Организация и управление цепями поставок продукции. Часть 2

1 2

---

При управлении запасами важно учитывать тот факт, что хранимые товары существенно различаются с точки зрения денежных вложений, потенциальной прибыли, объема, возможного ущерба от нехватки и недостачи. Например, производитель может хранить на складе питьевое молоко, кисломолочную продукцию, сыры и сырные продукты, сливочное масло, молочную сыворотку. Уделять равное внимание каждому из этих предметов совершенно нереально и ненужно. Вместо этого, существует более разумный подход — распределять усилия по управлению запасами в соответствии с относительной важностью предметов хранения.

Метод АВС классифицирует запасы по какому-то определенному показателю важности, обычно по годовому использованию данного товара в денежном выражении (т.е. денежная стоимость единицы товара на складе, умноженная на годовой показатель использования данного товара). В соответствии с этим распределяется деятельность по контролю и управлению запасами.

Как правило, используются три класса предметов:

1) А (очень важные);

2) В (предметы средней степени важности);

3) С (наименее важные).

Тем не менее, действительное число категорий в различных предприятиях различно, в зависимости от избранного уровня «подробности» и проработки деятельности по управлению запасами. При использовании трех классов класс А составляет от 10% до 20% из общего числа предметов по объему, и от 60% до 70% по цене. На другом «полюсе важности» предметы класса С могут составлять до 60% по объему хранения и всего лишь около 10—15% по цене. Конечно, на практике это соотношение может меняться, но обычно большая часть стоимости запасов приходится на очень немногие наименования предметов на складе, поэтому они должны получать больше внимания при общем управлении запасами.

Метод АВС — классификация материальных запасов в соответствии с определенным показателем важности; в соответствии с этим показателем распределяется вся деятельность по контролю и управлению запасами.

Рисунок 2.5 – Классификация товаров согласно АВС анализу.

 

На рисунке 2.5 показано сравнение различных групп запасов в их процентном соотношении по количеству и стоимости. Как видно из рисунка, группа А составляет только 10% по количеству, но более 60% по стоимости всех запасов. Таким образом, запасы группы А должны тщательно контролироваться, а их количество поддерживаться на сравнительно низком уровне. С другой стороны, в наличии имеются другие основные производственные запасы как, например молочную сыворотку, но она дешева и можно себе позволить иметь ее в большом количестве. Это запасы категории С. Запасы группы В должны контролироваться с учетом их промежуточного положения.

ABC анализ ассортимента компании ООО «Унивита» показал, что в группу В вошли запасы, доля которых составляет от 8 до 29 %.

Самой крупной оказалась группа С – 4 вида запасов, к которой относятся запасы с долей менее 5 %.

На текущий момент в компании нет утвержденных политик и стандартов по управлению запасами. Для оценки стока применяются рублевые показатели суммарно по операционным категориям без разбивки на конкретный артикул товара.

Сотрудники компании , в основном , используют экспертную оценку уровня стоков , в зависимости от операционной категории товаров.

 

3. Совершенствование управлениями цепями поставок продукции ООО «Унивита»

3.1 Основные проблемы управления цепями поставок продукции ООО «Унивита»

Современный рынок значительное внимание уделяет цифровизации, в этом случае логистика – не исключение. Трансформация цепей поставок заключается в смене каналов движения товаров, смене процессов управления и форм поставки.

Компании, которые применяют современные технологии быстро вырываются в лидеры и становятся устойчивее и конкурентоспособнее, чем консервативные предприятия. К сожалению, уровень цифровизации в логистике невысок, так как современные технологии достаточно дорогие. Есть несколько направлений развития цифровых технологий. Условно их разделяют на:

– цифровое производство (цифровое проектирование, 3D моделирование и 3D печать, аддитивные технологии, цифровые двойники);

– умные фабрики (цифровизация процессов производства, цифровые двойники объектов производства и бизнес-процессов);

– виртуальное производство —цифровые цепи поставок.

Цифровое производство. Процессы перевода цифрового дизайна в физический объект являются технологиями цифрового производства.

Рассмотрим аддитивные технологии в рамках цифрового производства. Аддитивные технологии это комплекс технологий, создающих 3D-объект, добавление материала производится «слой-на-слой».

Объекты могут изготавливаться их металла, бетона, пластика и даже человеческой кожи. Для Аддитивных технологий используются компьютеры и ПО для 3Dмоделирования (компьютерного проектирования или САПР), печатное оборудование и слоистые материалы. По готовности эскиза в САПР, оборудование считывает данные из файла и закладывает или добавляет слои листового, порошкового, жидкого или другого материала для создания трехмерного объекта.

Рисунок 3.1 — Общая схема Аддитивного производства

Логистика вышла на первое место в контексте прогнозируемых преимуществ: 56% респондентов ожидают, что 3D-печать сократит затраты на логистику и цепочки поставок уже в ближайшие три года.

