Разработка деловой имитационной игры в области управлениями цепями поставок. Часть 3

Страница 1 2 3

---

Глава 3. Реализация имитационного тренажера для деловой игры

3.1. Концептуальное описание имитационной модели тренажера

3.1.1 Архитектура тренажера

          Для реализации деловой игры необходима разработка компьютерной модели, которая будет имитировать работу компании в течение раунда. Общая архитектура системы показана на рисунке 3.1.

Рис. 3.1. Архитектура тренажера

Игроки взаимодействуют с моделью посредством стандартизованных форм для ввода данных, выполненных в Excel. Каждая команда в игре получает рабочую книгу Excel, включающую формы для ввода решений менеджеров по закупкам, производству, управлению цепью поставок и продажам. Целью использования форм является обеспечение корректности формата и полноты вводимых игроками данных, по этой причине они должны включать средства для контроля правильности ввода числовых значений, а элементы, предполагающие выбор одного из вариантов (например, поставщика) должны использовать элементы управления (поле со списком).  При выборе условий поставки для поставщиков и клиентов формы должны обеспечивать динамический расчет контрактного индекса. Примеры разработанных форм даны в приложении 1.

Игроки отправляют рабочую книгу Excel с заполненными решениями организаторам игры. Данные из формы преобразуются при помощи макросов в набор таблиц транспортной базы данных. Эти таблицы затем считываются при запуске модели.  Такая организация обмена данными позволяет исключить необходимость изменения имитационной модели при изменении дизайна форм или при полной замене интерфейсной части (например, на веб-интерфейс). В качестве транспортной базы можно использовать Excel, Access или MicrosoftSQLServer (необходимо для подключения к ней Anylogic).

Имитационная модель цепи поставок может быть реализована с использованием пакета Anylogic. С учетом ограничений бесплатной учебной версии, необходима версия University Researcher или Professional. В последнем случае модель может быть экспортирована в отдельное Java-приложение, что облегчит использование модели, т.к. в этом случае не требуется отдельная лицензия для запуска приложения.

В процессе работы модели данные о состоянии цепи поставок и ключевые показатели эффективности записываются во встроенную базу данных Anylogic. По окончании моделирования они переносятся оттуда в транспортную базу для поддержки генерации отчетов.

Система отчетов включает индикаторные панели (дашборды) для оценки эффективности решений отдельных игроков и команды в целом (примеры приведены в приложении 2). Помимо этого, для целей анализа игроками выгружаются детальные данные о состоянии запасов, поставках, запуске производства, достигнутом уровне сервиса для каждого продукта.

3.1.2. Архитектура имитационной модели цепи поставок

          Имитационная модель цепи поставок может быть реализована с использованием агентного подхода. Архитектура модели и взаимодействие агентов показано на рис. 3.2

Рис 3.2 Архитектура имитационной модели цепи поставок

На схеме показаны агенты, используемые в модели. Желтым выделены вспомогательные агенты, вмещающие в себе информацию, которой обмениваются звенья цепи поставок. Они не обладают собственным поведением. Белые блоки – активные агенты, имеющие собственную логику и поведение.

1) Агент «Клиент»

Агенты этого типа создаются в модели на основе таблицы в транспортной базе данных.

• Входные параметры:

— Средний размер заказа и коэффициент вариации по каждому           продукту (берутся из отдельной таблицы в транспортной базе           данных);

— Расстояние и время доставки;

— День размещения заказа (берется из отдельной таблицы в           транспортной базе данных);

— Согласованный уровень сервиса;

— Согласованный остаточный срок годности;

— Ставка штрафа за не полностью выполненный заказ.

• Выходные показатели:

— Объем заказов по каждому продукту;

— Объем поставок по каждому продукту;

— Количество поставок;

— Средняя загрузка машины при поставках;

— Достигнутый уровень сервиса (piecefillrate) по каждому           продукту;

— Достигнутый уровень совершенного заказа (perfectorder);

— Объем начисленных штрафов.

• Выполняемые функции:

Агент «Клиент» приводит в движение всю цепь поставок, создавая      заказы на готовую продукцию. Величина заказа на каждый           продукт генерируется с использованием нормального           распределения, с параметрами, заданными в таблице спроса.           Расписание размещения заказов по дням недели считывается из           таблицы базы данных, и повторяется циклически, каждую неделю.      В заказе содержится список товаров с указанием величины           потребности. Дополнительно в заказе должна содержаться дата           размещения и ссылка на агента-отправителя.

