Вирішення проблеми

Оптимальне використання складських приміщень на ТД ДП "Сандора"
161859
знаков
21
таблица
7
изображений

3. Вирішення проблеми

3.1 Формулювання оптимальної задачі

Оптимальний план розподілу співвідношень продукції може бути складений за допомогою методів економіко-математичного моделювання.

Уведемо умовні позначення:

Xi - вид товарної групи (асортиментна позиція);

N - Число всіх видів товарних груп;

m- кількість місяців;

Q1, Q2 - нижня й верхня межі обсягів товарообігу для складу;

Р1і - ціна покупки одиниці товару ДП ТД «Сандора»;

Р2і - ціна реалізації одиниці товару ДП ТД «Сандора»;

k1 –прибуток, що отримує підприємтсво з одиниці прдукції;

k2 - утрата прибутку на 1 шт продукту, зумовлена відсутністю товару, попит на який перевищив замовлену кількість;

S - загальна площа складських приміщень;

S і – площа на складі, що займає і-тий вид продукції;

Параметри ящика: l - довжина; h –висота ; w – ширина.

Sод –площа, що займає одиниця продукції (ящик);

Хзаг.ск. – загальна кількість ящиків, що можуть розміщатись на складі одночасно;

Хопт – оптимальний (розрахункова) кількість товару і-того виду на складі;

Сзбі – вартість зберігання товару і –того виду;

Сзб/оді -вартість зберігання одиниці товару і –того виду;

Статистичний метод розрахунку оптимального запасу продукції базується на спостереженнях за попитом товару протягом певного часу.

На підставі цього спостереження будується емпірична функція розподілу вигляду


, (3.1)

де Р – імовірність того, що попит – х – буде менше наперед заданого значення Х.

Тоді оптимальний попит (Хопт) буде знайдено за оптимальним значенням цієї функції, який розраховується за

F(Хопт) = k1 / ( k1+ k2) , (3.2)

Потрібне вирішення (2) відносно (Хопт). Оскільки, частіше всього емпірична функція розподілу описується функцією виду

, (3.3)

де а, b – константи, рішення має вигляд

. (3.4)

Торгове підприємство має обмежену площу складу (S) і номенклатуру продукції з n найменувань, які представлені на складі у кількості хі. Для кожного найменування відомо площу, яку займає одиниця продукції si (1<i<n).

В цих умовах задача стає багатокритеріальною. З одного боку потрібно, щоб прибуток

, (3.5)


був максимальним. З іншого боку бажано, щоб різниця між оптимальним значенням запасу продукції і реальним

, (3.6)

була б мінімальною. Знак „по модулю” означає, що відхилення хі від оптимального запасу може бути в обидва боки. Обмеженням тут виступає загальна площа складу

. (3.7)

Для вирішення цієї задачі пропонується функціонал виду

, (3.8)

або

 (3.9)

з обмеженнями на площу (загальна площа складських приміщень в цьому обмеженні множиться на 5, так як, піддони з ящиками можна ставити один на один у висоту, але не більше 5 штук.)


, (3.10)

та на ненегативні значення кількості кожного виду продукту.

. (3.11)

Введемо додаткові обмеження на верхні та нижні межі товарообігу на складі:

 (3.12)

В дипломній роботі наведено вирішення подібної задачі для торгового підприємства „Сандора”, яке має номенклатуру з 19 продуктів і обмежений склад. Емпіричні функції розподілу було розраховано за спостереженнями попиту продукту протягом 1 року.

Треба знайти оптимальне співвідношення товарів на складі по видам продукції та визначити економічний ефект від цієї оптимізації.

3.2 Визначення оптимальних співвідношень розподілу різних видів товарів на складі

На практиці, спостерігаючи за зміною значень випадкової величини, практично неможливо визначити ані закон розподілу, ані основні числові характеристики, бо невідомі ймовірності появи., того чи іншого значення. А для того, щоб їх визначити, треба проводити дуже великі спостереження, що пов`язано зі значними матеріальними затратами. Тому, замість чисельних спостережень за випадковою величиною використовується якась відносно невелика їх кількість, яка називається “вибіркою”.

