Количественные методы в бизнес решения

Обоснование количественного подхода при разработке логистической стратегии. Количественные методы проектирования мощностей на полигоне обслуживания.

Добронравин Евгений, 2012

Логистическая сеть может быть представлена как серия узлов и соединений, мест хранения материальных запасов и транспортных связей между ними. Таким образом, если рассмотреть логистическую сеть – как систему, то есть совокупность связанных элементов, через которые движется материальный поток, проходя через точки группировки и разгруппировки, используя, в основном, количественные показатели и критерии, все это создает основу для применения количественных оптимизирующих процедур, с возможностью применения к системе средств автоматизации управления.

В соответствии с теорией логистики, количественные методы являются инструментами построения логистических моделей. Предметная область «Количественные методы» обеспечивают наиболее полное и современное уточнение основ методологии научного управления (область сферы бизнеса, экономики, статистики, математики и других дисциплин в прагматичных попытках помочь менеджерам производить решения) . Они связаны также с понятием исследование операций (как область исследований), математическая оптимизационная процедура (отдельный количественный метод нахождения наилучшего решения). Можно сделать вывод, что использование этих инструментов обеспечивает оптимизационный подход в логистике.

Количественные VS качественные методы в социологическом исследовании.

Под научным управлением мы понимаем активный процесс познания закономерностей, тенденций и разработка программы действий . Несмотря на то, что исследование операций и научное управление могут перекрывать друг друга в предметной области, научное управление шире и охватывает количественные методы из более старых дисциплин – особенно экономики, статистики, промышленного инжиниринга, а также новых – кибернетики, системного анализа, теории организации, компьютерной науки и информатики.

В последнее время мы наблюдаем быстрый прогресс в использовании количественных методов и широкое распространение компьютеров. Список типов бизнес-задач, которые могут решать эти методы постоянно увеличивается, а примеры успешного применения могут быть найдены практически во всех функциональных областях. Количественные методы используются в таких задачах, как определение мест для размещения складов на полигоне дистрибуции для обеспечения минимальных расходов по хранению, транспортировке и складированию, разработка дизайна порта для нефтяных танкеров с использованием имитационных моделей для обеспечения максимальной рентабельности инвестиций, проблема трансотгрузки с использованием линейного программирования, сетевые модели при разработке дистрибуционной сети, выбор продуктового набора и т.д .

Однако сфера применения количественных методов шире контура логистики, поэтому нашей задачей является установление типов логистических задач, которые могут быть решены современными количественными методами, областей их применения при решении оптимизационных задач в логистике.

Количественные методы в решении прикладных задач. 17 сентября 2020

Таблица 1. Количественные оптимизационные методы и их применение в логистике.

В книге «Количественные методы бизнес-решений» Л.Л.Лапин проводит наиболее полный анализ условий применения различных количественных методов к проблеме управления запасами. Рассмотрены традиционные модели управления запасами, линейное программирование и приложения его модификаций, в том числе, на основе транспортной задачи, имитационное моделирование и динамическое программирование.

На примере задач управления запасами, он отмечает, что «Каждый метод имеет преимущества и ограничения при решении оптимизационных задач в логистике. Модель оптимального размера заказа на основе формулы Вильсона не учитывает график спроса, только единообразный уровень спроса, но производит оптимизацию. Имитационное моделирование использует детальный график распределения потребности по периодам. Оба метода рассматривают отдельные заказы, инициируемые через установленный интервал времени, либо при достижении точки заказа, и допускают возникновение дефицитов.

Линейное и динамическое программирование используют детальную информацию о распределении потребности, гарантируют отсутствие дефицитов и допускают колебание размеров заказа, однако линейное программирование существенно усложняется в постановке целочисленного программирования, чтобы учесть например постоянные издержки производства, которые возникают не в каждом периоде. Динамическое программирование — высокоэффективная вычислительная процедура в отношении возможности большого объема выполняемых вычислений и экономии использования компьютерной памяти. При использовании компьютерных средств, оно показывает лучшие результаты, чем линейное (целочисленное) программирование при решении проблем управления запасами. Хотя детали за рамками изложения данной книги, динамическое программирование может быть расширено на решение проблем с неопределенным спросом. Но в случае, когда характер спроса существенно не меняется по периодам, подход EOQ, по всей видимости, является наилучшим».

