stbusСтратегии бизнесаBusiness Strategies2311-7184Real Economy Publishing Housestbus-43Research ArticleСтатьиМОДЕЛЬ ВЫБОРА АНТИРИСКОВЫХ СТРАТЕГИЧЕСКИХ ПРОГРАММ ДЛЯ УМЕНЬШЕНИЯ ПОТЕРЬ В ЦЕПЯХ ПОСТАВОК С НЕЧЕТКИМИ ПАРАМЕТРАМИTHE MODEL FOR SELECTION OF RISK-MITIGATING STRATEGIC PROGRAMS DECISIONS FOR MINIMISING ECONOMIC LOSSES IN SUPPLY CHAIN WITH FUZZY PARAMETERSПтускинА. С.PtuskinA. S.

д.э.н., профессор

PhD

aptuskin@mail.ru201322112014026165Copyright © Птускин А.С., 20142014Птускин А.С.Ptuskin A.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.strategybusiness.ru/jour/article/view/43

Разработана нечеткая модель выбора стратегических вариантов действий, минимизирующих экономические потери, вызванные отказами и другими нежелательными событиями в цепи поставок. На первом этапе идентифицируются наиболее информативные компоненты цепи с точки зрения количества содержащейся в них информации о рисках и соответствующих потерях, что позволяет минимизировать объем данных, уменьшить размер графа цепи и в результате упростить процедуру выбора. На втором этапе на упрощенном графе цепи поставок решается математическая задача выбора портфеля антирисковых программ, которая представлена как проблема математического программирования рюкзачного типа.

A fuzzy model for selection of risk-mitigating strategic decisions for minimising economic losses caused by refusals and other undesirable events in supply chain is suggested. We identify the most informative components of the supply chain in terms of the amount of information they contain about the economic risks and related losses, which permits us to minimize the amount of input data, to reduce the size of the graph presentation of the chain, and as a result, to simplify the procedure of choice. We use the obtained simplified graph presentation of the supply chain and solve a mathematical problem of portfolio selection in which the risk-mitigating programs are selected; this problem is presented as a fuzzy mathematical programming problem of the knapsack type.

управление цепочками поставокрискиподборка программ по смягчению рисковтеория нечетких множествSupply chain managementRiskSelection of risk-mitigating programsFuzzy sets theoryReferencesБауэрсокс Д. Дж., Клосс Д. Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2010.Бауэрсокс Д. Дж., Клосс Д. Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2010.Качалов Р.М. правление хозяйственным риском. М.: Наука, 2002.Качалов Р.М. правление хозяйственным риском. М.: Наука, 2002.Левнер Е.В., Птускин А.С., Фридман А.А. Размытые множества и их применение. М.: ЦЭМИ РАН, 1998.Левнер Е.В., Птускин А.С., Фридман А.А. Размытые множества и их применение. М.: ЦЭМИ РАН, 1998.Птускин А. С. Задача бюджетирования капитала с размытыми параметрами // Экономика и математические методы. 2005. Том 41. Выпуск 2. С. 95-101.Птускин А. С. Задача бюджетирования капитала с размытыми параметрами // Экономика и математические методы. 2005. Том 41. Выпуск 2. С. 95-101.Птускин А. С. Нечеткие модели и методы в менеджменте. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008.Птускин А. С. Нечеткие модели и методы в менеджменте. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008.Птускин А. С., Левнер Е. В. Модель выбора антирисковых стратегических решений для уменьшения экономических потерь в цепях поставок // В сб.: Системный анализ в экономике – 2012. Секция 2. Материалы научно-практической конференции. М: ЦЭМИ РАН, 2012а. С. 149 – 151.Птускин А. С., Левнер Е. В. Модель выбора антирисковых стратегических решений для уменьшения экономических потерь в цепях поставок // В сб.: Системный анализ в экономике – 2012. Секция 2. Материалы научно-практической конференции. М: ЦЭМИ РАН, 2012а. С. 149 – 151.Птускин А. С., Левнер Е. В. Энтропийный подход к упрощению структуры цепи поставок для выбора антирисковых стратегических решений. // Экономическая наука современной России. 2012б. № 4 (59). С. 76-90.Птускин А. С., Левнер Е. В. Энтропийный подход к упрощению структуры цепи поставок для выбора антирисковых стратегических решений. // Экономическая наука современной России. 2012б. № 4 (59). С. 76-90.Battini D., Persona A. Towards a use of network analysis: quantifying the complexity of Supply Chain Networks // Int. J. Electronic Customer Relationship Management. 2007. Vol. 1. No. 1. P.p. 75-90.Battini D., Persona A. Towards a use of network analysis: quantifying the complexity of Supply Chain Networks // Int. J. Electronic Customer Relationship Management. 2007. Vol. 1. No. 1. P.p. 75-90.Ingargiola G.P., Korsh J.F. Reduction algorithm for zero-one single knapsack problems // Management Science. 1973. 20(4), Part 1. Pp. 460-463.Ingargiola G.P., Korsh J.F. Reduction algorithm for zero-one single knapsack problems // Management Science. 1973. 20(4), Part 1. Pp. 460-463.Jeeva A.S. Reducing supply risk caused by the stockwhip effect in supply chains // Proceedings of the 2011 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management. Kuala Lumpur (Malaysia), 2011. Pp. 739–744.Jeeva A.S. Reducing supply risk caused by the stockwhip effect in supply chains // Proceedings of the 2011 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management. Kuala Lumpur (Malaysia), 2011. Pp. 739–744.Kaufmann A. On the relevance of fuzzy sets for operations research // European Journal of Operational Research. 1986. 25. Pp. 330-335.Kaufmann A. On the relevance of fuzzy sets for operations research // European Journal of Operational Research. 1986. 25. Pp. 330-335.Lauriere M. An algorithm for the 0/1 knapsack problem // Mathematical Programming. 1978. 14. Pp. 1-10.Lauriere M. An algorithm for the 0/1 knapsack problem // Mathematical Programming. 1978. 14. Pp. 1-10.Mentzer J.T., DeWitt W., Keebler J.S., Min S., Nix N.W., Smith C.D., Zacharia Z.G. Defining supply chain management // Journal of Business Logistics. 2001. Vol. 22. No. 2. Pp. 59-84.Mentzer J.T., DeWitt W., Keebler J.S., Min S., Nix N.W., Smith C.D., Zacharia Z.G. Defining supply chain management // Journal of Business Logistics. 2001. Vol. 22. No. 2. Pp. 59-84.Sakawa M., Nishizaki I., Hitaka M. Interactive fuzzy programming for multi-level 0-1 programming problems with fuzzy parameters through genetic algorithms // Fuzzy Sets and Systems. – 2001. 117 (1). Pp. 95-111.Sakawa M., Nishizaki I., Hitaka M. Interactive fuzzy programming for multi-level 0-1 programming problems with fuzzy parameters through genetic algorithms // Fuzzy Sets and Systems. – 2001. 117 (1). Pp. 95-111.Skjoett-Larsen T., Thernoe C., Andersen C. Supply chain collaboration: theoritical perspective and empirical evidence // International Journal of Physical Distribution and Logistics Management. 2003. Vol. 33. Pp. 351-545.Skjoett-Larsen T., Thernoe C., Andersen C. Supply chain collaboration: theoritical perspective and empirical evidence // International Journal of Physical Distribution and Logistics Management. 2003. Vol. 33. Pp. 351-545.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.