Моделирование и разработка информационной системы оценки страховых запасов
Аннотация
Предмет: зачастую недостаток запасов продукции приводит к потере возможных клиентов, при этом хранение нереализованных запасов увеличивает затраты на их содержание (подчас товар может иметь специфические условия хранения, которые утяжеляют финансовое бремя). Таким образом, обеспеченность оптимальным уровнем запасов и является весьма актуальной проблемой управления и развития бизнеса. Цель: общая цель управления уровнем сервиса состоит в том, чтобы предоставить клиентам высокое качество обслуживания, соответствующее их потребностям и ожиданиям, и создать конкурентное преимущество для компании на рынке. Дизайн исследования: модели расчета страховых запасов позволяют определить оптимальные уровни этих запасов, исходя из различных факторов и параметров. Они учитывают такие факторы, как стоимость товаров, их спрос, время поставки, вероятность возникновения рисков и другие факторы, которые могут влиять на запасы и операционную деятельность компании. В связи с обозначенной проблемой авторами рассмотрены модели расчетов страховых запасов по двум типам сервиса на примере временного ряда продаж семян кукурузы семеноводческой компании в Краснодарском крае. Результат: результатом исследования является моделирование расчетов страховых запасов по двум типам сервиса и разработка информационной системы, которая демонстрирует основные и промежуточные расчеты страховых запасов продукции для двух уровней сервиса, повышая эффективность принятия правильных управленческих решений стратегического и тактического характера.
Скачивания
Литература
Векторная оценка риска звеньев финансового рынка / А.М. Кумратова, Е.В. Попова, Д.Н. Савинская, Г.И. Попов // Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы XI Международной научно-практической конференции, Воронеж, 29 июня 2015 года / Воронежский государственный университет, Национальный исследовательский университет ВШЭ, Российский государственный социальный университет, Новый экономический университет им. Т. Рыскулова, Орловский государственный университет. Воронеж, Издательско-полиграфический центр «Научная книга», 2015, с. 64-68.
Попова Е.В. Моделирование управления запасами в дистрибьюторской предпринимательской деятельности / Е.В. Попова, Д.Н. Савинская // Труды Кубанского государственного аграрного университета, 2011, no. 32, с. 14-18.
Попова Е.В. Оценка риска упущенной выгоды в инвестиционной деятельности / Е.В. Попова, М.И. Попова, Д.Н. Савинская // Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы IX Международной научно-практической конференции, Воронеж, 26 апреля 2013 года / Под общей редакцией В.В. Давниса, В.И. Тиняковой. Воронеж, Воронежский государственный университет, 2013, с. 40-42.
Попова Е.В. Прогнозирование динамики рынка hod на базе методов когнитивного анализа и предикторной обработки данных / Е.В. Попова, Д.Н. Савинская, Г.И. Попов // Труды Кубанского государственного аграрного университета, 2012, no. 35, с. 27-31.
Савинская Д.Н. Предпрогнозный анализ логистических временных рядов на основании показателя Херста / Д.Н. Савинская, Т.А. Недогонова // Современная экономика: проблемы и решения, 2019, no. 9 (117), с. 18-26.
Савинская Д.Н., Великанова Л.О., Дунская Л.К., Попова М.И. Предпрогнозный анализ временного ряда с выявлением тренд-сезонных компонент методом Четверикова с использованием средств MS EXCEL // Современная экономика: проблемы и решения, 2020, no. 10 (130), с. 18-25.
Сивков К. А. Информационные технологии в логистике / К.А. Сивков, Д.Н. Савинская // Информационное общество: современное состояние и перспективы развития: сборник материалов XIII международного форума, Краснодар, 13–18 июля 2020 года. Краснодар, Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина, 2020, с. 126-127.
A perspective algorithm of economic and legal management of the modern economic systems’ innovative development. Stolyarov, Leonid V.; Savinskaya, Dina N.; Weisman, Camila I.; Saraldaeva, Tatiana P.; Safronova, Ekaterina S. // The Economic and Legal Foundations of Managing Innovative Development in Modern Economic Systems, рр. 161-168, 26 October 2020.
«Digital trade union» in the personnel motivation system. Dzhulai O.A., Savchenko O.G., Savinskaya D.N. // Lecture Notes in Networks and Systems, 2021, Т. 161 LNNS, рр. 170-174.
Kumratova A.M., Popova E.V., Piterskaya L.Y. Application of nonlinear dynamics methods for predictive testing the economic time series data // Indo American Journal of Pharmaceutical Sciences, 2019, Т. 6, vyp. 3, рр. 5598–5602.
Logistic systems with reverse for optimization and decision support Ziroyan, Manya; Popova, Elena; Savinskaya, Dina; Tinyakova, Victoria. View Web of Science ResearcherID and ORCID (provided by Clarivate) // INDO AMERICAN JOURNAL OF PHARMACEUTICAL SCIENCES, Vol. 6, Iss. 3, рр. 5579-5583. PublishedMAR 2019 Indexed 2019-08-02
Trend-seasonal components identification at the stage of time series preforecasting analysis / D.N. Savinskaya, E.V. Popova, V.U. Kondratev, M.I. Popova // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science: 3, Volgograd, Virtual, 10–11 декабря 2020 года. Volgograd, Virtual, 2021, р. 012012. EDN FSTMVA.
