Помощь студентам в учебе
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРОЦЕССА ЗАКУПКИ КОМПЛЕКТУЮЩИХ НА АВТОМОБИЛЕСТРОИТЕЛЬНОМ ПРЕДПРИЯТИИ ПУТЕМ РАЗРАБОТКИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПРОЦЕССА ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ОТ ПОСТАВЩИКОВ
|
ВВЕДЕНИЕ 3
1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР, ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ 8
1.1. ЛОГИСТИКА ПОСТАВОК 8
1.1.1. УПРАВЛЕНИЕ ЦЕПОЧКАМИ ПОСТАВОК 9
1.1.2. ОЦЕНКА ЦЕПИ ПОСТАВОК 12
1.2. СЛУЖБА СНАБЖЕНИЯ, УПРАВЛЕНИЕ ЗАКУПКАМИ 17
1.3. ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ ЗАКУПКАМИ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ 23
1.4. ВЫБОР ПОСТАВЩИКА 27
1.5. ОЦЕНКА ПОСТАВЩИКА 33
1.6. ВЫВОДЫ 34
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ВЫБОРА ПОСТАВЩИКА
2.1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ВЫБОРА ПОСТАВЩИКА 35
2.1.1. МЕТОДЫ РАНЖИРОВАНИЯ 36
2.1.2. МЕТОД АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ 38
2.3. КЛЮЧЕВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ KPI 42
2.4. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 46
3. ЛОГИКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ 47
3.1. ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ЗАКУПКИ КОМПЛЕКТУЮЩИХ С ПРИМЕНЕНИЕМ НОТАЦИИ IDEFX 47
3.2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ВЫБОРА ПОСТАВЩИКА ДЛЯ АВТОМОБИЛЕСТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ50
3.3. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ДАННЫХ В БАЗЕ ДАННЫХ 59
3.4. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 60
4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ 62
4.1. АНАЛИЗ СХЕМЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ 62
4.2. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ 64
4.3. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 69
5. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТА 71
5.1. ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАБОТЫ ОТДЕЛА ЗАКУПОК 71
5.2. РАСЧЕТ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ 73
5.3. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 76
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР, ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ 8
1.1. ЛОГИСТИКА ПОСТАВОК 8
1.1.1. УПРАВЛЕНИЕ ЦЕПОЧКАМИ ПОСТАВОК 9
1.1.2. ОЦЕНКА ЦЕПИ ПОСТАВОК 12
1.2. СЛУЖБА СНАБЖЕНИЯ, УПРАВЛЕНИЕ ЗАКУПКАМИ 17
1.3. ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ ЗАКУПКАМИ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ 23
1.4. ВЫБОР ПОСТАВЩИКА 27
1.5. ОЦЕНКА ПОСТАВЩИКА 33
1.6. ВЫВОДЫ 34
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ВЫБОРА ПОСТАВЩИКА
2.1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ВЫБОРА ПОСТАВЩИКА 35
2.1.1. МЕТОДЫ РАНЖИРОВАНИЯ 36
2.1.2. МЕТОД АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ 38
2.3. КЛЮЧЕВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ KPI 42
2.4. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 46
3. ЛОГИКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ 47
3.1. ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ЗАКУПКИ КОМПЛЕКТУЮЩИХ С ПРИМЕНЕНИЕМ НОТАЦИИ IDEFX 47
3.2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ВЫБОРА ПОСТАВЩИКА ДЛЯ АВТОМОБИЛЕСТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ50
3.3. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ДАННЫХ В БАЗЕ ДАННЫХ 59
3.4. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 60
4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ 62
4.1. АНАЛИЗ СХЕМЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ 62
4.2. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ 64
4.3. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 69
5. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТА 71
5.1. ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАБОТЫ ОТДЕЛА ЗАКУПОК 71
5.2. РАСЧЕТ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ 73
5.3. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 76
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
На сегодняшний день, немаловажным является обеспечение стабильности функционирования и эффективности основной деятельности предприятий. Как показывает практика, большинство промышленных предприятий осуществляет функции закупки самостоятельно, не прибегая при этом к помощи специализированных организаций снабжения [1]. Для автомобилестроительных предприятий выбор надежного поставщика является гарантией надежности и качества конечного продукта. Управление закупками подразумевает управление огромным объемом информации, поступающей от поставщиков.
Проблема состоит в том, что на сегодняшний день закупщики не представляют возможным определить наилучшего поставщика, а зачастую даже и не хотят уделять этому должного внимания. Существует сложность адекватной оценки надежности поставщика, и зачастую, при оценке главным критерием является стоимость автокомпонентов. Это приводит к росту вероятности возникновения проблем как во время производства (брак, увеличение производственного цикла и т.д.), так и при эксплуатации автомобиля (преждевременные отказы) [2].
