Франклин Хедоури - Основы менеджмента

Д. Плейн и Г. Э. Кохенбергер утверждают:

Основная причина неспособности сервисных каналов соответствовать спросу заключается в быстром варьировании частоты обращения потребителей за обслуживанием и времени, которое для этого требуется. Это приводит к простою избыточных мощностей в одни периоды времени и появлению очередей в другие, несмотря на то что пропускная способность была бы вполне достаточной, если бы фирма в полной мере контролировала поступление клиентов и составила график их обращения в ней.

Модель очереди – надежный инструмент, помогающий менеджерам определить оптимальное число каналов обслуживания с учетом колебаний спроса.

Модель управления запасами

Модель управления запасамииспользуется для определения времени размещения заказов на ресурсы и их количества, а также объема готовых продуктов для хранения на складах. Чтобы избежать задержек в производственном и сбытовом процессах, все организации должны иметь определенные запасы: химчистка – набор необходимых химикатов; больница – лекарств, фирма-производитель – сырья, запчастей, полуфабрикатов и готовой продукции.

Цель этой модели – минимизация издержек вследствие излишков или недостатка материальных запасов. Они бывают трех видов: издержки заказа, издержки владения и издержки дефицита, которые возникают при исчерпании фирмой запасов. В этом случае фирма не может продавать свои товары или услуги и несет потери из-за простоя производственных мощностей, например вынуждена оплачивать труд не работающих сотрудников.

Чтобы избежать издержек дефицита, компании приходится поддерживать большие материальные запасы. Во многих случаях это также позволяет минимизировать издержки заказа благодаря оптовым скидкам и сокращению объема бумажной работы. Но эти потенциальные выгоды часто перекрываются издержками владения: расходами, связанными с хранением, управлением, страхованием, потерями от порчи, воровства и выплатой налогов на большие материальные запасы. Кроме того, менеджмент должен учитывать альтернативную стоимость вложения в запасы оборотных средств, которые компания могла бы вложить более продуктивно, например в прибыльные акции, облигации или банковские депозиты. Решить эти сложные задачи помогают специальные модели управления запасами.

Модель линейного программирования

Модель линейного программированияприменяется для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов. Опрос вице-президентов по производственным вопросам фирм, входящих в список Fortune 500, показал, что эти модели, наряду с моделями управления запасами, наиболее популярны в данной отрасли. Линейное программирование обычно используется для решения именно производственных проблем. В табл. 8.1 перечислены типичные области применения этого метода в управлении производством.

Приведенный далее пример отображает простую ситуацию, в которой будет полезна модель линейного программирования. Производственному менеджеру предстоит решить, сколько галлонов каждого из трех типов краски должен производить его цех для получения максимальной прибыли. Решение ограничено рядом условий.

Таблица 8.1. Типичные области применения метода линейного программирования в управлении производством

Укрупненное планирование производства . Составление производственных графиков, минимизирующих общие издержки с учетом затрат, связанных с изменением норм выработки, заданных ограничений по трудовым ресурсам и уровня запасов.

Планирование ассортимента изделий . Определение оптимального продуктового комплекса, в котором каждых продукт характеризуется своими издержками и потребностями в ресурсах (например, оптимального комплекса компонентов для бензина, красок, пищевых продуктов).

Маршрутизация продукта . Определение оптимального технологического маршрута для изготовления продукта, который последовательно проходит через несколько обрабатывающих пунктов, каждая операция в которых характеризуется своими затратами и производительностью.

Управление производственным процессом . Минимизация производственных отходов.

Контроль над запасами . Определение оптимального набора продуктов на складе.

Агрегатное планирование производства . Составление производственных графиков, минимизирующих общие издержки с учетом затрат на хранение запасов, оплату сверхурочного труда и расходов, связанных с субконтрактами.

Графики распределения продуктов . Составление оптимального графика отгрузки продуктов между предприятиями и складами или между складами и розничными магазинами.

Определение оптимального расположения завода . Определение наилучшего места расположения нового завода путем оценки затрат на транспортировку, альтернативных вариантов размещения и источников поставок и сбыта.

Календарное планирование . Минимизация издержек, связанных с распределением грузового транспорта.

Распределение рабочих заданий . Минимизация издержек путем оптимального распределения рабочих по рабочим местам.

Управление материалами . Минимизация издержек, связанных с перемещением погрузочно-разгрузочных средств (например, автопогрузчиков) между цехами завода и с доставкой материалов со склада к местам их переработки грузовым транспортом разной мощности и с разными техническими характеристиками.

Источник. Richard В. Chase and Nicholas J. Aquilano, Production and Operations Management (Homewood, III.: Irwin, 1973), p. 244. © 1973 by Richard D. Irwin, Inc.

1. В наличии имеется только 40 тыс. фунтов нужных химикатов: 10 тыс. фунтов химиката А, 18 тыс. фунтов реагента В и 12 тыс. фунтов реагента С.

2. Общее машинное время производства – 30 тыс. часов.

3. На один галлон краски типа 1 расходуется один фунт химиката А, три четверти фунта химиката B, полтора фунта химиката С и одна восьмая часа машинного времени. На один галлон краски типа 2 требуется один фунт химиката А, полфунта химиката B, три четверти фунта химиката С и четверть часа машинного времени. На один галлон краски типа 3 требуется один с четвертью фунт химиката А, столько же химиката B, полфунта химиката С и одна шестая часа машинного времени.

4. Чистая прибыль от продажи одного галлона краски типов 1, 2 и 3 составляет 0,80, 0,65 и 1,25 долл. соответственно.

Эта задача проиллюстрирована на рис. 8.3. С помощью модели линейного программирования менеджер может определить, сколько краски каждого типа следует производить при конкретных исходных данных; без нее было бы сложно принять оптимальное решение даже в более простой ситуации.