Постановка задачи. Многономенклатур запасы

Многономенклатур запасы

На практике я столкнулся с ситуацией, когда математическое моделирование модели многономенклатурных закупок с фиксированием периода между поставками выявило, что даже при самых оптимальных параметрах она даёт результат хуже, чем реально достигнутый практиками-закупщиками, работа которых не была ни автоматизирована, ни оптимизирована. Снижение результативности заключалось в том, что при использовании на том же спросе автоматизированной системы с фиксированным периодом между поставками даже с оптимальными параметрами: и дефицит, и затраты на транспорт, и средний запас – оказывались выше достигнутых на практике. Эта ситуация, стала причиной поиска, а затем создания альтернативной модели, которая давала бы лучший результат, чем до её использования, которую можно было бы автоматизировать, и параметры которой можно было бы оптимизировать.

Постановка задачи.

Есть поставщик, который поставляет нам много позиций: часть из них пользуется регулярным спросом, и соответственно мы их держим у себя на складе, а другие позиции этого же поставщика у нас покупают крайне редко (вплоть до единичных случаев за всё историю продаж), и, соответственно, мы их возим под заказ клиента. Сроки производства позиций до момента, когда поставщик сможет их отгрузить – разные и сильно варьирующиеся: от нескольких дней до месяца (определяется технологией производства и необходимостью закупки поставщиком нестандартных компонентов).

По каждой позиции регулярного спроса политически выставлен необходимый уровень удовлетворения спроса остатками на складе: от 90% до 99% (это главное конкурентное преимущество компании, поэтому при использовании любой из систем закупок это условие должно выполняться). При этом сам их спрос имеет большую вариацию даже на месячных периодах после очистки от тренда и сезонности имеет 50-200% белого шума. Из-за этого, а также в связи с тем, что оборотные деньги для компании – достаточно дорогие, а плечо доставки от поставщиков – достаточно короткое, лучше лишних страховых запасов на складе не держать, а подвоз осуществлять не через равные точки времени, а по достижении точки заказа по одной или нескольким позициям.

В связи с этим была поставлена задача – получить автоматизированную модель расчёта точки и оптимальной величины заказа по каждой позиции регулярного спроса в системе многономенклатурных поставок с регулярными (не значит равномерными или прогнозируемыми) поставками заказных позиций, чтобы минимизировать суммарные затраты на их хранение и доставку. Кроме этого должна осуществляться экономия на транспорте за счёт одновременной поставки заказных поставок под запрос клиента и пополнения складских запасов – в случае, если мы везём в одной машине продукцию и под заказ клиента, и себе на склад, считается, что на склад мы везём её бесплатно, так как клиент оплачивает доставку заказных позиций в полном объёме, а в машине всегда остаётся место.