08231943x - Ивановский государственный химико
advertisement
На правах рукописи Умнова Светлана Александровна МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ МАТЕРИАЛЬНЫМИ ПОТОКАМИ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОГО РЫНКА Специальность 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики». АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук Иваново 2013 Работа выполнена на кафедре управления и экономико-математического моделирования ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический университет». Научный руководитель: заслуженный деятель науки РФ, доктор экономических наук, профессор Ильченко Ангелина Николаевна Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор Царегородцев Евгений Иванович (ФГБОУ ВПО «Марийский государственный университет», заведующий кафедрой моделирования экономических процессов) доктор экономических наук, доцент Гонова Ольга Владимировна (ФГБОУ ВПО «Ивановская государственная сельскохозяйственная Академия имени академика Д. К. Беляева», заведующая кафедрой бухгалтерского учета и аудита) Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Северо-Кавказский федеральный университет (г. Ставрополь) Защита состоится «28» сентября 2013 года в 11.00 на заседании диссертационного совета Д 212.063.04 при ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный химикотехнологический университет» по адресу: 153000, г. Иваново, пр. Ф. Энгелься, д. 7, главный корпус, аудитория Г-121. Тел. (4932) 32-54-33, e-mail: nvbalabanova@mail.ru С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический университет» по адресу: 153000, г. Иваново, пр. Ф. Энгельса, д. 7. Сведения о защите и автореферат диссертации размещены на официальном сайте ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический университет» http://main.isuct.ru. . Автореферат разослан «___» ________________ 2013 года. Ученый секретарь диссертационного совета Балабанова Наталья Владимировна 2 I. Общая характеристика работы Актуальность работы. Обеспечение населения лекарственными препаратами и медикаментами является одной из важнейших социальных функций государства. В то же время производство и распространение товаров медицинского назначения в нашей стране является рыночной сферой деятельности для частного бизнеса, в которой действуют законы конкурентной борьбы, и принципы максимизации прибыли. Поэтому государство, с помощью законов и нормативных актов, регулирует фармацевтический рынок в интересах населения страны. В условиях развития современной рыночной экономики, в условиях конкурентной борьбы за своего покупателя, оптово-розничные фармацевтические предприятия столкнулись с рядом проблем, связанных с политикой ценообразования. В 2009 году Правительством РФ утвержден список жизненно необходимых и важнейших лекарственных препаратов (ЖНВЛП) и начиная с 2010 года цены (торговая наценка) на ЖНВЛП контролируются государством. Розничная цена на фармацевтические препараты в аптечной сети во многом зависит от издержек оптово-распределительного центра, связанных с размещением заказа, хранением и перемещением. Оптимизационные методы экономико-математического моделирования совместно с принципами логистики дают наилучший результат в общей идее снижения издержек. Только слаженная работа всех звеньев логистической цепи, начиная от закупки фармацевтических препаратов у производителя, и заканчивая доставкой товара конечному потребителю, может привести к успешному ведению бизнеса на фармацевтическом рынке. Сложность поиска и реализации наилучших решений в процессе управления материальными потоками и товарными запасами участников фармацевтического рынка обусловлены рядом факторов, среди которых можно выделить: многономенклатурность товаров аптечного ассортимента; обеспечение законодательных требований по наличию обязательного ассортимента лекарственных средств; наличие нормативных требований к величине торговой наценки; преобладание (в отдельных ассортиментных группах) фармацевтических препаратов импортного производства; невозможность точного расчета реального спроса на лекарственные средства, ввиду специфических особенностей конечного потребления этих товаров. В таких условиях разработка комплексного моделирования процессов управления материальными потоками и товарными запасами для участников фармацевтического рынка является актуальной задачей на сегодняшний день. Степень разработанности проблемы. Решению проблем, связанных с управлением материальными потоками и товарными запасами уделяется достаточное внимание в трудах отечественных и зарубежных ученых. Независимо друг от друга математически сформулировали задачу управления запасами Ф. Харрис (1915 г.), Р. Уилсон (1934 г.) и др. Во всех работах начального периода рассматривается детерминированная модель 3 определения наиболее экономичного размера заказа для однородных товаров (материалов). К середине 1950-х гг. сформировалась теория управления запасами как научная дисциплина. В нашей стране первыми работами по теории управления запасами с математической точки зрения были работы Е. В. Булинской (стоимостной подход), Б. В. Гнеденко, А. Д. Соловьева, И. Н. Коваленко, Ю. К. Беляева. Вопросам логистики посвящены работы Б. А. Аникина, А. Н. Гаджинского, Ю. А. Неруша, и других авторов. Различные теоретические аспекты управления материальными потоками и запасами в своих работах рассматривают: Ильченко А. Н., Беляев Ю. А., Дудорин В. И., Микитьянц С. В., Стерлингова А. Н. и др. Разработка теоретических моделей и методов, адаптированных к современным условиям, и связанных с оптимизацией процесса управления материальными потоками носит сложный характер из-за необходимости учета специфики потребительских свойств того или иного товара. Существуют лишь частные методические подходы и модели, которые пригодны для определенных, конкретных условий. Вопросы обеспечения населения лекарственными средствами, как задачи управления региональной экономикой, нашли свое отражение в работах таких авторов, как Калиниченко В.И., Калиниченко Л.