Дипломная работа: Совершенствование системы управления перевозками грузов с учетом временных окон

Количество временных окон: n = 7, что соответствует семи дням недели: понедельник, вторник, среда, четверг, пятница, суббота и воскресенье;

Базовый тариф: на 10.05.2018 курс доллара по ЦБ 63,0066 рублей, поэтому в задаче будет фигурировать не ставка , а базовый тариф в рублях в размере Данная тарифная ставка была взята за совершение погрузочной работы одного контейнера на транспортное средство;

Минимально допустимый тариф у компании 300$, на момент расчетов по курсу доллара по ЦБ 63,0066 рублей. Соответственно, d = 18 901 рублей;

Ограничение на загрузку тайм-слотов: , 14 контейнеров - это максимальное число контейнеров, которое может обработать компания за рабочий день;

Рисунок 7 - Оптимальный план обслуживания заявок для компании ООО «Инстар Лоджистикс»

Спрос на обслуживания, выраженный в среднеарифметическом значении за месяц по каждому дню недели:

Сначала исходные данные заносятся в виде таблицы. В надстройку «Поиск решения», рисунок 3, вносятся все описанные ранее ограничения, устанавливается целевая ячейка, которой является сумма столбца , изменяемыми ячейками являются тайм-слоты в столбце и получаем решение задачи, которое иллюстрировано на рисунке 2. Так же на данном рисунке видно, что суммарное число заявок в столбце , спрос на обслуживание, и столбце , оптимальный план заявок, одинаковое, так как это является ключевым ограничением, что суммарное число заявок остается тем же, меняется ли их распределение.

Рисунок 8 - Поиск решения для первого этапа задачи поиска оптимального плана обслуживания заявок в компании

Заполняются столбцы , и столбец со днями недели. После чего, в столбец Si вводится формула которая обеспечивает максимальное удовлетворение спроса клиента и минимальное от него отклонение. Столбец не заполняется, так как он будет заполнен с помощью надстройки «Поиск решения», рисунок 8. Решение проиллюстрировано на рисунке 7.

Рисунок 9 графически иллюстрирует решение задачи: красная линия означает ограничение по мощностям, за которую в 3 и 4 день недели выходит спрос на обслуживание заявки.

Предложенный алгоритм перераспределил заявки таким образом, чтобы они не выходили за мощности. Зеленая линия - это оптимальный план обслуживания заявок.

Таблица 8 - Сравнение актуального распределения заявок и предлагаемого

Как видно на рисунке 4, в самые загруженные дни, компании предлагается обслужить максимально возможное, в рамках своей мощности, число заявок, а в другие, менее загруженные, обслужить остальные заявки. Метод наименьших квадратов предлагает оптимальное и плавное распределение заявок, максимально удовлетворяя спрос и полностью используя свои мощности. Так, в дни самого высокого спроса, предлагается обслуживание максимально возможного числа заявок, а оставшиеся заявки алгоритм предлагает обслуживать в ближайшие дни. Такой подход позволяет не только полностью удовлетворить спрос и избежать переработок сотрудниками, но и сбалансировать загруженность сотрудников.

Таблица 8 демонстрирует, что заявки плавно распределились на другие дни.

На втором этапе осуществляется поиск выравнивающего тарифного плана, сохраняя баланс денежных средств, что иллюстрировано на рисунке 10. Для этого сначала в таблице в Excel заполняются столбы из первой таблицы с уже известными данными и . После чего заполняется столбец с базовой ставкой, она в компании одинаковая (.

Cтолбец с сбалансированной ставкой остается не заполненным, так как его заполнит надстройка «Поиск решения», которая в более загруженные дни поставит более высокую ставку, а в незагруженные дни - ставку ниже базовой.

Рисунок 9 - Графическое распределение заявок при существующем спроси и при оптимальном плане

Так же на втором этапе вводится минимальный тариф (d) ниже которого сбалансированный тариф не опустится. Целевой функцией навтором этапе задачиявляется формула (19):

, (19)

где - выравнивающий тариф на обслуживание заявки в i-м временном окне;

- в базовый тариф на обслуживание заявки в i-м временном окне.

