Прогнозирование потоков экскурсионных групп музеев на основе модификации метода случайного леса
Опубликовано №4 (99) июнь 2020 г.
АВТОРЫ: АСЛАХАНОВ А.Р., ПАВЛОВА Е.В.
РУБРИКИ: Имитационное моделирование Информационные технологии в логистике и SCM Оптимизация и экономико-математическое моделирование Управление логистическим сервисом
Аннотация
В последние годы как в России, так и в мире наблюдается ежегодный рост количества посетителей музеев, самые популярные выставки посещаются миллионами людей. В 2020 году в условиях карантинных мер в связи с эпидемией COVID-19 вопрос управления потоками посетителей музеев встал особенно остро. Если ранее пропускная способность музеев была ограничена максимальной продолжительностью возможной эвакуации из здания музея, выставочными площадями и количеством сотрудников, работающих с посетителями, то в 2020 году в связи с соблюдением санитарно-эпидемиологических правил пропускная способность музеев была снижена ещё. Это обуславливает актуальность аналитических решений для музеев, так как для управления потоками посетителей и адаптации к высокому спросу необходимо иметь эффективную модель прогнозирования, учитывающую детерминированность спроса целым рядом факторов. Целью данной работы является разработка модели прогнозирования количества экскурсионных групп в детализации музей-день-час. В качестве метода прогнозирования предлагается модификация случайного леса с включением в модель более 450 независимых переменных. Модификация модели заключается в изменении механизма комбинирования прогнозов деревьев в составе леса таким образом, что вес дерева в модели обратно пропорционален ошибке измерений данного дерева. Апробация предложенной модели проводится на основании данных о более чем 20 000 экскурсионных групп Государственного Русского Музея за период 2018-2020 гг. Предложенная модель продемонстрировала высокую точность (36.6% WAPE и 0.5% BIAS).
Ключевые слова: прогнозирование машинное обучение метод случайного леса прогноз комбинирование прогнозов Python музеи сервис
Применение кластерного анализа при управлении запасами и ассортиментом
Опубликовано №6 (89) декабрь 2018 г.
АВТОРЫ:
МИЛОВ А.С. - Московский Государственный Технический Университет имени Н.Э.Баумана (Москва, Россия)
РУБРИКИ: Аналитика в логистике и SCM Управление запасами Корпоративная логистика розничных компаний
Аннотация
Применение кластерного анализа требует серьёзной предварительной подготовки бизнес процессов торговых сетей коммерческих компаний. Но преимущества, появляющиеся после его реализации – уникальны.
Появляется единственная практическая возможность управления ассортиментом и повышения точности прогнозирования с минимальным наличием статистики продаж по артикулам или её полным отсутствием. Это особенно актуально для коллекционного ассортимента при его ежегодной ротации или для новых позиций традиционного и сезонного ассортимента.
При оперативном выполнении задач управления ассортиментом и прогнозирования, появляется возможность, спускаться на уровень максимальной детализации, для каждой точки реализации торговой сети, (и (или) каждого клиента) и каждой товарной позиции. На этом уровне традиционные методы управления ассортиментом, не работают, по причине высокой скорости принятия решений.
Становится возможным провести автоматизацию предложенных процессов, с участием экспертов и алгоритма нейронных сетей (neural network), для каждого места реализации, что является актуальной задачей для торговых сетей, в контексте концепции «PSM technology». Учитывая высокую детализацию процессов и большую интенсивность информационных потоков - это крайне важное достижение.
Появилась возможность создания уникальной ассортиментной матрицы для каждого места продажи товара (и (или) каждого клиента) и оперативного управления ею в режиме реального времени. Данное преимущество позволяет полнее удовлетворять спрос клиентов и в итоге значительно увеличить финансовый поток компании. Как полезный бонус получены дополнительные возможности управления ассортиментом на операционном уровне
Ключевые слова:
Применение PSM технологии для планирования и управления ассортиментом в компаниях B2B и B2C
Опубликовано №6(83) декабрь 2017 г.
АВТОР: МИЛОВ С.Н.