«Умные» фабрики (Smart Factory) – системы комплексных технологических решений, обеспечивающие в кратчайшие сроки производство глобально конкурентоспособной продукции нового поколения от заготовки до готового изделия, отличительными чертами которого является высокий уровень автоматизации и роботизации, исключающий человеческий фактор и связанные с этим ошибки, ведущие к потере качества («безлюдное производство»).

Виртуальные фабрики (Virtual Factory) – системы комплексных технологических решений, обеспечивающие в кратчайшие сроки проектирование и производство глобально конкурентоспособной продукции нового поколения за счет объединения Цифровых и (или) «Умных» фабрик в распределенную сеть.

Лидером по внедрению в России является ТехНет. Рассмотрим эффекты от внедрения цифровых фабрик:

 – прибыль может возрастать до 2 раз;

– способность снизить затраты на 10-50%;

– сокращаются единицы оборудования на 7-15%;

– увеличиваются новые продукты на 50-70%;

– возможность сократить время производства до 4 раз;

– возрастает предсказуемость до 4 раз.

В цифровой среде у компаний появляется возможность управлять материальными и информационными потоками в режиме реального времени.

Среди основных положительных последствий цифрового управления цепями в исследовании были выделены следующие:

– повышение эффективности при принятии решений;

– повышение гибкости цепи поставок;

– снижение уровня запасов;

— снижение риска в цепи поставок;

– более эффективный процесс доставки в цепи поставок.

Проблемы внедрения цифровизации в России:

1) монополизация критических цифровых технологий в руках США, которые используют доступ к ним в качестве рычага политического и конкурентного воздействия;

2) неразвитость цифровой инфраструктуры в России, необходимость значительных временных, научных и денежных ресурсов для приведения ее в соответствие с поставленными целями;

3) не проработанность нормативно-регуляторной базы цифровой экономики в России;

4) бюрократические препятствия быстрой трансформации экономики;

5) сложности с привлечением частных участников национального проекта «Цифровая экономика», вызванные низкой урегулированностью деловых отношений и невысокой степенью защиты инвестиций.

3.2 Разработка мероприятий по оптимизации цепей поставок продукции ООО «Унивита»

Модель межотраслевого баланса (МОБ) производства и распределения товаров и услуг является составным элементом народнохозяйственного баланса, в который также входят балансы: материальных ресурсов, трудовых ресурсов, денежных доходов и расходов населения, топливно-энергетический, сводный финансовый баланс.

Теоретическую основу, методологию построения и анализа по модели впервые разработал в 30-х гг. XX века В. Леонтьев. Модель была практически апробирована и использована для решения прикладных задач при создании таблиц «затраты-выпуск» национальной экономики США по данным за 1919 г. и 1929 г. С середины прошлого века и по настоящее время модель МОБ В. Леонтьева получила мировое признание. Она применяется в работе статистических ведомств, органов государственной власти, обеспечивающих координацию, прогнозирование, аналитическое сопровождение экономического развития (в частности, модель «затраты-выпуск» используется в деятельности правительств США, Канады, Японии, Великобритании, Франции, России, международных объединений: Европейского союза, ОЭСР).

В России на уровне научных организаций большое внимание развитию методологии и практического приложения модели уделяется учеными Института народнохозяйственного прогнозирования РАН, Институт экономики и организации промышленного производства Сибирского отделения РАН, Института социально-экономического развития территорий РАН (ВолНЦ РАН) и др. В связи с ускоренным развитием процессов цифровизации, переходом отраслей российской экономики, компаний к технологиям четвертой промышленной революции, именуемым общим термином «цифровая трансформация», имеет большое значение, актуальность и перспективы дальнейшего решения задача совершенствования методологии построения, анализа и прогнозирования межотраслевого баланса с учетом внедрения в цепочки поставок цифровых технологических решений.

Основу проведенного исследования формируют статистические данные, публикуемые Росстатом и официально предоставляемые в свободном доступе (формы «таблицы «затраты-выпуск», в том числе таблицы ресурсов товаров и услуг, транспортных наценок, использования отечественной и импортной продукции, основная симметричная таблица «затраты – выпуск», коэффициенты полных затрат). В данном исследовании мы опираемся на методологию построения, анализа и прогнозирования межотраслевых балансов В. Леонтьева, научные труды последователей и продолжателей разработки методологии кросс-отраслевого экономического моделирования: Baumol W., Jiang Х., Katanаka M., Kilkenny M., Miller R.E., Blair P.D., Raa T. Многие современные научные исследования о трансформации методологии экономического анализа и прогнозирования в эпоху цифрового перехода и внедрения технологий четвертой промышленной революции представлены в работах Schwab K., Pereira A.C., Romero F. и других ученых.

