Дзензелюк_Управление запасами предприятия

3. Санто, Б. Инновация как средство экономического развития : пер. с венг. / Б. Санто. – М. : Прогресс, 1990.
4. Твис, Б. Управление научно-техническими нововведениями / Б. Твис. – М. : Экономика, 1989.
5. Riggs, H. E. Managing high-technology companies / H. E. Rigga. – Belmont, 1983.
6. Eric von Hippel, «Users and Innovations», Technology Review, October 1978.
7. Kingston, W. The Political Economy of innovation / W. Kingston // The Hogue, 1984.
8. Завлин, П. Н. Инновационная деятельность в современных условиях / П. Н. Завлин // Инновации. – 2001. – № 3.
9. Завлин, П. Н. Оценка эффективности инноваций / П. Н. Завлин, А. В. Васильев. – СПб. : Издательский дом «БизнессПресса», 1998.
10. Пригожин, А. И. Нововведения: стимулы и препятствия : социальные проблемы инноватики. – М. : Политиздат,
1989.
11. Саудер, У. Е. Руководство по наилучшим методам трансфера технологий / У. Е. Саудер, А. С. Ношар // Управление
инновациями. – М. : Дело-ЛТД, 1995.
12. Дойль, П. Маркетинг, ориентированный на стоимость / П. Дойль; пер. с англ. : под ред. Ю. Н. Каптуревского. –
СПб. : Питер, 2001.
13. Баев, Л. А. Системный подход к определению инновации / Л. А. Баев, В. Э. Шугуров // В кн. : Современные технологии в социально-экономических системах : сб. научн. тр. – Челябинск : ЧГТУ, 1995.
14. Литке, М. Г. Иерархическая модель принятия многокритериальных решений регионального управления малым
инновационным бизнесом / М. Г. Литке, Л. А. Баев // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». – 2011. – Вып.
Управление запасами предприятия в условиях нестабильной экономики:
проблемы разработки адекватной модели
Н.С. Дзензелюк
ФГБОУ ВПО «Южно-Уральский государственный университет»
(национальный исследовательский университет),
г. Челябинск, Россия
Проблематика управления оборотным капиталом предприятий развивается давно и является достаточно актуальной для большинства предприятий.
Вполне понятно, чем обусловлен интерес к данной теме – в оборотных средствах предприятий различных отраслей задействовано от 22 % до 70 % капитала. При этом достаточно большая часть оборотного капитала находится в запасах, что обуславливает повышенное внимание к управлению данной группой активов. \
Основные трудности эффективного управления оборотными средствами и возникают, как правило, именно в системе управления запасами, в силу необходимости их регулярного приобретения, транспортировки, хранения и сбыта
в условиях нестационарного рынка и неопределенностью изменения значимых для управления запасами параметров.
Несмотря на то, что проблема управления производственными запасами достаточно давно изучается (первые работы в данном направлении относятся к 1915 г. и принадлежат Форду Харрису), она не потеряла своей актуальности
и сейчас.
Проведенный автором обзор существующих наработок по данному направлению [1], позволяет констатировать
следующее:
1. К настоящему времени сложилась ситуация, когда в разрабатываемых моделях управления запасами используется современный математический аппарат и методология общей и специальной теории систем автоматического управления:
– принципа максимума,
– динамического программирования,
– статистической оптимизации,
– идентификации и фильтрации,
– адаптивного подхода и инвариантных стратегий.
2. При этом решение задачи оперативного управления запасами в основном идет в следующих основных направлениях:
– преимущественного исследования стохастических моделей и статистических методов управления запасами;
– распространения адаптивного подхода и методов управления по неполным данным;
– исследования многономенклатурных систем управления запасами с коррелированным спросом;
– исследования замкнутых по спросу систем управления запасами;
– исследования систем управления запасами с частично наблюдаемым спросом;
– развития методов статистического моделирования для анализа и оптимизации систем управления запасами.
3. Отмеченные тенденции развития теории управления запасами объективно способствуют сближению результатов теории с требованиями практики за счет как «усложнения» – в смысле отражения формальными моделями характерных черт все более сложных реальных систем, отказа от идеализирующих предположений и т. п., так и «упрощения» – в смысле уменьшения требований к априорной и текущей информации, приведения их в соответствие с реальными возможностями ее получения.
4. Однако сегодня по-прежнему отсутствуют не только достаточно просто интерпретируемые аналитические модели эффективных СУЗ, но и модели, обладающие универсальным характером и пригодные для широкого практического внедрения.
67
В сложившейся ситуации отсутствия практических решений в рамках классических методов естественно, по нашему мнению, использовать эвристический подход. Предлагаемое решение базируется на методологии системной
динамики, которая использует метод имитационного динамического компьютерного моделирования и структурнофункционального описания систем. Основанием для применения данного подхода является возможность обеспечения
его универсальности и адекватности любым условиям решения задачи синтеза СУЗ.
