Актуальность разработки адекватного метода выбора поставщика промышленного предприятия обусловлена в наше время как изменяющимся подходом к закупочной деятельности внутри предприятия, так и внешними факторами, связанными с развитием рынков сырья и отношением фирм поставщиков к предоставляемому ими сервису. Предприятию, осуществляющему выбор поставщика, необходимо непрерывно соотносить результат сотрудничества с поставщиком со своими стратегическими целями и маркетинговой политикой. Качество приобретаемого сырья служит залогом качества производимой продукции. Сроки поставок сырья и их бесперебойность означает своевременность производства и поставок по заключенным контрактам.
Существует множество предлагаемых в современной литературе подходов к выбору поставщика, которые могут быть разделены на две группы: аналитические методы и экспертные. Аналитический метод предполагает расчет обобщающего показателя, позволяющего отдать предпочтение тому или иному поставщику. Следует при этом учитывать, что применение аналитического методы невозможно без той или иной субъективной (экспертной) оценки. Экспертный подход, в свою очередь, основан на субъективных оценках экспертов относительно параметров, характеризующих потенциального поставщика. Выбор поставщика осуществляется на основе полученных интегральных экспертных оценок (рейтингов) с учетом значимости каждого критерия в общей оценке. Отметим, однако, что экспертная оценка не в состоянии в полном объеме отразить влияние того или иного фактора на результат работы с поставщиком соразмерно его экономическому влиянию. Кроме того, точность определения коэффициента значимости локального критерия при большом количестве критериев представляется довольно затруднительной.
Большой интерес представляет аналитический подход, представленный в работе [1]. В качестве обобщающего показателя предлагается рассматривать условную прибыль от работы с поставщиком. Экономический смысл данного показателя заключается в разности планируемого товарооборота и всех видов затрат связанных с покупкой, транспортировкой и хранением сырья выбранного поставщика. Таким образом, становится возможным выделение двух групп критериев для оценки поставщиков. Первая группа влияет на товарооборот компании-изготовителя. Она включает в себя следующие критерии: качество товара поставщика, качество послепродажного сервиса поставщика, известность товара поставщика на рынке. Экспертная оценка перечисленных критериев с учетом их весов образует интегральный показатель «качество». Вторая группа критериев влияет на затраты, связанные с закупочной деятельностью. Модель предусматривает оценку следующих критериев: цена товара поставщика, стоимость транспортировки и оформления заказа, время поставки и его отклонения, условия платежа, стабильность условий поставщика. Товарооборот компании по оцениваемой продукции определяется произведением планируемого объема продаж на планируемую цену готового изделия. Степень возможного повышения цены реализации и объема продаж, согласно модели, находятся в линейной зависимости от интегрального показателя «качество» сырья. Таким образом, для поставщика, получившего максимальную оценку качества, экспертным путем оценивается вероятный процент повышения цены реализации и объема продаж. Если же максимальную оценку качества получил текущий поставщик, аналогичная оценка производится для поставщика со средней оценкой. Принимая данную зависимость за линейную, мы рассчитываем планируемый товарооборот при работе с каждым из поставщиков.
Вторая группа параметров, отвечающая за затраты, учитывается в следующих рассчитываемых показателях: затраты на хранение товара (согласно способу заготовки материала); затраты на выполнение заказа; затраты на приобретение товара (учитывают условия платежа); дополнительные затраты на обработку поставки; затраты, связанные с возможным переходом на нового поставщика. Таким образом, рассчитав планируемый товарооборот и суммарные затраты, связанные с закупочной деятельностью, определяется условная прибыль от работы с поставщиком, опираясь на которую следует выбрать наиболее предпочтительный вариант.
Выявленные отрицательные стороны модели заключаются в том, что часть выделенных в модели групп затрат не имеет реального отражения. Например, показатель «дополнительные затраты на единицу обрабатываемой поставки» не имеет реального отражения, в виду того что эти затраты целесообразно включать в показатель «затраты на выполнение заказа». Показатель «затраты, связанные с переходом на нового поставщика» невозможно рассчитать в условиях неопределенности поставщика, на которого будет происходить переход. Кроме того, сама теория оценки вероятностного показателя, предложенная в модели, не дает результатов, отражающих действительность. Сопоставимость вероятностной оценки стабильности условий поставщика с результатом и приемлемостью сотрудничества является проблемой, требующей отдельного тщательного изучения.