Основы методологии построения межотраслевых балансов. Общая укрупненная схема межотраслевого баланса приведена на рис. 3.1. Модель МОБ включает 3 раздела: первый: промежуточное потребление (оценка величин стоимости товаров, услуг, потребленных в отраслях в процессе выпуска каждой отраслью); второй раздел: конечное потребление товаров и услуг без дальнейшего использования, валовое накопление (инвестиционное потребление) и чистый экспорт товаров и услуг (разность между экспортом и импортом); третий раздел: оценка валовой добавленной стоимости каждой отрасли экономики и ее элементов: оплата труда наемных работников, валовая прибыль, валовой смешанный доход, налоги и субсидии на производство, налоги и субсидии на продукты.

Рисунок 3.2 — Матричная схема построения межотраслевого баланса

Модель МОБ имеет важное практическое значение в экономическом анализе и прогнозировании на уровне мезо- и макроэкономических систем. В частности, она позволяет выполнить: структурный анализ, анализ эффективности отраслей, параметров межотраслевых связей и пропорций, структуру цепей поставок, значений показателей экспортной ориентации, импортозависимости, конечного спроса, тенденции перелива капитала. На основе МОБ можно проводить анализ и давать прогноз при изменениях в отдельных отраслях на остальные связанные отрасли, рассчитывать мультипликативные эффекты от реализации инвестиционных проектов, прогнозировать объемы и динамику валовой добавленной стоимости.

Модель МОБ помимо матричной формы представления имеет экономико-математическое описание в виде основного балансового уравнения. Алгебраическая теория анализа модели МОБ «затраты – выпуск» сводится к решению системы линейных уравнений, в которых параметрами являются коэффициенты затрат на производство продукции, оказание услуг.

Основным уравнением модели является так называемое балансовое уравнение:

AX + Y= X,

где:

X – вектор (матрица) валового выпуска всех «чистых» отраслей экономики;

Y – вектор (матрица) конечного использования продуктов и услуг отраслей (включает валовое накопление основного капитала, конечное использование продукции и услуг, чистый экспорт отрасли);

A – матрица коэффициентов прямых затрат; ее элементы отражают объемы потребления ресурсов отрасли i для выпуска единицы продукции (услуг) отраслью j; xij – объем производственного потребления продукции отрасли i в отрасли j (xij = aij * Xj, где aij – элемент матрицы коэффициентов прямых затрат).

При этом в модели МОБ рассчитываются показатели: валовой добавленной стоимости: Zij = Xj – Σxij, где Xj – выпуск продукции (услуг) отраслью j; Σxij – сумма затрат промежуточного потребления всех отраслей, которые были осуществлены при производстве продукции (услуг) отрасли j; конечного спроса на продукцию услуги Yi как разность между валовым выпуском Xi и промежуточным потреблением продукции (услуг) – суммой поставок этой отраслью в другие отрасли- потребители Σxij: Yi = Xi – Σxij.

Переход к цифровым бизнес-моделям, широкое внедрение цифровых решений в процессы производства, обмена, распределения, потребления обусловили следующие особенности моделирования с учётом современной цифровой экономической парадигмы.

1. Появление новых каналов в цепях поставок и новых транспортных маршрутов, в частности, появление новых решений для маршрутов поставки (новые транспортные средства, рост скорости, альтернативные каналы и транспортные пути, электронные коммуникации между участниками цепей поставок, рост мультимодальности).

2. Сложность учета в исходной информационной базе модели МОБ такого важного фактора, как передовые цифровые технологии: цифровые решения влияют на бизнес-процессы и модели, а их применение обусловлено изменениями в потребительском поведении, доступностью технологий и экономическим эффектом; на межотраслевые пропорции окажет влияние пересмотр существующих и развитие новых услуг, продуктов, бизнес-моделей, включая мобильные решения, архитектуру бизнеса, цифровизацию функций, управленческие, транзакционные, внутренние и основные транспортно-логистические процессы.

3. В долгосрочной перспективе возможен пересмотр отраслевой и видовой статистической классификации в связи с разработкой базовых цифровых компетенций в области управления инновациями, данными, системным взаимодействием, специалистами, обладающими знаниями в цифровых технологиях, цифровой культурой, партнерскими сетями, цифровыми инструментами и ресурсам; наряду с традиционными будет все больше возрастать роль новых видов деятельности, таких, например, как интеллектуальные транспортные системы, способствующие оптимизации и повышению эффективности транспортных сетей.

4. Происходят изменения в сфере соотношения добавленной стоимости и выпуска отраслей, поскольку новые бизнес-модели, типы операций в цифре, маркетплейсы и услуги, расширенное взаимодействие с клиентами по цифровым каналам выступят новыми источниками дохода, которых не было ранее; появятся новые рынки товаров и услуг, такие как, например, рынки безэкипажных транспортных средств, рынки агрегаторов и владельцев цифровых платформ.