Наиболее известная процедура операционного анализа — это линейное программирование, инструмент математической оптимизации, которая лежит в основе сетевого управления, динамического и целочисленного программирования, транспортных задач. В логистической системе множество взаимосвязанных переменных, и это, казалось бы, создает предпосылки для решения задач с помощью линейного программирования. Однако, на наш взгляд, применение линейного программирования для этих целей затруднительно, поскольку связи между показателями нелинейные, что, например, демонстрирует формула Вильсона или таблица Брауна для страхового запаса. Логистические же модели являются еще более комплексными, чем задачи управления запасами.

При проектировании размещения складских мощностей на полигоне обслуживания часто применяются следующие вычислительные процедуры:

Система взвешенной оценки.

Это наиболее широко используемая методика при общем выборе месторасположения, так как обеспечивает возможность оценить разные факторы в понятном формате.

Транспортная задача методом линейного программирования.

Этот метод используется для оценки влияния изменения в структуре задачи, то есть влияния на оптимальные затраты при выборе того или иного кандидата на добавление нового склада или производства к существующей сети. Для этого добавляется новый ряд в транспортную матрицу и расставляются затраты по доставке от этой фабрики к местам назначения, а также объем, который может обеспечивать эта фабрика.

Метод центра тяжести.

Методика применяется для размещения промежуточных и распределительных складов (часто в международных размещениях используется) с учетом уже существующих, расстояний между ними и объемов перемещаемых товаров между ними.

Детальный стоимостной анализ.

Этот вид анализа предполагает детальный расчет затрат для каждого из вариантов размещения мощностей.

Размещение сервисных филиалов.

Для целей размещения используется GIS- географик информейшн систем.

Модель множественной регрессии.

При размещении розничных точек из четырех составляющих маркетинга (цена, продукт, продвижение и размещение), часто размещение является наиболее важным.

В книге под ред. проф. В.С. Лукинского прводятся аналогичные подходы к проектированию месторасположения складских мощностей, но при этом указывается: «…дальнейшие исследования должны быть направлены на построение таких алгоритмов решения задачи оптимального размещения складской сети, котоые позволили бы учесть наличие одного или нескольких складов в регионе, многономенклатурность товаров, а также другие факторы, влияющие на оптимальное месторасположение складской сети»

Указанные выше количественные методы обладают тем недостатком, что в них изучаются только издержки. Например по издержкам альтернативы могут быть схожи, но используется разное число мощностей, поэтому анализ необходимо продолжить и по другим критериям.

В отличие от этого, имитационные же модели, по всей вероятности, позволяют решать все типы задач логистики, которые решаются современными количественными методами. Они применяются для решения, например, следующих задач логистики: задачи управления запасами – проверка применения политик оперативного управления, определение емкости склада, на количество используемого транспорта, танкеры обслуживающие трубопровод, выбор воздушного судна, системы «вытягивания» и «проталкивания» в производстве, комбинирование складов, выбор продолжительности производственного цикла . Эти задачи обладают возможностями для решения более комплексных задач, поскольку основаны на прямом описании объекта функционирования.

В некоторых случаях они оказываются, благодаря этому, и более точными. Например, плановый средний остаток материального запаса может быть высчитан на основе норматива страхового и текущего запаса, которые получены на основе применения аналитических методов Уилсона и Брауна и основывается на допущении, что спрос по позициям, варьируя вокруг средних значений в общем ассортименте приводит размер запаса к общим нормативным значениям. Однако не учтен тот факт, что динамика по той части позиций, которые достигают нулевого остатка, прекращается, что по совокупности позиций приводит к отклонениям от средних ожидаемых результатов. Следовательно, ожидаемый средний запас может быть окончательно уточнен лишь на основе имитационного моделирования по этим нормам.

Логистика имеет в своем распоряжении обширный математический аппарат и множество функциональных моделей, обслуживающих различные функциональные области логистики: закупочную, производственную, информационную, распределительную, транспортную, складскую, управления запасами. Задачи в логистике имеют разные уровни иерархии.

Например, задача размещения товара на складе является задачей низового уровня в сравнении с задачей общей логистической оптимизации. Одни задачи в логистике решены полностью, как, например, задача коммивояжера, какие то включают необходимость анализа множества разнородных и имеющих разный характер влияния факторов. Логистика, как наука, при этом, находится на стыке возможностей использования математических и количественных методов и учета различных факторов в модели, наиболее адекватно отражающей закономерности функционирования логистической системы. Поэтому, на наш взгляд, на первый план выступают имитационные модели и методы с элементами («гранулами») аналитических моделей. Как считает группа авторов, будут использоваться системы аналитических и имитационных моделей.