Для адекватного учета фактора нестабильности условий поставщика предлагается обратились к модели обоснования решений в условиях риска с использованием элементов многокритериальной оптимизации [2,3]. Согласно данной модели множество критериев может быть преобразовано к набору из трех показателей, один из которых выражает в приведенной форме результат, ожидаемый от реализации альтернативного варианта решения, другой – приведенные затраты, связанные с его реализацией, а третий - действие различных факторов неопределенности. Отметим, что в общем случае, три указанных критерия следует рассматривать как зависимые по предпочтению. Эта зависимость, как правило, имеет субъективные основания в профессиональных представлениях ЛПР и его психологических качествах. Выявить эти зависимости можно методом опроса ЛПР. Формой представления зависимостей могут быть устанавливаемые экспертным путем функции, попарно связывающие указанные критерии. ЛПР задает зависимости W(P) и C(W). Тогда зависимость С(Р) устанавливается формально. Такое совмещение позволяет графически отобразить в двумерном пространстве показателей С и р имеющиеся альтернативы, определив при этом их приемлемость для ЛПР по необходимым затратам.
Особенностью предлагаемого подхода является то, что оценку показателей мы будем проводить в денежной форме, интегрируя методику обоснования решения в условиях риска с выкладками из аналитической модели, представленной выше. Выбор критериев оценки для их последующего распределения на три группы, мы так же проведем, опираясь на описанную аналитическую модель, однако, с учетом сделанных по модели замечаний. Отличительной особенностью предлагаемого метода на данном этапе является подход к определению границ приемлемости параметра W и С, которые будут определяться не за счет субъективных представлений ЛПР, а исходя из реальных величин максимальных и минимальных затрат, рассчитанных для имеющихся поставщиков. Границы критерия благоприятного исхода С, будут определяться ЛПР без учета реальных вариантов, исходя из его психологических склонностей. Для иллюстрации предлагаемого подхода используются данные, полученные в результате исследования на ОАО «ПНК им. Кирова».
После определения границ W и p на основе интерактивного опроса ЛПР строится график зависимости W(p) (рис.1). На разных интервалах показателя вероятности p, ЛПР придает ему различную значимость. На интервале с вероятностью 0,7-0,85 ЛПР готов нести лишь относительно небольшие затраты (14 – 14,5 млн. руб.), тогда как при пересечении психологически важной для ЛПР вероятности в 0,85, объем приемлемых затрат начинает резкий рост и достигает своего максимума при вероятности благоприятного исхода в 0,9. После этой отметки ЛПР готов вкладывать максимально возможный объем средств, так как данной вероятности достаточно для того, чтобы ЛПР считал такой вариант крайне надежным.
Рис.1. Обобщенная кривая склонности ЛПР к риску.
Следующей зависимостью, которую требуется определить согласно предлагаемой методике, является зависимость между желаемым (нормальным) уровнем параметра С и параметром W (рис.2).
Рис.2. Зависимость нормального дохода от доли вкладываемых средств
Во-первых, отметим, что угол наклона полученной линии зависимости больше 45 градусов. Иными словами при увеличении вложенных затрат на 1 млн. руб., ЛПР желает получить увеличение результата в среднем на 2 млн. руб. Такая зависимость обусловливается естественным желанием ЛПР к получению максимальной прибыли, но кроме того, можно говорить о таком факторе, как наличие и стоимость оборотных средств. При нехватке собственных оборотных средств, предприятие вынужденно обращаться к заемным средствам, что означает дальнейшие выплаты по ним, ввиду чего предприятие готово пойти на такие меры лишь при сравнительно большем уровне обещанного результата.
Следуя далее предлагаемой методике, необходимо определенным образом совместить две полученные зависимости.
