Логистическая система представляет собой комплекс взаимосвязанных элементов, включающих поставщиков, производителей, дистрибьюторов, транспортные компании и потребителей, объединенных единой целью – эффективное управление потоком материалов, информации и финансов [1-3]. Эффективность логистической системы определяется степенью достижения поставленных целей при оптимальном использовании ресурсов [4-5]. Как и повышение прибыли предприятия, она во многом обусловлена наличием эффективных систем контроля и организации экономической деятельности фирмы, основанных на информационных технологиях [6-12].
Критерии эффективности логистической системы охватывают широкий спектр параметров, включая стоимость, время, качество, гибкость и надежность. Показатели эффективности позволяют количественно оценить достигнутый уровень эффективности по каждому критерию. Примеры показателей: стоимость перевозки, время доставки, уровень сервиса, точность выполнения заказов, уровень запасов.
Для оценки эффективности логистических систем применяются различные методы, такие как ABC-анализ, XYZ-анализ, анализ цепочки добавленной стоимости, метод экономически обоснованного размера заказа (EOQ), метод Just-in-Time (JIT) и другие. Выбор конкретного метода зависит от целей оценки, доступности данных и специфики логистической системы.
На первом этапе необходимо четко определить цели и задачи оценки. Например, целью может быть снижение затрат на перевозки, повышение уровня сервиса или сокращение времени доставки. Задачи должны быть конкретными и измеримыми, например, снижение затрат на 10% или увеличение доли заказов, доставленных вовремя, на 5%.
Необходимо определить границы логистической системы автотранспортных грузовых перевозок (АТГП), то есть какие элементы и процессы будут включены в оценку. Например, можно ограничиться оценкой эффективности доставки продукции от склада производителя до склада дистрибьютора, или расширить границы, включив в оценку процессы закупки сырья и материалов.
На основе целей и задач оценки выбираются наиболее релевантные критерии и показатели эффективности. Важно, чтобы выбранные показатели были измеримыми, доступными для сбора данных и отражали существенные аспекты деятельности логистической системы АТГП. Примеры критериев и показателей:
- Стоимость: стоимость перевозки, стоимость хранения, административные расходы.
- Время: время доставки, время обработки заказов, время простоя транспорта.
- Качество: уровень сервиса, точность выполнения заказов, сохранность груза.
- Гибкость: способность адаптироваться к изменениям спроса, возможность доставки в различные точки.
- Надежность: надежность доставки, отсутствие задержек и повреждений груза.
На этом этапе осуществляется сбор данных по выбранным показателям эффективности. Данные могут быть получены из различных источников, таких как бухгалтерская отчетность, данные GPS-мониторинга транспорта, информация от клиентов и поставщиков. Собранные данные анализируются с использованием статистических методов и специализированного программного обеспечения.
На основе анализа данных проводится оценка эффективности логистической системы АТГП по каждому выбранному критерию и показателю. Полученные результаты сравниваются с установленными целевыми значениями или с результатами других предприятий, работающих в аналогичных условиях (бенчмаркинг).
На основе результатов оценки выявляются слабые места и проблемные области в логистической системе АТГП. Разрабатываются рекомендации по улучшению, направленные на оптимизацию процессов, снижение затрат и повышение уровня сервиса. Рекомендации могут включать:
- Оптимизацию маршрутов движения транспорта.
- Внедрение современных информационных технологий для управления логистикой.
- Совершенствование системы планирования и управления запасами.
- Повышение квалификации персонала.
- Улучшение взаимодействия с поставщиками и клиентами.
Рассмотрим пример применения методики оценки эффективности логистической системы АТГП для предприятия, занимающегося производством и дистрибуцией продуктов питания.
Цель: Снижение затрат на транспортную логистику и повышение уровня сервиса для клиентов.
Задачи: Снижение затрат на перевозки на 5%, увеличение доли заказов, доставленных вовремя, на 3%.
Оценка включает в себя процессы доставки продукции от склада производителя до розничных магазинов.
Стоимость: Стоимость перевозки одной тонны продукции.
Время: Среднее время доставки заказа.
Качество: Доля заказов, доставленных вовремя и в полном объеме.
Собраны данные о стоимости перевозок, времени доставки и количестве заказов, доставленных вовремя, за последний год.
Данные проанализированы с использованием статистических методов.
Установлено, что стоимость перевозки одной тонны продукции выше, чем у конкурентов.
Среднее время доставки заказа также выше, чем целевое значение.
Доля заказов, доставленных вовремя и в полном объеме, ниже, чем установленный целевой показатель.
Проблема: Неэффективные маршруты движения транспорта и недостаточная загрузка автомобилей.
Рекомендации: оптимизировать маршруты движения транспорта с использованием специализированного программного обеспечения, консолидировать заказы для повышения загрузки автомобилей.