Резюмируем. На наш взгляд, существующие аналитические оптимизационные процедуры односторонне характеризуют процессы логистической системы. В то же время, интерес представляют проблемы построения интегральной логистической модели, что и создает проблемную ситуацию. Что касается используемых моделей, теория логистики опирается на теорию управления запасами и другие теории и количественные методы по отношению к потоковым процессам.

Статья подготовлена по следующим материалам:

Nersesian, Roy L. Computer simulation in logistics : with visual basic application / Roy L. Nersesian and G.Boyd Swartz. – 1996. — 250 pp.

Дыбская В.В. Логистика : учебник / В.В.Дыбская, Е.И.Зайцев, В.И.Сергеев, А.Н.Стерлигова ; под ред. В.И.Сергеева. – М. : Эксмо, 2011. – 944 с. – (Полный курс MBA).

Модели и методы теории логистики: Учебное пособие. 2-е изд. / Под ред. В.С. Лукинского. — СПб.: Питер, 2007. — 448 с.; с ил. — (Серия «Учебное пособие») – с.407.

Филосовский энциклопедический словарь/Гл. редакция: Л.Ф.Ильичев, П.Н.Федосеев, С.М.Ковалев, В.Г.Панов – М.:Сов.энциклопедия, 1983.-840 с.

Источник: genobium.ru

Количественные методы для бизнес-решений

Успешные деловые решения основаны на количественных методах, чтобы сузить возможности и помочь предсказать, какие варианты будут иметь наибольшие шансы на успех. Независимо от того, принимаете ли вы решения о покупке, маркетинге или финансировании, очень важно получить количественную основу для оказания помощи в процессе принятия решений. Использование математических и числовых данных для резервного копирования ваших бизнес-решений помогает вам делать более осознанный выбор и может способствовать успеху вашей компании.

Вероятность

Используйте вероятность для определения долгосрочной вероятности получения прибыли от предлагаемых вами продуктов и для распределения ресурсов. Например, в сфере страхования деловые решения по ставкам могут быть установлены вероятностью претензий на основе таких переменных, как демографические и географические различия. Вы также можете использовать вероятность, чтобы определить, какие из ваших продуктов или услуг имеют наибольший потенциал для получения прибыли. Примите бизнес-решение, чтобы распределить финансовые и кадровые ресурсы на основе потенциальной прибыли.

Прогнозирование

Применяйте методы прогнозирования, такие как скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание и линейная регрессия, для прогнозирования будущих бизнес-событий на основе предыдущих данных. Большинство методов прогнозирования предполагают, что будущие события будут похожи на предыдущие события, учитывая, что никаких серьезных изменений не происходит. Прогнозирование может использоваться для принятия решений о финансировании, решениях о продуктах и ​​даже кадровых решениях. Прогнозирование — один из самых мощных количественных методов, помогающих принимать деловые решения. Используйте прогнозную информацию в качестве основы и изменяйте ее, основываясь на известных изменениях, для повышения надежности бизнес-решений.

Сбор данных

Используйте методы интеллектуального анализа данных, такие как усреднение, накопление или мета-обучение, чтобы обнаружить закономерности или отношения в ваших бизнес-данных. Ищите шаблоны покупок, предпочтения, сезонные изменения и любые переменные, которые можно использовать для точного выбора будущих клиентов. Если вы продаете платья, вы можете обнаружить, что половина покупок у покупателей приходится на черные платья, а продажи начнутся в начале декабря. Вооружившись этой информацией, вы можете принять деловое решение, чтобы запасать больше черных платьев и увеличить запас одежды в декабре, чтобы максимизировать продажи.

Анализ времени

Применять методы анализа временных рядов для принятия финансовых бизнес-решений. Временная стоимость денег является фундаментальной концепцией в финансах и помогает вам определить, какие инвестиции будут стоить в будущем. Эти методы могут использоваться для стандартных финансовых инструментов, таких как облигации, но также могут применяться к капитальным вложениям, таким как принятие решений о строительстве. Принимайте бизнес-решения, сравнивая будущую стоимость капитальных вложений с альтернативными инвестициями. Например, вы можете сравнить будущую стоимость нового производственного завода с инвестициями в высокодоходные облигации, чтобы увидеть, превзойдут ли инвестиции завода стандартный рыночный доход.

Количественные методы в управлении бизнесом и финансах

Менеджеры по бизнесу и финансам принимают лучшие решения, когда у них есть достаточная информация для принятия таких решений. Количественные методы предоставляют дополнительную информацию, чтобы помочь менеджерам в принятии деловых и финансовых решений, которые будут влиять на организации. Общие количественные методы включают регрессию .

