Аннотації

Побудова регулятора для дискретної системи керування запасами на основі прогнозу

Автор(и):
Савранська А. В., Шевчук М.
Автор(и) (англ)
Savranska A., Shevchuk M.
Дата публікації:

02.08.2024

Анотація (укр):

Ефективне керування залишками товарів на складах є необхідною умовою правильного функціонування торговельного підприємства. Такі моделі керування орієнтовані на зниження загальних витрат компанії, підвищення прибутковості підприємства, підтримання розумного балансу між зменшенням заморожених залишків товару та уникненням його дефіциту. При розв’язанні задачі керування запасами важливим є також ефективний розподіл товару між окремими групами. Оскільки в більшості економічних задач інформація про стан системи надходить у фіксовані моменти часу, задачі керування запасами переважно є дискретними моделями. Стан таких системи описується за допомогою різницевих рівнянь. Метою пропонованого дослідження є побудова регулятора, параметри якого вибираються за умови, що залишки товарів на складах компанії є достатніми для забезпечення рівня продажів, що відповідає прогнозному обсягу продажів. У роботі побудовано дискретну систему керування залишками товарів на складах торговельного підприємства. Ця система складається з різницевого рівняння, що описує вектор стану (залишки товарів у певні періоди часу розподілені по групах), початкової умови та регулятора. На регулятор накладається додаткова умова – невід’ємність його компонентів, оскільки ці компоненти є значеннями витрат на поповнення запасів товарів. Для розв’язання задачі ефективного керування залишками будують матрицю прогнозу продажів, що містить значення обсягів продажів розподілених по групах товарів для певних періодів часу. Наукова новизна дослідження полягає у створенні системи керування, що обчислює величини витрат на придбання або виробництво товарів, розподілених по групах, шляхом побудови регулятора, при якому залишки товарів відповідають залишкам, що забезпечують прогнозні продажі в кожен період часу. Створена система керування апробована на реальних даних підприємства оптової торгівлі і впроваджена в практику планування закупівель. Це допомогло підприємству ефективно керувати залишками товару, запобігаючи створенню дефіциту товарів або, навпаки, придбанню зайвих залишків, що заморожує кошти підприємства.

Анотація (рус):

Анотація (англ):

Effective management of product balances in warehouses is a necessary condition for the proper functioning of a trading enterprise. Such management models are aimed at reducing the company's overall costs, increasing the company's profitability, and maintaining a reasonable balance between reducing frozen product balances and avoiding shortages. When solving the problem of inventory management, the effective distribution of goods between individual groups is also important. Since in most economic problems, information about the state of the system arrives at fixed points in time, inventory management problems are most often discrete models. The state of such a system is described using differential equations. The purpose of this research is to build a regulator, the parameters of which are chosen under the condition that the remaining goods in the company's warehouses are sufficient to ensure the level of sales that corresponds to the forecasted sales volume. A discrete system for managing product balances in warehouses of a trading company is being built. This system consists of a difference equation describing a state vector (remains of goods in certain periods of time are distributed among groups), an initial condition, and a regulator. An additional condition is imposed on the regulator - the non-negativity of its components, since these components are the values of costs for replenishing stocks of goods. To solve the problem of effective balance management, a sales forecast matrix is built, containing the values of sales volumes distributed by product groups for certain time periods. The scientific novelty of the study consists in the creation of a management system that calculates the costs of purchasing or producing goods distributed by group by building a regulator in which the balances of goods correspond to the balances that ensure forecasted sales in each time period. The created management system was tested on real data of a wholesale trade enterprise and implemented in the practice of procurement planning. This allowed the enterprise to effectively manage product balances, preventing the creation of a shortage of goods or, conversely, the acquisition of excess balances, which freezes the company's funds.

Література:

  1. Харченко Ю. А., Михайленко А. С. Економіко-математичне моделювання рівня запасів товарів торгівельного підприємства. Економічний простір. 2018. № 136, С. 202-213. DOI: 10.30838/ P.ES.2224.290818.194.221.
  2. Darmawan, D., Kurniady, D., Komariah, A., Tamam, B., Muda, I., Pallathadka, H. Introduce a New Mathematical Approach to Inventory Management .in Production Processes Under Constrained Conditions. Foundations of computing and decision sciences. 2022. Vol. 47.  № 4, C. 421-431. ISSN 0867-6356. DOI: 10.2478/fcds-2022-0023.
  3. Antic, S., Milutinovic, L. D., Lisec A. Dynamic Discrete Inventory Control Model with Deterministic and Stochastic Demand in Pharmaceutical Distribution. Applied Sciences. 2022.  №12, 1536. DOI: 10.3390/app12031536.
  4. Alejo-Reyes, A.; Mendoza, A.; Cuevas, E.; Alcaraz-Rivera, M. A Mathematical Model for an Inventory Management and Order Quantity Allocation Problem with Nonlinear Quantity Discounts and Nonlinear Price-Dependent Demand. Axioms. 2023. №12, 547.  DOI: 10.3390/axioms12060547.
  5. Perez, H. D., Hubbs, C. D., Li, C., Grossmann, I. E. Algorithmic Approaches to Inventory Management Optimization. Processes. 2021. 9(1), 102.  DOI:10.3390/pr9010102.
  6. Юрченко М. Є. Дискретна модель оптимального управління запасами підприємства. 2019. Ефективна економіка. DOI: 10.32702/2307-2105-2019.3.32.
  7. Юрченко М. Є., Марченко Н. А. Модель визначення оптимального моменту поставки продукції. Науковий вісник Полісся. 2018. № 1 (13), ч. 2. С. 60–63.  DOI: 10.25140/2410-9576-2018-2-1(13)-60-63.
  8. Лобок О. П., Гончаренко Б. М. Оптимальне дискретне керування лінійними багатовимірними системами. Процеси та обладнання. Харчова промисловість. 2011. № 10, С. 175–182.
  9. Атаманчук Ю. С., Пасенченко Ю. А. Моделювання управління запасами підприємства з урахуванням невизначеності попиту. Математичне моделювання економічних систем. 2016. № 10.
  10. Antic, S., Milutinovic, L. D., Kostic, К., Lisec A. Dynamic discrete simulation model of an inventory control with or without allowed shortages. Scientific Bulletin. 2015.  V. 77, 1. P. 163–176.
  11. Wangand, Y., Li Xu. Dynamics and Control on a Discrete Multi-Inventory System. Journal of Control Science and Engineering. 2019. V. 2019. DOI: 10.1155/2019/6926342
  12. Савранська А., Шевчук М. (2024). Прогнозування економічних показників торгівельного підприємства з урахуванням сезонності продажів. Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security. 1. DOI: https://doi.org/10.32782/IT/2024-1.

References:

  1. Kharchenko, Yu.A., Mykhaylenko, A.S., (2018). Economic-mathematical modeling of the level of stocks of goods of a trading enterprise. Economic space, 136, 202-213. DOI: 10.30838/ P.ES.2224.290818.194.221.
  2. Darmawan, D., Kurniady, D., Komariah, A., Tamam, B., Muda, I., Pallathadka, H., (2022). Introduce a New Mathematical Approach to Inventory Management .in Production Processes Under Constrained Conditions. Foundations of computing and decision sciences, 47, 4, 421-431. ISSN 0867-6356. DOI: 10.2478/fcds-2022-0023.
  3. Antic, S., Milutinovic, L. D., Lisec, A., (2022). Dynamic Discrete Inventory Control Model with Deterministic and Stochastic Demand in Pharmaceutical Distribution. Applied Sciences, 12, 1536. DOI: 10.3390/app12031536.
  4. Alejo-Reyes, A.; Mendoza, A.; Cuevas, E.; Alcaraz-Rivera, M., (2023). A Mathematical Model for an Inventory Management and Order Quantity Allocation Problem with Nonlinear Quantity Discounts and Nonlinear Price-Dependent Demand. Axioms, 12, 547.  DOI: 10.3390/axioms12060547.
  5. Perez, H. D., Hubbs, C. D., Li, C., Grossmann, I. E., (2021). Algorithmic Approaches to Inventory Management Optimization. Processes, 9 (1), 102. DOI:10.3390/pr9010102.
  6. Iurchenko, М., (2019). Discrete model of optimal inventory management of enterprise. Efficient economy. DOI: 10.32702/2307-2105-2019.3.32.
  7. Yurchenko, M. E., Marchenko, N. A., (2018). Model for determining the optimal moment of product delivery. Polissya scientific bulletin, 1 (13), 2, 60–63. DOI: 10.25140/2410-9576-2018-2-1(13)-60-63.
  8. Lobok, O. P., Honcharenko, B. M., (2011). Optimal discrete control of linear multidimensional systems. Processes and equipment. Food Industry, 10, 175–182.
  9. Atamanchuk, Yu. S., Pasenchenko, Yu. A., (2016). Modeling of enterprise inventory management taking into account the uncertainty of demand. Mathematical modeling of economic systems, 10.
  10. Antic, S., Milutinovic, L. D., Kostic, К., Lisec, A., (2015). Dynamic discrete simulation model of an inventory control with or without allowed shortages. Scientific Bulletin, 77, 1, 163–176.
  11. Wangand, Y., Li Xu., (2019). Dynamics and Control on a Discrete Multi-Inventory System. Journal of Control Science and Engineering.  DOI: 10.1155/2019/6926342.
  12. Savranska, A., Shevchuk, M., (2024). Forecasting of the economic indicators of a trading enterprise taking into account the seasonality of sales. Information technology and society. V. 1. DOI: https://doi.org/10.32782/IT/2024-1.