Критериев для отбора комплектующих от поставщиков может быть множество, как качественных, так и количественных. На практике предприятия в качестве критериев могут принять различные показатели, отличающиеся от основных: цена, удаленность поставщиков, периодичность поставок, срок доставки, форма оплаты, качество товара и т.д. В этом случае количество факторов для отбора увеличивается и однозначный выбор затруднителен [3].
Процесс закупки представляет собой цепочку взаимосвязанных действий. Начальным этапом является составление заявок на продукцию, а конечным - практическое поступление требуемых товаров в нужном количестве с соблюдением качества в заданные сроки и на приемлемых условиях [4]. Выбор поставщика является важной компонентой успеха и устойчивости, как автопроизводителей, так и их потребителей. Разнообразие и большое число производителей автокомпонентов создаёт проблему ранжирования и выбора поставщиков, продукция которых с наибольшим эффектом сможет обеспечить успешную деятельность автомобилестроительного предприятия [5].
Решение задачи зависит от полноты и качества данных на следующих этапах:
• Сбор данных от поставщиков;
• Консолидация и формализация (анализ) данных;
• Ранжирование поставщиков.
Поскольку ранжирование поставщиков является завершающим этапом принятия решений, от качества этого этапа зависит, будет ли наиболее выгодный и приоритетный поставщик соответствовать всем требуемым критериям [6].
Для решения данных задач необходима информационная поддержка закупки качественных товаров. Предлагаемые на рынке информационные системы ориентируются на специфику определенных отраслей. Поэтому актуальной является задача разработки специализированной системы, отвечающей требованиям специфики автомобилестроительного предприятия. Для реализации интеллектуальной системы по совершенствованию процесса закупки комплектующих на автомобилестроительном предприятии, необходима разработка методических основ оценки поставщиков продукции. После чего разработанная методика будет положена в основу алгоритма расчёта оценки поставщиков и данных от поставщиков при проектировании интеллектуальной системы.
Объектом исследования является процесс закупки комплектующих материалов на автомобилестроительном предприятии.
Предметом исследования является процесс обработки данных от поставщиков.
Цель исследования заключается в совершенствовании процесса закупки комплектующих на автомобилестроительном предприятии путем интеллектуализации процесса обработки данных от поставщиков.
Задачи:
• Анализ процесса закупки комплектующих материалов на автомобилестроительном предприятии;
• Анализ существующих методов ранжирования поставщиков;
• Анализ методов оценки;
• Разработка методических основ оценки поставщиков комплектующих материалов;
• Построение оптимального алгоритма подбора поставщиков на основе существующих методов ранжирования и разработанной методики оценки поставщиков;
• Разработка интеллектуальной системы выбора наиболее приоритетного поставщика комплектующих материалов для осуществления закупки на автомобилестроительном предприятии;
• Валидация и верификация разрабатываемой системы.
Для решения поставленных задач будут использоваться методы научного поиска, такие как [7]:
1) . Анализ:
• Анализ процесса закупочной логистики;
• Анализ существующих методик ранжирования поставщиков;
• Анализ существующих методов оценки.
2) Сравнение:
• Сравнение существующих методик ранжирования поставщиков;
3) . Моделирование:
• Построение модели данных и структуры данных.
Формализация:
• Усовершенствование существующей методики ранжирования поставщиков, учитывая специфику автомобилестроительного предприятия;
• Составление алгоритма решения задачи совершенствования процесса закупки комплектующих на автомобилестроительном предприятии.
• Разработка интеллектуальной системы процесса обработки данных от поставщиков.
4) . Тестирование:
• Тестирование разработанной системы процесса обработки данных от поставщиков для выявления ошибок.
5) . Эксперимент:
• Проведение экспериментов для валидации и верификации разрабатываемой системы.
Научной новизной работы является:
• Разработка универсального алгоритма подбора поставщика для автомобилестроительного предприятия путём совместного применения ключей показателей эффективности (KPI) и метода анализа иерархий.
• Выведение оптимальных формул оценки качественных показателей поставщиков на основе KPI.
• Оптимизация процесса закупки комплектующих на
автомобилестроительном предприятии, путем использования предложенной методики обработки данных от поставщиков.
На защиту выносятся наиболее значимые результаты диссертационного исследования, составляющие научную новизну работы:
1. Проведено исследование в области закупочной логистики автомобилестроительных предприятий;
2. Разработана методика обработки данных от поставщиков;
3. Разработан алгоритм подбора поставщика;
4. и т.д.
Практическая ценность диссертации заключается в том, что использование разработанных методик способствует повышению эффективности автомобилестроения путем оптимизации работы отдела закупок, повышению качества производимой продукции, уменьшению вероятности возникновения проблем как во время производства, так и при эксплуатации автомобиля.
