Stochastický model logistického systému výrobní firmy se zaměřením na řízení zásob

Abstract

Problematika řízení zásob je v současné době velmi aktuální, neboť tato důležitá manažerská aktivita může významně ovlivnit ostatní firemní procesy, flexibilitu a konkurenceschopnost firmy. Značná turbulentnost tržního prostředí a působení mnoha stochastických jevů mohou tuto činnost komplikovat a negativně ovlivnit.

Jedním ze základních metodických přístupů k řízení zásob je přístup optimalizační. Základním problémem je obvykle optimalizace nákladového typu - - tedy minimalizace celkových nákladů spojených se zásobami. Při řešení optimalizačních úloh lze využít buď matematicko-statistický aparát teorie zásob nebo simulaci, která je účinným flexibilním nástrojem kvantitativních metod pro podporu manažerského rozhodování.

V předkládané disertační práci není problematika řízení zásob řešena pouze jako izolovaný proces, nýbrž jako integrální součást konceptuálního modelu logistického systému fiktivní výrobní firmy. Právě jeho vytvoření je přínosem a jedním z hlavních cílů předkládané práce.

Logistický systém je zkoumán a analyzován na dvou úrovních:  úroveň dílčích logistických procesů (např. subsystém řízení objednávek zákazníků, subsystém výrobního plánování, subsystém dodávek materiálu a zásobování, subsystém distribuce apod.) zkoumaná zejména heuristickou stochastickou simulací typu Monte Carlo;  úroveň celkového logistického systému zkoumaná prostřednictvím známé metody analýzy výnosů a nákladů (Cost and Revenue Analysis). Tato kvantitativní analýza efektivnosti firmy se opírá o znalosti, které jsou v souladu se současnými poznatky ekonomické teorie.

Vzhledem ke složitosti zkoumaných procesů nebyly v rámci disertační práce použity klasické matematické optimalizační modely. Jedním z dalších přínosů předkládané práce je právě stochastický simulační přístup k optimalizaci na obou výše zmíněných úrovních. Součástí analýz uvedených procesů jsou běžně používané statistické metody a postupy. Pro počítačové modelování jednotlivých procesů logistického systému výrobní firmy byl využit široce dostupný software MS Excel. Tento software je sice limitován pro modelování složitých a komplexních reálných systémů, nicméně pro účely stochastického přístupu k řešení optimalizačních úloh úplně postačuje.

Výsledky simulace byly použity k sestavení ziskové matice, která představuje závěrečnou etapu simulačního modelování. Tato matice je vyjádřena ve třech variantách:  matice středních hodnot zisků (a ztrát);  matice odpovídajících směrodatných odchylek zisků (a ztrát);  matice minimálních očekávaných zisků (a ztrát) s předem zvolenou pravděpodobností (rozhodovací matice).

Význam této matice spočívá zejména v tom, že umožňuje managementu firmy zjistit určitý „manévrovací“ prostor a směry zvyšování efektivnosti - např. zjištění bodu globálního optima (maximum firemního zisku), zjištění bodů omezeného optima zisku při daném technicko-ekonomickém kapacitním omezení, rozhodování o možné poloze a hodnotě zisku při pronikání na nové trhy apod. Při rozhodovací analýze různých rizikových ziskových variant je brán zřetel na osobnostní charakteristiky manažera, zejména na jeho postoj k riziku.

The issue of inventory management is very relevant nowadays because this important managerial activity can affect significantly other business processes, flexibility and competitiveness of company. Considerable turbulence of the market environment and impact of many stochastic phenomena may complicate this activity and affect negatively.

One of the basic methodological approaches to inventory management is an approach of optimizing. The basic problem is usually the optimizing of cost type – consequently the minimizing of the total inventory costs. To solve optimization tasks, we can use either mathematical and statistical tools of inventory theory, or simulation which is an effective and flexible tool of quantitative methods to support of managerial decision-making.

The issue of inventory management is solved not only as an isolated process at the submitted dissertation but as an integral part of the conceptual model of logistic system of ficticious manufacturing company. Its creation is a benefit and one of the main objectives of the presented dissertation.

The logistic system is researched and analyzed on two levels:  the level of partial logistic processes (e.g. subsystem of customer order management, production planning subsystem, material supply subsystem, inventory management subsystem, distribution subsystem etc.) which is researched in particular by a heuristic stochastic simulation Monte Carlo;  the level of global logistic system which is researched by the known method – Cost and Revenue Analysis. This quantitative analysis of the company effectiveness is based on knowledge which are consistent with conclusions of the current economic theory. In view of the complexity of researched processes there have not been used classical mathematical optimization models at the context of dissertation. One of the other benefits of the submitted dissertation is the stochastic simulation approach to optimization on both of above-mentioned levels.

Analyses of these processes are based on the commonly used statistical methods and procedures. For computer modeling of the partial processes of logistic system was used widely available software MS Excel. Although this software is limited for modeling the complex real systems, it is completely sufficient for the purposes of stochastic approach to solve optimization problems.

The results of simulation were used for creating of a profit matrix which represents the final part of simulation modeling. This matrix is expressed in three versions:  matrix of mean values of profits/losses;  matrix of corresponding standard deviations of profits/losses;  matrix of minimum expected profits/losses with predetermined probability (Decision Matrix).

The importance of this matrix is mainly in the fact that it allows to find out a certain manoeuvrable area and ways for improving efficiency – e.g. determination the point of global optima (global maximum of profit), finding points of limited profit optimum at the case of technical-economic capacity constraints, take a decision about the possible position and value of profit when company wants to get into the new markets etc. At decision analysis of various risk variants is taken into account the characteristics of manager personality and in particular his attitude to risk.