РУБРИКА Корпоративная логистика розничных компаний Планирование в цепях поставок Управление запасами Управление цепями поставок
Аннотация
В настоящее время российским торговым компаниям приходится проводить ассортиментную политику в условиях высокой конкуренции, присутствия на рынке большого количества поставщиков товара и постоянного обновления ассортимента. Эти факторы значительно усложняют процесс прогнозирования продаж. С другой стороны, повышение точности планирования за счёт управления ассортиментом на уровне операций, позволяет использовать дополнительные возможности для повышения рентабельности. В нескольких статьях будет описано практическое применение авторской концепции «Управление статусами товара» в современных компаниях B2B и B2C, для повышения качества планирования. Более 15 лет, понадобилось на сбор информации и формализацию этой концепции в процессе практической работы. Первоначально автор работал над вопросом уточнения математических методов прогнозирования, по артикулам (SKU). Но на практике убедился, что путь решения этой задачи, в большей части, находится не в плоскости улучшения математических методов прогнозирования, а в области администрирования, управления ассортиментом и Ролями, задействованными в этом процессе. Предлагаемая концепция «Управление статусами товара» является закономерным развитием теории управления жизненным циклом товаров («Product Life Cycle» Theodore Levitt) и концепций ECR, S&OP и CPFR. Концепция «Управление статусами товара» даёт дополнительные возможности для управления рентабельностью и повышения прибыли. Она значительно облегчает последующую автоматизацию процессов SCM. В предлагаемой статье Вас познакомят с основными элементами этой концепции актуальными для процесса планирования.
Ключевые слова:
Прогнозирование продаж по модифицированному методу сезонной декомпозиции временного ряда
Опубликовано №3 (74) июнь 2016 г.
АВТОРЫ:
РУБРИКА Оптимизация и экономико-математическое моделирование Планирование в цепях поставок
Аннотация
Ухудшение экономической обстановки в мире и дестабилизация множества секторов экономики в текущем десятилетии создают различным компаниям совершенно новые условия работы, к которым приходится приспосабливаться. Задача повышения эффективности использования ресурсов компании в текущих экономических условиях становится крайне актуальной, а интерес к прогнозированию, как инструменту и одному из этапов процесса планирования, постоянно растет. В статье рассматривается классический метод сезонной декомпозиции временного ряда, а также представлен разработанный модифицированный подход. Основной задачей при создании модифицированного метода было повышение гибкости прогнозирования путем выделения целевого оптимизационного параметра, что позволяет создавать различные сценарии прогноза. В статье также разобран пример прогнозирования продаж товарной группы по классическому и модифицированному методам сезонной декомпозиции. Описаны особенности и отличия модифицированного метода сезонной декомпозиции временного ряда от классического. Проведена оценка качества прогноза продаж и сравнение результатов, полученных по обоим методам прогнозирования, согласно которым модифицированная модель показала лучшие результаты по сравнению с классической
Ключевые слова:
Моделирование в Управлении Цепями Поставок
Опубликовано № 2 (73) апрель 2016 г.
АВТОРЫ: Рождественский А.Г., Сабаткоев Т.Р.
РУБРИКА Планирование в цепях поставок
Аннотация
В условиях высокой конкурентности, управления цепочками поставок представляет собой важную задачу для предприятий, и грамотное решение данной задачи позволяет предприятиям выигрывать на рынке за счет снижения издержек и увеличение уровня сервиса. Однако решение данной задачи требует от предприятий соответствующих подходов для принятия сбалансированных и обоснованных решений. Использование принципов моделирования в управлении цепочками поставок позволяет предприятию принимать оптимальные для бизнеса решения с учетом влияния на каждое направление цепи поставок.
В данной статье представлен анализ подходов к описанию бизнес- процессов в управлении цепями поставок. На примере верхнеуровнего описания бизнес- процессов прогнозирования спроса, планирования мощностей и составления операционного логистического бюджета с учетом известных изменений и запланированных активностей мы покажем построение физической, логической и математической моделей. Моделирование ключевых бизнес- процессов компании, как тема имеющая практическое применение, быстро получает популярность в управлении западными и национальными индустриальными компаниями. Цель данной статьи проанализировать и структурировать существующую информацию по подходам к построению бизнес-процессов с учетом актуальных вопросов управления цепями поставок, а также показать важность исследования вопроса моделирования бизнес- процессов для повышения эффективности и конкурентоспособности компании.