Агент обрабатывает входящие сообщения типа «Поставка». В           поставке содержится ссылка на исходный заказ, однако данные           дополнены фактическим количеством поставленной продукции. В       результате обработки поставки обновляется статистика по           поставленному объему продукции и сервису.

2) Агент «Менеджер по продажам»

В модели создается один агент этого типа.

• Входные параметры: нет.
• Выходные показатели:

— Достигнутый уровень совершенного заказа (perfectorder);

— Объем начисленных штрафов;

— Выручка.

• Выполняемые функции:

Получает и обрабатывает заказы от клиентов. На основе данных о        фактическом складском остатке и величины заказа определяется           доступное к поставке количество, создается задание для склада на      комплектацию заказа.

Этот агент подсчитывает агрегированную статистику по сервису.           Детальные данные в разрезе продуктов и клиентов доступны в           агенте «Клиент».

3) Агент «Склад готовой продукции»

В модели создается один агент этого типа.

• Входные параметры:

— Количество паллетомест;

— Количество рабочих;

— График смен;

— Транспортный тариф;

— Тарифы на обработку и хранение;

— Страховой запас.

• Выходные показатели:

— Объем обработки общий и по дням;

— Объем хранения общий и по дням;

— Затраты на обработку и хранение;

— Затраты на доставку;

— Объем списаний по каждому продукту;

— Объем заказов по каждому продукту;

— Объем поставок по каждому продукту;

— Количество поставок;

— Средняя загрузка машины при поставках;

— Достигнутый уровень сервиса (piecefillrate) по каждому                                 продукту.

• Выполняемые функции:

Получает и обрабатывает задания на комплектацию и отгрузку           заказов. Для выполнения заданий в агента должна быть заложена           простая процессная модель с сервисом и очередью, позволяющая           учитывать доступность ресурсов (рабочие). Подобным же образом      обрабатываются партии готовой продукции, поступающие из      производства: партия может быть добавлена к доступному запасу           по мере обработки грузовых единиц, созданных на основе ее           размера.

Агент хранит данные о текущем остатке во вспомогательном           списке, содержащем агентов типа «Партия».

Для реализации ограничений по сроку годности необходимо вести           партионный учет продукции. Для этого в агенте необходимо          использовать список поступивших партий, а также реализовать          функции, позволяющие подсчитать доступное количество товара с      заданным остаточным % сроком годности.

Там же находится список, который хранит сглаженное значение           спроса в разрезе товаров для целей оценки потребности при           планировании запуска в производство.

Поскольку число товарных единиц в модели очень велико, данные        о доступном количестве хранятся как числовые значения, а при    необходимости принять или обработать партию на основе этих           данных формируется нужное количество грузовых единиц,           которые запускаются в процесс обработки.

Агент также ведет подсчет статистики по остаткам готовой           продукции, поставкам и сервису в разрезе товаров.

4) Агент «Производство»

В модели создается один агент этого типа.

• Входные параметры:

— Количество производственного оборудования каждого типа;

— Количество рабочих;

— График смен;

— Тариф на электроэнергию;

— Тариф на воду;

— График обслуживания оборудования;

— Решение о проведении технического обслуживания.

• Выходные показатели:

— Объем производства общий и по дням;

— Коэффициент использования оборудования;

— Затраты на воду и электроэнергию;

— Суммарное время работы;

— Суммарное время простоя;

— Суммарное время переналадок;

— Суммарное время технического обслуживания;

• Выполняемые функции:

Получает и обрабатывает задания на производство.           Производственный процесс имеет полу-непрерывный характер и           передан в модели упрощенно. На основе параметров задания (тип           и количество продукта) определяется суммарное время для каждой       операции. После этого создается вспомогательный агент –           «Партия»,   который направляется в простую процессную модель с        сервисами и очередью для каждой производственной операции.           После          прохождения партией всех этапов производства, в ней    фиксируется дата производства. На этом этапе партия готова к           отправке на склад и пересылается в сообщении соответствующему        агенту.

5) Агент «Менеджер по производству»

В модели создается один агент этого типа.

• Входные параметры: нет.
• Выходные показатели:

— Производственный план;

— Прогноз потребности в каждом производственном компоненте;

— Прогноз спроса на каждый вид производимой продукции.