А., Дьячук И. П., и других ученых. Большинство авторов уделяют особое внимание анализу потребления и рациональному использованию лекарственных средств населением страны, в то время как вопрос комплексного моделирования движения товаров – лекарственных средств на всем пути, от поставщикапроизводителя до конечного потребителя, остается без должного внимания. Поэтому, экономико-математические методы управления запасами и материальными потоками для предприятий специфического фармацевтического рынка, в условиях конкурентной, рыночной экономики России и государственного регулирования деятельности субъектов лекарственного обеспечения населения нуждаются в дальнейшей детальной разработке. Недостаточная степень научной разработанности проблемы, ее несомненная значимость для российской экономики обусловили выбор темы диссертационного исследования, определили его цель и задачи. Цели и задачи диссертационного исследования. Целью диссертационного исследования является разработка комплекса экономикоматематических моделей управления материальными потоками и товарными запасами в многоуровневой, многосвязной логистической сети оптоворозничных фармацевтических предприятий в условиях конкурентной борьбы и регулируемого государством ценообразования. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решены следующие задачи: Для целей моделирования процесса управления материальными потоками и товарными запасами выявлены характеристические признаки товарной массы фармацевтического рынка в целом, и ассортиментных групп в частности, учитывающие специфику потребительских свойств 4 лекарственных препаратов и изделий медицинского назначения. Разработана концептуальная трехуровневая логистическая схема товародвижения для крупного оптово-розничного предприятия, действующего в сфере лекарственного обеспечения на региональном (и/или межрегиональном) рынках. На основе системного подхода сформулирована общая задача оптимального управления товарными потоками фармацевтического предприятия, учитывающая рыночный спрос, специфику конечного потребления и госрегулирование в сфере обращения товаров социального назначения, как совокупность локальных управленческих задач для принятия решений в узловых точках логистической сети предприятия. Сформулирован комплексный подход к моделированию общей задачи оптимального управления товародвижением в трехуровневой логистической сети, как совокупность взаимодействующих экономико-математических моделей оптимизации и прогнозирования управленческих логистических решений. Выявлены приоритетные задачи управления товародвижением в технологии планирования поставок и определены первоочередные модельные разработки для решения локальных управленческих задач логистики фармацевтического предприятия. Обосновано применение модели прогнозирования текущего спроса населения на товары фармацевтического предприятия, базирующейся на информационной технологии ABC и XYZ- анализов. Особенностью является то, что для товаров различных групп, отражающих специфику продуктов медицинского назначения (фармацевтических препаратов), применены дифференцированные модели прогнозирования рыночного спроса. С учетом выявленных характеристических признаков товаров, лекарственных препаратов и изделий медицинского назначения, конкретизирована задача прогнозирования спроса преимущественно на товары импортного происхождения. Необходимость детального и тщательного прогнозирования спроса на товары данной группы объясняется сложностью процесса анализа реализации фармацевтических препаратов, в виду многоменклатурного ассортимента, а так же условий госрегулирования состава обязательного ассортимента и импортозамещения. Для импортируемых фармацевтических препаратов, особенностью которых является длительный период доставки, с учетом разрешенных сроков реализации, предложена двухэтапная модель прогнозирования спроса. Особенностью является то, что на первом этапе прогнозирования строится общий прогноз продаж компании на основе многофакторной регрессионной модели. После чего, на втором этапе, предложено провести детализацию полученного прогноза (с уточнением, на основе данных обратной связи, полученных от клиентов) для оптимизации процесса перераспределения товара по складам предприятия. Разработана модель пополнения товарных запасов оптово-розничной фармацевтической компании, действующей на региональном и смежных 5 рынках. Для минимизации затрат, связанных с закупкой товарных запасов, данная модель в своей целевой функции и ограничениях учитывает возможность совместных поставок групп товаров (выделенных ранее на основе технологии АВС и XYZ – анализов) от общих поставщиков, например из одного города или страны. На базе оптимизационных моделей, разработана методика управления товарными запасами в сфере распределения. Во-первых, экономикоматематическая модель оптимального распределения товаров по складам минимизирует затраты компании, связанные с межскладскими перевозками. Во-вторых, модель управления дефицитными товарами, учитывающая размер штрафных санкций за недопоставку, позволяет уменьшить количество товара, зарезервированного под определенного клиента, приоритетно выбирая более значимых из них. Выполнено экспериментальное моделирование (на данных конкретного предприятия) для апробации разработанной модели оптимального распределения материальных потоков по каналам доставки от иностранных фармацевтических производителей. Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются фармацевтические предприятия оптово-розничного вида деятельности с многоменклатурным ассортиментом товарных позиций и большим количеством потребителей (покупателей), обладающие многоуровневой, многосвязной логистической сетью товародвижения, действующие на региональном рынке лекарственных препаратов. Предметом исследования являются экономико-математические модели управления материальными потоками и товарными запасами на оптово-розничных предприятиях фармацевтического рынка. Методологическая база исследования. В части методологической базы исследования для обоснования полученных результатов применялись общенаучные методы: корреляционнорегрессионного анализа и анализа временных рядов, теория оптимизации управленческих решений, адаптивное прогнозирование. Диссертационная работа выполнена в рамках Паспорта специальности ВАК 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики: п. 1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений; п. 2.10. Развитие инструментальных методов анализа механизмов функционирования рынков товаров и услуг в условиях глобализации мировой экономики и свободной торговли. Информационная база диссертационного исследования. Информационной базой диссертационной работы послужили: монографии и научные статьи отечественных и зарубежных ученых по проблемам, 6 связанным с управлением материальными потоками и товарными запасами, статистические данные о продажах предприятий фармацевтического рынка Российской Федерации (за 2009-2012 годы), личные наблюдения автора по анализу текущей деятельности крупного регионального фармацевтического предприятия (за 2009-2012 годы), а также материалы, находящиеся в свободном доступе в сети Internet по аналогичной проблематике. Научная новизна диссертационного исследования. В процессе работы лично автором были получены следующие наиболее значимые результаты, определяющие предмет защиты и научную новизну диссертационного исследования: 1) Разработана концептуальная трехуровневая логистическая схема товародвижения для крупного оптово-розничного предприятия, действующего в сфере лекарственного обеспечения на региональном (и/или межрегиональном) рынках, включающая в себя 3 уровня: внешние поставки, внутрифирменные перевозки, распределение товара по реализационной сети. 2) На основе системного подхода сформулирована общая задача оптимального управления товарными потоками фармацевтического предприятия, учитывающая рыночный спрос, специфику конечного потребления и госрегулирование в сфере обращения товаров социального назначения, как совокупность локальных управленческих задач для принятия решений в узловых точках логистической сети предприятия. 