- Лыкова Н.П.
Российский государственный гуманитарный университет
NovaInfo 7, скачать PDF
Опубликовано 13 октября 2011
Раздел: Технические науки
Просмотров за месяц: 100
Аннотация
Одним из важнейших на данный момент разделом логистики, является транспортная логистика. Которая представляет собой систему по организации доставки, а именно по перемещению каких-либо материальных предметов, веществ и прочего из одной точки в другую по оптимальному маршруту.
Ключевые слова
MS EXCEL, РЕШЕНИЕ, ЛОГИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ
Текст научной работы
Одним из важнейших на данный момент разделом логистики, является транспортная логистика. Которая представляет собой систему по организации доставки, а именно по перемещению каких-либо материальных предметов, веществ и прочего из одной точки в другую по оптимальному маршруту.
Оптимальным считается маршрут, по которому возможно доставить логистический объект, в кратчайшие сроки (или предусмотренные сроки) с минимальными затратами, а также с минимальным вредом для объекта доставки.
Одним из способов нахождения такого оптимального маршрута может служить решение транспортных задач в MS Excel.
Транспортная задача является частным типом задачи линейного программирования и формулируется следующим образом: имеется m пунктов отправления (или пунктов производства) А_i,dots,А_m, в которых сосредоточены запасы однородных продуктов в количестве a_1,dots,а_m единиц. Имеется n пунктов назначения (или пунктов потребления) В_1,dots,В_m, потребность которых в указанных продуктах составляет b_1,dots,b_n единиц. Известны также транспортные расходы Сij, связанные с перевозкой единицы продукта из пункта Ai в пункт Вj, i=1,dots,m; j=1,dots,n.
Общая постановка транспортной задачи состоит в определении оптимального плана перевозок некоторого однородного груза из т пунктов отправления А_1,А_2,dots,А_n в n пунктов назначения В_1,В_2,dots,В_n.
В качестве критерия оптимальности (целевая функция) обычно задается минимальная суммарная стоимость перевозок всего груза или минимальная суммарная транспортная работа по доставке грузов, которая может быть пропорциональна времени доставки грузов потребителям или расстоянию между поставщиками и потребителями. Рассмотрим транспортную задачу, в качестве критерия оптимальности которой взята минимальная суммарная стоимость перевозок всего груза.
Обозначим Cij тарифы перевозки единицы груза из i-го пункта отправления в j-й пункт назначения, через ai — запасы груза в i -ом пункте отправления, через bj — потребности в грузе в j-ом пункте назначения, а через xi — количество единиц груза, перевозимого из i-го пункта отправления в j-й пункт назначения. Тогда математическая модель транспортной задачи состоит в определении минимального значения функции:
F=sum_{i=1}^msum_{j=1}^nc_{ij}x_{ij}rightarrow min, (1)
при условиях
sum_{i=1}^mx_{ij}=b_j, j = 1,2,…,n, (2)
sum_{j=1}^nx_{ij}=a_i, i = 1,2,…,m (3)
x_{ij}geq0, i=1,2,dots,m, j=1,2,dots,n. (4)
Поскольку переменные x_{ij}geq0, i=1,2,dots,m, j=1,2,dots,n. удовлетворяют системам линейных уравнений (2) и (3) и условию неотрицательности (4), обеспечиваются доставка необходимого количества груза в каждой из пунктов назначения, вывоз всего имеющегося груза из всех пунктов отправления, а также исключаются обратные перевозки.
Суммарное количество груза у поставщиков равно sum_{i=1}^ma_i суммарная потребность в грузе в пунктах назначения равна sum_{j=1}^nb_j. Если суммарная потребность в грузе в пунктах назначения равна суммарному запасу груза в пунктах отправления, т. е.
sum_{i=1}^ma_i=sum_{j=1}^nb_j, (5)
то такая транспортная задача называется закрытой или сбалансированной. В противном случае — открытой или несбалансированной.
В случае превышения суммарного запаса над суммарной потребностью, т.е. если
sum_{i=1}^ma_i>sum_{j=1}^nb_j,
вводится фиктивный n+1-й потребитель (или пункт назначения) с потребностью, равной:
b_{n+1}=sum_{i=1}^ma_i-sum_{j=1}^nb_j
а соответствующие транспортные тарифы от всех поставщиков до фиктивного потребителя полагаются равными нулю. Полученная задача становится закрытой транспортной задачей, для которой выполняется равенство (5).
В случае превышения суммарной потребности в грузе над суммарными запасами поставщиков, т. е. если
sum_{i=1}^ma_i<sum_{j=1}^nb_j
вводится фиктивный m+l-й пункт отправления с запасом груза в нем, равным:
a_{m+1}=sum_{i=1}^ma_i-sum_{j=1}^nb_j
а соответствующие транспортные тарифы от фиктивного поставщика до всех потребителей полагаются равными нулю. Полученная задача становится закрытой транспортной задачей, для которой выполняется равенство (5)
Предположим, что sum_{i=1}^ma_i=sum_{j=1}^nb_j, т. е. общий объем производства равен общему объему потребления. Требуется составить такой план перевозок (откуда, куда и сколько единиц продукта везти), чтобы удовлетворить спрос всех пунктов потребления за счет реализации всего продукта, произведенного всеми пунктами производства, при минимальной общей стоимости всех перевозок.
