Управление ценовой политикой лесопромышленного предприятия с учетом проблем формирования цепей поставок сырья и расчета объемов производства

Ключевые слова: математическая модель, товарно-сырьевая биржа, цепь поставок, объем производства, лесоперерабатывающее предприятие, оптимальность решений, доля полезного объема сырья, время лотов в пути, рациональные сырьевые сделки, повышение эффективности

Аннотация

      В работе рассмотрена математическая модель, позволяющая менеджерам лесопромышленного предприятия формировать цепи поставок и управлять ценовой политикой организации. Данная модель представляет собой модификацию модели, разработанной ранее, и отличается учетом технологии раскроя сырья. Модель принимает во внимание нормы потребления сырья, закупки на товарно-сырьевой бирже, транспортировку продукции и ценовую политику предприятия с учетом спроса. Целью модели является максимизация значения операционной прибыли предприятия. При поиске решения применяется стратегия оптимизации, включающая два этапа: применение линейной оптимизации на первом этапе и генетического алгоритма на втором. В результате апробации модели на одном из лесоперерабатывающих предприятий Приморского края получены данные, на основе которых сформулированы рекомендации для менеджеров компании относительно сотрудничества с лесозаготовителями. Данная работа представляет собой важный шаг в разработке методологии управления цепями поставок в лесопромышленной отрасли с учетом технологии раскроя сырья. Дальнейшие исследования могут включать модификацию модели с учетом вероятностных факторов, улучшение методов поиска решений и разработку более точных функций спроса на продукцию. Работа имеет практическую значимость для предприятий лесоперерабатывающей отрасли, поскольку может способствовать совершенствованию их производственных процессов и увеличению прибыли.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Литература

Wieruszewski M., Turbański W., Mydlarz K., Sydor M. (2023) Economic efficiency of pine wood processing in furniture production. Forests, vol. 14, article 688. https://doi.org/10.3390/f14040688

Trigkas M., Papadopoulos I., Karagouni G. (2012) Economic efficiency of wood and furniture innovation system. European Journal of Innovation Management, vol. 15, no. 2, pp. 150–176. https://doi.org/10.1108/14601061211220959

Larsson M., Stendahl M., Roos A. (2016) Supply chain management in the Swedish wood products industry – a need analysis. Scandinavian Journal of Forest Research, vol. 31, pp. 777–787. https://doi.org/10.1080/02827581.2016.1170874

Chang H., Han H.-S., Anderson N., et al. (2023) The cost of forest thinning operations in the Western United States: A systematic literature review and new thinning cost model. Journal of Forestry, vol. 121, no. 2, pp. 193–206. https://doi.org/10.1093/jofore/fvac037

Buka-Vaivade K., Serdjuks D., Pakrastins L. (2022) Cost factor analysis for timber–concrete composite with a lightweight plywood rib floor panel. Buildings, vol. 12, no. 6, article 761. https://doi.org/10.3390/buildings12060761

Aryal U., Neupane P.R., Rijal B., Manthey M. (2022) Timber losses during harvesting in managed Shorea Robusta forests of Nepal. Land, vol. 11, article 67. https://doi.org/10.3390/land11010067

Numazawa C.T.D., Numazawa S., Pacca S., John V.M. (2017) Logging residues and CO2 of Brazilian Amazon timber: Two case studies of forest harvesting. Resources Conservation and Recycling, vol. 122, pp. 280–285. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2017.02.016

Zubair M., Abbas Z., Hussain S. B. (2022) Factor affecting purchase of quality wood: Understanding perceptions of wood workers using logistic regression model. Asian Journal of Research in Agriculture and Forestry, vol. 8, pp. 243–248. https://doi.org/10.9734/ajraf/2022/v8i4184

Hosseini S.M., Peer A. (2022) Wood products manufacturing optimization: A survey. IEEE Access, vol. 10, pp. 121653–121683. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3223053

Chen J., Yu H., Jiang D., et al. (2021) A novel NIRS modelling method with OPLS-SPA and MIX-PLS for timber evaluation. Journal of Forestry Research, vol. 33, pp. 369– 376.

Stefańska A., Cygan M., Batte K., Pietrzak J. (2021) Application of timber and wood-based materials in architectural design using multi-objective optimization tools. Construction Economics and Building, vol. 21, pp. 1–5. https://doi.org/10.5130/AJCEB.v21i3.7642

Rogulin R.S. (2021) The influence of the cutting subtask when assessing the feasibility of purchasing forest raw materials from commodity exchanges. Bulletin of Voronezh State University. Series: System analysis and information technologies, no. 2, pp. 109–125 (in Russian).

Rogulin R.S. (2021) Mathematical model for the formation of pricing policy and plan for the production and transport system of a timber industry enterprise. Business Informatics, vol. 15, no. 3, pp. 60–77. https://doi.org/10.17323/2587-814X.2021.3.60.77

Lapshin V.P., Turkin I.A., Omelechko V.Yu. (2021) Development of a mathematical model for drilling wood taking into account the mutual influence of electric drives for feeding and cutting. Electrical Technologies and Electrical Equipment in the Agro-industrial Complex, no. 2, pp. 48–53 (in Russian).

Jiang S., Buck D., Tang Q., et al. (2022) Cutting force and surface roughness during straight-tooth milling of walnut wood. Forests, vol. 13, article 2126. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/f13122126

Curti R., Marcon B., Denaud L., et al. (2021) Generalized cutting force model for peripheral milling of wood, based on the effect of density, uncut chip cross section, grain orientation and tool helix angle. European Journal of Wood and Wood Products, no. 79, pp. 667–678. https://doi.org/10.1007/s00107-021-01667-5

Merve E.K., Abhijeet Gh., Umit S.B. (2021) Modelling the impact of climate change risk on supply chain performance. International Journal of Production Research, vol. 59, pp. 7317–7335. https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1849844

Abdullah A.H.A., Umar M.M., Ali Ak.Sh., Irfan A. (2021) Multi-objective optimization modelling of sustainable green supply chain in inventory and production management. Alexandria Engineering Journal, 2021, vol. 60, pp. 5129–5146. https://doi.org/10.1016/j.aej.2021.03.075

Astanti R.D., Daryanto Y., Dewa P.K. (2022) Low-carbon supply chain model under a vendor-managed inventory partnership and carbon cap-and-trade policy. Journal of Open Innovation Technology Market and Complexity, vol. 8, article 30. https://doi.org/10.3390/joitmc8010030

Pichler G., Sandak J., Picchi G., et al. (2022) Timber tracking in a mountain forest supply chain: A case study to analyze functionality, bottlenecks, risks, and costs. Forests, vol. 13, article 1373. https://doi.org/10.3390/f13091373

Abdollah B., Peiman Gh., Adel P.Ch., et al. (2022) A new wooden supply chain model for inventory management considering environmental pollution: A genetic algorithm. Foundations of Computing and Decision Sciences, vol. 47, pp. 383–408. https://doi.org/10.2478/fcds-2022-0021

Rogulin R.S. (2022) Review of applied fundamentals of using data analytics and machine learning in demand forecasting. Economic and Social-Humanitarian Studies, no. 3, pp. 115–126 (in Russian).

Опубликован
2024-12-27
Как цитировать
Рогулин Р. С. (2024). Управление ценовой политикой лесопромышленного предприятия с учетом проблем формирования цепей поставок сырья и расчета объемов производства. БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА, 18(4), 98-111. https://doi.org/10.17323/2587-814X.2024.4.98.111
Раздел
Без рубрики