Россия
В статье предложена модель для поддержки формирования решений при управлении товарными запасами в организациях розничной торговли. Модель позволяет определять рациональные объемы запасов товаров розничной торговли в условиях фиксированного периода пополнения товарных запасов и случайного спроса на них. Особенность модели заключается в учете случайного, но конечного количества покупателей, а также случайности видов и объемов покупаемых ими товаров. Это обеспечивает более адекватное модельное представление процесса розничной торговли. Применение модели позволяет снизить издержки организаций розничной торговли, обусловленные излишними запасами и не допустить снижения выручки вследствие отсутствия необходимых товаров.
розничная торговля, товарные запасы, спрос, управление, модель, формирование управленческих решений.
Создание товарных запасов в организациях розничной торговли объективно обусловлено необходимостью непрерывного обеспечения спроса на продукцию и невозможностью или экономической нецелесообразностью полностью совмещать объем и сроки поставок товаров с моментами возникновения спроса на них. Вместе с тем создание запасов связано с дополнительными затратами на их создание, хранение и обслуживание. Кроме того, хранение запасов в организациях розничной торговли приводит к сокращению торговых площадей из-за необходимости выделения складских помещений и, как следствие, к снижению пропускной способности организаций. С другой стороны, дефицит товаров ведет к снижению выручки. Следовательно, возникает задача определения рациональных объемов запасов товаров розничной торговли. Разработка модели, обеспечивающей ее решение в условиях фиксированного периода пополнения товарных запасов и случайного спроса на них, составляет цель настоящей статьи.
Вопросы определения рациональных объемов товарных запасов в различных условиях рассматривались в работах [1–5]. В основу предлагаемых в этих работах моделей и методов решения рассматриваемой задачи положены те или иные варианты формализации процесса спроса в виде предельных распределений для сумм независимых случайных величин. Вместе с тем реальный спрос связан с суммированием конечного (то есть не предельного), но априори неизвестного числа случайных величин [6–8]. Неучет этого обстоятельства ведет к несоответствию запасов динамике спроса на товары и, в конечном счете, к дополнительным затратам (если запасы превышают спрос), или к снижению выручки (если запасы не обеспечивают спрос). Следовательно, возникает необходимость учета в процессе управления предприятиями розничной торговли случайности и конечности ожидаемого количества покупателей. Это обстоятельство учтено в предлагаемой модели для определения рационального объема товарных запасов в организациях розничной торговли.
Подстановка соотношения (24) в (12) и (15) обеспечивает конструктивность задачам оптимизации объемов товарных запасов при фиксированном периоде их пополнения и случайном спросе.
В целом, полученные соотношения (1) – (18) представляют обобщенную модель определения рационального объема товарных запасов в организациях розничной торговли. Соотношения (19) – (24) конкретизируют эту модель для случая пуассоновского потока потребителей и экспоненциального закона объема покупок для каждого из них.
Применение модели позволяет снизить издержки организаций розничной торговли, обусловленные излишними запасами, и не допустить снижения выручки вследствие отсутствия необходимых товаров.
1. Рыжков Ю.И. Управление запасами. - М.: «Наука», 1969.
2. Хедли Д., Уайтин Т. Анализ систем управления запасами. – М.: «Наука», 1969.
3. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Осипенков М.Н., Селиванов А.А., Чварков С.В. Математические методы и модели в военно-научных исследованиях. В 2-х частях.- Военная Ордена Кутузова, Ордена Ленина, Краснознаменного Ордена Суворова Академия Генерального штаба Вооруженных Сил Российской Федерации. Москва. – 2017. – Т. Часть 1.– 362 с.
4. Черных А.К., Козлова И.В., Вилков В.Б. Вопросы прогнозирования материально-технического обеспечения с использованием нечётких математических моделей // Проблемы управления рисками в техносфере. – 2015. – № 4 (36). – С. 107–117.
5. Черных А.К., Козлова И.В. Подход к моделированию системы управления материально-техническим обеспечением сил и средств МЧС России в условиях чрезвычайных ситуаций регионального характера // Научно-аналитический журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России». – 2015. – № 2. – С. 65–70.
6. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Мартыщенко Л.А., Шатохин Д.В. Методы оперативного статистического анализа результатов выборочного контроля качества промышленной продукции.- Международная академия информатизации. Санкт-Петербург, Тула, 2001. – 72 с.
7. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Коханова Н.М., Малькова А.Л. Выбор структуры производственных функций на основе синтеза безальтернативных статистических гипотез // Вестник Российской таможенной академии. – 2008. – № 4. – С. 74–79.
8. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Босов Д.Б. Математические модели и методы управления инновационными проектами.- Министерство образования и наука РФ, Институт современной экономики. Москва, 2009. – 188 с.
9. Попов В.В., Сауренко Т.Н., Тебекин А.В. Экономический и таможенный риск-менеджмент.- Государственное казенное образовательное учреждение высшего образования "Российская таможенная академия". Москва, 2015. – 180 с.
10. Родионова Е.С., Сауренко Т.Н. Математические методы и модели в экономическом и таможенном риск-менеджменте. Монография / Санкт-Петербург.- Информационный издательский учебно-научный центр "Стратегия будущего", 2016. – 236 с.
11. Алексеев А.О., Алексеев О.Г. Применение цепей маркова к оценке вычислительной сложности симплексного метода// Известия Академии наук СССР. Техническая кибернетика. – 1988. – № 3. – С. 59–63.
12. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г. Оптимизационная модель распределения возобновляемых ресурсов при управлении экономическими системами// Вестник Российской таможенной академии. – 2007. – № 1. – С. 49–54.
13. Новиков В.Е., Останин В.А. Моделирование оптимизационных задач поддержки принятия решений в инновационном менеджменте// Вестник Российской таможенной академии. – 2016. – № 1. – С. 90–98.
14. Петров В.С., Тебекин А.В., Тебекин П.А. Управление инновациями. - Российская таможенная академия. Москва, 2017. – 452 с.
15. Липатова Н.Г., Черныш А.Я. Применение математических методов при проведении диссертационных исследований: учебник. - Российская таможенная академия. Москва, 2011. – 514 с.
16. Ильин И.В. Математические методы и инструментальные средства оценивания эффективности инвестиций в инновационные проекты. - Санкт-Петербург: Информационный издательский учебно-научный центр "Стратегия будущего", 2018. – 289 с.
17. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Осипенков М.Н., Селиванов А.А., Чварков С.В. Математические методы и модели в военно-научных исследованиях. В 2-х частях.- Военная Ордена Кутузова, Ордена Ленина, Краснознаменного Ордена Суворова Академия Генерального штаба Вооруженных Сил Российской Федерации. Москва. – 2017. Том Часть 2. – 466 с.