Мы можем заключить, что использование принципов моделирование необходимо компаниям различного масштаба, использование данного инструмента позволяет наглядно демонстрировать потенциальные результаты принятия решений и позволяет определять области в цепочке поставок, требующие особого внимания и принятие мер по увеличению эффективности.
Ключевые слова:
Концепция прогнозирования и формирования качества импортных товаров категории фреш
Опубликовано № 2 (73) апрель 2016 г.
АВТОР: Степнова А.С., Киселева Н.В.
РУБРИКА Корпоративная логистика розничных компаний Снабжение Транспортировка в логистике Управление логистическим сервисом
Аннотация
Качество товаров является основополагающей характеристикой, влияющей как на экономику компаний, занимающихся продажей продукции категории фреш, так и на их конкурентоспособность, то есть на имидж в целом. В связи с введенным эмбарго со стороны Западных стран актуальность управления цепями поставок и налаживания новых качественных логистических потоков приобретает особенно большую значимость. Тот факт, что Россия до введения санкций была 2-м по величине импортёром аграрной продукции ЕС (10 % аграрного экспорта ЕС) и особенно пострадал экспорт овощей и фруктов (на Россию приходилось 29 %), а также то, что фреш продукция занимает первое место по импорту из всех продовольственных товаров (по статистике Росстата за 2012-2013 гг.), не позволяет сомневаться в особой критичности и важности рассматриваемого вопроса. В статье представлена усовершенствованная модель прогнозирования качества импортируемой продукции, описанная в работе Киселевой Н.В. и Степновой А.С. (2015), предоставляющая возможность получения более точных прогнозов изменения качества, а также представлена концепция формирования качества фреш продукции на основе диаграммы «Причина–результат», которая позволяет определить причины ухудшения качества или возникновения некондиционного товара по всему жизненному циклу от выращивания до сбыта потребителю. Модель прогнозирования качества и концепция формирования качества импортируемой фреш продукции рекомендована к применению крупными сетевыми ретейлами для стабилизации имеющихся и создания новых логистических поставок в целях сохранения качества свежих овощей и фруктов для потребителя.
Ключевые слова:
В связи с настоящей политической обстановкой в стране – введением санкций на ввоз продукции из стран Запада – актуальность и необходимость гибкого прогнозирования качества импортной продукции фреш стремительно возрастают. Ведь в настоящее время функционирование российских торговых сетей, реализующих продовольственные товары, значительно осложнено негативным влиянием продовольственного эмбарго, ростом инфляции и ослаблением рубля. Изменяющиеся факторы внешней среды и усиление конкуренции на рынке продуктов питания оказывают значительное влияние на ранее сложившиеся логистические системы товародвижения розничных торговых сетей, которые потребуют существенной трансформации (Рыжкова и Кочерягина, 2015).
Ввиду появления новых контрагентов российским ретейлам очень важно иметь инструменты планирования и прогнозирования качества товара в виду отсутствия доверительных отношений с новыми партнерами взамен завоеванной репутации у прежних.
В стандартном магазине отдел “Овощи и фрукты” занимает 5-8% торговой площади при этом объем продаж этой продукции варьируется от 8 до 20% общего объема продаж. Валовая прибыль отдела составляет в среднем 32% по сравнению с 16-18% прибыли отдела бакалейных товаров и 22% всего магазина. При относительно небольших затратах товарооборот отдела “Овощи и фрукты” достаточно высок, а инвестиции в оборудование невысоки по сравнению с затратами на холодильное оборудование и морозильные шкафы, горки и лари, используемые в других отделах (Шамилов, 2009).
Плоды и ягоды – важнейшие компоненты повседневного рациона, поскольку они служат важным источником витаминов, минеральных веществ и пищевых волокон и обладают свойствами, полезными для здоровья и профилактики заболеваний.