3) Обоснованы дифференцированные подходы к прогнозированию текущего спроса (объемов продаж) на отдельные ассортиментные группы товаров, выделенные по результатам ABC и XYZ анализа текущей реализации товаров. 4) Для импортируемых товаров с длительным периодом выполнения заказа, разработана и апробирована двухэтапная модель прогнозирования спроса: многофакторная регрессионная модель, используемая на первом этапе прогнозирования, и на втором этапе детализация прогноза на основании данных, полученных от клиентов. Особенность состоит в том, что в разработанной модели учтено действие специфических факторов, таких как: дефицит товара в предыдущих периодах, изменение в ценовой политике, сезонный спрос, а так же фактор, учитывающий увеличение спроса на отдельные ассортиментные позиции в период пикового потребления (н-р эпидемии). Это позволяет сгладить мнимое колебание спроса. 5) Разработаны и апробированы модели оптимального распределения материальных потоков по каналам доставки от иностранных фармацевтических поставщиков-производителей, учитывающих различные условия поставки (емкость транспортного средства, период доставки, таможенное оформление и др.). 6) Разработаны оптимизационные модели пополнения товарных запасов оптово-розничной компании в целом. В частности, модель совместной поставки дорогостоящих фармацевтических препаратов из разных ассортиментных групп, но от общего поставщика-производителя (годовое планирование), а так же модель оптимальной закупки препаратов у 7 отечественных дилеров-оптовиков (в рамках оперативного управления запасами). 7) На базе предложенных оптимизационных моделей, разработана и апробирована 2-уровневая методика управления товарными запасами оптоворозничного фармацевтического предприятия в сфере оптового распределения лекарственных средств. Во-первых, экономико-математическая модель оптимального распределения товаров по складам минимизирует затраты компании, связанные с межскладскими перевозками. Во-вторых, модель управления запасами дефицитных товаров, учитывающая размер штрафных санкций за недопоставку, позволяет уменьшить количество, зарезервированного под определенного клиента, товара, приоритетно выбирая более значимых из них. Особенностью является то, что распределение запасов происходит на основе уточненного и детализированного прогноза спроса. Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость научных результатов диссертационной работы заключается в комплексном подходе к решению многосвязной задачи управления товародвижением, с точки зрения модельной формализации процессов управления материальными потоками и товарными запасами для сложноуправляемого многоменклатурного ассортимента товаров предприятий фармацевтического рынка. Практическая значимость диссертационной работы состоит в следующем: 1) Авторский комплексный подход к экономико-математическому моделированию процессов управления материальными потоками и товарными запасами может быть использован маркетинговыми и логистическими службами крупных оптово-розничных компаний фармацевтического рынка для совершенствования процесса оптимизации товародвижения в текущем планировании и оперативном управлении. 2) Материалы диссертационного исследования могут быть использованы в учебном процессе при подготовке и переподготовке специалистов по направлению маркетинга и логистики. Апробация и внедрение результатов исследования. Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных, всероссийских и региональных конференциях и форумах: 1) Всероссийская конференция «Статистика. Моделирование. Оптимизация» (ЮУрГУ, Челябинск, 28 ноября – 3 декабря 2011 г.); 2) 4(15)-я Международная научная конференция "Роль финансово-кредитной системы в реализации приоритетных задач развития экономики" (СПбГУЭФ, Санкт-Петербург, 2011 г.); 3) 4-ая Международная научно-практическая конференция студентов и аспирантов «Статистические методы анализа экономики и общества» (НИУ ВШЭ, Москва, 2013 г.). 4) Научно-техническая конференция «Дни науки-2013 «Фундаментальные 8 науки – специалисту нового века» (ИГХТУ, Иваново, 2013 г.). 5) Международный научно-практический семинар «Генезис экономических и социальных проблем субъектов рыночного хозяйства в России» (ИГТА, Иваново 2013). Основные выводы и положения диссертации апробированы и приняты к внедрению в крупную фармацевтическую компанию ООО «ФО Волжская мануфактура», что подтверждено актом о внедрении. Предложенный комплекс экономико-математических моделей позволил снизить текущие затраты на хранение и пополнение запасов, а также уменьшить затраты связанные с транспортировкой, за счет выбора оптимального канала доставки. Публикации результатов исследований. По результатам исследований автором опубликовано 7 работ, общим объемом 2,11 п.л. (2,05 п.л. личного вклада соискателя), в том числе 3 работы (1,25 п.л.) в рецензируемом издании, рекомендованном ВАК. Объем и структура диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, 3-х глав, заключения, списка литературы из 130 наименований трудов отечественных и зарубежных авторов и 5-ти приложений; включает 24 таблицы, 24 рисунка. Содержание работы Введение Глава 1.