Рассмотрим алгоритм решения таких задач на конкретном примере:
Продукты, находящиеся на четырех складах — С1, С2, С3, С4 необходимо развезти по пяти магазинам — Ml, М2, МЗ, М4 и М5. Потребности этих магазинов в продуктах равны соответственно 15, 14, 25, 5 и 9 ед. Запасы продуктов на складах С1, С2, СЗ, С4 составляют соответственно 23, 15, 45, 15 ед. Тарифы по доставке продуктов (руб./ед. груза) приведены в таблице:
|
Склады |
Магазины |
||||
|
М1 |
М2 |
М3 |
М4 |
М5 |
|
|
С1 |
10 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
С2 |
2 |
1 |
11 |
14 |
3 |
|
С3 |
4 |
13 |
3 |
2 |
8 |
|
С4 |
5 |
13 |
4 |
12 |
7 |
Составьте план перевозок продуктов, при котором суммарные расходы по их доставке будут минимальными.
Так как данная задача относится к задачам линейного программирования, то решение начинается с построения математической модели:
begin{cases}x_{11}+x_{12}+x_{13}+x_{14}=23 \ x_{21}+x_{22}+x_{23}+x_{24}=15 \ x_{31}+x_{32}+x_{33}+x_{34}=45 \ x_{41}+x_{42}+x_{43}+x_{44}=15 \ x_{11}+x_{12}+x_{13}+x_{14}=15 \ x_{21}+x_{22}+x_{23}+x_{24}=14 \ x_{31}+x_{32}+x_{33}+x_{34}=25 \ x_{41}+x_{42}+x_{43}+x_{44}=5 \ x_{51}+x_{52}+x_{53}+x_{54}=9 \ xijgeq0,i=1,2,3,4,j=1,2,3,4,5end{cases}
При данном плане перевозок суммарная их стоимость составит (целевая функция):
F=10x_{11}+3x_{12}+4x_{13}+5x_{14}+6x_{15}+
+2x_{21}+1x_{22}+11x_{23}+14x_{24}+3x_{25}+
+4x_{31}+13x_{32}+3x_{33}+2x_{34}+8x_{35}+
+5x_{41}+13x_{42}+4x_{43}+12x_{44}+7x_{45}+
+0x_{51}+0x_{52}+0x_{53}+0x_{54}+0x_{55}rightarrow min
Дальнейшее решение задачи ведётся в MS Excel.
Составляется таблица с исходными данными (рис. 1)
Затем заполняем столбец с ограничениями, при помощи функции СУММ (для ячейки Н4 =СУММ (В4:F4)), а формулу СУММПРОИЗВ мы вводим в строке с целевой функцией (=СУММПРОИЗВ (B4:F8;B15:F19)).
После введения всех данных и формул, мы ставим курсор на ячейку с формулой целевой функции и вызываем программу Поиск решения.
В поле изменяя ячейки выбираем ячейки с неизвестными переменными (B4:F8), а поле ограничения вводим наложенные нами ограничения.
Далее во вкладке параметры выбираем значения: линейная модель, неотрицательные значения и автоматическое масштабирование.
После чего получаем ответ к задаче (рис. 2)
Решив математическую модель, пришли к выводу, что
из пункта 1-го необходимо поставлять 8 ед. продукции на 2-й склад, из 2-го необходимо 6 ед. на 2-й и 9 на 5-й, из 3-го 15 ед. на 1-й, 25 на 3-й, 5 на 4-й, из 4-го продукции не требуется, при этом затраты на перевозку составят 202 ден. ед.
Как видно из примера, решение задачи с помощью MS Excel быстрое и удобное, так как:
- создав один раз таблицу, её можно применять для задач такого же типа изменяя только исходные данные;
- практически все необходимые для решения задачи формулы уже представлены в MS Excel;
- решение задачи занимает в несколько раз меньше времени, нежели её же решение вручную;
- точность решения гораздо выше, чем вручную, а погрешности сведены к минимуму.
Читайте также
-
Принятие управленческих решений в образовательном процессе
- Половнева М.В.
-
Табличная имитация алгоритмов искусственного интеллекта в MS Excel
- Любивая Т.Г.
-
К вопросу о практическом применении RFM-анализа клиентской базы (на примере магазина «Подарки»)
- Генералов И.Г.
- Жавронович М.Ю.
- Суслов С.А.
-
Практическое применение информационных технологий в изучении экономики АПК
- Петрова Л.В.
-
Разбор и анализ таблиц Excel с помощью MS XML в TestComplete
- Долганов А.А.
Список литературы
- Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах: учебное пособие для ВУЗов. — М.: Высшая школа, 2004
- Красс М. Математика для экономических специальностей. Учебник. 3-е изд., перераб и доп. М, Экономист, 2004.