Публикации. Основные положения и результаты исследований опубликованы в ... печатных работах.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, ... глав, основных выводов и результатов, приложений, списка использованных источников (... наименования). Содержание работы изложено на .страницах машинописного текста, содержит рисунки, . таблиц.
Во введении обосновывается актуальность ... , сформулирована цель работы, выделены научная новизна, практическая значимость полученных результатов и основные положения, выносимые на защиту.
Первая глава представляет собой литературный обзор
Проанализированы работы
Вторая глава посвящена теоретическим исследованиям
В третьей главе разработана методика
В четвертой главе проведены экспериментальные исследования, по результатам которых
В пятой главе рассчитан экономический эффект
Проблема состоит в том, что на сегодняшний день закупщики не представляют возможным определить наилучшего поставщика, а зачастую даже и не хотят уделять этому должного внимания. Существует сложность адекватной оценки надежности поставщика, и зачастую, при оценке главным критерием является стоимость автокомпонентов. Это приводит к росту вероятности возникновения проблем как во время производства (брак, увеличение производственного цикла и т.д.), так и при эксплуатации автомобиля (преждевременные отказы) [2].
Критериев для отбора комплектующих от поставщиков может быть множество, как качественных, так и количественных. На практике предприятия в качестве критериев могут принять различные показатели, отличающиеся от основных: цена, удаленность поставщиков, периодичность поставок, срок доставки, форма оплаты, качество товара и т.д. В этом случае количество факторов для отбора увеличивается и однозначный выбор затруднителен [3].
Процесс закупки представляет собой цепочку взаимосвязанных действий. Начальным этапом является составление заявок на продукцию, а конечным - практическое поступление требуемых товаров в нужном количестве с соблюдением качества в заданные сроки и на приемлемых условиях [4]. Выбор поставщика является важной компонентой успеха и устойчивости, как автопроизводителей, так и их потребителей. Разнообразие и большое число производителей автокомпонентов создаёт проблему ранжирования и выбора поставщиков, продукция которых с наибольшим эффектом сможет обеспечить успешную деятельность автомобилестроительного предприятия [5].
Решение задачи зависит от полноты и качества данных на следующих этапах:
• Сбор данных от поставщиков;
• Консолидация и формализация (анализ) данных;
• Ранжирование поставщиков.
Поскольку ранжирование поставщиков является завершающим этапом принятия решений, от качества этого этапа зависит, будет ли наиболее выгодный и приоритетный поставщик соответствовать всем требуемым критериям [6].
Для решения данных задач необходима информационная поддержка закупки качественных товаров. Предлагаемые на рынке информационные системы ориентируются на специфику определенных отраслей. Поэтому актуальной является задача разработки специализированной системы, отвечающей требованиям специфики автомобилестроительного предприятия. Для реализации интеллектуальной системы по совершенствованию процесса закупки комплектующих на автомобилестроительном предприятии, необходима разработка методических основ оценки поставщиков продукции. После чего разработанная методика будет положена в основу алгоритма расчёта оценки поставщиков и данных от поставщиков при проектировании интеллектуальной системы.
Объектом исследования является процесс закупки комплектующих материалов на автомобилестроительном предприятии.
Предметом исследования является процесс обработки данных от поставщиков.
Цель исследования заключается в совершенствовании процесса закупки комплектующих на автомобилестроительном предприятии путем интеллектуализации процесса обработки данных от поставщиков.
Задачи:
• Анализ процесса закупки комплектующих материалов на автомобилестроительном предприятии;
• Анализ существующих методов ранжирования поставщиков;
• Анализ методов оценки;
• Разработка методических основ оценки поставщиков комплектующих материалов;
• Построение оптимального алгоритма подбора поставщиков на основе существующих методов ранжирования и разработанной методики оценки поставщиков;
• Разработка интеллектуальной системы выбора наиболее приоритетного поставщика комплектующих материалов для осуществления закупки на автомобилестроительном предприятии;
• Валидация и верификация разрабатываемой системы.
Для решения поставленных задач будут использоваться методы научного поиска, такие как [7]:
1) . Анализ:
• Анализ процесса закупочной логистики;
• Анализ существующих методик ранжирования поставщиков;
• Анализ существующих методов оценки.
2) Сравнение:
• Сравнение существующих методик ранжирования поставщиков;
3) . Моделирование:
• Построение модели данных и структуры данных.
Формализация:
• Усовершенствование существующей методики ранжирования поставщиков, учитывая специфику автомобилестроительного предприятия;
• Составление алгоритма решения задачи совершенствования процесса закупки комплектующих на автомобилестроительном предприятии.
• Разработка интеллектуальной системы процесса обработки данных от поставщиков.