Теоретические основы исследования процессов управления материальными потоками (запасами) на предприятии оптово-розничной торговли лекарственными препаратами 1.1. Содержание задачи управления материальными потоками (запасами) на предприятии 1.2. Анализ современных моделей и методов управления материальными потоками на предприятии 1.3. Виды экономико-математических моделей управления запасами 1.3.1. Классическая постановка задачи управления запасами 1.3.2. Статические детерминированные модели управления запасами 1.3.3. Стохастические модели управления запасами 1.3.4. Модель экономически выгодных размеров заказываемых партий 1.4. Анализ системы управления запасами и материальными потоками на фармацевтических предприятиях оптово-розничного вида деятельности Глава 2. Разработка комплекса взаимодействующих экономикоматематических моделей управления материальными потоками и запасами для фармацевтического предприятия оптово-розничной торговли 2.1. Концептуальный подход к оптимизации управления товарными запасами 2.2. Структуризация товарных запасов предприятия на основе информационной технологии АВС и XYZ - анализов 2.3. Экономико-математическая модель прогнозирования спроса на товары с длительным периодом выполнения заказа 2.4. Модель оптимального распределения материальных потоков по каналам доставки 9 2.5. Модель оптимального пополнения товарных запасов оптово-розничной компании 2.6. Модель оптимального управления товарными запасами в сфере распределения 2.7. Модель прогнозирования оптимальной закупки товаров на предприятии 2.8. Технология комплексного моделирования для решения задачи управления материальными потоками на фармацевтическом предприятии Глава 3. Реализация комплекса ЭММ управления материальными потоками (запасами) и оценка эффективности применения моделей на примере оптоворозничного фармацевтического предприятия (ООО «ФО Волжская мануфактура») 3.1. Совершенствование организационной структуры управления и технологии планирования поставок в ООО «ФО Волжская Мануфактура» 3.2. Анализ системы управления материальными потоками, структуризация товарных запасов и прогнозирование спроса 3.3. Практическая реализация модели оптимального распределения материальных потоков по каналам доставки 3.4. Оптимизация затрат оптово-розничного предприятия, связанных с пополнением, содержанием и распределением товарных запасов 3.5. Построение и практическая реализация экономико-математической модели прогнозирования оптимальной закупки фармацевтических препаратов 3.6. Комплексное использование моделей в действующей технологии планирования Заключение Список литературы II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ 1) Разработана концептуальная трехуровневая логистическая схема товародвижения для крупного оптово-розничного предприятия, действующего в сфере лекарственного обеспечения на региональном (и/или межрегиональном) рынках, включающая в себя 3 уровня: внешние поставки, внутрифирменные перевозки, распределение товара по реализационной сети. С учетом специфики фармацевтического рынка, товарная масса структурирована по следующим признакам: контролируемые сроки реализации, условия импортозамещения, ценовой разброс между отечественными и зарубежными поставщиками, спонтанные пики потребительского спроса, соблюдение ассортиментного минимума и торговой наценки на ЖНВЛП. Логистическая схема товародвижения крупного оптово-розничного фармацевтического предприятия, включает в себя 3 уровня управления входными товарными потоками и 3 уровня управления выходными товарными потоками: внешние закупки и поставки, внутрифирменные 10 перевозки, распределение товара по реализационной сети (рис. 1). Поставщик (импорт) Поставщик (импорт) Транспортная компания … Транспортная компания Поставщик (импорт) … Транспортная компания Дилер РФ Фармацевтическая компания Дилер РФ Транзитный склад … склад …… склад склад …. Потребитель (мелкий опт) … Потребитель (мелкий опт) … аптека Потребитель (аптечная сеть) аптека аптека … Рис.1 Схема товародвижения в логистической сети оптово-розничного фармацевтического предприятия Обозначения на схеме: 1. Закупки 1-го уровня; 2. Поставки 2-го уровня; 3. Внутрифирменные межскладские перевозки; 4. Распределение 1-го уровня; 5. Поставки (реализация) 2-го уровня. 2) На основе системного подхода сформулирована общая задача оптимального управления товарными потоками фармацевтического предприятия, учитывающая рыночный спрос, специфику конечного потребления и госрегулирование в сфере обращения товаров социального назначения, как совокупность локальных управленческих задач для принятия решений в узловых точках логистической сети предприятия. Автором диссертационного исследования сформулирована, в содержательном смысле, управленческая задача по рационализации товародвижения в системе логистической сети (рис. 1), позволяющий свести 11 к минимуму расходы, связанные с закупкой, пополнением и распределением товара предприятия, действующего на оптовом и розничном рынках лекарственных средств и изделий медицинского назначения. Постановка задачи учитывает технологию планирования закупок и поставок товаров в годовом, ежемесячном, недельном разрезах, а так же оперативную корректировку графиков поставок дефицитных товаров по внезапно возникающим обстоятельствам. Управленческая задача формулируется в общем виде следующим образом: необходимо определить оптимальные объемы закупок и поставок, выбрать оптимальную схему доставки товара (фармацевтических препаратов), оптимальным образом распределить товар по складам предприятия, так чтобы совокупные затраты фармацевтической компании были минимальны. Динамическая задача управления запасами в логистической сети (рис. 1) усложняется необходимостью текущих корректировок прогнозных параметров закупок-поставок, на основе данных обратной связи с контрагентами, ввиду специфики потребления медицинских препаратов (госрегулирования наличного ассортимента, внезапный пиковый спрос населения, контроль качества и сроков реализации товаров – лекарственных средств и т. д.). Поэтому сделан вывод о невозможности разработки единой системы ЭММ, реализующих все многообразие взаимосвязей логистической сети. Выделены узловые точки управления (узкие места), для которых сформулированы первоочередные управленческие задачи и адекватные им ЭММ. Установлено, что данная задача может быть представлена как комплекс приоритетных задач и адекватных им ЭММ (рис. 2). № п/п 1 Управленческие задачи Экономикоматематические модели Информационные взаимосвязи между задачами 2 3 4 1 Прогнозирование спроса (на фарм. препараты с длительным периодом выполнения заказа). ЭММ прогнозирования спроса на основе модели множественной линейной регрессии. Для решения задач: выбора оптимального канала доставки фарм. препаратов, оптимизации уровня товарных запасов в сфере закупок фарм. компании. 