• Выполняемые функции:

Реализует планирование запуска производства на основе данных           об остатках товара на складе готовой продукции, доступности           сырья          и материалов. На основе этой информации также          подсчитываются потребности по готовой продукции, сырью и           материалам на     горизонте 26 недель.

6) Агент «Склад сырья и материалов»

В модели создается один агент этого типа.

• Входные параметры:

— Количество паллетомест;

— Количество рабочих;

— График смен;

— Транспортный тариф;

— Тарифы на обработку и хранение;

— Страховой запас.

• Выходные показатели:

— Объем обработки общий и по дням;

— Объем хранения общий и по дням;

— Затраты на обработку и хранение;

— Затраты на доставку;

— Затраты на закупку;

— Объем поставок по каждому виду сырья и материалов;

— Объем брака по каждому виду сырья и материалов;

— Объем списаний (молоко);

— Уровень сервиса (piecefillrate) по каждому виду сырья и                       материалов;

— Уровень совершенного заказа по каждому виду сырья и             материалов;

— Количество поставок;

— Средняя загрузка машины при поставках;

— Начисленные поставщикам штрафы за нарушение условий                  поставок.

• Выполняемые функции:

Получает и обрабатывает поставки сырья и материалов от           поставщиков. Для выполнения заданий в агента должна быть           заложена простая процессная модель с сервисом и очередью,           позволяющая учитывать доступность ресурсов (рабочие).           Поскольку возможны проблемы с качеством сырья/материалов,           ведет учет   фактически доступного для использования количества сырья и       материалов.

Получает и обрабатывает производственные заказы от менеджера по производству. В соответствии с заказом осуществляет отпуск        материалов в производство.

Агент хранит данные о текущем остатке во вспомогательном           списке, содержащем агентов типа «Товар». Партионный учет не           ведется, поскольку сроки годности всех видов сырья и материалов,          кроме молока, превышает период моделирования.           Неизрасходованные остатки молока в конце дня уничтожаются.

Агент также ведет подсчет статистики по остаткам готовой           продукции, поставкам и сервису в разрезе товаров.

7) Агент «Менеджер по закупкам»

В модели создается один агент этого типа.

• Входные параметры: нет.
• Выходные показатели:

— Список поставщиков, одобренных к сотрудничеству;

— Величина размера заказа поставщикам по каждому виду компонентов;

— Общее количество заказанных единиц компонентов по видам.

• Выполняемые функции:

Контролирует остатки сырья и материалов на заводском складе, а        также календарный план потребности в материалах. На основе           этой   информации определяет величину размера заказа           поставщику.         Вносит информацию о фактически заказанных            материалах в        календарный график производства.

8) Агент «Поставщик»

Агенты этого типа создаются в модели на основе таблицы в транспортной базе данных.

• Входные параметры:

— Расстояние и время доставки;

— Согласованный уровень сервиса;

— Ставка штрафа за не полностью выполненный заказ;

— Параметры распределения % годной продукции в заказе.

• Выходные показатели:

— Объем заказов по каждому продукту;

— Объем поставок по каждому продукту;

— Количество поставок;

— Средняя загрузка машины при поставках;

— Достигнутый уровень сервиса (piecefillrate) по каждому             продукту;

— Достигнутый уровень совершенного заказа (perfectorder);

— Объем начисленных штрафов.

 

3.2. Оценка результатов команды и система отчетности

По завершении игрового раунда формируется отчетность, содержащая результаты игроков в виде величины достигнутых показателей системы KPI — ключевых показателей эффективности.

1) Эффективность деятельности отдела закупок определяется следующим набором ключевых показателей:

• Суммарная величина общих затрат на закупку компонентов (включая затраты на поставку компонентов на склад компании).

• Показатель надежности поставщиков компании (вычисляется как отношение числа совершенных к установленному сроку или ранее поставок на склад к общему количеству заказов компонентов за наблюдаемый период)
• Величина доли бракованных компонентов, поступающих на склад компании (измеряется как отношение количества единиц непригодного к запуску в производство сырья и материалов за период наблюдений к общему количеству единиц сырья и материалов, поставленному за данный период).