Проблема: Недостаточная координация между отделами логистики и продаж.
Рекомендации: внедрить систему управления заказами, обеспечивающую оперативный обмен информацией между отделами логистики и продаж.
В заключение хочется отметить, что предложенная методика оценки эффективности логистической системы АТГП позволяет предприятиям выявлять слабые места, оптимизировать процессы и повышать конкурентоспособность. Применение методики требует четкого определения целей и задач оценки, выбора релевантных критериев и показателей эффективности, сбора и анализа данных, выявления проблем и разработки рекомендаций по улучшению. Практическое применение методики позволяет добиться значительного снижения затрат на транспортную логистику, повышения уровня сервиса для клиентов и увеличения прибыльности предприятия.
Список литературы
- Былинкина, Н. С. Анализ логистической системы российских и зарубежных автотранспортных грузовых перевозок / Н. С. Былинкина // Социальные и экономические системы. – 2022. – №6-6 (35). – С. 173-183. – EDN SCUCSM
- Прошкина, О. В. Логистический контроллинг как комплексная система поддержки управленческих решений / О. В. Прошкина, О. В. Иванова, Т. И. Бычкова // Общество. Наука. Инновации (НПК-2021): сборник статей XXI Всероссийской научно-практической конференции. В 2 т., Киров, 12–30 апреля 2021 года. Том 1. – Киров: Вятский государственный университет, 2021. – С. 1039-1045. – EDN BOTKKB
- Садриев, А. И. Современное состоёяние и перспективы развития электромобильного рынка России / А. И. Садриев, О. В. Прошкина // Финансовый менеджмент. – 2024. – №11-1. – С. 248-256. – EDN UUQHZN
- Былинкина, Н. С. Особенности логистической системы автотранспортных грузовых перевозок: проблемы и перспективы развития / Н. С. Былинкина // Мировая наука на пути к устойчивому развитию: естественно-научные исследования, технический прогресс: Материалы IV Международной научно-практической конференции, Ростов-на-Дону, 31 марта 2023 года. – Ростов-на-Дону: Общество с ограниченной ответственностью "Издательство "Манускрипт", 2023. – С. 155-157. – EDN XVMSOM
- Галлямова, Г. З. Культура производства как ключевой показатель развития производственной системы и результативности производственного менеджмента / Г. З. Галлямова, А. А. Закирова, О. В. Прошкина // Управленческий учет. – 2021. – № 11-1. – С. 224-231. – DOI 10.25806/uu11-12021224-231. – EDN WZUDBK
- Прошкина, О. В. Информационная культура и качество жизни в информационном обществе / О. В. Прошкина, А. Р. Валиева, Э. И. Нуриева // II Международная научная конференция "Качество жизни населения промышленных территорий в эпоху неопределенности", Набережные Челны, 18 апреля 2024 года. – Набережные Челны: Казанский (Приволжский) федеральный университет, 2024. – С. 605-610. – EDN MZBLFS
- Максимова, Д. В. Методы контроля качества / Д. В. Максимова, О. В. Прошкина // Финансовый менеджмент. – 2025. – №1. – С. 176-184. – EDN VSGCAI
- Насыров, И. М. Совершенствование системы управления инновациями в НИОКР с применением нейросетевых технологий / И. М. Насыров, О. В. Прошкина // Экономические и гуманитарные науки. – 2023. – №7 (378). – С. 3-11. – DOI 10.33979/2073-7424-2023-378-7-3-11. – EDN NKLVAX
- Прошкина, О. В. Системный подход к выделению бизнес-единиц на предприятии / О. В. Прошкина // Социально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизация. – 2016. – №2 (69). – С. 165-174. – EDN WMADJD
- Прошкина, О. В. Управление оборотным капиталом как фактор экономической безопасности фирмы / О. В. Прошкина // Социально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизация. – 2018. – №2 (78). – С. 91-99. – EDN YWPHPG
- Насыров, И. М. Совершенствование системы управления инновациями в НИОКР с применением нейросетевых технологий / И. М. Насыров, О. В. Прошкина // Экономические и гуманитарные науки. – 2023. – №7 (378). – С. 3-11. – DOI 10.33979/2073-7424-2023-378-7-3-11. – EDN NKLVAX
- Кандыба, А. Ю. Значимость использования современных информационных технологий в управлении предприятием / А. Ю. Кандыба, Э. А. Зиганшина, О. В. Прошкина // XIII Камские чтения : сборник докладов Всероссийской научно-практической конференции студентов, магистрантов, аспирантов и молодых ученых, Набережные Челны, 19 ноября 2021 года. – Набережные Челны: Казанский (Приволжский) федеральный университет, 2021. – С. 687-690. – EDN NQZJYA