2 Снижение совокупных расходов на доставку товара (транспортировка, содержание, хранение, штрафы). Модель выбора оптимального канала доставки товара. Для определения оптимального канала доставки с целью снижения расходов компании, в качестве количественного показателя закупаемого товара (товара необходимого для перевозки), используем данные, полученные на основе ЭММ прогнозирования спроса. Определение оптимального объема Модель оптимизации На основе данных полученных по уровня товарных многофакторной регрессионной 3 12 1 2 3 4 заказа. Снабжение и управление запасами системы в целом. Оптимальное распределение запасов по складам и клиентам организации (мелкий опт). запасов в сфере закупок модели (прогноз спроса) и модели фарм. компании выбора оптимального канала (статическая доставки. оптимизационная модель с фиксированным интервалом между заказами). 4 Оптимизация распределения запасов организации по складам. Управление резервами товара. Модель управления товарными запасами в сфере распределения. 5 Оптимизация закупки Модель В рамках оперативного фарм. препаратов у прогнозирования управления в момент пикового отечественных оптимальной закупки спроса. дилеров по оптовым товаров на ценам. предприятии. Рис.2 Комплекс экономико-математических моделей управления материальными потоками и товарными запасами На основе уточненного и детализированного прогноза спроса (данные обратной связи с постоянными мелкооптовыми клиентами). Технология планирования закупок фармацевтического предприятия содержит 3-уровневое управление (годовое, помесячное, ежесуточное), с учетом календарного графика товародвижения. Технология планирования закупок состоит из: Годовой план закупок - должен учитывать годовой прогноз спроса и сезонные колебания; Месячный план закупок – корректируется с учетом сезонных колебаний, сроков транспортировки товаров; Ежесуточное планирование закупок – оперативное пополнение запасов у отечественных дилеров; Технология планирования поставок фармацевтического предприятия содержит 2-уровневое текущее управление (на год и месяц) с учетом сезонной динамики интенсивности конечного спроса и форс-мажорных обстоятельств. Оперативное управление поставками (распределение и перераспределение) проводится по стабильным договорам и ежесуточным корректировкам по запросам клиентов (мелкий опт) на основе данных обратной связи. Предложенный комплекс ЭММ (см. рис. 2) позволяет оптимальным образом решить локальные управленческие задачи технологии планирования закупок и поставок товаров в общей задаче управления материальными потоками и товарными запасами фармацевтического предприятия. 13 3) Обоснованы дифференцированные подходы к прогнозированию текущего спроса (объемов продаж) на отдельные ассортиментные группы товаров, выделенные по результатам ABC и XYZ анализа текущей реализации товаров. В данном диссертационном исследовании, под прогнозированием спроса автор понимает количественный показатель величины будущего спроса (объем продаж) на основе данных отдела продаж (статистики) компании за прошлые годы. Оценка количественного спроса на лекарственные препараты осуществляется путем структурного анализа фактического объема продаж по всем элементам сети (рис. 1). Анализ проводится в рамках оперативного, конъюнктурного и краткосрочного планирования. Учитывая специфику фармацевтических компаний, с многоменклатурным ассортиментом товаров – фармацевтических препаратов, процесс моделирования и анализа каждой номенклатурной позиции нереальны. Поэтому, в диссертационном исследовании, запасы лекарственных препаратов предприятия предложено структурировать с помощью известных технологий АВС и XYZ анализа. На основе проведенного анализа товарных запасов, выделены наиболее важные, с точки зрения оптимизации управления материальными потоками и товарными запасами, ассортиментные позиции предприятия. Таким образом, в диссертационном исследовании рассматриваются товары группы А, так как именно эта группа товаров является приоритетной, и подлежит тщательному экономико-математическому анализу (их доля продаж нарастающим итогом в общем доходе предприятия составляет 80%). Для товаров различных групп, выделенных на основе проведенного анализа, применены различные подходы к методике прогнозирования спроса. Таким образом, к фармацевтическим препаратам, выделенным в группу AZ, применена многофакторная регрессионная модель, к остальным группам применены более простые в реализации трендовые модели. В условиях неопределенности спроса и социальной важности обеспечения населения лекарственными препаратами и товарами медицинского назначения, размер страхового запаса также дифференцирован для различных групп товаров. Так для группы товаров AX учитывается лишь фактор неопределенности периода выполнения заказа, тогда как для групп AY и AZ, кроме фактора неопределенности периода выполнения заказа, учитывается фактор неопределенности спроса. Таким образом, авторский подход позволяет снизить трудоемкость процесса планирования управления запасами и материальными потоками, то есть в значительной степени упрощает процесс прогнозирования, не снижая тем самым качества прогноза для целей текущего планирования. Кроме того, реализовав данный метод, мы достигаем снижения уровня товарных запасов, путем сведения к минимуму уровня страховых запасов товаров, имеющих стабильное потребление. 4) Для импортируемых товаров с длительным периодом выполнения заказа, разработана и апробирована двухэтапная модель 14 прогнозирования спроса: многофакторная регрессионная модель, используемая на первом этапе прогнозирования, и на втором этапе детализация прогноза на основании данных, полученных от клиентов. Особенность состоит в том, что в разработанной модели учтено действие специфических факторов, таких как: дефицит товара в предыдущих периодах, изменение в ценовой политике, сезонный спрос. Разработанная автором, модель прогнозирования спроса на товар учитывает специфику деятельности предприятий фармацевтического рынка, особенностью которых являются: - многономенклатурность товаров аптечного ассортимента; - неопределенность спроса на фармацевтические препараты; - длительность периода доставки фармацевтических препаратов импортного производства; - наличие нескольких, территориально отдаленных, складских помещений. Поэтому процесс прогнозирования спроса автором предложено проводить поэтапно: 1 этап – прогнозирование спроса на период размещения заявки, в согласованные с поставщиком сроки доставки. 