2) Ключевые показатели эффективности операционного отдела:

• Величина показателя уровня общих затрат на организацию производства продукции в течение раунда, включающего затраты на проведение технического обслуживания производственной линии, затраты на оплату труда складского и производственного персонала, затраты на хранение запасов компонентов и готовой продукции, а также затраты на оплату водоснабжения и обеспечения производства электроэнергией.
• Средние удельные уровни загрузки обоих складов компании за наблюдаемый период (определяются как уровни фактической загрузки основных складских мощностей к общей вместимости основных складов компании)

• Точность выполнения производственного плана (определяется как фактический уровень производства продукции за период к целевому, способному полностью удовлетворить поступающий от клиентов спрос).

Ключевые показатели эффективности отдела УЦП:

• Доля просроченных единиц запаса на складе компонентов

• Количество случаев дефицита компонентов в течение раунда (случай дефицита регистрируется всякий раз, когда количественное выражение производственной потребности в компоненте превышает уровень наличного запаса данного компонента на складе).

3) Ключевые показатели эффективности деятельности отдела продаж:

• Величина валовых поступлений от продаж, рассчитываемая как прибыль от продаж продукции компании по контрактной стоимости в течение раунда.
• Фактический уровень предоставляемого клиентам сервиса — он определяется как доля выполненных вовремя и в полной комплектности поставок продукции к общему количеству совершенных клиентами в течение раунда заказов.

• Доля просроченной продукции на складе готовой продукции, рассчитываемая как количество единиц просроченной продукции за период к общей величине товарных запасов на складе за данный период. Высокое значение данного показателя может свидетельствовать о том, что компания не справляется с обязательствами, возложенными клиентами в отношении запрашиваемого остаточного срока годности.

3.3. Экономическая оценка результатов команды

Согласно правилам имитационной игры, победителем становится команда, чьи финансовые результаты по итогам принятия решений в течение трех раундов оказываются наилучшими. Игрокам предлагается увеличить показатель доходности собственного капитала компании, рассчитываемой согласно модели Дюпона. В модели игры заложен алгоритм формирования финансовой отчетности, демонстрирующую динамику по соответствующим показателям:

• Величина валовых поступлений от продаж компании. Определяется по итогам раунда автоматически и рассчитывается как суммарная величина дохода от продаж всех видов продукции всем клиентам компании по контрактной стоимости в течение раунда.
• Валовая прибыль. В показатель валовой прибыли включается величина валовых поступлений от продаж, очищенная от суммарной себестоимости продукции, произведенной и реализованной в течение раунда.
• Себестоимость единицы продукции автоматически рассчитывается в результате выбора партнеров среди рынка поставщиков. Алгоритм расчета себестоимости предполагает разнесение величины суммарных затрат на закупку и поставку всех необходимых для осуществления процесса производства конкретного типа продукции компонентов (включая сырье и упаковочные материалы) в течение раунда на количество произведенных в течение раунда единиц готовой продукции. Кроме того, в себестоимости продукции учитываются накладные расходы компании, связанные с поддержанием производственного процесса, а именно амортизация производственных зданий и оборудования, заработная плата обслуживающего производство персонала, расходы на воду и электроэнергию, транспортные расходы на организацию поставок ГП и компонентов. Более подробно порядок расчета себестоимости продукции компании приведен в разделе «Расчет себестоимости готовой продукции».
• Переменные затраты компании. Включают в себя следующие статьи коммерческих расходов:
• Расходы, связанные с организацией доставки продукции клиентам. Величина данной статьи затрат зависит от организации загрузки транспортных средств перевозчика (снижается при приближении уровня загрузки к полному) и от частоты поставок продукции клиентам;
• Расходы, связанные со складской переработкой продукции (включают затраты на обслуживание собственных складов в течение раунда и на оплату аренды дополнительных паллетомест на складах логистического оператора при необходимости);
• Транспортные расходы на поставку компонентов на склад компании (определяются условиями поставщиков);
• Затраты на обеспечение производства водой и электроэнергией– коммунальные услуги (величина данной статьи затрат зависит от количества рабочих смен на производстве).
• Постоянные затраты компании включают:
• Ежегодные отчисления на амортизацию основных фондов компании (амортизации подлежат здания и оборудование компании; поскольку длительность раунда составляет 6 месяцев, при учете постоянных затрат учитывается половина величины ежегодных амортизационных отчислений);
• Расходы на техническое обслуживание производственных мощностей в случае, если было принято решение о его проведении;
• Штрафы, подлежащие выплате клиентам в случае нарушения условий договоров о сотрудничестве (невыполнения обязательств по уровню сервиса).
• Подоходный налог. Ставка подоходного налога на прибыль организаций составляет 20% и применяется к очищенной от общих затрат валовой прибыли, формируя значение показателя чистой прибыли компании.
• Маржа чистой прибыли рассчитывается как отношение величины чистой прибыли компании к величине валовых поступлений от продаж.
• Стоимость запасов. Оценивается по фактической себестоимости среднего хронологического значения уровня запасов готовой продукции, сырья и материалов, находящихся на обоих складах компании в течение рассматриваемого периода. Стоимость запасов готовой продукции определяется производственной себестоимостью наличного запаса, компонентов – величиной суммарных затрат на их приобретение (включая транспортные расходы).
• Текущие активы. Рассчитываются как среднее хронологическое значение стоимости запасов на складах компании.
• Общая стоимость активов включает в себя суммарную стоимость текущих активов и основных фондов компании на момент завершения раунда. К основным фондам относят единицы здания, машин и оборудования, инвентаря и инструментов, находящихся во владении компании.
• Показатель оборачиваемости активов рассчитывается как отношение величины валовых поступлений от продаж компании к общей стоимости ее активов.
• Финансовый рычаг компании, рассчитываемый как отношение общей стоимости активов компании к собственному капиталу. Собственный капитал компании «Laitier» составляет 150000 рублей.
• Произведение значений маржи чистой прибыли и оборачиваемости активов компании формируют показатель доходности активов.
• Доходность собственного капитала оценивается как произведение показателя доходности активов на количественную оценку финансового рычага компании.

