Национальный  исследовательский  университет –  Высшая школа экономики 

   ФАКУЛЬТЕТ МЕНЕДЖМЕНТА 

   ОТДЕЛЕНИЕ ЛОГИСТИКИ 

Кафедра  логистики 
 
 
 

КУРСОВАЯ  РАБОТА 

На тему 

«Выбор  месторасположения  склада на основе метода аналитической иерархии» 
 
 
 
 
 
 

Студент группы № 220л

Авраменко С.А. 

Научный руководитель

старший преподаватель, к.э.н, Токарева Е.В.

Москва  2011

Введение

     В последние годы все больше российских компаний осознают необходимость создания эффективной логистической системы как неотъемлемого условия успешного функционирования бизнеса. В связи с этим, все большую актуальность приобретает проблема развития логистической инфраструктуры, в частности, складов, как места преобразования материальных потоков. Каждая компания, желающая оставаться конкурентоспособной, сталкивается с необходимостью построения эффективно функционирующей складской сети и создания оптимального складского хозяйства.^{1 2}

     В конце 2009 года французская фармацевтическая компания «Сервье» приняла решение расширить свое присутствие на российском рынке, открыв собственное производство в России. Для этого была создана дочерняя компания «Сердикс».

     Компанией «Сервье» была разработана стратегия, включающая создание нового производства под маркой «Сердикс» и расширения складской сети в Московском регионе. На этапе формирования оптимальной складской сети было решено объединить завод, склад сырья и материалов и склад готовой продукции в единый производственно-складской комплекс. Следующим шагом должен был стать выбор подходящего участка застройки.³

     При принятии этого решения необходимо было учесть множество факторов, как  стратегического характера (месторасположение  нового звена в логистической  системе определяло эффективность продвижения материального потока, то есть эффективность системы), так и технологического (специфика фармацевтической продукции определяет множество требований для складов). Кроме того, нужно было помнить о том, что строительство завода и складов в едином комплексе налагает взаимные ограничения для каждого из объектов. Проблема требовала системного подхода, позволяющего учесть множество различных факторов при выборе из имеющихся альтернатив. Для оптимизации месторасположения производственно-складского комплекса был применен метод аналитической иерархии, как один из самых перспективных методов экспертной оценки.⁴

     В этой работе я хотела бы рассмотреть  проблему выбора месторасположения  склада в Московском регионе в  целом, проанализировать эффективность  метода аналитической иерархии, обозначить критерии выбора, а затем проиллюстрировать теоретический материал подробным рассмотрением опыта компании «Сервье» («Сердикс») в выборе расположения производственно-складского комплекса на основе метода аналитической иерархии, описанного выше.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Теоретическая часть

Обзор рынка складской  недвижимости Московского  региона

     Рассмотрение проблемы выбора месторасположения склада, на мой взгляд, необходимо начать с общей характеристики состояния рынка складской недвижимости в Московском регионе. Такая характеристика поможет понять, какие возможности предоставляет компании рынок, и с какими трудностями ей приходится столкнуться.

     Я считаю целесообразным анализировать  рынок складской недвижимости по состоянию на конец 2009 – начало 2010 гг. Так как в этот период компания «Сервье» осуществляла выбор месторасположения нового производственно-складского комплекса, планируя начать строительство весной 2010г., именно эта информация будет полезна для последующей иллюстрации решения практической проблемы.

     По  данным агентства «Knight Frank», на конец 2009 года общий объем складских помещений в Московском регионе составлял около 10,16 млн. м². Из них помещения класса A занимали порядка 3,92 млн. м² (39% от общей площади), а склады класса B – порядка 1,81 млн. м² (19%). То есть, более половины всех складских площадей относятся к высокому классу.

     Однако  данные разных агентств разнятся. Так, по данным «Jones Lang LaSalle», объем складских площадей классов A и B в Московском регионе к концу 2009 года достиг 6,15 млн. м². Эта разница в оценке обуславливается не устоявшейся системой классификации складских площадей.

         Говоря о территориальном размещении складских помещений в Московском регионе, в первую очередь нужно отметить, что сохраняется ситуация, сложившаяся в прошлые годы: большинство всех комплексов находятся между МКАД и 1- й Бетонной кольцевой дорогой А-107, и новое строительство также ведется в основном в этой зоне.

     Теперь  обратимся к спросу на рынке складской  недвижимости Московского региона. Спрос формируют в основном логистические операторы, крупные торговые сети, производители товаров народного потребления и продуктов питания. Распределение арендуемых площадей по типу арендатора показано на Рисунке 1. Наиболее востребованными являются блоки площадью до 8 тыс. м² (вместо 13 тыс. м² в предыдущие годы).