Потребление фруктов и ягод на душу населения РФ составляет, по данным Росстата, 51 кг, по рекомендуемым нормам - 71 кг в год. С учетом производства, хранения и других факторов к потребителю попадает гораздо меньшее количество этой необходимой продукции, а с ней и жизненно важных нутриентов. Естественные же условия нашей страны обуславливают сильно выраженную сезонность их потребления (Голуб, 2009; Кварацхелия и Родионова, 2014). Сезонность потребления – фактор, объясняющий высокую долю импорта данной категории товара.
В данной работе мы совершенствуем модель прогнозирования качества импортной продукции, описанную в журнале «Финансовая аналитика: проблемы и решения» (Киселева и Степанова, 2015), дополняя ее параметрами, позволяющими улучшить результат прогноза, сделать его более чувствительным, а также вводим контроль продукции на территории государства-поставщика, который позволит уже на самой ранней стадии определить пригодность продукции для компании-заказчика.
В общем виде технологический процесс доставки плодоовощной продукции потребителям включает в себя такие операции, как сбор и обработка урожая, сортировка и упаковка, складирование и предварительное хранение, погрузка, транспортировка и разгрузка, длительное хранение, реализация, потребление и тому подобное. В процессе доставки
данного вида продукции она испытывает различные как по времени, так и по интенсивности воздействия, связанные с выполнением операций технологического процесса ее доставки (рис. 1). Очевидно, что чем больше операций содержит технологический процесс, тем больше времени продукция идет до потребителя и тем большему числу воздействий она подвергается. При этом потери выше и ниже качество (Успенский, Юхин, Шафоростов и Креков, 2015).
Рис. 1. Схема возможных вариантов технологического процесса доставки плодовоовощной продукции потребителям
В период хранения плоды повреждаются многочисленными микробиологическими и физиологическими заболеваниями (Завражнов, Щербаков, Аксеновский, 2012). В процессе хранения они дышат, испаряют влагу и на дыхание расходуют часть органических веществ, что приводит к снижению их массы, т.е. к естественной убыли. Если на хранение закладывают плоды стандартного качества и при хранении строго соблюдают оптимальный режим, естественная убыль находится в пределах допустимых норм. В случае хранения при повышенной температуре и пониженной относительной влажности, а также при прорастании корне- и клубнеплодов естественная убыль значительно увеличивается (Матвиенко, Лисовой, Казимирова и Схаляхов, 2014).
Сохранение сочного растительного сырья – сложная многофакторная задача из-за неодинаковой стойкости при хранении различных видов плодов и овощей, их высокой обсемененности плесневыми грибами, дрожжами и бактериями.
Важнейшая особенность химического состава, влияющая на продолжительность допустимого хранения плодов и овощей, – высокое содержание воды в их тканях – до 80–90%. Это обусловливает повышенную активность ферментативных реакций и, следовательно, процессов жизнедеятельности хранящихся плодов и овощей, ведущих к дополнительному расходованию запасных питательных веществ на дыхание, а также
ухудшение их качества, снижение устойчивости к болезнетворным микроорганизмам и механическим повреждениям. Эти особенности требуют разработки специальных технологий хранения плодоовощной продукции.
Рассмотрим параметры, оказывающие значительное влияние на качество и требующие учета в логистической цепи управления:
1. Условия сбора, упаковка товара, способ транспортировки.
Свежие плоды очень чувствительны к механическим повреждениям во время
сбора, упаковки и транспортировки, которые могут привести к существенным снижениям качества (Шамилов, 2009). Поэтому условия сбора, способ доставки оказывают влияние на качество продукции на первичных этапах цепи доставки продукта.
Качество плодоовощной продукции во время уборки урожая напрямую зависит от
технологии её сбора и транспортировки. Из-за быстрой порчи большинства сельскохозяйственных продуктов перед аграриями стоит задача в бережной перевозке плодов. Огромную роль в сохранении продукции играет её сбор и укладка в тару. В России используют деревянные ящики, а зарубежные фермеры – контейнеры, при использовании которых выше производительность труда и сохранность плодов. Тип транспортного средства, время суток, температура воздуха также оказывают большое влияние на повреждения урожая. Ниже приведены факторы, влияющие на повреждения плодов при транспортировке. Большие потери плодоовощной продукции при транспортировке связаны с её механической повреждаемостью при погрузочно-разгрузочных и транспортных операциях (рис. 2).
