Математическая модель транспортно-складских процессов в системах розничной продажи, осуществляемой с использованием традиционных и онлайн-технологий

Введение. Статья посвящена повышению производительности транспортно-складских процессов с акцентом на анализ операций, выполняемых на складе. Решение задачи осуществлено на примере магазинов бытовой техники и электроники, но результаты решения могут быть распространены на системы розничной продажи, осуществляемой с использованием традиционных и онлайн-технологий. Выполнено дифференцированное оценивание производительности отдельных частей транспортно-складского хозяйства рассматриваемых видов магазинов – транспортных средств, осуществляющих доставку товаров, и работников склада. Анализируются проблемы, связанные с неравномерностью работы складов в периоды высокой покупательской активности. Актуальность исследования обоснована показателями статистики, подтверждающей рост продажи в данном рыночном сегменте. Целью исследования является повышение эффективности транспортно-складских процессов за счет разработки математической модели, определяющей взаимосвязь выработки склада магазинов бытовой техники и электроники с выработкой автотранспортных средств, осуществляющих перевозку товара.
Материалы и методы. Для формирования математической модели использовался метод оптимизации технологических процессов. Решение задачи выполняется методом перебора по натуральному показателю – выработке с учетом принятых ограничений. Элементы транспортно-складских процессов для математического описания включают в себя выработку каждого работника склада, выполняющего конкретную операцию; выработку каждого автотранспортного средства, обеспечивающего выполнение конкретной операции на складе. Планирование выполняется по дням конкретного месяца года.
Результаты и выводы. В разработанной математической модели определено, что выработка всех работников и единиц подвижного состава обеспечивает выполнение необходимых операций для обработки товара, поступившего на склад. Математическая модель направлена на формирование потребного количества работников склада и автотранспортных средств, с учетом выработки для выполнения всего объёма работ по критерию эффективности – прибыль. Направление дальнейших исследований для практической реализации математической модели – определение вероятностных параметров модели – выработка работников склада и автотранспортных средств, время на обработку заказа по группам.

1. Boysen N., René de Koster, Füßler D., The forgotten sons: Warehousing systems for brick-andmortar retail chains. European Journal of Operational Research. 2021. Vol. 288, Is. 2. p. 361–381, https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.04.058.

2. Гузенко А.В., Гузенко Н.В. Диверсифицированный подход при организации мультиканальных продаж федеральной продовольственной сети // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). 2022. № 3(79). С. 10–18. DOI: https://doi.org/10.54220/v.rsue.1991-0533.2022.79.3.001

3. Павлов К.В., Зенькова И.В., Никифоров С.А. Оценка эффективного использования логистических центров при транспортировке мясомолочной продукции из Витебской области Беларуси на зарубежные рынки // Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: Вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета. 2022. Т. 2, № 4. С. 397–408. DOI: https://doi.org/10.34130/2070-4992-2022-2-4-397

4. Павлов К.В., Зенькова И.В., Никифоров С.А. Эффективное использование логистических центров при транспортировке мясомолочной продукции из Беларуси на зарубежные рынки // Экономика и финансы (Узбекистан). 2023. № 3. С. 38–48. DOI: https://doi.org/10.34920/EIF/VOL_2023_ISSUE_3_6

5. Živičnjak M., Rogić K., Bajor I., Casestudy analysis of warehouse process optimization, Transportation Research Procedia. 2022, Vol. 64. p. 215–223. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2022.09.026.

6. Burganova N., Grznar P., Gregor M., Mozol Š. Optimalisation of Internal Logistics, Transport Time Through Warehouse Management: Case Study,Transportation Research Procedia. 2021. Vol. 55. p. 553–560. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2021.07.021.

7. Santos O.M., Hernández-González J.C., Román-del-Valle M.A. Application of Simulation in the Management of the Operational Warehouse, A Systematic Literature Review Hernández, Saudi Journal of Engineering and Technology Abbreviated Key Title: Saudi J Eng Technol. 2024. DOI: https://doi.org/10.36348/sjet.2024.v09i10.003.

8. Abideen A., Fazeeda B. M. Improving the performance of a Malaysian pharmaceutical warehouse supply chain by integrating value stream mapping and discrete event simulation. Journal of Modelling in Management. 2021: 70–102. DOI: https://doi.org/10.1108/JM2-07-2019-0159.

9. Moreno R.P.R., Lopes R.B., Ferreira J.V., Ramos A.L., Correia D.A Study of the Main Mathematical Models Used in Mobility, Storage, Pickup and Delivery in Urban Logistics, A Systematic Review. Systems. 2024. 12. 374. DOI: https://doi.org/10.3390/systems12090374.

10. Муравьева Н.А. Подход к классификации технологических процессов в транспортно-складских логистических системах // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2013. Т. 2, № 2(71). С. 316–318.

11. Протопопов Н.Д. Оптимизационное решение для логистики автокомпонентов // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2021. № 2. С. 45–55. DOI: https://doi.org/10.255

12. Хоруженко Е.С., Мочалин С.М. Планирование транспортно-складских затрат при организации поставок помашинными отправками // Омский научный вестник. 2015. № 3(139). С. 258–261.

13. Левина А.Б., Якунина Ю.С., Трофименко Е.Ю. Оценка уровня логистизации торговых предприятий. // Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. 2024. Т. 26, № 3. С. 134–148. DOI: https://doi.org/10.15688/ek.jvolsu.2024.3.11

14. Aravindaraj K., Rajan Chinna P. A systematic literature review of integration of industry 4.0 and warehouse management to achieve Sustainable Development Goals (SDGs). Cleaner Logistics and Supply Chain. 2022. vol. 5, 100072. DOI: https://doi.org/10.1016/j.clscn.2022.100072.

15. Leon J.F., Li Y., Martin X.A., Calvet L., Panadero J., Juan A.A. A Hybrid Simulation and Reinforcement Learning Algorithm for Enhancing Efficiency in Warehouse Operations. Algorithms. 2023. 16. 408. DOI: https://doi.org/10.3390/a16090408

16. Разумовский А.В., Сарамуд М.В., Пикалов Я.Ю. Алгоритмы управления матричным складом на базе унифицированных транспортно-складских ячеек // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2023. Т. 21, № 4. С. 54–70. DOI: https://doi.org/10.25205/1818-7900-2023-21-4-54-70

17. Zeng Y.Q., Li W.B., Li C.H.,A dynamic simulation framework based on hybrid modeling paradigm for parallel scheduling systems in warehouses,Simulation/ Modelling Practice and Theory. 2024. vol. 133. 102921. DOI: https://doi.org/10.1016/j.simpat.2024.102921.

18. Трофимова Л.С. Методика текущего планирования работы автотранспортного предприятия при перевозке грузов в городе // Вестник СибАДИ. 2020. Т. 17, № 2(72). С. 234–247. DOI: https://doi.org/10.26518/2071-7296-2020-17-2-234-247

19. Трофимова Л.С., Певнев Н.Г. Структура методологии текущего планирования работы грузового автотранспортного предприятия // Вестник СибАДИ. 2017. № 6(58). С. 63–71.