Adviss logistics - портал по логистике  

ПРОБЛЕМА КЛАССИФИКАЦИИ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В УПРАВЛЕНИИ ЦЕПЯМИ ПОСТАВОК КРУПНЫХ КОМПАНИЙ

В управлении цепями поставок крупных компаний, включающих десятки поставщиков, несколько распределительных центров (РЦ) и тысячи потребителей важное место занимает проблема закрепления рынков за РЦ в распределительной сети. Решение данной проблемы подразумевает поиск решения двух взаимосвязанных задач: во-первых, задачи оптимального закрепления потребителей за поставщиками, во-вторых, задачи разбиения потребителей, т.е. рынков на зоны обслуживания. Оптимизация в обоих случаях должна приводить к минимуму транспортных расходов в распределительной сети.

Первая задача, известная как классическая транспортная задача, подробно рассмотрена в специальной литературе по исследованию операций. Вторая задача не имеет строгого решения. Как правило, на практике зоны обслуживания потребителей формируются по географическому принципу, в соответствии с которым в одну зону обслуживания попадают клиенты территориально близко расположенные друг к другу. Если сеть обслуживания большая, включает сотни или тысячи клиентов, то зоны обслуживания могут группироваться по уровням. На первом уровне делят всю сеть обслуживания на регионы, границы которых, как правило, совпадают с административными границами городских или сельских районов. На втором уровне регионы разбивают на зоны таким образом, чтобы в каждой зоне было возможно сформировать один развозочный маршрут с учетом всех ограничений.

Такое разбиение сети обслуживания на зоны упрощает формирование маршрутов, но не гарантирует снижения транспортных расходов. Кроме того, при этом не учитываются такие важные факторы, влияющие на оптимальность, как размер партии поставки (партионность) и регулярность отправок. Учет партионности отправок позволит использовать для перевозок оптимальный, с точки зрения грузоподъемности, модельный ряд подвижного состава, а учет регулярности отправок позволит сформировать регулярные маршруты и затем оптимизировать их с использованием алгоритма целочисленного линейного программирования. Кроме того, сократятся затраты времени и упростится формирование нерегулярных развозочных маршрутов, так как часть потребителей будет обслуживаться регулярными маршрутами.

В связи с этим возникает проблема классификации потребителей по рассмотренным выше признакам. Ниже предложен алгоритм такой классификации и пример его практического применения. На рис. 1 представлена логика классификации потребителей по признакам объем реализации, партионность и регулярность отправок товара.

Рис. 1. Алгортим классификации потребителей

При решении задачи классификации потребителей внутри регионов на первом этапе (блок 1 на рис. 1) проводится классификация клиентов по признаку объем реализации товара. Исходными данными для анализа являются данные о весе и/или объеме ежемесячной реализации товара клиентами данного региона. Учитывая то обстоятельство, что крупные регионы могут иметь в своем составе сотни клиентов, предлагается для проведения классификации использовать процедуру кластерного анализа методом k-средних. Метод k-средних принадлежит к группе итеративных методов кластерного анализа. Сущность их заключается в том, что процесс классификации начинается с задания некоторых начальных условий (количество образуемых кластеров, порог завершения процесса классификации и т.д.). Метод k-средних удобен для обработки больших статистических совокупностей, так как его вычислительный алгоритм является быстродействующим. Метод k-средних реализован во многих специализированных пакетах прикладных программ для статистической обработки данных, например, в пакетах STATISTICA^® и SPSS^®.

На втором этапе (блок 2 на рис. 1) проводится расчет основных статистик по каждому потребителю (клиенту). Исходными данными для расчета являются данные о весе и/или объеме ежедневных отправок товара каждому клиенту данного региона в течение определенного периода времени. Расчет и последующий анализ результатов расчета рекомендуется производить с использованием специализированных программ для статистической обработки данных, упомянутых выше или им аналогичных.

На третьем этапе (блок 3 на рис. 1) осуществляется классификация клиентов по признаку партионность отправок. Мелкопартионными считаются отправки, вес которых, с учетом класса груза, меньше грузоподъемности автомобиля. Критерием здесь будет грузоподъемность имеющегося в наличии  и используемого для перевозок подвижного состава с учетом класса груза. Очевидно, что при полнопартионных отправках клиенты будут обслужены маятниковыми маршрутами, а при мелкопартионных отправках - развозочными маршрутами.

На четвертом этапе (блок 4 на рис. 1) осуществляется классификация клиентов по признаку регулярность отправок. Регулярными являются все отправки, осуществляемые ежедневно или с определенной периодичностью, например, пять раз в неделю.  Критерий отнесения клиентов к той или иной группе, т.е. периодичность отправок, должны определить менеджеры по логистике и организации перевозок. Задача менеджера, в данном случае, состоит в том, чтобы большинство клиентов отнести к группе регулярных. Поскольку именно для клиентов, осуществляющих регулярные отправки, возможна прокладка регулярных маршрутов и дальнейшая их оптимизация методами линейного программирования.

Полученные в ходе анализа по приведенной выше схеме результаты являются исходными данными для определения оптимальной схемы доставки товара потребителям и расчета регулярных развозочных маршрутов.

  /А.А. Бочкарев СПбГИЭУ ©/