Моделирование работы системы снабжения промышленного предприятия при заданном уровне надежности

Высокотехнологичное производство требует высоконадежных систем обеспечения материальными ресурсами. Выбрать параметры системы, обеспечивающие заданную надежность, можно на основе моделирования с учетом случайного характера производственного процесса. Разработанная методика оценки надежности, основанная на методе Монте-Карло, позволяет построить область допустимых параметров системы. По сравнению с детерминированными методами методом Монте-Карло можно получать решения достаточно высокой точности при низких вычислительных затратах. В статье предложена модель системы снабжения предприятия, состоящая из следующих элементов: модели процесса обеспечения материалами производства на основании поступающих заявок, модели принятия решения о заказе материалов у поставщиков и модели пополнения запасов материалов поставщиками. Основное внимание уделено двум аспектам — моделированию потока заявок на материалы со стороны производства и построению области допустимых параметров стратегии управления запасами с целью обеспечения заданного уровня надежности процесса материально-технического обеспечения. Данная модель будет полезна для производств, на которых остановка производственного цикла ввиду отсутствия материалов недопустима или способна привести к значительным финансовым потерям. В частности это актуально для предприятий энергетики, оборонной промышленности и здравоохранения.

Литература

[1] Ivanov D., Sokolov B. Adaptive Supply ChainManagement. London, Springer, 2010, 269 p.

[2] Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок. Москва, ИНФРА-М, 2008, 428 с.

[3] Stock James R., Lambert Douglas M. Strategic Logistics Management. McGraw-Hill Education, 2001, 872 p.

[4] Donald J. Bowersox. Logistical Management. McGraw-Hill Education (India) Pvt Limited, 2000, 730 p.

[5] Бродецкий Г.Л. Управление запасами. Полный курс МВА. Москва, Эксмо, 2008, 352 с.

[6] Mahnam M., Yadollahpour M.R., Famil-Dardashti V., Hejazi S.R. Mehdi Mahnam. Supply chain modeling in uncertain environment with bi-objective approach. Computers & Industrial Engineering. 2009, vol. 56, issue 4, pp. 1535—1544.

[7] Hans-Peter Wlendahl, Gregor von Cleminskf, Carsten Begemann. A Systematic Approach for Ensuring the Logistic Process Reliability of Supply Chains. CIRP Annals-Manufacturing Technology, 2003, vol. 52, issue 1, pp. 375—380.

[8] Ulf Merschmann, Ulrich W. Thonemann. Supply chain flexibility, uncertainty and firm performance: An empirical analysis of German manufacturing firms. International Journal of Production Economics, 2011, vol. 130, issue 1, pp. 43—53.

[9] Kee-Hung Lai, T. C. Edwin Cheng. Just-In-Time Logistics. Gower Publishing Ltd., 2009, 190 p.

[10] Бродецкий Г.Л., Гусев Д.А., Елин Е.А. Управление рисками в логистике. Москва, Академия, 2010, 192 с.

[11] Iddrisu Awudu, Jun Zhang. Uncertainties and sustainability concepts in biofuel supply chain management: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2012, vol. 16, issue 2, February, pp. 1359—1368.

[12] Iddrisu Awudu, Jun Zhang. Stochastic production planning for a biofuel supply chain under demand and price uncertainties. Applied Energy, 2013, vol. 103, pp. 189—196.

[13] Hung-Chang Liao, Hsu-Hwa Chang. The optimal approach for parameter settings based on adjustable contracting capacity for the hospital supply chain logistics system. Expert Systems with Applications, 2011, vol. 38, issue 5, pp. 4790—4797.

[14] Mohammadi Bidhandi H., Mohd Yusuff R. Integrated supply chain planning under uncertainty using an improved stochastic approach. Applied Mathematical Modelling, 2011, vol. 35, issue 6, pp. 2618—2630.