат» [5].



Рисунок 2. Влияние различных факторов на МАП

Из рисунка 2 видно, что к большим «костям» (главным факторам) отнесены: подвижной состав (ПС); обслуживание и ремонт ПС; терминалы (склады) и таможенные услуги; организационно-правовые аспекты; экономика и планирование; персонал; автоматизация перевозочного процесса. На диаграмме представлены только основные «средние» факторы, позволяющие уточнить влияние «главных» факторов. В тоже время «мелкие» факторы представлены лишь в небольшом количестве.

Дальнейшие операции сводятся к следующему:

- на основании экспертного опроса проводится ранжирование факторов;

- согласно «правила Парето» (80/20) определяются факторы группы А («подвижной состав» - 37; «средства связи, компьютеризация» - 36);

- распределение ресурсов фокусируется на факторах группы А, что позволит максимально повысить эффективность мероприятий.

Блок 2. Морфологический анализ (МА)

Метод комбинаторно-морфологического анализа и синтеза [6] предназначен для поиска новых решений на основе разделения рассматриваемой системы на подсистемы и элементы (1), формирование подмножеств альтернативных вариантов реализации каждой подсистемы (2), комбинирования различных вариантов решения системы из альтернативных вариантов (3), выбора наилучших вариантов решения системы (4).

Метод МА реализуется в два этапа: первый - классифицирование множества подсистем; второй - оценка описаний различных систем и выбор тех из них, которые соответствуют заданным условиям.

Задачи морфологического анализа отличаются большим разнообразием.

Цель МА - исследование всех мыслимых вариантов решения задачи, вытекающих из закономерностей строения объекта, что позволяет учесть, кроме известных, необычные варианты, которые при простом переборе могли быть упущены.

Множество вариантов описания систем представляется морфологической таблицей (таблица 2).

Таблица 2. Типовая форма морфологической таблицы

Общее число всевозможных вариантов N, образующих морфологической множество, определяется по формуле

Для примера приведем морфологическую таблицу для синтеза системы доставки (таблица 3).

Таблица 3. Морфологическая таблица при синтезе системы доставки

Блок 3. Выбор варианта доставки груза на основе сетевого графика.

Рассмотрим различные варианты доставки20 футового контейнера из порта Хельсинки (Финляндия) до центрального склада в Москве (Российская Федерация). В таблице 4 и на рисунке 3 приведены возможные маршруты доставки, полученные по результатам исследования деятельности ряда крупных экспедиторских компаний Санкт-Петербурга. При этом следует учитывать, что для маршрутов 2 и 4 автотранспорт используется при доставке груза по Москве от склада временного хранения (СВХ) до центрального склада.

Таблица 4. Краткая характеристика вариантов доставки



Рисунок 3. Маршруты по направлению Хельсинки-Москва

Анализируя маршруты доставки, с учетом дополнительных недвиженческих (нетранспортных) составляющих, можно построить сетевой график, представляющий собой альтернативные пути доставки (рисунок 4). Учитывая, что количество вариантов схем доставки определяет количество значений параметров, в рассматриваемом примере их будет двенадцать.

Рисунок 4. Сетевой график схем доставки грузов по маршруту Хельсинки - Москва (обозначения работ приведены в табл. 5)

Охарактеризуем работы, включаемые в сетевой график, а так же параметры времени и стоимости для каждой из них (таблица 5).

Таблица 5. Работы по доставке грузов по направлению Хельсинки - Москва (фрагмент)

Параметр время и стоимость для каждой схемы доставки определяется как сумма соответствующих значений. Значения параметров по каждому варианту доставки приведены в таблице 6.

Таблица 6. Результаты расчета параметров для различных схем доставки

Анализ результатов расчета показывают, что при транспортировке 20-футового контейнера наиболее предпочтительным маршрутом доставки будет:

- по параметру времени: автомобильным транспортом, таможенные операции в Москве через таможенного брокера;

- по параметрам стоимость: железнодорожным транспортом, таможенные операции в Москве собственными силами.

Таким образом, приведенный пример пооперационного перевозочного процесса позволяет в отличие от первого (диаграмма Исикава) и второго (морфологический анализ) подходов позволяет отразить динамику перевозочного процесса, т.е. взаимодействия участников в цепи поставок с учетом изменения временных и стоимостных параметров доставки.

Блок 4. Ключевые показатели логистической деятельности KPI

Для формирования полноценной модели выбора решений рассмотренные выше подходы должны быть дополнены современными экономическими (и управленческими) методами.

