Заполните интерактивную форму и мы свяжемся с вами для подбора образовательной программы.
Оставьте свои контакты и мы скоро с вами свяжемся!
Кто вы сейчас?
В каком формате хотите прокачаться?
Вы сейчас где-то учитесь?
Как вас зовут?
Оставьте свой телефон для связи
Оставьте свою почту для связи
Исследование отечественного и зарубежного опыта анализа возвратных потоков в логистике в условиях неопределённости
Реверсивная логистика, неопределённость, моделирование, математические модели
Статья
Исследование отечественного и зарубежного опыта анализа возвратных потоков в логистике в условиях неопределённости
Логистика возвратных потоков или реверсивная логистика согласно профессору Сергееву В. И. – это «переработка опасных и безопасных отходов производства и управление ими, упаковка утилизируемых продуктов, возврат некондиционных или поврежденных товаров, а также оборотной тары как в сфере снабжения, так и распределения» [1].

Согласно определению Европейской рабочей группы по реверсивной логистике REVLOG реверсивная логистика – это «процесс планирования, организации и контроля движения возвратных потоков сырья, незавершенного производства, упаковки и готовой продукции от точек производства, распределения и конечного потребления с целью возврата ценности или уничтожения должным образом» [1].

Одним из барьеров на пути организации логистики возвратных потоков является недостаток информации по количеству, качеству и расположению во временнóм ключе потоков, движущихся в обратном направлении в цепях поставок, что и порождает условия неопределённости.

При написании научно-исследовательской работы выбор пал на тему реверсивной логистики в связи с актуальностью вопроса экологии на сегодняшний день и также экономической эффективностью данного феномена при сбалансированном и четко спланированном применении.

Предотвращение истощения природных ресурсов с целью поддержания экологического баланса стало одним из основных вопросов в процессе развития общества. Данная тема содержит в себе необходимость решения таких комплексных проблем, как технологические, социальные, законодательные, проблем предотвращения износа окружающей среды, вызванного периодом растрачивания ресурсов, который длится уже поколениями. Основными действиями для решения данной проблемы могут стать нацеленность на сокращение отходов и максимизацию выгоды от повторного или многоразового использования ресурсов. Логистика возвратных потоков способна помочь при решении упомянутых проблем за счёт того, что её основной задачей является сбор и транспортировка использованной или непригодной продукции и тары с опорой на баланс цены и среды. Для этого могут использоваться уже существующие прямые или отдельные обратные каналы и их комбинации. Эффективная реверсивная логистика также важна для компании, как упоминалось ранее, в ключе прибыльности и повышения конкурентных преимуществ.

Факторы, которые необходимо рассматривать при фокусе на реверсивной логистике включают в себя дизайн сети логистики возвратных потоков, маршрутизацию процессов сбора и распределения, планирование и контроль производства, координацию замкнутой цепи поставок и управление контрактами. Наряду с упомянутыми факторами стоит помнить, что реверсивная логистика является очень сложной сферой для проведения исследований в связи с тем, что её сеть более комплексная, сложная по сравнению с традиционной логистикой. Одними из основных сложностей при работе с логистикой возвратных потоков являются условия неопределенности для возвратной продукции в ключе количества, качества и сроков поставок. Данная проблема затрагивает все ключевые процессы внутри сети, такие как сбор, тестирование и оценка, переработка, утилизация и перераспределение. По этой причине было принято решение сфокусироваться на исследовании опыта анализа возвратных потоков в логистике в условиях неопределённости.

Итак, данная работа сфокусирована на исследовании уже существующего опыта анализа возвратных потоков, то есть здесь будет дана оценка научным статьям по выбранной тематике.

В первую очередь стоит начать с обобщения проведенного обзора. Все модели решения проблем реверсивной логистики в ключе неопределённости можно разделить на две группы:

· модели смешанного целочисленного линейного программирования, решаемые с помощью точного алгоритма;
· модели смешанного целочисленного линейного и нелинейного программирования, решаемые с помощью эвристического алгоритма.
Модели смешанного целочисленного линейного программирования
Из Таблицы 1 (она представляет из себя обобщение всего обзора литературы) видно, что модель с точным алгоритмом представлена в большинстве работ (10/19). Ограниченный масштаб влияния характерен также для основной доли из данной категории [4; 2; 15; 14; 13; 9; 19; 17]. Материалы из данных статей релевантны для проблем малого, конкретного масштаба, в то время как одна статья [8] содержит в себе постановку более глобальной проблемы внутри логистической сети с возвратными потоками с упором на неопределённость. Модели и предложения лишь одного автора [1] могут быть применены как в малой, так и крупной перспективе.

Если мы обратимся к параметру временной нацеленности, статьи, опять же, подразделяются на те, где были рассмотрены модели работы в краткосрочном периоде [4; 15; 14; 13], и на те, в которых упор был сделан на долгосрочное функционирование [2; 9; 19; 8; 17].

По параметру количества продуктов и материалов, задействованных в возвратных поток, деление оказалось противоположным по сравнению с предыдущим параметром за исключение нескольких статей [4; 7; 9; 19].