Статистичні спостереження за попитом на товар кожного виду протягом одного року були зібрані шляхом відстеження заявок клієнтів на замовлення товару. З першу, початкові данні для оптимальності розрахунків та масштабування моделі були переведені з одиниць розмірності «штуки/пляшки» в «ящики». Первинні дані були отримані з даних програмного комплексу «1С підприємство»

Треба зауважити, що кожен ящик товару (незалежно від його виду) має однакові габарити, а різниться лише по кількості упаковок у ньому. Таким чином, щоб перевести кількість товару в залежності від ємності в ящики треба кількість упаковок поділити на кількість їх у ящику. Дані про кількість упаковок в ящику в залежності від виду соку наведені в табл. 3.1

Таблиця 3.1. Дані про кількість упаковок в ящику в залежності від виду соку

Ємність упаковки, л 0,2 0,5 1 1,5
Кількість в ящику, шт 18 18 12 8

Таким чином ми маємо вибірку значень випадкової величини Х= x1, x2, …. xn, з кількістю спостережень – m.


Таблиця 3.2

Вихідні дані (приклад)

Асортиментна позиція 01.05.03 01.06.03 01.07.03 01.08.03 ....... 01.07.04 01.08.04 01.09.04 01.10.04 01.11.04 01.12.04
1 Вина кріплені 135 220 308 308 ....... 328 324 258 205 186 7
2 Вина сухі 33 163 312 406 ....... 135 142 169 171 171 223
3 Вина СК 0 0 0 0 ....... 352 448 573 565 656 627
4 ДАР 0,2 10642 6244 6923 6589 ....... 5338 4487 5480 5078 4659 4905
5 ДАР 1 8385 5909 5833 5147 ....... 6216 6411 6622 7421 8569 10108
6 ДАР 1,5 3047 2340 2249 1809 ....... 2160 2595 2241 3092 3582 5028
7 Сандорік 0,2 2733 1471 2943 3660 ....... 4442 4039 3774 3833 3153 3507
8 Садочок 0,2л 5144 4824 4314 3856 ....... 11349 10201 11280 11460 11575 11423
9 Садочок 0,5л 0 0 0 0 ....... 1332 1196 1537 1469 1562 1812
10 Садочок 1л 21672 17513 11406 9507 ....... 15286 16754 18800 21991 25756 31597
11 Садочок 1,5л 1746 1403 1031 1152 ....... 2462 2870 2909 3090 3773 5200
12 Соки "Українська класика"1л 0 0 0 0 ....... 878 1042 1016 1415 1530 1448
13 Соки "Фрукти світу" 1л 0 0 0 243 ....... 517 654 579 649 780 775
………. ……….. ………. ………. ………. ……… ………. ………. ………. ………. ………. ……….

Розіб`ємо весь діапазон можливих значень спостережень випадкової величини на d ділянок. Знайдемо значення випадкової величини на правій межі кожної ділянки як

dmax(i) =xmin +(xmax – xmin)i/d, (3.13)

де, i – номер ділянки [1, d]; xmax, xmin – відповідно найбільше та найменше значення випадкової величини у вибірці. Права межа і-ї ділянки водночас є лівою межею і+1 – ї ділянки. Ліва межа для 1-ї ділянки – це xmin. А права межа d–ї ділянки – це xmax.

Орієнтовно, кількість цих ділянок може бути визначена як

.(3.14)