2 этап – для цели оптимального распределения фармацевтических препаратов по складам предприятия, последующая детализация прогноза спроса, построенного на первом этапе, на более короткие периоды (ежесуточное уточнение). На первом этапе прогнозирования предлагается использование аддитивной многофакторной регрессионной модели спроса, вида: Y (x1, x2, ..., xn) = b0 + b1·x1 + b2·x2 + ... + bn ·xn, (1) где Y - объем продаж (прогнозный); b1, b2, ..., bn — коэффициенты регрессии; b0 — свободный член уравнения регрессии; x1, x2, ..., xn —факторы (независимые переменные); n — количество независимых переменных. Точность прогнозирования спроса достигается, посредством включения в модель ряда специфических факторов, (хi, i=1,…,n): - спрос на фармацевтические препараты год назад, в одноименный период; - наличие дефицита товара на складе; - цена на фармацевтические препараты; - увеличение объема спроса, в момент эпидемии (на отдельные ассортиментные позиции); - увеличение объема спроса, за счет сезонных продаж; - численность постоянных клиентов (мелкий опт). В диссертационной работе рассмотрены различные подходы к 15 прогнозированию спроса на фармацевтические препараты. Учитывая сложность расчетов при построении аддитивной многофакторной регрессионной модели, предложено ее использование для прогнозирования спроса на фармацевтические препараты группы АZ. Для товаров, относящихся к группам АХ и АY, имеющих более ярко выраженные тенденции потребления и спроса, предложено применение более простых в применении и реализации методов (трендовых моделей). На втором этапе предложено провести уточнение данного прогноза спроса, с целью оптимального распределения лекарственных препаратов по складам фармацевтической компании. Данный прогноз рассчитывается на основе данных обратной связи: о будущих потребностях, предоставляемых постоянными клиентами компании. В разработанной модели учтено действие специфических факторов, таких как: дефицит товара в предыдущих периодах, изменение в ценовой политике, сезонный спрос. Это позволяет сгладить мнимое колебание спроса при ежемесячном планировании поставок. 5) Разработаны и апробированы модели оптимального распределения материальных потоков по каналам доставки от иностранных фармацевтических производителей, учитывающих различные условия поставки (емкость транспортного средства, период доставки, таможенное оформление и др.). От выбора компании – перевозчика зависит цена поставки (различные тарифы компаний), объем заказываемой партии, время поставки и т. д. Для целей снижения расходов на доставку фармацевтических препаратов (транспортные расходы, затраты на хранение, затраты связанные с прохождением таможни, пошлины), поставлена задача выбора оптимальной схемы перевозки товара. Постановка задачи: Для минимизации совокупных затрат Z фармацевтической компании, связанных с выбором схемы доставки, необходимо определить объем перевозок товара (лекарственных средств) xαk в периоде времени T (согласно плану закупок компании, Т=90 дней) по каждой ассортиментной группе товаров k (k=1,…,L) и по каждому транспортному агенту α (α=1,…,n). Целевая функция: L n Z z(x αk ) min k 1 α 1 (2) где z(хαk) - затраты, связанные с доставкой товара (лекарственных средств) группы k, через транспортного агента α, за весь период времени Т. z(x αk ) Dαk Sαk , α=1,…,n, k=1,…,L. Сумма включает в себя: 1) затраты на транспортировку и таможенное оформление D αk 16 x αk d αk , (3) E αk где dαk - затраты на таможенное оформление и транспортировку единицы транспорта агента α для группы товаров k, Eαk – емкость транспортного средства агента α, для доставки k-ой группы товаров. 2) затраты на хранение Sαk (зависящие от емкости выбранного транспортного средства) E x Sαk ( αk (t αk λ σ t α k ) w k ) s k n αk (4) 2 x αk D αk α 1 E αk - средний размер запасов между поставками товаров группы k, 2 где равный емкости транспортного средства агента α; tαk - среднее время, необходимое для доставки товаров группы k через транспортного агента α, дней; λ - число стандартных отклонений, определяемых по таблице (для заданного уровня обслуживания); σtαk - стандартное отклонение времени доставки товаров группы k через транспортного агента α, дней; wk - средняя потребность в товаре группы k, в расчете на один день; sk - средние расходы на хранение единицы товара группы k (выраженной, например, в объеме или весе), в расчете на один день; x αk n x αk - доля перевозок товаров группы k, приходящаяся на α 1 агента α. Ограничения: 1) xαk=0 для транспортного агента α, не поставляющего товары группы k, от определенного поставщика (a priori неприемлемый вариант), 2) xαk>0 для всех остальных агентов α и групп товаров k, n 3) x α 1 αk x k , где x – потребность компании в товарах группы k, в k рассматриваемом периоде времени Т, L x αk t λmax α , где 4) λmaxα – максимальное наличное E k 1 αk T количество транспортных средств агента α в определенный промежуток времени t (например, неделя). Расчеты, по модели оптимального распределения материальных 17 потоков по каналам доставки, компаниям необходимо проводить периодически, по мере появления на рынке новых компаний по перевозке товаров, либо при изменении тарифов у уже существующих компаний – перевозчиков. 6) Разработаны оптимизационные модели пополнения товарных запасов оптово-розничной компании в целом. В частности, модель совместной поставки дорогостоящих фармацевтических препаратов из разных ассортиментных групп, но от общего поставщика-производителя (годовое планирование), а так же модель оптимальной закупки препаратов у отечественных дилеров-оптовиков (в рамках оперативного управления запасами). Формализованный вид модели (предложено автором) включает: Целевая функция: L mk xj k 1 j1 2 F (d k Q k (s j p j (r j ) x j (p j e j ))) min (5) где F – затраты компании, связанные с закупкой (пополнением и содержанием) товарных запасов; L – количество групп, k=1,…,L; mk – количество ассортиментных позиций в k-ой группе, j=1,…,mk; dk – затраты, связанные с транспортировкой, таможенным оформлением товара (из группы k); Qk – количество транспортных средств (партий товаров группы k); sj – коэффициент издержек, связанный с затратами на хранение единицы j – го товара (в составе стоимости запаса); pj – цена закупки j – го товара; rj – суммарный запас j – го товара в компании на начало периода планирования; xj – оптимальный объем заказа j – го товара (требуется найти); ej – часть издержек на пополнение запасов j – го товара, зависящая от объема и ассортимента заказа (например, таможенные пошлины по коду ТН ВЭД). Ограничения: 1) Неотрицательность объемов заказов: xj≥0, j=1,…,mk; k=1,…,L (6) 2) Кратность объема заказа грузоподъемности транспортного средства: mk x j1 j Q k Cm k , k=1,…,L; (7) где Cmk – максимальная грузоподъемность транспортного средства для перевозки товаров группы k; 3) Целочисленность количества транспортных средств: Qk – целое, k=1,…,L; (8) 18 4) На максимальное количество транспортных средств, для перевозки товара в заданном периоде: Qk ≤ Qmax, k=1,…,L (9) где Qmax – максимальное количество заказов в периоде; 5) На минимальный размер заказа, с учетом прогноза спроса: xj ≥ fj – (rj-rrez), j=1,…,mk; k=1,…,L; (10) где fj – прогноз спроса (определенный по многофакторной регрессионной модели) на j – ый товар в рассматриваемом периоде времени; rrez – страховой запас; rj – суммарный запас j –го товара на складах компании до момента поступления новой партии, рассчитывается по формуле: rj = r0j + tpj - fj t(зак) , j=1,…,mk; k=1,…,L; (11) r0j – запас j –го товара в момент размещения заказа; tpj – объем j-ого товара в пути в момент размещения текущего заказа (заказанный ранее, но еще не поступивший на склад компании); fj t(зак) – прогноз спроса на j –ый товар в период выполнения заказа t(зак). Данная модель используется в ежемесячном планировании. Размер страхового запаса автором предложено рассчитывать, учитывая результаты по проведенному АВС и XYZ – анализу. Так для товаров группы AX, предложено учитывать в модели фактор неопределенности периода доставки товара, то есть периода выполнения заказа. Для группы АY и AZ, кроме фактора неопределенности выполнения заказа, учитывать фактор неопределенности спроса на товар. Предложена и апробирована экономико-математическая модель прогнозирования оптимальной закупки фармацевтических препаратов, закупаемых предприятием у отечественных дилеров по оптовым ценам, в рамках технологии оперативного управления запасами. Данная ЭММ предназначена для планирования поставки фармацевтических препаратов отечественного производства, либо иностранного, закупаемого у отечественных дилеров по оптовым ценам. Данный прогноз строится на 1 день, в рамках оперативного управления закупками. Поступление товаров данного вида происходит ежедневно в режиме реального времени, не требуя дополнительных затрат, связанных с транспортировкой. Требуется определить количество товара – фарм. препаратов, в момент пикового спроса (например, вследствие внезапной эпидемии или других внешних факторов) закупаемого базой в рамках оперативного управления в текущем периоде так, чтобы прибыль от последующей реализации товара была максимальной. Запишем задачу в общем виде (для фиксированной ассортиментной позиции). Целевая функция: k k i 1 i 1 F(q) c1 c 2 q(1 δ) c 3 q c 3 y i p i c 4 y i p i max 19 (12) q y i D i , i 1, k q, y i 0, i 1, k 0, закупки по цене с1 δ 1, закупки по цене с 2 (13) (14) Основные параметры модели: k - вариант спроса, i=1,…,k; с1 - цена поставщика за единицу товара (базовая); с2 - цена поставщика за единицу товара после оптовой скидки; с3 - цена за единицу товара, поступающего из предприятия в розничную сеть; с4 - цена за единицу излишка товара (то есть товара закупленного в большем объеме, чем необходимо в следующем периоде для розницы); q – количество товара, закупаемого в текущий период (требуется определить); yi - лишний товар (то есть товар, закупаемый в большем объеме, чем необходимо в следующем периоде для розницы); Di – вектор спроса, полученный по данным статистики предприятия; pi – вектор вероятностей спроса. При внедрении данной модели в практику оперативного управления предприятия, расчеты необходимо проводить по тем номенклатурным единицам, которые отсутствуют на складе фармацевтического предприятия в момент пикового спроса (например, вследствие внезапной эпидемии). 7) На базе предложенных оптимизационных моделей, разработана и апробирована 2-уровневая методика управления товарными запасами оптово-розничного фармацевтического предприятия в сфере оптового распределения лекарственных средств. Задача оптимизации управления ставится следующим образом: для минимизации совокупных затрат компании, связанных с межскладскими перевозками, хранением, а также дефицитом товаров, необходимо найти оптимальные объемы перевозок с общего (транзитного) склада на каждый из складов низшего уровня в определенный период времени (например, неделя). Целевая функция: n m x ij j1 2 F (d i Q i (s ij p j (rij i 1 ) (w ij x ij ) e ij )) min (19) где xij – объем перевозок j-го товара на i-ый склад; i=1,…,n; j=1,…,m; m Qi x j1 ij Em i - количество поставок на i-ый склад (транспортных рейсов); Emi – емкость транспортного средства, используемого для перевозки на iый склад; di – расходы на 1 перевозку на i-ый склад; sij – доля расходов на хранение в стоимости единицы j-го товара на i-ом складе; rij – запас j-го товара на i-ом складе на начало периода, для перемещений с длительным периодом выполнения (например, в другой город); wij – потребность в j-ом товаре на i-ом складе в рассматриваемом периоде; 20 eij – штраф за недопоставку j-го товара с i-го склада. Ограничения: 1) На неотрицательность объемов перевозки на i-ый склад: xij≥0, i=1,…,n, j=1,…,m; 2) На целочисленность количества поставок (рейсов) в периоде: Qi – целое, i=1,…,n; 3) Ограничение на суммарные объемы перевозок j-го товара с общего склада на склады низшего уровня: n x i 1 ij r j , j=1,…,m. (20) В диссертационном исследовании предложены варианты модификации модели с различными целевыми функциями. Например, если период планирования при распределении товара по складам компании меньше, чем период планирования снабжения товарными запасами общего склада, то целевая функция учитывает общие затраты нескольких краткосрочных периодов. В работе предложен и апробирован алгоритм внутреннего планирования товарных потоков, направленный на оптимизацию распределения резервов дефицитных фармацевтических препаратов между мелкооптовыми покупателями. Данный процесс оптимизации позволяет снизить объемы резервов для увеличения объема товара, находящегося в свободном доступе, под срочные, незапланированные отгрузки, а так же в значительной степени уменьшить издержки предприятия от недопоставки фармацевтических препаратов. Целевая функция: Минимизация штрафов за недопоставку. n F (w i x i ) е i min i 1 (21) , где n – число постоянных клиентов; i=1,…,n; wi – потребность в товаре для i-го клиента (определяется на основании плана заказов от постоянных клиентов), единиц; xi – резерв товара для i-го клиента (необходимо найти), единиц; ei – штраф за недопоставку единицы товара i-му клиенту, у.е. Ограничения: хi ≤ wi , i=1,..,n, (22) хi ≥ 0, i=1,..,n n x i 1 i (23) R (24) R – общий запас данного товара на складах предприятия, единиц. 21 Практическая апробация и выводы. 