Рис. 2. Классификация факторов, оказывающих влияние на повреждения
Все процессы, происходящие при хранении продовольственных товаров, вызывают количественные и качественные изменения их физических, химических свойств, а для живых товаров и анатомо-морфологических свойств.
Упаковка продовольственных товаров может задерживать испарение воды. Причем эта способность зависит от вида упаковки. Герметически укупоренная упаковка предотвращает испарение воды в окружающую среду, поэтому интенсивность этого процесса минимальная.
Тара и упаковочные материалы, способные поглощать водяные пары, а затем отдавать их в окружающую среду, лишь замедляют испарение воды. К такой упаковке относится бумажная, картонная, деревянная, тканевая тара, а также аналогичные упаковочные материалы. В стеклянных бутылках с укупоркой пробками из натуральных материалов испарение воды происходит путем физической адсорбции ее через пробку.
Результатом испарения воды является усушка пищевых продуктов. Так, в процессе испарения (десорбции воды) теряется масса продукта, его внешний вид из-за усыхания или увядания, ухудшается структура за счет изменения коллоидов, появления микротрещин или пустот, снижается активность воды и повышается устойчивость к микроорганизмам. Кроме того, клетки живых товаров теряют тургор и естественный иммунитет эффективные методы консервирования пищевых продуктов.
Деформационные процессы - процессы, вызываемые различными нагрузками и приводящие к изменениям внутренней структуры и внешнего вида. Разновидностями таких процессов являются раздавливание, бой, приобретение несвойственной формы, раскрошка, раскалывание, нажимы, проколы и тому подобное (Резго и Николаева, 2010).
2. Конденсация при нарушении температуры.
В литературе много говорится о влиянии температуры, влажности на качество продукции (Завражнов, Щербаков и Аксеновский, 2012; Матвиенко, Лисовой, Казимирова и Схаляхов, 2014; Резго и Николаева, 2010; Шамилов, 2009). Но о зависимости времени перевозки продукции на качество при выпадении конденсата от нарушения температуры данные не приводятся. Это является фактором, который должен быть стандартизирован и использован при применении предлагаемой модели прогноза для каждого вида продукции индивидуально.
3. Товарное соседство и отсортировка брака.
Цепь доставки, которая пытается обеспечить потребности клиентов на время представляет собой динамическую систему. Распределительные центры
являются одним из важных кругов этой цепи, и эффективное управление ими представляет важную часть цепи поставок, которая должна быть изучена на стратегическом уровне (Li and Thomas, 2014). На распределительном центре учет таких параметров, как температура хранения, срок хранения, товарное соседство, отсортировка некондиции является важной задачей в сохранении качества.
Поскольку в процессе хранения фрукты и овощи выделяют этилен, то их можно классифицировать на чувствительные и нечувствительные к выделению этилена. Под влиянием этилена быстрее происходят процессы созревания и уменьшения срока годности товара.
Ответственность персонала – еще один фактор, влияющий на исполнение сотрудниками должностных инструкций и обязанностей. В данном случае нас непосредственно интересует выполнение операций отбраковки товара, поскольку отсутствие переборки продукции негативно складывается на доле качественного товара.
Таким образом, описанные выше факторы оказывают значительное влияние на качество фреш продукции. Основные факторы, определяющие качество продукции фреш и позволяющие достаточно быстро определить фактические причины его ухудшения, представлены на диаграмме “Причина-результат” (рис. 3).
