Preview

Стратегии бизнеса

Расширенный поиск

МОДЕЛЬ ВЫБОРА АНТИРИСКОВЫХ СТРАТЕГИЧЕСКИХ ПРОГРАММ ДЛЯ УМЕНЬШЕНИЯ ПОТЕРЬ В ЦЕПЯХ ПОСТАВОК С НЕЧЕТКИМИ ПАРАМЕТРАМИ

Полный текст:

Аннотация

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.

Об авторе

А. С. Птускин

Россия
д.э.н., профессор


Список литературы

1. Бауэрсокс Д. Дж., Клосс Д. Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2010.

2. Качалов Р.М. правление хозяйственным риском. М.: Наука, 2002.

3. Левнер Е.В., Птускин А.С., Фридман А.А. Размытые множества и их применение. М.: ЦЭМИ РАН, 1998.

4. Птускин А. С. Задача бюджетирования капитала с размытыми параметрами // Экономика и математические методы. 2005. Том 41. Выпуск 2. С. 95-101.

5. Птускин А. С. Нечеткие модели и методы в менеджменте. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. Ingargiola G.P., Korsh J.F. Reduction algorithm for zero-one single knapsack problems // Management Science. 1973. 20(4), Part 1. Pp. 460-463.

10. 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.

11. Kaufmann A. On the relevance of fuzzy sets for operations research // European Journal of Operational Research. 1986. 25. Pp. 330-335.

12. Lauriere M. An algorithm for the 0/1 knapsack problem // Mathematical Programming. 1978. 14. Pp. 1-10.

13. 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.

14. 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.

15. 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.


Для цитирования:


Птускин А.С. МОДЕЛЬ ВЫБОРА АНТИРИСКОВЫХ СТРАТЕГИЧЕСКИХ ПРОГРАММ ДЛЯ УМЕНЬШЕНИЯ ПОТЕРЬ В ЦЕПЯХ ПОСТАВОК С НЕЧЕТКИМИ ПАРАМЕТРАМИ. Стратегии бизнеса. 2013;(2):61-65.

For citation:


Ptuskin A.S. THE MODEL FOR SELECTION OF RISK-MITIGATING STRATEGIC PROGRAMS DECISIONS FOR MINIMISING ECONOMIC LOSSES IN SUPPLY CHAIN WITH FUZZY PARAMETERS. Business Strategies. 2013;(2):61-65. (In Russ.)

Просмотров: 305


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2311-7184 (Online)