Для всех статей характерен уровень сетевой структуры цепей поставок от второго и выше, кроме одной работы, где данный параметр не был упомянут или использован совсем [4]. Также вся литература, кроме одного источника, сфокусирована на цикличных цепях поставок [13]. Ни в одной из статей не было представлено более одного конкретного пути решения поставленных задач.

Основной целью при формировании возвратных потоков, поставленной при написании статей и описании моделей, авторы указывали сокращение издержек, экологическую осведомленность или максимизацию эффективности общей работы процессов.

Если обратить внимание на временную ретроспективу написания работ, становиться заметно, что научные труды прогрессируют, затрагивая все более обширные и разнообразные варианты неопределенности в логистике возвратных потоков, к примеру, качество и время цикла возвратных потоков, их разнообразность.

Спектр сложностей, учитываемых при осуществлении функционирования возвратных процессов, также расширяется, включая в себя государственную поддержку и регулирование, организацию передачи информации внутри цепей поставок.
Таблица 1. Краткий анализ статей
Модели смешанного целочисленного линейного и нелинейного программирования
Вновь обратившись к Таблице 1, мы видим, что к моделям, основанным на эвристических алгоритмах (упрощенные варианты стандартных алгоритмов, которые приводят к более быстрому поиску решений, за счёт модификаций процессов вычисления) относятся 5/19 от всех работ [7; 1; 11; 3; 6]. В большинстве из них процессы логистики возвратных потоков рассматриваются именно в ключе большого масштаба из чего следует более обширная возможность их применения [7; 11; 3].

Отличительной чертой данных работ является факто того, что в каждой из них, кроме одной, присутствует нацеленность на долгосрочное применение моделей [1; 11; 3; 6]. Похожая ситуация обстоит и с количеством продуктов, исследуемых при разработке и усовершенствовании концепций и моделей в работах из данного раздела.

Уровни сетевых структур цепей поставок, рассмотренные авторами, начинаются от второго и выше. Все статьи, кроме одной [7], сконцентрированы на разработке моделей для решения проблем реверсивной логистики именно в циклических цепях поставок. В данной категории представлена единственная статья, в которой описывается несколько вариантов инструментов по решению вопроса неопределённости, из все изученной мною литературы [6].

Основной фокус предложенных решений здесь концентрируется именно на сокращении издержек и экологической эффективности реверсивной логистики. В статьях, основанных на концепции эвристического алгоритма рассматриваются всевозможные виды неопределённости: качество, количество, рыночные тенденции, спрос, разнообразность возвратных потоков [7; 1; 11; 3; 6]. Также рассматриваются такие сложности, как мощность производственных объектов, инвестиционная составляющая, государственное регулирование и технологическая выполнимость проектов и моделей. Также мною была рассмотрена часть работ, которые не могли быть отнесены ни к точным алгоритмам, ни к эвристическим, отчёт по ним представлен в Таблице 1.
В целом, можно выделить такие ключевые характеристики неопределённости, которые усложняют организацию процессов в реверсивной логистике:
· отсутствие точных временных и количественных показателей возвратных потоков;
· необходимость установления баланса между возвратными потоками и спросом на них;
· сложности в процессе определения качества продукции и материалов в возвратных потоках;
· сложность определения ценности восстановленной продукции из возвратных потоков;
· сложность отслеживания определённых элементов в возвратных потоках;
· динамичность изменения циклов обработки элементов в возвратных потоках;
· государственные стандарты.

Исходя из проведённого исследования, становится видно, что на данный момент исследователи уделяют всё своё внимание замкнутым цепям поставок, если речь идет о реверсивной логистике в условиях неопределённости. Основным упущением на данный момент можно считать недостаточное внимание к различным видам продукции и материалов, которые могли бы быть частью возвратных потоков, в этом плане круг предлагаемых моделей и кейсов крайне ограничен. В ретроспективе, всё же, заметен рост интереса авторов к более обширному перечню позиций, пригодных для логистики возвратных потоков. В части рассмотренных статей зарубежных авторов были представленные прикладные математические модели, но сам аспект неопределённости в них учтён в довольно теоритическом ключе. В виде объектов будущих исследований хотелось бы видеть больше практических кейсов и больший упор на параметры неопределённости с расширением диапазона переменных, влияющих на работу логистики возвратных потоков.

Изначально, целью данного исследования было рассмотрение как зарубежного, так и российского опыта по выбранной теме, но среди работ отечественных авторов мною не было найдено подходящих материалов. Российскими авторами подробно рассмотрены понятия реверсивной логистики и влияния неопределенности на традиционную цепь поставок, но со статьями по тематике именно реверсивной логистики в условиях неопределённости ситуация совершенно противоположная. Здесь, конечно, рекомендацией будет уделение большего внимания вопросу, которому посвящена данная работа.