Эффективным и широко используемым сегодня инструментом оценки и контроля деятельности является сбалансированная система показателей - ССП (Balance Score Card - BSC). Концепция стратегических карт Р. Каплана и Д. Нортона [19] легла в основу разработки ССП логистики и переняла ее основные принципы построения, в частности KPI - ключевые показатели деятельности.

Большинство специалистов к ключевым показателям относят следующие:

- общие логистические издержки;

- параметры качества логистического сервиса;

- длительность логистических циклов;

- производительность логистической инфраструктуры;

- возврат на инвестиции в логистическую инфраструктуру.

В таблице 7 для примера приведены основные KPI, рекомендуемые для использования при анализе логистических бизнес-процессов.

Таблица 7. Показатели эффективности логистического менеджмента (фрагмент)

Следует подчеркнуть, что существует несколько типов показателей KPI: абсолютные, относительные, индексные. Главное назначение KPI - сравнение результатов работы со своими показателями (план/факт), что стандартами конкурентов, с лучшими образцами (Benchmarking) и на основе анализа выявление узких мест и возможных направлений изменений в цепи поставок. Очевидным преимуществом приведенных подходов является их простота; однако они обладают серьезными недостатками, затрудняющими возможность их применения на практике. В частности, применение метода сравнения с прошлыми стандартами актуализирует проблему сопоставимости данных, метод сравнения с целевыми показателями требует оценки значений плановых показателей, бенчмаркинг предполагает проведение предварительного анализа логистических бизнес-процессов компаний. Кроме того, приведенные методы не позволяют производить факторный анализ KPI, а следовательно, оценивать влияние принимаемых управленческих решений на эффективность логистической системы в целом, а также отдельных ее элементов, что следует признать наиболее существенным недостатком методов сравнения.

Одним из возможных способов преодоления данной проблемы являются решения в рамках концепции управления стоимостью компании на основе группы показателей, характеризующих рентабельность (или доходность) капитала - рентабельности активов компании (ROA - Return of Assets), рентабельности собственного капитала (ROE - Return of Equity) и др. Преимуществами данной группы показателей являются:

- детально разработанные механизмы оценки на основе трех- и пятичленной декомпозиции по модели DuPont;

- тесная взаимосвязь с другими подходами к оценке результативности компании (например, на основе экономической добавленной стоимости (EVA - Economic Value Added), денежной добавленной стоимости (CVA - Cash Value Added) и ряда других), что позволяет по мере усложнения требований к оценке переходить к применению более сложных методов;

- относительная простота подбора необходимой исходной информации, что позволяет с допустимой точностью адаптировать данные бухгалтерского учета.

Предлагаемый алгоритм [2] оценки влияния отдельных логистических решений в сфере транспортировки на ключевые оценочные показатели логистической деятельности компании, в частности показатель «Общие логистические издержки», а также последующей оценки влияния на показатель доходности активов компании (ROA) представлен на рисунке 5.

К сожалению, представленный инструментарий для предприятий РФ является относительно новым и не получил до настоящего времени соответствующего развития. На наш взгляд, причинами столь осторожного применения системы KPI являются недостаточная проработанность структуры.



Рисунок 5. Алгоритм оценки влияния решений при управлении транспортировкой на показатели доходности активов компании ключевых оценочных показателей логистической деятельности, механизмов формирования управленческих решений на основе выявленных отклонений KPI, взаимосвязей принимаемых управленческих решений и изменений в величине KPI и др.

транспортировка логистический материальный

В работе Д. Уотерса [7] указывается, что реальные проблемы при выборе маршрутов намного сложнее, чем полученные к настоящему времени расчетные модели и алгоритмы. Это связано с такими факторами, как разнообразие технико-технологических параметров и характеристик транспортных средств, в настоящее время находящихся в эксплуатации (например, большое количество отсеков для перевозки грузов, не совместимых друг с другом); изменение скорости движения транспортных средств (например, в связи с наличием транспортных пробок и ограничений на дорогах); наличие временных окон доставки; степень важности и приоритета заказчиков; наличие специального оборудования для погрузки и разгрузки; разные графики движения и режимы работы водителей, и очевидно самое главное - неопределенность с затратами (транспортные, складирование и хранение), штрафы, санкции и т.п., поскольку все модели и методы являются экономико-математическими.

В тоже время, представленные материалы могут рассматриваться как платформа для формирования и развития прикладных методов, моделей и алгоритмов при формировании и обосновании принимаемых решений, связанных с транспортной логистикой и управлением цепями поставок.

