Маркетинг и логистика

Александр Александрович Арский

Аннотация: в статье обосновывается необходимость учета конкурентных факторов в алгоритме модели Уилсона Economic order quantity (EOQ). Эффект масштаба, может оказывать влияние на стоимость транспортной перевозки, и значительно влиять на величину оптимального размера заказа. На основании практических расчетов подтверждается эффективность оптимизации только при крупных оборотах компонентов (товаров) на складе.

Логистические издержки производственных и торговых предприятий, в отдельных случаях могут составлять до 80% в структуре себестоимости товаров или услуг. Столь значительная доля в структуре издержек, определяет необходимость оптимизации издержек на всех этапах производственных и торговых процессов. Снижение логистических издержек, не должно приводить к снижению качества логистических процессов, соответственно логистический процесс должен быть завершен, то есть должен обеспечить реализацию производственного или торгового процесса. В свою очередь, оптимизация издержек позволяет производственному или торговому предприятию получать конкурентное преимущество на рынке за счет повышения экономической эффективности хозяйственной деятельности, в которой маркетинговый аспект выражен возможностью предоставления скидок на товар или услуги в размере величины стоимости сниженных логистических издержек. Данный подход позволяет стимулировать спрос на товар или услугу и увеличивает оборот производственного или торгового предприятия. Актуальным представляется оценка влияния динамики масштаба производства или продаж (в количественном выражении) на параметры модели оптимизации Уилсона Economic order quantity (далее – модель EOQ). Модель оптимизации Уилсона, апробированная еще более 100 лет назад, представляет собой алгоритм нахождения такого количества материальных ресурсов на складе, соотношения доставки и хранения которых являлось бы оптимальным. Алгоритм модели EOQ имеет следующий вид (1) [1]:

где:

•  потребление или производство материального ресурса в периоде
•  затраты на хранение материального ресурса в периоде
• затраты на каждую поставку материального ресурса в периоде

Применение в логистическом планировании модели EOQ возможно при условии достаточной развитости производственного сектора (уровень корпораций) или торговых предприятий (федеральные торговые сети), это обусловлено наличием централизованного планирования поставок материально-технического снабжения или централизованного распределения готовой продукции или товаров (услуг) с достаточной интенсивностью грузооборота на складе.[2] Также стоит учитывать особенности хранимого компонента, так например, на предприятиях агропромышленного комплекса хранение плодоовощной продукции не возможно в течение длительного периода времени, в случае длительного же хранения такой продукции затраты возрастают в связи с использованием специального холодильного оборудования.

Изменение параметров  и  приводит к увеличению оптимального размера заказа, что элементарно закономерно при увеличении переменных в числителе дроби модели EOQ. Но, в контексте данного исследования, предлагается рассматривать зависимость снижения стоимости доставки с увеличением объёмов производства или продаж при условии использования логистических услуг. В этом случае, стоимость логистических услуг при увеличении параметра , может быть снижена относительно стоимости перевозки одной единицы товара. Данный фактор является фактором рыночной среды, снижение стоимости доставки обусловлено использованием более производительного транспорта для распределения (использование для перевозки фуры 10-12 т., а не автофургона 3-4 т.). Так же, на данный фактор оказывает влияние дисконтирование контрактной стоимости перевозки на основе коммерческих переговоров между заказчиком и перевозчиком. На основе практического опыта автора, при увеличении объема автотранспортной перевозки на 50% возможен дисконт в 5-7% от стоимости перевозки применяемой ранее. Стоит также учитывать возможность альтернативной замены автотранспорта на протяженных маршрутах — железнодорожными перевозками, однако это все равно будет требовать на определенном этапе использования автомобильного транспорта (мультимодальная перевозка).[3; 4]

Рассмотрим на практическом примере данную зависимость:

1. Расчет базового значения оптимального размера заказа компонентов материально технического снабжения – сахар-песок (тонн) в квартал:

2. Расчет значения оптимального размера заказа компонентов материально технического снабжения – сахар-песок (тонн) в квартал при увеличении объёма производства на 50%:

3. Расчет значения оптимального размера заказа компонентов материально технического снабжения – сахар-песок (тонн) в квартал при увеличении объёма производства на 50% и дисконте стоимости перевозки на 7%:

Анализ оптимизации объемов компонента материально-технического снабжения, в данном случае, демонстрирует снижение запаса более чем на 1,58 т, что в средне-рыночных ценах составляет 55,3 тыс. руб. При увеличении объема потребления компонента на корпоративном уровне, для обеспечения возрастающего спроса на территориях, показатель высвобождения средств (55,3 тыс. руб.) будет пропорционален увеличению параметра . Это, в свою очередь, обеспечивает отсутствие иммобилизации денежных средств (оплата нахождения излишних резервов компонентов на складе) и обеспечивает повышение экономической эффективности производственного предприятия за счет высвобождения финансовых ресурсов, которые могут быть направлены на другие производственно-хозяйственные цели. Аналогично строится модель оптимизации логистических процессов торгового предприятия, в ней необходимо учитывать сезонный фактор продаж и наличие объема устойчивого базового спроса, обуславливаемого лояльностью постоянных клиентов.