На рисунке 3.1 поэтапно представлен порядок формирования показателя доходности собственного капитала. При каждом изменении вводимых игроками параметров отчет обновляется и дополняется рассчитанными значениями; для оценки эффективности принятых решений игрокам предлагается сравнить полученные в разных раундах результаты. По истечении трех раундов подводятся итоги игры.

Рис. 3.3. Формирование показателя доходности собственного капитала

Расчет себестоимости готовой продукции

Модель производит расчет производственной себестоимости единицы готовой продукции только после того, как будут приняты решения относительно условий сотрудничества с поставщиками и способа организации производства (решения по режиму сменности).

Расчет себестоимости подразумевает отнесение следующих видов затрат на количество произведенной в течение раунда продукции (по спецификациям):

• Затраты на приобретение использованного за раунд сырья и материалов (включая закупку по контрактной стоимости поставщика и затраты на доставку);
• Затраты на электроэнергию и водоснабжение в течение раунда;
• Суммарная величина заработной платы, подлежащей выплате производственному и складскому персонала за раунд;
• Затраты на содержание запаса на складах в течение раунда;
• Величина годовых отчислений на амортизацию основных средств компании – зданий и оборудования.

Компания также устанавливает наценку на продажу единицы продукции в размере 15% от себестоимости продукта, тем самым формируя величину его базовой отпускной стоимости. Амортизация основных средств предприятия производится в соответствии с нормами амортизационных отчислений. Так, здания завода, склада компонентов и склада готовой продукции попадают в категорию 10004 – «Здания одноэтажные бескаркасные со стенами облегченной каменной кладки, с железобетонными, кирпичными и деревянными колоннами и столбами, с железобетонными, деревянными и другими перекрытиями; здания деревянные с брусчатыми или бревенчатыми рублеными стенами, одно-, двух- и более этажные» [1]. Величина амортизационных отчислений для этой категории составляет 2,5% в год до полного восстановления первоначальной стоимости. Единицы категории «Оборудование для переработки молока на городских и молочно-консервных заводах» амортизируются из расчета 10% в год [1].

Таблица 3.1

Первоначальная стоимость основных средств компании «Laitier«

 

В таблице 3.2 приведен пример расчета себестоимости единицы всех видов готовой продукции компании, проведенного исходя из следующих предположений:

• За полгода (1 раунд в игре) было произведено 7 989 048 единиц готовой продукции;
• Режим функционирования производства – 5 рабочих дней, работа в одну смену;
• Количество привлеченного персонала: 7 человек – производство, 8 человек – на двух складах компании;
• Уровень загрузки транспортных средств приближается к полному (от %);

Таблица 3.2

Пример расчета себестоимости и базовой отпускной стоимости

 

Ниже приведен пример расчета показателей экономической эффективности реализации одного из вариантов решения, принятого командой в ходе игры.