Количественные методы в бизнесе

При попытке ведения бизнеса необходимо принимать во внимание столько данных, сколь бы малыми они ни были, поэтому очень полезно ознакомиться со способами количественного определения этих данных, чтобы сделать их понятными. Существует множество проверенных и проверенных количественных методов, о которых должен знать любой деловой человек. .

Методы и методы, используемые в оперативном управлении

Операционное управление фокусируется на реализации процессов, которые делают бизнес более эффективным. Внедряя методы, используемые в оперативном управлении, владельцы малого бизнеса могут получить массу преимуществ, включая снижение затрат, увеличение доходов и улучшение операционной деятельности.

Источник: ru.ebrdbusinesslens.com

Количественные методы в бизнесе

Рецензент: Мишель Зайдель, бакалавр наук, бакалавр права, MBA

В последние десятилетия появились огромные объемы данных обо всех аспектах бизнес-операций. Бизнес-менеджеры теперь имеют доступ к большему количеству информации и более сложным количественным методам для принятия более обоснованных решений.

Сегодня владельцы используют несколько популярных количественных методов для анализа данных и принятия решений.

Регрессионный анализ в принятии решений

Предположим, вы менеджер по продажам, который пытается спрогнозировать цифры на следующий месяц. Инстинктивно вы полагаете, что на продажи влияют погодные условия, рекламные акции конкурентов, уровень доверия потребителей и многое другое. Но какой из этих факторов больше всего влияет на продажи? Регрессионный анализ — это метод, который помогает найти ответы.

Регрессионный анализ — это способ определить, какие переменные имеют наибольшее влияние, а какие следует игнорировать. Зависимая переменная — это главный фактор, который вы пытаетесь предсказать; независимые переменные — это факторы, которые, как вы подозреваете, будут влиять на зависимую переменную.

Использование регрессионного анализа

Первым шагом в проведении регрессионного анализа является сбор исторических данных о зависимых и независимых переменных и нанесение их на диаграмму. Например, на нашей иллюстрации вы можете построить график зависимости среднего количества осадков в месяц в дюймах от продаж за тот же месяц. Затем нарисуйте линию, которая примерно проходит через середину точек данных. Это называется линией регрессии.

Разброс точек данных вокруг линии регрессии даст некоторое представление о корреляции между количеством дождя и продажами. Имея эту информацию, можно сделать прогноз будущих продаж на основе прогнозов погоды.

Линейное программирование для поиска решений

Многие ситуации в бизнесе предполагают оптимизацию использования нескольких ресурсов. Линейное программирование — это простой метод, который находит оптимальное решение для сложного набора ограничений, делая несколько предположений. Пример поможет проиллюстрировать его применение.

Рассмотрим фермера, у которого есть 110 акров земли и который пытается решить, сажать ли пшеницу или ячмень. У него бюджет $10,000 а также 1,200 доступно человеко-дней труда. Это ограничения.

Стоимость пшеницы 100 $ / акр в семенах и удобрениях, использует 10 человеко-дней / акр и приносит прибыль в размере 50 долларов / акр.

Стоимость ячменя 200 долларов за акр, потребляет 30 человеко-дней / акр и получает прибыль в размере 120 $ / акр.

Какую часть каждого урожая фермер должен посадить, чтобы получить максимальную прибыль?

Применение линейного программирования

Применение линейного программирования к этой проблеме показывает, что если фермеры выращивают 60 соток пшеницы и 20 соток ячменя, он получит максимальную прибыль в размере $5,400.

Обратите внимание, что в этом случае фермер сажает урожай только на 80 акрах и не использует все 110 акров что у него есть в наличии. Это из-за бюджетных ограничений и ограниченности человеко-дней.

Это типы задач, которые можно выразить математическими формулами и решить с помощью методов линейного программирования.

Теория игр в принятии решений

Теория игр — это исследование взаимодействия между несколькими людьми, в котором на выигрыш каждого человека влияют решения, принимаемые другими. Все мы используем теорию игр при принятии повседневных решений.

Теория игр и дилемма заключенного

Теорию игр лучше всего описать на примере дилеммы заключенного.

