Управління запасами товарної продукції промислових підприємств за умов випадкових коливань попиту

Abstract

Стаття присвячена дослідженню управління запасами товарної продукції промислових підприємств за умов випадкових коливань попиту з позицій економіко-математичного моделювання та операційного менеджменту. Метою дослідження є теоретичне обґрунтування та аналітична формалізація політики постійного резерву продукції як інструменту максимізації очікуваного операційного ефекту в умовах стохастичної невизначеності попиту. Методологія дослідження базується на застосуванні теорії ймовірностей, апарату математичного очікування та закону нормального розподілу випадкової величини попиту. У роботі використано методи економіко-математичного моделювання, аналітичні методи та порівняльний аналіз для оцінки наслідків нерівномірного використання виробничих потужностей. У результаті дослідження розроблено модель політики постійного резерву продукції, яка визначає обсяги виробництва та запасів з урахуванням імовірнісних відхилень попиту. Отримано аналітичні вирази очікуваного операційного ефекту з урахуванням простоїв і наднормативного завантаження виробничих потужностей. Проведено декомпозицію операційного ефекту на доходну та витратні складові, пов’язані зі зберіганням нереалізованої продукції, простоями та понаднормативною експлуатацією ресурсів. Здійснено порівняльний аналіз альтернативних політик управління запасами, що дозволило визначити зони їхньої відносної ефективності залежно від параметрів розподілу попиту. Практична цінність дослідження полягає у можливості використання запропонованої моделі для обґрунтованого вибору політики поповнення запасів у процесі оперативного планування виробництва. Запропонований підхід сприяє підвищенню адаптивності управління запасами та зниженню очікуваних операційних втрат підприємств. Перспективи подальших досліджень пов’язані з розширенням моделей на випадки ненормальних та асиметричних розподілів попиту, урахуванням сезонних коливань, а також емпіричною апробацією на даних промислових підприємств.

The article is devoted to the study of inventory management of finished goods at industrial enterprises under conditions of random demand fluctuations from the standpoint of economic and mathematical modeling and operations management. The purpose of the study is the theoretical justification and analytical formalization of a constant product safety stock policy as a tool for maximizing the expected operational effect under stochastic demand uncertainty. The research methodology is based on the application of probability theory, the mathematical expectation framework, and the normal distribution law of the random demand variable. The study employs economic and mathematical modeling, analytical methods, and comparative analysis to assess the consequences of uneven utilization of production capacities. As a result of the research, a model of the constant product safety stock policy has been developed, which determines production and inventory volumes while accounting for probabilistic demand deviations. Analytical expressions for the expected operational effect are obtained, taking into account downtime and excessive utilization of production capacities. The operational effect is decomposed into revenue and cost components associated with the storage of unsold products, downtime, and excessive exploitation of resources. A comparative analysis of alternative inventory management policies is carried out, which makes it possible to identify zones of their relative effectiveness depending on the parameters of the demand distribution. The practical value of the study lies in the possibility of using the proposed model to justify the choice of an inventory replenishment policy in the process of operational production planning. The proposed approach contributes to increasing the adaptability of inventory management and reducing the expected operational losses of enterprises. Prospects for further research are associated with extending the models to cases of nonnormal and asymmetric demand distributions and taking seasonal fluctuations into account. Empirical validation of the proposed models using actual data from industrial enterprises, as well as the development of multi-item inventory management systems, is also considered appropriate.