Рис.3. Анализ реальных альтернативных поставщиков
С учетом значений параметров р и С при определенных значениях W , возможно построение «секторов допустимости» для альтернатив при указанных значениях W. Каждая точка этой кривой соответствует Снорм и рmin при определенном W. Затем необходимо перейти к стадии анализа реальных альтернативных поставщиков. Для этого разместим их в построенном пространстве характеристик. Реальный поставщик удовлетворяет предъявленные к нему требования, только в том случае, если он находится в пространстве допустимости найденной расчетно точки, т.е. точка пересечения фактически соответствующих ему показателей С и р лежит выше и правее расчетной. Как видно из рисунка 3, поставщик ООО «ТОР» лежит за пределами «своего» сектора допустимости, так как не удовлетворяет критерию минимального значения р, т.е. р(B)= 0,81 < рmin = 0,82 (при W=14,28)
Следующим этапом является проверка оставшихся вариантов на Парето-оптимальность. Вариант ООО «IPEX-Trade» не является Парето-оптимальным, а значит, данный поставщик также исключается из дальнейшего рассмотрения. Для выделения наиболее предпочтительного варианта среди Парето-оптимальных на основании интерактивного опроса ЛПР строится кривая безразличия. Поставщик ООО «Юнион Трейд» лежит ниже построенной кривой и, следовательно, является менее предпочтительным, чем вариант ООО «Южская мануфактура» + ООО «Юнион Трейд».
Субъективный и прогнозный характер используемых в задаче данных делает необходимым анализ устойчивости найденных решений. Под устойчивостью решения в данном случае мы будем понимать соблюдение следующего условия: решение устойчиво, если оно выбирается данной процедурой при любых сочетаниях возможных значений параметров каждой альтернативы. Проверим полученное нами решение на устойчивость в случае небольшого процентного отклонения прогнозируемых параметров. Примем возможные колебания равными 0,35%. Важно отметить, что столь небольшое процентное колебание прогнозируемых параметров обеспечивает разброс параметра «результат», равный 164 тысячи рублей для комбинированного варианта поставки «Южская мануфактура» + «Юнион Трейд», и 150 тысяч рублей для варианта «Юнион Трейд». Полученные графически результаты свидетельствуют о том, что при заданных колебаниях прогнозных значений параметров С и р, полученное решение остается устойчивым, все возможные значения параметров каждой альтернативы попадают в свои интервалы допустимости.
Для получения представления о характере устойчивости были проведены аналогичные расчеты устойчивости для колебаний прогнозных значений, составляющих 2%. При данном диапазоне оценок найденное нами решение является неустойчивым, так как часть области, соответствующей возможным значениям параметров поставщика «ООО Юнион Трейд», лежит выше кривой безразличия, построенной из области значений параметров комбинации поставщиков Южская мануфактура + Юнион Трейд, а значит, в случае попадания реального значения в эту область, поставщик «ООО Юнион Трейд» является более предпочтительным для ЛПР. Кроме того, такой диапазон прогнозных значений приводит к тому, что часть комбинаций значений параметров лежит вне своего интервала допустимых значений. Это означает, что размер затрат, соответствующий возможному сочетанию показателей С и р не приемлем для ЛПР. Как показал наш пример, при установлении факта потенциальной неустойчивости результата в конкретной задаче, целесообразно принять меры к обеспечению его устойчивости. Главным средством при этом является повышение точности оценок характеристик альтернатив за счет более тщательного проведения экспертиз, использования более тонких методик прогнозирования затрат и результатов и т.п.
Таким образом, в данной работе был рассмотрен подход к проблеме выбора поставщиков с учетом возможных рисков. Для построения наиболее полной модели сравнения, были сделаны рекомендации об интеграции модели принятия решения в условиях неопределенности с аналитическим подходом к выбору поставщиков.
Рекомендованная интеграция позволяет в рамках одной модели соотнести предполагаемый результат от сотрудничества с поставщиком, связанные с закупочной деятельностью затраты, а также риски, связанные с нестабильностью поставщиков. Причем зависимость этих трех групп факторов, благодаря модели, будет учитывать субъективные предпочтения лица, ответственного за принятие решения.
-
- Литература:
Новиков М.В. Маркетингово-экономическая модель выбора поставщиков. www.cfin.ru
2. Толкачева В.Е. Модель и алгоритм принятия решений с учетом риска в задачах конфигурирования виртуальных предприятий. // Материалы межвузовской научно-технической конференции аспирантов и студентов. Часть 2. Молодые ученые – развитию текстильной и легкой промышленности (ПОИСК-2006): Тезисы докладов. Иваново.: ИГТА. – 2006 – С. 47-48.
3. Толкачева В.Е. Задача синтеза логистических цепей в инновационных формах организации производства. // Труды V Международной научно-практической конференции – Экономические реформы в России. Ч.3.: Тезисы докладов. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2006 – С. 228-229.