1. Экспериментальное моделирование, разработанного комплекса экономико-математических моделей, было проведено в соответствии с предложенными этапами (см. рис. 2), на основе фактических данных (за 2010-2012гг) крупного регионального субъекта рынка лекарственных препаратов и изделий медицинского назначения ООО «ФО Волжская мануфактура», с учетом действующей информационной системы материального учета предприятия. В соответствии с планом экспериментов, многоменклатурный ассортимент фармацевтического предприятия структурирован с помощью известных методов технологии АВС и ХУZ – анализа. На примере одной товарной позиции - фармацевтического препарата Кеторол, построена аддитивная многофакторная регрессионная модель спроса. В результате анализа фактических данных, автором предложено, включить в модель следующие факторы, существенно влияющие на спрос: - спрос на фармацевтические препараты год назад, в одноименный период; - увеличение объема спроса, за счет сезонных продаж; - увеличение объема спроса, в момент эпидемии (на отдельные ассортиментные позиции). На основе известных статистических методов проведена оценка значимости параметров и адекватность построенной модели. 2. Далее по результатам реализации разработанной модели выбора оптимального канала доставки товара, с целью снижения затрат (на пополнение и содержание) автором предложено переориентировать ряд поставок товаров (фармацевтических препаратов), импортируемых из-за границы, между существующими транспортными агентами компании. В результате сравнения результатов, по базовому и модельному вариантам перераспределения товара, относительное уменьшение общих затрат составляет 3%. 3. На основе результатов, полученных по модели оптимального распределения товаров по каналам доставки, апробирована модель оптимизации уровня товарных запасов в сфере закупок фармацевтического предприятия оптово-розничного типа. Таким образом, по некоторым позициям товарного ассортимента, оптимальный размер заказа равен нулю, что говорит о наличии избыточных запасов данного вида товара на складах предприятия (на 01.02.2012г.). 4. Усовершенствование процесса управления материальными потоками в сфере распределения запасов фармацевтического предприятия, позволяет предотвратить нежелательный дефицит социально значимых лекарственных средств на всех складах предприятия – в первом случае, и во втором – грамотно распределить резервы дефицитных товарных запасов, с целью снижения штрафов предприятия за недопоставку. 5. Распределение товара по резервам мелкооптовых клиентов учитывает специфику товара фармацевтического предприятия 22 (ограниченный срок годности). Поэтому, автором предложено ввести дополнительный учет в СУБД корпоративной информационной системы компании: до тех пор, пока есть товар в свободном доступе на складе (из более ранних партий), поступивший позднее на склад товар, не доступен для резервирования. Проведенные экспериментальные расчеты, на данных крупного регионального субъекта рынка лекарственных препаратов и изделий медицинского назначения, показали эффективность разработанного комплекса ЭММ управления материальными потоками и товарными запасами. В результате апробации данного класса моделей, в диссертационном исследовании приведен как количественный, так и качественный эффект от внедрения в деятельность предприятия на период 2012-2013 годы. Результаты диссертационного исследования позволяют минимизировать совокупные затраты фармацевтических компаний, связанные с управлением материальными потоками и товарными запасами в сфере снабжения и распределения с учетом специфики прогнозирования спроса на лекарственные препараты. Разработанный комплекс экономико-математических моделей может быть использован для создания модуля в СУБД предприятий фармацевтического рынка. Учет многоменклатурного товарного ассортимента усложняет работу менеджеров фармацевтического предприятия, и создает дополнительные трудности в решении вопросов, связанных с объемом заказов и поставок лекарственных препаратов. Простой алгоритм решения методов экономико-математического аппарата дает возможность внедрения моделей данного типа в программное обеспечение КИС фармацевтических предприятий, таким образом, работникам предприятий потребуются лишь небольшие дополнительные навыки, а не высокозатратное обучение, связанное с работой в информационной среде. Научные статьи, опубликованные в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией 1. Умнова С. А. Ресурсоемкость как фактор повышения конкурентоспособности отечественных фармацевтических предприятий // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. - 2011.№3. - с. 76-80. - 0,4 п.л., в т. ч. вклад соискателя 0,4 п.л. 2. Умнова С. А. Структуризация запасов предприятия и методика определения искажения реального спроса на товары с помощью методов логистического анализа АВС и XYZ // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. - 2012. - №4. – с. 76-79 - 0,35 п.л., в т. ч. вклад соискателя 0,35 п.л. 3. Умнова С. А. Комплексное моделирование процессов управления материальными потоками для предприятий фармацевтического рынка // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. - 2013.№2. - с. 97-103. - 0,5 п.л., в т. ч. вклад соискателя 0,5 п.л. 23 4. 5. 6. 7. Другие работы, опубликованные автором по теме кандидатской диссертации: Умнова С. А. Оптимизация процесса управления запасами для специфики фармацевтических предприятий / 4(15)-я международная научная конференция «Роль финансово-кредитной системы в реализации приоритетных задач развития экономики» (Санкт-Петербург, 17-18 февраля 2011): сборник докладов т. 1 / под ред. д-ра экон. наук, проф. В. Е. Леонтьева, д-ра экон. наук, проф. Н. П. Радковской. СПб: Изд-во СПбГУЭФ, 2011. - с.203-204. - 0,1 п.л., в т. ч. вклад соискателя 0,1 п.л. Умнова С. А. Статистическое обоснование параметров экономикоматематической модели управления запасами на фармацевтическом предприятии / Статистика моделирования. Оптимизация: сборник трудов Всероссийской конференции (Челябинск, 28 ноября - 3 декабря 2011г.). – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2011, с.252-257. - 0,3 п.л., в т. ч. вклад соискателя 0,3 п.л. Умнова С. А. Модель выбора оптимального канала доставки для специфики предприятий фармацевтического рынка / 4-ая Международная научно-практическая конференция студентов и аспирантов «Статистические методы анализа экономики и общества» (Москва, НИУ ВШЭ, 2013 г.). – с. 194-196. - 0,15 п.л., в т. ч. вклад соискателя 0,15 п.л. Умнова С. А., Ильченко А. Н. Реализация экономико-математической модели прогнозирования оптимальной закупки товара на примере одной ассортиментной позиции фармацевтической компании / Международный научно-практический семинар «Генезис экономических и социальных проблем субъектов рыночного хозяйства в России» (Иваново 2013). – с. 288-295. - 0,31 п.л., в т. ч. вклад соискателя 0,25 п.л. 24