Preview

Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий

Расширенный поиск

Экономико-математическая модель решения логистических задач бизнес-процессов в технологических системах

https://doi.org/10.20914/2310-1202-2021-3-226-232

Полный текст:

Аннотация

Логистика для большинства предприятий на микроуровне весьма востребована и актуальна, так как оптимальный подход и принципы позволяют значительно снизить издержки, связанные с управлением самых разнообразных потоков: материальных ресурсов, денежных средств, информации, транспорта, энергии и многого другого, а также более эффективно и упорядоченно планировать, организовывать потоковые процессы. В этой связи в статье рассматривается актуальная задача разработки модели планирования маршрутов, позволяющей устанавливать информацию о движении груза с определением кратчайшего пути. В статье авторами предложена комплексная оптимизационная экономико-математическая модель, позволяющая определить оптимального поставщика для каждого потребителя конкретного вида готовой продукции с наименьшими транспортными расходами для предприятия-производителя продукции. Применение экономико-математического моделирования позволяет решить задачу планирования маршрутов, чтобы собирать информацию о движении груза в онлайн-режиме, составлять расписание рейсов, легко создавать отчеты и документы для логистики предприятия. Благодаря автоматическому учету этих и других параметров построенные маршруты будут оптимальными. По опыту наших предприятий-партнеров, это экономит до 20% транспортных расходов. Подсистема управления логистикой распределяет работу таким образом, чтобы исполнители прибывали в места назначения в удобных для получателя окнах доставки. Система распределяет работу и рассчитывает время прибытия с учетом множества факторов: требований к транспортному средству и его типу, информации об исторических пробках, особенностях и условиях работы каждого водителя. Подсистема «Управление логистикой» в режиме реального времени отслеживает процесс доставки и при появлении нового заказа анализирует текущее местонахождение и загруженность персонала. На основе этой информации система предлагает наиболее подходящего подрядчика и вносит изменения в маршрут движения.

Об авторах

Л. А. Коробова
Воронежский государственный университет инженерных технологий
Россия

к.т.н., доцент, кафедра высшей математики и информационных технологий, пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394036, Россия



Е. Н. Ковалева
Воронежский государственный университет инженерных технологий

к.т.н., доцент, кафедра высшей математики и информационных технологий, пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394036, Россия



Е. А. Саввина
Воронежский государственный университет инженерных технологий

к.т.н., доцент, кафедра теории экономики и учетной политики, пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394036, Россия



Т. В. Гладких
Воронежский государственный университет инженерных технологий

к.т.н., доцент, кафедра высшей математики и информационных технологий, пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394036, Россия



И. С. Толстова
Воронежский государственный университет инженерных технологий

старший преподаватель, кафедра высшей математики и информационных технологий, пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394036, Россия



О. О. Лукина
Воронежский государственный университет инженерных технологий


Список литературы

1. Шохнех А.В. Математические методы оценки экономической безопасности хозяйствующих субъектов // Управление экономическими системами: электроннный научный журнал. 2012. №. 6 (42).

2. Краев В.Н. Методы принятия управленческих решений // Управление, подбор персонала. 2014. С. 67.

3. Якимов М. Концепция транспортного планирования и организации движения в крупных городах. 2017.

4. Бестембек Е.С., Секербаева А.Ф. Задачи исследования и разработки многофакторной модели транспортно-складских решений // Актуальные проблемы транспорта и энергетики: пути их инновационного решения. 2016. C. 156.

5. Бестембек Е.С., Секербаева А.Ф. Разработка алгоритма решения многофакторной модель транспортной и складской задач при механизации строительных работ // Интеграция науки, образования и производства – основа реализации Плана нации. 2015. С.196.

6. Бестембек Е.С., Секербаева А. Ф., Рамазан Б. А. Анализ существующих методов решения транспортной и складской задач // Молодой ученый. 2016. № 27. С. 506-509.

7. Bukharin S.V., Melnikov A.V., Chernyaeva S.N., Korobova L.A. The method of immersion the problem of comparing technical objects in an expert shell in the class of artificial intelligence algorithms // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering International Conference on Materials. 2017. P. 012208.

8. Grant R.M. Contemporary strategy analysis. Oxford: Blackwell Publishing, 2002. 551 p.

9. Ireland R., Hitt M. Achieving and maintaining strategic competitiveness in the 21st century: The role of strategic leadership // Academy of Management Executive. 2005. № 4 (19). P. 63-77.

10. Snowdon B., Stonehouse G. Competitiveness in globalized world: Michael Porter on the Microeconomic Foundations of the Competitiveness of Nations, Regions and Firms // Journal of International Business Studies. 2006. № 2 (37). P. 163-175.

11. Dey P.K., Petridis N.E., Petridis K., Malesios C. et al. Environmental management and corporate social responsibilitypractices of small and medium-sized enterprises // Journal of cleaner production. 2018. № 195. P. 687–702.

12. Collings D.G., Mellahi K., Cascio W.F. Global talent management and performance in multinational enterprises: A multilevel perspective // Journal of Management. 2019. № 45 (2). P. 540–566.

13. Hilorme T., Chorna M., Karpenko L., Milyavskiy M. et al. Innovative model of enterprises personnel incentives evaluation // Academy of Strategic Management Journal. 2018. № 17 (3). P. 1–6.

14. Тихомиров С.Г., Авцинов И.А., Туровский Я.А., Суровцев А.С. и др. Программно-аппаратный комплекс для управления биотехнологическими системами с использованием интеллектуальных информационных технологий // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2019. № 3. С. 158-165.

15. Информационные технологии и вычислительные системы: Обработка информации и анализ данных. Программная инженерия. Математическое моделирование. Прикладные аспекты информатики; под редакцией. С.В. Емельянова. М.: Ленанд, 2015. 104 с.

16. Остроух А.В., Николаев А.Б. Интеллектуальные информационные системы и технологии. СПб.: Лань, 2019. 308 с.

17. Тельнова Ю.Ф. Информационные системы и технологии. М.: Юнити, 2017. 544 с.

18. Drosou M., Jagadish H.V., Pitoura E., Stoyanovich J. Diversity in big data: A review // Big data. 2017. V. 5. №. 2. P. 73-84. doi: 10.1089/big.2016.0054

19. Montali M., Rivkin A. Model checking Petri nets with names using data-centric dynamic systems // Formal Aspects of Computing. 2016. V. 28. №. 4. P. 615-641. doi: 10.1007/s00165-016-0370-6

20. Гончаров Д.И. Конфигурирование в системе «1С: Предприятие 8». Основные объекты. ООО «1С: Паблишинг», 2009. 147 c.


Рецензия

Для цитирования:


Коробова Л.А., Ковалева Е.Н., Саввина Е.А., Гладких Т.В., Толстова И.С., Лукина О.О. Экономико-математическая модель решения логистических задач бизнес-процессов в технологических системах. Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2021;83(3):226-232. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2021-3-226-232

For citation:


Korobova L.A., Kovaleva E.N., Savvina E.A., Gladkikh T.V., Tolstova I.S., Lukina O.O. Economic and mathematical model for solving logistics problems of business processes in technological systems. Proceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies. 2021;83(3):226-232. (In Russ.) https://doi.org/10.20914/2310-1202-2021-3-226-232

Просмотров: 116


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2226-910X (Print)
ISSN 2310-1202 (Online)