Рисунок 1 Распределение спроса по типу арендатора, 2009. Источник Jones Lang LaSalle.

       Безусловно, экономический кризис не мог не сказаться на спросе на складские площади. Общий объем спроса на аренду в 2009г. составил около 1,17 млн. м², что в 1,5-2 раза меньше, чем в предыдущие годы. Специалисты ItellaNLC говорят о том, что число компаний, предъявляющих спрос, сохранилось на прежнем уровне, но изменился объем спроса. Так, в некоторых сегментах произошел спад (например, в сегменте электробытовой техники падение объемов составило от 10% до 25%), а активность клиентов из сегментов «алкоголь», «табак», «фармацевтические товары» выросла.

     Изменение характера спроса выразилось в том, что основным критерием при выборе складского помещения стала арендная ставка, а не класс объекта или его расположение. Однако среди тех, кто при выборе указывали конкретное направление, наиболее популярными оказались Ленинградское шоссе (40%), а также Симферопольское и Новорижское (по 20%), Калужское и Каширское шоссе (по 10%). Такой выбор объясняется направлением движения грузов (пути ввоза грузов, импортируемых их стран ЕС и Скандинавии, а также пути транспортировки грузов в регионы России).

     Важно отметить, что в III квартале спрос начал расти, что стало результатом стабилизации экономической ситуации в России и реализации отложенного спроса. Тем не менее, доли свободных площадей классов A и B к концу года все еще были высоки (12% и 9% соответственно против 4% и 4,5% соответственно в прошлые годы).

     В предложении на рынке складских  площадей Московского региона главной  тенденцией стало изменение соотношения  объемов первичного и вторичного рынка в пользу последнего. Это  также связано с кризисными явлениями  в экономике и неспособностью многих компаний сохранять прежние объемы арендуемых площадей.

Рисунок 2 Основные проекты класса А. Источник Jobes Lang LaSalle.

Рисунок 3 Динамика и прогноз изменения арендных ставок. Источник  Knight Frank Research.

     В 2009 году было введено в эксплуатацию 785 тыс. м² новых площадей. Основными игроками на рынке остаются компании «FM Logistic», «Tablogix», «НЛК». Основные заявленные на 2010 год проекты строительства складских комплексов класса А указаны на Рисунке 2. 59% из них предназначены для сдачи в аренду, 26% логистические и 15% строятся для собственных нужд. Стоит отметить, что практически все введенные в эксплуатацию складские комплексы и многие из незавершенных проектов не были заморожены лишь потому, что «точка невозврата» была достигнута еще в докризисный период. Поэтому в 2010 году стоит ожидать значительный спад темпов роста предложения на фоне увеличения темпов роста, что приведет к возвращению дефицита на рынке высококлассных складских площадей Московского региона.

     Нельзя  не отметить, как вышеописанное состояние  спроса и предложения, а также  тенденции их изменения, сказываются  на уровне арендных ставок. Их динамика в течение 2009 года,  а также  прогноз на 2010-2011 гг. показаны на Рисунке 3. Как видно, в течение первой половины 2009 года арендные ставки снижались, затем стабилизировались, а во втором квартале 2010 года ожидается их рост с прогнозируемым возвращением на уровень начала 2009 года к середине 2011 года.⁵⁶⁷

     Завершая разговор об общих характеристиках рынка складской недвижимости Московского региона, хотелось бы еще раз остановиться на ключевых моментах:

• преобладание на рынке складов классов A и B (58%)
• профицит (правда, имеющий тенденцию снижаться) на рынке складских площадей Московского региона, вызванный кризисными явлениями в экономике
• относительно невысокие арендные ставки, но имеющие тенденцию к росту
• низкий спрос и высокое предложение привели к падению цен на рынке земли, поэтому период до середины 2010 года является самым удачным для покупки участка под развитие собственного проекта

     Помимо  рассмотрения общих характеристик  рынка складской недвижимости Московского  региона, важно сделать несколько  замечаний по поводу складов «особого назначения», а именно, фармацевтических складов. Требования к таким складам, регулируемые Минздравом России, весьма жесткие, поэтому фармацевтические компании, как и компания «Сервье», сталкиваются с еще большими трудностями при решении проблемы хранения товаров, чем компании других профилей.