Таблиця3.3Визначення меж та кількості інтервалів

хі мин хі макс Теоретична кількість діапазонів Практична кількість інтервалів Крок Розрахунок правої межі інтервалів
7 328 29 8 40 47 88 128 168 208 248 288 328
29 406 34 47 76 124 171 218 265 312 359 406
0 656 60 82 82 164 246 328 410 492 574 656
2520 10642 740 1015 3535 4550 5566 6581 7596 8611 9626 10642
4820 11337 593 815 5635 6449 7264 8079 8893 9708 10523 11337
1809 5028 293 402 2211 2613 3016 3418 3821 4223 4626 5028
1471 5044 325 447 1918 2364 2811 3257 3704 4151 4597 5044
3415 11575 743 1020 4435 5455 6475 7495 8515 9535 10555 11575
0 1812 165 226 226 453 679 906 1132 1359 1585 1812
9507 31597 2012 2761 12268 15029 17790 20552 23313 26074 28835 31597
1031 5200 380 521 1552 2074 2595 3116 3637 4158 4679 5200
0 3231 294 404 404 808 1212 1615 2019 2423 2827 3231
0 994 91 124 124 248 373 497 621 745 870 994
3066 6415 305 419 3485 3903 4322 4740 5159 5578 5996 6415
1000 3981 271 373 1373 1745 2118 2490 2863 3236 3608 3981
5418 13778 761 1045 6463 7508 8553 9598 10643 11688 12733 13778
2904 8517 511 702 3606 4308 5009 5711 6412 7114 7816 8517
0 747 68 93 93 187 280 373 467 560 653 747
0 157 14 20 20 39 59 79 98 118 138 157

Результати розбивки на інтервали можна побачити в табл. 3.3.

Визначимо кількість значень випадкової величини, що попали в ту чи іншу ділянку як Кі. Це число називається “частотою”. “Відносною частотою” називається число

kі= Кі / N. (3.15)

Відкладемо по осі абсцис значення випадкової величини Х, розділивши ці значення на діапазони згідно (3.14).

По осі ординат відкладемо для кожного діапазону значення частоти або відносної частоти у вигляді горизонтальної лінії для кожного діапазону.

Таблиця 3.4. Визначення частот та кармнів числових характеристик

Карман Частота Відносна частота Кумулята
7 1 0,05 0
47 2 0,1 0,05
88 1 0,05 0,15
128 6 0,3 0,2
168 4 0,2 0,5
208 1 0,05 0,7
248 1 0,05 0,75
288 4 0,2 0,8
328 0 0 1

Ми отримаємо графік, що називається “гістограма” . Цей графік має широке застосування в математичній статистиці і частково заміняє собою функцію щільності розподілу, але не є її повним еквівалентом.

Наступним кроком виконаємо експоненційне сгладження данних для кожного виду товару. Графік, який ми при цьому отримуємо показан на рис. 3.1.


Рис. 3.1. – Експоненційне сгладжування емпіричної функції попиту на сухі вина.

Для цього додамо до графіку попиту на кожний товар лінію тренду. Задамо логарифмічних його тип та в параметрах вкажемо “Показувати рівняння на діаграмі”. Таким чином ми отримуємо рівняння попиту на кожен вид товару. Це рівняння виду . Для зручності зведемо всі коефіцієнти в одну таблицю.

Таблиця 3.5. Таблиця коефіцієнтів експоненційного з гладження функцій розподілу попиту на окремі види товару.

А в
1 Вина кріплені 0,25 -0,74
2 Вина сухі 0,38 -1,27
3 Вина СК 0,08 -0,012
4 ДАР 0,2 0,83 -6,6
5 ДАР 1 1,24 -10,57
6 ДАР 1,5 1 -7,55
7 Сандорік 0,2 0,83 -6,29
8 Садочок 0,2л 0,58 -4,7
9 Садочок 0,5л 2,38 -16,9
10 Садочок 1л 0,93 -8,21
11 Садочок 1,5л 0,65 -4,81
12 Соки "Українська класика"1л -0,73 -4,89
13 Соки "Фрукти світу" 1л 0,19 -6,79
14 Соки Класик 1л 1,35 -10,31
15 Соки Gold 1,5л 0,77 -5,72
16 Соки Gold 1л 1,12 -10,07
17 Соки Gold 0,25л 1,02 -7,88
18 Напої 0,2 0,22 -0,49
19 Напої 1 0,24 -0,61

Далі на основі фінансової діяльності підприємства отпимуємо наступні вхідні дані для моделі :

Ціна купівлі ДП ТД “Сандора”1 ящика по всім видам товару;

Ціна реалізації ДП ТД “Сандора”1 ящика по всім видам товару;

Собівартість плюс додаткові витрати на зберігання 1 шт продукту, який не був проданий у встановлений час, оскільки попит на нього виявився меншим від того, що прогнозується;

Всі вони представлені в табл. 3.6.