Рис. 3 Диаграмма “Причина-результат”
При практическом применение модели прогнозирования качества была выявлена необходимость учета выше описанных параметров, а именно: выпадение конденсата при нарушении температуры, товарное соседство для продукции чувствительной к выделению этилена и наличие отбраковки некондиционного товара. При оценке времени доставки товара на центральный склад (ЦС) необходим учет времени ожидания транспортного средства при самой выгрузки, поскольку транспортное средство может быть в очереди или могут повлиять другие факторы на прием товара. Кроме того, добавлена возможность контроля качества по допускаемым нарушениям при доставке продукции до границы (рис.4).
Необходимо уточнить точки формирования прогнозов, отраженные в модели:
контроль качества 0 – за границей РФ (до таможенного органа);
прогноз качества 1, 2 – порт/транзитные склады
прогноз качества 3 – к сформированному маршруту доставки
По контролю качества до границы РФ имеется возможность отследить нарушения, при наличии которых уже до перевозки можно осуществить отказ от товара, не отвечающего установленным стандартам качества, в соответствии с условиями поставки, минимизируя таким образом финансовые риски потребителя. На основании данного контроля есть возможность сделать вывод о приемлемости/неприемлемости отклонений в продукции к моменту доставки на границу.
Немаловажным является учет параметра нарушения температурного режима, который должен иметь место лишь в случае отсутствия дозаривания товара при перевозке.
В прогнозе качества 1 добавлен параметр точка росы – достижение такого уровня температуры, при которой водяной пар конденсируется в жидкость. Если точка росы достигается при перевозке, партия попадает в категорию “имеется вероятность снижения качества” (по прогнозу качества 1).
На значение параметра К у.к. (в прогнозе качества 2), будут оказывать влияние точка росы (в прогнозе качества 1), отсутствие переборки товара от брака, товарное соседство (в прогнозе качества 3), и проявление данных параметров приведет к увеличению К.у.к.
Товарное соседство – зависимость продукции от влияния выделяемого этилена товарами, находящимися вблизи при хранении/транспортировке. Если продукт чувствителен, то на значение качества это также окажет влияние. Доля влияния данного параметра должна варьироваться от количества времени нахождения этилен-чувствительных товаров с товарами-катализаторами их вызревания, и для каждого товара данный параметр должен быть индивидуален.
Таким образом, каждый из добавленных параметров на всех этапах прогноза оказывает влияние на К.у.к., в связи с чем прогноз качества становится более чувствительным и близким к реальным прогнозам.
Рис. 4. Модель прогнозирования качества
Постановка задачи: Компания X импортирует фреш продукцию, доставка томата осуществляется из Греции морским способом через порт в Новороссийске, ЦС находится в Москве. Доставка на ЦС осуществляется грузовыми автомобилями, реальное время, которое водитель может проехать в сутки со средней скоростью 70 км/ч равно16 часов. Отклонение температуры для продукции данного вида на каждые 2 градуса проецирует снижение качества на 2 %. Допустимо ухудшение качества по партии товаров до 45%. Компанией установлены критерии состояния качества по сроку жизни к моменту доставки на ЦС:
1) товар просрочен срок жизни X <= 1 дня;
2) малый срок годности товара 1 < X <= 3;
3) достаточный срок годности товара 3 < X <= срок жизни с таможенного терминала.
Необходимо спрогнозировать качества товара к моменту его доставки на ЦС.
Решение задачи
Данные с таможенного терминала:
1) согласно стандарта Томаты: стандарт ЕЭК ООН FFV-36 касающийся сбыта и контроля товарного качества продукции определен сорт томата: в партии товара высшего сорта - 10%, товара 1-ой категории - 60%, 2-ой категории - 30%;
2) температура плодов по приходу +10 градусов Цельсия, рекомендованная t-ра +7/+8 градусов Цельсия;
3) срок жизни подов 11 дней.
Исходя из обозначенного условия в модели прогнозирования качества по оценке класса партии, партии томата присваиваем 2-й класс:
1) партия 1-го класса – наличие товара 1-ой категории более 75%;
2) партия 2-го класса – наличие товара 2-ой категории более 20%;
3) некондиционная партия (брак) – наличие товара категории “брак” более 2%.