     Согласно  приказу Минздрава России № 80 (от 15 марта 2002 года) об утверждении отраслевого  стандарта «Правила оптовой торговли лекарственными средствами. Основные положения» фармацевтический склад должен соответствовать ряду требований. Складские помещения должны быть изолированными, специально оборудованными помещениями, позволяющими обеспечить надлежащее хранение лекарственных средств. Помимо того, что должны быть предусмотрены системы электроснабжения, отопления, системы водоснабжения, канализации и приточно-вытяжной вентиляции, фармсклад необходимо оснастить специализированным инвентарем и оборудованием – холодильными камерами, приборами для регистрации параметров воздуха, дезинфекционными средствами и хозяйственным инвентарем для обеспечения санитарного режима и т. д. Отделка помещений (внутренние поверхности стен, потолков) должна быть гладкой, допускать возможность проведения влажной уборки. Полы складских помещений необходимо покрыть не образующим пыль составом, устойчивым к воздействию средств механизации и влажной уборки с использованием дезинфицирующих средств, при этом не допускается использование деревянных неокрашенных поверхностей. Площадь складских помещений основного производственного назначения должна быть не менее 150 кв. м, включая зону приемки продукции, зону для основного хранения лекарственных средств, помещение для лекарственных средств, требующих особых условий хранения, и экспедиционную зону. Расстояние от стеллажей с лекарственными средствами до наружных стен должно быть не менее 0,6–0,7 м, до потолка – не менее 0,25 м, проходы между стеллажами – не менее 0,75 м. На всех стеллажах, шкафах и полках прикрепляется стеллажная карта с указанием наименования лекарственного препарата, серии, срока годности, количества единиц хранения. Особые условия хранения предусмотрены для самых разных групп медикаментов, включая наркотические и психотропные

вещества, сильнодействующие и ядовитые препараты.⁸

     Девелоперам невыгодно строить специализированные склады, так как это требует  больших затрат, а спрос на склады общего назначения и без того достаточно высок. В итоге фармацевтические компании вынуждены либо самостоятельно переоборудовать съемные площади, либо пользоваться схемой строительства складов build-to-suit, либо строить собственное складское хозяйство.

     Итак, несмотря на существующий на рынке профицит свободных складских площадей высокого класса и низкий уровень арендных ставок, учитывая тенденции рынка, необходимость переоборудовать склад для хранения фармацевтической продукции, наличие долгосрочных планов по присутствию на российском рынке и понижение цен на землю, компания «Сервье», как уже было сказано выше, приняла решение о строительстве собственного единого производственно-складского комплекса.

Критический анализ МАИ

     Теперь, когда общий обзор рынка складской недвижимости уже представлен, перейдем к критическому анализу выбранного метода, а именно, метода аналитической иерархии (далее МАИ). Необходимо обосновать выбор данного метода, а также сравнить его с другими существующими методами, проанализировав преимущества и недостатки МАИ.

     В литературе часто можно встретить  упоминание таких аналитических  методов как метод «центра  тяжести», модель Вон Тунена, модель Вебера, модель Гувера и других подобных методов. Все эти модели являются оптимизационными и основываются на минимизации логистических затрат, причем учитывают весьма ограниченный круг различных факторов. Все они имеют ряд общих недостатков: большее количество допущений (не учитывается реальная возможность застройки на оптимальном участке, возможность изменения переменных во времени, зачастую упрощаются функции, описывающие отношения между факторами и т.д.), узкий круг принимаемых во внимание факторов (в то время как задача выбора месторасположения склада требует учет большого количества разнообразных критериев), невозможность учета большинства качественных показателей, а также игнорирование человеческого фактора, опыта, интуиции и личных предпочтений и пожеланий ЛПР (все перечисленные методы дают одинаковое решение независимо от ЛПР).

     МАИ, в свою очередь, не обладает ни одним  из перечисленных недостатков. Данный метод позволяет учитывать реальное положение дел и имеющиеся возможности, не требует формализованности всех критериев, а значит, позволяет легко учитывать как количественные, так и качественные факторы. Он также требует высокой степени вовлеченность ЛПР в процесс принятия решения и предоставляет все возможности для выражения его

предпочтений, основанных на опыте, интуиции, личном отношении и т.д.⁹

     Как видно, МАИ значительно превосходит указанные оптимизационные модели, что объясняется в основном тем, что задача выбора месторасположения склада относится к многокритериальным, а в упомянутых моделях не полностью учитываются все факторы, влияющие на конечный результат. Поэтому, перейдем к куда более важному для нашей цели анализу МАИ в сравнении с методами многокритериальной оптимизации и анализом на основе бинарных отношений.