Наступним кроком треба задати такі входи моделі, як параметри складських приміщень. А саме:

Параметри ящика (довжина, висота та ширина);

Загальна (корисна) площа складських приміщень;


Таблиця 3.6. Вихідні параметри для розрахунків

Асортиментна позиція Р1, купівля грн./ящ Р2, реалізація грн./ящ різниця (P2-P1) вартість збер 1 прод, грн,К1і
Хі P2i P1i К1і К2і
Вина кріплені 53,55 76,5 22,95 0,123843
Вина сухі 45,976 65,68 19,704 0,126456
Вина СК 57,75 82,5 24,75 0,132832
ДАР 0,2 19,845 28,35 8,505 0,126247
ДАР 1 27,09 38,7 11,61 0,121092
ДАР 1,5 29,904 42,72 12,816 0,120032
Сандорік 0,2 7,98 11,4 3,42 0,139613
Садочок 0,2л 16,443 23,49 7,047 0,126655
Садочок 0,5л 21,546 30,78 9,234 0,125369
Садочок 1л 24,696 35,28 10,584 0,12776
Садочок 1,5л 24,192 34,56 10,368 0,1386
Соки "Українська класика"1л 26,46 37,8 11,34 0,131859
Соки "Фрукти світу" 1л 65,45 93,5 28,05 0,128713
Соки Classic 1л 27,216 38,88 11,664 0,128687
Соки Gold 1,5л 33,6 48 14,4 0,124837
Соки Gold 1л 36,036 51,48 15,444 0,134996
Соки Gold 0,2л 17,01 24,3 7,29 0,127348
Напої 0,2 16,443 23,49 7,047 0,131725
Напої 1 23,94 34,2 10,26 0,130286

Ціна оренди 1 м2 складських площ.

В даному прикладі були використані вихідні дані, представлені в табл. 3.7

Таблиця 3.7 Параметри складу

Площа складу, м2 Ціна оренди 1 м2 за міс, грн/м2 Загальна вартість зберігання прод.,грн на міс пл. 1шт кіл.шт на складі Параметри ящика, м
S Ps1 Ps S од тов Q склад Довж шир вис
6490 4 25960 0,315 20603,17 0,7 0,45 0,35

При цьому такі показники , як загальна вартість зберігання продукції на складі, площа одного ящика товару та кількість товару на складі розраховується системою автоматично.

Обмеження, що постали при розв’язанні цієї задачі були наступні:

Максимальні обсяги виробництва продуктів (допускається нарощування підприємством виробничих потужностей не більше ніж на 50% від існуючих обсягів виробництва)

Мінімальні обсяги реалізації товару по кожному виду (це значить, що головною компанією обумовлюються визначені нормативи товарів по кожному виду, для зберігання певних цінових та цільових сегментів на ринку даної області.)

Загальна площа складу, що може бути оптимально розподілена під товари становить реальну (корисну площу складу помножену на 5. Це зумовлено можливістю ставити та зберігати піддони з соковою продукцією один на інший в висоту, але не більше 5 штук. Не пошкоджуючи продукцію.)

Невід’ємне значення кількості товарних одиниць .

Далі за допомогою надбудови Пошук рішення в MS Excel знаходимо співвідношення товарів на складі, використовуючи посилання на осередки з коефіцієнтами - параметрами експоненціального сгладжування та параметрів к1 і к2. Для вищеозначених вхідних даних були отримані наступні результати – дивись табл. 3.8