5. В связи с цифровой трансформацией отраслей ожидается скорый приход технологий на основе искусственного интеллекта. На транспорте, это, например, использование беспилотных транспортных средств для доставки. Такие решения повысят эффективность и сократят время доставки коммерческих грузов за счет устранения потребности в простоях, повышения скорости доставки грузов.

6. В межотраслевых цепях поставок усиливается роль новых рынков; здесь модель МОБ будет подвержена пересмотру вследствие тенденций растущего рынка онлайн-коммерции и оптимизации транспортно-логистической отрасли, на этой основе будет развиваться экономика совместного потребления и интенсифицироваться процессы интеграции цепочек создания стоимости между компаниями.

Покажем модифицированную модель МОБ на примере транспортировки грузов. Измененная модель представляет двумерную матричную форму, в которой по строкам отражаются данные о перевозчиках, по столбцам – данные о грузополучателях конкретного товара. Внутри таблицы приводится информация об объемах отправленных по цепочке поставок грузов, возможные потери и убытки в случае нарушений условий поставки. Дополнительно в таблице-матрице приводятся данные о расходах участников цепи поставок на получение доступа к цифровой платформе.

В предлагаемой модели возможно оценить вероятный ущерб, связанный с отсутствием доступа к системам цифровой прослеживаемости и потенциальный эффект для перевозчиков, грузоотправителей, грузовладельцев-грузополучателей при условии их интеграции на цифровой основе.

Предлагаемая модификация модели МОБ строится для возможности определения доходов перевозчиков, затрат грузополучателей и/или грузоотправителей по всей совокупности операций в процессе товародвижения, потенциальных потерь контрагентов и экономических эффектов, получаемых благодаря интеграции в цифровые системы.

Форма предлагаемой модифицированной модели приведена на рисунке 3.3.

В основе модели – матрица, в ячейках которой отражаются данные о транспортно-логистических затратах i-го перевозчика, транспортно-логистического оператора по доставке груза от грузоотправителя j к грузополучателю k. В ячейках отражаются величины хij как стоимость услуг перевозчика, оператора i для доставки груза от грузоотправителя j к грузополучателю k.

В межотраслевом балансе, построенном для оценки электронного взаимодействия и цифровой прослеживаемости товародвижения в рамках интеграции в цифровых платформах участников цепей поставок, помимо данных о структуре транспортно-логистических затрат, осуществляемых по цепочкам товародвижения, предлагаем отразить оценки возможных предотвращенных потерь и предотвращенного экономического ущерба вследствие нарушения условий перевозки (в частности, нарушения сохранности груза, отклонений от маршрута, несоблюдения сроков доставки), расходы на получение доступа к цифровой системе, чистый экономический эффект от цифровизации как разность между предотвращенными потерями и ущербом и расходами на доступ к цифровой платформе.

Рисунок 3.3. — Форма модифицированной модели межотраслевого баланса (разработано автором)

Оценка возможных предотвращенных потерь и предотвращенного экономического ущерба вследствие нарушения условий перевозки производится с использованием экспертного, аналитического, экономико-статистического методов. В ячейках материального баланса рядом с величиной транспортно-логистических затрат при доставке груза от грузоотправителя j к грузополучателю k проставляются значения возможных потерь и расходов, связанных с рекламациями к перевозчикам, ущербом, обусловленным потерями груза в процессе транспортировки, потерями в результате повреждения и порчи груза (αjk).

Вместе с тем, отметим, что усложнение статистического учета, оценки и последующего экономического моделирования в условиях цифровой трансформации является существенным фактором, предопределяющим необходимость улучшения и доработки применяемых алгоритмов моделирования, создания обновленной методологии.

На современном этапе, ограничениями при построении и использовании моделей «затраты-выпуск», связанными с влиянием цифровизации, являются: появление новых рынков, новых услуг, видов деятельности и, как следствие, необходимость пересмотра действующей номенклатуры отраслей, отражаемых в кросс-отраслевых матричных формах представления модельных данных; структурные сдвиги и изменения в цепочках формирования стоимости вследствие минимизации посредников и излишних контрагентов; высокий потенциал влияния на межотраслевые пропорции эффектов цифровизации, в частности аналитики больших данных, искусственного интеллекта, непрерывного онлайн-мониторинга и др. Большой потенциал научных исследований в дальнейшем представляет разработка методических положений статистического учета влияния цифровых технологий на структуру стоимости товаров и услуг, разработка алгоритмов прогнозирования с учетом влияния внедренных в отраслях и компаниях технологий Индустрии 4.0.