Цитировать
Князева, А.А. Применение MS Excel в решение логистических задач / А.А. Князева, Н.П. Лыкова. — Текст : электронный // NovaInfo, 2011. — № 7. — URL: https://novainfo.ru/article/1364 (дата обращения: 14.04.2023).
Поделиться
Сегодня мы живем в эпоху перепроизводства. Теперь логистика является ключевым фактором влияния на конечную стоимость товара для потребителя. Роль логистики в бизнесе сложно переоценить. Как говорил американский генерал Джон Першинг: «Пехота выигрывает сражения, а логистика — побеждает войны». Визуализация данных о функционировании логистических цепочек поставок существенно упрощает работу для всех сотрудников. От рядовых водителей до целого департамента топ-менеджеров корпорации. Вашему вниманию презентуется наше первое решение в Excel для визуального анализа логистики и управления цепочками поставок.
Пример бизнес-идеи для анализа управления логистикой в Excel
Для приведения примера практического использования дашборда по логистическим показателям, традиционно моделируем новую ситуацию с Техническим Заданием (ТЗ) разработчика презентаций отчетов.
Описание бизнес-идеи как исходные данные к презентации
В Министерстве Сельского Хозяйства США разработали новую технологию для производства искусственных дров из травы. Согласно технологическому составу рецепта в сырьевую смесь должны добавляться щепки древесины до 40% по отношению к траве 60%. В процессе прессования предварительно подготовленного сырья: правильно высушенной измельченной травы и щепок из древесины под давлением выделяется древесный клей, который служит натуральным связующим веществом. В результате на выходе пресса экструдера получается брикет экологичных искусственных дров из травы.
Данная технология создала прибыльную и привлекательную бизнес-идею основанную на переработке растительных отходов в искусственные био-дрова:
Два базовых компонента для прибыльного производства био-дров:
- Основной компонент – сено 60%. Повсюду много скошенной травы. Ее тысячами тон по всем штатам США ежегодно собирают с газонов приусадебных участков и школ, парков. После чего закапывают в грунт для гумуса.
- Второй компонент – древесная щепка 40%. Его можно получать из быстрорастущего тополя Quaking Aspen. Этот осинообразный тополь является самым популярным деревом на всей территории Северной Америки. Высота Quaking Aspen достигает до 35 м, а скорость роста около 2,7 метра за год. Если потребуются большие объемы древесной щепы, то Quaking Aspen можно быстро выращивать в частных питомниках. Древесина из дерева Quaking Aspen непригодна для мебели, досок и не подходит даже на дрова. Но идеально подходит как связующий компонент для переработки сухой травы в энергетический продукт с повышенным спросом у потребителей.
Интересный факт! Quaking Aspen – признано самым старым растением, которое сохранилось до сегодняшних дней на нашей планете. Самая большая колониальная структура корня этого дерева называется лесом Пандо, он расположен в штате Юта (США). Этот лес состоит из огромной рощи деревьев Quaking Aspen и покрывает площадь 43 гектара. Но что особенно интересно, лес Пандо состоит только из одного вида дерева Quaking Aspen и обладает единым корнем. На сегодняшний день Пандо является самым большим живым организмом на нашей планете с весом 6 000 тонн.
Искусственные био-дрова при сгорании выделяют в разы меньше вредных веществ по сравнению с обычными дровами. Они практически не засоряют дымоходы каминов. В процессе производства био-дров могут быть добавлены эфирные аромамасла и другие полезные добавки для эффектных изменений в процессе их сгорания в камине:
- насыщение помещения приятными и полезными ароматами эфирных масел;
- изменение цвета огня;
- безвредные натуральные добавки для отпугивания насекомых.
Особенно популярные искусственные дрова с добавками ароматов: мяты, лаванды и эвкалипта.
По этой же технологии производятся не только брикеты, но и пеллеты для использования их в котлах с автоматической подачей твердого топлива. На такой ценный энергетический продукт уже имеется большой спрос. Тем более что дрова дорожают с каждым годом. Рентабельность бизнеса по производству дров из травы легко достигает уровня 100%, но половина расходов уходит на логистику.
Интересный факт! В период 2030-2040 года наступает цикл снижения солнечной активности в нашей галактике. Такое бывает раз на 400 лет. В этот цикл нас ждет мини ледниковый период. Средняя температура на планете снизится.
До 2030-го года важно успеть наладить логистику доставки дров во всем мире.
При этом фирменный производитель искусственных дров и пеллетов из травы должен уделять особое внимание логистике для контроля расходов.
ТЗ для разработки визуализации данных логистики в Excel
Все аспекты вышеописанной бизнес-идеи включаются в техническое задание для разработчика визуализации данных в Excel.
Топ-3 перевозимых грузов:
- Закупка сырья – сено скошенной травы с газонов и бревна тополя Quaking Aspen.
- Главный реализуемый продукт – искусственные дрова для каминов с аромамаслами и натуральными добавками.
- Дополнительный товар для расширения ассортимента с целью увеличения продаж – пеллеты для заправки котлов длительного автоматного горения с функцией автоматической подачи твердого топлива.