     В первую очередь, методы многокритериальной оптимизации требуют формализации всех рассматриваемых критериев, в том числе, качественных. Функциональное задание даже количественных критериев требует немалых усилий, а формализация качественных – весьма трудная и спорная задача, иногда и вовсе невыполнимая. Достоинство МАИ, как уже отмечалось выше, состоит в отсутствии необходимости строгой формализации критериев, достаточно  рейтингования заданных альтернатив по каждому из них. Однако у этого свойства есть и обратная сторона: МАИ, в отличие от методов многокритериальной оптимизации, значительно снижает возможность включения в модель строгих отношений между количественными критериями, что в некоторой степени увеличивает субъективность конечного результата и затрудняет его представление лицам, не участвовавшим в процессе реализации метода,  так как интерпретация рейтинговых оценок весьма субъективна.

     Для применения методов многокритериальной оптимизации требуется одновременная  минимизация или максимизация всех рассматриваемых критериев. На практике же часто нужно максимизировать  одни критерии и минимизировать другие. В таких ситуациях требуется дополнительная работа по преобразованию некоторых критериев, которая может вызвать ряд трудностей. В МАИ требования одинаковой направленности оптимизации критериев нет, так как все они рассматриваются обособленно для каждой из альтернатив и необходимо давать лишь оценку предпочтительности альтернатив по каждому из критериев, а не задавать строгое численное отношение, что позволяет получать сравнимые результаты без дополнительных преобразований.

     Одной из главных черт МАИ является то, что его применение позволяет декомпозировать задачу. Это, во-первых, помогает глубже рассмотреть проблему и провести более тщательный анализ, во-вторых, позволяет вовлечь в решение задачи целую группу людей, каждый из которых может работать над отдельным элементом изначальной задачи. Кроме того, при решении особо сложных задач, МАИ позволяет ввести дополнительный уровень иерархии и работать уже не только с альтернативами и критериями, но, например, учесть мнения и степень влияния различных акторов, заинтересованных в принимаемом решении и имеющих разные позиции. Методы многокритериальной оптимизации, в свою очередь, не позволяют разбить сложную задачу на более простые элементы и не дают возможности учитывать что-либо помимо имеющихся критериев и альтернатив. ¹⁰

     ЛПР может априори предпочитать одну из альтернатив, основываясь на своем опыте или других субъективных факторах, причем менеджер, решающий задачу многокритериальной оптимизации, как правило, не знает этого. И иногда в таких случаях ни один из методов многокритериальной оптимизации не приводит к выбору этого предпочитаемого решения, что ставит менеджера в весьма затруднительное положение и осложняет весь процесс решения задачи. МАИ требует высокой степени вовлеченности ЛПР в процесс решения задачи и позволяет на этапе составления матриц сравнения включить все субъективные предпочтения и мнения ЛПР в модель. К сожалению, это может привести к высокой степени несогласованности матриц, но эту проблему достаточно просто выявить и обнаружить «источник» несогласованности, а значит, и облегчить для ЛПР задачу по приведению матрицы к требуемому виду. Конечно, существуют методы учета предпочтений ЛПР и при реализации методов многокритериальной оптимизации (специальные «настройки» методов), однако, они зачастую весьма сложны и не всегда приводят к нужному

результату. ¹¹

     Главной особенностью принятие решений на основе анализа бинарных отношений является то, что этот метод вообще не требует  от ЛПР выделения каких-либо критериев  и формализации их. Достаточно иметь возможность указать при парном сравнении, какой из объектов лучше или предпочтительнее другого. Этот метод применим для очень широкого класса задач и несложен в реализации. Однако, при рассмотрении различных альтернатив месторасположения склада, как раз бывает сложно указать, какая альтернатива из пары лучше другой в целом, а не по отдельным критериям. Кроме того, реализация этого метода часто приводит к выбору не единственной альтернативы, а нескольких, что также затрудняет решение задачи. МАИ, в свою очередь, тоже работает с парными сравнениями объектов, но уже не в целом, а по отдельным критериям, что на практике оказывается вполне реализуемо. Более того, он позволяет указать не только, что, допустим, объект А лучше объекта Б по критерию В, но и насколько он лучше, а конечный результат представляется в виде ранжирования альтернатив по предпочтительности с указанием весов, что помогает сравнивать альтернативы более адекватно и точно. Недостатком МАИ в сравнении с анализом бинарных отношений является необходимость сбора и анализа большого количества информации, что чаще всего бывает весьма трудоемко и затратно. ¹²

     Хотелось  бы еще раз отдельно перечислить  преимущества и недостатки МАИ.