Проведенное исследование выявило особенности построения межотраслевых балансовых моделей под влиянием цифровых процессов и технологий. Важным результатом является модифицированная модель «затраты-выпуск», позволяющая анализировать стоимостные потоки участников цепей поставок, в процессе отгрузки товаров с учетом применения цифровых решений. Предложенная модифицированная модель баланса отраслей и участников цепей поставок предполагает отражение в ней, помимо параметров стоимости продукции и услуг, значений эффектов от цифровизации, соотносимых с расходами на использование цифровых технологий и сервисов.

3.3 Бюджет на реализацию предложений по оптимизации цепей поставок продукции ООО «Унивита»

В качестве мероприятий по формированию модифицированной модели межотраслевого баланса ООО «Унивита» предлагается прототипа отдела для организации работ в данном направлении.

Исходя из этого, в работе предлагается рассмотреть 2 варианта организации работ по оптимизации цепей поставок продукции ООО «Унивита»:

 — вариант 1 – должностное оформление функций по формированию модифицированной модели межотраслевого баланса организации на определенный круг сотрудников ООО «Унивита»;

— вариант 2 – создание отдельного структурного подразделения в виде службы ООО «Унивита».

Рассмотрим каждый из вариантов более подробно.

Так, регламентация и четкое закрепление функций по формированию модифицированной модели межотраслевого баланса за сотрудниками бухгалтерии и главным экономистом нецелесообразно по ряду причин:

— потеря части функций из-за и без того большой нагрузки сотрудников перечисленных подразделений;

— ухудшение исполнениями этими сотрудниками своих основных обязанностей;

— дублирование одних и тех же функций по обеспечению экономической безопасности по причине того, что сотрудники находятся в разных подразделениях.

Представим в таблице 3.1 расходы на дополнительную заработную плату сотрудникам ООО «Унивита», занятым по формированием модифицированной модели межотраслевого баланса.

Таблица 3.1

Расходы на заработную плату

 

Таким образом, общая сумма расходов на дополнительную заработную плату сотрудникам ООО «Унивита» составят 2520 тысяч рублей в год. При этом, такие расходы не предусматривают эффективное формирование модифицированной модели межотраслевого баланса организации, так как предусматривается не комплексная реализация поставленных задач, а разобщение выполняемых функций.

Такой вариант организации сложно представить в виде целостного механизма.

Далее рассмотрим создание отдельного структурного подразделения в виде службы ООО «Унивита».

Далее рассмотрим затраты на формирование службы ООО «Унивита» (см. рисунок 3.2).

Таблица 3.2

Расходы на создание и обслуживание службы

 

Полученные суммы гармонично соотносятся с годовым денежным оборотом компании и понесенные расходы по предварительным оценкам будут весьма эффективны и позволят достичь экономии.

Немного завышенная сумма расходов объясняется тем, что нам нужны специалисты с высшим образованием, которые будут занимать контрольные и регулирующие должности, в свою очередь в производственный отдел набирают сотрудников и без высшего образования и опыта работы, за соответствующий размер заработной платы, поэтому имеется перевес в количестве и сумме расходов на оплату труда.

Для оценки эффективности предложенных рекомендаций в рамках формирования модифицированной модели межотраслевого баланса ООО «Унивита» сопоставим бюджет затрат на их реализацию.

Приведем графическое сопоставление затрат по каждому из вариантов формированием модифицированной модели межотраслевого баланса ООО «Унивита» на рисунке 3.4.

Рисунок 3.4 – Сопоставление затрат по каждому из вариантов ООО «Унивита»

Как показывают данные рисунка 3.4., с точки зрения затратности вариант 2 с образование отдельной службы более рационален.

3.4 Оценка эффективности предложенных мероприятий

 

По данным практического опыта, внедрение службы, отвечающей за формирование формирования модифицированной модели межотраслевого баланса , позволит увеличить выручку от реализации услуг на 5% за год их реализации.

Основываясь на гипотезе о том, что реализация предложенных рекомендаций будет способствовать росту выручки ООО «Унивита», рассчитаем прогнозные показатели отчета о финансовых результатах.

Так, в результате реализации предложенных рекомендаций ООО «Унивита» в 2022 году предполагается рост выручки на 5%:

 

В2022 = 215178+ (215178 х 5%) = 225937 тыс. руб.

 

Себестоимость услуг (169660 тыс. руб. в 2021 г.) увеличится на объем финансирования мероприятий ООО «Унивита» – 2340 тыс. руб. в 2022 году.

Таким образом, прогнозная себестоимость ООО «Унивита» после внедрения мероприятий составит в 2022 году:

 

С2022 = 169660+ 2340= 172000 тыс. руб.