Доставку грузов осуществляют три водителя. По 5-ти маршрутам. У первых двоих водителей по 2 маршрута и третьего только 1.
Основные производственные мощности расположены в городе Нью-Йорк. Поэтому доставка производимой продукции по США будет реализована в направлении из Нью-Йорка. А поставки сырья в обратном направлении – соответственно. Фирма на этапе развития. Ее сеть реализации товаров налажена только по 8-ми городам в разных штатах США:
- Нью-Йорк – штат Нью-Йорк.
- Нэшвилл – штат Теннесси.
- Чикаго – штат Иллинойс.
- Даллас – штат Техас.
- Денвер – штат Колорадо.
- Лос-Анджелес – штат Калифорния.
- Сан-Франциско – штат Калифорния.
- Сиэтл – Вашингтон.
У каждого маршрута свое расстояние в милях, что влияет на различные логистические факторы. Все параметры дашборда заполняются исходными значениями на листе «Input Value»:
- Расход топлива автомобиля в галлонах на 100 миль.
- Амортизация за каждое пройденные 100 миль на грузовике.
- Зарплата для каждого водителя.
- Лимиты командировочных расходов на 100 миль.
- План KPI – только при превышении выполнения плана будут выплачены соответственные премиальные бонусы.
- Размер бонусных вознаграждений за перевыполнение плана KPI отдельно по каждому водителю.
- Стоимость одной упаковки груза.
- Вес упаковки грузов в фунтах.
- Стоимость 1-го галлона топлива.
- Годовой бюджет выделенный на топливо для заправки грузовиков.
- Расстояние продолжительности каждого маршрута в милях.
Можно изменять только окрашенные ячейки в синий и зеленый цвет.
Внимание! После изменения значений параметров на листе «Input Value» не забудьте обновить сводные таблицы Excel. Для этого перейдите на лист «Control» и поместите курсор Excel в ячейку любой сводной таблицы. Затем выберите опцию: PivotTable Analyze → Data → Refresh → Refresh All.
Исходные данные статистики функционирования логистики заполняются на листе «Data» в соответственных столбцах без формул:
Структура дашборда для оценки эффективности логистики в Excel
Дашборд для анализа эффективности управления логистикой имеет сложную структуру и состоит из множества блоков. Рассмотрим все предназначения каждого из них.
Слева находится панель управления дашбордом которая состоит из 4-х блоков кнопок:
Первые две кнопки предназначены для переключения между двумя режимами:
- Визуальный анализ общей картины эффективности логистики на дашборде.
- Презентация показателей маршрутов транспортировки грузов по городам США.
Ниже блок из 3-х кнопок для разделения данных с помощью фильтра отдельно по каждому водителю.
Далее идет блок из 5-ти кнопок для сегментирования показателей по маршрутам.
На четвертом блоке панели управления расположены кнопки выборки данных по месяцам. Структура кнопок в формате ¾ чтобы удобно было выбирать как по месяцам, так и по кварталам.
В центре в шапке дашборда расположен интерактивный Map Chart для схематического представления направления маршрутов через ключевые города доставки грузов.
При выборе одного маршрута или целой группы, схема логистической цепочки на карте США изменяется соответственно.
Ниже расположены 3 блока первого плана с итоговыми ключевыми значениями:
- Суммарная стоимость перевезенного груза за учетный период, а также его суммарный вес. Фактически этот показатель равен показателю обороту компании или максимально приближенный ему.
- Суммарный показатель логистических расходов. На диаграмме отображается доля расходов на логистику в общем обороте финансовых средств.
- Суммарный расход топлива и его доля в выделенном бюджете в этом учетном периоде.
Ниже под блоками находиться Bar Chart суммарной стоимости перевозимых грузов по месяцам:
Даннвй Bar Chart умеет экспонировать выбранные учетные периоды на панели управления дашбордом. Так подсвечены показатели за второй квартал.
С правой стороны блок графиков и показателей расходов:
Второстепенные логистические расходы на оплату:
- заработная плата;
- бонусные вознаграждения;
- амортизация;
- командировочные.
Сразу под этим блоком график изменения динамики пройденной дистанции в милях по месяцам:
График также умеет экспонировать выбранные периоды с помощью маркеров. На картинке показано как выглядит выбранный период – первое полугодие.
Слева находятся сразу 3 блока показателей пробега:
- Суммарная пройденная дистанция.
- Не до конца пройдена дистанция маршрута.
- Количество полностью пройденных дистанций маршрутов или больше.
В верхнем правом углу дашборда расположен слайдер с фото автомобилей выбранных водителей:
При выборе водителя отображается фото его соответсвенного автомобиля. А также при переключении между маршрутами, автоматически выбирается ответственный водитель за данный маршрут и его грузовик.
Ниже представлен Pie Chart разделен на сегменты категорий оценки пройденной дистанции:
здесь анализируем соотношение количества пройденных дистанций с разными категориями расстояний:
- долгий маршрут;
- средний;
- короткий.