Научная новизна данного подхода, состоит в учете конкурентных факторов в алгоритме модели EOQ, обусловленных эффектом масштаба. Кроме того, на основании практических расчетов подтверждена эффективность оптимизации только при крупных оборотах компонентов на складе. Однако, при определенных условиях модель EOQ, может быть адаптирована к логистическому планированию малого бизнеса, но на более протяженный период (год).[5] Так же модели оптимизации являются эффективным инструментом при антикризисном управлении предприятиями, так как именно ошибки в управлении (неоптимальное планирование, генерация дефицита ресурсов, иммобилизация финансовых средств) или нерациональное использование средств, приводят к снижению экономической эффективности деятельности.[6; 7]

Особое внимание моделям оптимизации должно уделяться при ведении внешней торговли. В этом случае, дополнительными факторами оказывающими влияние на результаты расчета оптимального размера заказа импортера, будут являться:

1. Динамика валютного курса при оплате логистических услуг таможенного перевозчика;
2. График поставок компонента (интенсивность), учитывающий время таможенного контроля и возможное пребывание товаров на складах временного хранения;
3. Изменение стоимости товара у иностранных поставщиков, обусловленное глобальными факторами международной торговли (санкционные ограничения);
4. Конкуренция на внутреннем рынке с альтернативными импортерами при отсутствии права эксклюзивного представительства (дилерства);
5. Наличие контрафактной продукции на внутреннем рынке, составляющую недобросовестную конкуренцию импортеру.[8; 9]

Простейшие модели оптимизации, выполняют так же важную функцию повышения квалификации специалистов занимающихся логистическим планированием уже на начальном уровне малого бизнеса. В условиях глобализации при обострении конкуренции на международных рынках возрастает роль тех специалистов, которые не только обладают достаточной компетенцией в применении теоретических моделей в практике, но и могут привнести свой вклад в теорию логистического менеджмента.

Список использованной литературы:

1. Арский А.А. Применение формулы Харриса-Уилсона (Economic Order Quantity) в логистическом проектировании малого бизнеса // Маркетинг и логистика. – 2016. – №2(4). – с. 5-8.
2. Арский А.А. Стимулирование потребителей в секторе складского аустсорсинга // Экономика. Налоги. Право. 2015. — №4. — с. 63-67.
3. Арский А.А. Технология снижения логистических издержек // Управленческие науки. – – № 4. – С. 54-56.
4. Арский А.А. Учет регионального фактора в логистическом проектировании // Стратегии бизнеса. – 2015. – №9 (17). – с. 3-7.
5. Арский А.А. Простейшие модели логистического проектирования в малом бизнесе // Вестник Московского гуманитарно-экономического института. – 2019. – № 1. – С. 10-15.
6. Арский А.А. Логистическое проектирование в среде малого бизнеса // Мир современной науки. – 2015. – №5 (33). – с. 12-16.
7. Арский А.А. Логистический аутсорсинг как элемент антикризисного управления // Стратегии бизнеса. – 2018. – № 12 (56). – с. 13-15.
8. Черевко В.В. Зарубежный опыт взаимодействия таможенных органов и участников внешнеэкономической деятельности // Вестник московского гуманитарно-экономического института. – 2017. – № 4. – с. 20-23.
9. Худжатов М.Б. Исследование дифференциации внешнеторговых цен с применением дисперсионного анализа // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экономика. – 2017. – № 1. – С. 91-101.

УДК 338

А. А. Арский — кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры аграрных отношения и кадрового обеспечения АПК, ФГБОУ ДПО «Российская академия кадрового обеспечения агропромышленного комплекса», Москва, Россия

e-mail: arskiy@list.ru

The effect of economies of scale in the Wilson model Economic order quantity

A. Arskiy — Candidate of economic sciences, Associate professor, Associate professor of the Department of agrarian relations and staffing of the agroIndustrial complex, Russian academy of personnel in the agro-industrial complex

Annotation: the article substantiates the need to take into account competitive factors in the algorithm of the Wilson model Economic order quantity (EOQ). The economies of scale can affect the cost of transportation, and significantly affect the size of the optimal order size. Based on practical calculations, optimization efficiency is confirmed only at large volumes of components (goods) in stock.

При цитировании статьи в других источниках просим использовать следующий формат: Арский А. А. Фактор эффекта масштаба в модели Уилсона Economic order quantity // Маркетинг и логистика. – 2019. – №4 (24). — с. 5-11.

Полная версия журнала в pdf-формате по ссылке «Маркетинг и логистика».