 

На основании полученных данных по выручке рассчитаем предположительные доходы ООО «Унивита» в результате реализации предложенных мероприятий на прогнозный период. Так как мероприятия в рамках формирования модифицированной модели межотраслевого баланса направлены только на операционную деятельность ООО «Унивита»», то доходы от участия в других организациях, проценты к получению и прочие доходы не изменятся.

Данные прогнозных доходов ООО «Унивита» в результате реализации предложенных рекомендаций в рамках формирования модифицированной модели межотраслевого баланса представлены в таблице 3.3.

Таблица 3.3

Прогнозные доходы ООО «Унивита» в результате реализации предложенных рекомендаций в рамках формирования модифицированной модели межотраслевого баланса

 

На основании данных таблицы 3.3 можно утверждать, что в результате реализации предложенных рекомендаций будет обеспечиваться стабильный рост доходов ООО «Унивита» (рисунок 3.5).

Рисунок 3.5 – Динамика доходов ООО «Унивита» в прогнозном периоде результате, тыс. руб.

Таким образом, представленные расчеты подтверждают эффективность формирования модифицированной модели межотраслевого баланса ООО «Унивита» в виде формирования отдельной службы.

Заключение

 

Управление запасами относится к видам деятельности, связанным с разработкой и управлением уровнями запасов сырья, полуфабрикатов (незавершенного производства) и готовой продукции таким образом, чтобы имелся их достаточный объём.

Товарно-материальные запасы необходимы для поддержания производства, рынка и системы распределения в целом, для производственных и распределительных систем организаций. Суть управления запасами заключается в расширении бизнес-операций таким образом, чтобы обеспечить эффективный поток товаров, продуктов и услуг.

 Управление цепями поставок — это системная, стратегическая координация традиционных деловых функций и тактики между этими деловыми функциями в пределах определенной компании и между предприятиями в цепи поставок с целью улучшения долгосрочных показателей деятельности отдельных компаний и цепи поставок в целом.

В качестве объекта исследования в работе выступает компания ООО «Унивита». Основным направлением деятельности ООО «Унивита» выступает торговля оптовая молочными продуктами, яйцами и пищевыми маслами и жирами.

Анализ логистической системы ООО «Унивита» позволил прийти к выводам, что текущая структура отдела логистики не удовлетворяет операционным задачам по планированию и контролю за уровнем запасов, а так же прогнозированию уровня запасов и основных финансовых показателей деятельности предприятия, таких как Working Capital и Free Cash Flow.

Основным организационным недостатком является фактическое отсутствие анализа и планирования первичных и вторичных продаж. А так же низкая степень развития либо отсутствие информационных систем для автоматизации системы планирования и контроля запасов.

По результатам анализа в работе разработаны предложения по совершенствованию методологии построения, анализа и прогнозирования межотраслевых балансов в цифровой экономике.

В межотраслевом балансе, построенном для оценки электронного взаимодействия и цифровой прослеживаемости товародвижения в рамках интеграции в цифровых платформах участников цепей поставок, помимо данных о структуре транспортно-логистических затрат, осуществляемых по цепочкам товародвижения, предлагаем отразить оценки возможных предотвращенных потерь и предотвращенного экономического ущерба вследствие нарушения условий перевозки, расходы на получение доступа к цифровой системе, чистый экономический эффект от цифровизации как разность между предотвращенными потерями и ущербом и расходами на доступ к цифровой платформе.

Список использованных источников

1. Адельсеитова Э.Б. Роль управления запасами в логистической цепи поставок // Ученые записки Крымского инженерно-педагогического университета. 2021. № 1 (71). С. 36-39.

2. Алексеева Н.И., Алёхина, Ю.В. Управление товарными запасами предприятия на основе анализа системы показателей / Н.И. Алексеева, Ю.В. Алёхина // Стратегия предприятия в контексте повышения его конкурентоспособности. 2019. Т. 1. № 5 (5). С. 56-59.

3. Антонов, Г. Д. Стратегическое управление организацией: Учебное пособие / Г.Д. Антонов, В.М. Тумин, О.П. Иванова. — М.: НИЦ ИНФРА-М, 2018. — 239 с.

4. Афанасенко И.Д., В. В. Борисова В.В., Цифровая логистика. СПб.: Питер, 2019. — 227 с.

5. Бабурина Д.А. Необходимость новых подходов к управлению товарными запасами торгового предприятия / Д.А. Бабурина // Научный альманах. 2018. № 7-1 (21). С. 32-36.

6. Борисова В.В. Цифровое администрирование логистических процессов в цепях поставок // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). 2021. № 3 (75). С. 12-17.

7. Борисова Л.С. Процессы логистического сервиса в цепях поставок // Инновации. Наука. Образование. 2022. № 50. С. 878-882.

