Аналіз політики операційної активності підприємства з резервуванням продукції

Автор(и)

  • Віктор Якович Заруба Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0002-3796-7544
  • Людмила Володимирівна Потрашкова Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна https://orcid.org/0000-0002-8239-2794
  • Лідія Семенівна Гур’янова Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна https://orcid.org/0000-0002-2009-1451
  • Катерина Михайлівна Сокол Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0003-1985-5992
  • Ігор Миколайович Кукса Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна https://orcid.org/0000-0001-8486-2473

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.252667

Ключові слова:

оперативне планування, політика операційної активності, випадковий попит, ризики, резервування продукції

Анотація

У роботі досліджується процес оперативного планування виробництва промислової компанії за умов випадкових коливань поточного попиту. Показано, що за цих умов виникають втрати, розміри яких залежать від прийнятої політики операційної активності. Під політикою операційної активності розуміється правило прийняття рішень про поточні обсяги виробництва на основі інформації про замовлення, ймовірні обсяги майбутнього попиту та можливі втрати через відхилення завантаження потужностей від нормативного.

У роботі запропоновано оцінювати ефективність кожної політики операційної активності за допомогою показника, який відповідає граничному середньому економічному ефекту в одиницю часу на нескінченній кількості періодів. Розроблено оригінальний підхід до оцінки ефективності політики операційної активності із резервуванням продукції. Показано, що за використання цієї політики виникає ефект «залежування» продукції на ланцюжках послідовних періодів. Запропоновано вибирати початковий резерв так, щоб ймовірність завершення ланцюжка резервування на заданій кількості періодів складала величину, близьку до одиниці. Такий підхід створює можливість для визначення очікуваного економічного ефекту на ланцюжках резервування різних видів і у результаті – для отримання оцінки ефективності політики загалом.

Отримано оцінку ефективності політики з резервуванням у формі залежності показника ефективності політики від значень вартісних показників. Порівняння цієї оцінки з аналогічною оцінкою ефективності політики виконання замовлень дозволило знайти умову, за якої політика з резервуванням є більш вигідною. Умова полягає в тому, щоб величина втрат на одиницю продукції, пов'язана із зберіганням запасу продукції, не перевищувала половини суми втрат на одиницю продукції, зумовлених простоями та наднормативним завантаженням потужностей

Біографії авторів

Віктор Якович Заруба, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

Доктор економічних наук, професор

Кафедра економічної кібернетики та маркетингового менеджменту

Людмила Володимирівна Потрашкова, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця

Доктор економічних наук, доцент

Кафедра комп’ютерних систем і технологій

Лідія Семенівна Гур’янова, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця

Доктор економічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра економічної кібернетики

Катерина Михайлівна Сокол, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра «Маркетингу»

Ігор Миколайович Кукса, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця

Доктор економічних наук, професор

Кафедра економічної кібернетики

Посилання

  1. Potrashkova, L. V. (2013). Optymizatsiyne modeliuvannia vyrobnychoho potentsialu pidpryiemstva v rozrizi operatyvnoho, taktychnoho ta stratehichnoho rivniv. Modeli upravlinnia v rynkoviy ekonomitsi, 16, 115–126.
  2. Zaruba, V. Ya., Parfentenko, I. A. (2018). Modeli pohodzhuvannia vyrobnychykh resursiv pidpryiemstva z potochnym popytom na produktsiu. Information economy: the stages of development, management methods, models. Bratyslava-Kharkiv, 469–481. Available at: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/36761
  3. ISO 31000:2018. Risk management – Guidelines. Available at: https://www.iso.org/standard/65694.html
  4. Menon, S. A., Muchnick, M., Butler, C., Pizur, T. (2019). Critical Challenges in Enterprise Resource Planning (ERP) Implementation. International Journal of Business and Management, 14 (7), 54. doi: https://doi.org/10.5539/ijbm.v14n7p54
  5. Kumar, R., Srivastava, S. K. (2014). A Framework for Improving “Sales and Operations Planning.” Metamorphosis: A Journal of Management Research, 13 (1), 16–25. doi: https://doi.org/10.1177/0972622520140104
  6. Alexander, D. (2013). S&OP and strategy: Building the bridge and making the process stick. Journal of Business Forecasting, 32, 16–19. Available at: https://1stdirectory.co.uk/_assets/files_comp/b801628e-9b64-4794-a22d-ae872981d1da.pdf
  7. Mula, J., Poler, R., García-Sabater, J. P., Lario, F. C. (2006). Models for production planning under uncertainty: A review. International Journal of Production Economics, 103 (1), 271–285. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2005.09.001
  8. Mirzapour Al-e-hashem, S. M. J., Baboli, A., Sazvar, Z. (2013). A stochastic aggregate production planning model in a green supply chain: Considering flexible lead times, nonlinear purchase and shortage cost functions. European Journal of Operational Research, 230 (1), 26–41. doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2013.03.033
  9. Fujita, Y., Izui, K., Nishiwaki, S., Zhang, Z., Yin, Y. (2022). Production planning method for seru production systems under demand uncertainty. Computers & Industrial Engineering, 163, 107856. doi: https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107856
  10. Zaruba, V. Y. (2017). Optimization of production plans according to estimates of the probability of future orders. Marketing and Management of Innovations, 2, 222–232. doi: https://doi.org/10.21272/mmi.2017.2-21
  11. Mubiru, P. (2010). A Markov decision model for optimising economic production lot size under stochastic demand. ORiON, 26 (1). doi: https://doi.org/10.5784/26-1-85
  12. Shi, X., Shen, H., Wu, T., Cheng, T. C. E. (2014). Production planning and pricing policy in a make-to-stock system with uncertain demand subject to machine breakdowns. European Journal of Operational Research, 238 (1), 122–129. doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2014.03.017
  13. Zaruba, V., Parfentenko, I. (2020). Risk Management Models in Operative Planning at an Industrial Enterprise. 2020 IEEE International Conference on Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T). doi: https://doi.org/10.1109/picst51311.2020.9467954

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-02-28

Як цитувати

Заруба, В. Я., Потрашкова, Л. В., Гур’янова, Л. С., Сокол, К. М., & Кукса, І. М. (2022). Аналіз політики операційної активності підприємства з резервуванням продукції. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(3(115), 31–42. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.252667

Номер

Розділ

Процеси управління