Таблица 3.3

Заполненная форма принятия решения отделом закупок

 

Таблица 3.4

Заполненная форма принятия решения операционным отделом

Таблица 3.5

Заполненная форма принятия решения отделом УЦП

 

Таблица 3.6

Заполненная форма принятия решения отделом продаж

 

Всего в текущем раунде было реализовано 4708704 единицы продукции. Распределение продаж по товарным спецификациям в данном раунде выглядит следующим образом (спрос генерируется внутри имитационной модели):

Рис. 3.4. Распределение спроса на продукцию в текущем раунде

Рис. 3.5. Распределение продаж клиентов по типам продукции

Состав величин постоянных и переменных затрат компании, функционирующей при заданных параметрах, отражен в таблице 3.7. Суммарная стоимость основных фондов компании составляет 135597000 рублей. В таблице 3.8 приведены результаты расчетов себестоимости и базовой отпускной стоимости каждого вида готовой продукции компании. В таблице 3.9 приведены результаты расчетов контрактной отпускной стоимости всех товарных спецификаций для каждого клиента компании, а также величина валовых поступлений от продаж компании.

Таблица 3.7

Расчет постоянных и текущих затрат компании

 

Таблица 3.8

Расчет себестоимости и базовой отпускной стоимости продукции в условиях принятого управленческого решения

Таблица 3.9

Расчет контрактной стоимости и валовых поступлений от продаж в условиях принятого управленческого решения

Рис. 3.6. Величина показателей модели Дюпона при реализации варианта управленческого решения

Полученный при заданных параметрах результат является неудовлетворительным, демонстрируя отрицательную величину доходности капитала компании в условиях принятых решений. В последующих раундах команда может предпринять попытку повысить этот показатель, используя показатели модели Дюпона как инструмент для анализа результатов. Так, в данной ситуации следует обратить внимание на показатель величины общих затрат и оптимизировать показатели, его определяющие. В целях снижения значения данного показателя можно работать с величиной переменных затрат, предпринимая такие меры, как поиск поставщиков, предлагающих более выгодные условия сотрудничества (цель – снижение затрат на поставку партий компонентов), оптимизация использования складских мощностей (возможно, в данных условиях компания может обойтись меньшим количеством паллетомест, тем самым снизив затраты на хранение). Кроме того, команде необходимо провести работу над снижением величины штрафов, положенных к уплате клиентам – возможно, для этого придется пересмотреть условия сотрудничества с каждым из них. Другим направлением анализа и оптимизации решений является формирование показателя валовой прибыли. В целях его оптимизации может потребоваться работа с базой поставщиков в целях поиска более оптимального варианта партнерства в целях снижения себестоимости производимой продукции.

Заключение

В ходе работы был рассмотрен рынок молочной продукции с точки зрения основных тенденций объемов производства и потребления с учетом влияния экономических и сезонных факторов, а также рассмотрена деятельность компаний-лидеров данного рынка, включая организацию цепей поставок.

С учетом полученных данных была описана и создана модель цепи поставок фокусной компании-прототипа, занимающейся производством и реализацией ассортимента молочной продукции. Были выделены основные области принятия решений, включая отбор и последующее взаимодействие с поставщиками, регулирование обязательств перед клиентами, организацию производственного процесса и хранения готовой продукции и производственных компонентов; разработаны формы, предназначенные для взаимодействия пользователей с имитационной моделью описанной системы и ввода необходимых для ее работы данных. Кроме того, была разработана и интегрирована в модель система оценки эффективности деятельности подразделений фокусной компании в формате отчетности по результатам ключевых показателей эффективности, а также система оценки экономической эффективности на базе модели стратегической прибыли компании (модели Дюпона). Было разработано концептуальное описание имитационной модели и сформулированы требования для программной реализации тренажера.

Готовая имитационная модель может быть использована в целях эффективного обучения и профессиональной подготовки будущих специалистов в области логистики и управления цепями поставок. Использование данной разработки требует наличия персонального компьютера с установленным программным обеспечением Anylogic. Для эффективной интеграции тренажера в образовательный процесс было разработано соответствующее методическое обеспечение, включающее инструкции для игроков, а также формы ввода решений и отчетности.

Занятия с использованием разработанного тренажера могут быть проведены в целях практической проработки и закрепления изученного теоретического материала в рамках таких учебных курсов, как «Управление цепями поставок», «Логистика производства», «Управление запасами», «Управление операциями», «Логистика снабжения».