Рисунок 10 - Поиск сбалансированного тарифа

Благодаря данной функции обеспечивается соблюдение баланса денежных средств.

Таблица 9 - Оптимальный тариф для сбалансированных заявок

Рисунок 10 хорошо иллюстрирует баланс оборота денежных средств, так как при введение система бронирования временных окон с учетом спроса денежный баланс остался тем же.

Это происходит потому, чтовыполняется условие, что отклонение по тарифу от базового самое минимальное из возможного в данном случае.

В таблице 9 представлена итоговая информация по сбалансированным распределению заявок и тарифам для компании.

Так, как видно из таблицы 9, инструмент «Поиск решения», рисунок 11, предложил максимальный тариф, выше базового, в размере 28803 рублей, в самый загруженный день и минимальный тариф в размере 21447 рублей в день недели с самым маленьким спросом.При этом, было соблюдено условие о не превышении минимальной тарифной ставки.

Рисунок 11 - Поиск решение для второго этапа, поиска тарифной сетки

Баланс оборота денежных средств является важным и обязательным условием, задаваемым в ограничениях инструмента «Поиск решения», так как целью данной задачи является не извлечение максимальной прибыли за счет изменения тарифных ставок, а сбалансирование загрузки сотрудников.

Зачастую данный подход применяется для того, чтобы сбалансировать загрузку контейнерных терминалов, однако, как показала эта задача, такой метод к управлению системой перевозки является эффективном инструментов и в регулировании работы компании, в том числе.

Так, в самые загруженные дни компании предлагается обслужить максимально возможное число контейнеров, предложив при этом максимальные тарифные ставки - 28803, когда самый высокий спрос, так называемый пик, и 27003, когда спрос так же высокий, но чуть меньше.

При этом несмотря на то, что в пятницу спрос меньше, а в субботу больше, тариф четверг выше, так как этот день недели ближе к пиковому [32, 33].

3.3 Экономическое обоснованиеприменения тайм-слотирования в ООО «Инстар Лоджистикс»

Согласно предложенному алгоритму, необходимо произвести экономическое обоснование внедрения системы в рамках предварительного анализа эффективности внедрения тайм-слотирования.

Учитывая, что компания имеет возможность, в рамках своей мощности, обработать максимум 14 контейнеров за рабочий день в 8 часов. По формуле(18) можно рассчитать за сколько человеко/часов компания обрабатывает один контейнер:

Время на обработку одного контейнера = , (20)

Так, время на обработку одного контейнера одним сотрудником составляет часа.

Рисунок 12 иллюстрирует, что по четвергам и средам сотрудник выходит за рамки 8 часового рабочего дня - 8, 5714 и 9,1429, соответственно.

За это компанией ему будут выплачены сверхуроченные, хотя как видно из таблицы на рисунке 12, имеются дни, когда сотрудник работает меньше половины рабочего дня на контейнерном терминале, учитывая дорогу до терминала от офиса и обратно, гораздо целесообразнее было бы «догрузить» более свободные дни.

Рисунок 12 - Количество часов, отведённое на обработку заявок на контейнерном терминале, компанией

Это происходит потому, что выполняется условие, что отклонение по тарифу от базового самое минимальное из возможного в данном случае.

Рисунок 13 - Графическое изображение времени, затраченного на обработку заявок, при старом способе обслуживания заявок и новом способе

Рисунок 13 наглядно иллюстрирует выход за рамки рабочего дня со старой системой распределения заявок, а также грамотное распределение заявок с новой системой.

За два сотрудник перерабатывает 0,6 часов и 1,7 часов, учитывая, что часовая ставка 320 рублей, то переработка за неделю рассчитывается по формуле (21) [1].