Контроль качества 0- партия без нарушений сбора и доставки, снижение качества не прогнозируется к моменту прихода на ТО:
- лабораторный контроль до ТО – предоставил данные об отсутствии нарушения погодных условий при сборе продукции
- время в пути до ТО 3 суток (что является приемлемым временем доставки для компании)
- упаковка – гофрированный картон, что является соответствующим стандарту ГОСТ Р 51810-2001. Томаты свежие, реализуемые в розничной торговой сети (с 01.01.2003)
- способ доставки – рефрижераторная тележка
Прогноз качества 1 – имеется вероятность снижения качества: партия 2-го класса + температура не в норме + достижение точки росы.
Прогноз качества 2 – поскольку 44% < 45% , то прогнозируется ухудшение качества на 44 %.
На данном прогнозе устанавливается параметр К у.к., который должен учитывать температуру не в норме + достижение точки росы и транспортировку груза течении 24 часов после ее достижения, а также отсутствие переборки томата на ТС.
Допустим, что Ку.к. без влияния данных параметров=2%, а с параметрами 4%. Тогда:
4% ×11 дней= 44%
Прогноз качества 3 – поскольку томат не чувствителен к выделению этилена, то параметр товарного соседства для данной категории продукции не оказывает влияния на качество.
- достаточный срок годности товара к моменту доставки на ЦС:
Расстояние от Новороссийска до Москвы 1348 км. Таким образом, водитель указанное расстояние (по обозначенному условию - реальное время, которое водитель может проехать в сутки со средней скорость = 70 км/ч равно16 часов) может преодолеть за 19 часов. Планируемое расстояние, которое водитель проедет за сутки = 1348 × 16/19 = 1135 км.
Рассчитаем время в пути: 1348/1135 = 1,2 дня;
Срок жизни к моменту доставки = 11 - 1,2 = 9,8.
Согласно установленному критерию по состоянию качества 3 <= 9,8 <= 11 плод будет иметь достаточный срок годности товара к моменту его доставки на ЦС.
Список литературы
|
Голуб, О.В. (2009), “Концепция формирования качества плодово-ягодной продукции”, Техника и технология пищевых производств, № 2, С. 63-66 |
|
Завражнов, А.И., Щербаков, С.Ю. и Аксеновский, А.В. (2012), “Применение инфракрасной лазерной обработки для формирования устойчивости плодов яблони к заболеваниям при хранении“, Вестник Мичуринского государственного аграрного университета, №2, С. 126-128 |
|
Закирова, А.Ш., Канарская, З.А., Зарипова, С.К. и Канарский А.В. (2013), “Влияние биополимерного покрытия на микрофлору и органолептические свойства клубники и малины“, Вестник Казанского технологического университета, Т.16, №1, С. 157-162 |
|
Кварацхелия, В.Н. и Родионова, Л.Я. (2014), "Действие отрицательных температур на качество пектиновых веществ плодов и ягод“, Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета, № 104, С. 1822-1831. |
|
Киселева, Н.В. и Степнова, А.С. (2015), “Прогнозирование качества импортной продукции для крупных сетевых ретейлов“, Финансовая аналитика: проблемы и решения, №14(248), С. 48-58 |
|
Матвиенко, А.Н., Лисовой, В.В., Казимирова, М.А. и Схаляхов, А.А. (2014), “Технологии хранения фруктов и овощей для производства консервированной продукции“, Новые технологии, №1, С. 22-28 |
|
Резго, Г.Я. и Николаева, М.А. (2010), “Физические процессы, происходящие при хранении продовольственных товаров“, Сибирский торгово-экономический журнал, №10, С. 83-88 |
|
Рыжкова, О.А. и Кочерягина, Н.В. (2015), “Основные стратегии функционирования розничных торговых сетей на современном этапе“, Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Экономика. Управление. Право, Т.15, №.2, С. 183-190 |
|
Успенский, И.А., Юхин, И.А., Шафоростов, В.А. и Креков, С.А. (2015), “Возможности повышения эффективности уборочно-транспортного процесса плодовоовощной продукции“, Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета, № 110, С. 1313-1328 |
|
Шамилов, М.Ш. (2009), “ Отдельные элементы мерчендайзинга сельскохозяйственной продукции на предприятиях розничной торговли“, Аграрный вестник Урала, №2(56), С. 39-42 |
|
Demirtas, N. and Tuzkaya, Umut R. (2012), Strategic planning of layout of the distribution center: an approach for fruits and vegetables hall, Procedia social and behavioral sciences, no. 58, pp. 159–168. |
|
Li, Z. and Thomas, C. (2014), Quantitative evaluation of mechanical damage to fresh fruits, Trends in Food Science and Technology, no. 35, pp. 138 – 150 |
Планирование спроса в цепях поставок
Опубликовано № 1 (72) февраль 2016 г.
