?
Использование усеченного нормального распределения при планировании страховых запасов в промышленности
В исследовании были изучены свойства нормального распределения значений отгрузок запасов различных категорий со складов крупных промышленных компаний. В результате было выявлено, что использование классического нормального распределения, в некоторых случаях, может давать некорректные результаты, поскольку, значения отгрузок запасов являются положительными величинами, распределение которых не может покрывать область отрицательных значений. Цель исследования заключается в предположении, что для материальных ресурсов, которые потребляются хаотично малыми объемами, использование усеченного нормального распределения, при планировании страховых запасов будет давать более корректные результаты. Это сможет сократить потери от простоя объектов производственной и логистической инфраструктуры, а также увеличить прибыльность промышленных компаний. Для целей исследования была использована статистика по поступлению и отгрузке запасов со складов горнодобывающих компаний, осуществляющих добычу угля и железной руды, по укрупненной номенклатуре операционных ресурсов в количестве около 15 тыс. наименований за период 2018–2023 гг. Исходные данные охватывали запасные части, а также расходные и вспомогательные материалы для карьерной техники, используемой при добыче полезных ископаемых открытым способом. Основными источниками информации являлись Федеральная служба государственной статистики и отчетность горнодобывающих предприятий, публикуемая в сети Интернет и прочих открытых источниках. При обработке исходных данных использовались методы системного, экономического и финансового анализа, теории надежности, а также математической статистики. По результатам проведенного исследования было доказано, что расчетная потребность в запасах при использовании усеченного нормального распределения, оказывается меньше по сравнению с классическим распределением Гаусса. Это может представлять практический интерес при разработке оптимизационных решений в логистике. Полученные выводы могут использоваться для планирования запасов не только в горнодобывающей промышленности, но и в других производственных компаниях, а также в организациях торговли и сферы услуг