Теория и методология процессного подхода к моделированию и интегрированному планированию цепи поставок (10.07.2009)

Автор: Бочкарев Андрей Александрович

  по группе клиентов "Центр"   18400 22000 16400 19200 16400 13600 13600

  по группе клиентов "Сервис"   24800 22000 21600 22400 21600 14400 17200

2 Общее число задействованных единиц ТС, из них: 17 14 14 12 13 12 8 9

  ГАЗ-3302 «Газель» г/п 1500 кг 7 7 6 5 4 5 1 1

  ГАЗ-52 г/п 2500 кг 6 4 4 3 5 3 0 2

  ГАЗ-3307 г/п 4500 кг 4 3 4 4 4 4 7 6

3 Суммарное время движения ТС по маршрутам, час.

57,94 56,26 56,09 54,96 56,09 53,89 54,56

4 Суммарное расстояние, пройденное ТС, км   356,5 313,2 256,3 268,6 256,3 233,2 266,0

5 Общий вес перевезенного груза, кг 29357,2 29357,2 29357,2 29357,2 29357,2 29357,2 29357,2 29357,2

6 Провозная способность подвижного состава, кг 43500 34000 37000 33000 36500 33000 33000 33500

7 Коэффициент использования грузоподъемности 0,67 0,86 0,79 0,89 0,80 0,89 0,89 0,88

Базовый вариант по сравнению с другими вариантами дает наихудший результат по всем рассматриваемым показателям. Основная причина состоит в том, что в системе доставки задействовано избыточное число автомобилей, в основном, марки ГАЗ-3302 «Газель», грузоподъемностью до 1,5 тонн (рис. 7). Избыток автомобилей связан с традиционной системой распределения заказов и прокладки маршрутов строго в границах административных районов города, когда даже близко расположенные клиенты, относящиеся к разным районам, не могут включаться в маршрут одного автомобиля, что приводит к недогрузке ТС и необходимости формирования дополнительных маршрутов.

Рис. 7. Количество задействованных единиц ТС

в различных вариантах расчета

Оценка результатов по варианту 2 показывает, что применение ГИС Деловая карта привело к улучшению результата по сравнению с базовым вариантом на 17,3…28,6% по суммарным транспортным издержкам и на 17,6…31,8% по коэффициенту использования грузоподъемности. Необходимо отметить, что применение каждого из четырех, заложенных в Деловую карту, алгоритмов приводит к разным результатам. Результаты расчетов, полученных средствами Деловой карты с применением различных алгоритмов, сильно варьируются по отдельным показателям. Например, вариант расчета 2.3 «Определять дальние направления», дает лучшие результаты по показателям: суммарные транспортные издержки, общее число задействованных единиц ТС, суммарное расстояние, пройденное ТС и коэффициент использования грузоподъемности. В то же время по показателю суммарное время движения ТС по маршрутам наилучший результат дает вариант 2.4 «Искать самые выгодные совмещения». Это затрудняет анализ результатов и выбор наилучшего решения, полученного с использованием Деловой карты (сравните графы «Применение Деловой карты / Вариант 2.3» и «Применение Деловой карты / Вариант 2.4» в табл. 3). Следует отметить также, что оптимизация по критерию минимум транспортных издержек не реализована в Деловой карте и проведение этих расчетов требует дополнительных усилий и затрат времени пользователя.

Наилучшим из рассматриваемых альтернативных вариантов алгоритма планирования доставки мелкопартионных грузов является вариант 4. Улучшение по сравнению с базовым вариантом составило 47,4% по транспортным издержкам и 31,8% по коэффициенту использованной грузоподъемности. Расчеты по варианту 5 показывают, что в случае, когда клиенты компактно расположены внутри одного территориального района и обеспечиваются с одного склада, решение задачи о распределении заказов по транспортным средствам дает существенный эффект. В рассматриваемом примере эта методика позволила улучшить результат по сравнению с базовым вариантом 42,1% по транспортным издержкам и на 29,9% по коэффициенту использования грузоподъемности.

Таким образом, результаты расчетов свидетельствуют об эффективности предложенного алгоритм планирования доставки мелкопартионных грузов методом локализации, позволяющего эффективно с учетом всех накладываемых ограничений решать задачу разработки маршрутов автотранспортной доставки в условиях крупного города, а также подтверждают правильность последовательности решения задач планирования, которая была определена в алгоритме.

3. ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Монографии:

Бочкарев А.А. Автоматизация планирования и моделирования цепи поставок : монография / А.А. Бочкарев. – СПб.: СПбГИЭУ, 2008. – 291 с. –17,0 п.л.

Бочкарев А.А. Особенности планирования доставки мелкопартионных грузов в условиях крупного города // Особенности развития отраслевых рынков: транспорт : монография / Е.В. Будрина [и др.]; под ред. д-ра экон. наук, проф. Е.В. Будриной. – СПб.: СПбГИЭУ, 2007. – С. 182-212. – 14,2/1,5 п.л.

Учебные пособия:

Бочкарев А.А. Планирование и моделирование цепи поставок : учебно-практическое пособие / А.А. Бочкарев. – М.: Издательство Альфа-Пресс, 2008. – 192 с. – 12,0 п.л.

Бочкарев А.А. Решение задач транспортного типа в Excel : учеб. пособие / А.А. Бочкарев. – СПб.: СПбГИЭУ, 2003. – 52 с. – 3,0 п.л.

Бочкарев А.А. Транспортная логистика. Решение транспортных задач в Microsoft Excel : учеб. пособие / А.А. Бочкарев. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2006. – 62 с. – 4,0 п.л.

Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

Бочкарев А.А., Зайцев Е.И. Имитационные модели и системы в цепях поставок и логистике / А.А. Бочкарев, Е.И. Зайцев // Вестник ИНЖЭКОНА: Серия «Экономика». – 2008. – Вып. 2(21). – С. 190-199. – 1,0/0,5 п.л.

Бочкарев А.А. и др. Информационная поддержка транспортировки в логистике / А.А. Бочкарев, Н.Ю. Иващенко, В.Н. Трегубов // Вестник СГТУ. – 2009. – №3 (35). – Вып. 2. – С. 122-127. – 0,3/0,1 п.л.

Бочкарев А.А. и др. Информационные технологии в управлении цепями поставок / А.А. Бочкарев, Ю.Р. Нурулин, С.Ф. Пилипчук // Научно-технические ведомости СПбГПУ: Серия «Инноватика». – 2008. – Вып. 3(56). – С. 124-128. – 0,6/0,2 п.л.

Бочкарев А.А. Использование методов линейного программирования при решении задачи закрепления зон обслуживания за терминалами / А.А. Бочкарев // Вестник ИНЖЭКОНА: Серия «Экономика». – 2009. – Вып. 1 (28). – С. 227-238 – 1,0 п.л.

Бочкарев А.А., Клочков В.Н. Методология планирования доставки мелкопартионных грузов в условиях крупного города / А.А. Бочкарев, В.Н. Клочков // Вестник СГТУ. – 2008. – №4 (36). – С. 147-160. – 1,0/0,5 п.л.

Бочкарев А.А., Кирина И.В. Применение оптимизационного моделирования для стратегического планирования цепи поставок / А.А. Бочкарев, И.В. Кирина // Вестник ИНЖЭКОНА: Серия «Экономика». – 2006. – Вып. 4 (13). – С. 173-183. – 1,0/0,5 п.л.

Бочкарев А.А. Решение задачи нечеткой кластеризации в системе MATLAB / А.А. Бочкарев // Вестник ИНЖЭКОНА: Серия «Экономика». – 2007. – Вып. 4(17). – С. 235-242. – 0,7 п.л.

Васильев И.Л., Бочкарев А.А. Локальная задача обеспечения поставок мелкопартионных грузов / И.Л. Васильев, А.А. Бочкарев // Вестник ИНЖЭКОНА: Серия «Экономика». – 2005. – Вып. 4(9). – С. 230-234. – 0,6/0,3.

Основные статьи и доклады, опубликованные автором

в научных сборниках и журналах:

Бочкарев А.А. Анализ программных продуктов для оптимальной маршрутизации перевозок грузов / А.А. Бочкарев // Логистика и управление цепями поставок, – 2005. – №5 (10). – С. 16-20. – 0,3 п.л.

Бочкарев А.А. Алгоритм планирования доставки мелкопартионных грузов в условиях крупного города / А.А. Бочкарев // Логистика: современные тенденции развития: V Международная научно-практическая конференция 20, 21 апреля 2006 г.: Тез. докл. / СПб. – СПбГИЭУ, 2006. – С.29-34. – 0,2 п.л.

Бочкарев А.А. Интегрированные модели цепи поставок / А.А. Бочкарев, И.В. Кирина // Логистика сегодня. – 2006. – №6 (18). – С. 344-359. – 1,0/0,5 п.л.


загрузка...