Основными этапами метода имитационного моделирования, как известно, являются [2]:
1) моделирование входных и внешних воздействий;
2) воспроизведение работы моделируемой системы;
3) интерпретация и обработка результатов моделирования.
Перечисленные этапы метода многократно повторяются для различных наборов входных и внешних воздействий,
образуя внутренний цикл моделирования. Во внешнем цикле организуется просмотр заданных вариантов моделируемой системы. Процедура выбора оптимального варианта управляет просмотром вариантов, внося соответствующие
коррективы в имитационную модель и в модели входных и внешних воздействий.
Процедура построения модели системы, контроля точности и корректировки модели по результатам машинного
эксперимента задает и затем изменяет блок внутреннего цикла в зависимости от фактических результатов моделирования. Таким образом, возникает внешний цикл, отражающий деятельность исследователя по формированию, контролю и корректировке модели.
Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи исключительной сложности [2]. Исследуемая система может одновременно содержать элементы непрерывного и дискретного действия, быть подверженной влиянию
многочисленных случайных факторов сложной природы, описываться весьма громоздкими соотношениями и т. п. Метод не требует создания специальной аппаратуры для каждой новой задачи и позволяет легко изменять значения параметров исследуемых систем и начальных условий. Эффективность метода имитационного моделирования тем более
высока, чем на более ранних этапах проектирования системы он начинает использоваться.
С позиций данного подхода автором доказано, что для построения имитационных моделей системы управления запасами (СУЗ) и планирования поставок целесообразно использовать аппарат прикладной теории систем и теории систем автоматического управления. Напомним, что в этом случае изучаемая СУЗ рассматривается как система управления, которая может быть в свою очередь представлена структурой, состоящей из объекта управления, в качестве которого выступает регулируемый запас на складе, и управляющей системы, состоящей из исполнительного органа (регулятора) – поставщика, действующего на основе сигнала управления – заказа на поставку, который формируется на основе прогноза внешнего возмущения – спроса и измерений состояния объекта управления – текущего уровня запасов.
Задача такого рода сформулирована и проанализирована в монографии Первозванского А.А. [3]. Однако при ее
решении принят целый ряд существенных ограничений, которые не соответствуют условиям функционирования СУЗ,
актуальных для современных предприятий (прежде всего, значительная нестационарность и стохастичность внешней
среды). Поэтому возможность практического применения результатов, полученных в [3] нуждается в дополнительном исследовании.
В то же время, с точки зрения предлагаемого здесь подхода к синтезу СУЗ, результаты [3] обладают особой привлекательностью, которая заключается в их наглядном характере, позволяющем определить общую морфологическую
структуру СУЗ по спросу.
Представляется, что указанная структура может быть достаточно просто преобразована в структуру, обладающую
большей гибкостью и, следовательно, эффективностью в условиях динамической среды. В свою очередь, как уже отмечалось, построение такой модели позволяет оценить возможность распространения любых результатов, полученных с ее помощью, на более общие условия функционирования СУЗ с помощью метода имитационного моделирования. Последние соображения имеют важные последствия, так как позволяют снять целый ряд ограничений, используемых в [3].
В соответствии с вышеприведенными выводами автором был использован данный подход к искомой задаче синтеза СУЗ в условиях нестационарной среды. Результаты проведенного автором статистического исследования подтвердили возможность формирования эффективных адаптивных алгоритмов оперативного управления запасами условиях нестационарной среды.
Разработанная автором модель дает возможность использовать преимущества адаптивного метода как наиболее
эффективной и в то же время, также легко интерпретируемой, а, следовательно, и практически реализуемой стратегией управления системами в нестационарных условиях функционирования. Наконец, важно и то обстоятельство, что
такая модель позволяет оценить возможность распространения любых результатов, полученных с ее помощью, на более общие условия функционирования СУЗ с помощью метода имитационного моделирования.
К недостаткам разработанной модели СУЗ, прежде всего, следует отнести частный характер каждого из получаемых решений. Впрочем, современный уровень развития компьютерных технологий и связанная с этим простота и быстрота получения частных решений дает возможность осуществить корректный синтез системы управления для широкого диапазона условий работы СУЗ методом перебора и сравнительного анализа вариантов и, таким образом, значительно раздвинуть границы общности результатов имитационного моделирования.
Подводя некоторые итоги, следует отметить, что, с одной стороны, в мировой и российской экономической науке
давно осознана необходимость решения фундаментальной задачи создания практически реализуемых и научно обоснованных методологических подходов, методов и систем управления товародвижением в условиях нестационарного
рынка и эффективно работающих систем управления запасами, а с другой стороны, предлагаемые модели либо обладают слабой универсальностью, либо чрезвычайно слабо интерпретируемы и непригодны для практического применения. Один из возможных путей преодоления указанных противоречий – это использование имитационного моделирования для синтеза адаптивной системы управления запасами.
68