| Аннотация | Работа посвящена разработке моделей оптимального страхового товарного запаса для торговых предприятий, специализирующихся на оптовой продаже цветных металлов. Выявлены существующие подходы к оптимизации страхового запаса в литературе: эвристический; уровень обслуживания (сервиса); робастная оптимизация; модель «Newsvendor» и ее вариации; многокритериальная и целевая оптимизация; минимизация затрат; минимизация потерь; применение цифровых инструментов. Страховой товарный запас в отрасли представляет собой минимальную величину складских запасов, гарантирующую необходимый уровень обслуживания (сервиса) за время до пополнения товарных ресурсов или организации транзитной доставки до клиента при неизвестном дискретном, целочисленном распределении спроса (объема заказов). Предложены две модели, основанные на универсальной оценке вероятностных границ по неравенствам Чебышева и Кантелли соответственно, и модель распределенной робастной оптимизации, в основе которой лежит задача линейного программирования с ограничением на моменты и верхнюю границу случайной величины. Эмпирическое исследование на реальных данных показывает, что при уровне обслуживания (сервиса) 0,90 и 0,95 разница в результатах между сравниваемыми моделями составляет лишь 1-2 т, что делает предпочтительным более консервативное решение, так как оно универсально для любого распределения. В рассматриваемом примере при уровне обслуживания (сервиса) 0,99, соответствующем минимальной вероятности дефицита, модели, основанные на вероятностных неравенствах, позволяют получить страховой товарный запас от 70 до 100 т, в то время как модель, основанная на задаче линейного программирования, рекомендует держать страховой запас, равный максимальному значению спроса (объема заказов). В таком случае решение является компромиссом между высокими альтернативными издержками хранения страхового товарного запаса и утратой робастности к незнанию распределения за счет введения верхней границы спроса (объема заказов). |
|---|
| Ключевые слова | оптовая торговля, цветные металлы, страховой запас, уровень обслуживания, робастная оптимизация, неравенство Чебышева, неравенство Кантелли, линейное программирование |
|---|