На первый взгляд необычный, но очень важный логистический показатель для быстрого перепланирования схемы маршрутов. А также для тестирования стратегий масштабирования покрытия и охвата новых территорий.
График с группировкой для сравнительного анализа перевозимых товаров по отношению к водителям:
Ассортиментная корзина состоит всего лишь из двух позиций: био-дрова и пеллеты. Каждый водитель доставил разное количество тонн готовой производимой продукции в разных товарных группах.
Сравнительный график распределения количества тон груза по категориям товаров:
Из материалов сырья были произведены дрова и пеллеты и все они перевозились по нашей логистической цепочке в процессах закупки и реализации на существенно покрытой территории США.
Общая картина дашборда для визуального анализа выглядит так:
Скачать анализ логистики и управления цепочками поставок в Excel
В следующей статье мы разберем второй экран дашборда для анализа управления маршрутами. Там вас ждет более интересное решение в Map Chart для презентации схем маршрутов через ключевые города США и многое другое:
Как сделать Map Chart для управления логистикой в Excel
Весь функционал этого шаблона реализован без использования макросов. Файл открытый и подходит для любой политики безопасности на любом офисе.
Тема – логистика для визуализации данных слишком широка, чтобы охватить одним примером все возможности Excel в данной сфере аналитики. Поэтому в дальнейшем будут еще не раз представлены новые шаблоны для решений логистических задач в Excel c интерактивной визуализацией данных на дашборде.
Давайте разберемся, как устроен процесс планирования в компаниях, и докажем на примере, что:
Если сотрудники ведут планирование в Excel, даже самый эффективный отдел логистики не может быть на 100% уверен, что компания не теряет деньги.
Типичный процесс планирования выглядит следующим образом. Сотрудники customer service получают заказы от торговых сетей, обрабатывают, подтверждают и передают транспортному менеджеру для планирования доставки.
Получив заказы, транспортный координатор должен ответить на два ключевых вопроса:
- Как мы доставим товар?
- Кто выполнит перевозку?
Специфика работы с торговыми сетями заключается в том, что заказы приходят регулярно и доставляются по определенному графику на РЦ торговой сети. При этом размер заказа может значительно варьироваться от недели к неделе и от РЦ к РЦ. Например, на популярные РЦ сеть может заказывать полную фуру товара, а на удаленные (допустим, Мурманск) – всего несколько паллет. То есть от недели к неделе логист получает новый набор заказов со своими параметрами и должен оперативно решить, как их везти.
Тут-то и становится понятно, что выбор оптимального способа доставки и перевозчика для каждого заказа — весьма нетривиальная задача. Вот лишь несколько вопросов, на которые должен ответить логист, решая эту задачу:
- Дешевле отвезти полной фурой или отдать в сборку?
- Если везем фурой, то какие заказы можно объединить, чтобы максимально утилизировать машину?
- Если везем сборкой, то есть ли подходящий график у 3PL-операторов для доставки, и можно ли воспользоваться пулингом, чтобы сэкономить?
- Можно ли в одну фуру положить заказы для двух разных РЦ по пути ее следования, или есть риск, что машина застрянет на первой точке?
- Можно ли доложить в фуру заказ от другого поставщика, который едет на тот же РЦ, и тем самым сэкономить на доставке?
- Как выбрать перевозчика на рейс? Самого дешевого? Или закрепленного в рамках тендера? Или вообще отдать рейс на торги?
Отвечая на эти вопросы, логист должен держать в голове следующие параметры:
- Информация по заказу: количество паллет, объемно-весовые характеристики, даты доставки, время авизации;
- Доступные графики 3PL-операторов;
- Уровень набора пулинга для того или иного направления;
- Тарифы на фуру и на паллетную доставку от каждого перевозчика;
- Сравнение стоимости паллетной доставки по сравнению с FTL по каждому направлению и перевозчику. Например, для одного направления 23 паллеты дешевле отправить полной фурой, а для другого – паллетной доставкой;
- Правила назначения перевозчиков на рейс. В частности, закрепление перевозчиков за определенными направлениями, распределение заявок по квотам и так далее;
- Лид-таймы доставки по каждому направлению и для каждого перевозчика;
- Особенности клиентов (допустим, регулярные простои на определенном РЦ сети или строгие требования ко времени доставки, нарушение которых ведет к штрафу от сети).
Связаться с нами
Безусловно, на рынке уже не осталось компаний, не научившихся решать эти задачи в том или ином виде. Чаще всего в разговорах с транспортными менеджерами мы слышим:«У меня есть Excel-таблица с макросом, в котором я все планирую, поэтому TMS-система мне не нужна!»