Приложение 1 (аббревиатуры для Таблицы 1):
Модель (алгоритм): Т – точный; Э – эвристический. 2. Масштаб: М – малый; Б – большой. 3. Временной период: О – один; М – много. 4. Продукция: О – один; М – много. 5. Уровень сетевой структуры: 1 – один; 2 – два; М – много. 6. Вид сети: Ц – циклическая; Н – не циклическая. 7. Количество решений: О – одно, М – много. 8. Кол-во продуктов: цифра (кол-во) либо «-», что означает неопределённое количество. 9. Цели: СИ – сокращение издержек; Э – экологическая эффективность; М – минимизация неэффективных возвратов: К – конкурентные преимущества. 10. Вид неопределённости: К – количество; П – качество; В – возврат; С – спрос; Т – рыночные тренды; Ц – длительность цикла; Р – разнообразность продукции / материалов. 10. Сложности: М – производственная мощность; Т – технология; Г – государственное регулирование и поддержка; И – инвестиции; Р – распределение; Л – локация, расположение; П – передача информации.
Список литературы:
1. Корпоративная логистика в вопросах и ответах / Под общ. и науч. ред. проф. В.И. Сергеева. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2014. С. 243
2. Яхнеева И.В. Прогнозирование логистических процессов в условиях неопределённости // Российское предпринимательство. 2013. № 9. С. 231.
3. Asif R. Reverse Logistics (RFID the key to optimality // Journal of Industrial Engineering and Management. Vol. 4. No. 2. 2011. P. 281-300.
4. Bloemhof-Ruwaard J., Krikke H., Van Wassenhove L.N. Concurrent product and closed-loop supply chain design with an application to refrigerators // International Journal of Production Research. Vol. 41. No. 16. November 2003. P. 3689-3719.
5. De Souza V., Borsato M., bloemhof J. Designing Eco-Effective Reverse Logistics Networks // The authors and IOS Press. 2016.
6. Fleischmann M., Beullens P., Bloemhof-Ruwaard J.M., Van Wassenhove L.N. The Impact of Product Recovery on Logistics Network Design // Production and Operations Management. Vol. 10. No. 2. 2001. P. 156-173.
7. Hosseini M.R., Rameezdeen R., Chileshe N., Lehmann S. Reverse logistics in the construction industry // Waste Management and Research. 30 May 2015. P. 1-16.
8. Jayant A., Singh S. Decision Making in Reverse Supply Chain Management(R-SCM) An Integrated Approach with MOORA, SWARA, and WASPAS Method // 6th International Conference on Achievements in Engineering and Technology. 2018. P. 315-322.
9. Jayaraman V., Patterson R.A., Rolland E. The design of reverse distribution networks: Models and solution procedures // European Journal of Operational Research. Vol. 150. 2003. P. 128-149.
10. Jing Y.E., Xifu W., Zhaoyun L.I. Reverse Logistics Network Optimization Design under Fuzzy-stochastic Environment // ResearchGate. January 2015.
11. Khajavi L.T., Seyed-Hosseini S.M., Makui A. An Integrated Forward / Reverse Logistics Network Optimization Model for Multi-Stage Capacitated Supply Chain // iBusiness. № 3. 2011. P. 229-235.
12. le Blanc H.M., Fleuren H.A., Krikke H.R. Redesign of a Recycling System for LPG-Tanks // Operations Research-Spektrum. March 2004.
13. Lieckens K., Vandaele N. Multilevel reverse logistics network design under uncertainty // International Journal of Production Research. Vol. 50. No. 1. 2012. P. 23-40.
14. Mahadevan K. Collaboration in reverse: a conceptual framework for reverse logistics operations // International Journal of Productivity and Performance Management. January 2019.
15. Pati R.K., Vrat P., Kumar P. A goal programming model for paper recycling system // The International Journal of Management Science. Omega 36. 2008. P. 405-417.
16. Salema M.I.G., Barbosa-Povoa A.P., Novais A.Q. An optimization model for the design of a capacitated multi-product reverse logistics network with uncertainty // European Journal of Operational Research. Vol. 179. 2007. P. 1063-1077.
17. Salema M.I., Povoa A.P.B., Novais A.Q. A warehouse-based design model for reverse logistics // Journal of Operational Research Society. June 2006. P. 1-15.
18. Sorkun M.F., Onay M. The Effects of Companies' Reverse Logistics Motivations on Their Reverse Logistics Networks // Springer International Publishing AG. Springer Nature 2018. P. 3-21.
19. Suzuki K., Aiura N. Efficiency Improvement of a Reverse Logistics System // Licensee IntechOpen. 2018. P. 1-13.
20. Vlachos I. A Conceptual Framework of Reverse Logistics Impact on Firm Performance // British Academy of Management Conference. 09-11 Sep 2014.
21. Zegordi S.H., Eskandarpour M., Nikbakhah E. A Novel Bi-Objective Multi-Product Post-Sales Reverse Logistics Network Design Model // Proceeding of the World Congress of Engineering. Vol. 1. July 6-8 2011.

Written by Elizaveta Kovshina
All rights for images and videos belong to their authors.
Пора прокачаться в логистике?
Заполните короткую интерактивную форму
по кнопке ниже и мы поможем подобрать программу

Другие материалы

Читайте также выбранные материалы нашего сообщества. #highlights