Список литературы

1. Акт министерств и ведомств «Постановление Совмина СССР от 22.10.1990 N 1072 «О единых нормах амортизационных отчислений на полное восстановление основных фондов народного хозяйства СССР»
2. Бураго В.В. Применение компьютерных имитационных моделей в качестве инструмента модернизации высшего экономического образования // Научные записки ОрелГИЭТ Орловский государственный университет экономики и торговли. — 2010. — №2. — С. 416-419.
3. Галюк А. Д., Сафина Р. Р. Построение системы обучения молодых сотрудников на основе технологии геймификации // Синтез науки и общества в решении глобальных проблем современности: сборник статей Международной научно — практической конференции. — Уфа: МЦИИ Омега Сайнс, 2016. — С. 253-256.
4. Гладких И.В. Методические рекомендации по разработке учебных кейсов // Вестник Санкт-Петербургского университета. — 2005. — №2. — С. 169-193.
5. Гущин Ю.В. Интерактивные методы обучения в высшей школе // Психологический журнал Международного университета природы, общества и человека «Дубна». — 2012. — №2. — С. 1-18.
6. Карпенко О.М., Лукьянова А.В., Абрамова А.В., Басов В.А. Геймификация в электронном обучении // Дистанционное и виртуальное обучение. — 2015. — №4. — С. 28 — 43.
7. Карпов Ю. Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. — СПб.: БХВ-Петербург, 2006. — 400 с.
8. Коровин А. М. Анализ подходов и программного обеспечения для имитационного моделирования социальных и экономических систем // Вестник ЮУрГУ. — 2012. — №35. — С. 98-100.
9. Постановление Правительства РФ от 07.07.2016 N 640 «О внесении изменений в постановление Правительства Российской Федерации от 1 января 2002 г. N 1»
10. Савельева Д. В. Деловая игра как форма активного обучения в образовательном процессе технического колледжа // CredeExperto: транспорт, общество, образование, язык. — 2015. — №4.
11. Дивизион «Центр» // Danone Россия URL: http://www.danone.ru/o-kompanii/nashi-regiony/divizion-centr.html
12. Инсайты о потребителях и о том, что они смотрят и покупают | Nielsen URL: nielsen.com
13. Маятник сезонности // Агроинвестор URL: http://www.agroinvestor.ru/analytics/article/14867-mayatnik-sezonnosti/
14. От сезонности пока не уйти. Объемы производства молока по-прежнему зависят от времени года // Агроинвестор URL: http://www.agroinvestor.ru/analytics/article/26780-ot-sezonnosti-poka-ne-uyti/
15. Продажи молочной продукции упали на 4% // Агроинвестор URL: http://www.agroinvestor.ru/analytics/news/29480-prodazhi-molochnoy-produktsii-upali-na-4/
16. Рейтинг ТОП-50 молочных компаний по версии Russian Dairy Research Center // dairynews.ru URL: http://www.dairynews.ru/news-image/20161230/%D0%A2%D0%9E%D0%9F-50%20%D0%BC%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B9.pdf
17. Российский рынок йогурта 2012-2013 гг. // ID Marketing URL: http://id-marketing.ru/goods/rossijskij_rynok_jogurta_2012_2013_gg.htm
18. Федеральная служба государственной статистики URL: gks.ru
19. Ames, C. (1992). Classrooms: Goals, structures, and student motivation. J. Educ. Psychol. 84: 261–271
20. Arisha A., Tobail A., Crowe J. Supply Chain Simulation: Experimentation without Pain // Proceedings of 13th Annual Academy of Management Conference. — Cork: 2010.
21. Bandura, A. (1997). Self-Efficacy: The Exercise of Control, Freeman, New York
22. Callis A.N., McCann A.L., Schneiderman E.D., Babler W.J., Lacy E. S., Hale D.S., Application of Basic Science to Clinical Problems: Traditional vs. Hybrid Problem Based Learning // Journal of Dental Education . — 2010. — Volume 74, Number 10. — P. 1113-1124.
23. Canli T., Zhao Z., Brewer J., Gabrieli J., Cahill L. Event-Related Activation in the Human Amygdala Associates with Later Memory for Individual Emotional Experience // The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience. — 2000. — №Vol. 20. — P. 1-5.
24. Chang J., Lee M., Ng K., Moon K.L. Business simulation games: The Hong Kong experience // SIMULATION & GAMING. — 2003. — №34 (3). — P. 367-376.
25. Chang Y., Makatsoris H. Supply Chain Modelling Using Simulation // International Journal of Simulation Modelling. — 2001. — №Vol. 2 No. 1 . — P. 24-30.