Но у такого подхода есть ряд минусов:
- Чаще всего макрос автоматизирует не всю задачу целиком, а только ее часть. Остальные решения логист по-прежнему принимает вручную. Простой пример – маршрутизация. Есть 2 заказа: на РЦ «Тандер» и РЦ «Перекресток» в Екатеринбурге, один с доставкой в 10:00, другой – с доставкой в 22:00. Логист помнит, что год назад на РЦ «Тандер» был долгий простой. И теперь опасается объединять этот заказ с другими, чтобы не попасть на штраф на второй точке. Хотя простой был всего один раз, ситуация уже давно изменилась и, объединив заказ со вторым, можно было бы заказать на одну фуру меньше;
- Это ненадежно. Вся информация хранится в одном файле у сотрудника. Если он заболеет или уволится, а файл потеряется, то информация пропадет вместе с ним;
- Велик риск ошибки из-за человеческого фактора. Если неправильно скопировать формулу, забыть обновить тарифы или случайно удалить значение в ячейке, компания может понести финансовые потери. Распространенная ошибка: компания провела тендер и обновила тарифы, а логист по инерции еще несколько месяцев ориентируется на старые. Например: при старых тарифах FTL на Новосибирск было выгодно использовать от 25 паллет в заказе, а при новых – уже от 23 паллет. Логист по старинке для 23 заказывает паллетную доставку, и компания теряет деньги. Еще один пример: в апреле стало тепло, а сотрудник по-прежнему продолжает заказывать рефрижераторные перевозки;
- Это непрозрачно. Как работает макрос по планированию? Учитывает ли он все параметры или только часть из них? Кто может подтвердить, что макрос корректно выбирает оптимальный способ доставки? Как убедиться, что рейсы распределяются между перевозчиками согласно политике компании и без сговора? Допустим, если логист работает в Excel, то руководитель никогда не сможет поднять исторические данные по рейсу и понять, почему для него назначили определенного перевозчика;
- Это требует времени. Логист должен получить заказы от customer service, загрузить их в файл с макросом, проверить результат, выгрузить обратно и передать транспортной компании. Все эти действия занимают время и растягивают срок обработки заказов до момента передачи перевозчику. Ситуация усугубляется в случае увольнения человека и его замены на менее опытного: процессы заказа транспорта просядут на несколько месяцев, пока новый сотрудник не обучится работе с файлом.
Внедряя TMS-систему, компания получает ряд важных преимуществ
Во-первых, упрощается процесс взаимодействия customer service и транспортного координатора. Подтвержденные заказы поступают в TMS-систему, транспортный координатор моментально их видит. По каждому заказу система автоматически подгружает все мастер-данные, и заказы готовы к планированию.
Во-вторых, после получения заказов транспортному координатору остается лишь запустить алгоритм планирования, использующий все мастер-данные, тарифы перевозчиков и правила распределения заявок между ними. Алгоритм сформирует предложение по вариантам доставки, и логисту останется лишь утвердить его или скорректировать.
В-третьих, TMS-система позволяет систематизировать большие объемы информации и учитывать их при принятии решений.
Все решения принимаются на основе объективной статистики, а не субъективного мнения
Таким образом, компания получает следующие преимущества:
- Сокращается ручной труд. Транспортный координатор тратит значительно меньше времени на обработку и планирование заказов. В некоторых случаях функционал планирования доставки даже может быть передан сотрудникам customer service;
- Ускоряются процессы. С момента получения заказов от сети до передачи перевозчику на планирование уходят минуты, а не часы;
- Сокращаются затраты на доставку. Автоматический алгоритм позволяет подобрать самый рациональный способ доставки. В отдельных случаях экономия может достигать 10-20%;
- Повышается надежность процессов: руководитель всегда знает, что планирование доставки происходит в соответствии с алгоритмом и не зависит от человека, который этим занимается. Исключена ситуация, когда, например, в Новосибирск уедет фура с 5 паллетами, потому что новый сотрудник не нашел более оптимального решения;
- Исключен человеческий фактор при выборе перевозчика: руководитель на 100% уверен, что рейсы распределяются между перевозчиками в соответствии с результатами тендера.
Безусловно, для любого транспортного менеджера при планировании доставки нет более удобного и простого в использовании инструмента, чем Excel.
Но только решив использовать TMS-систему, руководитель может быть на 100% уверен, что компания не теряет деньги на доставке
В следующей статье мы расскажем о том, почему все больше компаний переходят на электронный обмен информацией с перевозчиками, и какие преимущества получают от этого.
Если вы после прочтения статьи и решили внедрить TMS-систему, мы рады предложить вам наше решение. Pooling Plus – это облачная TMS-система, обеспечивающая управление доставкой на всех этапах.
Связаться с нами
Эксель можно использовать для решения широкого спектра задач, в том числе, для нахождения наилучшего способа осуществления перевозок от производителя (продавца) к потребителю (покупателю). Давайте посмотрим, каким образом это можно реализовать в программе.
Содержание
- Транспортная задача: описание
- Подготовительный этап: включение функции “Поиск решения”
- Пример задачи и ее решение
- Условия
- Алгоритм решения
- Заключение
Транспортная задача: описание
С помощью транспортной задачи можно найти наилучший вариант перевозки с минимальными издержками между двумя взаимодействующими контрагентами (в рамках данной статьи будем рассматривать покупателей и продавцов). Чтобы приступить к решению, нужно представить исходные данные в схематичном или матричном виде. Последний вариант применяется в Эксель.