Соответственно, за среду переплата составит 288 рублей, а за четверг 812. В Сумме, это 1104 рубля за неделю, 4416 рублей в месяц, 52992 рублей в год. Так, компания несет издержки в размере 52992 рублей, хотя их можно избежать, используя тарифную сетку на свои услуги.

*

, (21)

Таким образом, это доказывает, что использование системы бронирования временных окон с учетом спроса экономически обосновано [15, 16, 18, 27,28].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе работы была проведена классификация, существующих в научном мире систем управления грузовыми перевозками, и были выделены следующие виды:

а) несистемный подход;

б) системный подход;

в) смешанный подход.

При анализе каждого из подходов в различных отраслях, был сделан вывод, что нельзя сказать, что какой-то из методов безусловно лучше, а какой-то хуже. Каждый из подходов усиливает свое преимущество в рамках конкретной экономической среды, условий, отрасли и сложности транспортной сети.

Тема классификации систем управления грузовыми перевозками в научном мире широко изучена, однако литература по временным окнам встречается заметно реже. В основном, это зарубежные наработки. По этой причине, научное исследование тайм-слотирования следует развивать дальше.

В компании ООО «Инстар Лоджистикс» используется смешанный подход к системе управления грузовыми перевозками, так как они используют программные продукты не для всей цепи поставок, а лишь для ее цепей, и эти программные продукты разные. Кроме того, в компании активно используют бенчмаркинг и, в целом, постоянно опираются на опыт и навыки сотрудников.

В ходе анализа деятельности компании был сделан вывод, что данный подход к системе управления перевозками оптимален для ООО «Инстар Лоджистикс», так как опыт сотрудников и гибкость играют ключевую роль в эффективной работе организации.

Однако система распределения заявок на обслуживание компанией на контейнерном терминале не является оптимальной. Компании предложен алгоритм внедрения изменений и сами изменения, для сокращения издержек в виде выплаты сверхурочных сотрудникам за переработку на контейнерном терминале.

Как выяснилось, компанией не применяется тарифная сетка, которая больше распространена для таких инфраструктурных объектов, как контейнерный терминал. Однако, как показали результаты вычислений в инструменте MS Excel, тарифная сетка так же может эффективно применяться и в логистических компаниях, поэтому логистическим предприятиям рекомендуется обратить внимание на данный инструмент способствованию равномерной загрузки сотрудников.

В ходе решения задачи с моделированием системы бронирования временных окон с учетом спроса методом наименьших квадратов для компании ООО «Инстар Лоджистикс», был сделан вывод, что применение тарифной сетки в компании на, в зависимости от спроса, является эффективным инструментом для сбалансирования спроса не только в компании ООО «Инстар Лоджистикс», но и в других логистических компаниях.

Рекомендуется заносить данные о заявках по мере их поступления в динамическую таблицу и генерировать тарифные ставки, дабы избежать переработок сотрудниками, что сказывается потом на компании в виде дополнительных издержек.

Перед внедрением системы бронирования временных окон с учетом спроса, компании рекомендуется смоделировать предложенную систему в инструментах моделирования, например, таких как AnyLogic.

В ходе анализа организационной структуры организации, было выявлено, что компания имеет матричную структуру, что является оптимальной структурой для ООО «Инстар Лоджистикс», так как у компании преимущественно проектная деятельность, поэтому для достижения эффективной работы, матричная структура необходима.

В ходе работы был проведен SWOT-анализ компании, который показал, что ООО «Инстрар Лоджистикс», несмотря на введенные санкции, имеет большой потенциал на региональном рынке за счет лояльности к бренду из-за его большого опыта, широкого спектра предоставляемых услуг, наличия большого числа филиалов. Кроме того, логистический рынок в России развивается быстрыми темпами и, по словам сотрудников, компания все больше и больше ориентируется на национальный рынок. Кроме того, данный анализ продемонстрировал, что компания имеет довольно стабильное экономические положение, поэтому среда для внедрений изменений в виде улучшения системы управления грузовыми перевозками является благоприятной, а для того чтобы эти изменения не были стихийными, был предложен алгоритм для внедрения изменения.