Как видно из основных целей цепочки поставок, одной из основных целей SCM является обеспечение эффективного управления всеми действиями и функциями как внутри компании, так и внутри компании.
В некоторых случаях эффективность в цепочке поставок может быть обеспечена за счет повышения эффективности инвентаризации, а точнее за счет поддержания эффективности в сокращении запасов. Хотя запасы считаются обязательством для эффективного управления цепочкой поставок, менеджеры цепочки поставок признают необходимость инвентаризации. Тем не менее, неписаное правило — держать инвентарь на минимуме.
Многие стратегии разрабатываются с целью оптимизации запасов за пределами цепочки поставок и удержания инвестиций в запасы как можно ниже. Менеджеры цепочки поставок, как правило, поддерживают запасы как можно ниже из-за инвестиций в запасы. Стоимость или инвестиции, связанные с владением запасами, могут быть высокими. Эти затраты включают денежные затраты, необходимые для покупки инвентаря, затраты на приобретение запасов (стоимость инвестиций в запасы вместо того, чтобы вкладывать средства в что-то другое) и затраты, связанные с управлением запасами.
Роль инвентаря
Прежде чем понять роль инвентаря в цепочке поставок, мы должны понять сердечные отношения между производителем и клиентом. Работа с клиентами, удовлетворение их требований и установление отношений с производителем — это важный раздел управления цепочками поставок.
Во многих случаях мы видим, что концепция отношений сотрудничества обозначается как сущность управления цепями поставок. Тем не менее, более глубокий анализ отношений в цепочке поставок, особенно тех, которые включают потоки продуктов, показывает, что в основе этих отношений лежит движение и хранение запасов.
Более половины этого зависит от покупки, передачи или управления запасами. Как мы знаем, инвентарь играет очень важную роль в цепочках поставок, являясь характерной чертой.
Наиболее фундаментальные функции, которые инвентарь имеет в цепочках поставок, следующие:
- Обеспечивать и поддерживать баланс спроса и предложения.
- Эффективно справляться с прямыми и обратными потоками в цепочке поставок.
Компании должны управлять обменами поставщиками и запросами клиентов. В этой ситуации компания входит в состояние, в котором она должна поддерживать баланс между выполнением требований клиентов, что в большинстве случаев очень трудно предсказать с точностью и точностью, и поддержанием адекватного снабжения материалами и товарами. Этот баланс можно получить с помощью инвентаря.
Модели оптимизации
Модели оптимизации цепочки поставок — это те модели, которые систематизируют практические или реальные вопросы в математическую модель. Основная цель построения этой математической модели — максимизировать или минимизировать целевую функцию. В дополнение к этому, к этим вопросам добавляются некоторые ограничения для определения выполнимого региона. Мы пытаемся создать эффективный алгоритм, который изучит все возможные решения и в конце вернет лучшее решение. Различные модели оптимизации цепочки поставок:
Смешанное целочисленное линейное программирование
Смешанное целочисленное линейное программирование (MILP) — это подход математического моделирования, используемый для получения наилучшего результата системы с некоторыми ограничениями. Эта модель широко используется во многих областях оптимизации, таких как планирование производства, транспортировка, проектирование сетей и т. Д.
MILP включает в себя линейную целевую функцию вместе с некоторыми ограничениями ограничения, построенными из непрерывных и целочисленных переменных. Основная задача этой модели — получить оптимальное решение целевой функции. Это может быть максимальное или минимальное значение, но оно должно быть достигнуто без нарушения каких-либо ограничений.
Можно сказать, что MILP — это особый случай линейного программирования, в котором используются двоичные переменные. По сравнению с обычными моделями линейного программирования их трудно решить. В основном модели MILP решаются коммерческими и некоммерческими решателями, например: Fico Xpress или SCIP.
Стохастическое моделирование
Стохастическое моделирование — это математический подход к представлению данных или прогнозированию результатов в ситуациях, когда в некоторой степени существует случайность или непредсказуемость.
Например, в производственном подразделении производственный процесс обычно имеет некоторые неизвестные параметры, такие как качество исходных материалов, надежность машин и компетентность сотрудников. Эти параметры влияют на результат производственного процесса, но их невозможно измерить с помощью абсолютных значений.
В таких случаях, когда нам нужно найти абсолютное значение для неизвестных параметров, которое невозможно измерить точно, мы используем подход стохастического моделирования. Эта стратегия моделирования помогает в прогнозировании результата этого процесса с некоторой определенной частотой ошибок, учитывая непредсказуемость этих факторов.
Моделирование неопределенности
При использовании реалистичного подхода к моделированию система должна учитывать неопределенности. Неопределенность оценивается до уровня, при котором неопределенные характеристики системы моделируются с вероятностным характером.
Мы используем моделирование неопределенности для характеристики неопределенных параметров с помощью распределений вероятности. Он легко учитывает зависимости как входные данные, как цепочка Маркова, или может использовать теорию очередей для моделирования систем, в которых ожидание играет существенную роль. Это общие способы моделирования неопределенности.
Двухуровневая оптимизация
Двухуровневая проблема возникает в реальных ситуациях, когда необходимо принять децентрализованное или иерархическое решение. В таких ситуациях несколько сторон принимают решения одно за другим, что влияет на их соответствующую прибыль.
До сих пор единственное решение для решения двухуровневых задач — эвристические методы для реалистичных размеров. Однако предпринимаются попытки улучшить эти оптимальные методы, чтобы рассчитать оптимальное решение и для реальных задач.