     Преимущества:

• Позволяет учесть большое количество факторов, влияющих на принятие решения
• Не требует строгой формализации критериев
• Не требует однонаправленности оптимизации критериев
• Страхует от выбора неоптимального по Парето решения
• Позволяет полностью учесть все предпочтения и опыт ЛПР
• Позволяет декомпозировать сложную задачу, в результате:
• Можно вовлекать группы людей в процесс решения
• Можно более глубоко и тщательно анализировать проблему
• Позволяет учитывать ряд факторов, неподдающихся учету при применении других методов
• При парном сравнении позволяет указывать не только, какая из альтернатив лучше, но и насколько
• Конечный результат представляется в виде ранжированных по предпочтительности альтернатив с указанием весов

Недостатки:

• Высокая субъективность
• Необходимость сбора большого количества информации
• Вероятность несогласованности результатов парных сравнений
• Сложность представления результатов третьим лицам

     Завершая  критический анализ МАИ и его сравнение с другими методами, остановлюсь на соотнесении методов с различными классами задач.

     Метод многокритериальной оптимизации хорошо подходит для ситуаций, когда формализация критериев не вызывает больших трудностей, а ЛПР не обладает большим числом субъективных предпочтений и склонен доверять не личному опыту и мнениям (своему или экспертным), а строгому математическому аппарату.

     Метод анализа бинарных отношений полезен  в ситуациях, когда крайне сложно даже просто выделить критерии сравнения, но можно попарно сравнить альтернативы и сказать, какая альтернатива в паре предпочтительнее.

     МАИ эффективен в ситуациях, когда существует большое количество факторов, влияющих на принятие решения, которые можно выделить, но некоторые (или все) из них трудно формализовать. А также, когда большое значение имеют личные предпочтения и опыт ЛПР и/или экспертные оценки.

     МАИ обладает рядом важных достоинств, которые могли сыграть ключевую роль в процессе выбора месторасположения склада (в том числе, его высокая эффективность для указанного класса задач, к которым и относилась данная проблема), и именно поэтому компания «Сервье» остановила свой выбор на этой методике. ¹³

Характеристика  используемых критериев  и обоснование  их выбора

     Как уже указывалось выше, задача выбора месторасположения склада – многокритериальная задача. Прежде чем переходить непосредственно к ее решению, необходимо обозначить критерии, по которым будет происходить выбор, и обосновать их значимость для данной задачи.

     Первый  критерий – это цена 1 ара земли. В пределах зоны между МКАД и 1-й Бетонной кольцевой дорогой  разница в ценах на участки, в зависимости от удаленности от МКАД и направления, может быть очень существенной: доходить до 10 раз. Учитывая масштабность проекта, разница в стоимости 1 ара земли в несколько десятков тысяч рублей увеличивает стоимость проекта на сотни тысяч долларов, а это, особенно в непростых и нестабильных экономических условиях,  может нанести существенный урон бюджету компании.

     Второй  критерий – доступная для приобретения площадь. Для осуществления проекта компании без сокращений, необходим участок площадью 5,5-6 га. Однако рассматриваются также участки с меньшей площадью, так как предусмотрена возможность сокращения площади склада и завода, но такой вариант развития событий нежелателен. Нужно заметить, что в условиях падения цен на землю, многие предложения были убраны с рынка до наступления более благоприятной ситуации, поэтому поиск подходящего по площади участка представляется непростой задачей.

     Третий  критерий – удобство подъезда. Оцениваются удаленность от магистралей; наличие дороги с ровным асфальтовым покрытием, подведенной непосредственно к участку; а также то, идет ли путь от МКАД до него через населенные пункты, где возможны задержки в пути. Этот критерий важно учитывать, так как эффективность работы логистической системы компании тесно связана с эффективностью работы транспорта, которая, в свою очередь, зависит от транспортной доступности нового производственно-складского комплекса.

     Четвертый критерий – удаленность от поставщиков. Чем ближе к основным поставщикам  будет расположен производственно-складской  комплекс, тем ниже будут затраты  компании на транспортировку, которые могут составлять до 60% всех логистических издержек. Для расчета используется суммарное расстояние (маршруты оптимизированы по критерию «расстояние») до основных поставщиков Московского региона. Месторасположения поставщиков:

• г. Пушкино
• район Бибирево
• район Царицыно
• г. Люберцы

     Пятый критерий – удаленность от склада дистрибьютора. Для минимизации транспортных издержек важно учитывать не только расстояние до поставщиков, но и расстояние до распределительного центра компании  «Сервье». Он расположен на Рязанском проспекте.

     И последний, шестой критерий – готовность участка к застройке. Здесь оценивается  состояние участка и, соответственно, объем работ, необходимых для  его подготовки к строительству. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Практическая часть¹⁴

     Иерархическая схема выбора участка для оптимального размещения производственно-складского комплекса представлена в Приложении 1.

Описание  альтернатив