Список литературы

1. Корпоративная логистика в вопросах и ответах. Под ред. проф. В.И. Сергеева. М.: ИНФРА-М, 2013.

2. Лукинский В.В., Шульженко Т.Г. Оценка эффективности логистической деятельности компании на основе ключевых показателей / Аудит и финансовый анализ, 2011. №4. - С. 160-168.

3. Модели и методы теории логистики. Под ред. В.С. Лукинского. СПб.: Питер, 2007.

4. Таха Х.А. Исследование операций. 7-е изд (перевод с анг.). М.; СПб.; Киев, «Вильямс», 2005.

5. Транспортировка в логистике / Лукинский В.С., Лукинский В.В., Пластуняк И.А., Плетнева Н.Г. СПб.: ИНЖЭКОН, 2005.

6. Транспортная логистика. Под ред. Л.Б.Миротина. Москва: Экзамен, 2002.

7. Уотерс Д. Логистика и введение в управление цепями поставок. Пер. с анг.) - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2003.

8. Ballou R.N. Business logistics Management, Prentice-Hill International, 1999.

9. Barnhart C., Fearing D., Odoui A., Vaze V. Demand and capacity management in air transportation. // EURO Journal of Transportation and Logistics. Vol.1, Iss.1-2. June, 2012. Pp.135-155.

10. Behrends S., Floden J. The effect of transshipment costs on the performance of intermodal line-trains. // Logistics Research. Vol.4-2, Iss.3-4. May, 2012. Pp. 127-136.

11. Bowersox, D.J., Closs, D.J., 1996. Logistical Management. The Integrated Supply Chain Process. McGraw-Hill Companies, Inc.

12. Buer T., Pankratz G. Solving a bi-objective winner determination problem in a transport procurement auction. // Logistics Research. Vol.2-3, Iss.2. September, 2010. Pp. 65-78.

13. Christopher M. (2004) Logictics and supply chain management. Translated from english. - St.Petersburg, Piter

14. Chopra S., Meindi P. Supply Chain Management: Strategy, planning and operation.- 3 rd ell. Upper Saddle River, New Jersey. 2007.

15. Drexl M. Rich vehicle routing in theory and practice. // Logistics Research. Vol.5, Iss. 1-2. March, 2009. Pp.47-63.

16. Eddouz M., Stensfeel P. Методы принятия решений. М.; СПб.; Киев: Вильямс. 2007.

17. Goel A. The minimum duration truck driver scheduling problem. // EURO Journal of Transportation and Logistics. Vol.1, Iss.4. December, 2012. Pp.285-306.

18. Jonsson P. Logistics and Supply Chain Management. Mc. Craw-Hill Companies. 2008.

19. Kaplan R., Norton D. Balanced ScoreCard. Moscow: «Olimp-Business», 2003.

20. Lei H., Laporte G., Bo Guo. Districting for routing with stochastic customers. // EURO Journal of Transportation and Logistics. Vol.1, Iss.1-2. June, 2012. Pp.67-85.

21. Liedtke G.T. Estimation of the benefits for shippers from a multimodal transport network. // Logistics Research. Vol.4-2, Iss.3-4. May, 2012. Pp. 113-125.

22. Lindsey K.A., Erera A.L., Savelsbergh M.W.P. A pick up and delivery problem using crossdocks and truckload lane rates. // EURO Journal of Transportation and Logistics. Vol.2, Iss.1-2. May, 2013. Pp.5-27.

23. Logistics Systems: Design and Optimization / Ed. by Langevin, A., Riopel D. - Springer Science + Business Media, 2005.

24. Stadier H., Kilger C. Supply Chain Management and Advanced Planning: Concept, Models, Software and Case Stadies. - 4th Ed. Springer, 2008.

25. Stenger A., Schneider M., Goeke D. The prize-collecting vehicle routing problem with single and multiple depots and non-linear cost. // EURO Journal of Transportation and Logistics. Vol.1, Iss.1-2. June, 2012. Pp.57-87.

26. Stock J.R., Lambert D.M. Strategic Logistics Management. 4th Ed. New York: Mc. Grow-Hill Irwin, 2001.

27. Wong C.W.Y., Kee-Hung Lai, Venus Lun Y.H., Cheng T.C.E. A study on the antecedents of supplier commitment in support of logistics operations. // International Journal of Shipping and Transport Logistics. Vol. 3, No. 3. 2011. Pp.5-21.

Размещено на Allbest.ru