Таблиця 3.8. Отримані результати оптимізації

Кільк. прод. по видам Вартість зберіг. по видам (чис) Відх від опт розпод пл (знаменник цільової функції) Приб від реал за міс по видам в сер, грн обмеження по кільк. кожного виду,min обмеження по кільк. кожного виду,max пл. під вид м2
Хі* С зб Q1 Q2 Si
271 33,50965 3,899790849 6 210 90 271 85
64 8,112666 4,91121393 1 264 64 192 20
242 32,09639 0,008812743 5 980 81 242 76
8822 1113,71 59,14539987 75 028 2 941 8 822 2779
11202 1356,502 97,32366282 130 059 3 734 11 202 3529
4564 547,7766 62,62454422 58 487 1 521 4 564 1438
5662 790,5097 53,56461804 19 365 1 887 5 662 1784
11686 1480,043 43,45839816 82 349 3 895 11 686 3681
266 33,30775 91,97395408 2 453 266 797 84
18263 2333,22 79,64343986 193 291 6 088 18 263 5753
5947 824,3076 41,16548638 61 662 1 982 5 947 1873
1452 191,4617 36,34416656 16 466 484 1 452 457
814 104,7604 45,32009657 22 830 271 814 256
4527 582,619 85,44953611 52 808 1 509 4 527 1426
4850 605,4293 47,78242196 69 836 1 617 4 850 1528
18449 2490,596 97,80412142 284 932 6 150 18 449 5812
5566 708,7644 66,95710858 40 573 1 855 5 566 1753
199 26,23908 2,392550695 1 404 66 199 63
18 2,31474 1,527706835 182 18 53 6
102862,3 13265,28 921,2970297 1 125 179 34 519 103 558 32 402

Значення цільової функції при цьому склало 14,3984.

3.3 Визначення економічного ефекту від запровадження пропозицій

Таки чином, оптимізувавши кількість товару кожного виду на складі було отримано максимальне значення прибутку (при умові дотримання даних обмежень). Його величина склала 1 125 179 грн. До оптимізації асортименту товарів ця величина була 755 319 грн. Економічний ефект від оптимізації становить 369 860 грн. (див. табл. 3.9).Із таблиці видно, що дані заходи привели до збільшення загального виторгу підприємства майже на 50% і становлять 1 232 868 грн., з величини 2 517 730 грн. до 3 750 598 грн.

Табл. 3.9. Загальний економічний ефект від впровадження оптимізації

Виручка при неоптимальному запасі товарів, грн 2 517 730 Прибуток при неоптимальному запасі товару, грн 755 319
Виручка приоптимальному запасі товарів, грн 3 750 598 Прибуток при оптимальному запасі товару, грн 1 125 179
Економічний ефект 1 232 868 Економічний ефект 369 860

Економічний ефект від оптимізації збільшив прибуток фірми на 369 806 грн. Величина приросту становить майже 50% (з величини 755 319 до 1 125 179 грн.)

Результати та наслідки оптимізації по кожному виду продукції наведені в табл. 3.10.

До основних моментів можна віднести :

Помилкове рішення менеджерів компанії про зняття з виробництва таких асортиментних позицій як Напої ємністю 0,2 л та Напої ємністю 1 л. Хоча по позиції Напої 1л треба зменшити масштаби запасів вдвоє з 36 до кількості 18 ящиків. А ось запаси по даній позиції ємністю 0,2 л треба збільшити майже в два рази до величини 199 ящиків. Прибуток по ним склав 182 грн. та 1 404 грн. відповідно.

Зменшення запасів по сухим винам майже на 50% до величини 64 ящика. При цьому має місце пропорційне зменшення прибутку по цій позиції, але не зважаючи на це – загальний прибуток підприємства збільшується.

Аналогічно попередній спостерігається ситуація з соками Садочок 0,5 л. Зменшення на 266 ящиків (що становить 50 %)

Приводить до зменшення прибутку, що отримується за рахунок даного виду товару, з 4 907грн. до 2 453 грн.

4. Максимальні питому вагу в структурі прибутків займають такі позиції:

соки gold 1 л., Садочок 1 л. та Дар 1л. Їх величини становлять 284 932 грн., 193 291 грн. та 130 059 грн. відповідно.

Мінімальну займає Напої 1л, яка має величину в гривневому еквіваленті всього 182 грн.