4) . Тестирование:
• Тестирование разработанной системы процесса обработки данных от поставщиков для выявления ошибок.
5) . Эксперимент:
• Проведение экспериментов для валидации и верификации разрабатываемой системы.
Научной новизной работы является:
• Разработка универсального алгоритма подбора поставщика для автомобилестроительного предприятия путём совместного применения ключей показателей эффективности (KPI) и метода анализа иерархий.
• Выведение оптимальных формул оценки качественных показателей поставщиков на основе KPI.
• Оптимизация процесса закупки комплектующих на
автомобилестроительном предприятии, путем использования предложенной методики обработки данных от поставщиков.
На защиту выносятся наиболее значимые результаты диссертационного исследования, составляющие научную новизну работы:
1. Проведено исследование в области закупочной логистики автомобилестроительных предприятий;
2. Разработана методика обработки данных от поставщиков;
3. Разработан алгоритм подбора поставщика;
4. и т.д.
Практическая ценность диссертации заключается в том, что использование разработанных методик способствует повышению эффективности автомобилестроения путем оптимизации работы отдела закупок, повышению качества производимой продукции, уменьшению вероятности возникновения проблем как во время производства, так и при эксплуатации автомобиля.
Публикации. Основные положения и результаты исследований опубликованы в ... печатных работах.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, ... глав, основных выводов и результатов, приложений, списка использованных источников (... наименования). Содержание работы изложено на .страницах машинописного текста, содержит рисунки, . таблиц.
Во введении обосновывается актуальность ... , сформулирована цель работы, выделены научная новизна, практическая значимость полученных результатов и основные положения, выносимые на защиту.
Первая глава представляет собой литературный обзор
Проанализированы работы
Вторая глава посвящена теоретическим исследованиям
В третьей главе разработана методика
В четвертой главе проведены экспериментальные исследования, по результатам которых
В пятой главе рассчитан экономический эффект
В данной выпускной квалификационной работе был разработан проект по совершенствованию процесса закупки комплектующих на автомобиле строительном предприятии.
Проанализирована работа цепочки поставки комплектующих изделий, в которой снабжение играет ключевую роль. Исходя из исследований и теорий в области логистики снабжения, выведено, что выбор поставщика является одной из наиболее важных задач успешной работы автомобилестроительных предприятий. Проведен анализ возможных критериев оценки поставщиков комплектующих материалов.
В ходе анализа методов ранжирования поставщиков, был выбран наиболее рациональный - метод анализа иерархий. Данный метод имеет ряд достоинств, позволяющих провести наиболее глубокую оценку поставщиков. Выведены формулы KPI расчета качественных параметров ранжирования поставщиков, применяемые в дальнейшем совместно с методом Саати для разработки алгоритма поиска подходящего поставщика. Также в качестве метода экспертного опроса было решено применить правило Фишберна. Данное правило в дальнейшем использовалось в качестве основы алгоритма предварительной настройки разработанной интеллектуальной системы.
Построены оптимальные алгоритмы подбора поставщиков, по которым в дальнейшем была разработана интеллектуальная система выбора наиболее приоритетного поставщика комплектующих материалов для осуществления закупки на автомобилестроительном предприятии.
Разработанная система решает проблему закупки качественных товаров, а также исключает работу предприятия с ненадежными поставщиками. Также был проведен анализ эффективности проекта, в следствии которого был получен положительный результат от внедрения разработанной интеллектуальной системы.
Проанализирована работа цепочки поставки комплектующих изделий, в которой снабжение играет ключевую роль. Исходя из исследований и теорий в области логистики снабжения, выведено, что выбор поставщика является одной из наиболее важных задач успешной работы автомобилестроительных предприятий. Проведен анализ возможных критериев оценки поставщиков комплектующих материалов.
В ходе анализа методов ранжирования поставщиков, был выбран наиболее рациональный - метод анализа иерархий. Данный метод имеет ряд достоинств, позволяющих провести наиболее глубокую оценку поставщиков. Выведены формулы KPI расчета качественных параметров ранжирования поставщиков, применяемые в дальнейшем совместно с методом Саати для разработки алгоритма поиска подходящего поставщика. Также в качестве метода экспертного опроса было решено применить правило Фишберна. Данное правило в дальнейшем использовалось в качестве основы алгоритма предварительной настройки разработанной интеллектуальной системы.
Построены оптимальные алгоритмы подбора поставщиков, по которым в дальнейшем была разработана интеллектуальная система выбора наиболее приоритетного поставщика комплектующих материалов для осуществления закупки на автомобилестроительном предприятии.
Разработанная система решает проблему закупки качественных товаров, а также исключает работу предприятия с ненадежными поставщиками. Также был проведен анализ эффективности проекта, в следствии которого был получен положительный результат от внедрения разработанной интеллектуальной системы.