8. Бродецкий Г. Л. Экономико-математические методы и модели в логистике. Потоки событий и системы обслуживания. — М.: Academia, 2018. — 272 c.

9. Буняк И.П. Управление товарными запасами с учетом складских помещений / И.П. Буняк // Современные тенденции развития науки и технологий. 2019. Т. 6. № 3. С. 38-41

10. Ву С. Х. и соавт. Выбор мультимодальных маршрутов в морских перевозках: на примере корейских экспортеров автозапчастей // Морская политика и управление. — 2018. — Т. 45. — №. 1. — С. 19-33.

11. Гаджинский А. М. Логистика. Учебник. — М.: Маркетинг, 2018. — 228 c.

12. Герасимов К.Б., Шкодина Е.С. Управление поставками ресурсов организации // Основы экономики, управления и права. 2021. № 4 (29). С. 26-30.

13. Головцов Д.Л., Майоров Н.Н., Ярцева А.А. Управление цепями поставок. — Санкт-Петербург, 2019. – 411 с.

14. Грузинов В. П. Экономика предприятия: учеб. пособие/В. П. Грузинов, В. Д. Грибов. -4-е изд., доп. -М.: Финансы и статистика, 2018. -307 с.

15. Грызанов Ю.П., Файницкий, А.И. Управление товарными запасами в торговле./ Ю.П. Грызанов, А.И. Файницкий — М.: Экономика, 2019. -215 с.

16. Гулый И.М. Межотраслевой баланс — основа методологии экономического обоснования реализации проектов цифровизации цепей поставок // Экономика устойчивого развития. 2022. № 2 (50). С. 59-62.

17. Данилова С. Ю. Оптимизация уровня запасов производства с целью повышения конкурентоспособности предприятия с непрерывным циклом производства / С. Ю. Данилова, Е. В. Пуденков // Вестник Волжского университета имени В. Н. Татищева. — Тольятти, 2019. — № 2 (28). — С. 47–52.

18. Егоркина Е. Ю., Данилова, С. Ю. Оптимизация процесса управления запасами на предприятиях оптовой торговли / Е.Ю. Егоркина, С.Ю. Данилова — Молодой ученый. — 2018. — №16. — С. 157-160.

19. Ивантер В.В. Роль межотраслевого баланса в макроэкономическом анализе и прогнозировании // Проблемы прогнозирования, 2018. – № 6. – С. 3-6.

20. Кабушкин Н. И. Менеджмент: Учебник //Мн.: ЗАО «Экономпресс», НПЖ «ФУА. – 2016. – 224 с.

21. Казаков А.Л. Основы управления цепями поставок. математические модели и алгоритмы: учебное пособие. — Москва, 2020.           — 256 с.

22. Капский Д. В., Ивуть Р. Б., Лапковская П. И. Развитие логистики и управления цепями поставок. – 2020. – 401 с.

23. Карапетянц И.В., Павлова Е.И., Капустина Н.В., Баженов Ю.М., Кахриманова Д.Г., Мамедова И.А., Реутов Е.В., Рустамова И.Т., Черпакова Е.В., Боброва Е.В., Самусев Н.С., Рустамов Н.Н.О., Зарян А.З. Логистика и управление цепями поставок на транспорте: Учебник / Москва, 2022. – 255 с.

24. Кулькова Е.П. Информационные технологии, как важные составляющие оптимизации бизнес-процессов в управлении цепями поставок // Теоретические и концептуальные проблемы логистики и управление цепями поставок. — 2021. — №4. — С. 35-38.

25. Лапыгин Ю., Лапыгин Д. Стратегический менеджмент. – Litres, 2017. – 245 с.

26. Лукинский B. C. Актуальные проблемы управления цепями поставок / B. C. Лукинский, Ю. В. Малевич, В. В. Лукинский // Логистика и управление цепями поставок антикризисные инструменты экономики. – М. : Эс-Си-Эм Консалтинг, 2019. – 192 с.

27. Магомедов Ш. Ш. Управление товарным ассортиментом и запасами: Учебник для бакалавров/Ш.Ш. Магомедов — М.: Дашков и К, 2019. — 176 с.

28. Маклаков, Г. В. Эффективность коммерческой деятельности / Маклаков Г.В. — М.:Дашков и К, 2020. — 232 с.

29. Маклаков, Г.В. Влияние времени на эффективность товарного обращения / Г.В. Маклаков // ЦИТИСЭ. 2019. № 3 (7). С. 2.

30. Метелев С. Е. Финансы торговых организаций: Учебное пособие/С.Е.Метелев, В.П.Чижик — М.: Форум, НИЦ ИНФРА-М, 2019. — 200 с.

31. Петрова А. Т. Механизм использования контроллинга товарных запасов как инструмента инновационного развития торгового предприятия/Петрова А.Т., Живаева Т.В. — Краснояр.: СФУ, 2019. — 156 с.

