К оценке эффективности управления системой поставок товарной древесины

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проанализированы и актуализированы особенности процессов функционирования транспортно-технологической системы поставок товарной древесины и ее управления, а также основные параметры оптимизации системы управления цепями поставок товарной древесины для обеспечения эффективности процесса. Предложен многокритериальный подход к оценке эффективности функционирования транспортно-технологического процесса поставок товарной древесины и разработана ее математическая модель, основанная на методах линейного и динамического программирования, стохастического и экономико-математического моделирования, элементах статистического и экономического анализа. Совокупность отмеченных методов моделирования позволяет модели быть достаточно простой и надежной в практическом применении, а также адаптивной к изменяющимся внешним условиям производственной среды. Разработка представлена подробным описанием всех входящих в нее зависимостей, отмечены преимущества ее применения.

Об авторах

И. М. Еналеева-Бандура

Сибирский государственный университет науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнева

Автор, ответственный за переписку.
Email: melnikov1978@inbox.ru
Красноярск, Россия

А. Н. Баранов

Сибирский государственный университет науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнева

Email: aleksandr-baranov-55@mail.ru
Красноярск, Россия

С. А. Бровкин

Сибирский государственный университет науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнева

Email: worb1@mail.ru
Красноярск, Россия

И. В. Григорьев

Арктический государственный агротехнологический университет

Email: silver73@inboxl.ru
Якутск, Россия

Р. Н. Ковалев

Уральский государственный лесотехнический университет; Уральский государственный аграрный университет

Email: kovalevrn@m.usfeu.ru
Екатеринбург, Россия; Екатеринбург, Россия

Список литературы

  1. Аткинсон Э. А., Банкер Р. Д., Каплан Р. С., Янг М. С. Управленческий учет. СПб.: Диалектика, 2019. С. 564-565
  2. ГОСТ 31507-2012 Автотранспортные средства. Управляемость и устойчивость. Технические требования. Методы испытаний. М.: Стандартинформ, 2013. 51 с
  3. Григорян Е. С. Классификация видов устойчивости предприятия // Концепт. 2015. № 3. 6 c
  4. Дороги лесные. Правила проектирования и строительства. Свод правил СП 288.1325800.2016. М.: Минстрой России, 2016. 111 c
  5. Дороги лесные. Правила эксплуатации. Свод правил СП 318.1325800.2017. М.: Минстрой России, 2017. 82 c
  6. Коняшова А. В. Показатели оценки функциональных составляющих экономической устойчивости развития предприятия // Вестн. Челяб. гос. ун-та. 2013. № 8 (299). С. 123-128
  7. Медведев С. О., Мохирев А. П., Мохирева И. Х., Гудень Т. С. Комплексный подход к оценке деятельности лесопромышленных предприятий // Фундамент. иссл. 2019. № 12. С. 104-108
  8. Мезенина О. Б., Камалова О. Ф., Сахончик О. А. Формирование системы показателей оценки эффективности использования земель лесного комплекса // Леса России и хоз-во в них. 2014. № 4 (51). С. 60-67
  9. Мохирев А. П., Герасимова М. М., Позднякова М. О. Анализ структуры затрат на транспортировку древесины и их сезонной динамики // Лесотех. журн. 2020. № 2. С. 123-133
  10. Папонов Н. Н. Стадийное повышение эксплуатационно-экологического уровня лесовозных автомобильных дорог: автореф. дис. … канд. техн. наук: 05.21.01. Воронеж: Воронеж. гос. лесотех. акад., 1997. 15 с
  11. Чижов Г. Командообразование. Результативность и эффективность работы менеджеров. 2017. https://ppt-online.org/689651
  12. Шаин В. А. Повышение эффективности международных перевозок древесины: дис. … канд. техн. наук: 05.21.01. Петрозаводск: Петрозаводск. гос. ун-т, 2017. 158 с
  13. Шурыгинa О. В. Экологические затраты как экономическая и учетная категории // Вестн. СибГАДА. 2013. Вып. 4 (32). С. 171-178
  14. Cardona-Valdes Y., Alvarez A., Ozdemir D. A bi-objective supply chain design problem with uncertainty // Transport. Res. Part C: Emerg. Technol. 2011. V. 19. Iss. 5. P. 821-832
  15. El-Sayed M., Afia N., El-Kharbotly A. A stochastic model for forward-reverse logistics network design under risk // Comput. Industr. Engineer. 2010. V. 58. Iss. 3. P. 423-431
  16. Fahimnia B., Sarkis J., Davarzani H. Green supply chain management: A review and bibliometric analysis // Int. J. Product. Econ. 2015. V. 162. P. 101-114
  17. Movahedipour M., Yang M., Zeng J., Wu X., Salam S. Optimization in supply chain management, the current state and future directions: A systematic review and bibliometric analysis // J. Industr. Engineer. Manag. 2016. V. 9. N. 4. P. 933-963
  18. Nooraie S. V., Parast M. M. Mitigating supply chain disruptions through the assessment of trade-offs among risks, costs and investments in capabilities // Int. J. Product. Econ. 2016. V. 171. Part 1. P. 8-21

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».