Транспортные задачи бывают двух типов:
- Закрытая – совокупное предложение продавца равняется общему спросу.
- Открытая – спрос и предложение не равны. Чтобы решить такую задачу, нужно сначала привести ее к закрытому типу. В этом случае добавляется условный покупатель или продавец с недостающим количеством спроса или предложения. Также в таблицу издержек следует внести соответствующую запись (с нулевыми значениями).
Подготовительный этап: включение функции “Поиск решения”
Чтобы решить транспортную задачу в Эксель, нужно воспользоваться функцией “Поиск решения”, которую нужно предварительно активировать, т.к. изначально она не включена. Алгоритм действий следующий:
- Открываем меню “Файл”.
- В перечне слева выбираем пункт “Параметры”.
- В параметрах кликаем по подразделу “Надстройки”. Затем в правой части окна в самом низу, выбрав значение “Надстройки Excel” для параметра “Управление”, щелкаем по кнопке “Перейти”.
- В открывшемся окне ставим галочку напротив надстройки “Поиск решения” и жмем OK.
- В результате, если мы перейдем во вкладу “Данные”, то увидим здесь кнопку “Поиск решения” в группе инструментов “Анализ”.
Пример задачи и ее решение
Чтобы лучше понять, как решать транспортные задачи в Excel, давайте рассмотрим конкретный практический пример.
Условия задачи
Допустим, у нас есть 6 продавцов и 7 покупателей. Предложение продавцов составляет 36, 51, 32, 44, 35 и 38 единиц. Спрос покупателей следующий: 33, 48, 30, 36, 33, 24 и 32 единицы. Суммарные количества по спросу и предложению равны, следовательно, это транспортная задача закрытого типа.
Также, мы имеем данные по издержкам перевозок из одного пункта в другой (ячейки с желтым фоном).
Алгоритм решения
Итак, приступи к решению нашей задачи:
- Для начала строим таблицу, количество строк и столбцов в которой соответствует числу продавцов и покупателей, соответственно.
- Перейдя в любую свободную ячейку щелкаем по кнопке “Вставить функцию” (fx).
- В открывшемся окне выбираем категорию “Математические”, в списке операторов отмечаем “СУММПРОИЗВ”, после чего щелкаем OK.
- На экране отобразится окно, в котором нужно заполнить аргументы:
- в поле для ввода значения напротив первого аргумента “Массив1” указываем координаты диапазона ячеек матрицы затрат (с желтым фоном). Сделать это можно, используя клавиши на клавиатуре, или просто выделив нужную область в самой таблице с помощью зажатой левой кнопки мыши.
- в качестве значения второго аргумента “Массив2” указываем диапазон ячеек новой таблицы (либо вручную, либо выделив нужные элементы на листе).
- по готовности жмем OK.
- Щелкаем по ячейке, расположенной слева от самого верхнего левого элемента новой таблицы, после чего снова жмем кнопку “Вставить функцию”.
- На этот раз нам нужна функция “СУММ”, которая также, находится в категории “Математические”.
- Теперь нужно заполнить аргументы. В качестве значения аргумента “Число1” указываем верхнюю строку созданной для расчетов таблицы (целиком) – вручную или методом выделения на листе. Жмем кнопку OK, когда все готово.
- В ячейке с функцией появится результат, равный нулю. Наводим указатель мыши на ее правый нижний угол, и когда появится Маркер заполнения в виде черного плюсика, зажав левую кнопку мыши тянем его до конца таблицы.
- Это позволит скопировать формулу и получить аналогичные результаты для остальных строк.
- Выбираем ячейку, которая находится сверху от самого верхнего левого элемента созданной таблицы. Аналогично описанным выше действиям вставляем в нее функцию “СУММ”.
- В значении аргумента “Число1” теперь указываем (вручную или с помощью выделения на листе) все ячейки первого столбца, после чего кликаем OK.
- С помощью Маркера заполнения выполняем копирование формулы на оставшиеся ячейки строки.
- Переключаемся во вкладку “Данные”, где жмем по кнопке функции “Поиск решения” (группа инструментов “Анализ”).
- Перед нами появится окно с параметрами функции:
- в качестве значения параметра “Оптимизировать целевую функцию” указываем координаты ячейки, в которую ранее была вставлена функция “СУММПРОИЗВ”.
- для параметра “До” выбираем вариант – “Минимум”.
- в области для ввода значений напротив параметра “Изменяя ячейки переменных” указываем диапазон ячеек новой таблицы (без суммирующей строки и столбца).
- нажимаем кнопку “Добавить” в блоке “В соответствии с ограничениями”.
- Откроется небольшое окошко, в котором мы можем добавить ограничение – сумма значений первых столбцов исходной и созданной таблицы должны быть равны.
- становимся в поле “Ссылка на ячейки”, после чего указываем нужный диапазон данных в таблице для расчетов.
- затем выбираем знак “равно”.
- в качестве значения для параметра “Ограничение” указываем координаты аналогичного столбца в исходной таблице.
- щелкаем OK по готовности.