32. Плоткин Б. К. Экономико-математические методы и модели в коммерческой деятельности и логистике / Плоткин Б.К., Делюкин Л.А. — М.:ИЦ РИОР, НИЦ ИНФРА-М, 2018. — 346 с.

33. Полешкина И. О., Васильева Н. В. Технология BLOCKCHAIN как инструмент управления цепями поставок с участием воздушного транспорта //Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. – 2020. – Т. 23. – №. 2.

34. Пономарева О.С., Ружицкий Д.М. Управление цепями поставок: эффект форрестера // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования. 2022. С. 180.

35. Путилина М.А. Теоретические аспекты в области управления запасами // Современная школа России. Вопросы модернизации. 2021. № 5 (36). С. 147-149.

36. Сазонова, А.К., Матвийчук, Л.Н. Управление запасами предприятия и их оптимизация / А.К. Сазонова, Л.Н. Матвийчук // Современные тенденции развития науки и технологий. 2019. Т. 8. № 5. С. 124-127.

37. Сапронова Л.М. Управление товарными запасами в логистике / Л.М. Сапронова // Сибирский торгово-экономический журнал. 2018. № 1 (22). С. 205-208.

38. Сергеев В.И. Управление сбоями в глобальных цепях поставок // Логистика сегодня. 2022. № 1. С. 10-18.

39. Сироткин А.А. Аспекты исследования и оценки информационной прозрачности в цепях поставок // Научные проблемы водного транспорта. 2022. № 70. С. 147-157.

40. Смирнова Е. А., Зуев А. В. Модели и методы управления цепями поставок // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. 2022. № 2. С. 95–100.

41. Тимофеева М. О. Роль технологических инноваций на современном этапе развития логистики и управления цепями поставок //Науч. сообщество студ. XXI столетия. Экон. науки: электронный сб. ст. по мат-лам II студ. междунар. науч.-практ. конф. – 2017. – С. 39-46.

42. Тяпухин А. П., Коловертнова М. Ю., Тарасенко Е. А. Система управления цепями поставок: сущность и методический подход к формированию //Вестник евразийской науки. – 2019. – Т. 11. – №. 2.

43. Федоров Л. С. Общий курс транспортной логистики. Учебное пособие. — М.: КноРус, 2016. — 310 c.

44. Цзэн Т., Ху Д., Хуан Г. Распределение режимов транспортировки мультимодальных перевозок в автомобильной логистике // Процедурно-социальные и поведенческие науки. — 2013. — Т. 96. — С. 405-417.

45. Шишко Е. Л., Зенькова Л. П. Формирование стратегии цепей поставок на предприятии с учетом факторов риска //Логистика-евразийский мост. – 2018. – С. 276-281.

46. Элларян А. Развитие бизнес-партнерства в сфере транспортной логистики // журнал Логистика. – 2015. — №3. – 36-40 с.

47. Якубова Е.А. Трансформация глобальных цепей поставок в условиях пандемии covid-19 // ТРУДЫ ХIII ЕВРАЗИЙСКОГО НАУЧНОГО ФОРУМА. 2022. С. 262-268.

48. Katanаka M. Note on Consolidation within a Leontief System // Econometrica, 1952. – V. 20. – № 2. – P. 301-303.

49. Kilkenny M. Transport Costs and Rural Development // Journal of Regional Science, 1998. – № 38-2. – P. 293-312.

50. Kripak M.N., Palkina E.S., Seliverstov Ya.A. Analytical Support for Effective Functioning of Intelligent Manufacturing and Transport Systems [Электронный ресурс] // International Conference on Modern Trends in Manufacturing Technologies and Equipment (ICMTMTE 2019).

51. Leоntieff W., Straut A. Multiregional input-output analysis in «International conference on input-output techniques» // Geneva, 1961. – 119 p.

52. Miller R.E., Blair P.D. Input-Output Analysis Foundations and Extensions // New York: Cambridge University Press, 2009. – 784 p.

53. Концепция управления цепями поставки товаров длительного хранения. URL: https://rosrezerv.gov.ru/ Konsultativnij_sovet/Obmen_opitom/Koncepcija_upravlenij a_cepjami_postavki (дата обращения: 10.07.2022).

54. Моделирование цепи поставок. URL: https://www.anylogistix.ru/supply-chain-simulation/ (дата обращения: 12.07.2022).

55. Supply chain management: Logistics catches up with strategy [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: https://www.econbiz.de/Record/supply-chain-management-logistics-catches-up-withstrategy-oliver-keith/10009562450 (дата обращения: 02.07.2022).

56. The Evolution and History of Supply Chain management [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: https://cerasis.com/history-of-supply-chain-management// (дата обращения: 05.07.2022).

---

 1 2