АВТОР: Солодовников В. В.
РУБРИКА Планирование в цепях поставок Информационные технологии в логистике и SCM
Аннотация
В статье исследуется процесс планирования спроса в контексте дисциплины управления цепями поставок. Анализируется место рассматриваемого процесса в моделях SCOR и GSCF. Уточняются основные шаги планирования спроса: анализ и подготовка исторических данных; статистическое прогнозирование; корректировка прогноза с учетом экспертных оценок; согласование и утверждение прогноза; мониторинг качества прогноза и процесса. Исследуются подходы к организации структуры данных процесса, описывается терминология в этой области. Анализируются основные методы прогнозирования, включая: качественные/субъективные, причинно-следственные, анализ временных рядов. Систематизируются основные модели, используемые при прогнозировании спроса в цепях поставок. Отмечается важность мониторинга качества прогнозирования. Приводятся основные методики определения исключительных ситуаций рассматриваемого процесса. Формализуются ключевые требования к информационным системам планирования спроса. Приводится обзор известных программно-математических инструментов, предназначенных для поддержки процесса планирования спроса.
Ключевые слова:
Планирование потребности в предметах снабжения на основе методов прогнозирования
Опубликовано № 3 (50) июнь 2012 г.
АВТОРЫ: Сергеев В.И., Эльяшевич И.П.
РУБРИКА Оптимизация и экономико-математическое моделирование, Планирование в цепях поставок, Снабжение
Аннотация
На основе анализа факторов, влияющих на параметры закупок и уровень запасов, предметов снабжения предложена классификация методов прогнозирования. Рассмотрены основные методы прогнозирования параметров закупок по динамическим рядам и корреляционно-регрессионные модели прогнозирования. Показаны методы учета сезонности при прогнозировании
Ключевые слова:планирование потребности предмет снабжения прогнозирование параметры закупок уровень запасов классификация методов динамический ряд корреляционно-регрессионная модель сезонность
Совершенствование планирования поставок продукции с ограниченным сроком годности
Опубликовано № 3 (56) июнь 2013 г.
АВТОР: Рожков М.И.
РУБРИКА Управление запасами, Корпоративная логистика промышленных компаний, Оптимизация и экономико-математическое моделирование
Аннотация
В статье рассматривается проблема снижения уровня списания продукции с ограниченным сроком годности (соки прямого отжима) при сохранении заданного уровня сервиса. Предложен краткий обзор литературы, посвященный данной тематике. Рассмотрена специфика отрасли и сформулирована оптимизационная задача. Разработан алгоритм оценки объема списания и инструментарий для прогнозирования поставок данной продукции.
Ключевые слова: управление запасами ограниченный срок годности неликвиды прогнозирование оптимизация
Практическая методика определения конкурентоспособности подъемно-транспортного оборудования посредством эвристической модели
Опубликовано № 6 (59) декабрь 2013 г.
АВТОР: Николов А.Е., Казаков Н.И.
РУБРИКА Обзоры и аналитика, Логистическая инфраструктура
Аннотация
В статье определяется конкурентоспособность подъемно-транспортного оборудования (вилочных погрузчиков) посредством эвристической модели и прогнозирования его параметров. Показаны практические шаги для реализации этой методики. Выполнено сравнение конкурентоспособности конкретных видов ПТО. Даны рекомендации для ее повышения в будущих моделях.
Ключевые слова выбор оборудования конкурентоспособность подъемно-транспортное оборудование эвристическая модель прогнозирование