Полиция доставила двух подозреваемых в преступлении и допрашивает их в разных комнатах. Подозреваемым, которые не могут общаться друг с другом, предлагаются следующие варианты:

• Признайтесь и согласитесь дать показания против вашего партнера, и вы будете освобождены, если ваш партнер не признается.
• Если ваш партнер признается, а вы не сделаете этого, вы будете осуждены и получите максимум три года лишения свободы.
• Если вы оба признаетесь, каждый получит по два года тюрьмы.
• Если ни один из вас не признается, каждый из вас будет приговорен к тюремному заключению сроком на один год.

Какой выбор должен сделать каждый подозреваемый? Признаваться или не признаваться?

Таким образом, признавшийся подозреваемый либо получает два года тюрьмы, либо освобождается. Отсутствие признания означает, что подозреваемый будет приговорен к тюремному заключению сроком на один или три года. В этой дилемме лучшая стратегия для каждого подозреваемого — дать признательные показания, независимо от решения, принятого другим подозреваемым.

Дилемма заключенного в бизнесе

В деловом мире проблемы такого типа часто возникают в битвах между двумя компаниями; возьмем, к примеру, Pepsi и Coca-Cola.

Следует ли Pepsi снизить цены? Отреагирует ли Coke снижением цены? Что в этом случае происходит с прибылью каждой компании? Как отразится прибыль, если каждая компания сохранит свои высокие цены?

Использование теории игр для построения выигрыша для каждой альтернативы позволит выявить наилучший курс действий для каждой компании в этой дилемме ценообразования.

Использование деревьев решений для выбора наилучшего варианта

Деревья решений — это еще один количественный метод, который менеджеры могут использовать для поиска наилучшего решения в условиях неопределенности. Это блок-схема, которая определяет все варианты решений и выгоды от каждой альтернативы. Ветви дерева представляют каждую альтернативу решения, а листья — выплаты.

Возьмем пример. Предположим, вам нравится продовольственный бизнес, и вы рассматриваете вопрос о том, (1) купить ли фургон с едой и начать продавать фруктовые коктейли в кампусах колледжа или (2) заключить договор аренды и открыть магазин сэндвичей в вестибюле офисного здания. Предварительные прогнозы прибыли показывают, что грузовик с коктейлем будет приносить ежегодную прибыль в размере $125,000 в то время как гастроном покажет прибыль в размере $85,000. Большая разница.

Просто ради прибыли вы бы поехали с грузовиком. Но не все так просто. У грузовика смузи есть 60 процентов шанс на успех, но у бутерброда есть 90 процентов вероятность успеха.

Использование деревьев решений для взвешивания возможных сценариев

Что произойдет, если в вашем кампусе появится еще один грузовик с соком? Администрация колледжа отказывается гарантировать, что они не продадут права одному из ваших конкурентов. Как это повлияет на вашу вероятность успеха?

Между тем, условия вашей аренды со зданием для закусочной исключают возможность того, что конкурент также получит место в холле офиса. У вас практически нет рынка, где все сотрудники каждый день проходят мимо вашего гастронома.

Построение дерева решений со всеми альтернативами со связанными вероятностями и ожидаемыми выплатами позволит найти вариант с наивысшим прогнозируемым доходом.

Проблема управления запасами

Инвентаризация — это значительные вложения денег и рабочей силы для всех предприятий. Управление запасами и контроль затрат — сложная задача.

Сырье должно быть заказано и доставлено вовремя. Производственные процессы должны проходить гладко, с наименьшими отходами и дефектами. Готовой продукции необходимы складские помещения для хранения и окончательной отгрузки клиентам.

Программное обеспечение координирует все эти действия с помощью формул, которые вычисляют затраты, оценивают временные рамки, определяют необходимое количество, размещают заказы у поставщиков, устанавливают графики производства и создают графики поставок. Количество действий, необходимых для управления запасами, практически безгранично.

Ограничения количественных методов

Количественные методы не могут быть использованы для объяснения социальных проблем, что делает их менее эффективными для изучения социологии. Математические данные могут показать, что происходит, но не могут объяснить почему. Для этого необходимо качественное исследование, основанное на наблюдениях.

Человеческие эмоции, убеждения или представления нельзя выразить числами и, следовательно, не могут быть определены математическими уравнениями.

У бизнес-менеджеров есть широкий спектр методов количественного анализа, которые помогают им анализировать огромные объемы данных и принимать более обоснованные решения. Регрессионный анализ обнаруживает влияние независимых переменных на зависимую переменную, чтобы делать более точные прогнозы; деревья решений находят путь в лесу вариантов к наивысшей отдаче. Количественные методы — это инструменты, с которыми каждый владелец малого бизнеса должен быть знаком и использовать их каждый день.

Источник: ru1.financieremedia.com