Табл. 3.10 Результати оптимізації по кожному виду товару

Асортиментна позиція Середнє значення кількості проданих ящиків за видами за місяць, ящики Оптимальне (розраховане) середнє значення кількості проданих ящиків за видами за місяць, ящики Відхилення Величина виторгу не оптимізована Величина виторгу оптимізована Прибуток не оптимізований Прибуток оптимізований

 

Хі Хі* (Хі*-Хі) Хі*Р2 Хі**Р2 (Р2-Р1)*Хі (Р2-Р1)*Хі*
1 Вина кріплені 180 271 90 13 800 20 699 4 140 6 210

 

2 Вина сухі 128 64 -64 8 427 4 214 2 528 1 264

 

3 Вина СК 161 242 81 13 290 19 935 3 987 5 980

 

4 ДАР 0,2 5 881 8 822 2 941 166 729 250 094 50 019 75 028

 

5 ДАР 1 7 468 11 202 3 734 289 019 433 529 86 706 130 059

 

6 ДАР 1,5 3 042 4 564 1 521 129 971 194 956 38 991 58 487

 

7 Сандорик 0,2 3 775 5 662 1 887 43 032 64 548 12 910 19 365

 

8 Садочок 0,2л 7 790 11 686 3 895 182 997 274 496 54 899 82 349

 

9 Садочок 0,5л 531 266 -266 16 355 8 178 4 907 2 453

 

10 Садочок 1л 12 175 18 263 6 088 429 535 644 303 128 861 193 291

 

11 Садочок 1,5л 3 965 5 947 1 982 137 028 205 541 41 108 61 662

 

12 Соки "Українська класика"1л 968 1 452 484 36 591 54 886 10 977 16 466

 

13 Соки "Фрукти світу" 1л 543 814 271 50 733 76 100 15 220 22 830

 

14 Соки Classic 1л 3 018 4 527 1 509 117 351 176 026 35 205 52 808

 

15 Соки Gold 1,5л 3 233 4 850 1 617 155 192 232 788 46 558 69 836

 

16 Соки Gold 1л 12 300 18 449 6 150 633 183 949 774 189 955 284 932

 

17 Соки Gold 0,25л 3 710 5 566 1 855 90 163 135 244 27 049 40 573

 

18 Напої 0,2 133 199 66 3 119 4 679 936 1 404

 

19 Напої 1 36 18 -18 1 215 608 365 182

 


4. Опис Інформаційної системи

 

4.1 Вступ

АІС для управління запасами на складі роздрібного підприємства призначена для вирішення задачі „Розрахунок оптимального запасу продукції для отримання максимального прибутку з урахуванням обмеження площі складських приміщень ТД ДП „Сандора”.

Вона виконує автоматизований розрахунок оптимального співвідношення товарів по асортименту на складі при даних обмеженнях складських приміщень з ціллю максимізувати величину прибутку, що отримує підприємство.

Структурна схема Інформаційної системи АІС-Оптимальний запас надається у Додатку „Структурна схема Інформаційної системи «АІС-Оптимальний запас».

Для проведення розрахунків на персональному комп'ютері повинна бути установлена операційна система Windows 98 або більш пізніша система.

 


Информация о работе «Оптимальне використання складських приміщень на ТД ДП "Сандора"»
Раздел: Экономико-математическое моделирование
Количество знаков с пробелами: 161859
Количество таблиц: 21
Количество изображений: 7

Похожие работы

Скачать
105467
21
7

... усі ті слабкі сторони, котрі притаманні окремим підструктурам, що включені в єдину комбіновану структуру організації маркетингової діяльності підприємства. [7;5;26.].  Розглянувши всі види організації служби маркетингу і досліджуване нами підприємство, можна зробити висновок, що ТМ «Смак» працює за сигментной побудовою організації служби маркетингу, що веде до великих затрат коштів.Так як пі ...

Скачать
304576
89
18

... Чарка, стакан 4 320 2 80 400 Столові прибори (комплект) 4 320 2 80 400 Далі наведемо характеристику посуду, який будуть використовувати в комплексному закладі ресторанного господарства (табл. 2.8–2.11). Таблиця 2.8. Характеристика та призначення класичного вітчизняного порцелянового та фаянсового посуду Найменування Розміри, мм Місткість, см3, порцій Призначення ...

Скачать
147399
40
10

... дослідний зразок вина. Мікробіологічним аналізом визначають стан мікрофлори, природу помутніння і осаду. 3. Дослідницько – аналітична частина 3.1 Соціально – економічні аспекти ринку виноградних вин в Україні Вирощування виноградної лози та виробництво виноробної продукції зосереджено в країнах з помірним і субтропічним кліматом, точніше на території між 30 і 500 північної широти, в ...

0 комментариев


Наверх