26. Christianson S.-A. (1992) The handbook of emotion and memory: research and theory. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates
27. Elliot AJ, Harackiewicz JM. 1996. Approach and avoidance achievement goals and intrinsic motivation: a mediational analysis. J. Personal. Soc. Psychol. 70(3):461–75
28. Ferrari, M., and Mahalingham, R. (1998). Personal cognitive development and its implications for teaching and learning. Educ. Psychol. 33: 35–44.
29. Fjeld, D., 2001. The Wood Supply Game as an educational application for simulating industrial dynamics in the forest sector. in Sjostrom, K., and Rask, L., editors, Supply Chain Management For Paper and Timber Industries, pages 242-251, Vaxjo, Sweden.
30. Guimarans D., Petuhova J., Yuri Merkuryev Y., Ramos J. J. Supply chain simulation methods analysis: an application to the Beer Game // International conference on Harbor, Maritime & Multimodal logistics modelling and simulation. 2010.
31. Haartveit E. Y., Fjeld D. Experimenting with industrial dynamics in the forest sector– a Beer Game application // Symposium on Models and Systems in Forestry. — Chile: 2002.
32. Haartveit E. Y., Fjeld D. The wood supply game — A logistics flight simulator for the forest sector // Proceedings of NOFOMA 2003, the 15th Annual Conference for Nordic Researchers in Logistics. — Oulu, Finland: 2003. — 512-526.
33. Hishiyama R., Nakajima Y. Business Game-Based Experimental Active Learning Using a Multiagent Approach for Management Education // 3rd International Conference on Applied Computing & Information Technology (ACIT 2015). — Okayama: 2015.
34. Hmelo-Silver C.E. Problem-Based Learning: What and How Do Students Learn? // Educational Psychology Review. — 2004. — Volume 16, Issue 3. — P. 235–266.
35. Kaminsky, P., and Simchi-Levi, D., 1998. A new computerized beergame: a tool for teaching the value of integrated supply chain management. In: Hau Lee and Shu Ming Ng, eds. Global Supply Chain and Technology Management. Miami: The Production and Operations Management Society, 216-225
36. Kaneko T., Hamadaand R., Hiji M., «Effectiveness of analogue business game for learning elementary corporate management: An experimental approach,» 2016 11th International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems (KICSS), Yogyakarta, 2016
37. Kimbrough S., Wu D. J., Zhong F. Computers Play the Beer Game: Can Artificial Agents Manage Supply Chains? // Decision Support Systems. — 2002. — №33 (3). — P. 323-333.
38. Kleijnen J. Supply chain simulation tools and techniques: a survey // International Journal of Simulation&Process Modelling. — 2005. — №1. — P. 82-89.
39. Lee H., Padmanabhan P., Whang S. “Information distortion in a supply chain: The bullwhip effect”, Management Science, 43, 546-558, 1997
40. O’Neill G., Moore S., McMullin B., (EDS) 2005. Teaching and learning activities: Expanding the repertoire to support student learning. In:(HEA), H. E. A. I. (ed.). Dublin: All Ireland Society for Higher Education (AISHE).
41. Paller K. A., Wagner D. Observing the transformation of experience into memory // Trends in cognitive sciences. — 2002. — №Vol.6 No.2. — P. 93-102.
42. Riemer K. The Beergame in business-to-business eCommerce courses– a teaching report // 21th Blede Conferencee Collaboration: Overcoming Boundaries Through Multi-Channel Interaction. — Bled, Slovenia : 2008.  — 588 — 606.
43. Seethamraju R. Enhancing Student Learning of Enterprise Integration and Business Process Orientation through an ERP Business Simulation Game // Journal of Information Systems Education. — 2011. — №22 (1). — P. 19-29.
44. Tao Y.-H., Cheng C.-J., Sun S.-Y. What influences college students to continue using business simulation games? The Taiwan experience // Computers & Education. — 2009. — №53 (3). — P. 929-939.
45. Supply Chain Technology and Systems // edX | Online courses from the world’s best universities URL: https://www.edx.org/course/supply-chain-technology-systems-mitx-ctl-sc4x-2

---

Страница 1 2 3