- Таким же способом добавляем условие по равенству сумм верхних строк таблиц.
- Также добавляем следующие условия касательно суммы ячеек в таблице для расчетов (диапазон совпадает с тем, который мы указали для параметра “Изменяя ячейки переменных”):
- больше или равно нулю;
- целое число.
- В итоге получаем следующий список условий в поле “В соответствии с ограничениями”. Проверяем, чтобы обязательно была поставлена галочка напротив опции “Сделать переменные без ограничений неотрицательными”, а также, чтобы в качестве метода решения стояло значение “Поиск решения нелинейных задач методов ОПГ”. Когда все готово, нажимаем “Найти решение”.
- В результате будет выполнен расчет и отобразится окно с результатами поиска решения. Оцениваем их, и в случае, когда они нас устраивают, нажимаем OK.
- Все готово, мы получили таблицу с заполненными данными и транспортную задачу можно считать успешно решенной.
Заключение
Таким образом, с помощью программы Эксель достаточно просто решить транспортную задачу. Самое главное – правильно заполнить начальные данные и четко следовать плану действий, и тогда проблем быть не должно, т.к. программа все расчеты выполнит сама.
17.08.2018
2191
14
Автор: Елизавета Махнутина
До сих пор используете старый добрый Excel в работе? Да, он привычнее и удобнее для ваших логистов. Вместе с тем современный бизнес грузоперевозок с адски высокой конкуренцией требует более актуального инструмента, который позволит автоматизировать рутинные действия и работать эффективнее. Разберем основные поводы отказаться от Excel.
Ваши данные не в безопасности
В любой момент компьютер, на котором хранится ваша ценная информация, может подхватить вирус, и все данные в одно мгновение будут утеряны — в том числе таблицы Excel.
От несерьезного отношения к хранению данных пострадала не одна компания: мы часто слышим от новых клиентов подобные истории. Поэтому они и переходят на нашу программу: Умная Логистика работает на самой современной технологии построения облачных программ для бизнеса, которая предполагает использование протокола шифрования HTTPS — вероятность потери данных исключена.
Слишком много времени на рутину
Работа с документацией требует много времени, сил и внимания. При этом довольно часто бухгалтерам приходится выполнять рутинные действия (копировать данные из нескольких документов, чтобы добавить их в единый отчет и т.д.), которых можно избежать с помощью программы.
Например, для создания реестра на погрузку в Умной Логистике нужно указать только заказчика и период формирования документа: программа сама фильтрует нужные поездки. Та же история с созданием заявки: вместо 30 минут в Excel — всего 5 в программе, что помогает быть быстрее конкурентов.
Кроме того, на перепостроение отчетов тратится много времени. В нашей CRM данные в отчеты прикрепляются из заявок: не нужно ничего вводить вручную. Например, в платежный календарь данные прикрепляются из статей движения денежных средств.
Не хватает оперативности
Заказчик не будет ждать, пока ваши логисты сформируют и пришлют ему прайс-лист: кто первый предложит подходящую ставку, тот и выиграл. Скорость решает все в грузоперевозках, поэтому лучше отправить готовый прайс прямо во время разговора с заказчиком. В Умной Логистике документ формируется автоматически на основе истории ставок, которые вы вносили в программу.
Вас отвлекают
Представьте, вы сидите и думаете над стратегическим развитием компании. Но собраться с мыслями не удается — логисты часто приходят за печатью и подписью. Как избежать подобной проблемы? В Умной Логистике печать с подписью прикрепляются автоматически — причем на каждую страницу документа. Логисты экономят 15 минут своего времени, а вы не отвлекаетесь от работы.
Ошибки в документах
Все люди иногда допускают ошибки: ваши логисты могут неверно скопировать расчетный счет или не учесть некоторые скрытые расходы при расчете рентабельности перевозки.
Что касается расчетного счета, в Умной Логистике изначально создается карточка организации: в ней указывается ИНН, по которому автоматически осуществляется проверка компании по базе ФНС. Впоследствии логистам требуется только ввести название организации, которое выпадает из списка контрагентов, в форму заявки — все реквизиты и адреса добавятся автоматически. А расчет рентабельности осуществляет Умный калькулятор — уникальный инструмент, который учитывает все скрытые расходы и налоговые схемы компаний.
Кстати, не исключено, что логист, работающий в Excel, может допустить ошибку в написании формулы — тогда результаты отчета будут некорректны. При этом поиск ошибки может занять много времени.
Вас могут обмануть
У одного нашего клиента логисты меняли банковский счет в заявке, чтобы отправить деньги на перевозку себе, а не перевозчику: обман раскрылся не сразу, и компания потеряла много денег. В Умной Логистике нельзя редактировать банковский счет в форме заявки, поэтому возникновение подобной ситуации невозможно.
Так или иначе работа в Excel требует гораздо больше времени и сил, при этом не предоставляет должного удобства работы. Переходите на темную сторону на сторону инструментов автоматизации бизнеса: наши специалисты знают, как облегчить работу сотрудников транспортно-экспедиционной компании и помочь зарабатывать больше.